【每一個人都能訓練模型？OpenLedger 如何降低 AI 參與門檻】

在傳統 AI 模型訓練的語境下，訓練一套高質量模型通常意味着需要龐大的數據資源、昂貴的算力基礎設施以及專業的算法團隊。這種高門檻排除了絕大多數普通個體的參與機會，也造成了模型訓練主導權的高度集中。而 OpenLedger 所構建的去中心化 AI 數據網路，正試圖打破這一舊格局，讓“人人都能參與模型訓練”不再是空談。

一、數據貢獻的去中心化機制

在 OpenLedger 的體系中，AI 模型的訓練並不依賴於單一機構的數據收集，而是通過稱爲 Datanets 的數據網路進行多源協作。每一個用戶、每一個節點，都可以基於開放任務（OpenTask）參與數據的收集、標注、過濾與驗證。

這一過程通過兩項機制保障可信與激勵：

（1）PoA（Proof of Attention）數據確權機制：確保數據的生產行爲可以被記錄、追溯與量化，真正做到“誰參與、誰貢獻、誰確權”；

（2）OpenTask 標準化任務協議：通過模塊化描述任務要求，讓不同背景的用戶也能理解並參與其中，降低技術門檻。

簡而言之，在 OpenLedger 中，一個 Web3 用戶只需完成平台發起的任務，比如提供樣本數據、參與驗證、反饋模型表現，就已經成爲了模型訓練的一部分。

二、模型訓練的輕量化與透明化路徑

OpenLedger 不僅將數據來源外包給社區，也嘗試通過輕量化模型架構，降低微調訓練的硬件門檻。平台傾向引導模型使用專用小模型（SLM），這些模型通常只針對特定領域任務而非通用智能需求，因此所需的訓練資源更可控。

與此同時，OpenLedger 通過鏈上記錄訓練流程的元數據，使得模型訓練過程具備一定的可驗證性與透明度。這對於非專業開發者尤爲關鍵：他們不再需要理解底層算法細節，只需遵循平台提供的任務流程參與其中，即可貢獻力量。

這種結構讓我們看到一個清晰的方向：未來的 AI 訓練將不再是大型研究院的專屬，而是一種“由社區驅動的數據共建網路”。

三、激勵系統如何綁定“訓練參與者”角色？

OpenLedger 的激勵設計並不局限於模型調用端的分潤，還延伸至訓練過程中每一類關鍵角色：

（1）數據貢獻者：上傳、篩選和整理數據；

（3）微調協作者：通過 OpenTask 參與特定模型的訓練優化；
（4）評估節點：爲訓練完成的模型進行性能驗證。

上述每一類角色都可通過積分系統獲取貢獻憑證，並映射到未來代幣體系中。這套設計在保證去中心化參與的同時，激勵了長期的協作網路形成。

在 OpenLedger 的設計中，模型訓練的權力和收益將逐步回歸社區。每一個用戶都不只是消費者，而是構建者、訓練者與驗證者。這不僅是對傳統 AI 體系的挑戰，也是 Web3 參與邏輯在 AI 領域的自然延伸。