OpenLedger深度研报：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

一、引言 | Crypto AI 的模型层跃迁

数据、模型与算力是 AI 基础设施的三大核心要素，缺一不可。Crypto AI 领域经历了与传统 AI 行业类似的演进路径。2024年初，市场关注点集中在去中心化 GPU 项目上，强调算力竞争。进入2025年后，行业重心逐步转向模型与数据层，标志着 Crypto AI 正从底层资源竞争过渡到更具可持续性与应用价值的中层构建。

通用大模型（LLM）vs 特化模型（SLM）

传统大语言模型（LLM）训练依赖大规模数据集与复杂架构，参数规模巨大，训练成本高昂。特化语言模型（SLM）则基于开源模型，结合少量高质量专业数据及 LoRA 等技术，快速构建特定领域的专家模型，大幅降低训练成本与技术门槛。

SLM 通过 Agent 架构调用、插件系统路由、LoRA 模块热插拔、RAG 等方式与 LLM 协作运行，既保留 LLM 广覆盖能力，又通过精调模块增强专业表现，形成灵活的组合式智能系统。

Crypto AI 在模型层的价值与边界

Crypto AI 项目难以直接提升 LLM 核心能力，主要受限于技术门槛和开源生态局限。但在开源基础模型之上，Crypto AI 项目可通过精调 SLM，并结合 Web3 的可验证性与激励机制实现价值延伸。其核心价值体现在可信验证层和激励机制两个方向。

AI 模型类型分类与区块链适用性分析

模型类 Crypto AI 项目主要集中在小型 SLM 精调、RAG 架构的链上数据接入与验证、以及 Edge 模型的本地部署与激励上。结合区块链特性，Crypto 能为这些中低资源模型场景提供特有价值，形成 AI「接口层」的差异化价值。

基于数据与模型的区块链 AI 链，可对数据和模型贡献来源进行清晰、不可篡改的上链记录，提升可信度与可溯性。通过智能合约机制，在数据或模型被调用时自动触发奖励分发，将 AI 行为转化为可计量、可交易的代币化价值。社区用户还可通过代币投票参与治理，完善去中心化治理架构。

二、项目概述 | OpenLedger 的 AI 链愿景

OpenLedger 是专注于数据与模型激励机制的区块链 AI 项目。它提出「Payable AI」概念，旨在构建公平、透明且可组合的 AI 运行环境，激励各方参与者协作并获得链上收益。

OpenLedger 提供从「数据提供」到「模型部署」再到「调用分润」的全链条闭环，核心模块包括 Model Factory、OpenLoRA、PoA、Datanets 和模型提案平台。通过这些模块，OpenLedger 构建了数据驱动、模型可组合的「智能体经济基础设施」。

在区块链技术上，OpenLedger 采用 OP Stack + EigenDA 为底座，为 AI 模型提供高性能、低成本、可验证的运行环境。它基于 Optimism 技术栈，支持高吞吐与低费用；在以太坊主网结算；EVM 兼容；EigenDA 提供数据可用性支持。

相比更偏底层的 NEAR，OpenLedger 更专注于构建面向数据与模型激励的 AI 专用链，致力于实现模型开发与调用在链上的可追溯、可组合与可持续价值闭环。

三、OpenLedger 的核心组件与技术架构

3.1 Model Factory，无需代码模型工厂

ModelFactory 是 OpenLedger 生态下的 LLM 微调平台，提供纯图形化界面操作。其核心流程包括数据访问控制、模型选择与配置、轻量化微调、模型评估与部署、交互验证接口和 RAG 生成溯源。

ModelFactory 支持主流开源大语言模型，如 LLaMA 系列、Mistral、Qwen、ChatGLM、Deepseek、Gemma 等。虽未包含最新的 MoE 或多模态模型，但基于链上部署的现实约束做出了「实用优先」配置。

Model Factory 作为无代码工具链，所有模型都内置贡献证明机制，确保参与者权益，具有低门槛、可变现与可组合性的优点。

3.2 OpenLoRA，微调模型的链上资产化

OpenLoRA 是 OpenLedger 构建的轻量级推理框架，旨在解决 AI 模型部署中的高成本、低复用、资源浪费等问题。其核心组件包括 LoRA Adapter 存储模块、模型托管与动态融合层、推理引擎、请求路由与流式输出模块。

OpenLoRA 通过一系列底层优化，显著提升了多模型部署与推理效率。其核心包括动态 LoRA 适配器加载、张量并行、Paged Attention、多模型融合、Flash Attention、预编译 CUDA 内核和量化技术等。

OpenLoRA 不仅是高效推理框架，更将模型推理与 Web3 激励机制深度融合，目标是将 LoRA 模型变成可调用、可组合、可分润的 Web3 资产。它支持模型即资产、多 LoRA 动态合并 + 分润归属、支持长尾模型的多租户共享推理等特性。

3.3 Datanets（数据网络），从数据主权到数据智能

Datanets 是 OpenLedger 「数据即资产」的基础设施，用于收集和管理特定领域的数据集。每个 Datanet 像一个结构化数据仓库，通过链上归属机制确保数据可溯源、可信任。

与聚焦数据主权的项目相比，OpenLedger 通过 Datanets、Model Factory、OpenLoRA 三大模块，构建「从数据到智能」的完整闭环，聚焦数据如何被训练、调用并获得奖励。

3.4 Proof of Attribution（贡献证明）：重塑利益分配的激励层

PoA 是 OpenLedger 实现数据归属与激励分配的核心机制。其流程包括数据提交、影响评估、训练验证、激励分配和质量治理。PoA 不仅是激励分发工具，更是面向透明度、来源追踪与多阶段归属的框架。

RAG Attribution 是 OpenLedger 在 RAG 场景下建立的数据归属与激励机制，确保模型输出内容可追溯、可验证，贡献者可激励，最终实现生成可信化与数据透明化。

四、OpenLedger 项目进展与生态合作

OpenLedger 已上线测试网，数据智能层是首个阶段，旨在构建社区驱动的互联网数据仓库。测试网提供三类收益机制：节点运营奖励、数据贡献奖励和任务参与奖励。

Epoch 2 测试网重点推出了 Datanets 数据网络机制，涵盖数据验证、分类等任务。OpenLedger 的长远路线图规划从数据采集、模型构建走向 Agent 生态，逐步实现完整的去中心化 AI 经济闭环。

OpenLedger 的生态合作伙伴涵盖算力、基础设施、工具链与 AI 应用。过去一年，OpenLedger 连续主办 DeAI Summit 峰会，强化了其在开发者社区与 Web3 AI 创业生态中的品牌认知与专业声誉。

五、融资及团队背景

OpenLedger 于 2024 年 7 月完成 1120 万美元种子轮融资，投资方包括 Polychain Capital、Borderless Capital 等知名机构及多位天使投资人。资金将用于推进 AI Chain 网络建设、模型激励机制、数据基础层及 Agent 应用生态的全面落地。

OpenLedger 由 Ram Kumar 创立，他是一位在 AI/ML 和区块链技术领域经验丰富的创业者，为项目带来了市场洞察力、技术专长与战略领导力的有机结合。

六、代币经济模型设计及治理

OPEN 是 OpenLedger 生态的核心功能型代币，赋能网络治理、交易运行、激励分发与 AI Agent 运营。其功能包括治理与决策、交易燃料与费用支付、激励与归属奖励、跨链桥接能力和 AI Agent 质押机制。

OpenLedger 引入了基于贡献价值的治理机制，投票权重与实际创造的价值相关，而非单纯的资本权重。这种设计有助于实现治理的长期可持续性，防止投机行为主导决策。

七、数据、模型与激励市场格局及竞品比较

OpenLedger 在当前 Crypto AI 生态中占据「链上模型资产化与调用激励」的中间层位置，是连接模型价值供给与落地调用的关键桥梁型协议。与其他项目相比：

• 协议激励层：OpenLedger vs. Bittensor
• 模型归属与调用激励：OpenLedger vs. Sentient
• 模型托管与可信推理平台：OpenLedger vs. OpenGradient
• 众包模型与评估激励：OpenLedger vs. CrunchDAO
• 社区驱动轻量模型平台：OpenLedger vs. Assisterr
• 模型工厂：OpenLedger vs. Pond
• 可信推理路径：OpenLedger vs. Bagel
• 数据侧协作路径：OpenLedger vs. Sapien / FractionAI / Vana / Irys

八、结论 | 从数据到模型，AI 链的变现之路

OpenLedger 致力于打造 Web3 世界中的「模型即资产」基础设施，通过构建完整闭环，首次将 AI 模型带入真正可追溯、可变现、可协同的经济系统中。其技术体系为各方参与者提供全面支持，激活 AI 价值链中长期被忽视的「数据」与「模型」两端资源。

OpenLedger 更像 HuggingFace + Stripe + Infura 在