Últimamente, el concepto de Vibecoding se ha vuelto bastante popular en el espacio Crypto. Al principio, pensé que era solo una palabra de moda creada por algún KOL con fines de marketing. Pero una vez que me puse a analizar las recientes fusiones de código implementadas por @OpenLedger , descubrí que han hecho muchas cosas buenas a nivel básico.
Empecemos desde el proceso de desarrollo. OpenLedger no es una oportunidad para hacer lo que quieras, creando tus contratos de la manera más loca posible. Lo que hace que esta blockchain se destaque es su enfoque en la gestión del árbol de estado, la asignación de memoria y la resolución de condiciones límite. $JCT Como sabes, todos esos aspectos deben ser ordenados durante la fase de compilación.
La peor parte de desarrollar contratos inteligentes por tu cuenta es el peligro de bloquear una rama incorrecta, arriesgándote a obtener una vulnerabilidad de reentrada. Y esta plataforma intenta compilar tu código, traduciendo la lógica que describes en bytecode seguro, lo que me hace sentir más confiado. En términos de rendimiento durante fuertes fluctuaciones del mercado, veamos cómo funciona. Ahora, pasemos a cross-chain.
Ofrece un puente EVM que incluye un mecanismo de autenticación de múltiples firmas similar a una máquina de votación electrónica junto con diseño de juegos económicos. Mientras que las firmas de umbral tradicionales tienen bajo overhead, estas últimas tienen costos exponencialmente mayores asociados a cualquier acción maliciosa. ¿Piensas en jugar? Asegúrate de considerar lo que estás arriesgando. La idea es muy inteligente; sin embargo, el tiempo que tarda en confirmar las transacciones es un poco excesivo. Cuando realicé mi propia transacción de prueba con ello, aún tardó bastante antes de que recibiera mis activos.
Para mí, intercambiar un poco de tiempo extra por seguridad adicional es aceptable. Lo que realmente me emociona es cuán profundamente el sistema está integrado con DeFi. En particular, incluye soporte para el estándar de bóveda de rendimiento ERC-4626 dentro de su propia máquina virtual. El estándar no es soportado por muchas otras blockchains, y aquellos que lo soportan generalmente carecen de la precisión requerida debido a algunos fallos de implementación. Como amante de la precisión matemática, lo aprecio. Sin embargo, al pensarlo, en caso de que algo salga mal con la VM, todo lo construido encima de ella estaría en riesgo.
Y ahí lo tienes con respecto a los desarrollos en la cadena. El elemento verdaderamente revolucionario en OpenLedger es su caso de uso en el espacio de la IA. Existe un problema muy antiguo dentro de la IA que OpenLedger logró abordar exitosamente. Esa es la ausencia de transparencia respecto a la contribución de datos y la distribución de valor. Una de estas iniciativas es la implementación de AI Pagable.
En esencia, hay una tecnología de Prueba de Atribución (PoA). La idea detrás de esto es simple: rastrear la pista de inferencia de IA a través de medios criptográficos: qué datos se utilizaron, quién contribuyó con qué, cómo se entrenó el modelo, todo registrado en la cadena. Para ser más técnico al respecto, la solución fue implementada utilizando el protocolo OP Stack L2, EigenDA, Chainbase para manejo de datos estructurados, y Theoriq para grabación de la ejecución de Agentes de IA. Una ventaja de este enfoque modular es que las tarifas de transacción son relativamente bajas, lo que lo hace perfecto para transacciones de alta frecuencia dentro del escenario de IA. Otro concepto innovador dentro de AI Pagable son las Datanets: construir redes de datos por sectores verticales con plena atribución a los contribuyentes de datos y validadores de estas redes. Al invocar modelos, los contribuyentes serán pagados de acuerdo con su influencia a través de PoA.
El costo de una inferencia de IA dentro de este modelo económico incluye varios elementos: tarifa de la plataforma, porcentaje destinado al proveedor del modelo, una parte para los stakers, y una porción para los contribuyentes de datos. La parte del contribuyente de datos se calcula en base a su proporción de contribución.
Y al final, aquí está mi experiencia personal.
He probado su producto OpenChat recientemente, y los costos de ajuste de ese Modelo de Lenguaje Especializado fueron bastante razonables, y también se podía ver cómo se asignaban las tarifas en la cadena. Y esta es una ventaja increíble ya que los productos de IA tradicionales no pueden ofrecer nada parecido. No hay duda de que hay muchas dificultades con este enfoque:
1. Los parámetros del algoritmo dentro de la Prueba de Ventaja se están ejecutando mayormente fuera de la cadena en este momento. Sin embargo, han dicho que en el futuro algunas partes serán de código abierto y verificadas en la cadena, lo que, si se implementa, aumentaría enormemente la transparencia.
2. Los efectos de red aún necesitan tiempo para activarse. Necesitamos más Datanets de alta calidad, suficientes modelos y varios casos de uso para hacer girar este volante.
3. El proyecto es relativamente nuevo y el ecosistema aún se está desarrollando.
Para concluir, se debe afirmar que OpenLedger ha creado una base sólida en muchos aspectos, incluyendo el desarrollo en cadena, la experiencia con cross-chain, $BILL integración nativa con DeFi, así como la contribución de valor de IA. Los conceptos de PoA y AI Pagable están definitivamente creados para resolver problemas de la industria, la economía actual de la IA parece ser una caja negra para todos los que quieren obtener ganancias de ella. Inviertes tus datos, inviertes tu tiempo en el ajuste del modelo, pero no obtienes los rendimientos. En este ámbito, cualquiera puede construir una gran historia sobre el proyecto, y, sin embargo, los aspectos clave siguen siendo el código, su implementación exitosa en la cadena, y el crecimiento futuro del ecosistema.$OPEN
