【Da Datanets a Payable AI: come OpenLedger sta costruendo un sistema di collaborazione dati che premia?】 Mentre la maggior parte dei progetti Web3 AI è ancora nella fase di costruzione della piattaforma "modello come servizio", OpenLedger ha già iniziato a costruire una nuova struttura di collaborazione on-chain: gli utenti non solo possono richiamare modelli, ma anche caricare dati, addestrare modelli e contribuire contenuti, ogni azione di partecipazione può essere registrata, attribuita e incentivata. Il pilastro centrale di questo meccanismo è rappresentato da Datanets e Payable AI. 1. Datanets: rendere il caricamento dei dati un "attivo rivendicabile" Nel tradizionale progetto AI, il contributo di dati è spesso una tantum e non tracciabile. Ma il modello Datanets lanciato da OpenLedger incapsula i dataset come attivi strutturati on-chain e si sviluppa attorno a tre punti: (1) ogni dataset caricato è chiaramente contrassegnato con l'identità del contributore, il tempo e l'uso, e registrato come evento verificabile on-chain; (2) i dataset possono essere combinati, frammentati e autorizzati in base alle esigenze di utilizzo, consentendo la condivisione e il controllo dell'uso tra modelli; (3) ogni volta che un modello richiama dati, il sistema registra automaticamente il percorso di chiamata e attribuisce l'incentivo al fornitore originale dei dati. I dati non sono più una "risorsa di backend", ma un'unità di attivo on-chain che può partecipare a un ciclo di incentivazione a lungo termine. 2. Payable AI: chiamata significa pagamento, azione significa valore Un altro grande design centrale di OpenLedger è Payable AI - trasformare l'azione di chiamata del modello in un'azione di pagamento on-chain. Dopo che gli sviluppatori caricano un modello, possono personalizzare il prezzo di chiamata, il meccanismo di incentivazione e il budget massimo, e gli utenti attivano automaticamente il pagamento (punti o token) al momento della chiamata, registrando tale azione nella traccia PoA (Proof of Attribution). Questa struttura cambia il tradizionale modello "uso gratuito ma senza diritti di proprietà": (1) gli sviluppatori possono ottenere un reddito stabile attraverso le chiamate; (2) i chiamanti ricevono feedback e risposte trasparenti on-chain; (3) i contributori di dataset e prompt possono anche ottenere indirettamente un ritorno di valore. Questo è un aggiornamento del meccanismo di lavoro on-chain: i modelli non appartengono più alla piattaforma e le chiamate non sono più anonime. 3. Il ciclo di valore multi-ruolo della rete di incentivazione collaborativa OpenLedger non costruisce un meccanismo centralizzato di "pianificazione dei partecipanti", ma una rete di collaborazione multilaterale. Ogni identità ha un percorso di partecipazione e un modo di guadagnare: (1) i contributori di dati ottengono una quota attraverso Datanets; (2) gli sviluppatori di modelli ottengono incentivi attraverso le chiamate; (3) i chiamanti spendono punti e ricevono servizi; (4) i partecipanti ai contenuti migliorano la qualità del modello attraverso Yap, suggerimenti e feedback, guadagnando reputazione e incentivi. Questa è una mappa di rete "dove il contributo è l'unità di valore", ogni punto di interazione on-chain è un'azione quantificabile, registrabile e partecipabile per l'incentivazione. Se vuoi capire "cos'è la base economica della città AI on-chain", questo potrebbe essere il percorso più degno di riferimento: i dati sono attivi, le chiamate sono pagamenti, la collaborazione è crescita. #OpenLedger #COOKIE #Serie dinamica di OpenLedger @OpenledgerHQ @cookiedotfun