Den verkliga signalen går förlorad i såsen när 1K+ personer börjar gnälla om en produkt för belöningar. Inte misskreditera buller. Bara filtrera det.. En studie om @OpenledgerHQ: Vad är verkligt. Vad är teoretiskt. Vad är överhypat. Vad är underskattat. Plan för intäktsgenerering. PMF-analys ↓ —————————————— Vad är OpenLedger? OpenLedger är en L2-blockkedja byggd för AI och möjliggör en decentraliserad ekonomi kring AI-data, modeller och agenter. Deras mål är att ge tillskrivning, ägande och ekonomiska belöningar till alla som bidrar till AI-livscykeln. ELI5 ↓ —————————————— Akronymer och nyckelord att känna till innan du dyker in ↓ —————————————— Vad är byggt? Testnet: Lanseras med aktivt deltagande och bidragsbaserad poängsättning. ModelFactory: Demo av finjustering utan kod är offentlig just nu. Tillstånd mindre och snabbt. OpenLoRA (prototyp): Ett inferenslager som kan betjäna modeller per GPU med en växlingstid på under 100 ms. (Experimentellt. Testad i en kontrollerad miljö) Datanet Contributions: Testnet tillåter användare att bidra med data och få poäng. (Experimentellt. Obevisad) Bevis på attribution: Spårar vilka data/modeller som påverkade AI-utdata som används i RAG + citeringsläge. (Experimentellt. Obevisad) —————————————— Vad är teoretiskt? Agentekonomi: AI-agenter interagerar autonomt i kedjan och tjänar pengar på resultat och utför uppgifter. Mikrobetalningar via RAG: Dynamiska, automatiserade belöningar för varje datatoken som citeras i modellutdata. SDK + API-intäktsgenerering: Företagsklara instrumentpaneler + API:er för att använda OpenLedger infra med fiat eller onchain pay. Styrning DAO: Decentraliserad kontroll över Datanet-kurering, belöningsstrukturer och modellåtkomst. —————————————— Vad är överhypat? "Tokenisera och tjäna pengar på alla AI-data, modeller och agenter." Det låter revolutionerande men det mesta är fortfarande teoretiskt. Marknaden för datalicensiering och agentekonomi är till stor del beprövad. "Proof of Attribution" kommer att lösa AI-upphovsrätten Attribution är svårt i verklig ML. Deras grundversion fungerar i RAG men fullskalig effektspårning är TBD. "Servera tusentals modeller per GPU i realtid" OpenLoRA-prototypen finns, men den verkliga efterfrågan, prestandaskalning och decentraliseringsaspekter är ännu inte stresstestade. "RAG-mikrobetalningar för varje citat" Tekniskt ambitiöst. Idén om automatiserade utbetalningar per token i ett svar är cool men för närvarande idealistisk. "Autonoma AI-agenter som gör transaktioner i kedjan" Inga faktiska agenter har distribuerats ännu. Det handlar mest om visioner. Inget funktionellt eller integrerat offentligt. "SDK:er som är redo för företag" Dragkraften för företag är inte där än. Inga fallstudier, klienter eller användningsbevis ännu. —————————————— Faktiska tjursignaler Testnät med aktiva bidragsgivare: Du kan bidra och se belöningsmekanik idag. LoRA finjustering infra (ModelFactory): Demon finns och påskyndar träningen med LoRA. Det är konkret och användbart för byggare. OP Stack och EigenDA infra: Deras val av teknisk stack är gediget och trovärdigt för modulär men tidig skalning. Tydligt fokus på attribuering i RAG-arbetsflöden: Även om det är ofullständigt. Det är ett sällsynt försök att överbrygga innehållets ursprung → AI-utdata → belöningar i kedjan. Kan vara coolt. —————————————— Passform på produktmarknaden Målproblem: Klart. Attribution, rättvis intäktsgenerering i AI. ✔️ Fungerande teknik: Delvis. Testnät infra är verkligt, skalbart, modulärt. ✔️ Adoption: Svag. Tidig användning av testnät, men mest punktodlare. ❌ Intäktsbevis: tidigt. Ingen än. Massattribution och intäktsgenerering baseras på färdplaner. ❌ Enterprise Fit: Ska testas. Inga SDK:er, fallstudier eller dragkraft ännu. ❌ PMF-betyg: 6.5/10. Orsak: Stark byggare som står inför anpassning av teknik och narrativ, men den faktiska efterfrågan på marknaden är inte validerad. —————————————— Intäktspotential Inga företagsavtal eller licensiering på plats. (Novastro är ett bra partnerskap men ännu inte en stor app.) Om $OPEN lanseras med god efterfrågan kan intäkterna från staking och grundläggande protokollavgifter börja flöda. Prognos (12 månader): Medel till Låg (4,5/10) —————————————— Avslutande tankar OpenLedger har riktig teknik och tar itu med ett verkligt problem, men det är fortfarande tidigt och drivs till stor del av belöningar. För att växa på ett hållbart sätt måste de aktivera verkliga användningsfall bortom CT-, airdrop- och testnet-jordbrukare. Katalysatorer finns där men behöver starka aktiveringar och laserfokuserad frakt under de kommande 12 månaderna imo ↓ —————————————— Allt detta var bara preliminära undersökningar jag gjorde och tankar jag hade efter att ha läst OpenLedgers vitbok. Fortfarande nytt. Korrigera gärna om något behöver uppdateras. Det är en wrap. Tack för att du läste! 🐙