Chaque sortie d'IA est une collaboration entre des données, des modèles et des calculs, souvent à travers de nombreux contributeurs indépendants. Plus de 80 % des données d'entraînement utilisées dans les grands modèles aujourd'hui ont une provenance floue ou non documentée, c'est pourquoi l'attribution échoue à grande échelle. OpenLedger enregistre les entrées avant l'exécution, vérifie l'inférence pendant son fonctionnement et impose un paiement onchain afin que le crédit suive la preuve, et non les revendications.