gOcto! I think we’re about to hit a weird convergence point between wallets, AI, and the economics of data and @OpenledgerHQ is sitting right at the collision zone. @TrustWallet’s move with #OpenLedger confirmed a few things I’d been suspecting, but also dropped more than a few gems. We’re watching the "fat protocol" thesis morph into the "fat wallet" thesis. The interface is the distribution. Trust Wallet's been thinking hard about it, but what’s actually driving the shift is that AI can now mediate how users engage with everything underneath. So now there’s a new meta testbed for: – Specialized agents fine-tuned for crypto UX (fraud prevention, swap routing, safety rails) – Wallets as the identity layer – Choice-driven custody layered with AI-driven automation – Guardrails to keep users in control even if the agent goes rogue OpenLedger slots in with attribution as the core of economic fairness. Their vision is to let users contribute their expertise, prove it cryptographically, and then route rewards onchain. Your wallet becomes your face and your paycheck. Whether you're a Solidity dev feeding a model or just someone labeling Web3 scam txs, there’s yield attached. We’ll go from clicking swap to saying “optimize my ETH yields,” and an agent will do the rest → Fine-tuned on DeFi data, proven onchain, and paying every contributor that made the decision possible. If OpenLedger gets it right, $OPEN will be how knowledge finally gets paid.

Gm del evento de MetaMask y OpenLedger 🌞🌿

No voy a mentir, estos desarrolladores de OpenLedger publican artículos de investigación como si estuvieran escribiendo para futuras IA😭 Es algo realmente desconcertante. Así que lo metí en @NotebookLM, y en cuestión de segundos, convirtió ese lío confuso en un video súper simple. Honestamente, esto hace que sea mucho más fácil para personas normales como yo entender lo que está pasando 🥹

Si no entiendes por qué todos están tan optimistas con @OpenLedgerHQ, aquí tienes la razón: Porque no están tratando de aplicar IA al cripto. Están construyendo lo que la IA realmente necesita para funcionar en cripto. Déjame desglosarlo: 1. OpenLedger es una infraestructura nativa de IA. La mayoría de las iniciativas de cripto-IA son envoltorios, índices o mercados. OpenLedger es más profundo. Es un marco completo, en cadena, para construir, entrenar, poseer y rastrear modelos de IA. Desde cero, está diseñado específicamente para el ciclo de vida real de los agentes inteligentes: → ¿De dónde proviene tu datos? → ¿Quién entrenó el modelo? → ¿Puedes probarlo? → ¿Puedes comerciarlo? OpenLedger responde a todo eso. 2. Datanets: La IA necesita datos estructurados. OpenLedger los pone en cadena. No puedes entrenar nada bueno sin datos de calidad. Los Datanets son conjuntos de datos de propiedad comunitaria que viven completamente en cadena. Puedes crear uno, contribuir a otros y rastrear el origen de cada punto de datos. → Cada contribución es recompensada. → Cada carga se registra. → Cada conjunto de datos es componible. 3. ModelFactory: Ajuste fino simplificado, con permisos y rastreable. ModelFactory es una plataforma nativa de GUI donde cualquiera puede ajustar finamente grandes modelos de lenguaje utilizando datos aprobados por Datanet. ¿Por qué es eso importante? Porque la mayoría de los modelos hoy en día son cajas negras. No sabes en qué se entrenaron. No puedes auditarlos. Con ModelFactory, cada ajuste, cada versión, cada contribuyente está en cadena. 4. OpenLoRA: Una GPU. Miles de modelos ajustados. OpenLoRA es una joya técnica, permite servir miles de modelos LoRA ajustados en una sola GPU. → Carga dinámica de adaptadores. → Bajo consumo de memoria. → Alto rendimiento. Esto es enorme para cualquiera que intente desplegar IA agente en tiempo real. Como chatbots, agentes de trading, herramientas autónomas, todo funcionando de manera eficiente sin spam de GPU. 5. Prueba de Atribución: La pieza que falta en la IA es la trazabilidad. Esta podría ser la característica más importante de OpenLedger. Cada conjunto de datos, cada modelo, cada acción está vinculada a una billetera. → Todo público. → Todo verificable. → Todo recompensado. ¿Por qué importa eso? Porque el futuro de la IA no solo se tratará de lo que un modelo puede hacer. Se tratará de quién lo creó, en qué se basa y si puedes confiar en él. La Prueba de Atribución convierte la IA de una caja negra en un stack confiable. 6. Todo es líquido. → Los Datanets son comerciables. → Los modelos son componibles. → Los agentes son activos. OpenLedger lo está convirtiendo en un ecosistema utilizable, programable y financiado. ¿Resumen? OpenLedger está dando a la IA las vías para vivir en cripto. → Infraestructura. → Atribución. → Liquidez. Construido con intención, ahora entiendes por qué la gente está apostando fuerte.