Jetzt gibt es eine Menge AI-Projekte, viele davon sind nur Konzepte, und auch die Forschung ist nicht zu kurz gekommen. Aber letztendlich wird es darauf ankommen: Umsetzungsfähigkeit + echter Respekt vor dem Datenwert der Nutzer. OpenLedger geht in diese Richtung. Ich habe zuvor ein Interview mit OpenLedger gesehen, und am meisten hat mich beeindruckt, dass sie die Community wirklich schätzen. Es ist nicht nur ein Lippenbekenntnis, sondern sie iterieren tatsächlich im Produktentwicklungsprozess kontinuierlich basierend auf dem Feedback der Community, die Community selbst ist der "Mitgestalter" dieses Projekts. —————— ➤ Über OpenLedger @OpenLedger ▪️ OpenLedger ist die erste Blockchain, die speziell für dezentrale AI entwickelt wurde und darauf abzielt, die Liquidität von Daten, Modellen und AI-Agenten freizusetzen. ▪️ Das grundlegende Problem, das sie lösen möchten, ist das "Daten-Schwarze-Box"-Problem der zentralisierten AI – die Rückgabe des Eigentums und der Erträge an die Nutzer selbst. ▪️ Das Projekt hat bereits 15 Millionen Dollar Finanzierung von Top-Institutionen wie Polychain, HashKey und Finality erhalten, unterstützt von OGs wie EigenLayer, Polygon und Gitcoin. ▪️ Das Testnetz hat bereits über 20 Millionen Transaktionen abgeschlossen und validiert die Machbarkeit der Zusammenarbeit von Modellen und Daten in Kombination mit der DePIN + AI-Architektur. —————— ➤ Wo liegt der Unterschied von OpenLedger in einem Markt voller Datenmodelle? Im vergangenen Jahr konzentrierten sich die meisten Crypto-AI-Projekte auf die "Rechenleistung", wie z.B. dezentrale GPUs. Aber die drei Elemente der AI sind: Daten = Treibstoff, Modell = Motor, Rechenleistung = Energie. Was wirklich umsetzbar und monetarisierbar ist, sind die Daten und das Modell selbst. OpenLedger wählt den bodenständigeren Weg der "Modellbereitstellung + Gewinnbeteiligung", anstatt sich nur auf Forschung und Parameter zu konzentrieren. —————— ➤ SLM (Small Language Model) ist wichtiger als du denkst Nicht jedes Projekt benötigt ein großes Modell. SLM hat niedrige Kosten und schnelle Feinabstimmung, was es besser für die schnelle Bereitstellung auf der Blockchain geeignet macht, und es kann durch Aufrufverhalten automatisch Gewinnbeteiligung realisieren, was die Tokenisierung des Modells ermöglicht. Lass dich nicht von seiner Größe täuschen, viele wirklich funktionierende AI-Anwendungen basieren tatsächlich darauf. —————— ➤ OpenLedger baut ein komplettes "On-Chain-Modell-Ökosystem" auf Ziel ist es, einen vollständigen Kreislauf von Daten → Modell → Nutzung → Erträge zu schaffen. Wichtige Module sind: ▪️ Model Factory: No-Code-Fine-Tuning-Plattform, jeder kann Modelle trainieren ▪️ OpenLoRA: Tausende von Modellen koexistieren, modulare Hot-Swap-Bereitstellung, flexibel ▪️ Datanets: Verifizierbare Daten-Netzwerke, die sicherstellen, dass die Daten vertrauenswürdig sind ▪️ Proof of Attribution: Automatische Gewinnbeteiligung bei jedem Aufruf ▪️ Proposal-Plattform: DAO-Kollaborationsmarkt für Modelle, gemeinsames Bauen und Verwalten Einfach gesagt, es ist eine Kombination aus HuggingFace + Stripe + Infura, und zwar on-chain und kombinierbar, was wirklich "Modelle als Vermögenswerte" ermöglicht. —————— ➤ Wie können Entwickler es nutzen? Entwickler können auf OpenLedger autorisierte Daten abrufen, Modelle trainieren, mit einem Klick bereitstellen und offene Aufrufe tätigen. Jeder Aufruf löst automatisch eine Token-Gewinnbeteiligung aus, alle Aktivitäten sind vollständig auf der Blockchain verifizierbar und nachvollziehbar. Es fühlt sich an wie Web2, aber der Wert kommt aus der Transparenz, den Anreizmechanismen und der Kombinierbarkeit der Blockchain, wodurch Modelle zu Vermögenswerten werden und Aufrufe monetarisiert werden. —————— ➤ OpenLedger ist weniger forschungsorientiert und konzentriert sich mehr auf Ingenieurwesen NEAR ähnelt eher einer AI-Agent-Plattform, Bittensor konzentriert sich auf das Training auf der Blockchain; OpenLedger hingegen fokussiert sich auf die Bereitstellung, den Aufruf und den Wertfluss von Modellen – das Kernziel ist es, "Modelle profitabel zu machen". Kurz gesagt: Keine wissenschaftlichen Arbeiten, keine Marketingtricks, sondern einfach nur Modelle zum Laufen bringen, nutzen und Geld verdienen. —————— ➤ Am meisten beeindruckt hat mich die Model Factory Dieses Produkt ist extrem benutzerfreundlich für kleine Teams. Grafische Benutzeroberfläche, vollständige Prozessvisualisierung, man muss keinen Code schreiben, um Daten zu autorisieren, Modelle zu konfigurieren und bereitzustellen. Es unterstützt auch LoRA / QLoRA-Fine-Tuning, integrierte Bewertung, Tests und Rückverfolgbarkeit, alles nahtlos auf der Blockchain. Selbst ohne technische Kenntnisse kann man sein eigenes Modell trainieren. —————— OpenLedger ist eines der Projekte im Crypto-AI-Markt, das am ehesten wie ein "Produkt" aussieht. Es ist nicht nur ein leeres Versprechen von "AI on chain", sondern baut tatsächlich ein Modell-Ökosystem auf, in dem "Modelle Vermögenswerte sind und Aufrufe Werte darstellen". Mit dem Eintritt der AI-Narrative in tiefere Gewässer könnten solche Projekte mit echtem mittlerem Wert die letzten Gewinner sein.