Przejście w kierunku zdecentralizowanych sieci danych to jedna z najważniejszych strukturalnych transformacji, które obecnie zachodzą w Web3. Przez długi czas infrastruktura skupiała się niemal wyłącznie na zdecentralizowanym przechowywaniu danych (jak Filecoin czy Arweave) lub surowej mocy obliczeniowej. Jednak projekty takie jak #OpenAIToConfidentiallyFileForIPO ($OPEN EN) podkreślają szerszą ewolucję: branża przechodzi z prostego przechowywania danych do strukturalnych, natywnych dla AI środowisk danych.
Wzrost tego sektora jest napędzany przez konkretne techniczne punkty tarcia i zmiany w szerszym krajobrazie technologicznym:
1. Wąskie gardło wyspecjalizowanych danych do treningu AI
Modele AI ogólnego przeznaczenia napotykają na ściany danych, co sprawia, że branża szybko przekształca się w kierunku wyspecjalizowanych, specyficznych dla dziedziny modeli AI (np. medycznych, prawnych, finansowych). Centralizowana agregacja danych często brakuje przejrzystości w zakresie pochodzenia danych. OpenLedger rozwiązuje to poprzez swoje Datanety — sieci współpracy danych na łańcuchu, w których społeczności mogą współtworzyć i kuratować konkretne zbiory danych do ukierunkowanych zadań uczenia maszynowego.
2. Przejście od własności danych do "Proof of Attribution"
#OpenAIToConfidentiallyFileForIPO History pokazuje, że sieci danych web3 skupiały się głównie na prywatności danych i ich własności. Obecny front skupia się na monetyzacji wpływu danych. Zamiast po prostu otrzymywać wynagrodzenie za hostowanie pliku, systemy wdrażają mechanizmy takie jak Proof of Attribution (PoA). To podejście kryptograficzne rejestruje dokładne pochodzenie danych i oblicza ich wpływ na wyniki modeli AI, rozdzielając nagrody natywnie w tokenach, takich jak $OPEN at poziomie inferencji.