La lógica subyacente de la competencia en IA es en realidad muy sencilla: quien domine datos de alta calidad controlará el futuro de la IA. Toda la industria de la IA está avanzando hacia una escala de 860.000 millones de dólares, pero el problema es que hay muy pocos datos realmente útiles. Los datos de código abierto están llenos de ruido y sesgos, y los conjuntos de datos profesionales son ridículamente caros, y nadie está dispuesto a esforzarse en hacerlo. En ese momento, algunos proyectos empezaron a preguntarse: ¿pueden las actividades diarias del usuario convertirse directamente en datos de alta calidad para el entrenamiento de IA? Esta es precisamente la idea de una nueva generación de plataformas de tokenización de datos.

El avance principal de este tipo de proyecto se denomina "propiedad de datos programable". ¿Cómo entenderlo? Un conjunto completo de diseño de mecanismos. La primera es la jugabilidad de las DAOs de datos, donde los usuarios pueden agregar sus propios datos para entrenar modelos de IA y luego compartir el valor generado por estos datos; parece una versión de datos de un pool de minería. El segundo es el token de datos VRC-20, que está vinculado a un conjunto de datos específico y verificado mediante prueba de contribución. Puedes obtener recompensas por tokens subiendo datos, y los desarrolladores de IA tienen que quemar tokens a cambio de acceso si quieren usar datos. De este modo, se abre el vínculo completo de "contribuyo con datos→ los datos son valiosos→ recibo recompensas", y los usuarios están naturalmente dispuestos a tomar la iniciativa de contribuir con cosas de alta calidad.

¿Cómo resolver problemas de seguridad? Aquí es donde se utiliza la tecnología oscura de los Entornos de Ejecución Confiable (TEEs). Los datos originales siempre están protegidos mediante cifrado, y los desarrolladores no pueden obtener los datos reales, solo los resultados del cálculo. Esto no solo protege la privacidad del usuario, sino que también permite que los datos circulen y se utilicen dentro del marco de cumplimiento. En otras palabras, la propiedad de los datos sigue perteneciendo al usuario, y los ingresos también pertenecen al usuario, pero para el desarrollador, los datos pueden usarse cuando deberían usarse.