@OpenLedger（OPEN）jest platformą infrastruktury blockchain zaprojektowaną specjalnie dla gospodarki sztucznej inteligencji (AI), mającą na celu rozwiązanie problemów związanych z przynależnością danych, sprawiedliwymi nagrodami i wiarygodnością modeli w rozwoju AI poprzez zdecentralizowane, przejrzyste i możliwe do śledzenia systemy. Poniżej znajduje się kompleksowe wprowadzenie do OpenLedger, w tym jego kluczowe koncepcje, architekturę techniczną, ekonomię tokenów, scenariusze zastosowania i perspektywy rynkowe.

🔍 1. Kluczowe koncepcje i wizja

Wizją OpenLedger jest redefinicja gospodarki sztucznej inteligencji, podobnie jak Bitcoin zdefiniował na nowo pieniądz, a Ethereum zdefiniował finansowanie. Jej kluczowa filozofia polega na przekształceniu AI z „czarnej skrzynki” w przejrzysty i możliwy do śledzenia system, zapewniając, że dostawcy danych, deweloperzy modeli i użytkownicy mogą otrzymać sprawiedliwe nagrody w ekosystemie. Platforma wykorzystuje technologię „dowodu przypisania” (Proof of Attribution, PoA) do śledzenia wkładów w dane i modele, umożliwiając bieżące rekompensaty dla wkładców.

⚙️ 2. Architektura techniczna i kluczowe komponenty

OpenLedger opiera się na zgodnej z EVM warstwie 2 blockchain (z wykorzystaniem OP Stack i EigenDA), łącząc bezpieczeństwo Ethereum z niskimi kosztami transakcji oraz optymalizując dla zastosowań AI. Jej architektura techniczna obejmuje następujące kluczowe komponenty:

· Datanets (sieci danych): społecznościowo napędzana sieć przechowywania i porządkowania danych, koncentrująca się na określonych dziedzinach (takich jak finanse, medycyna), zapewniająca wysokiej jakości dane do trenowania profesjonalnych modeli językowych (SLMs).

· ModelFactory: narzędzie graficzne bez kodu, które pozwala użytkownikom na przesyłanie, trenowanie i wdrażanie modeli AI, obniżając bariery rozwoju.

· OpenLoRA: usługa lekkiego dostosowywania modeli, wspierająca infrastrukturę GPU z wieloma najemcami, zwiększająca efektywność zasobów.

· Protokół dowodu przypisania: śledzenie wkładów w dane i wykorzystanie modeli na łańcuchu, automatyczne przydzielanie nagród.