In letzter Zeit ist das Konzept des Vibecodings im Krypto-Raum ziemlich populär geworden. Zunächst dachte ich, es sei nur ein schickes Schlagwort, das von einem KOL zu Marketingzwecken erfunden wurde. Aber als ich anfing, die aktuellen Code-Merges, die von @OpenLedger implementiert wurden, zu analysieren, stellte ich fest, dass sie auf grundlegender Ebene eine Menge guter Sachen gemacht haben.
Lass uns beim Entwicklungsprozess anfangen. OpenLedger ist keine Gelegenheit, um zu tun, was auch immer du willst, und deine Verträge so verrückt zu gestalten, wie sie nur sein können. Was diese Blockchain besonders macht, ist ihr Ansatz zur Verwaltung des Zustandsbaums, der Speicherauslagerung und der Lösung von Randbedingungen. $JCT Wie du weißt, müssen all diese Aspekte während der Kompilierungsphase sortiert werden.
Das Schlimmste beim Entwickeln von Smart Contracts in Eigenregie ist die Gefahr, einen falschen Branch zu sperren und damit das Risiko einzugehen, eine Reentrancy-Schwachstelle zu bekommen. Und diese Plattform versucht, deinen Code zu kompilieren, indem sie die von dir beschriebene Logik in sicheren Bytecode übersetzt – das macht mich deutlich zuversichtlicher. Was die Performance in starken Marktschwankungen angeht: Sehen wir mal, wie es sich verhält. Jetzt gehen wir zu Cross-Chain über.
Es bietet eine EVM-Bridge, die eine Authentifizierung mit Multi-Signature-Mechanismus beinhaltet, ähnlich wie bei einer elektronischen Wahlmaschine, zusammen mit einem wirtschaftlichen Spieldesign. Während herkömmliche Threshold-Signaturen geringe Overhead-Kosten haben, sind die Kosten der zweiten Komponente bei jedem böswilligen Handeln exponentiell höher. Stell dir vor, du willst damit herumspielen? Dann solltest du unbedingt bedenken, was du dabei riskierst. Die Idee ist sehr clever; allerdings ist die Zeit, um Transaktionen zu bestätigen, etwas zu lang. Als ich meine eigene Test-Transaktion damit gemacht habe, hat es immer noch ziemlich lange gedauert, bis ich meine Assets erhalten habe.
Etwas mehr Zeit gegen zusätzliche Sicherheit einzutauschen, ist für mich in Ordnung. Worüber ich mich jedoch besonders freue, ist, wie tief das System in DeFi integriert ist. Insbesondere unterstützt es den ERC-4626-Yield-Vault-Standard innerhalb der eigenen virtuellen Maschine. Der Standard wird nicht von vielen anderen Blockchains unterstützt, und die, die ihn unterstützen, haben meist nicht die erforderliche Präzision aufgrund einiger Implementierungsfehler. Als Liebhaber mathematischer Genauigkeit schätze ich das sehr. Wenn man jedoch darüber nachdenkt, besteht im Falle eines Problems mit der VM das Risiko, dass alles, was darauf aufbaut, gefährdet ist.
Und damit sind wir bei den On-Chain-Entwicklungen. Das wirklich spielverändernde Element in OpenLedger ist sein Use Case im KI-Bereich. Es gibt ein sehr altes Problem in der KI, das OpenLedger erfolgreich angegangen ist: das Fehlen von Transparenz bezüglich Datenbeiträgen und der Wertverteilung. Eine solche Initiative ist die Umsetzung von Payable AI.
Im Wesentlichen gibt es eine Proof-of-Attribution-(PoA)-Technologie. Die Idee dahinter ist einfach: Sie verfolgt die Spur der KI-Inferenz auf kryptografischem Wege – also welche Daten verwendet wurden, wer was beigetragen hat, wie das Modell trainiert wurde – alles wird On-Chain registriert. Um es technischer auszudrücken: Die Lösung wurde mithilfe des OP-Stack-L2-Protokolls, EigenDA, Chainbase für die Verarbeitung von Strukturdaten und Theoriq für die Aufzeichnung der Ausführung von KI-Agents implementiert. Ein Vorteil dieses modularen Ansatzes ist, dass Transaktionsgebühren relativ niedrig sind, wodurch er sich perfekt für hochfrequente Transaktionen in einem KI-Szenario eignet. Ein weiteres innovatives Konzept innerhalb Payable AI sind Datanets – der Aufbau von Datennetzen nach vertikalen Branchen mit vollständiger Zuordnung zu Datenbeitragszahlern und Validatoren aus diesen Netzen. Bei Aufrufen von Modellen werden Beiträge entsprechend ihrem Einfluss über PoA vergütet.
Die Kosten einer KI-Inferenz in diesem wirtschaftlichen Modell umfassen mehrere Elemente: Plattformgebühr, ein Prozentsatz für den Anbieter des Modells, ein Anteil für Staker und ein Teil für die Datenbeitragszahler. Der Anteil der Datenbeitragszahler wird anhand ihres Beitragsverhältnisses berechnet.
Und hier ist schließlich meine persönliche Erfahrung.
Ich habe kürzlich ihr OpenChat-Produkt getestet, und die Kosten für das Tuning dieses speziellen Specialized Language Model waren ziemlich angemessen. Außerdem konnte man sehen, wie die Gebühren On-Chain zugewiesen wurden. Das ist ein unglaublicher Vorteil, denn herkömmliche KI-Produkte können so etwas nicht bieten. Ohne Zweifel gibt es bei diesem Ansatz viele Schwierigkeiten:
1. Die Parameter des Algorithmus im Proof of Advantage werden aktuell größtenteils Off-Chain ausgeführt. Allerdings haben sie gesagt, dass in Zukunft einige Teile Open Source sein und On-Chain verifiziert werden. Wenn das umgesetzt wird, würde das die Transparenz immens erhöhen.
2. Netzwerkeffekte brauchen noch Zeit, um richtig zu wirken. Wir brauchen mehr hochwertige Datanets, genug Modelle und verschiedene Anwendungsfälle, um diese Wachstumsschleife ins Rollen zu bringen.
3. Das Projekt ist relativ neu und das Ökosystem wird noch entwickelt.
Abschließend lässt sich sagen, dass OpenLedger in vielerlei Hinsicht eine solide Grundlage geschaffen hat, darunter On-Chain-Entwicklung, Erfahrung mit Cross-Chain, $BILL native Integration mit DeFi sowie die Wertbeiträge durch KI. Die Konzepte PoA und Payable AI wurden ganz klar entwickelt, um Probleme der Branche zu lösen. Die aktuelle KI-Wirtschaft wirkt für alle, die daraus etwas herausholen oder Gewinne erzielen wollen, wie eine Blackbox. Du investierst deine Daten, du investierst deine Zeit in das Fine-Tuning des Modells, aber du erhältst keine Renditen. In diesem Bereich kann sich jeder eine großartige Story über das Projekt bauen, doch die entscheidenden Aspekte bleiben Code, seine erfolgreiche On-Chain-Implementierung und das zukünftige Wachstum des Ökosystems.$OPEN
