Todellinen signaali katoaa kastikkeeseen, kun 1K+ ihmistä alkaa haukkua tuotteesta palkintojen saamiseksi. Ei häpäisemättä melua. Vain suodattaa se.. Tutkimus aiheesta @OpenledgerHQ: Mikä on totta. Mikä on teoreettista. Mikä on ylihypetettyä. Mikä on aliarvostettua. Tulonmuodostussuunnitelma. PMF-analyysi ↓ —————————————— Mikä on OpenLedger? OpenLedger on tekoälyä varten rakennettu L2-lohkoketju, joka mahdollistaa hajautetun talouden tekoälydatan, -mallien ja -agenttien ympärille. Heidän tavoitteenaan on antaa attribuutio, omistajuus ja taloudelliset palkkiot kaikille, jotka osallistuvat tekoälyn elinkaareen. ELI5 ↓ —————————————— Lyhenteet ja avainsanat, jotka on hyvä tietää ennen sukeltamista ↓ —————————————— Mitä rakennetaan? Testnet: Lanseerattiin aktiivisella osallistumisella ja panokseen perustuvalla pisteytyksellä. ModelFactory: Kooditon hienosäätödemo on tällä hetkellä julkinen. Lupa vähemmän ja nopeampi. OpenLoRA (prototyyppi): Päättelykerros, joka voi palvella malleja GPU:ta kohden alle 100 ms:n kytkentäajalla. (Kokeellinen. Testattu valvotussa ympäristössä) Datanet-panokset: Testnetin avulla käyttäjät voivat lisätä tietoja ja saada pisteitä. (Kokeellinen. Todistamaton) Todiste attribuutiosta: Seuraa, mitkä tiedot/mallit vaikuttivat RAG + -viittaustilassa käytettyyn tekoälyn tulokseen. (Kokeellinen. Todistamaton) —————————————— Mikä on teoreettista? Agenttitalous: Tekoälyagentit, jotka ovat vuorovaikutuksessa itsenäisesti ketjussa ja kaupallistavat tuotoksia ja suorittavat tehtäviä. Mikromaksut RAG:n kautta: Dynaamiset, automatisoidut palkkiot jokaisesta mallin tuloksissa mainitusta datatunnuksesta. SDK + API -kaupallistaminen: Yritysvalmiit kojelaudat + API:t OpenLedger-infran käyttämiseen fiat- tai onchain-maksun kanssa. Governance DAO: Datanetin kuratointiin, palkitsemisrakenteisiin ja mallien saatavuuteen hajautettu hallinta. —————————————— Mikä on ylihypetettyä? "Tokenisoi ja kaupallista kaikki tekoälytiedot, mallit ja agentit." Kuulostaa vallankumoukselliselta, mutta suurin osa siitä on silti teoreettista. Tietojen lisensointi ja agenttitalouden markkinat ovat suurelta osin todistettuja. "Proof of Attribution" ratkaisee tekoälyn tekijänoikeudet Attribuutio on vaikeaa todellisessa ML:ssä. Heidän perusversionsa toimii RAG:ssa, mutta täysimittainen törmäysseuranta on TBD. "Palvele tuhansia malleja grafiikkasuoritinta kohden reaaliajassa" OpenLoRA-prototyyppi on olemassa, mutta todellista kysyntää, suorituskyvyn skaalausta ja hajauttamista ei ole vielä stressitestattu. "RAG-mikromaksut jokaisesta lainauksesta" Teknisesti kunnianhimoinen. Ajatus automaattisista maksuista tokenia kohden vastauksessa on siisti, mutta tällä hetkellä idealistinen. "Autonomiset tekoälyagentit, jotka käyvät kauppaa ketjussa" Varsinaisia agentteja ei ole vielä lähetetty. Tämä on enimmäkseen visiota. Ei mitään toimivaa tai julkisesti integroitua. "Yritysvalmiit SDK:t" Yritysten vetovoima ei ole vielä siellä. Ei vielä tapaustutkimuksia, asiakkaita tai käyttötodisteita. —————————————— Todelliset härkäsignaalit Testiverkko aktiivisten osallistujien kanssa: Voit osallistua ja nähdä palkitsemismekaniikan jo tänään. LoRA-infran hienosäätö (ModelFactory): Demo on olemassa ja nopeuttaa harjoittelua LoRA:lla. Se on konkreettinen ja hyödyllinen rakentajille. OP Stack ja EigenDA infra: Heidän teknologiapinovalintansa on vankka ja uskottava modulaariseen mutta varhaiseen skaalautumiseen. Selkeä keskittyminen attribuutioon RAG-työnkuluissa: Vaikka se on keskeneräinen. Se on harvinainen yritys yhdistää sisällön alkuperä → tekoälyn tulos → ketjun sisäiset palkinnot. Voisi olla siistiä. —————————————— Tuotteen sopivuus markkinoille Kohdeongelma: Selkeä. Attribuutio, oikeudenmukainen kaupallistaminen tekoälyssä. ✔️ Working Tech: Osittainen. Testiverkko-infra on todellinen, skaalautuva ja modulaarinen. ✔️ Hyväksyminen: Heikko. Varhainen testiverkon käyttö, mutta enimmäkseen pisteviljelijät. ❌ Tulotodistus: Varhain. Ei vielä mitään. Massaattribuutio ja kaupallistaminen perustuvat tiekarttaan. ❌ Enterprise Fit: Testataan. Ei vielä SDK:ita, tapaustutkimuksia tai vetovoimaa. ❌ PMF-luokitus: 6.5/10. Syy: Vahva rakentaja kohtaa teknologian ja kerronnan, mutta todellinen markkinakysyntä on vahvistamaton. —————————————— Tulopotentiaali Ei yrityssopimuksia tai lisenssejä. (Novastro on hieno kumppanuus, mutta ei vielä massiivinen sovellus.) Jos $OPEN lanseerataan hyvällä kysynnällä, panostus- ja perusprotokollamaksutulot voivat alkaa virrata. Ennuste (12 kuukautta): Keskitasosta matalaan (4,5/10) —————————————— Lopullinen ajatus OpenLedgerissä on todellista tekniikkaa ja se ratkaisee todellisen ongelman, mutta se on vielä varhaista ja suurelta osin palkkioiden ruokkimaa. Kasvaakseen kestävästi heidän on aktivoitava todellisia käyttötapauksia CT-, airdrop- ja testiverkkoviljelijöiden lisäksi. Katalyytit ovat olemassa, mutta ne tarvitsevat vahvoja aktivointia ja laserpainotteisia toimituksia seuraavien 12 kuukauden ajan imo ↓ —————————————— Tämä kaikki oli vain alustavaa tutkimusta, jonka tein, ja ajatuksia, joita minulla oli luettuani OpenLedgerin valkoisen kirjan. Vielä uusi. Voit vapaasti korjata, jos jokin kaipaa päivitystä. Se on kääre. Kiitos, että luit! 🐙