Actuellement, #AI et #RWA sont les domaines de recherche prioritaires de notre équipe, nous lisons chaque jour des dizaines de livres blancs ou de plans d'affaires. Pour être honnête, il y a trop de projets qui "surfent sur la tendance". Des choses comme "#AI+#Web3", ça sonne bien, mais quand on demande la logique de mise en œuvre, dans neuf cas sur dix, c'est du vent. Mais quand j'ai terminé de lire le livre blanc de #OpenLedger, j'ai eu un choc : ce projet a vraiment du potentiel, ce n'est pas un financement par PPT, mais il a identifié les points de douleur de l'industrie #AI et s'efforce de les résoudre. Avec le développement de #AI jusqu'à présent, plusieurs points de douleur clés sont particulièrement évidents : 1️⃣ Les contributeurs ne gagnent pas d'argent Les fournisseurs de données, les développeurs de modèles, les travailleurs de l'annotation, et même les utilisateurs qui fournissent des retours sur les modèles, travaillent essentiellement pour de grandes entreprises. Ils contribuent avec peine, mais ce sont les plateformes qui empochent tout, l'écosystème ne peut tout simplement pas fonctionner. 2️⃣ Les modèles sont des boîtes noires Comment les #AI que tout le monde utilise sont-elles réellement entraînées ? Quelles données ont été utilisées ? Pourquoi ce résultat a-t-il été obtenu ? Personne ne peut l'expliquer clairement. Cela pose un problème majeur dans des domaines comme la santé et la finance — si vous n'êtes pas transparent, les autres n'oseront pas utiliser. 3️⃣ Les modèles généraux ne sont pas omnipotents Des modèles comme GPT-4 sont certes puissants, mais lorsqu'il s'agit de domaines verticaux (comme le diagnostic du cancer ou la gestion des risques financiers), ils sont à la peine. La tendance future sera certainement celle de modèles spécialisés, mais cela nécessite des données précises et un mécanisme d'incitation. 🎯 Dans le livre blanc de #OpenLedger, la solution technique adoptée est particulièrement directe : utiliser la transparence et le mécanisme d'incitation de la blockchain pour résoudre les problèmes d'incitation des données, d'attribution de valeur et de fiabilité de #AI. Les quelques points clés de #OpenLedger que je trouve particulièrement impressionnants : ✅ Preuve d'attribution (Proof of Attribution) C'est comme un "système de comptabilité" pour #AI. Qui a contribué des données, qui a entraîné le modèle, qui a fourni la puissance de calcul, tout cela peut être enregistré. Plus important encore — lorsque le modèle est utilisé pour générer de la valeur, les bénéfices sont automatiquement répartis proportionnellement entre ces contributeurs. C'est génial, tout le monde n'est plus "en train de travailler gratuitement pour la plateforme", mais devient "partenaire" ; plus la contribution est grande, plus les gains sont importants. Ce mécanisme résout directement les problèmes de pénurie de données et d'incitation insuffisante. ✅ Système économique natif de #AI Auparavant, l'économie d'internet reposait sur la publicité et le SEO, mais l'ère de #AI est différente. #OpenLedger propose un ensemble complet de "fondations économiques pour l'IA" : chaque appel de modèle, chaque inférence, nécessite un paiement, et cet argent sera réparti de manière transparente. En gros, c'est un marché de l'offre et de la demande pour #AI durable, et non pas simplement des subventions ou des cycles vides. ✅ Concentration sur les modèles spécialisés Il ne s'agit pas de rivaliser directement avec GPT, mais de construire une chaîne d'outils (Datanets, ModelFactory, OpenLoRA) qui facilite l'entraînement de modèles dans des domaines verticaux. Dans des domaines comme la santé, la finance et la cybersécurité, les modèles spécialisés sont plus faciles à mettre en œuvre et ont plus de valeur commerciale. Pourquoi je crois en #OpenLedger ? 1️⃣ Résolution de véritables points de douleur Ce qui manque le plus à #AI en ce moment, ce n'est pas la puissance de calcul, mais le mécanisme d'incitation et la confiance. La "preuve d'attribution" de #OpenLedger touche au cœur du problème, une fois que cela fonctionne, c'est l'effet de levier : plus de gens contribuent des données → de meilleurs modèles → plus d'utilisateurs → plus de revenus retournés aux contributeurs. 2️⃣ Pile technologique complète Ce n'est pas juste des paroles en l'air, le livre blanc présente une architecture claire : chaîne compatible EVM, preuve d'attribution, ensemble d'outils. Ce que je vois n'est pas une utopie, mais un système fonctionnel qui est déjà en place. 3️⃣ Conception économique des tokens raisonnable Le token de #OpenLedger, $OPEN, n'est pas juste un "token de transaction", mais le "sang" de tout l'écosystème : • Utilisé pour payer les frais d'inférence de modèle, les frais d'entraînement • Utilisé pour inciter les contributions de données et de modèles • Utilisé pour gouverner le protocole • Utilisé pour faire du Gas Le token et les cas d'utilisation sont étroitement liés, plus de gens l'utilisent, plus la demande pour le token augmente. C'est l'une des tokenomics les plus saines que j'ai vues. De plus, j'ai également regardé la répartition des tokens : • Total de 1 milliard de tokens • La communauté + l'écosystème représentent 61,7 % (la part des airdrops est de 5 %, ce qui est très généreux), ce qui est très élevé, montrant que l'équipe du projet veut vraiment construire un écosystème, et non pas juste lever des fonds et partir. • Les investisseurs et l'équipe ont une période de verrouillage de 12 mois + 36 mois de libération linéaire, cette conception est également assez raisonnable, évitant les chutes de prix précoces. • TGE circulation de 21,55 %, garantissant la liquidité et les récompenses de lancement. Donc, dans l'ensemble, le TGE de #OpenLedger semble assez stable, protégeant à la fois le développement de l'écosystème et évitant les bulles à court terme. Si ChatGPT a permis aux gens de voir le potentiel de l'IA, alors des projets comme #OpenLedger sont en train de poser les bases de l'économie #AI. Ils permettent aux données et à la valeur de revenir aux contributeurs, favorisant le développement de modèles spécialisés, et une fois que cette étape est franchie, cela deviendra une infrastructure incontournable dans le domaine de #AI, méritant une attention et une vigilance particulières.🧐