下一个十年的人工智能将不再被锁定在集中数据中心的单一前沿模型所主导。相反，它将由数十亿个自主、专业的代理代表个人、企业，甚至其他代理进行行动来定义。
为了让这个机器驱动的经济运作，每个行动、推理和数据集都必须有可证明的归属——谁创建了它，它是基于什么数据进行训练的，适用什么权利，以及赔偿应该如何流动。
没有归属，就没有问责。没有问责，就没有赔偿。而没有赔偿，就没有可持续的人工智能经济。
Kite AI引入了一个统一的原语，解决所有三个问题：归因智能。
什么是归因智能？
归因智能是将身份、来源、许可和经济流动加密绑定到每个在链上运行的智能单元——无论是模型、数据集、提示、推理还是代理行为。
它将智能从不透明的输出转变为可追踪、可组合和可补偿的资产。
在实际操作中，归因智能确保：
• 注册在Kite上的模型和数据集获得不可变的ID和许可证
• 每个推理或代理行为发出一个认证，链接回来源
• 访问费用和版权在协议层面自动执行
• 代理和用户可以发现、验证并许可智能，提供全面的保证
Kite是第一个归因不是可选中间件的区块链——它是默认执行环境。
为什么归因是AI缺失的层
今天的AI经济遭受着三个系统性失败：
1. 来源不透明
没有人可以可靠地证明训练数据来自何处。法律争议——从Getty到新闻出版商——源于无法追溯数据来源的问题。
2. 补偿泄漏
艺术家、数据集所有者、微调者和贡献者在其作品嵌入封闭模型或自动化工作流时很少获得报酬。
3. 信任脆弱性
企业无法审计或验证第三方代理背后的模型，这使得合规、安全和治理变得不可能。
归因智能同时关闭所有三个缺口。
这不是一个特性。它是AI经济缺失的基础层。
Kite如何实现归因智能
Kite的架构从根本上设计为通过四个紧密集成的组件强制执行归因。
1. 链上模型与数据集注册
每个模型、LoRA、数据集或提示模板都获得：
• 一个独特的智能ID（IID）
• 一个不可变的许可证定义权利和版税
• 注册时小额燃烧KITE
这个注册表将来源永久锚定在链上。
2. 推理认证层
当代理执行推理时：
• Kite虚拟机（Kite VM）附加零知识认证
• 认证将输出→确切的IID→模型版本→许可证联系起来
每个推理变得可验证、可审计和可追责。
3. 本地版税轨道
许可证可以指定每个微型版权的费用：
• 代币生成
• API调用
• 代理行为
• 或数据集访问
协议自动：
1. 在支付货币（USDC、ETH、BTC等）中收取费用
2. 将一部分转换为KITE以确保安全
3. 路由剩余费用到权利持有者
没有中介。没有手动支付。没有争议。
4. 发现与许可引擎
代理可以使用自然语言查询智能：
• “图像模型，仅限许可数据，<每次调用$0.001，符合EU规定。”
只有在验证代理的身份、许可权限和支付能力后，才会授予访问权限。
这将注册表转变为一个可信智能的市场。
现实世界影响已开始显现
在主网启动几周内，出现了几个高价值的用例：
• 一家大型摄影机构将800万张许可图像代币化为一个IID。
文本到图像的代理现在每个像素支付0.002¢，自动将收入按70/20/10分配给摄影师→代理→网络。
• 独立的微调者列出带有版权条款的医学成像LoRA（5-15%），当医院运行诊断代理时赚取收入。
• 运行多代理系统的企业需要所有工具携带Kite归因智能认证，创建一个集中API无法匹配的合规标准。
超越模型：归因行为与代理声誉
Kite将归因扩展到代理行为本身。
当代理：
• 预订航班
• 谈判退款
• 执行交易
• 代表用户执行操作
每个行为发出一个归因行为记录。
随着时间的推移，这形成了一个可验证的声誉图：
• “仅使用经过验证准确度超过98%的交易代理。”
• “仅与经过许可数据集训练的代理进行交互。”
这最终解决了“失控代理”问题——每个行为都有归因、可审计和可撤回。
经济飞轮
归因智能创建了一个自我强化的循环：
更多创作者→更丰富的注册表→更好的代理→更高的交易量→更多的版税流→更多的KITE需求→更强的安全性→更低的费用→更多创作者。
与由投机驱动的通用L1不同，Kite的价值积累直接与真实AI使用相关。
前方的道路
行业预测估计到2030年将有1000亿活跃代理，每天进行数万亿微交易。即使1%需要归因，Kite也成为不可或缺的基础设施。
发布的路线图延续到2027年：
• 2026年：零知识模型验证（在不透露权重的情况下证明训练数据合规性）
• 2026年第三季度：跨链归因桥接（以太坊、Solana、比特币二层）
• 2027年：带有归因计算贡献者的去中心化训练
这个轨迹将Kite定位为可验证AI经济的支柱。
集中式AI提供了权力，但打破了经济循环。开源AI提供了开放性，但缺乏激励。
Kite引入了第三条路径——一个开放的、可证明的、经济上对齐的AI生态系统。
以归因智能作为其基础原语，所有贡献——从数据标注到模型训练再到代理开发——都得到认可、强制执行和奖励。
无归因智能的时代即将结束。
归因智能的时代，作为Kite的原生特性，已经开始。
