下一個十年的人工智能將不再被鎖定在集中數據中心的單一前沿模型所主導。相反，它將由數十億個自主、專業的代理代表個人、企業，甚至其他代理進行行動來定義。
爲了讓這個機器驅動的經濟運作，每個行動、推理和數據集都必須有可證明的歸屬——誰創建了它，它是基於什麼數據進行訓練的，適用什麼權利，以及賠償應該如何流動。
沒有歸屬，就沒有問責。沒有問責，就沒有賠償。而沒有賠償，就沒有可持續的人工智能經濟。
Kite AI引入了一個統一的基本原則，解決所有三個問題：歸因智能。
什麼是歸因智能？
歸因智能是將身份、來源、許可和經濟流動加密綁定到每個在鏈上運行的智能單位——無論它是模型、數據集、提示、推斷還是代理行為。
它將智能從不透明的輸出轉變為可追溯、可組合和可補償的資產。
在實際操作中，歸因智能確保：
• 在Kite上註冊的模型和數據集獲得不可變ID和許可證
• 每次推斷或代理行動都發出一個證明，鏈接回來源
• 訪問費和版稅在協議層面自動執行
• 代理和用戶可以發現、驗證和授權智能，並提供充分保障
Kite是第一個歸因不是可選中介的區塊鏈——它是默認的執行環境。
為什麼歸因是人工智慧缺失的層次
當今的人工智慧經濟遭遇三個系統性失敗：
1. 來源不透明性
沒有人能可靠地證明訓練數據來自何處。法律爭議——從Getty到新聞出版商——源於事後無法追溯數據來源的能力。
2. 補償洩漏
藝術家、數據集擁有者、微調者和貢獻者在其作品嵌入閉合模型或自動化工作流程中時，鮮少獲得補償。
3. 信任脆弱性
企業無法審核或驗證第三方代理背後的模型，使合規、安全和治理變得不可能。
歸因智能同時填補所有三個缺口。
這不是一個功能。它是人工智慧經濟缺失的基礎層。
Kite如何實現歸因智能
Kite的架構從底層設計以通過四個緊密集成的組件強制執行歸因。
1. 鏈上模型與數據集登記
每個模型、LoRA、數據集或提示模板都獲得：
• 一個獨特的智能ID（IID）
• 一個不可變的許可證定義權利和版稅
• 註冊時小額KITE燒毀
這個登記永久地將來源錨定在鏈上。
2. 推斷證明層
當代理執行推斷：
• Kite虛擬機（Kite VM）附加零知識證明
• 證明鏈接輸出→確切的IID→模型版本→許可證
每次推斷都變得可驗證、可審核且可問責。
3. 原生版稅通道
許可證可以指定每個的微版稅：
• 生成的代幣
• API呼叫
• 代理行動
• 或數據集訪問
協議自動：
1. 用支付貨幣（USDC、ETH、BTC等）收取費用
2. 將部分轉換為KITE以獲取安全性
3. 將剩餘費用路由到權利持有者
沒有中介。沒有手動支付。沒有爭議。
4. 發現與許可引擎
代理可以使用自然語言查詢智能：
• “圖像模型，僅限授權數據，每次呼叫$0.001，符合EU標準。”
僅在代理的身份、許可權限和支付能力得到驗證的情況下授予訪問權。
這使登記成為可信智能的市場。
現實世界的影響已經出現
在主網啟動幾週內，出現了幾個高價值的用例：
• 一個主要的照片機構將800萬張授權圖像代幣化為一個IID。
文本到圖像的代理現在每個像素支付0.002¢，自動將收入按70/20/10分配給攝影師→機構→網絡。
• 獨立的微調者列出帶有版稅條款（5-15%）的醫療影像LoRA，隨著醫院運行診斷代理賺取收入。
• 運行多代理系統的企業需要所有工具攜帶Kite歸因智能證明，創造一個集中式API無法匹敵的合規標準。
超越模型：歸因行為與代理聲譽
Kite將歸因擴展到代理的行動本身。
當代理：
• 預訂航班
• 商議退款
• 執行交易
• 代表用戶執行操作
每個行動都發出一個歸因行為記錄。
隨著時間的推移，這形成了一個可驗證的聲譽圖：
• “僅使用驗證精度超過98%的交易代理。”
• “僅與經過授權數據集訓練的代理互動。”
這最終解決了“失控代理”問題——每個行動都有歸因、可審核且可撤回。
經濟飛輪
歸因智能創造了一個自我增強的循環：
更多創作者→更豐富的登記→更好的代理→更高的交易量→更多的版稅流→更多的KITE需求→更強的安全性→更低的費用→更多創作者。
與受投機驅動的通用L1不同，Kite的價值積累直接與真實的人工智慧使用相關。
前方的道路
行業預測估計到2030年將有1000億活躍代理，每天執行數萬億次微交易。即使1%需要歸因，Kite也成為不可或缺的基礎設施。
已發布的路線圖延伸至2027年：
• 2026年：零知識模型驗證（在不透露權重的情況下證明訓練數據合規性）
• 2026年第3季度：跨鏈歸因橋接（以太坊、Solana、比特幣L2）
• 2027年：具有歸因計算貢獻者的去中心化訓練
這一軌跡使Kite成為可驗證的人工智慧經濟的支柱。
集中式人工智慧提供了力量，但打破了經濟循環。開源人工智慧提供了開放性，但缺乏激勵。
Kite引入了第三條路徑——一個開放的、可證明的、經濟對齊的人工智慧生態系統。
以歸因智能作為其基礎原則，從數據標註到模型訓練再到代理開發的每一貢獻都被認可、強制執行和獎勵。
無歸因智能的時代正在結束。
歸因智能的時代，原生於Kite，已經開始。
