datahaven：一個由 EigenLayer 保護的可驗證去中心化 AI 訓練資料與機器學習模型儲存網路

它解決了什麼問題

DataHaven 提供一個可驗證、去中心化的儲存網路，專為生產規模的 AI 訓練資料、機器學習模型以及 Web3 應用而設計。它透過加密證明確保資料未被竄改且持續可用，從而解決對第三方儲存供應商的信任問題。

它如何運作

DataHaven 將儲存與驗證分離。檔案會被切塊並雜湊成 Merkle 樹，樹根上鏈以提供防篡改的驗證。網路採用雙層供應商模型：

• 主要儲存供應商（MSPs）：負責使用者上傳、桶管理與資料檢索。
• 備援儲存供應商（BSPs）：透過去中心化複製確保冗餘，並接受定期的證明挑戰，以證明仍在持有資料。

安全性由 Ethereum 透過 EigenLayer 的再質押提供，驗證者若有不當行為將被削減。系統透過 Snowbridge 與 Ethereum 進行無信任跨鏈訊息傳遞，並透過 Frontier pallets 支援 EVM 相容性。

目標對象

• AI/ML 研究人員與開發者：需要以加密完整性證明儲存訓練資料集與模型權重，以建構可驗證的 AI 流程。
• DePIN 專案：構建去中心化實體基礎設施，需對 IoT 感測器日誌提供可證明的資料血緣。
• Web3 應用開發者：需要不可變、抗篡改的儲存來保存資產文件與合規紀錄。

重點特色

• 可驗證儲存：使用 Merkle 證明驗證資料完整性，無需信任中介。
• EigenLayer 安全性：利用 Ethereum 再質押提供經濟安全與驗證者削減機制。
• 雙層供應商模型：在效能（MSPs）與可靠性（BSPs）之間取得平衡。
• 跨鏈整合：透過 Snowbridge 與 Ethereum 無信任橋接，並具備完整的 EVM 相容性。