Koin OpenLedger (o token OPEN) è un progetto blockchain + token crittografico che si concentra sulla combinazione di AI (intelligenza artificiale) con i dati. Ecco una spiegazione più dettagliata:
Cosa è OpenLedger
1. Definizione / Visione
OpenLedger è un'AI blockchain il cui obiettivo è aprire la liquidità per la monetizzazione dei dati, modelli AI, applicazioni e agenti AI. In altre parole, vogliono che i dati & modelli AI siano accessibili, verificabili in modo trasparente, con attribuzione & riconoscimento a chi fornisce tali dati.
2. Caratteristiche Principali
Infrastruttura di fiducia decentralizzata affinché i modelli AI possano essere costruiti & utilizzati con trasparenza & responsabilità.
Raccolta & curazione dei dati attraverso una rete (“datanets”) che consente ai contributori di dati di ottenere ricompense.
Utilizzando il token OPEN per varie funzioni nell'ecosistema: come incentivo, per la governance, accesso a modelli o dati premium, e per transazioni all'interno della rete.
3. Token & Economia
Il nome del token è solitamente “OPEN”.
L'offerta totale massima è di circa 1 miliardo di OPEN.
Una parte dei token è allocata per la comunità (inclusi i contributori di dati, sviluppatori, validatori) attraverso testnet e programmi di ricompensa.
4. Testnet & Fasi di Sviluppo
Hanno già eseguito una fase di testnet incentivata (Dicembre 2024 fino a Febbraio 2025) per costruire il “layer di intelligenza dei dati”.
In questo testnet, gli utenti possono diventare nodi di lavoro o fornire dati per ottenere ricompense.
5. Prezzo & Mercato
OPEN è già quotato su diverse piattaforme di tracciamento come CoinGecko e CoinMarketCap.
Il prezzo si aggira intorno a US$1.00-$1.10 attualmente, con una capitalizzazione di mercato di centinaia di milioni di USD.
Rischi & Considerazioni
Poiché questo è un progetto relativamente nuovo e si trova all'incrocio tra AI + blockchain, ci sono alcuni rischi comuni: i risultati dello sviluppo potrebbero essere più lenti del previsto, l'adozione potrebbe essere meno ampia, dipendenza dalla qualità dei dati & modelli, e concorrenza da progetti simili.
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