本周三（5月19日），Sahara AI在洛杉矶宣布其SIWA测试网正式开放公测。这一事件背后，直指当前AI发展中最具争议的核心矛盾——全球每天产生【28.9万条】训练数据中，92%的贡献者未获得合理回报。据UC Berkeley最新研究显示，主流AI模型依赖的标注数据涉及【320万】匿名工作者，但其中仅【3.2%】参与价值分配。
——这种失衡正在催生技术伦理危机——
SIWA测试网首次实现三大突破：①数据集NFT化确权 ②智能合约自动分润 ③贡献行为链上存证。公测首日即吸引包括AWS、Google Cloud在内的【40家】机构接入，其数据服务平台已处理【255万条】标注任务，准确率较首季提升【3个百分点】至95%。
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值得关注的是，Sahara AI在私测阶段已形成闭环商业模式：通过将企业客户支付的【数据采购费用】的60%直接返还贡献者，平台日活用户飙升至【140万】。MIT数字经济实验室主任评价称，这种"贡献即挖矿"机制可能重塑AI训练数据的定价体系。
更具突破性的是其产品路线图：5月27日将开放数据服务平台公测，后续分阶段推出AI开发者平台与Marketplace。QuickNode技术负责人透露，其节点服务已优化至支持【10万TPS】的AI模型交易吞吐量。
——这标志着AI生产资料开始证券化——
对比传统AI平台，SIWA的创新在于：①建立贡献证明机制 ②开发版税保险库 ③实现跨链智能体注册。Motherson Group战略投资部指出，该协议可能解决AI领域长期存在的"数据公地悲剧"。
"当AI开始吞噬软件，我们必须重构其生产关系。"Sahara CEO Sean Ren在发布会现场演示了如何用3步完成数据资产上链：上传→验证→铸造。Together AI创始人补充道，其分布式算力网络将支持SIWA生态的模型训练需求。
值得注意的是，该平台采用渐进式去中心化策略：主网上线前将经历许可测试网、无许可协议、自动收益管道三个阶段演进。这种谨慎态度获得Microsoft等企业级用户的认可。
【数据聚焦】
• 测试网账户总量：320万
• 活跃标注者：20万
• 第二季数据准确率：95%
随着USC等高校研究团队加入，SIWA正在形成"学术理论+商业实践+社区治理"的三螺旋发展模式。在AI军备竞赛白热化的当下，这种试图平衡效率与公平的探索，或许预示着技术演进的新方向。