大多數人關注參數計數和排行榜分數。 重心已轉向知識擁有權、歸屬和結算。 下一個護城河是數據的版稅層。這是它的形成方式。 🧵

好萊塢在一個世紀前就解決了這個問題。 一旦名字出現在螢幕上，版權就變成了版稅，創造價值的人獲得持續的報酬。 AI 仍然依賴於看不見的勞動。數據的版權和版稅改變了經濟學。

進入 @codatta_io。 他們通過 Frontiers 將人類判斷轉化為可度量的資產，這些模組化市場將原始輸入與重要的 Y 分開，即標記的判斷。 使 Y 可見，歸屬於它，評分它，並不斷支付。

數據可以像股權一樣運作。 四個支柱使這成為可能，而 Codatta 將它們連接在一起： 與錢包相關的來源、可編程的版稅、大規模的質量控制、設計時考慮隱私。

在背後，流程是嚴格的。 客戶端加密和鏈上哈希，自動過濾器用於去除冗餘和重複，基於聲譽的人工驗證與質押，然後進行裁決。 只有在這之後，系統才會鑄造一個擁有權和定期支付嵌入的數據資產。

代理商在經濟中獲得原生席位。 ERC‑8004 為 AI 代理商提供持久的身份、聲譽和可歸因的貢獻。 x402 將每個 API 調用轉換為微版權，立即將收入路由到結果背後的人類和代理商。

質量通過混合循環進行增強。 AI 首先進行篩選，人類在風險下注的情況下達成共識，冗餘解決爭議，持續監控捕捉偏差。 Arena 通過測試數據集是否實際提升模型在實際環境中的表現來閉合循環。

時機創造了機會。 Meta以49%的股份收購Scale AI，集中了一個關鍵供應商，買家現在需要新的數據合作夥伴。 Codatta為資金充裕的企業定價，收取固定費用，並允許新興團隊現在進行訓練，並從未來的使用中支付。

早期信號很重要。 MM‑Food‑100K 吸引了 87,000 名貢獻者和 120 萬個經過驗證的樣本，模型在卡路里估算和分類方面超越了基準。 醫療保健、機器人技術和鏈上金融的前沿顯示出相同的模式，歸屬、隱私和版稅從頭到尾都已經連接。

去中心化數據競賽已經開始。 @vana 追求個人數據 DAO，而其他人則推動完整的鏈上歸屬堆棧。 Codatta 專注於可重用的高信號註釋，這些註釋可以融入現有的工作流程，然後每當數據賺取時就支付貢獻者。