現在 AI 項目一抓一大把，搞概念的特別多，卷研究的也不少。但最後能留下來的，還是得靠：落地能力 + 真正尊重用戶的數據價值。OpenLedger 正在往這個方向走。 之前看過 OpenLedger 的訪談，印象最深的一點是：他們是真的重視社區。 不是喊口號那種重視，而是實打實在產品開發過程中，靠社區反饋不斷迭代，社區本身就是這個項目的“共建者”。 —————— ➤ 關於OpenLedger @OpenLedger ▪️OpenLedger 是首個專為去中心化 AI 打造的區塊鏈，主打釋放數據、模型、AI 代理的流動性。 ▪️它從根本上想解決的問題，是中心化 AI 那個“數據黑箱”問題——把數據的歸屬權、收益權還給用戶本身。 ▪️項目已經獲得 Polychain、HashKey、Finality 等頂級機構的 1500 萬美元融資，背後還有 EigenLayer、Polygon、Gitcoin 等 OG 支持。 ▪️測試網已完成超 2000 萬次交易，結合 DePIN + AI 的架構，正在驗證模型和數據協作的可行性。 —————— ➤ 數據模型都在卷，OpenLedger 差異在哪？ 過去一年，大多數 Crypto AI 項目集中在卷「算力」，比如 主打去中心化 GPU。 但 AI 的三要素是：數據 = 燃料，模型 = 引擎，算力 = 能源。 真正能跑通落地和變現的，是數據和模型本身。OpenLedger 選擇的是「模型部署 + 調用分潤」這條更接地氣的路線，而不是一味卷科研、堆參數。 —————— ➤ SLM（小語言模型）比你想的更關鍵 不是每個項目都需要大模型。 SLM 成本低、微調快，更適合鏈上快速部署，還能通過調用行為自動分潤，實現模型 Token 化。 別看它小，很多真正跑得起來的 AI 應用，其實都靠它。 —————— ➤ OpenLedger 構建的是一整套“鏈上模型經濟系統” 目標是跑通從數據 → 模型 → 使用 → 收益的完整閉環。關鍵模塊包括： ▪️Model Factory：無代碼微調平臺，誰都能訓練模型 ▪️OpenLoRA：千模型共存、模塊熱插拔，部署靈活 ▪️Datanets：可驗證數據網絡，確保數據可信 ▪️Proof of Attribution：每次調用自動分潤 ▪️Proposal 平臺：模型的 DAO 化協作市場，共建共治 簡單說，就是 HuggingFace + Stripe + Infura 的組合體，而且是鏈上、可組合的，真正實現「模型即資產」。 —————— ➤ 開發者能怎麼用？ 開發者可以在 OpenLedger 上獲取授權數據、訓練模型、一鍵部署、開放調用。 每次調用都會自動觸發 Token 分潤，所有行為全鏈可驗證、可追溯。 用起來像 Web2，價值卻來自鏈上透明度、激勵機制和可組合性，讓模型變成資產，調用即是變現。 —————— ➤ 不搞大模型、不卷科研，OpenLedger 更偏工程導向 NEAR 更像 AI Agent 平臺，Bittensor 主打鏈上訓練；而 OpenLedger 則聚焦模型的部署、調用和價值流通——核心是「讓模型賺起來」。 說白了：不卷論文、不搞噱頭，就想把模型跑起來、用起來、賺起來。 —————— ➤ 最打動我的是 Model Factory 這個產品對小團隊太友好了。 圖形化界面、全流程可視化，不用寫代碼就能完成數據授權、模型配置和部署。還支持 LoRA / QLoRA 微調，內建評估、測試、路徑回溯，全鏈跟蹤一氣呵成。 就算沒技術背景，也能訓練出自己的專屬模型。 —————— OpenLedger 是目前 Crypto AI 市場中最像“產品”的項目之一。 它不是喊“AI on chain”的空口號，而是實打實在構建「模型即資產、調用即價值」的模型經濟系統。 隨著 AI narrative 進入深水區，這種真正有中層價值的項目，可能才是最後的贏家。