@OpenledgerHQ가 최근 출시한 OpenChat에 대해 말해보겠습니다. "귀속 증명(Proof of Attribution)"을 내세우며 AI 생성 콘텐츠의 모든 기여자가 정당한 보상을 받을 수 있다고 주장합니다. 구체적인 방식은 다음과 같습니다: 1) 제품 구현 로직 측면에서 OpenChat은 기술적으로 매우 어려운 일을 수행하고 있습니다. 핵심 판매 포인트는 다음과 같습니다: 사용자가 보내는 모든 메시지, 공유된 데이터셋, 미세 조정된 모델이 온체인에 기록되며, 타인이 사용할 경우 수익을 얻을 수 있습니다. 기술적 관점에서 이는 "귀속 엔진" 덕분입니다. 이는 고정밀 ∞-gram 언어 모델로, 후미 배열을 사용해 수조 개의 토큰 중 밀리초 단위로 일치하는 항목을 찾아냅니다. 각 문장을 토큰 창으로 분해하고, BERT, Sentence-T5 등의 벡터화 로직으로 임베딩 처리한 후 원본 데이터 소스와 정확히 일치시킵니다. 간단히 말해, AI 콘텐츠 생성에 "초고성능 현미경"을 장착한 것입니다. 각 토큰의 "DNA"를 추적할 수 있으며, 사용자 인터페이스는 어떤 콘텐츠가 어떤 데이터셋에서 왔는지 밑줄로 표시하고 신뢰도 점수까지 명확히 표시합니다. 모든 채팅은 실시간으로 온체인 거래를 트리거하여 플랫폼 수수료, 데이터 네트워크 비용, 모델 비용을 분배합니다. 사용된 문장 수만큼 수익을 분배합니다. 2) 제품 로직을 분석해보면 OpenChat의 비즈니스 로직도 명확해집니다. 이는 AI 콘텐츠 생성의 가치 분배 체계를 재구성하려는 시도입니다. 기존 AI 서비스는 "불투명한 수익 분배" 방식이었지만, OpenChat은 모든 AI 호출을 "공개 정산"으로 만들어 데이터 기여자와 모델 개발자가 기여도에 따라 실시간으로 수익을 분배받을 수 있게 합니다. 3) 대규모 데이터의 정확한 추적 및 온체인 기록은 쉽지 않습니다. OpenLedger는 "실시간 온체인" 방식을 선택해 모든 대화에서 즉시 수익을 분배하려 합니다. 이는 가스 비용과 거래 빈도에 큰 부담을 줍니다. 이 설계는 성능 병목 현상에 직면해 있습니다. 수만 명의 사용자가 동시에 채팅할 경우 초당 수십만 건의 귀속 계산 및 수익 분배 거래가 발생할 수 있으며, 이는 대부분의 퍼블릭 블록체인의 처리 능력을 크게 초과합니다. 심지어 고성능 사이드체인에서도 밀리초 단위 귀속 매칭과 실시간 온체인 정산은 전체 기술 스택에 매우 높은 요구사항을 부과합니다. 더 현실적인 문제는 경제적 타당성입니다. 모든 온체인 거래에는 가스 비용이 필요하며, 개별 비용이 낮더라도 대규모 사용 시 사용자에게 부담이 될 수 있습니다. 사용자들이 "공정한 정산"을 위해 매번 채팅마다 발생하는 추가 비용을 기꺼이 지불할 것인지는 의문입니다. 결국 OpenLedger는 배치 정산이나 주기적 온체인 방식을 선택할 수 있었지만, 실시간 온체인과 즉각적인 공정 분배를 선택함으로써 극단적인 탐구를 시도하고 있습니다. 최종적으로 메커니즘을 조정할지는 아직 알 수 없지만, 이러한 시도 자체는 매우 의미 있어 보입니다.

저도 조사를 좀 해봤습니다. 간단히 말해서, OpenLedger는 OpenChat MVP와 유사한 제품을 사용하여 주요 목표, 즉 오픈 데이터 플랫폼, 속성 증명, 인센티브 플라이휠을 설명합니다.

제품이 스스로 말하게 하세요.

진짜 이거 진짜 너무 좋아요 계속 얘기하는 것보다 낫죠