Ausführliche Erklärung
1. Zweck & Nutzen
OpenLedger möchte die Ungerechtigkeiten in der aktuellen KI-Wirtschaft beheben. Oft werden große KI-Modelle mit öffentlich verfügbaren Daten trainiert, ohne dass die ursprünglichen Datenlieferanten dafür entlohnt werden. Die Hauptaufgabe von OpenLedger ist es, die Entwicklung von KI transparent und wirtschaftlich fair zu gestalten, indem die Herkunft der Daten nachvollziehbar gemacht und Zahlungen an Datenanbieter und Modellentwickler automatisiert werden – ein Konzept, das als „Payable AI“ bezeichnet wird (Openledger).
2. Technologie & Aufbau
Die Plattform basiert auf einer dreischichtigen, EVM-kompatiblen Blockchain:
- Datanets: Dezentrale Netzwerke, in denen Nutzer spezialisierte Datensätze bereitstellen und lizenzieren können.
- ModelFactory: Eine benutzerfreundliche Oberfläche ohne Programmieraufwand, mit der KI-Modelle anhand der Daten aus den Datanets angepasst werden können.
- OpenLoRA: Eine Schicht, die tausende feinabgestimmte Modelle effizient auf minimaler Hardware ausführt und dabei die Kosten um bis zu 99 % senkt.
Diese Architektur wird durch ein Proof of Attribution-System abgesichert, das eine unveränderliche, auf der Blockchain gespeicherte Verbindung zwischen jedem KI-Ergebnis und den ursprünglichen Datenquellen herstellt.
3. Tokenomics & Governance
Der OPEN-Token ist das native Utility- und Governance-Token mit einer festen Gesamtmenge von 1 Milliarde. Die wichtigsten Einsatzbereiche sind:
- Transaktionsgebühren & Zahlungen: Deckung der Netzwerkgebühren und Bezahlung von KI-Diensten wie Modelltraining und -ausführung.
- Belohnungen: Verteilung von Tokens an Datenlieferanten und Modellbauer über das Proof of Attribution-System.
- Governance: Token-Inhaber können über Protokoll-Updates und Entscheidungen im Ökosystem abstimmen, wodurch die Interessen aller Beteiligten aufeinander abgestimmt werden.
Fazit
OpenLedger ist im Kern ein Infrastrukturprojekt, das eine dezentrale, transparente und faire KI-Wirtschaft auf der Blockchain aufbauen möchte. Ob dieses Modell der transparenten Zuordnung von Beiträgen zum neuen Standard wird, könnte entscheidend sein, wenn die Regulierung von KI weiter zunimmt.