Dalam ekosistem OpenLedger, selain data pembayaran yang teratribusikan, satu indikator penting lainnya adalah frekuensi pemanggilan model AI. Indikator ini mencerminkan tingkat aktivitas ekosistem, menunjukkan penggunaan sebenarnya oleh pengguna terhadap layanan AI OpenLoRA.

Frekuensi pemanggilan model yang tinggi menunjukkan kegunaan layanan AI. Pengguna hanya akan menggunakan model secara sering jika model tersebut dapat benar-benar menyelesaikan masalah, seperti menggunakan model prediksi untuk merumuskan strategi bisnis, menggunakan model generatif untuk menciptakan konten, atau menerapkan model analitik untuk menginterpretasi data. Semakin tinggi frekuensi pemanggilan, semakin terbukti bahwa model dapat memenuhi kebutuhan nyata pengguna. Sebagai contoh, jika model prediksi penjualan dipanggil ribuan kali setiap hari, ini menunjukkan bahwa banyak perusahaan bergantung padanya untuk menyusun rencana penjualan, menyoroti nilai nyata dari model tersebut.

Sementara itu, frekuensi pemanggilan model yang beragam mencerminkan kekayaan skenario aplikasi ekosistem. Jika model dari berbagai bidang sering dipanggil, seperti mencakup prediksi e-commerce, evaluasi pendidikan, analisis medis, dll, ini menunjukkan bahwa ekosistem dapat memenuhi beragam kebutuhan pengguna, mencerminkan perkembangan sehat dari ekosistem. Misalnya, jika setiap bulan ada 10 model dari bidang yang berbeda dengan frekuensi pemanggilan lebih dari 1000 kali, ini menunjukkan bahwa ekosistem memiliki skenario aplikasi yang kaya dan beragam.

Dengan mengamati frekuensi pemanggilan model sebagai indikator kunci, kita dapat memahami lebih dalam mengenai vitalitas dan potensi ekosistem OpenLedger. Frekuensi yang tinggi dan beragamnya pemanggilan model tidak hanya membuktikan nilai layanan AI, tetapi juga menunjukkan prospek luas dan kemampuan pengembangan berkelanjutan dari ekosistem.