I. Introdução | A transição da camada de modelo do Crypto AI
Dados, modelos e capacidade de computação são os três principais elementos da infraestrutura de IA, e todos são indispensáveis. O setor de Crypto AI passou por uma trajetória de evolução semelhante à da indústria tradicional de IA. No início de 2024, a atenção do mercado se concentra em projetos de GPU descentralizados, enfatizando a competição pela capacidade de computação. Ao entrar em 2025, o foco da indústria gradualmente se desloca para as camadas de modelos e dados, marcando a transição do Crypto AI de uma competição por recursos de baixo nível para uma construção de nível médio mais sustentável e com valor de aplicação.
Modelo Geral (LLM) vs Modelo Especializado (SLM)
Os modelos de linguagem de grande porte tradicionais (LLM) dependem de conjuntos de dados em larga escala e arquiteturas complexas, com uma enorme escala de parâmetros e custos de treinamento elevados. Os modelos de linguagem especializados (SLM), por outro lado, são baseados em modelos de código aberto e combinam uma pequena quantidade de dados profissionais de alta qualidade com tecnologias como LoRA, permitindo a construção rápida de modelos especializados em domínios específicos, reduzindo significativamente os custos de treinamento e as barreiras técnicas.
SLM colabora com LLM através da arquitetura Agent, roteamento do sistema de plugins, hot-swapping de módulos LoRA, RAG, entre outros, preservando a ampla capacidade de cobertura do LLM, enquanto melhora o desempenho profissional por meio de módulos de ajuste fino, formando um sistema inteligente combinatório flexível.
O valor e os limites do modelo de Crypto AI
Os projetos de Crypto AI têm dificuldade em melhorar diretamente as capacidades centrais do LLM, principalmente devido às barreiras tecnológicas e limitações do ecossistema de código aberto. No entanto, em cima dos modelos básicos de código aberto, os projetos de Crypto AI podem estender seu valor através do ajuste fino do SLM, combinando a verificabilidade e os mecanismos de incentivo do Web3. Seu valor central se manifesta em duas direções: a camada de verificação confiável e os mecanismos de incentivo.
Análise da classificação dos tipos de modelos de IA e da sua aplicabilidade na blockchain
Os projetos de IA Crypto da classe de modelos estão principalmente concentrados no ajuste fino de pequenos SLM, na integração e validação de dados on-chain com a arquitetura RAG, bem como no deployment local e na incentivação de modelos Edge. Combinando as características da blockchain, o Crypto pode oferecer um valor único para esses cenários de modelos de recursos médios e baixos, formando um valor diferenciado na "camada de interface" da IA.
A cadeia de blockchain AI baseada em dados e modelos pode registrar de forma clara e imutável a origem das contribuições de dados e modelos, aumentando a confiabilidade e a rastreabilidade. Através de um mecanismo de contratos inteligentes, a distribuição de recompensas é acionada automaticamente quando dados ou modelos são utilizados, transformando o comportamento da IA em um valor tokenizado que pode ser medido e negociado. Os usuários da comunidade também podem participar da governança por meio de votação com tokens, aprimorando a estrutura de governança descentralizada.
Dois, Visão Geral do Projeto | A Visão da Cadeia AI da OpenLedger
OpenLedger é um projeto de blockchain AI focado em mecanismos de incentivo de dados e modelos. Propõe o conceito de "Payable AI", com o objetivo de construir um ambiente de execução de AI justo, transparente e combinável, incentivando a colaboração de todos os participantes e permitindo que eles obtenham rendimentos na cadeia.
A OpenLedger oferece um ciclo fechado completo que vai desde a "fornecimento de dados" até o "desdobramento de modelos" e "chamadas de repartição de lucros", sendo os módulos centrais o Model Factory, OpenLoRA, PoA, Datanets e a plataforma de propostas de modelos. Através desses módulos, a OpenLedger construiu uma "infraestrutura econômica de agentes" que é impulsionada por dados e modelos combináveis.
Na tecnologia blockchain, o OpenLedger utiliza OP Stack + EigenDA como base, proporcionando um ambiente de execução de alto desempenho, baixo custo e verificável para modelos de IA. É baseado na pilha tecnológica do Optimism, suporta alta capacidade de processamento e baixas taxas; liquida na rede principal do Ethereum; compatível com EVM; EigenDA oferece suporte à disponibilidade de dados.
Comparado com o NEAR, que é mais orientado para a camada base, o OpenLedger foca mais na construção de uma cadeia dedicada à IA voltada para dados e incentivos de modelos, com o objetivo de alcançar um ciclo de valor rastreável, combinável e sustentável no desenvolvimento e na chamada de modelos na cadeia.
Três, Componentes Centrais e Arquitetura Técnica do OpenLedger
3.1 Modelo de Fábrica, fábrica de modelos sem código
ModelFactory é a plataforma de ajuste fino LLM sob o ecossistema OpenLedger, que oferece uma operação totalmente gráfica. Seu fluxo central inclui controle de acesso a dados, seleção e configuração de modelos, ajuste fino leve, avaliação e implantação de modelos, interface de validação interativa e rastreamento de geração RAG.
ModelFactory suporta os principais modelos de linguagem de código aberto, como a série LLaMA, Mistral, Qwen, ChatGLM, Deepseek, Gemma, entre outros. Embora não inclua os mais recentes modelos MoE ou multimodais, fez uma configuração de "prioridade prática" com base nas restrições reais de implantação em blockchain.
Model Factory, como uma cadeia de ferramentas sem código, possui um mecanismo de prova de contribuição embutido em todos os modelos, garantindo os direitos dos participantes, com vantagens de baixo custo de entrada, potencial de monetização e combinabilidade.
3.2 OpenLoRA, a tokenização de ativos on-chain do modelo de ajuste fino
OpenLoRA é uma estrutura de inferência leve construída pela OpenLedger, destinada a resolver problemas de alto custo, baixa reutilização e desperdício de recursos na implementação de modelos de IA. Os seus componentes principais incluem o módulo de armazenamento LoRA Adapter, a camada de hospedagem de modelos e fusão dinâmica, o motor de inferência, o roteador de requisições e o módulo de saída em fluxo.
OpenLoRA melhora significativamente a eficiência de implantação e inferência de múltiplos modelos através de uma série de otimizações de baixo nível. Seu núcleo inclui carregamento dinâmico de adaptadores LoRA, paralelismo de tensores, Paged Attention, fusão de múltiplos modelos, Flash Attention, núcleos CUDA pré-compilados e técnicas de quantização.
OpenLoRA não é apenas uma estrutura de inferência eficiente, mas também integra profundamente a inferência de modelos com mecanismos de incentivo Web3, visando transformar o modelo LoRA em um ativo Web3 que pode ser chamado, combinado e compartilhado. Suporta características como modelos como ativos, fusão dinâmica de múltiplos LoRA + atribuição de lucros, e compartilhamento de inferência de múltiplos inquilinos para modelos de cauda longa.
3.3 Datanets (redes de dados), da soberania de dados à inteligência de dados
Datanets é a infraestrutura de "dados como ativos" da OpenLedger, usada para coletar e gerenciar conjuntos de dados em domínios específicos. Cada Datanet funciona como um armazém de dados estruturados, garantindo a rastreabilidade e a confiabilidade dos dados através de mecanismos de atribuição na blockchain.
Comparado a projetos que focam na soberania dos dados, o OpenLedger constrói um ciclo completo "do dado à inteligência" através de três módulos: Datanets, Model Factory e OpenLoRA, focando em como os dados são treinados, chamados e recompensados.
3.4 Prova de Atribuição（贡献证明）：redefinir a camada de incentivo à distribuição de benefícios
PoA é o mecanismo central do OpenLedger para a atribuição de dados e distribuição de incentivos. Seu processo inclui submissão de dados, avaliação de impacto, validação de treinamento, distribuição de incentivos e governança de qualidade. PoA não é apenas uma ferramenta de distribuição de incentivos, mas também um quadro voltado para transparência, rastreamento de origem e atribuição em múltiplas etapas.
A Atribuição RAG é um mecanismo de atribuição de dados e incentivos estabelecido pela OpenLedger no cenário RAG, garantindo que o conteúdo de saída do modelo seja rastreável, verificável, que os contribuidores possam ser incentivados e, finalmente, alcançando a confiança na geração e a transparência dos dados.
Quatro, Progresso do Projeto OpenLedger e Cooperação Ecológica
OpenLedger já lançou a rede de testes, a camada de inteligência de dados é a primeira fase, destinada a construir um armazém de dados da internet impulsionado pela comunidade. A rede de testes oferece três tipos de mecanismos de recompensa: recompensas por operação de nós, recompensas por contribuição de dados e recompensas por participação em tarefas.
A rede de teste Epoch 2 destacou o mecanismo de rede de dados Datanets, que abrange tarefas de validação e classificação de dados. O planejamento de longo prazo da OpenLedger passa da coleta de dados e construção de modelos para a ecologia Agent, realizando gradualmente um ciclo econômico de IA descentralizado completo.
Os parceiros ecológicos da OpenLedger abrangem poder de computação, infraestrutura, cadeias de ferramentas e aplicações de IA. No último ano, a OpenLedger organizou consecutivamente a cimeira DeAI Summit, reforçando o seu reconhecimento de marca e reputação profissional na comunidade de desenvolvedores e no ecossistema de startups de IA Web3.
Cinco, Financiamento e Background da Equipa
A OpenLedger completou uma ronda de financiamento seed de 11,2 milhões de dólares em julho de 2024, com investidores incluindo instituições conhecidas como Polychain Capital, Borderless Capital e vários investidores anjo. Os fundos serão utilizados para promover a construção da rede AI Chain, mecanismos de incentivo para modelos, a camada de dados e a implementação abrangente do ecossistema de aplicações Agent.
OpenLedger foi fundado por Ram Kumar, um empreendedor experiente nas áreas de IA/ML e tecnologia blockchain, que trouxe uma combinação orgânica de perspicácia de mercado, especialização técnica e liderança estratégica para o projeto.
Seis, Design do Modelo Econômico do Token e Governança
OPEN é o token funcional central do ecossistema OpenLedger, capacitando a governança da rede, a execução de transações, a distribuição de incentivos e a operação de Agentes de IA. Suas funcionalidades incluem governança e tomada de decisões, combustível para transações e pagamento de taxas, incentivos e recompensas de pertencimento, capacidade de ponte entre cadeias e mecanismo de staking para Agentes de IA.
OpenLedger introduziu um mecanismo de governança baseado no valor da contribuição, onde o peso do voto está relacionado ao valor realmente criado, em vez de ser puramente baseado no peso do capital. Este design ajuda a alcançar a sustentabilidade a longo prazo da governança, prevenindo que comportamentos especulativos dominem a tomada de decisões.
Sete, Dados, Modelos e Estrutura de Mercado de Incentivos e Comparação com Concorrentes
OpenLedger ocupa uma posição intermédia na atual ecologia Crypto AI, na «tokenização e incentivo de modelos em cadeia», sendo um protocolo-chave que conecta a oferta de valor dos modelos à sua aplicação prática. Comparado a outros projetos:
Camada de incentivo de protocolo: OpenLedger vs. Bittensor
Atribuição do modelo e incentivos de chamada: OpenLedger vs. Sentient
Plataforma de hospedagem de modelos e raciocínio confiável: OpenLedger vs. OpenGradient
Modelo de crowdsourcing e avaliação de incentivos: OpenLedger vs. CrunchDAO
Plataforma leve impulsionada pela comunidade: OpenLedger vs. Assisterr
Fábrica de Modelos: OpenLedger vs. Pond
Caminho de inferência confiável: OpenLedger vs. Bagel
Caminho de colaboração do lado dos dados: OpenLedger vs. Sapien / FractionAI / Vana / Irys
Oito, Conclusão | Do dado ao modelo, o caminho de monetização da cadeia de IA
A OpenLedger está empenhada em construir a infraestrutura de "modelo como ativo" no mundo Web3, trazendo pela primeira vez modelos de IA para um sistema econômico verdadeiramente rastreável, monetizável e colaborativo, através da construção de um ciclo fechado completo. Seu sistema tecnológico oferece suporte abrangente a todos os participantes, ativando os recursos "dados" e "modelos" que foram negligenciados a longo prazo na cadeia de valor da IA.
OpenLedger é mais como HuggingFace + Stripe + Infura em
Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.
9 Curtidas
Recompensa
9
8
Compartilhar
Comentário
0/400
MeaninglessApe
· 07-24 19:58
Já estão a especular sobre a IA novamente.
Ver originalResponder0
GasFeeLover
· 07-24 05:24
O GPT voltou a enganar para ganhar popularidade.
Ver originalResponder0
StakeHouseDirector
· 07-24 05:21
Não faça grandes verdades sobre medicamentos inovadores.
Ver originalResponder0
DaoResearcher
· 07-24 05:21
O pro engenheiro sugere consultar a proposta de governança do modelo zkml do vitalik.
Ver originalResponder0
GateUser-e51e87c7
· 07-24 05:15
A berinjela espacial também está em alta?
Ver originalResponder0
PuzzledScholar
· 07-24 05:11
Ter uma ecologia completa como base faz toda a diferença.
Ver originalResponder0
LuckyHashValue
· 07-24 05:08
O tio da tecnologia diz que não entende nada.
Ver originalResponder0
Anon32942
· 07-24 05:05
Outra vez a armadilha, um projeto antigo com uma nova aparência.
OpenLedger constrói um novo ecossistema de blockchain AI, realizando a monetização de modelos e incentivando o valor dos dados.
OpenLedger Profundidade研报：以OP Stack+EigenDA为底座，构建一个数据驱动、模型可组合的智能体经济
I. Introdução | A transição da camada de modelo do Crypto AI
Dados, modelos e capacidade de computação são os três principais elementos da infraestrutura de IA, e todos são indispensáveis. O setor de Crypto AI passou por uma trajetória de evolução semelhante à da indústria tradicional de IA. No início de 2024, a atenção do mercado se concentra em projetos de GPU descentralizados, enfatizando a competição pela capacidade de computação. Ao entrar em 2025, o foco da indústria gradualmente se desloca para as camadas de modelos e dados, marcando a transição do Crypto AI de uma competição por recursos de baixo nível para uma construção de nível médio mais sustentável e com valor de aplicação.
Modelo Geral (LLM) vs Modelo Especializado (SLM)
Os modelos de linguagem de grande porte tradicionais (LLM) dependem de conjuntos de dados em larga escala e arquiteturas complexas, com uma enorme escala de parâmetros e custos de treinamento elevados. Os modelos de linguagem especializados (SLM), por outro lado, são baseados em modelos de código aberto e combinam uma pequena quantidade de dados profissionais de alta qualidade com tecnologias como LoRA, permitindo a construção rápida de modelos especializados em domínios específicos, reduzindo significativamente os custos de treinamento e as barreiras técnicas.
SLM colabora com LLM através da arquitetura Agent, roteamento do sistema de plugins, hot-swapping de módulos LoRA, RAG, entre outros, preservando a ampla capacidade de cobertura do LLM, enquanto melhora o desempenho profissional por meio de módulos de ajuste fino, formando um sistema inteligente combinatório flexível.
O valor e os limites do modelo de Crypto AI
Os projetos de Crypto AI têm dificuldade em melhorar diretamente as capacidades centrais do LLM, principalmente devido às barreiras tecnológicas e limitações do ecossistema de código aberto. No entanto, em cima dos modelos básicos de código aberto, os projetos de Crypto AI podem estender seu valor através do ajuste fino do SLM, combinando a verificabilidade e os mecanismos de incentivo do Web3. Seu valor central se manifesta em duas direções: a camada de verificação confiável e os mecanismos de incentivo.
Análise da classificação dos tipos de modelos de IA e da sua aplicabilidade na blockchain
Os projetos de IA Crypto da classe de modelos estão principalmente concentrados no ajuste fino de pequenos SLM, na integração e validação de dados on-chain com a arquitetura RAG, bem como no deployment local e na incentivação de modelos Edge. Combinando as características da blockchain, o Crypto pode oferecer um valor único para esses cenários de modelos de recursos médios e baixos, formando um valor diferenciado na "camada de interface" da IA.
A cadeia de blockchain AI baseada em dados e modelos pode registrar de forma clara e imutável a origem das contribuições de dados e modelos, aumentando a confiabilidade e a rastreabilidade. Através de um mecanismo de contratos inteligentes, a distribuição de recompensas é acionada automaticamente quando dados ou modelos são utilizados, transformando o comportamento da IA em um valor tokenizado que pode ser medido e negociado. Os usuários da comunidade também podem participar da governança por meio de votação com tokens, aprimorando a estrutura de governança descentralizada.
Dois, Visão Geral do Projeto | A Visão da Cadeia AI da OpenLedger
OpenLedger é um projeto de blockchain AI focado em mecanismos de incentivo de dados e modelos. Propõe o conceito de "Payable AI", com o objetivo de construir um ambiente de execução de AI justo, transparente e combinável, incentivando a colaboração de todos os participantes e permitindo que eles obtenham rendimentos na cadeia.
A OpenLedger oferece um ciclo fechado completo que vai desde a "fornecimento de dados" até o "desdobramento de modelos" e "chamadas de repartição de lucros", sendo os módulos centrais o Model Factory, OpenLoRA, PoA, Datanets e a plataforma de propostas de modelos. Através desses módulos, a OpenLedger construiu uma "infraestrutura econômica de agentes" que é impulsionada por dados e modelos combináveis.
Na tecnologia blockchain, o OpenLedger utiliza OP Stack + EigenDA como base, proporcionando um ambiente de execução de alto desempenho, baixo custo e verificável para modelos de IA. É baseado na pilha tecnológica do Optimism, suporta alta capacidade de processamento e baixas taxas; liquida na rede principal do Ethereum; compatível com EVM; EigenDA oferece suporte à disponibilidade de dados.
Comparado com o NEAR, que é mais orientado para a camada base, o OpenLedger foca mais na construção de uma cadeia dedicada à IA voltada para dados e incentivos de modelos, com o objetivo de alcançar um ciclo de valor rastreável, combinável e sustentável no desenvolvimento e na chamada de modelos na cadeia.
Três, Componentes Centrais e Arquitetura Técnica do OpenLedger
3.1 Modelo de Fábrica, fábrica de modelos sem código
ModelFactory é a plataforma de ajuste fino LLM sob o ecossistema OpenLedger, que oferece uma operação totalmente gráfica. Seu fluxo central inclui controle de acesso a dados, seleção e configuração de modelos, ajuste fino leve, avaliação e implantação de modelos, interface de validação interativa e rastreamento de geração RAG.
ModelFactory suporta os principais modelos de linguagem de código aberto, como a série LLaMA, Mistral, Qwen, ChatGLM, Deepseek, Gemma, entre outros. Embora não inclua os mais recentes modelos MoE ou multimodais, fez uma configuração de "prioridade prática" com base nas restrições reais de implantação em blockchain.
Model Factory, como uma cadeia de ferramentas sem código, possui um mecanismo de prova de contribuição embutido em todos os modelos, garantindo os direitos dos participantes, com vantagens de baixo custo de entrada, potencial de monetização e combinabilidade.
3.2 OpenLoRA, a tokenização de ativos on-chain do modelo de ajuste fino
OpenLoRA é uma estrutura de inferência leve construída pela OpenLedger, destinada a resolver problemas de alto custo, baixa reutilização e desperdício de recursos na implementação de modelos de IA. Os seus componentes principais incluem o módulo de armazenamento LoRA Adapter, a camada de hospedagem de modelos e fusão dinâmica, o motor de inferência, o roteador de requisições e o módulo de saída em fluxo.
OpenLoRA melhora significativamente a eficiência de implantação e inferência de múltiplos modelos através de uma série de otimizações de baixo nível. Seu núcleo inclui carregamento dinâmico de adaptadores LoRA, paralelismo de tensores, Paged Attention, fusão de múltiplos modelos, Flash Attention, núcleos CUDA pré-compilados e técnicas de quantização.
OpenLoRA não é apenas uma estrutura de inferência eficiente, mas também integra profundamente a inferência de modelos com mecanismos de incentivo Web3, visando transformar o modelo LoRA em um ativo Web3 que pode ser chamado, combinado e compartilhado. Suporta características como modelos como ativos, fusão dinâmica de múltiplos LoRA + atribuição de lucros, e compartilhamento de inferência de múltiplos inquilinos para modelos de cauda longa.
3.3 Datanets (redes de dados), da soberania de dados à inteligência de dados
Datanets é a infraestrutura de "dados como ativos" da OpenLedger, usada para coletar e gerenciar conjuntos de dados em domínios específicos. Cada Datanet funciona como um armazém de dados estruturados, garantindo a rastreabilidade e a confiabilidade dos dados através de mecanismos de atribuição na blockchain.
Comparado a projetos que focam na soberania dos dados, o OpenLedger constrói um ciclo completo "do dado à inteligência" através de três módulos: Datanets, Model Factory e OpenLoRA, focando em como os dados são treinados, chamados e recompensados.
3.4 Prova de Atribuição（贡献证明）：redefinir a camada de incentivo à distribuição de benefícios
PoA é o mecanismo central do OpenLedger para a atribuição de dados e distribuição de incentivos. Seu processo inclui submissão de dados, avaliação de impacto, validação de treinamento, distribuição de incentivos e governança de qualidade. PoA não é apenas uma ferramenta de distribuição de incentivos, mas também um quadro voltado para transparência, rastreamento de origem e atribuição em múltiplas etapas.
A Atribuição RAG é um mecanismo de atribuição de dados e incentivos estabelecido pela OpenLedger no cenário RAG, garantindo que o conteúdo de saída do modelo seja rastreável, verificável, que os contribuidores possam ser incentivados e, finalmente, alcançando a confiança na geração e a transparência dos dados.
Quatro, Progresso do Projeto OpenLedger e Cooperação Ecológica
OpenLedger já lançou a rede de testes, a camada de inteligência de dados é a primeira fase, destinada a construir um armazém de dados da internet impulsionado pela comunidade. A rede de testes oferece três tipos de mecanismos de recompensa: recompensas por operação de nós, recompensas por contribuição de dados e recompensas por participação em tarefas.
A rede de teste Epoch 2 destacou o mecanismo de rede de dados Datanets, que abrange tarefas de validação e classificação de dados. O planejamento de longo prazo da OpenLedger passa da coleta de dados e construção de modelos para a ecologia Agent, realizando gradualmente um ciclo econômico de IA descentralizado completo.
Os parceiros ecológicos da OpenLedger abrangem poder de computação, infraestrutura, cadeias de ferramentas e aplicações de IA. No último ano, a OpenLedger organizou consecutivamente a cimeira DeAI Summit, reforçando o seu reconhecimento de marca e reputação profissional na comunidade de desenvolvedores e no ecossistema de startups de IA Web3.
Cinco, Financiamento e Background da Equipa
A OpenLedger completou uma ronda de financiamento seed de 11,2 milhões de dólares em julho de 2024, com investidores incluindo instituições conhecidas como Polychain Capital, Borderless Capital e vários investidores anjo. Os fundos serão utilizados para promover a construção da rede AI Chain, mecanismos de incentivo para modelos, a camada de dados e a implementação abrangente do ecossistema de aplicações Agent.
OpenLedger foi fundado por Ram Kumar, um empreendedor experiente nas áreas de IA/ML e tecnologia blockchain, que trouxe uma combinação orgânica de perspicácia de mercado, especialização técnica e liderança estratégica para o projeto.
Seis, Design do Modelo Econômico do Token e Governança
OPEN é o token funcional central do ecossistema OpenLedger, capacitando a governança da rede, a execução de transações, a distribuição de incentivos e a operação de Agentes de IA. Suas funcionalidades incluem governança e tomada de decisões, combustível para transações e pagamento de taxas, incentivos e recompensas de pertencimento, capacidade de ponte entre cadeias e mecanismo de staking para Agentes de IA.
OpenLedger introduziu um mecanismo de governança baseado no valor da contribuição, onde o peso do voto está relacionado ao valor realmente criado, em vez de ser puramente baseado no peso do capital. Este design ajuda a alcançar a sustentabilidade a longo prazo da governança, prevenindo que comportamentos especulativos dominem a tomada de decisões.
Sete, Dados, Modelos e Estrutura de Mercado de Incentivos e Comparação com Concorrentes
OpenLedger ocupa uma posição intermédia na atual ecologia Crypto AI, na «tokenização e incentivo de modelos em cadeia», sendo um protocolo-chave que conecta a oferta de valor dos modelos à sua aplicação prática. Comparado a outros projetos:
Oito, Conclusão | Do dado ao modelo, o caminho de monetização da cadeia de IA
A OpenLedger está empenhada em construir a infraestrutura de "modelo como ativo" no mundo Web3, trazendo pela primeira vez modelos de IA para um sistema econômico verdadeiramente rastreável, monetizável e colaborativo, através da construção de um ciclo fechado completo. Seu sistema tecnológico oferece suporte abrangente a todos os participantes, ativando os recursos "dados" e "modelos" que foram negligenciados a longo prazo na cadeia de valor da IA.
OpenLedger é mais como HuggingFace + Stripe + Infura em