【De Datanets a Payable AI: ¿Cómo está construyendo OpenLedger un sistema de colaboración de datos que se puede recompensar?】 Mientras la mayoría de los proyectos de IA en Web3 aún se encuentran en la fase de construcción de plataformas de "modelo como servicio", OpenLedger ya está creando una nueva estructura de colaboración en cadena: los usuarios no solo pueden invocar modelos, sino también subir datos, entrenar modelos y contribuir con contenido, cada acción de participación puede ser registrada, atribuida y recompensada. El pilar central de este mecanismo es Datanets y Payable AI. I. Datanets: Haciendo que la carga de datos también se convierta en "activos reclamables" La contribución de datos en proyectos de IA tradicionales suele ser única e irrepetible. Pero el modelo Datanets lanzado por OpenLedger empaqueta conjuntos de datos como activos estructurados en cadena y se desarrolla en torno a tres puntos: (1) Cada conjunto de datos subido está claramente etiquetado con la identidad del contribuyente, el tiempo y el uso, y se registra como un evento verificable en la cadena; (2) Los conjuntos de datos pueden combinarse, fragmentarse y autorizarse según las necesidades de uso, logrando un control de uso y compartición entre modelos; (3) Cada vez que se invoca un modelo con datos, el sistema registra automáticamente la ruta de invocación y atribuye la recompensa al proveedor de datos original. Los datos ya no son "recursos de fondo", sino unidades de activos en cadena que pueden participar en ciclos de recompensa a largo plazo. II. Payable AI: Invocar es pagar, la acción es valor Otro diseño central de OpenLedger es Payable AI: transformar la acción de invocar modelos en una acción de pago en cadena. Después de que los desarrolladores suben un modelo, pueden personalizar el precio de invocación, el mecanismo de recompensa y el límite de presupuesto; los usuarios activan automáticamente el pago (puntos o tokens) al invocar, y esta acción se registra en la trayectoria de PoA (Prueba de Atribución). Esta estructura cambia el modelo tradicional de "uso gratuito pero sin derechos de propiedad": (1) Los desarrolladores pueden obtener ingresos estables a través de invocaciones; (2) Los invocadores reciben retroalimentación y respuesta transparentes en cadena; (3) Los contribuyentes de conjuntos de datos y palabras clave también pueden obtener indirectamente un retorno de valor. Esta es una actualización del mecanismo de trabajo en cadena: los modelos ya no pertenecen a la plataforma, y la invocación ya no es anónima. III. Un ciclo de valor de múltiples roles en una red de incentivos colaborativos OpenLedger no está construyendo un mecanismo centralizado de "plataforma que coordina participantes", sino una red de colaboración multilateral. Cada identidad tiene caminos de participación y formas de beneficio: (1) Los contribuyentes de datos obtienen participación a través de Datanets; (2) Los desarrolladores de modelos obtienen incentivos a través de invocaciones; (3) Los invocadores gastan puntos y obtienen servicios; (4) Los participantes de contenido mejoran la calidad del modelo a través de Yap, sugerencias y retroalimentación, obteniendo reputación e incentivos. Este es un mapa de red "donde la contribución es la unidad de valor", cada punto de interacción en la cadena es una acción cuantificable, registrable y participativa en incentivos. Si deseas entender "cuál es la base económica de la ciudad de IA en cadena", este podría ser uno de los caminos más recomendables: los datos son activos, invocar es pagar, colaborar es crecer. #OpenLedger #COOKIE #Serie de dinámicas de OpenLedger @OpenledgerHQ @cookiedotfun