La señal real se pierde en la salsa cuando más de 1,000 personas comienzan a hablar sobre un producto para recompensas. No estoy desacreditando el ruido. Solo lo estoy filtrando.. Un estudio sobre @OpenledgerHQ: ¿Qué es real? ¿Qué es teórico? ¿Qué está sobrevalorado? ¿Qué está subestimado? Plan de generación de ingresos. Análisis de PMF ↓ —————————————— ¿Qué es OpenLedger? OpenLedger es una blockchain L2 construida para IA y que permite una economía descentralizada en torno a datos, modelos y agentes de IA. Su objetivo es dar atribución, propiedad y recompensas financieras a todos los que contribuyen al ciclo de vida de la IA. ELI5 ↓ —————————————— Acrónimos y palabras clave que debes conocer antes de sumergirte ↓ —————————————— ¿Qué se ha construido? Testnet: Lanzado con participación activa y puntuación basada en contribuciones. ModelFactory: La demostración de ajuste fino sin código está pública en este momento. Sin permisos y rápida. OpenLoRA (prototipo): Una capa de inferencia que puede servir modelos por GPU con un tiempo de cambio de menos de 100 ms. (Experimental. Probado en un entorno controlado) Contribuciones de Datanet: La testnet permite a los usuarios contribuir con datos y recibir puntos. (Experimental. No probado) Prueba de atribución: Rastrear qué datos/modelo influyeron en la salida de IA utilizada en RAG + modo de citación. (Experimental. No probado) —————————————— ¿Qué es teórico? Economía de Agentes: Agentes de IA interactuando autónomamente en la cadena y monetizando salidas y ejecutando tareas. Micropagos a través de RAG: Recompensas dinámicas y automatizadas por cada token de datos citado en las salidas del modelo. Monetización de SDK + API: Tableros listos para empresas + APIs para usar la infraestructura de OpenLedger con pagos en fiat o en cadena. Gobernanza DAO: Control descentralizado sobre la curación de Datanet, estructuras de recompensas y acceso a modelos. —————————————— ¿Qué está sobrevalorado? "Tokenizar y monetizar todos los datos, modelos, agentes de IA." Suena revolucionario, pero la mayoría de esto sigue siendo teórico. La licencia de datos y el mercado de economía de agentes están en gran medida probados. "La Prueba de Atribución" resolverá el copyright de IA. La atribución es difícil en el mundo real del ML. Su versión básica funciona en RAG, pero el seguimiento del impacto a gran escala está por determinar. "Servir miles de modelos por GPU en tiempo real." El prototipo de OpenLoRA existe, pero la demanda del mundo real, el escalado del rendimiento y los aspectos de descentralización aún no han sido sometidos a pruebas de estrés. "Micropagos de RAG por cada citación." Técnicamente ambicioso. La idea de pagos automatizados por token en una respuesta es genial, pero actualmente es idealista. "Agentes de IA autónomos transaccionando en la cadena." Aún no se han desplegado agentes reales. Esto es principalmente una visión. Nada funcional o integrado públicamente. "SDKs listos para empresas." La tracción empresarial aún no está ahí. No hay estudios de caso, clientes o pruebas de uso aún. —————————————— Señales reales de Bull Testnet con contribuyentes activos: Puedes contribuir y ver la mecánica de recompensas hoy. Infraestructura de ajuste fino de LoRA (ModelFactory): La demostración existe y acelera el entrenamiento con LoRA. Es tangible y útil para los creadores. Infraestructura de OP Stack y EigenDA: Su elección de pila tecnológica es sólida y creíble para un escalado modular pero temprano. Enfoque claro en la atribución en flujos de trabajo de RAG: Aunque incompleto. Es un intento raro de unir el origen del contenido → salida de IA → recompensas en cadena. Podría ser genial. —————————————— Ajuste del Mercado del Producto Problema objetivo: Claro. Atribución, monetización justa en IA. ✔️ Tecnología en funcionamiento: Parcial. La infraestructura de la testnet es real, escalable, modular. ✔️ Adopción: Débil. Uso temprano de la testnet, pero principalmente agricultores de puntos. ❌ Prueba de ingresos: Temprana. Aún ninguna. La atribución masiva y la monetización están basadas en la hoja de ruta. ❌ Ajuste empresarial: Por probar. Sin SDKs, estudios de caso o tracción aún. ❌ Calificación de PMF: 6.5/10. Razón: Fuerte tecnología orientada a los creadores y ajuste narrativo, pero la demanda real del mercado no está validada. —————————————— Potencial de Ingresos Sin acuerdos empresariales o licencias en marcha. (Novastro es una gran asociación, pero aún no es una aplicación masiva.) Si $OPEN se lanza con buena demanda, los ingresos por staking y tarifas básicas del protocolo podrían comenzar a fluir. Predicción (12 meses): Medio a Bajo (4.5/10) —————————————— Pensamientos finales OpenLedger tiene tecnología real y aborda un problema real, pero aún es temprano y en gran medida impulsado por recompensas. Para crecer de manera sostenible, deben activar casos de uso del mundo real más allá de CT, airdrop y agricultores de testnet. Los catalizadores están ahí, pero necesitan activaciones fuertes y un enfoque láser en el envío durante los próximos 12 meses, en mi opinión ↓ —————————————— Esto fue solo una investigación preliminar que hice y pensamientos que tuve después de leer el libro blanco de OpenLedger. Aún es nuevo. Siéntete libre de corregir si algo necesita una actualización. Eso es todo. ¡Gracias por leer! 🐙