Dijital ekonominin hızlı gelişimiyle birlikte, veri yeni neslin ana üretim faktörü haline gelmiştir. Ancak veriyi ticari değere dönüştürmek, onu bulutta basitçe depolamakla sınırlı değildir; bunun yerine bir dizi karmaşık zorluğun üstesinden gelinmesi gerekmektedir. Bu zorluklar, öncelikle gizlilik koruma, uyumluluk, veri doğrulanabilirliği ve likidite gibi konuları içermektedir.

Bu bağlamda, Polygon ağı, benzersiz avantajlarıyla merkeziyetsiz veri pazarları inşa etmek ve AI eğitim verilerinin uyumlu dolaşımını teşvik etmek için somut bir yol sunmaktadır. Polygon'un avantajları üç ana alanda kendini göstermektedir: İlk olarak, düşük maliyetli zincir içi uzlaşma mekanizması, sık veri doğrulama ve küçük ödemelerin mümkün olmasını sağlamaktadır; İkinci olarak, Polygon'un Ethereum ekosistemi ile uyumluluğu, geliştiricilerin mevcut kimlik doğrulama, ödeme sistemleri ve akıllı sözleşme modüllerini kolayca kullanabilmelerini sağlamaktadır; Son olarak, Polygon'un sıfır bilgi (ZK) teknolojisi alanındaki derin yatırımları, orijinal veri gizliliğini korurken veri özelliklerini kanıtlamak için teknik destek sağlamaktadır.

Ancak, verimli bir merkeziyetsiz veri pazarı inşa etmek hâlâ birçok zorlukla karşı karşıya. Bu zorluklar arasında veri mülkiyetinin dağınıklığı, veri sağlayıcıların gizlilik ihlali konusundaki endişeleri, veri alıcılarının veri kalitesinin doğrulanabilirliği talepleri ve düzenleyici kurumların uyumluluk denetimi gereksinimleri yer alıyor. Geleneksel merkezi pazarlar genellikle bu sorunları çözmek için gizlilikten feragat eder veya merkezi bir güvene dayanır; oysa merkeziyetsiz pazarlar, güven temelini insan ilişkilerinden matematiksel kanıtlara kaydırmayı gerektirir, böylece hem güven hem de uyumluluk gereksinimlerini karşılayabilir.

Polygon'un sağladığı çözümler bu sorunlara yeni bir bakış açısı getiriyor. Örneğin, tıbbi görüntü verisi ticareti senaryosunda, veri sağlayıcıları orijinal dosyaları zincir dışı saklayabilirken, zincir üzerinde veri parmak izini ve sıfır bilgi kanıtını sunarak verilerinin belirli kalite ve çeşitlilik standartlarına uygun olduğunu kanıtlayabilir. Bu yöntem, veri satın alanların orijinal görüntülerle doğrudan temas kurmadan veri kalitesini doğrulamalarını ve buna göre lisans ücretini ödemelerini sağlıyor.

Ticaret modeli açısından, merkeziyetsiz veri pazarı veri ticareti için daha esnek seçenekler sunar. Veriler parçalı olarak satılabilir, kullanım miktarına göre ücretlendirilebilir veya model çıkarım sayısına göre ücretlendirilebilir. Mikro ödemeler ve işlem başına faturalama mekanizması, veri kalitesinin test ve doğrulama aşamaları için özellikle uygundur.

Yapay zeka teknolojisinin hızlı gelişimi ile yüksek kaliteli, uyumlu eğitim verilerine olan talep giderek artmaktadır. Polygon, gizliliği, uyumluluğu, doğrulanabilirliği ve likiditeyi dikkate alan merkeziyetsiz bir veri pazarı oluşturmak için teknik altyapı sağlamaktadır ve AI çağında veri ekonomisinin sağlıklı gelişimini teşvik ederek veri sağlayıcıları, kullanıcıları ve denetleyicileri için çoklu kazanç durumu yaratma potansiyeline sahiptir.