Vor ein paar Tagen hat mich ein Freund gefragt, er meinte, er hätte auf einer Plattform hunderte von Branchendaten hochgeladen, und die Plattform hat sie verwendet, um Modelle zu trainieren, ohne ihm irgendwas zu geben. Ich habe gesagt, das ist ganz normal, fast alle KI-Firmen machen das so, nur dass die Leute sich nicht bewusst sind, wie absurd das ist.
Denk mal drüber nach, YouTube hatte damals auch diese Logik. Die Creator laden Videos hoch, die Plattform nutzt deine Inhalte, um Nutzer anzuziehen und Werbung zu verkaufen, und du bekommst nichts. Später hat YouTube ein Umsatzbeteiligungsmodell eingeführt, und das gesamte Ökosystem konnte sich entwickeln. Aber im Bereich KI ist die Beteiligung der Datenanbieter bis jetzt immer noch ein großes Fragezeichen. Was Openledger macht, ist im Grunde genommen der Versuch, dieses Loch auf Protokollebene zu schließen.
Ich weiß, dass der Begriff 'Blockchain + AI' jetzt schon oft benutzt wird und viele Projekte versuchen, mit dieser Erzählung Aufsehen zu erregen. Aber ich finde den Ansatz von OpenLedger interessant, weil sie nicht auf der Berechnungsebene oder der Speicherebene arbeiten. Sie gehen ein viel früheres Problem an: Woher kommen die Daten, wer nutzt sie, wie viel wird genutzt und wer hält die Buchhaltung darüber.
Ein Detail über das Gründungsteam möchte ich erwähnen. Gründer Pryce Yebesi hatte mit 24 Jahren bereits einen Exit, als er sein Krypto-Zahlungsunternehmen Utopia Labs an Coinbase verkaufte. Das ist kein Papier-Lebenslauf. Utopia Labs hat damals eine Menge an on-chain Zahlungsdaten und Buchhaltungslogik behandelt, was ihm ein tiefes Verständnis für die 'Abrechnungsbeziehung zwischen Daten und Geld' gibt. Er kommt nicht aus einer akademischen Perspektive, sondern aus echten geschäftlichen Schmerzpunkten.
Was die Struktur des Projekts angeht, sehe ich drei Ebenen, die es wert sind, auseinander genommen zu werden.
Ganz unten ist der Chain-Teil. OpenLedger ist auf OP Stack und EigenDA aufgebaut, eine Ethereum-kompatible L2 mit niedrigen Gebühren, hoher Durchsatz und Sicherheit, die an das Ethereum-Hauptnetz gekoppelt ist. Diese Wahl ist nicht wirklich überraschend, aber es macht Sinn, EigenDA als Layer für die Datenverfügbarkeit zu wählen. Die Menge an AI-Trainingsdaten ist enorm und die Speicherkosten on-chain sind ein praktisches Kostenproblem. EigenDA kann diese Kosten senken.
Die Mittel- oder Datanet-Ebene ist das Herz des gesamten Systems. Jedes Datanet ist im Grunde ein on-chain Datensatz-Primitive. Die von den Beitragsleistern hochgeladenen Daten enthalten Metadaten, Zeitstempel und Eigentumsinformationen. Die Modelle zeichnen während des Trainings auf, aus welchen Datanets sie stammen, um eine deterministische Attribution zu erreichen. Diese Datanets sind nicht statisch, sondern entwickeln sich weiter, je mehr Beitragsleister Daten hochladen und je mehr Modelle auf ihnen trainiert werden. Jedes Datanet wird sich zu einem hochwertigen vertikalen Korpus mit transparenter Rückverfolgbarkeit entwickeln, im Grunde zu einem wirtschaftlichen Objekt, das kontinuierlich Attribution Rewards generiert. Ich finde diesen Designansatz interessant, weil er Daten von einem 'einmaligen Asset' in ein 'ständig Ertrags generierendes Asset' verwandelt, was logischerweise näher an Urheberrechten als an Kauf und Verkauf ist.
Ganz oben ist die Attributionsebene, also das Proof of Attribution. Ich war früher skeptisch gegenüber solchen Mechanismen, denn es ist technisch extrem schwierig, den Einfluss bestimmter Daten auf die Modelloutputs genau zu messen. Aber nachdem ich das PoA-Whitepaper von OpenLedger aus Juni 2025 durchgesehen habe, hat deren Ansatz eine gewisse technische Konkretheit: Für kleine Modelle wird die Einflussfunktion angenähert, für große Sprachmodelle wird die Tokenattribution basierend auf Suffix-Arrays verwendet, um die Übereinstimmung zwischen den ausgegebenen Tokens und den komprimierten Trainingsdaten zu prüfen. Diese beiden Methoden sind keine Neuentwicklungen, die akademische Welt hat schon lange darüber geforscht. OpenLedger hat sie in ein System integriert, das on-chain abgerechnet werden kann. Dieser Schritt ist einfacher gesagt als getan, die Schwierigkeit liegt in den hohen Rechenkosten, die bei großflächigen Anwendungen anfallen, und darauf haben sie derzeit keine detaillierten Belastungsdaten veröffentlicht.
$OPEN hat eine klare Funktion. Die offizielle Dokumentation beschreibt es gut. Es hat drei Kernfunktionen: als Gas für alle Aktivitäten auf der OpenLedger-Chain, als Hauptgebühren-Token für das Ausführen von Inferenzen und das Erstellen neuer AI-Modelle sowie als Mechanismus zur Verteilung von Belohnungen an Datenbeiträger durch das Proof of Attribution-System. Es gibt auch einen Mechanismus namens IAO (Initial AI Offering), der es Schöpfern ermöglicht, ihre AI-Modelle zu tokenisieren, sodass sie zu handelbaren Vermögenswerten on-chain werden, unterstützt durch Crowdfunding für die Modellentwicklung, Community Governance und Liquiditätsausstiege für Investoren. Ich habe noch nicht viele Anwendungsfälle dafür gesehen, das [Inference] ist derzeit wohl noch in der frühen Phase.
Was die Daten angeht, zog OpenLedger von Dezember 2024 bis Februar 2025 während der Incentive-Testnet-Phase über 6 Millionen Nodes, 25 Millionen Transaktionen und über 20.000 Modellbereitstellungen an. Im September 2025 ging das Mainnet live und wurde am selben Tag bei Binance gehandelt, wobei der Tokenpreis am ersten Tag um 200 % stieg. Aber ich muss leider sagen, dass ein großer Anstieg nach dem Launch und ein langfristiger Rückgang das Standard-Skript für neue Projekte bei Binance ist, $OPEN ist da keine Ausnahme.
Anfang 2026 wies ein Community-Mitglied darauf hin, dass der Token um mehr als 88 % vom Einführungspreis gefallen ist. Das bedeutet nicht, dass das Projekt selbst Probleme hat, aber es zeigt, dass der Markt für die Erzählung 'AI + Blockchain' eine begrenzte Geduld hat. Das Protokoll muss sich mit realen Datenverbrauch und aktiven Beitragsleistern beweisen.
In den letzten Aktionen gibt es einen Punkt, den ich für erwähnenswert halte: Im Januar 2026 hat OpenLedger mit Story Protocol zusammengearbeitet, um einen neuen Standard für das Training von rechtlichen AI-Modellen einzuführen, der es ermöglicht, automatisch an die Urheberrechtsinhaber zu zahlen. Diese Richtung ist spannend, denn im Rechtsbereich ist der Bedarf an spezialisierten Sprachmodellen einer der realistischsten Anwendungsfälle. Kanzleien können die Fallinformationen nicht einfach GPT füttern, aber ein privates Trainingssystem, das streng die Datenrückverfolgbarkeit und Nutzungsrechte garantiert, sind sie bereit, dafür zu zahlen.
Wenn's zum Schluss kommt, ist das Problem, das OpenLedger lösen will, echt. Das Mechanikdesign hat technische Tiefe und das Team bringt echte Geschäftserfahrung mit. Aber die größte Herausforderung liegt derzeit nicht in der Technik, sondern im Cold Start. Es müssen genügend Datenbeiträger da sein und die Datenqualität muss hoch genug sein, damit die Modellentwickler die Daten abholen. Wenn die Modellentwickler kommen, werden die Beitragsleister weiterhin hochladen. Ob dieses Flywheel ins Rollen kommt, braucht noch Zeit und mehr vertikale Anwendungsfälle zur Verifizierung. Ich bleibe dran.
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