这份 @LazAINetwork 的研究报告抛出了一个有趣的话题：如果我们目标AI +web3行业会有DeFi一样的Summer时刻的话，那AI赛道目前还缺失TVL、APY、Liquidity等标准化的价值衡量体系，总不能仅凭Mindshare来评估AI价值吧（MEME化）？具体如何做呢，顺着这份报告我谈谈看法： 1）真正催生DeFi Summer到来就是一堆TVL、APY、流动性等“可量化”的数据指标出现。TVL告诉你"有多少资金参与"，APY告诉你"能赚多少收益"，流动性表明"交易有多便利"。 这些指标让机构资金、散户都能很明确地知晓某个DeFi协议的价值，因此推动了轰轰烈烈从零到千亿美元的爆发式增长。 反观现在AI Agent赛道，用什么来衡量一个AI项目的价值？融资规模？模型参数量？训练成本？订阅用户？显然，现实情况是，数据贡献者看不到自己标注的数据值多少钱，模型开发者也不知自己的模型创造了多少价值，微调之后的模型也几乎失去了溯源的能力很难追踪价值。 整个AI赛道更像是一个混沌态的巨大的‘黑盒”，都知道有不少价值在流动，却无法被有效量化和分配。所以LazAI试图给AI定义一套类似“TVL”的价值标准，只不过它的TVL锁定的不是资金，而是一套定义“数据价值”、“模型性能”、“代理行为”等AI原生资产新标准。 2）那么问题来了，LazAI重新定义的这套AI价值量化体系主要包含三大关键机制： 1、DAT(数据锚定通证)：可以理解为数据的"数字身份证"。传统NFT只能证明你拥有一张无聊猿图片，而DAT不仅记录所有权，还完整记录数据的整个"生命历程"：谁创建的？被哪些模型用过？产生了什么效果？这些信息全部上链，形成可验证的履历。 更关键的是，DAT直接帮助数据定价，让数据从无形资源变成有价格标签的资产。随着某个DAT被更多模型使用、产生更高价值，其本身价值会自然增长。比如，一组专业标注的医疗数据初始可能价值10美元/条，但当它证明能提升模型准确率5%后，其价值可能涨到50美元/条； 2、iDAO(个体中心自治组织)：是AI治理的创新机制。每个数据贡献者或AI代理都是独立决策单元。想象一下，你不再是被动的数据提供者，而是能主动设定自己数据使用规则的"小型DAO"。 换句话说，iDAO让AI系统变得可编程。你可以设定规则：我的医学影像数据每被AI诊断系统用一次，我就获得多少比例的收益；我的写作素材只能用于特定类型的创作AI。这直接让数据贡献和价值回报之间的直接联系，不再需要平台作为中间商； 3、可验证计算框架：现在的AI模型就是一个"黑匣子"，训练数据来自哪里？推理过程如何？结果可信度多高？这些问题都缺乏透明答案。可验证计算框架要求AI行为全程留痕：数据来源、处理方式、推理路径、结果可靠性，全都可以被链上验证。 这个框架确保了DAT的真实性、iDAO决策的可执行性和AI行为的可追责性。简单而言，它把AI从一个"信任游戏"变成了"证据链条"，为整个经济体系提供了信任基础。 3）当有了以上三套AI可量化标准体系后，如何转化成AI版的“TVL”呢？ 以常见的医疗场景举个例子：假设某个AI Agent拥有500个完整病历的治疗方案对应数据，单个价值200美元的话，其总价值就可以量化为10万美元。与此同时，这些数据在被应用到训练过程中会有模型性能指数产生，比如基于这些原始数据，在某种疾病诊断上准确率达到了95%；然后这套AI系统在持续的临床应用中还会产生效用评分，比如医生采纳率、历史诊断准确率等等。 这些数据维度全程都会在链上记录并可进行验证，串起来有多少优质数据(TDVL)，产生了多高性能的模型(模型性能指数)，以及多少有价值的应用(代理效用)。这就是AI版的"TVL"。 4）实际上这套价值评估标准会存在一套自我强化的多方共赢激励体系，数据贡献者(如医生、金融分析师、法律专家)通过iDAO管理其专业数据，每次数据被使用都获得收益分成；模型开发者可以获取高质量数据，构建更精准的模型，提供更好的服务；终端用户可以基于透明的性能指标选择最适合的AI服务；验证者通过确认数据真实性、模型性能和代理行为获得奖励。 当数据贡献直接等于经济回报，市场会自发涌现各种高质量的垂直领域数据集；当模型表现有客观量化指标，创新会得到公平的市场检验； 这种多方共赢的模式，将催生一个全新的"AI原生经济"，恰如DeFi有了TVL、APY等透明指标才有了"锁定资产→获得收益→吸引更多资产→生态壮大"的飞轮，有了这套全新的量化指标，AI亦是。 以上。 从长的时间维度看，AI行业的发展趋势会从通用大模型向垂直专业化方向演进，而一套可量化的数据价值标准会成为这场趋势演进的必须，或许会成为点燃AI Agent赛道的“DeFi Moment”