2026年1月20日，Pundi AI宣布与安全机构Vital Block达成合作，围绕其Data Pump产品生成的Dataset Tokens（DTOKs）搭建一套“上链+审计+KYC”的数据资产框架。根据Pundi AI官方社交账号披露的信息，Vital Block将为DTOKs相关项目提供可选的代码审计与团队KYC服务，试图在DeAI叙事升温的当下，补上链上AI数据在可信度与责任追溯上的关键一环。但在这一合作背后，是AI训练数据长期以来来源分散、不透明所引发的偏见与造假争议，以及Web3世界强调去中心化、匿名文化与安全审计、合规识别之间的内在张力。本文将围绕这一矛盾展开，梳理DTOKs与审计KYC组合在DeAI赛道中的潜在意义，同时强调，这更像是一场重要试验，距离真正被市场验证仍有相当距离。
从黑箱到上链：AI数据为何需要被“铸成资产”
在传统AI产业里，模型被视为价值核心，但训练这些模型的数据却常常深埋在封闭系统与黑箱流程中。数据来源往往横跨公开互联网抓取、合作方私有数据以及各类第三方数据集仓库，标签质量、采集方式与授权范围并不透明，导致偏见积累、结果造假难以及时识别，更让责任界定变得模糊：当模型输出引发现实风险时，很难追溯到具体的数据片段、更遑论追责和补救。这种不对称不仅制约了更大规模的产业合作，也压制了数据提供方获得合理回报的空间。
当AI逐渐与链上金融、治理和基础设施深度绑定，单纯依靠“信任品牌”或“相信模型方”的方式，已难以支撑高价值的自动化决策。DeAI项目希望构建的是一种可追溯、可定价、可验证的数据资产形态，让数据不再只是模型背后的投入成本，而是可以被明确界定、拆分、交易和持续计收益的链上资产。这就要求每一份数据的来源、处理方式与授权信息，都能在某种公开或半公开的账本上留痕，并在技术与制度层面形成约束。
由此，链上数据资产化的诉求自然浮现：通过上链登记元数据、所有权和使用记录，让AI数据具备类似“产权证书”的来源证明，以及可被审计的使用历史，并在此基础上叠加经济激励机制，使贡献高质量数据的一方，能随着模型使用与下游应用的增长持续获得收益。这种设计，既是对当下AI数据黑箱的一种反击，也是试图借Web3的透明性与可编程性，为AI数据构建新的信用与交易基础设施。
Pundi AI的Data Pump与DTOKs：把数据打包成可交易的链上凭证
Pundi AI推出的Data Pump产品，试图把上述设想具象化落地。根据公开信息，Data Pump允许开发者将自有或合法授权的数据集“铸造”为Dataset Tokens（DTOKs），在链上登记与该数据集相关的元数据与所有权信息。这里的“铸造”，不仅是简单的代币发行，更强调在合约层面将数据的基本描述、用途限定以及归属关系固化下来，使得每一份DTOK都对应一个可被识别和引用的数据资产单元。
围绕DTOKs的预期使用场景，Pundi AI将目标用户锁定在AI代理、开发者与Web3应用三个群体。对AI代理而言，DTOKs可以成为其在链上选择、获取与调用数据的入口，代理在任务执行时可以基于链上记录，选择符合特定质量标准或审计状态的数据集；对开发者而言，DTOKs则相当于数据产品的“包装与上架”，数据集通过DTOKs被接入更广泛的DeAI协议和DApp生态，有机会在多种场景下获得使用费；而对Web3应用而言，DTOKs提供了一种标准化的数据接入接口，使应用在调用AI能力时，可以清晰绑定到特定数据资产，从而为责任追溯和收益分配预留空间。
在收益分配逻辑上，虽然目前公开细节有限，但可以推断DTOKs的设计指向一种多方激励对齐结构：数据提供方希望通过DTOKs持续分享数据使用带来的收益；AI应用与代理则期待以相对可控的成本获取更可信的数据源，以提升模型输出质量并降低合规风险；潜在投资者和流动性提供者，则可能通过参与DTOKs相关的资金池或协议机制，分享整个数据市场成长带来的增值。这样一种框架若能落地，将有助于让“高质量数据”的价值在链上被更直接地衡量和分配。
不过，需要强调的是，当前关于DTOKs的具体使用细节和交易流转机制仍有较大信息空白。例如，DTOKs的价格发现如何实现、数据访问权限如何与代币持有量或其他条件绑定，以及数据被滥用或违约时的应对流程等，官方尚未在公开材料中给出完整说明。对于Data Pump支持的具体交易对等产品与市场层面的细节，简报已明确禁止推断或编造，这意味着外部观察者目前只能在较高抽象层面理解这一模型的意图，而无法对其实际操作的可行性下精结论。
Vital Block加入：在匿名与合规之间拉起一道“安全护栏”
在Pundi AI的设定中，Vital Block扮演的是DTOKs生态的安全合作者角色，为相关项目提供代码审计与团队KYC服务，两者均为可选项。据Pundi AI官方披露，Vital Block的参与意在通过专业审计降低合约层面的技术风险，并通过对团队身份的了解，提升数据集背后主体的可追溯性，从而在一定程度上缓解数据造假、恶意项目跑路等担忧。
这种安排的难点在于，如何在去中心化与匿名文化广泛存在的Web3环境中，引入审计和KYC而不完全扼杀匿名创新空间。一方面，项目方和数据提供者往往出于隐私、安全和监管不确定性的考虑，倾向保持一定程度的匿名；另一方面，随着AI数据与资金流、真实业务场景的挂钩，机构用户和更审慎的开发者则越来越需要某种形式的身份确认和责任主体，以防止在黑箱数据基础上构建关键业务。可选的审计与KYC服务，试图在这两种诉求之间寻找折中：不将合规审计变成进入生态的刚性门槛，但为那些希望树立更高信任度的项目，提供一条可被市场识别的“加分路径”。
需要注意的是，当前关于Pundi AI与Vital Block合作的信息，主要来自Pundi AI一方的官方公告，简报中也特别指出，Vital Block是否已通过自家官方渠道独立确认合作细节尚未公开。这意味着外界在解读这次合作时，需要意识到信息源相对单一，暂时无法从多方渠道交叉验证。另一方面，将安全服务设置为可选而非强制，也会对生态扩张产生微妙影响：若审计与KYC成为硬性准入条件，短期内可能显著抬高参与门槛，抑制创新项目的涌入；而在当前这种自愿采纳模式下，反而更依赖市场自发形成“通过审计与KYC是优质数据集标志”的共识，这一过程既需要时间，也需要真实的成功与失败案例来塑造。
DeAI叙事加速：数据安全模块成为基础设施竞赛的一环
把Pundi AI的DTOKs与Vital Block提供的审计、KYC服务放入更大的DeAI叙事中，可以看到不同项目在解决“可信数据”问题上的路线分化。有的团队选择在模型层强调可验证计算和零知识证明，通过证明模型在特定规则下正确执行来间接提高信任；有的项目则侧重数据采集过程的加密与隐私保护，试图确保输入端不被篡改、泄露；而Pundi AI的路径则更偏向于在资产和治理层做文章，通过把数据打包成链上资产，再叠加安全审计与身份识别，使得“可信度”更多体现在资产与项目层的信用标识上。
在这种框架下，可信数据资产对AI模型的性能、责任追溯与机构参与意愿，有望产生一系列连锁效应。对于模型而言，能够持续接入经过一定审查、来源可被追踪的数据集，有助于在中长期内改善输出质量和鲁棒性；对于责任追溯来说，当模型输出引发争议时，可以更清晰地回溯到使用了哪些DTOKs，对应哪些数据提供方和项目团队，再辅以链上记录和审计报告，形成更可操作的问责与调整机制；对机构参与者而言，看到数据资产背后有明确的安全流程与身份验证路径，至少在风险评估维度上会更容易量化和决策，从而提升其参与DeAI生态的意愿。
至于外界期待的“树立新数据安全标准”式评价，目前更适合作为一种可能性而非既成事实来讨论。一方面，Pundi AI与Vital Block的组合确实在试图填补链上AI数据安全模块的空白，提出了一条具有代表性的实践路径；另一方面，缺乏足够的落地案例和公开数据，尚难判断这一模式能否被大规模复制、是否会形成行业共识，抑或只是众多探索之一。在没有更多实证支撑之前，将其视作一种重要实验样本，或许比直接宣称其已成为统一标准更为稳妥。
风险与悬而未决的问题：从单一信息源到真实执行细节
围绕这次合作，本身就存在多层不确定性。首先，从信息披露角度看，目前关于Pundi AI与Vital Block协作的关键信息主要来自Pundi AI官方渠道，Vital Block尚未通过独立公告的方式就合作内容进行全面确认。这种单一来源格局意味着，外部读者在解读相关表述时，需要保留一定怀疑态度，尤其是在评估合作深度、服务覆盖范围以及长期承诺时，更应等待多方进一步信息。
其次，在产品与市场层面的具体设计上，仍有相当多空白地带无法被填补。简报已明确要求，不得对Data Pump支持的具体交易对等尚未披露的细节进行推断或编造，这也提醒观察者，在当前阶段谈论流动性结构、二级市场价格行为等问题都为时尚早。一旦在关键信息缺失的前提下，对这些要素进行想象性延展，就可能误导读者，将不确定性包装成既定事实。
展望后续，有几个维度值得重点关注。其一，是DTOKs生态中项目对审计和KYC服务的实际采纳率，即在可选的前提下，会有多少数据集和团队愿意接受额外的安全与身份校验，以及这些“被审计”的标签，会在多大程度上转化为真实的市场偏好。其二，是DTOKs背后的真实数据质量，包含准确性、代表性以及更新频率等维度，是否能在长期使用中经得起验证，而非仅停留在白皮书和公告中。其三，则是当项目违约、数据造假或安全事件发生时，生态内部将如何处置，尽管目前简报中未提供关于具体赔付机制、责任追溯流程或合规框架的细节，但这些现实问题迟早会浮出水面，成为评估整个体系可信度的关键考题。
下一步看什么：从公告到真实交易的堆叠
综合来看，Pundi AI与Vital Block围绕DTOKs展开的合作，尝试在“把AI数据变成可信资产”这一问题上，提供一条相对完整的链路：先通过Data Pump将数据集铸造成链上资产DTOKs，再在资产层叠加可选的代码审计与团队KYC服务，以此在技术与信用两个维度同时强化数据的可验证性。这一设计至少为DeAI领域提供了一个具体可观察的实验样本，有助于推动行业从抽象讨论转向可量化、可追踪的实践路径。
放眼更广阔的赛道，未来DeAI领域势必会迎来更多安全机构、数据提供方与AI项目之间的博弈与协作。一端是坚持匿名与完全开放的创新者，希望尽可能减少身份暴露和合规负担；另一端则是倾向于引入审计、KYC和合规流程的机构化力量，力图在风险可控的前提下参与AI与链上资产的深度整合。在这两股力量之间，如何通过自愿机制、分层服务和差异化定价，形成可持续的生态平衡，将成为接下来数年DeAI基础设施竞争的主线之一。
在这一过程中，对Pundi AI与Vital Block合作的判断，仍需保持审慎。当前更合理的定位，是将其视作一次重要且具有代表性的试验，而非已经被验证成功的商业与安全范式。只有当更多真实的DTOKs发行、交易与使用数据被披露，当审计与KYC在具体案件中发挥出实质作用，甚至在风险事件发生时体现出差异化的保护效果，外界才有足够依据评估这一路线的优劣与可复制性。在那之前，持续跟踪、冷静观察，或许是对这一新兴叙事最负责任的态度。
加入我们的社区，一起来讨论，一起变得更强吧！
官方电报（Telegram）社群：https://t.me/aicoincn
AiCoin中文推特：https://x.com/AiCoinzh
OKX 福利群：https://aicoin.com/link/chat?cid=l61eM4owQ
币安福利群：https://aicoin.com/link/chat?cid=ynr7d1P6Z
免责声明：本文章仅代表作者个人观点，不代表本平台的立场和观点。本文章仅供信息分享，不构成对任何人的任何投资建议。用户与作者之间的任何争议，与本平台无关。如网页中刊载的文章或图片涉及侵权，请提供相关的权利证明和身份证明发送邮件到support@aicoin.com，本平台相关工作人员将会进行核查。
