Saya akan jujur, ini adalah tentang mencari tahu berapa nilai semua ini.

Itu terdengar kurang menarik dibandingkan membahas agen, data, atau rantai baru. Tapi ini bisa jadi salah satu pertanyaan yang lebih penting.

Karena AI penuh dengan hal-hal yang jelas memiliki nilai, tetapi tidak memiliki harga yang bersih.

Dataset pribadi mungkin berguna.
Model kecil mungkin dapat menyelesaikan satu masalah sempit dengan baik.
Seorang agen mungkin menghemat jam kerja setiap minggu.
Siklus umpan balik mungkin secara diam-diam meningkatkan akurasi seiring waktu.

Semua orang bisa merasakan bahwa hal-hal ini penting.

Tapi menilai mereka itu sulit.

Di situlah @OpenLedger menjadi menarik dari sisi lain.

Bukan cerita AI yang menggelegar. Bukan upaya lain untuk membungkus setiap tren dalam bahasa blockchain. Lebih sebagai respons terhadap masalah sederhana: aset AI membutuhkan cara yang lebih baik untuk menunjukkan nilai melalui penggunaan yang sebenarnya.

Kamu biasanya bisa tahu sesuatu sulit untuk diberi harga ketika orang-orang baik terlalu cepat menghargainya atau mengabaikannya sepenuhnya.

Data seperti itu.

Beberapa orang berbicara tentang data seolah-olah setiap dataset itu emas. Itu tidak benar. Banyak data yang berantakan, ketinggalan zaman, duplikat, atau tidak berguna di luar konteks aslinya. Tetapi beberapa data sangat berharga karena menangkap sesuatu yang langka. Perilaku pengguna yang nyata. Keputusan spesifik domain. Kesalahan yang diulang. Label yang bersih. Pola yang sulit ditemukan di tempat lain.$PLAY

Masalahnya adalah bahwa nilai sering kali bergantung pada di mana dan bagaimana data digunakan.

Sebuah dataset mungkin tidak berguna bagi satu pembangun dan sangat penting bagi yang lain.
Sebuah model mungkin terlihat kecil, tetapi tampil baik dalam satu alur kerja tertentu.
Sebuah agen mungkin tidak terlihat mengesankan sampai ia ditempatkan dalam proses yang tepat untuknya.

Jadi pertanyaannya berubah.

Tidak hanya, “Berapa nilai aset ini?”

Ia menjadi, “Berapa nilai aset ini ketika sebenarnya digunakan?”

Itu adalah pertanyaan yang lebih praktis.

Dan itu adalah jenis pertanyaan yang tampaknya dirancang untuk OpenLedger.

Jika aset AI dapat dilacak, diakses, dan terhubung dengan penggunaan, maka penetapan harga bisa menjadi kurang teoritis. Alih-alih menebak nilai di muka, sistem dapat membiarkan nilai muncul melalui permintaan, kinerja, dan penggunaan yang berulang.#IBITLiquidation$1.26B

Itu tidak berarti penetapan harga menjadi mudah.

Ia hanya menjadi kurang buta.

Sebuah dataset bisa menghasilkan ketika ia membantu sebuah model.
Sebuah model bisa menghasilkan ketika digunakan dalam sebuah aplikasi.
Sebuah agen bisa menghasilkan ketika menyelesaikan tugas yang berguna.
Seorang kontributor bisa mendapatkan imbalan ketika input mereka terus menciptakan nilai seiring waktu.

Ini berbeda dari penjualan sekali saja yang biasa.

Dan mungkin perbedaan itu penting.

Dalam AI, sebuah kontribusi mungkin terus berfungsi lama setelah momen pertama penggunaan. Sebuah dataset mungkin terus meningkatkan sistem. Sebuah model mungkin terus melayani tugas yang sempit. Sebuah agen mungkin menjadi lebih berguna seiring berjalannya waktu. Jika aset terus menciptakan nilai, harga sekali saja mungkin tidak menangkap keseluruhan cerita.$PORTAL

Ide likuiditas OpenLedger lebih cocok dilihat dengan cara ini.

Likuiditas tidak hanya tentang membuat sesuatu dapat diperdagangkan. Itu juga tentang membuat nilai lebih mudah ditemukan.

Saat ini, banyak aset AI terjebak karena tidak ada yang tahu bagaimana cara memberikan harga yang tepat. Pemilik tidak ingin menjual terlalu murah. Pembangun tidak ingin membayar terlalu mahal untuk sesuatu yang belum terbukti. Jadi kedua belah pihak menunggu, atau mereka bergerak melalui kesepakatan pribadi yang hanya dapat diakses oleh beberapa orang.

Itu memperlambat segalanya.

Sebuah sistem yang lebih terbuka untuk penggunaan dan monetisasi bisa membuat pasar menjadi kurang canggung. Tidak sempurna. Hanya kurang bergantung pada tebakan.

Di situlah blockchain dapat berperan.

Sebuah buku besar dapat mencatat penggunaan. Ia dapat mendefinisikan aturan akses. Ia dapat membantu mengotomatiskan pembayaran. Ia dapat memberikan aset sejarah. Seiring waktu, sejarah itu mungkin menjadi bagian dari bagaimana pasar memahami nilai.

Jika sebuah model digunakan sering, itu mengatakan sesuatu.
Jika sebuah agen menyelesaikan tugas dengan andal, itu mengatakan sesuatu.
Jika sebuah dataset dipilih berulang kali oleh pembangun, itu mengatakan sesuatu.

Tidak ada sinyal ini yang sempurna. Tetapi mereka lebih baik daripada keheningan.

Dan keheningan adalah tempat banyak aset AI yang berguna tinggal hari ini.

Mereka duduk di folder pribadi, sistem internal, proyek lama, alur kerja tertutup, atau alat yang setengah jadi. Beberapa dari mereka mungkin tidak pernah menjadi berharga. Tetapi beberapa mungkin, jika ada cara yang lebih baik untuk menguji permintaan tanpa menyerahkan kontrol sepenuhnya.

Itulah kesempatan yang tenang.

#OpenLedger tidak hanya mencoba menciptakan tempat untuk aset AI. Ia mencoba membuat aset-aset itu dapat dimengerti oleh pasar.

Kata itu penting.

Dapat dimengerti.

Karena pasar tidak berfungsi dengan baik ketika tidak ada yang bisa melihat apa yang digunakan, siapa yang memilikinya, bagaimana cara akses bekerja, atau apakah nilai mengalir kembali.

AI telah menciptakan banyak bentuk nilai baru, tetapi tidak cukup cara baru untuk membaca nilai itu.

Setelah beberapa waktu, menjadi jelas bahwa ini adalah masalah penetapan harga sama seperti masalah teknologi.

Jika tidak ada yang bisa memberikan harga data, ia tetap terkunci.
Jika tidak ada yang bisa memberikan harga model, ia tetap terisolasi.
Jika tidak ada yang bisa memberikan harga agen, ia tetap diperlakukan seperti fitur alih-alih aset produktif.

OpenLedger adalah salah satu upaya untuk memberikan potongan-potongan ini bentuk ekonomi yang lebih jelas.

Namun, pertanyaan sulit masih ada.

Bagaimana cara mengukur kualitas?
Bagaimana cara menghindari memberi imbalan pada kebisingan?
Bagaimana cara memberikan harga kontribusi ketika banyak aset bekerja bersama?
Bagaimana cara membuat sistem cukup sederhana sehingga pembangun biasa menggunakannya?

Itu adalah batasan nyata.

Tetapi arah yang diambil masih layak untuk diperhatikan.

Saat AI menjadi lebih spesialis, nilai tidak hanya akan ada di model raksasa. Ia akan berada di potongan kecil yang berguna dan sulit untuk diberi harga. Dataset yang mengenal satu bidang dengan baik. Model yang disetel untuk satu tugas. Agen yang diam-diam menghemat waktu dalam satu alur kerja.

Mungkin taruhan nyata OpenLedger adalah bahwa potongan-potongan itu membutuhkan pasar sebelum orang sepenuhnya menyadari seberapa berharga mereka.

Bukan pasar yang menggelegar.

Hanya tempat di mana penggunaan bisa perlahan-lahan mengungkap nilai.

@OpenLedger #OpenLedger $OPEN