Tengo una desconfianza natural hacia esos proyectos en Crypto que de inmediato se etiquetan con AI.
En estos dos años, he visto que muchos proyectos, para ser claros, están subiendo de valoración más rápido que la temperatura en verano, pero lo que realmente ofrecen es como un calendario de cultivos estacionales: parece emocionante, pero al aterrizar se enfría. En la promoción parecen un buffet de mariscos de alta gama, pero lo que sirven son palitos de cangrejo y bolitas de pescado fritas. Si uno se pone serio a mirar, de diez, ocho solo están aprovechando el momento, y la lógica central no aguanta un análisis.
Así que cuando un amigo me mencionó @OpenLedger y su token $OPEN , mi primera reacción fue que ya viene otro más.
Pero después de revisar varias veces su libro blanco y diseño arquitectónico, tengo que admitir que he cambiado un poco de opinión. No es que su visión sea grandiosa, al contrario, lo que están haciendo es bastante específico, tan específico que me hace pensar que este equipo realmente ha pensado bien.
No ha ido a competir con Ethereum en el ecosistema de contratos inteligentes, ni a luchar en el mercado de potencia de Bittensor. Se está enfocando en un problema más fundamental y problemático: la propiedad y atribución de los datos de entrenamiento de AI.
¿Qué tan distorsionado está el modelo de operación actual de Internet?
Los usuarios generan enormes cantidades de datos cada día: tweets, fotos subidas, comentarios escritos, palabras clave buscadas, la plataforma se queda con todo gratis, las empresas de modelos grandes se benefician, entrenando un modelo que vale decenas o incluso cientos de millones, y luego lo comercializan. En toda esta cadena, la persona que realmente contribuye con los datos no recibe ni un centavo, ni siquiera tiene derecho a saber.
He visto esos casos donde las empresas de AI son demandadas por medios, artistas y escritores por infracción de derechos, y, para ser honesto, mi corazón está un poco dividido. Por un lado, creo que los creadores deberían proteger sus derechos, pero por otro lado, también me doy cuenta de que esta lógica de tomar gratuitamente, empaquetar para entrenar y monetizar a ciegas ya está tan arraigada que parece normal.
Lo que OpenLedger quiere hacer es precisamente encender una luz en esta caja negra. Lo llaman Proof of Attribution, o prueba de atribución. Traduciendo a mi manera, el entrenamiento de AI actual es como una enorme olla caliente, donde se han lanzado miles de toneladas de ingredientes. Por más sabroso que sea el caldo, nadie sabe quién puso esa bola de carne. OpenLedger quiere crear un sistema de rastreo, de modo que cuando AI vuelva a usar un sabor específico, pueda localizar al contribuyente original y liquidar automáticamente la recompensa a través de$OPEN .
Suena un poco como el Content ID de YouTube, usaste un fragmento de mi video, los ingresos publicitarios se dividen automáticamente conmigo. Solo que OpenLedger no solo tiene que lidiar con huellas de video, sino con coincidencias a nivel de token en el entrenamiento de grandes modelos.
Como un veterano que ha escrito código durante muchos años, presté especial atención a un detalle en su ruta técnica que no se ha publicitado mucho. Para resolver el problema de eficiencia en la atribución de grandes modelos, utilizaron un método de atribución a nivel de token basado en arrays de sufijos. Este método no es nuevo, de hecho, es algo anticuado, pero precisamente esta antigüedad me hace sentir que es confiable. La cantidad de parámetros de un gran modelo puede ser de cientos de millones o incluso miles de millones, y si cada vez que haces una inferencia retrocedes para relacionar todos los parámetros, los costos de computación y la latencia pueden colapsar el entorno de la cadena. La idea de los arrays de sufijos es primero comprimir los datos de entrenamiento en un índice eficiente, cuando el modelo genera contenido, coincide directamente las características a nivel de token, como si estuvieras mirando un patrón específico en este texto y viendo dónde aparece con frecuencia en DataNet.
Te daré un ejemplo, en una farmacia de hierbas, no necesitas investigar la historia completa de crecimiento de cada planta, solo con mirar la etiqueta puedes localizar el origen y lote. Lo que hace el sufijo de array es, en esencia, etiquetar cada sabor de datos con una etiqueta verificable en la cadena.
El papel de OPEN en este sistema también es muy claro, como combustible para liquidación, staking y verificación. No es un activo de aire que se emite solo por emitir, sino un elemento esencial para el funcionamiento de toda la red de atribución: contribuyes datos, se utilizan, obtienes OPEN; quieres que el modelo acceda a datos de alta calidad, necesitas hacer staking$OPEN ; si deseas ser un nodo que verifique si la atribución es precisa, también necesitas OPEN como incentivo.
En las primeras etapas, el proyecto obtuvo unos 8 millones de dólares en financiamiento de fondos de infraestructura como Polychain Capital. ¿Por qué me importa esto? Porque fondos como Polychain suelen preferir infraestructuras subyacentes a largo plazo y de alta calidad, y no ese tipo de proyectos narrativos que solo buscan un impulso temporal. Si ellos están dispuestos a invertir, al menos indica que la ruta tecnológica no es completamente una tontería.
Pero no puedo ser tan optimista, el agua fría que debo verter no disminuirá en absoluto. El mayor riesgo es el viejo problema de Web3: los datos basura y los ataques de manipulación.
Piénsalo, una vez que la atribución pueda traer recompensas en efectivo, sin duda habrá una avalancha de gente. Los datos médicos raros son realmente valiosos, pero, ¿puedo generar 10 millones de tweets basura con un script, cada uno con palabras clave variantes, y luego colgarlos en DataNet esperando a ser llamados? Si el algoritmo de atribución no tiene un mecanismo de filtrado de calidad lo suficientemente fuerte, OPEN se convertirá en un token que incentiva datos basura, el proyecto habrá construido un buffet y todos llegarán con bolas de pescado congeladas para intercambiar por langosta.
Otro problema real es la resistencia de las grandes empresas. Si OpenLedger realmente establece la atribución como un estándar de la industria, los que más sufrirán no serán las pequeñas startups, sino esos gigantes que actualmente alimentan sus modelos con datos casi gratuitos. Una vez que cada llamada requiera confirmar la fuente de los datos y pagar, los costos de entrenamiento se dispararán. En ese momento, OPEN ya no será solo un token utilitario, sino una especie de impuesto sobre datos, y la lucha detrás de esto es mucho más compleja que la implementación técnica.
El mercado ahora es muy inquieto, cada día aparecen nuevos proyectos de AI + Web3, la mayoría de los cuales tienen mejores PPT que código en funcionamiento. OpenLedger al menos está masticando un hueso sucio y duro, el problema de la propiedad de los datos en la caja negra de AI. Por más bien que esté escrito el libro blanco técnico, al final se trata de la implementación real: inferencias de alta frecuencia en millones de nodos, sincronización de estado, mecanismos anti-trampa... todas estas cosas requieren tiempo y escenarios reales para ser validadas.
Pero a largo plazo, esto ya ha superado el ámbito de la subida y bajada de un solo proyecto o token.
La inteligencia basada en silicio está devorando frenéticamente la experiencia basada en carbono. Si no tenemos un protocolo de base que ayude a las personas comunes a anclar su propiedad sobre los datos, cada clic, cada pulsación de teclado, cada rastro dejado, se convertirá en combustible gratuito para los gigantes centralizados, sin que nadie lo note.
Lo que hace OpenLedger, en términos amplios, es regrabar las huellas de la creatividad humana con código, asegurándose de que no se consuman sin compensación. Esto podría ser solo una pequeña resistencia, o incluso puede que no tenga éxito.
Pero esta dirección merece una mirada seria.
Al fin y al cabo, la competencia en el futuro de la AI puede no ser solo quién tiene los parámetros del modelo más grandes o la inferencia más rápida, sino quién realmente posee los datos más raros y de mayor calidad.