【OpenLedger vs Bittensor：Cuộc chiến giữa hai hình thức mạng AI】
Một, sự khác biệt cốt lõi trong cuộc tranh luận về mô hình
Trong lĩnh vực AI x Web3, OpenLedger và Bittensor đại diện cho hai triết lý thiết kế mạng hoàn toàn khác nhau. OpenLedger tập trung vào "mạng dựa trên dữ liệu", nhấn mạnh việc xác quyền dữ liệu, chia sẻ và xây dựng hạ tầng khuyến khích; trong khi Bittensor là một "mạng điều phối mô hình" điển hình, xây dựng một thị trường mở gồm các nút mô hình AI, được xếp hạng theo hiệu suất và khuyến khích. Cả hai đều cố gắng giải quyết vấn đề phân bổ tài nguyên trong thời đại AI, nhưng con đường và triết lý lại hoàn toàn khác nhau.
Bittensor gần gũi hơn với một "thị trường tự trị sức mạnh tính toán" do các nhà cung cấp mô hình dẫn dắt, người dùng có thể chọn gọi các nút mô hình có hiệu suất xếp hạng cao, trong khi hệ thống phân phối token dựa trên mức độ tham gia và đánh giá. Ngược lại, OpenLedger lại tiếp cận từ góc độ dữ liệu, xây dựng một vòng sinh thái khép kín xung quanh Datanet, hệ thống danh tiếng và thị trường nhiệm vụ dữ liệu, nhấn mạnh rằng "nguồn gốc của AI nên là dữ liệu tốt, chứ không phải là một mô hình duy nhất."
Hai, Hướng mô hình vs Hướng dữ liệu: Sự khác biệt trong cấu trúc hệ sinh thái
Bittensor xây dựng một hệ sinh thái mô hình theo hướng khép kín, với trọng tâm chính là cơ chế xếp hạng thần kinh của mạng TAO: mô hình nhận được phần thưởng thông qua việc "xếp hạng đồng thuận" kết quả xử lý đầu vào. Trong hệ thống này, yếu tố đóng góp là hiệu suất mô hình, chứ không phải chất lượng dữ liệu hay sự tham gia vào nhiệm vụ.
OpenLedger đã xây dựng một mạng lưới dữ liệu mở xung quanh Datanet, bất kỳ người dùng nào cũng có thể nhận được sự công nhận và phần thưởng điểm bằng cách tải lên, gán nhãn và xác thực các nhiệm vụ dữ liệu. Hệ thống danh tiếng của nó còn đóng vai trò là cơ sở cho việc phân loại tham gia và phân phối phần thưởng, đồng thời cũng làm cho kết quả gọi mô hình có tính truy xuất và có thể kiểm toán cao hơn.
Sự khác biệt này mang lại vai trò sinh thái khác nhau: Bittensor khuyến khích người cung cấp sức mạnh tính toán và nhà phát triển mô hình tham gia; trong khi OpenLedger khuyến khích sự hợp tác giữa người cung cấp dữ liệu, người vận hành mô hình, bên sử dụng và người xác minh.
Ba, khả năng kết hợp và tính mở: Ai phù hợp hơn với hệ sinh thái hợp tác?
Xét từ góc độ khả năng kết hợp, mạng Bittensor tương đối khép kín, người sử dụng chủ yếu hướng đến đầu gọi, cơ chế tổng thể khó được các hệ thống khác kết nối. Trong khi đó, OpenLedger áp dụng tư duy thiết kế mô-đun, Datanet có thể được kết nối như "tầng dữ liệu" cho bất kỳ dự án nào trên chuỗi, đồng thời hỗ trợ hợp tác nhiều khung AI Agent.
OpenLedger cũng đã xây dựng "không gian hợp tác nhiệm vụ" với các cơ chế như OpenTask, OpenRepo, giúp giảm bớt rào cản tham gia, từ đó nâng cao khả năng mở rộng của mạng và khả năng tích hợp với các dự án Web3.
Bốn, khả năng trong tương lai: Hợp tác hay cạnh tranh?
Mặc dù hai con đường hiện tại hoàn toàn khác nhau, nhưng trong quá trình tích hợp AI + Web3 trong tương lai, chúng có thể thể hiện một mối quan hệ hợp tác nào đó. Ví dụ, thị trường nhiệm vụ dữ liệu của OpenLedger có thể cung cấp dữ liệu đào tạo và xác thực chất lượng cao hơn, có cấu trúc cho Bittensor; trong khi các nút mô hình của Bittensor cũng có thể đóng vai trò như một phần của các bên thực hiện Agent trong mạng lưới OpenLedger.
Từ hiện tại mà nói, OpenLedger giống như một hệ thống chuỗi cung ứng dữ liệu mở được xây dựng cho AI, trong khi Bittensor đang cố gắng thiết lập một mạng lưới giá trị thuật toán. Nếu như cái sau là một nhà thám hiểm của kinh tế thuật toán AI, thì cái trước đang tái cấu trúc logic cơ bản và trật tự dữ liệu của AI.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
【OpenLedger vs Bittensor：Cuộc chiến giữa hai hình thức mạng AI】
Một, sự khác biệt cốt lõi trong cuộc tranh luận về mô hình
Trong lĩnh vực AI x Web3, OpenLedger và Bittensor đại diện cho hai triết lý thiết kế mạng hoàn toàn khác nhau. OpenLedger tập trung vào "mạng dựa trên dữ liệu", nhấn mạnh việc xác quyền dữ liệu, chia sẻ và xây dựng hạ tầng khuyến khích; trong khi Bittensor là một "mạng điều phối mô hình" điển hình, xây dựng một thị trường mở gồm các nút mô hình AI, được xếp hạng theo hiệu suất và khuyến khích. Cả hai đều cố gắng giải quyết vấn đề phân bổ tài nguyên trong thời đại AI, nhưng con đường và triết lý lại hoàn toàn khác nhau.
Bittensor gần gũi hơn với một "thị trường tự trị sức mạnh tính toán" do các nhà cung cấp mô hình dẫn dắt, người dùng có thể chọn gọi các nút mô hình có hiệu suất xếp hạng cao, trong khi hệ thống phân phối token dựa trên mức độ tham gia và đánh giá. Ngược lại, OpenLedger lại tiếp cận từ góc độ dữ liệu, xây dựng một vòng sinh thái khép kín xung quanh Datanet, hệ thống danh tiếng và thị trường nhiệm vụ dữ liệu, nhấn mạnh rằng "nguồn gốc của AI nên là dữ liệu tốt, chứ không phải là một mô hình duy nhất."
Hai, Hướng mô hình vs Hướng dữ liệu: Sự khác biệt trong cấu trúc hệ sinh thái
Bittensor xây dựng một hệ sinh thái mô hình theo hướng khép kín, với trọng tâm chính là cơ chế xếp hạng thần kinh của mạng TAO: mô hình nhận được phần thưởng thông qua việc "xếp hạng đồng thuận" kết quả xử lý đầu vào. Trong hệ thống này, yếu tố đóng góp là hiệu suất mô hình, chứ không phải chất lượng dữ liệu hay sự tham gia vào nhiệm vụ.
OpenLedger đã xây dựng một mạng lưới dữ liệu mở xung quanh Datanet, bất kỳ người dùng nào cũng có thể nhận được sự công nhận và phần thưởng điểm bằng cách tải lên, gán nhãn và xác thực các nhiệm vụ dữ liệu. Hệ thống danh tiếng của nó còn đóng vai trò là cơ sở cho việc phân loại tham gia và phân phối phần thưởng, đồng thời cũng làm cho kết quả gọi mô hình có tính truy xuất và có thể kiểm toán cao hơn.
Sự khác biệt này mang lại vai trò sinh thái khác nhau: Bittensor khuyến khích người cung cấp sức mạnh tính toán và nhà phát triển mô hình tham gia; trong khi OpenLedger khuyến khích sự hợp tác giữa người cung cấp dữ liệu, người vận hành mô hình, bên sử dụng và người xác minh.
Ba, khả năng kết hợp và tính mở: Ai phù hợp hơn với hệ sinh thái hợp tác?
Xét từ góc độ khả năng kết hợp, mạng Bittensor tương đối khép kín, người sử dụng chủ yếu hướng đến đầu gọi, cơ chế tổng thể khó được các hệ thống khác kết nối. Trong khi đó, OpenLedger áp dụng tư duy thiết kế mô-đun, Datanet có thể được kết nối như "tầng dữ liệu" cho bất kỳ dự án nào trên chuỗi, đồng thời hỗ trợ hợp tác nhiều khung AI Agent.
OpenLedger cũng đã xây dựng "không gian hợp tác nhiệm vụ" với các cơ chế như OpenTask, OpenRepo, giúp giảm bớt rào cản tham gia, từ đó nâng cao khả năng mở rộng của mạng và khả năng tích hợp với các dự án Web3.
Bốn, khả năng trong tương lai: Hợp tác hay cạnh tranh?
Mặc dù hai con đường hiện tại hoàn toàn khác nhau, nhưng trong quá trình tích hợp AI + Web3 trong tương lai, chúng có thể thể hiện một mối quan hệ hợp tác nào đó. Ví dụ, thị trường nhiệm vụ dữ liệu của OpenLedger có thể cung cấp dữ liệu đào tạo và xác thực chất lượng cao hơn, có cấu trúc cho Bittensor; trong khi các nút mô hình của Bittensor cũng có thể đóng vai trò như một phần của các bên thực hiện Agent trong mạng lưới OpenLedger.
Từ hiện tại mà nói, OpenLedger giống như một hệ thống chuỗi cung ứng dữ liệu mở được xây dựng cho AI, trong khi Bittensor đang cố gắng thiết lập một mạng lưới giá trị thuật toán. Nếu như cái sau là một nhà thám hiểm của kinh tế thuật toán AI, thì cái trước đang tái cấu trúc logic cơ bản và trật tự dữ liệu của AI.