展示了一个特征比较，突出显示Planck₀作为去中心化AI计算基础设施（DePIN）的零层位置。
📊 主要特征差异
这里是表格中按行的差异摘要：
1. 零层
* Planck₀: 原生（拥有自己的零层）。
* Bittensor: 不是基础层（在其他层之上运行）。
* Celestia: 拥有零层（称为数据可用性层）。
* Peaq: 拥有零层。
2. GPU基础设施
* Planck₀: 内建（作为协议的核心部分提供GPU基础设施）。
* Bittensor: 外部 (不提供原生GPU基础设施；AI模型需要外部寻求计算能力)。
* Celestia＆Peaq: 不具备AI工作负载的集成GPU基础设施。
3. DePIN原生
* Planck₀: 核心用例 (专门设计用于去中心化物理基础设施网络/DePIN)。
* Bittensor: 机器学习 (ML) 方向 (专注于智能，而非物理基础设施本身)。
* Celestia: 无标记。
* Peaq: DePIN原生。
4. 模组化应用链
* Planck₀＆Celestia: 是 (支持模组化，允许开发者创建自定义应用链)。
* Bittensor: 否 (不是模组化架构)。
* Peaq: 有限。
5. AI + 计算重点
* Planck₀: 核心价值 (主要专注于提供AI的计算能力)。
* Bittensor: 狭隘的ML焦点 (专注于智能市场，这是一般计算的子类别)。
* Celestia＆Peaq: 不以此为核心价值。
6. 代币化计算
* Planck₀: 原生原始功能 (计算的代币化是一个内建且基本的功能)。
* Bittensor: 部分 (计算以代币计价，但不是与基础设施等价的核心原始功能)。
* Celestia＆Peaq: 不具备此功能。
🔑 结论
该表显示Planck Network (Planck₀) 独特地将自己定位为一个模组化Layer Zero，原生整合GPU基础设施，并将计算能力视为AI的核心价值。
* Celestia和Peaq专注于Layer Zero模组化和DePIN，但缺乏Planck的GPU基础设施和原生计算/AI焦点。
* Bittensor专注于智能(机器学习)市场，但依赖外部资源提供计算能力(GPU)，并不是模组化Layer Zero。
