从引擎到维修组：吕泽瑞解析AI商业新范式

吕泽瑞（Xavier Lyu）以一级方程式赛车为隐喻，揭示当前人工智能产业的胜负手已非模型性能，而是系统级执行效率。他指出，即便拥有最强劲的引擎——即先进的大模型——若在部署、调优与运维环节出现延迟，整体表现仍将受制于人。

构建去中心化智能研究平台

作为泛太资本前研究员，吕泽瑞创立的Pareton AI聚焦于降低模型推理成本并提升响应速度。其核心依托于Bittensor网络，该平台以TAO代币激励全球矿工参与特定任务的优化竞赛，形成一个动态、开放的算法实验场。

模型之外的竞争：效率即利润

Pareton不自行研发模型，而是利用网络中的分布式算力快速筛选最优配置方案。据其透露，仅单个百分点的成本节约，在规模化应用中即可产生显著收益。试点项目反馈积极，验证了该模式在实际场景中的可行性。

用人力行为数据训练机器人认知

王凯伦（Cameron Wang）认为，机器人硬件已趋成熟，但其决策智能仍处于初级阶段。他的公司Open Roboto致力于填补这一空白，通过采集真实世界中人类从事体力劳动的视频资料，训练具备情境理解能力的机器人模型。

将现实世界经验转化为可交易数据资产

该公司采用Bittensor机制，让劳动者在工作时佩戴记录设备，并获得相应奖励。这些原始影像成为稀缺训练素材，支撑起高精度的视觉-动作映射模型。上线两个月内，已达成多家企业合作，试点项目价值突破数十万美元。

把研发外包给全球智囊团

加文·扎恩茨（Gavin Zaentz）曾任职纳斯达克，现联合创办Leadpoet，专注于销售线索挖掘与外联自动化。他直接将Bittensor网络接入自身产品，动员超过256名矿工共同优化销售代理的表现。

分布式研发：超越内部团队极限

这种模式相当于将公司的研发能力“开源化”，使系统能持续迭代。扎恩茨强调，最终形成的代理系统远超内部团队独立开发所能达到的水平，展现出去中心化协作的巨大潜力。