Myślałem o narracjach AI — nie w sposób byczy, bardziej próbując ustalić, które z nich są rzeczywiście wczesne, a które już zostały wycenione i zapomniane. Większość tego, co znalazłem, wydawało się przestarzałe. Gry obliczeniowe, tokeny GPU, sieci wnioskowania. Wszystko w porządku. Wszystko już zatłoczone.
Ale wciąż natrafiałem na ten jeden kąt, o którym nikt jeszcze nie mówi głośno. Im dłużej o tym myślałem, tym bardziej czułem, że — czekaj, ludzie źle to interpretują.
Zacząłem przyglądać się @OpenLedger $OPEN . Nie z powodu cen, po prostu z ciekawości. Budują infrastrukturę atrybucji dla AI — w zasadzie system, który śledzi, które dane rzeczywiście wpłynęły na które wyniki modeli, i automatycznie płaci wkładom, gdy ich prace są wykorzystywane. Mechanizm nazywa się Proof of Attribution. Działa na etapie wnioskowania, a nie przesyłania. Nie dostajesz wynagrodzenia za dodawanie danych do puli. Płacą ci, gdy model rzeczywiście korzysta z tego, co dostarczyłeś.
To, co już wiedziałem. Ale oto, co tym razem zaskoczyło mnie inaczej.
Czytałem kilka notatek na temat Aktu AI UE i kilku czekających na rozpatrzenie wymogów ujawniania w USA, i uderzyło mnie — powód, dla którego przypisanie AI staje się ogromną narracją, nie polega na tym, że ludzie z Web3 uznali to za fajne. To dlatego, że firmy AI wkrótce będą potrzebować weryfikowalnego pochodzenia. Prawnie. Nie opcjonalnie.
Regulatorzy zaczynają zadawać trudne pytania o to, jakie dane trenowały te modele. Sądy już orzekają w tej sprawie. Getty Images pozywa. The New York Times pozywa. Setki artystów złożyły pozwy zbiorowe. A żadne z dużych laboratoriów AI obecnie nie ma czystej odpowiedzi na "pokaż swoją pracę".
To jest to, co myślę, że rynek przegapia. Infrastruktura przypisania nie jest dodatkiem do zdecentralizowanej przyszłości. Może stać się wymogiem zgodności w teraźniejszości.
Myślałem o tym inaczej wcześniej — kiedyś uważałem, że przypisanie dotyczy głównie sprawiedliwego wynagradzania małych twórców, co jest dobrym pomysłem, ale zazwyczaj nie to porusza rynki. Ale tak naprawdę prawdziwy punkt nacisku jest po stronie kupującego. Wdrażanie AI w przedsiębiorstwach, regulowane branże, wszystko, co dotyczy opieki zdrowotnej, finansów czy rządu — potrzebują śladów audytowych. Muszą udowodnić pochodzenie danych. A w tej chwili prawie nie ma infrastruktury do tego.
OpenLedger buduje dokładnie tę warstwę. Każdy zestaw danych, każda interakcja modelu — haszowane, przypisane, możliwe do zapytania. Jeśli system AI w przedsiębiorstwie musi udowodnić, że jego dane treningowe były licencjonowane i śledzone, potrzebują czegoś takiego. Zapis na łańcuchu nie jest sztuczką. To jest paragon.
Ale oto część, która wciąż mnie niepokoi.
Luka popytowa jest realna. W tej chwili większość obserwowalnej aktywności na OpenLedger jest po stronie twórców — ludzie przesyłają dane, uczestniczą w programach społecznościowych, budują Datanety. Podaż weryfikowalnych danych jest w trakcie gromadzenia. Kupujący z sektora przedsiębiorstw, którzy faktycznie uruchomią wypłaty Proof of Attribution na dużą skalę… jeszcze tam nie ma. I nie mam czystego wyczucia, kiedy się pojawią.
Jest też wersja, w której presja regulacyjna się materializuje, ale główne firmy AI budują wewnętrzne systemy przypisywania, zamiast podłączać się do publicznego blockchaina. To nie jest małe ryzyko. Big Tech ma wszystkie motywacje, aby rozwiązać problem zgodności wewnętrznie i utrzymać infrastrukturę zamkniętą.
Więc teza jest realna. Czas jest naprawdę niepewny. A ja siedzę tutaj, nie do końca przekonany, że "prawna konieczność" przekłada się na to, że "OpenLedger konkretnie wygrywa" — nawet jeśli podstawowa narracja eksploduje.
Mimo to, zmiana ramy wydaje się ważna. To nie jest historia o "decentralizacji AI". To historia o "udowodnieniu, że nie ukradłeś danych". A ta druga rama ma za sobą rzeczywistą pilność.
Cyrkulująca podaż wynosi około 290 milionów $OPEN w tej chwili, zespół cliff uderza we wrześniu. Dużo strukturalnego szumu przed nami. Nie stawiam prognozy cenowej.
\u003ct-6/\u003e