📍 OpenledgerHQ 是一个专注于 AI 模型和数据激励机制的 Web3 项目，它试图重构整个 AI 产业链的价值分配方式。过去 AI 模型的训练常常依赖免费抓取的海量网络数据，而这些数据的实际贡献者却得不到任何回报。

OpenLedger 想改变这一局面，它的核心思路是让每一次数据上传、模型训练、调用都能在链上被清晰记录，并基于真实贡献进行激励。

项目最引人注目的技术是 PoA（Proof of Attribution），它能追踪哪些数据在训练和推理中真正起到了作用，并为此分发奖励。这背后的逻辑其实很简单：谁提供了有价值的数据或模型，就该获得相应回报。

在这套机制下，模型训练不再是一件“吃干抹净”的事情，而变成了一个公开、透明、激励明确的协作过程。

🔧 OpenLedger 还做了一整套工具来降低参与门槛。

比如 Model Factory，让非技术用户也能通过图形界面微调 LLaMA 或 Mistral 等主流模型，而 OpenLoRA 则可以让这些微调后的模型像乐高一样组合、调用、付费，甚至分润。这意味着任何一个个人开发的模型，都可以像 API 一样被调用，真正实现“模型即服务”的理念。

项目背后的基础设施也相当扎实，基于 OP Stack 构建，结合 EigenDA 提供的数据可用性支持，不仅确保了性能和成本优势，也为 AI 模型提供了安全的执行环境。

🎈 当然，这条路并不轻松。数据归属的确立、模型价值的准确评估、激励机制的合理设计，这些都不是简单的问题。但 OpenLedger 已经通过测试网启动、合作网络拓展，以及多个 AI 项目的集成，迈出了第一步

如果说传统 AI 是由中心化巨头主导的“黑箱系统”，那么 OpenLedger 想做的，是打开这个黑箱，把数据、模型、调用过程和分润方式都摆到台面上来。这不仅是一次技术路线的改变，更可能是一种商业逻辑的转向

✈️ OpenLedger 亚洲行最后一站上海站完美收官