L'intelligenza aperta ha bisogno di ricevute, percorsi e ricompense @OpenledgerHQ sta collegando l'intero stack, e i pezzi finalmente si incastrano: - Datanets per dati di addestramento AI specializzati, curati dalle comunità e legati ai portafogli - Proof of Attribution affinché i dataset, i modelli e le decisioni degli agenti abbiano una provenienza verificabile - ModelFactory + OpenLoRA + Lagrange + Inference Tracking = costruisci → verifica → cicli di ricompensa, niente pagamenti basati sulle vibrazioni - Liquid Layer AI su un EVM L2 con EigenDA, bridge + esploratore attivi, DNA OP-Stack per gli sviluppatori che consegnano - I contributori caricano dati di nicchia, gestiscono nodi, registrano strumenti e ottengono crediti on-chain che viaggiano realmente La scala sembra reale: testnet oltre il milione, 10+ TB verificati attraverso la rete, 20 team in costruzione, piloti aziendali attivi, ricavi prenotati e in crescita Tempistiche da tenere d'occhio: mainnet misurata in settimane, finestra TGE in arrivo mentre il rollout si stabilizza Il mio piano d'azione: - Creare un datanet attorno a un dominio che conosco - Collegare i pipeline RAG dei miei agenti ad esso - Monitorare l'inferenza, raccogliere attribuzione, comporre la posizione prima di $OPEN Attribuzione → Trasparenza → Proprietà condivisa Niente scatole nere, solo lavoro auditabile che paga la fonte