Le véritable signal se perd dans le bruit lorsque plus de 1 000 personnes commencent à parler d'un produit pour des récompenses. Je ne discrédite pas le bruit. Je le filtre juste.. Une étude sur @OpenledgerHQ : Qu'est-ce qui est réel. Qu'est-ce qui est théorique. Qu'est-ce qui est surestimé. Qu'est-ce qui est sous-estimé. Plan de génération de revenus. Analyse PMF ↓ —————————————— Qu'est-ce qu'OpenLedger ? OpenLedger est une blockchain de niveau 2 construite pour l'IA et permettant une économie décentralisée autour des données, des modèles et des agents d'IA. Leur objectif est de donner attribution, propriété et récompenses financières à tous ceux qui contribuent au cycle de vie de l'IA. ELI5 ↓ —————————————— Acronymes et mots-clés à connaître avant de plonger ↓ —————————————— Qu'est-ce qui est construit ? Testnet : Lancé avec une participation active et un scoring basé sur la contribution. ModelFactory : La démo de réglage sans code est publique en ce moment. Sans autorisation et rapide. OpenLoRA (prototype) : Une couche d'inférence qui peut servir des modèles par GPU avec un temps de commutation inférieur à 100 ms. (Expérimental. Testé dans un environnement contrôlé) Contributions Datanet : Le testnet permet aux utilisateurs de contribuer des données et de recevoir des points. (Expérimental. Non prouvé) Preuve d'attribution : Suit quelles données / modèles ont influencé la sortie de l'IA utilisée dans RAG + mode de citation. (Expérimental. Non prouvé) —————————————— Qu'est-ce qui est théorique ? Économie des agents : Agents d'IA interagissant de manière autonome sur la chaîne et monétisant les sorties et exécutant des tâches. Micropaiements via RAG : Récompenses dynamiques et automatisées pour chaque jeton de données cité dans les sorties de modèles. Monétisation SDK + API : Tableaux de bord prêts pour les entreprises + API pour utiliser l'infrastructure OpenLedger avec des paiements en fiat ou sur la chaîne. DAO de gouvernance : Contrôle décentralisé sur la curation de Datanet, les structures de récompense et l'accès aux modèles. —————————————— Qu'est-ce qui est surestimé ? "Tokeniser et monétiser toutes les données, modèles, agents d'IA." Cela semble révolutionnaire mais la plupart est encore théorique. Le marché de la licence de données et de l'économie des agents est largement prouvé. "La preuve d'attribution" résoudra le copyright de l'IA L'attribution est difficile dans le ML du monde réel. Leur version de base fonctionne dans RAG mais le suivi d'impact à grande échelle est à déterminer. "Servir des milliers de modèles par GPU en temps réel" Le prototype OpenLoRA existe mais la demande réelle, l'évolutivité des performances et les aspects de décentralisation ne sont pas encore testés sous pression. "Micropaiements RAG pour chaque citation" Techniquement ambitieux. L'idée de paiements automatisés par jeton dans une réponse est cool mais actuellement idéaliste. "Agents d'IA autonomes transigeant sur la chaîne" Aucun agent réel déployé pour l'instant. C'est principalement une vision. Rien de fonctionnel ou intégré publiquement. "SDK prêts pour les entreprises" L'adhésion des entreprises n'est pas encore là. Pas d'études de cas, de clients ou de preuves d'utilisation pour l'instant. —————————————— Signaux de taureau réels Testnet avec des contributeurs actifs : Vous pouvez contribuer et voir les mécanismes de récompense aujourd'hui. Infrastructure de réglage LoRA (ModelFactory) : La démo existe et accélère l'entraînement avec LoRA. C'est tangible et utile pour les constructeurs. Infrastructure OP Stack et EigenDA : Leur choix de pile technologique est solide et crédible pour une évolutivité modulaire mais précoce. Focalisation claire sur l'attribution dans les flux de travail RAG : Bien que incomplète. C'est une rare tentative de relier l'origine du contenu → sortie de l'IA → récompenses sur la chaîne. Cela pourrait être cool. —————————————— Ajustement produit-marché Problème cible : Clair. Attribution, monétisation équitable dans l'IA. ✔️ Technologie fonctionnelle : Partielle. L'infrastructure du testnet est réelle, évolutive, modulaire. ✔️ Adoption : Faible. Utilisation précoce du testnet, mais principalement des agriculteurs de points. ❌ Preuve de revenus : Précoce. Aucune pour l'instant. L'attribution de masse et la monétisation sont basées sur la feuille de route. ❌ Ajustement pour les entreprises : À tester. Pas de SDK, d'études de cas ou de traction pour l'instant. ❌ Évaluation PMF : 6.5/10. Raison : Technologie solide orientée vers les constructeurs et adéquation narrative mais la demande réelle du marché n'est pas validée. —————————————— Potentiel de revenus Pas de contrats d'entreprise ou de licences en place. (Novastro est un excellent partenariat mais pas encore une application massive.) Si $OPEN se lance avec une bonne demande, le staking et les revenus de frais de protocole de base pourraient commencer à affluer. Prédiction (12 mois) : Moyen à faible (4.5/10) —————————————— Pensées finales OpenLedger a une technologie réelle et aborde un problème réel mais c'est encore tôt et largement alimenté par des récompenses. Pour croître de manière durable, ils doivent activer des cas d'utilisation réels au-delà des agriculteurs de CT, des airdrops et des testnets. Les catalyseurs sont là mais nécessitent des activations fortes et un envoi ciblé pour les 12 prochains mois à mon avis ↓ —————————————— C'était juste des recherches préliminaires que j'ai faites et des réflexions que j'ai eues après avoir lu le livre blanc d'OpenLedger. Encore nouveau. N'hésitez pas à corriger si quelque chose a besoin d'une mise à jour. C'est tout. Merci de votre lecture ! 🐙