Câu chuyện 'blockchain AI' xoay quanh OpenLedger và các dự án tương tự tạo ra một sự hiểu lầm cụ thể về việc nền tảng thực sự đang cố gắng phục vụ ai. Câu chuyện này ngụ ý một khách hàng là người am hiểu crypto, tò mò về AI, và được thúc đẩy bởi các nguyên tắc phi tập trung. Khách hàng đó tồn tại và là một phần thực sự của cộng đồng OpenLedger. Nhưng họ không phải là khách hàng mà hành vi của họ xác định xem giá trị cốt lõi của OpenLedger có thành công hay thất bại.

Hiểu ai là khách hàng thực sự, cho từng thành phần sản phẩm của OpenLedger, sẽ thay đổi mỗi lần đánh giá tiến độ của nền tảng, rủi ro và thời gian.

Để tôi làm việc qua hệ thống sản phẩm và xác định khách hàng thực sự cho mỗi lớp.

Datanets. Khách hàng ở đây là chuyên gia trong lĩnh vực có kiến thức chuyên môn hiện đang bị bỏ qua, trả ít hoặc bị khóa bên trong các silo thể chế. Đây không phải là khách hàng crypto-native. Đây là một bác sĩ tim mạch người chú thích dữ liệu hình ảnh y tế như một phần của công việc nghiên cứu của họ. Một luật sư chứng khoán người đánh giá các điều khoản hợp đồng để phân loại rủi ro. Một nhà khoa học nông nghiệp người tạo ra dữ liệu dự đoán năng suất cây trồng từ các thí nghiệm thực địa. Một nhà hóa học người sản xuất các chú thích về tính chất phân tử cho các mô hình khám phá thuốc.

Đây là những người chưa bao giờ nghĩ đến blockchain, không có ví crypto, và sẽ không nhận ra 'OP Stack' như một mô tả kỹ thuật. Họ có dữ liệu thực sự có giá trị cho việc huấn luyện các mô hình AI chuyên biệt. Họ tạo ra dữ liệu đó thông qua công việc chuyên môn của họ. Và họ hiện không nhận được bất kỳ khoản bồi thường nào cho các mô hình được đào tạo trên dữ liệu gần gũi với chuyên môn của họ, dù thông qua văn bản bài báo học thuật, tập dữ liệu công cộng, hoặc dữ liệu mà họ đã đóng góp vào các kho lưu trữ thể chế.

Khách hàng của Datanet chính là người này. Và người này sẽ không xuất hiện tại OpenLedger chỉ vì họ đọc một chủ đề về hạ tầng blockchain AI. Họ sẽ xuất hiện, nếu họ xuất hiện, vì ai đó trong cộng đồng chuyên môn của họ đã chỉ cho họ một nền tảng mà trả cho họ một cách công bằng cho chuyên môn của họ, mà xử lý các yêu cầu pháp lý và quyền riêng tư của lĩnh vực của họ, và mà làm cho quá trình đóng góp đủ đơn giản để không trở thành một công việc thứ hai.

ModelFactory. Khách hàng ở đây thậm chí còn cụ thể hơn và ít crypto-native hơn: đội ngũ chuyên gia trong lĩnh vực hoặc đơn vị kinh doanh đã tích lũy dữ liệu độc quyền và muốn xây dựng một mô hình AI chuyên biệt mà không cần thuê một đội ngũ kỹ sư ML. Hãy nghĩ về ai là thực tế. Đội ngũ thông tin lâm sàng của một hệ thống bệnh viện. Bộ phận quản lý tri thức của một công ty luật. Đội ngũ nghiên cứu của một tổ chức tài chính. Một dịch vụ mở rộng nông nghiệp.

Những đội ngũ này hiểu sâu về lĩnh vực của họ. Họ không biết cách tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ. Họ có ngân sách. Họ có dữ liệu. Điều họ thiếu là khả năng kỹ thuật để khép lại vòng lặp giữa dữ liệu của họ và một mô hình AI đã được triển khai mà tổ chức của họ có thể sử dụng. Giao diện tinh chỉnh không mã của ModelFactory được thiết kế chính xác cho khách hàng này: người có thể mô tả những gì họ cần bằng các thuật ngữ kinh doanh nhưng không thể chỉ rõ nó bằng các thuật ngữ kỹ thuật.

Nhưng lại một lần nữa, khách hàng này không phải là crypto-native. Họ không đánh giá ModelFactory qua lăng kính của phi tập trung hay kinh tế token. Họ đánh giá nó qua lăng kính: liệu điều này có đáp ứng nhu cầu của tôi không, liệu nó có rẻ hơn và nhanh hơn so với việc thuê các kỹ sư ML không, và liệu nó có tích hợp với các yêu cầu quy định của ngành của tôi không?

Người tiêu dùng AI có thể thanh toán. Khách hàng cho suy luận AI có thể thanh toán là nhà phát triển hoặc tổ chức muốn truy vấn các mô hình AI chuyên biệt thay vì xây dựng mô hình riêng của họ. Khách hàng này gần hơn với thị trường API AI hiện có: loại đội ngũ sử dụng API của OpenAI hoặc API của Anthropic cho các tác vụ cụ thể và sẽ chuyển sang một mô hình chuyên biệt nếu nó hoạt động tốt hơn cho trường hợp sử dụng của họ.

Khách hàng này có khả năng là người dùng công nghệ, nhưng không nhất thiết là crypto-native. Họ quan tâm đến hiệu suất, độ trễ, chi phí và độ tin cậy. Họ có thể không quan tâm đến việc liệu dữ liệu huấn luyện cơ bản có được ghi nhận trên chuỗi hay không, trừ khi việc ghi nhận đó đi kèm với một đảm bảo về hiệu suất, một tín hiệu chất lượng có thể xác minh, hoặc lợi thế tuân thủ quy định trong ngành của họ.

Người mua token OPEN và IAO. Đây là nơi khách hàng crypto-native xuất hiện nổi bật. Những người mua token OPEN trên các sàn giao dịch tập trung và đánh giá các danh sách IAO chủ yếu là cộng đồng crypto-native mà câu chuyện blockchain AI nói trực tiếp đến. Họ hiểu tokenomics, họ đánh giá các lịch trình vesting, và họ đang đặt cược vào câu chuyện và tiềm năng áp dụng.

Vấn đề với giả định khách hàng trong câu chuyện là nó tập trung vào người mua crypto-native như thể họ là người có hành vi quyết định liệu OpenLedger có thành công hay không. Họ không phải. Người mua crypto-native là quan trọng cho thanh khoản token và việc hình thành vốn ban đầu. Nhưng họ không tạo ra các Datanets. Họ không sử dụng ModelFactory. Họ không tiêu thụ suy luận AI có thể thanh toán ở quy mô lớn. Nhu cầu của họ về OPEN là một cược vào việc liệu các khách hàng khác có xuất hiện hay không. 😬

Bản đồ khách hàng này có tác động trực tiếp đến cách mà tiến trình của OpenLedger nên được đánh giá. Các chỉ số quan trọng nhất không phải là những gì dễ thấy nhất với cộng đồng crypto-native: giá token, danh sách sàn giao dịch, thông báo hợp tác. Các chỉ số quan trọng nhất là những gì cho bạn biết liệu khách hàng thực sự có xuất hiện hay không: số lượng chuyên gia trong lĩnh vực đóng góp vào các Datanet, số lần triển khai ModelFactory bởi các đội ngũ không kỹ thuật, và khối lượng cuộc gọi suy luận từ những người tiêu dùng AI có thể thanh toán.

Những chỉ số này khó có được hơn. Chúng yêu cầu dự án công bố dữ liệu hoạt động chi tiết về nền tảng của nó, không chỉ về kinh tế token. Và chúng ít hấp dẫn hơn trong các giai đoạn đầu, vì cộng đồng crypto-native có thể tạo ra hoạt động token ấn tượng trước khi cộng đồng chuyên gia xuất hiện. Số lượng sáu triệu nút đã đăng ký trên testnet là một ví dụ hoàn hảo về một chỉ số cộng đồng crypto-native trông giống như việc áp dụng nền tảng cho đến khi bạn hỏi tỷ lệ phần trăm của những nút đó được điều hành bởi các chuyên gia trong lĩnh vực đóng góp dữ liệu chuyên biệt thực sự có giá trị.

Sự ngắt kết nối giữa câu chuyện khách hàng và khách hàng thực tế không phải là điều độc nhất của OpenLedger. Đó là một mẫu hình trong mọi dự án crypto đang cố gắng phục vụ một cơ sở người dùng không phải crypto-native thông qua hạ tầng crypto. Lớp giao thức có thể được xây dựng bởi và cho các nhà xây dựng crypto-native. Lớp ứng dụng cuối cùng phải phục vụ bất kỳ ai là người dùng cuối thực sự. Và nếu người dùng cuối thực sự là một đội ngũ thông tin bệnh viện đang đánh giá ModelFactory, lớp ứng dụng cần phải đáp ứng đội ngũ đó ở nơi họ đang ở: ý thức về tuân thủ, giao diện người dùng đơn giản, tập trung vào kết quả, và không yêu cầu họ phải hiểu bất kỳ điều gì về kiến trúc blockchain để nhận giá trị từ nền tảng.

Marketing của OpenLedger chủ yếu giao tiếp với cộng đồng crypto-native vì đó là cộng đồng tạo ra nhu cầu token ban đầu, phủ sóng dự án trong các bản tin, và lấp đầy các diễn đàn cộng đồng. Đó là một chiến lược ngắn hạn hợp lý. Chiến lược dài hạn yêu cầu xây dựng cầu nối đến khách hàng thực sự mà câu chuyện thực sự nói đến: bác sĩ tim mạch, luật sư hợp đồng, nhà khoa học nông nghiệp. Những cầu nối đó là một loại vấn đề kỹ thuật khác với bất kỳ thứ gì trong tài liệu trắng kỹ thuật.

Câu hỏi cho giai đoạn tiếp theo của OpenLedger không phải là 'làm thế nào chúng tôi giao tiếp tốt hơn với cộng đồng crypto.' Mà là 'làm thế nào chúng tôi làm cho khách hàng thực sự có thể xuất hiện.' Câu trả lời liên quan đến các khung pháp lý, công cụ tuân thủ, quy trình onboard đơn giản, cấp chứng chỉ cho chuyên gia trong lĩnh vực, và cấu trúc quan hệ đối tác thể chế mà hiện tại không phải là trọng tâm của các thông điệp công khai của dự án.

Khoảng cách giữa khách hàng giả định và khách hàng thực sự là nơi thách thức lớn nhất của OpenLedger tồn tại. Và đó cũng là nơi cơ hội lớn nhất của nó sống, vì không ai đã giải quyết nó cả.

\u003cm-13/\u003e \u003cc-15/\u003e \u003ct-17/\u003e