2025年的Crypto AI领域正经历显著转向——据OpenLedger最新研报显示，行业焦点正从早期的算力资源争夺（如Akash、Render等项目）向数据与模型的价值捕获层迁移。这一转变标志着去中心化AI进入2.0阶段，其核心特征体现为：通过区块链技术实现【数据贡献可计量】与【模型调用可变现】的双重突破。
在传统AI领域，训练70B参数大模型需耗费数百万美元成本。OpenLedger创新性采用SLM（Specialized Language Model）架构，基于LLaMA、Mistral等开源模型，结合LoRA微调技术将训练成本降低90%以上。值得关注的是，其开发的OpenLoRA框架支持单GPU同时服务上千个微调模型，推理延迟控制在50ms以内，为链上AI部署扫清技术障碍。
——这可能是首个完整的Web3 AI价值循环系统——OpenLedger通过三大核心模块构建经济闭环：Model Factory实现无代码模型训练，Datanets建立结构化数据网络，PoA（Proof of Attribution）机制确保每次调用都可追溯贡献者并自动分润。测试网数据显示，早期参与者通过数据标注任务已获得相当于【1500美元】的积分奖励。
相较于Bittensor的通用型AI网络，OpenLedger更聚焦模型调用层的价值分配；相比Vana的数据主权主张，其独创的RAG Attribution技术让AI回答附带数据来源证明。这种"中间件"定位使其在竞品矩阵中形成独特优势，目前已吸引Polygon、EigenLayer等20余家生态伙伴接入。
2024年7月，该项目完成1120万美元种子轮融资，Polychain Capital、Hashkey等机构领投。值得注意的是，其代币经济模型突破传统治理代币框架，将投票权重与实际贡献值绑定，这种设计可有效防止【治理权垄断】问题。截至发稿时，测试网节点数已突破8000个，模型调用量呈指数级增长。
OpenLedger的突破性在于：首次实现AI模型从"技术资产"到"经济资产"的转化。通过智能合约自动执行的数据分润、模型组合调用及Agent质押机制，构建出可持续的机器经济生态。正如创始人Ram Kumar所言："我们不是在重复HuggingFace的道路，而是创造Stripe式的价值流动网络。"