En la ola de fusión bidireccional entre AI y Web3, OpenLedger ha trazado una ruta de desarrollo única en infraestructura de AI descentralizada, solucionando de manera efectiva el antiguo dilema de distribución de beneficios en la industria tradicional de AI. En la actualidad, las plataformas de AI centralizadas monopolizan los recursos de datos, y los datos generados por usuarios comunes son comercializados sin compensación; los creadores de datos y desarrolladores de modelos tienen dificultades para compartir los beneficios de la comercialización de AI. OpenLedger, basándose en la capacidad de certificación de blockchain, ha construido un sistema de incentivos de contribución que es rastreable y cuantificable.
El proyecto utiliza la prueba de pertenencia en cadena para llevar un registro preciso de cada producción y llamada de datos, modelos de algoritmos y agentes inteligentes utilizados en el entrenamiento de AI. Todos los contribuyentes a la construcción del ecosistema pueden obtener recompensas correspondientes a través del token nativo OPEN, cerrando el círculo completo de monetización del valor de los datos y la división de ingresos por modelos comerciales. OPEN, como token central del ecosistema, abarca todos los escenarios de aplicación, incluyendo el pago por llamadas a modelos, votaciones de gobernanza comunitaria y distribución de incentivos en el ecosistema, creando un ciclo económico saludable.
Desde la perspectiva del ecosistema, OpenLedger sigue expandiendo su ecosistema de desarrolladores de IA, optimizando constantemente la eficiencia de ejecución de IA en la cadena, y promoviendo la aplicación de modelos grandes descentralizados y agentes de IA. Con la tendencia futura de llevar capacidad de cómputo, datos y agentes de IA a la cadena, OpenLedger está apuntando con precisión al núcleo de DeAI, con un enfoque técnico muy práctico. La actividad de la comunidad está aumentando de manera constante; tanto la innovación técnica como la narrativa a largo plazo tienen un buen espacio de crecimiento. Es muy recomendable que sigamos observando de cerca la iteración de funciones y la expansión de colaboraciones de los proyectos futuros.