La plupart des yeux suivent le nombre de paramètres et les scores du classement. Le centre de gravité s'est déplacé vers la propriété des connaissances, l'attribution et le règlement. Le prochain rempart est une couche de redevance pour les données. Voici comment cela prend forme. 🧵

Hollywood a résolu ce problème il y a un siècle. Une fois que les noms apparaissaient à l'écran, les crédits se transformaient en redevances, et les personnes qui créaient de la valeur recevaient un paiement continu. L'IA fonctionne toujours sur du travail invisible. Les crédits et les redevances pour les données changent l'économie.

Entrez @codatta_io. Ils transforment le jugement humain en un actif mesurable grâce à Frontiers, des marchés modulaires qui séparent les entrées brutes de ce qui compte, le jugement étiqueté. Rendez Y visible, attribuez-le, évaluez-le et payez-le, encore et encore.

Les données peuvent fonctionner comme des actions. Quatre piliers rendent cela possible, et Codatta les relie ensemble : Provenance liée aux portefeuilles, redevances programmables, contrôles de qualité à grande échelle, confidentialité par conception.

Sous le capot, le flux est strict. Chiffrement côté client et hachages sur la chaîne, filtres automatisés pour les erreurs et les doublons, validation humaine pondérée par la réputation avec mise en jeu, puis adjudication. Ce n'est qu'ensuite que le système crée un actif de données avec propriété et paiements récurrents intégrés.

Les agents reçoivent un siège natif dans l'économie. ERC‑8004 donne aux agents AI une identité persistante, une réputation et une contribution attribuable. x402 transforme chaque appel API en une micro-redevance, acheminant instantanément les revenus vers les humains et les agents derrière le résultat.

La qualité se renforce grâce à une boucle hybride. L'IA effectue d'abord le filtrage, les humains atteignent un consensus avec un enjeu en jeu, la redondance résout les litiges, et la surveillance continue détecte les dérives. Arena clôt la boucle en testant si un ensemble de données améliore réellement les performances du modèle dans le monde réel.

Le timing crée une opportunité. L'achat de 49 % de Scale AI par Meta a concentré un fournisseur critique, et les acheteurs ont maintenant besoin de nouveaux partenaires de données. Codatta facture l'accès pour les entreprises riches en liquidités avec des frais fixes, et permet aux équipes émergentes de s'entraîner maintenant et de payer en fonction de l'utilisation future.

Les signaux précoces comptent. MM‑Food‑100K a attiré 87 000 contributeurs et 1,2 million d'échantillons validés, avec des modèles surpassant les références en matière d'estimation des calories et de classification. Les frontières des soins de santé, de la robotique et de la finance sur chaîne montrent le même schéma, avec attribution, confidentialité et redevances câblées de bout en bout.

La course aux données décentralisées est lancée. @vana poursuit des DAOs de données personnelles, tandis que d'autres poussent des piles d'attribution entièrement on‑chain. Codatta se concentre sur l'annotation réutilisable et à fort signal qui s'intègre dans les flux de travail existants, puis paie les contributeurs chaque fois que les données génèrent des revenus.