Vana

О Ване

What Is Vana?

Vana is a decentralized network designed to give users full ownership and control of their data. Originating from MIT research, the project enables individuals to contribute their data non-custodially to AI systems, forming a foundation for open, community-driven AI development. Vana is open-source, permissionless, and aims to replace centralized data models with decentralized alternatives.

Миссия и видение

Vana представляет себе цифровое будущее, в котором пользователи, а не платформы, владеют наборами данных, которые питают искусственный интеллект. Цель состоит в том, чтобы создать модель фундамента ИИ, принадлежащую пользователям, путем обеспечения массового вклада данных от отдельных лиц и сообществ, удаления данных из закрытых садов и возврата их в руки тех, кто их генерирует.

How Vana Works

Инфраструктура данных, не связанных с хранением

Vana позволяет пользователям экспортировать и вносить данные, не отказываясь от контроля. Этот некастодиальный подход обеспечивает конфиденциальность, прозрачность и суверенитет над тем, как данные используются и где они хранятся. Каждый пользователь становится заинтересованной стороной в системах ИИ, которые он помогает создавать.

Open and Decentralized Protocol

Operating as a decentralized protocol, Vana supports the formation of Data DAOs—community-run data collectives that manage, curate, and monetize datasets. This model shifts data governance from corporations to individuals and independent groups.

Building with Vana

Запуск Data DAO

Through Vana’s infrastructure, anyone can launch a Data DAO. These decentralized organizations collect and manage specialized datasets (e.g., resume data, social media content) with transparent governance and shared incentives. Vana provides documentation, tooling, and support for these initiatives.

Running a Node

Разработчики и технологи могут запускать узлы Vana для поддержки сети. Узлы проверяют транзакции, размещают данные и способствуют децентрализованной архитектуре, которая делает возможным пользовательский ИИ.

Приложения и варианты использования

Training Foundation Models

Vana позволяет создавать пользовательские модели фундамента. Имея доступ к разнообразным высококачественным наборам данных, полученным непосредственно от пользователей, эти модели отражают реальный ввод, а не ограниченные фирменные корпуса. Конечная цель — построить глобальную модель фундамента, сформированную 100 миллионами участников.

Персональные системы искусственного интеллекта

Vana также поддерживает локальное развертывание LLM (больших языковых моделей), обученных на индивидуальных данных. Это позволяет пользователям запускать собственных персонализированных агентов ИИ, способных понимать их предпочтения и контекст без ущерба для конфиденциальности.

Экосистема Вана

Data Hub и когорты

Экосистема Vana включает в себя несколько активных когорт, таких как инициативы Aurora и Blink, которые организуют ранних последователей, разработчиков и исследователей. Эти когорты вносят вклад в Data DAO, экспериментируют с настройками персональных серверов и делятся идеями о практиках ИИ, принадлежащих пользователям.

Сообщество и управление

Управление на Vana децентрализовано. Data DAO и участники играют активную роль в формировании правил и протоколов сети. Через Open Data Foundation и партнерские организации, такие как Corsali, члены сообщества помогают расширить миссию открытой инфраструктуры и прав пользовательских данных.

Вехи и инновации

Технические достижения

• 2021: Первый набор данных для обучения в сети
• 2022: Патент на некастодиальные системы данных
• 2023: запуск местных LLM, обучающихся с использованием персональных данных
• 2024: Развертывание первых Data DAO и тестовой сети Satori

Долгосрочные цели

Vana масштабируется до 100 миллионов пользователей, создавая глобальную ликвидность данных и агрегируя крупнейший в истории набор обучающих данных, предоставленных пользователями. Это будет поддерживать обучение базовых моделей, принадлежащих пользователям, которые соперничают с возможностями централизованных систем ИИ.