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YZi Labs 参投，一文读懂 AI「数据挖矿」项目 Gata

时间：2025-06-04 10:42:29 来源：在线小游戏作者：时讯

Gata 的 GPT-to-Earn 和 DataAgent 能否实现人人可参与的可「数据挖矿」？

撰文：Patti，ChainCatcher

2025 年 4 月底，Gata 宣布完成 400 万美元种子轮融资，投资方包括 YZi Labs、IDG Blockchain、Maelstrom Fund 等，此次融资再次引发了社区对其空投计划的关注，并将其推上了多个「撸毛」社区的热门项目榜单。

据官方信息显示，Gata，前身为 Aggregata，去中心化 AI 数据基础设施平台，致力于以更加公平、高效的方式生成、分发并利用高质量训练数据。项目自早期阶段起便获得 Binance Labs 青睐，曾入选其 MVB（Most Valuable Builder）计划，并在 BNB Chain 生态 Catalyst Awards 中获得「创新卓越奖」。

去中心化 AI 数据价值链

与传统数据平台不同，Gata 并不将数据仅视为训练素材，而是将其拓展为一种「AI 资产」——涵盖数据集、模型、中间权重、流程与运行环境等要素。其核心目标，是通过去中心化手段重构 AI 训练数据的生产、使用与价值分配流程，让更多人以公平方式参与到 AI 经济中。

为此，Gata 构建了一套相对完整的产品体系，从面向用户的「GPT-to-Earn」机制，到自动化数据代理工具「DataAgent」，再到去中心化的数据市场与模型训练管道，逐步形成「用户生成数据—平台评估筛选—模型训练应用—用户获得奖励」的闭环。

平台核心模块与功能

1. GPT-to-Earn

Gata 最早推出的产品是 Chrome 浏览器扩展插件 GPT-to-Earn。用户在使用 ChatGPT 等语言模型时，插件会自动上传匿名对话数据，供后续训练使用，上传的数据将获得积分奖励。

2. DataAgent

DataAgent 是 Gata 平台的核心工具，旨在替代传统的数据标注流程。用户可以运行特定的 DataAgent 脚本，让 AI 自动生成结构化训练数据并进行质量评估。

例如，当前主打的 DVA（Data Validation Agent）会对图文配对数据集进行自动评分，区分有用与无效数据，用于训练如 Stable Diffusion、GPT-4o 等前沿模型。

3. 去中心化数据存储与链上市场

Gata 构建在 BNB Chain 的 Greenfield 网络之上，利用其去中心化存储能力确保数据所有权明确、不可篡改。同时，平台开发了链上数据市场，允许用户将生成的数据上架交易，甚至嵌入微调工具和训练客户端，使非技术用户也能轻松参与 AI 数据经济。

空投参与方式

Gata 强调「数据即资产，参与即价值」，作为社区激励的关键组成部分，Gata 设计了围绕 GPT-to-Earn 和 DataAgent 的空投计划。用户可通过以下方式参与：

安装 Chrome 扩展插件，授权上传 ChatGPT 对话、链接你的 EVM 钱包
运行 DVA ，通过与 Chat GPT 交互完成任务，获得积分
连接 Discord、X 等社交账号，完成任务、邀请好友等获取积分；

用户上传数据时需支付少量 BNB gas 费，可通过官方跨链桥将 BNB 从主网转入 Greenfield 网络。

数据挖矿？仍待时间验证

在 Web3 中，「数据挖矿」早已超越传统的数据分析含义，而成为一种用户数据价值捕获的新机制。无论是在 Lens、CyberConnect 等社交协议中将用户社交行为上链为资产，还是在 Ocean Protocol 中将数据 NFT 化供他人授权使用，「数据即资产」正成为新范式。

Gata 的 GPT-to-Earn 与 DataAgent 模型，也正是这一趋势的产物。尽管 Gata 希望构建一整套「人人可挖数据」的机制，但要真正形成可持续的数据经济闭环，仍然面临挑战。

从 Gata 产品布局看，从轻量化用户入口到底层基础设施初具雏形；但在数据质量治理、激励闭环构建、数据真实利用等关键点上，仍需更多技术与生态支持。

未来的 AI 经济中，数据将从平台垄断走向全民参与。

「数据挖矿」作为一个新概念，尚处于理论验证与机制打磨阶段。Gata 能否成为这一路线的实践样本，仍是一道尚未解答的长期命题。

(责任编辑：基金专题)

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