OpenLedgerデプス研報：OP Stack+EigenDAを基盤に、データ駆動型でモデルが組み合わせ可能なエージェント経済を構築する

一、引言 | Crypto AI のモデルレイヤーの跳躍

データ、モデルと算力は AI インフラストラクチャの三大核心要素であり、一つでも欠けてはならない。Crypto AI 分野は伝統的な AI 業界と類似した進化の道を経てきた。2024年初頭、市場の関心は去中心化 GPU プロジェクトに集中し、算力競争が強調されている。2025年に入ると、業界の重心は徐々にモデルとデータ層に移行し、Crypto AI が基盤資源競争からより持続可能で応用価値のある中層構築へと移行することを示している。

General Large Model(LLM)とSpecialized Model(SLM)

従来の大規模言語モデル（LLM）のトレーニングは、大規模なデータセットと複雑なアーキテクチャに依存しており、パラメータの規模は巨大で、トレーニングコストが高額です。特化型言語モデル（SLM）は、オープンソースモデルに基づき、少量の高品質な専門データとLoRAなどの技術を組み合わせて、特定の分野に特化した専門モデルを迅速に構築し、トレーニングコストと技術的なハードルを大幅に削減します。

SLMは、エージェントアーキテクチャの呼び出し、プラグインシステムのルーティング、LoRAモジュールのホットプラグ、RAGなどの方法でLLMと協力して動作し、LLMの広範なカバレッジ能力を維持しつつ、ファインチューニングモジュールによって専門的なパフォーマンスを強化し、柔軟なコンビネーション型インテリジェントシステムを形成します。

Crypto AI のモデル層における価値と境界

Crypto AI プロジェクトは LLM のコア能力を直接向上させることが難しく、主に技術的なハードルとオープンソースエコシステムの制限に起因しています。しかし、オープンソースの基盤モデルの上に、Crypto AI プロジェクトは SLM をファインチューニングし、Web3 の検証可能性とインセンティブメカニズムを組み合わせることで価値の拡張を実現できます。そのコアバリューは、信頼できる検証層とインセンティブメカニズムの二つの方向に体現されています。

AIモデルタイプの分類とブロックチェーンの適用性分析

モデルタイプのCrypto AIプロジェクトは、主に小型SLMのファインチューニング、RAGアーキテクチャのオンチェーンデータアクセスおよび検証、そしてEdgeモデルのローカルデプロイとインセンティブに集中しています。ブロックチェーンの特性と組み合わせることで、Cryptoはこれらの中低リソースモデルシナリオに特有の価値を提供し、AIの「インターフェース層」の差別化された価値を形成します。

データとモデルに基づくブロックチェーン AI チェーンは、データとモデルの寄与元に対して明確で改ざん不可能なオンチェーン記録を提供し、信頼性と追跡可能性を向上させます。スマートコントラクトメカニズムにより、データやモデルが呼び出されたときに自動的に報酬分配がトリガーされ、AI の行動を測定可能で取引可能なトークン化された価値に変換します。コミュニティユーザーはトークン投票を通じてガバナンスに参加し、分散型ガバナンス構造を改善することもできます。

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二、プロジェクト概要 | OpenLedger の AI チェーンビジョン

OpenLedgerはデータとモデルのインセンティブメカニズムに特化したブロックチェーンAIプロジェクトです。「Payable AI」という概念を提案し、公平で透明かつコンポーザブルなAI運用環境を構築することを目指し、各参加者が協力し、チェーン上の利益を得ることを奨励します。

OpenLedgerは「データ提供」から「モデルデプロイ」さらには「呼び出し分配」までの全チェーン閉環を提供し、コアモジュールにはModel Factory、OpenLoRA、PoA、Datanets、およびモデル提案プラットフォームが含まれています。これらのモジュールを通じて、OpenLedgerはデータ駆動型でモデルが組み合わせ可能な「スマートエージェント経済基盤」を構築しました。

ブロックチェーン技術において、OpenLedger は OP Stack + EigenDA を基盤として採用し、AI モデルに高性能、低コスト、検証可能な実行環境を提供します。これは Optimism 技術スタックに基づいており、高スループットと低料金をサポートします；イーサリアムメインネットで決済；EVM 互換；EigenDA はデータ可用性サポートを提供します。

NEARよりもより基盤に近いOpenLedgerは、データとモデルのインセンティブに特化したAI専用チェーンの構築に注力しており、モデルの開発と呼び出しをチェーン上で追跡可能、組み合わせ可能、持続可能な価値の閉ループを実現することを目指しています。

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三、OpenLedger のコアコンポーネントと技術アーキテクチャ

3.1 モデルファクトリー、コード不要のモデルファクトリー

ModelFactory は OpenLedger エコシステムの LLM 微調整プラットフォームで、純粋なグラフィカルインターフェース操作を提供します。そのコアプロセスには、データアクセス制御、モデル選択と設定、軽量微調整、モデル評価とデプロイ、インタラクティブ検証インターフェース、および RAG 生成のトレーサビリティが含まれます。

ModelFactoryは、LLaMAシリーズ、Mistral、Qwen、ChatGLM、Deepseek、Gemmaなどの主流のオープンソース大規模言語モデルをサポートしています。最新のMoEやマルチモーダルモデルは含まれていませんが、オンチェーンデプロイメントの現実的な制約に基づいて「実用優先」の設定がされています。

Model Factoryはノーコードツールチェーンとして、すべてのモデルに貢献証明メカニズムが組み込まれており、参加者の権益を確保し、低いハードル、現金化可能性、そしてコンバイナビリティといった利点を持っています。

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3.2 OpenLoRA、微調整モデルのオンチェーンアセット化

OpenLoRAはOpenLedgerが構築した軽量推論フレームワークで、高コスト、低再利用、リソース浪費などのAIモデルデプロイメントの問題を解決することを目的としています。そのコアコンポーネントにはLoRA Adapterストレージモジュール、モデルホスティングと動的融合層、推論エンジン、リクエストルーティングとストリーミング出力モジュールが含まれます。

OpenLoRAは、一連の基盤となる最適化を通じて、複数のモデルのデプロイと推論の効率を大幅に向上させました。そのコアには、動的LoRAアダプタのロード、テンソル並列処理、Paged Attention、複数モデルの融合、Flash Attention、事前コンパイルされたCUDAカーネル、量子化技術などが含まれています。

OpenLoRAは、高効率推論フレームワークであるだけでなく、モデル推論とWeb3インセンティブメカニズムをデプスに統合しています。目標は、LoRAモデルを呼び出し可能、組み合わせ可能、分配可能なWeb3資産に変えることです。モデルを資産として扱い、多LoRAの動的合併 + 分配の帰属をサポートし、ロングテールモデルのマルチテナント共有推論などの特性を持っています。

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3.3 データネット（データネットワーク）、データ主権からデータインテリジェンスへ

DatanetsはOpenLedgerの「データは資産」というインフラストラクチャであり、特定の分野のデータセットを収集し管理するためのものです。各Datanetは構造化されたデータウェアハウスのように機能し、オンチェーンの帰属メカニズムを通じてデータのトレーサビリティと信頼性を確保します。

データ主権に焦点を当てたプロジェクトと比較して、OpenLedgerはDatanets、Model Factory、OpenLoRAの3つのモジュールを通じて「データからインテリジェンスへの」完全なクローズドループを構築し、データがどのように訓練され、呼び出され、報酬を得るかに焦点を当てています。

3.4 アトリビューションの証明（貢献証明）：利益配分のインセンティブレイヤーを再構築する

PoAはOpenLedgerがデータの帰属とインセンティブ配分を実現するためのコアメカニズムです。そのプロセスにはデータの提出、影響評価、トレーニング検証、インセンティブ配分、品質ガバナンスが含まれます。PoAは単なるインセンティブ配布ツールではなく、透明性、ソーストレーシング、および多段階の帰属に向けたフレームワークでもあります。

RAG Attributionは、OpenLedgerがRAGシーンで構築したデータの帰属とインセンティブメカニズムであり、モデルの出力内容が追跡可能かつ検証可能であり、貢献者がインセンティブを受け取ることができ、最終的には生成の信頼性とデータの透明性を実現します。

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四、OpenLedger プロジェクトの進捗とエコシステム協力

OpenLedgerはテストネットを立ち上げました。データインテリジェンスレイヤーは最初の段階であり、コミュニティ主導のインターネットデータウェアハウスを構築することを目的としています。テストネットは3種類の報酬メカニズムを提供します：ノード運営報酬、データ貢献報酬、タスク参加報酬。

Epoch 2 テストネットは、データ検証、分類などのタスクを含む Datanets データネットワークメカニズムを重点的に導入しました。OpenLedger の長期的なロードマップは、データ収集、モデル構築からエージェントエコシステムへと進み、完全な分散型 AI 経済のエコサイクルを徐々に実現していきます。

OpenLedger のエコシステムパートナーには、計算能力、インフラストラクチャ、ツールチェーン、AI アプリケーションが含まれます。過去一年間、OpenLedger は DeAI Summit サミットを連続して主催し、開発者コミュニティと Web3 AI スタートアップエコシステムにおけるブランド認知と専門的な評判を強化しました。

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五、資金調達およびチームの背景

OpenLedgerは2024年7月に1120万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、投資家にはPolychain Capital、Borderless Capitalなどの著名な機関および複数のエンジェル投資家が含まれています。資金はAI Chainネットワークの構築、モデルインセンティブメカニズム、データ基盤層、およびエージェントアプリケーションエコシステムの全面的な実現に使用されます。

OpenLedgerは、AI/MLおよびブロックチェーン技術分野で豊富な経験を持つ起業家、Ram Kumarによって設立されました。彼はプロジェクトに市場の洞察、技術的専門知識、戦略的リーダーシップの有機的な結合をもたらしました。

六、トークン経済モデルの設計とガバナンス

OPENはOpenLedgerエコシステムのコア機能型トークンであり、ネットワークガバナンス、トランザクションの実行、インセンティブの配分、AIエージェントの運営を可能にします。その機能には、ガバナンスと意思決定、トランザクション燃料と手数料の支払い、インセンティブと帰属報酬、クロスチェーンブリッジ機能、AIエージェントのステーキングメカニズムが含まれます。

OpenLedgerは、貢献価値に基づくガバナンスメカニズムを導入しました。投票の重みは実際に創出した価値に関連しており、単純な資本の重みとは異なります。この設計は、ガバナンスの長期的な持続可能性を実現し、投機的行為が意思決定を支配するのを防ぐのに役立ちます。

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七、データ、モデルとインセンティブ市場の構造及び競合製品の比較

OpenLedgerは現在のCrypto AIエコシステムにおいて「オンチェーンモデルの資産化と呼び出しインセンティブ」の中間層の位置を占めており、モデルの価値供給と実行呼び出しをつなぐ重要なブリッジプロトコルです。他のプロジェクトと比較して:

• プロトコルインセンティブレイヤー：OpenLedger vs. Bittensor
• モデルの帰属と呼び出しインセンティブ：OpenLedger vs. Sentient
• モデルホスティングと信頼できる推論プラットフォーム：OpenLedger vs. OpenGradient
• クラウドソーシングモデルと評価インセンティブ：OpenLedger vs. CrunchDAO
• コミュニティ主導の軽量モデルプラットフォーム：OpenLedger vs. Assisterr
• モデルファクトリ:OpenLedgerとの比較 POND
• 信頼できる推論パス: OpenLedger vs. ベーグル
• データサイドのコラボレーションパス:OpenLedger vs. Sapien / FractionAI / Vana / Irys

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八、結論 | データからモデルへ、AIチェーンのマネタイズの道

OpenLedgerは、Web3の世界における「モデル即資産」インフラの構築に努めており、完全なクローズドループを構築することで、初めてAIモデルを真に追跡可能、変現可能、協調可能な経済システムに持ち込みます。その技術体系は、さまざまな参加者に総合的なサポートを提供し、AIバリューチェーンで長年無視されてきた「データ」と「モデル」の両端のリソースを活性化します。

OpenLedgerは、HuggingFace + Stripe + Infuraのようなものです。