AI 數據經濟新範式：從模組化數據預處理看 DIN 的野望和節點售賣

前言

在當今全球範圍內，AI無疑是最為熱門的賽道之一，無論是矽谷的OpenAI還是國內的Moonshot、智譜清言，一眾新銳創業者和傳統大廠相繼入局了這場AI革命當中。它不僅在科技領域引領潮流，同時也是今年加密貨幣市場表現最為突出的領域之一。縱觀今年各大CEX上所的項目，儘管經歷了近期的市場動盪，AI龍頭Bittensor（TAO）依舊以超過5倍的回報率領跑今年所有新幣。隨著AI技術的不斷發展和應用，數據作為AI發展的基石，其重要性愈發凸顯。

AI時代的洪流下，數據的重要性和潛在價值被推到了前所未有的高度

據統計，當前主流的AI大模型公司每年需要處理和消耗數以億計的數據集，這些數據的有效性和精準度直接影響到AI模型的訓練效果。然而，數據的獲取成本也在不斷攀升，成為各大AI公司面臨的重大挑戰。

性能的優化以日漸攀升的數據消耗量作為支撐

在當前市場上，大模型公司每年處理和消耗的數據量非常龐大。例如，OpenAI訓練GPT-3模型使用了約45TB的文本數據，而GPT-4訓練成本也高達7800萬美元；Google訓練其Gemini Ultra模型的計算成本約為1.91億美元。這種龐大的數據需求不僅限於OpenAI，其他AI公司如Google、Meta等在訓練大型AI模型時也需要處理海量數據。

數據的有效性需要關注

有效的數據需要具備高質量、無偏差和豐富的特徵信息，以確保AI模型能夠從中學習並作出準確的預測。例如，OpenAI在訓練GPT-3時，使用了來自各種來源的文本數據，包括書籍、文章和網站，以確保數據的多樣性和代表性。然而，數據的有效性不僅僅取決於其來源，還涉及數據清洗、標註和預處理等多個環節，這些環節需要大量的人力和資源投入。

不可忽視的經濟性，數據收集和處理的成本

在實際的AI模型訓練中，數據收集、標註和處理的費用通常被低估，但這些費用可以非常顯著。具體而言，數據標註本身就是一個耗時且昂貴的過程，經常需要手工勞動。而一旦數據被收集，還需要進行清洗、組織和處理，以便AI算法能夠有效利用。根據McKinsey的報告，訓練一個大型AI模型的成本可以高達數百萬美元。此外，AI公司的數據中心和計算基礎設施的建設和維護也是一筆巨大的開銷。

總的來說，AI大模型的訓練需要依賴大量的高質量數據，這些數據的數量、有效性和獲取成本直接決定了AI模型的性能和成功與否。未來，隨著AI技術的不斷進步，如何高效獲取和利用數據將成為AI公司競爭的關鍵因素。

模塊化數據預處理層，基於區塊鏈去中心化的AI數據解決方案

在這樣的背景下，DIN（原名Web3Go）作為首個模塊化AI原生數據預處理層，應運而生。DIN旨在通過去中心化的數據驗證和矢量化處理，讓每個人都能為AI提供數據並獲得報酬，引領一個人人都能通過個人數據變現，企業能夠更高效經濟地獲取數據的數據經濟潮流。目前，DIN已經從Binance Labs獲得了400萬美元種子輪融資，並後續從其他機構、社區和KOL網絡中獲得額外400萬美元pre-listing融資，當前估值8000萬美元，顯示出市場對其巨大潛力和未來發展的高度認可。其合作夥伴包括Polkadot、BNB Chain、Moonbeam Network和Manta Network等。

DIN的數據預處理節點 -- Chipper Node

DIN的市場定位非常明確，致力於在AI和數據領域建立一個去中心化的數據智能網絡。Chipper Node在DIN生態中扮演著重要的角色，負責數據驗證、矢量化處理以及獎勵計算，是DIN數據預處理層的核心組件。為了將數據經濟更廣泛地推廣出去，DIN開放了Chipper Node的公開銷售，以激勵更多用戶參與到網絡的發展與維護當中並獲得獎勵，形成促進DIN生態系統與數據經濟協同發展的正循環。

節點售賣模式作為一種新興的代幣發行方式，以其獨特的優勢在加密市場中迅速流行起來。相比傳統的公開銷售模式，其為投資者提供了更多的靈活性和潛在收益。這種模式的核心在於通過銷售節點，項目方可以更好地激勵早期參與者，同時確保網絡的去中心化和經濟效益最大化。

DIN的節點售賣計劃將分階段進行，包括預售輪、白名單銷售輪和公開銷售輪，每一輪都有不同的參與條件和獎勵機制。節點代幣的獎勵分配和解鎖規則也經過精心設計，以確保市場價格的穩定性和投資者的長期收益。通過購買和運行DIN的Chipper Node節點，用戶不僅可以參與到數據驗證和矢量化的過程中，還能獲得豐厚的$DIN代幣獎勵。

隨著AI和數據市場的不斷發展，DIN有望成為這一領域的引領者。後文將深入探討DIN的Chipper Node節點銷售模式及其在市場中的獨特優勢，通過對回報率和回本周期進行分析，揭示其未來的投資潛力和發展前景。

預期回報率及回本周期分析

DIN的節點售賣計劃將分階段進行，包括預售輪、白名單銷售輪和公開銷售輪，每一輪都有不同的參與條件和獎勵機制。節點代幣的獎勵分配和解鎖規則也經過精心設計，以確保市場價格的穩定性和投資者的長期收益。通過購買和運行DIN的Chipper Node節點，用戶不僅可以參與到數據驗證和矢量化的過程中，還能獲得節點挖礦的$DIN代幣獎勵。以下是對DIN節點銷售的預期回報率及回本周期的詳細分析。

DIN的銷售計劃

1. 節點代幣獎勵分配方案：DIN的節點代幣占比為25%，第一年解鎖50%。除了節點挖礦獎勵本身外，還將有額外的$DIN代幣空投給$xDIN持有者，在TGE解鎖100%；同時向Chipper節點持有者發放13%的代幣空投，並在TGE後6個月的線性解鎖。這種分配方案有助於保持代幣市場價格的穩定，減少由於大量代幣短時間內湧入市場而引發的價格波動。

2. DIN的節點銷售分為三個階段：預售輪、白名單銷售輪和公開銷售輪。每個階段的銷售價格和條件有所不同，以吸引不同類型的投資者。預售輪主要面向早期產品用戶和社區核心貢獻者；白名單銷售輪面向特定機構、社區和KOL合作夥伴；公開銷售輪則面向廣大公眾投資者開放。

3. 邀請機制：DIN引入了邀請機制，通過老用戶邀請新用戶購買節點，雙方均可獲得額外的代幣獎勵。這種機制不僅能有效擴大用戶群體，還能提高社區的活躍度和忠誠度。

不同輪次節點的價格和回報周期

$DIN的總供應量為1億個，對比其他DePIN項目，可以看到同樣開放過節點銷售，並在TGE前共獲得了1000萬美元融資的io.net當前的FDV為15億。以此作為benchmark，假設$DIN在TGE後的單價為$15，節點的運行人數為50%的情況下，我們可以估算出每一個階段的投資者在一年內的預期收益以及回本周期（不計算空投獎勵的情況下）。

• 預售輪Tier 1的節點免費開放給符合條件的 xData Chip NFT 持有者和部分社區貢獻者，無需考慮回本問題；同時能夠提早開始挖礦，將自己的wafer提前轉換為空投積分$xDIN，鎖定$DIN代幣空投的份額。

• 白名單銷售輪Tier 2的節點價格為99美金，第一年可以獲得106 $DIN的節點獎勵，對應的是1590美元，同時根據釋放規則購買者將在27天內回本。

• 公開銷售輪分為兩個階段，第一階段（Tier 3 - 5）和第二階段（Tier 6 - 10）。Tier 3的節點價格為149美元，第一年獲得的節點獎勵為133 $DIN，對應價值為1995，購買者將在36天回本。Tier 6的價格為300美元，第一年獲得的節點獎勵為265 $DIN，對應價值為3975，且購買者仍將在3個月內回本。

相比Aethir和CARV等其他近期開放過節點銷售的主流項目，DIN的節點銷售在價格、解鎖速度和獎勵機制上更具優勢。Aethir的節點代幣分四年解鎖，回本周期較長，而CARV雖然採用多輪銷售策略，但整體回報率不及DIN。與此同時，DIN的節點銷售通過較快的解鎖速度和靈活的獎勵機制，使得投資者能夠在較短時間內獲得回報，同時保持市場價格的穩定，減少了投資風險。

DIN的技術實力和市場潛力

技術實力

DIN作為首個模塊化AI數據預處理層，在技術創新和獨特優勢上表現突出。DIN的核心技術是通過去中心化的數據驗證和矢量化處理，提供高效、可靠的數據預處理服務。這種技術不僅提高了數據處理的效率，還保證了數據的安全性和隱私性。此外，DIN的Chipper Node節點在數據驗證和獎勵計算方面具有顯著優勢，使得節點持有者能夠直接參與到網絡的運營和維護中，進一步增強了網絡的去中心化和穩健性。

市場潛力

AI和數據市場的巨大潛力是推動DIN發展的重要動力。隨著人工智能和大數據技術的快速發展，市場對高質量數據的需求日益增長。DIN通過其創新的技術和商業模式，能夠為AI模型提供高效的數據預處理服務，從而大幅降低數據獲取和處理的成本。這使得DIN在競爭激烈的市場中佔據了有利位置，具備巨大的市場潛力和發展前景。

資本背景

DIN的強大資本背景和支持者進一步增強了其市場競爭力。DIN已經完成了400萬美元的種子輪融資和400萬美元的上市前融資，當前估值為8000萬美元。值得注意的是，DIN得到了Binance Labs等頂級投資機構的支持，這不僅為項目提供了充足的資金保障，也為其未來發展提供了強大的資源和網絡支持。

總結

儘管全球資本市場在不久前受到衝擊，加密市場也隨之暴跌，當前二級市場的恐慌情緒仍然沒有完全消散。但參與節點銷售或許是在市場動盪時賠率更高的選擇，獲得比二級市場更加可靠的節點獎勵回報。通過詳細的節點代幣獎勵分配和靈活的銷售方式，DIN為投資者提供了較高的回報率和較短的回本周期。隨著宏觀條件企穩，降息預期落地，預期牛市或將在下半年內回歸。而作為綜合模塊化、DePIN和AI敘事的DIN，有望通過其去中心化數據預處理技術，引領一段在AI高速發展背景下，私人數據經濟的風潮，在未來市場中的表現值得期待。