【De Datanets a Payable AI: como a OpenLedger está construindo um sistema de colaboração de dados recompensável?】 Enquanto a maioria dos projetos de IA Web3 ainda está na fase de construção de plataformas "modelo como serviço", a OpenLedger já está criando uma nova estrutura de colaboração em cadeia: os usuários não apenas podem chamar modelos, mas também podem fazer upload de dados, treinar modelos e contribuir com conteúdo, e cada ato de participação pode ser registrado, atribuído e incentivado. O pilar central deste mecanismo é, de fato, Datanets e Payable AI. I. Datanets: transformar o upload de dados em "ativos reivindicáveis" A contribuição de dados em projetos de IA tradicionais costuma ser única e não rastreável. Mas o modelo Datanets lançado pela OpenLedger empacota conjuntos de dados como ativos estruturados em cadeia e se baseia em três pontos: (1) cada conjunto de dados enviado é claramente rotulado com a identidade do contribuinte, tempo e finalidade, e registrado como um evento verificável em cadeia; (2) os conjuntos de dados podem ser combinados, fragmentados e autorizados de acordo com as necessidades de uso, permitindo compartilhamento e controle de uso entre modelos; (3) cada vez que um modelo chama dados, o sistema registra automaticamente o caminho da chamada e atribui o incentivo ao provedor de dados original. Os dados não são mais um "recurso de fundo", mas sim unidades de ativos em cadeia que podem participar de ciclos de incentivo a longo prazo. II. Payable AI: chamar é pagar, agir é valor Outro grande design central da OpenLedger é o Payable AI — transformar o ato de chamar um modelo em um ato de pagamento em cadeia. Após o upload do modelo, os desenvolvedores podem personalizar o preço de chamada, o mecanismo de incentivo e o limite orçamentário, e os usuários acionam automaticamente o pagamento (pontos ou tokens) ao chamar, registrando esse ato na trajetória PoA (Proof of Attribution). Essa estrutura muda o modelo tradicional de "uso gratuito, mas sem direitos de propriedade": (1) os desenvolvedores podem obter uma renda estável através das chamadas; (2) os chamadores recebem feedback e resposta transparentes em cadeia; (3) os contribuintes de conjuntos de dados e palavras-chave também podem indiretamente obter retorno de valor. Esta é uma atualização do mecanismo de trabalho em cadeia — os modelos não pertencem mais à plataforma, e as chamadas não são mais anônimas. III. O ciclo de valor de múltiplos papéis na rede de incentivos colaborativos A OpenLedger não está construindo um mecanismo centralizado de "plataforma que coordena participantes", mas sim uma rede de colaboração multilateral. Cada identidade tem um caminho de participação e uma forma de lucro: (1) os contribuintes de dados obtêm uma parte dos lucros através do Datanets; (2) os desenvolvedores de modelos obtêm incentivos através das chamadas; (3) os chamadores pagam com pontos e recebem serviços; (4) os participantes de conteúdo melhoram a qualidade do modelo através de Yap, sugestões e feedback, obtendo reputação e incentivos. Este é um mapa de rede "onde a contribuição é a unidade de valor", e cada ponto de interação em cadeia é um ato quantificável, registrável e participativo em incentivos. Se você quer entender "o que é a base econômica da cidade de IA em cadeia", este pode ser um dos caminhos mais valiosos a considerar: dados são ativos, chamadas são pagamentos, colaboração é crescimento. #OpenLedger #COOKIE #Série dinâmica OpenLedger @OpenledgerHQ @cookiedotfun