Actualmente, #AI y #RWA son las áreas de enfoque de investigación de nuestro equipo, revisamos decenas de documentos técnicos o planes de negocio cada día. Hablando en serio, hay demasiados proyectos que "se cuelgan de la moda". ¿Qué es eso de "#AI+#Web3"? Suena impresionante, pero al preguntar sobre la lógica de implementación, en el 80-90% de los casos es vacío. Pero cuando terminé de leer el documento técnico de #OpenLedger, sentí un escalofrío: este proyecto realmente tiene sustancia, no es una financiación de PPT, sino que ha identificado los puntos débiles de la industria de #AI y está trabajando de manera concreta para resolverlos. El desarrollo de #AI hasta ahora ha revelado varios puntos críticos que son especialmente evidentes: 1️⃣ Los contribuyentes no ganan dinero Los proveedores de datos, desarrolladores de modelos, trabajadores de etiquetado e incluso los usuarios que dan retroalimentación al modelo, básicamente están trabajando para grandes empresas. Contribuyen arduamente, pero al final, quien se lleva el dinero es la plataforma, y el ecosistema no puede funcionar. 2️⃣ El modelo es una caja negra ¿Cómo se entrena realmente el #AI que todos usamos? ¿Qué datos se utilizaron? ¿Por qué se llegó a este resultado? Nadie puede explicarlo claramente. Esto es un gran problema en campos como la medicina y las finanzas: si no eres transparente, otros no se atreverán a usarlo. 3️⃣ Los modelos generales no son omnipotentes Modelos grandes como GPT-4 son impresionantes, pero cuando se enfrentan a campos verticales (como el diagnóstico de cáncer o la gestión de riesgos financieros), se quedan cortos. La tendencia futura será hacia modelos especializados más pequeños, pero esto requiere datos precisos y mecanismos de incentivos. 🎯 En el documento técnico de #OpenLedger, la solución técnica adoptada es muy directa: utilizar la transparencia y los mecanismos de incentivos de la blockchain para resolver la incentivación de datos, la atribución de valor y la credibilidad en #AI. Los varios puntos clave de #OpenLedger que considero especialmente impresionantes son: ✅ Prueba de Atribución (Proof of Attribution) Esto es como un "sistema de contabilidad" para #AI. Quién contribuyó con datos, quién entrenó el modelo, quién proporcionó la potencia de cálculo, todo puede ser registrado. Lo más importante es que, cuando el modelo se utiliza para inferencias que generan valor, los ingresos se distribuirán automáticamente a estos contribuyentes en proporción. Ahora, todos ya no son "trabajadores gratuitos para la plataforma", sino "socios"; cuanto mayor sea la contribución de alguien, más ganará. Este mecanismo resuelve directamente los problemas de escasez de datos y falta de incentivos. ✅ Sistema económico nativo de #AI Antes, la economía de Internet dependía de la publicidad y el SEO, pero la era impulsada por #AI es diferente. #OpenLedger proporciona un conjunto completo de "infraestructura económica de AI": cada vez que se llama a un modelo, cada inferencia, se necesita pagar, y este dinero se distribuirá de manera transparente. Es un mercado de oferta y demanda de #AI sostenible, no simplemente subsidios o un ciclo vacío. ✅ Enfoque en modelos especializados No intenta competir directamente con GPT, sino que construye una cadena de herramientas (Datanets, ModelFactory, OpenLoRA) que facilita a los desarrolladores entrenar modelos en campos verticales. En áreas como la medicina, las finanzas y la ciberseguridad, los modelos especializados son más fáciles de implementar y tienen más valor comercial. ¿Por qué tengo confianza en #OpenLedger? 1️⃣ Resuelve problemas reales Lo que más falta en #AI no es la potencia de cálculo, sino los mecanismos de incentivos y la confianza. La "prueba de atribución" de #OpenLedger ataca el núcleo del problema; una vez que funcione, será un efecto de rueda: más personas contribuyen datos → mejor modelo → más usuarios utilizan → más ingresos regresan a los contribuyentes. 2️⃣ Stack tecnológico completo No es solo un eslogan vacío; el documento técnico tiene una arquitectura clara: cadena compatible con EVM, prueba de atribución, conjunto de herramientas. Lo que veo no es una fantasía, sino un sistema que puede funcionar y ya está implementado. 3️⃣ Diseño económico del token razonable El token de #OpenLedger, $OPEN, no es solo un "token de transacción", sino la "sangre" de todo el ecosistema: • Se utiliza para pagar tarifas de inferencia de modelos y tarifas de entrenamiento • Se utiliza para incentivar la contribución de datos y modelos • Se utiliza para gobernar el protocolo • Se utiliza para Gas El token y los escenarios de uso están estrechamente vinculados; cuanto más lo usen las personas, mayor será la demanda del token. Esta es la tokenómica más saludable que he visto. Además, también revisé la distribución de tokens: • Suministro total de 1,000 millones • Comunidad + ecosistema en total 61.7% (la proporción de airdrop es del 5%, muy generoso), lo que indica que el equipo del proyecto realmente quiere construir un ecosistema y no solo recaudar dinero y desaparecer. • Los inversores y el equipo tienen un período de bloqueo de 12 meses + liberación lineal de 36 meses, este diseño también es bastante razonable, puede evitar un colapso temprano. • TGE circulante del 21.55%, con garantías de liquidez y recompensas de inicio. Así que, en general, siento que el TGE de #OpenLedger es bastante estable, protege el desarrollo del ecosistema y evita burbujas a corto plazo. Si ChatGPT mostró a todos el potencial de la IA, entonces proyectos como #OpenLedger están construyendo la base de la economía de #AI. Devuelven los datos y el valor a los contribuyentes, impulsando el desarrollo de modelos especializados; una vez que este paso se logre, será una infraestructura esencial en el campo de #AI que no se puede ignorar, y merece atención y seguimiento.