GATA币是什么？GATA代币经济学和价格走势预测

Gata（前身为Aggregata）是一个去中心化的AI 资料基础设施项目。该项目致力于透过其DataAgent网络为AI 模型提供高品质数据，用户可以在该网络中验证和贡献数据并获得奖励。

随着Gata空投的进行和在全球最大交易所币安的上市，Gata（GATA）币正在引起投资者的关注。

那么，GATA 币是什么？会是一项好的投资吗？其未来潜力如何？

在本篇文章中，我们将了解Gata 和GATA 币的资讯、价格和未来展望。

GATA 币最新新闻和价格动态

GATA 于2025 年9 月4 日在Binance Alpha及其他交易所上市后，市场交易非常活跃，但价格迅速从约0.17 美元高点重挫至当前的0.04 美元左右，跌幅超过70%。

投资者及早期参与者快速获利了结，是其价格快速下跌的主要原因。

从上市初期的高成交量与高波动结构来看，GATA 短期内价格可能出现剧烈震荡，长期表现很大程度取决于项目能否在去中心化AI 基础设施这一细分领域获得实际落地与用户采用。

Gata（前Aggregata）是什么？

Gata 前身为Aggregata，是一个去中心化的AI 执行与数据验证网络，旨在将全球分散式算力与存储资源协调起来，提供高效、分散、安全而可扩展的大型AI 模型推理（inference）与训练服务。

Gata 提供DataAgent（第一版为DVA, Data Validation Agent）、GataGPT（GPT-to-Earn 聊天应用）等工具。透过DataAgent，用户可通过本地代理对图像‐标签对进行质量评估并赚取「Intelligence Points」或GATA。

此外，该项目隶属于Cosmos生态系统，整合了基于NFT的收益挖矿功能，并已在Dymension 上线Gata RollApp，以增强NFT 的实用性和质押体验。

截止目前，Gata 活跃用户已超过15 万，并处理了超过285 万的交易，成为BNB去中心化储存链上排名第一的去中心化应用程式（dApp）。

Gata 开发团队和融资介绍

Aggregata 成立于2023 年，目标是成为去中心化AI 数据与推理基础设施的领导者。其团队构架具体成员资讯披露较少，目前在公开资料中，最常被提及的创始人之一是Leo Lee，作为Co-Founder。

尽管团队透明度较低，但该项目仍快速发展，并曾入选BNB Chain 的Most Valuable Builder（MVB）第七季计画，获得Binance/YZi Labs 的关注与支持。

在2024 年底，Aggregata 改名为Gata，并在2025 年初全面采用新名。

2025 年4 月，Gata 在由Yzi Labs（即Binance Labs 改名后的新名称）领投的种子轮融资中筹集了400 万美元，参与投资的有IDG Blockchain、Gate Ventures、Manifold Trading、Formless Capital、WAGMI Ventures、Maelstrom Capital、Dewhales、Anti Capital、071labs、V3V Ventures 等十多家风险/量化交易/加密基金或风险投资机构。

而该笔资金将助力Gata 建立一个去中心化、可验证、使用者拥有的资料网络，为下一代前沿人工智慧赋能。

Gata 是如何运作的？

Gata 是一个「去中心化AI 基础设施与应用平台」，其愿景是构建一条从前沿资料（frontier data）生成与验证→ 分散式存储→ 分散式AI 推理/ 训练→ 用户应用获益的完整链条。这意味着该项目不仅仅只是分散计算资源的marketplace，而是通过软体层将分散的节点协调为「行为一致的丛集（behavior-consistent cluster）」，并以API 对外提供稳健可用的AI 执行环境。

Gata 的核心三大元件包括：DataAgent、GataGPT、去中心化推理（decentralized inference） 和训练（decentralized training）。

1、DataAgent（DVA）

DVA（Data Validation Agent）是Gata 第一版推出的DataAgent（资料代理）应用，运行在使用者端（如浏览器或本地轻量代理程式），作用是对网络上的image-caption（图片加标题）对进行品质评估。

当用户启动DVA 任务时，系统会自动从资料池中分配image-caption 对给这个agent 处理。而代理会对每一笔image-caption 对产生一个质量分数，由-1（非常差）到+1（非常好）。透过这样的分数机制，Gata 能从公网资料中筛选出高品质的视觉语言对（vision-language dataset），用于后续AI 模型训练与推理（例如稳定扩散、Dall-E 和GPT-4o）。

2、GataGPT 与「GPT-to-Earn」