Prime Intellect 的价值主张比我们在加密货币与人工智能交叉领域看到的许多东西更清晰、更直接。他们实际上已经着手通过分布式训练来简化大规模训练最先进模型的过程，从而实现人工智能开发的民主化。这个平台如果成功，将解决大规模人工智能开发的关键瓶颈，其中最复杂的是跨集群训练大型模型的复杂性。那些贡献计算资源的人可以获得这些模型的所有权股份 — — 从推进语言模型到加速科学突破。虽然我们可能有些偏见，但显然，在这个领域没有其他团队像 Prime Intellect 一样。值得关注的是，Prime Intellect 将如何应对 Nous Research 在分布式训练方面的一些最新进展，或者更广泛地说，Exo Labs 提供的消费级硬件产品的改进能力。
BittensorBittensor 是加密货币社区中最知名的去中心化人工智能（DeAI）协议之一，这主要得益于它的先发优势和其代币作为人工智能的某种迷因。Bittensor 是一个由许多活动部件（或子网）组成的系统，旨在将人工智能的几乎每一个方面的内容整理、训练和传输都上链。Bittensor 协议本质上致力于通过强调社区合作和将工作分配给其子网，使人工智能成为一个更加去中心化的生态系统。Bittensor 上有 30 多个子网，尽管该团队最近将限制扩大到了 45 个。
这些子网是分隔的，每个子网处理更广泛的人工智能堆栈的一个方面；有专门用于图像生成、聊天机器人、训练、价格数据等的子网。Bittensor 的技术栈有些复杂，但他们的方法让我们想起了 Cosmos 和其在 Cosmos Hub 内的许多轨道应用特定链。在这个类比中，Bittensor 就像 Cosmos，而其子网就像应用链；所有这些都通过 TAO，Bittensor 的原生实用代币，该代币通过贡献网络获得。
Bittensor 网络由矿工和验证者组成。矿工是运行发布到 Bittensor 网络的人工智能模型的人，他们竞争看谁能产生最好的输出，以获得 TAO 代币作为回报。验证者负责审查矿工的模型输出，验证他们的结果，并随着时间的推移对这些排名达成共识。TAO 的代币经济学在结构上类似于比特币，网络内只计划开采 2100 万个代币。
Galaxy关于 DeAI 的报告指出：“Miners 可以随心所欲地生成这些输出。例如，在未来的场景中，Bittensor Miners 完全有可能在 Gensyn 上训练模型，并利用这些模型赚取 TAO 排放。”
Bittensor 的悖论在于，尽管其目标极其雄心勃勃，但人们对该模型的怀疑却越来越多。他们引用了一种专家混合（MoE）机器学习方法，将模型的工作分成不同的部分，而不是将其作为一个整体使用。MoE 仍然是相对较新的技术，而 Bittensor 的子网模型要求每个任务与核心功能分离，与其他更紧密的大型语言模型（LLM）相比，后者通常与聊天机器人等功能相关联。