人工智能正推動着新一輪全球創新浪潮，但當今的大多數 AI 基礎設施仍是中心化的、缺乏透明度的，並由少數大型機構控制。
OpenLedger AI 正在努力改變這一現狀。該項目正在構建一個全棧式去中心化 AI 網絡，讓數據集、模型和智能體都能作爲鏈上資產運行，由社區共同擁有、治理並實現價值變現。
在本次 Binance News 獨家專訪中，團隊分享了其架構設計、代幣經濟模型與未來路線圖，並探討了當 AI 與 Web3 融合時，用戶可以期待看到的全新機遇。
對於首次接觸 OpenLedger AI 的讀者，你們如何定義自己的使命？爲什麼這在當下尤爲重要？
我們的使命很簡單：讓人工智能實現全民化（去中心化的普惠化）。我們致力於讓數據、模型和智能體能夠在鏈上實現透明的歸屬與收益分配，確保每一位貢獻者都能獲得公平回報。
當今的 AI 依賴海量數據運作，而這些數據往往被無償使用，貢獻者既得不到署名，也得不到收益。OpenLedger 的「歸屬證明（Proof of Attribution）」改變了這一點，它可以將每個數據集、模型或推理過程追溯到源頭。每當某位貢獻者的成果被用於 AI 輸出時，他們都會實時獲得獎勵。
隨着 AI 與 Web3 的融合，這一系統確保了創新保持開放，而非被壟斷；同時，也讓推動 AI 進步的人們共同分享經濟紅利。
中心化的 AI 系統常被稱爲黑箱。OpenLedger AI 如何在協議層面實現透明與可追溯？
在 OpenLedger 上，每一個數據集、模型和推理過程都通過歸屬證明（Proof of Attribution） 記錄在鏈上。這意味着用戶可以清晰地看到：哪些數據影響了模型輸出、是誰提供的、以及獎勵如何分配。本質上，我們將 AI 的黑箱變成了玻璃箱，每一個決策與貢獻者都可被看見、驗證與審計。
這爲 AI 從底層構建起了信任與問責機制。
你們將 OpenLedger 稱爲「全棧式 AI 網絡」。能否介紹一下你們的架構，包括區塊鏈、計算層、數據經濟和市場以及它們之間的連接方式？
我們的架構由四個主要層級構成：
區塊鏈基礎層（Blockchain Foundation）：OpenLedger 運行在定製的 Stack Rollup 上，使用 OPEN 作爲原生 Gas 代幣，同時保持與以太坊的完全兼容性。
數據經濟層（Datanets）：貢獻者可以在 Datanets 中發佈數據集。每當他們的數據被模型調用時，都會通過歸屬證明獲得獎勵。
計算層（Compute Layer）：藉助 ModelFactory 圖形界面（GUI），任何人都可以輕鬆微調模型；同時 OpenLoRA 技術能夠在單塊 GPU 上高效運行數千個模型。
AI 市場（AI Marketplace）：模型與智能體在此部署，用戶查詢通過 API 處理，收益在貢獻者、創作者與質押者之間實現透明分配。
這些層級共同構建出一個透明、去中心化且經濟公平的 AI 開發生態系統。
許多「AI + 區塊鏈」項目都只是表面文章。OpenLedger 的技術路徑有什麼不同？
與那些只是簡單把代幣加入 AI 的項目不同，OpenLedger 的鏈承擔了真正的核心計算任務。
我們從數據到推理的每一步貢獻都能在鏈上被完整追蹤和激勵。同時，我們還構建了可實際運行的基礎設施，比如 ModelFactory 和 OpenLoRA，能夠在單塊 GPU 上高效服務成千上萬個模型。
這並不是炒作概念，而是着眼於爲去中心化 AI 打造底層管道——讓整個系統真正做到透明、可驗證且可擴展。
數據所有權是你們願景的核心。貢獻者如何在無中介的情況下授權和變現數據集？
每一個數據集都會成爲一個 Datanet，一種帶有內置元數據、許可條款和歸屬機制的鏈上容器。
當該數據集被使用時，協議會自動追蹤來源並實時獎勵創作者。
整個過程完全在鏈上完成，沒有中心化機構介入。貢獻者可以保留數據所有權，自主決定使用方式，並從每一筆相關交易中直接獲得收益。
除了支付 Gas 費用外，OPEN 代幣在生態中還承擔哪些職能？
OPEN 是 OpenLedger 經濟體系的核心支柱。它驅動激勵、質押與治理機制——用於向數據貢獻者、模型創建者和算力提供者分配獎勵。
可以把 OPEN 理解爲去中心化 AI 的協調層：每一個數據集、模型和推理過程都通過它運行。這種機制讓激勵結構保持一致，並確保所有權由社區共享，而非集中在單個平臺手中。
在 AI 網絡中保持激勵平衡極具挑戰。你們是如何設計這種機制的？
我們的經濟模型確保所有參與者都能透明、可追蹤地受益：
推理費用會在協議、模型創建者和數據貢獻者之間分配；
算力提供者通過託管任務獲得報酬；
代幣持有者則可通過治理投票調整獎勵比例。
所有價值流動都記錄在鏈上，消除了中間環節，確保整個生態的分配公平且公開。
安全性與信任是 AI 的核心問題。OpenLedger 如何保障數據集與模型的完整性？
我們爲每個數據集、模型訓練和推理結果都使用加密證明：
Datanets 會登記數據指紋和使用許可；
訓練日誌記錄模型 ID、適配器和時間戳；
推理過程生成基於哈希的歸屬映射，將每個輸出與對應輸入相連。
這些不可篡改的記錄共同構成歸屬證明（Proof of Attribution）路徑，使任何人都能實時驗證來源、貢獻權重與收益邏輯，從而建立公開可審計的信任機制。
哪些行業最有可能率先採用 OpenLedger AI？
我們預計金融、科研、醫療與遊戲將成爲首批採用者——這些領域都對可驗證性、解釋性和責任機制有強需求。
金融機構需要可審計的模型；研究人員希望獲得公平歸屬；而遊戲工作室則能借助玩家數據驅動的 AI 代理實現新型變現模式。
這些垂直領域與 OpenLedger 的透明基礎設施天然契合。
在競爭激烈的「AI + 加密」賽道中，OpenLedger 的長期優勢在哪裏？
我們的護城河在於技術深度與執行力，而非概念敘事。我們已將歸屬追蹤、模型微調與模型服務等全流程能力直接嵌入協議層，而不是作爲外部插件。這意味着其他項目可以直接接入我們的網絡，構建可驗證、可組合的去中心化 AI 應用。
生態合作固然重要，但我們的真正防禦力來自於掌握底層 AI 基礎設施——那是未來衆多項目將依賴的核心。
接下來 12 個月，用戶應關注哪些關鍵里程碑？
三個核心進展：
主網啓動：從測試網過渡到全面生產環境；
AI 市場上線：實現模型與智能代理的鏈上變現；
企業級試點落地：在金融與醫療領域驗證真實應用與合規價值。
這些里程碑將標誌着 OpenLedger 從基礎設施階段邁向多鏈 AI 經濟體的現實運行階段。
展望未來五年，如果 OpenLedger 成功，用戶與 AI 的交互方式會有什麼不同？
屆時，AI 將不再是集中式的。用戶可以質押他們信任的模型、貢獻數據、授權 AI 智能體，並從所參與建設的系統中直接獲得收益。
他們將不再依賴黑箱式的企業模型，而是使用透明、社區所有的 AI 網絡，其中的歸屬、所有權與利潤都直接流向真正的參與者，而非中心化把關者。
免責聲明
本文包括第三方觀點，並不構成財務建議。內容不代表幣安的立場。本文章經過編譯，若有任何差異，請參照原版以獲取最準確的信息。
