Koin OpenLedger (o token OPEN) es un proyecto de blockchain + token cripto que se centra en combinar IA (inteligencia artificial) con datos. A continuación, una explicación más detallada:
¿Qué es OpenLedger?
1. Definición / Visión
OpenLedger es una IA de blockchain cuyo objetivo es abrir la liquidez (liquidez) para la monetización de datos, modelos de IA, aplicaciones y agentes de IA. Esto significa que quieren que los datos y los modelos de IA sean accesibles, verificados de manera transparente, con atribución y reconocimiento a quienes proporcionan esos datos.
2. Características Principales
Infraestructura de confianza descentralizada (infraestructura de confianza) para que los modelos de IA puedan ser construidos y utilizados con transparencia y responsabilidad.
Recopilación y curaduría de datos a través de una red (“datanets”) que permite a los contribuyentes de datos obtener recompensas.
Uso del token OPEN para diversas funciones dentro del ecosistema: como incentivos, para gobernanza, acceso a modelos o datos premium, así como para transacciones dentro de la red.
3. Token y Economía
El nombre del token es generalmente “OPEN”.
El suministro total máximo es de aproximadamente 1 mil millones de OPEN.
Parte del token se asigna a la comunidad (incluidos los contribuyentes de datos, desarrolladores, validadores) a través de testnet y programas de recompensas.
4. Testnet y Fases de Desarrollo
Ya han llevado a cabo una fase de testnet incentivada (diciembre de 2024 a febrero de 2025) para construir la “capa de inteligencia de datos”.
En esta testnet, los usuarios pueden convertirse en nodos de trabajo o proporcionar datos para obtener recompensas.
5. Precio y Mercado
OPEN ya está listado en varias plataformas de seguimiento como CoinGecko y CoinMarketCap.
El precio se mueve alrededor de US$1.00-$1.10 en este momento, con una capitalización de mercado de cientos de millones de USD.
Riesgos y Consideraciones
Dado que este es un proyecto relativamente nuevo y se encuentra en la intersección de IA + blockchain, hay algunos riesgos comunes: los resultados del desarrollo pueden ser más lentos de lo planeado, la adopción puede ser menos amplia, dependencia de la calidad de los datos y modelos, y competencia de proyectos similares.
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