Phân tích cạnh tranh trong crypto hiếm khi chỉ là những sự tương đồng bề mặt. Nó liên quan đến các động lực cấu trúc: kiến trúc phía dưới sự phấn khích.
Hai dự án thống trị cuộc trò chuyện xung quanh hạ tầng AI phi tập trung:
• Mira, và • Bittensor ($TAO).
Về lý thuyết, cả hai đều phân quyền truy cập vào AI. Trong thực tế, các mô hình của họ khác biệt rõ rệt.
---
➩ Mô hình của Bittensor
Bittensor xây dựng một mạng lưới nơi các nhà phát triển AI đóng góp các mô hình vào "subnets", và các yêu cầu suy diễn được định tuyến qua chúng. Phần thưởng chảy đến những người cung cấp phản hồi hữu ích.
Đó là một nền kinh tế thị trường:
• Cung = các mô hình đã đóng góp. • Nhu cầu = các cuộc gọi suy diễn. • Khám phá giá = staking và điểm danh tiếng.
Điểm mạnh của thiết kế này là sự cởi mở; bất kỳ ai cũng có thể đóng góp một mô hình, bất kỳ ai cũng có thể sử dụng. Nhưng sự cởi mở cũng là điểm yếu của nó.
Thị trường không đảm bảo sự thật. Họ tối ưu hóa cho nguồn cung và thông lượng, không phải độ chính xác.
Khi vốn chảy vào các thị trường suy diễn, trò chơi là "ai có thể trả lời nhanh hơn, rẻ hơn, thuyết phục hơn." Việc xác minh không phải là nguyên lý bản địa.
---
➩ Mô Hình của Mira
Mira được thiết kế dựa trên một giả định khác: rằng đầu ra của AI mà không có xác minh là vô giá trị trong các hệ thống có độ rủi ro cao.
Kiến trúc của nó phân tách các phản hồi của AI thành các tuyên bố thực tế, phân phối chúng trên các mô hình độc lập và yêu cầu sự đồng thuận. Chỉ khi nhiều người xác minh đồng ý thì một chứng chỉ mới được tạo ra: một biên nhận mã hóa rằng đầu ra đủ đúng để tin tưởng.
Nền kinh tế không chỉ là về thông lượng. Nó là về sự trung thực được khuyến khích:
• Các nút đặt cược để xác minh. • Phạt tiền ngăn chặn hành vi thao túng. • Tính dư thừa đảm bảo sự bền vững.
Sự đồng thuận tạo ra một gradient khuyến khích hướng tới sự thật, không chỉ là tiện ích.
---
➩ Các trường hợp sử dụng khác nhau của Mira và Bittensor
Đối với các ứng dụng chat tiêu dùng, một thị trường suy diễn có thể là đủ. Những phản hồi nhanh hơn, rẻ hơn sẽ thu hút sự chú ý.
Nhưng khi các tác nhân AI bắt đầu nắm giữ vốn, thực hiện giao dịch hoặc hoạt động trong các ngành công nghiệp được quản lý, tiêu chuẩn thay đổi. "Thuyết phục" là không đủ. Sự thật có thể kiểm toán, xác minh trở thành hàng hóa.
Các tổ chức không đầu tư vào những thị trường mờ mịt. Họ đầu tư vào các hệ thống có biên nhận. Thiết kế của Mira đáp ứng trực tiếp nhu cầu đó.
---
➩ Quan điểm của tôi
Bittensor = một chợ mở cho việc cung cấp mô hình. Mira = một lớp hạ tầng nơi sự thật là sản phẩm.
Cả hai đều có vai trò trong nền kinh tế AI. Nhưng khi làn sóng thanh khoản tiếp theo đến (ETFs, RWAs, các đại lý tổ chức) hệ thống có thể chứng minh tính chính xác, không chỉ cung cấp đầu ra, sẽ thu hút được dòng chảy có giá trị cao nhất.
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.
Phân tích cạnh tranh trong crypto hiếm khi chỉ là những sự tương đồng bề mặt. Nó liên quan đến các động lực cấu trúc: kiến trúc phía dưới sự phấn khích.
Hai dự án thống trị cuộc trò chuyện xung quanh hạ tầng AI phi tập trung:
• Mira, và
• Bittensor ($TAO).
Về lý thuyết, cả hai đều phân quyền truy cập vào AI. Trong thực tế, các mô hình của họ khác biệt rõ rệt.
---
➩ Mô hình của Bittensor
Bittensor xây dựng một mạng lưới nơi các nhà phát triển AI đóng góp các mô hình vào "subnets", và các yêu cầu suy diễn được định tuyến qua chúng. Phần thưởng chảy đến những người cung cấp phản hồi hữu ích.
Đó là một nền kinh tế thị trường:
• Cung = các mô hình đã đóng góp.
• Nhu cầu = các cuộc gọi suy diễn.
• Khám phá giá = staking và điểm danh tiếng.
Điểm mạnh của thiết kế này là sự cởi mở; bất kỳ ai cũng có thể đóng góp một mô hình, bất kỳ ai cũng có thể sử dụng. Nhưng sự cởi mở cũng là điểm yếu của nó.
Thị trường không đảm bảo sự thật.
Họ tối ưu hóa cho nguồn cung và thông lượng, không phải độ chính xác.
Khi vốn chảy vào các thị trường suy diễn, trò chơi là "ai có thể trả lời nhanh hơn, rẻ hơn, thuyết phục hơn." Việc xác minh không phải là nguyên lý bản địa.
---
➩ Mô Hình của Mira
Mira được thiết kế dựa trên một giả định khác: rằng đầu ra của AI mà không có xác minh là vô giá trị trong các hệ thống có độ rủi ro cao.
Kiến trúc của nó phân tách các phản hồi của AI thành các tuyên bố thực tế, phân phối chúng trên các mô hình độc lập và yêu cầu sự đồng thuận. Chỉ khi nhiều người xác minh đồng ý thì một chứng chỉ mới được tạo ra: một biên nhận mã hóa rằng đầu ra đủ đúng để tin tưởng.
Nền kinh tế không chỉ là về thông lượng. Nó là về sự trung thực được khuyến khích:
• Các nút đặt cược để xác minh.
• Phạt tiền ngăn chặn hành vi thao túng.
• Tính dư thừa đảm bảo sự bền vững.
Sự đồng thuận tạo ra một gradient khuyến khích hướng tới sự thật, không chỉ là tiện ích.
---
➩ Các trường hợp sử dụng khác nhau của Mira và Bittensor
Đối với các ứng dụng chat tiêu dùng, một thị trường suy diễn có thể là đủ. Những phản hồi nhanh hơn, rẻ hơn sẽ thu hút sự chú ý.
Nhưng khi các tác nhân AI bắt đầu nắm giữ vốn, thực hiện giao dịch hoặc hoạt động trong các ngành công nghiệp được quản lý, tiêu chuẩn thay đổi. "Thuyết phục" là không đủ. Sự thật có thể kiểm toán, xác minh trở thành hàng hóa.
Các tổ chức không đầu tư vào những thị trường mờ mịt. Họ đầu tư vào các hệ thống có biên nhận. Thiết kế của Mira đáp ứng trực tiếp nhu cầu đó.
---
➩ Quan điểm của tôi
Bittensor = một chợ mở cho việc cung cấp mô hình.
Mira = một lớp hạ tầng nơi sự thật là sản phẩm.
Cả hai đều có vai trò trong nền kinh tế AI. Nhưng khi làn sóng thanh khoản tiếp theo đến (ETFs, RWAs, các đại lý tổ chức) hệ thống có thể chứng minh tính chính xác, không chỉ cung cấp đầu ra, sẽ thu hút được dòng chảy có giá trị cao nhất.
Hệ thống đó là @Mira_Network.