En el actual entorno de competencia cada vez más intensa entre las cadenas de bloques públicas, las principales plataformas están buscando sus ventajas únicas. Ethereum mantiene su posición de liderazgo gracias a su poderoso ecosistema, Solana se dedica a mejorar la velocidad de las transacciones, y Avalanche se centra en redes subredes personalizadas. Sin embargo, estas cadenas de bloques públicas tradicionales enfrentan un desafío común: su infraestructura está principalmente diseñada para transacciones financieras y, al manejar los enormes volúmenes de datos y modelos complejos requeridos por la inteligencia artificial (AI), a menudo se encuentran con cuellos de botella en el rendimiento o problemas de costos demasiado altos.

En este contexto, OpenLedger ha adoptado un enfoque innovador. No ha seguido la tendencia de las cadenas de bloques públicas generales, sino que ha rediseñado fundamentalmente una arquitectura adecuada para las necesidades de la IA. Esta estrategia visionaria ha permitido a OpenLedger destacarse en la competencia y abrir nuevas posibilidades para la tecnología blockchain en la era de la IA.

Una de las innovaciones clave de OpenLedger es su singular mecanismo de consenso. Los mecanismos de consenso de las cadenas de bloques públicas tradicionales suelen estar diseñados en torno a la confirmación de transacciones, como el mecanismo de Prueba de Participación (PoS) de Ethereum, que se basa en la cantidad de tokens en staking, y el consenso Avalanche, que depende de muestreo aleatorio y confirmaciones rápidas. En comparación, el mecanismo de Prueba de Atribución (PoA) propuesto por OpenLedger adopta un enfoque completamente diferente, abordando directamente el problema de la trazabilidad de las contribuciones en el ecosistema de IA.

Este nuevo mecanismo de consenso soluciona un problema de larga data en el campo de la IA: el seguimiento preciso de la contribución de datos y la distribución justa. En el modelo tradicional, los proveedores de datos tienen dificultades para rastrear cómo se utilizan sus datos y no pueden obtener la compensación correspondiente. Al mismo tiempo, los desarrolladores de modelos de IA también enfrentan el problema de no poder determinar la fuente de los datos utilizados, lo que no solo afecta la distribución de ingresos, sino que también incrementa la dificultad de responsabilidad en caso de errores del modelo.

A través de la implementación del mecanismo PoA, OpenLedger ha traído una transparencia y trazabilidad sin precedentes a todo el ecosistema de IA. Los proveedores de datos ahora pueden entender claramente qué modelos utilizan sus datos, cuántas veces se han utilizado, sentando así las bases para una distribución justa de los beneficios. Al mismo tiempo, los desarrolladores de modelos también pueden rastrear con precisión cada fragmento de datos que utilizan, lo que mejora significativamente la fiabilidad y la responsabilidad en el desarrollo de modelos.

Esta innovación no solo mejora la eficiencia y equidad del ecosistema de IA, sino que también establece una relación más saludable y mutuamente beneficiosa entre los proveedores de datos y los desarrolladores de modelos. Al abordar el problema central de la 'trazabilidad de contribuciones', OpenLedger abre nuevos caminos para la fusión de la tecnología de IA y blockchain, con la esperanza de impulsar el desarrollo conjunto de ambos campos.