gOcto,
Quanto mais estudo a IA descentralizada, mais um vazio me incomoda:
"Todos falam sobre computação, acesso a modelos, velocidade de inferência... Mas ninguém fala sobre de onde vem os dados. Ou quem os curou."
Na aprendizagem de máquina, lixo entra = lixo sai.
Mas a maioria das arquiteturas de cripto-IA ainda trata os dados como essa entrada invisível.
Não há responsabilidade, não há proveniência, não há recompensa.
É isso que torna os Datanets da @OpenledgerHQ um dos primitivos mais importantes no espaço.
#Datanets são redes descentralizadas específicas de domínio onde os contribuintes curam conjuntos de dados estruturados para treinar modelos de #IA.
Cada ponto de dado é:
▸ Validado
▸ Atribuído
▸ Registrado na blockchain
▸ Vinculado a saídas futuras de modelos via Prova de Atribuição (#POA)
É a camada de coordenação que falta:
→ Estruturada o suficiente para modelos
→ Transparente o suficiente para confiança
→ Incentivada o suficiente para contribuintes reais
Num mundo de #LLMs consumindo a internet, os Datanets fazem a pergunta certa:
"E se os dados de treinamento pertencessem à comunidade?"
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 mil
104
O conteúdo apresentado nesta página é fornecido por terceiros. Salvo indicação em contrário, a OKX não é o autor dos artigos citados e não reivindica quaisquer direitos de autor nos materiais. O conteúdo é fornecido apenas para fins informativos e não representa a opinião da OKX. Não se destina a ser um endosso de qualquer tipo e não deve ser considerado conselho de investimento ou uma solicitação para comprar ou vender ativos digitais. Na medida em que a IA generativa é utilizada para fornecer resumos ou outras informações, esse mesmo conteúdo gerado por IA pode ser impreciso ou inconsistente. Leia o artigo associado para obter mais detalhes e informações. A OKX não é responsável pelo conteúdo apresentado nos sites de terceiros. As detenções de ativos digitais, incluindo criptomoedas estáveis e NFTs, envolvem um nível de risco elevado e podem sofrer grandes flutuações. Deve considerar cuidadosamente se o trading ou a detenção de ativos digitais é adequado para si à luz da sua condição financeira.