LazAI 研究：AI 经济如何超越 DeFi TVL 神话

去中心化金融（DeFi）通过一系列简单而强大的经济原语，点燃了指数级增长的故事，将区块链网络转变为全球无许可市场，彻底颠覆了传统金融。在DeFi的崛起中，几个关键指标成为了价值的通用语言： 总锁定价值（TVL） 、 年化收益率（APY/APR） 和 流动性 。这些简洁的指标激发了参与和信任。例如，2020年DeFi的TVL（锁定在协议中的资产美元价值）飙升了14倍，随后在2021年再次翻四倍，峰值时突破 1120亿美元 。高收益率（某些平台在流动性挖矿热潮中宣称 APY高达3000% ）吸引了流动性，而流动性池的深度则标志着更低的滑点和更高效的市场。简而言之，TVL告诉我们“有多少资金参与其中”，APR告诉我们“能赚取多少收益”，而流动性则表明“资产交易的便利程度”。尽管存在缺陷，但这些指标从零开始构建了一个价值数十亿美元的金融生态。通过将用户参与转化为直接的财务机会，DeFi创造了一个自我强化的采用飞轮，使其迅速普及，推动大规模参与。

如今， AI正处于相似的十字路口 。但与DeFi不同，当前AI的叙事由基于海量互联网数据集训练的大型通用模型主导。这些模型往往难以在细分领域、专业任务或个性化需求中提供有效结果。它们的“一刀切”模式虽强大却脆弱，虽通用却错位。 这一范式亟需转变 。AI的下一个时代不应由模型的规模或通用性定义，而应聚焦于自下而上——更小、高度专业化的模型。此类定制化AI需要一种全新的数据：高质量、与人类对齐且领域特定的数据。但获取此类数据并非像网络爬取那样简单，它需要个人、领域专家和社区的主动且有意识的贡献。

为了推动这一专业化、与人类对齐的AI新时代， 我们需要构建类似于DeFi为金融设计的激励飞轮 。这意味着引入新的AI原生原语，用于衡量数据质量、模型性能、代理可靠性和对齐激励——这些指标应直接反映数据作为资产（而非仅仅是输入）的真实价值。

本文将探讨这些能够构成AI原生经济支柱的新原语。我们将阐述：若建立正确的经济基础设施（即生成高质量数据、合理激励其创造与使用，并以个体为中心），AI将如何蓬勃发展。我们还将以 LazAI 等平台为例，分析它们如何率先构建这些AI原生框架，引领定价和奖励数据的新范式，为AI创新的下一次飞跃提供动力。

DeFi的崛起并非偶然，其设计使得参与既有利可图又透明。 总锁定价值（TVL） 、 年化收益率（APY/APR） 和 流动性 等关键指标不仅是数字，更是将用户行为与网络增长对齐的原语。这些指标共同构成了吸引用户与资本的良性循环，进而推动进一步创新。

这些原语共同构成了强大的 激励飞轮 。通过锁定资产或提供流动性创造价值的参与者立即获得奖励（通过高收益和代币激励），从而鼓励更多参与。这使个体参与转化为广泛机会——用户赚取利润和治理影响力——而这些机会又催生网络效应，吸引数千用户加入。结果令人瞩目：截至2024年，DeFi用户数超1000万，其价值在几年内增长近30倍。显然，大规模激励对齐—— 将用户转化为利益相关者 ——是DeFi指数级崛起的关键。

当前AI经济的缺失

如果说DeFi展示了自下而上的参与和激励对齐如何启动金融革命，那么当今AI经济仍缺乏支持类似转变的基础原语。当前AI由基于海量爬取数据集训练的大型通用模型主导。这些基础模型规模惊人，但旨在解决所有问题，总是往往无法特别有效地服务于任何人。其“一刀切”架构难以适应细分领域、文化差异或个体偏好，导致输出脆弱、存在盲点，且与现实需求日益脱节。

下一代AI的定义将不再仅是规模，还会有 上下文理解能力 ——即模型理解和服务特定领域、专业社区及多元人类视角的能力。然而，这种情境智能需要不同的输入： 高质量、与人类对齐的数据 。而这正是当前所缺失的。目前尚无广泛认可的机制来衡量、识别、估值或优先化此类数据，也没有开放的流程供个人、社区或领域专家贡献其视角并改进日益影响其生活的智能系统。因此，价值仍集中在少数基础设施提供者手中，而大众与AI经济的上行潜力脱节。唯有设计出能够发掘、验证和奖励高价值贡献（数据、反馈、对齐信号）的新原语，我们才能解锁DeFi赖以繁荣的参与式增长循环。

简而言之，我们必须同样追问：

我们应如何衡量创造的价值？如何构建自我强化的采用飞轮，以推动以个体为中心的数据自下而上参与？

要解锁类似DeFi的“AI原生经济”，我们需要定义新的原语，将 参与转化为AI的机会 ，从而催化该领域迄今未见的网络效应。

我们不再只是将代币在钱包间转移，而是将 数据输入模型、模型输出转化为决策、AI代理付诸行动 。这需要新的指标和原语，以量化 智能 与 对齐 ，正如DeFi指标量化资本那样。例如，LazAI正在构建下一代区块链网络，通过引入AI数据、模型行为和代理交互的新资产标准，解决AI数据对齐问题。

以下概述了定义链上AI经济价值的几项关键原语：

将其推广至通用AI经济，我们可能看到 “总锁定数据价值（TDVL）” 作为指标：网络所有有价值数据的聚合度量，按可验证性和有用性加权。已验证数据池甚至可像流动性池一样交易——例如，用于链上诊断AI的已验证医学影像池可能具有量化价值和利用率。 数据溯源 （了解数据来源、修改历史）将是该指标的关键部分，确保输入AI模型的数据可信且可追溯。本质上， 如果说流动性关乎可用资本，可验证数据则关乎可用知识 。 数据价值证明（PoDV） 等指标可捕捉网络中锁定的有用知识量，而通过LazAI的 数据锚定代币（DAT） 实现的链上数据锚定，使 数据流动性 成为可衡量、可激励的经济层。

已有平台开始代币化AI代理代币化并赋予链上指标：例如，Rivalz的 “ Rome protocol ” 创建 基于NFT的AI代理（rAgents） ，其最新声誉指标记录在链。用户可质押或出借这些代理，其奖励取决于代理在集体AI“集群”中的表现与影响。这本质上是 AI代理的DeFi ，并展示了 代理效用指标 的重要性。未来，我们可能像讨论活跃地址一样讨论“活跃AI代理”，或像讨论交易量一样讨论“代理经济影响”。

正如DeFi需要区块浏览器和仪表盘（如DeFi Pulse、DefiLlama）追踪TVL和收益，AI经济也需要新的浏览器追踪这些AI中心化指标——想象一个“ AI-llama ”仪表盘显示 总对齐数据量 、 活跃AI代理数 、 累计AI效用收益 等。其与DeFi有相似之处，但内容是全新的。

我们需要为AI构建 激励飞轮 ——将 数据视为一等经济资产 ，从而将AI开发从封闭事业转变为开放、参与式经济，正如DeFi将金融变为用户驱动的流动性开放场域。

此方向的早期探索已现。例如， Vana 等项目开始奖励用户参与数据共享。Vana网络允许用户将个人或社区数据贡献至 DataDAO（去中心化数据池） ，并赚取 数据集专属代币 （可兑换为网络原生代币）。这是迈向 数据贡献者货币化 的重要一步。

然而，仅奖励 贡献行为 不足以复现DeFi的爆发式飞轮。在DeFi中，流动性提供者不仅因存入资产获得奖励，其提供的资产还具有透明市场价值，且收益反映实际使用（交易费、借贷利息加激励代币）。同理，AI数据经济需超越泛泛奖励， 直接为数据定价 。若缺乏基于数据质量、稀缺性或对模型改进程度的经济定价，我们可能陷入浅层激励。单纯分发代币奖励参与可能鼓励数量而非质量，或在代币缺乏实际AI效用挂钩时停滞。要真正释放创新，贡献者需看到 清晰的市场驱动信号 ，了解其数据价值，并在数据实际用于AI系统时获得回报。

我们需要一种更聚焦于直接估值和奖励数据的基础设施，以创建 数据中心化激励循环 ：人们贡献的高质量数据越多，模型越优，吸引更多使用和数据需求，从而推高贡献者回报。这将使AI从争夺大数据的封闭竞赛，转变为 可信、高质量数据 的开放市场。

这些理念如何在真实项目中体现？以 LazAI 为例——该项目正在构建去中心化AI经济的下一代区块链网络和基础原语。

LazAI是专为解决AI数据对齐问题而设计的下一代区块链网络和协议，通过引入AI数据、模型行为和代理交互的新资产标准，构建去中心化AI经济的基础设施。

LazAl 提供了最具前瞻性的方法之一，通过使数据可验证、激励和可编程于链上解决了AI对齐问题。下文将会以LazAI的框架为例来说明Al原生区块链如何将上述原则付诸实践。

核心问题——数据错位与缺乏公平激励

AI对齐常归结于训练数据质量，而未来需要与人类对齐、可信且受治理的新数据。随着AI行业从中心化通用模型转向情境化、对齐化智能，基础设施必须同步进化。下一AI时代将由对齐性、精确性与溯源性定义。LazAI直击 数据对齐与激励挑战 ，提出根本解决方案： 在源头对齐数据并直接奖励数据本身 。换言之，确保训练数据可验证地代表人类视角、去噪/去偏，并根据数据质量、稀缺性或对模型的改进程度给予奖励。这是从修补模型到整理数据的范式跃迁。

LazAI不仅引入原语，更提出数据获取、定价与治理的 新范式 。其核心概念包括 数据锚定代币（DAT） 和 以个体为中心的 DAO（iDAO） ，二者共同实现数据的 定价、溯源与可编程使用 。

可验证与可编程数据——数据锚定代币（DAT）

为实现这一目标，LazAI引入了一种新的链上原语—— 数据锚定代币（DAT） ，一个 专为AI数据资产化设计的新型通证标准。 每个DAT代表一条链上锚定的数据及其沿袭信息：贡献者身份、随时间推移的演变历程，以及使用场景。这为每条数据创建了 可验证的历史记录 ——类似于数据集的版本控制系统（如Git），但由区块链保障安全性。由于DAT存在于链上，它们具备 可编程性 ：智能合约可管理其使用规则。例如，数据贡献者可指定其DAT（如一组医学影像）仅限特定AI模型访问，或在特定条件下使用（通过代码强制实施隐私或道德约束）。 激励 机制则体现在DAT可交易或质押——若数据对模型有价值，模型（或其所有者）可能付费获取DAT的访问权。本质上，LazAI构建了一个数据代币化且可溯源的市场。这直接呼应前文讨论的“可验证数据”指标：通过检查DAT，可确认其是否已验证、被多少模型使用，以及带来何种模型性能提升。此类数据将获得更高估值。通过 将数据锚定在链上，并将经济激励与质量挂钩 ，LazAI确保 AI训练于可信且可衡量的数据 。这是通过 激励对齐 解决问题——优质数据获得奖励并脱颖而出。

以个体为中心的DAO（iDAO）框架

第二个关键组件是LazAI的 iDAO（ 以个体为中心的 DAO） 概念，其通过将个体（而非组织）置于决策与数据所有权的核心，重新定义了AI经济中的治理模式。传统DAO通常优先考虑集体组织目标，无意中弱化了个体意志。iDAO则颠覆了这一逻辑。它们是 个性化治理单元 ，允许个人、社区或领域特定实体直接拥有、控制并验证其贡献给AI系统的数据和模型。iDAO支持 定制化、对齐的AI ：作为治理框架，它们确保模型始终遵循贡献者的价值观或意图。从经济角度看，iDAO还使AI行为具备社区的 可编程性 ——可设定规则限制模型如何使用特定数据、谁可访问模型，以及模型产出收益的分配方式。例如，iDAO可规定：每当其AI模型被调用（如API请求或任务完成）时，部分收益将返还给贡献相关数据的DAT持有者。这建立了 代理行为 与 贡献者奖励 之间的直接反馈循环——类似于DeFi中流动性提供者收益与平台使用挂钩的机制。此外，iDAO之间可通过协议实现可组合性交互：一个AI代理（iDAO）可在协商条款下调用另一iDAO的数据或模型。

通过建立这些原语，LazAI的框架将去中心化AI经济的愿景变为现实。数据成为用户可拥有并从中获利的资产，模型从私有孤岛转变为 协作项目 ，每位参与者——从策划独特数据集的个体到构建小型专业模型的开发者——都能成为AI价值链的利益相关者。这种激励对齐有望复现DeFi的爆发式增长：当人们意识到 参与AI（贡献数据或专业知识）直接转化为机会 时，他们将更积极地投入。随着参与者增多，网络效应随之启动——更多数据催生更优模型，吸引更多用户，进而生成更多数据与需求，形成正向循环。

构建AI信任基座：可验证计算框架

在这一生态体系中，LazAI的 可验证计算框架（Verified Computing Framework） 是构建信任的核心层。该框架确保每个生成的DAT、每个iDAO（个体化自治组织）决策、每笔激励分配都有可验证的追溯链条，使数据所有权可执行、治理过程可追责、智能体行为可审计。通过将iDAO与DAT从理论概念转化为可靠可验证的系统，可验证计算框架实现了信任的范式转移——从依赖假设转向基于数学验证的确定性保障。

去中心化AI经济的价值实现
这套基础要素的建立，使得去中心化AI经济的愿景真正落地：

这种激励相容设计有望复现DeFi的增长动能：当用户意识到参与AI建设（通过贡献数据或专业知识）能直接转化为经济机遇时，参与热情将被点燃。随着参与者规模扩大，网络效应随之显现——更多高质量数据催生更优模型，吸引更多用户加入，进而产生更多数据需求，形成自我强化的增长飞轮。

DeFi的历程表明，正确的原语能释放前所未有的增长。在即将到来的AI原生经济中，我们正站在类似突破的临界点。通过定义并落地重视 数据与对齐 的新原语，我们可将AI开发从中心化工程转变为去中心化的社区驱动事业。这一旅程不乏挑战：需确保经济机制优先质量而非数量，并规避道德陷阱以防止数据激励损害隐私或公平。但方向已然清晰。LazAI的DAT与iDAO等实践正开辟道路，将“与人类对齐的AI”抽象理念转化为 所有权与治理 的具体机制。

正如早期DeFi通过实验性优化TVL、流动性挖矿和治理，AI经济也将迭代其新原语。未来，围绕数据价值衡量、公平奖励分配、AI代理对齐与益处的辩论与创新必将涌现。本文仅触及可能推动AI民主化的激励模型之表层，期望激发开放讨论与深入研究：如何设计更多AI原生经济原语？可能产生哪些意外后果或机遇？通过广泛社区的参与，我们更可能构建一个不仅技术先进，且经济包容、与人类价值观对齐的AI未来。

DeFi的指数级增长并非魔法——它由激励对齐驱动。如今，我们有机会通过数据与模型的同类实践，推动一场 AI复兴 。将 参与转化为机会，机会转化为网络效应 ，我们可为AI启动重塑数字时代价值创造与分配的飞轮。

让我们共同构建这一未来——从一条可验证数据集、一个对齐的AI代理、一项新原语开始。