OpenLedger 以后最需要的，可能不是更多模型，而是一个“模型货架”
我有时候逛 AI 工具，会有一种很熟悉的感觉：东西很多，但不知道先点哪个。
页面上全是模型，全是 Agent，全是功能介绍，每个都说自己很强。可真到使用的时候，普通用户最关心的其实很简单：我现在要解决这个问题，到底该用哪一个？
这也是我觉得 @OpenLedger 后面很值得关注的一个方向：模型发现体验。
OpenLedger 里会有 Datanets、ModelFactory、OpenLoRA、专用模型、API 接入这些能力。如果模型越来越多，问题就来了。一个用户想查地址风险，应该用哪个模型？想分析 DeFi 金库，应该用哪个？想做内容整理，哪个更适合币安广场口吻？如果没有一个清楚的“模型货架”，用户很容易看花眼。
所以我觉得 OpenLedger 不只是要生产模型，还要让模型被正确发现。
比如可以按场景分类：链上风控、收益分析、项目研究、内容生成、Agent 执行检查。每个模型最好有一句很直白的说明：它适合解决什么问题，不适合做什么，调用成本大概怎样，最近有没有更新，真实使用反馈怎么样。
这对体验很重要。
因为普通用户不是模型专家。你让他自己看参数、看技术说明，他大概率会放弃。但如果页面告诉他：“你要看地址风险，用这个；你要看金库赎回，用那个；你只是写短帖，用轻量内容模型”，这就舒服多了。
对开发者来说，模型货架也有好处。好模型不怕没人看见，用户能按场景找到它；低质量模型如果没人调用，也会慢慢被边缘化。
对 $OPEN 来说，这种发现机制也很实际。模型被找到，才会被调用；被调用，才有 inference fee、贡献奖励和后续维护。
AI 生态不缺货，缺的是让用户一眼知道该拿哪件工具。