한눈에 보기
이 문서는 codatta가 데이터를 수익 창출 자산(로열티 경제) 으로 전환하는 방식, 그 위에 TNPL(Train‑Now, Pay‑Later) 비즈니스 모델이 어떻게 작동하는지, 그리고 대규모로 실용적으로 운영하려면 왜 블록체인 기반이 적합한지 간단히 설명합니다. 전체 맥락은 비전 문서를 참고하세요: https://codatta.io/vision핵심 개념:- 로열티 경제: 사용량 기반의 지속적 수익 분배(데이터 소유자/검증자).
- TNPL: 개발자는 먼저 훈련하고, 가치가 창출되면 로열티로 나중에 지불.
- 블록체인(간단한 근거): 프로그래머블 소유권, 증명 가능한 출처, 자동 분배.
로열티 경제
개념
프로토콜 수준에서 데이터 사용—훈련/파인튜닝/평가 소비 + 라이선스된 데이터에서 파생된 하류 AI 모델의 계량된 추론—과 데이터 소유자(기여자, 검증자, 후원자) 및 프로토콜 금고를 향한 지속적 로열티 흐름을 연결합니다.왜 중요한가
- AI 데이터의 수익 모델을 일회성 판매에서 스트리밍형·사용량 기반 수익으로 전환.
- 인센티브 정렬: 더 좋은 데이터 → 더 좋은 모델 → 더 많은 사용 → 더 많은 로열티.
- 고숙련 기여(전문가 레이블, 증거 기반 신호 등)를 경제적으로 타당하게 만듭니다.
동작 방식(개념)
- 기여 & 지문화: 데이터가 기여되고 기여 지문 및 계보‑자산 기록에 결속됩니다.
- 소유권 분수: 기여·검증·신뢰로서의 스테이킹을 통해 소유권이 확립됩니다(분수/시간 범위).
- 사용 계량 & 귀속:
- 훈련/파인튜닝: 소비 이벤트를 기록해 계보와 귀속(누가, 무엇을, 언제 사용했는지) 확립.
- 추론(서빙): 라이선스된 데이터에서 파생된 모델의 사용을 계량(요청/토큰/API 콜 등)하여 로열티 계산.
- 로열티 라우팅: 스마트컨트랙트가 현재 소유권 분수에 따라 소유자와 금고로 수익을 분배합니다.
분배 조정 노브
- 훈련 중 지불: 훈련/파인튜닝 소비 중 마이크로 로열티(또는 거래별 귀속 전용); 파생 모델의 추론은 계량되어 정산.
- 성과 연동형: 합의된 품질 임계 충족 시 승수 적용.
- 프로토콜 몫: 인프라/감사/연구 유지를 위한 공익 몫.
비유: 지식에 대한 음원 스트리밍 로열티—당신의 데이터가 의미 있게 사용될 때마다 수익이 돌아옵니다.
새로운 비즈니스 모델: TNPL
정의: 개발자가 선결제 없이 데이터에 접근하도록 하고, 훈련된 모델이 가치를 창출하면 로열티가 데이터 소유자에게 돌아가도록 합니다.개발자 워크플로우
- 접근 요청 → TNPL 조건 합의(로열티율, KPI 조항, 만기 조건)
- 훈련/평가 → 에스크로 유사 합의 하에 프로토콜이 계보·사용을 추적
- 출시 & 수익화 → 모델/API가 수익을 창출; 스마트컨트랙트가 TNPL 조건에 따라 분배
왜 개발자가 선호하는가
- 초기 비용/리스크 감소; 실험이 원활해집니다.
- 현금을 데이터 구매보다 PMF에 집중.
왜 기여자가 선호하는가
- 실제 채택에 비례해 확장되는 롱테일 수익.
- 공정성: 측정된 영향과 검증 가능한 사용에 연동된 분배.
왜 프로토콜이 선호하는가
- 데이터 활용 극대화; 인디/엔터프라이즈 빌더 모두 유치.
- 토큰·금고 수요를 강화하는 반복 흐름 창출.
왜 블록체인인가(간단 버전)
- 프로그래머블 소유권: 스테이킹/검증에 따라 갱신되는 분할·시간 제한 소유권.
- 증명 가능한 출처: 온체인 지문과 계보로 누가 무엇을 기여했는지 감사 가능.
- 자동 분배: 스마트컨트랙트가 전 세계로 즉시 로열티 라우팅.
- 개방형 시장 접근: 누구나 발견·라이선스·빌드 가능—폐쇄 정원 없음.
- 조합성: 소유권 분수를 포트폴리오로 재구성(위험/수익 조정).
- 프라이버시 설계(하이브리드): 민감 데이터는 오프체인; 증명/해시/정책은 온체인.
종합: 위 원시 요소들이 작동하는 로열티 경제의 최소 기판을 이룹니다. 프로그래머블 소유권은 지급 권리를 표현/갱신하고, 출처는 각 사용을 올바른 기여자에 결부합니다. 자동 분배와 개방형 접근은 이벤트 단위 마이크로 로열티를 경제적·글로벌하게 만들고, 조합성은 비유동 데이터 조각을 금융/발견 가능한 자산으로 바꾸며, 하이브리드 프라이버시는 엔터프라이즈 거버넌스/규제를 만족시킵니다. 이 전체 세트가 함께 작동하지 않으면 귀속은 집행 불가능, 정산은 비확장, 시장은 폐쇄적이 되어 TNPL과 사용량 기반 로열티는 성장할 수 없습니다.
로열티 경제의 모드
| 모드 | 언제 지급 | 트리거 | 전형적 사용 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 훈련 중 지불 | 훈련/서빙 중 | 계량된 사용 | 파인튜닝, 평가, API | 부드러운 마이크로 흐름 |
| 성과 연동형 | KPI 충족 후 | 정확도/지연/SLA | 안전성 평가, 리스크 신호 | 공정성·엄정성 강화 |
| TNPL | 성공 후 | 수익화 이벤트 | 스타트업, 파일럿 | 선불 없음; 업사이드 공유 |
데이터(지식) 생애주기와 로열티 흐름
이 흐름은 codatta의 로열티 경제에서 데이터와 로열티의 생애주기를 보여줍니다. 데이터는 소싱 & 라벨링 → 리스팅 & 라이선싱 → 모델 빌드 → 사용 & 정산의 네 단계를 통과하며, 점선 피드백 루프는 소유권 분수가 어떻게 진화하고 로열티/평판 갱신이 생태계를 지속적으로 순환시키는지 나타냅니다.예시 — 컴플라이언스용 시그널(간단화)암호화 생태계에는 매우 많은 계정이 빠르고 정확하게 라벨링되어야 합니다. 각 주석은 증거, 신뢰할 수 있는 추론, 그리고 최신 상태(주가 아닌 분 단위)를 반영해야 합니다. Codatta는 전 세계 인텔리전스 네트워크—기여자, 검증자, AI—를 운영해 이러한 주석을 대규모로 생성/업데이트합니다. 아래 단계는 생성에서 로열티까지의 핵심 흐름을 보여줍니다.
역할과 인센티브(누가 무엇을 버는가)
| 역할 | 기여 | 수익 |
|---|---|---|
| 기여자 | 원본 데이터, 레이블, 증거 | 지속 로열티(분수 지분) |
| 검증자 | QA, 반증, 감사 | 로열티 지분 + 검증 보상 |
| 후원자 | 신뢰로서의 스테이킹, 발굴 | 스테이크 영향에 비례한 로열티 지분 |
| 프로토콜 | 인프라, 거버넌스, 보안 | 지속 가능성을 위한 금고 몫 |
계약 & 조건(쉬운 표현)
- 로열티율: 사용 이벤트에 연동된 매출 비율.
- 귀속 범위: 로열티가 적용되는 자산/버전 범위.
- KPI 조항(선택): 성능 임계에 따른 요율 변경.
- 만기/갱신: 기간 제한, 재협상 트리거.
- 감사 가능성: 어떤 데이터가 기록·검증되는지, 그리고 분쟁 창구.
모두의 리스크가 줄어드는 이유
- 빌더: CAPEX → OPEX로 전환; 모델이 작동할 때만 지불.
- 기여자: 일회성 용역 리스크에서 보호; 업사이드 보존.
- 구매자: 출처에서 모델 영향까지의 투명한 시야 확보.
자주 묻는 질문(요약)
Q: TNPL은 단순 분할납부인가요?A: 아니요. 검증 가능한 데이터 사용/성능에 의해 앵커된 계약상 수익 공유입니다. Q: 선불 + 로열티 혼합이 가능한가요?
A: 예. (최소 보장 + 로열티 테일) 형태의 하이브리드 거래를 지원합니다. Q: 데이터 통제권을 잃지는 않나요?
A: 아닙니다. 접근은 정책으로 게이트되고; 온체인 정책이 범위와 조건을 집행합니다. Q: 프라이버시/규제 측면은 어떤가요?
A: 민감 콘텐츠는 오프체인; 지문/정책/흐름만 온체인. 데이터룸과 접근 로그는 감사 가능합니다.
더보기
- 비전: https://codatta.io/vision
- 개념 용어집: Royalty Economy, Royalty Loop, TNPL(예정)
- 심층: 데이터 로열티에 블록체인이 필요한 이유(예정)