Как OriginTrail решает проблему фрагментации данных для ИИ
Что такое OriginTrail?
OriginTrail — это открытый децентрализованный протокол, объединяющий технологию блокчейн с базой знаний*. По сути, блокчейн-сеть и является "распределенной базой данных". Помимо транзакций и информации о них, децентрализованные сети могут хранить и любые другие данные, например, о цепочках поставок или интеллектуальной собственности.
Целью экосистемы OriginTrail является создание надежной инфраструктуры данных для искусственного интеллекта (ИИ или AI), решая одну из главных проблем цифровой эпохи — дезинформацию и неточность информации.
Разработчики OriginTrail уже реализовали некоторые инициативы, которыми пользуются реальные компании в таких сферах, как управление цепочками поставок, международная торговля, СМИ. Например, новостной ресурс Blockchain Wire интегрировал ИИ от OriginTrail с целью борьбы с дезинформацией в СМИ с помощью так называемых "верифицируемых пресс-релизов".
* База знаний представляет собой семантическую сеть, в которой хранится информация о разных сущностях (или узлах) и взаимосвязях между ними.
Как используется технология OriginTrail?
Команда OriginTrail выпустила собственную большую языковую модель (LLM) под названием DKG, которая является "поставщиком неограниченных данных". DKG позволяет известным ИИ-моделям, таким как Gemini от Google или ChatGPT от OpenAI, связываться между собой и таким образом дополнять друг друга, образуя единую открытую экосистему.
По данным официального сайта OriginTrail, модель DKG уже используется Британским институтом стандартов (BSI), Ассоциацией SCAN, Всемирной федерацией по борьбе с гемофилией, а также блокчейном нулевого уровня (Layer-0 или L0) Polkadot.
Также команда OriginTrail запустила собственного чат-бота под названием ChatDKG, который пока работает в тестовом режиме. Чат-бот ChatDKG отвечает на вопросы пользователей в социальной сети X (бывш. Twitter) и работает на основе собственной децентрализованной базы знаний.
Токен OriginTrail
Команда OriginTrail выпустила свой токен с коротким названием TRAC еще в начале 2018 года — тогда же актив был размещен на биржах. Первоначально TRAC был выпущен в виде ERC-20 токена на блокчейне Ethereum, но затем разработчики добавили также поддержку сайдчейна Gnosis Chain.
Всего было выпущено 500 млн токенов TRAC, и почти все они уже обращаются на рынке криптовалют. Однако максимальная эмиссия у токенов TRAC отсутствует, что означает возможность выпуска дополнительных токенов в будущем.
Токены TRAC используются в экосистеме OriginTrail для разных целей:
- Оплата услуг сетевых узлов: TRAC поддерживает систему стейкинга для вознаграждений за обеспечение безопасности сети;
- Управление: владельцы токенов TRAC могут голосовать за выдвигаемые предложения по улучшению экосистемы OriginTrail;
- Платежи: токены TRAC используются в качестве платежного средства компаниями, которые обмениваются данными в децентрализованной сети OriginTrail;
- Доступ к определенным функциям экосистемы OriginTrail.
Сразу после выпуска токен TRAC значительно пострадал от известной "криптозимы", наступившей вслед за масштабным бумом ICO: если на момент листинга стоимость альткоина составила $0,24, то уже к марту 2020 года она снизилась до исторического минимума на уровне $0,003.
Однако уже на волне бума DeFi и NFT в 2021 году курс токена TRAC вырос до исторического максимума (ATH), зафиксированного в ноябре на отметке $3,87, что в 16 раз выше по сравнению со стоимостью на момент листинга в 2018 году.
По состоянию на май 2025 года, при рыночной капитализации $212 млн курс токена TRAC составляет $0,42, что почти на 90% ниже исторического максимума. По капитализации токен TRAC занимает 189-е место среди всех криптовалют.
Что дальше?
Команда OriginTrail представила подробную дорожную карту развития своей экосистемы, одним из главных этапов которой является так называемая "фаза Меткалфа" (Metcalfe phase), которая началась в 2023 году и будет продолжаться весь 2025 год.
В течение фазы Меткалфа разработчики OriginTrail стремятся достичь амбициозной цели — создать крупнейшую в мире верифицируемую базу знаний для обучения ИИ-моделей, состоящую из 100 млрд единиц знаний. По словам разработчиков, это повысит масштабируемость ИИ-моделей в 100 000 раз.