📍 OpenledgerHQ 是一個專注於 AI 模型和數據激勵機制的 Web3 項目，它試圖重構整個 AI 產業鏈的價值分配方式。過去 AI 模型的訓練常常依賴免費抓取的海量網絡數據，而這些數據的實際貢獻者卻得不到任何回報。

OpenLedger 想改變這一局面，它的核心思路是讓每一次數據上傳、模型訓練、調用都能在鏈上被清晰記錄，並基於真實貢獻進行激勵。

項目最引人注目的技術是 PoA（Proof of Attribution），它能追蹤哪些數據在訓練和推理中真正起到了作用，併爲此分發獎勵。這背後的邏輯其實很簡單：誰提供了有價值的數據或模型，就該獲得相應回報。

在這套機制下，模型訓練不再是一件“喫幹抹淨”的事情，而變成了一個公開、透明、激勵明確的協作過程。

🔧 OpenLedger 還做了一整套工具來降低參與門檻。

比如 Model Factory，讓非技術用戶也能通過圖形界面微調 LLaMA 或 Mistral 等主流模型，而 OpenLoRA 則可以讓這些微調後的模型像樂高一樣組合、調用、付費，甚至分潤。這意味着任何一個個人開發的模型，都可以像 API 一樣被調用，真正實現“模型即服務”的理念。

項目背後的基礎設施也相當紮實，基於 OP Stack 構建，結合 EigenDA 提供的數據可用性支持，不僅確保了性能和成本優勢，也爲 AI 模型提供了安全的執行環境。

🎈 當然，這條路並不輕鬆。數據歸屬的確立、模型價值的準確評估、激勵機制的合理設計，這些都不是簡單的問題。但 OpenLedger 已經通過測試網啓動、合作網絡拓展，以及多個 AI 項目的集成，邁出了第一步

如果說傳統 AI 是由中心化巨頭主導的“黑箱系統”，那麼 OpenLedger 想做的，是打開這個黑箱，把數據、模型、調用過程和分潤方式都擺到檯面上來。這不僅是一次技術路線的改變，更可能是一種商業邏輯的轉向

✈️ OpenLedger 亞洲行最後一站上海站完美收官