当今世界由数据驱动，企业对数据的依赖日益加深。然而，传统的数据获取方式常常在多样性、透明度、隐私性和成本等方面面临诸多挑战。本文将回顾去中心化数据收集的现状，介绍选择数据提供平台的关键步骤，并列出五个值得考虑的顶尖平台。

从中心化垄断到去中心化

传统的数据收集方式是将来自各种来源（如应用程序、设备或网站）的数据发送至一个由单一组织控制的中央服务器或数据库。这些数据通常通过API、传感器、追踪工具或人工输入进行采集。

这种模式最大的瓶颈在于：无法真正收集来自不同地区和文化的“全球性”和“多样化”数据。而去中心化数据收集则通过区块链技术解决了这一问题，它使得小额跨境支付成为可能，从而激励全球用户在获得激励的前提下自愿贡献数据——这是中心化或Web2平台难以做到的。

另一个关键点是透明性。中心化AI和数据收集常被诟病为“黑箱操作”，缺乏透明度和问责机制。人们根本无法了解这些平台的数据是如何、从哪儿收集来的，是否合法、是否合乎伦理。

相比之下，去中心化数据收集通过将数据收集过程上链，并将数据分布存储在多个独立节点上，而非交由单一实体掌控，从而显著增强了透明度。这种区块链驱动的结构，不仅让用户可以追踪数据的使用情况，降低数据被操控的风险，也确保了没有任何一方能在未经广泛共识的情况下修改或垄断数据。

因此，去中心化解决方案正在成为企业制定数据战略的重要替代选项。凭借区块链技术，这类平台提升了数据的多样性和可验证性，打开了通往全新数据源的大门。

企业选择去中心化数据平台的关键步骤

若企业希望探索去中心化数据收集方式，应重点考虑以下几点：

  • 评估数据需求：明确所需数据类型，以及在获取方式和隐私方面的优先级。
  • 评估平台功能：深入了解候选平台的技术能力和应用场景，判断其适配性。
  • 制定集成策略：思考如何将去中心化数据源嵌入现有业务流程中。
  • 关注行业动态：去中心化数据领域仍在迅速发展，需持续关注新兴解决方案与趋势。

五大去中心化数据平台推荐

1. Ocean Protocol

  • 核心功能：面向AI与机器学习的数据集去中心化市场
  • 优势：
  • 可安全发布和变现数据集
  • 数据由提供者保留，支持隐私计算
  • 拥有活跃的社区和企业支持
  • 适用场景：希望购买/出售数据集或运行计算对数据任务的用户
  • 示例：访问某医疗影像数据集用于训练诊断AI，同时确保数据控制权归提供方所有
  • 官网：https://oceanprotocol.com/

2. Sahara AI

  • 核心功能：去中心化知识智能体平台及AI数据市场
  • 优势：
  • 聚焦在AI代理与用户数据的互动
  • 激励用户贡献知识和参与AI交互
  • 强调数据主权与本地模型微调
  • 适用场景：希望基于社区或企业知识库构建AI代理的开发者
  • 示例：采集大量用户评论，训练情绪分析AI代理
  • 官网：https://sahara.ai

3. OORT DataHub

  • 核心功能：为AI提供去中心化的数据收集与标注解决方案
  • 优势：
  • 拥有庞大的全球数据贡献者网络
  • 提供AI数据全流程服务，包括采集、标注、存储、预处理与计算
  • 适用场景：需要多样化、真实世界结构化数据来训练或微调模型的企业
  • 示例：为多语言NLP项目收集并标注50种语言的高质量数据集
  • 官网：https://www.oortech.com/oort-datahub-b2b

4. Vana

  • 核心功能：用户控制、变现和共享个人数据的去中心化平台
  • 优势：
  • 用户可拥有并出售自己的数据（如社交媒体、健康、健身等）
  • 支持数据池化，构建社区数据集
  • 内建代币激励机制
  • 适用场景：以合规、用户同意的数据构建AI模型，尤其适合社交、健康和生活方式领域
  • 示例：用户可通过Vana掌控并变现其个人数据，贡献至社区AI项目中
  • 官网：https://www.vana.com

5. Streamr

  • 核心功能：实时数据流的去中心化网络
  • 优势：
  • 支持物联网、交通、传感器等实时数据流
  • 基于点对点发布/订阅协议
  • 擅长处理时间序列数据
  • 适用场景：依赖实时数据的AI系统，如自动驾驶、智慧城市或交易机器人
  • 示例：若AI业务涉及交通预测，可通过Streamr接入联网汽车和传感器的实时数据流
  • 官网：https://streamr.network/

数据：AI 时代的下一个风口

随着AI能力不断增强，真正的瓶颈不再是算法，而是数据。能否及时获取高质量、结构良好、具有多样性的数据，将决定下一波AI创新的成败。

然而，高效的数据采集基础设施仍在初期阶段。那些现在就投资可扩展、合规且AI友好型去中心化数据解决方案的企业，将成为行业未来的领跑者。

智能数据获取的时代不是一时风潮，而是AI发展的新主线。

作者：OORT创始人、哥伦比亚大学教授 Dr. Max Li

原文刊登于《福布斯》：https://www.forbes.com/sites/digital-assets/2025/05/02/top-5-decentralized-data-collection-providers-in-2025-for-ai-business/