【De Datanets à Payable AI : comment OpenLedger construit un système de collaboration de données récompensé ?】 Alors que la plupart des projets Web3 AI en sont encore à la phase de construction de plateformes « modèle en tant que service », OpenLedger est déjà en train de construire une toute nouvelle structure de collaboration en chaîne : les utilisateurs peuvent non seulement appeler des modèles, mais aussi télécharger des données, entraîner des modèles et contribuer du contenu, chaque action de participation étant enregistrée, attribuée et récompensée. Le pilier central de ce mécanisme est Datanets et Payable AI. I. Datanets : faire en sorte que le téléchargement de données devienne un « actif revendicable » Dans les projets AI traditionnels, la contribution de données est souvent unique et non traçable. Mais le modèle Datanets lancé par OpenLedger emballe les ensembles de données en tant qu'actifs structurés en chaîne et se développe autour de trois points : (1) Chaque ensemble de données téléchargé est clairement étiqueté avec l'identité du contributeur, le temps et l'utilisation, et enregistré comme un événement vérifiable en chaîne ; (2) Les ensembles de données peuvent être combinés, fragmentés et autorisés selon les besoins d'utilisation, permettant un partage et un contrôle d'utilisation inter-modèles ; (3) Chaque fois qu'un modèle appelle des données, le système enregistre automatiquement le chemin d'appel et attribue la récompense au fournisseur de données d'origine. Les données ne sont plus une « ressource en arrière-plan », mais une unité d'actif en chaîne pouvant participer à un cycle de récompense à long terme. II. Payable AI : appel = paiement, action = valeur Une autre grande conception centrale d'OpenLedger est Payable AI — transformer l'action d'appel de modèle en action de paiement en chaîne. Après avoir téléchargé un modèle, les développeurs peuvent personnaliser le prix d'appel, le mécanisme de récompense et le plafond budgétaire, et les utilisateurs déclenchent automatiquement le paiement (points ou jetons) lors de l'appel, enregistrant cette action dans la trajectoire PoA (Proof of Attribution). Cette structure change le modèle traditionnel « utilisation gratuite mais sans droit de propriété » : (1) Les développeurs peuvent obtenir un revenu stable grâce aux appels ; (2) Les appelants reçoivent un retour et une réponse transparents en chaîne ; (3) Les contributeurs d'ensembles de données et de mots-clés peuvent également obtenir indirectement un retour de valeur. C'est une mise à niveau du mécanisme de travail en chaîne — les modèles ne sont plus la propriété de la plateforme, et les appels ne sont plus anonymes. III. Boucle de valeur multi-rôle d'un réseau d'incitation collaborative OpenLedger ne construit pas un mécanisme centralisé de « plateforme orchestrant des participants », mais un réseau de collaboration multilatéral. Chaque identité a un chemin de participation et un mode de bénéfice : (1) Les contributeurs de données obtiennent des parts via Datanets ; (2) Les développeurs de modèles obtiennent des incitations via les appels ; (3) Les appelants dépensent des points pour obtenir des services ; (4) Les participants au contenu améliorent la qualité du modèle grâce à Yap, des suggestions et des retours, obtenant réputation et incitations. C'est un graphique réseau « où la contribution est l'unité de valeur », chaque point d'interaction en chaîne est une action quantifiable, enregistrable et pouvant participer à des incitations. Si vous voulez comprendre « ce qu'est la base économique d'une ville AI en chaîne », cela pourrait être l'une des voies les plus dignes d'être référencées : les données sont des actifs, l'appel est un paiement, la collaboration est une croissance. #OpenLedger #COOKIE #Série dynamique OpenLedger @OpenledgerHQ @cookiedotfun