Informe de investigación profunda de OpenLedger: construyendo una economía de agentes impulsada por datos y modelos combinables sobre la base de OP Stack+EigenDA
I. Introducción | El salto en la capa de modelos de Crypto AI
Los datos, los modelos y la potencia de cálculo son los tres elementos centrales de la infraestructura de IA, siendo todos indispensables. El campo de Crypto AI ha pasado por una evolución similar a la de la industria de IA tradicional. A principios de 2024, el enfoque del mercado se centra en proyectos de GPU descentralizados, enfatizando la competencia en potencia de cálculo. A medida que entramos en 2025, el enfoque de la industria se desplaza gradualmente hacia las capas de modelos y datos, marcando la transición de Crypto AI de una competencia por recursos básicos a una construcción de medio término más sostenible y de valor aplicable.
Modelo General (LLM) vs Modelo Especializado (SLM)
Los modelos de lenguaje de gran escala tradicionales (LLM) dependen de grandes conjuntos de datos y arquitecturas complejas, con un tamaño de parámetros enorme y costos de entrenamiento elevados. Los modelos de lenguaje especializados (SLM), en cambio, se basan en modelos de código abierto, combinando una pequeña cantidad de datos profesionales de alta calidad y tecnologías como LoRA, para construir rápidamente modelos de expertos en campos específicos, reduciendo drásticamente los costos de entrenamiento y las barreras tecnológicas.
SLM colabora con LLM a través de la arquitectura de agentes, enrutamiento de sistemas de plugins, conectividad en caliente de módulos LoRA, RAG, etc., manteniendo la capacidad de amplio alcance de LLM y mejorando el rendimiento profesional mediante módulos de ajuste fino, formando un sistema inteligente modular y flexible.
El valor y los límites de Crypto AI en la capa del modelo
Los proyectos de Crypto AI tienen dificultades para mejorar directamente las capacidades centrales de LLM, principalmente debido a las barreras tecnológicas y las limitaciones del ecosistema de código abierto. Sin embargo, sobre la base de modelos de código abierto, los proyectos de Crypto AI pueden extender su valor a través del ajuste fino de SLM y combinándolo con la verificabilidad y los mecanismos de incentivos de Web3. Su valor central se manifiesta en dos direcciones: la capa de verificación confiable y los mecanismos de incentivos.
Análisis de la aplicabilidad de la clasificación de tipos de modelos de IA y blockchain
Los proyectos de IA Crypto de tipo modelo se centran principalmente en el ajuste fino de SLM de pequeña escala, la integración y validación de datos en cadena bajo la arquitectura RAG, así como en el despliegue local y la incentivación de modelos Edge. Combinando las características de blockchain, Crypto puede proporcionar un valor único para estos escenarios de modelos de recursos bajos y medios, formando un valor diferencial en la "capa de interfaz" de la IA.
La cadena de bloques AI basada en datos y modelos puede registrar de manera clara e inmutable el origen de las contribuciones de datos y modelos, mejorando la credibilidad y la trazabilidad. A través del mecanismo de contratos inteligentes, se activará automáticamente la distribución de recompensas cuando se invoquen datos o modelos, convirtiendo el comportamiento de la IA en un valor tokenizado que es medible y comerciable. Los usuarios de la comunidad también pueden participar en la gobernanza mediante votaciones con tokens, perfeccionando la estructura de gobernanza descentralizada.
Dos, Resumen del Proyecto | La visión de la cadena AI de OpenLedger
OpenLedger es un proyecto de blockchain AI centrado en mecanismos de incentivo de datos y modelos. Propone el concepto de "Payable AI", con el objetivo de construir un entorno de ejecución de AI justo, transparente y combinable, incentivando la colaboración de todas las partes participantes para obtener beneficios en la cadena.
OpenLedger ofrece un ciclo completo desde "provisión de datos" hasta "despliegue de modelos" y "llamada de reparto de beneficios", con módulos centrales que incluyen Model Factory, OpenLoRA, PoA, Datanets y la plataforma de propuestas de modelos. A través de estos módulos, OpenLedger ha construido una "infraestructura económica de agentes" impulsada por datos y modelos combinables.
En la tecnología blockchain, OpenLedger utiliza OP Stack + EigenDA como base para proporcionar un entorno de ejecución de alto rendimiento, bajo costo y verificable para modelos de IA. Se basa en la pila tecnológica de Optimism, soporta alta capacidad de procesamiento y bajos costos; se liquida en la red principal de Ethereum; es compatible con EVM; EigenDA proporciona soporte de disponibilidad de datos.
En comparación con NEAR, que se centra más en la capa inferior, OpenLedger se enfoca en construir una cadena dedicada a la inteligencia artificial orientada a datos e incentivos de modelos, comprometida a lograr un ciclo de valor sostenible, combinable y rastreable en el desarrollo y llamada de modelos en la cadena.
Tres, los componentes centrales y la arquitectura técnica de OpenLedger
3.1 Modelo de Fábrica, modelo de fábrica sin código
ModelFactory es una plataforma de ajuste fino de LLM bajo el ecosistema de OpenLedger, que ofrece una operación completamente gráfica. Su flujo central incluye control de acceso a datos, selección y configuración de modelos, ajuste fino ligero, evaluación y despliegue de modelos, interfaz de validación interactiva y generación de RAG para trazabilidad.
ModelFactory admite los principales modelos de lenguaje de código abierto, como las series LLaMA, Mistral, Qwen, ChatGLM, Deepseek, Gemma, entre otros. Aunque no incluye los últimos modelos MoE o multimodales, ha hecho una configuración de "prioridad práctica" basada en las restricciones de implementación en la cadena.
Model Factory como una cadena de herramientas sin código, todos los modelos incorporan un mecanismo de prueba de contribución, asegurando los derechos de los participantes, con ventajas de bajo umbral, monetización y combinabilidad.
3.2 OpenLoRA, la tokenización de activos en cadena del modelo de ajuste fino
OpenLoRA es un marco de inferencia ligero construido por OpenLedger, diseñado para abordar problemas como el alto costo, la baja reutilización y el desperdicio de recursos en el despliegue de modelos de IA. Sus componentes centrales incluyen el módulo de almacenamiento LoRA Adapter, la capa de hospedaje de modelos y fusión dinámica, el motor de inferencia, el enrutamiento de solicitudes y el módulo de salida en flujo.
OpenLoRA mejora significativamente la eficiencia de despliegue e inferencia de múltiples modelos a través de una serie de optimizaciones subyacentes. Su núcleo incluye la carga dinámica de adaptadores LoRA, paralelismo de tensores, Atención Paginada, fusión de múltiples modelos, Atención Flash, núcleos CUDA precompilados y técnicas de cuantización.
OpenLoRA no solo es un marco de inferencia eficiente, sino que también fusiona profundamente la inferencia del modelo con el mecanismo de incentivos de Web3, con el objetivo de convertir los modelos LoRA en activos de Web3 que sean invocables, combinables y que generen participación en los beneficios. Soporta características como modelo como activo, fusión dinámica de múltiples LoRA + asignación de beneficios, y soporte para la inferencia compartida de múltiples inquilinos de modelos de cola larga.
3.3 Datanets (redes de datos), de la soberanía de datos a la inteligencia de datos
Datanets es la infraestructura de OpenLedger para "datos como activos", utilizada para recopilar y gestionar conjuntos de datos en campos específicos. Cada Datanet actúa como un almacén de datos estructurados, asegurando la trazabilidad y la confianza de los datos a través de un mecanismo de propiedad en la cadena.
En comparación con proyectos que se centran en la soberanía de los datos, OpenLedger construye un ciclo completo "de datos a inteligencia" a través de tres módulos: Datanets, Model Factory y OpenLoRA, enfocándose en cómo se entrenan, llaman y obtienen recompensas los datos.
3.4 Prueba de Atribución（贡献证明）：redefinir la capa de incentivos para la distribución de beneficios
PoA es el mecanismo central de OpenLedger para la asignación de datos y la distribución de incentivos. Su proceso incluye la presentación de datos, la evaluación de impactos, la validación de entrenamientos, la distribución de incentivos y la gobernanza de calidad. PoA no solo es una herramienta de distribución de incentivos, sino también un marco orientado hacia la transparencia, el rastreo de fuentes y la asignación en múltiples etapas.
RAG Attribution es el mecanismo de atribución y recompensa de datos que OpenLedger establece en el escenario RAG, asegurando que el contenido de salida del modelo sea rastreable y verificable, que los contribuyentes puedan ser recompensados, y que finalmente se logre la generación de confianza y la transparencia de datos.
Cuatro, Avance del proyecto OpenLedger y colaboración ecológica
OpenLedger ha lanzado la red de pruebas, y la capa de inteligencia de datos es la primera etapa, destinada a construir un almacén de datos de internet impulsado por la comunidad. La red de pruebas ofrece tres tipos de mecanismos de recompensa: recompensas por operación de nodos, recompensas por contribución de datos y recompensas por participación en tareas.
La Red de Pruebas de la Época 2 lanzó un mecanismo de red de datos Datanets, que abarca tareas como la validación y clasificación de datos. La planificación a largo plazo de OpenLedger va desde la recolección de datos y la construcción de modelos hacia un ecosistema de Agentes, logrando gradualmente un ciclo económico de IA descentralizado completo.
Los socios ecológicos de OpenLedger abarcan potencia de cálculo, infraestructura, cadenas de herramientas y aplicaciones de IA. En el último año, OpenLedger ha organizado consecutivamente la cumbre DeAI Summit, lo que ha fortalecido su reconocimiento de marca y reputación profesional en la comunidad de desarrolladores y el ecosistema emprendedor de Web3 AI.
Cinco, financiación y antecedentes del equipo
OpenLedger completó una ronda de financiamiento semilla de 11.2 millones de dólares en julio de 2024, con inversionistas que incluyen a Polychain Capital, Borderless Capital y otras instituciones reconocidas, así como varios inversores ángeles. Los fondos se utilizarán para promover la construcción de la red AI Chain, el mecanismo de incentivos del modelo, la capa de datos y la implementación integral del ecosistema de aplicaciones Agent.
OpenLedger fue fundado por Ram Kumar, un empresario con experiencia en los campos de AI/ML y tecnología blockchain, que aporta una combinación orgánica de perspicacia de mercado, experiencia técnica y liderazgo estratégico al proyecto.
Seis, diseño del modelo económico de tokens y gobernanza
OPEN es el token funcional central del ecosistema OpenLedger, que habilita la gobernanza de la red, la operación de transacciones, la distribución de incentivos y la operación de agentes de IA. Sus funciones incluyen gobernanza y toma de decisiones, combustible para transacciones y pago de tarifas, incentivos y recompensas de pertenencia, capacidad de puente entre cadenas y mecanismo de staking de agentes de IA.
OpenLedger ha introducido un mecanismo de gobernanza basado en el valor de la contribución, donde el peso del voto está relacionado con el valor realmente creado, y no simplemente con el peso del capital. Este diseño ayuda a lograr la sostenibilidad a largo plazo de la gobernanza y previene que el comportamiento especulativo domine la toma de decisiones.
Siete, Datos, Modelos y Estructura del Mercado de Incentivos y Comparación de Competidores
OpenLedger ocupa una posición intermedia en la actual ecosistema de Crypto AI en "la capitalización de activos del modelo en cadena y los incentivos de llamada", siendo un protocolo clave que conecta el suministro de valor del modelo con la implementación de llamadas. En comparación con otros proyectos:
Capa de incentivos del protocolo: OpenLedger vs. Bittensor
Propiedad del modelo e incentivos de llamada: OpenLedger vs. Sentient
Plataforma de hospedaje de modelos e inferencia confiable: OpenLedger vs. OpenGradient
Modelo de crowdsourcing e incentivos de evaluación: OpenLedger vs. CrunchDAO
Plataforma de modelos ligeros impulsada por la comunidad: OpenLedger vs. Assisterr
Fábrica de Modelos: OpenLedger vs. Pond
Ruta de razonamiento confiable: OpenLedger vs. Bagel
Ruta de colaboración del lado de datos: OpenLedger vs. Sapien / FractionAI / Vana / Irys
Ocho, Conclusión | Del dato al modelo, el camino de monetización de la cadena de IA
OpenLedger se dedica a construir la infraestructura de "modelo como activo" en el mundo Web3, introduciendo por primera vez modelos de IA en un sistema económico verdaderamente rastreable, monetizable y colaborativo a través de la construcción de un ciclo cerrado completo. Su sistema tecnológico proporciona un apoyo integral a todos los participantes, activando los recursos de "datos" y "modelos" en los extremos de la cadena de valor de IA que han sido ignorados a largo plazo.
OpenLedger se parece más a HuggingFace + Stripe + Infura en
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MeaninglessApe
· 07-24 19:58
¿Otra vez están especulando con la IA?
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GasFeeLover
· 07-24 05:24
GPT vuelve a engañar para ganar popularidad.
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StakeHouseDirector
· 07-24 05:21
No hagas grandes verdades sobre medicamentos innovadores.
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DaoResearcher
· 07-24 05:21
El experto ingeniero sugiere consultar la propuesta de gobernanza del modelo zkml de vitalik.
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GateUser-e51e87c7
· 07-24 05:15
¿La berenjena espacial también se está enrollando?
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PuzzledScholar
· 07-24 05:11
Tener una base de ecosistema completo es realmente diferente.
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LuckyHashValue
· 07-24 05:08
El maestro de tecnología dice que no entiende nada.
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Anon32942
· 07-24 05:05
Otra vez la trampa, un viejo proyecto con un nuevo disfraz.
OpenLedger construye un nuevo ecosistema de cadena de IA, logrando la capitalización de modelos y la incentivación del valor de los datos.
Informe de investigación profunda de OpenLedger: construyendo una economía de agentes impulsada por datos y modelos combinables sobre la base de OP Stack+EigenDA
I. Introducción | El salto en la capa de modelos de Crypto AI
Los datos, los modelos y la potencia de cálculo son los tres elementos centrales de la infraestructura de IA, siendo todos indispensables. El campo de Crypto AI ha pasado por una evolución similar a la de la industria de IA tradicional. A principios de 2024, el enfoque del mercado se centra en proyectos de GPU descentralizados, enfatizando la competencia en potencia de cálculo. A medida que entramos en 2025, el enfoque de la industria se desplaza gradualmente hacia las capas de modelos y datos, marcando la transición de Crypto AI de una competencia por recursos básicos a una construcción de medio término más sostenible y de valor aplicable.
Modelo General (LLM) vs Modelo Especializado (SLM)
Los modelos de lenguaje de gran escala tradicionales (LLM) dependen de grandes conjuntos de datos y arquitecturas complejas, con un tamaño de parámetros enorme y costos de entrenamiento elevados. Los modelos de lenguaje especializados (SLM), en cambio, se basan en modelos de código abierto, combinando una pequeña cantidad de datos profesionales de alta calidad y tecnologías como LoRA, para construir rápidamente modelos de expertos en campos específicos, reduciendo drásticamente los costos de entrenamiento y las barreras tecnológicas.
SLM colabora con LLM a través de la arquitectura de agentes, enrutamiento de sistemas de plugins, conectividad en caliente de módulos LoRA, RAG, etc., manteniendo la capacidad de amplio alcance de LLM y mejorando el rendimiento profesional mediante módulos de ajuste fino, formando un sistema inteligente modular y flexible.
El valor y los límites de Crypto AI en la capa del modelo
Los proyectos de Crypto AI tienen dificultades para mejorar directamente las capacidades centrales de LLM, principalmente debido a las barreras tecnológicas y las limitaciones del ecosistema de código abierto. Sin embargo, sobre la base de modelos de código abierto, los proyectos de Crypto AI pueden extender su valor a través del ajuste fino de SLM y combinándolo con la verificabilidad y los mecanismos de incentivos de Web3. Su valor central se manifiesta en dos direcciones: la capa de verificación confiable y los mecanismos de incentivos.
Análisis de la aplicabilidad de la clasificación de tipos de modelos de IA y blockchain
Los proyectos de IA Crypto de tipo modelo se centran principalmente en el ajuste fino de SLM de pequeña escala, la integración y validación de datos en cadena bajo la arquitectura RAG, así como en el despliegue local y la incentivación de modelos Edge. Combinando las características de blockchain, Crypto puede proporcionar un valor único para estos escenarios de modelos de recursos bajos y medios, formando un valor diferencial en la "capa de interfaz" de la IA.
La cadena de bloques AI basada en datos y modelos puede registrar de manera clara e inmutable el origen de las contribuciones de datos y modelos, mejorando la credibilidad y la trazabilidad. A través del mecanismo de contratos inteligentes, se activará automáticamente la distribución de recompensas cuando se invoquen datos o modelos, convirtiendo el comportamiento de la IA en un valor tokenizado que es medible y comerciable. Los usuarios de la comunidad también pueden participar en la gobernanza mediante votaciones con tokens, perfeccionando la estructura de gobernanza descentralizada.
Dos, Resumen del Proyecto | La visión de la cadena AI de OpenLedger
OpenLedger es un proyecto de blockchain AI centrado en mecanismos de incentivo de datos y modelos. Propone el concepto de "Payable AI", con el objetivo de construir un entorno de ejecución de AI justo, transparente y combinable, incentivando la colaboración de todas las partes participantes para obtener beneficios en la cadena.
OpenLedger ofrece un ciclo completo desde "provisión de datos" hasta "despliegue de modelos" y "llamada de reparto de beneficios", con módulos centrales que incluyen Model Factory, OpenLoRA, PoA, Datanets y la plataforma de propuestas de modelos. A través de estos módulos, OpenLedger ha construido una "infraestructura económica de agentes" impulsada por datos y modelos combinables.
En la tecnología blockchain, OpenLedger utiliza OP Stack + EigenDA como base para proporcionar un entorno de ejecución de alto rendimiento, bajo costo y verificable para modelos de IA. Se basa en la pila tecnológica de Optimism, soporta alta capacidad de procesamiento y bajos costos; se liquida en la red principal de Ethereum; es compatible con EVM; EigenDA proporciona soporte de disponibilidad de datos.
En comparación con NEAR, que se centra más en la capa inferior, OpenLedger se enfoca en construir una cadena dedicada a la inteligencia artificial orientada a datos e incentivos de modelos, comprometida a lograr un ciclo de valor sostenible, combinable y rastreable en el desarrollo y llamada de modelos en la cadena.
Tres, los componentes centrales y la arquitectura técnica de OpenLedger
3.1 Modelo de Fábrica, modelo de fábrica sin código
ModelFactory es una plataforma de ajuste fino de LLM bajo el ecosistema de OpenLedger, que ofrece una operación completamente gráfica. Su flujo central incluye control de acceso a datos, selección y configuración de modelos, ajuste fino ligero, evaluación y despliegue de modelos, interfaz de validación interactiva y generación de RAG para trazabilidad.
ModelFactory admite los principales modelos de lenguaje de código abierto, como las series LLaMA, Mistral, Qwen, ChatGLM, Deepseek, Gemma, entre otros. Aunque no incluye los últimos modelos MoE o multimodales, ha hecho una configuración de "prioridad práctica" basada en las restricciones de implementación en la cadena.
Model Factory como una cadena de herramientas sin código, todos los modelos incorporan un mecanismo de prueba de contribución, asegurando los derechos de los participantes, con ventajas de bajo umbral, monetización y combinabilidad.
3.2 OpenLoRA, la tokenización de activos en cadena del modelo de ajuste fino
OpenLoRA es un marco de inferencia ligero construido por OpenLedger, diseñado para abordar problemas como el alto costo, la baja reutilización y el desperdicio de recursos en el despliegue de modelos de IA. Sus componentes centrales incluyen el módulo de almacenamiento LoRA Adapter, la capa de hospedaje de modelos y fusión dinámica, el motor de inferencia, el enrutamiento de solicitudes y el módulo de salida en flujo.
OpenLoRA mejora significativamente la eficiencia de despliegue e inferencia de múltiples modelos a través de una serie de optimizaciones subyacentes. Su núcleo incluye la carga dinámica de adaptadores LoRA, paralelismo de tensores, Atención Paginada, fusión de múltiples modelos, Atención Flash, núcleos CUDA precompilados y técnicas de cuantización.
OpenLoRA no solo es un marco de inferencia eficiente, sino que también fusiona profundamente la inferencia del modelo con el mecanismo de incentivos de Web3, con el objetivo de convertir los modelos LoRA en activos de Web3 que sean invocables, combinables y que generen participación en los beneficios. Soporta características como modelo como activo, fusión dinámica de múltiples LoRA + asignación de beneficios, y soporte para la inferencia compartida de múltiples inquilinos de modelos de cola larga.
3.3 Datanets (redes de datos), de la soberanía de datos a la inteligencia de datos
Datanets es la infraestructura de OpenLedger para "datos como activos", utilizada para recopilar y gestionar conjuntos de datos en campos específicos. Cada Datanet actúa como un almacén de datos estructurados, asegurando la trazabilidad y la confianza de los datos a través de un mecanismo de propiedad en la cadena.
En comparación con proyectos que se centran en la soberanía de los datos, OpenLedger construye un ciclo completo "de datos a inteligencia" a través de tres módulos: Datanets, Model Factory y OpenLoRA, enfocándose en cómo se entrenan, llaman y obtienen recompensas los datos.
3.4 Prueba de Atribución（贡献证明）：redefinir la capa de incentivos para la distribución de beneficios
PoA es el mecanismo central de OpenLedger para la asignación de datos y la distribución de incentivos. Su proceso incluye la presentación de datos, la evaluación de impactos, la validación de entrenamientos, la distribución de incentivos y la gobernanza de calidad. PoA no solo es una herramienta de distribución de incentivos, sino también un marco orientado hacia la transparencia, el rastreo de fuentes y la asignación en múltiples etapas.
RAG Attribution es el mecanismo de atribución y recompensa de datos que OpenLedger establece en el escenario RAG, asegurando que el contenido de salida del modelo sea rastreable y verificable, que los contribuyentes puedan ser recompensados, y que finalmente se logre la generación de confianza y la transparencia de datos.
Cuatro, Avance del proyecto OpenLedger y colaboración ecológica
OpenLedger ha lanzado la red de pruebas, y la capa de inteligencia de datos es la primera etapa, destinada a construir un almacén de datos de internet impulsado por la comunidad. La red de pruebas ofrece tres tipos de mecanismos de recompensa: recompensas por operación de nodos, recompensas por contribución de datos y recompensas por participación en tareas.
La Red de Pruebas de la Época 2 lanzó un mecanismo de red de datos Datanets, que abarca tareas como la validación y clasificación de datos. La planificación a largo plazo de OpenLedger va desde la recolección de datos y la construcción de modelos hacia un ecosistema de Agentes, logrando gradualmente un ciclo económico de IA descentralizado completo.
Los socios ecológicos de OpenLedger abarcan potencia de cálculo, infraestructura, cadenas de herramientas y aplicaciones de IA. En el último año, OpenLedger ha organizado consecutivamente la cumbre DeAI Summit, lo que ha fortalecido su reconocimiento de marca y reputación profesional en la comunidad de desarrolladores y el ecosistema emprendedor de Web3 AI.
Cinco, financiación y antecedentes del equipo
OpenLedger completó una ronda de financiamiento semilla de 11.2 millones de dólares en julio de 2024, con inversionistas que incluyen a Polychain Capital, Borderless Capital y otras instituciones reconocidas, así como varios inversores ángeles. Los fondos se utilizarán para promover la construcción de la red AI Chain, el mecanismo de incentivos del modelo, la capa de datos y la implementación integral del ecosistema de aplicaciones Agent.
OpenLedger fue fundado por Ram Kumar, un empresario con experiencia en los campos de AI/ML y tecnología blockchain, que aporta una combinación orgánica de perspicacia de mercado, experiencia técnica y liderazgo estratégico al proyecto.
Seis, diseño del modelo económico de tokens y gobernanza
OPEN es el token funcional central del ecosistema OpenLedger, que habilita la gobernanza de la red, la operación de transacciones, la distribución de incentivos y la operación de agentes de IA. Sus funciones incluyen gobernanza y toma de decisiones, combustible para transacciones y pago de tarifas, incentivos y recompensas de pertenencia, capacidad de puente entre cadenas y mecanismo de staking de agentes de IA.
OpenLedger ha introducido un mecanismo de gobernanza basado en el valor de la contribución, donde el peso del voto está relacionado con el valor realmente creado, y no simplemente con el peso del capital. Este diseño ayuda a lograr la sostenibilidad a largo plazo de la gobernanza y previene que el comportamiento especulativo domine la toma de decisiones.
Siete, Datos, Modelos y Estructura del Mercado de Incentivos y Comparación de Competidores
OpenLedger ocupa una posición intermedia en la actual ecosistema de Crypto AI en "la capitalización de activos del modelo en cadena y los incentivos de llamada", siendo un protocolo clave que conecta el suministro de valor del modelo con la implementación de llamadas. En comparación con otros proyectos:
Ocho, Conclusión | Del dato al modelo, el camino de monetización de la cadena de IA
OpenLedger se dedica a construir la infraestructura de "modelo como activo" en el mundo Web3, introduciendo por primera vez modelos de IA en un sistema económico verdaderamente rastreable, monetizable y colaborativo a través de la construcción de un ciclo cerrado completo. Su sistema tecnológico proporciona un apoyo integral a todos los participantes, activando los recursos de "datos" y "modelos" en los extremos de la cadena de valor de IA que han sido ignorados a largo plazo.
OpenLedger se parece más a HuggingFace + Stripe + Infura en