Gas của mình là $14.

Đã trả vào thứ Năm tuần trước khoảng 9:43 sáng khi kiểm tra Binance, cố gắng tip cho một người đóng góp dữ liệu trên chuỗi. Giao dịch thất bại, haha. Làm mình nhận ra một điều ngu ngốc.

Chúng tôi đã xây dựng AI có thể viết thơ nhưng không thể trả tiền cho nhà thơ.

Cái đó bị hỏng.

Vào thứ Ba tuần trước khoảng 11:49 tối, mình đang lục lọi tài liệu Proof of Attribution. Mọi người cứ nhắc đến các mô hình lớn hơn, suy diễn nhanh hơn, nhiều tham số hơn. Ngầu. Nhưng ai sẽ được trả tiền khi mô hình của bạn sử dụng dữ liệu của mình?

Câu trả lời của OpenLedger không phải là “hãy tin chúng tôi”. Mà là sự phối hợp.

Các nhà đóng góp tải lên dữ liệu. Các nhà xác thực kiểm tra xem đó là rác rưởi hay vàng. Bằng chứng về sự Ghi nhận theo dõi chính xác ai đã thêm giá trị, ngay cả 3 năm sau. $OPEN moves giữa họ mà không có bên trung gian nào ăn 40%.

Đó không phải là cơ sở hạ tầng AI. Đó là tiền lương.

OpenLoRA đã thuyết phục tôi. Tài liệu nói rằng nó chạy hàng ngàn mô hình LoRA trên một GPU và giảm chi phí triển khai lên đến 90%. Thiết lập truyền thống? Một trường hợp sử dụng LLaMA = hơn $3,000 cho một phiên bản riêng, 40-50GB bộ nhớ. OpenLoRA làm điều đó trong <12GB. Tại sao chi phí thấp quan trọng? Bởi vì chi phí thấp có nghĩa là 10.000 nhà phát triển sở thích có thể tham gia, không chỉ 3 quỹ đầu tư mạo hiểm.

Ý kiến nóng hổi của tôi?

Scale AI sẽ không thắng vì họ gán nhãn nhanh hơn.

Họ sẽ thua vì không thể trả 14.000 người ngẫu nhiên trên toàn cầu, ngay lập tức, trên chuỗi.

Có thể tôi sai.

Nhưng càng nghiên cứu về OpenLedger, nó càng không giống như một công ty AI.

Nó giống như phòng nhân sự cho trí thông minh máy.

Chất lượng mô hình không phải là lợi thế cạnh tranh.

Trả tiền cho mọi người thì có.

Nguồn: Tài liệu OpenLedger, OpenLoRA & các phần Bằng chứng Ghi nhận, tháng 7 năm 2025. Không phải là lời khuyên tài chính. Tự nghiên cứu (DYOR). @OpenLedger #OpenLedger