A conversation with Vana’s founder: Dropping out of high school, working for the Federal Reserve and Y Combinator, moving to Web3, and embarking on a journey to pursue decentralized data
作者:Sunny,小白导航 coderworld
嘉宾:Anna Kazlauskas,Vana Founder
访谈导读
我和 Anna 是在 Flock.io 组织的 ETHcc 分会场活动上认识的。当时我已经在各种热点项目和 VC 论坛之间疲惫不堪,内容乏味重复,直到 Anna 出现。她的风格与其他 Web3 创始人不同,清爽利落,仿佛看到一位对个人项目充满激情的高中女生。她的演讲让我停住脚步,继续听了下去。
有意思的是,我曾采访过 Flock 的创始人,他们的项目涉及去中心化数据贡献,但 Flock 偏向于公有数据,而 Vana 则专注于私有数据。当我在推特上搜索 Anna 时,才发现她的项目不仅获得 Paradigm 和 Polychain 等顶级投资人的青睐,而且她本人也并非高中生,而是早早辍学并进入硅谷 Y Combinator 的创业者。后来,我们约定了一次咖啡店的访谈,深入探讨她的经历。
Anna 曾在 MIT 就读,与 Optimism、Blur 和 Glow 的创始人是同窗。那么在信息、教育和资本的前沿,这些才华横溢的创始人如何看待他们的人生与事业?此次访谈为你揭晓。
Vana 简介
Vana 是一个去中心化平台,致力于在 Web3 领域革新 数据所有权 and 人工智能开发。平台的核心理念包括:
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数据所有权和可移植性:Vana 赋能用户控制并管理自己的个人数据,让数据在不同应用之间自由流动,并以类似于cryptocurrencywallet的方式,非托管地存储数据。
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Decentralization AI Development:用户可以贡献数据来训练 AI 模型,并获得所贡献模型的所有权份额。开发者则能够利用跨平台数据来构建个性化应用,训练先进的 AI 模型。
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数据流动性和变现:Vana 引入了数据流动池(DLP),激励用户提供有价值的数据并进行验证。用户通过向这些池子贡献数据来实现数据变现,数据被视为一种灵活、可模块化的金融资产。
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生态系统和应用:Vana 正在构建一系列去中心化应用和数据集体,如 Reddit 数据的r/datadao、Twitter/X 数据的Volara市场、以及让用户控制其交友应用数据的Flirtual平台。
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技术基础设施:Vana 开发了一个专门为数据交易和隐私设计的 Layer 1 Blockchain,通过多层架构(包括数据可移植层和数据流动层),以及Universal Connectome,映射生态系统中的数据流动。
Vana 致力于为用户带来全新的数据所有权、AI 开发和价值创造模式,赋能个人并推动人工智能领域的创新。
访谈总结
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从美联储实习到 Y Combinator:Anna 分享了她从高中时期在美联储实习到世界银行的工作经历,如何通过自动化解决重复性任务,并最终辍学加入 Y Combinator 开启创业旅程。
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人工智能与数据所有权的发现:在 MIT Bitcoin Club 时,Anna 发现了人工智能和去中心化数据之间的联系,特别是在数据的质量和所有权方面的挑战。她与联合创始人共同创立了 Vana,致力于帮助用户从贡献的数据中受益。
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Vana 的使命与技术架构:Vana 是一个去中心化平台,专注于私有数据所有权,允许用户通过数据流动池和Token机制变现他们的数据。Vana 的技术基础设施基于 Layer 1 Blockchain,确保数据隐私和可扩展性。
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量化思维对 Anna 的影响:Anna 从小对数字和概率建模敏感,这种量化思维帮助她形成了对人工智能和数据系统的独特看法,推动她探索如何通过 AI 模型和去中心化平台实现数据的商业化。
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去中心化数据的挑战与机遇:Anna 解释了在去中心化数据所有权领域的主要挑战,包括如何让用户理解他们数据的价值,并通过独特的Token经济模型解决这一问题,同时创造一个自给自足的数据驱动生态系统。
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Vana 的business model:通过数据交易模型和去中心化 AI 开发,Vana 将数据视为金融资产,用户可以通过贡献数据获得 AI 模型的所有权并从中获利。
从美联储实习到 Y Combinator——Anna 的创业旅程Xiaobai Navigation如何开始?
小白导航 coderworld:你在高中时就曾在美联储实习,随后又在第二年进入了世界银行。这样的经历是如何塑造你后续的创业历程的?
Anna:
是的,这一切都始于明尼苏达州中央高中。我对economics非常感兴趣,能够在高中期间进入美联储实习,对我这个年纪的人来说非常不寻常,但我非常坚定。我记得我的房间里还挂着一张珍妮特耶伦的照片!后来我进入世界银行时,发现许多实习生都在做重复性的工作,而我希望通过automation来简化这些工作。我编写了Machine Learning软件来帮助分类文件,结果比我预期的还要有影响力。正是在那时,我意识到数据和自动化可以真正改变我们处理大型组织任务的方式。于是,我从高中辍学加入了 Y Combinator,就是这样,我接触到了硅谷.
小白导航 coderworld:是什么促使你高中就辍学并full time创业的?
Anna:
这在当时对我是一个重大的决定,但我意识到创业是一项巨大的承诺,几乎是一段长达5到10年的旅程。我喜欢解决问题的想法,但不仅仅是永远做自动化文档这件事。我的真正激情来自于看到人工智能如何发展,数据质量又是其中的核心。我开始思考如何将像cryptocurrency这样的Decentralized system应用于数据所有权。这推动我和我的联合创始人 Art Abal一起创立了 Vana,他当时在哈佛读研究生.
人工智能与Blockchain的交汇——Anna 在 MIT Bitcoin Club 发现的灵感
小白导航 coderworld:说到人工智能,你是什么时候首次看到它与去中心化数据和加密技术的联系的?
Anna:
我对人工智能的迷恋始于我在 MIT Bitcoin Club 的时候。我对经济计量学and数据建模非常感兴趣。在2017年,我看到了 Attention is All You Need 论文的发布,这篇论文后来成为ChatGPT 的基础。我突然意识到,人工智能的一切都围绕data展开——尤其是数据的质量and所有权。我想找到一种方式,让人们真正拥有他们贡献给人工智能系统的数据。从2018年开始,我和我的联合创始人就开始探索如何让user从他们的数据所帮助构建的人工智能模型中受益。
为何选择 Layer 1?——Vana 如何聚焦于私有数据所有权
小白导航 coderworld:我了解到 Vana 的底层是一条 EVM Layer 1 区块链。你能解释一下你为什么选择建立自己的 Layer 1 吗?
Anna:
Vana 被架构为一个专为私人数据设计ofLayer 1 区块链。这是一个至关重要的决定,因为它允许我们拥有特定数据集的Tokenand特定模型的代币,这些代币是完全可编程的,并且与 EVM 以太坊虚拟机兼容。这使我们能够灵活地支持任何人工智能模型or数据集,同时确保用户能够控制自己的数据.Layer 1 的架构也有助于解决可扩展性和隐私问题,这对创建可持续的去中心化数据所有权生态系统至关重要。由于私人数据非常有价值,但在传统系统中难以变现,构建 Vana 作为 Layer 1 使我们能够解决数据授权挑战,同时为大规模人工智能应用提供基础设施。
量化思维驱动下的 AI 愿景与去中心化数据的商业模式
在访谈中,Anna 也分享了自己的成长经历。父亲是一位生物化学教授,母亲是作家,而自己从小就对数字非常敏感。
小白导航 coderworld:听起来你从小就用量化的方式看待世界?
Anna:
完全正确!我一直对量化思维很感兴趣。这并不在于创造一个完美的模型,而在于让模型变得有用——理解改变一个元素会导致哪些不同的结果。这正是让我今天对人工智能和数据有独特看法的原因。例如,我非常喜欢概率建模,这在棒球分析中常常被使用。与其预测某个确定的结果,不如去建模各种概率——比如,如果球落在这里,那么击出全垒打的概率是多少?这种思维方式帮助我形成了对人工智能和数据系统的思考。
小白导航 coderworld:鉴于你的量化思维优势,你对 Vana 什么时候能够实现收支平衡有什么预测吗?
Anna:
这是个好问题!鉴于我们的business model,收支平衡取决于数据贡献的规模和我们构建的人工智能模型的价值。从量化的角度来看,我们估计当我们拥有大约一亿用户贡献数据,并且有多个高价值的人工智能模型产生收入时,我们将处于实现收支平衡的有利位置。真正的挑战在于确保数据流的稳定和开发具有商业价值的AI Model。我认为具体时间取决于用户增长,AI 模型的采用情况as well asAI 驱动解决方案的整体市场需求等各种因素。
小白导航 coderworld:在建立公司方面,尤其是像去中心化数据所有权这样复杂的领域,主要的挑战是什么?
Anna:
最大的挑战之一是让人们理解他们私人数据的价值。早期我们尝试以现金或稳定币的方式支付用户的数据,但他们并不认同这种方式。这几乎让他们的贡献感觉贬值了。现在我们已经转向提供数据帮助创建的 AI 模型的所有权,这引起了更多的共鸣。人们希望感觉自己是更大事物的一部分,拥有AI 模型的一部分的想法更具吸引力。我们在Reddit Data DAO 上看到了这一点——将近一百万个wallet注册了,其中约14万人通过了贡献证明,这意味着他们提供了有价值的 Reddit 数据。这比仅仅提供现金要有吸引力得多。
小白导航 coderworld:你能解释一下 Vana 的business model以及它是如何产生收入的吗?
Anna:
Vana 采用的是数据交易模型。每当数据通过我们的网络时,都会产生一笔小额费用——类似于 Ethereum 中的 gas 费用,用于覆盖运行网络的成本。随着越来越多的用户贡献他们的数据,并且越来越多的人工智能模型利用这些数据构建,系统就会变得自给自足。我们还为我们的非托管数据wallet申请了专利,并设计了数据流动池和特定模型的代币。这些代币允许用户同时拥有数据集和从这些数据集派生出来的AI Model,从而创建一个用户能够从他们数据的价值中Profit的系统。例如,通过我们的 Reddit 数据集代币,用户可以集体拥有该数据集以及任何基于它构建的 AI 模型。随着这些模型变得越来越有价值,贡献数据的用户将能够从中受益。
小白导航 coderworld:在如此复杂的系统中,你如何确保人们有动力贡献他们的数据?
Anna:
我们通过数据流动池和特定模型的代币系统取得了成功。例如,通过我们的 Reddit Data DAO,用户可以贡献他们的 Reddit 数据,并作为回报获得代表他们在数据集和任何生成的 AI Modelmiddle所有权的代币。关键是让这对人们来说变得具体可感——他们不仅仅是交出数据,而是获得了更大事物的一部分所有权。我们已经从现金奖励转向更有意义的东西:用户贡献的数据帮助创建的 AI 模型的所有权。这对用户的吸引力大大增加。
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