La inteligencia abierta necesita recibos, rutas y recompensas @OpenledgerHQ está conectando la pila de extremo a extremo, y las piezas finalmente encajan: - Datanets para datos de entrenamiento de IA especializados, curados por comunidades y vinculados a billeteras - Prueba de Atribución para que los conjuntos de datos, modelos y decisiones de agentes tengan una procedencia verificable - ModelFactory + OpenLoRA + Lagrange + Seguimiento de Inferencias = construir → verificar → bucles de recompensa, sin pagos basados en sensaciones - Liquid Layer AI en un EVM L2 con EigenDA, puente + explorador en vivo, ADN de OP-Stack para desarrolladores que entregan - Los contribuyentes suben datos de nicho, ejecutan nodos, registran herramientas y obtienen crédito en cadena que realmente viaja La escala parece real: testnet más allá de la marca del millón, más de 10 TB verificados a través de la red, 20 equipos construyendo, pilotos empresariales en vivo, ingresos reservados y en crecimiento Momento a observar: mainnet medido en semanas, ventana de TGE en camino a medida que el despliegue se consolida Mi libro de jugadas: - Crear un datanet alrededor de un dominio que conozco - Conectar las tuberías RAG de mis agentes a ello - Rastrear inferencias, recopilar atribuciones, acumular posición antes de $OPEN Atribución → Transparencia → Propiedad compartida Sin cajas negras, solo trabajo auditable que paga a la fuente