在快速發展的人工智能(AI)領域,像谷歌、AWS和OpenAI等科技巨頭主導的集中式Web2平臺之間的孤島與Web3的去中心化承諾正變得越來越難以維持。Web2提供了巨大的計算資源、海量的數據集和無縫的用戶界面,但它常常面臨不透明、集中化和不公平價值分配的問題。另一方面,Web3通過區塊鏈帶來了透明度、所有權和激勵機制,但在可擴展性和與遺留系統的集成方面仍然面臨挑戰。
歡迎來到 OpenLedger,一個專爲 AI 構建的下一代區塊鏈網絡。被稱爲 "AI 區塊鏈",OpenLedger (@undefined Q) 是一個以太坊第 2 層 (L2) 解決方案,利用 Optimism (OP) 堆棧和 EigenDA 確保數據可用性。它實現了 AI 模型的代幣化、訓練和部署,同時確保每個貢獻——從數據標註到模型微調——都是可追蹤和有回報的,採用其創新的屬性證明 (PoA) 機制。截止到 2025 年底,OpenLedger 已籌集 800 萬美元的種子資金,通過其 OpenCircle 啓動平臺承諾向 AI-Web3 初創企業投資 2500 萬美元,並與 Ether.fi 達成了價值 60 億美元的基礎設施協議,以增強安全性。
從本質上講,OpenLedger 不僅僅是另一個區塊鏈;它是一個橋樑。通過促進互操作性,它允許 Web2 AI 平臺利用去中心化數據市場 (Datanets)、可驗證的模型訓練 (ModelFactory) 和高效的推理 (OpenLoRA),同時保持 Web3 的無信任原則。本文探討了 OpenLedger 的架構橋樑如何拆除障礙,使集中的規模與去中心化的完整性相結合,從而啓用混合 AI 生態系統。
互操作性迫切性:橋樑爲何重要
AI 中的互操作性指的是跨不同系統無縫交換數據、模型和計算。在一個以 Web2 爲主導的世界中,AI 開發因 "黑箱" 模型而受限——不透明的訓練過程,貢獻者(例如數據標註者)獲得的信用或補償很少。2025 年 Gate.io 報告強調,傳統 AI 管道缺乏可驗證記錄,導致偏見、知識產權爭議和資源配置低效。Web3 通過不可變的賬本反制這一點,但直接集成仍然笨拙,往往依賴脆弱的預言機或昂貴的跨鏈橋樑。
OpenLedger 通過模塊化設計解決這些痛點:
- EVM 兼容性:作爲 OP Stack L2,它繼承了以太坊的智能合約生態系統,使 Web2 開發者能夠使用 Solidity 或 JavaScript 等熟悉的工具部署 AI 代理,而無需分叉他們的工作流程。
- 混合數據流:Datanets 策劃域特定數據集(例如,法律 AI 的多語言文本或 DeFi 代理的金融時間序列),可以通過 API 被 Web2 平臺導入,同時鏈上 PoA 確保來源。
- 可擴展計算:像 io.net 這樣的合作伙伴提供去中心化的 GPU 資源,與 AWS 相比,成本降低高達 99%,使得 Web2 規模的訓練無需中心化風險。
這不是理論。OpenLedger 的測試網於 2024 年 12 月推出,已經激勵了節點運營商和數據提交者,展示出每秒數千筆 AI 工作負載的真實吞吐量。
OpenLedger 的技術橋樑:從 Web2 到 Web3
OpenLedger 的互操作性通過其堆棧得以顯現,設計爲 AI 的 "樂高積木":模塊化、可組合和即插即用。以下是它如何與 Web2 AI 平臺連接:
1. 數據集:用於 Web2 導入的鏈上數據市場
Datanets 是去中心化的、由社區策劃的高質量、小衆數據池——想想加密的醫療記錄或實時環境傳感器。與 Web2 的孤立數據集 (例如 Google 的 BigQuery) 不同,Datanets 使用 PoA 記錄每次上傳、驗證和使用,創建不可變的審計軌跡。
- 通往 Web2 的橋樑:API 允許像 Hugging Face 或 AWS SageMaker 這樣的平臺直接查詢 Datanets。例如,Web2 開發者可以拉取金融調優數據集進行模型訓練,並通過 $OPEN tokens 自動向貢獻者支付微支付。
- 現實世界影響:與 Ambios(實時環境數據)等項目的合作使得 Web2 應用能夠訪問可驗證的、衆包的輸入而無需依賴預言機。這減少了偏見——OneSafe 的 2025 年分析指出,OpenLedger 的方法使特定領域模型的錯誤減少了 30-40%。
2. ModelFactory 和 OpenLoRA:無國界的訓練和推理
ModelFactory 是一個無代碼的圖形用戶界面,用於微調大型語言模型 (LLMs),而 OpenLoRA 則使用即時適配器在單個 GPU 上部署數千個個性化模型。
- Web2 集成:這些工具暴露與 TensorFlow 或 PyTorch 流水線兼容的 RESTful 端點。像 Microsoft Azure 這樣的 Web2 平臺可以將微調工作卸載到 OpenLedger 的 L2,同時繼承 EVM 安全性,並通過包裹的穩定幣以法幣支付 gas 費。
- 效率提升:OpenLoRA 的適配器加載大幅降低了推理成本,使其適用於 Web2 規模的部署。根據 TokenMetrics 的深入分析,這支持專門的語言模型 (SLMs) 用於 DeFi 等行業,其中代理分析鏈上數據並自主執行交易。
功能 | Web2 等價物 | OpenLedger 橋接 | 好處 |
| 數據策劃 | AWS 數據湖 | Datanets + PoA | 可驗證的來源,自動獎勵 |
| 模型訓練 | Google Colab | ModelFactory | 無代碼 GUI 和 L2 可擴展性 |
| 推理 | OpenAI API | OpenLoRA | 99% 的成本減少,多模型 GPU 共享 |
| 屬性 | 手動記錄 | 屬性證明 | 針對知識產權和支付的鏈上收據 |
3. MCP 協議:AI 代理的通用連接器
模型鏈協議 (MCP) 是 OpenLedger 的祕密武器——一箇中間件層,讓 AI 代理與 Web2 服務(例如,從 Yahoo Finance 抓取市場數據)和 Web3(例如,觸發以太坊交換)進行交互。它是基於意圖的:代理表達目標,例如 "分析情感並在積極時購買",MCP 處理協調。
- 跨生態系統玩法:MCP 支持鏈抽象,消除 Web2-Web3 交接的橋樑。例如,一個 Web2 客戶關係管理工具可以將客戶數據輸入到 OpenLedger 代理中,以實現個性化推薦,輸出通過安全 API 循環返回。
- 企業吸引力:X 討論強調了 MCP 在 "即插即用" 集成中對對完全去中心化持謹慎態度的 Web2 企業的作用。一個瀏覽器擴展已經抓取實時數據流以獲取交易智能,競爭對手如 HeyElsaAI,但具備鏈上可驗證性。
案例研究:OpenLedger 的實際應用
與 io.net 合作實現可擴展的 Web2 計算
在 2024 年 11 月,OpenLedger 與 io.net 聯手訪問分佈式 GPU,繞過 Web2 雲壟斷。現在,正在 Azure 上進行訓練的 Web2 開發者可以進行混合化:通過 OpenLedger 的 API 使用 io.net 來獲得突發容量,PoA 確保模型權重可追溯。這優化了去中心化模型的成本效率,能夠處理更大的數據集而不出現延遲峯值。
通往 IQ AI 和 UP 網絡的橋樑
OpenLedger 與 IQ AI(用於透明的多語言訓練)和 UP 網絡(用於安全代理部署)的集成是信任網絡的典範。一個 Web2 電子商務平臺可以在 OpenLedger 上部署一個 IQ AI 代理,利用鏈上購買數據個性化推薦,打破孤島,同時通過加密的 Datanets 符合 GDPR。
RWA 平臺和 DeFi 代理
對於真實世界資產 (RWAs),OpenLedger 通過 AI 驅動的合規性提供代幣化。Antier Solutions 的 2025 年博客詳細介紹了構建者如何使用 OpenLedger 進行可審計的風險分析,集成 Web2 預言機如 Chainlink 與鏈上代理以實現自動結算。
挑戰與前路
儘管前景可期,但挑戰依然存在:跨境數據流的監管障礙以及對更廣泛 Web2 採用的需求。OpenLedger 通過 Ether.fi 的重新質押來減輕這一風險,以確保安全性,並即將推出的主網功能,如初始 AI 供給 (IAOs) 用於資金模型。隨着 $OPEN token 快照的臨近(2025 年 10 月 1 日),社區激勵將加速測試。
結論
OpenLedger 的橋樑不僅僅是連接器——它們是重新定義 AI 爲協作、公平經濟的變革性途徑。通過將 Web2 的規模與 Web3 的透明性相結合,它賦予開發者構建可驗證代理、貨幣化貢獻和在沒有妥協的情況下擴展的能力。正如 X 用戶所指出的,"OpenLedger 是 AI 的以太坊,"將智能轉變爲可編程基礎設施。在一個 AI 驅動從 DeFi 到 RWAs 的一切的世界裏,這些橋樑確保沒有人被落下。深入測試網 openledger.xyz,加入八爪魚革命 gOcto! 🐙