【هل يمكن لـ OpenLedger أن تصبح بنية تحتية عامة لبيانات الذكاء الاصطناعي؟】

أ. "مأزق الجزر" لبيانات الذكاء الاصطناعي

تزداد الاعتماد على نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية على كميات هائلة وعالية الجودة من البيانات، لكن موارد البيانات غالبًا ما تظهر تأثير "الجزر" القوي: البيانات مبعثرة، والمعايير غير موحدة، وصعبة التفاعل. في عالم Web2 التقليدي، تتركز البيانات في أيدي عدد قليل من المنصات (مثل Google وMeta)، مما يجعل من الصعب على المستخدمين المشاركة، ولا يحصلون على حوافز إيجابية عند المساهمة بالبيانات. حتى في عالم Web3، لا تزال العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تسير في مسار "إنشاء برك بيانات خاصة"، حيث تكون تكاليف مشاركة البيانات مرتفعة، وتفتقر إلى أساس التعاون العام.

تشكل هذه الوضعية عقبة حقيقية أمام تطوير الذكاء الاصطناعي. إن وجود شبكة ذكاء اصطناعي مفتوحة ومتعاونة حقًا يتطلب "بنية تحتية عامة للبيانات" قادرة على استيعاب بيانات متعددة الأطراف، ومعايير موحدة، وقابلة للتحقق من المصدر، وتدعم توزيع الحوافز.

هذا بالضبط هو الاتجاه الذي ترغب OpenLedger في محاولة حلّه.

ثانياً، مسار بنية OpenLedger التحتية

OpenLedger ليست نموذج نقطة واحدة أو تطبيق فئة واحدة، بل تعرف نفسها كطبقة أساسية للبيانات تخدم شبكة الذكاء الاصطناعي بأكملها، وتشمل الوحدات الأساسية في مصفوفة منتجاتها الأساسية:

(1) Datanets: إطار تأكيد حقوق البيانات + تتبع المصدر، من خلال آلية إجماع PoA لتحقيق قابلية التحقق من البيانات وقابليتها للتتبع، لتصبح وسيلة مهمة لحقوق مساهمي البيانات.

(2) Payable AI: يدعم أي نموذج على شكل عقد ذكي على السلسلة، مع دمج سجلات استدعاء النموذج، ومدخلات Datanet، لتحقيق حلقة مغلقة قابلة للتسوية وشفافة من "المساهمة - الاستهلاك - توزيع الأرباح".

(3) طبقة التطبيق للوكيل: تتولى استهلاك النموذج، وتفتح سيناريوهات الاستخدام، وتفعل قيمة تدفق البيانات.

من خلال الجمع بين هذه الآليات، يبدو أن OpenLedger يشبه نظامًا أساسيًا تم بناؤه لـ "تداول بيانات AI، التعاون، وتحقيق العائد"، مع قدرة قوية على فك تجزئة الوحدات وواجهة معيارية، مما يمنحه إمكانيات بنية تحتية مفتوحة للعديد من الأطراف.

ثالثًا، احتمالات وتحديات البنية التحتية العامة

لماذا يمتلك OpenLedger القدرة على أن يصبح Arweave لبيانات الذكاء الاصطناعي؟

(1) الموحد القياسي: لا نسعى لبناء بركة بيانات خاصة، بل من خلال إطار بروتوكول معياري، نسمح لمختلف الأطراف بتأكيد حقوق البيانات، ووضع العلامات، واستدعائها بطريقة موحدة.

(2) الحوافز الاقتصادية: تحويل سلوك البيانات إلى "أفعال ذات قيمة" قابلة للقياس والتحقيق، لتحفيز المزيد من المساهمين في البيانات ومطوري النماذج على المشاركة.

(3) فتح الوحدة: لا حاجة لنشر موحد على السلسلة، يدعم النشر عبر المنصات، والوصول عبر النماذج المختلفة، وهو "جسر التعاون" الرئيسي.

بالطبع، كـ "مرافق عامة"، هناك العديد من التحديات: كيف يتم وضع معايير حوكمة البيانات؟ هل استدعاء النماذج موثوق؟ كيف يمكن منع سوء الاستخدام أو تلوث البيانات؟ هذه الأسئلة ليست قابلة للحل بالكامل على المدى القصير.

الرابع، هل الشبكة العامة للبيانات هي نقطة الالتقاء الحقيقية بين AI و Web3؟

تتطلب "التعاون" في Web3 و "إمكانية إعادة الاستخدام" في الذكاء الاصطناعي طبقة "اتصال أساسية" بشكل طبيعي. تحاول OpenLedger أن تلعب هذا الدور: من ناحية، توفر بيانات موثوقة على السلسلة وحوافز لتأكيد الملكية؛ ومن ناحية أخرى، توفر آلية لاستدعاء التنفيذ وتسوية العوائد للنماذج.

هذا ليس مجرد جعل منصة أكثر قوة، بل هو محاولة لبناء مجموعة من القواعد والواجهات التي يمكن إعادة استخدامها من قبل صناعة AI x Web3 بأكملها - وهذا هو ما يجب أن تمتلكه جميع البنى التحتية من قيمة.

إذا كانت المنافسة بين LLM هي حرب النماذج، فإن ما تسعى OpenLedger لتحقيقه هو أن تكون صانعة قواعد "حرب البيانات".