Tokeny zakotwiczone na danych (DAT) i ERC-8028: natywny standard aktywów AI dla zdecentralizowanej sztucznej inteligencji (dAI) na Ethereum

W tym artykule prześledzimy, jak „AI tokeny” ewoluowały od narracyjnej koncepcji do infrastruktury oraz jakie miejsce zajmują tokeny zakotwiczone w danych (DAT) w nowo powstającym zdecentralizowanym stosie technologicznym sztucznej inteligencji (dAI) na Ethereum. Skupimy się na następujących zagadnieniach:

1. Ujawnienie pozorów „zdecentralizowanej sztucznej inteligencji”
2. Omówienie misji zdecentralizowanej sztucznej inteligencji (dAI) na Ethereum
3. Przedstawienie DAT i ERC-8028 jako natywnych standardów aktywów AI na Ethereum
4. Wyjaśnienie kluczowych różnic między DAT a istniejącymi AI tokenami
5. Szczegółowe omówienie nowych możliwości dla deweloperów dzięki propozycji ulepszenia Ethereum dla DAT (EIP, czyli ERC-8028)
6. Prezentacja praktycznych zastosowań DAT na przykładzie Lazbubu, CreateAI i sieci głównej LazAI Alpha

I. Pozory „zdecentralizowanej sztucznej inteligencji”

Od końca 2022 roku AI tokeny stały się jedną z najgorętszych narracji w świecie kryptowalut, przynosząc ponadprzeciętne zwroty i niemal w każdym cyklu pojawia się nowa fala projektów „zdecentralizowanej sztucznej inteligencji”. Jednak większość tak zwanych AI tokenów nie jest natywnymi aktywami AI. Projekty pierwszej generacji można ogólnie podzielić na trzy kategorie:

· Sieci obliczeniowe (np. Render lub Akash Network): tokeny służą do opłacania zasobów GPU;

· Agenci lub sieci inteligentnych agentów (np. Bittensor lub Fetch.ai): tokeny służą do nagradzania twórców modeli lub autonomicznych agentów;

· Rynki danych (np. Ocean Protocol): tokenizują dostęp do zestawów danych, a nie wyniki AI korzystające z tych danych. 

Systemy te są ważnymi eksperymentami. Teoretycznie mają potencjał do realizacji „zdecentralizowanej sztucznej inteligencji”; udowodniły również, że tokeny mogą na dużą skalę koordynować zasoby obliczeniowe, dane i agentów, ale powszechnie występują w nich następujące problemy strukturalne:

· Obciążenia AI są niemal całkowicie realizowane poza łańcuchem, a blockchain pełni jedynie funkcję warstwy płatności i rejestracji;

· Tokeny nie reprezentują samych aktywów AI;

· Mechanizmy dystrybucji zysków, statystyki użycia i mechanizmy śledzenia są często dodawane tymczasowo, a nie zakodowane jako standardy wielokrotnego użytku.

Te ograniczenia wyjaśniają również, dlaczego ostatnie przeglądy akademickie opisują większość obecnego ekosystemu AI tokenów jako „iluzję zdecentralizowanej sztucznej inteligencji”: ich architektura i modele ekonomiczne są często bardzo podobne do scentralizowanych usług AI, z tą różnicą, że nałożono na nie warstwę tokenów.

II. Zwrot zdecentralizowanej sztucznej inteligencji (dAI) na Ethereum: Agenci potrzebują aktywów

W tym kontekście Ethereum zaczęło wyraźniej określać swoją rolę w gospodarce AI. W ostatnich artykułach i wystąpieniach Vitalik Buterin nakreślił ostrożny, ale jasny kierunek „kryptowaluty + sztuczna inteligencja”: „Blockchain nie istnieje po to, by AI zarządzała protokołami, przeciwnie, powinien zapewniać weryfikację, śledzenie i zaufaną neutralność dla systemów napędzanych przez AI — otwartą infrastrukturę bazową, która umożliwia agentom rozliczenia, weryfikację i dzielenie się wartością na przejrzystych zasadach.”

Nowo uruchomiony przez Ethereum Foundation program zdecentralizowanej sztucznej inteligencji (dAI) opiera się właśnie na tej idei: Ethereum powinno stać się warstwą rozliczeniową i koordynacyjną dla agentów AI i gospodarki maszynowej, a pod przewodnictwem Davide Crapisa (@DavideCrapis) wyraźnie pozycjonuje się jako „infrastruktura gospodarki AI”, co zostało jasno określone w ogłoszeniu na platformie X (dawniej Twitter): „Uczyńmy Ethereum preferowaną warstwą rozliczeniową i koordynacyjną dla sztucznej inteligencji (AI).”

Aby konsekwentnie realizować tę wizję, należy natychmiast spełnić dwa kluczowe wymagania:

1. Standardy dla agentów i płatności (np. rozwiązania ERC-8004/x402 do rozliczeń między agentami);

2. Standardy dla samych aktywów AI — w tym danych, modeli, wyników wnioskowania i historii interakcji konsumowanych i generowanych przez agentów.

Jeśli Ethereum ma stać się warstwą rozliczeniową i koordynacyjną dla agentów AI, potrzebny jest sposób reprezentowania natywnych aktywów AI: uniwersalny jak ERC-20, ale spełniający specyficzne wymagania modeli ekonomicznych AI.

DAT i ERC-8028 powstały właśnie po to, by rozwiązać ten problem — proponują znormalizowane rozwiązanie, dzięki któremu aktywa AI mogą istnieć na Ethereum jako programowalne, weryfikowalne prawa, a nie tylko metadane ukryte za symbolami.

III. DAT i ERC-8028: Pozycjonowanie AI jako aktywów on-chain

Tokeny zakotwiczone w danych (DAT, Data Anchoring Token) to pół-fungowalny standard tokenów (SFT) opracowany przez LazAI Network, „zaprojektowany dla natywnych aktywów AI”. Każdy DAT jest zdefiniowany jako dynamiczna kombinacja trzech elementów: certyfikatu własności, prawa do użytkowania oraz udziału w zyskach powiązanych z określonym aktywem AI.

LazAI zgłosiło DAT jako oficjalny standard Ethereum poprzez propozycję ulepszenia Ethereum (EIP-8028), mając na celu podniesienie DAT z mechanizmu zastrzeżonego dla protokołu do standardu reprezentacji aktywów AI na Ethereum, który jest wielokrotnego użytku, audytowany i nadaje się dla całego ekosystemu.

Więcej szczegółów o EIP-8028 znajdziesz tutaj: Fellowship of Ethereum Magicians

Propozycja ta, opierając się na istniejących standardach ERC, dodaje zestaw specyficznych semantyk dla scenariuszy AI:

· Koncepcja klasy (Class): reprezentuje abstrakcyjne aktywa AI (np. zestawy danych, modele, profile agentów lub pule wnioskowania), wraz z metadanymi i odwołaniami do integralności;

· Koncepcja kwoty (quota): powiązana z każdym tokenem, ilościowo określa zużywalny limit aktywa bazowego;

· Koncepcja udziału (share): jasno określa, jak zyski generowane przez aktywo mają być rozdzielane między posiadaczy tokenów;

· Standardowe zdarzenia i metody: służą do rejestrowania użycia klasy (Class) i rozliczania zysków w ETH lub tokenach ERC-20.

To właśnie taki zmaterializowany standard jest potrzebny w zdecentralizowanej sztucznej inteligencji (dAI) na Ethereum: weryfikowalny, komponowalny standard, który traktuje produkty AI jako pełnoprawne aktywa on-chain.

IV. Różnice między DAT a istniejącymi AI tokenami

4.1 Projekt skoncentrowany na aktywach

Obecne AI tokeny są zwykle niepotrzebną warstwą dodaną na szczycie protokołu i brakuje im rzeczywistej użyteczności. W DAT (ERC-8028) podstawową jednostką organizacyjną jest samo aktywo AI. Klasa (Class) pozwala na indywidualne odwołanie się do zestawów danych, modeli i agentów, a token reprezentuje konkretne prawa do danej „klasy” — co lepiej odpowiada rzeczywistej logice budowy systemów AI.

4.2 Użycie jako kluczowa zmienna ekonomiczna

Projekt DAT sam w sobie wiąże „dozwoloną ilość użycia” z prawami wynikającymi z tokena. Konkretna jednostka miary jest definiowana przez reguły klasy (Class) (np. liczba tokenów, liczba wywołań, liczba kroków lub wskaźnik złożony), ale mechanizm kwoty na poziomie standardu zapewnia spójność w statystyce i wycenie użycia.

To warunek konieczny do budowy zrównoważonego modelu ekonomicznego: zyski uczestników są powiązane z rzeczywistą ilością pracy, a nie ogólnymi wskaźnikami protokołu.

4.3 Standaryzowany podział zysków na poziomie aktywów

Model dzielenia zysków w ERC-8028 jest częścią standardowego interfejsu. Dzięki temu wartość generowana przez aktywa AI może być rozdzielana w uniwersalnym formacie między dostawców danych, twórców modeli, tunerów, ewaluatorów i dostawców infrastruktury. Ma to kluczowe znaczenie dla analizy on-chain i oceny ryzyka: przepływy zysków stają się weryfikowalne i komponowalne, a nie ukryte w niestandardowych kontraktach.

Podsumowując, te cechy oznaczają, że DAT nie jest tradycyjnym tokenem zarządzania ani tokenem płatniczym. Bardziej przypomina tokenizowane, weryfikowalne prawa do aktywności AI powiązane z konkretnym aktywem, z ustandaryzowaną semantyką opisującą, jak ta aktywność zużywa kwoty i rozdziela wartość.

V. Znaczenie propozycji ulepszenia Ethereum dla DAT (ERC-8028) dla deweloperów

Podniesienie DAT do rangi standardu Ethereum (a nie mechanizmu zastrzeżonego dla protokołu) ma realny wpływ na deweloperów. Propozycja ulepszenia Ethereum dla DAT (ERC-8028) kodyfikuje go jako standard wielokrotnego użytku, audytowany i nadający się dla całego ekosystemu:

· Precyzuje interfejsy do tworzenia klas (Class), mintowania tokenów, statystyki kwot, rejestrowania użycia, rozliczania zysków i roszczeń do praw;

· Definiuje sposoby reprezentacji on-chain semantyk specyficznych dla AI, takich jak kwota (quota) i udział w zyskach (shareRatio);

· Ustala standardy dla metadanych, integralności i odwołań do reguł, dzięki czemu portfele, eksploratory bloków, indeksatory i narzędzia analityczne mogą rozumieć i wizualizować aktywa AI bez potrzeby niestandardowej integracji.

5.1 Dostawcy danych i modeli

Dla dostawców danych i modeli ERC-8028 oferuje znormalizowany sposób publikowania produktów AI jako aktywów on-chain, zapewniając:

· Weryfikowalne metadane i odniesienia do integralności;

· Jasne zasady użycia i autoryzacji;

· Standardowy interfejs do dzielenia zysków między wielu uczestników.

Dostawcy nie muszą za każdym razem implementować logiki autoryzacji lub tantiem — mogą polegać na jednolitym interfejsie rozumianym przez wszystkie protokoły downstream.

5.2 Agenci i deweloperzy aplikacji

DAT zapewnia jednolitą warstwę abstrakcji dla zewnętrznych aktywów, na których polegają agenci. Agent, który musi zużywać wiele zestawów danych i modeli z różnych ekosystemów, musi jedynie posiadać prawa DAT do każdej odpowiedniej klasy (Class), aby zarządzać uprawnieniami do użycia i rozliczeniami ekonomicznymi za pomocą jednego, spójnego interfejsu, zamiast polegać na rozproszonych rozwiązaniach integracyjnych.

5.3 Infrastruktura, zdecentralizowane finanse (DeFi) i projekty analityczne

Propozycja ta formalnie definiuje nową klasę obiektów on-chain, które można indeksować, zastawiać lub zabezpieczać. Ponieważ DAT ujawnia ilość użycia i przepływy wartości, umożliwia tworzenie nowych instrumentów finansowych: not promowanych przez zyski z określonych modeli, portfeli ekspozycji na zestawy danych lub produktów strukturyzowanych odzwierciedlających przyszłe obciążenia AI dla określonej klasy (Class).

5.4 Szerzej pojęty ekosystem Ethereum

Na poziomie ekosystemu ERC-8028 czyni koncepcję „on-chain AI” jasną.

Nie próbuje przenosić ciężkich procesów treningu czy wnioskowania do warstwy podstawowej, lecz standaryzuje warstwę ekonomiczną i śledzenia AI — czyli „jakie aktywa są używane, jakie zasady obowiązują, kto czerpie z tego korzyści” — i reprezentuje to natywnie dla Ethereum Virtual Machine (EVM), umożliwiając interoperacyjność w następujących scenariuszach:

· rollupy (rozwiązania warstwy drugiej);

· sidechainy;

· dedykowane sieci obliczeń poza łańcuchem.

Jest to w pełni zgodne z wizją Ethereum Foundation dotyczącą „zdecentralizowanych systemów AI z weryfikowalnymi gwarancjami bezpieczeństwa” oraz z celem zespołu dAI, jakim jest budowa zdecentralizowanego stosu technologicznego AI na bazie konsensusu Ethereum i technologii kryptograficznych.

VI. Praktyczne zastosowania DAT: Lazbubu, CreateAI i sieć główna Alpha

Standardy mają sens tylko wtedy, gdy są stosowane w rzeczywistych systemach.

Obecnie DAT jest testowany na LazAI — LazAI to natywny dla Web3 protokół infrastruktury AI, koncentrujący się na weryfikowalnych danych, gospodarce agentów i programowalnych przepływach zysków AI.

Przykłady zastosowań obejmują:

1. Lazbubu: agent towarzyszący zakotwiczony w danych. Lazbubu to AI agent towarzyszący, którego zachowanie kształtowane jest przez ciągłą historię interakcji użytkownika. LazAI wykorzystuje DAT do zakotwiczenia tych danych interakcji, dzięki czemu czaty użytkownika, postępy zadań i wybory stają się aktywami strukturalnymi. Do tej pory wybito ponad 14 307 tokenów Lazbubu DAT;
2. CreateAI: rynek agentów AI. Platforma ta wykorzystuje węzeł płatności międzyłańcuchowych GMPayer (oparty na protokole x402), traktując każdego agenta jako niezależny podmiot gospodarczy i przydzielając mu własną klasę DAT, co sprawia, że proces monetyzacji downstream jest przejrzysty i programowalny;
3. SoulTarot: AI agent do interpretacji tarota. Aplikacja ta rozszerza zastosowanie DAT na bardziej narracyjne, emocjonalnie napędzane scenariusze — każdy wynik wróżby jest rozliczany on-chain, a płatności międzyłańcuchowe realizowane są przez GMPayer.
4. Sieć główna Alpha: przekształcanie interakcji AI w wartość on-chain. Sieć główna LazAI Alpha (wkrótce uruchomiona) jeszcze bardziej zrealizuje: każda interakcja z agentami AI, takimi jak Lazbubu czy CreateAI, będzie zakotwiczana jako DAT, warstwa bazowa będzie rozliczać opłaty za gaz w METIS, a konsensus oparty będzie na proof-of-stake (PoS) + praktycznie bizantyjskiej tolerancji błędów (QBFT).

Te wczesne wdrożenia mają na celu nie tyle osiągnięcie doskonałych efektów ekonomicznych, co weryfikację tego modelu myślenia: AI może istnieć jako aktywo, a jej prawa, zasady użycia i mechanizmy nagradzania są czytelne dla maszyn.

Zakończenie

Pierwsza fala AI tokenów udowodniła silny popyt rynku na „AI + kryptowaluty”, ale pokazała też, że samo nałożenie warstwy tokenów na infrastrukturę off-chain to zdecydowanie za mało. Prawdziwy efekt dźwigni pochodzi z samej AI — danych, modeli, agentów, historii interakcji — które stają się aktywami on-chain z jasno określonymi prawami, zasadami użycia i przepływami wartości.

DAT, poprzez formalną standaryzację ERC-8028, wyraźnie określa te kluczowe zasady warstwy aktywów. Nie konkuruje z sieciami obliczeniowymi, AI Layer1 (łańcuchami bazowymi) czy rynkami modeli, lecz dostarcza im wspólną „składnię”: do opisu sprzedawanych aktywów, sposobu ich użycia oraz zasad podziału zysków dla wszystkich uczestników łańcucha dostaw.

Jeśli zdecentralizowana sztuczna inteligencja ma wyjść poza chwilowy hype i wykresy cenowe, dojść do dojrzałości, potrzebuje takiego zmaterializowanego standardu. DAT to pierwsza poważna próba zdefiniowania takiego standardu dla natywnych aktywów AI — i to jest jego kluczowa wartość.