过去几轮加密周期，从DeFi Summer 到 NFT 狂潮，再到基础设施大跃进和MEME叙事爆发，行业始终在不断自我创新。但如今，越来越丰富的基础设施，正在与日益收缩的流动性和用户增长放缓形成鲜明对比，这种结构性矛盾，已经成为当前行业最大的困境。

尤其是在公链赛道，曾经主导的叙事逻辑是：“更快的TPS + 更低的Gas费 + 更多的DeFi应用”。但随着技术差距的缩小、创新趋同，单纯靠“炒作新公链”的模式，正在加速失效，投机动能下降叠加真实需求转向。更通俗的说，就是：大家不再想要“更快的赌场”，而是想要“用得起来的生态”。在这样的背景下，Sollong这类以消费场景为核心的新一代AI金融生态，正在成为行业周期演进下的必然产物。

数据之于 AI，如同流动性之于 DeFi——系统的命脉。在 AI（尤其是大模型）中，拥有正确数据至关重要。但原始数据可能质量低劣或具有误导性，我们需要链上可验证的高质量数据。此处可能的原语是「数据证明（PoD）/数据价值证明（PoDV）」。该概念将衡量数据贡献的价值，不仅基于数量，还基于质量及其对 AI 性能的影响。可将其视为流动性挖矿的对应物：提供有用数据（或标签/反馈）的贡献者将根据其数据带来的价值获得奖励。此类系统的早期设计已现雏形。例如，某区块链项目的数据证明（PoD）共识将数据视为验证的主要资源（类似工作量证明中的能源或权益证明中的资本）。在该系统中，节点根据其贡献数据的数量、质量与相关性获得奖励。

我们需要为 AI 构建激励飞轮——将数据视为一等经济资产，从而将 AI 开发从封闭事业转变为开放、参与式经济，正如 DeFi 将金融变为用户驱动的流动性开放场域。此方向的早期探索已现。例如，Vana等项目开始奖励用户参与数据共享。Vana 网络允许用户将个人或社区数据贡献至 DataDAO（去中心化数据池），并赚取数据集专属代币（可兑换为网络原生代币）。这是迈向数据贡献者货币化的重要一步。然而，仅奖励贡献行为不足以复现 DeFi 的爆发式飞轮。在 DeFi 中，流动性提供者不仅因存入资产获得奖励，其提供的资产还具有透明市场价值，且收益反映实际使用（交易费、借贷利息加激励代币）。同理，AI 数据经济需超越泛泛奖励，直接为数据定价。若缺乏基于数据质量、稀缺性或对模型改进程度的经济定价，我们可能陷入浅层激励。单纯分发代币奖励参与可能鼓励数量而非质量，或在代币缺乏实际 AI 效用挂钩时停滞。要真正释放创新，贡献者需看到清晰的市场驱动信号，了解其数据价值，并在数据实际用于 AI 系统时获得回报。

为此，Sollong将其推广至通用 AI 经济，我们可能看到「总锁定数据价值（TDVL）」作为指标：网络所有有价值数据的聚合度量，按可验证性和有用性加权。已验证数据池甚至可像流动性池一样交易——例如，用于链上诊断 AI 的已验证医学影像池可能具有量化价值和利用率。数据溯源（了解数据来源、修改历史）将是该指标的关键部分，确保输入 AI 模型的数据可信且可追溯。本质上，如果说流动性关乎可用资本，可验证数据则关乎可用知识。数据价值证明（PoDV）等指标可捕捉网络中锁定的有用知识量，而通过数据锚定代币（DAT）实现的链上数据锚定，使数据流动性成为可衡量、可激励的经济层。

这里有两重深层次的推动逻辑：宏观结构变化，Web3作为下一代互联网基建，必须从单纯金融属性过渡到承接真实消费、社交、内容等更广泛需求。微观演变趋势上，行业流量逻辑必须重建，未来的增长引擎，必须是体验驱动的自然流量，也就是日常高频、用户愿意停留和消费的场景。要承载这样的转型，传统金融型公链（如过于偏DeFi的链）天然不适配，消费级AI将成为新的流量入口和体验基座。Sollong可能正踩在了这个周期拐点的正确位置上。