Gata：建構去中心化的 AI 數據與運算能力生態系

Gata 專案概述

圖：https://www.gata.xyz/

Gata 專注於打造去中心化 AI 推論與訓練技術，讓大型 AI 模型能在全球分散式 GPU 上高效協同運作。核心願景是降低對傳統集中式資料中心的依賴，推動 AI 走向全球協作新模式，並成為未來 AI 經濟重要的基礎設施。

去中心化資料與 AI 推論

現階段 AI 模型仰賴集中平台的資料，導致資料壟斷、資料孤島和偏見等問題。Gata 倡導去中心化資料層，讓用戶得以生成、驗證並擁有資料，確保 AI 資料的透明、安全與公平。

DataAgent 與 DVA 功能

Gata 的 DataAgent 系統是去中心化 AI 資料生成的核心工具。首個 DataAgent——DVA（Data Validation Agent）負責評估全球影像-文字資料品質，評分範圍自 -1 到 1。

DVA 篩選高品質資料，用於訓練視覺-語言 AI 模型，如 Stable Diffusion、DALL-E 及 GPT-4o。相較傳統人工標註，AI自動標註更具效率。規模性則讓資料生成更具擴展性。用戶可透過瀏覽器貢獻閒置運算資源參與資料生成，實現「眾包」模式。

All-in-One Chat 與 GPT-to-Earn

Gata 提供 All-in-One Chat 服務，整合 ChatGPT、Claude、Gemini 三款 AI 模型，針對每個問題產生三種不同回覆。用戶在選擇偏好答案時，自動貢獻人類偏好資料，有助於優化 AI 輸出品質。

GPT-to-Earn 為 Gata 的獎勵機制，用戶可透過 Chrome 擴充套件分享 ChatGPT 對話資料，獲取 Gata 點數。此機制鼓勵用戶參與，提升 AI 資料品質與價值。

技術架構與用戶參與

Gata 的資料生成架構分為輸入資料、AI 運算處理及輸出資料三大部分。輸入資料儲存於去中心化存儲鏈 BNB Greenfield，用戶提供算力來執行 AI 計算，系統會將生成的輸出及貢獻證明資料存回至 BNB Greenfield，以確保資料的可追溯性與所有權。

內部點數系統 Gata 智能點數（Gata Intelligence Point）用於紀錄用戶貢獻，作為後續網路治理與獎勵分配的依據。

Gata 生態系未來發展

Gata 路線圖聚焦於效能優化、多節點協同運作、代幣化參與及全球治理，目標建構一個可驗證、社群驅動及開放的去中心化 AI 網路。用戶所貢獻的資料與算力，將推動安全、可靠且公平的 AI 系統發展。

Gate 推出 Gata (GATA) 現貨交易，並啟動第 290 期 HODLer Airdrop，持有 1 GT 的用戶可免費參加領取空投，瓜分 250,000 枚 GATA 代幣。