Каждая двухсторонняя торговая площадка в истории сталкивалась с той же невозможной проблемой.
Вам нужно предложение, чтобы привлечь спрос. Но предложение не появится без спроса.
Это такая основополагающая проблема курицы и яйца, что вокруг её решения были построены целые компании, и большинство из них всё равно потерпели неудачу.
Uber решил это, нанимая водителей напрямую и субсидируя поездки ниже себестоимости, пока органический спрос не выровнялся. Они сожгли сотни миллионов долларов, чтобы разогреть холодный старт.
Airbnb решил эту проблему, вручную фотографируя ранние объявления, чтобы сделать предложение более привлекательным. Их основатели лично flew в Нью-Йорк, чтобы встретиться с хозяевами один на один.
Etsy решила это, нацелившись на ярмарки ремесел, места, где предложение уже существовало, и переведя его в онлайн.
Каждое решение было разным. Все они требовали действий, которые не масштабируются.
m-22 создает двухстороннюю AI-рынок данных.
С одной стороны: исследователи, эксперты в области данных, компании с собственными наборами данных, которые хотят монетизировать свою работу через проверяемую атрибуцию.
С другой стороны: разработчики AI и предприятия, которым нужны высококачественные, юридически лицензированные обучающие данные с записями происхождения, которые они могут показать регуляторам и клиентам.
Обе стороны должны существовать одновременно, чтобы рынок работал.
Сейчас честный вопрос: какая сторона действительно здесь?
Контентная кампания Yapper Arena, стимулы CreatorPad создают внимание и сообщество. Это реально. Но внимание – не то же самое, что участие со стороны предложения.
Писатель, создающий посты для Binance Square о c-109, не то же самое, что медицинский исследователь, который вносит данные клинических испытаний в AI-данасет. Один занимается маркетингом, другой – реальным продуктом.
Модель токеновых стимулов должна решить проблему холодного старта.
c-33 вознаграждает за вклад данных через Proof of Attribution, позволяя зарабатывать токены, когда ваши данные обучают модель. В теории, это дает толчок предложению без наличных субсидий в стиле Uber.
На практике, есть несколько вопросов, на которые я не видел ясных ответов:
Действия в текущем датасете обусловлены настоящими экспертами в своей области или людьми, которые манипулируют системой вкладов ради токеновых вознаграждений? Это совершенно разные профили качества предложения.
Как OpenLedger проверяет качество вклада в больших масштабах? Рынок, полный низкокачественных данных, хуже, чем отсутствие рынка, он отравляет источник для серьезных корпоративных покупателей со стороны спроса.
Какой текущий поток со стороны спроса? Есть ли реальные разработчики AI или предприятия, которые ведут переговоры о использовании датасетов OpenLedger для реального обучения моделей?
У меня нет хороших ответов на эти вопросы. И эта неопределенность – самое важное, что нужно понимать о том, где сейчас c-61.
Вот что дает мне уверенность в том, что холодный старт можно решить.
Партнерство Story Protocol создает юридическую базу, которая может привлечь серьезных создателей контента, издателей, медиа-компании, исследовательские учреждения на сторону предложения. Это не крипто-нативные пользователи, манипулирующие токеновой системой. Это организации с реальными активами данных, ищущие соответствующие каналы монетизации.
Если этот поток конвертируется хотя бы частично, проблема качества предложения изменит свой характер полностью.
Регуляторное давление со стороны спроса тоже реально. Предприятия, создающие AI-продукты, нуждаются в записях происхождения. Законодательство ЕС по AI заставляет вести этот разговор. OpenLedger – одно из немногих мест, которые могут предоставить проверяемую атрибуцию на уровне инфраструктуры.
Спрос может возникнуть из требований соблюдения норм, а не из органического энтузиазма. Это не романтичная история происхождения, но она прочная.
Проблема холодного старта еще не решена. Это мое честное мнение.
Но условия для решения этой задачи, регуляторное давление на спрос, юридическая база для предложения, токеновые стимулы для ранних участников сейчас более благоприятные, чем были полгода назад.
Вопрос в том, успеет ли OpenLedger выполнить все быстро, прежде чем появятся более обеспеченные конкуренты.
Рынки, которые решают проблему холодного старта, становятся очень сложными для замещения.
Те, кто не становится примерами для изучения.