本期嘉宾：
张翼｜Codatta创始人兼CEO
制作/主持：
Danny
本期简介：
AI模型的竞争已演变为高质量数据的军备竞赛。当专业知识的标注成本飙升至单题上千美元，绝大多数创业者是否已被挡在创新门槛之外？在中心化平台垄断数据价值的当下，我们能否建立一种更公平的供给模式，让数据贡献者不再是“一次性燃料”，而成为价值的长期共享者？
本期节目，我们对话从蚂蚁集团转身、All in Web3数据经济的创业者张翼。他创立的Codatta旨在用区块链重构AI数据供应层，探索“Train Now Pay Later”的全新范式。我们将探讨：
创业的主线与迭代：在数次业务转向中，为何坚守“数据+AI”这一核心主线？区分有价值的“积累”与表面的“转型”关键是什么？
Web3模式的颠覆性优势：相比Scale AI等巨头，Codatta提出的“数据资产化”与“先训练后付费”模式，如何在公平性与成本结构上实现双重突破？
技术落地的核心挑战：如何在保护隐私的前提下，全程追溯数据从生产、使用到产生收益的全生命周期？混合存储策略如何平衡效率与可信？
攻破高壁垒专家网络：如何从零构建全球医疗专家社区？令人意外的是，为何许多高学历医生对区块链理念接受度极高？
融资与团队构建逻辑：在Web3与AI的交汇点，头部机构究竟看重哪些基本面？
行业未来与务实建议：到2026年，AI数据行业将如何演进？给转型者最实在的建议
所有讨论内容均为嘉宾个人观点，不构成任何投资建议。
如果您对去中心化数据经济、AI数据标注或与Codatta的合作感兴趣，欢迎在评论区留言，也欢迎添加微信 Tracy_6652042 加入听友群，与我们直接互动。
时间轴：
00:30 从机械工程博士到加入蚂蚁集团，张翼的跨界之路
02:47 为何在2022年创立Codatta？创业中“变”和“不变”是什么
04:47 AI数据行业正经历何种范式转变
08:10 相比巨头，Codatta的Web3模式“更公平”在哪
13:27 “数据资产化”与长期收益分成面临哪些技术挑战
20:15 如何从零构建全球医疗专家网络
27:49 Codatta在医疗领域建立壁垒的关键
32:18 获得头部机构支持，投资者最看重的三个基本面
37:52 作为CEO，如何打造团队
40:51 对2026年AI与Web3融合趋势的预测
52:23 职业发展建议
59:49 创业至今最深的一句感悟
幕后制作：
联合制作人：Tracy
剪辑：觉狐
