Gata 同步強化「應用可用性」與「底層去中心化」：前臺以 DataAgent、GataGPT 獲取真實用量與數據；後臺串聯 Greenfield 與 Walrus 以降低資料可用性成本。本文 Token Insights 聚焦技術路線、實證指標與代幣經濟，盡量提供可核驗資訊與判斷依據。
摘要：Gata 面向去中心化 AI 的開放執行網路，已在 Greenfield 形成連續工作負載，並宣佈與 Walrus 集成降本；代幣總量 10 億、六大分配比例與「治理＋效用」定位已公開。
Gata 是什麼：定位與產品邊界
官方將 Gata 定義為「為去中心化 AI 構建開放執行基礎設施，並以 App 將收益直接帶給用戶」。同一生態中可見兩類前臺應用：DataAgent 利用瀏覽器側閒置資源與去中心化推理流水線產出／標註數據；依據 Cointelegraph，GataGPT 把多模型答案聚合到單一入口，並配套「用即得」激勵沉澱對齊數據。它不是單純算力網路或聊天應用，而是「數據生產—驗證—推理／訓練—應用分發」的一條鏈路。
應用／入口與「可驗證的數據面」
圍繞落地可行性，Gata 更強調「先讓可用入口跑起來」。第三方研究統計其在 BNB Greenfield 上近 30 天新增約 146 GB 儲存、出站約 6.1 TB，顯示數據層已持續消耗與服務，而非「空轉」。對需規模化數據生產與複用的 AI 專案，這是判斷網路是否真被使用的關鍵外部訊號。
技術架構：執行網路 × 數據與 DA × 應用三層協同
三層結構概括為：上層應用（DataAgent、GataGPT）、中層數據與儲存（Greenfield 的可編程數據所有權）、底層執行與資料可用性（與 Walrus 的整合）。
應用層
DataAgent 編排分散式瀏覽器／邊緣端推理與任務產生可複用數據；GataGPT 作為「多模型聚合＋獎勵」的互動樞紐，降低冷啟成本、擴大數據來源。
數據與儲存層
採用 BNB Greenfield 的「可編程數據所有權」範式：提交者、時間與用途以鏈上中繼資料留下可驗證痕跡；對未來授權、分潤與 DataDAO 設計至關重要。第三方所述的 146 GB／6.1 TB 最新負載即沿此路徑產生。
執行與 DA 層
Gata 宣佈與 Walrus 合作，將執行網路的資料可用性／儲存遷移至 Walrus，「顯著降低數據成本並提升延展性」。Walrus 由 Mysten Labs 生態推進，提供面向多鏈的 DA／儲存能力。該層決定推理／訓練能否以更接近 Web2 的成本規模化運行。
代幣經濟學：總量、分配與用途
官方於 X 公佈 10 億枚 GATA 分配：
- 生態增長 39.7%
- 團隊與顧問 21%
- CEX 與行銷 13.5%
- 基金會 10.01%
- 投資者 9.79%
- 空投 6%
此結構為網路效用與用戶／開發者激勵預留相當比重，同時給團隊與早期資金中長期籌碼，以推進執行網路與數據棧。
代幣用途
多處物料將 GATA 定義為「核心效用＋治理」：涵蓋生態內費用、積分映射或存取控制等；並承載治理與資源分配投票。費率、銷毀或回流等最終參數需待白皮書與合約上線後確定，這些細節將直接影響代幣與用量的耦合強度。
為避免資訊不對稱，可將「39.7% 生態增長」理解為針對數據生產／驗證、開發者整合、用戶留存的長期預算；「13.5% CEX 與行銷」對應上幣／流動性與宣發；「10.01% 基金會」多承擔跨週期研發與公共物品；「9.79% 投資者」「21% 團隊與顧問」需透明歸屬／解鎖安排，上線後以合約與看板核驗節奏。
生態合作與外部背書
Gata 的成本—效能兩支點分別來自 Greenfield 與 Walrus。前者強調數據可編程與所有權治理，後者提供高性價比 DA／儲存；疊加後使「生產—儲存—調用」具有更佳邊際成本曲線。2025 年 4 月，Gata 公開 400 萬美元種子輪，投資方含 YZi Labs、Gate Ventures、IDG Blockchain、Maelstrom、Manifold 等，用於推動執行網路與應用規模化。同時，官網與 App 已開放 DataAgent／GataGPT 的線上入口並持續更新與「用即得」激勵，便於將真實使用留在鏈上數據供第三方驗證。
近期進展與路線圖
時間線的幾個錨點清晰可辨：
- 其一：應用層持續迭代，GataGPT 與 DataAgent 已公開可用。
- 其二：數據與 DA 層完成 Walrus 集成，官方與媒體均有公告。
- 其三：Greenfield 近月負載統計顯示生態處於「真實使用」階段。
代幣發行與更細的費率／銷毀參數尚待披露。多方提到 2025 年 9 月 TGE 預期與預上市安排，但仍以官方公告為準。
FAQ
Q1：Gata 的核心賣點是什麼？
A：厚實的去中心化執行網路＋可驗證數據層，同時提供可用 App（DataAgent、GataGPT）以獲取真實用量與數據。
Q2：為何強調 BNB Greenfield？
A：提供可編程數據所有權與儲存，鏈上中繼資料可稽核；近月 146 GB／6.1 TB 統計反映實際負載。
Q3：Walrus 合作帶來何變化？
A：為執行網路提供低成本 DA／儲存，改善大規模推理／訓練的經濟性，並與 Sui 生態形成協同。
Q4：代幣何時？
A：多來源稱 2025 年 9 月為 TGE 視窗並有預上市，但以官方公告與上鏈參數為準。
Q5：普通用戶如何參與？
A：透過 DataAgent 與 GataGPT 參與數據生產與使用，後續關注官方對貢獻積分／費用的映射與兌換規則。
關鍵要點
架構：應用（DataAgent／GataGPT）→ 數據（Greenfield）→ 執行（推理／訓練＋Walrus DA），自上而下／自下而上雙向推進。
生態：Walrus 用於降本；BNB Greenfield 用於打造可驗證數據面。
資金與時間線：已獲 400 萬美元種子輪；圍繞 2025 年 9 月 TGE 的傳聞需等待官方確認。
Neason Oliver
