【Phá vỡ đảo cô lập? OpenLedger có thể trở thành cơ sở hạ tầng công cộng cho dữ liệu AI không?】

Một, "Nỗi khổ của các hòn đảo dữ liệu AI"

Các mô hình AI hiện tại ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu khổng lồ và chất lượng cao, nhưng tài nguyên dữ liệu thường thể hiện hiện tượng "hiệu ứng đảo" mạnh mẽ: dữ liệu phân tán, tiêu chuẩn không đồng nhất, khó có thể tương tác. Trong thế giới truyền thống Web2, dữ liệu tập trung trong tay một số nền tảng (như Google, Meta), người dùng khó tham gia vào đó, việc đóng góp dữ liệu cũng không nhận được động lực tích cực. Ngay cả trong thế giới Web3, nhiều dự án AI vẫn đi theo con đường "xây dựng hồ dữ liệu tự có", chi phí chia sẻ dữ liệu cao, thiếu nền tảng hợp tác công cộng.

Tình huống này tạo ra một rào cản thực sự đối với sự phát triển của AI. Một mạng lưới AI thực sự mở và hợp tác cần một "cơ sở hạ tầng dữ liệu công cộng" có thể chứa dữ liệu từ nhiều bên, tiêu chuẩn thống nhất, có thể xác minh nguồn gốc và hỗ trợ phân phối khuyến khích.

Đây chính là phương hướng mà OpenLedger muốn thử nghiệm giải quyết.

Hai, con đường hạ tầng của OpenLedger

OpenLedger không phải là một mô hình điểm đơn hoặc ứng dụng đơn lớp, mà tự định nghĩa mình là lớp dữ liệu phục vụ cho toàn bộ mạng AI, các mô-đun chính trong ma trận sản phẩm cốt lõi của nó bao gồm:

(1) Datanets: Khẳng định quyền dữ liệu + Khung truy xuất nguồn gốc, thông qua cơ chế đồng thuận PoA để thực hiện dữ liệu có thể xác minh, có thể truy xuất, trở thành một phương tiện quan trọng cho quyền lợi của những người đóng góp dữ liệu.

(2) Payable AI: Hỗ trợ bất kỳ mô hình nào được đưa lên chuỗi dưới dạng hợp đồng thông minh, kết hợp hồ sơ gọi mô hình, đầu vào Datanet, đạt được vòng tròn "đóng góp - tiêu thụ - phân chia lợi nhuận" có thể thanh toán và minh bạch.

(3) Lớp ứng dụng Agent: Tiếp nhận đầu cuối tiêu thụ mô hình, kết nối các kịch bản sử dụng, kích hoạt giá trị luân chuyển dữ liệu.

Xét từ sự kết hợp của các cơ chế này, OpenLedger giống như một hệ thống nền tảng được xây dựng "cho sự lưu thông, hợp tác và hiện thực hóa dữ liệu AI" với khả năng tách rời mô-đun cực mạnh và khả năng giao diện chuẩn, vốn có tiềm năng cơ sở hạ tầng mở ra cho nhiều bên.

Ba, khả năng và thách thức của cơ sở hạ tầng công cộng

Tại sao OpenLedger có tiềm năng trở thành Arweave cho dữ liệu AI?

(1) Tiêu chuẩn thống nhất: Không theo đuổi việc tự xây dựng hồ dữ liệu, mà thông qua khung giao thức mô-đun, cho phép dữ liệu của các chủ thể khác nhau được xác nhận quyền, gán nhãn và gọi theo cách thống nhất.

(2) Kích thích kinh tế: Biến hành vi dữ liệu thành "hành động giá trị" có thể đo lường và có thể hiện thực hóa, khuyến khích nhiều người đóng góp dữ liệu và nhà phát triển mô hình tham gia.

(3) Mở module: Không cần triển khai đồng nhất trên chuỗi, hỗ trợ triển khai đa nền tảng, kết nối đa mô hình, là "cầu nối hợp tác" quan trọng.

Tất nhiên, với tư cách là "cơ sở hạ tầng công cộng", cũng có nhiều thách thức: Tiêu chuẩn quản trị dữ liệu được thiết lập như thế nào? Việc gọi mô hình có đáng tin cậy không? Làm thế nào để ngăn chặn lạm dụng hoặc ô nhiễm dữ liệu? Những vấn đề này không phải là những vấn đề có thể được giải quyết hoàn toàn trong ngắn hạn.

Bốn, mạng dữ liệu công cộng, có phải là điểm giao nhau thực sự của AI x Web3?

"Tính hợp tác" của Web3 và "tính tái sử dụng" của AI tự nhiên cần một "tầng kết nối cơ sở". OpenLedger đang cố gắng đóng vai trò này: một mặt, cung cấp việc ghi nhận dữ liệu đáng tin cậy và khuyến khích xác nhận quyền; mặt khác, cung cấp cơ chế thực hiện gọi và thanh toán lợi nhuận cho mô hình.

Điều này không chỉ giúp một nền tảng trở nên mạnh mẽ hơn, mà còn cố gắng xây dựng một bộ quy tắc và giao diện có thể được toàn bộ ngành AI x Web3 tái sử dụng - đây chính là giá trị mà tất cả cơ sở hạ tầng cần phải có.

Nếu nói rằng sự cạnh tranh của LLM là cuộc chiến của các mô hình, thì điều mà OpenLedger muốn làm là nhà lập quy tắc cho "cuộc chiến dữ liệu".