#OpenLedger 是“AI 版的以太坊+GitHub”，讓 AI 變得開源、可信、可追溯，人人可參與、人人可獲益。 最近剛看完 @OpenledgerHQ 的《Proof of Attribution》白皮書，讓我越來越感受到，#AI 發展的後半程，#AI 全流程貢獻中的確權問題，將是當前傳統AI的最大痛點。#OpenLedger 結合了當前火爆的 #AI +#Blockchain 的方案，有效解決了上述痛點，而根據 @MessariCrypto 研究報告顯示，#AI 賽道，到2030年將達到2萬億美金以上市值，其中潛力不言而喻，今天我們來解析一下 #AI 新黑馬 #OpenLedger 以及早期3種免費參與機會。

當前的 #AI 基本都被大公司（OpenAI、Google、Meta）控制，模型怎麼訓練的、用了誰的數據、收益怎麼分配——完全是黑箱操作。普通人既無法參與，也得不到收益。 而 #OpenLedger 利用歸屬權證明技術(Proof of Attribution)，實現了讓 #AI 生成的內容(比如圖片、文章、音樂)能夠被追溯到源頭，並確保讓所有為構建專業AI模型做出貢獻的數據提供者都將能得到認可或激勵。 •模型怎麼訓練 → 公開可查 •誰的數據被用了 → 有記錄，有憑證 •誰參與貢獻了數據 → 都能被追蹤、被獎勵 這是一種“反壟斷”的底層架構，完全擊中了當前 #AI 最核心的不公平問題的核心痛點。

#OpenLedger( @OpenledgerHQ) 是一個去中心化的、基於區塊鏈的人工智能平臺，旨在實現人工智能的透明度、社區治理和開放訪問。與大型科技公司控制的傳統人工智能模型不同，#OpenLedger 允許社區訓練、驗證和創建專業AI模型。從而構建一個更公平的系統，讓提供數據和模型的個人獲得應有的榮譽與回報。

#OpenLedger 架構採用了5大核心層： 🔵 共識層（基於 EigenLayer 安全共享） 🔵 模型運行層（OpenLoRA） 🔵 數據確權層（Datanet + Proof of Attribution） 🔵 任務執行層（任務驗證與激勵） 🔵 用戶參與層（插件化、低門檻參與入口） 太多技術層面的東西，我們不在這裡贅述，有興趣的夥伴，可以看 @OpenledgerHQ 首頁置頂的白皮書。對於我們普通用戶來說，可能更關心用戶參與層的方法，主要策略有(後面有詳細攻略)： •Chrome 插件：可用作數據採集器（貢獻提示詞、網頁數據） •本地運行器：跑 OpenLoRA 節點獲得積分，支持 CPU、GPU •貢獻型交互：上傳數據集、訓練模型、驗證別人結果，形成 #AI 眾包社區

#OpenLedger 核心優勢： 1️⃣OpenLoRA：1 張顯卡跑上千個模型 #OpenLedger 最硬核的產品當屬於 OpenLoRA，這是一個模型部署層的基礎設施。可能比較難理解，我這裡舉個例子。 👉 舉個例子：你現在有個 LLM 模型，用 LoRA 微調出了 1000 個“技能型插件”（比如律師、醫生、健身教練、老師等）。如果用傳統方式跑這些模型，需要配 1000 張顯卡，成本高到離譜。 #OpenLoRA 採用的做法： •只加載一個底座模型（比如 Mistral） •用時才動態加載 LoRA 插件 •顯存不爆炸、切換毫秒級、速度還更快 •節省 90%+ 的服務器成本 📌這個技術簡直就是中小型企業和個人的最佳 #AI 私有化福音。可實現每人一個 LoRA，多用戶 Copilot。另外對於那些大模型平臺（如HuggingFace、Bittensor類項目）都是極強的互補合作關係。 所以說 #OpenLoRA 不是概念，而是真實解決 AI infra 成本和可擴展性問題的落地產品，具備極強的商業化能力，尤其適合中小型企業或者個人的本地化私有部署。