作者：Sunny，深潮 TechFlow

嘉賓：Anna Kazlauskas，Vana Founder

訪談導讀

我和 Anna 是在 Flock.io 組織的 ETHcc 分會場活動上認識的。當時我已經在各種熱點項目和 VC 論壇之間疲憊不堪，內容乏味重複，直到 Anna 出現。她的風格與其他 Web3 創始人不同，清爽利落，彷彿看到一位對個人項目充滿激情的高中女生。她的演講讓我停住腳步，繼續聽了下去。

有意思的是，我曾採訪過 Flock 的創始人，他們的項目涉及去中心化數據貢獻，但 Flock 偏向於公有數據，而 Vana 則專注於私有數據。當我在推特上搜索 Anna 時，才發現她的項目不僅獲得 Paradigm 和 Polychain 等頂級投資人的青睞，而且她本人也並非高中生，而是早早輟學並進入硅谷 Y Combinator 的創業者。後來，我們約定了一次咖啡店的訪談，深入探討她的經歷。

Anna 曾在 MIT 就讀，與 Optimism、Blur 和 Glow 的創始人是同窗。那麼在信息、教育和資本的前沿，這些才華橫溢的創始人如何看待他們的人生與事業？此次訪談為你揭曉。

Vana 簡介

Vana 是一個去中心化平臺，致力於在 Web3 領域革新 數據所有權 和 人工智能開發。平臺的核心理念包括：

• 數據所有權和可移植性：Vana 賦能用戶控制並管理自己的個人數據，讓數據在不同應用之間自由流動，並以類似於加密貨幣錢包的方式，非託管地存儲數據。

• 去中心化 AI 開發：用戶可以貢獻數據來訓練 AI 模型，並獲得所貢獻模型的所有權份額。開發者則能夠利用跨平臺數據來構建個性化應用，訓練先進的 AI 模型。

• 數據流動性和變現：Vana 引入了數據流動池（DLP），激勵用戶提供有價值的數據並進行驗證。用戶通過向這些池子貢獻數據來實現數據變現，數據被視為一種靈活、可模塊化的金融資產。

• 生態系統和應用：Vana 正在構建一系列去中心化應用和數據集體，如 Reddit 數據的r/datadao、Twitter/X 數據的Volara市場、以及讓用戶控制其交友應用數據的Flirtual平臺。

• 技術基礎設施：Vana 開發了一個專門為數據交易和隱私設計的 Layer 1 區塊鏈，通過多層架構（包括數據可移植層和數據流動層），以及Universal Connectome，映射生態系統中的數據流動。

Vana 致力於為用戶帶來全新的數據所有權、AI 開發和價值創造模式，賦能個人並推動人工智能領域的創新。

訪談總結

1. 從美聯儲實習到 Y Combinator：Anna 分享了她從高中時期在美聯儲實習到世界銀行的工作經歷，如何通過自動化解決重複性任務，並最終輟學加入 Y Combinator 開啟創業旅程。

2. 人工智能與數據所有權的發現：在 MIT Bitcoin Club 時，Anna 發現了人工智能和去中心化數據之間的聯繫，特別是在數據的質量和所有權方面的挑戰。她與聯合創始人共同創立了 Vana，致力於幫助用戶從貢獻的數據中受益。

3. Vana 的使命與技術架構：Vana 是一個去中心化平臺，專注於私有數據所有權，允許用戶通過數據流動池和代幣機制變現他們的數據。Vana 的技術基礎設施基於 Layer 1 區塊鏈，確保數據隱私和可擴展性。

4. 量化思維對 Anna 的影響：Anna 從小對數字和概率建模敏感，這種量化思維幫助她形成了對人工智能和數據系統的獨特看法，推動她探索如何通過 AI 模型和去中心化平臺實現數據的商業化。

5. 去中心化數據的挑戰與機遇：Anna 解釋了在去中心化數據所有權領域的主要挑戰，包括如何讓用戶理解他們數據的價值，並通過獨特的代幣經濟模型解決這一問題，同時創造一個自給自足的數據驅動生態系統。

6. Vana 的商業模式：通過數據交易模型和去中心化 AI 開發，Vana 將數據視為金融資產，用戶可以通過貢獻數據獲得 AI 模型的所有權並從中獲利。

從美聯儲實習到 Y Combinator——Anna 的創業旅程如何開始？

深潮 TechFlow：你在高中時就曾在美聯儲實習，隨後又在第二年進入了世界銀行。這樣的經歷是如何塑造你後續的創業歷程的？

Anna：

是的，這一切都始於明尼蘇達州中央高中。我對經濟學非常感興趣，能夠在高中期間進入美聯儲實習，對我這個年紀的人來說非常不尋常，但我非常堅定。我記得我的房間裡還掛著一張珍妮特·耶倫的照片！後來我進入世界銀行時，發現許多實習生都在做重複性的工作，而我希望通過自動化來簡化這些工作。我編寫了機器學習軟件來幫助分類文件，結果比我預期的還要有影響力。正是在那時，我意識到數據和自動化可以真正改變我們處理大型組織任務的方式。於是，我從高中輟學加入了 Y Combinator，就是這樣，我接觸到了硅谷。

深潮 TechFlow：是什麼促使你高中就輟學並全職創業的？

Anna：

這在當時對我是一個重大的決定，但我意識到創業是一項巨大的承諾，幾乎是一段長達5到10年的旅程。我喜歡解決問題的想法，但不僅僅是永遠做自動化文檔這件事。我的真正激情來自於看到人工智能如何發展，數據質量又是其中的核心。我開始思考如何將像加密貨幣這樣的去中心化系統應用於數據所有權。這推動我和我的聯合創始人 Art Abal一起創立了 Vana，他當時在哈佛讀研究生。

人工智能與區塊鏈的交匯——Anna 在 MIT Bitcoin Club 發現的靈感

深潮 TechFlow：說到人工智能，你是什麼時候首次看到它與去中心化數據和加密技術的聯繫的？

Anna：

我對人工智能的迷戀始於我在 MIT Bitcoin Club 的時候。我對經濟計量學和數據建模非常感興趣。在2017年，我看到了 Attention is All You Need 論文的發佈，這篇論文後來成為ChatGPT 的基礎。我突然意識到，人工智能的一切都圍繞數據展開——尤其是數據的質量和所有權。我想找到一種方式，讓人們真正擁有他們貢獻給人工智能系統的數據。從2018年開始，我和我的聯合創始人就開始探索如何讓用戶從他們的數據所幫助構建的人工智能模型中受益。

為何選擇 Layer 1？——Vana 如何聚焦於私有數據所有權

深潮 TechFlow：我瞭解到 Vana 的底層是一條 EVM Layer 1 區塊鏈。你能解釋一下你為什麼選擇建立自己的 Layer 1 嗎？

Anna：

Vana 被架構為一個專為私人數據設計的Layer 1 區塊鏈。這是一個至關重要的決定，因為它允許我們擁有特定數據集的代幣和特定模型的代幣，這些代幣是完全可編程的，並且與 EVM 以太坊虛擬機兼容。這使我們能夠靈活地支持任何人工智能模型或數據集，同時確保用戶能夠控制自己的數據。Layer 1 的架構也有助於解決可擴展性和隱私問題，這對創建可持續的去中心化數據所有權生態系統至關重要。由於私人數據非常有價值，但在傳統系統中難以變現，構建 Vana 作為 Layer 1 使我們能夠解決數據授權挑戰，同時為大規模人工智能應用提供基礎設施。

量化思維驅動下的 AI 願景與去中心化數據的商業模式

在訪談中，Anna 也分享了自己的成長經歷。父親是一位生物化學教授，母親是作家，而自己從小就對數字非常敏感。

深潮 TechFlow：聽起來你從小就用量化的方式看待世界？

Anna：

完全正確！我一直對量化思維很感興趣。這並不在於創造一個完美的模型，而在於讓模型變得有用——理解改變一個元素會導致哪些不同的結果。這正是讓我今天對人工智能和數據有獨特看法的原因。例如，我非常喜歡概率建模，這在棒球分析中常常被使用。與其預測某個確定的結果，不如去建模各種概率——比如，如果球落在這裡，那麼擊出全壘打的概率是多少？這種思維方式幫助我形成了對人工智能和數據系統的思考。

深潮 TechFlow：鑑於你的量化思維優勢，你對 Vana 什麼時候能夠實現收支平衡有什麼預測嗎？

Anna：

這是個好問題！鑑於我們的商業模式，收支平衡取決於數據貢獻的規模和我們構建的人工智能模型的價值。從量化的角度來看，我們估計當我們擁有大約一億用戶貢獻數據，並且有多個高價值的人工智能模型產生收入時，我們將處於實現收支平衡的有利位置。真正的挑戰在於確保數據流的穩定和開發具有商業價值的AI 模型。我認為具體時間取決於用戶增長、AI 模型的採用情況以及AI 驅動解決方案的整體市場需求等各種因素。

深潮 TechFlow：在建立公司方面，尤其是像去中心化數據所有權這樣複雜的領域，主要的挑戰是什麼？

Anna：

最大的挑戰之一是讓人們理解他們私人數據的價值。早期我們嘗試以現金或穩定幣的方式支付用戶的數據，但他們並不認同這種方式。這幾乎讓他們的貢獻感覺貶值了。現在我們已經轉向提供數據幫助創建的 AI 模型的所有權，這引起了更多的共鳴。人們希望感覺自己是更大事物的一部分，擁有AI 模型的一部分的想法更具吸引力。我們在Reddit Data DAO 上看到了這一點——將近一百萬個錢包註冊了，其中約14萬人通過了貢獻證明，這意味著他們提供了有價值的 Reddit 數據。這比僅僅提供現金要有吸引力得多。

深潮 TechFlow：你能解釋一下 Vana 的商業模式以及它是如何產生收入的嗎？

Anna：

Vana 採用的是數據交易模型。每當數據通過我們的網絡時，都會產生一筆小額費用——類似於 Ethereum 中的 gas 費用，用於覆蓋運行網絡的成本。隨著越來越多的用戶貢獻他們的數據，並且越來越多的人工智能模型利用這些數據構建，系統就會變得自給自足。我們還為我們的非託管數據錢包申請了專利，並設計了數據流動池和特定模型的代幣。這些代幣允許用戶同時擁有數據集和從這些數據集派生出來的AI 模型，從而創建一個用戶能夠從他們數據的價值中獲利的系統。例如，通過我們的 Reddit 數據集代幣，用戶可以集體擁有該數據集以及任何基於它構建的 AI 模型。隨著這些模型變得越來越有價值，貢獻數據的用戶將能夠從中受益。

深潮 TechFlow：在如此複雜的系統中，你如何確保人們有動力貢獻他們的數據？

Anna：

我們通過數據流動池和特定模型的代幣系統取得了成功。例如，通過我們的 Reddit Data DAO，用戶可以貢獻他們的 Reddit 數據，並作為回報獲得代表他們在數據集和任何生成的 AI 模型中所有權的代幣。關鍵是讓這對人們來說變得具體可感——他們不僅僅是交出數據，而是獲得了更大事物的一部分所有權。我們已經從現金獎勵轉向更有意義的東西：用戶貢獻的數據幫助創建的 AI 模型的所有權。這對用戶的吸引力大大增加。