ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังก้าวหน้าด้วยความเร็วที่ทำลายสถิติ โดย UBS และ CIO คาดการณ์ว่าการใช้จ่ายด้าน AI ทั่วโลกจะทะลุ 375 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 อย่างไรก็ตาม ระบบส่วนใหญ่ยังคงทำงานอยู่ใน 'กล่องดำ' ที่ซึ่งต้นทางของข้อมูล ผู้สร้างโมเดล และรางวัลสำหรับผู้มีส่วนร่วมยังคงเป็นปริศนา OpenLedger (OPEN) แก้ปัญหานี้ด้วยการเปิดตัวบล็อกเชนที่มาพร้อมคุณสมบัติ AI-native เป็นแห่งแรก ซึ่งสร้างขึ้นเพื่อให้ข้อมูล โมเดล และเอเจนต์โปร่งใส ตรวจสอบได้ และสามารถรับรางวัลได้แบบเรียลไทม์ เพื่อให้แน่ใจว่าผู้มีส่วนร่วมจะได้รับการยอมรับและเศรษฐกิจ AI จะกลายเป็นสิ่งที่สามารถอธิบายได้และเป็นธรรม
ด้วยเงินทุนเริ่มต้น 8 ล้านดอลลาร์จาก Polychain และ Borderless รวมถึงนักลงทุนรายย่อยที่มีชื่อเสียงอย่าง Sreeram Kannan จาก EigenLabs, Balaji Srinivasan อดีต CTO ของ Coinbase และ Sandeep Nailwal ผู้ร่วมก่อตั้ง Polygon ทำให้ OpenLedger ได้รับแรงผลักดันอย่างรวดเร็วในภาคส่วนของ AI + บล็อกเชน
มาเรียนรู้เกี่ยวกับ OpenLedger (OPEN) ซึ่งเป็นบล็อกเชนที่มาพร้อมคุณสมบัติ AI-native แห่งแรกที่ทำให้ข้อมูล โมเดล และเอเจนต์โปร่งใสและสามารถรับรางวัลได้ เรียนรู้ว่ามันทำงานอย่างไร ประโยชน์และโทเคโนมิกส์ของโทเคน OPEN และขั้นตอนการเทรดที่ใช้ได้จริงบน BingX
OpenLedger คืออะไร และทำงานอย่างไร?
OpenLedger คือบล็อกเชนที่สร้างขึ้นเพื่อ AI โดยเฉพาะ ไม่เหมือนบล็อกเชนทั่วไปที่ออกแบบมาสำหรับ DeFi หรือ NFT เพราะ OpenLedger มุ่งเน้นไปที่การทำให้ทุกขั้นตอนของวงจรชีวิต AI ไม่ว่าจะเป็นการให้ข้อมูล การฝึกโมเดล การอนุมาน และการปรับใช้มีความโปร่งใสและได้รับรางวัล นวัตกรรมหลักของมันคือ 'หลักฐานการระบุที่มา' (Proof of Attribution หรือ PoA) ซึ่งติดตามว่าข้อมูลมีอิทธิพลต่อเอาต์พุตของโมเดลอย่างไร และแจกจ่ายรางวัลตามความเหมาะสม
จากมุมมองของผู้ใช้ OpenLedger สามารถใช้ร่วมกับ EVM ได้ และสร้างขึ้นเป็น OP Stack rollup ที่มี AltLayer เป็นพันธมิตร RaaS (Rollup as a Service) ซึ่งหมายความว่ามันทำงานร่วมกับเครื่องมือ, วอลเล็ต และ Bridge ของ Ethereum ที่คุ้นเคยอยู่แล้ว โทเคน OPEN ทำหน้าที่เป็น gas ใน L2 และขับเคลื่อนรางวัลตามการระบุที่มา ทำให้ระบบนิเวศเป็นไปอย่างราบรื่นสำหรับนักพัฒนาและเข้าถึงได้ง่ายสำหรับผู้มีส่วนร่วม
ในทางปฏิบัติ แพลตฟอร์มนี้รวมสามเครื่องมือหลักเข้าด้วยกัน:
• Datanets: เครือข่ายข้อมูลที่ชุมชนเป็นเจ้าของร่วมกันพร้อมกับต้นกำเนิดที่สามารถตรวจสอบได้
• ModelFactory: แดชบอร์ดที่ไม่ต้องใช้โค้ดสำหรับการปรับแต่งและทดสอบโมเดล AI
• OpenLoRA: ระบบการให้บริการที่คุ้มค่าซึ่งสามารถรองรับโมเดลหลายพันรายการต่อ GPU หนึ่งตัว
ไปป์ไลน์นี้ทำให้การพัฒนา AI เร็วขึ้น ถูกลง และโปร่งใสมากขึ้น ในขณะเดียวกันก็รับประกันว่าผู้มีส่วนร่วมจะได้รับการยอมรับทุกครั้งที่ผลงานของพวกเขาถูกนำไปใช้
ทั้งหมดเกี่ยวกับ Airdrop $OPEN
OpenLedger ยังได้เปิดตัว airdrop โทเคน OPEN ตั้งแต่วันที่ 8 กันยายน 2025 เพื่อมอบรางวัลให้กับผู้สนับสนุนยุคแรกและผู้เข้าร่วม testnet ผู้ใช้ที่มีสิทธิ์รวมถึงผู้ที่ลงทะเบียนล่วงหน้า ผู้ที่ให้ข้อมูลหรือรันโหนดในช่วง testnet ตลอดจนสมาชิกชุมชนที่มีส่วนร่วมจากแคมเปญ Snapshot ของ Cookie DAO และอีเวนต์ในโลกแห่งความเป็นจริง
โทเคนถูกแจกจ่ายในระหว่าง Token Generation Event (TGE) ในเดือนกันยายน 2025 โดยมีตัวเลือกให้ claim ไปยังวอลเล็ตโดยตรงหรือ stake เพื่อรับรางวัลที่เพิ่มขึ้น airdrop นี้ถือเป็นก้าวแรกในการกระจายอำนาจการถือครองโทเคนและปรับแรงจูงใจให้สอดคล้องกันทั่วทั้งระบบนิเวศของ OpenLedger
อะไรที่ทำให้ OpenLedger แตกต่าง?
ไม่เหมือนกับบล็อกเชนอเนกประสงค์หรือโปรเจกต์ AI ที่มุ่งเน้นเฉพาะการคำนวณและการจัดเก็บเท่านั้น OpenLedger ให้ความสำคัญกับ AI ในระดับโปรโตคอล ‘หลักฐานการระบุที่มา’ (PoA) ของมันจะบันทึกทุกชุดข้อมูล ทุกขั้นตอนการฝึก และการอนุมานโมเดลบนเชน ทำให้มั่นใจได้ว่าผู้มีส่วนร่วมจะได้รับการยอมรับและรางวัล
ด้วยเครื่องมืออย่าง Datanets สำหรับชุดข้อมูลที่เป็นของชุมชน, ModelFactory สำหรับการปรับแต่งอย่างละเอียดโดยไม่ต้องใช้โค้ด และ OpenLoRA สำหรับการปรับใช้ที่คุ้มค่า OpenLedger จะเปลี่ยนข้อมูล โมเดล และเอเจนต์ให้เป็นสินทรัพย์ที่โปร่งใสและสร้างรายได้ได้ ทำให้ AI ไม่เพียงแต่อยู่บนเชนเท่านั้น แต่ยังสามารถอธิบายได้ ได้รับรางวัล และพร้อมสำหรับการผลิตอีกด้วย
‘หลักฐานการระบุที่มา’ (PoA) ของ OpenLedger คืออะไร?
PoA เป็นหัวใจสำคัญของโปรโตคอล มันจะแมปว่าข้อมูลใดมีอิทธิพลต่อเอาต์พุตที่เฉพาะเจาะจง จากนั้นจะส่งต่อรางวัลตามความเหมาะสม ไวท์เปเปอร์ของ PoA ในเดือนมิถุนายน 2025 ได้อธิบายสองแนวทางไว้:
1. การประมาณฟังก์ชันอิทธิพลสำหรับโมเดลขนาดเล็ก
2. การระบุที่มาของโทเคนตามอาร์เรย์ส่วนต่อท้ายสำหรับ LLM ที่จะตรวจสอบโทเคนเอาต์พุตเทียบกับชุดข้อมูลการฝึกที่ถูกบีบอัดเพื่อตรวจจับส่วนที่ถูกจดจำ
คะแนนอิทธิพลนั้นจะกลายเป็นพื้นฐานสำหรับการชำระเงินในระดับการอนุมาน
คุณสมบัติ PoA ของ OpenLedger ทำให้ AI โปร่งใส ยุติธรรม และน่าเชื่อถือมากขึ้น ด้วยความสามารถในการอธิบายได้ คุณสามารถติดตามคำตอบของโมเดลกลับไปยังข้อมูลที่สร้างมันขึ้นมาได้ ด้วยความยุติธรรม ผู้มีส่วนร่วมจะได้รับรางวัลทุกครั้งที่อินพุตของพวกเขาสร้างผลลัพธ์ ไม่ใช่แค่ตอนที่พวกเขาอัปโหลด และด้วยการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ระบบจะให้บันทึกต้นทางที่ชัดเจนซึ่งช่วยในการอนุญาต การตรวจสอบ และการปฏิบัติตามมาตรฐานข้อบังคับ
ภาพรวมสถาปัตยกรรมของ OpenLedger
เพื่อให้เข้าใจว่า OpenLedger ทำงานอย่างไรในทางปฏิบัติ จะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งที่จะได้ดูองค์ประกอบหลักของมัน แพลตฟอร์มนี้รวมเครื่องมือสำหรับการแบ่งปันข้อมูล, การฝึกโมเดล และการให้บริการที่คุ้มค่าเข้าไว้ในระบบนิเวศที่เป็นหนึ่งเดียว ทำให้การพัฒนา AI มีความโปร่งใสและเข้าถึงได้ง่ายขึ้นสำหรับทุกคน
1. Datanets
Datanets บน OpenLedger | ที่มา: OpenLedger
ลองนึกถึง Datanet ว่าเป็น "ชมรมข้อมูล" สาธารณะที่อยู่บนเชนสำหรับหัวข้อเฉพาะทาง เช่น สัญญาทางกฎหมาย, ข้อความทางการแพทย์, ช่องโหว่ DeFi ทุกคนสามารถมีส่วนร่วมได้ ทุกการมีส่วนร่วมจะถูกแฮช, ระบุแหล่งที่มา และสามารถสอบถามได้ในภายหลัง ในระหว่างการฝึกและการอนุมาน PoA (Proof of Attribution) สามารถวัดอิทธิพลของการมีส่วนร่วมแต่ละครั้งและจัดสรรรางวัลได้
เหตุผลที่ Datanets มีประโยชน์
• ที่มาที่โปร่งใสสำหรับการตรวจสอบและขอใบอนุญาต
• มีแรงจูงใจสำหรับข้อมูลที่มีคุณภาพ (ไม่ใช่แค่ปริมาณ)
• แหล่งที่มาของชุดข้อมูลที่สะอาดและเฉพาะทางสำหรับโมเดลเฉพาะ
2. ModelFactory
ModelFactory บน OpenLedger
ModelFactory เป็นอินเทอร์เฟซสำหรับการปรับแต่งแบบ GUI เท่านั้น (ไม่จำเป็นต้องใช้ CLI) คุณสามารถเลือกโมเดลพื้นฐาน เช่น LLaMA/Mistral/DeepSeek, ขอชุดข้อมูลที่ได้รับอนุญาตจาก Datanets, กำหนดค่า LoRA/QLoRA และตรวจสอบการฝึกจากแดชบอร์ด นอกจากนี้ยังมีอินเทอร์เฟซแชท/การประเมินผลและการระบุแหล่งที่มาของ RAG เพื่อดูว่า ทำไม คำตอบถึงอ้างอิงแหล่งที่มาบางอย่าง
3. OpenLoRA
OpenLoRA มุ่งเน้นไปที่การอนุมานที่คุ้มค่า: มันโหลดอะแดปเตอร์ LoRA แบบทันท่วงที, รวมเข้าด้วยกันแบบ on-the-fly, และรองรับการสตรีมและการควอนไทเซชัน ในทางปฏิบัติ สิ่งนี้ช่วยให้คุณสามารถโฮสต์โมเดลที่ปรับแต่งแล้วหลายพันรายการเบื้องหลังโมเดลพื้นฐานที่ใช้ร่วมกันด้วยความหน่วงต่ำ แทนที่จะต้องเปิดเซิร์ฟเวอร์แยกต่างหากสำหรับแต่ละโมเดล
เหตุผลที่สำคัญ: หากคุณเป็นแอปพลิเคชันที่มีโมเดลเฉพาะทางจำนวนมากสำหรับลูกค้า, ประเทศ หรือสายผลิตภัณฑ์ OpenLoRA จะช่วยให้ค่าใช้จ่าย GPU สามารถคาดการณ์ได้ในขณะที่ยังคงความเร็วไว้ รูปแบบ "หลายอะแดปเตอร์ต่อหนึ่ง GPU" นี้สอดคล้องกับแนวโน้มการวิจัยการให้บริการ LoRA ที่กว้างขึ้น
วิธีทดลองใช้ OpenLedger สำหรับผู้เริ่มต้น
คุณไม่จำเป็นต้องมีทักษะทางเทคนิคเชิงลึกเพื่อสำรวจ OpenLedger นี่คือสี่วิธีง่ายๆ ในการเริ่มต้น:
1. สำรวจ Testnet: ลงทะเบียนใน Testnet ตั้งค่ากระเป๋าเงินของคุณ และลองใช้คุณสมบัติต่างๆ โดยไม่มีความเสี่ยง ผู้ใช้ที่มีความรู้ทางเทคนิคสามารถรันโหนด (ผ่าน Docker หรือคล้ายกัน) เพื่อสนับสนุนเครือข่ายและรับคะแนน
2. มีส่วนร่วมใน Datanet: เลือก Datanet ในสาขาความเชี่ยวชาญของคุณ เช่น การเงิน สุขภาพ หรือความปลอดภัย อัปโหลดข้อมูลที่สะอาดและมีโครงสร้างพร้อมข้อมูลเมตาที่เหมาะสม เช่น แหล่งที่มาและใบอนุญาต การมีส่วนร่วมที่มีคุณภาพสามารถรับรางวัลการระบุแหล่งที่มาได้ในภายหลังเมื่อโมเดลใช้ข้อมูลของคุณ
3. Fine-Tune โมเดลใน ModelFactory: ใช้แดชบอร์ดแบบ no-code เพื่อเลือกโมเดลพื้นฐาน เช่น LLaMA หรือ Mistral ตั้งค่าพารามิเตอร์ และ fine-tune ด้วย LoRA หรือ QLoRA ทดสอบผลลัพธ์ทันทีด้วยโมดูลแชท และเปิดใช้งานการระบุแหล่งที่มาของ RAG เพื่อให้คำตอบมีการอ้างอิงแหล่งที่มาและน่าเชื่อถือ
4. ให้บริการโมเดลของคุณด้วย OpenLoRA: นำโมเดลที่ปรับแต่งแล้วไปใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพโดยการอัปโหลดอะแดปเตอร์ LoRA การโหลดอะแดปเตอร์แบบไดนามิกและการสตรีมโทเค็นช่วยให้ความหน่วงต่ำ ในขณะที่ช่วยให้คุณสามารถปรับขนาดได้สำหรับลูกค้าหรือโดเมนหลายรายโดยไม่ต้องใช้เซิร์ฟเวอร์เพิ่มเติม
ประโยชน์และ Tokenomics ของโทเค็น OPEN
โทเค็น OPEN เป็นแกนหลักของระบบนิเวศ OpenLedger ซึ่งออกแบบมาเพื่อเชื่อมโยงผู้มีส่วนร่วม, นักพัฒนา และผู้ใช้ภายใต้ระบบเศรษฐกิจเดียว มันขับเคลื่อนฟังก์ชันที่จำเป็นที่ทำให้เครือข่ายทำงานและรับประกันว่าผู้เข้าร่วมจะได้รับรางวัลอย่างยุติธรรม:
• ค่าแก๊สและค่าธรรมเนียม: OPEN เป็นโทเค็นแก๊สหลักสำหรับ L2 ของ OpenLedger ทุกธุรกรรม, การดำเนินการสัญญาอัจฉริยะ, การนำโมเดลไปใช้งาน หรือการมีส่วนร่วมในข้อมูลต้องใช้ OPEN ทำให้มันเป็นเชื้อเพลิงของระบบนิเวศ
• การกำกับดูแล: ผู้ถือโทเค็นจะได้รับสิทธิ์ในการลงคะแนนเสียงผ่านกรอบการกำกับดูแลแบบแยกส่วน ทำให้พวกเขาสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับการอัปเกรดโปรโตคอล, โปรแกรมจูงใจ และนโยบายการระบุแหล่งที่มาที่กำหนดการพัฒนาระบบนิเวศ
• รางวัลการระบุแหล่งที่มา: ด้วย Proof of Attribution (PoA) ผู้ให้บริการข้อมูล, ผู้สร้างโมเดล และ เอเจนต์ AI จะได้รับ OPEN โดยอัตโนมัติเมื่อใดก็ตามที่งานของพวกเขามีส่วนช่วยในการฝึกหรือการอนุมานโมเดล ทำให้มั่นใจได้ว่าจะมีการยอมรับอย่างต่อเนื่องนอกเหนือจากการอัปโหลดครั้งแรก
• การชำระเงินและการตัดสิน: OPEN ยังทำหน้าที่เป็นสื่อกลางในการแลกเปลี่ยนในแอปพลิเคชัน AI, ตลาดแบบกระจายอำนาจ และธุรกรรมระหว่างเอเจนต์ ทำให้การตัดสินสำหรับบริการที่สร้างขึ้นบนแพลตฟอร์มเป็นไปอย่างราบรื่น
การกระจายโทเค็น OPEN
การจัดสรรโทเคน OPEN | ที่มา: เอกสารของ OpenLedger
โทเคน OPEN (ตัวย่อ: OPEN) เป็นไปตามมาตรฐาน ERC-20 โดยมีอุปทานรวมจำกัดอยู่ที่ 1,000,000,000 โทเคน และอุปทานหมุนเวียนเริ่มต้นที่ 21.55%
• การจัดสรรสำหรับชุมชนและระบบนิเวศ: 61.7% ซึ่งเป็นส่วนที่ใหญ่ที่สุดสำหรับผู้ที่มีส่วนร่วม, ผู้พัฒนา และการเติบโตของระบบนิเวศ
• นักลงทุน: 18.3%
• ทีมงาน: 15%
• พันธมิตรระบบนิเวศ: 10%
• สภาพคล่อง: 5%
วิธีเทรด OPEN บน BingX
คู่เทรด OPEN/USDT ในตลาด Spot ที่ขับเคลื่อนโดยข้อมูลเชิงลึกของ BingX AI
คู่เทรด OPEN/USDT พร้อมให้บริการแล้วบน BingX ซึ่งช่วยให้นักเทรดเข้าถึงโทเคนดั้งเดิมของระบบนิเวศได้โดยตรง
1. สร้างและยืนยันบัญชี BingX ของคุณ: ลงทะเบียนและทำ KYC ให้เสร็จสิ้นเพื่อเข้าถึงฟังก์ชันทั้งหมด
2. ฝาก USDT: เพิ่มเงินผ่านบัตร, การโอนเงินผ่านธนาคาร หรือการโอนคริปโตจาก Wallet อื่น ย้ายไปยังบัญชี Spot ของคุณ
4. เลือกประเภทคำสั่ง:
• คำสั่งตลาด → ซื้อทันทีตามราคาปัจจุบัน
• คำสั่ง Limit → กำหนดราคาที่คุณต้องการและรอให้ตลาดไปถึงราคานั้น
5. ยืนยันการเทรด: ใส่จำนวนและคลิก ซื้อ หรือ ขาย
6. ใช้เครื่องมือ BingX AI: สรุปข่าวสารตลาด, ตั้งค่าแผน DCA (Dollar-Cost Averaging) หรือตรวจสอบความผันผวนก่อนตัดสินใจ
เคล็ดลับ: จับตาดูแคมเปญการลิสต์ของ BingX แคมเปญฝากเงินหรือการเทรดก่อนใครอาจมีรางวัลหรือโบนัสให้
บทสรุป
OpenLedger มีเป้าหมายที่จะนำความยุติธรรม, ความโปร่งใส และความรับผิดชอบมาสู่ AI โดยทำให้ข้อมูล, โมเดล และ Agent สามารถตรวจสอบย้อนกลับและสร้างรายได้บน On-chain ได้ ด้วย Proof of Attribution ผู้ที่มีส่วนร่วมจะได้รับการยอมรับและรางวัลทุกครั้งที่ผลงานของพวกเขาสร้างผลลัพธ์ของ AI สำหรับผู้ใช้ การเทรด OPEN/USDT บน BingX จะช่วยให้เข้าถึงโปรเจกต์ได้โดยตรง ในขณะที่เครื่องมืออย่าง Datanets, ModelFactory และ OpenLoRA จะช่วยให้ผู้พัฒนาและผู้ให้บริการข้อมูลใช้งานได้จริง
อย่างไรก็ตาม OpenLedger ยังคงเป็นระบบนิเวศที่กำลังพัฒนา เช่นเดียวกับโปรเจกต์คริปโตทั้งหมด ความเสี่ยงยังคงมีอยู่ ตั้งแต่ช่องโหว่ของ Smart Contract และความผันผวนของโทเคน ไปจนถึงความไม่แน่นอนของกฎระเบียบ หากคุณตัดสินใจเข้าร่วม ควรเริ่มต้นด้วยจำนวนน้อย, ติดตามช่องทางอย่างเป็นทางการ และลงทุนด้วยเงินที่คุณสามารถยอมรับการสูญเสียได้เท่านั้น