Ahora hay un montón de proyectos de IA, muchos de ellos se centran en conceptos, y también hay muchos que se dedican a la investigación. Pero al final, lo que realmente perdurará dependerá de: la capacidad de implementación + el verdadero respeto por el valor de los datos de los usuarios. OpenLedger está avanzando en esta dirección. Antes vi una entrevista de OpenLedger, y lo que más me impresionó fue: realmente valoran a la comunidad. No es ese tipo de valoración que solo se queda en palabras, sino que en el proceso de desarrollo del producto, se basan en la retroalimentación de la comunidad para iterar constantemente; la comunidad misma es un "co-creador" de este proyecto. —————— ➤ Sobre OpenLedger @OpenLedger ▪️ OpenLedger es la primera blockchain diseñada específicamente para IA descentralizada, enfocándose en liberar la liquidez de datos, modelos y agentes de IA. ▪️ El problema que busca resolver fundamentalmente es el del "caja negra de datos" de la IA centralizada: devolver la propiedad y los derechos de ingresos de los datos a los propios usuarios. ▪️ El proyecto ya ha obtenido 15 millones de dólares en financiamiento de instituciones de primer nivel como Polychain, HashKey y Finality, y cuenta con el apoyo de OG como EigenLayer, Polygon y Gitcoin. ▪️ La red de pruebas ha completado más de 20 millones de transacciones, combinando la arquitectura DePIN + IA, y está validando la viabilidad de la colaboración entre modelos y datos. —————— ➤ Todos están compitiendo en modelos de datos, ¿cuál es la diferencia de OpenLedger? En el último año, la mayoría de los proyectos de Crypto AI se han centrado en competir en "potencia de cálculo", como aquellos que promueven GPU descentralizadas. Pero los tres elementos de la IA son: datos = combustible, modelo = motor, potencia de cálculo = energía. Lo que realmente puede llevar a cabo la implementación y monetización son los datos y el modelo en sí. OpenLedger ha optado por la ruta más práctica de "despliegue de modelos + distribución de ingresos por llamadas", en lugar de simplemente competir en investigación y acumular parámetros. —————— ➤ SLM (pequeños modelos de lenguaje) son más cruciales de lo que piensas No todos los proyectos necesitan grandes modelos. Los SLM son de bajo costo, se ajustan rápidamente y son más adecuados para un despliegue rápido en la cadena, además pueden automatizar la distribución de ingresos a través de comportamientos de llamada, logrando la tokenización del modelo. No te dejes engañar por su tamaño; muchas aplicaciones de IA que realmente funcionan dependen de ellos. —————— ➤ OpenLedger está construyendo un sistema económico de modelos "en la cadena" El objetivo es completar el ciclo cerrado de datos → modelo → uso → ingresos. Los módulos clave incluyen: ▪️ Model Factory: plataforma de ajuste sin código, cualquiera puede entrenar un modelo ▪️ OpenLoRA: coexistencia de miles de modelos, módulos intercambiables, despliegue flexible ▪️ Datanets: red de datos verificables, asegurando la confiabilidad de los datos ▪️ Proof of Attribution: distribución automática de ingresos en cada llamada ▪️ Plataforma de Propuestas: mercado de colaboración DAO para modelos, co-creación y co-gobernanza En resumen, es una combinación de HuggingFace + Stripe + Infura, y es en la cadena, combinable, logrando realmente "modelo como activo". —————— ➤ ¿Cómo pueden los desarrolladores usarlo? Los desarrolladores pueden obtener datos autorizados, entrenar modelos, desplegar con un clic y abrir llamadas en OpenLedger. Cada llamada activará automáticamente la distribución de tokens, todas las acciones son verificables y rastreables en la cadena. Funciona como Web2, pero el valor proviene de la transparencia en la cadena, mecanismos de incentivos y combinabilidad, convirtiendo los modelos en activos, donde cada llamada es monetización. —————— ➤ No se centran en grandes modelos ni en competir en investigación, OpenLedger es más orientado a la ingeniería NEAR se asemeja más a una plataforma de agentes de IA, Bittensor se centra en el entrenamiento en la cadena; mientras que OpenLedger se enfoca en el despliegue de modelos, llamadas y circulación de valor: el núcleo es "hacer que los modelos generen ingresos". En pocas palabras: no compiten en publicaciones, no buscan llamar la atención, solo quieren hacer que los modelos funcionen, se utilicen y generen ingresos. —————— Lo que más me impresionó fue Model Factory Este producto es muy amigable para equipos pequeños. Interfaz gráfica, visualización de todo el proceso, no necesitas escribir código para completar la autorización de datos, configuración y despliegue de modelos. También admite ajustes de LoRA / QLoRA, con evaluación, pruebas y retroceso de caminos integrados, todo el seguimiento en la cadena se realiza de una vez. Incluso sin antecedentes técnicos, puedes entrenar tu propio modelo exclusivo. —————— OpenLedger es uno de los proyectos más "productivos" en el mercado de Crypto AI en este momento. No es solo un eslogan vacío de "IA en la cadena", sino que está construyendo de manera tangible un sistema económico de modelos donde "el modelo es un activo y la llamada es valor". A medida que la narrativa de la IA entra en aguas profundas, este tipo de proyectos con verdadero valor intermedio podrían ser los últimos ganadores.