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活动时间:2026 年 1 月 8 日 16:00 – 1 月 26 日 24:00(UTC+8)
详情:https://www.gate.com/announcements/article/49112
## OpenLedger 与 Unstoppable Domains 联合推出 .openx 域名:区块链基础的 AI 数据完整性突破
区块链与人工智能的融合又迈出了重要一步。由 Polychain Capital 和 Borderless Capital 支持的 Layer-1 区块链协议 OpenLedger (,获得了 $8 百万美元的种子资金),已与 Unstoppable Domains 合作推出 .openx 域名扩展——这是解决 AI 最紧迫问题之一的关键基础设施:可验证的数据归属。
## 核心问题:为何数据归属对 AI 至关重要
AI 行业正面临一场无声的危机。随着企业竞相构建日益复杂的语言模型和基础 AI 系统,他们面临一个根本性问题:这些训练数据来自哪里,谁应当获得荣誉?行业分析师估算,解决这一数据瓶颈可能需要高达 $500 十亿的基础设施投资。
传统的 AI 开发缺乏透明机制。组织无法轻松证明其训练数据集的来源,也无法追踪哪些贡献者提供了哪些数据。这种不透明性带来了法律、伦理和技术上的漏洞,威胁着整个行业的信誉。
OpenLedger 的使命是打破这些障碍,创建一个去中心化的基础设施,将数据溯源内置于系统中,而非事后附加。
## .openx 域名如何在区块链基础的 AI 中创建可验证身份
. openx 域名扩展超越了基本的命名功能。它建立了一个可读性强的身份层,直接连接到加密钱包地址,实现无缝参与 OpenLedger 生态系统。
原因如下:研究人员、贡献者和 AI 组织无需管理复杂的钱包地址和碎片化的身份系统,而是可以在整个平台上维护一个单一、可验证的身份。这一简化流程消除摩擦,鼓励更广泛地参与区块链基础的 AI 项目。
Unstoppable Domains 为合作伙伴关系带来了成熟的基础设施。他们的产品组合包括超过 865 个集成应用、钱包和交易所,具有一个关键优势:零续费。这一整合确保 .openx 命名空间作为 web3 技术栈的原生组件运行,而非孤立的实验。
## OpenLedger 的三大支柱生态系统
该平台基于独特的架构:
**Datanets**:由社区策划的开源数据集,专为不同的 AI 应用量身定制。不同于中心化的数据集,这些数据由贡献社区共同拥有和管理。
**Infini-gram 归属系统**:每一次贡献——无论是数据、计算资源还是验证——都在链上透明追踪。贡献者根据其投入获得奖励,激励高质量参与。
**通过 EigenLayer 实现以太坊安全**:OpenLedger 不从零构建孤立的安全体系,而是利用 EigenLayer 的 Active Validated Service,借助以太坊验证者网络,降低基础设施风险,同时最大化去中心化。
## 现实动向:从测试网到机构验证
OpenLedger 于 2024 年 12 月 23 日在 CoinList 合作下推出了激励测试网。此次计划慷慨:最多 51% 的 OPN 代币供应已分配给社区参与者,奖励与活跃贡献者挂钩,而非早期投资者。
来自韩国财团 Netmarble 的区块链游戏子公司 MARBLEX 最近的支持,彰显了机构对 OpenLedger 基础模型的信心。这不是普通的风险投资,而是来自拥有超过 15 年游戏和数字基础设施经验的企业的认可,证明 OpenLedger 满足了真实的市场需求。
## Web3 与 AI 融合的战略意义
这一合作彰显了更广泛的趋势:区块链技术与基础 AI 系统正变得相辅相成,而非相互竞争。
OpenLedger 立即获得了 Unstoppable Domains 已建立的用户基础和经过验证的基础设施。更重要的是,它在 web3 生态中获得了合法性,表明严肃的参与者正在区块链与 AI 开发的交汇点进行布局。
对于开发者、研究人员和商业实体而言,.openx 域名实现了无需许可的参与。任何人都可以贡献数据、运行验证节点或构建衍生 AI 应用,无需获得中心化机构的许可。这种无需许可的架构正是当前 AI 基础设施运作方式的逆向。
通过实现可验证身份和透明奖励机制,生态系统解决了第二个核心问题:信任。参与者不再需要依赖企业承诺的公平补偿或数据使用协议——区块链将这些协议直接编码到协议中。
## 这对 AI 行业未来意味着什么
. openx 域名的推出不会一夜之间解决所有负责任 AI 创建的挑战。关于数据所有权、使用权和贡献者补偿的问题依然复杂且不断演变。
但这一举措代表了一种哲学转变:不再在企业黑箱中构建 AI 系统、寄希望于伦理合规,而是从一开始就让数据来源、归属和奖励分配变得透明。
是否这一具体方案能获得广泛采用,尚未可知。但根本问题——数据质量、归属和公平补偿——不会消失。随着监管机构、研究人员和公众对 AI 训练方式的透明度提出更高要求,这些问题变得愈发紧迫。
OpenLedger 和 Unstoppable Domains 选择了直面这些问题。这值得我们关注。