现在 AI 项目一抓一大把，搞概念的特别多，卷研究的也不少。但最后能留下来的，还是得靠：落地能力 + 真正尊重用户的数据价值。OpenLedger 正在往这个方向走。 之前看过 OpenLedger 的访谈，印象最深的一点是：他们是真的重视社区。 不是喊口号那种重视，而是实打实在产品开发过程中，靠社区反馈不断迭代，社区本身就是这个项目的“共建者”。 —————— ➤ 关于OpenLedger @OpenLedger ▪️OpenLedger 是首个专为去中心化 AI 打造的区块链，主打释放数据、模型、AI 代理的流动性。 ▪️它从根本上想解决的问题，是中心化 AI 那个“数据黑箱”问题——把数据的归属权、收益权还给用户本身。 ▪️项目已经获得 Polychain、HashKey、Finality 等顶级机构的 1500 万美元融资，背后还有 EigenLayer、Polygon、Gitcoin 等 OG 支持。 ▪️测试网已完成超 2000 万次交易，结合 DePIN + AI 的架构，正在验证模型和数据协作的可行性。 —————— ➤ 数据模型都在卷，OpenLedger 差异在哪？ 过去一年，大多数 Crypto AI 项目集中在卷「算力」，比如 主打去中心化 GPU。 但 AI 的三要素是：数据 = 燃料，模型 = 引擎，算力 = 能源。 真正能跑通落地和变现的，是数据和模型本身。OpenLedger 选择的是「模型部署 + 调用分润」这条更接地气的路线，而不是一味卷科研、堆参数。 —————— ➤ SLM（小语言模型）比你想的更关键 不是每个项目都需要大模型。 SLM 成本低、微调快，更适合链上快速部署，还能通过调用行为自动分润，实现模型 Token 化。 别看它小，很多真正跑得起来的 AI 应用，其实都靠它。 —————— ➤ OpenLedger 构建的是一整套“链上模型经济系统” 目标是跑通从数据 → 模型 → 使用 → 收益的完整闭环。关键模块包括： ▪️Model Factory：无代码微调平台，谁都能训练模型 ▪️OpenLoRA：千模型共存、模块热插拔，部署灵活 ▪️Datanets：可验证数据网络，确保数据可信 ▪️Proof of Attribution：每次调用自动分润 ▪️Proposal 平台：模型的 DAO 化协作市场，共建共治 简单说，就是 HuggingFace + Stripe + Infura 的组合体，而且是链上、可组合的，真正实现「模型即资产」。 —————— ➤ 开发者能怎么用？ 开发者可以在 OpenLedger 上获取授权数据、训练模型、一键部署、开放调用。 每次调用都会自动触发 Token 分润，所有行为全链可验证、可追溯。 用起来像 Web2，价值却来自链上透明度、激励机制和可组合性，让模型变成资产，调用即是变现。 —————— ➤ 不搞大模型、不卷科研，OpenLedger 更偏工程导向 NEAR 更像 AI Agent 平台，Bittensor 主打链上训练；而 OpenLedger 则聚焦模型的部署、调用和价值流通——核心是「让模型赚起来」。 说白了：不卷论文、不搞噱头，就想把模型跑起来、用起来、赚起来。 —————— ➤ 最打动我的是 Model Factory 这个产品对小团队太友好了。 图形化界面、全流程可视化，不用写代码就能完成数据授权、模型配置和部署。还支持 LoRA / QLoRA 微调，内建评估、测试、路径回溯，全链跟踪一气呵成。 就算没技术背景，也能训练出自己的专属模型。 —————— OpenLedger 是目前 Crypto AI 市场中最像“产品”的项目之一。 它不是喊“AI on chain”的空口号，而是实打实在构建「模型即资产、调用即价值」的模型经济系统。 随着 AI narrative 进入深水区，这种真正有中层价值的项目，可能才是最后的赢家。