Wpadłem w dziwną dziurę na @OpenLedger OpenLedger i coś kliknęło w sposób, którego się nie spodziewałem.
To, co ludzie zawsze mówią o $OPEN, to że sztuczna inteligencja spotyka się z blockchainem, a uczestnicy danych dostają swoje wynagrodzenie. Dobrze, wygląda dobrze. Ale myślę, że ludzie źle oceniają całą wartość.
Wszyscy czytają to jak opowieść twórcy. Jak w końcu, uczestnicy danych dostają sprawiedliwą rekompensatę. Fajnie. Ale to nie jest to, co nas teraz najbardziej interesuje.
Punkt, który ma znaczenie, to to, co dzieje się po drugiej stronie. Apple, Nvidia, Meta - te firmy obserwują, jak pozwy zbiorowe rosną w kwietniu 2026, ponieważ używały treści twórców YouTube bez zgody. Reddit pozywa firmy sztucznej inteligencji z tego samego powodu. New York Times złożył pozew.
Firmy muzyczne wniosły pozwy. Jest całkowity chaos w branży, a to szybko staje się kosztowne prawnie.
Oto co sprawiło, że poczułem się przejrzysto. Dowód proporcji od OpenLedger nie jest w zasadzie narzędziem dla małych uczestników rynku, by zarobić trochę tokenów. To wyjście dla firm sztucznej inteligencji, które potrzebują czystych i śledzonych danych, zanim regulator lub sąd poprosi ich o dowód, skąd pochodziły ich dane treningowe. Ekonomia po stronie podaży dotyczy uczestników, ale strona popytu to właściwie firmy, które starają się w ciszy unikać pozwów.
To jest całkowicie inny krzywy wykres adopcji niż ten, o którym się mówi.
Myślałem, że oferta dotyczy romantycznych niezależnych badaczy, którzy przesyłają zbiory danych i automatycznie otrzymują nagrody na łańcuchu za każdym razem, gdy model wnioskowuje na podstawie ich pracy. I to może się w końcu wydarzyć.
Ale co tak naprawdę napędza pierwszą falę rzeczywistego użycia? Może zespół prawny w średniej wielkości firmie AI mówi, że potrzebują wiarygodnych rejestrów źródłowych do trzeciego kwartału, bo ich doradca jest zdenerwowany.
Ale oto co mnie niepokoi... Dowód proporcji od OpenLedger opiera się na przybliżeniach funkcji wpływu do obliczenia danych, które faktycznie ukształtowały konkretny wynik.
To działa całkiem nieźle dla mniejszych modeli. A jeśli chodzi o duże modele LLM? Matematyka staje się niewygodna. Wnioskowanie w tym zakresie wiąże się z rzeczywistymi kompromisami w dokładności, co oznacza, że historia 30% i automatyczna płatność mogą być czystsze na białej kartce niż w sądzie. Prawnik, który przesłuchuje tę metodologię, będzie miał dzień polowania.
Więc naprawdę nie jestem pewny, czy te pozwy, które opisuję, osiedlą się na tej konkretnej serii, czy na przyszłym standardzie, który wygląda tak, ale nie tak.
Wrzesień 2026 przynosi również zespół i klucz inwestora, który kończy 12-miesięczny klif, a także rozpoczęcie liniowego wydania przez 36 miesięcy, co wprowadza inny rodzaj presji na token, niezależnie od tego, jak rozwija się historia produktu.