【OpenLedger vs Bittensor : la lutte entre deux paradigmes de réseaux AI】
Une, les différences fondamentales dans la lutte des paradigmes.
Dans le domaine de l'IA x Web3, OpenLedger et Bittensor représentent deux philosophies de conception de réseau fondamentalement différentes. Le premier est centré sur le "réseau axé sur les données", mettant l'accent sur l'infrastructure de droit de propriété, de partage et d'incitation des données ; le second est un "réseau de planification de modèles" typique, qui construit un marché ouvert composé de nœuds de modèles d'IA, classés par performance et incités. Les deux tentent de résoudre le problème de la répartition des ressources à l'ère de l'IA, mais leurs chemins et philosophies sont diamétralement opposés.
Bittensor est plus proche d'un "marché d'autonomie de puissance de calcul" dominé par les fournisseurs de modèles, où les utilisateurs peuvent choisir d'appeler des nœuds de modèle ayant de bonnes performances, tandis que le système distribue des jetons basé sur la participation et l'évaluation. En revanche, OpenLedger aborde le sujet sous l'angle des données, construisant un écosystème fermé autour de Datanet, du système de réputation et du marché des tâches de données, en soulignant que "la source de l'IA devrait être de bonnes données, et non pas un modèle unique."
Deux, orientation modèle vs orientation donnée : différences dans la structure écologique
Bittensor a construit un écosystème de modèle à boucle fermée, mettant l'accent sur le mécanisme de classement neuronal du réseau TAO : le modèle obtient des incitations par le biais d'un "classement de consensus" sur les résultats du traitement des entrées. Dans ce système, ce qui est valorisé, c'est la performance du modèle, et non la qualité des données ou la participation aux tâches.
OpenLedger a construit un réseau de données ouvert autour de Datanet, où tout utilisateur peut obtenir des incitations en réputation et en points en téléchargeant, en étiquetant et en vérifiant des tâches de données. Son système de réputation sert également de base pour le classement des participants et la répartition des incitations, tout en rendant les résultats d'appel de modèle plus traçables et auditables.
Cette différence entraîne des rôles écologiques différents : Bittensor encourage les fournisseurs de puissance de calcul et les développeurs de modèles à participer ; tandis qu'OpenLedger encourage la collaboration entre les fournisseurs de données, les opérateurs de modèles, les utilisateurs et les validateurs.
Trois, combinabilité et ouverture : qui est le mieux adapté pour une écologie collaborative ?
D'un point de vue de la combinabilité, le réseau Bittensor est relativement fermé, ses utilisateurs étant principalement orientés vers le côté appelant, et le mécanisme global est difficile à intégrer avec d'autres systèmes. En revanche, OpenLedger adopte une approche de conception modulaire, Datanet pouvant servir de "couche de données" pour tout projet sur la chaîne, tout en soutenant la collaboration de divers cadres d'agents IA.
OpenLedger a également construit un "espace de collaboration sur les tâches" avec des mécanismes tels qu'OpenTask et OpenRepo, abaissant ainsi les barrières à l'entrée et améliorant davantage l'évolutivité du réseau et la possibilité d'intégration avec des projets Web3.
Quatre, les possibilités futures : collaboration ou compétition ?
Bien que les deux chemins soient actuellement diamétralement opposés, ils pourraient présenter une certaine relation de coopération dans le processus d'intégration future de l'IA et du Web3. Par exemple, le marché des tâches de données d'OpenLedger pourrait fournir à Bittensor des données d'entraînement et de validation de meilleure qualité et structurées ; tandis que les nœuds de modèle de Bittensor pourraient également faire partie des agents exécutants dans le réseau d'OpenLedger.
D'après ce que l'on voit, OpenLedger ressemble davantage à un système de chaîne d'approvisionnement de données ouvert conçu pour l'IA, tandis que Bittensor tente d'établir un réseau de valeur algorithmique. Si le second est un explorateur de l'économie des algorithmes d'IA, le premier est en train de reconstruire la logique fondamentale et l'ordre des données de l'IA.
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【OpenLedger vs Bittensor : la lutte entre deux paradigmes de réseaux AI】
Une, les différences fondamentales dans la lutte des paradigmes.
Dans le domaine de l'IA x Web3, OpenLedger et Bittensor représentent deux philosophies de conception de réseau fondamentalement différentes. Le premier est centré sur le "réseau axé sur les données", mettant l'accent sur l'infrastructure de droit de propriété, de partage et d'incitation des données ; le second est un "réseau de planification de modèles" typique, qui construit un marché ouvert composé de nœuds de modèles d'IA, classés par performance et incités. Les deux tentent de résoudre le problème de la répartition des ressources à l'ère de l'IA, mais leurs chemins et philosophies sont diamétralement opposés.
Bittensor est plus proche d'un "marché d'autonomie de puissance de calcul" dominé par les fournisseurs de modèles, où les utilisateurs peuvent choisir d'appeler des nœuds de modèle ayant de bonnes performances, tandis que le système distribue des jetons basé sur la participation et l'évaluation. En revanche, OpenLedger aborde le sujet sous l'angle des données, construisant un écosystème fermé autour de Datanet, du système de réputation et du marché des tâches de données, en soulignant que "la source de l'IA devrait être de bonnes données, et non pas un modèle unique."
Deux, orientation modèle vs orientation donnée : différences dans la structure écologique
Bittensor a construit un écosystème de modèle à boucle fermée, mettant l'accent sur le mécanisme de classement neuronal du réseau TAO : le modèle obtient des incitations par le biais d'un "classement de consensus" sur les résultats du traitement des entrées. Dans ce système, ce qui est valorisé, c'est la performance du modèle, et non la qualité des données ou la participation aux tâches.
OpenLedger a construit un réseau de données ouvert autour de Datanet, où tout utilisateur peut obtenir des incitations en réputation et en points en téléchargeant, en étiquetant et en vérifiant des tâches de données. Son système de réputation sert également de base pour le classement des participants et la répartition des incitations, tout en rendant les résultats d'appel de modèle plus traçables et auditables.
Cette différence entraîne des rôles écologiques différents : Bittensor encourage les fournisseurs de puissance de calcul et les développeurs de modèles à participer ; tandis qu'OpenLedger encourage la collaboration entre les fournisseurs de données, les opérateurs de modèles, les utilisateurs et les validateurs.
Trois, combinabilité et ouverture : qui est le mieux adapté pour une écologie collaborative ?
D'un point de vue de la combinabilité, le réseau Bittensor est relativement fermé, ses utilisateurs étant principalement orientés vers le côté appelant, et le mécanisme global est difficile à intégrer avec d'autres systèmes. En revanche, OpenLedger adopte une approche de conception modulaire, Datanet pouvant servir de "couche de données" pour tout projet sur la chaîne, tout en soutenant la collaboration de divers cadres d'agents IA.
OpenLedger a également construit un "espace de collaboration sur les tâches" avec des mécanismes tels qu'OpenTask et OpenRepo, abaissant ainsi les barrières à l'entrée et améliorant davantage l'évolutivité du réseau et la possibilité d'intégration avec des projets Web3.
Quatre, les possibilités futures : collaboration ou compétition ?
Bien que les deux chemins soient actuellement diamétralement opposés, ils pourraient présenter une certaine relation de coopération dans le processus d'intégration future de l'IA et du Web3. Par exemple, le marché des tâches de données d'OpenLedger pourrait fournir à Bittensor des données d'entraînement et de validation de meilleure qualité et structurées ; tandis que les nœuds de modèle de Bittensor pourraient également faire partie des agents exécutants dans le réseau d'OpenLedger.
D'après ce que l'on voit, OpenLedger ressemble davantage à un système de chaîne d'approvisionnement de données ouvert conçu pour l'IA, tandis que Bittensor tente d'établir un réseau de valeur algorithmique. Si le second est un explorateur de l'économie des algorithmes d'IA, le premier est en train de reconstruire la logique fondamentale et l'ordre des données de l'IA.