كل سوق ثنائي في التاريخ واجه نفس المشكلة المستحيلة.
تحتاج إلى العرض لجذب الطلب. لكن العرض لن يأتي بدون الطلب.
إنها مشكلة دجاجة وبيضة أساسية لدرجة أن شركات كاملة تم بناؤها حول حلها ومعظمها فشل anyway.
عالجت Uber المشكلة من خلال توظيف السائقين مباشرة وتقديم دعم للرحلات تحت التكلفة حتى اللحظة التي تساوت فيها الطلبات العضوية. لقد أحرقوا مئات الملايين من الدولارات لكسر البداية الباردة.
عالجت Airbnb المشكلة عن طريق تصوير القوائم المبكرة يدويًا لجعل العرض يبدو أكثر جاذبية. مؤسسوها سافروا شخصيًا إلى نيويورك لمقابلة المضيفين واحدًا تلو الآخر.
حلّت Etsy ذلك عبر استهداف معارض الحِرف اليدوية، وهي الأماكن التي كان فيها المعروض موجودًا أصلًا، ثم نقلت ذلك إلى الإنترنت.
كانت كل حلّ مختلفًا. وكلها تطلّبت القيام بأشياء لا تتوسع.
@OpenLedger يبني سوق بيانات للذكاء الاصطناعي من طرفين.
من جهة: المساهمون في البيانات—الباحثون، الخبراء في المجال، والشركات التي تمتلك مجموعات بيانات حصرية وتريد تحويل عملهم إلى دخل عبر "نسبة" قابلة للتحقق.
من الجهة الأخرى: مطورو الذكاء الاصطناعي والمؤسسات التي تحتاج بيانات تدريب عالية الجودة ومرخّصة قانونيًا مع سجلات مصدرية يمكنهم عرضها على الجهات التنظيمية والعملاء.
يلزم وجود الجهتين في آنٍ واحد لكي يعمل السوق.
في الوقت الحالي، السؤال الصادق هو: أي جهة موجودة بالفعل هنا؟
حملة المحتوى التي يجري بناؤها في Yapper Arena، وحوافز CreatorPad—تبني الانتباه والمجتمع. هذا حقيقي. لكن الانتباه ليس هو نفسه مشاركة طرف جانب العرض.
إن الكاتب الذي ينشر منشورات على Binance Square حول $OPEN ليس هو نفسه الباحث الطبي الذي يساهم ببيانات التجارب السريرية في شبكة بيانات لذكاء اصطناعي للرعاية الصحية. أحدهما تسويق. والآخر هو المنتج الفعلي.
يُفترض أن نموذج حافز الرموز يحل مشكلة البدء البارد.
$OPEN تكافئ مساهمة البيانات عبر "إثبات النسبة" بحيث تُسهم بجودة بيانات وتكسب رموزًا عندما تقوم بياناتك بتدريب نموذج. من الناحية النظرية، يوفّر هذا تمهيدًا للإمدادات دون إعانات نقدية على طريقة Uber.
عمليًا، توجد بضعة أسئلة لم أرَ من يجيب عنها بوضوح:
هل نشاط شبكة البيانات الحالية مدفوع بخبراء حقيقيين في المجال، أم بواسطة أشخاص يتلاعبون بنظام المساهمات مقابل مكافآت الرموز؟ إنهما أنماط مختلفة جدًا من جودة الإمدادات.
كيف يتحقق OpenLedger من جودة المساهمات على نطاق واسع؟ سوق مليء ببيانات منخفضة الجودة أسوأ من عدم وجود سوق؛ إنه يفسد الأمر برمته لمشترين المؤسسات الجادين على جهة الطلب.
ما هو خط الأنابيب الحالي من جهة الطلب؟ هل هناك بالفعل مطورو ذكاء اصطناعي أو مؤسسات في محادثات حول استخدام شبكات بيانات OpenLedger لتدريب نماذج حقيقية؟
لا أملك إجابات جيدة عن هذه الأسئلة. وهذا الغموض هو أهم شيء يجب فهمه بشأن مكان $OPEN الآن.
إليك ما يمنحني بعض الثقة بأن مشكلة البدء البارد قابلة للحل.
تُنشئ شراكة Story Protocol إطارًا قانونيًا قد يجذب منشئي المحتوى الجادين ومُلّاك دور النشر وشركات الإعلام ومؤسسات البحث إلى جانب العرض. هؤلاء ليسوا مستخدمين نشأوا داخل عالم الكريبتو ويتلاعبون بنظام توكن. إنها منظمات لديها أصول بيانات حقيقية تبحث عن قنوات تسويق/تحويل دخل متوافقة مع الامتثال.
إذا تحوّل هذا الخط حتى جزئيًا، تتغير طبيعة مشكلة جودة الإمدادات بالكامل.
الضغط التنظيمي على جهة الطلب أيضًا حقيقي. فالشركات التي تبني منتجات ذكاء اصطناعي تحتاج إلى سجلات مصدرية. يفرض قانون الاتحاد الأوروبي الخاص بالذكاء الاصطناعي (EU AI Act) هذا النقاش. وOpenLedger هي واحدة من الأماكن القليلة التي يمكنها تقديم نسبة قابلة للتحقق على مستوى البنية التحتية.
قد يأتي الطلب من متطلبات الامتثال بدل الحماس العضوي. ليست قصة أصل رومانسية، لكنها قصة متينة.
مشكلة البدء البارد لم تُحل بعد. هذا هو قراءتي الصادقة.
لكن ظروف حلّ ذلك، والضغط التنظيمي على الطلب، والإطار القانوني لتوفير الإمدادات، وحوافز الرموز للمساهمين الأوائل—كلها أكثر ملاءمة مما كانت عليه قبل ستة أشهر.
هل ينفّذ OpenLedger بسرعة كافية قبل أن يصل منافسون لديهم تمويل أفضل؟ هذه هي المسألة الحقيقية.
الأسواق التي تُحكِم مشكلة البدء البارد تصبح شديدة الصعوبة في الإزاحة.
الأخرى التي لا تصبح دراسات حالة.