人工智能:數據標記化的興起：數據經濟貨幣化的區塊鏈解決方案

探索數據經濟

數據經濟是一個生態系統，數據在其中被收集、存儲、分析和貨幣化。隨著個人和組織生成的數據量不斷增加，數據經濟已成為一個快速增長且價值越來越高的部門。

技術進步，例如物聯網(IoT)設備的普及以及越來越多地使用人工智能和機器學習進行數據分析，正在推動歐洲數據經濟的預計增長從2019年的估計1670億美元增加到550多美元億到2025年。

隨著數據經濟的不斷發展，對能夠實現安全和隱私保護的數據共享和貨幣化的解決方案的需求也在不斷增長。這就是基于區塊鏈的平臺和令牌化的用武之地，為個人和組織提供了一種控制其數據資產并從其價值中受益的方式。

數據的價值：“數據是新石油”

“數據是新石油”這個短語經常被用來描述數據在現代經濟中日益增加的價值和重要性。正如石油是推動20世紀工業經濟發展的寶貴資源一樣，數據也被視為推動21世紀數字經濟發展的寶貴資源。

與石油一樣，數據是一種原材料，必須經過提取、加工和提煉才能使用。它可以以許多不同的形式找到，包括文本、圖像、音頻和視頻。

數據：過去24小時內銷毀了14億SHIB:金色財經報道，據shibburn.com的統計數據顯示，周六一天以26,592%的速度燒掉了14億SHIB。3月14日，SHIB的銷毀率為6,700%，即一天銷毀了7.45億個SHIB。相比之下，以太坊區塊鏈在過去24小時內銷毀了4,098個以太幣。以太坊24小時燒毀的價值遠高于最后一天燒毀的1320萬美元。另一方面，SHIB燒掉的14億個代幣只值34,554美元。2月22日，名為“Archangel”的SHIB團隊成員透露，該項目將有一個名為Shibaswap2.0的去中心化交易所，并帶有一個銷毀門戶。該門戶網站旨在幫助加強通貨緊縮的供應，3月中旬，SHIB團隊成員成立了一個名為DefenseBreed的項目防御團隊。現在shibainu(SHIB)供應正在以極快的速度燃燒代幣，比以太坊的燃燒速度快得多。（news.bitcoin）[2022/4/10 14:15:13]

算法和人工智能系統越來越多地使用數據，類似于過去工廠和機器由石油驅動的方式。

支付寶自研分布式數據庫OceanBase向全球開放，可兼容Oracle:由支付寶自研的金融級分布式數據庫OceanBase正式通過阿里云向全球開放，企業可在云上獲得“支付寶同款”的數據庫處理能力。支付寶方面介紹稱，OceanBase可實現數千億條記錄、數百TB數據上的跨行跨表事務，可兼容Oracle和Mysql，支持一鍵快速遷移，并提供云上的完整生態服務。目前，OceanBase已經在建設銀行、南京銀行等多家商業銀行和保險機構上線。（IT之家）[2020/3/25]

數據和石油之間的比較也凸顯了一個事實，即數據和石油一樣，既可以是一種寶貴的資源，也可以是一種潛在的權力和控制來源。能夠收集和分析大量數據的公司和組織可以獲得相對于其他公司的競爭優勢，并且可能能夠塑造其所在行業的未來。

然而，這種比較并不完美，因為數據是一種非競爭性且可無限復制的資源，不像石油，后者是一種有限且會枯竭的資源。此外，數據帶來了與隱私和安全相關的獨特挑戰，而這些挑戰不適用于石油。

MXC抹茶主流幣行情數據：BTC24小時跌4.76%:據MXC抹茶行情數據，截至2020年3月21日10時，BTC 24小時跌4.76%，現報6294.04USDT，ETH 24小時跌5.02%，現報135.36USDT，EOS 24小時跌6.2%，現報2.24USDT，BCH 24小時跌5.26%，現報220.58USDT， BSV 24小時跌1.26%，現報166.3USDT， LTC 24小時跌5.72%，現報38.89USDT，XRP 24小時跌5.36%，現報0.159USDT；ETC 24小時跌5.72%，現報4.96USDT。據悉，美股指數今日凌晨收跌約4%，WTI原油期貨本周累計下跌29%，為1991年1月以來最大單周跌幅。（以上觀點不構成投資意見，注意投資風險）[2020/3/21]

盡管存在這些差異，但數據與石油之間的比較是了解數據在現代經濟中日益增長的重要性和價值，以及它帶來的潛在機遇和挑戰的有用方式。

動態 | 數據：在比特幣塊減半之前 只剩下23504個區塊:Binance.US今日發推稱：“89%已經完成（獎勵挖礦的比特幣數量每產生21萬個區塊減半一次）！在比特幣塊減半之前，只剩下了23504個區塊。”[2019/12/9]

所有權和貨幣化

隨著數據價值的增長，越來越多的公司和個人正在尋找將其貨幣化的方法。一個新興趨勢是數據標記化，它涉及創建代表數據資產的數字標記。許多初創公司正在通過開發基于區塊鏈的數據所有權和貨幣化平臺來推動這一趨勢。

海洋協議：實現數據共享和貨幣化

OceanProtocol(OCEAN)是該領域的主要參與者之一，它是一種去中心化的數據交換協議，允許以安全和保護隱私的方式共享數據并從中獲利。OceanProtocol使用區塊鏈技術創建一個市場，數據提供者可以在其中直接將數據出售給數據消費者，而無需中介。

該平臺支持靈活的定價模式，允許數據提供者自行設定價格，數據消費者根據需要為數據付費。

動態 | 比特幣礦業公司Hut 8收購Bitfury的9個數據中心，以建設新的采礦場:據bitcoinexchangeguide消息，加拿大的一家加密礦業公司Hut 8 Mining Corp在以700萬美元的價格從Bitfury收購了9個數據中心后，已經完成了在Drumheller的采礦場的建設。Hut 8的首席執行官Andrew Kiguel 認為，此次收購將使Drumhekker設施能夠充分發揮作用，并向Hut 8提供公司的全部所有權。最新的收購使Hut 8的整體容量增加了16％，其運行容量已提高到大約110 MW和963 PH / s。據9月份提交的最后一個季度報告，該礦場共開采了12305個BTC。該公司還是第一家在多倫多證券交易所上市的區塊鏈公司。[2019/12/1]

除了數據交換功能外，OceanProtocol還提供了許多用于數據治理和管理的工具。其中包括數據訪問控制、數據來源跟蹤以及強制遵守數據共享協議的能力。

數據提供者發現更容易控制他們的數據并確保它符合他們的價值觀和目標。

Golem：用于數據分析的去中心化計算能力

另一家利用區塊鏈技術進行數據貨幣化的公司是Golem。Golem(GNT)是一個去中心化平臺，允許用戶將未使用的計算能力出租給他人以執行復雜的計算。這對于通常需要大量計算能力的數據分析特別有用。

通過使用Golem，數據分析師和科學家可以按需訪問他們所需的計算能力，而無需投資購買昂貴的硬件。同時，那些出租計算能力的人可以賺取代幣來換取他們的服務。創建了一個新的計算能力市場，可以支持各種數據密集型應用程序。

Streamr：實時數據流和貨幣化

最后，Streamr(DATA)專注于實時數據流和貨幣化。Streamr是一個去中心化平臺，允許用戶共享實時數據流并從中獲利，例如物聯網設備生成的數據流。

該平臺使用區塊鏈技術確保數據隱私和安全，同時還為數據買賣雙方提供市場。

通過使用Streamr，數據提供者可以通過出售他們的實時數據流來賺取代幣，而數據消費者可以以安全和透明的方式訪問他們需要的數據。該平臺還提供數據分析和可視化工具，使用戶能夠從實時數據流中獲得洞察力。

數據經濟代幣化的挑戰和機遇

隨著數據經濟的持續增長，我們可以期待看到更多的初創公司進入這個領域。以及尋求利用其數據資產的方法的更多老牌公司。

然而，解決數據所有權和隱私問題仍然存在挑戰。

數據標記化的最大問題之一是數據誤用或濫用的可能性。可能涉及敏感或個人數據，因此尤其如此。因此，對于初創公司而言，在繼續開發平臺時優先考慮數據安全性非常重要。

另一個障礙是確保數據提供者能夠從他們的數據中賺錢。在數據標記化時，確保數據提供者獲得公平的補償至關重要，這需要透明的定價模型和明確的共享指南。

如前所述，沖突依然存在。

遺留數據公司和初創公司：沖突還是合作？

谷歌、Meta和亞馬遜等傳統數據公司可能不愿放棄對其數據資產的控制權。他們圍繞數據收集和分析建立了自己的商業模式。這可能會與尋求提供更多存儲數據訪問權限的初創公司發生沖突。然而，這些傳統公司和致力于創新數據解決方案的初創公司之間也有合作和伙伴關系的機會。

此外，這些公司擁有大量數據和資源來收集、存儲和分析這些數據。這可以為初創公司創造一個重要的進入壁壘。或者對于需要訪問數據以解決問題的研究人員。

然而，這些公司和初創公司之間也有合作和伙伴關系的機會。初創公司或許能夠提供傳統公司無法提供的全新創新解決方案，用于數據管理和貨幣化。反過來，傳統公司可以提供有價值的數據資產，初創公司可以使用這些資產來開發和測試他們的平臺。

我們已經看到了這種合作的例子。例如，OceanProtocol已與梅賽德斯合作，為移動領域開發去中心化數據市場。

這種類型的合作有助于彌合傳統公司和初創公司之間的差距。并為數據所有權和貨幣化創造新的機會。

老牌公司可能會尋求對創新型初創公司的投資。微軟最近對OpenAI的10B美元投資說明了這一趨勢。這可以幫助他們保持領先地位，并在快速發展的數據經濟中保持競爭力。

遺留數據公司和提供更多數據訪問權限的初創公司之間可能存在沖突。有合作的機會。然而，當可能涉及數萬億美元時，傳統參與者不愿共享數據。

最后的想法

基于區塊鏈的平臺和令牌化正在為安全數據共享和貨幣化提供解決方案。使數據經濟成為一個快速增長和有價值的部門。

該領域的領先參與者，包括OceanProtocol、Golem和Streamr，正在為數據所有權和貨幣化提供創新的解決方案。

盡管取得了這些進步，但數據經濟中仍然存在挑戰。數據經濟面臨各種挑戰。比如數據濫用的風險，需要對數據提供者進行公平的補償。以及遺留數據公司和初創公司之間的潛在沖突。

然而，挑戰依然存在，例如數據濫用、對數據提供者的公平補償。以及傳統數據公司和初創公司之間的潛在沖突。

盡管如此，傳統公司和初創公司之間仍有合作和伙伴關系的機會。隨著數據經濟的不斷發展，優先考慮數據安全和隱私至關重要。此外，促進創新和協作將是在數據所有權和貨幣化方面創造新機會的關鍵。

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