【Memecahkan Pulau Terasing? Dapatkah OpenLedger Menjadi Infrastruktur Publik untuk Data AI?】

Satu, "Dilema Pulau Data AI"

Model AI saat ini semakin bergantung pada data yang besar dan berkualitas tinggi, namun sumber data sering kali menunjukkan efek "pulau" yang kuat: data tersebar, standar tidak konsisten, dan sulit untuk saling terhubung. Di dunia Web2 tradisional, data terpusat di tangan beberapa platform (seperti Google, Meta), pengguna sulit untuk terlibat, dan kontribusi data tidak mendapatkan insentif positif. Bahkan di dunia Web3, banyak proyek AI tetap mengikuti jalur "membangun kolam data sendiri", biaya berbagi data tinggi, dan kurangnya dasar kolaborasi publik.

Situasi ini merupakan hambatan substansial bagi perkembangan AI. Jaringan AI yang benar-benar terbuka dan kolaboratif sangat membutuhkan "infrastruktur data publik" yang dapat menampung berbagai data, memiliki standar yang seragam, dapat diverifikasi sumbernya, dan mendukung distribusi insentif.

Ini adalah arah yang ingin dicoba oleh OpenLedger untuk diselesaikan.

Dua, Jalur Infrastruktur OpenLedger

OpenLedger bukanlah model titik tunggal atau aplikasi kelas tunggal, melainkan mendefinisikan dirinya sebagai lapisan dasar data yang melayani seluruh jaringan AI, dengan modul kunci dalam matriks produk intinya, termasuk:

(1) Datanets: Kerangka penetapan hak data + pelacakan, yang mengimplementasikan data yang dapat diverifikasi dan dilacak melalui mekanisme konsensus PoA, menjadi wadah penting untuk hak kontribusi data.

(2) Payable AI: Mendukung model apa pun untuk di-chain dalam bentuk kontrak pintar, menggabungkan catatan pemanggilan model dan input Datanet, untuk mewujudkan siklus "kontribusi - konsumsi - pembagian keuntungan" yang transparan dan dapat diselesaikan.

(3) Lapisan Aplikasi Agen: Menghubungkan sisi konsumsi model, membuka skenario penggunaan, mengaktifkan nilai aliran data.

Melihat kombinasi mekanisme ini, OpenLedger lebih mirip sebagai sistem dasar yang dibangun "untuk aliran data AI, kolaborasi, dan monetisasi", dengan kemampuan pemisahan modul yang sangat kuat dan kemampuan antarmuka standar, secara alami memiliki potensi infrastruktur terbuka untuk banyak pihak.

III. Kemungkinan dan Tantangan Infrastruktur Publik

Mengapa OpenLedger memiliki potensi untuk menjadi Arweave untuk data AI?

(1) Standar yang seragam: Tidak mengejar pembangunan kolam data sendiri, tetapi melalui kerangka protokol modular, memungkinkan data dari berbagai entitas untuk diakui, diberi label, dan dipanggil dengan cara yang seragam.

(2) Insentif ekonomi: Mengubah perilaku data menjadi "tindakan bernilai" yang terukur dan dapat diuangkan, mendorong lebih banyak kontributor data dan pengembang model untuk berpartisipasi.

(3) Modul terbuka: Tanpa perlu penyebaran di rantai yang seragam, mendukung penyebaran lintas platform dan akses lintas model, merupakan "jembatan kolaborasi" yang penting.

Tentu saja, sebagai "fasilitas publik", ada banyak tantangan: bagaimana menetapkan standar tata kelola data? Apakah pemanggilan model dapat dipercaya? Bagaimana mencegah penyalahgunaan atau pencemaran data? Masalah-masalah ini tidak bisa sepenuhnya diselesaikan dalam jangka pendek.

Empat, jaringan data publik, adalah titik pertemuan nyata antara AI dan Web3?

"Keterhubungan" Web3 dan "Keterpakaiannya" AI secara alami memerlukan "lapisan koneksi dasar". OpenLedger berusaha mengambil peran ini: di satu sisi, memberikan kepercayaan untuk data yang diunggah ke rantai dan insentif hak kepemilikan; di sisi lain, menyediakan mekanisme pemanggilan, pelaksanaan, dan penyelesaian pendapatan untuk model.

Ini bukan hanya membuat sebuah platform menjadi lebih kuat, tetapi juga mencoba untuk membangun seperangkat aturan dan antarmuka yang dapat digunakan kembali oleh seluruh industri AI x Web3 - inilah nilai yang seharusnya dimiliki oleh semua infrastruktur.

Jika persaingan LLM adalah perang model, maka apa yang ingin dilakukan OpenLedger adalah menjadi pembuat aturan dalam "perang data".