當 1K+ 人開始對產品大喊大叫以獲得獎勵時，真正的信號就會消失在醬汁中。 不是詆毀噪音。只是過濾它.. 一項關於@OpenledgerHQ的研究：什麼是真實的。什麼是理論上的。什麼被誇大了。什麼被低估了。創收計劃。PMF 分析 ↓ —————————————— 什麼是 OpenLedger？ OpenLedger 是為 AI 構建的 L2 區塊鏈，並圍繞 AI 數據、模型和代理實現去中心化經濟。 他們的目標是為為 AI 生命週期做出貢獻的每個人提供歸因、擁有權和經濟獎勵。 ELI5 ↓ —————————————— 深入研究之前需要瞭解的首字母縮略詞和關鍵詞 ↓ —————————————— 構建了什麼？ 測試網：以積极參與和基於貢獻的評分啟動。 ModelFactory：無代碼微調演示現已公開。許可權更少、更快。 OpenLoRA （原型）：一個推理層，可以為每個 GPU 提供模型，切換時間低於 100 毫秒。（實驗性的。在受控環境中測試 ） Datanet 貢獻：測試網允許用戶貢獻數據並獲得積分。（實驗性的。未經證實） 歸屬證明：跟蹤在RAG + 引文模式下使用的哪些數據/模型影響了 AI 輸出。（實驗性的。未經證實） —————————————— 什麼是理論？ 代理經濟：AI 代理在鏈上自主交互，並將輸出貨幣化和執行任務。 通過RAG進行小額支付：對模型輸出中引用的每個數據代幣進行動態、自動獎勵。 SDK + API 貨幣化：企業就緒儀錶板 + API，用於將 OpenLedger 基礎設施與法定貨幣或鏈上支付一起使用。 治理 DAO：對 Datanet 管理、獎勵結構和模型訪問的去中心化控制。 —————————————— 什麼是過度炒作的？ “將所有 AI 數據、模型、代理代幣化並從中獲利。” 聽起來很革命，但大部分仍然是理論上的。數據許可和代理經濟市場在很大程度上得到了證明。 歸屬證明“將解決 AI 版權問題 在現實世界的 ML 中，歸因是困難的。他們的基本版本適用於 RAG，但全面影響跟蹤待定。 “為每個 GPU 即時提供數千個模型” OpenLoRA 原型存在，但實際需求、性能擴展和去中心化方面尚未進行壓力測試。 “每次引用的 RAG 小額付款” 技術雄心勃勃。在回應中為每個代幣自動支付的想法很酷，但目前是理想化的。 “自主 AI 代理在鏈上進行交易” 尚未部署實際代理。這主要是願景。沒有任何功能或公開集成。 “企業就緒 SDK” 企業牽引力還沒有出現。目前還沒有案例研究、客戶或使用證明。 —————————————— 實際牛市信號 具有活躍貢獻者的測試網：您可以立即貢獻並查看獎勵機制。 LoRA 微調基礎設施 （ModelFactory）：該演示存在，並使用 LoRA 加快訓練速度。它對建築商來說是有形且有用的。 OP Stack 和 EigenDA 基礎設施：他們的技術堆疊選擇對於模組化但早期擴展來說是可靠且可靠的。 在RAG工作流程中明確關注歸因：雖然不完整。這是一次罕見的嘗試，將內容來源→ AI 輸出→鏈上獎勵聯繫起來。可能會很酷。 —————————————— 產品市場契合度 目標問題：清除。歸因，AI 中的公平貨幣化。✔️ 工作技術：部分。測試網路基礎設施是真實的、可擴展的、模組化的。✔️ 採用率：弱。早期使用測試網，但主要是Point Farmers。❌ 收入證明：早期。還沒有。批量歸因和貨幣化是基於路線圖的。❌ Enterprise Fit：待測試。目前還沒有 SDK、案例研究或牽引力。❌ PMF 評分：6.5/10。 原因：面向技術和敘事契合度的強大建築商，但實際市場需求未經驗證。 —————————————— 收入潛力 沒有企業交易或許可。（Novastro 是一個很好的合作夥伴，但還不是一個大型應用程式。 如果 $OPEN 推出並具有良好的需求，則質押和基本協議費用收入可能會開始流動。 預測（12 個月）：中到低 （4.5/10） —————————————— 結束語 OpenLedger 擁有真正的技術並解決了一個真正的問題，但它仍處於早期階段，並且主要由獎勵推動。 為了實現可持續增長，他們必須啟動 CT、空投和測試網農民之外的真實用例。 催化劑在那裡，但需要在接下來的 12 個月內進行強效活化和以鐳射為重點的運輸 imo ↓ —————————————— 這隻是我所做的初步研究和閱讀 OpenLedger 白皮書後的想法。還是新的。如果有什麼需要更新的地方，請隨時糾正。 這就是一個結束。感謝閱讀！🐙