نظام الذكاء الاصطناعي الحديث غير متوازن بشكل أساسي. تقوم شركات التكنولوجيا الكبرى باستمرار بجمع البيانات العامة والخاصة لتدريب نماذج مملوكة على نطاق واسع، مما يحقق مكاسب رأس مالية ضخمة بينما تُترك المساهمات الفعلية للبيانات خارج الحلقة الاقتصادية تمامًا. هذه العيب الهيكلي هو بالضبط ما تهدف @OpenLedger إلى حله من خلال بنيتها التحتية اللامركزية المتخصصة.
بدلاً من تشغيل مهام الذكاء الاصطناعي كفكرة ثانوية على طبقة L1 عامة، توفر @OpenLedger إطار عمل خاص، متوافق مع EVM، مصمم خصيصًا لإسناد البيانات، والتدريب، وتنفيذ النماذج مفتوحة المصدر.
المحاور الرئيسية للنظام البيئي
• DatNets: منصّات تعاون في البيانات يقودها المجتمع، حيث يمكن للمستخدمين تجميع البيانات وتنظيفها وترخيصها بمجموعات بيانات متخصصة عالية الجودة مصممة لتدريب نماذج LLM.
• مصنع النماذج (Model Factory): بيئة سلسة بدون كود تُمكّن المطورين من ضبط نماذج ذكاء اصطناعي باستخدام البيانات التي يتم جمعها من جمهور المستخدمين مباشرةً من DatNets مستقلة.
• إثبات النَسْب (PoA): الآلية الأساسية التي تقيم بشفافية بالضبط أي مجموعات بيانات أثرت في مخرجات نموذج معيّن. تستخدم هذه البيانات لأتمتة المدفوعات على السلسلة.
دور رمز $OPEN
المحرك الاقتصادي الذي يدفع سير العمل هذا هو الرمز الأصلي للغاز $OPEN . فهو يتجنب مخاطر الرموز التي تعتمد على الحوكمة فقط من خلال ربط فائدته الأساسية بوظائف شبكة ملموسة:
رسوم الغاز والتسوية: تُستخدم مباشرةً للدفع مقابل معالجة المعاملات، وتسجيل النماذج، وطلبات الاستدلال على السلسلة.
مدفوعات النَسْب: تُوزَّع ديناميكيًا على مزوّدي البيانات كلما ساهمت مجموعاتهم المساهمة فعليًا في مخرجات نموذج ذكاء اصطناعي.
تخزين/حجز رهانات النظام البيئي: يحفّز المُدققين وحُراس البيانات على مواءمة أهدافهم مع صحة ودقة الشبكة.
من خلال التكامل مع بروتوكولات متقدمة مثل Story Protocol لتتبّع الإتاوات تلقائيًا، ينشئ المشروع بيئة قابلة للتوسع ويمكن تدقيقها قانونيًا لتطوير الذكاء الاصطناعي اللامركزي. إن تتبّع تطور $OPEN أثناء تشغيله للاستخبارات مفتوحة المصدر يقدّم سردًا مقنعًا للغاية لمستقبل اقتصاديات البيانات على السلسلة.