【Die Zukunft jenseits von LLM: Warum kleine Modelle und gute Daten der Schlüssel sind?】 In den letzten zwei Jahren wurden LLMs (große Sprachmodelle) zum Synonym für die KI-Welt. Von GPT über Claude bis hin zu Gemini und Llama haben alle Anbieter um Parameteranzahl, Emergenzfähigkeiten und Inferenzgrenzen konkurriert. Doch als der technische Hype abflaute, trat ein neuer Trend zutage – kleine Modelle (Small Language Models, SLM) und hochwertige Daten werden zum wahren Fokus der nächsten Phase der KI-Evolution. Dieser Artikel wird diesen Trend aufgreifen, die Schlüsselrolle von OpenLedger dabei neu betrachten und über den Wettbewerbscode der "Post-LLM-Ära" nachdenken. 1. Die Grenzen großer Modelle: Je größer die Parameter, desto besser? Zweifellos haben große Modelle eine neue Ära der KI eingeläutet. Doch mit der weiteren Stapelung und Erweiterung von LLMs werden mehrere Engpässe immer offensichtlicher: (1) Hohe Inferenzkosten: Große Modelle benötigen in der Regel teure Rechenressourcen, was sie für Edge-Deployments oder häufige Aufrufe ungeeignet macht; (2) Langsame Reaktionsgeschwindigkeit: Besonders in komplexen Inferenz- oder langen Kontextverarbeitungsszenarien gibt es Verzögerungen und Ineffizienzen; (3) Die Dilemma der "Durchschnittlichkeit": Große Modelle streben nach Universalität, mangeln jedoch an präzisen Antworten auf spezifische Fragen in vertikalen Bereichen; (4) Daten nicht rückverfolgbar: Die während des Modelltrainings verwendeten Daten sind oft unklar, was zu Vorurteilen, Missbrauch und Intransparenz führt. Diese Probleme schränken nicht nur die großflächige Implementierung von LLMs ein, sondern bieten auch einen Durchbruch für SLMs und datengestützte Innovationssysteme. 2. Die Vorteile der kleinen Modell-Ära: Leicht, spezialisiert, kontrollierbar Der Aufstieg von SLMs ist kein Zufall, sondern eine Reflexion über die Unwirtschaftlichkeit und Unzuverlässigkeit großer Modelle. In mehreren praktischen Szenarien zeigen SLMs folgende Vorteile: (1) Anpassbar: Sie können auf spezifische Aufgaben (wie Kundenservice, Handel, Übersetzung usw.) feinjustiert werden, was die Leistung fokussierter macht; (2) Geringe Kosten: Die Inferenzkosten sind geringer, was sie für lokale, mobile oder Edge-Deployments geeignet macht; (3) Hohe Kontrollierbarkeit: Der Trainingsprozess ist kürzer, und die verwendeten Datenquellen können klar dokumentiert werden, was Rückverfolgbarkeit und Compliance fördert; (4) Dezentralisierte Bereitstellung: Sie lassen sich leichter in Web3-Umgebungen integrieren und bilden ein auf der Kette aufrufbares, prüfbares Modellnetzwerk. Dieser Trend passt auch tief in die Designphilosophie von OpenLedger. 3. Die Position von OpenLedger: Mit "guten Daten" das Modellparadigma neu gestalten OpenLedger konkurriert nicht direkt auf der Ebene der LLM-Modelle, sondern wählt den Ansatz, das Datensystem von Grund auf neu zu gestalten, um den Aufstieg von SLMs zu unterstützen. Die Kernlogik lautet: (1) Daten "wertvoll machen": Durch den PoA-Mechanismus und das Datanets-Netzwerk werden vertrauenswürdige, rückverfolgbare und handelbare Datenassets für KI-Modelle bereitgestellt; (2) Offene Modelle fördern: Das Payable AI-Modell ermöglicht es, SLMs aufzurufen und in Aufgaben zu integrieren, während die Erträge basierend auf der Nutzung verteilt werden; (3) Echte Beiträge anreizen: Durch ein Reputationssystem und Anreizmechanismen werden die Interessen von Datenproduzenten, Modellentwicklern und Nutzern gebunden. Das bedeutet, dass OpenLedger ein offenes Ökosystem rund um "kleine Modelle + gute Daten" aufbaut, das eine strukturelle Ergänzung für die Post-LLM-Ära bietet. 4. Zukünftige Perspektive: Von "groß und umfassend" zu "klein und spezialisiert" Es ist absehbar, dass die zukünftige KI nicht nur aus einem großen Modell bestehen wird, das alles abdeckt, sondern aus einem Netzwerk von "mikrointelligenten Einheiten", die sich um spezifische Szenarien gruppieren. Diese kleinen Modelle werden: (1) Hochwertige Datenquellen anzapfen, anstatt Internetrauschen zu erfassen; (2) Ihre Trainingsprozesse und Aufrufhistorien durch On-Chain-Mechanismen verifizieren, um die Vertrauenswürdigkeit zu erhöhen; (3) Mit verschiedenen Anwendungsprotokollen (DeFi, GameFi, soziale Netzwerke usw.) interagieren, um eine KI-gesteuerte Web3-Toolschicht aufzubauen. OpenLedger baut die Infrastruktur für diesen Trend auf: Es geht nicht darum, Parameter zu erhöhen, sondern um die "Wertbestimmung von Daten" und "Anreizverteilungsmodelle" zu entwickeln, die im Wesentlichen eine vertrauenswürdige Grundlage für KI-Modelle bieten. Die Ambition von OpenLedger liegt nicht darin, das nächste GPT zu schaffen, sondern der nächsten Generation von SLMs Unterstützung in Bezug auf Datenfluss, Reputationsidentifikation und Anreizmechanismen zu bieten. Jenseits des alten Paradigmas "Parameter sind Macht" versucht es, eine grundlegendere Frage zu beantworten: "Wer kann der Zukunft der KI einen vertrauenswürdigen Boden bieten?" In einer neuen Ära, in der Modelle nicht mehr allmächtig sind und Daten entscheidend werden, steht OpenLedger an einem entscheidenden Wendepunkt der Erzählung.