# 데이터넷

데이터넷은 AI 학습 데이터를 소싱하고, 선별하고, 수익화하기 위해 소유자가 정의하는 시장입니다.

누구나 만들 수 있습니다. 데이터넷은 자체 규칙, 접근 제어, 인센티브를 갖춘 데이터 비즈니스라고 생각하면 됩니다.

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#### 데이터넷이 통제하는 것

데이터넷 소유자는 해당 시장의 운영 규칙을 정의합니다:

* **접근 규칙:** 누가 데이터를 게시하고, 투표하고, 소비할 수 있는지
* **게시 수수료:** 콘텐츠 제출에 드는 비용
* **인센티브:** 게시자와 투표자에게 보상이 어떻게 주어지는지
* **품질 기준:** 유효하고 유용하거나 범위에 포함되는 콘텐츠가 무엇인지
* **수익화:** 가치가 소유자와 네트워크로 어떻게 다시 흐르는지

데이터넷 생성은 허가가 필요 없습니다. 각 데이터넷 내부의 참여는 소유자가 통제합니다.

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#### 참여 방식

데이터넷은 네트워크 수준의 스테이킹과 투표 메커니즘 위에 놓여 있습니다.

* **게시자는 로컬에서 제출합니다.** 기여자는 어떤 데이터넷에 게시할지 선택하고, 해당 데이터넷이 정한 수수료를 지불합니다.
* **투표 권한은 네트워크 전체에 걸쳐 있습니다.** 사용자는 REPPO를 잠금하여 [veREPPO](https://app.gitbook.com/s/4K2TU7ZCXEZ3MXHzOmmd/protocol-mechanics/stake-assured-human-feedback)를 받고, 그 투표 권한을 여러 시장에 배분합니다.
* **투표는 에포크 단위로 이루어집니다.** 에포크 내에서는 투표 권한이 선형으로 감소하므로, 나중에 한 투표보다 더 이른 투표에 더 큰 가중치가 부여됩니다.
* **신호가 데이터가 됩니다.** 게시, 순위 지정, 큐레이션 모두 구조화된 선호 데이터와 시장 신호를 생성합니다.

즉, 게시는 각 데이터넷에 국한되지만, 스테이크와 투표 권한은 네트워크 수준에서 조정됩니다.

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#### 데이터넷이 중요한 이유

각 데이터넷은 특정 도메인, 과제 또는 커뮤니티를 위한 특화된 환경입니다.

그 결과 Reppo는 설계상 모듈식이 됩니다:

* 기업은 독점 데이터를 중심으로 제한된 시장을 운영할 수 있습니다.
* 오픈 커뮤니티는 공동 과제와 공공 수요를 중심으로 협력할 수 있습니다.
* 도메인 전문가는 자신의 판단이 가장 가치 있는 곳에서 참여할 수 있습니다.

모든 기여자를 하나의 전역 워크플로우에 억지로 맞추는 대신, Reppo는 여러 데이터 시장이 병렬로 존재할 수 있게 합니다.

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#### 버전 관련 참고

Reppo V1에서는 문서에서 공개 및 비공개 데이터넷을 언급했습니다.

Reppo V2에서는 그 구분이 허가가 필요 없는 데이터넷 생성과 소유자 통제 접근 및 경제 구조로 대체되었습니다. 현재 모델은 더 단순합니다. 누구나 데이터넷을 시작할 수 있고, 각 데이터넷이 참여 방식의 세부를 결정합니다.

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#### 더 큰 그림

데이터넷은 AI 학습 데이터를 더 쉽게 조합할 수 있게 합니다.

데이터 소유자, 기여자, 큐레이터, 구매자가 투명하고 설정 가능하며 실제 경제적 인센티브에 연결된 시장에서 협력할 수 있게 합니다.

| 기능           | Reppo 데이터넷                    |
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| **시작 비용**    | 낮음 — 코딩 지식이나 컴퓨팅 자원 접근이 필요 없음 |
| **생성 가능 대상** | 누구나: 개인, 팀, 기업                |
| **거버넌스**     | 각 데이터넷 소유자와 시장 규칙에 의해 정의됨     |
| **지원 언어**    | 70+                           |
| **출력**       | 정제된 구조화된 선호 및 전문성 데이터         |
