OpenLedgerエコシステムでは、帰属決済データの他に、もう一つの重要な指標はAIモデルの呼び出し頻度です。この指標はエコシステムの活発さを反映し、ユーザーがOpenLoRA AIサービスを実際に使用している状況を示しています。

高頻度のモデル呼び出しはAIサービスの実用性を意味します。ユーザーはモデルが実際の問題を解決できるときだけ頻繁に使用します。例えば、予測モデルを利用してビジネス戦略を策定したり、生成モデルを使用してコンテンツを創作したり、分析モデルを適用してデータを解釈したりします。呼び出し頻度が高いほど、モデルがユーザーの実際のニーズを満たすことができることを証明します。例えば、ある販売予測モデルが毎日千回以上呼び出される場合、それは多くの企業が販売計画を策定するためにそれに依存していることを示しており、モデルの実際の価値を浮き彫りにしています。

同時に、多様なモデルの呼び出し頻度はエコシステムのアプリケーションシーンの豊かさを反映しています。もし複数の異なる分野のモデルが頻繁に呼び出されている場合、例えば、eコマースの予測、教育評価、医療分析などの分野を含む場合、これはエコシステムがさまざまなユーザーの多様なニーズを満たすことができることを示し、エコシステムの健全な発展を体現しています。例えば、毎月10の異なる分野のモデル呼び出し頻度が1000回を超えている場合、これはエコシステムが豊かで多様なアプリケーションシーンを持っていることを示しています。

モデルの呼び出し頻度という重要な指標を観察することで、OpenLedgerエコシステムの活力と潜力を深く理解することができます。高い頻度と多様なモデルの呼び出しは、AIサービスの価値を証明するだけでなく、エコシステムの広範な前景と持続的な発展能力を示しています。