去中心化金融（DeFi）通過一系列簡單而強大的經(jīng)濟原語，點燃了指數(shù)級增長的故事，將區(qū)塊鏈網(wǎng)絡轉(zhuǎn)變?yōu)槿驘o許可市場，徹底顛覆了傳統(tǒng)金融。在 DeFi 的崛起中，幾個關鍵指標成為了價值的通用語言：總鎖定價值（TVL）、年化收益率（APY/APR）和流動性。這些簡潔的指標激發(fā)了參與和信任。例如，2020 年 DeFi 的 TVL（鎖定在協(xié)議中的資產(chǎn)美元價值）飆升了 14 倍，隨后在 2021 年再次翻四倍，峰值時突破 1120 億美元。高收益率（某些平臺在流動性挖礦熱潮中宣稱 APY 高達 3000%）吸引了流動性，而流動性池的深度則標志著更低的滑點和更高效的市場。簡而言之，TVL 告訴我們「有多少資金參與其中」，APR 告訴我們「能賺取多少收益」，而流動性則表明「資產(chǎn)交易的便利程度」。盡管存在缺陷，但這些指標從零開始構(gòu)建了一個價值數(shù)十億美元的金融生態(tài)。通過將用戶參與轉(zhuǎn)化為直接的財務機會，DeFi 創(chuàng)造了一個自我強化的采用飛輪，使其迅速普及，推動大規(guī)模參與。

如今，AI 正處于相似的十字路口。但與 DeFi 不同，當前 AI 的敘事由基于海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集訓練的大型通用模型主導。這些模型往往難以在細分領域、專業(yè)任務或個性化需求中提供有效結(jié)果。它們的「一刀切」模式雖強大卻脆弱，雖通用卻錯位。這一范式亟需轉(zhuǎn)變。AI 的下一個時代不應由模型的規(guī)?；蛲ㄓ眯远x，而應聚焦于自下而上——更小、高度專業(yè)化的模型。此類定制化 AI 需要一種全新的數(shù)據(jù)：高質(zhì)量、與人類對齊且領域特定的數(shù)據(jù)。但獲取此類數(shù)據(jù)并非像網(wǎng)絡爬取那樣簡單，它需要個人、領域?qū)＜液蜕鐓^(qū)的主動且有意識的貢獻。為了推動這一專業(yè)化、與人類對齊的 AI 新時代，我們需要構(gòu)建類似于 DeFi 為金融設計的激勵飛輪。這意味著引入新的 AI 原生原語，用于衡量數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型性能、代理可靠性和對齊激勵——這些指標應直接反映數(shù)據(jù)作為資產(chǎn)（而非僅僅是輸入）的真實價值。

本文將探討這些能夠構(gòu)成 AI 原生經(jīng)濟支柱的新原語。我們將闡述：若建立正確的經(jīng)濟基礎設施（即生成高質(zhì)量數(shù)據(jù)、合理激勵其創(chuàng)造與使用，并以個體為中心），AI 將如何蓬勃發(fā)展。我們還將以 LazAI 等平臺為例，分析它們?nèi)绾温氏葮?gòu)建這些 AI 原生框架，引領定價和獎勵數(shù)據(jù)的新范式，為 AI 創(chuàng)新的下一次飛躍提供動力。

DeFi 的激勵飛輪：TVL、收益率與流動性——快速回顧

DeFi 的崛起并非偶然，其設計使得參與既有利可圖又透明?？傛i定價值（TVL）、年化收益率（APY/APR）和流動性等關鍵指標不僅是數(shù)字，更是將用戶行為與網(wǎng)絡增長對齊的原語。這些指標共同構(gòu)成了吸引用戶與資本的良性循環(huán)，進而推動進一步創(chuàng)新。

總鎖定價值（TVL）：TVL 衡量存入 DeFi 協(xié)議（如借貸池、流動性池）的總資本，成為 DeFi 項目的「市值」代名詞。TVL 的快速增長被視為用戶信任和協(xié)議健康的標志。例如，2020-2021 年的 DeFi 熱潮中，TVL 從不足 100 億美元躍升至超 1000 億美元，到 2023 年更突破 1500 億美元，展現(xiàn)了參與者愿意鎖定到去中心化應用中的價值規(guī)模。高 TVL 產(chǎn)生引力效應：更多資本意味著更高流動性和穩(wěn)定性，吸引更多用戶尋求機會。盡管批評者指出，盲目追逐 TVL 可能導致協(xié)議提供不可持續(xù)的激勵（本質(zhì)上是「購買」TVL），從而掩蓋低效問題，但若沒有 TVL，早期 DeFi 敘事將缺乏追蹤采用的具體方式。

年化收益率（APY/APR）：收益承諾將參與轉(zhuǎn)化為切實機會。DeFi 協(xié)議開始為流動性或資金提供者提供驚人的 APR。例如，Compound 于 2020 年中推出 COMP 代幣，開創(chuàng)了流動性挖礦模式——向流動性提供者獎勵治理代幣。這一創(chuàng)新引發(fā)活動狂潮。使用平臺不再僅是服務，更成為一種投資。高 APY 吸引收益追求者，進一步推高 TVL。這種獎勵機制通過直接以豐厚回報激勵早期采用者，推動了網(wǎng)絡增長。

流動性：在金融中，流動性是指在不引起價格劇烈波動的情況下轉(zhuǎn)移資產(chǎn)的能力——這是健康市場的基石。DeFi 中的流動性常通過流動性挖礦計劃（用戶因提供流動性而賺取代幣）啟動。去中心化交易所和借貸池的深度流動性意味著用戶可以低摩擦交易或借貸，從而改善用戶體驗。高流動性帶來更高交易量和實用性，進而吸引更多流動性——經(jīng)典的正反饋循環(huán)。它還支持可組合性：開發(fā)者可在流動市場之上構(gòu)建新產(chǎn)品（衍生品、聚合器等），推動創(chuàng)新。因此，流動性成為網(wǎng)絡的命脈，推動著采用和新興服務的涌現(xiàn)。

這些原語共同構(gòu)成了強大的激勵飛輪。通過鎖定資產(chǎn)或提供流動性創(chuàng)造價值的參與者立即獲得獎勵（通過高收益和代幣激勵），從而鼓勵更多參與。這使個體參與轉(zhuǎn)化為廣泛機會——用戶賺取利潤和治理影響力——而這些機會又催生網(wǎng)絡效應，吸引數(shù)千用戶加入。結(jié)果令人矚目：截至 2024 年，DeFi 用戶數(shù)超 1000 萬，其價值在幾年內(nèi)增長近 30 倍。顯然，大規(guī)模激勵對齊——將用戶轉(zhuǎn)化為利益相關者——是 DeFi 指數(shù)級崛起的關鍵。

當前 AI 經(jīng)濟的缺失

如果說 DeFi 展示了自下而上的參與和激勵對齊如何啟動金融革命，那么當今 AI 經(jīng)濟仍缺乏支持類似轉(zhuǎn)變的基礎原語。當前 AI 由基于海量爬取數(shù)據(jù)集訓練的大型通用模型主導。這些基礎模型規(guī)模驚人，但旨在解決所有問題，總是往往無法特別有效地服務于任何人。其「一刀切」架構(gòu)難以適應細分領域、文化差異或個體偏好，導致輸出脆弱、存在盲點，且與現(xiàn)實需求日益脫節(jié)。下一代 AI 的定義將不再僅是規(guī)模，還會有上下文理解能力——即模型理解和服務特定領域、專業(yè)社區(qū)及多元人類視角的能力。然而，這種情境智能需要不同的輸入：高質(zhì)量、與人類對齊的數(shù)據(jù)。而這正是當前所缺失的。

目前尚無廣泛認可的機制來衡量、識別、估值或優(yōu)先化此類數(shù)據(jù)，也沒有開放的流程供個人、社區(qū)或領域?qū)＜邑暙I其視角并改進日益影響其生活的智能系統(tǒng)。因此，價值仍集中在少數(shù)基礎設施提供者手中，而大眾與 AI 經(jīng)濟的上行潛力脫節(jié)。唯有設計出能夠發(fā)掘、驗證和獎勵高價值貢獻（數(shù)據(jù)、反饋、對齊信號）的新原語，我們才能解鎖 DeFi 賴以繁榮的參與式增長循環(huán)。簡而言之，我們必須同樣追問：我們應如何衡量創(chuàng)造的價值？如何構(gòu)建自我強化的采用飛輪，以推動以個體為中心的數(shù)據(jù)自下而上參與？要解鎖類似 DeFi 的「AI 原生經(jīng)濟」，我們需要定義新的原語，將參與轉(zhuǎn)化為 AI 的機會，從而催化該領域迄今未見的網(wǎng)絡效應。

AI 原生技術棧：新經(jīng)濟的新原語

我們不再只是將代幣在錢包間轉(zhuǎn)移，而是將數(shù)據(jù)輸入模型、模型輸出轉(zhuǎn)化為決策、AI 代理付諸行動。這需要新的指標和原語，以量化智能與對齊，正如 DeFi 指標量化資本那樣。例如，LazAI 正在構(gòu)建下一代區(qū)塊鏈網(wǎng)絡，通過引入 AI 數(shù)據(jù)、模型行為和代理交互的新資產(chǎn)標準，解決 AI 數(shù)據(jù)對齊問題。以下概述了定義鏈上 AI 經(jīng)濟價值的幾項關鍵原語：

可驗證數(shù)據(jù)（新的「流動性」）：數(shù)據(jù)之于 AI，如同流動性之于 DeFi——系統(tǒng)的命脈。在 AI（尤其是大模型）中，擁有正確數(shù)據(jù)至關重要。但原始數(shù)據(jù)可能質(zhì)量低劣或具有誤導性，我們需要鏈上可驗證的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。此處可能的原語是「數(shù)據(jù)證明（PoD）/數(shù)據(jù)價值證明（PoDV）」。該概念將衡量數(shù)據(jù)貢獻的價值，不僅基于數(shù)量，還基于質(zhì)量及其對 AI 性能的影響?？蓪⑵湟暈榱鲃有酝诘V的對應物：提供有用數(shù)據(jù)（或標簽/反饋）的貢獻者將根據(jù)其數(shù)據(jù)帶來的價值獲得獎勵。此類系統(tǒng)的早期設計已現(xiàn)雛形。例如，某區(qū)塊鏈項目的數(shù)據(jù)證明（PoD）共識將數(shù)據(jù)視為驗證的主要資源（類似工作量證明中的能源或權(quán)益證明中的資本）。在該系統(tǒng)中，節(jié)點根據(jù)其貢獻數(shù)據(jù)的數(shù)量、質(zhì)量與相關性獲得獎勵。將其推廣至通用 AI 經(jīng)濟，我們可能看到「總鎖定數(shù)據(jù)價值（TDVL）」作為指標：網(wǎng)絡所有有價值數(shù)據(jù)的聚合度量，按可驗證性和有用性加權(quán)。已驗證數(shù)據(jù)池甚至可像流動性池一樣交易——例如，用于鏈上診斷 AI 的已驗證醫(yī)學影像池可能具有量化價值和利用率。數(shù)據(jù)溯源（了解數(shù)據(jù)來源、修改歷史）將是該指標的關鍵部分，確保輸入 AI 模型的數(shù)據(jù)可信且可追溯。本質(zhì)上，如果說流動性關乎可用資本，可驗證數(shù)據(jù)則關乎可用知識。數(shù)據(jù)價值證明（PoDV）等指標可捕捉網(wǎng)絡中鎖定的有用知識量，而通過 LazAI 的數(shù)據(jù)錨定代幣（DAT）實現(xiàn)的鏈上數(shù)據(jù)錨定，使數(shù)據(jù)流動性成為可衡量、可激勵的經(jīng)濟層。

模型性能（一種新資產(chǎn)類別）：在 AI 經(jīng)濟中，訓練好的模型（或 AI 服務）本身成為資產(chǎn)——甚至可將其視為與代幣和 NFT 并列的新資產(chǎn)類別。訓練有素的 AI 模型因其權(quán)重中封裝的智能而具有價值。但如何鏈上表征和衡量這一價值？我們可能需要鏈上性能基準或模型認證。例如，模型在標準數(shù)據(jù)集上的準確率，或在競爭性任務中的勝率，可作為性能評分記錄到鏈上。可將其視為 AI 模型的鏈上「信用評級」或 KPI。此類評分可隨模型微調(diào)或數(shù)據(jù)更新而調(diào)整。Oraichain 等項目已探索將 AI 模型 API 與可靠性評分（通過測試用例驗證 AI 輸出是否符合預期）結(jié)合上鏈。在 AI 原生 DeFi（「AiFi」）中，可設想基于模型性能的質(zhì)押——例如，若開發(fā)者認為其模型性能優(yōu)異，可質(zhì)押代幣；若獨立鏈上審計確認其性能，則獲得獎勵（若模型表現(xiàn)不佳，則損失質(zhì)押）。這將激勵開發(fā)者如實報告并持續(xù)改進模型。另一思路是攜帶性能元數(shù)據(jù)的代幣化模型 NFT——模型 NFT 的「地板價」可能反映其實用性。此類實踐已初現(xiàn)端倪：某些 AI 市場允許買賣模型訪問代幣，LayerAI（前 CryptoGPT）等協(xié)議明確將數(shù)據(jù)和 AI 模型視為全球 AI 經(jīng)濟中的新興資產(chǎn)類別。簡言之，DeFi 問「鎖定了多少資金？」，AI-DeFi 將問「鎖定了多少智能？」——不僅指算力（盡管同樣重要），更指網(wǎng)絡中運行模型的效能與價值。新指標可能包括「模型質(zhì)量證明」或鏈上 AI 性能改進的時序指數(shù)。

代理行為與效用（鏈上 AI 代理）：AI 原生區(qū)塊鏈中最激動人心且具挑戰(zhàn)性的新增元素，是鏈上運行的自主 AI 代理。它們可能是交易機器人、數(shù)據(jù)策展者、客服 AI 或復雜 DAO 治理者——本質(zhì)上是軟件實體，它們能夠感知、決策并在網(wǎng)絡上代表用戶甚至自行采取行動。DeFi 世界僅有基礎「機器人」；而在 AI 區(qū)塊鏈世界中，代理可能成為一等經(jīng)濟主體。這催生了圍繞代理行為、可信度與實用性度量標準的需求。我們可能看到類似「代理效用評分」或聲譽系統(tǒng)的機制。想象每個 AI 代理（可能以 NFT 或半同質(zhì)化代幣（SFT）身份表征）根據(jù)其行動（完成任務、協(xié)作等）積累聲譽。此類評分類似于信用評分或用戶評級，但針對 AI。其他合約可據(jù)此決定是否信任或使用代理服務。LazAI 提出的 iDAO（以個體為中心的 DAO）概念中，每個代理或用戶實體擁有自己的鏈上域及 AI 資產(chǎn)。可設想這些 iDAO 或代理建立可衡量的記錄。已有平臺開始代幣化 AI 代理代幣化并賦予鏈上指標：例如，Rivalz 的「Rome protocol」創(chuàng)建基于 NFT 的 AI 代理（rAgents），其最新聲譽指標記錄在鏈。用戶可質(zhì)押或出借這些代理，其獎勵取決于代理在集體 AI「集群」中的表現(xiàn)與影響。這本質(zhì)上是 AI 代理的 DeFi，并展示了代理效用指標的重要性。未來，我們可能像討論活躍地址一樣討論「活躍 AI 代理」，或像討論交易量一樣討論「代理經(jīng)濟影響」。注意力軌跡可能成為另一原語——記錄代理在決策過程中關注的內(nèi)容（哪些數(shù)據(jù)、信號）。這可使黑盒代理更透明、可審計，并將代理的成功或失敗歸因于特定輸入?？傊?，代理行為指標將確保責任與對齊：若要讓自主代理受托管理大額資金或關鍵任務，需量化其可靠性。高代理效用評分可能成為鏈上 AI 代理管理大額資金的前提（類似傳統(tǒng)金融中高信用評分是大額貸款的門檻）。

使用激勵與 AI 對齊指標：最后，AI 經(jīng)濟需考慮如何激勵有益使用和對齊。DeFi 通過流動性挖礦、早期用戶空投或費用返還激勵增長；而在 AI 中，單純的使用增長并不夠，我們需激勵改善 AI 結(jié)果的使用。此時，與 AI 對齊掛鉤的指標至關重要。例如，人類反饋循環(huán)（如用戶評分 AI 響應或通過 iDAO 提供糾正，這部分將會在下文詳細說明）可被記錄，反饋貢獻者可賺取「對齊收益」?；蛟O想「注意力證明」或「參與證明」，投入時間改進 AI（通過提供偏好數(shù)據(jù)、糾正或新用例）的用戶獲得獎勵。指標可能是注意力軌跡，捕捉投入優(yōu)化 AI 的優(yōu)質(zhì)反饋或人類注意力量。正如 DeFi 需要區(qū)塊瀏覽器和儀表盤（如 DeFi Pulse、DefiLlama）追蹤 TVL 和收益，AI 經(jīng)濟也需要新的瀏覽器追蹤這些 AI 中心化指標——想象一個「AI-llama」儀表盤顯示總對齊數(shù)據(jù)量、活躍 AI 代理數(shù)、累計 AI 效用收益等。其與 DeFi 有相似之處，但內(nèi)容是全新的。

邁向 DeFi 式 AI 飛輪

我們需要為 AI 構(gòu)建激勵飛輪——將數(shù)據(jù)視為一等經(jīng)濟資產(chǎn)，從而將 AI 開發(fā)從封閉事業(yè)轉(zhuǎn)變?yōu)殚_放、參與式經(jīng)濟，正如 DeFi 將金融變?yōu)橛脩趄?qū)動的流動性開放場域。此方向的早期探索已現(xiàn)。例如，Vana等項目開始獎勵用戶參與數(shù)據(jù)共享。Vana 網(wǎng)絡允許用戶將個人或社區(qū)數(shù)據(jù)貢獻至 DataDAO（去中心化數(shù)據(jù)池），并賺取數(shù)據(jù)集專屬代幣（可兌換為網(wǎng)絡原生代幣）。這是邁向數(shù)據(jù)貢獻者貨幣化的重要一步。然而，僅獎勵貢獻行為不足以復現(xiàn) DeFi 的爆發(fā)式飛輪。在 DeFi 中，流動性提供者不僅因存入資產(chǎn)獲得獎勵，其提供的資產(chǎn)還具有透明市場價值，且收益反映實際使用（交易費、借貸利息加激勵代幣）。同理，AI 數(shù)據(jù)經(jīng)濟需超越泛泛獎勵，直接為數(shù)據(jù)定價。若缺乏基于數(shù)據(jù)質(zhì)量、稀缺性或?qū)δＰ透倪M程度的經(jīng)濟定價，我們可能陷入淺層激勵。單純分發(fā)代幣獎勵參與可能鼓勵數(shù)量而非質(zhì)量，或在代幣缺乏實際 AI 效用掛鉤時停滯。要真正釋放創(chuàng)新，貢獻者需看到清晰的市場驅(qū)動信號，了解其數(shù)據(jù)價值，并在數(shù)據(jù)實際用于 AI 系統(tǒng)時獲得回報。我們需要一種更聚焦于直接估值和獎勵數(shù)據(jù)的基礎設施，以創(chuàng)建數(shù)據(jù)中心化激勵循環(huán)：人們貢獻的高質(zhì)量數(shù)據(jù)越多，模型越優(yōu)，吸引更多使用和數(shù)據(jù)需求，從而推高貢獻者回報。這將使 AI 從爭奪大數(shù)據(jù)的封閉競賽，轉(zhuǎn)變?yōu)榭尚?、高質(zhì)量數(shù)據(jù)的開放市場。

這些理念如何在真實項目中體現(xiàn)？以 LazAI 為例——該項目正在構(gòu)建去中心化 AI 經(jīng)濟的下一代區(qū)塊鏈網(wǎng)絡和基礎原語。LazAI 簡介——讓 AI 與人類對齊

LazAI 是專為解決 AI 數(shù)據(jù)對齊問題而設計的下一代區(qū)塊鏈網(wǎng)絡和協(xié)議，通過引入 AI 數(shù)據(jù)、模型行為和代理交互的新資產(chǎn)標準，構(gòu)建去中心化 AI 經(jīng)濟的基礎設施。LazAl 提供了最具前瞻性的方法之一，通過使數(shù)據(jù)可驗證、激勵和可編程于鏈上解決了 AI 對齊問題。下文將會以 LazAI 的框架為例來說明 Al 原生區(qū)塊鏈如何將上述原則付諸實踐。

核心問題——數(shù)據(jù)錯位與缺乏公平激勵

AI 對齊常歸結(jié)于訓練數(shù)據(jù)質(zhì)量，而未來需要與人類對齊、可信且受治理的新數(shù)據(jù)。隨著 AI 行業(yè)從中心化通用模型轉(zhuǎn)向情境化、對齊化智能，基礎設施必須同步進化。下一 AI 時代將由對齊性、精確性與溯源性定義。LazAI 直擊數(shù)據(jù)對齊與激勵挑戰(zhàn)，提出根本解決方案：在源頭對齊數(shù)據(jù)并直接獎勵數(shù)據(jù)本身。換言之，確保訓練數(shù)據(jù)可驗證地代表人類視角、去噪/去偏，并根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量、稀缺性或?qū)δＰ偷母倪M程度給予獎勵。這是從修補模型到整理數(shù)據(jù)的范式躍遷。LazAI 不僅引入原語，更提出數(shù)據(jù)獲取、定價與治理的新范式。

其核心概念包括數(shù)據(jù)錨定代幣（DAT）和以個體為中心的 DAO（iDAO），二者共同實現(xiàn)數(shù)據(jù)的定價、溯源與可編程使用。

可驗證與可編程數(shù)據(jù)——數(shù)據(jù)錨定代幣（DAT）

為實現(xiàn)這一目標，LazAI 引入了一種新的鏈上原語——數(shù)據(jù)錨定代幣（DAT），一個專為 AI 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化設計的新型通證標準。每個 DAT 代表一條鏈上錨定的數(shù)據(jù)及其沿襲信息：貢獻者身份、隨時間推移的演變歷程，以及使用場景。這為每條數(shù)據(jù)創(chuàng)建了可驗證的歷史記錄——類似于數(shù)據(jù)集的版本控制系統(tǒng)（如 Git），但由區(qū)塊鏈保障安全性。由于 DAT 存在于鏈上，它們具備可編程性：智能合約可管理其使用規(guī)則。例如，數(shù)據(jù)貢獻者可指定其 DAT（如一組醫(yī)學影像）僅限特定 AI 模型訪問，或在特定條件下使用（通過代碼強制實施隱私或道德約束）。激勵機制則體現(xiàn)在 DAT 可交易或質(zhì)押——若數(shù)據(jù)對模型有價值，模型（或其所有者）可能付費獲取 DAT 的訪問權(quán)。本質(zhì)上，LazAI 構(gòu)建了一個數(shù)據(jù)代幣化且可溯源的市場。這直接呼應前文討論的「可驗證數(shù)據(jù)」指標：通過檢查 DAT，可確認其是否已驗證、被多少模型使用，以及帶來何種模型性能提升。此類數(shù)據(jù)將獲得更高估值。通過將數(shù)據(jù)錨定在鏈上，并將經(jīng)濟激勵與質(zhì)量掛鉤，LazAI 確保 AI 訓練于可信且可衡量的數(shù)據(jù)。這是通過激勵對齊解決問題——優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)獲得獎勵并脫穎而出。

以個體為中心的 DAO（iDAO）框架

第二個關鍵組件是 LazAI 的 iDAO（以個體為中心的 DAO）概念，其通過將個體（而非組織）置于決策與數(shù)據(jù)所有權(quán)的核心，重新定義了 AI 經(jīng)濟中的治理模式。傳統(tǒng) DAO 通常優(yōu)先考慮集體組織目標，無意中弱化了個體意志。iDAO 則顛覆了這一邏輯。它們是個性化治理單元，允許個人、社區(qū)或領域特定實體直接擁有、控制并驗證其貢獻給 AI 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和模型。iDAO 支持定制化、對齊的 AI：作為治理框架，它們確保模型始終遵循貢獻者的價值觀或意圖。從經(jīng)濟角度看，iDAO 還使 AI 行為具備社區(qū)的可編程性——可設定規(guī)則限制模型如何使用特定數(shù)據(jù)、誰可訪問模型，以及模型產(chǎn)出收益的分配方式。例如，iDAO 可規(guī)定：每當其 AI 模型被調(diào)用（如 API 請求或任務完成）時，部分收益將返還給貢獻相關數(shù)據(jù)的 DAT 持有者。這建立了代理行為與貢獻者獎勵之間的直接反饋循環(huán)——類似于 DeFi 中流動性提供者收益與平臺使用掛鉤的機制。此外，iDAO 之間可通過協(xié)議實現(xiàn)可組合性交互：一個 AI 代理（iDAO）可在協(xié)商條款下調(diào)用另一 iDAO 的數(shù)據(jù)或模型。通過建立這些原語，LazAI 的框架將去中心化 AI 經(jīng)濟的愿景變?yōu)楝F(xiàn)實。數(shù)據(jù)成為用戶可擁有并從中獲利的資產(chǎn)，模型從私有孤島轉(zhuǎn)變?yōu)閰f(xié)作項目，每位參與者——從策劃獨特數(shù)據(jù)集的個體到構(gòu)建小型專業(yè)模型的開發(fā)者——都能成為 AI 價值鏈的利益相關者。這種激勵對齊有望復現(xiàn) Defi 的爆發(fā)式增長：當人們意識到參與 AI（貢獻數(shù)據(jù)或?qū)I(yè)知識）直接轉(zhuǎn)化為機會時，他們將更積極地投入。隨著參與者增多，網(wǎng)絡效應隨之啟動——更多數(shù)據(jù)催生更優(yōu)模型，吸引更多用戶，進而生成更多數(shù)據(jù)與需求，形成正向循環(huán)。

構(gòu)建 AI 信任基座：可驗證計算框架

在這一生態(tài)體系中，LazAI 的可驗證計算框架（Verified Computing Framework）是構(gòu)建信任的核心層。該框架確保每個生成的 DAT、每個 iDAO（個體化自治組織）決策、每筆激勵分配都有可驗證的追溯鏈條，使數(shù)據(jù)所有權(quán)可執(zhí)行、治理過程可追責、智能體行為可審計。通過將 iDAO 與 DAT 從理論概念轉(zhuǎn)化為可靠可驗證的系統(tǒng)，可驗證計算框架實現(xiàn)了信任的范式轉(zhuǎn)移——從依賴假設轉(zhuǎn)向基于數(shù)學驗證的確定性保障。

去中心化 AI 經(jīng)濟的價值實現(xiàn)

這套基礎要素的建立，使得去中心化 AI 經(jīng)濟的愿景真正落地：數(shù)據(jù)資產(chǎn)化：用戶可確權(quán)持有數(shù)據(jù)資產(chǎn)并獲取收益模型協(xié)作化：AI 模型從封閉孤島轉(zhuǎn)變?yōu)殚_放協(xié)作產(chǎn)物參與權(quán)益化：從數(shù)據(jù)貢獻者到垂直模型開發(fā)者，所有參與者皆可成為 AI 價值鏈的利益攸關方

這種激勵相容設計有望復現(xiàn) DeFi 的增長動能：當用戶意識到參與 AI 建設（通過貢獻數(shù)據(jù)或?qū)I(yè)知識）能直接轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟機遇時，參與熱情將被點燃。隨著參與者規(guī)模擴大，網(wǎng)絡效應隨之顯現(xiàn)——更多高質(zhì)量數(shù)據(jù)催生更優(yōu)模型，吸引更多用戶加入，進而產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)需求，形成自我強化的增長飛輪。

結(jié)語：邁向開放的 AI 經(jīng)濟

DeFi 的歷程表明，正確的原語能釋放前所未有的增長。在即將到來的 AI 原生經(jīng)濟中，我們正站在類似突破的臨界點。通過定義并落地重視數(shù)據(jù)與對齊的新原語，我們可將 AI 開發(fā)從中心化工程轉(zhuǎn)變?yōu)槿ブ行幕纳鐓^(qū)驅(qū)動事業(yè)。這一旅程不乏挑戰(zhàn)：需確保經(jīng)濟機制優(yōu)先質(zhì)量而非數(shù)量，并規(guī)避道德陷阱以防止數(shù)據(jù)激勵損害隱私或公平。但方向已然清晰。LazAI 的 DAT 與 iDAO 等實踐正開辟道路，將「與人類對齊的 AI」抽象理念轉(zhuǎn)化為所有權(quán)與治理的具體機制。正如早期 DeFi 通過實驗性優(yōu)化 TVL、流動性挖礦和治理，AI 經(jīng)濟也將迭代其新原語。未來，圍繞數(shù)據(jù)價值衡量、公平獎勵分配、AI 代理對齊與益處的辯論與創(chuàng)新必將涌現(xiàn)。本文僅觸及可能推動 AI 民主化的激勵模型之表層，期望激發(fā)開放討論與深入研究：如何設計更多 AI 原生經(jīng)濟原語？可能產(chǎn)生哪些意外后果或機遇？通過廣泛社區(qū)的參與，我們更可能構(gòu)建一個不僅技術先進，且經(jīng)濟包容、與人類價值觀對齊的 AI 未來。DeFi 的指數(shù)級增長并非魔法——它由激勵對齊驅(qū)動。如今，我們有機會通過數(shù)據(jù)與模型的同類實踐，推動一場 AI 復興。將參與轉(zhuǎn)化為機會，機會轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡效應，我們可為 AI 啟動重塑數(shù)字時代價值創(chuàng)造與分配的飛輪。讓我們共同構(gòu)建這一未來——從一條可驗證數(shù)據(jù)集、一個對齊的 AI 代理、一項新原語開始。