لماذا تم تغيير اسم Story إلى DATA Foundation؟ أصبح مسار بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي اتجاهًا جديدًا

في 25 يونيو 2026، أعلنت بروتوكول ستوري (Story Protocol)، التي كانت تركز سرديتها الأساسية على إدارة الملكية الفكرية على السلسلة، رسميًا عن تغيير اسمها إلى DATA Foundation وتحويل تركيز أعمالها بالكامل نحو البنية التحتية لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي. مع إعادة العلامة التجارية، تم نقل رمزها الأصلي IP بنسبة 1:1 إلى الرمز الجديد DATA.

وفقًا لبيانات سوق Gate، حتى 26 يونيو 2026، بلغ سعر DATA 0.348 دولارًا أمريكيًا. بعد الإعلان، ارتفع سعر DATA بشكل كبير، حيث وصل إلى أعلى مستوى له خلال 24 ساعة عند 0.418 دولارًا، وتقلصت الزيادة الحالية إلى 8.6%.

من بروتوكول يركز على ترميز الملكية الفكرية إلى المراهنة الآن على قطاع بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، فإن تغيير اسم Story ليس مجرد تغيير شعار العلامة التجارية. وراء ذلك تقاطع بين عنق الزجاجة في بيانات صناعة الذكاء الاصطناعي وقدرات تقنية البلوكشين، وهو أيضًا حالة نموذجية لمشاريع التشفير التي تبحث عن موقع جديد في تطور سرديات الصناعة.

لماذا اختارت Story التحول الكامل من الملكية الفكرية إلى بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

كان بروتوكول ستوري في البداية يُعرف كبنية تحتية للملكية الفكرية على السلسلة، بهدف تقديم خدمات التسجيل والترخيص والتداول على السلسلة لمختلف أصول الملكية الفكرية. حصل المشروع على تمويل إجمالي قدره 140 مليون دولار بقيادة a16z crypto، ولاقى تقييمه اهتمامًا واسعًا من السوق.

ومع ذلك، واجهت سردية IP البحتة تحديات على مستوى التنفيذ. الملكية الفكرية بحد ذاتها مجال معقد للغاية وذو طابع قانوني قوي، وهناك فجوة طبيعية في ربط التسجيل على السلسلة بالقوة القانونية خارج السلسلة. في الوقت نفسه، أدى النمو الهائل لصناعة الذكاء الاصطناعي إلى حاجة أكثر تحديدًا وإلحاحًا - وهي مشكلة مصادر بيانات التدريب والترخيص والامتثال.

صرح الرئيس التنفيذي لـ DATA Foundation، أندريا موتوني، أن بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي أصبحت الشكل الأقوى لطلب الملكية الفكرية. لقد استنفدت مختبرات الذكاء الاصطناعي بالفعل المحتوى العام القابل للتجميع على الإنترنت، والبيانات المتبقية إما باهظة الثمن ومخصصة، أو تنطوي على مخاطر قانونية ومصادر غير واضحة.

يشير هذا الحكم مباشرة إلى المنطق الأساسي لتحول Story: بدلاً من النضال في قطاع IP الواسع ولكن صعب التنفيذ، من الأفضل التركيز على سيناريو محدد ذي طلب سوقي واضح ونقاط ألم واضحة - البنية التحتية للترخيص القابلة للتحقق لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي.

لماذا أصبحت بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي ساحة معركة جديدة لتقنية البلوكشين

يعتمد تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على كميات هائلة من البيانات. في السنوات القليلة الماضية، حصلت شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة مثل OpenAI وGoogle وAnthropic على بيانات التدريب بشكل أساسي عن طريق جمع المحتوى العام على الإنترنت. لكن هذا الطريق يضيق.

من ناحية، يتم استنفاد المحتوى العام القابل للتجميع على الإنترنت. ومن ناحية أخرى، تتزايد الدعاوى القضائية المتعلقة بحقوق النشر حول بيانات التدريب بسرعة. رفع الناشرون والفنانون ومنشئو المحتوى دعاوى قضائية عدة ضد شركات الذكاء الاصطناعي، متهمين إياها باستخدام مواد محمية بحقوق النشر لتدريب نماذجهم دون إذن.

في هذا السياق، ارتفع الطلب بشكل حاد من شركات الذكاء الاصطناعي على بيانات تدريب "نظيفة" وقابلة للترخيص. منذ عام 2024، ارتفعت تكلفة ترخيص بيانات التدريب عالية الجودة بشكل كبير، وأبرمت بعض الناشرين اتفاقيات ترخيص متعددة السنوات بملايين الدولارات مع شركات الذكاء الاصطناعي.

وجدت تقنية البلوكشين نقطة دخول في هذا السيناريو: من خلال السجلات غير القابلة للتغيير على السلسلة، إنشاء سلسلة كاملة من المصدر وشروط الترخيص وموافقة المساهمين ومعلومات الدفع لكل قطعة من بيانات التدريب. هذا هو بالضبط ما تحاول DATA Foundation حله.

كيف تبني منصة Trace البنية التحتية لتدقيق البيانات على السلسلة

كمنتج أساسي لهذا التحول، أطلقت DATA Foundation منصة Trace - وهي منصة قائمة على البلوكشين لتسجيل وتدقيق البيانات.

الآلية الأساسية لـ Trace هي إنشاء إيصال تشفيري على السلسلة لكل مساهمة بيانات، يسجل مصدر البيانات وطريقة الترخيص وموافقة المساهم ومعلومات الدفع. هذه الإيصالات قابلة للفحص علنًا، لكن البيانات الأصلية نفسها لا تُخزن على السلسلة - ما تنشره Trace هو سجلات التدقيق، وليس البيانات نفسها.

وكان تعبير موتوني عن ذلك: "ما تنشره Trace هو سجلات التدقيق، وليس البيانات. ما هو علني هو الإيصالات: تجزئة المحتوى، شروط الموافقة، معلومات الترخيص، إثبات الدفع والطوابع الزمنية. لا يوجد شيء يمكن جمعه على Trace لأن الأصول نفسها لا تُخزن هناك."

هذا التصميم يوازن بين الشفافية وحماية الخصوصية: يمكن لمطوري الذكاء الاصطناعي التحقق من مصدر البيانات وحالة ترخيصها قبل استخدامها، بينما تظل البيانات نفسها داخل سوق الترخيص، ولا يمكن الوصول إليها إلا من خلال المعاملات المرخصة. من خلال Trace، تسعى DATA Foundation إلى أن تصبح "طبقة الثقة" لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي - شبكة بيانات مرخصة قابلة للتحقق والتتبع.

المنطق التقني لنقل الرمز بنسبة 1:1 ورد فعل السوق

كجزء من إعادة العلامة التجارية، تم نقل الرمز الأصلي لـ Story Protocol، IP، بنسبة 1:1 إلى الرمز الجديد DATA. وفقًا للإعلان الرسمي، لا يحتاج حاملو رمز IP إلى القيام بأي إجراء نشط، وسيتم الإعلان عن الوقت والتوجيهات المحددة للنقل لاحقًا.

من الناحية التقنية، النقل بنسبة 1:1 هو طريقة تحويل رمزية معتدلة نسبيًا. لا يتضمن تغييرًا في إجمالي الرموز، ولا يغير الحصة النسبية للحائزين، وهو في الأساس تعيين الأصول - نقل حالة الاحتفاظ بالرمز القديم إلى الرمز الجديد. هذا التصميم يقلل من الاحتكاك السوقي أثناء النقل، ويتجنب أيضًا الخلافات في مصالح الحائزين الناتجة عن تغيير نموذج الرمز الاقتصادي.

كان رد فعل السوق على هذا الخبر إيجابيًا نسبيًا. وفقًا لبيانات سوق Gate، ارتفع DATA بشكل كبير بعد الإعلان، حيث وصل إلى أعلى مستوى له خلال 24 ساعة عند 0.418 دولارًا. ومع ذلك، حتى 26 يونيو 2026، انخفض سعر DATA إلى 0.348 دولارًا، وتقلصت الزيادة الحالية إلى 8.6%.

من الجدير بالذكر أن أعلى سعر تاريخي لـ DATA (المعروف سابقًا باسم IP) قد وصل إلى 14.78 دولارًا أمريكيًا في سبتمبر 2025. ووفقًا للسعر الحالي، انخفض DATA بنسبة تقارب 98% عن أعلى مستوى تاريخي له. ومع ذلك، فقد ارتد الرمز أيضًا بحوالي 25% عن أدنى مستوى تاريخي له عند 0.275 دولارًا والذي سجله في أوائل يونيو 2026.

كيف يبني التكامل مع Kled النظام البيئي لجانب عرض البيانات

لم يتم تحول DATA Foundation بقواها الذاتية فقط. أعلن المشروع عن تكامل عميق مع سوق بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي Kled، لربط أكثر من 1.5 مليار سجل بيانات ساهم بها المستخدمون بشبكة DATA. كما انضم مؤسس Kled، آفي باتيل، إلى DATA Foundation كمستشار كبير لمسؤولي البيانات.

تكمن أهمية هذا التعاون في حجم البيانات من جانب العرض. Kled هو سوق بيانات بشرية قائم على الاشتراك الاختياري، حيث يساهم المستخدمون بنشاط بالبيانات ويرخصونها لاستخدامها في تدريب الذكاء الاصطناعي. من خلال التكامل مع Kled، تمتلك شبكة DATA احتياطيًا كبيرًا من البيانات في مرحلة الإطلاق - أكثر من 1.5 مليار سجل.

بالإضافة إلى ذلك، احتضنت DATA Foundation مشروع Poseidon - وهو مشروع معالجة بيانات ذكاء اصطناعي قائم على البلوكشين، يركز على بناء مجموعات بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي ومكافأة المساهمين. حصل Poseidon على تمويل بقيمة 15 مليون دولار من a16z، وتعتبر إشاراته السوقية أحد العوامل المهمة التي دفعت Story إلى التحول نحو قطاع بيانات الذكاء الاصطناعي.

دور البلوكشين وقيوده في قضايا حقوق نشر بيانات الذكاء الاصطناعي

تتحول مشكلة حقوق نشر بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي إلى عنق الزجاجة الأساسي للصناعة بأكملها. المخاطر القانونية التي يواجهها مطورو النماذج الكبيرة في ازدياد، كما أن متطلبات الشفافية في مصادر البيانات في تزايد.

حل DATA Foundation هو في الأساس إنشاء طبقة ترخيص قابلة للتحقق بين موردي البيانات (منشئي المحتوى ومساهمي البيانات) والجهات الطالبة (مطوري نماذج الذكاء الاصطناعي). من خلال السجلات على السلسلة، يمكن تتبع سلسلة الترخيص لكل استخدام للبيانات - من ساهم بها، وتحت أي شروط تم ترخيصها، وما إذا تم الحصول على التعويض المناسب.

لكن هذا النموذج يواجه أيضًا تحديات واقعية. أولاً، لا تزال القوة القانونية للسجلات على السلسلة بحاجة إلى التكامل مع النظام القانوني التقليدي. لا يوجد حتى الآن حكم قاطع حول ما إذا كان يمكن الاعتراف بإيصال الترخيص على السلسلة كدليل صالح في المحكمة. ثانيًا، هناك فجوة على مستوى التنفيذ بين "ترخيص" البيانات و"استخدامها" - حتى إذا تم تسجيل شروط الترخيص على السلسلة، فإن ضمان امتثال نماذج الذكاء الاصطناعي لهذه الشروط أثناء التدريب الفعلي لا يزال مشكلة لم تُحل بالكامل.

بالإضافة إلى ذلك، يعتمد نموذج DATA Foundation على استعداد عدد كافٍ من موردي البيانات للانضمام إلى شبكة الترخيص هذه. إذا اختارت منصات المحتوى الرئيسية والمبدعون عدم الاتصال بنظام الترخيص على السلسلة، فستكون قيمة الشبكة محدودة.

المشهد التنافسي لقطاع بيانات الذكاء الاصطناعي وتحديد موقع DATA المتميز

يصبح قطاع بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي نقطة ساخنة جديدة في صناعة البلوكشين. من المتوقع أن يصل سوق البلوكشين للذكاء الاصطناعي إلى حوالي 900 مليون دولار في عام 2026، بينما يشير سوق جمع البيانات ووضع العلامات إلى هدف 17.1 مليار دولار بحلول عام 2030.

في هذا القطاع، يتمثل تحديد موقع DATA Foundation المتميز في "طبقة البيانات المرخصة القابلة للتحقق" - فهي ليست مجرد سوق بيانات، بل هي بنية تحتية للتحقق من مصدر البيانات وترخيصها وامتثالها. الوظيفة الأساسية لمنصة Trace هي مساعدة مطوري الذكاء الاصطناعي على التحقق من مصدر البيانات وتاريخ الترخيص والموافقة قبل الاستخدام الفعلي للبيانات.

هذا النموذج يختلف عن أسواق البيانات البحتة. لا تحاول DATA Foundation تخزين أو استضافة البيانات نفسها، بل تبني "طبقة بيانات وصفية" حول البيانات - تسجيل مصدر البيانات وشروط الترخيص ومعلومات الدفع. هذا الهيكل خفيف الوزن يقلل من تكاليف التخزين ويتجنب أيضًا المنافسة المباشرة مع منصات البيانات المركزية على مستوى تخزين البيانات.

ومع ذلك، تزداد المنافسة في هذا القطاع. تستكشف مشاريع بلوكشين متعددة اتجاهات متعلقة ببيانات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك وضع العلامات على البيانات وأسواق البيانات والبنية التحتية لتدريب النماذج. تعتمد قدرة DATA Foundation على بناء تأثير شبكي كافٍ في المنافسة على قدرتها على التوسع في كل من جانب عرض البيانات (المساهمون وأصحاب المحتوى) وجانب الطلب (مطورو الذكاء الاصطناعي).

الخلاصة

يُعد تغيير اسم Story Protocol إلى DATA Foundation علامة على تحول استراتيجي مهم لمشاريع التشفير بقيادة سردية الذكاء الاصطناعي. من قطاع الملكية الفكرية الواسع، تقلص المشروع وركز على المجال الفرعي المحدد وعالي النمو وواضح الألم وهو بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، محاولًا بناء شبكة ترخيص بيانات قابلة للتحقق والتتبع على السلسلة من خلال منصة Trace والتكامل مع Kled.

آلية نقل الرمز بنسبة 1:1 قللت من الاحتكاك السوقي، كما أن ارتفاع السعر بعد الإعلان عكس اعتراف السوق القصير بهذا التحول. لكن على المدى الطويل، تعتمد قيمة DATA Foundation على عاملين أساسيين: الأول هو ما إذا كان بإمكانها جذب عدد كافٍ من مالكي المحتوى والمساهمين في جانب عرض البيانات للانضمام إلى الشبكة؛ والثاني هو ما إذا كان يمكن اعتماد سجلات الترخيص على السلسلة بشكل فعال وتنفيذها في عملية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الفعلية.

تتحول مشكلات حقوق النشر والامتثال لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي إلى عنق الزجاجة الرئيسي الذي يعيق تطور صناعة الذكاء الاصطناعي بأكملها، ولتقنية البلوكشين عرض قيمة فريد في هذا المجال. لكن التوافق بين التكنولوجيا والسوق، والتكامل مع النظام القانوني، وبناء تأثير الشبكة، لا تزال بحاجة إلى اختبار الزمن.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

س1: لماذا غير بروتوكول ستوري اسمه إلى DATA Foundation؟

ركز بروتوكول ستوري في البداية على إدارة الملكية الفكرية على السلسلة، لكن انفجار صناعة الذكاء الاصطناعي جعل مشكلة ترخيص بيانات التدريب والامتثال قطاعًا أكثر تحديدًا وإلحاحًا في الطلب. استنفدت مختبرات الذكاء الاصطناعي تقريبًا المحتوى العام القابل للتجميع على الإنترنت، وارتفع الطلب على بيانات التدريب القابلة للترخيص والتتبع بشكل حاد. لذلك، قرر المشروع تحويل التركيز من مجال الملكية الفكرية الواسع إلى البنية التحتية لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي.

س2: كيف يتم نقل رمز IP إلى رمز DATA؟

سيتم نقل رمز IP تلقائيًا إلى رمز DATA الجديد بنسبة 1:1، ولا يحتاج الحائزون إلى القيام بأي إجراء نشط. سيعلن فريق المشروع لاحقًا عن الوقت المحدد للنقل وإرشادات التشغيل.

س3: ما هي الوظيفة الرئيسية لمنصة Trace؟

Trace هي منصة لتسجيل وتدقيق البيانات على السلسلة، تنشئ إيصالاً غير قابل للتغيير على السلسلة لكل مساهمة بيانات، يسجل مصدر البيانات وطريقة الترخيص وموافقة المساهم ومعلومات الدفع. يمكن لمطوري الذكاء الاصطناعي التحقق من حالة ترخيصها قبل استخدام البيانات، بينما لا تُخزن البيانات الأصلية نفسها على السلسلة.

س4: ما هو أداء DATA الحالي في السوق؟

وفقًا لبيانات سوق Gate، حتى 26 يونيو 2026، بلغ سعر DATA 0.348 دولارًا أمريكيًا. بعد الإعلان، ارتفع السعر بشكل كبير، حيث وصل إلى أعلى مستوى له خلال 24 ساعة عند 0.418 دولارًا، وتقلصت الزيادة الحالية إلى 8.6%.

س5: ما هي القدرة التنافسية الرئيسية لـ DATA Foundation في قطاع بيانات الذكاء الاصطناعي؟

يتمثل تحديد موقع DATA Foundation المتميز في "طبقة البيانات المرخصة القابلة للتحقق" - بناء بنية تحتية للتحقق من مصدر البيانات وترخيصها وامتثالها من خلال منصة Trace. تكامل المشروع مع Kled، وربط أكثر من 1.5 مليار سجل بيانات ساهم بها المستخدمون، واحتضن مشروع معالجة بيانات الذكاء الاصطناعي Poseidon.

س6: ما هي التحديات التي تواجه البلوكشين في حل مشكلات حقوق نشر بيانات الذكاء الاصطناعي؟

تشمل التحديات الرئيسية: القوة القانونية لسجلات الترخيص على السلسلة لا تزال بحاجة إلى التكامل مع النظام القانوني التقليدي؛ لا تزال هناك فجوة على مستوى التنفيذ في كيفية ضمان امتثال نماذج الذكاء الاصطناعي لشروط الترخيص المسجلة على السلسلة أثناء التدريب الفعلي؛ والحاجة إلى عدد كافٍ من موردي البيانات للانضمام إلى الشبكة لتشكيل تأثير شبكي فعال.