OpenledgerHQ como un nuevo proyecto de Web3, está intentando reestructurar el modelo de distribución de valor de la industria de la IA. El núcleo de este proyecto radica en utilizar la Cadena de bloques para lograr la transparencia y la incentivación en la contribución de datos y el entrenamiento de modelos.

En el desarrollo tradicional de IA, una gran cantidad de datos de la red son recopilados sin compensación para el entrenamiento de modelos, y los verdaderos contribuyentes de datos a menudo no reciben la recompensa que merecen. El objetivo de OpenLedger es cambiar por completo esta situación. Al registrar cada carga de datos, entrenamiento de modelos y llamadas en la Cadena de bloques, el proyecto busca establecer un sistema de incentivos justo basado en las contribuciones reales.
Uno de los aspectos más destacados del proyecto es la tecnología PoA (Prueba de Atribución). Esta innovación permite rastrear con precisión qué datos desempeñaron un papel real en el entrenamiento y la inferencia, y asignar recompensas en consecuencia. Este mecanismo transforma el desarrollo de modelos de IA de un proceso cerrado a un modelo de colaboración abierto, transparente y con incentivos claros.
OpenLedger también ha lanzado una serie de herramientas que reducen la barrera de entrada para participar. Por ejemplo, Model Factory permite a los usuarios no técnicos ajustar modelos populares a través de una interfaz gráfica. OpenLoRA, por su parte, logra la combinación y llamada modular de modelos, lo que permite que los modelos desarrollados de forma individual se utilicen como una API, promoviendo la implementación del concepto de "modelo como servicio".
En términos de arquitectura técnica, OpenLedger está construido sobre OP Stack y combina el soporte de disponibilidad de datos de EigenDA, lo que no solo garantiza el rendimiento y la rentabilidad, sino que también proporciona un entorno seguro para la ejecución de modelos de IA.
A pesar de que la visión de OpenLedger es emocionante, todavía enfrenta muchos desafíos para lograr realmente este objetivo. El establecimiento de la propiedad de los datos, la evaluación precisa del valor del modelo y el diseño razonable de los mecanismos de incentivo son problemas que deben superarse. Sin embargo, a través del lanzamiento de la red de prueba, la expansión de la red de colaboración y la integración con múltiples proyectos de IA, OpenLedger ya ha dado un sólido primer paso.
Si se dice que el desarrollo tradicional de la IA está dominado por un "operación de caja negra" centralizada, entonces el objetivo de OpenLedger es abrir esta caja negra, haciendo que todo el proceso sea público y transparente. Esto no es solo un cambio en la ruta tecnológica, sino que podría provocar una reconstrucción de la lógica comercial de toda la industria de la IA.
Con la conclusión exitosa de la gira asiática de OpenLedger, podemos esperar que este proyecto innovador traiga más desarrollos innovadores en el futuro, inyectando nueva vitalidad y posibilidades en la industria de la IA. (Adelante)