OpenLedger Kedalaman Laporan Penelitian: Membangun ekonomi agen cerdas yang didorong oleh data dan dapat dikombinasikan dengan model menggunakan OP Stack+EigenDA sebagai dasar.
I. Pendahuluan | Lompatan model Crypto AI
Data, model, dan kekuatan komputasi adalah tiga elemen inti infrastruktur AI, yang tidak dapat dipisahkan. Bidang Crypto AI telah mengalami jalur evolusi yang mirip dengan industri AI tradisional. Pada awal 2024, fokus pasar terkonsentrasi pada proyek GPU terdesentralisasi, menekankan persaingan kekuatan komputasi. Memasuki tahun 2025, fokus industri secara bertahap beralih ke lapisan model dan data, menandakan bahwa Crypto AI sedang bertransisi dari persaingan sumber daya dasar ke pembangunan lapisan menengah yang lebih berkelanjutan dan memiliki nilai aplikasi.
Model Besar Umum (LLM) vs Model Khusus (SLM)
Model bahasa besar tradisional (LLM) bergantung pada dataset besar dan arsitektur yang kompleks, dengan ukuran parameter yang sangat besar dan biaya pelatihan yang tinggi. Model bahasa khusus (SLM) didasarkan pada model sumber terbuka, menggabungkan sejumlah kecil data profesional berkualitas tinggi dan teknologi seperti LoRA, untuk dengan cepat membangun model ahli di bidang tertentu, secara signifikan mengurangi biaya pelatihan dan ambang teknis.
SLM berkolaborasi dengan LLM melalui panggilan arsitektur Agent, routing sistem plugin, hot-swappable modul LoRA, RAG, dan cara lainnya, mempertahankan kemampuan cakupan luas dari LLM, sekaligus meningkatkan kinerja profesional melalui modul fine-tuning, membentuk sistem cerdas kombinasi yang fleksibel.
Nilai dan batasan Crypto AI di lapisan model
Proyek Crypto AI sulit untuk secara langsung meningkatkan kemampuan inti LLM, terutama terbatas pada batasan teknis dan ekosistem sumber terbuka. Namun, di atas model dasar sumber terbuka, proyek Crypto AI dapat memperpanjang nilai melalui penyempurnaan SLM dan menggabungkan verifikasi dan mekanisme insentif dari Web3. Nilai inti dari proyek ini terletak pada dua arah, yaitu lapisan verifikasi yang dapat dipercaya dan mekanisme insentif.
Analisis Klasifikasi Tipe Model AI dan Kesesuaian dengan Blockchain
Proyek Crypto AI kelas model terutama berfokus pada penyetelan SLM kecil, akses dan verifikasi data on-chain dengan arsitektur RAG, serta penerapan dan insentif model Edge secara lokal. Menggabungkan karakteristik blockchain, Crypto dapat memberikan nilai unik untuk skenario model sumber daya menengah dan rendah ini, membentuk nilai diferensiasi dari lapisan "antarmuka" AI.
Blockchain AI Chain yang berbasis data dan model dapat mencatat sumber kontribusi data dan model secara jelas dan tidak dapat diubah, meningkatkan kredibilitas dan keterlacakan. Melalui mekanisme kontrak pintar, saat data atau model dipanggil, distribusi hadiah akan secara otomatis dipicu, mengubah perilaku AI menjadi nilai tokenisasi yang dapat diukur dan diperdagangkan. Pengguna komunitas juga dapat berpartisipasi dalam tata kelola melalui pemungutan suara dengan token, menyempurnakan struktur tata kelola terdesentralisasi.
Dua, Ringkasan Proyek | Visi AI Chain OpenLedger
OpenLedger adalah proyek AI blockchain yang fokus pada mekanisme insentif data dan model. Ini mengusulkan konsep "Payable AI", yang bertujuan untuk membangun lingkungan operasional AI yang adil, transparan, dan dapat dikombinasikan, mendorong semua pihak untuk berkolaborasi dan mendapatkan keuntungan di atas blockchain.
OpenLedger menyediakan rangkaian lengkap dari "penyediaan data" hingga "penempatan model" dan "panggilan pembagian keuntungan", dengan modul inti termasuk Model Factory, OpenLoRA, PoA, Datanets, dan platform proposal model. Melalui modul-modul ini, OpenLedger membangun "infrastruktur ekonomi agen" yang didorong oleh data dan dapat dikombinasikan dengan model.
Dalam teknologi blockchain, OpenLedger menggunakan OP Stack + EigenDA sebagai dasar, untuk menyediakan lingkungan operasional yang berkinerja tinggi, biaya rendah, dan dapat diverifikasi untuk model AI. Ini didasarkan pada tumpukan teknologi Optimism, mendukung throughput tinggi dan biaya rendah; diselesaikan di jaringan utama Ethereum; kompatibel dengan EVM; EigenDA menyediakan dukungan ketersediaan data.
Dibandingkan dengan NEAR yang lebih berfokus pada lapisan dasar, OpenLedger lebih fokus pada pembangunan rantai khusus AI yang ditujukan untuk data dan insentif model, berkomitmen untuk mewujudkan pengembangan dan pemanggilan model yang dapat dilacak, dapat dikombinasikan, dan memiliki nilai berkelanjutan di dalam rantai.
Tiga, Komponen Inti dan Arsitektur Teknologi OpenLedger
Model Pabrik 3.1, pabrik model tanpa kode
ModelFactory adalah platform fine-tuning LLM di bawah ekosistem OpenLedger, yang menyediakan operasi antarmuka grafis murni. Proses inti mencakup kontrol akses data, pemilihan dan konfigurasi model, fine-tuning ringan, evaluasi dan penyebaran model, antarmuka verifikasi interaktif, dan pelacakan generasi RAG.
ModelFactory mendukung model bahasa besar sumber terbuka yang umum, seperti seri LLaMA, Mistral, Qwen, ChatGLM, Deepseek, Gemma, dan lain-lain. Meskipun belum mencakup model MoE terbaru atau model multimodal, konfigurasi "prioritas praktis" telah dibuat berdasarkan batasan nyata dalam penyebaran di blockchain.
Model Factory sebagai alat tanpa kode, semua model dilengkapi dengan mekanisme bukti kontribusi yang memastikan hak-hak peserta, memiliki keunggulan ambang rendah, dapat dimonetisasi, dan dapat dikombinasikan.
3.2 OpenLoRA, aset on-chain dari model fine-tuning
OpenLoRA adalah kerangka inferensi ringan yang dibangun oleh OpenLedger, yang bertujuan untuk mengatasi masalah biaya tinggi, rendahnya pemanfaatan kembali, dan pemborosan sumber daya dalam penerapan model AI. Komponen utamanya termasuk modul penyimpanan LoRA Adapter, lapisan pengelolaan model dan penggabungan dinamis, mesin inferensi, modul routing permintaan dan output aliran.
OpenLoRA meningkatkan efisiensi penyebaran dan inferensi multi-model secara signifikan melalui serangkaian optimasi dasar. Intinya termasuk pemuatan adaptor LoRA dinamis, paralel tensor, Paged Attention, penggabungan multi-model, Flash Attention, inti CUDA pra-kompilasi, dan teknik kuantisasi.
OpenLoRA bukan hanya kerangka inferensi yang efisien, tetapi juga mengintegrasikan inferensi model dengan mekanisme insentif Web3 secara mendalam, dengan tujuan mengubah model LoRA menjadi aset Web3 yang dapat dipanggil, dapat dikombinasikan, dan dapat dibagi keuntungan. Ini mendukung model sebagai aset, penggabungan dinamis multi LoRA + pembagian keuntungan, serta mendukung inferensi berbagi multi-penyewa untuk model long tail dan fitur lainnya.
3.3 Datanets (Jaringan Data), dari kedaulatan data ke kecerdasan data
Datanets adalah infrastruktur "data sebagai aset" dari OpenLedger, yang digunakan untuk mengumpulkan dan mengelola kumpulan data di bidang tertentu. Setiap Datanet seperti gudang data terstruktur, memastikan data dapat ditelusuri dan dipercaya melalui mekanisme kepemilikan di blockchain.
Dibandingkan dengan proyek yang fokus pada kedaulatan data, OpenLedger membangun "dari data ke kecerdasan" melalui tiga modul utama: Datanets, Model Factory, OpenLoRA, yang berfokus pada bagaimana data dilatih, dipanggil, dan mendapatkan imbalan.
PoA adalah mekanisme inti yang diimplementasikan oleh OpenLedger untuk kepemilikan data dan distribusi insentif. Prosesnya mencakup pengiriman data, evaluasi dampak, validasi pelatihan, distribusi insentif, dan tata kelola kualitas. PoA bukan hanya alat distribusi insentif, tetapi juga kerangka kerja yang mengarah pada transparansi, pelacakan sumber, dan kepemilikan multi-tahap.
RAG Attribution adalah mekanisme atribusi dan insentif data yang dibangun oleh OpenLedger dalam skenario RAG, memastikan bahwa konten keluaran model dapat dilacak, dapat diverifikasi, kontributor dapat diberi insentif, dan akhirnya mewujudkan kepercayaan dalam generasi dan transparansi data.
Empat, Kemajuan Proyek OpenLedger dan Kerja Sama Ekosistem
OpenLedger telah meluncurkan jaringan pengujian, lapisan kecerdasan data adalah tahap pertama, bertujuan untuk membangun gudang data internet yang didorong oleh komunitas. Jaringan pengujian menyediakan tiga jenis mekanisme pendapatan: hadiah operasi node, hadiah kontribusi data, dan hadiah partisipasi tugas.
Epoch 2 Testnet secara khusus memperkenalkan mekanisme jaringan data Datanets, mencakup tugas-tugas seperti validasi data dan klasifikasi. Rencana jangka panjang OpenLedger dari pengumpulan data, pembangunan model menuju ekosistem Agent, secara bertahap mewujudkan siklus ekonomi AI terdesentralisasi yang lengkap.
Mitra ekosistem OpenLedger mencakup daya komputasi, infrastruktur, rantai alat, dan aplikasi AI. Selama setahun terakhir, OpenLedger secara berkelanjutan menyelenggarakan KTT DeAI Summit, memperkuat pengenalan merek dan reputasi profesionalnya di komunitas pengembang dan ekosistem startup Web3 AI.
Lima, Pembiayaan dan Latar Belakang Tim
OpenLedger menyelesaikan pendanaan putaran benih sebesar 11,2 juta dolar AS pada bulan Juli 2024, dengan investor termasuk Polychain Capital, Borderless Capital, serta berbagai angel investor terkenal. Dana tersebut akan digunakan untuk mempercepat pembangunan jaringan AI Chain, mekanisme insentif model, lapisan data dasar, dan ekosistem aplikasi Agent secara menyeluruh.
OpenLedger didirikan oleh Ram Kumar, seorang wirausahawan berpengalaman di bidang AI/ML dan teknologi blockchain, yang membawa kombinasi wawasan pasar, keahlian teknis, dan kepemimpinan strategis ke proyek tersebut.
Enam, Desain Model Ekonomi Token dan Tata Kelola
OPEN adalah token fungsional inti dari ekosistem OpenLedger, memberdayakan tata kelola jaringan, pelaksanaan transaksi, distribusi insentif, dan operasi AI Agent. Fungsinya meliputi tata kelola dan pengambilan keputusan, bahan bakar transaksi dan pembayaran biaya, insentif dan penghargaan kepemilikan, kemampuan jembatan lintas rantai, serta mekanisme staking AI Agent.
OpenLedger memperkenalkan mekanisme tata kelola berbasis nilai kontribusi, di mana bobot suara terkait dengan nilai yang sebenarnya diciptakan, bukan hanya bobot modal semata. Desain ini membantu mencapai keberlanjutan jangka panjang dalam tata kelola, mencegah perilaku spekulatif mendominasi pengambilan keputusan.
Tujuh, Data, Model dan Pola Pasar Insentif serta Perbandingan Produk Saingan
OpenLedger berada di posisi lapisan tengah dalam ekosistem Crypto AI saat ini dengan "aset model on-chain dan insentif pemanggilan", menjadi protokol jembatan kunci yang menghubungkan penyediaan nilai model dan pemanggilan yang diterapkan. Dibandingkan dengan proyek lainnya:
Lapisan insentif protokol: OpenLedger vs. Bittensor
Kepemilikan model dan insentif pemanggilan: OpenLedger vs. Sentient
Platform Pengelolaan Model dan Inferensi Tepercaya: OpenLedger vs. OpenGradient
Model dan Evaluasi Insentif Crowdsourcing: OpenLedger vs. CrunchDAO
Platform model ringan yang digerakkan oleh komunitas: OpenLedger vs. Assisterr
Pabrik Model: OpenLedger vs. Pond
Jalur Inferensi Tepercaya: OpenLedger vs. Bagel
Jalur kolaborasi sisi data: OpenLedger vs. Sapien / FractionAI / Vana / Irys
Delapan, Kesimpulan | Dari Data ke Model, Jalan Monetisasi AI Chain
OpenLedger berkomitmen untuk membangun infrastruktur "model sebagai aset" di dunia Web3, dengan membangun siklus tertutup yang lengkap, untuk pertama kalinya membawa model AI ke dalam sistem ekonomi yang benar-benar dapat dilacak, dapat direalisasikan, dan dapat berkolaborasi. Sistem teknologinya memberikan dukungan menyeluruh kepada semua pihak yang terlibat, mengaktifkan sumber daya "data" dan "model" yang telah lama diabaikan dalam rantai nilai AI.
OpenLedger lebih mirip dengan HuggingFace + Stripe + Infura di
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
9 Suka
Hadiah
9
8
Bagikan
Komentar
0/400
MeaninglessApe
· 07-24 19:58
Kembali membahas AI ya
Lihat AsliBalas0
GasFeeLover
· 07-24 05:24
GPT datang lagi untuk mengejar popularitas
Lihat AsliBalas0
StakeHouseDirector
· 07-24 05:21
Obat inovatif jangan terlalu berlebihan
Lihat AsliBalas0
DaoResearcher
· 07-24 05:21
Pro insinyur menyarankan untuk merujuk pada proposal tata kelola model zkml vitalik
OpenLedger membangun ekosistem baru AI Chain untuk mewujudkan aset model dan insentif nilai data
OpenLedger Kedalaman Laporan Penelitian: Membangun ekonomi agen cerdas yang didorong oleh data dan dapat dikombinasikan dengan model menggunakan OP Stack+EigenDA sebagai dasar.
I. Pendahuluan | Lompatan model Crypto AI
Data, model, dan kekuatan komputasi adalah tiga elemen inti infrastruktur AI, yang tidak dapat dipisahkan. Bidang Crypto AI telah mengalami jalur evolusi yang mirip dengan industri AI tradisional. Pada awal 2024, fokus pasar terkonsentrasi pada proyek GPU terdesentralisasi, menekankan persaingan kekuatan komputasi. Memasuki tahun 2025, fokus industri secara bertahap beralih ke lapisan model dan data, menandakan bahwa Crypto AI sedang bertransisi dari persaingan sumber daya dasar ke pembangunan lapisan menengah yang lebih berkelanjutan dan memiliki nilai aplikasi.
Model Besar Umum (LLM) vs Model Khusus (SLM)
Model bahasa besar tradisional (LLM) bergantung pada dataset besar dan arsitektur yang kompleks, dengan ukuran parameter yang sangat besar dan biaya pelatihan yang tinggi. Model bahasa khusus (SLM) didasarkan pada model sumber terbuka, menggabungkan sejumlah kecil data profesional berkualitas tinggi dan teknologi seperti LoRA, untuk dengan cepat membangun model ahli di bidang tertentu, secara signifikan mengurangi biaya pelatihan dan ambang teknis.
SLM berkolaborasi dengan LLM melalui panggilan arsitektur Agent, routing sistem plugin, hot-swappable modul LoRA, RAG, dan cara lainnya, mempertahankan kemampuan cakupan luas dari LLM, sekaligus meningkatkan kinerja profesional melalui modul fine-tuning, membentuk sistem cerdas kombinasi yang fleksibel.
Nilai dan batasan Crypto AI di lapisan model
Proyek Crypto AI sulit untuk secara langsung meningkatkan kemampuan inti LLM, terutama terbatas pada batasan teknis dan ekosistem sumber terbuka. Namun, di atas model dasar sumber terbuka, proyek Crypto AI dapat memperpanjang nilai melalui penyempurnaan SLM dan menggabungkan verifikasi dan mekanisme insentif dari Web3. Nilai inti dari proyek ini terletak pada dua arah, yaitu lapisan verifikasi yang dapat dipercaya dan mekanisme insentif.
Analisis Klasifikasi Tipe Model AI dan Kesesuaian dengan Blockchain
Proyek Crypto AI kelas model terutama berfokus pada penyetelan SLM kecil, akses dan verifikasi data on-chain dengan arsitektur RAG, serta penerapan dan insentif model Edge secara lokal. Menggabungkan karakteristik blockchain, Crypto dapat memberikan nilai unik untuk skenario model sumber daya menengah dan rendah ini, membentuk nilai diferensiasi dari lapisan "antarmuka" AI.
Blockchain AI Chain yang berbasis data dan model dapat mencatat sumber kontribusi data dan model secara jelas dan tidak dapat diubah, meningkatkan kredibilitas dan keterlacakan. Melalui mekanisme kontrak pintar, saat data atau model dipanggil, distribusi hadiah akan secara otomatis dipicu, mengubah perilaku AI menjadi nilai tokenisasi yang dapat diukur dan diperdagangkan. Pengguna komunitas juga dapat berpartisipasi dalam tata kelola melalui pemungutan suara dengan token, menyempurnakan struktur tata kelola terdesentralisasi.
Dua, Ringkasan Proyek | Visi AI Chain OpenLedger
OpenLedger adalah proyek AI blockchain yang fokus pada mekanisme insentif data dan model. Ini mengusulkan konsep "Payable AI", yang bertujuan untuk membangun lingkungan operasional AI yang adil, transparan, dan dapat dikombinasikan, mendorong semua pihak untuk berkolaborasi dan mendapatkan keuntungan di atas blockchain.
OpenLedger menyediakan rangkaian lengkap dari "penyediaan data" hingga "penempatan model" dan "panggilan pembagian keuntungan", dengan modul inti termasuk Model Factory, OpenLoRA, PoA, Datanets, dan platform proposal model. Melalui modul-modul ini, OpenLedger membangun "infrastruktur ekonomi agen" yang didorong oleh data dan dapat dikombinasikan dengan model.
Dalam teknologi blockchain, OpenLedger menggunakan OP Stack + EigenDA sebagai dasar, untuk menyediakan lingkungan operasional yang berkinerja tinggi, biaya rendah, dan dapat diverifikasi untuk model AI. Ini didasarkan pada tumpukan teknologi Optimism, mendukung throughput tinggi dan biaya rendah; diselesaikan di jaringan utama Ethereum; kompatibel dengan EVM; EigenDA menyediakan dukungan ketersediaan data.
Dibandingkan dengan NEAR yang lebih berfokus pada lapisan dasar, OpenLedger lebih fokus pada pembangunan rantai khusus AI yang ditujukan untuk data dan insentif model, berkomitmen untuk mewujudkan pengembangan dan pemanggilan model yang dapat dilacak, dapat dikombinasikan, dan memiliki nilai berkelanjutan di dalam rantai.
Tiga, Komponen Inti dan Arsitektur Teknologi OpenLedger
Model Pabrik 3.1, pabrik model tanpa kode
ModelFactory adalah platform fine-tuning LLM di bawah ekosistem OpenLedger, yang menyediakan operasi antarmuka grafis murni. Proses inti mencakup kontrol akses data, pemilihan dan konfigurasi model, fine-tuning ringan, evaluasi dan penyebaran model, antarmuka verifikasi interaktif, dan pelacakan generasi RAG.
ModelFactory mendukung model bahasa besar sumber terbuka yang umum, seperti seri LLaMA, Mistral, Qwen, ChatGLM, Deepseek, Gemma, dan lain-lain. Meskipun belum mencakup model MoE terbaru atau model multimodal, konfigurasi "prioritas praktis" telah dibuat berdasarkan batasan nyata dalam penyebaran di blockchain.
Model Factory sebagai alat tanpa kode, semua model dilengkapi dengan mekanisme bukti kontribusi yang memastikan hak-hak peserta, memiliki keunggulan ambang rendah, dapat dimonetisasi, dan dapat dikombinasikan.
3.2 OpenLoRA, aset on-chain dari model fine-tuning
OpenLoRA adalah kerangka inferensi ringan yang dibangun oleh OpenLedger, yang bertujuan untuk mengatasi masalah biaya tinggi, rendahnya pemanfaatan kembali, dan pemborosan sumber daya dalam penerapan model AI. Komponen utamanya termasuk modul penyimpanan LoRA Adapter, lapisan pengelolaan model dan penggabungan dinamis, mesin inferensi, modul routing permintaan dan output aliran.
OpenLoRA meningkatkan efisiensi penyebaran dan inferensi multi-model secara signifikan melalui serangkaian optimasi dasar. Intinya termasuk pemuatan adaptor LoRA dinamis, paralel tensor, Paged Attention, penggabungan multi-model, Flash Attention, inti CUDA pra-kompilasi, dan teknik kuantisasi.
OpenLoRA bukan hanya kerangka inferensi yang efisien, tetapi juga mengintegrasikan inferensi model dengan mekanisme insentif Web3 secara mendalam, dengan tujuan mengubah model LoRA menjadi aset Web3 yang dapat dipanggil, dapat dikombinasikan, dan dapat dibagi keuntungan. Ini mendukung model sebagai aset, penggabungan dinamis multi LoRA + pembagian keuntungan, serta mendukung inferensi berbagi multi-penyewa untuk model long tail dan fitur lainnya.
3.3 Datanets (Jaringan Data), dari kedaulatan data ke kecerdasan data
Datanets adalah infrastruktur "data sebagai aset" dari OpenLedger, yang digunakan untuk mengumpulkan dan mengelola kumpulan data di bidang tertentu. Setiap Datanet seperti gudang data terstruktur, memastikan data dapat ditelusuri dan dipercaya melalui mekanisme kepemilikan di blockchain.
Dibandingkan dengan proyek yang fokus pada kedaulatan data, OpenLedger membangun "dari data ke kecerdasan" melalui tiga modul utama: Datanets, Model Factory, OpenLoRA, yang berfokus pada bagaimana data dilatih, dipanggil, dan mendapatkan imbalan.
3.4 Bukti Attribusi（贡献证明）：Merevolusi lapisan insentif distribusi keuntungan
PoA adalah mekanisme inti yang diimplementasikan oleh OpenLedger untuk kepemilikan data dan distribusi insentif. Prosesnya mencakup pengiriman data, evaluasi dampak, validasi pelatihan, distribusi insentif, dan tata kelola kualitas. PoA bukan hanya alat distribusi insentif, tetapi juga kerangka kerja yang mengarah pada transparansi, pelacakan sumber, dan kepemilikan multi-tahap.
RAG Attribution adalah mekanisme atribusi dan insentif data yang dibangun oleh OpenLedger dalam skenario RAG, memastikan bahwa konten keluaran model dapat dilacak, dapat diverifikasi, kontributor dapat diberi insentif, dan akhirnya mewujudkan kepercayaan dalam generasi dan transparansi data.
Empat, Kemajuan Proyek OpenLedger dan Kerja Sama Ekosistem
OpenLedger telah meluncurkan jaringan pengujian, lapisan kecerdasan data adalah tahap pertama, bertujuan untuk membangun gudang data internet yang didorong oleh komunitas. Jaringan pengujian menyediakan tiga jenis mekanisme pendapatan: hadiah operasi node, hadiah kontribusi data, dan hadiah partisipasi tugas.
Epoch 2 Testnet secara khusus memperkenalkan mekanisme jaringan data Datanets, mencakup tugas-tugas seperti validasi data dan klasifikasi. Rencana jangka panjang OpenLedger dari pengumpulan data, pembangunan model menuju ekosistem Agent, secara bertahap mewujudkan siklus ekonomi AI terdesentralisasi yang lengkap.
Mitra ekosistem OpenLedger mencakup daya komputasi, infrastruktur, rantai alat, dan aplikasi AI. Selama setahun terakhir, OpenLedger secara berkelanjutan menyelenggarakan KTT DeAI Summit, memperkuat pengenalan merek dan reputasi profesionalnya di komunitas pengembang dan ekosistem startup Web3 AI.
Lima, Pembiayaan dan Latar Belakang Tim
OpenLedger menyelesaikan pendanaan putaran benih sebesar 11,2 juta dolar AS pada bulan Juli 2024, dengan investor termasuk Polychain Capital, Borderless Capital, serta berbagai angel investor terkenal. Dana tersebut akan digunakan untuk mempercepat pembangunan jaringan AI Chain, mekanisme insentif model, lapisan data dasar, dan ekosistem aplikasi Agent secara menyeluruh.
OpenLedger didirikan oleh Ram Kumar, seorang wirausahawan berpengalaman di bidang AI/ML dan teknologi blockchain, yang membawa kombinasi wawasan pasar, keahlian teknis, dan kepemimpinan strategis ke proyek tersebut.
Enam, Desain Model Ekonomi Token dan Tata Kelola
OPEN adalah token fungsional inti dari ekosistem OpenLedger, memberdayakan tata kelola jaringan, pelaksanaan transaksi, distribusi insentif, dan operasi AI Agent. Fungsinya meliputi tata kelola dan pengambilan keputusan, bahan bakar transaksi dan pembayaran biaya, insentif dan penghargaan kepemilikan, kemampuan jembatan lintas rantai, serta mekanisme staking AI Agent.
OpenLedger memperkenalkan mekanisme tata kelola berbasis nilai kontribusi, di mana bobot suara terkait dengan nilai yang sebenarnya diciptakan, bukan hanya bobot modal semata. Desain ini membantu mencapai keberlanjutan jangka panjang dalam tata kelola, mencegah perilaku spekulatif mendominasi pengambilan keputusan.
Tujuh, Data, Model dan Pola Pasar Insentif serta Perbandingan Produk Saingan
OpenLedger berada di posisi lapisan tengah dalam ekosistem Crypto AI saat ini dengan "aset model on-chain dan insentif pemanggilan", menjadi protokol jembatan kunci yang menghubungkan penyediaan nilai model dan pemanggilan yang diterapkan. Dibandingkan dengan proyek lainnya:
Delapan, Kesimpulan | Dari Data ke Model, Jalan Monetisasi AI Chain
OpenLedger berkomitmen untuk membangun infrastruktur "model sebagai aset" di dunia Web3, dengan membangun siklus tertutup yang lengkap, untuk pertama kalinya membawa model AI ke dalam sistem ekonomi yang benar-benar dapat dilacak, dapat direalisasikan, dan dapat berkolaborasi. Sistem teknologinya memberikan dukungan menyeluruh kepada semua pihak yang terlibat, mengaktifkan sumber daya "data" dan "model" yang telah lama diabaikan dalam rantai nilai AI.
OpenLedger lebih mirip dengan HuggingFace + Stripe + Infura di