이번에는 Allora가 기존 AI 서비스와 다른 점, 그리고 다른 DeAI 프로젝트들과 비교했을 때 어떤 차별점을 갖는지 살펴보려 합니다.
✅ Allora vs 기존 중앙화 AI (예: OpenAI, Anthropic)
- 중앙화 AI : 특정 회사가 만든 모델을 그대로 쓰는 구조. 사용자는 질문을 던지고 결과를 받아보기만 함.
- Allora : 여러 참여자가 다양한 모델과 데이터를 제공하고, 네트워크가 이 답들을 모아 가장 신뢰할 만한 결과를 만들어냄.
- 차이점 : 중앙화는 편리하지만 답이 한정적이고 폐쇄적, Allora는 개방형 집단지성이라 더 다양한 관점이 반영될 수 있음.
✅ Allora vs 다른 DeAI 프로젝트 (예: Bittensor, Sentient)
- Bittensor : 모델 학습, 훈련을 잘한 참여자에게 보상 → 누가 더 좋은 모델을 만들었나 경쟁에 집중.
- Sentient : 오픈소스 AGI 연구에 무게, 연구자들이 실험 네트워크를 확장하는 성격.
- Allora : 학습 자체보다 사용자 질문에 대한 답을 모아 신뢰성 있는 결과를 제공하는 데 집중.
- 차이점 : 다른 DeAI가 모델 중심이라면, Allora는 결과 중심. 사용자가 원하는 답을 주는 게 핵심.
✍️ Allora는 AI를 고르는 게 아니라, 답을 고르는 경험을 줌. 사용자는 복잡한 모델을 고를 필요 없이 질문만 던지면 되고, 네트워크가 알아서 가장 믿을 만한 답을 찾아준다는 점이 차별적. 이 방식이 실제로 얼마나 잘 받아들여질지?
https://x.com/havelaw11/status/1969404534134095921