在其开发阶段之后，\u003cm-118/\u003e(开放)已经提出了一个大胆的声明，即它将成为可支付人工智能的基础。这个愿景的目标是创造一个可验证、可奖励和透明的人工智能经济，并基于去中心化的基础设施。该项目不再只是概念，而是实践，因为它的主网现在已投入运营，并开始构建一个真实的去中心化人工智能生态系统。为了评估其进展，需要对其当前的采用率、技术成功以及为了确立自己作为去中心化人工智能基础设施领导者所需克服的基本问题进行严格的分析。
评估主网进展和采用指标。
OpenLedger的主要网络阶段是主网启动，这是向现实世界效用和可衡量采用的转变。基本指标将概述社区在生态系统中的初步动能和参与度：
网络参与和规模（注册节点/验证者）：健康的去中心化网络是基于健康和多样化的参与者群体。初步的热议是，网络运营的兴趣很大，提到在测试网上注册的节点数量很高。目前的任务是保持和扩展这种去中心化到主网，以避免集中化风险，并增强网络的韧性。
开发者参与（构建的AI模型）：人工智能基础设施平台的效用在于其服务开发者的能力。构建、微调或在ModelFactory中注册的人工智能模型数量的衡量是重要的。如此大量的模型数量表明开发者体验完全没有摩擦，基本工具（如ModelFactory和OpenLoRA）实际上正在降低部署链上人工智能的门槛。这个指标是自然生态系统增长的有力替代品，这不再是一个猜测的问题。
核心效用使用（交易量）：尽管随着初始代币发布，交易量巨大，但效用交易的交易量是长期健康的最有价值指标，包括推理调用、数据查询和归属证明（PoA）支付。终端用户驱动的效用交易量的持续增加验证了在OpenLedger上开发的人工智能应用目前被终端用户使用，确认了可支付人工智能模型的经济可行性。
当前的问题是划清短期噪音（由空投和交易活动驱动）与长期信号（Datanets和PoA的真实使用）之间的界限。初步指标是初期的高热情水平，尽管接下来的几个季度将是决定性力量，表明该系统是否能够在经济和技术上实现规模化。
技术进步：可支付人工智能的基础。
OpenLedger的成功取决于提供一种人工智能原生区块链的能力，成本效益更高、速度更快、可验证性优于通用链。
归属证明（PoA）：这是“可支付人工智能愿景”无法承受的主要里程碑之一。PoA是对数据和模型影响的加密跟踪，自动分配奖励，其成功实施至关重要。它本质上是OpenLedger的区分点，保证可验证的信用和补偿——这是吸引高质量贡献者和伦理人工智能项目的条件。
通过OpenLoRA的成本效益：在优化模型部署中的OpenLoRA集成是技术成功之一。计算机人工智能成本低廉。通过能够持续地以非常大的幅度实现推理成本的降低，OpenLedger在链上人工智能的部署上变得具有经济竞争力，消除了DeAI采用的最大瓶颈。
EVM兼容性和L2设计：作为一个EVM兼容的Layer 2（L2）协议，OpenLedger向现有区块链开发人员和工具的惊人社区开放。这种兼容性将加速开发过程，并最大限度地减少将平台集成到更广泛的Web3生态系统中的摩擦。
长期主导问题。
尽管OpenLedger在技术上是可靠的，但公司面临许多重大挑战，这将决定其在去中心化人工智能市场中主导地位的能力。
1. 竞争斗争：在饱和行业中使人工智能与众不同。
加密领域正迅速被以人工智能为导向的倡议所挤满。OpenLedger应能够在炒作之外继续区分其产品。
归属优势：与大多数去中心化计算项目不同，OpenLedger销售可验证的数据来源和归属。它需要积极地向企业和控制机构销售这种伦理和可审计的好处，不仅是一个更便宜的选择，而是唯一可靠的基础设施。
生态系统流动性：它应该保证其Datanets是流动的（高质量、多样化的数据集），并且ModelFactory能够填充足够多样化且高性能的人工智能模型，以吸引企业级用户。
2. 技术问题：在去中心化工作负载上启动人工智能工作负载。
人工智能的训练和推理需要大规模的并行处理和低延迟，这可能与区块链的特性（速度和成本）相悖。
链上与链外：OpenLedger必须有效权衡链外执行的性能（高性能训练和推理）与链上结算（透明归属和支付）。当存在任何性能能力或燃气费用时，这将迫使开发人员回到集中式云提供商。
互操作性：确保跨链通信和资产转移无缝至关重要，因为最好的人工智能模型可能需要使用其他链上可用的数据或计算资源。
3. 采用和监管挑战 企业障碍。
对于需要可审计高完整性人工智能解决方案（例如金融、医疗保健）的企业来说，最有价值的模型是所谓的可支付人工智能。然而，这些领域非常不安全。
监管明确性：去中心化和基于代币的补偿模型（PoA奖励）应该有明确的法律和会计渠道供公司采用。OpenLedger需要努力提供工具或法律基础设施，以确保大公司能够以合规的方式轻松参与其中。
开发者入职：将数百万名习惯于知名框架（如AWS SageMaker或Google Vertex AI）的人工智能开发者转移到不同的区块链基础设施是一项巨大的任务。团队需要投入大量资金用于文档、教学材料和SDK，以使向Datanets和Model factory的过渡变得无痛。