openlora

#openledger $OPEN
Càng nhìn vào @OpenLedger , tôi càng thấy không phải là “một AI-token nữa”. Mô hình mới thực sự thu hút tôi hơn.
Hiện tại, thị trường AI được xây dựng một cách kỳ lạ: một lượng lớn người tạo ra dữ liệu, nội dung, tương tác - nhưng giá trị chính bị chiếm giữ bởi một vài nền tảng lớn.
Và OpenLedger có vẻ đang cố gắng thay đổi điều đó.
Không chỉ đơn giản là cho chạy AI trên blockchain, mà xây dựng một hệ thống mà ở đó có thể theo dõi: ai đã cung cấp dữ liệu, ai đã huấn luyện mô hình, ai đã duy trì hạ tầng, và ai thực sự đã tạo ra giá trị trong quá trình đó. Đặc biệt, #OpenLoRA trông thú vị hơn nhiều. Bởi vì điều này càng giống như một nỗ lực để làm cho phát triển AI ít phụ thuộc vào các gã khổng lồ tính toán tập trung.
Và vì vậy… câu hỏi chính ở đây không phải là công nghệ.
Mà là liệu AI phi tập trung có thể mở rộng đủ nhanh khi nhu cầu thực sự bắt đầu xuất hiện.

Hôm nay mình đã xem cấu trúc tokenomics của @OpenLedger một cách chi tiết, và thật lòng mà nói, trước đây mình nghĩ đây chỉ là một governance token nữa, nhưng khi tìm hiểu kỹ thì nhận ra đây thực sự là xương sống kinh tế của cả nền tảng.

Điều đầu tiên mà mình thấy thú vị là $OPEN không chỉ là phương tiện giao dịch, mà còn là token gas gốc của blockchain Layer 2 của OpenLedger. Có nghĩa là không cần phải phụ thuộc vào Ethereum, và nhận được môi trường giao dịch tối ưu cho #AITokenomics . Và #ProofOfAttribution cũng đóng vai trò trung tâm trong hệ thống, nơi mà những người cung cấp dữ liệu, xây dựng mô hình và validators đều nhận được phần thưởng dựa trên đóng góp thực tế của họ.

Kiệt tác của nó là mô hình #DataEconomy . Cách cũ là công ty mua dữ liệu một lần hoặc lấy từ scraping, sau đó quên đi người đóng góp. Ở đây OpenLedger đã làm ngược lại, bây giờ mỗi khi dữ liệu của bạn được sử dụng trong đào tạo mô hình hay suy diễn, bạn sẽ nhận được phần thưởng mỗi lần. Đây là lần đầu tiên "data labor" được coi là hoạt động kinh tế thực sự, đây là sự thay đổi quan trọng.

Về phía staking cũng có một số cập nhật quan trọng. Để chạy các mô hình AI trên nền tảng, phải #OpenLedger stake, và mô hình nào cung cấp dịch vụ quan trọng hơn thì sẽ nhận được nhiều stake hơn, nhưng nếu mô hình đưa ra kết quả sai hoặc gây hại thì cũng sẽ bị phạt kinh tế. Điều này có nghĩa là thị trường tự kiểm soát chất lượng thay vì một cơ quan trung ương, bây giờ liệu ý tưởng này có thực sự hoạt động hay không thì thời gian sẽ trả lời, nhưng ý tưởng là chắc chắn.

Nói về tính bền vững lâu dài thì OpenLedger sẽ phải vượt qua một số rào cản. Tạo ra những validators chất lượng, chứng minh mối liên kết trực tiếp giữa dữ liệu và hiệu suất mô hình, và giữ cho việc chuyển đổi phần thưởng từ testnet sang mainnet được mượt mà, tất cả đều là những thách thức giai đoạn đầu. Trong đó, #OpenLoRA công nghệ giảm đáng kể chi phí tính toán, điều này làm cho phát triển AI chuyên biệt dễ tiếp cận hơn, đây là dấu hiệu tích cực.

Quan điểm cá nhân của mình là utility case của OPEN đang rất mạnh, nhưng bây giờ vẫn chỉ là khái niệm, cần thực tế để xác thực.