中心化的AI系統缺乏透明度，不向貢獻者支付報酬，並且限制小型開發者的訪問權限。OpenLedger通過去中心化的平臺解決了這些問題，並通過其“可付費AI”模型確保數據歸屬透明、報酬公平，以及AI開發的便捷性。

→ OpenLedger 爲何勝過現有 AI

○透明數據追蹤：與不透明的集中式 AI 系統不同，使用歸因證明來實現鏈上清晰度。

○公平的貢獻者報酬：“付費人工智能”根據推理對數據提供者和開發者進行獎勵，這與無償的傳統模型不同。

○專用模型：通過數據網支持定製的 SLM，滿足 86% 企業對特定領域 AI 的需求。

○經濟高效：利用 Optimism 和 EigenDA 進行低成本、可擴展的 AI 訓練，非常適合小型開發者。

○模型靈活性：與資源密集型的單模型平臺不同，可以在一個 GPU 上運行多個模型（例如 LLaMA、Mistral）。

○社區資助：IAO 支持代幣化的 AI 模型資助，促進包容性創新，而非企業控制的 AI。

○可擴展治理：鏈上治理和以太坊 L2 確保透明度和效率，超越計算量大的人工智能工具。#OpenLedger