--- title: "오픈렛저" title_en: "OpenLedger" type: 코인 url: https://wiki.tokenpost.kr/w/openledger-2 canonical: https://wiki.tokenpost.kr/w/openledger-2 language: ko publisher: "토큰포스트" updated: 2026-07-31T09:51:34.279+00:00 created: 2026-07-29T00:15:01.100698+00:00 symbol: OPEN status: draft --- # 오픈렛저 > OpenLedger > **인용 전에 확인해 주세요.** 이 문서는 자동으로 만든 초안이며 사람의 > 검수를 거치지 않았습니다. 사실 관계는 아래 각주의 원문으로 확인해 주세요. ![오픈렛저](https://coin-images.coingecko.com/coins/images/67482/large/open.png?1756547643) **분류**: 코인 · **심볼**: OPEN · **원화 마켓**: KRW-OPEN · **설립**: 2024 · **총 투자유치**: 8,000,000 USD · **태그**: Artificial Intelligence (AI), Smart Contract Platform, BNB Chain Ecosystem, Ethereum Ecosystem, Layer 2 (L2) 오픈렛저(OpenLedger)는 데이터·AI 모델·애플리케이션·에이전트를 온체인에서 수익화하는 것을 목표로 하는 인공지능 특화 블록체인이다. 자체 토큰의 심볼은 OPEN이며, AI 분야의 투명성·기여도 귀속·검증 가능성 문제를 블록체인 인프라로 다루고자 한다. ## 1. 개요 **오픈렛저**(OpenLedger)는 인공지능에 특화된 블록체인으로, 데이터와 AI 모델, 애플리케이션, 에이전트를 온체인에서 수익화할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 자체 토큰의 심볼은 **OPEN**이다. 특화된 AI 모델과 데이터의 학습·배포·추적을 온체인에서 지원하며, 이를 통해 AI 분야에서 제기되는 투명성, 기여도 귀속(attribution), 검증 가능성 문제를 다루고자 한다. 즉 불투명하고 중앙화된 형태의 AI를 개방적이고 감사 가능한 탈중앙 구조로 전환하는 것을 지향한다. 최근 몇 년간 대형 언어모델을 비롯한 [프런티어 AI](https://wiki.tokenpost.kr/w/frontier-ai)가 급격히 발전하면서, 모델이 어떤 데이터를 학습했고 그 데이터의 기여자가 누구인지 추적하기 어렵다는 점이 문제로 지적되어 왔다. 오픈렛저는 이러한 문제를 [분산원장](https://wiki.tokenpost.kr/w/distributed-ledger) 기술로 풀려는 시도 가운데 하나로 소개된다. [시가총액](https://wiki.tokenpost.kr/w/market-cap) 기준 순위는 581위 수준이다. ## 2. 지향점과 작동 원리 오픈렛저는 고가치 데이터셋이 각 조직 안에 고립된 채 정당한 보상을 받지 못하는 문제를 핵심 과제로 삼는다. 프로젝트 측은 이를 5,000억 달러 규모의 '데이터 문제'로 규정한다. 이를 해결하기 위해 다음 요소를 블록체인에 직접 내장하는 방식을 취한다. - **기여도 귀속(attribution)**: 어떤 데이터가 결과에 영향을 미쳤는지 추적 - **검증 가능한 출처(provenance)**: 데이터의 출처와 이력을 증명 - **프로그래밍 가능한 인센티브**: 기여에 따른 보상을 코드로 자동화 이러한 기반 위에서 데이터의 영향을 추적할 수 있고 결과를 입증할 수 있는 형태로 지능형 시스템을 확장하는 인프라를 제공하는 것을 목표로 한다. ## 3. 기여도 귀속과 데이터 문제 오픈렛저가 내세우는 핵심 개념은 **기여도 귀속(attribution)**이다. 일반적인 AI 모델은 방대한 데이터를 학습하지만, 특정 출력에 어떤 데이터가 얼마나 기여했는지를 사후에 밝히기 어렵고, 그 결과 데이터 제공자에게 보상이 돌아가지 않는다. 프로젝트 측이 규정하는 '5,000억 달러 규모의 데이터 문제'는 이처럼 고가치 데이터가 조직 내부에 갇혀 있고(siloed) 정당한 대가를 받지 못하는(uncompensated) 상황을 가리킨다. 오픈렛저는 데이터의 사용과 영향을 온체인에 기록해, 어떤 데이터가 학습이나 추론 결과에 관여했는지를 추적하고 이에 비례해 보상이 자동으로 분배되도록 하는 구조를 지향한다. 이때 **검증 가능한 출처(provenance)**는 데이터가 어디서 왔고 어떤 경로를 거쳤는지를 증명하는 역할을 하며, 온체인 기록을 통해 결과의 감사(audit) 가능성을 확보하려는 것이 특징이다. ## 4. 기술 구조와 분류 오픈렛저는 [스마트 컨트랙트](https://wiki.tokenpost.kr/w/smart-contracts) 플랫폼이자 [레이어 2](https://wiki.tokenpost.kr/w/layer-2) 및 롤업(Rollup) 계열로 분류된다. 롤업은 거래 처리를 별도 계층에서 수행한 뒤 그 결과를 기반 체인에 정리해 기록하는 확장 방식으로, 처리량과 비용 효율을 높이는 데 쓰인다. 또한 오픈렛저는 [이더리움](https://wiki.tokenpost.kr/w/ethereum) 생태계와 [BNB](https://wiki.tokenpost.kr/w/bnb) 체인 생태계에 걸쳐 있는 프로젝트로 소개된다. 코인게코 분류상으로도 Ethereum Ecosystem, BNB Chain Ecosystem, Layer 2 (L2), Rollup, Smart Contract Platform, 그리고 Artificial Intelligence (AI) 항목에 함께 포함되어 있어, AI와 블록체인 인프라의 성격을 동시에 지닌 프로젝트로 자리매김한다. ## 5. OPEN 토큰과 상장 오픈렛저의 네이티브 토큰 심볼은 **OPEN**이다. [시가총액](https://wiki.tokenpost.kr/w/market-cap) 기준 순위는 581위 수준으로 집계된다. OPEN 토큰은 바이낸스의 홀더 [에어드롭](https://wiki.tokenpost.kr/w/airdrop) 프로그램(Binance HODLer Airdrops) 및 바이낸스 알파 스포트라이트(Binance Alpha Spotlight) 대상에 포함된 바 있다. 홀더 에어드롭은 특정 자산을 보유한 이용자에게 신규 토큰을 배분하는 방식이고, 알파 스포트라이트는 초기 단계 프로젝트를 조명하는 프로그램으로, 두 경로 모두 [거래소](https://wiki.tokenpost.kr/w/exchange) 차원의 초기 유통·노출과 연결된다. ## 6. 활용 오픈렛저가 상정하는 활용 범위는 크게 데이터, AI 모델, 애플리케이션, 에이전트의 네 축으로 요약된다. - **데이터**: 조직·개인이 보유한 데이터를 온체인에서 공유·거래하고, 그 기여에 대한 보상을 받도록 한다. - **AI 모델**: 특화된 모델의 학습과 배포를 지원하고, 그 과정을 온체인에서 추적한다. - **애플리케이션·에이전트**: 이러한 데이터와 모델 위에서 동작하는 [디앱](https://wiki.tokenpost.kr/w/dapp) 및 AI 에이전트가 성과에 따라 가치를 분배받도록 설계한다. 이를 통해 데이터 제공자, 모델 개발자, 애플리케이션 운영자가 각자의 기여에 상응하는 보상을 받는 구조를 만들고, AI 가치사슬 전반을 온체인에서 투명하게 연결하는 것을 지향한다. ## 7. 국내 상황 국내에서 OPEN 토큰은 [거래소](https://wiki.tokenpost.kr/w/exchange) 업비트에 원화 마켓(KRW-OPEN)으로 상장되어 있다. 업비트에서 사용하는 공식 한글 표기는 **오픈렛저**이며, 이 명칭이 국내에서 통용되는 표준 표기로 자리 잡았다. 원화 마켓 상장은 국내 투자자가 원화로 직접 매매할 수 있음을 의미하며, 해외 거래소를 거치지 않고 접근할 수 있는 경로가 된다는 점에서 국내 인지도에 영향을 준다. ## 8. 경쟁 구도 오픈렛저는 AI와 블록체인을 결합한 이른바 'AI 특화 블록체인' 또는 크립토 AI 부문에 속한다. 이 부문에는 지향점이 서로 다른 여러 프로젝트가 존재한다. - 분산형 머신러닝·인텔리전스 시장을 표방하는 [비트텐서](https://wiki.tokenpost.kr/w/bittensor) - 분산 컴퓨팅·GPU 자원 시장을 다루는 [아카시네트워크](https://wiki.tokenpost.kr/w/akash-network)와 [아이오넷](https://wiki.tokenpost.kr/w/io) - 분산 모델 학습을 지향하는 [젠신](https://wiki.tokenpost.kr/w/gensyn), [플록](https://wiki.tokenpost.kr/w/flock-2) 이들이 주로 연산 자원이나 모델 학습 자체에 무게를 둔다면, 오픈렛저는 데이터의 기여도 귀속과 검증 가능한 출처, 그리고 이에 연동된 보상 구조에 초점을 맞춘다는 점에서 강조점이 구분된다. 다만 부문 전반이 초기 단계이며 경계가 뚜렷하지 않아, 프로젝트 간 영역은 상당 부분 겹친다. ## 9. 의의와 과제 오픈렛저의 접근은 AI 개발 과정에서 데이터 기여자에 대한 보상과 결과의 검증 가능성을 온체인 규칙으로 강제하려 한다는 점에서 의의가 있다. 이는 데이터가 어떻게 쓰였는지 불투명하다는 기존 AI 산업의 구조적 문제에 대한 대응이다. 반면 남은 과제도 분명하다. 데이터가 모델 출력에 미친 영향을 정확히 측정하고 이를 온체인에서 신뢰할 수 있게 기록·검증하는 일은 기술적으로 까다롭다. 또한 실제 AI 개발자와 데이터 보유자가 참여해야 가치가 발생하는 구조인 만큼, 생태계 참여자를 얼마나 확보하느냐가 프로젝트의 실효성을 좌우한다. 부문 전체가 초기 단계라는 점도 함께 고려할 필요가 있다. ## 10. 투자 공개된 총 투자 유치액은 8,000,000 USD 이다. - 리드 투자사: Borderless Capital, Polychain - 투자사: Balaji Srinivasan, Ajit Tripathi, DinoEggs, Aniket Jindal, Trevor Koverko, Alan Curtis, Sebastien Borget, Vyas Krishnan, Scott Moore, HashKey Capital, Wagmi Ventures , TRGC, STIX, Mask Network, Finality Capital Partners, Kenny Li, Sandeep Nailwal, Sreeram Kannan, MH Ventures, Hash3 출처[^1] ## 11. 팀 - **Kamesh** — Core Contributor - **Ramkumar Subramanian** — Core Contributor 출처[^1] ## 12. 연표 - **2025** (상장) 업비트 원화마켓 상장 (2025-09-10) ## 각주 [^1]: [RootData](https://www.rootdata.com/Projects/detail/OpenLedger?k=MTMzMjg=) --- 원문: https://wiki.tokenpost.kr/w/openledger-2 최종 수정: 2026-07-31T09:51:34.279+00:00 발행: 토큰포스트 위키. 인용할 때 문서 제목과 원문 주소를 함께 밝혀 주세요.