OpenLedger ist eine speziell für KI entwickelte Blockchain-Infrastruktur, die darauf abzielt, die Liquidität von Daten, Modellen und KI-Agenten durch dezentrale Mechanismen freizusetzen, um eine faire Monetarisierung der Beitragenden zu ermöglichen. Sie integriert die Beteiligung von KI in das zugrunde liegende Design, von der Modelltraining bis zur Bereitstellung von Agenten, alle Komponenten laufen on-chain, unterstützen die EVM-Kompatibilität und folgen den Ethereum-Standards, um eine reibungslose Integration von Wallets, Smart Contracts und L2-Ökosystemen zu ermöglichen. Im Folgenden werden die technischen Details aus den Bereichen Kernarchitektur, Schlüsselkomponenten und technische Mechanismen ausführlich erläutert.
1. Grundlagen der Blockchain (BlockchainInfrastructure)
Layer 2 Basis: OpenLedger basiert auf dem OP Stack (Optimismus-Rahmen) und nutzt die Technologie von Optimistic Rollup als Layer-2-Lösung. Dies gewährleistet hohe Durchsatzraten (TPS extrem hoch) und niedrige Transaktionsgebühren (nahezu unbedeutend), geeignet für großangelegte Datenverarbeitung und häufige Interaktionen in AI-Operationen. Es erbt die Sicherheit von Ethereum und bietet gleichzeitig durch EigenDA (Eigen Data Availability) eine effiziente Datenverfügbarkeitsschicht, um die Belastung der Hauptkette zu verringern.
EVM-Kompatibilität: Vollständig kompatibel mit der Ethereum Virtual Machine, unterstützt Entwickler bei der nahtlosen Migration von Smart Contracts und Tools. Null Reibungsverbindung umfasst Wallets (wie MetaMask), DeFi-Protokolle und L2-Ökosysteme (wie Optimism oder Arbitrum), ohne zusätzliche Anpassungen.
Native Token $OPEN: Für Staking, Governance, Knotenbelohnungen, Datenanbieter und Gasgebührenzahlungen. OPEN treibt die Netzwerkökonomie an und stellt sicher, dass Beitragsleister durch Staking Erträge erzielen.
2. Kernkomponenten (Core Components)
Das Ökosystem von OpenLedger wird um drei Säulen herum aufgebaut: Datanets (Daten-Netz), Specialized Models (spezialisierte Modelle) und Attribution Systems (Zuschreibungssysteme). Diese Komponenten werden vollständig On-Chain ausgeführt, um Transparenz und Prüfbarkeit zu gewährleisten.
Datanets (Daten-Netz):
Dezentralisiertes Datensammeln und Kurationsnetzwerk, in dem Benutzer neue Datanets erstellen oder bestehende Datensätze für das Training von domänenspezifischen Sprachmodellen (SLMs) beitragen können.
Technische Mechanismen: Qualitätskontrolle durch gemeinschaftliche Konsensmechanismen, einschließlich Datenvalidierung und Herkunftsnachverfolgung. Datenuploads, Anreicherung und Strukturierung (z.B. durch die OpenLedger-Browsererweiterung aus dem Internet gesammelt) werden alle On-Chain aufgezeichnet.
Beispielanwendungen: Sammeln von Bedrohungsdaten für Netzwerksicherheitsmodelle oder Zusammenstellen von Grammatikregeln und Übersetzungen für Sprachmodelle, unterstützt die Erweiterung von persönlichen Beiträgen bis hin zu unternehmenseigenen Datensätzen.
ModelFactory und OpenLoRA (Modellfabrik und effiziente Bereitstellung):
ModelFactory: Ein dezentralisiertes Werkzeug zur Verwendung von Datanets-Daten zum Trainieren und Feinabstimmen von AI-Modellen. Unterstützt den vollständigen Prozess vom Hochladen von Datensätzen bis zur Modellveröffentlichung und betont die Zusammenarbeit der Gemeinschaft.
OpenLoRA: Fortschrittliche LoRA (Low-Rank Adaptation)-Technologievarianten, die eine effiziente Bereitstellung mehrerer Modelle auf einer einzelnen GPU ermöglichen, wobei die Kosten um bis zu 90 % gesenkt werden. Dies wird durch parameter-effizientes Feinabstimmen (PEFT) erreicht, optimiert die Ressourcennutzung und unterstützt Echtzeitinferenz und Monetarisierung (z.B. durch Blockchain-Zahlungen für den Zugriff auf Modelle).
Spezialisierte Modelle: Generierung von domänenspezifischen SLMs (wie Codierungscopiloten oder intelligenten Assistenten), Modellhosting und Inferenz dezentralisiert, Qualität durch Netzwerk-Konsens gewährleistet.
Attribution Systems (Zuschreibungssysteme):
Proof of Attribution: Kernmechanismus, der alle Beiträge (Daten, Berechnungen oder Algorithmusoptimierungen) dauerhaft in der Blockchain aufzeichnet. Wenn Modelle zur Generierung von Ausgaben (z.B. Chats, Aufgaben oder API-Aufrufe) verwendet werden, verfolgt das System die Herkunft des Modells, die Trainingsdaten und die Beitragsleister, um automatisierte Tantiemenverteilungen zu ermöglichen.
Transparente Nachverfolgung: Jede AI-Interaktion (z.B. Inferenz) wird auf die Ursprünge zurückverfolgt, um Echtzeitvergütung sicherzustellen. Unveränderliche Aufzeichnungen verhindern Manipulationen und unterstützen faire Wirtschaftsmodelle.
3. Governance und Sicherheit (Governance and Security)
Governance-Rahmen: Verwendung des modularen Governor-Rahmenwerks von OpenZeppelin, um hybride On-Chain-Governance zu ermöglichen. OPEN-Besitzer können an Vorschlägen, Abstimmungen und Parameteranpassungen teilnehmen und die Gemeinschaft antreiben.
Sicherheit: Bietet unternehmensechte Sicherheit durch Betrugsnachweise von Optimistic Rollup und Datenverfügbarkeitsproben von EigenDA. Hat Investitionen von Polychain Capital und anderen in Höhe von 8 Millionen USD erhalten und ein Engagement für einen 25 Millionen USD AI-Web3-Entwicklerfonds zugesagt.
Testnetzstatus: Das aktuelle Testnetz ist offen, unterstützt die Erstellung von Datanets, Modelltraining und Belohnungspunkte. Entwickler können sich über soziale Authentifizierung in die App einloggen und alle On-Chain-Operationen erkunden.
4. Vorteile und Anwendungen
Liquiditätsfreigabe: Überführt AI von geschlossenen Systemen in offene Märkte, Beitragsleister monetarisieren Daten/Modelle durch OPEN, unterstützen DeFi-Integrationen und die Teilnahme von AI-Agenten (wie autonomen Handelsaktionen).
Leistungskennzahlen: Hohe TPS, niedrige Gebühren, geeignet für großangelegte AI-Arbeitslasten. Ökologische Werkzeuge umfassen Browsererweiterungen (Datensammlung) und APIs (Modellzugriff).
Ökosystemintegration: Zusammenarbeit mit Cookie DAO und anderen, um die Marktgängigkeit von AI-Daten voranzutreiben, hat über 10.000 Benutzer zur Teilnahme an SNAP-Aktivitäten angezogen.
OpenLedger hat durch diese technischen Details ein transparentes und faires AI-Blockchain-Ökosystem aufgebaut, das das Datenmonopol und die Ungerechtigkeit bei Beiträgen traditioneller AI löst. Zukünftig wird es auf weitere Branchen SLMs ausgeweitet.
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