오픈렛저 OPEN

오픈렛저(OpenLedger)란?

오픈렛저는 특정 분야에 맞춘 AI 모델을 만들고 운영하는 블록체인 인프라입니다. 커뮤니티가 데이터를 제공하면 개발자가 이를 활용해 모델을 학습시키고, 완성한 모델을 애플리케이션에 연결하는 구조입니다. 데이터 제공자와 모델 개발자의 활동은 이후의 보상 배분에 사용됩니다.

네트워크는 옵티미즘의 OP 스택으로 구축한 이더리움 레이어2입니다. 데이터 등록과 모델 관련 활동을 온체인 기록에 연결하며, 자체 메인넷의 가스 수수료는 OPEN으로 지불합니다. 오픈렛저 개발진은 프로젝트 개요에서 데이터셋 업로드부터 학습, 추론에 이르는 과정의 출처 추적을 주요 기능으로 제시하고 있습니다.

오픈렛저 특징

데이터 수집 공간 Datanet

Datanet은 모델 학습에 필요한 데이터를 모으는 공간입니다. 참여자는 특정 주제에 맞는 데이터셋을 만들거나 기존 데이터 수집에 기여할 수 있습니다. 제출한 데이터는 검증 과정을 거쳐 기록되며, 어떤 참여자가 어느 데이터에 기여했는지 추적하는 데 쓰입니다.

하나의 데이터셋을 중심으로 여러 참여자의 작업이 축적되고, 개발자는 이를 특화 모델의 학습 재료로 활용합니다. 오픈렛저는 데이터 제공과 모델 개발을 연결하면서 기여 기록을 보상 계산에 반영하도록 설계했습니다.

모델 학습과 실행 도구

ModelFactory는 데이터셋을 이용해 모델을 정밀 조정하는 도구입니다. 개발자는 범용 모델을 특정 업무나 주제에 맞게 학습시킬 수 있습니다. OpenLoRA는 정밀 조정에 사용한 LoRA 어댑터를 필요할 때 불러와 여러 모델이 GPU 자원을 공유하도록 구성합니다.

오픈렛저 개발진은 모델별 실행 환경을 모두 따로 배치하는 부담을 줄이기 위해 이 구조를 도입했습니다. 학습을 마친 모델은 API와 에이전트 프레임워크를 통해 외부 애플리케이션에 연결할 수 있습니다.

기여 추적과 보상 배분

기여 증명인 PoA(Proof of Attribution)는 데이터와 모델에 대한 기여가 AI 결과에 미친 영향을 추적하는 장치입니다. 모델이 어떤 데이터를 사용했는지, 해당 데이터를 누가 제공했는지 연결해 기여자의 몫을 계산하는 데 활용합니다.

오픈렛저는 추론 사용료에서 플랫폼 비용을 반영한 뒤 모델 제공자와 스테이킹 참여자, 데이터 기여자에게 보상을 배분하는 방식을 설계했습니다. 개발진이 제시한 모델 운영 과정에는 인간의 피드백을 반영한 학습과 그에 따른 기여 보상도 포함됩니다.

오픈렛저(OPEN) 코인

OPEN은 오픈렛저 메인넷에서 거래를 처리할 때 필요한 가스 토큰입니다. AI 모델을 사용하는 과정의 비용 지불과 데이터·모델 기여에 대한 보상에도 사용됩니다. 생태계 참여자는 토큰을 스테이킹해 온체인 활동에 참여할 수 있습니다.

오픈렛저는 토큰을 통한 제안과 투표를 모델 개발 및 프로토콜 운영에 연결합니다. 개발진은 온체인 거버넌스와 커뮤니티 논의를 함께 활용하는 구조를 채택했으며, 생태계 참여자의 지지를 모델 선정 과정에 반영하도록 설계했습니다.

오픈렛저 보고서