För närvarande är #AI och #RWA de spår som vårt team fokuserar på, och vi läser mer än ett dussin vitböcker eller affärsplaner varje dag. För att vara ärlig finns det för många "hot spot"-projekt. Det där "#AI+#Web3" sägs vara vilt, men när du faktiskt frågar om landningslogiken är det förmodligen falskt. Men när jag hade läst #OpenLedger vitbok skrattade jag i mitt hjärta: det här projektet är verkligen informativt, inte PPT-finansiering, utan för att identifiera smärtpunkterna i den #AI branschen och lösa dem på ett jordnära sätt. #AI Hittills har flera av de grundläggande problemen varit särskilt uppenbara: 1️⃣ Bidragsgivare tjänar inte pengar Dataleverantörer, modellutvecklare, annoteringsarbetare och till och med användare som ger modellfeedback arbetar i princip för stora fabriker. Efter hårt arbete är plattformen äntligen förtjänad, och ekologin kan inte köras alls. 2️⃣ Modellen är en svart låda Hur tränas de #AI du använder? Vems data användes? Varför detta resultat? Ingen kan säga. Detta är ett hårt sår inom sjukvården och ekonomin - om man inte är öppen kommer andra inte att våga använda det. 3️⃣ Den universella modellen är inte ett universalmedel En stor modell som GPT-4 är förvisso kraftfull, men när den stöter på vertikala fält (t.ex. cancerdiagnos och finansiell riskkontroll) räcker det inte. Den framtida trenden måste vara små och specialiserade dedikerade modeller, men detta kräver korrekta data och incitamentsmekanismer. 🎯 I #OpenLedger vitbok är det tekniska tillvägagångssättet som används särskilt enkelt: att använda blockkedjans transparens- och incitamentmekanism för att lösa dataincitament, värdeattribution och pålitlighet hos #AI. #OpenLedger flera kärnpunkter som jag tycker är särskilt bra: ✅ Bevis på tillskrivning Detta motsvarar #AI:s "redovisningssystem". Vem som bidrog med data, tränade modellen och tillhandahöll datorkraft kan alla registreras. Dessutom, när modellen används för att generera värde i slutsatsdragning, fördelas fördelarna automatiskt till dessa bidragsgivare proportionellt. Nu är det bra, alla "arbetar inte längre för plattformen för ingenting", utan "partners", den som bidrar mest, desto mer tjänar de. Denna mekanism löser direkt problemet med brist på data och otillräckliga incitament. ✅ #AI Inhemska ekonomiska system Tidigare förlitade sig internetekonomin på reklam och SEO, men eran som drivs av #AI är annorlunda. #OpenLedger ger en komplett uppsättning av "AI-ekonomiska underliggande": varje gång modellen anropas och varje slutsats tas det ut en avgift, och dessa pengar fördelas transparent. Detta motsvarar en hållbar #AI marknad för utbud och efterfrågan, snarare än bara subventioner eller tomgångskörning. ✅ Fokusera på specialiserade modeller Istället för att avstelna GPT bygger den verktygskedjor (Datanets, ModelFactory, OpenLoRA) för att göra det lättare för utvecklare att träna modeller i vertikala fält. Inom områdena sjukvård, ekonomi och nätverkssäkerhet är professionella modeller lättare att implementera och har ett större kommersiellt värde. Varför är jag hausse på #OpenLedger? 1️⃣ Lös verkliga smärtpunkter #AI Det som saknas mest nu är inte datorkraft, utan incitamentsmekanismer och förtroende. #OpenLedger:s "attribution proof" kommer till kärnan, och när den väl kan köras är det svänghjulseffekten: fler människor bidrar med data, → modell är bättre→ fler användare använder → fler intäktsgenererande bidragsgivare. 2️⃣ Komplett teknikstack Det är inte en tom slogan, vitboken har en tydlig arkitektur: EVM-kompatibla kedjor, attribueringsbevis, verktygslådor. Det jag ser är inte en fantasi, utan ett system som kan köras och som har landat. 3️⃣ Tokenekonomin är rimligt utformad #OpenLedger:s token $OPEN är inte bara en "handelstoken", utan hela ekosystemets "blod": •Används för att betala för modellinferens och träningsavgifter • Används för att stimulera data- och modellbidrag • Används för att styra avtal • Används för att göra gas Tokens och användningsscenarier är tätt knutna, och ju fler som använder dem, desto större blir efterfrågan på tokens. Det här är den hälsosammaste Tokenomics jag någonsin sett. Dessutom tittade jag också på tokenfördelningen: • Totalt utbud: 1 miljard • Gemenskap + ekosystem uppgår till 61,7 % (luftdroppar står för 5 %, vilket är mycket generöst), vilket är mycket högt, vilket indikerar att projektgruppen verkligen vill syssla med ekologi, snarare än att tjäna pengar och lämna människor. • Investerare och team låser sina positioner i 12 månader + 36 månaders linjär release, vilket också är en rimlig design för att undvika tidiga marknadskrascher • TGE-cirkulation på 21,55%, likviditet och lanseringsbelöningar garanteras Därför känns #OpenLedger TGE på det hela taget relativt stabilt, vilket inte bara kan skydda den ekologiska utvecklingen, utan också undvika kortsiktiga bubblor. Om ChatGPT har visat alla potentialen med AI, så lägger projekt som #OpenLedger grunden för den #AI ekonomin. Det gör att data och värde kan återvända till bidragsgivarna och främjar utvecklingen av specialiserade modeller, och när detta steg väl har implementerats kommer det att vara en oundviklig infrastruktur inom #AI i framtiden, vilket är värt att uppmärksamma. 🧐