【Von Datanets zu Payable AI: Wie OpenLedger ein belohnbares Datenkooperationssystem aufbaut?】 Während die meisten Web3 AI-Projekte noch in der Phase des „Modells als Dienst“-Plattformaufbaus stecken, hat OpenLedger bereits eine völlig neue on-chain Kooperationsstruktur entwickelt: Nutzer können nicht nur Modelle abrufen, sondern auch Daten hochladen, Modelle trainieren und Inhalte beitragen. Jede Teilnahme wird aufgezeichnet, zugeordnet und belohnt. Der Kern dieser Mechanik sind Datanets und Payable AI. 1. Datanets: Daten-Uploads als „beanspruchbare Vermögenswerte“ In traditionellen AI-Projekten sind Datenbeiträge oft einmalig und nicht nachverfolgbar. Das von OpenLedger eingeführte Datanets-Modell verpackt Datensätze als on-chain strukturierte Vermögenswerte und basiert auf drei Punkten: (1) Jeder hochgeladene Datensatz ist klar mit der Identität des Beitragsleistenden, der Zeit und dem Verwendungszweck gekennzeichnet und wird als verifiziertes on-chain Ereignis aufgezeichnet; (2) Datensätze können je nach Nutzungsbedarf kombiniert, fragmentiert und autorisiert werden, um eine plattformübergreifende Nutzung und Kontrolle zu ermöglichen; (3) Jedes Mal, wenn ein Modell Daten abruft, zeichnet das System automatisch den Abrufpfad auf und weist die Belohnung dem ursprünglichen Datenanbieter zu. Daten sind nicht mehr „Hintergrundressourcen“, sondern können als on-chain Vermögenswerte langfristig am Belohnungskreislauf teilnehmen. 2. Payable AI: Abruf ist Zahlung, Verhalten ist Wert Ein weiteres zentrales Design von OpenLedger ist Payable AI – die Umwandlung von Modellabrufverhalten in on-chain Zahlungsaktionen. Entwickler können nach dem Hochladen eines Modells den Abrufpreis, die Anreizmechanismen und das Budgetlimit anpassen. Nutzer lösen beim Abruf automatisch eine Zahlung (Punkte oder Token) aus, und dieses Verhalten wird in der PoA (Proof of Attribution) Aufzeichnung festgehalten. Diese Struktur verändert das traditionelle Modell „Nutzung ist kostenlos, aber ohne Eigentumsrechte“: (1) Entwickler können durch Abrufe ein stabiles Einkommen erzielen; (2) Abrufende erhalten transparentes on-chain Feedback und Reaktionen; (3) Die Beitragsleistenden von Datensätzen und Eingabeaufforderungen können ebenfalls indirekt Wert zurückerhalten. Dies ist ein Upgrade des on-chain Arbeitsmechanismus – Modelle gehören nicht mehr der Plattform, und Abrufe sind nicht mehr anonym. 3. Der mehrseitige Wertschließkreis des kooperativen Anreiznetzwerks OpenLedger baut kein zentralisiertes System auf, das „Plattformteilnehmer koordiniert“, sondern ein mehrseitiges Kooperationsnetzwerk. Jede Identität hat Teilnahmewege und Ertragsmöglichkeiten: (1) Datenbeitragsleistende erhalten durch Datanets eine Gewinnbeteiligung; (2) Modellentwickler erhalten Anreize durch Abrufe; (3) Abrufende geben Punkte aus und erhalten Dienstleistungen; (4) Inhaltsbeitragsleistende verbessern die Modellqualität durch Yap, Eingabeaufforderungen und Feedback und erhalten Reputation und Anreize. Dies ist eine Netzwerkdarstellung, die „Beitrag als Wertmaßstab“ nutzt. Jeder Interaktionspunkt on-chain ist ein quantifizierbares, aufzeichnungsfähiges und anreizbares Verhalten. Wenn du verstehen möchtest, „was die wirtschaftliche Grundlage einer on-chain AI-Stadt ist“, könnte dies der wertvollste Referenzweg sein: Daten sind Vermögenswerte, Abruf ist Zahlung, Kooperation ist Wachstum. #OpenLedger #COOKIE #OpenLedger-Dynamik-Serie @OpenledgerHQ @cookiedotfun