@OpenLedger ($OPEN) 正在尝试做的不仅仅是将人工智能应用放在区块链上；它旨在成为AI原生区块链。这样的角色需要一种特殊的技术栈，以响应AI开发的特定要求，如数据管理、模型训练和可验证的部署，但不违反去中心化的基本原则。该项目的两大支柱，Datanets和ModelFactory，是实现这种协同的途径。
它们不仅仅是边缘利益，它们是将抽象的去中心化金融（DeFi）原则转化为机器学习社区实际价值的结构元素。它们直接解决了困扰人工智能开发历史过程的中心化和模糊性问题，OpenLedger是AI技术需求与区块链不变责任之间的必要中介。
Datanets：AI去中心化的命脉。
现代AI充斥着数据。任何机器学习模型的性能和道德行为都可以通过训练数据的质量、来源和可获取性来决定。在集中化的范式下，由少数大型科技公司管理着大量数据孤岛，这导致模型往往存在偏见、不透明和不可审计。OpenLedger的解决方案Datanets将数据转变为一个社区拥有的资产，数据不再是隐藏的宝藏，而是独特的商品。
有用性和意义。
Datanet是一个专门的去中心化数据收集、共享和验证网络，涉及特定领域（例如，网络安全威胁、医学影像或金融时间序列）。
基于社区的策展和验证：Datanets鼓励并奖励领域专家添加数据，并协作策划高质量、专业的信息，而不是公共的、经常混乱的数据集。贡献将经过加密检查并存储在链上，这意味着所有数据都可以被证明。这对于合规性和信任至关重要，特别是在受监管的行业。
归属证明（PoA）货币化：这是Datanets直接与OpenLedger生态系统连接的货币化。当模型工厂的用户使用Datanet提供的任何数据来训练或微调AI模型时，使用追踪数据影响的归属证明（PoA）机制。原始数据贡献者将根据数据对最终模型性能的效用，通过使用令牌自动和持续获得补偿。这为捐赠者提供了持续的现金流，并解决了公平性问题，从根本上提高了提供高质量、利基数据的激励。
减少偏见和增加多样性：Datanets通过去中心化过程自动使更多多样化的全球数据提供者能够参与数据源的过程。这种民主化在减轻系统中的偏见方面发挥了关键作用，因为在训练模型时，往往优先考虑在小地理或人口设置中收集的数据。
简而言之，Datanets解决了双向数据问题：他们保证开发者能够验证数据的质量，而创作者能够获得公平补偿。
模型工厂：链上模型部署民主。
第二个构建块是模型工厂。训练和构建复杂的AI模型通常非常技术性和计算密集，这意味着这个过程对许多用户甚至其他小型开发团队并不容易接触。模型工厂旨在通过提供无代码/低代码的接口来互动和部署AI模型，从而使这一过程民主化。
有用性和意义。
模型工厂是收集的数据通过Datanets转变为可货币化数据服务的地方，这些服务通过AI进行操作。
轻松微调和训练捐赠者模型：该平台提供易于使用的工具，使开发者（甚至非技术用户）能够通过使用Datanets的高质量、带有属性的数据集来微调现有基础模型或训练新的模型。这大大降低了进入AI经济的技术门槛。
链上注册和可追溯性：所有使用模型工厂训练或优化的模型都在OpenLedger区块链上注册。在此注册中，包含模型参数的可验证哈希，以及与模型训练相关的特定Datanets的历史。该机制使得更改不再可能，并使得PoA所要求的跟踪的可见性得以实现。
OpenLoRA：OpenLoRA（低秩适应）是与模型工厂相关的一个主要元素。OpenLoRA是一个优化框架，使用户能够有效部署和定制大型AI模型，而无需管理模型规模。这可以节省推理成本和计算开销（在某些情况下（项目报告）可节省高达99%），并使在去中心化基础设施上运行复杂AI模型变得经济实惠。
流动资产的创建：在链上注册模型，模型工厂有效地将训练好的模型转变为流动的、可编程的资产。该模型随后可以作为服务（代理）发布，每当被调用进行推理时就会产生收入，从而为模型构建者生成一个活跃、可验证和被动的收入流。
协同作用：经过验证的AI开发。
OpenLedger的真正力量在于Datanets与模型工厂之间的协同关系，并得到归属证明的支持。
Datanets包括可验证的输入（数据）、质量和奖励贡献者。
模型工厂使得模型创建的过程变得可接触（训练/微调），使模型创建的过程民主化。
PoA，这个不可更改的注册表，跟踪数据与模型之间的价值交换，确保每个人都按比例获得补偿。
这个统一的架构构成了一个开放但封闭的循环：获得更好补偿的数据导致更好训练的模型，而后又产生更有价值的AI服务，随后又产生更多收入，以激励更多的数据提交。
OpenLedger直接回应了正在成熟的AI技术和伦理需求，通过在协议级别整合责任和货币化。它使AI的未来不再是集中化的黑箱，而是一个由社区拥有的透明和可审计的基础设施。
