كنت أتابع OpenLedger عن كثب.

بالنسبة لي، هذا ليس مجرد سردية أخرى من نوع "الذكاء الاصطناعي + البلوك تشين". الجزء الأهم هو كيفية محاولة OpenLedger بناء حلقة قيمة متكاملة حول بنية الذكاء الاصطناعي التحتية.

في الوقت الحالي، عادةً ما تكون بيانات الذكاء الاصطناعي وتدريب النماذج والنشر منفصلة عبر منصات مختلفة. وهذا يؤدي إلى ملكية غير واضحة، وقدرات تسعير ضعيفة، وشفافية محدودة للمساهمين.

فكرة OpenLedger هي تقريب هذه الطبقات من بعضها على السلسلة. يمكن أن تصبح حقوق البيانات، والمساهمة في النماذج، وأنشطة التدريب، وتنفيذ الوكلاء أجزاءً قابلة للتتبّع من الشبكة نفسها. وإذا نجح ذلك، فقد يحصل المساهمون في البيانات أو الحوسبة أو منطق النماذج أخيرًا على مسار أوضح للتحقق والمكافآت.

هنا تتجلى أهمية منظومة L2.

لا يمكن للبنية التحتية الأصلية للذكاء الاصطناعي الاعتماد على تنفيذ الطبقة الأساسية البطيء والمكلف. إنها تحتاج إلى بيئات قابلة للتوسع حيث يمكن أن تحدث تحديثات الحالة وتفاعلات الوكلاء والمعاملات الصغيرة بشكل مستمر. قد تصبح حلول L2 طبقة التنفيذ لهذا النوع من اقتصاد الذكاء الاصطناعي، مع الاستمرار في الاستفادة من أمان L1.

السؤال الأساسي بسيط:

هل يمكن لـ OpenLedger الانتقال من إطار عمل قوي إلى شبكة عملية قابلة للاستخدام فعليًا مع وجود طلب حقيقي؟

هذا ما أشاهده.

يُعد OpenLedger أحد أكثر سرديات البنية التحتية إثارة للاهتمام عند تقاطع الذكاء الاصطناعي وL2.

#OpenLedger @OpenLedger $OPEN