Ngành AI lâu dài đối mặt với tình trạng mất cân bằng trong phân phối giá trị: nhà cung cấp dữ liệu khó có được thu nhập bền vững, nhà phát triển thiếu hoàn trả lâu dài, cuối cùng lợi nhuận chủ yếu tập trung vào các ông lớn. Tình trạng mất cân bằng này không chỉ bóp méo hệ sinh thái mà còn khiến sự phát triển AI bị hạn chế bởi một số ít người chơi. Giải pháp phá vỡ của @OpenLedger là chuyển động giá trị vô hình trong lĩnh vực AI lên blockchain, để mỗi lần sử dụng dữ liệu và mô hình đều có thể thực hiện phân phối lợi nhuận minh bạch và có thể truy xuất.
## Một, cơ chế cốt lõi: Phân tích giá trị AI, ghi chép rõ ràng quá trình chuyển giao
OpenLedger dựa vào hai thiết kế cốt lõi, giải quyết điểm đau trong phân phối giá trị AI:
1. **Datanet: sổ cái truy xuất nguồn gốc dữ liệu trên chuỗi**
Mọi người đều có thể tạo ra bộ dữ liệu (như hình ảnh y tế, hợp đồng tài chính, trường hợp pháp lý, v.v.) và tải lên, một khi dữ liệu đã được đưa lên chuỗi, blockchain sẽ ghi lại toàn bộ nguồn gốc và quỹ đạo dòng chảy của nó, hoàn toàn thay đổi tình trạng "mô hình xuất hiện từ hư không". Trong tương lai, chỉ cần có mô hình đào tạo dựa trên những dữ liệu này, có thể dễ dàng truy nguyên đến người đóng góp ban đầu, từ đó xây dựng nền tảng vững chắc cho việc phân chia lợi nhuận sau này.
2. **Chứng minh phân bổ: "máy phân phối lợi nhuận tự động"**
Khi mô hình AI được gọi, hệ thống sẽ tự động theo dõi dữ liệu, nguồn tham số mà nó phụ thuộc vào, và chia sẻ lợi nhuận cho các bên liên quan theo tỷ lệ đóng góp. Điều này có nghĩa là người cung cấp dữ liệu không còn là "bán dữ liệu một lần", mà có thể tiếp tục thu lợi từ việc sử dụng lâu dài của mô hình; nhà phát triển cũng có thể nhận được lợi nhuận thụ động từ việc tái sử dụng mô hình, thúc đẩy hệ sinh thái AI chuyển từ "lợi nhuận tập trung" sang "phân chia lợi nhuận phân tán".
## Hai, công nghệ và sản phẩm: giảm rào cản tham gia, kích hoạt sức sống hệ sinh thái
Để hiện thực hóa cơ chế, OpenLedger đã thiết kế chính xác trong việc lựa chọn công nghệ và công cụ sản phẩm:
- **Cấp độ kỹ thuật: cân nhắc giữa tương thích và chi phí thấp**
Sử dụng kiến trúc lớp hai dựa trên OP Stack, đồng thời kết nối EigenDA để xử lý tính khả dụng dữ liệu - vừa đảm bảo tương thích với hệ sinh thái Ethereum, giảm chi phí chuyển đổi cho nhà phát triển, vừa giảm đáng kể chi phí lưu trữ dữ liệu lớn, loại bỏ rào cản kỹ thuật cho sự mở rộng của hệ sinh thái.
- **Sản phẩm cấp: bao phủ toàn bộ chuỗi "đào tạo - tinh chỉnh - hiện thực hóa"**
- **Nhà máy mô hình**: nền tảng đào tạo mô hình với rào cản thấp, giảm thiểu kỹ thuật cho các nhà phát triển vừa và nhỏ tham gia vào phát triển mô hình AI;
- **Open LoRA**: hỗ trợ tinh chỉnh mô hình nhẹ, nhà phát triển không cần đào tạo từ đầu, có thể nhanh chóng thích ứng với các tình huống cụ thể;
- **Cơ chế IAO**: biến mô hình AI thành mã thông báo, nhà phát triển có thể phát hành "tài sản mô hình" giống như phát hành dự án mã hóa, nhà đầu tư có thể đặt cược vào mô hình tiềm năng, mở ra kênh hiện thực hóa giá trị mô hình.
## Ba, vốn và mã thông báo: "động cơ" và "mối liên kết giá trị" khởi động hệ sinh thái
1. **Hành động vốn: sao chép con đường bùng nổ hệ sinh thái Web3**
OpenLedger đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 8 triệu USD, với các nhà đầu tư bao gồm Polychain, HashKey và các tổ chức hàng đầu khác; đồng thời thành lập quỹ sinh thái OpenCircle trị giá 25 triệu USD, đặc biệt khuyến khích các nhà phát triển và dự án giai đoạn đầu. Mô hình "tiêm vốn + khuyến khích hệ sinh thái" này phù hợp chặt chẽ với con đường bùng nổ sớm của DeFi, NFT, Layer2, nhằm nhanh chóng kích hoạt sức sống của hệ sinh thái.
2. **Mã thông báo OPEN: "trái tim lưu thông giá trị" của hệ sinh thái**
Tổng lượng OPEN là 1 tỷ mã thông báo, hiện tại đang lưu thông khoảng 215.5 triệu mã thông báo, các chức năng cốt lõi bao gồm thanh toán phí gọi mô hình, tham gia đăng ký IAO, đặt cọc tham gia quản lý hệ sinh thái. Nếu hệ sinh thái có thể hình thành đủ lượng gọi mô hình và nhu cầu người dùng, OPEN sẽ trở thành phương tiện cốt lõi cho việc phân chia lợi nhuận AI; ngược lại, nếu thiếu sự hỗ trợ từ các tình huống thực tế, mã thông báo có thể trở thành một mục tiêu chỉ định đơn thuần, đối mặt với rủi ro thiếu hỗ trợ giá trị.
## Bốn, định vị thị trường: xác định "góc độ khác biệt" trong lĩnh vực AI
Hiện tại, lĩnh vực dự án chuỗi AI đã xuất hiện sự phân hóa: Bittensor tập trung vào khuyến khích sức mạnh tính toán, Fetch.ai chủ đạo AI Agent và hiện thực hóa tình huống, trong khi OpenLedger thì khóa chặt vào "phân bổ giá trị" trong lĩnh vực cụ thể. Trong bối cảnh các mô hình lớn bị các gã khổng lồ thống trị, các nhà phát triển vừa và nhỏ khó cạnh tranh trên sức mạnh tính toán và mô hình chung, "phân chia lợi nhuận công bằng + thích ứng với tình huống cụ thể" của OpenLedger chính là một con đường thực tế hơn để vượt qua.
Hướng đi này cũng phù hợp với yêu cầu cốt lõi của "AI + blockchain" - mặc dù thị trường hiện tại đang rất hứng thú với khái niệm AI, nhưng hầu hết các dự án vẫn dừng lại ở giai đoạn "gán nhãn", thiếu sản phẩm thực tế và hỗ trợ logic. OpenLedger đã kéo sự chú ý từ "thổi phồng khái niệm" trở lại "giải quyết vấn đề thực sự trong ngành", trong khi "phân bổ giá trị" chính là một trong những điểm đau cốt lõi nhưng chưa được giải quyết của ngành AI.
## Năm, thách thức và điều chưa biết: "thử thách thực tế" đằng sau sự nhiệt tình
Khám phá của OpenLedger vẫn đang đối mặt với nhiều bất định:
- **Rào cản niềm tin**: liệu cơ chế Chứng minh Phân bổ có thể giành được niềm tin của các nhà phát triển và người cung cấp dữ liệu không? Nếu độ chính xác truy nguyên không đủ hoặc quy tắc phân chia lợi nhuận không minh bạch, có thể dẫn đến mức độ tham gia trong hệ sinh thái thấp;
- **Ý muốn dữ liệu**: người dùng có sẵn lòng đưa dữ liệu riêng tư, dữ liệu chuyên môn lên chuỗi không? Rủi ro tuân thủ (như quy định về bảo vệ dữ liệu riêng tư) có thể trở thành rào cản cho sự mở rộng của hệ sinh thái không?
- **Chi tiết mã thông báo**: hiện tại cơ chế phát hành mã thông báo vẫn chưa hoàn toàn minh bạch, nhịp độ mở khóa và thay đổi lưu thông có thể ảnh hưởng đến kỳ vọng thị trường, từ đó tác động đến tính ổn định của hệ sinh thái.
## Sáu, bản chất: một cuộc thử nghiệm "dân chủ hóa giá trị AI"
Giá trị cốt lõi của OpenLedger nằm ở việc cố gắng xây dựng "sổ cái giá trị AI" - nếu có thể làm cho chuỗi giá trị của AI trở nên minh bạch và mã hóa thông qua blockchain, thực hiện phân chia lợi nhuận tự động, sẽ tạo ra một loại hình tài sản "AI" hoàn toàn mới cho thị trường. Dù kết quả thí nghiệm như thế nào, nó đã đặt ra một câu hỏi đáng để suy ngẫm: lợi ích từ công nghệ AI không nên chỉ thuộc về một số ít gã khổng lồ, mà nên được chia sẻ công bằng hơn thông qua một cơ chế công bằng, cho phép người cung cấp dữ liệu, nhà phát triển và người sử dụng cùng chia sẻ.
# OpenLedger: xây dựng "sổ cái công bằng" cho việc phân bổ giá trị AI trên chuỗi
Ngành AI lâu dài phải đối mặt với tình trạng mất cân bằng trong phân bổ giá trị: người cung cấp dữ liệu khó có được lợi nhuận bền vững, nhà phát triển thiếu thu nhập lâu dài, cuối cùng lợi nhuận tập trung vào một số gã khổng lồ. Tình trạng mất cân bằng này không chỉ làm biến dạng hệ sinh thái, mà còn khiến sự phát triển của AI bị hạn chế bởi một số ít người chơi. Giải pháp của OpenLedger là đưa dòng chảy giá trị vô hình trong lĩnh vực AI lên blockchain, để mỗi lần sử dụng dữ liệu và mô hình đều có thể thực hiện việc phân chia lợi nhuận minh bạch và có thể truy nguyên.
## Một, cơ chế cốt lõi: phân tách giá trị AI, ghi chép rõ ràng dòng chảy
OpenLedger dựa vào hai thiết kế cốt lõi, giải quyết điểm đau phân phối giá trị AI:
1. **Datanet: sổ cái truy xuất nguồn gốc dữ liệu trên chuỗi**
Mọi người đều có thể tạo ra bộ dữ liệu (như hình ảnh y tế, hợp đồng tài chính, trường hợp pháp lý, v.v.) và tải lên, một khi dữ liệu đã được đưa lên chuỗi, blockchain sẽ ghi lại toàn bộ nguồn gốc và quỹ đạo dòng chảy của nó, hoàn toàn thay đổi tình trạng "mô hình xuất hiện từ hư không". Trong tương lai, chỉ cần có mô hình đào tạo dựa trên những dữ liệu này, có thể dễ dàng truy nguyên đến người đóng góp ban đầu, từ đó xây dựng nền tảng vững chắc cho việc phân chia lợi nhuận sau này.
2. **Chứng minh phân bổ: "máy phân phối lợi nhuận tự động"**
Khi mô hình AI được gọi, hệ thống sẽ tự động theo dõi dữ liệu, nguồn tham số mà nó phụ thuộc vào, và chia sẻ lợi nhuận cho các bên liên quan theo tỷ lệ đóng góp. Điều này có nghĩa là người cung cấp dữ liệu không còn là "bán dữ liệu một lần", mà có thể tiếp tục thu lợi từ việc sử dụng lâu dài của mô hình; nhà phát triển cũng có thể nhận được lợi nhuận thụ động từ việc tái sử dụng mô hình, thúc đẩy hệ sinh thái AI chuyển từ "lợi nhuận tập trung" sang "phân chia lợi nhuận phân tán".
## Hai, công nghệ và sản phẩm: giảm rào cản tham gia, kích hoạt sức sống hệ sinh thái
Để hiện thực hóa cơ chế, OpenLedger đã thiết kế chính xác trong việc lựa chọn công nghệ và công cụ sản phẩm:
- **Cấp độ kỹ thuật: cân nhắc giữa tương thích và chi phí thấp**
Sử dụng kiến trúc lớp hai dựa trên OP Stack, đồng thời kết nối EigenDA để xử lý tính khả dụng dữ liệu - vừa đảm bảo tương thích với hệ sinh thái Ethereum, giảm chi phí chuyển đổi cho nhà phát triển, vừa giảm đáng kể chi phí lưu trữ dữ liệu lớn, loại bỏ rào cản kỹ thuật cho sự mở rộng của hệ sinh thái.
- **Sản phẩm cấp: bao phủ toàn bộ chuỗi "đào tạo - tinh chỉnh - hiện thực hóa"**
- **Nhà máy mô hình**: nền tảng đào tạo mô hình với rào cản thấp, giảm thiểu kỹ thuật cho các nhà phát triển vừa và nhỏ tham gia vào phát triển mô hình AI;
- **Open LoRA**: hỗ trợ tinh chỉnh mô hình nhẹ, nhà phát triển không cần đào tạo từ đầu, có thể nhanh chóng thích ứng với các tình huống cụ thể;
- **Cơ chế IAO**: biến mô hình AI thành mã thông báo, nhà phát triển có thể phát hành "tài sản mô hình" giống như phát hành dự án mã hóa, nhà đầu tư có thể đặt cược vào mô hình tiềm năng, mở ra kênh hiện thực hóa giá trị mô hình.
## Ba, vốn và mã thông báo: "động cơ" và "mối liên kết giá trị" khởi động hệ sinh thái
1. **Hành động vốn: sao chép con đường bùng nổ hệ sinh thái Web3**
OpenLedger đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 8 triệu USD, với các nhà đầu tư bao gồm Polychain, HashKey và các tổ chức hàng đầu khác; đồng thời thành lập quỹ sinh thái OpenCircle trị giá 25 triệu USD, đặc biệt khuyến khích các nhà phát triển và dự án giai đoạn đầu. Mô hình "tiêm vốn + khuyến khích hệ sinh thái" này phù hợp chặt chẽ với con đường bùng nổ sớm của DeFi, NFT, Layer2, nhằm nhanh chóng kích hoạt sức sống của hệ sinh thái.
2. **Mã thông báo OPEN: "trái tim lưu thông giá trị" của hệ sinh thái**
Tổng lượng OPEN là 1 tỷ mã thông báo, hiện tại đang lưu thông khoảng 215.5 triệu mã thông báo, các chức năng cốt lõi bao gồm thanh toán phí gọi mô hình, tham gia đăng ký IAO, đặt cọc tham gia quản lý hệ sinh thái. Nếu hệ sinh thái có thể hình thành đủ lượng gọi mô hình và nhu cầu người dùng, OPEN sẽ trở thành phương tiện cốt lõi cho việc phân chia lợi nhuận AI; ngược lại, nếu thiếu sự hỗ trợ từ các tình huống thực tế, mã thông báo có thể trở thành một mục tiêu chỉ định đơn thuần, đối mặt với rủi ro thiếu hỗ trợ giá trị.
## Bốn, định vị thị trường: xác định "góc độ khác biệt" trong lĩnh vực AI
Hiện tại, lĩnh vực dự án chuỗi AI đã xuất hiện sự phân hóa: Bittensor tập trung vào khuyến khích sức mạnh tính toán, Fetch.ai chủ đạo AI Agent và hiện thực hóa tình huống, trong khi OpenLedger thì khóa chặt vào "phân bổ giá trị" trong lĩnh vực cụ thể. Trong bối cảnh các mô hình lớn bị các gã khổng lồ thống trị, các nhà phát triển vừa và nhỏ khó cạnh tranh trên sức mạnh tính toán và mô hình chung, "phân chia lợi nhuận công bằng + thích ứng với tình huống cụ thể" của OpenLedger chính là một con đường thực tế hơn để vượt qua.
Hướng đi này cũng phù hợp với yêu cầu cốt lõi của "AI + blockchain" - mặc dù thị trường hiện tại đang rất hứng thú với khái niệm AI, nhưng hầu hết các dự án vẫn dừng lại ở giai đoạn "gán nhãn", thiếu sản phẩm thực tế và hỗ trợ logic. OpenLedger đã kéo sự chú ý từ "thổi phồng khái niệm" trở lại "giải quyết vấn đề thực sự trong ngành", trong khi "phân bổ giá trị" chính là một trong những điểm đau cốt lõi nhưng chưa được giải quyết của ngành AI.
## Năm, thách thức và điều chưa biết: "thử thách thực tế" đằng sau sự nhiệt tình
Khám phá của OpenLedger vẫn đang đối mặt với nhiều bất định:
- **Rào cản niềm tin**: liệu cơ chế Chứng minh Phân bổ có thể giành được niềm tin của các nhà phát triển và người cung cấp dữ liệu không? Nếu độ chính xác truy nguyên không đủ hoặc quy tắc phân chia lợi nhuận không minh bạch, có thể dẫn đến mức độ tham gia trong hệ sinh thái thấp;
- **Ý muốn dữ liệu**: người dùng có sẵn lòng đưa dữ liệu riêng tư, dữ liệu chuyên môn lên chuỗi không? Rủi ro tuân thủ (như quy định về bảo vệ dữ liệu riêng tư) có thể trở thành rào cản cho sự mở rộng của hệ sinh thái không?
- **Chi tiết mã thông báo**: hiện tại cơ chế phát hành mã thông báo vẫn chưa hoàn toàn minh bạch, nhịp độ mở khóa và thay đổi lưu thông có thể ảnh hưởng đến kỳ vọng thị trường, từ đó tác động đến tính ổn định của hệ sinh thái.
## Sáu, bản chất: một cuộc thử nghiệm "dân chủ hóa giá trị AI"
Giá trị cốt lõi của OpenLedger nằm ở việc cố gắng xây dựng "sổ cái giá trị AI" - nếu có thể làm cho chuỗi giá trị của AI trở nên minh bạch và mã hóa thông qua blockchain, thực hiện phân chia lợi nhuận tự động, sẽ tạo ra một loại hình tài sản "AI" hoàn toàn mới cho thị trường. Dù kết quả thí nghiệm như thế nào, nó đã đặt ra một câu hỏi đáng để suy ngẫm: lợi ích từ công nghệ AI không nên chỉ thuộc về một số ít gã khổng lồ, mà nên được chia sẻ công bằng hơn thông qua một cơ chế công bằng, cho phép người cung cấp dữ liệu, nhà phát triển và người sử dụng cùng chia sẻ.
**Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm**: Bài viết này chỉ nhằm chia sẻ xu hướng thị trường và phân tích dự án, không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào, đầu tư có rủi ro, cần thận trọng khi tham gia thị trường.