공연
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비교
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세부사항
이 콘텐츠는 RD AI가 생성했으며, 참고용으로만 제공됩니다
OpenLedger는 인공지능 개발을 위한 허가가 필요 없고 데이터 중심의 인프라를 구축합니다.
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OpenLedger 소개
OpenLedger는 AI 데이터 주권을 위해 특별히 구축된 블록체인입니다. 핵심 사업은 사용자가 AI 모델 훈련용 큐레이션 데이터셋인 '데이터넷'을 생성하거나 기여할 수 있도록 하는 데 있습니다. 기여 내역은 온체인에 기록되며, 기여자에게는 투명하게 보상이 지급됩니다. 또한 플랫폼은 ModelFactory라는 노코드 도구를 제공하여 사용자가 코드 작성 없이 그래픽 인터페이스를 통해 AI 모델을 미세 조정할 수 있도록 합니다. 요컨대, 데이터 기여와 모델 커스터마이징을 개방적이고 추적 가능하며 인센티브가 있는 활동으로 전환하는 것을 목표로 합니다. 주요 내러티브는 '데이터 주권'입니다. 즉, 개인에게 데이터에 대한 소유권과 통제권을 부여하는 동시에 AI 훈련에 데이터가 사용될 때 공정한 보상을 받을 수 있도록 하는 것입니다. 이 프로젝트가 해결하려는 문제점은 현재 AI 데이터 및 모델 개발의 중앙화로, 소수의 대기업이 생태계를 장악하고 개별 기여자는 종종 보상을 받지 못하거나 인정받지 못한다는 점입니다. OpenLedger는 데이터 출처와 보상 분배를 블록체인 상에서 투명하고 자동으로 만들어 이 문제를 해결하고자 합니다. 지난 6개월(2026년 3월~9월) 동안 OpenLedger는 B2B 인프라에서 소비자 서비스로 초점을 전환해 왔습니다. 공식 발표에 따르면, 일반 사용자가 코딩 없이 AI 모델에 접근하고 미세 조정할 수 있도록 플랫폼을 확장하고 있습니다. 또한 암호화폐 결제에서 AI 에이전트의 역할을 강조하며, 에이전트 간 거래가 암호화폐의 자연스러운 사용 사례라고 주장합니다. 아울러 이 프로젝트는 소비자 대상 제품의 프라이버시 옵션을 강화하는 작업을 진행해 왔습니다. 이 기간 동안 큰 부정적 사건은 보고되지 않았지만, 블록체인 기반 AI 플랫폼의 실제 채택에 대해서는 시장 전반이 여전히 신중한 입장을 유지하고 있습니다.
OpenLedger는 데이터 출처 추적과 기여자 보상을 위한 AI 중심 블록체인으로, 출범 이후 여러 주요 이정표를 달성했습니다. 이 프로젝트는 2024년에 설립되었으며, 2024년 7월 2일 Polychain Capital과 Borderless Capital이 주도하고 Sandeep Nailwal, Balaji Srinivasan 등 유명 인사들이 참여한 800만 달러의 시드 라운드를 확보했습니다. 테스트넷은 2024년 12월 23일에 출시되었습니다. 이 프로젝트는 2025년 9월에 시장에서 큰 주목을 받았습니다: 바이낸스는 9월 5일 HODLer 에어드롭과 함께 OPEN을 상장했고, 토큰은 9월 8일에 공식 출시되었으며, 업비트는 9월 10일에 상장했습니다. 2025년 10월 3일, OpenLedger 재단은 기업 수익으로 자금을 조달한 OPEN 토큰 환매 프로그램을 발표했습니다. 메인넷은 2025년 11월 18일에 출시되어 AI 데이터 추적 및 자동 창작자 지불을 위한 분산 네트워크의 완전한 배포를 알렸습니다. 가장 최근인 2026년 1월 30일, OpenLedger는 Story Protocol과 협력하여 80조 달러 규모의 IP 시장을 대상으로 한 AI 저작권 자동 지불 메커니즘을 도입했으며, 이를 통해 온체인 로열티 분배로 창작물의 합법적 사용을 가능하게 했습니다.
Ramkumar Subramanian (핵심 기여자, X: @Ramkumartweet): AI 중심 블록체인 플랫폼인 OpenLedger의 공동 창업자입니다. Web3 이전에는 Walmart, Sony, GSK, LA Times 등 글로벌 기업의 수십억 달러 규모 기업 계정을 관리했습니다. 그는 'Payable AI' 개념을 개척했으며, 2,500만 달러 규모의 중국 펀드 이니셔티브를 주도했습니다. Kamesh (핵심 기여자, X: @ElangovanKamesh): AI/ML 연구개발 배경을 가진 OpenLedger의 공동 창업자이며, Walmart, Cadbury와 같은 기업에서 경험을 쌓았습니다. 그는 증명 기반 속성(Proof of Attribution, PoA)과 ModelFactory, OpenLoRA 같은 도구를 개발하여 AI 모델 생성을 대중화하고 추론 비용을 절감하는 작업을 주도하고 있습니다.