gOcto,
Semakin saya mempelajari AI terdesentralisasi, semakin banyak satu celah yang terus mengganggu saya:
"Semua orang berbicara tentang komputasi, akses model, kecepatan inferensi... Tetapi tidak ada yang berbicara tentang dari mana data itu berasal. Atau siapa yang mengkurasinya."
Dalam pembelajaran mesin, sampah masuk = sampah keluar.
Tetapi sebagian besar arsitektur crypto-AI masih memperlakukan data sebagai input tak terlihat ini.
Tidak ada akuntabilitas, tidak ada asal, tidak ada hadiah.
Itulah yang membuat Datanets by @OpenledgerHQ salah satu primitif terpenting di ruang angkasa.
#Datanets adalah jaringan terdesentralisasi khusus domain di mana kontributor mengkurasi himpunan data terstruktur untuk melatih model #AI.
Setiap titik data adalah:
▸ Divalidasi
▸ Atribut
▸ Masuk on-chain
▸ Terikat dengan output model masa depan melalui Proof of Attribution (#POA)
Ini adalah lapisan koordinasi yang hilang:
→ Cukup terstruktur untuk model
→ Cukup transparan untuk kepercayaan
→ Cukup diberi insentif untuk kontributor nyata
Di dunia #LLMs memakan internet, Datanets mengajukan pertanyaan yang tepat:
"Bagaimana jika data pelatihan milik komunitas?"
The deeper I dive into AI x Crypto, the more one question keeps resurfacing:
“We’ve built a world where compute gets paid…But who rewards the ones who train the brain?”
@OpenledgerHQ offers a powerful answer.
It’s not just another AI infra play.
It’s a full Layer-2 chain built on OP Stack + #EigenDA, optimized not for hype, but for economic coordination between data, models, and agents.
Here’s what makes it unique 👇
1/ It starts with the data.
@OpenledgerHQ introduces #Datanets - decentralized networks of domain-specific datasets contributed by users.
Each data point is:
▸ Attributed on-chain
▸ Enriched, categorized
▸ Linked to the model outputs it influences
▸ Rewarded based on impact
It’s like turning HuggingFace datasets into tokenized public goods, with verifiable history.
2/ Then comes the model layer.
@OpenledgerHQ has built #ModelFactory, a GUI-based fine-tuning platform where:
▸ Anyone can fine-tune LLMs like LLaMA, Mistral, DeepSeek
▸ No code or APIs needed
▸ Models are trained using permissioned, verified data
▸ Attribution stays intact during fine-tuning
▸ You can chat with the model and view its data citations via RAG Attribution
This makes building and trusting AI models easier, more secure, and transparent.
3/ Then serving at scale.
With #OpenLoRA, you can serve 1000s of LoRA-based models on one GPU.
It dynamically loads adapters, merges them in real time, and runs inference with quantization + token streaming.
Perfect for:
▸ Customized agents
▸ Fast, low-cost serving
▸ Enterprise-scale deployments
It’s cost-efficient, modular, and actually works.
4/ So why does OpenLedger matter?
Because AI is becoming modular, agentic, and decentralized.
But we still lack accountability and fairness in who gets paid.
OpenLedger fixes that.
▸ You run a node? You get paid for clean data
▸ You fine-tune a model? You get cited + rewarded
▸ Your agent helps users? You stake + earn
▸ Your output is wrong? You lose reputation
It’s trust via structure, not vibes.
✅ And yes, it’s live.
Testnet is up:
– Log in with social
– Claim daily rewards
– Explore the Datanets, ModelFactory, RAG
– Possibly earn points or qualify for future airdrops
Already listed on @KaitoAI’s Leaderboard + @cookiedotfun’s #SNAP.
If you are interested in about real #AI value capture, not just speculative noise OpenLedger is worth a closer look.
12,45 rb
104
Konten pada halaman ini disediakan oleh pihak ketiga. Kecuali dinyatakan lain, OKX bukanlah penulis artikel yang dikutip dan tidak mengklaim hak cipta atas materi tersebut. Konten ini disediakan hanya untuk tujuan informasi dan tidak mewakili pandangan OKX. Konten ini tidak dimaksudkan sebagai dukungan dalam bentuk apa pun dan tidak dapat dianggap sebagai nasihat investasi atau ajakan untuk membeli atau menjual aset digital. Sejauh AI generatif digunakan untuk menyediakan ringkasan atau informasi lainnya, konten yang dihasilkan AI mungkin tidak akurat atau tidak konsisten. Silakan baca artikel yang terkait untuk informasi lebih lanjut. OKX tidak bertanggung jawab atas konten yang dihosting di situs pihak ketiga. Kepemilikan aset digital, termasuk stablecoin dan NFT, melibatkan risiko tinggi dan dapat berfluktuasi secara signifikan. Anda perlu mempertimbangkan dengan hati-hati apakah trading atau menyimpan aset digital sesuai untuk Anda dengan mempertimbangkan kondisi keuangan Anda.