Hoy en día, hay muchos proyectos de IA y hay muchos conceptos y volúmenes. Pero al final, lo que puede quedarse todavía depende de: capacidad de aterrizaje + respeto real del valor de los datos de los usuarios. OpenLedger se está moviendo en esta dirección. He visto entrevistas con OpenLedger antes, y una de las cosas que más me llamó la atención fue que realmente valoran la comunidad. No es la importancia de gritar eslóganes, sino en el proceso de desarrollo del producto, confiar en los comentarios de la comunidad para iterar continuamente, y la propia comunidad es la "co-constructora" de este proyecto. —————— ➤ Acerca de OpenLedger @OpenLedger ▪️OpenLedger es la primera cadena de bloques diseñada específicamente para la IA descentralizada, con un enfoque en desbloquear la liquidez de los datos, los modelos y los agentes de IA. ▪️ El problema fundamental que quiere resolver es el problema de la "caja negra de datos" de la IA centralizada: devolver los derechos de propiedad e ingresos de los datos a los propios usuarios. ▪️ El proyecto ha recibido 15 millones de dólares en financiación de las principales instituciones como Polychain, HashKey y Finality, y está respaldado por OG como EigenLayer, Polygon y Gitcoin. ▪️ La red de prueba ha completado más de 20 millones de transacciones y, combinada con la arquitectura DePIN + AI, se está verificando la viabilidad de la colaboración entre modelos y datos. —————— ➤ El modelo de datos está todo en volúmenes, ¿cuáles son las diferencias en OpenLedger? En el último año, la mayoría de los proyectos de Crypto AI se han centrado en la "potencia de cálculo" de volumen, como las GPU descentralizadas. Sin embargo, los tres elementos de la IA son: datos = combustible, modelo = motor y potencia de cálculo = energía. Lo que realmente se puede implementar y monetizar son los datos y el modelo en sí. OpenLedger ha elegido una ruta más realista de "implementación de modelos + participación en las ganancias de las llamadas", en lugar de acumular ciegamente la investigación científica y los parámetros. —————— ➤ SLM (Small Language Model) es más crítico de lo que crees No todos los proyectos necesitan un modelo grande. SLM tiene un ajuste rápido y de bajo costo, que es más adecuado para una implementación rápida en la cadena, y también puede compartir automáticamente las ganancias a través del comportamiento de invocación para lograr la tokenización del modelo. No lo mires pequeño, muchas aplicaciones de IA que realmente pueden ejecutarse en realidad dependen de él. —————— ➤ OpenLedger construye un conjunto completo de "sistemas económicos modelo en cadena" El objetivo es ejecutar el bucle cerrado completo desde los datos → modelo → utilizando → beneficios. Los módulos clave incluyen: ▪️Model Factory: Una plataforma de ajuste sin código que permite a cualquiera entrenar modelos ▪️OpenLoRA: Coexisten miles de modelos, los módulos son intercambiables en caliente y la implementación es flexible ▪️Datanets: Redes de datos verificables para garantizar que los datos sean fiables ▪️Prueba de atribución: divide automáticamente las ganancias con cada llamada ▪️Plataforma de propuestas: Un mercado de colaboración basado en DAO para modelos, co-construcción y co-gobernanza En pocas palabras, es una combinación de HuggingFace + Stripe + Infura, y está en la cadena y es componible, lo que realmente realiza el "modelo como activo". —————— ➤ ¿Cómo pueden usarlo los desarrolladores? Los desarrolladores pueden obtener datos de autorización, entrenar modelos, implementar con un solo clic y abrir llamadas en OpenLedger. Cada llamada activará automáticamente el reparto de beneficios del token, y todos los comportamientos se pueden verificar y rastrear a lo largo de la cadena. Suena como Web2, pero el valor proviene de la transparencia, los incentivos y la componibilidad en la cadena, de modo que el modelo se convierte en un activo y la llamada es la monetización. —————— ➤ OpenLedger está más orientado a la ingeniería NEAR se parece más a una plataforma de agentes de IA, y Bittensor se centra en el entrenamiento en cadena; OpenLedger, por otro lado, se centra en el despliegue, la invocación y la circulación de valor de los modelos: el núcleo es "hacer que los modelos sean rentables". Para decirlo sin rodeos: no enrollo papeles ni me involucro en trucos, solo quiero correr, usar y ganar modelos. —————— ➤ La que más me llamó la atención fue la Fábrica de Maquetas Este producto es demasiado amigable para equipos pequeños. La interfaz gráfica y la visualización de todo el proceso pueden completar la autorización de datos, la configuración del modelo y la implementación sin escribir código. También es compatible con el ajuste fino de LoRA/QLoRA, la evaluación integrada, las pruebas, el retroceso de rutas y el seguimiento de toda la cadena de una sola vez. Incluso si no tienes conocimientos técnicos, puedes entrenar tu propio modelo exclusivo. —————— OpenLedger es uno de los proyectos más "parecidos a un producto" en el mercado de Crypto AI en este momento. No se trata de un eslogan vacío de "IA en cadena", sino de un sistema económico modélico que construye "el modelo es un activo y la llamada es valor". A medida que la narrativa de la IA se adentra en aguas profundas, este tipo de proyecto con un valor real de nivel medio puede ser el ganador final.