Реальний сигнал губиться в соусі, коли люди 1K+ починають гавкати про продукт за винагороду. Не дискредитує шум. Просто проціджуючи його.. Дослідження на тему @OpenledgerHQ: що реально. Що є теоретичним. Що перебільшено. Що недооцінене. План формування доходу. PMF аналіз ↓ —————————————— Що таке OpenLedger? OpenLedger — це блокчейн L2, створений для штучного інтелекту та забезпечує децентралізовану економіку навколо даних, моделей та агентів штучного інтелекту. Їхня мета — надати атрибуцію, право власності та фінансову винагороду кожному, хто робить свій внесок у життєвий цикл штучного інтелекту. ELI5 ↓ —————————————— Абревіатури та ключові слова, які потрібно знати перед зануренням у ↓ —————————————— Що побудовано? Testnet: Запускається за активної участі та оцінювання на основі внеску. ModelFactory: Демонстраційна версія тонкого налаштування без коду зараз є загальнодоступною. Дозволу менше і швидко. OpenLoRA (прототип): рівень логічного висновку, який може обслуговувати моделі на графічний процесор з часом перемикання менше 100 мс. (Експериментальний. Перевірено в контрольованому середовищі) Внески в датанет: Тестнет дозволяє користувачам вносити дані та отримувати бали. (Експериментальний. Не доведено) Доказ атрибуції: відстежує, які дані / модель вплинули на вихід штучного інтелекту, що використовується в режимі RAG + цитування. (Експериментальний. Не доведено) —————————————— Що є теоретичним? Агентська економіка: агенти штучного інтелекту, які автономно взаємодіють у мережі та монетизують результати та виконують завдання. Мікроплатежі через RAG: динамічні, автоматизовані винагороди за кожен токен даних, вказаний у виходах моделі. SDK + Монетизація API: Корпоративні інформаційні панелі + API для використання OpenLedger infra з фіатною або ончейн-оплатою. Governance DAO: децентралізований контроль над кураторством Datanet, структурами винагород і доступом до моделей. —————————————— Що таке надмірний ажіотаж? «Токенізуйте та монетизуйте всі дані, моделі, агенти штучного інтелекту». Звучить революційно, але більша частина все ж таки теоретична. Ринок ліцензування даних та агентської економіки в значній мірі доведений. «Доказ атрибуції» вирішить питання авторських прав на штучний інтелект У реальному ML атрибуція складна. Їхня базова версія працює в RAG, але повномасштабне відстеження ударів уточнюється. "Обслуговуйте тисячі моделей на один графічний процесор у режимі реального часу" Прототип OpenLoRA існує, але реальний попит, аспекти масштабування продуктивності та децентралізації ще не пройшли стрес-тестування. "Мікроплатежі RAG за кожне цитування" Технічно амбітний. Ідея автоматичних виплат за токен у відповіді крута, але наразі ідеалістична. «Автономні агенти штучного інтелекту, які здійснюють транзакції в мережі» Реальних агентів поки що не розгорнуто. В основному це бачення. Нічого функціонального чи інтегрованого публічно. "Пакети SDK, готові для корпоративного використання" Корпоративної тяги ще немає. Поки що немає кейсів, клієнтів чи доказів використання. —————————————— Фактичні бичачі сигнали Тестова мережа з активними учасниками: Ви можете зробити свій внесок і побачити механіку винагороди вже сьогодні. Інфрачервоне тонке налаштування LoRA (ModelFactory): демо-версія існує та прискорює навчання з LoRA. Це відчутно і корисно для будівельників. OP Stack та EigenDA infra: їх вибір технологічного стека є солідним і надійним для модульного, але раннього масштабування. Чіткий фокус на атрибуції в робочих процесах RAG: поки він неповний. Це рідкісна спроба поєднати походження контенту → виведення штучного інтелекту → винагороди в мережі. Може бути круто. —————————————— Відповідність продукту ринку Цільова задача: Зрозуміла. Атрибуція, справедлива монетизація в AI. ✔️ Робоча техніка: часткова. Тестова мережа інфрачервоний є реальним, масштабованим, модульним. ✔️ Усиновлення: слабкий. Раннє використання тестнету, але в основному точкові фермери. ❌ Підтвердження доходу: рано. Поки що жодного. Масова атрибуція та монетизація ґрунтуються на дорожній карті. ❌ Enterprise Fit: Підлягає тестуванню. Поки що жодних SDK, тематичних досліджень чи тяги. ❌ Оцінка PMF: 6.5/10. Причина: Сильний будівельник, який стикається з технологіями та наративами, але фактичний ринковий попит не підтверджений. —————————————— Потенційний дохід Жодних корпоративних угод чи ліцензування. (Novastro – це чудове партнерство, але ще не масовий додаток.) Якщо $OPEN запуститься з хорошим попитом, може почати надходити дохід від стейкінгу та базової комісії протоколу. Прогноз (12 місяців): від середнього до низького (4,5/10) —————————————— Висновок OpenLedger має реальні технології та вирішує реальну проблему, але це все ще рано і значною мірою підживлюється винагородами. Щоб розвиватися стало, вони повинні активувати реальні варіанти використання, що виходять за рамки CT, airdrop і testnet farmers. Каталізатори є, але потребують сильної активації та лазерної орієнтованої доставки протягом наступних 12 місяців imo ↓ —————————————— Все це було лише попереднім дослідженням, яке я провів, і думками, які виникли у мене після прочитання білої книги OpenLedger. Все ще новий. Не соромтеся виправляти, якщо щось потребує оновлення. На цьому обгортка. Дякую за прочитання! 🐙