2025-08-28 19:17:08

AI时代版权新解：IP Layer引领区块链与内容治理的融合创新

摘要

全球内容平台接入是IP Layer扩张的另一关键维度。音乐、影视、教育和科研平台可通过统一的链上API与智能合约接入IP Layer，实现跨平台授权、收益结算和数据调用，这种互操作性不仅降低了平台整合成本，也提升了创作者收益的透明度和可持续性。近年来，生成式 AI 的迅猛发展再次将版权保护、数据合规以及内容治理推向全球产业讨论的核心。OpenAI、Meta 等科技巨头频频因版权问题被创作者协会和出版机构起诉，美国、欧洲和中国等地的监管机构也在加速推动训练数据合法性与

全球内容平台接入是IP Layer扩张的另一关键维度。音乐、影视、教育和科研平台可通过统一的链上API与智能合约接入IP Layer，实现跨平台授权、收益结算和数据调用，这种互操作性不仅降低了平台整合成本，也提升了创作者收益的透明度和可持续性。

近年来，生成式 AI 的迅猛发展再次将版权保护、数据合规以及内容治理推向全球产业讨论的核心。OpenAI、Meta 等科技巨头频频因版权问题被创作者协会和出版机构起诉，美国、欧洲和中国等地的监管机构也在加速推动训练数据合法性与版权保护政策的落地。这些事件凸显了一个核心矛盾：AI 模型依赖海量数据进行训练，但传统版权体系在速度和规模上难以匹配技术发展的需求。

AI、版权与区块链：从概念到落地的IP Layer新格局

例如，2024 年 6 月，美国唱片业协会起诉了两家 AI 音乐公司——Suno 和 Udio，指控其在训练 AI 工具时侵犯音乐版权。此外，2023 年 12 月，《纽约时报》宣布向纽约南区联邦法院提起诉讼，指控微软及 OpenAI 滥用其知识产权进行 AI 训练。

在中国，北京互联网法院于 2023 年 6 月 20 日开庭审理了全国首例涉及 AI 绘画大模型训练著作权侵权案。四位插画师起诉小红书旗下 AI 绘画产品“Trik AI”软件主体公司伊普公司及其平台公司行吟科技公司，指控其未经授权使用原告美术作品训练 AI 模型并生成高度相似图片，构成著作权侵权。

这些案例揭示了 AI 与传统版权体系之间的冲突：生成式 AI 的普及带来了前所未有的知识产权问题，创作者权益面临侵蚀，同时企业也面临法律不确定性。

在此背景下，Messari 的研究提出了 IP Layer 的概念，旨在将知识产权数字化为结构化、可验证的链上资产，为 AI 提供合规的训练和调用数据。报告描绘的应用场景显示，音乐、视频或图像作品在链上注册后，不仅可作为版权证明，还能被 AI 模型合法调用，并通过智能合约自动结算收益。这种方式有效解决了生成式 AI 训练中“灰色数据”的问题，同时为创作者经济提供透明、可追踪的收益机制。例如，摄影师可以将照片上链注册，AI 模型合法调用这些照片生成新的视觉作品，并通过智能合约自动支付使用费用。

技术实现的关键环节

IP Layer 的实现涉及多个关键技术环节。Origin 框架负责内容上链注册、确权与交易，结合争议仲裁机制，为创作者提供可追踪、可验证的数字身份。mAItrix 则提供 AI 调用层的执行环境，包括检索增强生成（RAG）、可信执行环境（TEE）和智能分润逻辑，使 AI 可以在合规条件下安全、高效地访问 IP 数据。这种架构不仅降低了 AI 开发者的法律风险，也解决了海量内容在链上调用的性能与成本问题。

智能合约与链上存储的优化设计

智能合约是 IP Layer 的核心驱动机制。分润逻辑通过链上合约自动追踪每次 IP 调用或交易，并按照事先设定的比例将收益分配给创作者、平台和 AI 开发者。例如，当 AI 模型使用一段音乐或视频片段生成内容时，智能合约会记录调用次数、时间戳和调用方信息，实时触发收益结算。这不仅实现了透明可追溯，还降低了人工操作成本和法律风险。

在链上数据存储方面，IP Layer 通常采用分层存储与索引机制。核心 IP 元数据（如创作者身份、版权信息、授权条件）上链存储，保证不可篡改和可验证；大文件内容（如视频、音频）则存储在去中心化存储系统（如 IPFS 或 Filecoin），结合加密索引实现快速检索。通过这种架构，系统既保证了安全和合规，又能应对高频 AI 调用的性能需求。