Tra i miei amici che si occupano di AI, pochi possono spiegare chiaramente da dove provengano i dati di addestramento dei loro modelli. Non è che non vogliono dirlo, è che davvero non lo sanno. I dati, durante il loro passaggio, vengono modificati, eliminati e riscritti, e la fonte è completamente irriconoscibile. I progetti sul mercato che si proclamano "data decentralizzata" suonano tutti molto fantasiosi, con dati on-chain, protezione dei diritti d'autore e distribuzione automatica dei profitti, ma se vai a dare un'occhiata al loro codice sorgente, molti non riescono nemmeno a far partire un nodo di validazione serio.
La scorsa settimana, mentre mi annoiavo, ho visto qualcuno lamentarsi che la soglia di ingresso per il deployment dei nodi della testnet di OpenLedger è troppo alta, con requisiti tecnici piuttosto rigidi, rendendo difficile per i normali trader manovrare. A quel punto ho pensato che se la soglia è alta, significa che non si sta scherzando. Così mi sono messo a spulciare la documentazione sul loro sito ufficiale, la pagina sull'economia dei token e l'annuncio della collaborazione con Chainbase, leggendo tutto da cima a fondo. Ci sono stati alcuni numeri che mi hanno fatto sedere e fare i conti con attenzione.
Cominciamo dalla testnet. Il sito web ufficiale afferma che ci sono oltre 6 milioni di nodi registrati, non 600, ma 6 milioni. Ha elaborato un totale di 25 milioni di transazioni e lanciato 27 prodotti basati sull'intelligenza artificiale. Questi 25 milioni di transazioni non sono il tipo di "transazioni di prova" generate dagli airdrop; sono richieste commerciali reali per l'elaborazione dei dati on-chain, l'attribuzione e la notarizzazione, e le chiamate ai modelli. Questa scala è considerevole nel settore delle infrastrutture dati on-chain.
Poi c'è il registro dei token. L'offerta totale è di 1 miliardo di token, di cui il 21,55% è stato rilasciato in circolazione durante il TGE. Il team e gli investitori li hanno bloccati per 12 mesi, poi sono stati sbloccati linearmente nell'arco di 36 mesi, con gli investitori che hanno ricevuto 5,08 milioni di token e il team 4,16 milioni di token ogni mese. Ma ciò che ritengo davvero importante monitorare è l'"allocazione alla comunità e all'ecosistema", che rappresenta il 61,71% dell'offerta totale ed è stata rilasciata linearmente fin dal primo giorno del TGE, per un totale di ben 381,6 milioni di token. Questa parte viene utilizzata per ricompensare i contributori di dati e gli addestratori di modelli. In teoria, finché si caricano dati validi sul Datanet o si aiuta altri a convalidare i dati, si possono ricevere ricompense. Tuttavia, il problema è che il team ufficiale non ha ancora rilasciato una "classifica dei contributi al Datanet" visualizzata in tempo reale o una dashboard dati on-chain che mostri "quanti token sono stati rilasciati ogni mese e quanti sono stati effettivamente distribuiti". In altre parole, sai che ci sono 380 milioni di token nel pool, ma non sai quanti ne arrivano effettivamente ai contributori ogni mese. Credo che valga la pena monitorare attentamente questa lacuna informativa.
Parliamo della tecnologia. Il loro sistema di prova di attribuzione non è una semplice prova basata su hash. La documentazione tecnica ufficiale afferma che utilizza un Infinigram con un array di suffissi, che gli consente di trovare il frammento originale più vicino nei dati di addestramento quando un modello di grandi dimensioni produce una frase. Questo è in realtà un problema molto complesso. I modelli di grandi dimensioni spesso hanno dati di addestramento nell'ordine dei trilioni di token e trovare la fonte in tempo reale all'interno di tale dataset è computazionalmente oneroso. I dati ufficiali mostrano che sul dataset "Red Pajama" da 1,4 trilioni di token, qualsiasi query n-tuple richiede solo 20 millisecondi, con un costo di archiviazione di circa 7 byte per token. Non posso verificare questa cifra, ma se fosse davvero in grado di funzionare stabilmente su larga scala, potrebbe effettivamente risolvere la causa principale del problema dell'"IA che consuma dati spazzatura".
Devo però essere sincero. Per quanto riguarda il modo in cui i nodi di verifica prevengono specificamente comportamenti dannosi, come ad esempio nodi che inviano deliberatamente falsi segnali o rifiutano casualmente le verifiche, la documentazione ufficiale menziona solo aspetti come lo staking OPEN per la governance della rete e il collegamento dei guadagni al tasso di cambio online e all'accuratezza delle verifiche. Non ho trovato un insieme completo di regole procedurali per "sfida-arbitrato-sanzioni" nella documentazione pubblica. Non che non esistano; forse non le ho trovate, o forse sono contenute in altri white paper tecnici, ma al momento questa parte mi risulta oscura.
Per quanto riguarda la data di lancio della mainnet, ho trovato due dichiarazioni pubbliche. Una, tratta da un articolo approfondito su Gate.io, afferma che la mainnet verrà lanciata ufficialmente a settembre 2025. L'altra, da un report di The Block, afferma che OpenLedger lancerà la sua mainnet OPEN a novembre 2025. Francamente, questo tipo di discrepanza nelle tempistiche è piuttosto comune nei progetti Web3; è possibile che settembre sia il lancio tecnico della mainnet, mentre novembre sia l'apertura ufficiale degli exchange e dell'ecosistema. Personalmente tendo a credere all'annuncio ufficiale, ma non ho visto un titolo ben visibile con la "Data di lancio della mainnet" sulla pagina dell'annuncio ufficiale, quindi le ho elencate entrambe affinché possiate valutarle.
C'è un altro punto che ritengo degno di nota. Il 18 dicembre 2025, OpenLedger ha annunciato ufficialmente la sua collaborazione con Chainbase, e non si è trattato di un semplice logo aggiunto a caso. Chainbase integra i suoi dati strutturati multi-chain in OpenLedger, e ogni dato viene etichettato con un'etichetta di origine tramite una prova di attribuzione. Il blog ufficiale afferma chiaramente: la rete Hyperdata di Chainbase trasforma gli eventi on-chain grezzi in dati strutturati che l'IA può utilizzare direttamente, mentre la prova di attribuzione di OpenLedger registra ogni accesso e ogni inferenza di questi dati, formando una catena completa e verificabile. Ciò significa che in futuro, se si crea un agente di IA, i dati on-chain a cui fa riferimento possono essere ricondotti al contributore originale e, dopo l'utilizzo, il contributore può ricevere automaticamente un compenso. Se questo ciclo chiuso funziona, è molto più sostanziale del semplice proclamare "proprietà dei dati". Dopo l'annuncio, i media specializzati in blockchain BlockchainReporter e Phemex hanno entrambi pubblicato articoli di approfondimento il 19, indicando che questa collaborazione ha riscosso notevole attenzione nel settore.
Non sto esagerando nel descrivere quanto sia straordinario questo progetto al momento. 6 milioni di nodi registrati, 25 milioni di transazioni e 27 prodotti basati sull'IA: questi numeri sembrano buoni, ma bisogna fare un confronto. Rispetto ai progetti "meme" che emettono token e ottengono centinaia di migliaia di indirizzi, queste cifre sono solide. Ma rispetto alla mole di dati di training richiesta dai veri colossi dell'IA, siamo ancora indietro di diversi ordini di grandezza. La pressione per l'emissione dei token, la trasparenza dei meccanismi anti-malintenzionamento dei nodi e la visualizzazione dei contributi effettivi a DataNet sono al momento delle evidenti lacune.
Terrò d'occhio due cose: la prima è la quantità di OPEN effettivamente rilasciata dal pool dell'ecosistema della community ogni mese e la quantità effettivamente distribuita; la seconda è la frequenza delle chiamate e il tempo di risposta del sistema di prova di attribuzione in scenari reali. Per quanto riguarda il prezzo di $OPEN , non guardo il grafico a candele; potete giudicare voi stessi.
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