Recentemente, passei um tempo considerável pesquisando a OpenLedger, e o conceito de Payable AI que eles apresentaram realmente chama a atenção - fazer com que modelos de IA paguem pelo uso de dados e distribua automaticamente os ganhos entre os contribuidores. Assim que esse conceito surgiu, muita gente achou que finalmente alguém estava aqui para resolver o problema da exploração de dados na IA. No começo, eu também pensei assim, mas quando realmente sentei para fazer as contas, percebi que as coisas não eram tão simples.
Esse projeto basicamente está fazendo uma coisa: liquidar automaticamente os custos gerados no processo de chamada da IA para as pessoas que fornecem os dados, de acordo com a contribuição de dados. A lógica faz sentido e, tecnicamente, está avançando. Mas uma pergunta ficou girando na minha cabeça: quem está realmente pagando essa grana? É uma demanda externa real que está pagando, ou é a própria ecologia que está girando com atividades de incentivo?
Tentei desmembrar o modelo de divisão da taxa de chamadas. O custo gerado por uma inferência de IA precisa ser dividido em várias partes: o desenvolvedor do modelo fica com uma parte, o provedor de poder computacional com outra, a aplicação frontend com mais uma, o nó de validação com outra, e a plataforma ainda tira uma taxa. Supondo que uma chamada custe 0,01 dólares, parece razoável, mas depois de quatro ou cinco camadas de divisão, a parte que realmente chega ao contribuinte de dados pode ser menos de um décimo. Se esse valor não tiver suporte em volume, pode ser praticamente irrelevante.
Claro, se o preço por chamada for alto o suficiente, a situação muda. Eu imaginei alguns cenários: instituições financeiras usando modelos de análise de investimento privados, escritórios de advocacia usando modelos de revisão de contratos, hospitais usando modelos de diagnóstico assistido — nesses cenários, o valor de uma única chamada pode ser alguns dólares ou até dezenas de dólares, e após a divisão, o valor absoluto ainda é significativo. Mas se for apenas um cenário genérico, como fazer um resumo de artigo ou responder algumas perguntas triviais, a taxa de chamada é tão baixa que nem o preço de um chá com leite dá para cobrir.
Isso nos leva a uma observação central: para que esse mecanismo funcione, depende fortemente da implementação de cenários de alto valor. Não estou dizendo que cenários genéricos não têm valor, mas em situações de preço extremamente baixo, os contribuidores praticamente não sentem os ganhos, e a motivação para participar rapidamente diminui. Já os cenários de alto valor têm barreiras — dados de saúde envolvem conformidade com privacidade, dados financeiros exigem alta precisão e pontualidade, e dados legais requerem um nível profissional ainda mais elevado. Isso tudo não se resolve com um simples evento de incentivo.
Outro ponto que me preocupa é a questão da transparência nos ganhos. Teoricamente, a prova de atribuição deveria permitir que cada contribuinte visse claramente: meus dados foram chamados por qual modelo, quantas vezes, e quanto cada vez. Mas se esse algoritmo de atribuição não for público e verificável, qual é a diferença entre isso e a divisão opaca de receita em plataformas centralizadas? Em outras palavras, a divisão automática de lucros pressupõe um cálculo automático, e o cálculo automático pressupõe que o algoritmo possa ser supervisionado. Se não conseguirmos fazer isso, toda a narrativa perde valor.
Comparando com a Bittensor, esses dois projetos seguem rotas completamente diferentes. O mecanismo da Bittensor se aproxima mais de um jogo de soma zero, onde todos competem por rankings e quotas de emissão, o vencedor leva tudo. A OpenLedger enfatiza a cooperação e o ganho mútuo, onde cada contribuinte tira o que precisa, e o valor dos dados é avaliado de forma independente. Em termos de conceito, a OpenLedger se aproxima mais da distribuição justa ideal que as pessoas imaginam, mas o custo é uma complexidade de implementação muito maior. O jogo de soma zero, embora cruel, tem regras claras e execução simples; a cooperação e o ganho mútuo exigem uma demanda mais madura, um volume de chamadas mais estável e um mecanismo de distribuição mais transparente; qualquer elo ausente impede que o sistema funcione.
Estive envolvido com este projeto há algum tempo, desde a fase inicial de conceito até agora, com o mainnet online. Testemunhei bastante progresso e enfrentei várias dúvidas. Para ser sincero, soluções como liquidação de direitos autorais de dados, rastreabilidade na blockchain e divisão automática de lucros realmente atingem um ponto crítico da indústria. Uma das maiores injustiças na indústria de IA é que os provedores de dados são sistematicamente ignorados. Ter alguém que realmente se dedique a isso já tem seu valor.
Mas, ao mesmo tempo, não quero ignorar os problemas apenas porque a narrativa é boa. O que mais precisa ser provado agora não é se a tecnologia pode ser implementada — a tecnologia provavelmente pode — mas sim se existem usuários reais dispostos a pagar de forma contínua pelo uso dos dados. Se o volume de chamadas vem principalmente das atividades de incentivo do protocolo, isso é essencialmente como mover dinheiro de um bolso para o outro, não é sustentável. Somente quando a demanda externa realmente entrar, é que o motor começará a girar.
Para aqueles que estão de olho neste projeto, pessoalmente, acho que devemos prestar atenção em dois sinais: primeiro, se há um volume de chamadas estável de aplicações externas na blockchain, e não apenas um crescimento de pulso durante eventos; segundo, se há alguém na comunidade de contribuintes que pode verificar publicamente seu caminho de ganhos, desde a chamada até a divisão, cada passo deve ser rastreável. Se esses dois sinais aparecerem, isso indicará que o projeto entrou em uma fase de operação substancial. Se não aparecerem, ainda estaremos na fase de validação do conceito.
Dito isso, qualquer coisa nova no mundo do Web3 precisa passar por essa fase. Da dúvida à validação, da validação à aceitação, cada passo filtra uma série de projetos, deixando apenas as equipes que realmente estão fazendo algo. Se a OpenLedger pode se tornar uma dessas, não depende do que o white paper diz, mas sim dos dados na blockchain. DYOR, faça sua própria pesquisa, cuide da sua própria wallet.
