#OpenLedger 是“AI 版的以太坊+GitHub”，让 AI 变得开源、可信、可追溯，人人可参与、人人可获益。 最近刚看完 @OpenledgerHQ 的《Proof of Attribution》白皮书，让我越来越感受到，#AI 发展的后半程，#AI 全流程贡献中的确权问题，将是当前传统AI的最大痛点。#OpenLedger 结合了当前火爆的 #AI +#Blockchain 的方案，有效解决了上述痛点，而根据 @MessariCrypto 研究报告显示，#AI 赛道，到2030年将达到2万亿美金以上市值，其中潜力不言而喻，今天我们来解析一下 #AI 新黑马 #OpenLedger 以及早期3种免费参与机会。

当前的 #AI 基本都被大公司（OpenAI、Google、Meta）控制，模型怎么训练的、用了谁的数据、收益怎么分配——完全是黑箱操作。普通人既无法参与，也得不到收益。 而 #OpenLedger 利用归属权证明技术(Proof of Attribution)，实现了让 #AI 生成的内容(比如图片、文章、音乐)能够被追溯到源头，并确保让所有为构建专业AI模型做出贡献的数据提供者都将能得到认可或激励。 •模型怎么训练 → 公开可查 •谁的数据被用了 → 有记录，有凭证 •谁参与贡献了数据 → 都能被追踪、被奖励 这是一种“反垄断”的底层架构，完全击中了当前 #AI 最核心的不公平问题的核心痛点。

#OpenLedger( @OpenledgerHQ) 是一个去中心化的、基于区块链的人工智能平台，旨在实现人工智能的透明度、社区治理和开放访问。与大型科技公司控制的传统人工智能模型不同，#OpenLedger 允许社区训练、验证和创建专业AI模型。从而构建一个更公平的系统，让提供数据和模型的个人获得应有的荣誉与回报。

#OpenLedger 架构采用了5大核心层： 🔵 共识层（基于 EigenLayer 安全共享） 🔵 模型运行层（OpenLoRA） 🔵 数据确权层（Datanet + Proof of Attribution） 🔵 任务执行层（任务验证与激励） 🔵 用户参与层（插件化、低门槛参与入口） 太多技术层面的东西，我们不在这里赘述，有兴趣的伙伴，可以看 @OpenledgerHQ 首页置顶的白皮书。对于我们普通用户来说，可能更关心用户参与层的方法，主要策略有(后面有详细攻略)： •Chrome 插件：可用作数据采集器（贡献提示词、网页数据） •本地运行器：跑 OpenLoRA 节点获得积分，支持 CPU、GPU •贡献型交互：上传数据集、训练模型、验证别人结果，形成 #AI 众包社区

#OpenLedger 核心优势： 1️⃣OpenLoRA：1 张显卡跑上千个模型 #OpenLedger 最硬核的产品当属于 OpenLoRA，这是一个模型部署层的基础设施。可能比较难理解，我这里举个例子。 👉 举个例子：你现在有个 LLM 模型，用 LoRA 微调出了 1000 个“技能型插件”（比如律师、医生、健身教练、老师等）。如果用传统方式跑这些模型，需要配 1000 张显卡，成本高到离谱。 #OpenLoRA 采用的做法： •只加载一个底座模型（比如 Mistral） •用时才动态加载 LoRA 插件 •显存不爆炸、切换毫秒级、速度还更快 •节省 90%+ 的服务器成本 📌这个技术简直就是中小型企业和个人的最佳 #AI 私有化福音。可实现每人一个 LoRA，多用户 Copilot。另外对于那些大模型平台（如HuggingFace、Bittensor类项目）都是极强的互补合作关系。 所以说 #OpenLoRA 不是概念，而是真实解决 AI infra 成本和可扩展性问题的落地产品，具备极强的商业化能力，尤其适合中小型企业或者个人的本地化私有部署。