【OpenLedger vs Bittensor：dos paradigmas de redes de IA en conflicto】
Una, las diferencias clave en la lucha de paradigmas.
En la carrera de AI x Web3, OpenLedger y Bittensor representan dos filosofías de diseño de red completamente diferentes. El primero se centra en una "red impulsada por datos", enfatizando la construcción de infraestructuras para la certidumbre, el intercambio y los incentivos de datos; el segundo es un típico "red de programación de modelos", que construye un mercado abierto compuesto por nodos de modelos de IA, clasificados por rendimiento y motivados. Ambos intentan abordar el problema de la distribución de recursos en la era de la IA, pero sus caminos y filosofías son completamente opuestos.
Bittensor está más cerca de un "mercado de autonomía de potencia de cálculo" liderado por proveedores de modelos, donde los usuarios pueden elegir invocar nodos de modelo con un alto rango de rendimiento, y el sistema distribuye tokens basado en la participación y evaluación. En comparación, OpenLedger aborda el asunto desde una perspectiva de datos, construyendo un ciclo ecológico en torno a Datanet, un sistema de reputación y un mercado de tareas de datos, enfatizando que "la fuente de la IA debería ser buenos datos, no un único modelo".
II. Orientación a modelos vs Orientación a datos: Diferencias en la estructura ecológica
Bittensor ha construido un ecosistema de modelos que tiende a ser un bucle cerrado, con un enfoque central en el mecanismo de clasificación neuronal de la red TAO: el modelo obtiene incentivos a través de la "clasificación por consenso" de los resultados del procesamiento de la entrada. En este sistema, lo que se contribuye es el rendimiento del modelo, no la calidad de los datos o la participación en la tarea.
OpenLedger ha construido una red de datos abierta en torno a Datanet, donde cualquier usuario puede obtener reputación e incentivos de puntos al subir, etiquetar y verificar tareas de datos. Su sistema de reputación sirve además como base para la clasificación de participación y la distribución de incentivos, al mismo tiempo que proporciona una mayor trazabilidad y audibilidad a los resultados de la llamada del modelo.
Esta diferencia trae roles ecológicos diferentes: Bittensor anima a los proveedores de potencia de cálculo y a los desarrolladores de modelos a participar; mientras que OpenLedger fomenta la colaboración entre proveedores de datos, operadores de modelos, usuarios y validadores.
Tres, combinabilidad y apertura: ¿quién es más adecuado para la ecología colaborativa?
Desde la perspectiva de la composabilidad, la red Bittensor es relativamente cerrada, ya que sus usuarios están principalmente orientados hacia el lado de las llamadas, y su mecanismo general es difícil de integrar con otros sistemas. Por otro lado, OpenLedger adopta un enfoque de diseño modular, permitiendo que Datanet funcione como la "capa de datos" para cualquier proyecto en la cadena, al mismo tiempo que admite la colaboración de múltiples marcos de AI Agent.
OpenLedger también ha construido un "espacio de colaboración de tareas" con umbrales de participación más bajos a través de mecanismos como OpenTask, OpenRepo, lo que mejora aún más la escalabilidad de la red y la posibilidad de integración de proyectos Web3.
Cuatro, posibles futuros: ¿colaboración o competencia?
Aunque los caminos actuales de ambos son completamente diferentes, en el futuro, durante el proceso de fusión de AI + Web3, podrían presentar algún tipo de relación de colaboración. Por ejemplo, el mercado de tareas de datos de OpenLedger podría proporcionar a Bittensor datos de entrenamiento y verificación más estructurados y de mejor calidad; mientras que los nodos de modelo de Bittensor también podrían formar parte de los agentes ejecutores en la red de OpenLedger.
Desde el punto de vista actual, OpenLedger se asemeja más a un sistema de cadena de suministro de datos abierto creado para IA, mientras que Bittensor intenta establecer una red de valor algorítmico. Si el último es un explorador de la economía de algoritmos de IA, el primero está reconstruyendo la lógica básica y el orden de datos de la IA.
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【OpenLedger vs Bittensor：dos paradigmas de redes de IA en conflicto】
Una, las diferencias clave en la lucha de paradigmas.
En la carrera de AI x Web3, OpenLedger y Bittensor representan dos filosofías de diseño de red completamente diferentes. El primero se centra en una "red impulsada por datos", enfatizando la construcción de infraestructuras para la certidumbre, el intercambio y los incentivos de datos; el segundo es un típico "red de programación de modelos", que construye un mercado abierto compuesto por nodos de modelos de IA, clasificados por rendimiento y motivados. Ambos intentan abordar el problema de la distribución de recursos en la era de la IA, pero sus caminos y filosofías son completamente opuestos.
Bittensor está más cerca de un "mercado de autonomía de potencia de cálculo" liderado por proveedores de modelos, donde los usuarios pueden elegir invocar nodos de modelo con un alto rango de rendimiento, y el sistema distribuye tokens basado en la participación y evaluación. En comparación, OpenLedger aborda el asunto desde una perspectiva de datos, construyendo un ciclo ecológico en torno a Datanet, un sistema de reputación y un mercado de tareas de datos, enfatizando que "la fuente de la IA debería ser buenos datos, no un único modelo".
II. Orientación a modelos vs Orientación a datos: Diferencias en la estructura ecológica
Bittensor ha construido un ecosistema de modelos que tiende a ser un bucle cerrado, con un enfoque central en el mecanismo de clasificación neuronal de la red TAO: el modelo obtiene incentivos a través de la "clasificación por consenso" de los resultados del procesamiento de la entrada. En este sistema, lo que se contribuye es el rendimiento del modelo, no la calidad de los datos o la participación en la tarea.
OpenLedger ha construido una red de datos abierta en torno a Datanet, donde cualquier usuario puede obtener reputación e incentivos de puntos al subir, etiquetar y verificar tareas de datos. Su sistema de reputación sirve además como base para la clasificación de participación y la distribución de incentivos, al mismo tiempo que proporciona una mayor trazabilidad y audibilidad a los resultados de la llamada del modelo.
Esta diferencia trae roles ecológicos diferentes: Bittensor anima a los proveedores de potencia de cálculo y a los desarrolladores de modelos a participar; mientras que OpenLedger fomenta la colaboración entre proveedores de datos, operadores de modelos, usuarios y validadores.
Tres, combinabilidad y apertura: ¿quién es más adecuado para la ecología colaborativa?
Desde la perspectiva de la composabilidad, la red Bittensor es relativamente cerrada, ya que sus usuarios están principalmente orientados hacia el lado de las llamadas, y su mecanismo general es difícil de integrar con otros sistemas. Por otro lado, OpenLedger adopta un enfoque de diseño modular, permitiendo que Datanet funcione como la "capa de datos" para cualquier proyecto en la cadena, al mismo tiempo que admite la colaboración de múltiples marcos de AI Agent.
OpenLedger también ha construido un "espacio de colaboración de tareas" con umbrales de participación más bajos a través de mecanismos como OpenTask, OpenRepo, lo que mejora aún más la escalabilidad de la red y la posibilidad de integración de proyectos Web3.
Cuatro, posibles futuros: ¿colaboración o competencia?
Aunque los caminos actuales de ambos son completamente diferentes, en el futuro, durante el proceso de fusión de AI + Web3, podrían presentar algún tipo de relación de colaboración. Por ejemplo, el mercado de tareas de datos de OpenLedger podría proporcionar a Bittensor datos de entrenamiento y verificación más estructurados y de mejor calidad; mientras que los nodos de modelo de Bittensor también podrían formar parte de los agentes ejecutores en la red de OpenLedger.
Desde el punto de vista actual, OpenLedger se asemeja más a un sistema de cadena de suministro de datos abierto creado para IA, mientras que Bittensor intenta establecer una red de valor algorítmico. Si el último es un explorador de la economía de algoritmos de IA, el primero está reconstruyendo la lógica básica y el orden de datos de la IA.