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作者：ShirleyLi，Web3Caff Research 研究員
封面：此項目的標誌，由 Web3Caff Research 排版
字數：全文共 3200+ 字
根據 The Block 報道， 7 月 23 日，a16z 領投了 AI 去中心化資料層專案 Poseidon 的 1,500 萬美元種子輪融資。
在 AI 模型訓練的早期，通用大模型尤其是大語言模型（LLMs）的訓練資料往往來自於開放網絡，例如書籍、Reddit 論壇、百度貼吧、維基百科等頁面。然而，這種抓取方式會導致多個模型共用相同類別通用資料的情況出現。不只如此，隨著平台版權意識增強、資料保護策略收緊，AI 模型爬取廣泛資料的難度也隨之攀升。更重要的是，目前 AI 模型的應用場景正在逐步向專業化領域擴展，它們已經從只應用於對話系統、搜尋推薦等純數位環境中，轉向應用於更廣泛的實際物理環境（例如自動駕駛、語音系統、機器人等）。而後者由於依賴更複雜的 AI Agent 架構，其需要的顯然不是抓取而來的通用數據，而是存在於真實環境中更加精細的視頻、圖像、聲音、環境狀態，乃至與物理世界互動的數據。這類資料通常以碎片化形式分佈在行車記錄器、智慧型手機、家庭設備、倉儲系統等不同場景中。因此，如何以合規方式大規模地收集高品質的數據，已成為建立下一代 AI Agent 數據網路的關鍵。
本期宣布融資的 Poseidon 是一個由 Story 孵化、基於以 Story Protocol 建構的全端去中心化資料層。此專案透過建構涵蓋採集、確權、交易、追溯的 IP 全端解決方案，將訓練資料註冊為鏈上 IP 資產，從而解鎖高品質且合規的資料來源，為 AI 模型提供可信任資料支援。
