【OpenLedger vs Bittensor：Два парадигмы AI сетей в борьбе】
1. Основные различия в борьбе парадигм
На арене AI x Web3 OpenLedger и Bittensor представляют собой два совершенно различных подхода к проектированию сетей. Первый сосредоточен на «данных, управляющих сетью», подчеркивая строительство инфраструктуры для прав на данные, их обмен и стимулы; второй является типичным «сетевым управлением моделями», создавая открытый рынок, состоящий из узлов AI-моделей, ранжируемых по производительности и получающих стимулы. Оба стремятся решить проблему распределения ресурсов в эпоху AI, но их пути и философии совершенно различны.
Bittensor ближе к "автономному рынку вычислительных мощностей", управляемому поставщиками моделей, где пользователи могут выбирать вызов узлов моделей с высокими рейтингами производительности, а система распределяет токены на основе участия и оценок. В отличие от этого, OpenLedger подходит с точки зрения данных, создавая экосистемный замкнутый цикл вокруг Datanet, репутационной системы и рынка данных, подчеркивая, что "источником ИИ должны быть хорошие данные, а не единичная модель."
2. Модельно-ориентированный vs Датасетно-ориентированный: различия в экосистемной структуре
Bittensor создал экосистему моделей, склонную к замкнутому циклу, с основным акцентом на нейронный механизм ранжирования сети TAO: модели получают стимулы за "консенсусный рейтинг" результатов обработки входных данных. В этой системе вкладом является производительность модели, а не качество данных или участие в задаче.
OpenLedger построил открытую сеть данных вокруг Datanet, где любой пользователь может получать репутацию и баллы за загрузку, аннотирование и валидацию задач данных. Его репутационная система дополнительно служит основой для сортировки участников и распределения стимулов, а также делает результаты вызова модели более подотчетными и проверяемыми.
Это различие приводит к различным экологическим ролям: Bittensor поощряет поставщиков вычислительной мощности и разработчиков моделей участвовать; в то время как OpenLedger поощряет сотрудничество между поставщиками данных, операторами моделей, пользователями и валидаторами.
Три. Комбинируемость и открытость: кто лучше подходит для совместной экосистемы?
С точки зрения совместимости, сеть Bittensor относительно закрыта, ее пользователи в основном ориентированы на конечные вызовы, и общая механика сложно интегрируется с другими системами. В то же время OpenLedger использует модульный подход, Datanet может быть интегрирован в качестве «слоя данных» для любых проектных цепочек и поддерживает совместную работу различных фреймворков AI Agent.
OpenLedger также создала более доступное «пространство для совместной работы над задачами» с помощью таких механизмов, как OpenTask и OpenRepo, что进一步 повышает масштабируемость сети и возможности интеграции с проектами Web3.
Четыре, возможное будущее: сотрудничество или конкуренция?
Хотя текущие пути обоих совершенно различны, в будущем, в процессе слияния AI + Web3, они могут продемонстрировать некую синергетическую связь. Например, рынок данных OpenLedger может предоставить Bittensor более качественные и структурированные данные для обучения и валидации; в то время как модельные узлы Bittensor также могут выступать частью исполнителей Agent в сети OpenLedger.
Судя по всему, OpenLedger больше похож на открытую систему цепочки поставок данных для ИИ, в то время как Bittensor пытается создать сеть алгоритмической ценности. Если первое является исследователем экономики алгоритмов ИИ, то второе переосмысляет основную логику и порядок данных ИИ.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
【OpenLedger vs Bittensor：Два парадигмы AI сетей в борьбе】
1. Основные различия в борьбе парадигм
На арене AI x Web3 OpenLedger и Bittensor представляют собой два совершенно различных подхода к проектированию сетей. Первый сосредоточен на «данных, управляющих сетью», подчеркивая строительство инфраструктуры для прав на данные, их обмен и стимулы; второй является типичным «сетевым управлением моделями», создавая открытый рынок, состоящий из узлов AI-моделей, ранжируемых по производительности и получающих стимулы. Оба стремятся решить проблему распределения ресурсов в эпоху AI, но их пути и философии совершенно различны.
Bittensor ближе к "автономному рынку вычислительных мощностей", управляемому поставщиками моделей, где пользователи могут выбирать вызов узлов моделей с высокими рейтингами производительности, а система распределяет токены на основе участия и оценок. В отличие от этого, OpenLedger подходит с точки зрения данных, создавая экосистемный замкнутый цикл вокруг Datanet, репутационной системы и рынка данных, подчеркивая, что "источником ИИ должны быть хорошие данные, а не единичная модель."
2. Модельно-ориентированный vs Датасетно-ориентированный: различия в экосистемной структуре
Bittensor создал экосистему моделей, склонную к замкнутому циклу, с основным акцентом на нейронный механизм ранжирования сети TAO: модели получают стимулы за "консенсусный рейтинг" результатов обработки входных данных. В этой системе вкладом является производительность модели, а не качество данных или участие в задаче.
OpenLedger построил открытую сеть данных вокруг Datanet, где любой пользователь может получать репутацию и баллы за загрузку, аннотирование и валидацию задач данных. Его репутационная система дополнительно служит основой для сортировки участников и распределения стимулов, а также делает результаты вызова модели более подотчетными и проверяемыми.
Это различие приводит к различным экологическим ролям: Bittensor поощряет поставщиков вычислительной мощности и разработчиков моделей участвовать; в то время как OpenLedger поощряет сотрудничество между поставщиками данных, операторами моделей, пользователями и валидаторами.
Три. Комбинируемость и открытость: кто лучше подходит для совместной экосистемы?
С точки зрения совместимости, сеть Bittensor относительно закрыта, ее пользователи в основном ориентированы на конечные вызовы, и общая механика сложно интегрируется с другими системами. В то же время OpenLedger использует модульный подход, Datanet может быть интегрирован в качестве «слоя данных» для любых проектных цепочек и поддерживает совместную работу различных фреймворков AI Agent.
OpenLedger также создала более доступное «пространство для совместной работы над задачами» с помощью таких механизмов, как OpenTask и OpenRepo, что进一步 повышает масштабируемость сети и возможности интеграции с проектами Web3.
Четыре, возможное будущее: сотрудничество или конкуренция?
Хотя текущие пути обоих совершенно различны, в будущем, в процессе слияния AI + Web3, они могут продемонстрировать некую синергетическую связь. Например, рынок данных OpenLedger может предоставить Bittensor более качественные и структурированные данные для обучения и валидации; в то время как модельные узлы Bittensor также могут выступать частью исполнителей Agent в сети OpenLedger.
Судя по всему, OpenLedger больше похож на открытую систему цепочки поставок данных для ИИ, в то время как Bittensor пытается создать сеть алгоритмической ценности. Если первое является исследователем экономики алгоритмов ИИ, то второе переосмысляет основную логику и порядок данных ИИ.