OpenLedger深度研報：以OP Stack+EigenDA爲底座，構建一個數據驅動、模型可組合的智能體經濟

一、引言 | Crypto AI 的模型層躍遷

數據、模型與算力是 AI 基礎設施的三大核心要素，缺一不可。Crypto AI 領域經歷了與傳統 AI 行業類似的演進路徑。2024年初，市場關注點集中在去中心化 GPU 項目上，強調算力競爭。進入2025年後，行業重心逐步轉向模型與數據層，標志着 Crypto AI 正從底層資源競爭過渡到更具可持續性與應用價值的中層構建。

通用大模型（LLM）vs 特化模型（SLM）

傳統大語言模型（LLM）訓練依賴大規模數據集與復雜架構，參數規模巨大，訓練成本高昂。特化語言模型（SLM）則基於開源模型，結合少量高質量專業數據及 LoRA 等技術，快速構建特定領域的專家模型，大幅降低訓練成本與技術門檻。

SLM 通過 Agent 架構調用、插件系統路由、LoRA 模塊熱插拔、RAG 等方式與 LLM 協作運行，既保留 LLM 廣覆蓋能力，又通過精調模塊增強專業表現，形成靈活的組合式智能系統。

Crypto AI 在模型層的價值與邊界

Crypto AI 項目難以直接提升 LLM 核心能力，主要受限於技術門檻和開源生態局限。但在開源基礎模型之上，Crypto AI 項目可通過精調 SLM，並結合 Web3 的可驗證性與激勵機制實現價值延伸。其核心價值體現在可信驗證層和激勵機制兩個方向。

AI 模型類型分類與區塊鏈適用性分析

模型類 Crypto AI 項目主要集中在小型 SLM 精調、RAG 架構的鏈上數據接入與驗證、以及 Edge 模型的本地部署與激勵上。結合區塊鏈特性，Crypto 能爲這些中低資源模型場景提供特有價值，形成 AI「接口層」的差異化價值。

基於數據與模型的區塊鏈 AI 鏈，可對數據和模型貢獻來源進行清晰、不可篡改的上鏈記錄，提升可信度與可溯性。通過智能合約機制，在數據或模型被調用時自動觸發獎勵分發，將 AI 行爲轉化爲可計量、可交易的代幣化價值。社區用戶還可通過代幣投票參與治理，完善去中心化治理架構。

二、項目概述 | OpenLedger 的 AI 鏈願景

OpenLedger 是專注於數據與模型激勵機制的區塊鏈 AI 項目。它提出「Payable AI」概念，旨在構建公平、透明且可組合的 AI 運行環境，激勵各方參與者協作並獲得鏈上收益。

OpenLedger 提供從「數據提供」到「模型部署」再到「調用分潤」的全鏈條閉環，核心模塊包括 Model Factory、OpenLoRA、PoA、Datanets 和模型提案平台。通過這些模塊，OpenLedger 構建了數據驅動、模型可組合的「智能體經濟基礎設施」。

在區塊鏈技術上，OpenLedger 採用 OP Stack + EigenDA 爲底座，爲 AI 模型提供高性能、低成本、可驗證的運行環境。它基於 Optimism 技術棧，支持高吞吐與低費用；在以太坊主網結算；EVM 兼容；EigenDA 提供數據可用性支持。

相比更偏底層的 NEAR，OpenLedger 更專注於構建面向數據與模型激勵的 AI 專用鏈，致力於實現模型開發與調用在鏈上的可追溯、可組合與可持續價值閉環。

三、OpenLedger 的核心組件與技術架構

3.1 Model Factory，無需代碼模型工廠

ModelFactory 是 OpenLedger 生態下的 LLM 微調平台，提供純圖形化界面操作。其核心流程包括數據訪問控制、模型選擇與配置、輕量化微調、模型評估與部署、交互驗證接口和 RAG 生成溯源。

ModelFactory 支持主流開源大語言模型，如 LLaMA 系列、Mistral、Qwen、ChatGLM、Deepseek、Gemma 等。雖未包含最新的 MoE 或多模態模型，但基於鏈上部署的現實約束做出了「實用優先」配置。

Model Factory 作爲無代碼工具鏈，所有模型都內置貢獻證明機制，確保參與者權益，具有低門檻、可變現與可組合性的優點。

3.2 OpenLoRA，微調模型的鏈上資產化

OpenLoRA 是 OpenLedger 構建的輕量級推理框架，旨在解決 AI 模型部署中的高成本、低復用、資源浪費等問題。其核心組件包括 LoRA Adapter 存儲模塊、模型托管與動態融合層、推理引擎、請求路由與流式輸出模塊。

OpenLoRA 通過一系列底層優化，顯著提升了多模型部署與推理效率。其核心包括動態 LoRA 適配器加載、張量並行、Paged Attention、多模型融合、Flash Attention、預編譯 CUDA 內核和量化技術等。

OpenLoRA 不僅是高效推理框架，更將模型推理與 Web3 激勵機制深度融合，目標是將 LoRA 模型變成可調用、可組合、可分潤的 Web3 資產。它支持模型即資產、多 LoRA 動態合並 + 分潤歸屬、支持長尾模型的多租戶共享推理等特性。

3.3 Datanets（數據網路），從數據主權到數據智能

Datanets 是 OpenLedger 「數據即資產」的基礎設施，用於收集和管理特定領域的數據集。每個 Datanet 像一個結構化數據倉庫，通過鏈上歸屬機制確保數據可溯源、可信任。

與聚焦數據主權的項目相比，OpenLedger 通過 Datanets、Model Factory、OpenLoRA 三大模塊，構建「從數據到智能」的完整閉環，聚焦數據如何被訓練、調用並獲得獎勵。

3.4 Proof of Attribution（貢獻證明）：重塑利益分配的激勵層

PoA 是 OpenLedger 實現數據歸屬與激勵分配的核心機制。其流程包括數據提交、影響評估、訓練驗證、激勵分配和質量治理。PoA 不僅是激勵分發工具，更是面向透明度、來源追蹤與多階段歸屬的框架。

RAG Attribution 是 OpenLedger 在 RAG 場景下建立的數據歸屬與激勵機制，確保模型輸出內容可追溯、可驗證，貢獻者可激勵，最終實現生成可信化與數據透明化。

四、OpenLedger 項目進展與生態合作

OpenLedger 已上線測試網，數據智能層是首個階段，旨在構建社區驅動的互聯網數據倉庫。測試網提供三類收益機制：節點運營獎勵、數據貢獻獎勵和任務參與獎勵。

Epoch 2 測試網重點推出了 Datanets 數據網路機制，涵蓋數據驗證、分類等任務。OpenLedger 的長遠路線圖規劃從數據採集、模型構建走向 Agent 生態，逐步實現完整的去中心化 AI 經濟閉環。

OpenLedger 的生態合作夥伴涵蓋算力、基礎設施、工具鏈與 AI 應用。過去一年，OpenLedger 連續主辦 DeAI Summit 峯會，強化了其在開發者社區與 Web3 AI 創業生態中的品牌認知與專業聲譽。

五、融資及團隊背景

OpenLedger 於 2024 年 7 月完成 1120 萬美元種子輪融資，投資方包括 Polychain Capital、Borderless Capital 等知名機構及多位天使投資人。資金將用於推進 AI Chain 網路建設、模型激勵機制、數據基礎層及 Agent 應用生態的全面落地。

OpenLedger 由 Ram Kumar 創立，他是一位在 AI/ML 和區塊鏈技術領域經驗豐富的創業者，爲項目帶來了市場洞察力、技術專長與戰略領導力的有機結合。

六、代幣經濟模型設計及治理

OPEN 是 OpenLedger 生態的核心功能型代幣，賦能網路治理、交易運行、激勵分發與 AI Agent 運營。其功能包括治理與決策、交易燃料與費用支付、激勵與歸屬獎勵、跨鏈橋接能力和 AI Agent 質押機制。

OpenLedger 引入了基於貢獻價值的治理機制，投票權重與實際創造的價值相關，而非單純的資本權重。這種設計有助於實現治理的長期可持續性，防止投機行爲主導決策。

七、數據、模型與激勵市場格局及競品比較

OpenLedger 在當前 Crypto AI 生態中佔據「鏈上模型資產化與調用激勵」的中間層位置，是連接模型價值供給與落地調用的關鍵橋梁型協議。與其他項目相比：

• 協議激勵層：OpenLedger vs. Bittensor
• 模型歸屬與調用激勵：OpenLedger vs. Sentient
• 模型托管與可信推理平台：OpenLedger vs. OpenGradient
• 衆包模型與評估激勵：OpenLedger vs. CrunchDAO
• 社區驅動輕量模型平台：OpenLedger vs. Assisterr
• 模型工廠：OpenLedger vs. Pond
• 可信推理路徑：OpenLedger vs. Bagel
• 數據側協作路徑：OpenLedger vs. Sapien / FractionAI / Vana / Irys

八、結論 | 從數據到模型，AI 鏈的變現之路

OpenLedger 致力於打造 Web3 世界中的「模型即資產」基礎設施，通過構建完整閉環，首次將 AI 模型帶入真正可追溯、可變現、可協同的經濟系統中。其技術體系爲各方參與者提供全面支持，激活 AI 價值鏈中長期被忽視的「數據」與「模型」兩端資源。

OpenLedger 更像 HuggingFace + Stripe + Infura 在