介紹
世界正處於一個拐點：AI不再是未來的承諾——它已經在重塑行業、創造力、科學和日常生活。但在表面之下，大多數AI系統仍然是不透明的。誰貢獻了數據？哪些模型被迭代？當系統被使用時，誰應該獲得報酬？這些問題懸而未決，往往沒有解決，尤其是在許多東西是在封閉的環境中構建或被大型組織孤立時。
OpenLedger旨在改變這一點。OpenLedger並不是在傳統區塊鏈上疊加代幣激勵，而是設計了一種爲AI構建的區塊鏈——一種記錄每個數據貢獻、模型更新和推理調用的區塊鏈，並精確地將經濟獎勵分配給貢獻者。實際上，它旨在爲數據、模型和代理賦予流動性和經濟權力，使它們成爲AI經濟中的一流資產。
在本文中，我將向您介紹它的使命、架構、激勵設計、潛在應用、挑戰以及發展過程中需要關注的內容。
核心挑戰：無形價值和無回報貢獻
要理解 OpenLedger 的雄心壯志，請考慮一下當今人工智能的構建方式：
研究人員收集或購買數據（有時在不透明的許可下），在私人基礎設施中訓練模型，並通過 API 提供推理服務。
模型提供者或平臺獲取了大部分價值；貢獻者（例如標記數據的人或數據來源）可能是匿名的或沒有得到獎勵的。
譜系（特定模型如何得出其預測）通常無法完全審計或追蹤。
這意味着，大量的價值——數據、特徵工程、微調工作、模型複用——在經濟層面上幾乎是無形的。將功勞分配給多個貢獻者並按比例獎勵他們極其困難。
OpenLedger 將自己定位爲解決這一問題的基礎設施。它不僅將數據、模型和推理代理視爲工具，還將其視爲流動的經濟實體——這意味着它們可以被消費、交易、貨幣化和追蹤。
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願景與設計原則
OpenLedger 不僅僅是一個具有 AI 功能的區塊鏈。其白皮書指出，OpenLedger 是一個 AI 區塊鏈，旨在釋放流動性，實現數據、模型和代理的貨幣化。OpenLedger 的設計圍繞以下幾個核心原則：
1. 歸因優先架構
AI 流程中的每個操作——上傳數據樣本、貢獻模型更新、調用推理——都應記錄來源。溯源並非事後諸葛亮，而是根植於核心。
2. 透明度和可審計性
由於貢獻是在鏈上的（或錨定在鏈上），人們可以準確地追蹤模型是如何演變的、數據來自哪裏以及每個貢獻者對結果的影響程度。
3. 經濟協調與公平
貢獻應該得到獎勵。模型設計者、數據管理員、推理操作員——都會根據他們的貢獻獲得相應的報酬。
4. 模塊化和互操作性
OpenLedger 的構建與以太坊工具兼容，使用 EVM 風格的智能合約和 Layer-2 擴展技術，因此開發人員可以重複使用熟悉的工具。
5.可擴展性和成本效益
人工智能工作負載繁重。OpenLedger 必須將大量計算或數據存儲轉移到鏈下或進行壓縮，同時還要保持加密的可驗證性和可追溯性。
這些原則指導架構、代幣設計和生態系統發展。
架構和關鍵組件
OpenLedger 提出了以下系統構建方案。
歸因證明（PoA）
其核心是歸因證明（PoA）。這是一種將貢獻映射到獎勵的機制：對於任何給定的模型輸出或更新，它都會追溯哪些數據、哪些微調步驟或哪些模塊對其產生了影響，並相應地分配功勞。
與簡單的“誰創建了模型”歸因不同，PoA 的工作方式更加細粒度：數據樣本 → 梯度更新 → 模型參數變化 → 推理輸出。由於所有這些事件都被記錄下來，系統可以以原則性的方式計算獎勵流。
PoA 對於公平性至關重要：如果您上傳的數據集對許多模型有幫助，那麼您應該根據數據集對下游結果的貢獻程度獲得持續的獎勵。
數據網
其中一個簽名模塊是數據網——本質上是共享的、社區擁有的數據集（或“數據網絡”）。
用戶或團體可以提供數據集合（例如帶註釋的圖像、醫療記錄、傳感器日誌）。
該數據集已發佈，具有可驗證的出處、元數據和版本控制。
當 AI 模型訓練或使用該數據時，它們的使用情況會通過 PoA 記錄，並且獎勵會流向數據集貢獻者。
數據集可以演變、策劃、分叉或組合。
因此，Datanets 將數據從靜態資源轉變爲流動的、可共享的和可貨幣化的資產——並內置激勵措施以保持高質量。
模型工廠和開發工具
OpenLedger 計劃爲 AI 開發者提供一些減少摩擦的工具。以下是一些預期的模塊：
ModelFactory——一個儀表板或無代碼/低代碼環境，用於微調和發佈模型、測試它們並將它們連接到數據網。
OpenLoRA（或相關框架）——高效託管多種模型的基礎設施，使多個低秩自適應（LoRA）模塊能夠存在於單個 GPU 或計算實例上。
這些工具讓模型作者專注於他們的想法而不是基礎設施的細節。
區塊鏈層和可擴展性
底層而言，OpenLedger 被設計爲與 EVM 兼容的鏈，可能作爲第 2 層彙總或側鏈運行，具有模塊化數據可用性和可擴展性功能。
爲了管理高數據負載，它集成了壓縮證明或外部數據可用性（例如 EigenDA 或等效技術）等技術，以便大型數據集不需要完全存儲在鏈上，但其完整性仍然可以驗證。
由於它與 EVM 兼容，因此它可以與以太坊工具（錢包、橋樑、開發人員框架）互操作，從而簡化開發人員的入職。
代幣經濟學與激勵機制
如果沒有精心設計的原生代幣，任何AI原生鏈都無法正常運作。對於OpenLedger來說，這就是OPEN。
供應與分銷
總供應量：1,000,000,000 OPEN（10億）
初始流通量：~21.55%（~2.155億OPEN）
分配： • 社區/生態系統：~51.71%
• 投資者/早期支持者：~18.29%
• 核心團隊/貢獻者：~15.0%
• 生態系統/贈款池：~10.0%
• 流動性/市場：~5.0%
爲了防止傾銷，團隊或投資者的分配必須遵守歸屬時間表（例如，鎖定期後線性釋放）。
OPEN 的角色和功能
OPEN 不僅僅是一個代幣——它深深融入了協議的功能：
天然氣和費用：OpenLedger 生態系統中的每次交互（數據上傳、模型操作、推理調用）都會消耗 OPEN 作爲天然氣。
獎勵代幣：OPEN 是根據貢獻者的貢獻而獲得報酬的貨幣。
質押和安全：驗證者或節點質押 OPEN；不當行爲可能受到懲罰（削減）。
治理：OPEN 持有者對協議決策、參數更改、授權、升級進行投票。
可付費AI/小額支付：模型或代理可以通過OPEN進行小額交易，按通話金額進行貨幣化。一些消息來源提到了“可付費AI”機制。
該設計是循環的：OPEN 用於支付成本，但也會作爲獎勵迴流給貢獻者，確保參與者保持一致。
用例和實際應用
OpenLedger 的設計解鎖了典型的 AI + 代幣化用例。以下是一些看起來很有前景的用例：
數據貨幣化和激勵共享
想象一下，一家醫院或研究實驗室將匿名醫學圖像貢獻給數據網絡。每當一個模型使用該數據集（經過適當的治理/許可）時，該醫院都會獲得持續的 OPEN 代幣獎勵，獎勵金額與其數據對模型性能的貢獻成正比。
社區構建模型
與單個組織祕密構建單體模型不同，貢獻者社區可以上傳領域數據、共享模型模塊、微調各個部分並協同工作。PoA 確保每位貢獻者都能因其模塊對結果的影響而獲得獎勵。
人工智能服務和代理
開發人員可以部署專門的代理（用於翻譯、預測和自動化助理）。用戶按請求以 OPEN 支付。由於調用過程會被跟蹤，您可以查看哪個代理或子組件表現最佳，並獎勵其創建者。
可審計的人工智能與合規性
在受監管的領域（金融、醫療保健、法律），審計需要可追溯性。在OpenLedger下，你可以精確追蹤哪些數據和轉換導致了特定的輸出，從而提高問責制和信任度。
重用、混合和可組合性
在一個領域構建的模型可能部分適用於另一個領域。在 OpenLedger 中，這種血統得以保留：您可以重用組件、分叉模型，同時仍然保持屬性，從而實現模塊化的 AI 生態系統。
人工智能初創企業和資助
OpenLedger 可以通過撥款（使用生態系統分配）資助或支持新興的人工智能項目。作爲回報，這些項目需要構建與平臺兼容的工具、數據管道或模型。
進展、資金和生態系統動力
OpenLedger（之前名爲“OpenDB”）已通過融資輪次、測試網和社區參與取得了進展。
據報道，該項目從 Polychain Capital、HashKey Capital、Balaji Srinivasan、Sandeep Nailwal、Mask Network、MH Ventures 等投資者那裏籌集了約 800 萬美元的種子資金。
它還撥款約 2500 萬美元用於生態系統開發和補助。
白皮書（日期爲 2025 年中）列出了完整的建築和經濟計劃。
該平臺現已開啓測試網時代。用戶可以參與（通過操作節點、提供數據或開發模塊）來賺取可兌換OPEN的“積分”。
2025 年 9 月左右啓動代幣生成/空投活動，向早期支持者、測試人員、貢獻者等分發 OPEN。
OpenLedger 已經在某些交易所上市或可交易。
雖然主網（完全運行狀態）尚未推出，但這些早期步驟顯示了勢頭和社區建設。
挑戰、風險和懸而未決的問題
像OpenLedger這樣大膽的想法必須克服許多技術、經濟和應用方面的障礙。以下是需要關注的風險和未解決的問題：
可擴展性和性能開銷
以細粒度（數據樣本→梯度→模型變化→推理）追蹤歸因會產生開銷。平衡保真度和性能並非易事。
歸因準確性與操控
設計公平、穩健、能夠抵禦博弈、能夠抵禦對抗性操縱、並能反映真實貢獻的歸因模型並非易事。過度歸因或歸因不足都會打擊參與者的積極性。
成本與費用經濟學
如果每次 AI 調用或訓練步驟都會觸發鏈上活動，那麼 Gas 成本可能會變得過高。確保微交易保持經濟性至關重要。
引導網絡效應
數據網絡、模型和代理的效用會隨着應用的增加而增長。但如何吸引早期貢獻者（數據提供者、模型開發者）則是一個“先有雞還是先有蛋”的問題。
代幣經濟學與通貨膨脹
平衡獎勵發行、通脹、質押收益和代幣效用非常微妙。發行過多會稀釋價值；發行過少又會造成激勵失效。
隱私、數據許可與合規
當數據集敏感（例如醫療、個人數據）時，遵守法規（例如 GDPR、HIPAA）至關重要。鏈上元數據或來源可能會泄露信息。在確保隱私的同時實現可驗證性是一項挑戰。
安全性、治理和可升級性
智能合約漏洞、治理漏洞或惡意行爲者都可能破壞系統。確保代碼和治理的安全、彈性至關重要。
競爭與創新速度
其他 AI + Web3 的嘗試可能正在涌現。OpenLedger 必須快速執行，維護社區信任，並適應不斷髮展的 AI 格局。
值得關注的內容和成功指標
隨着 OpenLedger 走向全面部署，以下指標將表明它是否成功：
1. 活躍數據與模型生態系統
數據網的數量、上傳數據量、訓練或發佈的模型數量。
2. 歸因/獎勵流程
有多少 OPEN 流向數據提供者、模型貢獻者、推理操作員——以及分發是否有意義。
3. Gas/交易效率
測量每個訓練步驟或推理調用的成本、延遲、吞吐量。
4. 採用和社區參與
用戶、貢獻者、集成者和合作夥伴的數量。
5. 治理活動
提案、投票、社區驅動的升級、透明度。
6. 代幣市場健康狀況
流動性、價格穩定性、代幣流通速度、權益參與度。
7. 實際用例和集成
在醫療保健、物聯網、內容生成、企業 AI 管道等領域的部署。
8.安全性和穩健性
協議審計、錯誤報告、抵禦攻擊或漏洞的能力。
如果 OpenLedger 能夠在這些方面表現出積極的變化，它就有機會改變人工智能的構建和貨幣化方式。
結論
OpenLedger 體現了一種如今看來似乎勢在必行的願景：如果人工智能是由衆多貢獻者構建的，那麼貢獻——數據、模型更新、推理模塊——應該是可追溯、可審計並獲得經濟回報的。這不僅僅是將區塊鏈技術添加到人工智能中，而是重新思考當人工智能成爲其核心應用時，區塊鏈應該是什麼樣子。
然而，這條路崎嶇難行。工程要求很高，經濟設計必須嚴密，而應用則需要吸引數據提供商和人工智能開發者社區。但如果OpenLedger能夠實現其願景，它或許能夠幫助人工智能從一種範式轉向……
由少數集中的參與者主導的體系轉變爲一個參與性更強、更公平、共享所有權更強的體系。
