作者：JacobZhao 来源：mirror

一、引言 | Crypto AI 的模型层跃迁

数据、模型与算力是 AI 基础设施的三大核心要素，类比燃料（数据）、引擎（模型）、能源（算力）缺一不可。与传统 AI 行业的基础设施演进路径类似，Crypto AI 领域也经历了相似的阶段。2024 年初，市场一度被去中心化 GPU 项目所主导 (Akash、Render、io.net 等 )，普遍强调「拼算力」的粗放式增长逻辑。而进入 2025 年后，行业关注点逐步上移至模型与数据层，标志着 Crypto AI 正从底层资源竞争过渡到更具可持续性与应用价值的中层构建。

通用大模型（LLM）vs 特化模型（SLM）

传统的大型语言模型（LLM）训练高度依赖大规模数据集与复杂的分布式架构，参数规模动辄 70B～500B，训练一次的成本常高达数百万美元。而 SLM（Specialized Language Model）作为一种可复用基础模型的轻量微调范式，通常基于 LLaMA、Mistral、DeepSeek 等开源模型，结合少量高质量专业数据及 LoRA 等技术，快速构建具备特定领域知识的专家模型，显著降低训练成本与技术门槛。

值得注意的是，SLM 并不会被集成进 LLM 权重中，而是通过 Agent 架构调用、插件系统动态路由、LoRA 模块热插拔、RAG（检索增强生成）等方式与 LLM 协作运行。这一架构既保留了 LLM 的广覆盖能力，又通过精调模块增强了专业表现，形成了高度灵活的组合式智能系统。

Crypto AI 在模型层的价值与边界

Crypto AI 项目本质上难以直接提升大语言模型（LLM）的核心能力，核心原因在于

• 技术门槛过高：训练 Foundation Model 所需的数据规模、算力资源与工程能力极其庞大，目前仅有美国（OpenAI 等）与中国（DeepSeek 等）等科技巨头具备相应能力。

• 开源生态局限：虽然主流基础模型如 LLaMA、Mixtral 已开源，但真正推动模型突破的关键依然集中于科研机构与闭源工程体系，链上项目在核心模型层的参与空间有限。

然而，在开源基础模型之上，Crypto AI 项目仍可通过精调特化语言模型（SLM），并结合 Web3 的可验证性与激励机制实现价值延伸。作为 AI 产业链的「周边接口层」，体现于两个核心方向：

1. 可信验证层：通过链上记录模型生成路径、数据贡献与使用情况，增强 AI 输出的可追溯性与抗篡改能力。

2. 激励机制： 借助原生 Token，用于激励数据上传、模型调用、智能体（Agent）执行等行为，构建模型训练与服务的正向循环。

AI 模型类型分类与 区块链适用性分析

由此可见，模型类 Crypto AI 项目的可行落点主要集中在小型 SLM 的轻量化精调、RAG 架构的链上数据接入与验证、以及 Edge 模型的本地部署与激励上。结合区块链的可验证性与代币机制，Crypto 能为这些中低资源模型场景提供特有价值，形成 AI「接口层」的差异化价值。

基于数据与模型的区块链 AI 链，可对每一条数据和模型的贡献来源进行清晰、不可篡改的上链记录，显著提升数据可信度与模型训练的可溯性。同时，通过智能合约机制，在数据或模型被调用时自动触发奖励分发，将 AI 行为转化为可计量、可交易的代币化价值，构建可持续的激励体系。此外，社区用户还可通过代币投票评估模型性能、参与规则制定与迭代，完善去中心化治理架构。

二、项目概述 | OpenLedger 的 AI 链愿景

OpenLedger 是当前市场上为数不多专注于数据与模型激励机制的区块链 AI 项目。它率先提出「Payable AI」的概念，旨在构建一个公平、透明且可组合的 AI 运行环境，激励数据贡献者、模型开发者与 AI 应用构建者在同一平台协作，并根据实际贡献获得链上收益。

OpenLedger 提供了从「数据提供」到「模型部署」再到「调用分润」的全链条闭环，其核心模块包括：

• Model Factory：无需编程，即可基于开源 LLM 使用 LoRA 微调训练并部署定制模型；

• OpenLoRA：支持千模型共存，按需动态加载，显著降低部署成本；

• PoA（Proof of Attribution）：通过链上调用记录实现贡献度量与奖励分配；

• Datanets：面向垂类场景的结构化数据网络，由社区协作建设与验证；

• 模型提案平台（Model Proposal Platform）：可组合、可调用、可支付的链上模型市场。

通过以上模块，OpenLedger 构建了一个数据驱动、模型可组合的「智能体经济基础设施」，推动 AI 价值链的链上化。

而在区块链技术采用上，OpenLedger 以 OP Stack + EigenDA 为底座，为 AI 模型构建了高性能、低成本、可验证的数据与合约运行环境。

• 基于 OP Stack 构建： 基于 Optimism 技术栈，支持高吞吐与低费用执行；

• 在以太坊主网上结算： 确保交易安全性与资产完整性；

• EVM 兼容： 方便开发者基于 Solidity 快速部署与扩展；

• EigenDA 提供数据可用性支持：显著降低存储成本，保障数据可验证性。

相比于 NEAR 这类更偏底层、主打数据主权与 「AI Agents on BOS」 架构的通用型 AI 链，OpenLedger 更专注于构建面向数据与模型激励的 AI 专用链，致力于让模型的开发与调用在链上实现可追溯、可组合与可持续的价值闭环。它是 Web3 世界中的模型激励基础设施，结合 HuggingFace 式的模型托管、Stripe 式的使用计费与 Infura 式的链上可组合接口，推动「模型即资产」的实现路径。

三、OpenLedger 的核心组件与技术架构

3.1 Model Factory，无需代码模型工厂

ModelFactory 是 OpenLedger 生态下的一个大型语言模型（LLM）微调平台。与传统微调框架不同，ModelFactory 提供纯图形化界面操作，无需命令行工具或 API 集成。用户可以基于在 OpenLedger 上完成授权与审核的数据集，对模型进行微调。实现了数据授权、模型训练与部署的一体化工作流，其核心流程包括：

1. 数据访问控制： 用户提交数据请求，提供者审核批准，数据自动接入模型训练界面。

2. 模型选择与配置： 支持主流 LLM（如 LLaMA、Mistral），通过 GUI 配置超参数。

3. 轻量化微调： 内置 LoRA / QLoRA 引擎，实时展示训练进度。

4. 模型评估与部署： 内建评估工具，支持导出部署或生态共享调用。

5. 交互验证接口： 提供聊天式界面，便于直接测试模型问答能力。

6. RAG 生成溯源： 回答带来源引用，增强信任与可审计性。

Model Factory 系统架构包含六大模块，贯穿身份认证、数据权限、模型微调、评估部署与 RAG 溯源，打造安全可控、实时交互、可持续变现的一体化模型服务平台。

ModelFactory 目前支持的大语言模型能力简表如下：

• LLaMA 系列：生态最广、社区活跃、通用性能强，是当前最主流的开源基础模型之一。

• Mistral：架构高效、推理性能极佳，适合部署灵活、资源有限的场景。

• Qwen：阿里出品，中文任务表现优异，综合能力强，适合国内开发者首选。

• ChatGLM：中文对话效果突出，适合垂类客服和本地化场景。

• Deepseek：在代码生成和数学推理上表现优越，适用于智能开发辅助工具。

• Gemma：Google 推出的轻量模型，结构清晰，易于快速上手与实验。

• Falcon：曾是性能标杆，适合基础研究或对比测试，但社区活跃度已减。

• BLOOM：多语言支持较强，但推理性能偏弱，适合语言覆盖型研究。

• GPT-2：经典早期模型，仅适合教学和验证用途，不建议实际部署使用。

虽然 OpenLedger 的模型组合并未包含最新的高性能 MoE 模型或多模态模型，但其策略并不落伍，而是基于链上部署的现实约束（推理成本、RAG 适配、LoRA 兼容、EVM 环境）所做出的「实用优先」配置。

Model Factory 作为无代码工具链，所有模型都内置了贡献证明机制，确保数据贡献者和模型开发者的权益，具有低门槛、可变现与可组合性的优点，与传统模型开发工具相比较：

• 对于开发者：提供模型孵化、分发、收入的完整路径；

• 对于平台：形成模型资产流通与组合生态；

• 对于应用者：可以像调用 API 一样组合使用模型或 Agent。

3.2 OpenLoRA，微调模型的链上资产化

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的参数微调方法，通过在预训练大模型中插入「低秩矩阵」来学习新任务，而不修改原模型参数，从而大幅降低训练成本和存储需求。传统大语言模型（如 LLaMA、GPT-3）通常拥有数十亿甚至千亿参数。要将它们用于特定任务（如法律问答、医疗问诊），就需要进行微调（fine-tuning）。LoRA 的核心策略是：「冻结原始大模型的参数，只训练插入的新参数矩阵。」，其参数高效、训练快速、部署灵活，是当前最适合 Web3 模型部署与组合调用的主流微调方法。

OpenLoRA 是 OpenLedger 构建的一套专为多模型部署与资源共享而设计的轻量级推理框架。它核心目标是解决当前 AI 模型部署中常见的高成本、低复用、GPU 资源浪费等问题，推动「可支付 AI」（Payable AI）的落地执行。

OpenLoRA 系统架构核心组件，基于模块化设计，覆盖模型存储、推理执行、请求路由等关键环节，实现高效、低成本的多模型部署与调用能力：

1. LoRA Adapter 存储模块 (LoRA Adapters Storage)：微调后的 LoRA adapter 被托管在 OpenLedger 上，实现按需加载，避免将所有模型预载入显存，节省资源。

2. 模型托管与动态融合层 (Model Hosting & Adapter Merging Layer)：所有微调模型共用基础大模型（base model），推理时 LoRA adapter 动态合并，支持多个 adapter 联合推理（ensemble），提升性能。

3. 推理引擎（Inference Engine）：集成 Flash-Attention、Paged-Attention、SGMV 优化等多项 CUDA 优化技术。

4. 请求路由与流式输出模块 (Request Router & Token Streaming): 根据请求中所需模型动态路由至正确 adapter, 通过优化内核实现 token 级别的流式生成。

OpenLoRA 的推理流程属于技术层面「成熟通用」的模型服务「流程，如下：

1. 基础模型加载：系统预加载如 LLaMA 3、Mistral 等基础大模型至 GPU 显存中。

2. LoRA 动态检索：接收请求后，从 Hugging Face、Predibase 或本地目录动态加载指定 LoRA adapter。

3. 适配器合并激活：通过优化内核将 adapter 与基础模型实时合并，支持多 adapter 组合推理。

4. 推理执行与流式输出：合并后的模型开始生成响应，采用 token 级流式输出降低延迟，结合量化保障效率与精度。

5. 推理结束与资源释放：推理完成后自动卸载 adapter，释放显存资源。确保可在单 GPU 上高效轮转并服务数千个微调模型，支持模型高效轮转。

OpenLoRA 通过一系列底层优化手段，显著提升了多模型部署与推理的效率。其核心包括动态 LoRA 适配器加载（JIT loading），有效降低显存占用；张量并行（Tensor Parallelism）与 Paged Attention 实现高并发与长文本处理；支持多模型融合（Multi-Adapter Merging）多适配器合并执行，实现 LoRA 组合推理（ensemble）；同时通过 Flash Attention、预编译 CUDA 内核和 FP8/INT8 量化技术，对底层 CUDA 优化与量化支持，进一步提升推理速度并降低延迟。这些优化使得 OpenLoRA 能在单卡环境下高效服务数千个微调模型，兼顾性能、可扩展性与资源利用率。

OpenLoRA 定位不仅是一个高效的 LoRA 推理框架，更是将模型推理与 Web3 激励机制深度融合，目标是将 LoRA 模型变成可调用、可组合、可分润的 Web3 资产。

1. 模型即资产（Model-as-Asset）：OpenLoRA 不只是部署模型，而是赋予每个微调模型链上身份（Model ID），并将其调用行为与经济激励绑定，实现「调用即分润」。

2. 多 LoRA 动态合并 + 分润归属：支持多个 LoRA adapter 的动态组合调用，允许不同模型组合形成新的 Agent 服务，同时系统可基于 PoA（Proof of Attribution）机制按调用量为每个适配器精确分润。

3. 支持长尾模型的「多租户共享推理」：通过动态加载与显存释放机制，OpenLoRA 能在单卡环境下服务数千个 LoRA 模型，特别适合 Web3 中小众模型、个性化 AI 助手等高复用、低频调用场景。

此外，OpenLedger 发布了其对 OpenLoRA 性能指标的未来展望，相比传统全参数模型部署，其显存占用大幅降低至 8–12GB；模型切换时间理论上可低于 100ms；吞吐量可达 2000+ tokens/sec；延迟控制在 20–50ms 。整体而言，这些性能指标在技术上具备可达性，但更接近「上限表现」，在实际生产环境中，性能表现可能会受到硬件、调度策略和场景复杂度的限制，应被视为「理想上限」而非「稳定日常」。

3.3 Datanets（数据网络），从数据主权到数据智能

高质量、领域专属的数据成为构建高性能模型的关键要素。Datanets 是 OpenLedger 」数据即资产「的基础设施，用于收集和管理特定领域的数据集，用于聚合、验证与分发特定领域数据的去中心化网络，为 AI 模型的训练与微调提供高质量数据源。每个 Datanet 就像一个结构化的数据仓库，由贡献者上传数据，并通过链上归属机制确保数据可溯源、可信任，通过激励机制与透明的权限控制，Datanets 实现了模型训练所需数据的社区共建与可信使用。

与聚焦数据主权的 Vana 等项目相比，OpenLedger 并不止于「数据收集」，而是通过 Datanets（协作式标注与归属数据集）、Model Factory（支持无代码微调的模型训练工具）、OpenLoRA（可追踪、可组合的模型适配器）三大模块，将数据价值延展至模型训练与链上调用，构建「从数据到智能（data-to-intelligence）」的完整闭环。Vana 强调「谁拥有数据」，而 OpenLedger 则聚焦「数据如何被训练、调用并获得奖励」，在 Web3 AI 生态中分别占据数据主权保障与数据变现路径的关键位置。

3.4 Proof of Attribution（贡献证明）：重塑利益分配的激励层

Proof of Attribution（PoA）是 OpenLedger 实现数据归属与激励分配的核心机制，通过链上加密记录，将每一条训练数据与模型输出建立可验证的关联，确保贡献者在模型调用中获得应得回报，其数据归属与激励流程概览如下：

• 数据提交：用户上传结构化、领域专属的数据集，并上链确权。

• 影响评估：系统根据数据特征影响与贡献者声誉，在每次推理时评估其价值。

• 训练验证：训练日志记录每条数据的实际使用情况，确保贡献可验证。

• 激励分配：根据数据影响力，向贡献者发放与效果挂钩的 Token 奖励。

• 质量治理：对低质、冗余或恶意数据进行惩罚，保障模型训练质量。

与 Bittensor 子网架构结合评分机制的区块链通用型激励网络相比较，OpenLedger 则专注于模型层面的价值捕获与分润机制。PoA 不仅是一个激励分发工具，更是一个面向 透明度、来源追踪与多阶段归属 的框架：它将数据的上传、模型的调用、智能体的执行过程全程上链记录，实现端到端的可验证价值路径。这种机制使得每一次模型调用都能溯源至数据贡献者与模型开发者，从而实现链上 AI 系统中真正的「价值共识」与「收益可得」。

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 是一种结合检索系统与生成式模型的 AI 架构，它旨在解决传统语言模型「知识封闭」「胡编乱造」的问题，通过引入外部知识库增强模型生成能力，使输出更加真实、可解释、可验证。RAG Attribution 是 OpenLedger 在检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）场景下建立的数据归属与激励机制，确保模型输出的内容可追溯、可验证，贡献者可激励，最终实现生成可信化与数据透明化，其流程包括：

1. 用户提问 → 检索数据：AI 接收到问题后，从 OpenLedger 数据索引中检索相关内容。

2. 数据被调用并生成回答：检索到的内容被用于生成模型回答，并被链上记录调用行为。

3. 贡献者获得奖励：数据被使用后，其贡献者获得按金额与相关性计算的激励。

4. 生成结果带引用：模型输出附带原始数据来源链接，实现透明问答与可验证内容。

OpenLedger 的 RAG Attribution 让每一次 AI 回答都可追溯至真实数据来源，贡献者按引用频次获得激励，实现「知识有出处、调用可变现」。这一机制不仅提升了模型输出的透明度，也为高质量数据贡献构建了可持续的激励闭环，是推动可信 AI 和数据资产化的关键基础设施。

四、OpenLedger 项目进展与生态合作

目前 OpenLedger 已上线测试网，数据智能层 (Data Intelligence Layer) 是 OpenLedger 测试网的首个阶段，旨在构建一个由社区节点共同驱动的互联网数据仓库。这些数据经过筛选、增强、分类和结构化处理，最终形成适用于大型语言模型（LLM）的辅助智能，用于构建 OpenLedger 上的领域 AI 模型。社区成员可运行边缘设备节点，参与数据采集与处理，节点将使用本地计算资源执行数据相关任务，参与者根据活跃度和任务完成度获得积分奖励。而这些积分将在未来转换为 OPEN 代币，具体兑换比例将在代币生成事件（TGE）前公布。

OpenLedger 测试网激励目前提供如下三类收益机制：

Epoch 2 测试网重点推出了 Datanets 数据网络机制，该阶段仅限白名单用户参与，需完成预评估以解锁任务。任务涵盖数据验证、分类等，完成后根据准确率和难度获得积分，并通过排行榜激励高质量贡献，官网目前提供的可参与数据模型如下：

而 OpenLedger 更为长远的路线图规划，从数据采集、模型构建走向 Agent 生态，逐步实现「数据即资产、模型即服务、Agent 即智能体」的完整去中心化 AI 经济闭环。

• Phase 1 · 数据智能层 (Data Intelligence Layer)： 社区通过运行边缘节点采集和处理互联网数据，构建高质量、持续更新的数据智能基础层。

• Phase 2 · 社区数据贡献 (Community Contributions)： 社区参与数据验证与反馈，共同打造可信的黄金数据集（Golden Dataset），为模型训练提供优质输入。

• Phase 3 · 模型构建与归属声明 (Build Models & Claim)： 基于黄金数据，用户可训练专用模型并确权归属，实现模型资产化与可组合的价值释放。

• Phase 4 · 智能体创建 (Build Agents)： 基于已发布模型，社区可创建个性化智能体（Agents），实现多场景部署与持续协同演进。

OpenLedger 的生态合作伙伴涵盖算力、基础设施、工具链与 AI 应用。其合作伙伴包括 Aethir、Ionet、0G 等去中心化算力平台，AltLayer、Etherfi 及 EigenLayer 上的 AVS 提供底层扩容与结算支持；Ambios、Kernel、Web3Auth、Intract 等工具提供身份验证与开发集成能力；在 AI 模型与智能体方面，OpenLedger 联合 Giza、Gaib、Exabits、FractionAI、Mira、NetMind 等项目共同推进模型部署与智能体落地，构建一个开放、可组合、可持续的 Web3 AI 生态系统。

过去一年，OpenLedger 在 Token2049 Singapore、Devcon Thailand、Consensus Hong Kong 及 ETH Denver 期间连续主办 Crypto AI 主题的 DeAI Summit 峰会，邀请了众多去中心化 AI 领域的核心项目与技术领袖参与。作为少数能够持续策划高质量行业活动的基础设施项目之一，OpenLedger 借助 DeAI Summit 有效强化了其在开发者社区与 Web3 AI 创业生态中的品牌认知与专业声誉，为其后续生态拓展与技术落地奠定了良好的行业基础。

五、融资及团队背景

OpenLedger 于 2024 年 7 月完成了 1120 万美元的种子轮融资，投资方包括 Polychain Capital、Borderless Capital、Finality Capital、Hashkey，以及多位知名天使投资人，如 Sreeram Kannan（EigenLayer）、Balaji Srinivasan、Sandeep（Polygon）、Kenny（Manta）、Scott（Gitcoin）、Ajit Tripathi（Chainyoda）和 Trevor。资金将主要用于推进 OpenLedger 的 AI Chain 网络建设、模型激励机制、数据基础层及 Agent 应用生态的全面落地。

OpenLedger 由 Ram Kumar 创立，他是 OpenLedger 的核心贡献者，同时是一位常驻旧金山的创业者，在 AI/ML 和区块链技术领域拥有坚实的技术基础。他为项目带来了市场洞察力、技术专长与战略领导力的有机结合。Ram 曾联合领导一家区块链与 AI/ML 研发公司，年营收超过 3500 万美元，并在推动关键合作方面发挥了重要作用，其中包括与沃尔玛子公司达成的一项战略合资项目。他专注于生态系统构建与高杠杆合作，致力于加速各行业的现实应用落地。

六、代币经济模型设计及治理

OPEN 是 OpenLedger 生态的核心功能型代币，赋能网络治理、交易运行、激励分发与 AI Agent 运营，是构建 AI 模型与数据在链上可持续流通的经济基础，目前官方公布的代币经济学尚属早期设计阶段，细节尚未完全明确，但随着项目即将迈入代币生成事件（TGE）阶段，其社区增长、开发者活跃度与应用场景实验正在亚洲、欧洲与中东地区持续加速推进：

• 治理与决策：OPEN 持有者可参与模型资助、Agent 管理、协议升级与资金使用的治理投票。

• 交易燃料与费用支付：作为 OpenLedger 网络的原生 gas 代币，支持 AI 原生的定制费率机制。

• 激励与归属奖励：贡献高质量数据、模型或服务的开发者可根据使用影响获得 OPEN 分润。

• 跨链桥接能力：OPEN 支持 L2 ↔ L1（Ethereum）桥接，提升模型和 Agent 的多链可用性。

• AI Agent 质押机制：AI Agent 运行需质押 OPEN，表现不佳将被削减质押，激励高效、可信的服务输出。

与许多影响力与持币数量挂钩的代币治理协议不同，OpenLedger 引入了一种基于贡献价值的治理机制。其投票权重与实际创造的价值相关，而非单纯的资本权重，优先赋能那些参与模型和数据集构建、优化与使用的贡献者。这种架构设计有助于实现治理的长期可持续性，防止投机行为主导决策，真正契合其「透明、公平、社区驱动」的去中心化 AI 经济愿景。

七、数据、模型与激励市场格局及竞品比较

OpenLedger 作为「可支付 AI（Payable AI）」模型激励基础设施，致力于为数据贡献者与模型开发者提供可验证、可归属、可持续的价值变现路径。其围绕链上部署、调用激励和智能体组合机制，构建出具有差异化特征的模块体系，在当前 Crypto AI 赛道中独树一帜。虽然尚无项目在整体架构上完全重合，但在协议激励、模型经济与数据确权等关键维度，OpenLedger 与多个代表性项目呈现出高度可比性与协作潜力。

协议激励层：OpenLedger vs. Bittensor

Bittensor 是当前最具代表性的去中心化 AI 网络，构建了由子网（Subnet）和评分机制驱动的多角色协同系统，以 $TAO 代币激励模型、数据与排序节点等参与者。相比之下，OpenLedger 专注于链上部署与模型调用的收益分润，强调轻量化架构与 Agent 协同机制。两者激励逻辑虽有交集，但目标层级与系统复杂度差异明显：Bittensor 聚焦通用 AI 能力网络底座，OpenLedger 则定位为 AI 应用层的价值承接平台。

模型归属与调用激励：OpenLedger vs. Sentient

Sentient 提出的 「OML（Open, Monetizable, Loyal）AI」理念在模型确权与社区所有权上与 OpenLedger 部分思路相似，强调通过 Model Fingerprinting 实现归属识别与收益追踪。不同之处在于，Sentient 更聚焦模型的训练与生成阶段，而 OpenLedger 专注于模型的链上部署、调用与分润机制，二者分别位于 AI 价值链的上游与下游，具有天然互补性。

模型托管与可信推理平台：OpenLedger vs. OpenGradient

OpenGradient 侧重构建基于 TEE 和 zkML 的安全推理执行框架，提供去中心化模型托管与推理服务，聚焦于底层可信运行环境。相比之下，OpenLedger 更强调链上部署后的价值捕获路径，围绕 Model Factory、OpenLoRA、PoA 与 Datanets 构建「训练—部署—调用—分润」的完整闭环。两者所处模型生命周期不同：OpenGradient 偏运行可信性，OpenLedger 偏收益激励与生态组合，具备高度互补空间。

众包模型与评估激励：OpenLedger vs. CrunchDAO

CrunchDAO 专注于金融预测模型的去中心化竞赛机制，鼓励社区提交模型并基于表现获得奖励，适用于特定垂直场景。相较之下，OpenLedger 提供可组合模型市场与统一部署框架，具备更广泛的通用性与链上原生变现能力，适合多类型智能体场景拓展。两者在模型激励逻辑上互补，具备协同潜力。

社区驱动轻量模型平台：OpenLedger vs. Assisterr

Assisterr 基于 Solana 构建，鼓励社区创建小型语言模型（SLM），并通过无代码工具与 $sASRR 激励机制提升使用频率。相较而言，OpenLedger 更强调数据 - 模型 - 调用的闭环追溯与分润路径，借助 PoA 实现细粒度激励分配。Assisterr 更适合低门槛的模型协作社区，OpenLedger 则致力于构建可复用、可组合的模型基础设施。

模型工厂：OpenLedger vs. Pond

Pond 与 OpenLedger 同样提供「Model Factory」模块，但定位与服务对象差异显著。Pond 专注基于图神经网络（GNN）的链上行为建模，主要面向算法研究者与数据科学家，并通过竞赛机制推动模型开发，Pond 更加倾向于模型竞争；OpenLedger 则基于语言模型微调（如 LLaMA、Mistral），服务开发者与非技术用户，强调无代码体验与链上自动分润机制，构建数据驱动的 AI 模型激励生态，OpenLedger 更加倾向于数据合作。

可信推理路径：OpenLedger vs. Bagel

Bagel 推出了 ZKLoRA 框架，利用 LoRA 微调模型与零知识证明（ZKP）技术，实现链下推理过程的加密可验证性，确保推理执行的正确性。而 OpenLedger 则通过 OpenLoRA 支持 LoRA 微调模型的可扩展部署与动态调用，同时从不同角度解决推理可验证性问题 —— 它通过为每次模型输出附加归属证明（Proof of Attribution, PoA），追踪推理所依赖的数据来源及其影响力。这不仅提升了透明度，还为高质量数据贡献者提供奖励，并增强了推理过程的可解释性与可信度。简言之，Bagel 注重计算结果的正确性验证，而 OpenLedger 则通过归属机制实现对推理过程的责任追踪与可解释性。

数据侧协作路径：OpenLedger vs. Sapien / FractionAI / Vana / Irys

Sapien 与 FractionAI 提供去中心化数据标注服务，Vana 与 Irys 聚焦数据主权与确权机制。OpenLedger 则通过 Datanets + PoA 模块，实现高质量数据的使用追踪与链上激励分发。前者可作为数据供给上游，OpenLedger 则作为价值分配与调用中枢，三者在数据价值链上具备良好协同，而非竞争关系。

总结来看，OpenLedger 在当前 Crypto AI 生态中占据「链上模型资产化与调用激励」这一中间层位置，既可向上衔接训练网络与数据平台，也可向下服务 Agent 层与终端应用，是连接模型价值供给与落地调用的关键桥梁型协议。

八、结论 | 从数据到模型，AI 链的变现之路

OpenLedger 致力于打造 Web3 世界中的「模型即资产」基础设施，通过构建链上部署、调用激励、归属确权与智能体组合的完整闭环，首次将 AI 模型带入真正可追溯、可变现、可协同的经济系统中。其围绕 Model Factory、OpenLoRA、PoA 和 Datanets 构建的技术体系，为开发者提供低门槛的训练工具，为数据贡献者保障收益归属，为应用方提供可组合的模型调用与分润机制，全面激活 AI 价值链中长期被忽视的「数据」与「模型」两端资源。

OpenLedger 更像 HuggingFace + Stripe + Infura 的在 Web3 世界的融合体，为 AI 模型提供托管、调用计费与链上可编排的 API 接口。随着数据资产化、模型自治化、Agent 模块化趋势加速演进，OpenLedger 有望成为「Payable AI」模式下的重要中枢 AI 链。