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作者：wuyue.eth，Web3Caff Research 研究員
封面： Typography by Web3Caff Research
字數：全文約 3000 字
近年來，人工智慧技術的快速發展正在重塑網路的運作方式與內容生態。然而，這項變革也帶來了挑戰，尤其是對廣大內容創作者而言。許多 AI 模型在未經授權或未給予適當署名的情況下使用受版權保護的內容進行訓練，導致原創者逐漸喪失對其作品的控制權和可見度。同時，網路正加速朝向以自主 AI 代理為核心互動模式的形態演進，使用者越來越依賴這類系統進行資訊過濾、決策與數位互動。在這一背景下，通用模型逐漸趨於同質化，真正的價值開始向具有獨特性、用戶自主擁有的知識產權（IP）以及在垂直場景中基於此類 IP 進行精細調優的 AI 代理轉移。目前，儘管已有部分技術嘗試應對 IP 溯源和授權機制的問題，但多數解決方案仍停留在附加層面，未能將知識產權作為底層協議的核心要素進行系統性支持。總得來說，缺乏原生整合、高效變現機制和規模化 IP 註冊與管理能力，已成為限制創作者充分參與 AI 時代價值分配的瓶頸。
在這一背景下，Camp Network 於 2025 年 8 月 27 日宣布主網正式上線，標誌著區塊鏈產業在應對 AI 與智慧財產權管理交叉領域問題上的重要進展。
Camp Network 是一個專為支援基於用戶自有智慧財產權訓練的 AI 代理而設計的 Layer1 區塊鏈，內建了來源追蹤功能。它允許用戶將音樂、圖片、影片甚至個人資料等各種形式的智慧財產權進行 Token 化，並在鏈上註冊，用於 AI 訓練和混編管理（指對已註冊的 IP 進行授權拆分、組合再創作，並自動化追蹤溯源和分配衍生作品收益的全流程）。其核心功能包括無 Gas 費用的智慧財產權註冊和自動化的版稅分配，簡化了使用條款定義、授權授權和收入分配的流程。此外，該網路支援專為代理工作流程和自動化許可優化的隔離執行環境，開發者可以部署專用的應用鏈，擁有獨立的區塊空間，從而在高效能場景下實現更高的可擴展性和效率。詳細解讀請查看 《IP 區塊鏈 Camp Network 萬字研報: 面對 AI 濫用及內容確權難題，Web3 會是 AI×IP 保育最優解? 全景式拆解其發展史、專案優勢、技術架構、生態現況及潛在挑戰》。
在功能層面，Camp Network 透過兩大核心框架建構其功能體系：Origin 框架與 mAItrix 框架。這兩個框架共同構成其「Proof of Provenance（溯源證明）」協議的技術基礎，形成了一個從 IP 註冊到 AI 使用的閉環生態。
Origin 框架專注於簡化 IP 的鏈上登記與管理流程，為使用者提供低門檻的 IP 註冊體驗。使用者可透過此框架將各類創作內容註冊上鍊，並定義具體的使用規則、授權範圍和版稅分配方案。這些規則透過智慧合約實現自動化執行，使 IP 資產轉變為可編程、可組合的經濟單元。註冊後的 IP 進入全球可存取的 IP 庫，支援其他使用者或 AI 代理在遵守規則的前提下進行授權使用和再創作。
mAItrix 框架則為 AI 代理的部署和訓練提供支持，透過統一 SDK 簡化開發流程。該框架使 AI 代理程式能夠安全地存取經過 Origin 框架註冊的 IP 資源，支援檢索增強生成（RAG，讓 AI 代理程式在回答問題時，能夠即時查詢外部知識庫獲取最新、最準確的資訊）和模型微調（Fine-Tuning，基於特定資料集對通用大模型進行針對性再訓練，使其更擅長處理特定領域或操作類型的任務，例如使用特定領域的結構框架內建的版稅分配機制使得任何 IP 使用行為都能自動觸發收益分配，形成可持續的經濟誘因循環。同時，mAItrix 框架也透過整合可信任執行環境（TEE）技術，試圖提升 AI 訓練與推理流程的資料安全性與隱私保護性。
兩個框架的協同運作，實現了從 IP 資產化到 AI 合規使用的完整價值流轉，為創作者和開發者建立了一個透明、可追溯的經濟生態系統。
從技術角度來看，Camp Network 的 L1 架構採用了模組化與平行擴展的設計概念。此系統的核心由兩個部分組成：BaseCAMP 主鍊和 SideCAMP 應用鏈。
Camp Network 採用模組化架構設計，其 L1 系統由 BaseCAMP 主鍊和 SideCAMP 應用鏈兩個核心部分組成。
BaseCAMP 作為主鍊和結算層，專注於處理智慧財產權管理的全局邏輯，承擔 IP 資產註冊、所有權記錄和版稅結算等核心功能，為整個網路提供安全性和資料一致性保障。
SideCAMP 則是為特定應用程式打造的獨立執行環境，每條應用鏈都擁有專屬的區塊空間和互動排序權。這種設計使得每個應用都能在獨立的環境中運行，避免了其他應用流量的干擾，從而提高效能和可預測的吞吐量。
BaseCAMP 與 SideCAMP 之間透過高效的結算機制協同工作。 SideCAMP 負責處理高頻、高負載的交互任務，如 AI 模型推理和即時交互，定期將狀態變更壓縮後提交到 BaseCAMP 進行最終結算。這種分工使得 BaseCAMP 能夠專注於維護核心 IP 資料的一致性，而將運算密集型任務交由 SideCAMP 處理，有效優化了系統效能。
另外，該架構還透過整合 Celestia 資料可用性層和 ABC Stack 高效能 Rollup 框架，實現了 50,000 TPS 的處理能力和亞秒級出塊時間，在保持 EVM 相容性的同時為 AI 工作負載提供高效能支援。去中心化驗證網路（DVN）進一步增強了跨鏈安全性，而可信任執行環境（TEE）則提升了 AI 訓練過程的資料隱私和合規性。
儘管 Camp Network 作為一款專注於 AI 代理和智慧財產權管理的 L1 區塊鏈，其技術架構和核心框架為創作者提供了工具，但作為一項新興技術，它不可避免地面臨多方面的挑戰，尤其是在主線上線初期階段。這些挑戰不僅源自於技術實現的複雜性，還涉及監管合規以及市場競爭等多重因素。
首先是技術層面的挑戰，Camp Network 依賴 BaseCAMP 和 SideCAMPs 的模組化架構，以及 Celestia 的資料可用性層來實現高吞吐量和低延遲，但實際大規模應用中，證明其在處理海量 AI 訓練和 IP 互動時的穩定性將成為關鍵考驗。 mAItrix 框架雖然整合了 TEE 以增強隱私性和安全性，但鏈上 AI 微調的運算效率和資料處理可能面臨瓶頸，尤其是在高負載情境下。
其次，監管和法律問題構成了另一大障礙，Camp Network 的核心在於 Proof of Provenance 協議，致力於保證 IP 的來源追蹤和版稅分配，但智慧財產權管理涉及全球不同的版權法和授權標準，這要求網路在跨司法管轄區時處理複雜的合規需求。 例如，AI 代理使用鏈上 IP 進行訓練時，如何避免潛在的侵權糾紛或資料隱私洩露，將考驗專案的法律框架設計，如果處理不當，可能引發訴訟或監管幹預，從而延緩其在音樂、媒體等領域的滲透。
最後，在 AI 與區塊鏈的交叉賽道，Camp Network 也將面臨嚴峻的競爭與生態啟動壓力。它不僅需與一些成熟 L1 競爭，還要挑戰科技巨頭在 IP 管理上的主導地位。其核心挑戰在於破解「雙邊市場」冷啟動難題：生態價值依賴高品質 IP 與 AI 代理之間的正向循環，即若沒有足夠優質內容，就無法吸引開發者；而沒有強大的 AI 應用，創作者也缺乏上鍊動力。若無法透過有效的經濟誘因、策略合作或標竿案例成功啟動生態，整個網路可能陷入成長停滯，難以在激烈的競爭中實現其願景。隨著網路的逐步成熟，這些問題可能會逐步得到緩解，但短期內仍需專案團隊的持續優化。
要點結構圖：
參考文獻：
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