Dziś coś wydawało się nie tak. Nie w dramatyczny sposób — po prostu ten dziwny, cichy okres w byczym rynku, gdzie wszystko rośnie, ale nic nie wydaje się prawdziwe. Miałem za dużo kart otwartych. Jedna z nich to był arkusz kalkulacyjny, na który nie patrzyłem.
Więc zamknąłem wszystko i zacząłem bawić się kilkoma projektami, które miałem na liście. Nie było konkretnych powodów. Po prostu taki typ popołudnia.
Zakończyłem na OpenLedger.
Na początku prawie to pominąłem. Projekty AI + crypto mają teraz ten rodzaj... jednorodności. Widziałeś już ten pitch: zdecentralizowane obliczenia, rynek danych treningowych, nagradzanie współpracowników. Nie jest to dokładnie błędne, ale czytałeś tę stronę lądowania wcześniej. Myślałem, że to kolejny z tych.
Miałem zamiar zamknąć kartę.
Ale wtedy zauważyłem coś, co sprawiło, że się zatrzymałem.
Większość projektów infrastrukturalnych AI ściga się, aby być użytecznymi dla użytkowników — modele, które możesz wywołać, obliczenia, które możesz wynająć, dane, które możesz kupić. OpenLedger w zasadzie tego nie robi. To, co naprawdę buduje, to rejestr — a mówię to niemal dosłownie — tego, jakie dane wytrenowały jaki model.
I wtedy coś zaskoczyło.

Rozmowa w crypto AI była niemal całkowicie skupiona na tym, kto buduje najlepszy model, kto ma najwięcej danych, kto może obniżyć marże Nvidii. To wyścig, który wszyscy obserwują. Ale jest zupełnie inny problem, o którym nikt nie mówi i zaczyna stawać się drogi: nikt tak naprawdę nie może udowodnić, skąd pochodziły ich dane treningowe.
OpenAI jest w sądzie w tej sprawie. Stability AI także był. Meta została ukarana. Wzór jest konsekwentny — model zostaje wdrożony, ktoś rozpoznaje swoją pracę w wyniku, a nagle jest pozew i brak śladu papierowego. Obecnie odpowiedź branży to głównie "mieć nadzieję na najlepsze" lub "nie zadawaj pytań."
OpenLedger w zasadzie buduje paragony.
Pomyślałem — okej, to brzmi jak gra w zgodność. Przydatne dla przedsiębiorstw może, ale nie dokładnie ekscytujące.
Ale potem ciągle o tym myślałem, a właściwie... rzecz z paragonami polega na tym, że nie musisz wygrać niczego. Musisz być tylko warstwą, przez którą przechodzi wszystko inne. Punkt poboru opłat, a nie autostrada. A autostrada staje się bardzo, bardzo zatłoczona.
Mechanika nie jest skomplikowana. Wkłady danych mają przypisanie rejestrowane na łańcuchu, gdy ich zbiory danych są używane w treningu modeli. Im więcej modeli zbudowanych, tym więcej wydarzeń przypisania, tym więcej sieć musi przetwarzać. $OPEN siedzi w środku tego. To nie jest zakład na to, że model OpenLedger jest dobry — to zakład na to, że odpowiedzialność za dane AI stanie się nieunikniona.
Oto część, która nie do końca mi pasuje.
To działa tylko wtedy, gdy deweloperzy AI naprawdę to wykorzystają. A w tej chwili struktura zachęt dla dużych laboratoriów AI jest zasadniczo odwrotna — chcą mniej przejrzystości dotyczącej pochodzenia danych, a nie więcej. Wymuszenie przypisania na łańcuchu w procesie, który już jest chaotyczny i szybko się zmienia, wydaje się bolesne w praktyce. Pytanie, na które nie potrafię odpowiedzieć, brzmi: czy adopcja następuje, ponieważ deweloperzy tego chcą, czy dlatego, że regulacje to wymuszają? To zupełnie różne ramy czasowe.
Jest też oczywiste sceptyczne pytanie: czy to tylko narracyjny dodatek do "zrobiliśmy bazę danych dla danych AI"? Może. Szczerze mówiąc, jeszcze nie wiem.
Ale to, do czego ciągle wracam, to że projekty z najnudniejszymi przypadkami użycia czasami okazują się tymi, których nie można zignorować. Nie ekscytujące, nie efektowne. Po prostu... konieczne. To inna kategoria niż większość tego, co jest teraz budowane.
Web3 ciągle wraca do tego samego schematu — znaleźć gorący sektor, zbudować wokół niego ekonomię tokenów, podążać za narracją. OpenLedger wydaje się próbować odejść od tego. Nie budując na cyklu narracyjnym, ale dla warstwy infrastrukturalnej, która przetrwa po nim.
Nie jestem pewien, czy to wizjonerskie, czy po prostu wolne.
Rynek nadal się dziwnie porusza. Mam otwartą kartę. Prawdopodobnie zostanę z tym przez chwilę.
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN