【孤島を打破する？OpenLedgerはAIデータの公共インフラになれるのか？】

一、AIデータの「孤島のジレンマ」

現在のAIモデルの訓練はますます膨大で高品質なデータに依存していますが、データリソースはしばしば強い「孤島効果」を呈しています：データが分散しており、標準が一様でなく、相互に通信することが難しいです。従来のWeb2の世界では、データは少数のプラットフォーム（例えば、GoogleやMeta）に集中しており、ユーザーはその中に参加することが難しく、データを提供しても正のインセンティブを得ることができません。Web3の世界に入っても、多くのAIプロジェクトは依然として「自前のデータプール」を構築する道を歩んでおり、データ共有のコストが高く、公共の協力基盤が欠けています。

このような状況は、AIの発展に対して実質的なボトルネックを構成しています。真正にオープンで協調的なAIネットワークには、複数のデータを担保し、標準を統一し、検証可能なトレーサビリティをサポートし、インセンティブ配分を支援する「公共データインフラ」が急務です。

これは OpenLedger が解決しようとしている方向です。

二、OpenLedgerのインフラストラクチャの道

OpenLedgerは単一のポイントモデルや単一のアプリケーションではなく、全体のAIネットワークにサービスを提供するデータ基盤層として自らを定義しています。そのコア製品マトリックスの中の重要なモジュールには、次のものが含まれています：

（1）Datanets：データの権利確定 + トレーサビリティフレームワーク。PoAコンセンサス機構を通じてデータの検証可能性と追跡可能性を実現し、データ寄与者の権利の重要な媒体となります。

（2）Payable AI：任意のモデルをスマートコントラクト形式でブロックチェーンに上げ、モデルコールの記録とDatanet入力を組み合わせて、透明で決済可能な「貢献 – 消費 – 分配」のクローズドループを実現します。

（3）エージェントアプリケーションレイヤー：モデル消費端を引き受け、使用シーンをつなぎ、データフローの価値を活性化する。

これらのメカニズムの組み合わせから見ると、OpenLedgerは「AIデータの流通、協力、マネタイズ」のために構築された基盤システムに近く、非常に強いモジュールのデカップリング性と標準インターフェース機能を備えており、本質的に多くの関係者に開放するためのインフラの潜在能力を持っています。

3. 公共インフラの可能性と課題

なぜ OpenLedger は AI データの Arweave になる可能性があるのですか？

（1）標準の統一： 自前のデータプールを追求するのではなく、モジュール化されたプロトコルフレームワークを介して、異なる主体のデータを統一された方法で権利確定、ラベル付け、呼び出しを行います。

（2）経済的インセンティブ：データの行動を測定可能で現金化可能な「価値の行動」に変換し、より多くのデータ提供者とモデル開発者の参加を促す。

（3）モジュールのオープン：統一されたチェーン上の展開は不要で、クロスプラットフォームの展開やクロスモデルの接続をサポートし、重要な「協力の橋」となります。

もちろん、「公共施設」として、多くの課題も存在します：データガバナンスの基準はどのように設定するか？モデルの呼び出しは信頼できるか？悪用やデータ汚染をどのように防ぐか？これらの問題は短期的に完全に解決できるものではありません。

4. 公共データネットワークは、AI x Web3 の真の交差点ですか？

Web3の「協調性」とAIの「再利用性」は、自然に「基盤接続層」を必要とします。OpenLedgerはこの役割を果たそうとしています：一方ではデータに信頼できるチェーン上の確立と権利付与のインセンティブを提供し、もう一方ではモデルに対して呼び出し履行と利益決済のメカニズムを提供します。

これは単にプラットフォームを強化するだけでなく、AI x Web3 業界全体で再利用可能なルールとインターフェースを構築しようとする試みです。これこそがすべてのインフラストラクチャが備えるべき価値です。

もしLLMの競争がモデルの戦争であるなら、OpenLedgerがやりたいのは「データ戦争」のルール制定者になることだ。