用一级方程式类比AI商业逻辑：三位创始人借Bittensor重构效率竞争

吕泽瑞（Xavier Lyu）将人工智能的商业竞争比作一场**方程式赛车比赛：“即便引擎性能**，若维修站换胎慢了两秒，也难逃落败。”在他看来，当前的焦点已从模型本身转移至如何**部署与运行——这正是其公司Pareton AI的核心战略。

Bittensor网络：分布式智能协作平台

Bittensor是一个以TAO**为经济激励的去**化区块链网络，支持多个独立子网运行。每个子网针对特定任务发起挑战，全球矿工通过提交**解决方案争夺奖励。这一机制被视作一个开放式的全球研究基础设施，让数百名开发者持续竞速攻关复杂问题。

AI效率成新战场

作为泛太资本前量化研究员，吕泽瑞指出，如今各大机构所用的主流大模型差距已趋缩小，真正影响利润空间的是部署成本与响应速度。他强调，哪怕节省1%的计算开销，在规模化应用中也能带来显著收益。借助Bittensor网络，Pareton AI得以调动分布式算力，快速筛选出更优的模型压缩与推理方案，试点项目反馈积极。

更大的潜力在于非云端场景：医院、教育机构及中小企业普遍面临数据隐私限制，无法依赖外部云服务。他们需要轻量级、可本地部署的私有化AI系统。而通过**模型运行门槛，这类需求正逐步转化为实际落地机会。

人类劳动视频驱动机器人学习

王凯伦（Cameron Wang）自2017年起投身机器人创业，他认为硬件早已就绪，但“大脑”仍处于早期发展阶段。他的公司Open Roboto专注于提升机器人的认知能力，其核心是构建具备现实世界理解力的AI模型。

然而，高质量动作数据极为稀缺。为此，Open Roboto设计了一套激励体系：工人在工作时佩戴记录设备，实时上传操作影像，由Bittensor网络验证并支付报酬。这些真实场景数据成为训练模型的重要原料。

上线仅两个月，公司已达成多家企业合作，其基础模型在行业基准测试中跻身前列，工厂试点项目估值达数十万美元。“需求远超预期，”王凯伦表示。

销售自动化背后的全球研发力量

加文·扎恩茨（Gavin Zaentz）曾任职纳斯达克，现联合创立Leadpoet，为Dropbox等企业提供潜在客户挖掘与外联自动化服务。他对Bittensor的应用最为直接：将销售代理系统的优化任务开放给多达256名矿工参与竞争。

这种模式相当于将公司的研发外包至全球社区。他表示，**产出的代理系统性能远超内部团队独立开发的能力，“这是我们在传统组织架构下**无法达到的高度。”