Il vero segnale si perde nel caos quando oltre 1.000 persone iniziano a parlare di un prodotto per ottenere ricompense. Non sto sminuendo il rumore. Sto solo filtrandolo.. Uno studio su @OpenledgerHQ: Cosa è reale. Cosa è teorico. Cosa è sopravvalutato. Cosa è sottovalutato. Piano di generazione di entrate. Analisi PMF ↓ —————————————— Che cos'è OpenLedger? OpenLedger è una blockchain L2 costruita per l'IA e per abilitare un'economia decentralizzata attorno ai dati, modelli e agenti dell'IA. Il loro obiettivo è dare attribuzione, proprietà e ricompense finanziarie a tutti coloro che contribuiscono al ciclo di vita dell'IA. ELI5 ↓ —————————————— Acronimi e parole chiave da conoscere prima di immergersi ↓ —————————————— Cosa è stato costruito? Testnet: Lanciato con partecipazione attiva e punteggio basato sul contributo. ModelFactory: La demo di fine tuning senza codice è pubblica in questo momento. Senza permessi e veloce. OpenLoRA (prototipo): Uno strato di inferenza che può servire modelli per GPU con un tempo di commutazione inferiore a 100 ms. (Sperimentale. Testato in un ambiente controllato) Contributi Datanet: Il testnet consente agli utenti di contribuire con dati e ricevere punti. (Sperimentale. Non provato) Proof of attribution: Traccia quali dati / modelli hanno influenzato l'output dell'IA utilizzato in RAG + modalità citazione. (Sperimentale. Non provato) —————————————— Cosa è teorico? Economia degli agenti: Agenti IA che interagiscono autonomamente onchain e monetizzano output ed eseguono compiti. Micropagamenti tramite RAG: Ricompense dinamiche e automatizzate per ogni token di dati citato negli output del modello. Monetizzazione SDK + API: Dashboard pronte per le imprese + API per utilizzare l'infrastruttura di OpenLedger con pagamenti fiat o onchain. Governance DAO: Controllo decentralizzato sulla curatela di Datanet, strutture di ricompensa e accesso ai modelli. —————————————— Cosa è sopravvalutato? "Tokenizzare e monetizzare tutti i dati, modelli, agenti dell'IA." Sembra rivoluzionario, ma la maggior parte è ancora teorica. Il mercato della licenza dei dati e dell'economia degli agenti è in gran parte provato. "Proof of Attribution" risolverà il copyright dell'IA L'attribuzione è difficile nel ML del mondo reale. La loro versione base funziona in RAG, ma il tracciamento dell'impatto su larga scala è TBD. "Servire migliaia di modelli per GPU in tempo reale" Il prototipo OpenLoRA esiste, ma la domanda reale, il scaling delle prestazioni e gli aspetti di decentralizzazione non sono ancora stati testati. "Micropagamenti RAG per ogni citazione" Tecnicamente ambizioso. L'idea di pagamenti automatizzati per token in una risposta è interessante, ma attualmente idealistica. "Agenti IA autonomi che transazionano onchain" Non ci sono ancora agenti effettivi distribuiti. Questa è per lo più una visione. Niente di funzionale o integrato pubblicamente. "SDK pronti per le imprese" La trazione aziendale non è ancora presente. Nessun caso studio, clienti o prova di utilizzo. —————————————— Segnali di Bull reali Testnet con contributori attivi: Puoi contribuire e vedere oggi le meccaniche di ricompensa. Infrastruttura di fine tuning LoRA (ModelFactory): La demo esiste e accelera l'addestramento con LoRA. È tangibile e utile per i costruttori. Infrastruttura OP Stack e EigenDA: La loro scelta tecnologica è solida e credibile per il modular ma in fase di scaling iniziale. Chiara attenzione all'attribuzione nei flussi di lavoro RAG: Anche se incompleta. È un raro tentativo di collegare l'origine del contenuto → output IA → ricompense onchain. Potrebbe essere interessante. —————————————— Adattamento al mercato del prodotto Problema target: Chiaro. Attribuzione, monetizzazione equa nell'IA. ✔️ Tecnologia funzionante: Parziale. L'infrastruttura del testnet è reale, scalabile, modulare. ✔️ Adozione: Debole. Uso iniziale del testnet, ma per lo più agricoltori di punti. ❌ Prova di entrate: Precoce. Nessuna ancora. L'attribuzione e la monetizzazione di massa sono basate su roadmap. ❌ Adattamento alle imprese: Da testare. Nessun SDK, casi studio o trazione ancora. ❌ Valutazione PMF: 6.5/10. Motivo: Tecnologia forte orientata ai costruttori e adattamento narrativo, ma la domanda di mercato effettiva non è convalidata. —————————————— Potenziale di entrate Nessun accordo aziendale o licenza in atto. (Novastro è una grande partnership ma non ancora un'app massiccia.) Se $OPEN lancia con buona domanda, le entrate da staking e le commissioni di protocollo di base potrebbero iniziare a fluire. Previsione (12 mesi): Media a Bassa (4.5/10) —————————————— Pensieri finali OpenLedger ha una tecnologia reale e affronta un problema reale, ma è ancora presto ed è in gran parte alimentato da ricompense. Per crescere in modo sostenibile, devono attivare casi d'uso del mondo reale oltre a CT, airdrop e agricoltori di testnet. I catalizzatori ci sono, ma è necessaria una forte attivazione e una spedizione laser focalizzata per i prossimi 12 mesi, secondo me ↓ —————————————— Questa è stata solo una ricerca preliminare che ho fatto e pensieri che ho avuto dopo aver letto il white paper di OpenLedger. Ancora nuovo. Sentiti libero di correggere se qualcosa ha bisogno di un aggiornamento. È tutto. Grazie per aver letto! 🐙