Atualmente, #AI e #RWA são as áreas de foco da nossa equipe, e todos os dias analisamos dezenas de white papers ou planos de negócios. Para ser sincero, há muitos projetos que apenas "aproveitam a onda". O que é isso de "#AI+#Web3", que soa incrível, mas quando se pergunta sobre a lógica de implementação, nove em cada dez vezes é vazio. Mas quando terminei de ler o white paper do #OpenLedger, meu coração deu um salto: este projeto realmente tem conteúdo, não é apenas uma captação de recursos em PPT, mas sim uma solução concreta para as dores da indústria de #AI. O desenvolvimento da #AI até agora revelou alguns pontos críticos que são bastante evidentes: 1️⃣ Contribuidores não ganham dinheiro Os provedores de dados, desenvolvedores de modelos, trabalhadores de rotulagem e até mesmo os usuários que fornecem feedback para os modelos, basicamente, estão trabalhando para grandes empresas. Eles contribuem arduamente, mas quem lucra é a plataforma, e o ecossistema não consegue se sustentar. 2️⃣ Modelos são caixas pretas Como exatamente os #AI que todos usam são treinados? Quais dados foram utilizados? Por que esse resultado foi alcançado? Ninguém consegue explicar. Isso é um grande problema em áreas como saúde e finanças — se não houver transparência, as pessoas não se sentirão seguras para usar. 3️⃣ Modelos gerais não são onipresentes Modelos grandes como o GPT-4 são impressionantes, mas quando se trata de áreas específicas (como diagnóstico de câncer ou controle de risco financeiro), eles falham. A tendência futura será de modelos pequenos e especializados, mas isso requer dados precisos e mecanismos de incentivo. 🎯 No white paper do #OpenLedger, a solução técnica proposta é bastante direta: usar a transparência e os mecanismos de incentivo da blockchain para resolver a questão da motivação de dados, atribuição de valor e confiabilidade na #AI. Alguns pontos centrais do #OpenLedger que considero impressionantes: ✅ Prova de Atribuição (Proof of Attribution) Isso é como um "sistema de contabilidade" para a #AI. Quem contribuiu com dados, quem treinou o modelo, quem forneceu poder computacional, tudo pode ser registrado. Mais importante ainda — quando o modelo é utilizado para inferência e gera valor, os lucros são automaticamente distribuídos proporcionalmente entre esses contribuintes. Agora, todos não são mais "trabalhadores gratuitos para a plataforma", mas sim "sócios"; quanto maior a contribuição, maior o lucro. Esse mecanismo resolve diretamente os problemas de escassez de dados e falta de incentivos. ✅ Sistema econômico nativo de #AI No passado, a economia da internet dependia de publicidade e SEO, mas a era impulsionada pela #AI é diferente. O #OpenLedger oferece um conjunto completo de "infraestrutura econômica de AI": cada vez que um modelo é chamado, cada inferência requer pagamento, e esse dinheiro é distribuído de forma transparente. Isso equivale a um mercado sustentável de oferta e demanda de #AI, e não apenas subsídios ou operações vazias. ✅ Foco em modelos especializados Ele não está tentando competir diretamente com o GPT, mas sim construir uma cadeia de ferramentas (Datanets, ModelFactory, OpenLoRA) que facilita para os desenvolvedores treinarem modelos em áreas específicas. Em campos como saúde, finanças e segurança cibernética, modelos especializados são mais fáceis de implementar e têm mais valor comercial. Por que eu acredito no #OpenLedger? 1️⃣ Resolve problemas reais O que a #AI mais precisa agora não é poder computacional, mas sim mecanismos de incentivo e confiança. A "prova de atribuição" do #OpenLedger atinge o cerne da questão; uma vez que comece a funcionar, será um efeito de roda giratória: mais pessoas contribuem com dados → modelos melhores → mais usuários → mais lucros retornando aos contribuintes. 2️⃣ Pilha tecnológica completa Não é apenas um discurso vazio; o white paper apresenta uma arquitetura clara: cadeia compatível com EVM, prova de atribuição, conjunto de ferramentas. O que vejo não é uma utopia, mas um sistema que pode funcionar e já está em operação. 3️⃣ Design econômico do token razoável O token do #OpenLedger, $OPEN, não é apenas um "token de transação", mas sim o "sangue" de todo o ecossistema: • Usado para pagar taxas de inferência de modelos e taxas de treinamento • Usado para incentivar a contribuição de dados e modelos • Usado para governar o protocolo • Usado para taxas de Gas Os tokens estão intimamente ligados aos cenários de uso; quanto mais pessoas utilizam, maior a demanda pelo token. Esta é uma tokenomics que considero muito saudável. Além disso, eu também analisei a distribuição de tokens: • Total de 1 bilhão de unidades • Comunidade + ecossistema totalizam 61,7% (a proporção de airdrop é de 5%, o que é bastante generoso), uma proporção muito alta, indicando que a equipe do projeto realmente deseja construir um ecossistema, e não apenas arrecadar dinheiro e sair. • Investidores e equipe têm um período de bloqueio de 12 meses + 36 meses de liberação linear, esse design também é bastante razoável, evitando a queda precoce. • A circulação do TGE é de 21,55%, garantindo liquidez e recompensas de início. Portanto, de forma geral, o TGE do #OpenLedger parece bastante estável, protegendo o desenvolvimento do ecossistema e evitando bolhas de curto prazo. Se o ChatGPT fez as pessoas verem o potencial da AI, então projetos como o #OpenLedger estão construindo a base da economia de #AI. Eles fazem com que dados e valores retornem aos contribuintes, promovendo o desenvolvimento de modelos especializados; uma vez que esse passo seja dado, será uma infraestrutura indispensável no campo da #AI, merecendo atenção e vigilância.