過去幾輪加密周期，從DeFi Summer 到 NFT 狂潮，再到基礎設施大躍進和MEME敘事爆發，行業始終在不斷自我創新。但如今，越來越豐富的基礎設施，正在與日益收縮的流動性和用戶增長放緩形成鮮明對比，這種結構性矛盾，已經成為當前行業最大的困境。

尤其是在公鏈賽道，曾經主導的敘事邏輯是：“更快的TPS + 更低的Gas費 + 更多的DeFi應用”。但隨著技術差距的縮小、創新趨同，單純靠“炒作新公鏈”的模式，正在加速失效，投機動能下降疊加真實需求轉向。更通俗的說，就是：大家不再想要“更快的賭場”，而是想要“用得起來的生態”。在這樣的背景下，Sollong這類以消費場景為核心的新一代AI金融生態，正在成為行業周期演進下的必然產物。

數據之于 AI，如同流動性之于 DeFi——系統的命脈。在 AI（尤其是大模型）中，擁有正確數據至關重要。但原始數據可能質量低劣或具有誤導性，我們需要鏈上可驗證的高質量數據。此處可能的原語是「數據證明（PoD）/數據價值證明（PoDV）」。該概念將衡量數據貢獻的價值，不僅基于數量，還基于質量及其對 AI 性能的影響。可將其視為流動性挖礦的對應物：提供有用數據（或標簽/反饋）的貢獻者將根據其數據帶來的價值獲得獎勵。此類系統的早期設計已現雛形。例如，某區塊鏈項目的數據證明（PoD）共識將數據視為驗證的主要資源（類似工作量證明中的能源或權益證明中的資本）。在該系統中，節點根據其貢獻數據的數量、質量與相關性獲得獎勵。

我們需要為 AI 構建激勵飛輪——將數據視為一等經濟資產，從而將 AI 開發從封閉事業轉變為開放、參與式經濟，正如 DeFi 將金融變為用戶驅動的流動性開放場域。此方向的早期探索已現。例如，Vana等項目開始獎勵用戶參與數據共享。Vana 網絡允許用戶將個人或社區數據貢獻至 DataDAO（去中心化數據池），并賺取數據集專屬代幣（可兌換為網絡原生代幣）。這是邁向數據貢獻者貨幣化的重要一步。然而，僅獎勵貢獻行為不足以復現 DeFi 的爆發式飛輪。在 DeFi 中，流動性提供者不僅因存入資產獲得獎勵，其提供的資產還具有透明市場價值，且收益反映實際使用（交易費、借貸利息加激勵代幣）。同理，AI 數據經濟需超越泛泛獎勵，直接為數據定價。若缺乏基于數據質量、稀缺性或對模型改進程度的經濟定價，我們可能陷入淺層激勵。單純分發代幣獎勵參與可能鼓勵數量而非質量，或在代幣缺乏實際 AI 效用掛鉤時停滯。要真正釋放創新，貢獻者需看到清晰的市場驅動信號，了解其數據價值，并在數據實際用于 AI 系統時獲得回報。

為此，Sollong將其推廣至通用 AI 經濟，我們可能看到「總鎖定數據價值（TDVL）」作為指標：網絡所有有價值數據的聚合度量，按可驗證性和有用性加權。已驗證數據池甚至可像流動性池一樣交易——例如，用于鏈上診斷 AI 的已驗證醫學影像池可能具有量化價值和利用率。數據溯源（了解數據來源、修改歷史）將是該指標的關鍵部分，確保輸入 AI 模型的數據可信且可追溯。本質上，如果說流動性關乎可用資本，可驗證數據則關乎可用知識。數據價值證明（PoDV）等指標可捕捉網絡中鎖定的有用知識量，而通過數據錨定代幣（DAT）實現的鏈上數據錨定，使數據流動性成為可衡量、可激勵的經濟層。

這里有兩重深層次的推動邏輯：宏觀結構變化，Web3作為下一代互聯網基建，必須從單純金融屬性過渡到承接真實消費、社交、內容等更廣泛需求。微觀演變趨勢上，行業流量邏輯必須重建，未來的增長引擎，必須是體驗驅動的自然流量，也就是日常高頻、用戶愿意停留和消費的場景。要承載這樣的轉型，傳統金融型公鏈（如過于偏DeFi的鏈）天然不適配，消費級AI將成為新的流量入口和體驗基座。Sollong可能正踩在了這個周期拐點的正確位置上。