OpenLedger深度研報：以OP Stack+EigenDA爲底座，構建一個數據驅動、模型可組合的智能體經濟

一、引言 | Crypto AI 的模型層躍遷

數據、模型與算力是 AI 基礎設施的三大核心要素，缺一不可。Crypto AI 領域經歷了類似傳統 AI 行業的演進路徑。2024年初市場被去中心化 GPU 項目主導，強調"拼算力"的粗放式增長邏輯。2025年後，行業關注點逐步上移至模型與數據層，標志着 Crypto AI 從底層資源競爭過渡到更具可持續性與應用價值的中層構建。

通用大模型（LLM）vs 特化模型（SLM）

傳統大語言模型（LLM）訓練高度依賴大規模數據集與復雜架構，成本高昂。特化語言模型（SLM）作爲輕量微調範式，基於開源模型結合少量高質量專業數據，快速構建特定領域模型，顯著降低成本與門檻。

SLM 通過 Agent 架構調用、插件系統、LoRA 模塊熱插拔、RAG 等方式與 LLM 協作運行。這一架構保留 LLM 廣覆蓋能力，又通過精調模塊增強專業表現，形成靈活的組合式智能系統。

Crypto AI 在模型層的價值與邊界

Crypto AI 項目難以直接提升 LLM 核心能力，原因在於:

• 技術門檻過高：訓練 Foundation Model 所需資源與能力極其龐大，僅少數科技巨頭具備。
• 開源生態局限：真正推動模型突破的關鍵集中於科研機構與閉源工程體系。

然而，Crypto AI 項目可通過精調 SLM，結合 Web3 的可驗證性與激勵機制實現價值延伸。作爲 AI 產業鏈的"週邊接口層"，體現於兩個方向：

• 可信驗證層：增強 AI 輸出的可追溯性與抗篡改能力。
• 激勵機制：構建模型訓練與服務的正向循環。

AI 模型類型分類與區塊鏈適用性分析

模型類 Crypto AI 項目可行落點主要集中在小型 SLM 精調、RAG 架構的鏈上數據接入與驗證、Edge 模型的本地部署與激勵上。Crypto 能爲這些中低資源模型場景提供特有價值，形成 AI"接口層"的差異化價值。

基於數據與模型的區塊鏈 AI 鏈，可對數據和模型貢獻來源進行上鏈記錄，提升可信度與可溯性。通過智能合約機制，在調用時自動觸發獎勵分發，將 AI 行爲轉化爲可計量、可交易的代幣化價值。社區用戶可通過代幣投票評估模型性能、參與規則制定，完善去中心化治理架構。

二、項目概述 | OpenLedger 的 AI 鏈願景

OpenLedger 是專注於數據與模型激勵機制的區塊鏈 AI 項目。它提出"Payable AI"概念，構建公平、透明且可組合的 AI 運行環境，激勵各方在同一平台協作並獲得鏈上收益。

OpenLedger 提供從"數據提供"到"模型部署"再到"調用分潤"的全鏈條閉環，核心模塊包括：

• Model Factory：無需編程即可基於開源 LLM 微調訓練並部署定制模型
• OpenLoRA：支持千模型共存，按需動態加載，顯著降低部署成本
• PoA（Proof of Attribution）：實現貢獻度量與獎勵分配
• Datanets：面向垂類場景的結構化數據網路
• 模型提案平台：可組合、可調用、可支付的鏈上模型市場

OpenLedger 以 OP Stack + EigenDA 爲底座，爲 AI 模型構建高性能、低成本、可驗證的數據與合約運行環境。

• 基於 OP Stack 構建：支持高吞吐與低費用執行
• 在以太坊主網上結算：確保交易安全性與資產完整性
• EVM 兼容：方便開發者快速部署與擴展
• EigenDA 提供數據可用性支持：降低存儲成本，保障數據可驗證性

相比 NEAR 等偏底層的通用型 AI 鏈，OpenLedger 更專注於構建面向數據與模型激勵的 AI 專用鏈，致力於讓模型的開發與調用在鏈上實現可追溯、可組合與可持續的價值閉環。它是 Web3 世界中的模型激勵基礎設施，結合模型托管、使用計費與鏈上可組合接口，推動"模型即資產"的實現路徑。

三、OpenLedger 的核心組件與技術架構

3.1 Model Factory，無需代碼模型工廠

ModelFactory 是 OpenLedger 生態下的 LLM 微調平台。它提供純圖形化界面操作，無需命令行或 API 集成。用戶可基於授權與審核的數據集對模型進行微調，實現數據授權、模型訓練與部署的一體化工作流。核心流程包括：

• 數據訪問控制
• 模型選擇與配置
• 輕量化微調
• 模型評估與部署
• 交互驗證接口
• RAG 生成溯源

Model Factory 系統架構包含六大模塊，貫穿身分認證、數據權限、模型微調、評估部署與 RAG 溯源，打造安全可控、實時交互、可持續變現的一體化模型服務平台。

ModelFactory 目前支持的大語言模型包括 LLaMA、Mistral、Qwen、ChatGLM、Deepseek、Gemma、Falcon、BLOOM、GPT-2 等。雖未包含最新高性能 MoE 模型或多模態模型，但基於鏈上部署的現實約束做出了"實用優先"配置。

Model Factory 作爲無代碼工具鏈，所有模型都內置貢獻證明機制，確保數據貢獻者和模型開發者的權益，具有低門檻、可變現與可組合性的優點。

3.2 OpenLoRA，微調模型的鏈上資產化

LoRA 是一種高效的參數微調方法，通過在預訓練大模型中插入"低秩矩陣"來學習新任務，而不修改原模型參數，大幅降低訓練成本和存儲需求。

OpenLoRA 是 OpenLedger 構建的專爲多模型部署與資源共享設計的輕量級推理框架。它解決當前 AI 模型部署中的高成本、低復用、GPU 資源浪費等問題，推動"可支付 AI"的落地執行。

OpenLoRA 系統架構核心組件包括:

• LoRA Adapter 存儲模塊
• 模型托管與動態融合層
• 推理引擎
• 請求路由與流式輸出模塊

OpenLoRA 的推理流程包括基礎模型加載、LoRA 動態檢索、適配器合並激活、推理執行與流式輸出、推理結束與資源釋放。

OpenLoRA 通過一系列底層優化手段，顯著提升了多模型部署與推理的效率。其核心包括動態 LoRA 適配器加載、張量並行與 Paged Attention、多模型融合、Flash Attention、預編譯 CUDA 內核和量化技術等。

OpenLoRA 定位不僅是高效的 LoRA 推理框架，更是將模型推理與 Web3 激勵機制深度融合，目標是將 LoRA 模型變成可調用、可組合、可分潤的 Web3 資產。它實現了:

1. 模型即資產
2. 多 LoRA 動態合並 + 分潤歸屬
3. 支持長尾模型的"多租戶共享推理"

OpenLedger 展望 OpenLoRA 未來性能指標顯著優於傳統全參數模型部署，但這些指標更接近"上限表現"，應被視爲"理想上限"而非"穩定日常"。

3.3 Datanets（數據網路），從數據主權到數據智能

Datanets 是 OpenLedger "數據即資產"的基礎設施，用於收集和管理特定領域的數據集。每個 Datanet 就像一個結構化的數據倉庫，由貢獻者上傳數據，並通過鏈上歸屬機制確保數據可溯源、可信任。

與聚焦數據主權的項目相比，OpenLedger 通過 Datanets、Model Factory、OpenLoRA 三大模塊，將數據價值延展至模型訓練與鏈上調用，構建"從數據到智能"的完整閉環。OpenLedger 聚焦"數據如何被訓練、調用並獲得獎勵"，在 Web3 AI 生態中佔據數據變現路徑的關鍵位置。

3.4 Proof of Attribution（貢獻證明）：重塑利益分配的激勵層

Proof of Attribution（PoA）是 OpenLedger 實現數據歸屬與激勵分配的核心機制。其數據歸屬與激勵流程包括:

• 數據提交
• 影響評估
• 訓練驗證
• 激勵分配
• 質量治理

PoA 不僅是激勵分發工具，更是面向透明度、來源追蹤與多階段歸屬的框架。它將數據上傳、模型調用、智能體執行過程全程上鏈記錄，實現端到端的可驗證價值路徑。

RAG Attribution 是 OpenLedger 在 RAG 場景下建立的數據歸屬與激勵機制，確保模型輸出的內容可追溯、可驗證，貢獻者可激勵。其流程包括:

1. 用戶提問 → 檢索數據
2. 數據被調用並生成回答
3. 貢獻者獲得獎勵
4. 生成結果帶引用

OpenLedger 的 RAG Attribution 讓每次 AI 回答都可追溯至真實數據來源，貢獻者按引用頻次獲得激勵，實現"知識有出處、調用可變現"。這一機制提升了模型輸出的透明度，也爲高質量數據貢獻構建了可持續的激勵閉環。

四、OpenLedger 項目進展與生態合作

OpenLedger 已上線測試網，數據智能層是首個階段，旨在構建由社區節點驅動的互聯網數據倉庫。社區成員可運行邊緣設備節點，參與數據採集與處理，根據活躍度和任務完成度獲得積分獎勵。

測試網激勵提供三類收益機制:

• 數據挖礦
• 交易驗證
• 任務參與

Epoch 2 測試網重點推出了 Datanets 數據網路機制，僅限白名單用戶參與，涵蓋數據驗證、分類等任務。

OpenLedger 更長遠的路線圖規劃包括:

• Phase 1 · 數據智能層
• Phase 2 ·