The DATA Foundation Launches to Tackle AI’s Multi-Billion Dollar Training Data Bottleneck

TheNewsCryptoPubblicato 2026-06-25Pubblicato ultima volta 2026-06-25

Introduzione

Story has rebranded as The DATA Foundation and launched the DATA Network alongside Trace, a public audit layer for AI training data provenance and licensing. The launch includes a flagship integration with Kled, the world's largest opt-in human data marketplace, registering 1.5 billion user-contributed records. This move addresses the AI industry's multi-billion dollar bottleneck in sourcing high-quality, legally compliant training data, as the supply of scrapable public web data is exhausted. Trace provides immutable receipts for each data contribution, enabling verification of consent, licensing, and provenance. The ecosystem also includes Poseidon's data processing and the contributor app Numo. The foundation's thesis is that proving data origin and ensuring fair compensation is critical for advancing trusted AI. The existing $IP token will migrate to $DATA on a one-to-one basis.

Palo Alto, United States, June 25th, 2026, Chainwire

Story rebrands as The DATA Foundation, launches DATA Network with flagship Kled AI integration, registering 1.5 billion user-contributed records on the platform

The Foundation also introduces Trace, the first public audit layer for consent, licensing, and data provenance at scale

Today, Story announces a strategic transition to become The DATA Foundation (“DATA”) and launches Trace, an onchain registry for AI training data provenance and licensing. The launch includes a flagship integration with Kled, the world’s largest opt-in human data marketplace, registering 1.5 billion user-contributed records on the Network. Andrea Muttoni becomes CEO of The DATA Foundation, and Kled’s founder, Avi Patel, joins in an advisor position as the Chief Data Officer.

AI’s Training Data Has Hit a Bottleneck

The shift to DATA reflects where the market is pulling hardest. AI training data has emerged as the most valuable and least solved category of IP. Frontier AI labs have hit a multi-billion-dollar data bottleneck, where the internet has been effectively exhausted for scraping. The remaining supply is either expensive and bespoke or legally undocumented, leaving labs without a way to source data at scale, prove its provenance, or guarantee its quality.

The legal stakes are rising, as frontier labs stake out market-defining products on data sourced through opaque networks, often without clear records of consent or jurisdiction. Scraped and undocumented data is no longer an option for enterprise-grade AI.

“The challenge in AI has shifted from compute and architecture to sourcing and provenance. As the scrapable web fractures, the question for labs now is who is keeping the receipts,” said Andrea Muttoni, CEO of The DATA Foundation. “With Kled, we combine full data transparency and auditability with the largest pool of AI training data on the planet.”

Building the Infrastructure for Trusted AI Data

DATA builds on the original mission to deliver a data and intellectual property (IP) layer for the internet, recognizing that the form of data and IP that is most critical in this era is AI training data. DATA Network brings essential infrastructure for training AI, anchored by a flagship integration with Kled. Starting today, Kled’s licensing rails and contributor receipts run on DATA Network with added support for stable coin payouts, which involves registering a staggering 1.5 billion user-contributed records with programmatic legal safeguards.

“Frontier labs have exhausted the supply of high-quality, human-generated public text available on the open web. Suppliers showing data-sourcing provenance will win the next decade of deals, and that’s our bet,” said Avi Patel, CEO and founder of Kled and part-time advisory CDO of The DATA Foundation. “Instead of sourcing data blindly, Kled’s data marketplace and DATA’s auditable chain of custody converge on what labs actually need to license data with confidence and transparency.”

Trace Launches as the Public Audit Layer for AI Training Data

Trace, The DATA Foundation’s public audit and search platform, also launches today alongside the Kled integration. Trace generates immutable, confidential receipts for every contribution, allowing labs to verify the legitimacy of datasets in seconds. For every single record uploaded by users worldwide, a receipt on DATA will be generated, enabling upstream compensation for contributors’ data and intellectual property. This addresses an urgent need for a verifiable and compliant AI training data market, which has become a legal and operational minefield.

A Wider Contributor Network

DATA’s thesis was validated by Poseidon, the AI data processing project incubated by Story, which cleans, normalizes, and scores raw human data for authenticity and quality, ensuring every record that reaches a buyer is model-ready. Poseidon’s early traction with frontier labs proved the AI training data opportunity. Backed by a16z and now running entirely on DATA, its contributor app Numo is live today, bringing thousands of contributors into the AI economy in exchange for real-time payouts.

“We started Story to build an IP layer for the internet, and the most important IP of this era is the data you can’t scrape: how a surgeon’s hands move, how a robot grips, how people speak, drive, and work in the real world,” said SY Lee, CEO of PIP Labs and strategic adviser to The DATA Foundation. “DATA is where that conviction goes next: an end-to-end network that proves real-world data’s origin, licenses it, and pays the people who made it. “

Token Migration and Ecosystem Continuity

The $IP token migrates to $DATA one-to-one with no action required from existing holders. Migration guidance, exchange timing, and an FAQ are available here.

About The DATA Foundation

Data is the biggest bottleneck in frontier AI. The data models need most either sits siloed with people and companies, or doesn’t exist yet, and won’t, until incentives are aligned to create it. DATA Network is the world’s AI audit rails built to answer the three questions every lab asks: can you source data at scale, prove where it came from, and guarantee its quality? Contributor apps including Numo and Kled supply opt-in human data; Trace gives every record a public, tamper-proof receipt; Poseidon turns it into model-ready datasets, so frontier AI can keep advancing on a foundation it can trust. $IP is now $DATA. More information available at datafdn.org.

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henri.vies@piplabs.xyz

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Domande pertinenti

QWhat is the main purpose of The DATA Foundation's launch and its DATA Network?

AThe main purpose of The DATA Foundation's launch and its DATA Network is to tackle the multi-billion dollar AI training data bottleneck by providing infrastructure for sourcing, proving provenance, and guaranteeing the quality of AI training data at scale. It focuses on opt-in, legally compliant data to replace scraped and undocumented sources.

QWhat key problem does Trace, the new platform launched by The DATA Foundation, aim to solve?

ATrace aims to solve the problem of data provenance and licensing transparency for AI training data. It acts as a public audit layer by generating immutable, confidential receipts for every data contribution, allowing AI labs to verify dataset legitimacy, consent, and licensing in seconds, thereby creating a verifiable and compliant AI training data market.

QHow does the integration with Kled contribute to The DATA Foundation's network?

AThe integration with Kled contributes 1.5 billion user-contributed records to The DATA Network. It brings Kled's licensing rails and contributor receipts onto the network, adding support for stablecoin payouts. This combines Kled's large pool of opt-in human data with DATA's infrastructure for full transparency and auditability, providing AI labs with a trusted source of scalable, documented data.

QAccording to the article, why has scraped data become a problematic source for enterprise AI development?

AScraped data has become problematic because the internet has been effectively exhausted as a high-quality source, frontier AI labs face a data bottleneck, and such data often lacks clear records of consent, jurisdiction, or legal documentation. Using opaque, undocumented data poses significant legal risks and is no longer viable for building enterprise-grade AI products that require provenance and compliance.

QWhat changes are occurring with the $IP token as part of The DATA Foundation's launch?

AThe $IP token is migrating to the new $DATA token on a one-to-one basis. Existing holders do not need to take any action for this migration. Guidance on the migration process, exchange timing, and FAQs are provided by the foundation.

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90 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.17Aggiornato il 2024.12.17

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Cosa è AGENT S

Agent S: Il Futuro dell'Interazione Autonoma in Web3 Introduzione Nel panorama in continua evoluzione di Web3 e criptovalute, le innovazioni stanno costantemente ridefinendo il modo in cui gli individui interagiscono con le piattaforme digitali. Uno di questi progetti pionieristici, Agent S, promette di rivoluzionare l'interazione uomo-computer attraverso il suo framework agentico aperto. Aprendo la strada a interazioni autonome, Agent S mira a semplificare compiti complessi, offrendo applicazioni trasformative nell'intelligenza artificiale (AI). Questa esplorazione dettagliata approfondirà le complessità del progetto, le sue caratteristiche uniche e le implicazioni per il dominio delle criptovalute. Cos'è Agent S? Agent S si presenta come un innovativo framework agentico aperto, progettato specificamente per affrontare tre sfide fondamentali nell'automazione dei compiti informatici: Acquisizione di Conoscenze Specifiche del Dominio: Il framework apprende in modo intelligente da varie fonti di conoscenza esterne ed esperienze interne. Questo approccio duale gli consente di costruire un ricco repository di conoscenze specifiche del dominio, migliorando le sue prestazioni nell'esecuzione dei compiti. Pianificazione su Lungo Orizzonte di Compiti: Agent S impiega una pianificazione gerarchica potenziata dall'esperienza, un approccio strategico che facilita la suddivisione e l'esecuzione efficiente di compiti complessi. Questa caratteristica migliora significativamente la sua capacità di gestire più sottocompiti in modo efficiente ed efficace. Gestione di Interfacce Dinamiche e Non Uniformi: Il progetto introduce l'Interfaccia Agente-Computer (ACI), una soluzione innovativa che migliora l'interazione tra agenti e utenti. Utilizzando Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni (MLLM), Agent S può navigare e manipolare senza sforzo diverse interfacce grafiche utente. Attraverso queste caratteristiche pionieristiche, Agent S fornisce un framework robusto che affronta le complessità coinvolte nell'automazione dell'interazione umana con le macchine, preparando il terreno per innumerevoli applicazioni nell'AI e oltre. Chi è il Creatore di Agent S? Sebbene il concetto di Agent S sia fondamentalmente innovativo, informazioni specifiche sul suo creatore rimangono elusive. Il creatore è attualmente sconosciuto, il che evidenzia sia la fase embrionale del progetto sia la scelta strategica di mantenere i membri fondatori sotto anonimato. Indipendentemente dall'anonimato, l'attenzione rimane sulle capacità e sul potenziale del framework. Chi sono gli Investitori di Agent S? Poiché Agent S è relativamente nuovo nell'ecosistema crittografico, informazioni dettagliate riguardanti i suoi investitori e sostenitori finanziari non sono documentate esplicitamente. La mancanza di approfondimenti pubblicamente disponibili sulle fondazioni di investimento o sulle organizzazioni che supportano il progetto solleva interrogativi sulla sua struttura di finanziamento e sulla roadmap di sviluppo. Comprendere il supporto è cruciale per valutare la sostenibilità del progetto e il suo potenziale impatto sul mercato. Come Funziona Agent S? Al centro di Agent S si trova una tecnologia all'avanguardia che gli consente di funzionare efficacemente in contesti diversi. Il suo modello operativo è costruito attorno a diverse caratteristiche chiave: Interazione Uomo-Computer Simile a Quella Umana: Il framework offre una pianificazione AI avanzata, cercando di rendere le interazioni con i computer più intuitive. Mimando il comportamento umano nell'esecuzione dei compiti, promette di elevare le esperienze degli utenti. Memoria Narrativa: Utilizzata per sfruttare esperienze di alto livello, Agent S utilizza la memoria narrativa per tenere traccia delle storie dei compiti, migliorando così i suoi processi decisionali. Memoria Episodica: Questa caratteristica fornisce agli utenti una guida passo-passo, consentendo al framework di offrire supporto contestuale mentre i compiti si sviluppano. Supporto per OpenACI: Con la capacità di funzionare localmente, Agent S consente agli utenti di mantenere il controllo sulle proprie interazioni e flussi di lavoro, allineandosi con l'etica decentralizzata di Web3. Facile Integrazione con API Esterne: La sua versatilità e compatibilità con varie piattaforme AI garantiscono che Agent S possa adattarsi senza problemi agli ecosistemi tecnologici esistenti, rendendolo una scelta attraente per sviluppatori e organizzazioni. Queste funzionalità contribuiscono collettivamente alla posizione unica di Agent S all'interno dello spazio crittografico, poiché automatizza compiti complessi e multi-fase con un intervento umano minimo. Man mano che il progetto evolve, le sue potenziali applicazioni in Web3 potrebbero ridefinire il modo in cui si svolgono le interazioni digitali. Cronologia di Agent S Lo sviluppo e le tappe di Agent S possono essere riassunti in una cronologia che evidenzia i suoi eventi significativi: 27 Settembre 2024: Il concetto di Agent S è stato lanciato in un documento di ricerca completo intitolato “Un Framework Agentico Aperto che Usa i Computer Come un Umano”, mostrando le basi per il progetto. 10 Ottobre 2024: Il documento di ricerca è stato reso pubblicamente disponibile su arXiv, offrendo un'esplorazione approfondita del framework e della sua valutazione delle prestazioni basata sul benchmark OSWorld. 12 Ottobre 2024: È stata rilasciata una presentazione video, fornendo un'idea visiva delle capacità e delle caratteristiche di Agent S, coinvolgendo ulteriormente potenziali utenti e investitori. Questi indicatori nella cronologia non solo illustrano i progressi di Agent S, ma indicano anche il suo impegno per la trasparenza e il coinvolgimento della comunità. Punti Chiave su Agent S Man mano che il framework Agent S continua a evolversi, diversi attributi chiave si distinguono, sottolineando la sua natura innovativa e il potenziale: Framework Innovativo: Progettato per fornire un uso intuitivo dei computer simile all'interazione umana, Agent S porta un approccio nuovo all'automazione dei compiti. Interazione Autonoma: La capacità di interagire autonomamente con i computer attraverso GUI segna un passo avanti verso soluzioni informatiche più intelligenti ed efficienti. Automazione di Compiti Complessi: Con la sua metodologia robusta, può automatizzare compiti complessi e multi-fase, rendendo i processi più veloci e meno soggetti a errori. Miglioramento Continuo: I meccanismi di apprendimento consentono ad Agent S di migliorare dalle esperienze passate, migliorando continuamente le sue prestazioni e la sua efficacia. Versatilità: La sua adattabilità attraverso diversi ambienti operativi come OSWorld e WindowsAgentArena garantisce che possa servire un'ampia gamma di applicazioni. Man mano che Agent S si posiziona nel panorama di Web3 e delle criptovalute, il suo potenziale per migliorare le capacità di interazione e automatizzare i processi segna un significativo avanzamento nelle tecnologie AI. Attraverso il suo framework innovativo, Agent S esemplifica il futuro delle interazioni digitali, promettendo un'esperienza più fluida ed efficiente per gli utenti in vari settori. Conclusione Agent S rappresenta un audace passo avanti nell'unione tra AI e Web3, con la capacità di ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Sebbene sia ancora nelle sue fasi iniziali, le possibilità per la sua applicazione sono vaste e coinvolgenti. Attraverso il suo framework completo che affronta sfide critiche, Agent S mira a portare le interazioni autonome al centro dell'esperienza digitale. Man mano che ci addentriamo nei regni delle criptovalute e della decentralizzazione, progetti come Agent S giocheranno senza dubbio un ruolo cruciale nel plasmare il futuro della tecnologia e della collaborazione uomo-computer.

556 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.14Aggiornato il 2025.01.14

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