L'utilità di OPEN nelle app AI: Pagamenti per l'accesso ai modelli e agenti
Man mano che l'intelligenza artificiale (AI) si integra sempre più nelle applicazioni decentralizzate, la necessità di meccanismi di pagamento senza soluzione di continuità e senza fiducia non è mai stata così grande. OpenLedger, la blockchain nativa AI costruita su Optimism Stack, affronta questo con il suo token Open, un asset utility versatile progettato per alimentare l'intero ciclo di vita dell'AI. Dallo sviluppo dei modelli di finanziamento all'esecuzione di query di inferenza e al dispiegamento di agenti autonomi, OPEN facilita i pagamenti che garantiscono una giusta attribuzione, transazioni trasparenti e partecipazione incentivata. Con un prezzo attuale di $0.53 e una capitalizzazione di mercato superiore a $114 milioni a ottobre 2025, OPEN non è solo un asset speculativo; è il motore economico che guida le economie AI on-chain. Questo articolo esplora le principali utilità di OPEN nelle applicazioni AI, concentrandosi sui pagamenti per l'accesso ai modelli e agli agenti, e su come sbloccano liquidità in dati, modelli e sistemi intelligenti.
Il paradigma del pagamento AI: Perché OPEN è importante
Lo sviluppo tradizionale dell'AI è afflitto da modelli di reddito opachi e controllo centralizzato, dove i contributori - fornitori di dati, sviluppatori e utenti - raramente vedono una giusta compensazione. OpenLedger cambia questo incorporando l'immutabilità della blockchain nei flussi di lavoro dell'AI. OPEN funge da token di gas nativo per la rete, coprendo le spese di transazione e consentendo pagamenti specializzati per i servizi AI. Il suo meccanismo di Proof of Attribution (PoA) garantisce che ogni contributo a un modello o agente AI sia tracciato on-chain, distribuendo automaticamente le ricompense in base all'impatto dell'uso. Questo crea una ruota che gira: gli sviluppatori pagano per le risorse, gli utenti accedono ai modelli a un prezzo accessibile e i contributori guadagnano passivamente, favorendo un ecosistema sostenibile per i modelli di linguaggio specializzati (SLM) e gli agenti.
In sostanza,
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