我观察到的OpenLedger的一个特性，但还没有听到有人提及。

绝大多数的AI创业项目都在试图创建更大的模型。

OpenLedger提出了一套全新的问题。

那么如果问题不在于模型的大小，而在于数据的可信度呢？

考虑一下目前正在开发的最有用的AI应用。医疗诊断。法律分析。金融风险评估。

药物发现。

它们每一个都遇到瓶颈。

不是计算能力。不是模型架构。是它们必须真正相信的数据。

无法合法披露的医疗记录。

任何属于专有研究的数据，它们都不愿意透露。机密的金融信息。
世界上最好的信息都被置于非技术的信任壁垒之后。

OpenLedger的归属系统不仅仅是一个支付机制。它提供了明确的来源追溯链，为数据提供了合法且商业上可行的共享基础。

它解决的不是支付问题。

信任才是关键。

依赖于基础设施层面的解决方案，信任问题可能会开启以前关闭的新市场。

可验证的数据来源能否促使其他行业实现AI目前尚未有效的应用？ $OPEN @OpenLedger