【從 Datanets 到 Payable AI：OpenLedger 如何構建可獎勵的數據協作系統？】 在大多數 Web3 AI 項目還停留在“模型即服務”的平臺搭建階段時，OpenLedger 已經在構建一種全新的鏈上協作結構：用戶不僅可以調用模型，還可以上傳數據、訓練模型、貢獻內容，每一次參與行為都能被記錄、歸因、激勵。這套機制的核心支柱，正是 Datanets 與 Payable AI。 一、Datanets：讓數據上傳也能成為“可主張的資產” 傳統 AI 項目中的數據貢獻往往是一次性、不可追蹤的。但 OpenLedger 推出的 Datanets 模型，將數據集包裝為鏈上結構化資產，並圍繞三點展開： （1）每個上傳的數據集都明確標記貢獻者身份、時間與用途，並記錄為可驗證鏈上事件； （2）數據集可以根據使用需求進行組合、分片、授權，實現跨模型共享與使用控制； （3）模型每次調用數據時，系統都會自動記錄調用路徑，並將激勵歸因至原始數據提供者。 數據不再是“後臺資源”，而是可以長期參與激勵循環的鏈上資產單元。 二、Payable AI：調用即支付，行為即價值 OpenLedger 的另一大核心設計是 Payable AI —— 將模型調用行為轉化為鏈上支付行為。開發者上傳模型後，可以自定義調用價格、激勵機制與預算限額，用戶在調用時自動觸發付費（積分或代幣），並將該行為記錄入 PoA（Proof of Attribution）軌跡。 這個結構改變了傳統“使用免費但沒有歸屬權”的模式： （1）開發者可通過調用獲得穩定收入； （2）調用者獲得的是透明的鏈上反饋與響應； （3）數據集和提示詞的貢獻者也能間接獲得價值迴流。 這是鏈上勞動機制的一次升級 —— 模型不再是平臺的，調用也不再是匿名的。 三、協作式激勵網絡的多角色價值閉環 OpenLedger 構建的並不是一個“平臺調度參與者”的中心化機制，而是一個多邊協作網絡。每種身份都有參與路徑與收益方式： （1）數據貢獻者通過 Datanets 獲取分潤； （2）模型開發者通過調用獲得激勵； （3）調用者付出積分，獲得服務； （4）內容參與者通過 Yap、提示、反饋提升模型質量，獲得聲譽與激勵。 這是一張“以貢獻為價值單位”的網絡圖譜，鏈上每一個交互點，都是一次可量化、可被記錄、可參與激勵的行為。 如果你想理解“什麼是鏈上 AI 城市的經濟底層”，這可能是最值得參考的一種路徑：數據即資產、調用即支付、協作即增長。 #OpenLedger #COOKIE #OpenLedger動態系列 @OpenledgerHQ @cookiedotfun