Dari Datanets ke AI Bayar: Bagaimana OpenLedger Membangun Sistem Kolaborasi Data yang Dapat Dihargai? 】 Sementara sebagian besar proyek AI Web3 masih dalam tahap konstruksi platform "model-as-a-service", OpenLedger sudah membangun struktur kolaborasi on-chain baru: pengguna tidak hanya dapat memanggil model, tetapi juga mengunggah data, melatih model, dan menyumbangkan konten, dan setiap perilaku partisipasi dapat direkam, diatribusikan, dan dimotivasi. Pilar inti dari mekanisme ini adalah Datanets dan AI Bayaran. 1. Datanets: Biarkan unggahan data juga menjadi "aset yang dapat diklaim" Kontribusi data dalam proyek AI tradisional seringkali satu kali dan tidak dapat dilacak. Tetapi model Datanets OpenLedger, yang membungkus kumpulan data sebagai aset terstruktur on-chain, berkisar pada tiga poin: (1) Setiap himpunan data yang diunggah ditandai dengan jelas dengan identitas, waktu, dan tujuan kontributor, dan dicatat sebagai peristiwa on-chain yang dapat diverifikasi. (2) Himpunan data dapat digabungkan, dipecah, dan disahkan sesuai dengan kebutuhan penggunaan untuk mewujudkan berbagi lintas model dan kontrol penggunaan; (3) Setiap kali model memanggil data, sistem secara otomatis merekam jalur panggilan dan mengatribusikan insentif ke penyedia data asli. Data bukan lagi "sumber daya backend" tetapi unit aset on-chain yang dapat berpartisipasi dalam siklus insentif untuk waktu yang lama. 2. AI yang harus dibayar: Panggilan adalah pembayaran, tindakan adalah nilai Desain inti lain dari OpenLedger adalah AI Bayar - yang menerjemahkan perilaku panggilan model menjadi perilaku pembayaran on-chain. Setelah mengunggah model, pengembang dapat menyesuaikan harga panggilan, mekanisme insentif, dan batas anggaran, dan pengguna akan secara otomatis memicu pembayaran (poin atau token) saat dipanggil, dan mencatat perilaku ini dalam lintasan PoA (Proof of Attribution). Struktur ini mengubah model tradisional "penggunaan bebas tetapi tidak ada atribusi": (1) Pengembang dapat memperoleh pendapatan yang stabil melalui panggilan; (2) Penelepon menerima umpan balik dan respons on-chain yang transparan; (3) Kontributor kumpulan data dan prompt juga dapat secara tidak langsung memperoleh aliran ulang nilai. Ini adalah peningkatan dari mekanisme tenaga kerja on-chain - modelnya tidak lagi berbasis platform, dan panggilan tidak lagi anonim. 3. Lingkaran tertutup nilai multi-peran dari jaringan insentif kolaboratif OpenLedger tidak dibangun sebagai mekanisme terpusat untuk "peserta penjadwalan platform", tetapi sebagai jaringan kolaborasi multilateral. Setiap identitas memiliki jalur partisipasi dan cara untuk mendapatkan: (1) Penyumbang data menerima bagi hasil melalui Datanets; (2) Pengembang model mendapatkan insentif melalui panggilan; (3) Penelepon membayar poin untuk mendapatkan layanan; (4) Peserta konten meningkatkan kualitas model melalui Yap, prompt, dan umpan balik, serta mendapatkan reputasi dan insentif. Ini adalah grafik jaringan dengan "kontribusi sebagai satuan nilai", dan setiap titik interaksi pada rantai adalah perilaku yang dapat diukur, dicatat, dan diikuti sebagai insentif. Jika Anda ingin memahami "apa lapisan bawah ekonomi dari kota AI on-chain", ini mungkin jalur yang paling berharga: data adalah aset, panggilan adalah pembayaran, dan kolaborasi adalah pertumbuhan. #OpenLedger #COOKIE #OpenLedger动态系列 @OpenledgerHQ @cookiedotfun