OpenLedger didefinisikan sebagai "Blockchain dari AI" (The AI Blockchain). Secara tradisional, pengembangan AI modern (seperti model bahasa besar atau LLMs) dimonopoli oleh raksasa teknologi yang mengendalikan baik data pelatihan maupun superkomputer. $OPEN
OpenLedger memecahkan skema ini dengan menciptakan lapisan kepercayaan terdesentralisasi di mana pengguna, pengembang, dan perusahaan di seluruh dunia dapat memberikan data berkualitas tinggi untuk melatih Model Bahasa Khusus (SLMs atau Specialized Language Models), memastikan bahwa pencipta data mempertahankan kepemilikan dan mendapatkan imbalan yang adil atas nilai mereka.
Gimana sih cara kerja Blockchain-nya?
Blockchain dari OpenLedger beroperasi terutama sebagai infrastruktur yang kompatibel dengan EVM yang terintegrasi dalam solusi Layer 2. Ini memberi kamu keamanan dari ekosistem Ethereum, tapi dengan transaksi super cepat dan biaya yang hampir tidak terasa. Infrastruktur mereka dibagi menjadi tiga komponen kunci:
1. Datanets (Jaringan Data Bersama)
Alih-alih mengumpulkan informasi masif dan umum dari internet (yang biasanya mengandung bias atau data sampah), OpenLedger menggunakan Datanets. Ini adalah jaringan komunitas yang fokus pada niche tertentu (contohnya, catatan medis, pola keamanan siber, keuangan, atau terjemahan). Pengguna mengupload kumpulan data mereka di jaringan terdesentralisasi ini, di mana data tersebut divalidasi oleh komunitas sebelum digunakan untuk melatih AI.
2. ModelFactory (Pabrik Model)
Ini adalah platform interaktif tanpa kode yang memungkinkan pengembang atau perusahaan mengambil model AI yang sudah ada dan "menyesuaikannya" menggunakan data yang telah dikurasi dari Datanets. Seorang pengguna bisa memilih model dasar, menghubungkannya ke Datanet yang diminati, dan mengamati proses pelatihan secara langsung di panel tanpa perlu menulis baris perintah yang rumit.
3. OpenLoRA (Penerapan Efisien)
Salah satu masalah terbesar dari AI adalah biaya perangkat keras. OpenLedger memiliki mesin eksekusi yang disebut OpenLoRA yang mengoptimalkan sumber daya komputasi. Ini memungkinkan menjalankan ribuan model bahasa yang spesifik dengan sangat sedikit GPU, secara drastis mengurangi biaya operasional untuk perusahaan yang menggunakan layanan AI ini.