A IA chamou há tanto tempo para a descentralização, mas a grande maioria dos projetos ainda está vendendo "PPT de poder de computação". Hoje, sem exageros, vamos falar sobre o projeto que acabei de estudar, @OpenLedger .

O que mais me chamou a atenção nesse projeto foi a sua proposta de arquitetura de "AI Pagável (Payable AI)".

Falando de forma simples, os gigantes do Web2 estão pegando nossos dados online para treinar modelos sem nos dar um centavo. Por que não dividir essa grana com os contribuidores?

O OpenLedger está aqui para deixar as contas claras. Ele utiliza Datanets (redes de colaboração de dados) e ModelFactory (fábrica de modelos sem código), junto com o mecanismo de prova de contribuição (Proof of Attribution) no núcleo, para transformar dados em ativos diretamente na blockchain. Se você contribuiu com dados válidos ou participou do treinamento de modelos, a trilha na blockchain é clara e a recompensa é liquidada diretamente. Isso é muito mais concreto do que falar apenas sobre a narrativa grandiosa de "armazenamento distribuído".

Agora, vamos analisar a lógica do token $OPEN .

Como um trader pragmático, eu nunca olho para promessas vazias, apenas para a necessidade intrínseca de consumo do token. Dentro desse ecossistema, $OPEN não é um ar que pode ser dispensado, mas sim o combustível fundamental de todo o AI Marketplace (mercado de inteligência artificial). Desde o pagamento por poder de computação, staking para a implementação de modelos, até o pagamento por raciocínio dos futuros agentes, tudo vai precisar dele. Assim que o mercado de IA for lançado e o volume de chamadas aumentar, essa moeda funcional terá um suporte de base no gráfico.

A segunda metade do DeAI vai depender do custo real de migração do ecossistema dos desenvolvedores e da taxa de retenção de conjuntos de dados de alta qualidade. #OpenLedger será o próximo disruptor ou apenas mais uma festa de conceitos? Não acredite em rumores, fique de olho nos dados reais da rede de testes e no progresso da implementação do ecossistema, deixe os dados falarem por si mesmos.