DATA 离开自有区块链，转向 Sui 专注 AI 数据溯源

目录

• 你可能想知道
• 主要内容
• 重点洞察表
• 后续展望……

你可能想知道

• DATA 募得 $140 million 并致力推动链上知识产权后，为什么要终止自有区块链？
• 转向 Sui 如何帮助公司为 AI 训练数据建立可靠记录？

主要内容

DATA 是一家获得 Andreessen Horowitz 的 a16z crypto 支持、此前名为 Story Protocol 的区块链初创公司，如今正同时调整技术基础设施与业务重点。公司计划在获得 Sui Foundation 的 $30 million 投资后，关闭自有区块链并迁移至 Sui。DATA 不再维护独立网络，而是打算专注于数据验证工具，尤其是 Trace。Trace 是一个登记系统，用于记录人工智能模型训练数据的来源及其使用权。

这项转变是在多年致力于将知识产权上链之后发生的。DATA 于 2022 年在华盛顿州贝尔维尤成立，最初的构想十分宏大：所有者可以在区块链上登记知识产权，并设置他人使用时必须遵守的条件。计划涵盖的范围包括音乐版税、专利和商标。然而，实际上，许多领域早已建立许可制度，大型权利持有人通常也不愿让其资产接受无需许可的授权。

首席执行官 Andrea Muttoni 将最初的雄心形容为试图在已经饱和且根深蒂固的市场中“煮沸海洋”。公司已募得 $140 million 并打造了自己的区块链，却发现要改变全球知识产权的授权方式，比预期更加困难。Muttoni 还表示，公司同时涉足太多不同类型的知识产权，导致资源过度分散，而每一类都有自己的规范、中介机构和商业挑战。

公司于 6 月更名为 DATA Foundation，标志着业务转向 AI 训练数据。四个月后，策略进一步聚焦：目前的首要任务是追踪训练数据的来源、贡献者，以及数据使用所适用的许可。Muttoni 将这次调整视为此前更名的延续，而非彻底另起炉灶。新的重点反映了团队与 Poseidon 合作期间遇到的市场问题。Poseidon 是由 Story 团队孵化的 AI 数据公司，负责收集和处理 AI 训练数据。

Muttoni 表示，数据集买家可能没有太多办法验证数据是否为原创、是否获得适当授权，或是否具有独家性。Poseidon 曾遇到供应商提供所谓的独家数据集，但这些数据集其实已经由其他卖家提供。有一次，Muttoni 说，团队甚至拿回了自己的数据集。这些经历凸显了训练数据需求不断增长，但买家未必能确认所购数据的历史和相关权利，两者之间存在差距。

DATA 以 Trace 作为应对方案。当贡献者通过合作数据市场上传视频、语音录音或其他文件时，Trace 会为该提交创建相关记录。记录可包含文件提交时间、贡献者同意的条款，以及后续的授权或付款事件。这些信息旨在让买卖双方能够查看数据资产的历史，而不必只依赖交易过程中的说法。

Trace 的主要活动来源之一是 Kled，这是一个付费邀请人们贡献数据的市场。Muttoni 表示，Kled 每天新增 3 million 至 4 million 条贡献，其中也包括导入 Trace 的旧记录。这些数字显示了登记数据的数量，但不能证明其中有多少已经售出或获得授权。DATA 尚未公布有多少条记录带来了授权收入；在评估使用量是否转化为商业需求时，这一区别非常重要。

Trace 的设计目的是提供来源溯源和可审计性，而不是证明每条登记记录都已售出或产生收入。目前，Muttoni 表示，公司并未打算直接与数据市场竞争。其明确目标是建立基础设施，让参与者能够核查与数据相关的历史和权利信息。他并未排除 DATA 未来经营市场的可能性，但没有透露更多计划细节。

战略调整也带来了一个实际问题：如果 DATA 要提供专注的数据登记服务，是否还需要运营完整的第一层区块链？运行网络需要投入工程资源、验证者、审计和基础设施供应商。随着 Trace 成为公司工作的核心，团队重新评估是否值得继续投资独立链，或应将这些资源转向协议和产品。

转向 Sui 正是为了解决这个问题。DATA 将不再需要维护自有区块链，同时可以使用 Muttoni 认为符合公司未来规划的 Sui 工具。其中有两项产品特别相关。Walrus 是去中心化存储平台，可以保存通过 Trace 登记的原始文件副本。Seal 则可以加密这些文件，并限制只有具备适当权限的买家才能访问。

目前，Trace 会记录文件信息，但不存储文件本身。加入存储功能后，买家便可将收到的数据与原始提交内容进行比对，更容易识别文件是否被更改。加密和权限控制也能支持对敏感数据或商业授权数据采取更严格的访问限制。这些能力可能成为系统的一部分；其价值取决于实际实现方式，以及贡献者、市场和数据买家的采用情况。

Sui Foundation 的 $30 million 投资将使其成为 DATA Network 最大的机构持有人。Muttoni 表示，Sui 对 DATA 的产品规划采取不干预的方式，双方除投资金额外，并未公布其他财务细节。包括 a16z crypto 在内的现有投资者仍在参与。Muttoni 未透露 Story 最初募得的 $140 million 还剩下多少。

DATA 还计划将现有代币以一比一的比例迁移至 Sui。在迁移完成前，现有区块链预计仍会继续运行。根据新闻稿，现有的 $DATA 代币将以一比一的比例迁移，持有者的权利和归属时间表则保持不变。因此，这次迁移预计只会更换代币所依托的网络，不会改变上述持有人条款。

公司的决策正值加密行业普遍关注 AI 相关应用之际。DATA 押注 AI 训练数据需求将会增长，而确认数据来源及允许用途的需求也会同步增加。Muttoni 估计，AI 训练数据市场规模可能达到数千亿美元，但这项估计并不代表 DATA 当前的营收或市场份额。

最终，DATA 将重点放在原有业务中最受关注的部分：记录数据历史与使用权限。公司此前让多种类型的知识产权都能在链上授权的目标，已转为更聚焦的产品构想；这一转变受到既有市场难以改变，以及团队亲身遇到数据集信息不透明问题的影响。新策略能否成功，取决于 Trace 是否能在数据供应链中变得实用且值得信赖，以及买家与贡献者是否会持续依赖其记录。

重点洞察表

后续展望……

DATA 接下来的挑战，是证明可验证的来源溯源能够成为 AI 数据商业活动中可靠的一环。这不仅需要登记大量贡献数据。买家需要能够理解并信任的记录，贡献者需要清楚了解同意与许可条款，市场则需要实用的方法，将记录关联到所销售的文件。独立审查和透明报告有助于区分登记活动与实际商业用途。

有几个方面值得进一步探索。技术标准或许能让来源溯源信息更容易在不同市场与 AI 系统之间转移。隐私保护技术可能有助于验证权限，同时避免不必要地披露个人信息或敏感源材料。包括 Walrus 和 Seal 在内的安全存储与访问控制工具，则可从可靠性、成本以及是否适用于不同数据类型等方面进行评估。

更广泛地说，研究人员、政策制定者与行业参与者需要探讨，在 AI 训练数据被收集和重复使用的情况下，如何落实同意、补偿与问责。更清晰的文档记录或许有所帮助，但单靠这一点无法解决所有关于数据权利的法律或伦理争议。长期机遇在于结合可验证的技术记录、易于理解的规则、让贡献者能够做出有意义选择的机制，以及负责任的监督。DATA 转向 Sui，为公司提供了更聚焦的运营基础；但这一基础能否支撑广泛采用的系统，仍取决于持续的技术开发与实际参与。