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当 AI 模型参数突破千亿级，数据作为 “新石油” 的价值被无限放大，有高质量的数据模型也越聪明，却陷入 “确权模糊、分配失衡、流通低效” 的三重困境，SaharaLabsAI 给出了系统性解决方案，被称作“AI 时代 Web3 操作系统”

SaharaLabsAI 公募轮在 Buidlpad 上大部分地区都可以 KYC ，我也已经决定参与了，你究竟要不要参加可以看完下文再决定。

本文关键要点
愿景：SaharaLabsAI 致力于打造 AI 原生 Layer 1 区块链，解决数据所有权、价值分配和治理透明度问题，定位为 AI 时代的“Web3 操作系统”。
核心优势：由 AI 和 Web3 专家领导，获 5150 万美元投资，与微软、亚马逊等合作，测试网数据亮眼（320 万账户，140 万日活跃用户）。
产品生态：包括数据服务平台（DSP）、AI 开发平台、AI 交易市场和知识代理，测试网已于 2025 年 5 月上线，主网预计 Q2/Q3 2025 推出。
经济模型：$SAHARA 代币用于治理、费用和质押，公募估值 6 亿美元，代币在 TGE 时 100% 解锁。
争议：最后一轮估值 4 亿美金，Buidlpad 上启动预发行 6 亿美元虽然对于当下市场估值有点高，但还是值得参与，有 KYC 门槛，上一个这么干的是 Solayer，最后回报接近 10 倍，SaharaLabsAI 初始估值较高预计在 3-5 倍。

#AIforall
一、Sahara 的定位与核心价值

AI正在重塑世界，但Web3仍缺乏一套为其而生的底层基础设施。Sahara 做的就是 AI 时代的 Web3 操作系统。

项目强调的是“全链路闭环”，即从数据贡献、模型执行到激励分配的完整流程都在链上实现，保证数据和模型资产的确权、透明和可交易，真正激活 AI 的供应链和生态。

二、技术架构与产品矩阵

技术架构
- Sahara 链：自研的 EVM 兼容 Layer 1 区块链，专为 AI 场景设计，支持 AI 数据集、模型和智能体（Agent）的链上注册、确权与变现。
- AI 执行协议：链下执行系统，负责 AI Agent 的创建、运行和管理。通过可信执行环境（TEE）生成可验证的运行证明并上传链上，保障执行结果的真实性和透明度。

产品矩阵
构建了一套覆盖 AI 全生命周期的产品矩阵，从数据到应用，再到价值变现，形成一个自我强化的闭环系统。

- 数据服务平台（DSP）：用户通过数据标注、Prompt 创建等方式贡献高质量数据，获得链上激励。2025 年 5 月推出公测，400 万钱包在候补名单，日活跃用户 9.25 万，生成 820 万有效数据点。
- AI 开发者平台（Sahara AI Studio）：集成 SDK、API 和无代码工具，降低 AI 模型构建与部署门槛，支持开发者快速上线产品。
- AI 交易市场（AI Marketplace）：预计 2025 年 Q3/Q4 推出，去中心化 AI 资产市场，支持模型、数据集和 Agent 的注册、交易与授权，实现 AI 资产的流通和变现。
- 知识智能体（KAs）：部署可交互的自主 AI 应用。

这个闭环系统确保了数据贡献者、模型开发者和应用使用者都能在生态中获得激励和回报，形成可持续发展的正向飞轮

三、Sahara 公募信息与经济模型

以社区募资的形式进行 TGE，大家的初始成本相同，前期是不存在抛压的，只是参与会有一定门槛。

募资信息
硬顶：850万美元
完全稀释估值 (FDV)：6亿美元
参与平台：Buidlpad
释放机制：代币生成事件 (TGE) 时100%解锁
个人额度：$50~$3000，支持usd1和BNB
社区份额：占总供应量的1.4167%（总供应量10亿枚，意味着此次销售14,167,000枚代币）
参与要求：需完成KYC验证

时间：
KYC验证：6月8日23:00 - 6月11日22:59
认购阶段：6月10日11:00 - 6月11日22:59
支付阶段：6月14日23:00 - 6月15日22:59

类似的项目是 Solayer 公募估值 3.5 亿美金，接近 10 倍回报，Sahara 初始估值较高预计 3 倍左右。

经济模型由 AI+Web3 增长飞轮构成
AI增长飞轮侧重于通过吸引数据提供者来提升模型质量，进而增加服务需求并产生收入，激励更多AI开发者参与。目前业务累计收入已有千万美金级别。

Web3增长飞轮则侧重于通过AI模型与智能合约及DeFi协议的集成，增加链上交易，提升Sahara链的效用，从而吸引更多验证者和节点参与。

关键在于，AI增长（可能部分发生在链下或基于专有模型）如何有效地转化为Web3的采用（链上活动和Sahara L1及其代币的价值捕获）

四、Sahara 团队及融资情况

创始团队拥有深厚的 AI 和 Web3 背景，创始人 Sean Ren 是美国南加州大学计算机系副教授，联合创始人 Tyler Zhou 曾在 Binance Labs 担任投资总监，拥有丰富行业资源和技术实力。

Sahara 已筹集超 5150 万美元，投资者包括 Pantera Capital、YZi Labs(Binance Labs) 和 Sequoia Capital
战略合作：Sahara 已服务超过四十家企业客户，包括微软、亚马逊、麻省理工学院等，拥有超过二十万名全球 AI 训练师，累计收入达千万美元级别

用户数据：SIWA 测试网显示出强劲用户参与度，拥有超 320 万链上账户和 140 万日活跃用户（DAU）。数据服务平台（DSP）吸引超 20 万用户

综上，SaharaLabsAI 是一个面向未来 AI 与 Web3 深度融合的基础设施项目，强调从底层链级协议到应用生态的全链路支持，是值得重点关注的 Web3 AI 方向的核心项目，也是近期在 Buidlpad 最火的项目，公募轮前期流通较少，不存在大的抛压，还是值得参与的。

I’m proud to share that we successfully hosted our first-ever Sahara AI Ghana community meetup—an incredible milestone in our journey to localize and grow decentralized artificial intelligence across Africa.
We brought together students, developers, AI enthusiasts, and Web3 builders to explore:
✅ What Sahara AI is and why decentralization matters
✅ How contributors can earn from their data, models, and compute power
✅ The role of Ghana in shaping the future of AI beyond big tech
✅ Real ways to get involved in Sahara’s ecosystem (testnet, campaigns, rewards)
From deep conversations to hands-on demos and breakout networking moments, the turnout and engagement were a strong signal that Ghana is ready to lead in the next wave of AI innovation. This is just the beginning. We’re not only educating—we’re activating the next generation of AI contributors and visionaries.
💡 A huge thank you to the Sahara AI team for the support, and to everyone who made the event a success.
We’re building something special here in Africa—and we’re just getting started.

Let’s keep pushing
#AIforall

لقد رأيت بنفسي كيف يكسب صديقي 37.75 دولار يوميًا دون إنفاق قرش واحد، والآن حان دورك لتتعلم كيف. من خلال اتباع عملية بسيطة، يمكنك أيضًا الانضمام إلى ثورة الكسب باستخدام blockchain والذكاء الاصطناعي. دعنا نبدأ!

DIN: ثورة في الذكاء البياني بواسطة blockchain والذكاء الاصطناعي

1. DIN: تحويل إعداد بيانات الذكاء الاصطناعي

تقوم شبكة DIN بإعادة تشكيل مجال الذكاء البياني كأول منصة معيارية أصلية للذكاء الاصطناعي لإعداد البيانات بسلاسة. من خلال دمج تقنية blockchain مع الذكاء الاصطناعي، تلبي DIN الحاجة الضرورية لمجموعات بيانات عالية الجودة التي تدعم أنظمة الذكاء الاصطناعي. يسمح إطارها اللامركزي بجمع البيانات والتحقق منها وتحويلها إلى متجهات قابلة للتنفيذ، مما يمكّن كل من الأفراد والمنظمات من المساهمة والاستفادة من إعداد بيانات الذكاء الاصطناعي.