उच्च विश्वसनीयता वाले, स्थानीय स्तर के स्थानिक डेटा की आर्थिकता हमेशा अनुकूल नहीं रही है। विशेष मैपिंग बेड़े को संचालित करना महंगा है और हर पड़ोस या औद्योगिक स्थल में विस्तार करना धीमा है। उपग्रह छवियाँ तुलनात्मक रूप से सस्ती हैं, लेकिन पेड़ों के नीचे, भवनों के प्रवेश द्वारों में या अस्थायी बाधाओं के चारों ओर देखने में सक्षम नहीं हैं। परिणामस्वरूप, भौतिक AI के उद्देश्यों के लिए भौतिक दुनिया के बड़े हिस्से कम से कम अवलोकित रहते हैं। @vangrid_io का बोनटी प्रणाली एक ऑन-डिमांड बाजार बनाती है। संगठन सटीक रूप से अपनी आवश्यकताएँ निर्दिष्ट करते हैं, जिसमें स्थान, कैप्चर प्रकार और डेडलाइन शामिल हैं, और USDC में अनुरोध को फंड करते हैं। योगदानकर्ता इसे पूरा करने के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। भुगतान केवल तभी जारी किया जाता है जब अनुरोधकर्ता एक सबमिशन को स्वीकार करता है। चूँकि कार्य उन लोगों द्वारा किया जाता है जो पहले से ही अपने स्वयं के फोन के साथ मौजूद होते हैं, इसलिए एक नए, लक्षित प्रेक्षण प्राप्त करने की सीमांत लागत, एक विशेषज्ञ वाहन को भेजने की तुलना में काफी कम हो जाती है। नेटवर्क से संबंधित सार्वजनिक प्रतिनिधि 1.25 मिलियन से अधिक कैप्चर, सैकड़ों हज़ारों प्रयोक्ता, हज़ारों प्रमाणीकरण, और $600,000 से अधिक USDC का समाप्ति प्रक्रिया में पहले से ही प्रदर्शन करते हैं। यह नेटवर्क अब केवल एक अवधारणा नहीं है। यह पुष्टि किए गए स्थानीय सत्य के लिए एक कार्यशील बाजार है। यही मार्केट संरचना है जो पारंपरिक मैपिंग की पूँजी-तीव्रता के बिना सतत कवरेज को संभव बनाती है।