Die meisten Augen verfolgen Parameterzahlen und Ranglistenscores. Der Schwerpunkt hat sich auf Wissensbesitz, Attribution und Abrechnung verlagert. Der nächste Schutzwall ist eine Lizenzgebührenschicht für Daten. So nimmt es Gestalt an. 🧵

Hollywood hat das vor einem Jahrhundert gelöst. Sobald Namen auf dem Bildschirm erschienen, verwandelten sich die Credits in Tantiemen, und die Menschen, die Wert geschaffen haben, erhielten fortlaufende Zahlungen. AI basiert immer noch auf unsichtbarer Arbeit. Credits und Tantiemen für Daten verändern die Wirtschaft.

Geben Sie @codatta_io ein. Sie verwandeln menschliches Urteilsvermögen in ein messbares Asset durch Frontiers, modulare Märkte, die rohe Eingaben von dem Y trennen, das zählt, dem gekennzeichneten Urteil. Machen Sie Y sichtbar, attribuieren Sie es, bewerten Sie es und bezahlen Sie es immer wieder.

Daten können wie Eigenkapital funktionieren. Vier Säulen machen das möglich, und Codatta verbindet sie miteinander: Provenienz, die an Wallets gebunden ist, programmierbare Lizenzgebühren, Qualitätskontrollen in großem Maßstab, Datenschutz durch Design.

Unter der Haube ist der Ablauf strikt. Verschlüsselung auf der Client-Seite und On-Chain-Hashes, automatisierte Filter für Unordnung und Duplikate, reputationsgewichtete menschliche Validierung mit Staking, gefolgt von der Schlichtung. Erst dann mint das System ein Datenasset mit eingebettetem Eigentum und wiederkehrenden Auszahlungen.

Agenten erhalten einen nativen Platz in der Wirtschaft. ERC‑8004 verleiht KI-Agenten eine dauerhafte Identität, Reputation und zuordenbare Beiträge. x402 verwandelt jeden API-Aufruf in eine Mikro-Lizenzgebühr und leitet die Einnahmen sofort an die Menschen und Agenten hinter dem Ergebnis weiter.

Qualitätsverbindungen durch einen hybriden Loop. AI prüft zuerst, Menschen erreichen Konsens mit Risiko des Einsatzes, Redundanz löst Streitigkeiten, und kontinuierliche Überwachung erkennt Abweichungen. Arena schließt den Loop, indem getestet wird, ob ein Datensatz tatsächlich die Modellleistung in der Praxis verbessert.

Timing schafft eine Gelegenheit. Metas 49-prozentiger Kauf von Scale AI konzentrierte einen kritischen Anbieter, und Käufer benötigen jetzt neue Datenpartner. Codatta berechnet den Zugang für cash-reiche Unternehmen mit festen Gebühren und ermöglicht es aufstrebenden Teams, jetzt zu trainieren und aus zukünftiger Nutzung zu bezahlen.

Frühe Signale sind wichtig. MM‑Food‑100K zog 87.000 Mitwirkende und 1,2 Millionen validierte Proben an, wobei die Modelle die Baselines bei der Kalorienabschätzung und -klassifizierung übertrafen. Die Grenzen von Gesundheitswesen, Robotik und On-Chain-Finanz zeigen dasselbe Muster, mit Attribution, Datenschutz und Lizenzgebühren, die von Anfang bis Ende verkabelt sind.

Das dezentrale Datenrennen ist im Gange. @vana verfolgt persönliche Data DAOs, während andere vollständige On-Chain-Attributionsstacks vorantreiben. Codatta konzentriert sich auf wiederverwendbare, hochsignifikante Annotationen, die in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden, und bezahlt die Mitwirkenden jedes Mal, wenn die Daten Einnahmen generieren.