【OpenLedger vs Bittensor：二つのAIネットワークパラダイムの争い】

一、パラダイム争いの核心的な違い

AI x Web3の分野において、OpenLedgerとBittensorは全く異なるネットワーク設計の理念を代表しています。前者は「データ駆動型ネットワーク」を核として、データの権利確立、共有、インセンティブのインフラ構築を強調しています。一方、後者は典型的な「モデルスケジューリングネットワーク」であり、AIモデルノードで構成され、性能に基づいてランク付けされ、インセンティブが与えられるオープンマーケットを構築しています。両者ともAI時代のリソース配分の問題を解決しようとしていますが、そのアプローチと哲学はまったく異なります。

Bittensor は、モデル提供者主導の「算力自治市場」に近づいており、ユーザーは性能ランキングの高いモデルノードを選択でき、システムは参加度と評価に基づいてトークンを配布します。それに対して、OpenLedger はデータの観点から切り込み、Datanet、レピュテーションシステム、およびデータタスク市場を中心にエコシステムの閉ループを構築し、「AI の源頭は良いデータであり、単一のモデルではない」と強調しています。

二、モデル指向 vs データ指向：エコシステム構造の違い

Bittensor は、TAO ネットワークの神経ランキングメカニズムに焦点を当てた閉じたエコシステムを構築しました：モデルは入力の処理結果に基づいて「コンセンサスランキング」を行い、報酬を得ます。このシステムでは、貢献されるのはモデルのパフォーマンスであり、データの質やタスクへの参加ではありません。

OpenLedgerはDatanetを中心に構築されたオープンデータネットワークであり、ユーザーはデータタスクをアップロード、注釈、検証することで評判とポイントのインセンティブを得ることができます。その評判システムは、参加の順位付けとインセンティブ配分の基礎としてさらに機能し、モデルの呼び出し結果に対してより強いトレーサビリティと監査可能性を提供します。

この違いは生態系の役割の違いをもたらします：Bittensorは計算力提供者とモデル開発者の参加を促します；一方、OpenLedgerはデータ提供者、モデル運営者、使用者、検証者の協力を促します。

三、コンポーザビリティとオープン性：誰がエコシステムの協調に適しているか？

組み合わせ性の観点から見ると、Bittensorネットワークは比較的閉鎖的であり、その利用者は主に呼び出し端に向けられています。全体のメカニズムは他のシステムが接続するのが難しいです。一方、OpenLedgerはモジュール設計の考え方を採用しており、Datanetは任意のチェーン上プロジェクトの「データレイヤー」として接続できるだけでなく、さまざまなAIエージェントフレームワークとの協力もサポートしています。

OpenLedgerは、OpenTaskやOpenRepoなどのメカニズムを通じて、参加のハードルが低い「タスク協同空間」を構築し、ネットワークの拡張性とWeb3プロジェクトとの統合の可能性をさらに高めました。

第四に、将来の可能性:相乗効果か競争か?

現在、両者の経路は全く異なりますが、将来的にAI + Web3の融合プロセスにおいて、何らかの協調関係を示す可能性があります。例えば、OpenLedgerのデータタスク市場はBittensorにより高品質で構造化されたトレーニングおよび検証データを提供するかもしれません。一方で、BittensorのモデルノードもOpenLedgerネットワークのAgent実行者の一部として機能することができます。

現時点では、OpenLedgerはAIのためにオープンなデータ供給チェーンシステムを構築しているように見え、Bittensorはアルゴリズム価値ネットワークの構築を試みています。後者がAIアルゴリズム経済の探索者であるなら、前者はAIの基本論理とデータ秩序を再構築しています。