Як OpenLedger буде розвиватися з AI

@Openledger позиціонує себе як більше, ніж просто ще один блокчейн—вона прагне стати основою для розробників ШІ, внесків даних та творчих спільнот, які хочуть прозорості, справедливості та реальної корисності від своїх внесків. У міру свого розвитку ШІ не просто щось, що підтримує мережа; воно вбудоване в її архітектуру—і це означає, що її еволюція буде формуватися залежно від того, як зростатимуть вимоги та можливості ШІ. Ось як я бачу еволюцію OpenLedger разом із ШІ в наступні роки: OpenLedger вже має кілька елементів, які його відрізняють: він побудував свій блокчейн з Proof of Attribution, що означає, що дані внесені учасниками відстежуються та винагороджуються. Він пропонує інструменти, такі як Datanets (спільнотні набори даних), ModelFactory (для доопрацювання моделей), OpenLoRA (для економічного хостингу моделей), і використовує ланцюг, сумісний з EVM другого рівня, з доступністю даних, що обробляється через EigenDA.

Одним з основних напрямків, ймовірно, буде масштабування складності моделей та спеціалізації. Оскільки зростають вимоги до ШІ, з'явиться більша потреба в доменних моделях, наприклад, у сфері охорони здоров'я, фінансів, освіти, які потребують різноманітних, високоякісних даних від експертів. Структура Datanets від OpenLedger, здається, налаштована на це: люди, які створюють, перевіряють або вносять дані в спеціалізовані набори даних, ймовірно, отримають більше винагород, а моделі, навчений на них, матимуть сильні конкурентні переваги. Механізм атрибуції стане більш важливим, як для справедливості, так і для побудови довіри.

Ще однією областю еволюції є ефективність і зменшення витрат. OpenLoRA вже стверджує, що тисячі моделей можуть працювати на одному GPU, що різко знижує вартість на модель. Оскільки витрати на апаратуру, електрику та обчислювальні вимоги зростають, оптимізація для дешевшого та екологічнішого навчання та обслуговування моделей буде вкрай важливою. OpenLedger, ймовірно, розробить більш складні парадигми стиснення, квантизації, обрізки або спільних обчислень для зменшення витрат.

Інтеграція UX і інструментів на основі штучного інтелекту, ймовірно, зросте. Оскільки все більше людей (навіть нетехнічних) починають взаємодіяти з системами AI-блокчейн, пропозиція безкодових або малокодових інструментів (для створення, налаштування, розгортання моделей), смарт-помічників чи керованих агентів AI допоможе в ухваленні. ModelFactory від OpenLedger та інші інтерфейси вже вказують у цьому напрямку. Легший процес реєстрації, кращі інформаційні панелі, чіткі візуалізації атрибуції та плавні конвеєри розгортання стануть відмінностями.

Дальшою еволюцією, яку я очікую, є більш тісна інтеграція децентралізованих обчислювальних та сховищних мереж. Партнерства, такі як з розподіленими GPU мережами (, наприклад, io.net), демонструють, що обчислення будуть спільно використовуватися між вузлами, а не централізованими ресурсами. Це допоможе знизити витрати, забезпечити масштабованість, стійкість та опір до цензури або відмов. Доступність даних через EigenDA є ще однією частиною. З часом інфраструктура для хостингу моделей та інференції, ймовірно, стане більш розподіленою.

Регулювання, управління та етика також сформують шлях вперед. Токеноміка OpenLedger включає рідний (токен, який використовується для комісій )газ$OPEN , виконання виведення, побудови моделей та як винагороди в рамках Proof of Attribution. Оскільки з'являється більше регулювання навколо ШІ (конфіденційності даних, походження наборів даних, аудиторської перевірки моделей), системи, які роблять усі дії простежуваними в блокчейні, стануть не просто бажаними, а необхідними. Механізми управління (делегування, участі, голосування), ймовірно, зростуть у значенні, оскільки користувачі захочуть мати слово в тому, як моделі використовують дані, як розподіляються винагороди та як працює атрибуція.

Крім того, оскільки OpenLedger зобов'язався виділити ( мільйон через свою платформу OpenCircle для фінансування розробників AI + Web3, це фінансування допоможе запустити більше додатків, інструментів та моделей, орієнтованих на AI, у його екосистемі. У міру зростання використання з'явиться більше відгуків, більше проблем, більше можливостей — і платформі доведеться відповідно розвивати функції, масштабованість, UX, безпеку.

Висновок: Я вважаю, що еволюція OpenLedger з AI буде керуватися балансуванням трьох речей: справедливість )атрибуція + винагороди$25 , ефективність (витрати, обчислення, розгортання) та зручність (інструменти, управління, прозорість). Якщо їм вдасться правильно поєднати всі три аспекти, OpenLedger може стати провідною платформою для етичної, децентралізованої розробки AI-моделей, де всі учасники, розробники моделей і користувачі отримують вигоду. Але ризики існують: забезпечення якості даних, безпечне оброблення інференції в великому масштабі, управління токеномікою, щоб інфляція/розведення не заважали, та залишитися попереду регуляторного тиску буде ключовим. #OpenLedger