在当前的人工智能领域，一个关键问题依然存在：为人工智能提供智能的数据和个人往往得不到应有的认可和补偿。虽然模型产生有价值的输出，但它们是如何到达那里的——以及谁在这个过程中帮助了它们——仍然是一个黑箱。OpenLedger 直面这一根本问题，其核心创新是：归属证明 (PoA)。这不仅仅是一个功能；它是旨在将透明度、公平性和可验证的货币化注入人工智能开发核心的基础协议。
这个技术机制超越了理论，为追踪贡献和分配奖励提供了一个实用的链上解决方案。它旨在解决项目所识别的“$500B 数据问题”，即高价值数据集仍然孤立，贡献者没有得到奖励。通过使归属可编程和自动化，OpenLedger 旨在构建一个更加公平和协作的人工智能生态系统。
🔍 证明归属的“什么”和“为什么”
证明归属是一个系统，永久记录数据贡献对人工智能模型输出的影响。其主要目的是回答以前无法回答的人工智能问题：谁的数据塑造了这个模型的决策？我们能否将模型的推理追溯到具体数据点？最重要的是，贡献者能否自动和公平地获得报酬？
这与传统的人工智能市场或一次性数据销售有显著的区别。证明归属建立了一个持续的奖励系统，而不是单一的交易。它确保贡献者不仅因最初提供数据而获得补偿，还因每次数据影响模型推理而获得持续的价值。这为分享高质量、专业化的数据创造了强大的经济激励，促进了可持续的数据经济。
🛠️ 驱动 PoA 的技术架构
证明归属机制并不是在真空中运作。它集成在一个专为人工智能工作负载构建的复杂技术堆栈中，确保其可靠性和效率。
· 区块链基础：OpenLedger 是作为以太坊层 2 构建的，使用 OP Stack。这一战略选择意味着它继承了以太坊主网的强大安全性和去中心化，同时实现了人工智能计算所需的高吞吐量和低交易费用。所有归属数据和奖励分配都不可更改地记录在链上，提供透明和可审计的记录。
· Datanets 和模型的角色：该过程始于 Datanets，Datanets 是社区策划的领域特定数据集。当人工智能模型使用这些 Datanets 进行训练或微调时，系统在模型与其基础数据源之间建立了联系。模型工厂为这一创建过程提供了无代码工具，而 OpenLoRA 则作为优化的部署引擎，极大地降低了运行多个模型的成本。
· 归属引擎：这是计算影响的核心逻辑。最近的升级增强了这个引擎，提供实时可追溯性。它使用定义的公式量化每个贡献者的角色：奖励 = (数据影响 / 总影响) × 收费池。这个“影响分数”决定了每个数据贡献者获得推理费用的份额，减少低质量或垃圾输入的激励。
💰 一个透明的经济飞轮
证明归属协议是推动 OpenLedger 整个代币经济的引擎，创造了一个透明的贡献和奖励循环。
· 从使用到奖励：每当使用人工智能模型时，例如用户支付费用查询模型，这笔费用被收集到“收费池”。然后，归属引擎分析推理，识别哪些贡献者的哪些数据点影响了输出，并根据预定义的公式自动分配费用。具体的分解表明，典型推理费用中，70% 归模型开发者，25% 归数据贡献者，5% 归网络验证者。
· OPEN 代币的角色：OPEN 代币是这个经济的命脉。它用于支付所有燃气费用和人工智能模型服务。至关重要的是，它也是所有证明归属奖励的货币。这意味着数据贡献者在其数据被使用时直接以 OPEN 代币获得补偿，创建了生态系统参与和代币效用之间的直接联系。
下表总结了该经济模型的关键组成部分：
组件 功能 关键特征
证明归属协议 跟踪数据对人工智能输出的影响并触发支付。实现对贡献者的自动逐推理微支付。
OPEN 代币作为奖励、燃气费用和治理的媒介。需求直接与网络使用和人工智能服务消费相关联。
Datanets 社区拥有的数据集，为人工智能模型提供数据。提供可验证的高质量资产，这些资产被跟踪和货币化。
🌱 现实世界的影响和未来轨迹
有效的证明归属系统的影响深远。首次提供了一个可扩展的“可支付人工智能”模型，开发者可以部署模型以赚取持续收入，数据贡献者可以从其资产中获得可持续收入。这可以解锁大量专门数据，这些数据之前由于缺乏公平补偿模型而被保留私有。
技术持续发展。2025 年 9 月的最新升级专注于实现实时奖励和更精确的归属。此外，战略合作伙伴关系，例如与 Trust Wallet 的整合，旨在将这项技术带给大众，使用户能够通过 OPEN 代币直接从钱包与人工智能进行 DeFi 操作。
总之，OpenLedger 的证明归属不仅仅是一个技术特性；它是一个范式转变。通过构建一个每个贡献都被跟踪、归属和奖励的区块链，OpenLedger 正在为一个未来奠定基础，在这个未来，人工智能开发不仅更加先进，而且对所有参与者来说也更加协作、透明和公平。
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