Aktuell sind #AI und #RWA die Schwerpunkte unserer Teamforschung, wir lesen täglich Dutzende von Whitepapers oder Geschäftsplänen. Um ehrlich zu sein, es gibt zu viele Projekte, die nur „auf den Zug aufspringen“. Was ist mit „#AI+#Web3“, das klingt großartig, aber wenn man nach der Umsetzungslogik fragt, sind neun von zehn Fällen leer. Aber als ich das Whitepaper von #OpenLedger gelesen habe, hatte ich einen Schock: Dieses Projekt hat wirklich Substanz, es ist keine PPT-Finanzierung, sondern es zielt auf die Schmerzpunkte der #AI-Branche ab und geht pragmatisch an die Lösung. Die Entwicklung von #AI hat jetzt einige offensichtliche Kernprobleme: 1️⃣ Die Beitragszahler verdienen kein Geld Datenanbieter, Modellentwickler, Annotatoren und sogar die Nutzer, die Feedback zu den Modellen geben, arbeiten im Grunde für große Unternehmen. Sie leisten harte Beiträge, aber am Ende verdienen die Plattformen, das Ökosystem kann sich einfach nicht entwickeln. 2️⃣ Modelle sind Black Boxes Wie werden die #AI-Modelle, die wir verwenden, trainiert? Welche Daten wurden verwendet? Warum ergibt sich dieses Ergebnis? Niemand kann das klar sagen. Das ist in Bereichen wie Medizin und Finanzen ein ernsthaftes Problem – wenn du nicht transparent bist, traut sich niemand, es zu verwenden. 3️⃣ Allgemeine Modelle sind nicht allmächtig Große Modelle wie GPT-4 sind natürlich beeindruckend, aber in vertikalen Bereichen (wie Krebsdiagnose, Finanzrisikomanagement) stoßen sie an ihre Grenzen. Der zukünftige Trend wird definitiv in Richtung kleinerer, spezialisierter Modelle gehen, aber dafür sind präzise Daten und Anreizmechanismen erforderlich. 🎯 Im Whitepaper von #OpenLedger wird eine besonders direkte technische Lösung verwendet: Die Transparenz und Anreizmechanismen der Blockchain werden genutzt, um die Datenanreize, den Wertanspruch und die Vertrauenswürdigkeit von #AI zu lösen. Einige Kernpunkte von #OpenLedger, die ich besonders beeindruckend finde: ✅ Nachweis der Attribution (Proof of Attribution) Das ist so etwas wie ein „Buchhaltungssystem“ für #AI. Wer Daten beigetragen hat, wer das Modell trainiert hat, wer Rechenleistung bereitgestellt hat, kann alles aufgezeichnet werden. Noch wichtiger ist – wenn das Modell zur Wertschöpfung verwendet wird, werden die Erträge automatisch proportional an diese Beitragszahler verteilt. Das ist großartig, jetzt sind alle keine „freien Arbeiter für die Plattform“ mehr, sondern „Partner“. Je größer der Beitrag, desto mehr verdient man. Dieser Mechanismus löst direkt die Probleme von Datenmangel und unzureichenden Anreizen. ✅ AI-natives Wirtschaftssystem Früher basierte die Internetwirtschaft auf Werbung und SEO, aber die Ära, die von #AI angetrieben wird, ist anders. #OpenLedger bietet ein komplettes „AI-Wirtschaftsgrundgerüst“: Jedes Mal, wenn ein Modell aufgerufen wird, jede Inferenz muss bezahlt werden, und dieses Geld wird transparent verteilt. Das ist ein nachhaltiger #AI-Angebots- und Nachfragemarkt, nicht einfach nur Subventionen oder leere Bewegungen. ✅ Fokus auf spezialisierte Modelle Es geht nicht darum, direkt gegen GPT anzutreten, sondern eine Werkzeugkette (Datanets, ModelFactory, OpenLoRA) aufzubauen, die es Entwicklern erleichtert, Modelle für vertikale Bereiche zu trainieren. In Bereichen wie Medizin, Finanzen und Cybersicherheit sind spezialisierte Modelle leichter umsetzbar und haben mehr kommerziellen Wert. Warum sehe ich #OpenLedger positiv? 1️⃣ Lösung echter Schmerzpunkte Was #AI jetzt am meisten fehlt, ist nicht Rechenleistung, sondern Anreizmechanismen und Vertrauen. Der „Nachweis der Attribution“ von #OpenLedger trifft den Kern, sobald es läuft, ist es der Schwungrad-Effekt: Mehr Menschen tragen Daten bei → Modelle werden besser → Mehr Nutzer verwenden → Mehr Erträge fließen zurück zu den Beitragszahlern. 2️⃣ Vollständiger Technologie-Stack Es ist nicht nur leeres Geschwätz, das Whitepaper hat eine klare Architektur: EVM-kompatible Kette, Nachweis der Attribution, Werkzeug-Suite. Was ich sehe, ist kein Traum, sondern ein funktionierendes System, das bereits umgesetzt wurde. 3️⃣ Angemessene Token-Ökonomie Der Token von #OpenLedger, $OPEN, ist nicht nur ein „Transaktions-Token“, sondern das „Blut“ des gesamten Ökosystems: • Wird verwendet, um Gebühren für Modellinferenz und Training zu zahlen • Wird verwendet, um Daten- und Modellbeiträge zu incentivieren • Wird verwendet, um das Protokoll zu steuern • Wird verwendet, um Gas zu machen Der Token ist eng mit den Nutzungsszenarien verbunden, je mehr Menschen ihn verwenden, desto größer ist die Nachfrage nach dem Token. Das ist die gesündeste Tokenomics, die ich je gesehen habe. Außerdem habe ich mir die Tokenverteilung angesehen: • Gesamtmenge 1 Milliarde • Gemeinschaft + Ökosystem insgesamt 61,7% (Airdrop-Anteil 5%, sehr großzügig), der Anteil ist sehr hoch, was zeigt, dass das Projektteam wirklich ein Ökosystem aufbauen möchte und nicht nur Geld einsammeln will. • Investoren und Team haben eine Sperrfrist von 12 Monaten + 36 Monate lineare Freigabe, dieses Design ist auch recht vernünftig, um einen frühen Crash zu vermeiden. • TGE-Zirkulation 21,55%, sowohl Liquidität als auch Startanreize sind gesichert. Insgesamt betrachtet fühlt sich #OpenLedger TGE recht stabil an, es schützt sowohl die Entwicklung des Ökosystems als auch vermeidet kurzfristige Blasen. Wenn man sagt, dass ChatGPT den Menschen das Potenzial von AI gezeigt hat, dann ist ein Projekt wie #OpenLedger dabei, das Fundament der #AI-Wirtschaft zu legen. Es lässt Daten und Werte zu den Beitragszahlern zurückfließen und fördert die Entwicklung spezialisierter Modelle. Wenn dieser Schritt einmal erfolgreich ist, wird es in der #AI-Branche eine unvermeidliche Infrastruktur sein, die es wert ist, besonders beachtet und beobachtet zu werden.🧐