当1000多人开始讨论一个产品以获取奖励时，真正的信号就会被淹没在噪音中。 并不是在贬低噪音。只是过滤它…… 关于@OpenledgerHQ的研究：什么是真实的，什么是理论的，什么是被过度炒作的，什么是被低估的。收入生成计划。PMF分析↓ —————————————— 什么是OpenLedger？ OpenLedger是一个为AI构建的L2区块链，旨在围绕AI数据、模型和代理实现去中心化经济。 他们的目标是给予每一个对AI生命周期做出贡献的人归属、所有权和经济奖励。 ELI5 ↓ —————————————— 在深入之前需要了解的缩略词和关键词↓ —————————————— 已构建的内容？ 测试网：以积极参与和贡献为基础的评分已启动。 ModelFactory：无代码微调演示目前是公开的。无需许可且快速。 OpenLoRA（原型）：一个推理层，可以在每个GPU上以低于100毫秒的切换时间提供模型。（实验性。在受控环境中测试） Datanet贡献：测试网允许用户贡献数据并获得积分。（实验性。未经验证） 归属证明：跟踪哪些数据/模型影响了在RAG + 引用模式中使用的AI输出。（实验性。未经验证） —————————————— 什么是理论的？ 代理经济：AI代理在链上自主互动，货币化输出并执行任务。 通过RAG进行微支付：对每个在模型输出中引用的数据令牌的动态、自动化奖励。 SDK + API货币化：企业级仪表板 + API，使用OpenLedger基础设施进行法币或链上支付。 治理DAO：对Datanet策展、奖励结构和模型访问的去中心化控制。 —————————————— 什么是被过度炒作的？ “将所有AI数据、模型、代理进行代币化和货币化。” 听起来很革命性，但大部分仍然是理论。数据许可和代理经济市场在很大程度上是经过验证的。 “归属证明”将解决AI版权问题 在现实世界的机器学习中，归属是困难的。他们的基本版本在RAG中有效，但全面的影响跟踪尚待确定。 “实时为每个GPU提供数千个模型” OpenLoRA原型存在，但现实世界的需求、性能扩展和去中心化方面尚未经过压力测试。 “每个引用的RAG微支付” 技术上雄心勃勃。每个响应中的自动支付令牌的想法很酷，但目前仍然理想化。 “自主AI代理在链上交易” 尚未部署实际代理。这主要是愿景。没有功能性或公开集成的内容。 “企业级SDK” 企业级的吸引力尚未出现。尚无案例研究、客户或使用证明。 —————————————— 实际的牛市信号 有积极贡献者的测试网：您可以贡献并立即看到奖励机制。 LoRA微调基础设施（ModelFactory）：演示存在并加速了LoRA的训练。对建设者来说是切实可用的。 OP Stack和EigenDA基础设施：他们的技术栈选择稳固且可信，适合模块化但早期扩展。 在RAG工作流中对归属的明确关注：虽然不完整，但这是一个罕见的尝试，旨在桥接内容来源 → AI输出 → 链上奖励。可能会很酷。 —————————————— 产品市场契合度 目标问题：明确。归属，AI中的公平货币化。✔️ 工作技术：部分。测试网基础设施是真实的、可扩展的、模块化的。✔️ 采用情况：薄弱。早期测试网使用，但主要是积分农民。❌ 收入证明：早期。尚无。大规模归属和货币化基于路线图。❌ 企业适配：待测试。尚无SDK、案例研究或吸引力。❌ PMF评分：6.5/10。 原因：强大的建设者面向技术和叙述契合，但实际市场需求尚未得到验证。 —————————————— 收入潜力 没有企业交易或许可到位。（Novastro是一个很好的合作伙伴，但还不是一个大规模应用。） 如果$OPEN以良好的需求推出，质押和基本协议费用收入可能会开始流入。 预测（12个月）：中等到低（4.5/10） —————————————— 结束思考 OpenLedger拥有真实的技术并解决了一个真实的问题，但仍然处于早期阶段，主要由奖励驱动。 为了可持续增长，他们必须激活超越CT、空投和测试网农民的真实世界用例。 催化剂在这里，但需要强有力的激活和聚焦的交付，才能在接下来的12个月内实现。↓ —————————————— 这只是我在阅读OpenLedger白皮书后进行的初步研究和思考。仍然是新的。如果有需要更新的地方，请随时纠正。 到此为止。感谢阅读！🐙