获 Robinhood 创始人押注，这家 Crypto 公司要做 AI 时代数据层

Dataline 在 2026 年底前推出代币，并在 Base 上公开销售。

撰文：马赫，Foresight News

10 月 22 日，Dataline 完成 1060 万美元种子轮融资。本轮由 Lattice 与获三星支持的 Dispersion Capital 共同领投，Symbolic Capital、Coinbase Ventures、Anagram，以及 Robinhood 联合创始人兼 CEO Vlad Tenev、Venmo 联合创始人等参投。另有前 CFTC 负责人及来自 Anchorage Digital、NEA、General Catalyst、Jump Capital、FalconX 等机构的创始人或合伙人参与。

融资于今年 4 月完成交割，采用附带代币认股权证的 SAFE 结构完成，估值未披露。本轮融资保持了高度的创始人控制权，未向资方让渡任何董事会席位、观察员席位或顾问头衔。

协议联合创始人 Nuo Shi 表示，本轮资金将主要用于扩充数据源、强化数据验证机制，并拓展至机器人与 AI 训练数据等方向。项目计划在 2026 年底前推出原生代币，并在 Base 上通过 Uniswap Continuous Clearing Auction（CCA）进行公开代币销售，具体细节预计下周公布。

今年 5 月更名，曾获黑客松奖项

Dataline 原名 Tearline，2025 年在 BNB Chain AI Hackathon 中获奖后正式起步，今年 5 月完成更名。

根据官方信息显示，项目团队认为 AI 代理能否真正自主行动，瓶颈往往不在模型本身，而在数据。

现有加密市场数据高度碎片化：交易所、永续合约、预测市场、链上状态、社交信号各自拥有不同格式规范与更新频率，代理在调用时难以判断数据是否新鲜、多源是否一致、异常是否被识别。

Dataline 提供单一集成点，将链上与链下数据源规范化后返回，并在每一条响应中附带置信度评分。代理可据此决定是否执行，而不是盲目依赖单一价格源。

Nuo Shi 表示，市场上已有 Chainlink、Pyth、The Graph、Grass 等数据相关协议，但 Dataline 是原生为 AI 代理设计的，专注执行前的质量判断与代理友好的输出格式。此外，前平台已上线约 50 个数据源。

首批 AI Data Launch 合作方包括 Hyperliquid、Polymarket、Kalshi、Base、Robinhood Chain、BNB Chain、Sui 与 TON 等。在 Base 与 Robinhood Chain 上构建的开发者可免费接入。

白皮书快照数据显示，项目已支撑超过 1940 万笔链上交易，代理任务成功率达 96.4%，查询延迟中位数低至 87 毫秒，单次查询成本为 0.0001 USDC。

不过这些数字来自项目方官方披露，实际运行指标仍需结合公开仪表盘进一步验证。

值得注意的是，本轮豪华资方阵容的押注，或许折射出加密与 AI 交叉赛道正在发生"价值捕获层"的转移。

过去两年，AI 一级市场的资金高度集中于底层算力网络与大模型训练，但随着 AI Agent 进入高频交易、跨所套利与链上自主执行的实战阶段，制约代理经济规模化落地的真正瓶颈，已从"模型推理能力"转向"执行前的数据可信度"。

以 Chainlink、Pyth 为代表的传统预言机，核心解决的是智能合约在链上结算瞬间（On-chain Settlement）的单一喂价问题；而在 AI 代理主导的高频多市场博弈中，代理需要同时跨越永续合约（如 Hyperliquid）与预测市场（如 Polymarket、Kalshi）进行毫秒级比价与套利。一旦缺乏统一的数据标准化清洗与异常值过滤，单次脏数据或延迟信号便会引发代理策略的连环清算。

那么，Dataline 又有何差异化优势？

对原始数据源打分评级

Dataline 简言之就是一条确定性数据管道。所有请求无论来自自然语言还是结构化 API，都经过相同路径：意图解析阶段将查询拆解为市场、时间范围与调用方约束；路由阶段选择合适数据源并支持多源回退；规范化阶段统一标识符、单位、小数位与时间戳；聚合阶段跨源比对、过滤异常并保留溯源信息；最终输出阶段返回带质量元数据的结构化响应，可通过 REST、MCP 等方式交付。

置信度评分是其主要差异化设计。

每个响应附带 0 到 100 的版本化分数，综合考量多源一致性、数据新鲜度、覆盖范围与源可靠性。

该分数为固定公式乘积，不保证绝对正确，而是给代理一个在执行前评估风险的依据。例如，当稳定币报价出现偏离时，系统会同时返回锚定稳定性上下文与跨市场异常信号，帮助区分潜在套利机会与脱锚风险。

质量保障通过经济机制实现。数据提供者在提交数据时需质押原生代币作为担保。

在开放数据任务网络中，需求方（Requester）发布悬赏任务，履约节点需质押 DLINE 作为质量保证金，若提交劣质数据将触发罚没机制。罚没的代币会被追加进需求方的原始悬赏池里作为额外奖金。常规数据源的提供者需持续锁定代币作为质量承诺。

值得关注的是，Dataline 并非单一的数据 API 协议，而是由前身 Tearline 的应用层产品向上游延伸出的"数据、编排、执行与交互"四层全栈矩阵。

在底层 Dataline Data 之上，协议通过基于 LangGraph 架构的 FlowAgent 充当控制平面，负责跨 DEX 套利、循环贷等复杂 DeFi 策略的多步规划与置信度风控拦截。

而面对尚未开放 API 的碎片化网页端，其浏览器原生执行引擎 GhostDriver 可通过 Chrome 插件直接识别 DOM 结构并代执行链上交互（官方披露目前已积累超 1 万名用户与 40 万次请求）；最上层的 ChatPilot 则作为 Telegram 端的流量抓手，为终端用户提供自然语言交易与看板服务。

平台支持 MCP 原生集成，便于接入现有 AI 开发工具。支付方式包括订阅制、Base 上的 x402 按次 USDC 支付，以及 Tempo 上的流式微支付。免费额度可供初步测试。

代币经济学

根据白皮书披露，原生代币总供应量为 10 亿枚。分配结构为：社区奖励 33%（3.3 亿枚）、生态与基金会 30%（3 亿枚）、Launchpad 与流动性 13%（1.3 亿枚）、团队 12%（1.2 亿枚）、投资者 12%（1.2 亿枚）。

TGE 时约 21.5% 的供应量解锁，预计 48 个月内全部解锁。

代币主要用途包括网络支付与数据访问。用户可锁定代币以持续获取数据源，替代传统订阅。

数据提供者的质押与罚没机制也依赖代币实现。公开销售细节尚未公布，包括募资目标与出售数量，项目方表示希望通过 Uniswap CCA 在 Base 上完成，并在拍卖结束后自动为 Uniswap v4 注入初始流动性。

官方白皮书中透露，后续在代币 TGE 完成之后，将会开放数据任务网络，以及 DLINE 质押功能。其后是 ZK 证明层、机器支付功能。

公开信息显示，项目由联合创始人 Nuo Shi 等核心成员推动。团队主要分布在欧洲与北美，具体人数与完整背景未进一步披露。

项目在更名前以 Tearline 名义运营，Tearline 最初专注于消费级 AI Chatbot（ChatPilot）和撸毛自动化脚本。不过在 2026 年的加密一级市场，单纯的 TG Bot 和自动化脚本已审美疲劳、估值见顶。然而其留存的底层数据，或许在后续的 AI 浪潮中，展现一定价值.

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