#OpenLedger @OpenLedger $OPEN
OpenLedger está redefiniendo los límites de la fusión de AI y blockchain. Como una red Layer2 construida específicamente para la propiedad de datos de AI y la incentivación de modelos, agrega datos de alta calidad del dominio a través de la «red de datos Datanets» y utiliza el mecanismo de «Prueba de Atribución» para rastrear la contribución de datos y las relaciones de llamada de modelos, logrando una distribución de valor verificable en la cadena. Sus innovaciones centrales incluyen:
🔥 AI Pagable:
A través de contratos inteligentes, se distribuyen automáticamente los ingresos de los modelos a los contribuyentes de datos, desarrolladores y nodos de verificación, construyendo una economía circular de «contribución es igual a ingresos». Por ejemplo, los contribuyentes de datos médicos pueden recibir continuamente un porcentaje de las tarifas de uso del modelo de diagnóstico.
🚀 Ventajas de la arquitectura técnica:
Basado en OP Stack y EigenDA: compatible con EVM, soporta alta capacidad de procesamiento y transacciones de bajo costo, mientras asegura la disponibilidad de datos a través de EigenDA.
Marco OpenLoRA: un solo GPU puede cargar dinámicamente miles de modelos de ajuste fino, reduciendo significativamente los costos de implementación y soportando la inferencia de múltiples modelos combinados.
Fábrica de modelos sin código: permite a usuarios no técnicos ajustar modelos como LLaMA y Mistral a través de una interfaz GUI, reduciendo la barrera de entrada para el desarrollo de AI.
💎 Progreso y potencial ecológico:
Recibió $8 millones de inversión de Polychain, Borderless Capital, entre otros, y la red de pruebas ya ha atraído a más de 40,000 miembros de la comunidad. Se planea que la red principal se lance en septiembre de 2025, y el token $OPEN se utilizará para pagar tarifas de Gas, participación de gobernanza e incentivos ecológicos, con un suministro máximo de 1,000 millones de unidades.
Enfocado en la pista de SLM (modelo de lenguaje específico), aborda el problema del monopolio de datos de LLM genérico y la falta de incentivos para los contribuyentes, mostrando un potencial significativo en campos verticales como la medicina, finanzas y juegos.
