【OpenLedger vs Bittensor：duas paradigmas de rede de IA em disputa】
Um, as diferenças centrais na disputa de paradigmas
No campo do AI x Web3, OpenLedger e Bittensor representam duas filosofias de design de rede completamente diferentes. O primeiro é centrado na "rede orientada por dados", enfatizando a construção de infraestrutura para a certificação, compartilhamento e incentivo de dados; o segundo é um típico "rede de agendamento de modelos", que construiu um mercado aberto composto por nós de modelos de IA, classificados por desempenho e incentivados. Ambos tentam resolver o problema da alocação de recursos na era da IA, mas os caminhos e filosofias são diametralmente opostos.
Bittensor está mais próximo de um "mercado de autonomia de poder computacional" liderado por provedores de modelos, onde os usuários podem escolher chamar nós de modelo com altas classificações de desempenho, enquanto o sistema distribui tokens com base na participação e avaliação. Em contraste, o OpenLedger aborda a questão do ponto de vista dos dados, construindo um ciclo ecológico em torno do Datanet, do sistema de reputação e do mercado de tarefas de dados, enfatizando que "a fonte da IA deve ser bons dados, e não um único modelo".
Dois, Orientação por modelos vs Orientação por dados: Diferenças na estrutura ecológica
Bittensor construiu um ecossistema de modelos tendencialmente em circuito fechado, com o foco principal no mecanismo de classificação neural da rede TAO: o modelo obtém incentivos através da "classificação de consenso" dos resultados de processamento da entrada. Neste sistema, a contribuição é o desempenho do modelo, e não a qualidade dos dados ou a participação na tarefa.
OpenLedger construiu uma rede de dados aberta em torno do Datanet, onde qualquer usuário pode obter reputação e incentivos de pontos ao fazer upload, rotular e validar tarefas de dados. O seu sistema de reputação serve ainda como base para a classificação de participação e distribuição de incentivos, ao mesmo tempo que confere aos resultados da chamada do modelo uma maior rastreabilidade e auditabilidade.
Esta diferença traz papéis ecológicos distintos: o Bittensor incentiva os provedores de poder computacional e os desenvolvedores de modelos a participar; enquanto o OpenLedger incentiva a colaboração entre provedores de dados, operadores de modelos, utilizadores e validadores.
Três, Combinabilidade e Abertura: Quem é mais adequado para a ecologia colaborativa?
Do ponto de vista da composibilidade, a rede Bittensor é relativamente fechada, com seus usuários principalmente voltados para o lado da chamada, e o mecanismo geral não é facilmente integrado a outros sistemas. Por outro lado, a OpenLedger adota uma abordagem de design modular, onde o Datanet pode ser integrado como a "camada de dados" de qualquer projeto em cadeia, ao mesmo tempo que suporta a colaboração de várias estruturas de Agentes de IA.
A OpenLedger também construiu um "espaço de colaboração em tarefas" com barreiras de entrada mais baixas através de mecanismos como OpenTask e OpenRepo, aumentando ainda mais a escalabilidade da rede e a possibilidade de integração com projetos Web3.
Quatro, possibilidades futuras: colaboração ou competição?
Embora os caminhos atuais dos dois sejam completamente diferentes, no futuro, durante o processo de fusão entre AI + Web3, eles podem apresentar algum tipo de relação colaborativa. Por exemplo, o mercado de tarefas de dados da OpenLedger pode fornecer dados de treinamento e validação mais qualitativos e estruturados para o Bittensor; enquanto os nós de modelo do Bittensor também podem atuar como parte dos agentes executores na rede OpenLedger.
Neste momento, a OpenLedger parece mais estar a criar um sistema aberto de cadeia de suprimentos de dados para a IA, enquanto a Bittensor tenta estabelecer uma rede de valor algorítmico. Se o segundo é um explorador da economia algorítmica da IA, o primeiro está a reestruturar a lógica fundamental e a ordem dos dados da IA.
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【OpenLedger vs Bittensor：duas paradigmas de rede de IA em disputa】
Um, as diferenças centrais na disputa de paradigmas
No campo do AI x Web3, OpenLedger e Bittensor representam duas filosofias de design de rede completamente diferentes. O primeiro é centrado na "rede orientada por dados", enfatizando a construção de infraestrutura para a certificação, compartilhamento e incentivo de dados; o segundo é um típico "rede de agendamento de modelos", que construiu um mercado aberto composto por nós de modelos de IA, classificados por desempenho e incentivados. Ambos tentam resolver o problema da alocação de recursos na era da IA, mas os caminhos e filosofias são diametralmente opostos.
Bittensor está mais próximo de um "mercado de autonomia de poder computacional" liderado por provedores de modelos, onde os usuários podem escolher chamar nós de modelo com altas classificações de desempenho, enquanto o sistema distribui tokens com base na participação e avaliação. Em contraste, o OpenLedger aborda a questão do ponto de vista dos dados, construindo um ciclo ecológico em torno do Datanet, do sistema de reputação e do mercado de tarefas de dados, enfatizando que "a fonte da IA deve ser bons dados, e não um único modelo".
Dois, Orientação por modelos vs Orientação por dados: Diferenças na estrutura ecológica
Bittensor construiu um ecossistema de modelos tendencialmente em circuito fechado, com o foco principal no mecanismo de classificação neural da rede TAO: o modelo obtém incentivos através da "classificação de consenso" dos resultados de processamento da entrada. Neste sistema, a contribuição é o desempenho do modelo, e não a qualidade dos dados ou a participação na tarefa.
OpenLedger construiu uma rede de dados aberta em torno do Datanet, onde qualquer usuário pode obter reputação e incentivos de pontos ao fazer upload, rotular e validar tarefas de dados. O seu sistema de reputação serve ainda como base para a classificação de participação e distribuição de incentivos, ao mesmo tempo que confere aos resultados da chamada do modelo uma maior rastreabilidade e auditabilidade.
Esta diferença traz papéis ecológicos distintos: o Bittensor incentiva os provedores de poder computacional e os desenvolvedores de modelos a participar; enquanto o OpenLedger incentiva a colaboração entre provedores de dados, operadores de modelos, utilizadores e validadores.
Três, Combinabilidade e Abertura: Quem é mais adequado para a ecologia colaborativa?
Do ponto de vista da composibilidade, a rede Bittensor é relativamente fechada, com seus usuários principalmente voltados para o lado da chamada, e o mecanismo geral não é facilmente integrado a outros sistemas. Por outro lado, a OpenLedger adota uma abordagem de design modular, onde o Datanet pode ser integrado como a "camada de dados" de qualquer projeto em cadeia, ao mesmo tempo que suporta a colaboração de várias estruturas de Agentes de IA.
A OpenLedger também construiu um "espaço de colaboração em tarefas" com barreiras de entrada mais baixas através de mecanismos como OpenTask e OpenRepo, aumentando ainda mais a escalabilidade da rede e a possibilidade de integração com projetos Web3.
Quatro, possibilidades futuras: colaboração ou competição?
Embora os caminhos atuais dos dois sejam completamente diferentes, no futuro, durante o processo de fusão entre AI + Web3, eles podem apresentar algum tipo de relação colaborativa. Por exemplo, o mercado de tarefas de dados da OpenLedger pode fornecer dados de treinamento e validação mais qualitativos e estruturados para o Bittensor; enquanto os nós de modelo do Bittensor também podem atuar como parte dos agentes executores na rede OpenLedger.
Neste momento, a OpenLedger parece mais estar a criar um sistema aberto de cadeia de suprimentos de dados para a IA, enquanto a Bittensor tenta estabelecer uma rede de valor algorítmico. Se o segundo é um explorador da economia algorítmica da IA, o primeiro está a reestruturar a lógica fundamental e a ordem dos dados da IA.