في بيئة المنافسة المتزايدة بين سلاسل الكتل العامة الحالية، تبحث المنصات الكبرى عن ميزتها الفريدة. تحافظ إثيريوم على موقعها الرائد بفضل نظامها البيئي القوي، بينما تركز Solana على تحسين سرعة المعاملات، وAvalanche تركز على الشبكات الفرعية المخصصة. ومع ذلك، تواجه هذه السلاسل العامة التقليدية تحديًا مشتركًا: حيث تم تصميم بنيتها التحتية في الغالب للمعاملات المالية، وغالبًا ما تواجه مشكلات اختناقات الأداء أو التكاليف المرتفعة عند التعامل مع البيانات الضخمة والنماذج المعقدة المطلوبة للذكاء الاصطناعي (AI).

في هذا السياق، اتبعت OpenLedger نهجًا مبتكرًا. لم تتبع اتجاه سلاسل الكتل العامة الشائعة، بل أعادت تصميم الهيكل بشكل جذري ليتناسب مع احتياجات الذكاء الاصطناعي. وقد جعلت هذه الاستراتيجية المستقبلية OpenLedger تبرز في المنافسة، مما أتاح إمكانيات جديدة لتقنية البلوكشين في عصر الذكاء الاصطناعي.

تتمثل إحدى الابتكارات الرئيسية في OpenLedger في آلية الإجماع الفريدة الخاصة بها. غالبًا ما يتم تصميم آليات الإجماع في سلاسل الكتل العامة التقليدية حول تأكيد المعاملات، مثل إثبات الحصة في إيثيريوم (PoS) التي تعتمد على كمية الرهانات من الرموز، بينما تعتمد آلية إجماع Avalanche على العينة العشوائية والتأكيد السريع. بالمقابل، تقترح OpenLedger آلية إثبات النسب (PoA) التي تتبنى فكرة مختلفة تمامًا، حيث تستهدف مباشرةً مشكلة تتبع المساهمات في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي.

تعمل هذه الآلية الجديدة للتوافق على حل مشكلة طويلة الأمد في مجال الذكاء الاصطناعي: تتبع دقيق لمساهمات البيانات وتوزيع عادل لها. في النمط التقليدي، كان من الصعب على مقدمي البيانات تتبع كيفية استخدام بياناتهم، ولم يتمكنوا من الحصول على التعويض المناسب. في الوقت نفسه، واجه مطورو نماذج الذكاء الاصطناعي مشكلة صعوبة تحديد مصادر البيانات المستخدمة، مما يؤثر على توزيع الأرباح ويزيد من صعوبة محاسبة الأخطاء في النموذج.

من خلال تنفيذ آلية PoA، تقدم OpenLedger شفافية وموثوقية غير مسبوقتين للنظام البيئي AI بأسره. يمكن لمقدمي البيانات الآن أن يعرفوا بوضوح النماذج التي تستخدم بياناتهم، وعدد المرات التي تم استخدامها، مما يؤسس لتوزيع عادل للإيرادات. في الوقت نفسه، يمكن لمطوري النماذج أيضًا تتبع كل جزء من البيانات التي يستخدمونها بدقة، مما يعزز بشكل كبير من موثوقية تطوير النماذج والمساءلة.

لا تعزز هذه الابتكارات كفاءة النظام البيئي للذكاء الاصطناعي وإنصافه فحسب، بل تبني أيضًا علاقة أكثر صحة وذات منفعة متبادلة بين مقدمي البيانات ومطوري النماذج. من خلال معالجة المشكلة الأساسية "تتبع المساهمات"، تفتح OpenLedger طرقًا جديدة لدمج تقنيات الذكاء الاصطناعي والبلوكشين، مما يساهم في تعزيز التعاون بين المجالين.