Maintenant, il y a une multitude de projets d'IA, beaucoup se concentrent sur des concepts, et il y a aussi pas mal de recherches en cours. Mais au final, ce qui pourra vraiment perdurer, c'est : la capacité de mise en œuvre + le véritable respect de la valeur des données des utilisateurs. OpenLedger s'oriente dans cette direction. J'ai déjà vu une interview d'OpenLedger, et ce qui m'a le plus marqué, c'est qu'ils attachent vraiment de l'importance à la communauté. Ce n'est pas une importance de façade, mais une véritable prise en compte des retours de la communauté tout au long du processus de développement du produit, la communauté elle-même étant un "co-construteur" de ce projet. —————— ➤ À propos d'OpenLedger @OpenLedger ▪️OpenLedger est la première blockchain conçue spécifiquement pour l'IA décentralisée, visant à libérer la liquidité des données, des modèles et des agents IA. ▪️Le problème fondamental qu'elle cherche à résoudre est celui de la "boîte noire des données" de l'IA centralisée — redonner aux utilisateurs la propriété et les droits de revenus de leurs données. ▪️Le projet a déjà obtenu 15 millions de dollars de financement de la part d'institutions de premier plan telles que Polychain, HashKey, Finality, et bénéficie également du soutien d'OG comme EigenLayer, Polygon, Gitcoin. ▪️Le testnet a déjà réalisé plus de 20 millions de transactions, et en combinant DePIN + IA, il est en train de valider la faisabilité de la collaboration entre modèles et données. —————— ➤ Tous les modèles de données sont en compétition, quelle est la différence d'OpenLedger ? Au cours de l'année passée, la plupart des projets Crypto IA se sont concentrés sur la "puissance de calcul", par exemple, en mettant l'accent sur les GPU décentralisés. Mais les trois éléments essentiels de l'IA sont : données = carburant, modèle = moteur, puissance de calcul = énergie. Ce qui peut vraiment être mis en œuvre et monétisé, ce sont les données et le modèle lui-même. OpenLedger choisit la voie plus pragmatique de "déploiement de modèles + partage des revenus", plutôt que de se concentrer uniquement sur la recherche scientifique et l'accumulation de paramètres. —————— ➤ SLM (petits modèles de langage) est plus crucial que vous ne le pensez Tous les projets n'ont pas besoin de grands modèles. Les SLM ont un coût bas, un ajustement rapide, et sont plus adaptés à un déploiement rapide sur la chaîne, tout en permettant un partage automatique des revenus via les comportements d'appel, réalisant ainsi la tokenisation des modèles. Ne vous laissez pas tromper par leur taille, de nombreuses applications IA qui fonctionnent réellement en dépendent. —————— ➤ OpenLedger construit un système économique de modèles "on-chain" L'objectif est de créer un cycle complet de données → modèles → utilisation → revenus. Les modules clés incluent : ▪️Model Factory : plateforme d'ajustement sans code, permettant à quiconque de former des modèles ▪️OpenLoRA : coexistence de milliers de modèles, modules interchangeables, déploiement flexible ▪️Datanets : réseau de données vérifiables, garantissant la fiabilité des données ▪️Proof of Attribution : partage automatique des revenus à chaque appel ▪️Plateforme de propositions : marché de collaboration DAO pour les modèles, co-construction et co-gouvernance En résumé, c'est une combinaison de HuggingFace + Stripe + Infura, mais sur la chaîne, et combinable, réalisant véritablement "le modèle comme actif". —————— ➤ Comment les développeurs peuvent-ils l'utiliser ? Les développeurs peuvent obtenir des données autorisées, former des modèles, déployer en un clic et ouvrir des appels sur OpenLedger. Chaque appel déclenche automatiquement un partage de tokens, toutes les actions étant vérifiables et traçables sur la chaîne. C'est aussi simple que Web2, mais la valeur provient de la transparence, des mécanismes d'incitation et de la combinabilité sur la chaîne, transformant les modèles en actifs, où chaque appel est une monétisation. —————— ➤ Pas de grands modèles, pas de recherche scientifique, OpenLedger est plus orienté vers l'ingénierie NEAR ressemble davantage à une plateforme d'agents IA, Bittensor se concentre sur l'entraînement sur la chaîne ; tandis qu'OpenLedger se concentre sur le déploiement, l'appel et la circulation de la valeur des modèles — l'essentiel est "faire gagner de l'argent aux modèles". En d'autres termes : pas de compétition pour des publications, pas de buzz, juste l'envie de faire fonctionner les modèles, de les utiliser et de les rentabiliser. —————— ➤ Ce qui m'a le plus touché, c'est le Model Factory Ce produit est extrêmement convivial pour les petites équipes. Interface graphique, visualisation de l'ensemble du processus, pas besoin d'écrire de code pour réaliser l'autorisation des données, la configuration et le déploiement des modèles. Il prend également en charge l'ajustement LoRA / QLoRA, avec évaluation, tests, et traçabilité intégrés, tout cela de manière fluide. Même sans formation technique, il est possible de former son propre modèle exclusif. —————— OpenLedger est l'un des projets les plus "produits" sur le marché Crypto IA actuellement. Ce n'est pas un slogan vide de "IA sur la chaîne", mais un véritable système économique de modèles "le modèle comme actif, l'appel comme valeur" en construction. Avec la narration de l'IA entrant dans des eaux plus profondes, ce type de projet ayant une véritable valeur intermédiaire pourrait bien être le dernier gagnant.