Sui Foundation menginvestasikan $30 juta di DATA Network saat protokolnya bersiap bermigrasi ke Sui.
DATA Network melaporkan lebih dari 250 juta kontribusi data AI telah terdaftar melalui protokol Trace-nya.
Ekosistem AI Sui mencakup penyimpanan data, kontrol akses, komputasi, pelatihan, inferensi, agen, dan pembayaran.
Infrastruktur AI Sui mendapatkan lapisan provenance data baru setelah Sui Foundation berkomitmen mengucurkan $30 juta kepada DATA Network, menurut pengumuman proyek tersebut.
Sui Foundation Mendukung DATA Network dengan $30 Juta
Dalam sebuah unggahan di X, Leon (@Leon_Defi) melaporkan bahwa Sui Foundation menginvestasikan $30 juta di DATA Network. Unggahan tersebut mengaitkan investasi itu dengan rencana DATA untuk bermigrasi ke Sui dan kiprahnya dalam melacak asal-usul data AI. Unggahan itu juga menyebut lebih dari 250 juta kontribusi data AI yang terdaftar melalui Trace.
Sumber: X
DATA Network berfokus mendokumentasikan asal-usul data pelatihan dan hak atas data tersebut. Catatan ini dapat digunakan para pengembang untuk mengetahui sumber dan penggunaan informasi. Namun, hal itu tidak serta-merta berarti setiap kontribusi memiliki data berkualitas yang telah terverifikasi.
Rencana migrasi ini akan membawa DATA ke dalam ekosistem blockchain yang telah mendukung sejumlah proyek terkait AI. Layanan Sui yang ada mencakup penyimpanan, kontrol akses, komputasi, pelatihan, inferensi, agen, dan pembayaran. DATA menambahkan fokus pada catatan mengenai informasi yang digunakan untuk melatih model AI.
Ekosistem AI Sui Mencakup Delapan Bidang Infrastruktur
Walrus menyimpan kumpulan data, model, dan log inferensi; Seal mengontrol akses ke data terenkripsi. Nautilus menangani beban kerja sensitif di lingkungan eksekusi tepercaya, dengan hasil yang dapat diverifikasi di Sui. Layanan-layanan ini menangani penyimpanan data, izin, dan komputasi terlindungi.
Flock mengembangkan pelatihan model yang menjaga privasi, sementara Atoma menyediakan komputasi dan inferensi AI privat. Talus Labs berfokus pada agen otonom onchain yang dapat berinteraksi dengan layanan onchain. Tiap proyek menyasar bagian berbeda dalam pengembangan dan penerapan AI.
Di bidang pembayaran, Human.tech mengembangkan dompet yang dapat diprogram untuk agen AI. Mysten Labs juga terlibat dalam ekosistem pembayaran agen AP2 milik Google. Upaya-upaya ini menangani cara agen perangkat lunak mengakses layanan dan melakukan transaksi.
Proyek-proyek ini mencakup sejumlah kebutuhan pengembang yang membangun aplikasi AI di atas infrastruktur blockchain. Namun, keberadaan mereka bukan bukti bahwa setiap layanan telah terintegrasi sepenuhnya atau digunakan secara luas. Adopsi akan bergantung pada kinerja dalam praktik, permintaan pengembang, dan koneksi yang andal antarlayanan.
Provenance Data Berperan Sentral
Unggahan tersebut menyatakan bahwa DATA menghadirkan lapisan yang berada di hulu layanan AI Sui lainnya. Penyimpanan dapat menjaga informasi, sementara kontrol akses dapat membatasi siapa yang menggunakannya. Namun, kedua fungsi itu saja tidak dapat memastikan asal-usul data pelatihan atau izin yang berlaku.
Perbedaan itu penting ketika pengembang AI menelaah sumber materi pelatihan mereka. Catatan yang jelas dapat membantu mereka menilai lisensi, klaim kepemilikan, dan kontribusi data. Kegunaannya bergantung pada cara catatan diperiksa dan apakah klaim yang mendasarinya dapat didukung bukti.
Angka 250 juta kontribusi yang dilaporkan menunjukkan tingkat aktivitas di Trace. Angka itu tidak boleh dianggap sebagai 250 juta kumpulan data terverifikasi, pelanggan berbayar, atau pengguna aktif. Bukti lebih lanjut diperlukan untuk memastikan kualitas data dan permintaan atas layanan provenance.
Bagi Sui, investasi ini menambahkan satu proyek lagi ke dalam jajaran upaya infrastrukturnya di bidang AI yang terus berkembang. Rencana migrasi DATA dapat mendekatkan catatan provenance dengan layanan yang menangani penyimpanan, komputasi, dan aplikasi AI. Nilai pengaturan ini akan bergantung pada penggunaan nyata, bukan jumlah proyek yang terlibat.
Komitmen senilai $30 juta ini menempatkan asal-usul data dan hak penggunaannya sebagai fokus utama pengembangan tersebut. Penting tidaknya DATA dalam jangka panjang akan bergantung pada kualitas catatannya dan adopsi oleh pengembang. Hasilnya akan menunjukkan seberapa besar permintaan atas data AI yang dapat diverifikasi di dalam ekosistem Sui.