Obecnie #AI i #RWA to obszary, na których nasz zespół koncentruje swoje badania. Codziennie przeglądamy kilkanaście białych ksiąg lub planów biznesowych. Mówiąc szczerze, jest zbyt wiele projektów, które tylko „łapią trendy”. Coś jak „#AI+#Web3”, brzmi to wspaniale, ale gdy zapytasz o logikę realizacji, dziewięć na dziesięć razy okazuje się, że to puste słowa. Jednak po przeczytaniu białej księgi #OpenLedger, poczułem, że ten projekt naprawdę ma sens, to nie jest finansowanie na podstawie prezentacji, ale skupienie się na problemach branży #AI i dążenie do ich rozwiązania. Rozwój #AI do tej pory ujawnił kilka kluczowych problemów: 1️⃣ Brak zarobków dla wkładów Dostawcy danych, twórcy modeli, pracownicy oznaczający dane, a nawet użytkownicy, którzy dają feedback do modeli, zasadniczo pracują dla dużych firm. Ciężko pracują, a ostatecznie to platforma zgarnia zyski, ekosystem w ogóle nie funkcjonuje. 2️⃣ Modele jako czarna skrzynka Jak dokładnie trenowane są modele #AI, z jakich danych korzystano? Dlaczego uzyskano ten wynik? Nikt nie potrafi tego wyjaśnić. To jest poważny problem w takich dziedzinach jak medycyna czy finanse — brak przejrzystości sprawia, że nikt nie chce z tego korzystać. 3️⃣ Modele ogólne nie są wszechmocne Duże modele, takie jak GPT-4, są oczywiście potężne, ale w przypadku specjalistycznych dziedzin (np. diagnostyka raka, zarządzanie ryzykiem finansowym) nie radzą sobie. Przyszłość z pewnością należy do małych, wyspecjalizowanych modeli, ale to wymaga precyzyjnych danych i mechanizmów motywacyjnych. 🎯 W białej księdze #OpenLedger zastosowano bardzo bezpośrednie rozwiązania technologiczne: wykorzystanie przejrzystości i mechanizmów motywacyjnych blockchaina do rozwiązania problemów związanych z danymi, wartościami i wiarygodnością w #AI. Kilka kluczowych punktów #OpenLedger, które uważam za szczególnie imponujące: ✅ Dowód przypisania (Proof of Attribution) To odpowiednik „systemu księgowego” dla #AI. Kto dostarczył dane, kto trenował model, kto dostarczył moc obliczeniową — wszystko to może być zapisane. Co ważniejsze — gdy model jest wykorzystywany do wnioskowania i generuje wartość, zyski będą automatycznie dzielone proporcjonalnie z tymi, którzy przyczynili się do jego powstania. Teraz wszyscy przestają być „tylko pracownikami platformy”, a stają się „partnerami”, im większy wkład, tym większe zyski. Ten mechanizm bezpośrednio rozwiązuje problemy z brakiem danych i niewystarczającymi zachętami. ✅ Ekosystem ekonomiczny #AI W przeszłości gospodarka internetowa opierała się na reklamach i SEO, ale era napędzana przez #AI jest inna. #OpenLedger oferuje kompletny „fundament ekonomii AI”: za każde wywołanie modelu, za każde wnioskowanie, trzeba płacić, a te pieniądze będą przejrzysto dystrybuowane. To oznacza, że jest to zrównoważony rynek podaży i popytu w #AI, a nie tylko subsydia czy puste obiegi. ✅ Skupienie na modelach specjalistycznych Nie stara się konkurować z GPT, ale buduje odpowiednie narzędzia (Datanets, ModelFactory, OpenLoRA), aby ułatwić deweloperom trenowanie modeli w specjalistycznych dziedzinach. W takich obszarach jak medycyna, finanse czy bezpieczeństwo sieci, modele specjalistyczne łatwiej się wdraża i mają większą wartość komercyjną. Dlaczego uważam, że #OpenLedger ma potencjał? 1️⃣ Rozwiązuje prawdziwe problemy Obecnie w #AI brakuje nie mocy obliczeniowej, ale mechanizmów motywacyjnych i zaufania. „Dowód przypisania” #OpenLedger trafia w sedno, a gdy zacznie działać, będzie to efekt koła zamachowego: więcej osób dostarcza dane → modele stają się lepsze → więcej użytkowników korzysta → więcej zysków wraca do dostawców. 2️⃣ Kompletna stos technologiczny To nie są puste hasła, w białej księdze znajduje się jasna architektura: łańcuch kompatybilny z EVM, dowód przypisania, zestaw narzędzi. To, co widzę, to nie są marzenia, ale system, który działa i już został wdrożony. 3️⃣ Rozsądny projekt ekonomii tokenów Token #OpenLedger, $OPEN, to nie tylko „token transakcyjny”, ale „krew” całego ekosystemu: • Służy do płacenia za opłaty za wnioskowanie modeli, opłaty za trening • Służy do motywowania dostawców danych i modeli • Służy do zarządzania protokołem • Służy do opłat za gaz Token i scenariusze użycia są ze sobą ściśle powiązane, im więcej osób korzysta, tym większe zapotrzebowanie na token. To jest jedna z najzdrowszych tokenomik, jakie widziałem. Dodatkowo przyjrzałem się również przydziałowi tokenów: • Całkowita ilość 1 miliard tokenów • Społeczność + ekosystem łącznie 61,7% (udział airdropu wynosi 5%, co jest bardzo hojne), co jest bardzo wysokim odsetkiem, co pokazuje, że projekt naprawdę chce zbudować ekosystem, a nie tylko zarobić i odejść. • Inwestorzy i zespół mają 12-miesięczny okres blokady + 36 miesięcy liniowego uwolnienia, co jest rozsądne i zapobiega wczesnemu zrzutom. • TGE w obiegu 21,55%, co zapewnia płynność i nagrody za uruchomienie. Ogólnie rzecz biorąc, TGE #OpenLedger wydaje się stabilne, chroni rozwój ekosystemu i unika krótkoterminowych bańek. Jeśli ChatGPT pokazał potencjał AI, to projekty takie jak #OpenLedger kładą fundamenty pod gospodarkę #AI. Przywracają dane i wartość dostawcom, wspierają rozwój modeli specjalistycznych, a jeśli ten krok zostanie zrealizowany, w przyszłości stanie się to niezbędną infrastrukturą w dziedzinie #AI, na którą warto zwrócić szczególną uwagę.