Vārdi, kas mainīja to, kā es lasīju OpenLedger, nebija tie skaļākie. Tie bija praktiskie, kas atradās ap izstrādātāja plūsmu: pabeigšanas, API atslēgas, pieprasījumu ID, izdevumu žurnāli, tokenu skaits, modeļa pieejamība un izmantošanas ieraksti. Šī mazā grāmatvedības kārta lika projektam man justies savādāk. OpenLedger nav tikai par Datanets, kas baro AI modeļus, ModelFactory, kas palīdz izveidot specializētus modeļus, OpenLoRA, kas padara modeļu izvietošanu vieglāku, vai Proof of Attribution, kas sasaista rezultātus atpakaļ pie ieguldītājiem. Asākais jautājums ir, kas notiek, kad lietotājs, lietotne vai aģents patiešām izsauc šo inteliģenci.
Šeit AI pieprasījums kļūst svarīgs.
Datu kopums var būt vērtīgs. Modelis var būt vērtīgs. Aģents var būt vērtīgs. Bet, ja neviens nevar redzēt, cik bieži tas tiek izmantots, cik tas maksā, kurš modelis apstrādāja pieprasījumu un kura ieguldījuma nozīme, tad aktīvs joprojām ir pusaklīts ekonomiski. Tam var būt nosaukums. Tam var būt īpašums. Tam var pat būt apbalvojuma stāsts. Bet tam vēl nav tīra darbības ieraksta.
Datu tirgus bez lietojuma mērītāja ir tikai cenu zīme.
Tāpēc OpenLedger lietojuma slānim ir jāpievērš vairāk uzmanības, nekā tas parasti saņem. Lielākā daļa cilvēku dabiski koncentrējas uz apbalvojumu pusi. Dalībnieki vēlas zināt, vai viņu dati var nopelnīt. Modeļu būvētāji vēlas zināt, vai viņu darbs var tikt atzīts. Tokenu turētāji meklē lietderību. Tie ir derīgi jautājumi. Bet būvētājam, kurš vada faktiskā lietojumprogrammu, ir aukstāks jautājums: vai es varu kontrolēt lietojumu, pirms izmaksas aizskrien?
Šeit OpenLedger mehānika kļūst nopietnāka. Ja modelis tiek izsaukts caur API stila pabeigšanu, tas var kļūt par kaut ko vairāk nekā atbildi uz ekrāna. Tas var kļūt par notikumu ar modeli, pieprasījumu, izdevumu ierakstu, token izmantošanu, lietotāja kontekstu un atribūcijas ceļu. Tas pārvērš AI aktivitāti par kaut ko, ko būvētājs var izmērīt. Un, kad to var izmērīt, to var novērtēt, ierobežot, salīdzināt, atkārtot vai apturēt.
Tas maina to, kam ir sviras.
Būvētāji iegūst sviras, jo viņi vairs nepērk neskaidru piekļuvi “AI.” Viņi var skatīties uz lietojumu. Viņi var redzēt, kurš modelis tiek izsaukts. Viņi var saprast izdevumus. Viņi var izlemt, vai darba plūsma ir vērta atkārtot. Dalībnieki arī iegūst, bet tikai tad, ja viņu ieguldījums patiešām parādās noderīgā izejā. Zema ietekme datiem ir mazāk vietu, kur slēpties, kad sistēma pievērš uzmanību lietošanai, nevis tikai īpašuma prasībām.
Grupa, kas zaudē elastību, ir neskaidrais AI aktīvu pārdevējs. Ja aktīvs nevar piesaistīt atkārtotus pieprasījumus, nevar savienoties ar noderīgām izejām vai nevar tikt izmērīts reālas lietošanas ietvaros, tad tā stāsts vājinās. Tas kļūst par krājumu, nevis tirgu.
Tas ir grūtāks apgalvojums, bet es domāju, ka tas ir svarīgi. AI monetizācija ir viegli aprakstāma un grūti darbināma. Projekts var teikt, ka dati, modeļi un aģenti nopelnīs. Grūtāka daļa ir pierādīt, ka katrs nopelna ceļš nāk no kaut kā izsekojama: pieprasījuma, modeļa izsaukuma, reģistrēta izdevuma, atribūcijas signāla un iemesla, kāpēc kāds maksā atkal. OpenLedger spēcīgāka josla ir tā, ka tā neapstājas pie “dalībnieki būtu jāpabalvo.” Tā norāda uz sistēmu, kurā apbalvojumi var tikt saistīti ar faktiskā AI lietojumu.
Aģenta puse padara to vēl svarīgāku. Parasts lietotājs var uzdot vienu jautājumu un aiziet. Aģents var izsaukt modeļus daudzas reizes vienā uzdevumā. Tas var radīt atkārtotu pieprasījumu, ķēdīti pieprasījumu un izmaksas, kas pieaug ātrāk nekā gaidīts. Bez izdevumu redzamības un modeļa līmeņa lietojuma izsekošanas aģenti kļūst par budžeta risku. Ar mērītāju aģenta darbība kļūst par kaut ko, ko operators var pārvaldīt, nevis no kā baidīties.
Tas ir praktiskais šaurs punkts. Ja OpenLedger ekonomika mērogos, spiediens neienāks tikai no tā, vai pietiek datu vai vai pietiek modeļu. Tas nāks no tā, vai lietojums paliek pietiekami tīrs, lai tam uzticētos. Nekārtīgi žurnāli, neskaidri izdevumi, vāja atribūcija vai slikta modeļa maršrutēšana kaitēs cilvēkiem, kuriem šis sistēma ir visvairāk nepieciešama: būvētājiem, kuri cenšas pārvērst AI par atkārtojamiem produktiem.
Tas arī ir tirdzniecības apmaiņa. Vairāk grādu veido vairāk ticamības, bet tas arī paaugstina standartus. Kad sistēma saka, ka katrs AI aktīvs var nopelnīt, tai arī jāparāda, kāpēc šis nopelns ir pelnīts. Kad tā saka, ka dalībnieki var tikt apbalvoti, tai jāparāda, kāda lietošana padarīja apbalvojumu nozīmīgu. Kad tā saka, ka aģenti var kļūt par ekonomiskiem dalībniekiem, tai jāparāda, kā viņu darbība var tikt izsekota, pirms tā kļūst par nekontrolētu izmaksu.
Tāpēc es redzu OpenLedger nevis kā vienkāršu AI aktīvu stāstu, bet kā lietojuma ekonomiku. Datu tīkli, ModelFactory, OpenLoRA un Atribūcijas pierādījums ir svarīgas sastāvdaļas, bet pieprasījums ir vieta, kur šīs sastāvdaļas sastop tirgu. Tur būvētājs redz izmaksas. Tur dalībnieks pierāda ietekmi. Tur modelis nopelna atkārtotu pieprasījumu.
Ja OpenLedger var likt katram AI pieprasījumam atstāt skaidru kvīti, tā ekonomika kļūst daudz grūtāk viltojama. Aktīvi bez lietojuma zaudē spēku. Dalībnieki bez ietekmes zaudē aizsardzību. Būvētāji ar tīriem ierakstiem iegūst kontroli.
OpenLedgerā pieprasījums var kļūt par kvīti. Un kvīts var izlemt, kuri AI aktīvi patiešām ir vērti maksāt.
