التحليل التنافسي في العملات المشفرة نادراً ما يتعلق بالتشابهات السطحية. إنه يتعلق بالحوافز الهيكلية: الهندسة المعمارية التي تكمن وراء الضجيج.
تسيطر مشروعان على الحديث حول البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي:
• ميرا، و • بيتينسور ($TAO).
على الورق، كلاهما يتيح الوصول إلى الذكاء الاصطناعي بشكل لامركزي. لكن في الممارسة العملية، تختلف نماذجهم بشكل حاد.
---
➩ نموذج Bittensor
بِتِنسور بَنى شبكة حيث يُساهم مُطَوِّرو الذكاء الاصطناعي بالنماذج إلى "الشبكات الفرعية"، وتُوجَّه طلبات الاستدلال عبرها. تتدفق المكافآت إلى أولئك الذين يقدمون استجابات مفيدة.
إنها اقتصاد سوقي:
• العرض = النماذج المساهمة. • الطلب = استدعاءات الاستدلال. • اكتشاف السعر = التخزين والتقييم السمعة.
قوة هذا التصميم هي الانفتاح؛ يمكن لأي شخص أن يساهم بنموذج، ويمكن لأي شخص أن يستهلك. لكن الانفتاح هو أيضًا ضعفه.
الأسواق لا تضمن الحقيقة. إنهم يركزون على العرض والقدرة على المعالجة، وليس على الصحة.
عندما تتدفق رأس المال إلى أسواق الاستدلال، تكون اللعبة هي "من يمكنه الإجابة بشكل أسرع وأرخص وبشكل أكثر إقناعًا." التحقق ليس هو العنصر الأساسي.
---
➩ نموذج ميرا
تم تصميم ميرا حول افتراض مختلف: أن مخرجات الذكاء الاصطناعي بدون تحقق ليست ذات قيمة في الأنظمة عالية المخاطر.
تقوم هيكليتها بتفكيك استجابات الذكاء الاصطناعي إلى ادعاءات واقعية، وتوزيعها عبر نماذج مستقلة، وتتطلب توافقًا. فقط عندما يتفق عدة تحققين يتم سك شهادة: إيصال تشفيري بأن المخرجات صحيحة بما يكفي للثقة.
الاقتصاد ليس عن الإنتاجية. إنه يتعلق بالصدق المدعوم بالمكافآت:
• يقوم العقد بالتخزين للتحقق. • يردع التخفيض التلاعب. • يضمن التكرار القدرة على التحمل.
يخلق الإجماع تدرج حوافز نحو الحقيقة، وليس فقط الفائدة.
---
➩ حالات الاستخدام المتباينة لميرا مقابل بيتينسور
بالنسبة لتطبيقات الدردشة الاستهلاكية، قد يكون سوق الاستنتاج كافيًا. الردود الأسرع والأرخص تجذب الانتباه.
لكن مع بدء عملاء الذكاء الاصطناعي في امتلاك رأس المال، وتنفيذ الصفقات، أو العمل في الصناعات المنظمة، يتغير المعيار. "الإقناع" ليس كافياً. الحقيقة القابلة للتدقيق والتحقق تصبح السلعة.
لا تقوم المؤسسات بالاستثمار في الأسواق الغامضة. بل تستثمر في أنظمة تحتوي على إيصالات. تصميم ميرا يلبي هذا الطلب بشكل مباشر.
---
➩ رأيي
Bittensor = بازار مفتوح لتوريد النماذج. Mira = طبقة بنية تحتية حيث تكون الحقيقة هي المنتج.
كلاهما لهما أدوار في اقتصاد الذكاء الاصطناعي. ولكن عندما تصل الموجة التالية من السيولة ( ETFs، RWAs، الوكلاء المؤسسيون )، فإن النظام الذي يمكنه إثبات الصحة، وليس فقط تقديم المخرجات، سوف يجذب أعلى تدفقات القيمة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
التحليل التنافسي في العملات المشفرة نادراً ما يتعلق بالتشابهات السطحية. إنه يتعلق بالحوافز الهيكلية: الهندسة المعمارية التي تكمن وراء الضجيج.
تسيطر مشروعان على الحديث حول البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي:
• ميرا، و
• بيتينسور ($TAO).
على الورق، كلاهما يتيح الوصول إلى الذكاء الاصطناعي بشكل لامركزي. لكن في الممارسة العملية، تختلف نماذجهم بشكل حاد.
---
➩ نموذج Bittensor
بِتِنسور بَنى شبكة حيث يُساهم مُطَوِّرو الذكاء الاصطناعي بالنماذج إلى "الشبكات الفرعية"، وتُوجَّه طلبات الاستدلال عبرها. تتدفق المكافآت إلى أولئك الذين يقدمون استجابات مفيدة.
إنها اقتصاد سوقي:
• العرض = النماذج المساهمة.
• الطلب = استدعاءات الاستدلال.
• اكتشاف السعر = التخزين والتقييم السمعة.
قوة هذا التصميم هي الانفتاح؛ يمكن لأي شخص أن يساهم بنموذج، ويمكن لأي شخص أن يستهلك. لكن الانفتاح هو أيضًا ضعفه.
الأسواق لا تضمن الحقيقة.
إنهم يركزون على العرض والقدرة على المعالجة، وليس على الصحة.
عندما تتدفق رأس المال إلى أسواق الاستدلال، تكون اللعبة هي "من يمكنه الإجابة بشكل أسرع وأرخص وبشكل أكثر إقناعًا." التحقق ليس هو العنصر الأساسي.
---
➩ نموذج ميرا
تم تصميم ميرا حول افتراض مختلف: أن مخرجات الذكاء الاصطناعي بدون تحقق ليست ذات قيمة في الأنظمة عالية المخاطر.
تقوم هيكليتها بتفكيك استجابات الذكاء الاصطناعي إلى ادعاءات واقعية، وتوزيعها عبر نماذج مستقلة، وتتطلب توافقًا. فقط عندما يتفق عدة تحققين يتم سك شهادة: إيصال تشفيري بأن المخرجات صحيحة بما يكفي للثقة.
الاقتصاد ليس عن الإنتاجية. إنه يتعلق بالصدق المدعوم بالمكافآت:
• يقوم العقد بالتخزين للتحقق.
• يردع التخفيض التلاعب.
• يضمن التكرار القدرة على التحمل.
يخلق الإجماع تدرج حوافز نحو الحقيقة، وليس فقط الفائدة.
---
➩ حالات الاستخدام المتباينة لميرا مقابل بيتينسور
بالنسبة لتطبيقات الدردشة الاستهلاكية، قد يكون سوق الاستنتاج كافيًا. الردود الأسرع والأرخص تجذب الانتباه.
لكن مع بدء عملاء الذكاء الاصطناعي في امتلاك رأس المال، وتنفيذ الصفقات، أو العمل في الصناعات المنظمة، يتغير المعيار. "الإقناع" ليس كافياً. الحقيقة القابلة للتدقيق والتحقق تصبح السلعة.
لا تقوم المؤسسات بالاستثمار في الأسواق الغامضة. بل تستثمر في أنظمة تحتوي على إيصالات. تصميم ميرا يلبي هذا الطلب بشكل مباشر.
---
➩ رأيي
Bittensor = بازار مفتوح لتوريد النماذج.
Mira = طبقة بنية تحتية حيث تكون الحقيقة هي المنتج.
كلاهما لهما أدوار في اقتصاد الذكاء الاصطناعي. ولكن عندما تصل الموجة التالية من السيولة ( ETFs، RWAs، الوكلاء المؤسسيون )، فإن النظام الذي يمكنه إثبات الصحة، وليس فقط تقديم المخرجات، سوف يجذب أعلى تدفقات القيمة.
هذا النظام هو @Mira_Network.