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Cuando los parámetros del modelo de IA superan el billón, y los datos se convierten en el activo central, “cómo proteger el valor” y “cómo distribuir el valor de manera justa” se convierten en los dobles desafíos de la industria. La respuesta de OpenLedger no es simplemente superponer las funciones de “blockchain + IA”, sino grabar “seguridad” en el ADN tecnológico desde la base, incluir a la “comunidad” en el núcleo de la gobernanza y fusionar “tendencias” en el diseño ecológico. No permite que los activos de IA se conviertan en “corderos para sacrificar en una caja negra”, ni que la blockchain se transforme en “un juguete tecnológico desconectado de la demanda”, sino que construye un puente “confiable, participativo y aplicable” entre ambos.
Uno, seguridad: no es una “función adicional”, es la “línea de vida” de los activos de IA.
El diseño de seguridad de OpenLedger nunca ha sido “parchar fallas después del hecho”, sino “construir líneas de defensa antes del hecho” — enfocándose en tres activos centrales: datos de IA, modelos y facturas, utilizando diferentes tecnologías de cifrado para construir una “red de protección tridimensional”, permitiendo que usuarios e instituciones se sientan seguros depositando activos en la cadena.
1. Seguridad de datos: La prueba ZK permite que “los datos sensibles sean utilizables pero invisibles”.
Los datos de IA en campos como la medicina y las finanzas temen más “ser filtrados tan pronto como se suben”. Un hospital de oncología intentó usar 5000 muestras de datos genéticos de pacientes para el entrenamiento de modelos de IA, pero debido a preocupaciones sobre la filtración de privacidad, dudó en subirlos. Hasta que usaron la solución de cifrado ZK-SNARKs de OpenLedger:
Cuando el hospital sube datos, el sistema no almacena directamente información original como “Paciente A, 35 años, punto de mutación XX”, sino que genera una “prueba de conocimiento cero”: “Existen un lote de datos genéticos que cumplen con las características de ‘cáncer de pulmón en etapa avanzada’, que pueden ser utilizados para entrenamiento de modelos, y los datos son conformes”;
Cuando el equipo de IA entrena el modelo, solo puede acceder a los “valores de características” de los datos (como la frecuencia de puntos de mutación, distribución de edad de pacientes), sin ver ninguna información personal privada; al finalizar el entrenamiento, el informe de precisión del modelo también incluirá un “certificado de conformidad de datos”, que se puede rastrear hasta el lote original de datos cifrados con ZK;
Incluso si las autoridades regulatorias realizan una verificación, solo pueden validar “la conformidad de la fuente de datos”, sin ver información específica de pacientes. Ahora este hospital ha subido 20,000 muestras de datos médicos sensibles a OpenLedger, sin que se haya producido ninguna filtración de privacidad, convirtiéndose en un “caso modelo de seguridad de datos de IA” recomendado por la Comisión de Salud local.
2. Seguridad del modelo: Pruebas en la cadena que aseguran que “el algoritmo central no sea robado”.
El código y los parámetros del modelo de IA son el activo central de los desarrolladores. Un equipo que pasó 8 meses desarrollando un “modelo de IA para inspección industrial” fue copiado por un competidor mediante “ingeniería inversa” que robó el algoritmo central, perdiendo millones de órdenes. Después de unirse a OpenLedger, resolvieron este problema utilizando “huellas digitales del modelo + prueba de tiempo”:
Una vez que se completa el desarrollo del modelo, los desarrolladores subirán el “hash de parámetros centrales del modelo” y el “hash de registro de entrenamiento” a la cadena principal de OpenLedger, generando una “identificación única del modelo”, con una marca de tiempo precisa hasta milisegundos;
Si un competidor roba, solo hay que comparar el “modelo robado” con el “modelo original” en términos de valores hash, se puede probar la infracción — porque incluso si se modifica un parámetro, los valores hash serán completamente diferentes;
Un tribunal usó esta prueba para emitir un fallo en un caso de infracción de modelo de IA, desde la obtención de pruebas hasta el fallo, solo tomó 15 días, tres veces más rápido que un litigio tradicional.
3. Seguridad de facturas: billetera multifirma + contratos inteligentes para prevenir “alteraciones y incumplimientos”.
Las facturas de IA involucran liquidaciones en dinero real, y lo que más teme es “ser alterado el monto” o “incumplir después de completar la tarea”. Un nodo de poder de cálculo ayudó a un cliente a entrenar un modelo de recomendación de comercio electrónico, acordando pagar 2000 USDC al finalizar, pero el cliente se negó a pagar argumentando “la tasa de precisión del modelo no cumple con los estándares”, y el nodo no tuvo forma de defender sus derechos. En OpenLedger, este tipo de situación no ocurrirá en absoluto:
Al emitir una factura, el cliente debe congelar 2000 USDC en un “contrato inteligente multifirma” (que requiere las firmas de cliente, nodo y la fundación OpenLedger para poder desbloquear);
El contrato establece “normas de aceptación”: la tasa de precisión del modelo debe ser ≥92%, los datos de prueba cubren 100,000 órdenes, una vez cumplido el estándar, el nodo inicia la aceptación, y si el cliente no impugna dentro de las 72 horas, el contrato libera automáticamente los fondos;
Si el cliente rechaza maliciosamente, el nodo puede presentar un “informe de prueba del modelo” (prueba en la cadena), que será votado por los nodos de gobernanza de la comunidad para decidir, y el resultado de la votación activa automáticamente la liberación de fondos del contrato. Ahora este nodo de poder de cálculo tiene una tasa de cumplimiento de facturas del 100% en OpenLedger, y no ha habido casos de incumplimiento desde entonces.
Dos, participación de la comunidad: no es “votación formal”, sino el “volante” de la ecología.
La gobernanza comunitaria de OpenLedger no es “el equipo toma decisiones y la comunidad aplaude”, sino que permite que los poseedores de tokens OPEN realmente tengan “poder de decisión” — desde la distribución del fondo ecológico hasta la mejora tecnológica, cada decisión que impacta la ecología debe pasar por votación comunitaria, asegurando que el proyecto se dirija en la “dirección que necesita el usuario”.
1. Proceso de gobernanza: desde “propuestas hasta ejecución” completamente transparente en la cadena.
El núcleo de la gobernanza de la comunidad es “justicia y eficiencia”, OpenLedger diseñó un “mecanismo de votación de tres niveles”, evitando “control por parte de unos pocos” o “bloqueo de votación”:
Primer nivel: Presentación de propuestas. Cualquier usuario que posea más de 10,000 OPEN (o haga staking de 100,000 OPEN durante 30 días) puede presentar propuestas (como “aumentar la red de datos de IA agrícola” o “ajustar la proporción de beneficios por staking”), debiendo adjuntar un plan específico y un análisis de viabilidad;
Segundo nivel: Discusión comunitaria. La propuesta se publicará en el canal de gobernanza de Discord durante 7 días, los desarrolladores, nodos y usuarios comunes podrán presentar opiniones de modificación, el proponente deberá ajustar el plan de acuerdo con la discusión;
Tercer nivel: Votación formal. El período de votación es de 3 días, los poseedores de OPEN votan ponderadamente según la cantidad de staking (1 OPEN en staking = 1 voto, cuanto más tiempo en staking, mayor el peso, hasta un máximo de 1.5 veces), si la tasa de aprobación supera el 60%, se aprueba, el resultado activa automáticamente la ejecución del contrato inteligente. En el tercer trimestre de 2025, la comunidad aprobó la propuesta de “destinar el 30% de los 25 millones del fondo ecológico a escenarios de ‘IA + agricultura’”, completando todo el proceso desde la propuesta hasta la distribución de fondos en solo 2 semanas, ahora ya hay 8 proyectos de IA agrícola que han recibido financiamiento, de los cuales 2 ya se han implementado en una base de cultivo de maíz en el noreste.
2. Mecanismo de staking: permitir que “los participantes se conviertan en co-creadores”.
El staking de OPEN no es “bloquear monedas para obtener intereses”, sino “participar en la ecología para obtener derechos”, hay dos formas clave para que la comunidad sea más cohesiva:
Staking de nodos de verificación: hacer staking de 1 millón de OPEN permite convertirse en nodo de verificación, responsable de la liquidación de facturas y la revisión de pruebas de modelos, cada mes puede obtener “reparto de comisiones de transacción + recompensas para nodos” (18% de rendimiento anual promedio en 2025), pero si el nodo actúa mal (como alterar datos de facturas), se le deducirá el 50% del staking;
Staking de propuestas: si un usuario común desea presentar una propuesta importante (como modificar parámetros de protocolo central), puede iniciar un “staking de propuestas”, convocando a otros usuarios a hacer staking de OPEN conjuntamente, alcanzando un total de 5 millones de unidades para activar una votación de emergencia, evitando que “propuestas importantes sean retrasadas”. Un responsable de un nodo de verificación dijo: “Antes, el staking en otros proyectos era solo esperar intereses; ahora en OpenLedger, todos los días tengo que revisar facturas y participar en votaciones, siento que soy parte de la ecología, no solo un inversor.”
Tres, oportunidad de mercado: tocar la ventana de dividendos cruzados de “IA + blockchain”.
La explosión de OpenLedger no es casual, sino que ha tocado precisamente dos “puntos de inflexión de demanda” en la industria — la IA necesita blockchain para resolver “confianza y distribución”, y blockchain necesita IA para abrir escenarios de “despliegue a gran escala”, la combinación de ambos entrará en un “periodo dulce” entre 2024 y 2025, mientras que OpenLedger ya completó la disposición de infraestructura en 2023.
1. El “punto de dolor de confianza” de la IA necesita precisamente blockchain.
En 2024, el tamaño del mercado global de IA superará los 1.5 billones de dólares, pero los tres grandes problemas de “dificultades en la atribución de datos”, “muchas infracciones de modelos” y “distribución caótica de beneficios” hacen que el 60% de las empresas no se atrevan a invertir en IA a gran escala. Una empresa automotriz multinacional había planeado gastar 1,000 millones de dólares para construir un sistema de IA de conducción autónoma, pero debido a que “los datos provienen de diferentes proveedores, la atribución es poco clara” y “tras la iteración del modelo, los equipos no pueden acordar la proporción de beneficios”, el proyecto se pospuso durante seis meses. Después de unirse a OpenLedger:
Los proveedores de datos al subir datos, automáticamente obtienen derechos en la cadena, cada vez que un modelo usa datos, el proveedor puede recibir beneficios;
Cada paso de la iteración del modelo (qué datos se usaron, qué equipo optimizó el algoritmo) se registra en la cadena, y el porcentaje de distribución de beneficios se escribe en los contratos inteligentes, sin necesidad de negociaciones manuales;
Ahora el proyecto se ha implementado, los ingresos generados por el sistema de IA de 20 millones de dólares al mes, se pueden dividir automáticamente entre 12 proveedores de datos y 8 equipos de desarrollo, sin disputas.
2. El “cuello de botella de implementación” de blockchain necesita que IA rompa el estancamiento.
La industria blockchain enfrenta a largo plazo el dilema de “excepto para el comercio de monedas, no hay muchas aplicaciones prácticas”, mientras que los vastos escenarios de IA (medicina, industria, agricultura) proporcionan un “campo de acción” perfecto para blockchain. La disposición anticipada de OpenLedger le permite captar la ventaja en la ola de implementación de IA en 2025:
Lanzó un año antes que otros proyectos de blockchain la “herramienta de subida de modelos de IA” (ModelFactory), y seis meses antes conectó el “sistema de facturación de IA”;
Mientras otros proyectos comenzaban a adaptarse a los datos de IA en 2025, OpenLedger ya había acumulado más de 100 aplicaciones de IA, 5 millones de datos de IA y más de 30,000 facturas de IA, formando un ciclo cerrado de “datos → modelos → facturas”;
Un informe de una consultora muestra que en el tercer trimestre de 2025, OpenLedger alcanzará una cuota de mercado del 35% en el sector de “IA + blockchain”, superando con creces al segundo clasificado con un 18%.
Cuatro, diferenciación: no es “IA y blockchain”, es “crear blockchain para IA”.
Muchos proyectos de blockchain ven la “IA” como una “nueva función”, añadiendo simplemente una “interfaz de llamada a modelos de IA” en la cadena existente, y se autodenominan “blockchain de IA”; sin embargo, OpenLedger desde el primer día fue “blockchain diseñada para IA”, cada aspecto, desde la arquitectura hasta las herramientas, se adapta a las necesidades de IA.
1. Diferenciación de arquitectura: soporte nativo para “todo el ciclo de vida de los activos de IA”.
La arquitectura de otras blockchains es “general”, subir un modelo de IA requiere modificar código y adaptar interfaces, es como “poner ruedas de bicicleta a un camión”; la arquitectura de OpenLedger es “especializada en IA”, soporta nativamente todo el proceso de “subida de datos → entrenamiento de modelos → liquidación de facturas → distribución de beneficios”:
Capa de datos: diseñada específicamente para la “red de datos (Datanet)”, que soporta la subida y atribución encriptada de datos de IA estructurados (como datos tabulares) y no estructurados (como imágenes, audio);
Capa de cálculo: Módulo de compartición de poder de cálculo “OpenLoRA” incorporado, el entrenamiento de IA no requiere que se construya un clúster de GPU por su cuenta, se puede llamar directamente al poder de cálculo compartido en la cadena, reduciendo costos en un 90%;
Capa de aplicación: Proporciona herramientas de un solo clic para “despliegue de modelos → generación de facturas → ejecución de distribución de beneficios”, los desarrolladores no necesitan escribir contratos inteligentes complejos, en 30 minutos pueden lanzar una aplicación de IA. Un equipo de startup de IA descubrió que: desarrollar una “aplicación de reconocimiento de imágenes médicas” en otras blockchain requería 2 meses; en OpenLedger, utilizando herramientas preexistentes, se puede lanzar en 2 semanas, además de incluir funciones de atribución de datos y distribución de beneficios.
2. Diferenciación de herramientas: permitir que “desarrolladores de IA que no conozcan blockchain también puedan empezar a usarlo”.
Muchos desarrolladores de IA entienden de modelos y datos, pero no de código blockchain, este es el mayor obstáculo para la implementación de proyectos de IA. El “kit de herramientas para desarrolladores de IA” de OpenLedger encapsula la lógica de blockchain en “herramientas visuales”:
Subida de modelos: no es necesario escribir código Solidity, en la interfaz se suben archivos de modelos, se elige “tipo de prueba” (prueba de parámetros / prueba de código), se hace clic en “generar prueba”, y el sistema completa automáticamente la operación en la cadena;
Creación de facturas: completar “tipo de tarea (inferencia / entrenamiento)”, “monto de recompensa”, “normas de aceptación”, y el sistema genera automáticamente un contrato inteligente, sin necesidad de entender la lógica del contrato;
Gestión de datos: al subir datos, se elige “nivel de privacidad (público / cifrado)”, y el sistema empareja automáticamente la solución de cifrado correspondiente (datos públicos usan prueba hash, datos sensibles usan cifrado ZK). Un estudiante del laboratorio de IA de una universidad, sin ninguna base en blockchain, usó el kit de OpenLedger y en un día subió el “modelo de identificación de plantas del campus” a la cadena, y generó la primera factura de inferencia, obteniendo 50 USDC de beneficios.
Cinco, modelo económico: no es “especulación de tokens”, es la “circulación sanguínea” de la ecología.
El modelo económico de OpenLedger, se centra en “hacer que cada movimiento de token OPEN sirva al crecimiento ecológico” — no hay inflación sin sentido, ni incentivos falsos, sino que los contribuyentes de datos, desarrolladores, stakers y usuarios pueden beneficiarse del crecimiento ecológico, formando un “ciclo positivo”.
1. Flujo de tokens: de “especulación de monedas” a “construcción ecológica”.
La oferta total de tokens OPEN está fijada en 1,000 millones de unidades, sin emisión adicional, todos los tokens se utilizan para la construcción ecológica, con tres flujos principales:
Incentivos ecológicos (40%): Los contribuyentes de datos que suben datos de calidad obtienen OPEN, los desarrolladores que crean aplicaciones de IA obtienen OPEN, y los que hacen staking para mantener nodos obtienen OPEN, estas recompensas provienen del “fondo ecológico”, no de la impresión de nuevas monedas;
Comisiones de transacción (30%): Al liquidar facturas de IA, negociar modelos o transferir datos, se cobra una comisión del 0.1%-1%, una parte se distribuye a los nodos de verificación y otra parte se inyecta en el fondo ecológico, fomentando incentivos;
Gobernanza y staking (30%): Los poseedores que hacen staking de OPEN participan en la gobernanza y obtienen recompensas por votación; los nodos de verificación que hacen staking de OPEN garantizan la seguridad y obtienen reparto de comisiones. En el tercer trimestre de 2025, el volumen diario promedio de transacciones del token OPEN, el 80% proviene de “transacciones reales dentro de la ecología” (como liquidaciones de facturas, compra de modelos), solo el 20% son transacciones especulativas, muy por debajo del promedio de la industria del 50%, lo que indica que el valor del token tiene un respaldo real en la ecología.
2. Ciclo de valor: permitir que “crecimiento ecológico → aumento del valor de tokens → más personas participen”.
El modelo económico de OpenLedger tiene un “ciclo de auto-refuerzo”: Cuantas más aplicaciones de IA haya en la ecología → más datos y modelos → mayor volumen de transacciones de facturas → más comisiones e incentivos → mayor demanda de tokens OPEN → más personas participan en la ecología → más aplicaciones. Una aplicación de IA agrícola “FarmAI” atrajo a 1000 agricultores a subir datos de sus tierras en los primeros 6 meses, desarrollando un “modelo de identificación de plagas”, generando 5000 facturas de inferencia al mes, lo que trajo comisiones de 100,000 USDC; parte de estas comisiones se distribuyen a los agricultores que contribuyen datos, incentivando a más agricultores a subir datos; parte se inyecta en el fondo ecológico para financiar más proyectos de IA agrícola; al mismo tiempo, las transacciones de facturas deben liquidarse con OPEN, lo que aumenta la demanda de OPEN, con el precio subiendo de 1 dólar a 1.8 dólares; más desarrolladores ven oportunidades y se unen para desarrollar aplicaciones de IA agrícola, formando un ciclo.
Seis, futuro: no solo un “puente tecnológico”, sino el “creador de reglas” de la economía de IA.
La ambición de OpenLedger no es crear “otra plataforma de herramientas de IA”, sino ser el “creador de reglas de la economía de IA” — usando tecnología segura, gobernanza justa y un modelo económico sostenible, definiendo “cómo se atribuyen los activos de IA, cómo se comercian, cómo se distribuyen los beneficios”, para que la economía de IA pase de “monopolio de gigantes” a “co-creación comunitaria”.
Está conectando más “imposibles”: Permitiendo que los agricultores de áreas remotas obtengan ingresos de IA al subir datos de sus tierras agrícolas; permitiendo que los modelos de IA de pequeños equipos, mediante pruebas en la cadena, no sean copiados por grandes empresas; permitiendo que los datos sensibles de las instituciones, mediante cifrado ZK, se utilicen para el entrenamiento de IA. Estas conexiones están lentamente cambiando la lógica subyacente de la industria de IA — no se trata de “quién tiene el modelo más grande, gana”, sino de “quién puede proteger el valor, quién puede distribuir el valor de manera justa, ese es el que puede llegar más lejos”.
En el futuro, cuando la gente hable de IA, puede que ya no se concentren solo en “cuántos miles de millones de parámetros”, sino que pregunten “¿tu modelo tiene derechos en OpenLedger? ¿tus datos están cifrados con ZK? ¿tu distribución de ingresos es transparente?” — este es el verdadero valor de OpenLedger: no está haciendo un proyecto, sino definiendo un orden económico de IA más justo.