L'intelligence ouverte a besoin de reçus, de routes et de récompenses @OpenledgerHQ connecte l'ensemble de la pile, et les pièces s'assemblent enfin : - Datanets pour des données d'entraînement AI spécialisées, curées par des communautés et liées à des portefeuilles - Preuve d'attribution afin que les ensembles de données, les modèles et les décisions des agents portent une provenance vérifiable - ModelFactory + OpenLoRA + Lagrange + Suivi d'inférence = construire → vérifier → boucles de récompense, pas de paiements basés sur l'ambiance - Liquid Layer AI sur un EVM L2 avec EigenDA, pont + explorateur en direct, ADN OP-Stack pour les développeurs qui livrent - Les contributeurs téléchargent des données de niche, exécutent des nœuds, enregistrent des outils et obtiennent un crédit on-chain qui voyage réellement L'échelle semble réelle : testnet au-delà du million, 10+ To vérifiés à travers le réseau, 20 équipes en construction, pilotes d'entreprise en direct, revenus réservés et en croissance Timing à surveiller : mainnet mesuré en semaines, fenêtre TGE en préparation alors que le déploiement se renforce Mon plan de jeu : - Créer un datanet autour d'un domaine que je connais - Connecter les pipelines RAG de mes agents à cela - Suivre l'inférence, collecter l'attribution, composer la position avant le $OPEN Attribution → Transparence → Propriété partagée Pas de boîtes noires, juste un travail auditable qui rémunère la source