【从 Datanets 到 Payable AI：OpenLedger 如何构建可奖励的数据协作系统？】 在大多数 Web3 AI 项目还停留在“模型即服务”的平台搭建阶段时，OpenLedger 已经在构建一种全新的链上协作结构：用户不仅可以调用模型，还可以上传数据、训练模型、贡献内容，每一次参与行为都能被记录、归因、激励。这套机制的核心支柱，正是 Datanets 与 Payable AI。 一、Datanets：让数据上传也能成为“可主张的资产” 传统 AI 项目中的数据贡献往往是一次性、不可追踪的。但 OpenLedger 推出的 Datanets 模型，将数据集包装为链上结构化资产，并围绕三点展开： （1）每个上传的数据集都明确标记贡献者身份、时间与用途，并记录为可验证链上事件； （2）数据集可以根据使用需求进行组合、分片、授权，实现跨模型共享与使用控制； （3）模型每次调用数据时，系统都会自动记录调用路径，并将激励归因至原始数据提供者。 数据不再是“后台资源”，而是可以长期参与激励循环的链上资产单元。 二、Payable AI：调用即支付，行为即价值 OpenLedger 的另一大核心设计是 Payable AI —— 将模型调用行为转化为链上支付行为。开发者上传模型后，可以自定义调用价格、激励机制与预算限额，用户在调用时自动触发付费（积分或代币），并将该行为记录入 PoA（Proof of Attribution）轨迹。 这个结构改变了传统“使用免费但没有归属权”的模式： （1）开发者可通过调用获得稳定收入； （2）调用者获得的是透明的链上反馈与响应； （3）数据集和提示词的贡献者也能间接获得价值回流。 这是链上劳动机制的一次升级 —— 模型不再是平台的，调用也不再是匿名的。 三、协作式激励网络的多角色价值闭环 OpenLedger 构建的并不是一个“平台调度参与者”的中心化机制，而是一个多边协作网络。每种身份都有参与路径与收益方式： （1）数据贡献者通过 Datanets 获取分润； （2）模型开发者通过调用获得激励； （3）调用者付出积分，获得服务； （4）内容参与者通过 Yap、提示、反馈提升模型质量，获得声誉与激励。 这是一张“以贡献为价值单位”的网络图谱，链上每一个交互点，都是一次可量化、可被记录、可参与激励的行为。 如果你想理解“什么是链上 AI 城市的经济底层”，这可能是最值得参考的一种路径：数据即资产、调用即支付、协作即增长。 #OpenLedger #COOKIE #OpenLedger动态系列 @OpenledgerHQ @cookiedotfun