Cada salida de AI es una colaboración entre datos, modelos y computación, a menudo a través de muchos contribuyentes independientes. Más del 80 por ciento de los datos de entrenamiento utilizados en los grandes modelos hoy en día tienen un origen poco claro o no documentado, por lo que la atribución se rompe a gran escala. OpenLedger registra las entradas antes de la ejecución, verifica la inferencia mientras se ejecuta y aplica el pago en cadena para que el crédito siga la prueba, no las afirmaciones.