OpenLedger lance le Mainnet OPEN : redéfinir la valeur des données AI et les revenus des créateurs avec la Blockchain

Contexte : Le dilemme de valeur des données d'entraînement de l'IA

Le développement des modèles d'intelligence artificielle modernes repose sur une grande quantité de données d'entraînement. Cependant, les sources de ces données d'entraînement sont souvent opaques, et de nombreux contributeurs de données (comme les écrivains, les chercheurs et les experts dans leur domaine) ne reçoivent souvent pas la compensation qui leur est due. Alors que les préoccupations publiques concernant la conformité de l'IA, la vie privée et le droit d'auteur augmentent, la situation de "données utilisées sans compensation" a suscité des discussions généralisées. Dans ce contexte, comment garantir que les contributeurs de données soient équitablement rémunérés et comment rendre le processus d'entraînement des modèles d'IA plus transparent est devenu un enjeu pressant tant pour la communauté de l'IA que pour celle du Web3.

La vision et le positionnement d'OpenLedger

La vision d'OpenLedger est de créer un écosystème de données IA décentralisé qui permet aux contributeurs de données et aux développeurs de modèles d'interagir et de collaborer sur la même plateforme. Le projet ne se concentre pas sur des modèles larges généraux (comme les grands modèles de langage) mais se concentre plutôt sur des Modèles de Langage Spécialisés (SLM). En construisant des datanets, OpenLedger encourage la communauté à maintenir conjointement des ensembles de données dans des domaines verticaux, permettant aux experts de domaine de télécharger des données de haute qualité et utilisant la technologie Blockchain pour enregistrer qui a contribué quoi.

Introduction aux fonctions principales de OPEN Mainnet

En novembre 2025, OpenLedger a officiellement lancé le Mainnet OPEN. Le cœur du Mainnet est de permettre aux utilisateurs de télécharger des données sur des datanets partagés, où les développeurs peuvent utiliser ces données pour entraîner des modèles, tandis que le système suit l'utilisation des données par le biais de mécanismes on-chain et attribue automatiquement des récompenses (en tokens OPEN) aux contributeurs. Ce modèle AI Payable transforme essentiellement les données et les contributions pour l'entraînement de l'IA en une valeur mesurable et payable.

Comment la Blockchain assure-t-elle l'attribution et le paiement

Le système « Preuve d'Attribution » d'OpenLedger est au cœur de sa technologie. Il peut enregistrer la propriété et la trajectoire d'utilisation de chaque jeu de données, chaque modèle et chaque agent (agent IA) sur la Blockchain. Lorsqu'un modèle IA génère des journaux ou produit une sortie, ce système peut retracer quelles données ont été utilisées dans le processus de génération, permettant ainsi de déterminer correctement quels contributeurs de données doivent être récompensés. Ces récompenses sont automatiquement exécutées par le biais de contrats intelligents utilisant des tokens OPEN. Les contributeurs n'ont plus besoin de déposer des recours manuels ou d'effectuer des calculs manuels ; leurs droits sont automatiquement réalisés sur la chaîne. De plus, le Mainnet d'OpenLedger est un réseau compatible EVM qui dispose d'un registre on-chain pour les données et les modèles, permettant aux développeurs de créer des applications en utilisant des cadres de contrats intelligents familiers.

Une nouvelle façon pour les créateurs et les fournisseurs de données de gagner de l'argent

Pour les créateurs, les experts en domaine ou les chercheurs, OpenLedger offre un modèle de revenu sans précédent :

• Téléchargez des données à haute valeur, structurées ou de domaine vertical.
• Lorsque ces données sont utilisées pour entraîner des modèles d'IA, des récompenses en jetons OPEN peuvent être obtenues.
• Le processus entier est automatique et transparent, ne nécessitant aucune confiance dans les intermédiaires.
• Les données en tant que « service partagé », les contributeurs peuvent gagner des récompenses de manière passive.

En même temps, les développeurs peuvent également réduire les coûts d'infrastructure et créer des agents intelligents sur ce réseau sans avoir à construire eux-mêmes un système complet de gestion des données.

Risques et défis

Malgré la vision attrayante d'OpenLedger, elle fait encore face à certains défis :

• Difficulté de la construction de l'écosystème : Il est nécessaire d'attirer suffisamment de contributeurs de données et de développeurs de modèles pour rejoindre et contribuer à un réseau de données de haute qualité.
• Complexité technique : Comment garantir l'exactitude et l'efficacité de la Preuve d'Attribution, et comment gérer la question du mélange des données on-chain et off-chain.
• Conception de la tokenomique : L'émission, le mécanisme de distribution et les incitations à long terme du token OP sont essentiels à la santé de l'écosystème.
• Risques de conformité : Différentes régions du monde ont des réglementations variées concernant les données de formation en IA, le droit d'auteur et la vie privée, et OpenLedger doit naviguer dans l'incertitude politique.

Ouvrir l'avenir : Les perspectives de développement d'OpenLedger

Le Mainnet OPEN lancé par OpenLedger représente une nouvelle direction pour l'intégration profonde du Web3 et de l'IA. Il a le potentiel de devenir l'infrastructure de données pour le domaine de la formation de l'IA, permettant aux contributeurs de réaliser la monétisation de la valeur et permettant aux développeurs de modèles d'accéder aux ressources de manière plus équitable. À l'avenir, si les datanets peuvent couvrir plus de domaines verticaux (comme la santé, la finance, la recherche scientifique, etc.), l'écosystème d'OpenLedger pourrait se développer rapidement. À mesure que de plus en plus de produits d'IA se connectent à ce réseau, ce modèle "IA payante" pourrait devenir la norme de l'industrie.

De plus, dans le contexte du resserrement des réglementations mondiales, l'attribution on-chain d'OpenLedger et son mécanisme de paiement automatique pourraient également offrir une voie technologique pour la conformité à l'IA.