OpenLedger 是一个 AI 区块链，可解锁数据、模型、应用程序和代理之间的流动性。

它支持专业人工智能模型和数据集的训练、部署和链上追踪，解决了透明度、归因和可验证性方面的关键挑战。

其核心是归因证明 (Proof of Attribution)，这是一种识别影响模型输出的数据点并奖励其贡献者的机制。

OpenLedger 建立在斯坦福大学十多年的研究基础之上，由四位顶尖学者开发。

OpenLedger 解决了问题的两个方面：

OpenLedger 使开发者能够通过数据网络从社区收集专业数据，并使用无代码模型工厂构建 AI 模型，并将其直接部署到 OpenLedger 区块链上。

每个模型都嵌入了归属证明 (Proof of Attribution)，从而确保数据贡献者的激励机制、模型输出的可解释性以及 AI 生命周期的完整来源可追溯性。

OPEN 代币是 OpenLedger 区块链的原生 gas 代币，在塑造网络经济和治理方面发挥着核心作用。

归因证明奖励：当数据贡献者的数据被认定为影响模型推理时，将获得 OPEN 代币。

支付与结算：OPEN 代币用于 OpenLedger AI 区块链 QT 网络内的交易，包括推理费用、模型访问、质押和数据网络使用。

治理：OPEN 代币持有者可以参与协议治理。治理系统将监督协议参数、升级、所有权转移以及其他关键网络决策。

生态系统激励：OPEN 代币的分配旨在鼓励生态系统内模型、数据网络和代理的开发。

OpenLegder 由三个主要组件组成：

产品：

模型工厂和 OpenLoRA：用于训练、微调和托管模型的端到端基础设施，并在链上验证 LoRA 适配器。

Proof of Attribution (PoA)： 链上归因系统，用于识别数据对模型输出的影响，并以 OPEN 形式向贡献者支付报酬。

数据网：社区驱动的平台，用于收集原始数据并将其转换为 LLM 就绪的增强数据集。

人工智能工作室：用于使用链上注册表构建、部署和货币化 AI 代理和应用程序的开发环境。

技术的：

区块链层：基于 OP Stack 构建的以太坊 L2，针对 AI 交易进行了优化。

链上注册表：模型、适配器、数据集和代理的不可变注册表。

Gas 机制：OPEN 代币作为模型注册、推理调用、验证器操作和治理操作的自定义 gas 代币。

归因引擎：小模型采用基于梯度的方法，大模型采用后缀数组技术，支持推理级归因。

共识：

安全模型：通过 Optimistic Rollup 架构继承以太坊主网安全性。

交易排序：在提交给以太坊之前，排序器会对交易进行批处理和排序。

防欺诈：防欺诈机制确保模型更新、归因证明和数据注册表更改的完整性。

项目价值主张：

OpenLedger 支持推理层面的归因和奖励分配，这是传统 AI 市场所不具备的功能。其归因证明协议能够识别哪些数据点会影响模型输出，并将奖励直接分配给贡献者。

该网络通过提供用于专业数据收集和模型微调的无代码工具来减少门槛，使开发者和非技术参与者都能创建集成归因和可解释性的模型。通过在链上记录数据来源和模型使用情况，OpenLedger 为 AI 开发创建了一个透明且可审计的环境。

这种方法确保数据贡献者、模型开发者和应用程序构建者都能参与价值流，同时将可解释性嵌入到 AI 输出中。最终，该系统能够协调整个 AI 堆栈的激励机制，并使 AI 开发开放、可问责且经济可持续。

项目主要亮点：

Proof of Attribution： OpenLedger 引入了一种协议，用于记录哪些数据点影响模型推理，并为贡献者分配奖励。这确立了 AI 系统核心的归因和可解释性。

无代码人工智能基础设施：该网络提供专门的数据收集和模型微调工具，无需技术专长，使更广泛的参与者能够在链上构建人工智能模型。

网络激励：推理费用在模型开发者和数据贡献者之间分配，从而协调整个人工智能生命周期的激励。

更广泛的生态系统：超过 50 个生态系统计划在 DeFi、医疗保健、地图和 Web3 文化等垂直领域构建专门的 AI 模型。一些示例包括垂直化的互联网模型。

该团队目前正在与伯克利区块链和 Trust Wallet 建立合作关系，此前曾与沃尔玛、吉百利、百事可乐、维亚康姆和索尼等全球企业合作。

现有产品：

Openledger Studio：OpenLedger Studio 是一款一站式应用程序，用户可以访问 OpenLedger 提供的所有服务。

它提供无需代码的工具，用于直接在 OpenLedger 区块链上构建、部署和货币化 AI 系统。它专为希望在 AI 基础上构建应用，同时保持控制权、归因和公平价值分配的人士而设计。

Open Chat：Open Chat 是 OpenLedger Studio 的对话界面。它允许用户与 OpenLedger 上托管的任何模型进行交互，包括经过微调的适配器，并将归属记录在链上。

每个回复都附有证据，表明哪些数据点影响了输出，并附有归因证明，将部分推理费用发送给数据贡献者。从而打造透明、可验证的聊天体验。

Open Lora：Open LoRA 是 OpenLedger AI 区块链内 LoRA 适配器的分散部署和服务系统。

它可以动态提供经过微调的专门模型，并允许在单个 GPU 上运行数千个模型，通过即时适配器切换将部署成本降低 90% 以上。

模型工厂：模型工厂是创建新模型和适配器并将其发布到OpenLedger生态系统的地方。它为开发人员提供了简化的工作流程：

使用数据网中的数据训练或微调模型。

使用归因指纹在链上注册模型。

部署模型进行推理或集成到应用程序中。

数据网：数据网是 OpenLedger 上社区策划的数据集。

每个数据网都会被记录在链上，使其来源、所有权和影响力可追踪。

当在数据网上训练或受其影响的模型用于推理时，影响推理的数据点及其相应的贡献者将获得其应得的推理费用份额。