OpenLedger se está asociando con Pundi AI para construir una infraestructura de pila completa para IA descentralizada. Esta colaboración conecta la creación de datos descentralizados con la ejecución de modelos onchain y el despliegue de agentes, creando un pipeline sin fisuras desde los datos hasta los modelos y los sistemas de IA en el mundo real.
De Datos de la Comunidad a Inteligencia Onchain
Los sistemas de IA son tan fuertes como los datos con los que se entrenan. A través de esta asociación, los conjuntos de datos creados y curados en la infraestructura de datos descentralizada de Pundi AI se vuelven directamente utilizables dentro del ecosistema de OpenLedger.
Pundi AI permite a las comunidades crear, etiquetar y compartir conjuntos de datos de alta calidad como activos en cadena. Estos conjuntos de datos son estructurados, verificables y propiedad de sus contribuyentes, asegurando que los datos utilizados en los sistemas de IA permanezcan transparentes y económicamente significativos.
Al integrar esta capa de datos con OpenLedger, los conjuntos de datos generados por la comunidad van más allá del almacenamiento estático y se convierten en entradas activas para el entrenamiento de modelos y agentes de IA.
Entrenamiento y Ejecución de Modelos en Cadena
OpenLedger proporciona la capa de ejecución donde se entrenan, implementan y operan modelos de IA completamente en cadena utilizando conjuntos de datos propiedad de la comunidad conocidos como Datanets. Todas las acciones a lo largo del ciclo de vida de la IA se ejecutan en cadena, incluyendo:
El Cambio de Modelos Generales a IA Especializada
La investigación de IA está cambiando de la búsqueda de modelos cada vez más grandes y de propósito general
el desarrollo de inteligencia altamente optimizada y específica para dominios.
Mientras que los modelos fundamentales se entrenan con datos amplios de internet, a menudo carecen de
aplicabilidad en contextos especializados. Como resultado, la industria ahora prioriza
adaptabilidad, eficiencia e inteligencia específica para aplicaciones, que
requiere:
• Ajustar modelos para aplicaciones especializadas en sectores como fin-
finanzas, salud, legal y ciberseguridad.
• Reduciendo costos computacionales al aprovechar modelos más pequeños y optimizados
modelos en lugar de ejecutar LLMs costosos y de propósito general.
• Mejorar la explicabilidad a través de modelos especializados que pro-
proveer justificaciones interpretables y específicas para el dominio.
La idea no es reemplazar los modelos fundamentales, sino coexistir
y utiliza los modelos fundamentales existentes para hacerlos aún más inteligentes. En lugar de competir con modelos de IA a gran escala, Open-
Ledger permite que modelos de IA especializados y ajustados trabajen en conjunto
con IA fundamental, desbloqueando mayor eficiencia, precisión y aplicabilidad en el mundo real.
aplicabilidad.
Para apoyar esta transición, OpenLedger proporciona un marco para el modelo
atribución, ajuste fino descentralizado y gobernanza, asegurando que
Los creadores y contribuyentes de IA reciben un reconocimiento justo y compensación
incentivos para mejorar los modelos.
El cambio hacia modelos de IA especializados señala no solo un cambio técnico
pero una economía más amplia. A medida que los sistemas de IA se vuelven más autónomos y
capaces, están redefiniendo cómo se crea y se intercambia valor en lo digital.
entornos. La siguiente sección explora esta transición económica y
sus implicaciones.
1.4 Cambio Económico de Internet a IA: La Necesidad
para Plataformas Nativas de IA
La IA no es solo un cambio tecnológico, es una transformación económica.
Los modelos de ingresos basados en internet tradicionales, como la publicidad, SEO, y
la monetización de datos centralizados, están siendo interrumpidos por la automatización impulsada por IA.
automatización. Este cambio está causando alteraciones fundamentales en cómo las economías digitales
función:
• Los motores de búsqueda y las empresas basadas en SEO están perdiendo valor a medida que
Los asistentes impulsados por IA reemplazan las interacciones tradicionales de búsqueda.
• La creación de contenido está dominada cada vez más por la IA, reduciendo la tradición-
oportunidades de monetización tradicionales para creadores humanos.
• La economía heredada de internet (publicidad, datos centralizados
propiedad) está colapsando, lo que requiere un nuevo sistema para IA-
transacciones económicas impulsadas.
OpenLedger introduce infraestructura económica nativa de IA, asegurando
que los modelos y agentes de IA operen dentro de un entorno sostenible y descentralizado.
economía donde los contribuyentes, desarrolladores y proveedores de liquidez están
incentivados directamente a través de modelos de IA tokenizados.
Una base económica robusta requiere roles y responsabilidades claras.
OpenLedger define un conjunto de partes interesadas clave que contribuyen y se benefician
5 desde la Blockchain de IA. La siguiente sección describe estos roles y cómo
interactuar dentro del ecosistema.
1.5 Partes Interesadas Clave en la Blockchain de OpenLedger
La blockchain de OpenLedger está construida alrededor de un modelo colaborativo, donde
múltiples participantes contribuyen a la creación, validación y adopción del modelo de IA.
ción:
• Desarrolladores de Modelos de IA – Construyen, entrenan y optimizan modelos de IA para
implementación.
• Contribuidores de Datos – Proporcionan datos específicos del dominio con verificables
atribución, asegurando mejoras de modelo transparentes.
• Validadores – Aseguran la red, validan el rendimiento del modelo de IA y
prevenir el mal uso o contribuciones de baja calidad.
• Aplicaciones y Agentes de IA – Consumir modelos de IA para aplicaciones del mundo real
automatización, integrándolos en ecosistemas descentralizados.
• Gobernadores de Protocolo – Apuesta tokens OPEN para ganar poder de voto y
guiar el futuro del desarrollo de modelos de IA. Evalúan propuestas,
votar sobre su progreso y asegurar que solo los modelos de alta calidad
respaldado por la comunidad avanza a través del ciclo de vida.
2 Arquitectura
La arquitectura de OpenLedger[fig 1] está estructurada para proporcionar un eficiente, ver-
verificable y sostenible económicamente para modelos especializados descentralizados
desarrollo del modelo. Consiste en dos capas principales: la capa de blockchain
y la capa de modelo especializado. Cada una de estas capas desempeña un papel distinto
en asegurar que los modelos especializados sean seguros, interpretables y capaces de
interactuando con entornos externos.
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