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前言
10/10 日，印度發生了最大規模的駭客攻擊之一，大約 3,100 萬個 Star Health Insurance 的個人資料，其中包含這些印度人的姓名、出生日期、地址、電話、PAN 卡和工資等，遭到駭客洩漏。諷刺的是，多達 3,100 萬人的個資僅被售價為 15 萬美元。而這種案例在網際網路的世界中層出不窮，大多數問題源自於資料的中心化管理以及不透明所致。
洩漏名單示意圖
而隨著人工智慧席捲全球，數據在未來的重要性只會日漸上升。一個看似矛盾的問題逐漸浮現：AI 的進步離不開海量數據，但數據的供給卻面臨瓶頸。一方面，公開可用的高質量數據逐漸枯竭；另一方面，個人數據的隱私和所有權問題如同 Star Health Insurance 這類的案例一樣日益凸顯。在這樣的背景下，Vana 這一創新項目應運而生，試圖用區塊鏈技術來重塑數據經濟的格局。
Vana 的願景是打造一個去中心化的數據流動性網路，讓用戶能夠安全共享、管理和變現他們的個人數據，同時為 AI 發展提供源源不斷的高品質數據。關於 AI 的項目，筆者過去沒有少談過，像是《AI 敘事帶來的新風向？ Crypto 能源板塊抄底買哪隻？》中討論了能源與 AI 結合的議題與相關項目，以及在《靠 AI 模型分紅賺錢？$OLM 適合買嗎？》文內探討了 AI 模型上鏈的潛在機會等等。巧合的是，＄OLM 的項目方 Ora 也在今年與 Vana 共同合作關於 AI 鏈上模型的業務，也因此讓我將更多目光擺到了這個項目身上。
Ora 與 Vana 合作消息公布
不過相信許多市場的參與者，包含讀者各位，可能已經聽膩了 AI 與 Web3 的敘事以及案例，雖然解決的痛點都很類似，但究其根本原因在於數據自主權的議題就確實明擺在那需要等著被解決，也因此導致了這麼多項目前仆後繼，爭相想要成為最佳的解決方案。
不過話又說回來， Vana 真的能夠在數據隱私、用戶權益和 AI 發展之間取得平衡嗎？它又將如何在競爭激烈的 Web3 和 AI 交叉領域中脫穎而出？本文將簡單剖析一下 Vana 的業務模式、技術架構、團隊背景和市場競爭格局，為讀者提供一個全面而客觀的視角。
Vana 業務內容
Vana 的核心業務是構建一個去中心化的數據流動性網路，這個網路的設計初衷是解決當前數據經濟中的三大痛點：數據壟斷、隱私保護和價值分配。
1.打破數據壟斷
在當前的數據經濟中，少數科技巨頭壟斷了大量用戶數據。以 Reddit 為例，該平台最近與 Google 達成了一項價值 6000 萬美元的數據授權協議。這種做法不僅侵犯了用戶的權益，也阻礙了 AI 的開放發展。Vana 通過建立數據流動性池（Data Liquidity Pool，簡稱 DLP），讓用戶可以自主選擇將哪些數據貢獻給哪些項目，從而打破了數據壟斷的局面。
2.強化隱私保護
Vana 採用了非托管數據存儲的方式，用戶的原始數據並不會直接上鏈，而是由用戶自行選擇存儲位置，如 Google Drive、Dropbox 或個人服務器。當用戶向 DLP 提交數據時，實際上只是提供了指向加密數據的 URL 和一個可選的內容完整性哈希。這種設計確保了用戶對自己數據的完全控制權，大大降低了數據洩露的風險。
3.重塑價值分配
Vana 的另一個創新之處在於其價值分配機制。通過貢獻證明（Proof of Contribution）機制，Vana 確保了數據貢獻者能夠根據其數據對 AI 模型性能提升的實際貢獻獲得相應的回報。好處是激勵了高質量數據的提供，也讓數據貢獻者能夠分享 AI 發展帶來的經濟利益。
Vana 的業務模式可以概括為「數據即資產」。在這個模式下，個人數據不再是被動被收集和利用的客體，而是變成了可以自由流通和創造價值的資產。用戶可以通過參與不同的 DLP 來「挖礦」，獲得相應的代幣獎勵。同時開發者可以基於這些數據池開發各種 AI 應用，而數據貢獻者則可以從這些應用中獲得持續的收益。
這種模式不僅為個人用戶提供了數據變現的新途徑，也為 AI 發展提供了更多元、更高品質的數據來源。並且重塑了數據經濟的權力結構，讓普通用戶有機會參與，而不僅僅是被動的數據提供者。
a16z 的論文中將 Vana 的事業體分類在數據與擁有權許可的類別當中
Vana 生態系統
Vana 的生態系統目標在實現數據的安全共享、公平定價和高效利用。這個生態系統主要由三個關鍵組件構成：數據可移植層（Data Portability Layer）、數據流動性層（Data Liquidity Layer）和通用連接組（Universal Connectome）。
1.數據可移植層（Data Portability Layer）
這是 Vana 網路的頂層，也是整個生態系統與外部世界交互的介面。在這一層中，開發者可以創建利用鏈上數據的應用程序和 AI 模型，而用戶則可以使用這些應用和模型。數據可移植層的核心功能是確保數據的可移植性和互操作性，讓用戶能夠輕鬆地在不同的應用和模型之間轉移和使用他們的數據。
這一層的設計體現了 Vana 對用戶賦權的承諾。用戶不會被鎖定在特定的平台或應用中，而是可以自由的將自己的數據帶到任何他們喜歡的服務中。多元化用戶的選擇權，也促進整個生態系統的創新和競爭。
2.數據流動性層（Data Liquidity Layer）
數據流動性層是 Vana 生態系統的核心，負責將用戶擁有的數據安全地帶入鏈上。這一層的核心概念是數據流動性池（DLP），DLP 本質上是一個智能合約，專門用於聚合特定類型的數據資產。
在 DLP 中，有兩類主要參與者：
- 貢獻者（Contributors）：將自己擁有的數據貢獻到系統中。
- 驗證者（Validators）：負責驗證貢獻的數據的真實性和價值。
DLP 的創新之處在於它解決了數據的「雙花問題」。在傳統的數據經濟中，一旦數據被分享，就很難控制其進一步傳播和使用。但在 Vana 的模型中，數據始終保持在用戶的控制之下，只有經過授權的操作才能訪問數據。大幅保護了用戶的隱私，同時開創了數據定價權和交易基礎。
簡單來說，DLP 就是多人共構而成的數據 DAO，用戶彼此使用自身的數據建構出一個市場來形成交易買賣並賺取應得的費用。
而目前 Vana 的官網上已經可以看到 16 個不同的 DLP，允許用戶貢獻如 Reddit、X 以及約會 app 等等各類不同的數據，並透過 Vana 的技術獲得對這些數據的自主控制權。
3.通用連接組（Universal Connectome）
通用連接組是 Vana 生態系統的「神經系統」，負責記錄和傳播整個網路中的數據流動訊息。由一群被稱為傳播者（Propagators）的節點組成，這些節點負責在生態系統中傳播和更新數據流動的訊息。
通用連接組的存在確保了整個生態系統的透明度和可追蹤性。任何參與者都可以透過通用連接組了解數據的流向和使用情況，除了增強了整個系統的信任度，也為數據的定價和價值評估提供了重要參考。
Vana 測試網
Vana 也在今年推出了 Satori 測試網 ，目前測試網當中也有許多 DLP 正在運行，作為 DLP 的創建者，好處是可以拿到百分之四十的 token 收益。建造的流程與連結如下圖所示：
雖然作為 DLP 的創建者報酬看似很不錯，但門檻相當高。需要對提供的數據進行許多高階的技術處理，其中的難度不亞於傳統 web2 的數據工作室。因此還是建議普同用戶可以選擇一個 DLP 加入並按照該需求提供數據即可。若是獲得創建方得通過，則可以獲得對應的獎勵。另外一種參與方式則是跑節點。
而 DLP 的排名則是依照 Vana 質押代幣的多寡去區分，用戶可以選擇找最看好的 DLP 去質押，賺取 20% 的獎勵分成。
測試網 DLP 排名
近期 Vana 官方也推出了一款 TG Bot 的挖礦小遊戲，詳細的參與方式與教學可以參考本站的空投週報。
團隊與融資
Vana 的創始團隊背景深厚，融合了技術創新和商業洞察。創始人 Anna Kazlauskas 和 Art Abal 都來自麻省理工學院（MIT）媒體實驗室。
Anna Kazlauskas 擁有計算機科學和經濟學的雙重背景，早在 2015 年就參與了以太坊的早期挖礦。她在美聯儲、歐洲央行和世界銀行等國際金融機構的工作經歷，讓她對數據在金融領域的重要性有獨道的見解。過往在 Celo 項目的工作經驗也同樣加分。
Art Abal 則在哈佛大學攻讀公共政策碩士學位，並擁有在 AI 訓練數據提供商 Appen 公司的工作經驗，專長包含了 AI 和數據倫理等領域。
兩人在團隊中的背景組合也形成了另類的化學效應。Anna 的技術背景和金融洞察力，結合 Art 在公共政策和 AI 倫理方面的專長，為 Vana 提供了相較於其他項目沒有的多元視角，有望在技術創新、商業模式和社會影響之間取得平衡。
而在融資方面 Vana 目前的表現可以說是可圈可點，已經完成了總計 2500 萬美元的融資，其中包括：
- 由 Coinbase Ventures 領投的 500 萬美元戰略輪融資
- Paradigm 領投的 1800 萬美元 A 輪融資
- Polychain 領投的 200 萬美元種子輪融資
它們的共同背書除了給 Vana 提供了充足的資金支持，也大大提升了 Vana 在業內的知名度和公信力。
結論
雖然架構上有些複雜，但不難看出 Vana 在做的就是試圖在數據隱私、用戶權益和 AI 發展之間找到一個立基的平衡點。
而 Vana 的優勢在於創新的數據經濟模型、充足的資金支持、全面的生態系統設計，三層架構的設計為數據的收集、流動和利用提供了完整解決方案。以及最重要的強調用戶賦權，與當前對數據隱私和控制的關注趨勢高度吻合。
但 Vana 本身的技術複雜性以及多個項目的競爭壓力，再加上監管對於這方面開源數據共享的不確定性大大增加了其商業模型的落地難度。理論可能很美好，但現實卻可能很骨感。最後還有高融資的雙面刃，也就是日後的大額解鎖賣壓，更是考驗項目方的處理智慧。
筆者個人認為 Vana 的發展軌跡將很大程度上取決於其如何將宏大願景轉化為實際應用，如何在複雜的監管環境中導航，以及如何在競爭激烈的市場中脫穎而出。無論結果如何，Vana 的嘗試都為我們提供了一個重新思考數據、隱私和 AI 關係的機會，這本身就是一個寶貴的貢獻。若是日後想參與這個項目的代幣投資，也請做好 DYOR 的準備。
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