데이터 라벨링이라는 "고된 작업"이 은근히 매력적인 일이 되어가고 있을까? Polychain이 주도한 투자로 1,120만 달러 이상의 융자를 받은 @OpenledgerHQ는 PoA+infini-gram의 독특한 메커니즘을 통해 오랫동안 간과된 "데이터 가치 분배"라는 통증 지점을 정확히 겨냥하고 있다. 기술적 관점에서 설명해보겠다: 1) 솔직히 말해, 현재 AI 산업의 가장 큰 "원죄"는 데이터 가치 분배의 불공정함이다. OpenLedger의 PoA(기여 증명)는 데이터 기여에 대한 "저작권 추적 시스템"을 구축하는 것이다. 구체적으로: 데이터 기여자는 특정 영역의 DataNets에 콘텐츠를 업로드하며, 각 데이터 포인트는 기여자의 메타데이터와 콘텐츠 해시와 함께 영구적으로 기록된다. 모델이 이러한 데이터 세트로 훈련된 후, 귀속 과정은 추론 단계에서 진행된다. 즉, 모델이 출력을 생성하는 순간이다. PoA는 일치 범위 또는 영향 점수를 분석하여 어떤 데이터 포인트가 해당 출력에 영향을 미쳤는지 추적하며, 이러한 기록은 각 기여자 데이터의 비례적 영향을 결정한다. 모델이 추론을 통해 비용을 발생시킬 때, PoA는 각 기여자의 영향에 따라 이익을 정확하게 분배하여 투명하고 공정하며 온체인 보상 메커니즘을 생성한다. 다시 말해, PoA는 데이터 경제학의 근본적인 모순을 해결한다. 과거의 논리는 매우 단순하고 가혹했다 - AI 기업은 대량의 데이터를 무료로 얻은 후 모델 상업화로 엄청난 이익을 얻는 반면, 데이터 기여자는 아무것도 얻지 못했다. 하지만 PoA는 기술적 수단을 통해 "데이터 사유화"를 실현하여 각 데이터 포인트가 명확한 경제적 가치를 생성할 수 있게 한다. 이러한 "무임승차 모드"에서 "노동에 따른 분배"로의 전환 메커니즘이 작동하면 데이터 기여에 대한 인센티브 논리가 완전히 변화할 것이다. 2) (중략) 3) (중략) 결론적으로, OpenLedger의 PoA + Infini-gram 조합은 기술적 난제를 해결할 뿐만 아니라, 더 중요하게는 전체 산업에 새로운 가치 분배 논리를 제공한다. 해시레이트 군비 경쟁이 점차 냉각되고 데이터 품질 경쟁이 더욱 치열해지는 현재, 이러한 기술 노선은 분명 고립된 사례가 아닐 것이다. 이 트랙에는 다양한 솔루션이 병행 경쟁하는 상황이 펼쳐질 것이다 - 일부는 귀속 정확성에 집중하고, 일부는 비용 효율성을 강조하며, 일부는 사용 용이성에 중점을 둘 것이다. 모두 데이터 가치 분배의 최적해를 탐색하고 있다. 궁극적으로 어느 기업이 성공할지는 결국 충분한 데이터 제공자와 개발자를 실제로 유인할 수 있는지에 달려 있다.