Większość oczu śledzi liczbę parametrów i wyniki na liście rankingowej. Środek ciężkości przesunął się w stronę posiadania wiedzy, przypisania i rozliczenia. Następną zaporą jest warstwa tantiem za dane. Oto jak to się kształtuje. 🧵

Hollywood rozwiązał to sto lat temu. Gdy tylko nazwiska pojawiły się na ekranie, kredyty zamieniły się w tantiemy, a ludzie, którzy tworzyli wartość, otrzymywali stałe wynagrodzenie. AI wciąż opiera się na niewidzialnej pracy. Kredyty i tantiemy za dane zmieniają ekonomię.

Wprowadź @codatta_io. Przekształcają ludzką ocenę w mierzalny zasób za pomocą Frontiers, modułowych rynków, które oddzielają surowe dane od Y, które ma znaczenie, oznaczonej oceny. Uczyń Y widocznym, przypisz mu wartość, oceń go i zapłać za niego, raz po raz.

Dane mogą działać jak kapitał. Cztery filary to umożliwiają, a Codatta je łączy: Pochodzenie związane z portfelami, programowalne tantiemy, kontrole jakości w skali, prywatność z myślą o projektowaniu.

Pod maską proces jest rygorystyczny. Szyfrowanie po stronie klienta i hashe na łańcuchu, zautomatyzowane filtry do eliminacji błędów i duplikatów, walidacja przez ludzi z wagą reputacji z stakowaniem, a następnie rozstrzyganie. Dopiero wtedy system tworzy aktywa danych z wbudowanym prawem własności i powtarzającymi się wypłatami.

Agenci otrzymują natywny udział w gospodarce. ERC‑8004 nadaje agentom AI trwałą tożsamość, reputację i przypisywalny wkład. x402 przekształca każde wywołanie API w mikro‑royalty, natychmiast kierując przychody do ludzi i agentów stojących za wynikiem.

Jakość łączy się poprzez hybrydową pętlę. AI najpierw przeprowadza selekcję, ludzie osiągają konsensus z ryzykiem stawki, redundancja rozwiązuje spory, a ciągłe monitorowanie wychwytuje odchylenia. Arena zamyka pętlę, testując, czy zestaw danych rzeczywiście poprawia wydajność modelu w rzeczywistych warunkach.

Czas tworzy okazję. Zakup 49 procent Scale AI przez Meta skoncentrował krytycznego dostawcę, a nabywcy teraz potrzebują nowych partnerów danych. Codatta wycenia dostęp dla przedsiębiorstw z dużą ilością gotówki na stałe opłaty i pozwala nowym zespołom trenować teraz i płacić z przyszłego użytkowania.

Wczesne sygnały mają znaczenie. MM‑Food‑100K przyciągnął 87 000 uczestników i 1,2 miliona zweryfikowanych próbek, a modele przewyższały podstawowe wskaźniki w zakresie szacowania kalorii i klasyfikacji. Obszary takie jak opieka zdrowotna, robotyka i finanse on‑chain pokazują ten sam wzór, z przypisaniem, prywatnością i tantiemami połączonymi od początku do końca.

Wyścig o zdecentralizowane dane trwa. @vana dąży do osobistych DAO danych, a inni promują pełne stosy atrybucji on‑chain. Codatta koncentruje się na wielokrotnego użytku, wysokosygnałowej adnotacji, która wpasowuje się w istniejące przepływy pracy, a następnie płaci współtwórcom za każdym razem, gdy dane przynoszą zyski.