Atualmente, a indústria de IA tem um problema público que nunca foi resolvido: os contribuidores de dados não recebem nada.

Treinar um modelo de grande porte no nível do GPT-4 requer trilhões de tokens de dados textuais. Esses dados vêm do Reddit, Wikipedia, blogs pessoais, artigos acadêmicos e redes sociais, essencialmente o trabalho coletivo de milhões de criadores. Mas o que esses caras ganharam? Nada.

A avaliação da OpenAI subiu de zero para 150 bilhões de dólares, enquanto o retorno para os contribuidores de dados é zero. Isso não é uma questão ética, é uma falha de mercado — dados sem precificação, sem mercado de negociação, sem liquidez.

O que a OpenLedger quer corrigir é essa lacuna

Por que os dados não têm liquidez? No sistema financeiro tradicional, ações têm bolsas, obrigações têm mercado secundário, créditos de carbono também têm mercado de negociação. Mas dados não têm nada.

Você tem um conjunto de dados de imagens médicas de alta qualidade e quer vender para uma empresa de treinamento de IA: como definir o preço? Como fazer a entrega? Como evitar a revenda? Como provar que é sua criação? Atualmente, não há boas respostas. Ou se negocia em particular (baixa eficiência, alta barreira), ou se faz o upload em uma plataforma centralizada (perdendo controle).

Solução da OpenLedger: mercado de dados em blockchain + prova de atribuição

A solução deles é dividida em duas camadas:

Primeira camada: mercado em blockchain de dados, modelos e agentes

• Modelo Datanet: mercado de dados

• Fábrica de Modelos: ferramenta de implantação de modelos

• Modelos Abertos: mercado de modelos abertos

Os desenvolvedores podem fazer upload de conjuntos de dados para ganhar taxas de uso, implantar modelos cobrando por número de chamadas, e os agentes pagam autonomamente com $OPEN por dados ou custos de modelos.

Segunda camada: Prova de Atribuição

Este aspecto é mais crítico. Registar em blockchain a origem dos dados, os contribuintes e a forma de uso:

• Contribuintes de dados podem provar sua contribuição, tendo poder de negociação

• Treinadores de modelos podem rastrear a origem, atendendo à conformidade da Lei de IA da UE

• Regulamentação auditável, reduzindo o problema da "caixa preta" da IA

Por que criar uma nova cadeia, em vez de um DApp na Ethereum?

Muita gente pergunta: por que fazer um mercado de dados, por que não implantar diretamente na Ethereum? Existem três razões:

1. Desempenho: transações de dados de IA envolvem grande volume de dados e prova de posse, Ethereum não é adequado devido à sua capacidade de processamento e custos.

2. Customização: fluxos de trabalho de IA necessitam de prova de contribuição de dados, cobrança por chamadas de modelos e outras primitivas especiais em blockchain, que não existem em L1 genéricos.

3. Modelo econômico: $OPEN é projetado em torno de ativos de IA, completamente diferente do modelo econômico do ETH.

Claro, o custo de uma nova cadeia também é alto: difícil arranque frio, construção de segurança própria, ecossistema começando do zero.

Apoiadores e dúvidas

Apoiadores:

• Balaji Srinivasan (ex-CTO da Coinbase): evangelista do conceito de soberania de dados, apoia a lógica autossustentável.

• Sreeram Kannan (Eigen Labs): ideia de segurança compartilhada, ou com sinergia técnica com a OpenLedger.

• Sebastien Borget (The Sandbox): narrativa de jogos + IA + dados, o mundo dos jogos é uma mina de dados para o treinamento de IA.

Minhas dúvidas:

• Problema de arranque frio: o mercado bilateral é o mais difícil, os provedores de dados não vêm porque não há demanda, e os demandantes não vêm porque não há oferta, atualmente não há uma solução clara.

• As grandes empresas virão? O valor da prova de atribuição está na adoção por OpenAI, Google, etc., mas eles não têm motivação para enviar informações de rastreamento para uma pequena cadeia, a menos que a regulamentação force.

• Economia de tokens não transparente: informações insuficientes sobre distribuição, desbloqueio e taxa de inflação.

• Pista saturada: Fetch.ai, SingularityNET, Ocean Protocol, entre outros, já são um mar vermelho, precisa haver uma razão clara para vencer.

Meu julgamento

OpenLedger é um dos projetos com a narrativa mais clara na pista de IA + blockchain. O problema da monetização e atribuição de dados que eles visam realmente existe, não é uma demanda fabricada, a prova de atribuição tem valor real sob regulamentações mais rigorosas.

Mas há um grande abismo entre "narrativa clara" e "concretização" - adoção. O mercado de dados com IA em blockchain precisa de volume real de transações, desenvolvedores e implantação de modelos, o que ainda não se viu.

Minha atitude: observar atentamente, mas não estou com pressa para entrar. Vou esperar três sinais para reavaliar:

1. Crescimento substancial do TVL em blockchain e volume de transações

2. Pelo menos um grande fornecedor de modelos deve adotar publicamente a prova de atribuição

3. Economia de tokens completamente transparente