當前AI的轉折點並不是由模型大小或計算吞吐量的增量增長所定義，而是由一個更深層的結構性限制所決定，即可靠、高質量和合規數據的枯竭。 這不是一個規模問題，而是完整性和對齊問題。當今的AI管道在很大程度上依賴於擁有模糊所有權、來源薄弱和激勵不對齊的抓取數據集，其中人類努力支撐著模型性能，而價值則不成比例地流向集中平台。隨著AI系統的成熟，這種不平衡成為一種倫理負擔和經濟瓶頸。 @PerceptronNTWK 的出現源於對數據層本身必須重新設計的認識。Perceptron不再將數據視為一種提取資源，而是將其重新框架為一種參與性資產類別。人類貢獻者不再是隱形的輸入，而是明確的利益相關者，通過所有權、歸屬和與其數據產生的價值相關的長期收益來獲得補償。 這一模型的核心是數據質量、數據權利和價值分配之間的清晰分離。貢獻是人類策劃的，設計上是權利安全的，並且從一開始就透明地激勵。這創造了一個不僅在法律上穩健，而且在結構上與生產者的利益對齊的數據供應，這是AI系統在現實世界環境中大規模運行的基本要求。 隨著AI進入下一階段，競爭優勢將超越架構和參數，延伸到支持它們的社會和經濟系統。那些能夠與數據背後的人類建立持久關係的網絡將會持久，而不僅僅是基於不透明輸入訓練的更大模型。 @PerceptronNTWK 不僅僅是在解決AI的數據限制；它正在重新定義AI生態系統的基本經濟契約，將其從提取轉向合作，並澄清AI經濟最終是為誰服務。