Sinyal sebenarnya hilang dalam saus ketika 1K+ orang mulai berteriak tentang produk untuk mendapatkan hadiah. Tidak mendiskreditkan kebisingan. Hanya menyaringnya.. Sebuah studi tentang @OpenledgerHQ: Apa yang nyata. Apa yang teoretis. Apa yang terlalu digembar-gemborkan. Apa yang diremehkan. Rencana penghasilan pendapatan. Analisis PMF ↓ —————————————— Apa itu OpenLedger? OpenLedger adalah blockchain L2 yang dibangun untuk AI dan memungkinkan ekonomi terdesentralisasi di sekitar data, model, dan agen AI. Tujuan mereka adalah untuk memberikan atribusi, kepemilikan, dan imbalan finansial kepada semua orang yang berkontribusi pada siklus hidup AI. ELI5 ↓ —————————————— Akronim dan Kata Kunci yang perlu diketahui sebelum menyelam ↓ —————————————— Apa yang Dibangun? Testnet: Diluncurkan dengan partisipasi aktif dan penilaian berbasis kontribusi. ModelFactory: Demo fine tuning tanpa kode adalah publik saat ini. Izin kurang dan cepat. OpenLoRA (prototipe): Lapisan inferensi yang dapat melayani model per GPU dengan waktu sakelar di bawah 100 ms. (Eksperimental. Diuji di lingkungan terkendali) Kontribusi Datanet: Testnet memungkinkan pengguna untuk menyumbangkan data dan menerima poin. (Eksperimental. Tidak terbukti) Bukti atribusi: Melacak data/model mana yang memengaruhi output AI yang digunakan dalam mode RAG + kutipan. (Eksperimental. Tidak terbukti) —————————————— Apa itu Teoretis? Ekonomi Agen: Agen AI berinteraksi secara mandiri onchain dan memonetisasi output dan menjalankan tugas. Pembayaran mikro melalui RAG: Hadiah dinamis dan otomatis untuk setiap token data yang dikutip dalam output model. Monetisasi SDK + API: Dasbor siap perusahaan + API untuk menggunakan infra OpenLedger dengan pembayaran fiat atau onchain. DAO Tata Kelola: Kontrol terdesentralisasi atas kurasi Datanet, struktur penghargaan, dan akses model. —————————————— Apa yang Overhyped? "Tokenisasi dan monetisasi semua data, model, agen AI." Kedengarannya revolusioner tetapi sebagian besar masih teoretis. Pasar lisensi data dan ekonomi agen sebagian besar terbukti. "Bukti Atribusi" akan menyelesaikan hak cipta AI Atribusi sulit di ML dunia nyata. Versi dasarnya berfungsi dalam RAG tetapi pelacakan dampak skala penuh TBD. "Melayani ribuan model per GPU secara real time" Prototipe OpenLoRA ada tetapi permintaan dunia nyata, penskalaan kinerja, dan aspek desentralisasi belum diuji stres. "Pembayaran mikro RAG untuk setiap kutipan" Secara teknis ambisius. Ide pembayaran otomatis per token dalam respons keren tetapi saat ini idealis. "Agen AI otonom yang bertransaksi onchain" Belum ada agen aktual yang dikerahkan. Ini sebagian besar adalah penglihatan. Tidak ada yang fungsional atau terintegrasi secara publik. "SDK siap perusahaan" Daya tarik perusahaan belum ada. Belum ada studi kasus, klien atau bukti penggunaan. —————————————— Sinyal Bull Aktual Testnet dengan kontributor aktif: Anda dapat berkontribusi dan melihat mekanisme hadiah hari ini. Infra penyetelan halus LoRA (ModelFactory): Demo ada dan mempercepat pelatihan dengan LoRA. Ini nyata dan berguna bagi pembangun. OP Stack dan infra EigenDA: Pilihan tumpukan teknologi mereka solid dan kredibel untuk penskalaan modular tetapi awal. Fokus yang jelas pada atribusi dalam alur kerja RAG: Meskipun tidak lengkap. Ini adalah upaya langka untuk menjembatani asal konten → output AI → hadiah onchain. Bisa keren. —————————————— Kesesuaian Pasar Produk Masalah Target: Jelas. Atribusi, monetisasi yang adil dalam AI. ✔️ Teknologi Kerja: Sebagian. Uji infra bersih nyata, dapat diskalakan, modular. ✔️ Adopsi: Lemah. Penggunaan testnet awal, tetapi sebagian besar petani titik. ❌ Bukti Pendapatan: Awal. Belum. Atribusi massal dan monetisasi berbasis peta jalan. ❌ Enterprise Fit: Untuk diuji. Belum ada SDK, studi kasus, atau daya tarik. ❌ Peringkat PMF: 6.5/10. Alasan: Pembangun yang kuat menghadapi teknologi dan kecocokan naratif tetapi permintaan pasar aktual tidak divalidasi. —————————————— Potensi Pendapatan Tidak ada kesepakatan atau lisensi perusahaan. (Novastro adalah kemitraan yang hebat tetapi belum menjadi aplikasi besar.) Jika $OPEN diluncurkan dengan permintaan yang baik, pendapatan staking dan biaya protokol dasar dapat mulai mengalir. Prediksi (12 bulan): Sedang hingga Rendah (4,5/10) —————————————— Penutup OpenLedger memiliki teknologi nyata dan mengatasi masalah nyata tetapi masih awal dan sebagian besar didorong oleh hadiah. Untuk tumbuh secara berkelanjutan, mereka harus mengaktifkan kasus penggunaan dunia nyata di luar CT, airdrop, dan petani testnet. Katalis ada di sana tetapi membutuhkan aktivasi yang kuat dan pengiriman yang berfokus pada laser selama 12 bulan ke depan imo ↓ —————————————— Ini semua hanyalah penelitian awal yang saya lakukan dan pemikiran yang saya miliki setelah membaca buku putih OpenLedger. Masih baru. Jangan ragu untuk mengoreksi jika ada sesuatu yang perlu diperbarui. Itu bungkusnya. Terima kasih telah membaca! 🐙