【Van Datanets tot Payable AI: Hoe bouwt OpenLedger een belonend datasamenwerkingsysteem?】 Terwijl de meeste Web3 AI-projecten nog in de fase van "model als dienst" zitten, is OpenLedger al bezig met het bouwen van een geheel nieuwe on-chain samenwerkingsstructuur: gebruikers kunnen niet alleen modellen aanroepen, maar ook gegevens uploaden, modellen trainen en inhoud bijdragen. Elke deelname wordt vastgelegd, toegeschreven en beloond. De kernpijler van dit mechanisme is Datanets en Payable AI. 1. Datanets: Maak gegevensupload een "opvraagbaar activum" In traditionele AI-projecten is de bijdrage van gegevens vaak eenmalig en niet traceerbaar. Maar het Datanets-model dat OpenLedger heeft geïntroduceerd, verpakt datasets als on-chain gestructureerde activa en is gebaseerd op drie punten: (1) Elke geüploade dataset heeft een duidelijke identificatie van de bijdrager, tijd en gebruik, en wordt vastgelegd als een verifieerbare on-chain gebeurtenis; (2) Datasets kunnen worden gecombineerd, gesplitst en geautoriseerd op basis van gebruiksbehoeften, waardoor cross-model delen en gebruikscontrole mogelijk is; (3) Elke keer dat een model gegevens aanroept, registreert het systeem automatisch het aanroepingspad en schrijft het de beloning toe aan de oorspronkelijke gegevensaanbieder. Gegevens zijn niet langer "achtergrondbronnen", maar on-chain activum eenheden die langdurig kunnen deelnemen aan het beloningscircuit. 2. Payable AI: Aanroepen is betalen, gedrag is waarde Een ander belangrijk ontwerp van OpenLedger is Payable AI - het omzetten van modelaanroepgedrag in on-chain betalingsgedrag. Ontwikkelaars kunnen na het uploaden van een model de aanroepprijs, beloningsmechanisme en budgetlimiet aanpassen. Gebruikers activeren automatisch de betaling (punten of tokens) bij het aanroepen, en dit gedrag wordt vastgelegd in de PoA (Proof of Attribution) trace. Deze structuur verandert het traditionele model van "gratis gebruik zonder eigendomsrechten": (1) Ontwikkelaars kunnen een stabiel inkomen genereren door aanroepen; (2) Aanroepers krijgen transparente on-chain feedback en respons; (3) Bijdragers van datasets en prompts kunnen ook indirect waarde terugkrijgen. Dit is een upgrade van het on-chain arbeidsmechanisme - modellen zijn niet langer van het platform, en aanroepen is ook niet langer anoniem. 3. De meerzijdige waarde-cyclus van het samenwerkingsincentievenetwerk OpenLedger bouwt geen gecentraliseerd mechanisme van "platform dat deelnemers coördineert", maar een meerzijdig samenwerkingsnetwerk. Elke identiteit heeft een pad voor deelname en manieren om te profiteren: (1) Gegevensbijdragers ontvangen een deel van de winst via Datanets; (2) Modelontwikkelaars ontvangen beloningen via aanroepen; (3) Aanroepers besteden punten en ontvangen diensten; (4) Inhoudsdeelnemers verbeteren de modelkwaliteit via Yap, prompts en feedback, en ontvangen reputatie en beloningen. Dit is een netwerkdiagram "waarbij bijdrage de waarde-eenheid is", elk interactiepunt on-chain is een kwantificeerbare, registreerbare en beloningswaardige actie. Als je wilt begrijpen "wat de economische basislaag van een on-chain AI-stad is", dan is dit misschien wel de meest waardevolle referentie: gegevens zijn activa, aanroepen is betalen, samenwerking is groei. #OpenLedger #COOKIE #OpenLedger dynamische serie @OpenledgerHQ @cookiedotfun