OpenLedger用OP Stack+EigenDA构建数据驱动的智能体经济

2025-08-05 10:52:51

OpenLedger深度研报：以OP Stack+EigenDA为底座，构建一个数据驱动、模型可组合的智能体经济

一、引言 | Crypto AI 的模型层跃迁

数据、模型与算力是 AI 基础设施的三大核心要素，类比燃料（数据）、引擎（模型）、能源（算力）缺一不可。与传统 AI 行业的基础设施演进路径类似，Crypto AI 领域也经历了相似的阶段。2024 年初，市场一度被去中心化 GPU 项目所主导，普遍强调「拼算力」的粗放式增长逻辑。而进入 2025 年后，行业关注点逐步上移至模型与数据层，标志着 Crypto AI 正从底层资源竞争过渡到更具可持续性与应用价值的中层构建。

通用大模型（LLM）vs 特化模型（SLM）

传统的大型语言模型（LLM）训练高度依赖大规模数据集与复杂的分布式架构，参数规模动辄 70B～500B，训练一次的成本常高达数百万美元。而 SLM（Specialized Language Model）作为一种可复用基础模型的轻量微调范式，通常基于开源模型，结合少量高质量专业数据及 LoRA 等技术，快速构建具备特定领域知识的专家模型，显著降低训练成本与技术门槛。

值得注意的是，SLM 并不会被集成进 LLM 权重中，而是通过 Agent 架构调用、插件系统动态路由、LoRA 模块热插拔、RAG（检索增强生成）等方式与 LLM 协作运行。这一架构既保留了 LLM 的广覆盖能力，又通过精调模块增强了专业表现，形成了高度灵活的组合式智能系统。

Crypto AI 在模型层的价值与边界

Crypto AI 项目本质上难以直接提升大语言模型（LLM）的核心能力，核心原因在于

技术门槛过高：训练 Foundation Model 所需的数据规模、算力资源与工程能力极其庞大，目前仅有美国与中国等科技巨头具备相应能力。
开源生态局限：虽然主流基础模型已开源，但真正推动模型突破的关键依然集中于科研机构与闭源工程体系，链上项目在核心模型层的参与空间有限。

然而，在开源基础模型之上，Crypto AI 项目仍可通过精调特化语言模型（SLM），并结合 Web3 的可验证性与激励机制实现价值延伸。作为 AI 产业链的「周边接口层」，体现于两个核心方向：

可信验证层：通过链上记录模型生成路径、数据贡献与使用情况，增强 AI 输出的可追溯性与抗篡改能力。
激励机制：借助原生 Token，用于激励数据上传、模型调用、智能体（Agent）执行等行为，构建模型训练与服务的正向循环。

AI 模型类型分类与区块链适用性分析

由此可见，模型类 Crypto AI 项目的可行落点主要集中在小型 SLM 的轻量化精调、RAG 架构的链上数据接入与验证、以及 Edge 模型的本地部署与激励上。结合区块链的可验证性与代币机制，Crypto 能为这些中低资源模型场景提供特有价值，形成 AI「接口层」的差异化价值。

基于数据与模型的区块链 AI 链，可对每一条数据和模型的贡献来源进行清晰、不可篡改的上链记录，显著提升数据可信度与模型训练的可溯性。同时，通过智能合约机制，在数据或模型被调用时自动触发奖励分发，将 AI 行为转化为可计量、可交易的代币化价值，构建可持续的激励体系。此外，社区用户还可通过代币投票评估模型性能、参与规则制定与迭代，完善去中心化治理架构。

二、项目概述 | OpenLedger 的 AI 链愿景

OpenLedger 是当前市场上为数不多专注于数据与模型激励机制的区块链 AI 项目。它率先提出「Payable AI」的概念，旨在构建一个公平、透明且可组合的 AI 运行环境，激励数据贡献者、模型开发者与 AI 应用构建者在同一平台协作，并根据实际贡献获得链上收益。

OpenLedger 提供了从「数据提供」到「模型部署」再到「调用分润」的全链条闭环，其核心模块包括：

Model Factory：无需编程，即可基于开源 LLM 使用 LoRA 微调训练并部署定制模型；
OpenLoRA：支持千模型共存，按需动态加载，显著降低部署成本；
PoA（Proof of Attribution）：通过链上调用记录实现贡献度量与奖励分配；
Datanets：面向垂类场景的结构化数据网络，由社区协作建设与验证；
模型提案平台（Model Proposal Platform）：可组合、可调用、可支付的链上模型市场。

通过以上模块，OpenLedger 构建了一个数据驱动、模型可组合的「智能体经济基础设施」，推动 AI 价值链的链上化。

而在区块链技术采用上，OpenLedger 以 OP Stack + EigenDA 为底座，为 AI 模型构建了高性能、低成本、可验证的数据与合约运行环境。

基于 OP Stack 构建：基于 Optimism 技术栈，支持高吞吐与低费用执行；
在以太坊主网上结算：确保交易安全性与资产完整性；
EVM 兼容：方便开发者基于 Solidity 快速部署与扩展；
EigenDA 提供数据可用性支持：显著降低存储成本，保障数据可验证性。

相比于 NEAR 这类更偏底层、主打数据主权与「AI Agents on BOS」架构的通用型 AI 链，OpenLedger 更专注于构建面向数据与模型激励的 AI 专用链，致力于让模型的开发与调用在链上实现可追溯、可组合与可持续的价值闭环。它是 Web3 世界中的模型激励基础设施，结合模型托管、使用计费与链上可组合接口，推动「模型即资产」的实现路径。

三、OpenLedger 的核心组件与技术架构

3.1 Model Factory，无需代码模型工厂

ModelFactory 是 OpenLedger 生态下的一个大型语言模型（LLM）微调平台。与传统微调框架不同，ModelFactory 提供纯图形化界面操作，无需命令行工具或 API 集成。用户可以基于在 OpenLedger 上完成授权与审核的数据集，对模型进行微调。实现了数据授权、模型训练与部署的一体化工作流，其核心流程包括：

数据访问控制：用户提交数据请求，提供者审核批准，数据自动接入模型训练界面。
模型选择与配置：支持主流 LLM，通过 GUI 配置超参数。
轻量化微调：内置 LoRA / QLoRA 引擎，实时展示训练进度。
模型评估与部署：内建评估工具，支持导出部署或生态共享调用。
交互验证接口：提供聊天式界面，便于直接测试模型问答能力。
RAG 生成溯源：回答带来源引用，增强信任与可审计性。

Model Factory 系统架构包含六大模块，贯穿身份认证、数据权限、模型微调、评估部署与 RAG 溯源，打造安全可控、实时交互、可持续变现的一体化模型服务平台。

ModelFactory 目前支持的大语言模型能力简表如下：

LLaMA 系列：生态最广、社区活跃、通用性能强，是当前最主流的开源基础模型之一。
Mistral：架构高效、推理性能极佳，适合部署灵活、资源有限的场景。
Qwen：中文任务表现优异，综合能力强，适合国内开发者首选。
ChatGLM：中文对话效果突出，适合垂类客服和本地化场景。
Deepseek：在代码生成和数学推理上表现优越，适用于智能开发辅助工具。
Gemma：Google 推出的轻量模型，结构清晰，易于快速上手与实验。
Falcon：曾是性能标杆，适合基础研究或对比测试，但社区活跃度已减。
BLOOM：多语言支持较强，但推理性能偏弱，适合语言覆盖型研究。
GPT-2：经典早期模型，仅适合教学和验证用途，不建议实际部署使用。

虽然 OpenLedger 的模型组合并未包含最新的高性能 MoE 模型或多模态模型，但其策略并不落伍，而是基于链上部署的现实约束（推理成本、RAG 适配、LoRA 兼容、EVM 环境）所做出的「实用优先」配置。

Model Factory 作为无代码工具链，所有模型都内置了贡献证明机制，确保数据贡献者和模型开发者的权益，具有低门槛、可变现与可组合性的优点，与传统模型开发工具相比较：

对于开发者：提供模型孵化、分发、收入的完整路径；
对于平台：形成模型资产流通与组合生态；
对于应用者：可以像调用 API 一样组合使用模型或 Agent。

3.2 OpenLoRA，微调模型的链上资产化

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的参数微调方法，通过在预训练大模型中插入「低秩矩阵」来学习新任务，而不修改原模型参数，从而大幅降低训练成本和存储需求。传统大语言模型通常拥有数十亿甚至千亿参数。要将它们用于特定任务，就需要进行微调。LoRA 的核心策略是：「冻结原始大模型的参数，只训练插入的新参数矩阵。」，其参数高效、训练快速、部署灵活，是当前最适合 Web3 模型部署与组合调用的主流微调方法。

OpenLoRA 是 OpenLedger 构建的一套专为多模型部署与资源共享而设计的轻量级推理框架。它核心目标是解决当前 AI 模型部署中常见的高成本、低复用、GPU 资源浪费等问题，推动「可支付 AI」（Payable AI）的落地执行。

OpenLoRA 系统架构核心组件，基于模块化设计，覆盖模型存储、推理执行、请求路由等关键环节，实现高效、低成本的多模型部署与调用能力：