Atualmente, #AI e #RWA são as trilhas em que nossa equipe se concentra e lemos mais de uma dúzia de white papers ou planos de negócios todos os dias. Para ser honesto, existem muitos projetos de "pontos quentes". Diz-se que o que "#AI+#Web3" é selvagem, mas quando você realmente pergunta sobre a lógica de pouso, provavelmente é falso. Mas quando terminei de ler o white paper #OpenLedger, ri no coração: este projeto é realmente informativo, não financiamento de PPT, mas para identificar os pontos problemáticos da indústria #AI e resolvê-los de maneira realista. #AI Até agora, vários pontos problemáticos principais são particularmente óbvios: 1️⃣ Os contribuintes não ganham dinheiro Provedores de dados, desenvolvedores de modelos, trabalhadores de anotações e até mesmo usuários que fornecem feedback de modelos basicamente trabalham para grandes fábricas. Depois de muito trabalho, a plataforma é finalmente conquistada e a ecologia não pode funcionar. 2️⃣ O modelo é uma caixa preta Como o #AI que você usa é treinado? De quem foram os dados utilizados? Por que esse resultado? Ninguém pode dizer. Esta é uma ferida dura nas áreas de assistência médica e finanças - se você não for transparente, outros não se atreverão a usá-la. 3️⃣ O modelo universal não é uma panacéia Um modelo grande como o GPT-4 é certamente poderoso, mas quando encontra campos verticais (como diagnóstico de câncer e controle de risco financeiro), não é suficiente. A tendência futura deve ser modelos dedicados pequenos e especializados, mas isso requer dados precisos e mecanismos de incentivo. 🎯 Em #OpenLedger white paper, a abordagem técnica adotada é particularmente direta: usar o mecanismo de transparência e incentivo do blockchain para resolver os incentivos de dados, atribuição de valor e confiabilidade de #AI. #OpenLedger vários pontos centrais que considero particularmente bons: ✅ Prova de Atribuição Isso equivale ao "sistema contábil" de #AI. Quem contribuiu com dados, treinou o modelo e forneceu poder de computação pode ser registrado. Além disso, quando o modelo é usado para gerar valor na inferência, os benefícios são distribuídos automaticamente a esses colaboradores proporcionalmente. Agora é bom, todo mundo não está mais "trabalhando para a plataforma à toa", mas sim "parceiros", quem contribui mais, mais ganha. Esse mecanismo resolve diretamente o problema da falta de dados e incentivos insuficientes. ✅ #AI Sistema econômico nativo No passado, a economia da Internet dependia de publicidade e SEO, mas a era impulsionada pela #AI é diferente. #OpenLedger fornece um conjunto completo de "subjacentes econômicos da IA": toda vez que o modelo é chamado e cada inferência, há uma taxa, e esse dinheiro é distribuído de forma transparente. Isso equivale a um mercado de oferta e demanda #AI sustentável, em vez de simplesmente subsídios ou ociosidade. ✅ Foco em modelos especializados Em vez de desenrijecer o GPT, ele cria cadeias de ferramentas (Datanets, ModelFactory, OpenLoRA) para tornar mais fácil para os desenvolvedores treinar modelos em campos verticais. Nas áreas de assistência médica, finanças e segurança de rede, os modelos profissionais são mais fáceis de implementar e têm mais valor comercial. Por que estou otimista com #OpenLedger? 1️⃣ Resolva pontos problemáticos reais #AI O que mais falta agora não é poder de computação, mas mecanismos de incentivo e confiança. A "prova de atribuição" do #OpenLedger chega ao núcleo e, uma vez que pode ser executada, é o efeito volante: mais pessoas contribuem com dados, → modelo é melhor→ mais usuários usam → mais contribuintes de retorno de receita. 2️⃣ Pilha completa de tecnologia Não é um slogan vazio, o white paper tem uma arquitetura clara: cadeias compatíveis com EVM, provas de atribuição, kits de ferramentas. O que vejo não é uma fantasia, mas um sistema que pode funcionar e pousou. 3️⃣ A economia de tokens é razoavelmente projetada O $OPEN de tokens da #OpenLedger não é apenas um "token de negociação", mas o "sangue" de todo o ecossistema: •Usado para pagar inferência de modelo e taxas de treinamento • Usado para incentivar contribuições de dados e modelos • Usado para governar acordos • Usado para fazer gás Tokens e cenários de uso estão fortemente ligados e, quanto mais pessoas os usam, maior a demanda por tokens. Este é o Tokenomics mais saudável que já vi. Além disso, também analisei a alocação de tokens: • Fornecimento total: 1 bilhão • Comunidade + ecossistema totaliza 61,7% (airdrops representam 5%, o que é muito generoso), o que é muito alto, indicando que a equipe do projeto realmente quer fazer ecologia, em vez de ganhar dinheiro e deixar pessoas. • Investidores e equipes bloqueiam suas posições por 12 meses + 36 meses de liberação linear, o que também é um projeto razoável para evitar quedas precoces do mercado • Circulação TGE de 21,55%, liquidez e recompensas de lançamento garantidas Portanto, no geral, #OpenLedger TGE parece relativamente estável, o que pode não apenas proteger o desenvolvimento ecológico, mas também evitar bolhas de curto prazo. Se o ChatGPT mostrou a todos o potencial da IA, projetos como o #OpenLedger estão lançando as bases para a economia #AI. Permite que dados e valor retornem aos colaboradores e promove o desenvolvimento de modelos especializados e, uma vez implementada esta etapa, será uma infraestrutura incontornável no campo #AI no futuro, à qual vale a pena prestar atenção. 🧐