Una explicación detallada: Cómo la red Bittensor y el token TAO están revolucionando la industria de la IA

原文:Revelointel

编译:Zen,PANews

Introducción

Con la reciente explosión y popularidad de la inteligencia artificial, muchas personas han presentado diferentes argumentos sobre la intersección de la inteligencia artificial y las criptomonedas. Estas innovaciones tienen el potencial de revolucionar todos los aspectos de nuestra vida digital, desde la gestión de activos digitales hasta la protección de la propiedad intelectual y la lucha contra el fraude. Cabe destacar que esta convergencia ha dado lugar a dos tendencias destacadas:

• Integración de la IA con la infraestructura de blockchain, como Render ($RNDR), Akash ($AKT) o Fetch.ai ($FET).
• Han surgido protocolos para incentivar la producción inteligente de aprendizaje automático, como Bittensor ($TAO).

Las aplicaciones de IA anteriores a la cadena de bloques se centraban principalmente en la infraestructura, lo que permitía el almacenamiento de modelos de IA/ML (inteligencia artificial/aprendizaje automático) y el arrendamiento de GPU. Esto ha dado lugar a tendencias como el aprendizaje por refuerzo incentivado por tokens, el aprendizaje automático de conocimiento cero (zkML) y el registro de identidad basado en blockchain para combatir los deepfakes. Al mismo tiempo, una tendencia paralela está prosperando: los protocolos que incentivan la inteligencia. "

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En este informe, profundizamos en la intersección de la IA y las criptomonedas, centrándonos en Bittensor y $TAO tokens, explorando el papel que desempeñan en el auge de los mercados inteligentes peer-to-peer y los mercados de bienes digitales.

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"Aprovechando la reciente actualización de Revolution que tuvo lugar el 2 de octubre, este artículo también proporciona una descripción histórica, perspectivas de la industria, análisis competitivo y una mirada en profundidad a la propuesta de valor de $TAO. "

Descripción general

Bittensor es un protocolo de código abierto con una misión principal: avanzar en la inteligencia artificial a través de una estructura de incentivos impulsada por blockchain. En este ecosistema, los colaboradores son recompensados con tokens $TAO por sus esfuerzos.

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Bittensor, como red minera, utiliza incentivos simbólicos para fomentar la participación al tiempo que se adhiere a los principios de apertura y descentralización. En esta red, varios nodos alojan modelos de aprendizaje automático que contribuyen colectivamente al grupo inteligente. Estos modelos desempeñan un papel vital en el análisis de grandes cantidades de datos textuales, la extracción de semántica y la generación de información valiosa en varios dominios. Para los usuarios, las funciones básicas incluyen consultar la red para obtener acceso inteligente, participar en la minería de tokens $TAO con mineros y validadores, y vigilar sus billeteras y saldos.

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La red de Bittensor se basa en las contribuciones de una variedad de partes interesadas, incluidos mineros, validadores, nominados y consumidores. Este enfoque colaborativo garantiza que los mejores modelos de IA se destaquen y mejora la calidad de los servicios de IA proporcionados por la red.

Hay dos capas en el lado de la oferta: IA (mineros) y blockchain (validadores).

• Los mineros de la red Bittensor alojan modelos de IA y los introducen en la red, y el éxito de los mineros depende de la calidad y el rendimiento que proporcionen.
• Los mineros son compensados $TAO en función de la inteligencia que aportan a la red (aunque esto depende de la tarea específica en cuestión).
• El modelo de nivel superior tiene una mayor demanda y puede generar más ingresos para los mineros.
• Los validadores actúan como evaluadores dentro de la red. Evalúan la calidad y la eficacia de los modelos de IA y gestionan las solicitudes de los usuarios. De esta manera, los validadores pueden clasificar los modelos en función de su rendimiento para tareas específicas, lo que ayuda a los consumidores a encontrar la mejor solución. Cuanto más precisas y consistentes sean sus evaluaciones, más recompensas recibirán. Del mismo modo, las evaluaciones inconsistentes pueden dar lugar a sanciones, lo que garantiza que los validadores mantengan altos estándares.
• Los validadores son incentivados por $TAO para clasificar a los mineros en función de sus “contribuciones inteligentes”.
• El validador también es responsable de enrutar la entrada para producir la mejor salida. Esto se logra formando alianzas entre mineros (modelos) que se complementan entre sí (sub-redes).

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Por el lado de la demanda, los desarrolladores pueden crear aplicaciones sobre validadores, aprovechando (y pagando) las capacidades de IA de la red para casos de uso específicos.

• Los nominados son personas que poseen tokens $TAO y apoyan activamente a validadores específicos delegándolos a validadores específicos, lo que puede ayudar a los validadores a obtener más apoyo y recompensas. Los propios nominados son recompensados por participar en el proceso. Si un validador tiene un rendimiento inferior o si un nominado cree que hay una mejor opción, puede transferir el apoyo a otro validador.
• Los consumidores son usuarios finales de los modelos de IA proporcionados por Bittensor. Podrían ser desarrolladores de aplicaciones que integran capacidades de IA en sus aplicaciones, o podrían ser usuarios de chatbots que buscan respuestas de alta calidad.
• Los consumidores priorizan obtener respuestas precisas y valiosas.
• Los desarrolladores seleccionan los validadores que consideran que mejor se adaptan a sus requisitos para garantizar los mejores servicios de IA de su clase para sus usuarios.

La coordinación entre las partes interesadas anteriores da como resultado una red que facilita el mejor modelo para un caso de uso particular. Cualquiera puede experimentar, lo que dificulta que las empresas de código cerrado compitan con él.

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Uno de los conceptos erróneos más comunes es la creencia de que la red admite el entrenamiento de aprendizaje automático (ML). En su estado actual, Bittensor solo admite la inferencia, que es el proceso de sacar conclusiones y proporcionar respuestas basadas en evidencia y razonamiento. El entrenamiento, por otro lado, es un proceso separado que implica enseñar a un modelo de aprendizaje automático para realizar una tarea. Esto se logra proporcionando al modelo un gran conjunto de datos de ejemplos etiquetados, lo que le permite aprender patrones y asociaciones entre datos y etiquetas. Al mismo tiempo, la inferencia utiliza modelos de aprendizaje automático entrenados para hacer predicciones sobre datos nuevos e invisibles. Por ejemplo, puede utilizar un modelo que se haya entrenado para clasificar imágenes para la inferencia a fin de determinar la categoría de imágenes nuevas que no se han visto antes.

Por lo tanto, es importante tener en cuenta que Bittensor no realiza ML en cadena, y funciona más como un oráculo en cadena o una red de validadores que conectan y orquestan nodos de ML fuera de la cadena (mineros). Esta configuración crea una red híbrida descentralizada de expertos (MoE), una arquitectura de ML que fusiona varios modelos optimizados para diferentes capacidades para formar un modelo general más sólido.

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Mercado inteligente peer-to-peer

El mercado inteligente peer-to-peer de Bittensor es un concepto innovador en el campo del desarrollo de IA, que ofrece una plataforma descentralizada y sin permisos en contraste con modelos más cerrados como OpenAI o Google Gemini.

El mercado tiene como objetivo fomentar la innovación competitiva, hacer avanzar la industria de la IA y hacer que la IA sea accesible para la comunidad global de desarrolladores y usuarios. Se puede incentivar cualquier forma de valor, es decir, un acuerdo para crear un mercado justo para cualquier producto digital. En otras palabras, el protocolo incorpora un enfoque peer-to-peer para intercambiar capacidades de aprendizaje automático y predicciones entre los participantes dentro de la red. Facilita el intercambio y la colaboración de modelos y servicios de aprendizaje automático, impulsando un entorno colaborativo e inclusivo en el que se pueden alojar modelos de código abierto y de código cerrado.

El auge del mercado de bienes digitales

Bittensor es único en el sentido de que sentó las bases para la aparición del mercado de bienes digitales, transformando efectivamente la inteligencia artificial en un activo negociable. En el corazón del protocolo se encuentra la creación de un mercado para la comoditización de la inteligencia artificial.

Al igual que los algoritmos genéticos, el sistema de incentivos de Bittensor evalúa continuamente el rendimiento de los mineros y selecciona o recicla a los mineros a lo largo del tiempo. Este proceso dinámico garantiza que la red siga siendo eficiente y responda al panorama de desarrollo de IA en constante cambio.

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En Bittensor Intelligence Marketplace, la generación de valor sigue un doble enfoque:

• Los modelos de IA de alto rendimiento alojados por mineros, llamados contribuyentes, son recompensados en forma de tokens $TAO.
• Los validadores que evalúen y utilicen inteligencia también serán recompensados con tokens $TAO.

Vale la pena señalar que Bittensor no solo recompensa el rendimiento bruto, sino que también enfatiza la generación de las “señales” más valiosas. Esto significa que el sistema de recompensas prioriza la creación de información que proporciona beneficios sustanciales a una amplia audiencia, contribuyendo en última instancia al desarrollo de bienes más valiosos.

尤马共识(Consenso de Yuma)

Como cadena de bloques independiente de capa 1, Bittensor funciona con el algoritmo de consenso de Yuma. Es un algoritmo de consenso peer-to-peer descentralizado que tiene como objetivo lograr una distribución justa de los recursos informáticos a través de una red de nodos.

Yuma emplea un mecanismo de consenso híbrido que combina elementos de Proof-of-Work (PoW) y Proof-of-Stake (PoS). Los nodos dentro de la red realizan trabajo computacional, validan transacciones y crean nuevos bloques. Este trabajo también será verificado por otros nodos, y los colaboradores exitosos serán recompensados con tokens. El componente PoS anima a los nodos a mantener tokens, alineando sus intereses con la estabilidad y el crecimiento de la red.

Este modelo híbrido tiene varias ventajas sobre los mecanismos de consenso tradicionales. Por un lado, evita el consumo excesivo de energía típicamente asociado con Proof of Work (PoW) y resuelve problemas ambientales. Por otro lado, evita los riesgos de centralización que se producen en Proof-of-Stake (PoS) y mantiene la red descentralizada y segura.

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El mecanismo de consenso de Yuma destaca por su capacidad para asignar recursos informáticos a través de una amplia red de nodos. Este enfoque tiene implicaciones de gran alcance, ya que puede manejar fácilmente tareas de IA más complejas y conjuntos de datos más grandes. A medida que la red integra más nodos, se escala naturalmente para adaptarse a cargas de trabajo cada vez más grandes.

A diferencia de las aplicaciones de IA centralizadas tradicionales que se basan en un solo servidor o clúster, las aplicaciones compatibles con Yuma se pueden distribuir a través de una red de nodos. Esta distribución optimiza la utilización de los recursos informáticos, lo que permite manejar tareas complejas al tiempo que mitiga los riesgos asociados con los puntos únicos de falla y las violaciones de seguridad.

Refinamiento del conocimiento** - Mente colmena digital (Mente colmena digital)**

El refinamiento del conocimiento es un concepto fundamental en el protocolo Bittensor que facilita el aprendizaje colaborativo entre los nodos de la red para mejorar el rendimiento y la precisión. De manera similar a cómo las neuronas en el cerebro humano trabajan juntas, la destilación de conocimiento permite que los nodos asciendan colectivamente en una red.

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Este proceso implica el intercambio de muestras de datos y parámetros del modelo entre nodos, lo que da como resultado una red que se optimiza con el tiempo para obtener predicciones más precisas. Cada nodo contribuye al grupo compartido, lo que en última instancia mejora el rendimiento general de la red, haciéndola más rápida y adecuada para aplicaciones de aprendizaje en tiempo real, como la robótica y los vehículos autónomos.

Fundamentalmente, este enfoque mitiga el riesgo de olvido catastrófico, un desafío común en el aprendizaje automático. Los nodos conservan y amplían sus conocimientos existentes al tiempo que incorporan nuevos conocimientos, lo que mejora la resiliencia y la adaptabilidad de la red.

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Al distribuir el conocimiento a través de múltiples nodos, la red Bittensor TAO se vuelve más resistente a las interferencias y más resistente a posibles violaciones de datos. Esta solidez es especialmente importante para las aplicaciones que manejan datos altamente seguros y sensibles a la privacidad, como la información financiera y médica (la privacidad se trata con más detalle más adelante).

**Experto Mezcla (MoE)

La red Bittensor innova aún más, introduciendo el concepto de Híbrido de Experto Descentralizado (MoE). Este enfoque aprovecha el poder de múltiples redes neuronales, cada una especializada en un aspecto diferente de los datos. Cuando se introducen nuevos datos, estos expertos trabajan juntos para producir predicciones colectivas más precisas que las que cualquier experto individual podría lograr por sí solo.

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El mecanismo de consenso adoptado combina el aprendizaje profundo con algoritmos de consenso de blockchain. Su objetivo principal es distribuir el stake para incentivar aquellos nodos que aporten el mayor valor de información a la red. Esencialmente, recompensa a aquellos que mejoran sus conocimientos y habilidades en la creación de redes.

El núcleo del protocolo Bittensor consiste en funciones parametrizadas, comúnmente conocidas como neuronas. Estas neuronas se distribuyen de igual a igual, y cada neurona tiene cero o más pesos de red registrados en un libro de contabilidad digital. Los nodos participan activamente en la clasificación de los demás, entrenando a las redes neuronales para determinar el valor de sus vecinos. Este proceso de clasificación es fundamental para evaluar la contribución de los nodos individuales al rendimiento general de la red.

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Las puntuaciones generadas a través de este proceso de clasificación se acumulan en el libro mayor digital. Los nodos mejor clasificados son recompensados con recompensas monetarias, lo que les da un peso extra en la red. Esto crea un vínculo directo entre la contribución y las recompensas del nodo, promoviendo la equidad y la transparencia dentro de la red.

Este enfoque proporciona un mercado en el que otros sistemas de inteligencia fijan el precio de la inteligencia de igual a igual a través de Internet. Incentiva a los nodos a mejorar continuamente sus conocimientos y experiencia.

Para garantizar una distribución justa de las recompensas, Bittensor emplea los valores de Shapley, un concepto tomado de la teoría de juegos cooperativos. Los valores de Shapley proporcionan una forma justa y eficiente de distribuir las recompensas entre los nodos de la red en función de sus contribuciones. Esta combinación de incentivos y contribuciones incentiva a los nodos a actuar en el mejor interés de la red, mejorando la seguridad y la eficiencia al tiempo que impulsan la mejora continua.

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La misión principal de Bittensor es fomentar la innovación y la colaboración en el campo de la inteligencia artificial a través de un marco descentralizado. El marco permite la rápida expansión y el intercambio de conocimientos, creando un repositorio de información creciente e imparable. En este mercado, los desarrolladores tienen el poder de monetizar sus modelos de IA y proporcionar soluciones valiosas a empresas y particulares.

La visión de Bittensor se extiende al futuro, donde se puede acceder fácilmente a los modelos de IA y desplegarlos en una variedad de industrias. Esta accesibilidad impulsa el progreso y desbloquea nuevas posibilidades, cerrando la brecha entre las capacidades de IA y las aplicaciones del mundo real.

Al igual que los conocidos modelos globales de IA como Chat GPT, el modelo Bittensor genera “representaciones” basadas en conjuntos de datos genéricos. Para evaluar el rendimiento del modelo, se utilizó la información de Fisher para evaluar el impacto de eliminar un nodo de la red, similar a la pérdida de una neurona en el cerebro humano.

Además de las clasificaciones de modelos, Bittensor pone un fuerte énfasis en el aprendizaje interactivo. Cada modelo interactúa activamente con la red, buscando la interacción con otros modelos, de forma similar a una búsqueda de DNS. Bittensor actúa como una API que aprovecha los modelos de código abierto y cerrado para facilitar el intercambio de datos entre estos modelos, facilitando el aprendizaje colaborativo y el intercambio de conocimientos.

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El ecosistema aprovecha el consenso de Yuma para garantizar que todos sigan las reglas, convirtiéndose en una fuerza impulsora para los desarrolladores de código abierto y los laboratorios de investigación de IA, proporcionando incentivos financieros para mejorar los modelos subyacentes de código abierto.

Esencialmente, Bittensor es un repositorio de inteligencia artificial en constante expansión. Esto se consigue reuniendo 4 capas diferentes:

• Miner Layer: Responsable de generar trabajo de valor en la red.
• Capa validadora: garantiza que los mineros se adhieran a las reglas de consenso establecidas.
• Capa empresarial: Aprovechar la infraestructura existente para desarrollar productos y servicios innovadores. Es una plataforma que aprovecha la inteligencia colectiva de la web para crear nuevas soluciones.
• Capa de consumidor: Benefíciese de los puestos de trabajo generados por la capa de empresa. En nombre de un usuario final u organización que utiliza productos y servicios impulsados por la red Bittensor.

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Bittensor发展史

Bittensor fue fundada en 2019 por dos investigadores de IA, Jacob Steeves y Ala Shaabana (y un autor anónimo del libro blanco, Yuma Rao). Buscaban una forma de hacer que la IA fuera compuesta. Pronto se dieron cuenta de que las criptomonedas podrían ser la solución, una forma de incentivar y coordinar una red global de nodos de aprendizaje automático para entrenar y aprender juntos problemas específicos. Los recursos incrementales agregados a la red mejoran la inteligencia general, lo que agrava el trabajo de estudios y modelos anteriores.

El viaje de Bittensor comenzó con el lanzamiento de “Kusanagi” en enero de 2021, marcando la activación de la red, lo que permitió a los mineros y validadores comenzar a ganar las primeras recompensas $TAO. Sin embargo, esta versión inicial se detuvo debido a problemas de consenso. En respuesta, Bittensor bifurcó “Kusanagi” a “Nakamoto” en noviembre de 2021.

El 20 de marzo de 2023, Bittensor alcanzó un hito importante cuando “Nakamoto” se bifurcó nuevamente, esta vez evolucionando a “Finney”. El propósito de esta actualización es mejorar el rendimiento del código del kernel.

En particular, Bittensor estaba originalmente destinado a ser una parachain en Polkadot, habiendo logrado asegurar un espacio de parachain en una subasta en enero de 2021. Sin embargo, debido a las preocupaciones sobre la velocidad de desarrollo de Polkadot, posteriormente se decidió utilizar su propia cadena de bloques L1 independiente construida en Substrate en lugar de depender de Polkadot.

Estado actual

Bittensor ha estado funcionando en la red principal durante más de un año, con un enfoque en la realización de investigaciones piloto y sentando las bases para el potencial futuro. A continuación, se muestra una descripción general del estado actual y por qué el caso de uso empresarial aún no se ha construido sobre su validador:

• Modelo de mezcla dispersa: Bittensor ejecuta un modelo de mezcla dispersa como modelo. Incorpora modelos específicos de IA a esta mezcla, cada uno de los cuales aborda un papel específico en un problema más amplio definido por el validador. Configurar y adaptar el modelo al estado del arte es un proceso complejo e iterativo. Actualmente, la fase de esta hoja de ruta está liderada por la Fundación Opentensor.
• Compresión inteligente (destilación): La compresión inteligente es un enfoque central de investigación en Bittensor. Esto implica técnicas de destilación que mejoran la eficiencia y las capacidades de la red.
• Optimizar para grandes objetivos: El enfoque principal de Bittensor es optimizar para grandes objetivos, no para casos de uso comercial a corto plazo. Opentensor se compromete a crear una red que vaya más allá de una simple plataforma peer-to-peer y tenga un sistema de precios modelo.
• Progreso y actualizaciones: Durante el año pasado, Opentensor ha logrado un progreso significativo, incluida la actualización de Synapse, que abrió Bittensor a solicitudes externas. En octubre de 2023, la actualización de Revolution implementó la expansión a través de subredes. Esto permite a los grandes validadores definir las emisiones de forma independiente, creando oportunidades de flujo de caja en sus participaciones.
• Expansión al mundo real: La red Finney marca un punto de inflexión para Bittensor, permitiendo a los validadores actuar de forma más independiente y reducir la centralización inicial. Con el crecimiento de las apuestas en la red y el aumento de las recompensas por bloque, se ha promovido el crecimiento de la inteligencia artificial. • Próximos casos de uso empresarial de IA: Bittensor prevé que los casos de uso empresarial de IA del mundo real se amplíen a medida que las partes interesadas, incluidos los humanos y la IA, sigan sus incentivos. Se avecinan implementaciones de multimodalidad y metamodalidad, fusionando subredes en un formato unificado “inteligente”.

Con la última actualización de Revolution, Bittensor permite a cualquier persona crear subredes específicamente para tipos específicos de aplicaciones. Por ejemplo, la subred 4 utiliza JEPA (Joint Embedding Predicted Architecture), un enfoque de IA iniciado por Yann LeCun de Meta que maneja varios tipos de entrada y salida, como video, imágenes y audio.

Otro logro notable es el BTLM-3B-8K (Bittensor Language Model) de Cerebras, un modelo paramétrico 3B que permite ejecutar modelos de alta precisión y alto rendimiento en dispositivos móviles, lo que hace que la IA sea más accesible. El BTLM-3B-8K está disponible en Hugging Face para uso comercial bajo la licencia Apache 2.0.

Los modelos GPT grandes suelen tener más de 100 mil millones de parámetros y requieren múltiples GPU de gama alta para hacer inferencias. Sin embargo, el lanzamiento de LLaMA de Meta ha permitido al mundo obtener modelos de alto rendimiento con solo 7 mil millones de parámetros, lo que permite que los LLM se ejecuten en PC de gama alta.

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Incluso si un modelo con 7 mil millones de parámetros se cuantifica con una precisión de 4 bits, aún no puede adaptarse a muchos dispositivos populares, como el iPhone 13 (4 GB de RAM). Un modelo de 3.000 millones de parámetros puede adaptarse fácilmente a casi cualquier dispositivo móvil, pero los modelos anteriores de 3.000 millones de parámetros de tamaño de 3.000 millones de parámetros funcionaron mucho menos que su homólogo de 7.000 millones de parámetros. BTLM logra un equilibrio entre el tamaño del modelo y el rendimiento. Con 3.000 millones de parámetros, proporciona un nivel significativamente mayor de precisión y capacidad que los modelos anteriores con un tamaño de 3.000 millones de parámetros.

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Al observar los puntos de referencia individuales, BTLM obtuvo la puntuación más alta en todas las categorías, excepto en TruthfulQA.

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El BTLM-3B no solo supera a los 3.000 millones de modelos de parámetros, sino que también rivaliza con muchos modelos de 7.000 millones de parámetros en términos de rendimiento.

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Revolución – Bittensor 子网升级

La actualización Revolution de Bittensor se lanzó el 2 de octubre y marca un hito importante en la evolución de Bittensor, trayendo cambios significativos a su estructura operativa. En el corazón de esta actualización se encuentra la introducción de “subredes”, un concepto innovador que brinda a los desarrolladores una autonomía sin precedentes para dar forma a sus incentivos y construir un mercado dentro del ecosistema de Bittensor.

Una característica clave de esta actualización es la introducción de un lenguaje de programación dedicado diseñado específicamente para el desarrollo de sistemas de incentivos. Esta innovación permite a los desarrolladores crear e implementar sus incentivos en la red Bittensor, aprovechando su vasto grupo de cerebros inteligentes para adaptar el mercado para satisfacer sus requisitos y preferencias específicos.

La actualización también representa una desviación significativa del modelo centralizado, en el que una sola base controla todos los aspectos de la red, pasando a un marco más descentralizado. Ahora, todo tipo de personas o grupos tienen la oportunidad de poseer y administrar subredes.

Con la introducción de las “subredes”, ahora cualquiera puede crear sus propias subredes y definir sus incentivos, lo que facilita una gama más amplia de servicios dentro del ecosistema de Bittensor. Este cambio fomenta la diversidad y la descentralización dentro de la red, en línea con los principios abiertos y colaborativos de la misión de Bittensor.

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Además, las subredes competirán por la emisión mediante la obtención del consenso de los representantes en una nueva “red de enrutamiento”, introduciendo un factor competitivo que puede impulsar la innovación y la asignación de recursos.

La aparición de subredes creadas por los usuarios puede recordar a la explosión de aplicaciones después de que Ethereum abriera sus puertas a la comunidad global de desarrolladores. La actualización también destaca el potencial para consolidar varias herramientas y servicios en una red cohesiva. Esencialmente, todos los elementos necesarios para construir inteligencia ahora están centralizados bajo un mismo techo y gobernados por un solo token ($TAO).

Red de enrutamiento

La red de enrutamiento juega un papel clave en el ecosistema de Bittensor. Actúa como una meta-subred, y su función clave es distribuir las distribuciones entre otras subredes en función del consenso ponderado de los principales representantes. Este cambio es profundo, ya que transforma fundamentalmente a Bittensor de un sistema de control único en una “red de redes” dinámica.

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Y lo que es más importante, el plan de lanzamiento ya no está totalmente bajo el control de la Fundación Opentensor. Los representantes dentro de la red “raíz” ahora tienen autoridad sobre la distribución de incentivos. Este cambio descentraliza el control de los incentivos, dejando de depender únicamente de una sola entidad, y los pone bajo el control de la red “raíz”.

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Subred

Las subredes dentro de la red Bittensor son incentivos independientes que proporcionan un marco para que los mineros interactúen con la plataforma. Estas subredes desempeñan un papel clave en la definición de los protocolos que rigen las interacciones entre los mineros y los validadores.

Además, los detalles del mecanismo de incentivos ya no están codificados en el código base de Bittensor. En su lugar, estos detalles se definen en el repositorio de subred, lo que permite una mayor flexibilidad y adaptabilidad.

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Bittensor introduce subredes específicas, como la subred de solicitud y la subred de series temporales. La subred de avisos es capaz de ejecutar una variedad de redes neuronales de avisos, incluidos GPT-3, GPT-4, ChatGPT y más, para la inferencia descentralizada. Esta función permite a los usuarios interactuar con los validadores de la red y obtener resultados de los modelos de mejor rendimiento, proporcionando capacidades avanzadas de IA a sus aplicaciones.

La subred funciona distribuyendo tokens de $TAO a mineros y validadores en función del valor de sus contribuciones a la red. Las reglas y protocolos específicos para la respuesta del minero a la consulta del validador y el proceso de evaluación realizado por el validador están determinados por el código dentro de cada repositorio de subred.

• Al inicio, se proporcionarán 9 ranuras de subred, cada una con una capacidad predeterminada de 256 UID (excepto la subred 1, que puede acomodar 1024 UID). Las subredes competirán activamente por la emisión buscando ponderaciones de consenso de los representantes dentro de la red “raíz”.
• Para registrar una subred, una persona o entidad debe bloquear un número específico de $TAO durante la existencia de la subred. Los propietarios de subredes asumen el rol de administrador completo de la red y tienen la autoridad para asignar emisiones a través de sus respectivas subredes. Tienen permisos completos, incluida la capacidad de invocar operaciones sudo a través de la red, como establecer tarifas mínimas de red, etc.

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• Cada subred está asociada a un UID de red único, y la propiedad de la subred se transfiere a la billetera que bloquea $TAO de la cantidad requerida para su registro. Cuando se crea una subred, la cantidad correspondiente de $TAO se deducirá de la billetera del creador y se adjuntará a la subred. Si se cierra la sesión de la subred, el $TAO bloqueado se devuelve al propietario.
• Vale la pena señalar que el 18% de la devolución de $TAO apostada dentro de la subred se otorgará al propietario de la subred. Esto incentiva a los creadores de subredes a idear mecanismos para atraer representantes en la red de enrutamiento, ya que aumenta sus posibilidades de evitar el cierre de sesión.
• A las subredes recién registradas se les concede un período de exención en el plazo de una semana y no se les puede anular el registro durante este período. El costo de bloqueo inicial es de 2.500 $TAO, que se duplica cuando se registra una nueva subred. Con el tiempo, el coste del lock-in se reduce gradualmente, siguiendo un patrón lineal similar al mecanismo de subasta holandés. Este enfoque tiene como objetivo encontrar un equilibrio entre la demanda de subfranjas horarias ajustando los costos de bloqueo a lo largo del tiempo.

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• Cuando se cancela el registro de una subred, los $TAO utilizados para su registro se devolverán al propietario, se eliminarán todos los mineros dentro de la subred y se restablecerá el estado de la red.

Red raíz

La red raíz actúa como una “meta-subred”, que se encuentra encima e influye en el funcionamiento de otras subredes, al tiempo que desempeña un papel clave en la determinación de la puntuación de emisión de todo el sistema.

Su función principal es generar un vector de emisión para cada subred utilizando un mecanismo de consenso ponderado en el que participan los delegados. Los representantes dentro de la red raíz asignan ponderaciones a diferentes subredes en función de sus preferencias, y el mecanismo de consenso final determina la asignación de emisiones.

Un aspecto destacable es que la red “raíz” ha consolidado efectivamente el papel del Senado y del mecanismo representativo, consolidando estas funciones en una sola entidad. Esta integración simplifica el proceso de toma de decisiones dentro del ecosistema de Bittensor.

La red “raíz” tiene el poder de dar forma al ecosistema influyendo en la distribución de incentivos. Si considera que un aspecto particular de una subred o sistema no tiene valor, tiene la capacidad de reducir o eliminar la asignación de incentivos para ese componente.

Las subredes dentro de la red Bittensor deben trabajar activamente para atraer la mayor parte del peso representado dentro de la red “raíz” para asegurar una parte significativa de los incentivos de lanzamiento. Este aspecto competitivo subraya la importancia de que las subredes demuestren su valor y utilidad para el ecosistema en general.

Además, otorga a las 12 principales claves de la red el potencial de vetar las propuestas presentadas por los Tres Grandes, lo que agrega una capa adicional de gobernanza y controles y equilibrios al sistema.

Perspectiva de la industria

En el sector tecnológico, el poder se ha concentrado durante mucho tiempo en manos de un puñado de gigantes tecnológicos. Estos gigantes han mantenido el control de valiosos bienes digitales que son esenciales para impulsar la innovación. Sin embargo, Bittensor ha introducido un sistema más democrático y accesible a través de su mercado, reconociendo y desafiando este modelo popular.

La idea fundamental de Bittensor es que la inteligencia es el resultado de varios productos digitales, como la potencia informática y los datos. Históricamente, estos bienes han estado estrictamente controlados, confinados al ámbito de los gigantes tecnológicos. Bittensor intenta romper estos grilletes mediante la introducción de subredes creadas por el usuario. Estos mercados operarán bajo un sistema de tokens unificado, lo que garantizará que los desarrolladores de todo el mundo tengan el mismo acceso a los recursos que alguna vez fueron el dominio exclusivo de un puñado de élites en un ecosistema cerrado de Big Tech.

Adopción potencial

En la era digital actual, el poder transformador de la inteligencia artificial (IA) es innegable. La IA se ha convertido en una parte integral de nuestras vidas, agilizando la investigación, automatizando los flujos de trabajo, ayudando con la codificación y generando contenido a partir de texto. El rápido crecimiento de las capacidades de IA es evidente, pero este crecimiento también trae desafíos relacionados con la escalabilidad y, lo que es más importante, la confiabilidad. En particular, acontecimientos recientes, como la interrupción temporal de ChatGPT en Washington para debatir sobre la regulación de la IA, subrayan la necesidad urgente de soluciones sólidas a los retos del escalado de la IA. Estas interrupciones han dejado a los usuarios preocupados por la estabilidad y confiabilidad de la IA a medida que se integra más en su vida diaria. Es en estos momentos cuando se hace evidente la importancia de la $TAO de Bittensor.

El enfoque de Bittensor no solo es compatible con la IA de código abierto, sino que también demuestra que puede ser una actividad financieramente gratificante. Se basa en la evolución de la competencia observada en la minería de Bitcoin y allana el camino para un mercado próspero en el que los mejores modelos de IA pasan a primer plano. Este cambio permite a los investigadores de IA aportar su experiencia en un entorno abierto y dinámico que, en última instancia, beneficia a la sociedad en su conjunto.

$TAO proporciona una infraestructura de IA descentralizada que puede aliviar los posibles problemas que encuentra ChatGPT. Al descentralizar la IA, Bittensor garantiza la resiliencia y la fiabilidad de los sistemas de IA, incluso a medida que crece su demanda. Este enfoque sienta una base sólida para el futuro de los servicios de IA.

En resumen, Bittensor es un mercado global de IA de código abierto que ofrece una solución convincente a los desafíos que plantea el desarrollo de IA de código cerrado.

• Atracción gravitacional superior de la inteligencia artificial: Bittensor actúa como una fuerza gravitacional que atrae a los mejores modelos de IA de investigadores de todo el mundo. Al promover un mercado libre para la IA, la red fomenta la presentación de modelos de vanguardia. A medida que madura, Bittensor promete bajar los precios, eliminar el riesgo de la plataforma y proporcionar la mejor salida de IA, ya sea texto, imágenes, videos u otros formatos.
• Código abierto rentable: Bittensor convierte la IA de código abierto en un negocio rentable. Siguiendo el ejemplo de Bitcoin, Bittensor se basa en el supuesto de que las partes interesadas están impulsadas por las ganancias. En este ecosistema, los mejores modelos de IA son los que más dinero generan. Se ha transformado en una industria altamente competitiva y especializada en paralelo con el desarrollo de la minería de Bitcoin. Los investigadores de doctorado tienen ahora la oportunidad de llevar su investigación a este mercado abierto, cerrando la brecha entre el mundo académico y el sector privado.
• Escala impresionante: Los incentivos de Bittensor han dado resultados significativos. La red sirve a más de 4.000 modelos de IA, incluidos la asombrosa cifra de 10 billones de parámetros de modelos. Esto se puede ver comparando esto con los 175 mil millones de parámetros de GPT-3.
• Diversas partes interesadas: El ecosistema de Bittensor involucra a una variedad de partes interesadas, incluidos mineros, validadores, nominadores y consumidores. Este compromiso diverso garantiza la solidez y el crecimiento continuo de la red.

El estado actual de la IA es una consideración importante, gran parte de la cual todavía está bajo el control de las grandes tecnológicas cerradas. Esto plantea la pregunta: ¿qué pasaría si la IA pudiera abrirse en un entorno colaborativo y ser capaz de aprender de otros modelos de IA? El $TAO de Bittensor intenta dar una solución a este problema.

• Adopción del crecimiento: Si bien algunas de las principales empresas de IA pueden dudar en revelar su tecnología de IA patentada, $TAO ofrece una propuesta interesante. Introduce la posibilidad de una mayor monetización a través de microtransacciones. Imagínese una solución de IA completa como OpenAI que acepte micropagos cada vez que alguien use sus modelos entrenados en el ecosistema de Bittensor para construir sus productos y negocios. Esto podría abrir nuevas fuentes de ingresos para estas empresas, animándolas a participar en redes abiertas de IA.
• Adopción impulsada por la demanda: Se supone que las soluciones actuales de IA siguen siendo cerradas y resistentes a las redes abiertas. Incluso con mucho dinero a su disposición, el código abierto tiene el potencial de superar a estas soluciones bien financiadas. Si bien los recursos financieros son esenciales para el desarrollo tecnológico, no debe subestimarse el potencial de las tecnologías que permiten el aprendizaje autodirigido y el aprendizaje del entorno.

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Dilema del código abierto

A medida que aumentan las preocupaciones sobre los problemas de alineación en la IA, los debates sobre si los modelos de IA deben ser de código abierto están ganando terreno. La pregunta fundamental es si el código real detrás de los modelos de IA debe ser gratuito y abierto para todos. Curiosamente, incluso si un actor importante como OpenAI abre sus modelos, esto no supondría necesariamente una amenaza para Bittensor. En un entorno de código abierto, cualquiera puede aprovechar estos modelos en la red Bittensor.

En la comunidad técnica, existen diferentes opiniones sobre este tema. Se ha sugerido que la tecnología de IA de código abierto podría dar a los actores maliciosos la capacidad de explotar la IA con fines dañinos. Por el contrario, otros argumentan que otorgar derechos exclusivos a la tecnología de IA a las grandes empresas podría representar un peligro mayor. Por ejemplo, concentrar el poder de la IA en manos de un puñado de empresas de billones de dólares, como lo demuestra el enfoque de OpenAI en recaudar grandes sumas de dinero, podría plantear preocupaciones éticas y resaltar el riesgo de corrupción de poder.

La decisión de Meta de abrir el código de su LLM Llama2 es una señal de un cambio en la industria hacia la adopción de prácticas de código abierto. Este movimiento brinda a Bittensor la oportunidad de aprender y potencialmente integrar el progreso de Meta en su red, cerrando la brecha de rendimiento más rápidamente.

Es necesario fijarse en las valoraciones de $TAO y OpenAI. Actualmente, OpenAI domina la industria, con valoraciones entre 80.000 y 90.000 millones de dólares. Sin embargo, opera dentro de un ecosistema cerrado que depende en gran medida de Microsoft y sus servicios en la nube controlados. A pesar de ello, OpenAI ha conseguido atraer a los mejores talentos de todo el mundo. Por otro lado, con el paso del tiempo y las iniciativas de código abierto cada vez más frecuentes, se espera que el abanico de talento disponible se amplíe exponencialmente, cubriendo todos los rincones de internet. Esta democratización de la experiencia en IA podría desempeñar un papel clave en la adopción de Bittensor.

Panorama competitivo - IA centralizada

La adopción por parte de los desarrolladores sigue siendo un factor clave en el camino de crecimiento de Bittensor. Los desarrolladores ahora pueden interactuar con la red a través de la API de Python desarrollada por la Fundación OpenTensor, lo que destaca la importancia de fomentar una comunidad de desarrolladores sólida para impulsar la adopción. En la actualidad, Bittensor está trabajando activamente para descentralizar aspectos clave de la red, como la creación y la formación de modelos, recompensando los modelos más ajustados y facilitando la toma de decisiones impulsada por la comunidad.

Curiosamente, los actores establecidos en el espacio de la IA, incluidos OpenAI y Google, ahora se han convertido en competidores de $TAO. Están profundamente involucrados en la fase de generación de modelos de IA e incluso incursionan en la posible integración vertical dentro de varias industrias. En este contexto, uno de los principales retos a los que se enfrenta $TAO es el problema de la segmentación de datos.

A diferencia de gigantes tecnológicos como Facebook, Apple, Amazon, Netflix y Google, que tienen acceso a una amplia gama de almacenes de datos significativos, las comunidades de crowdsourcing pueden carecer del mismo nivel de recursos y acceso a los datos. Las organizaciones FAANG cuentan con el respaldo financiero para aprovechar el potente hardware, como las tecnologías de vanguardia de Nvidia, como H100 y GH200, que pueden acelerar significativamente el entrenamiento de modelos de IA.

Al mismo tiempo, vale la pena señalar que todas las soluciones de IA convencionales de hoy en día existen de forma cerrada y centralizada. Esto incluye empresas conocidas como OpenAI, Google, Midjourney y otras, cada una de las cuales ofrece soluciones de IA disruptivas. Sin embargo, la brecha entre los modelos cerrados y los de código abierto se está reduciendo rápidamente. Los modelos de código abierto están ganando terreno en términos de velocidad, personalización, privacidad y capacidades generales. En comparación con sus homólogos cerrados, logran características impresionantes con un presupuesto y una escala de parámetros relativamente pequeños. Además, estos modelos de código abierto operan en un cronograma acelerado, lo que permite que los resultados se entreguen en semanas en lugar de meses.

Como poderoso gigante tecnológico, Google ha reconocido esta tendencia de cambio. “No tenemos un foso, y tampoco OpenAI”, dijo una filtración interna de la compañía. Destaca la creciente influencia de la IA de código abierto en el panorama competitivo.

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En este creciente ecosistema de IA, $TAO emerger como un catalizador para el cambio, desafiando los modelos tradicionales de desarrollo y entrenamiento de IA. Su enfoque descentralizado y su espíritu impulsado por la comunidad lo convierten en un competidor en el ámbito dinámico donde alguna vez dominaron los gigantes tecnológicos.

A diferencia de las plataformas centralizadas que restringen el acceso a modelos de IA individuales, la arquitectura de Bittensor proporciona acceso sin permisos a la inteligencia. Es una ventanilla única para los desarrolladores de IA, que proporciona todos los recursos informáticos necesarios y acepta contribuciones externas. Este modelo inclusivo interconecta las redes neuronales a través de Internet para crear un sistema de aprendizaje automático global, distribuido y basado en incentivos.

Para aprovechar todo el potencial de la IA, es esencial alejarse de las prácticas de desarrollo de código cerrado y sus limitaciones asociadas. Al igual que los niños amplían su comprensión a través de las interacciones sociales, la IA prospera en entornos dinámicos. La exposición a diversos conjuntos de datos, los conocimientos de investigadores innovadores y la interacción con varios modelos ayudan a fomentar la creación de sistemas de IA más potentes e inteligentes. La trayectoria de la IA no debe estar determinada por una sola entidad.

En el contexto de estos dos futuros opuestos, la elección entre un mundo dominado por algoritmos de caja negra y autoridad centralizada, o un panorama de IA abierto y democratizado es crucial para la sociedad.

En el primer escenario, donde grandes empresas como OpenAI o Anthropic toman el control de la solución de IA, corremos el riesgo de vivir bajo un régimen de vigilancia constante. Estas empresas tendrán un enorme poder sobre nuestros datos personales y las interacciones cotidianas, con derecho a cerrar servicios y denunciar a las personas que no estén de acuerdo o tengan discusiones.

Sin embargo, la opción más optimista ofrece un mundo de IA basado en una plataforma de código abierto y construido sobre una red de propiedad universal. Aquí, el poder y el control están descentralizados, y la IA es una herramienta para el empoderamiento en lugar de la supervisión. En este caso, la creatividad y el desarrollo pueden florecer sin temor a los prejuicios corporativos o la censura.

Al igual que Internet democratiza el acceso a la información, un ecosistema abierto de IA democratizará el acceso a la inteligencia. Garantiza que la inteligencia no esté monopolizada por unos pocos, promoviendo la igualdad de condiciones en la que cualquiera pueda contribuir, aprender y beneficiarse.

$TAO Tokenomics

• Al igual que Bitcoin, el suministro máximo total de tokens $TAO está limitado a 21.000.000 y se emitirá después de 256 años. • El $TAO reducción a la mitad ocurrirá cada 10,5 millones de bloques, con 64 eventos de reducción a la mitad en los próximos 45 años.

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• La red tiene un tiempo de bloque de unos 12 segundos, y cada bloque recompensa a los mineros y validadores durante 1 $TAO.
• Actualmente, esto equivale a la emisión de 7,200 nuevos tokens $TAO por día, que se distribuyen uniformemente entre mineros y validadores.

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Otra similitud con Bitcoin es que el calendario de emisión de $TAO también sigue el concepto de halving, que ocurre aproximadamente cada 4 años. Sin embargo, esto está determinado por la cantidad total de tokens emitidos, no por el número de bloques. Por ejemplo, una vez que se emite la mitad del suministro total, la tasa de emisión se reduce a la mitad.

Es importante destacar que los tokens $TAO utilizados para el registro de reciclaje se queman de nuevo en el suministro no emitido, lo que resulta en una extensión gradual del intervalo de reducción a la mitad. Este mecanismo garantiza que el cronograma de emisión se ajuste dinámicamente con el tiempo, reflejando las necesidades y la dinámica económica de la red.

$TAO Economía de fichas

La economía de tokens $TAO de Bittensor se caracteriza por su simplicidad, su compromiso con la descentralización y la distribución justa. A diferencia de muchos otros proyectos de blockchain, los tokens $TAO no se distribuyen a ninguna parte a través de ICO, IDO, colocaciones privadas a VC o asignaciones privilegiadas a equipos, fundaciones o asesores. En cambio, cada token en circulación debe ganarse participando activamente en la red.

También hay asignadores de capital en la red que participan como mineros o validadores y brindan servicios de creación de mercado, como DCG, GSR o Polychain. Es importante destacar que ninguno de ellos recibió asignaciones de tokens a través de preventas o colocaciones privadas.

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$TAO tokens se pueden utilizar para la gobernanza, el staking y la participación en mecanismos de consenso, así como como un medio de pago dentro de la red Bittensor.

De esta manera, los validadores y mineros utilizan sus tokens como garantía para asegurar la red y ganar recompensas por la emisión inflacionaria, mientras que los usuarios y las empresas pueden utilizar $TAO para acceder a los servicios y aplicaciones de IA construidos en la red.

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Los nuevos tokens $TAO solo se pueden generar a través de la minería y la verificación. La red recompensa a los mineros y validadores, con una recompensa de 1 $TAO otorgada por cada bloque, que se divide a partes iguales entre mineros y validadores. Como resultado, la única forma de ganar $TAO es comprar tokens en el mercado abierto o participar en actividades de minería y validación.

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$TAO modelo de distribución de tokens simple refleja el principio de descentralización y recuerda al espíritu de Bitcoin establecido por Satoshi Nakamoto. La acuñación de génesis de $TAO se alinea con el calendario de lanzamiento ($BTC) de Bitcoin, brindando igualdad de oportunidades para cualquiera que aporte valor a la red. Este enfoque enfatiza la importancia de evitar la concentración de poder y propiedad, especialmente en el campo de la inteligencia artificial, que tiene implicaciones sociales significativas y no debe ser controlada por unos pocos.

Este modelo de distribución garantiza que la minería siga siendo un proceso competitivo. A medida que más mineros se unen a la red, la competencia se intensifica y mantener la rentabilidad es un desafío. Esto, a su vez, está impulsando a los mineros a buscar formas de reducir los costos operativos, aumentando así la eficiencia y la innovación dentro de la red.

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$TAO Captura de valor

$TAO es el token nativo de la red Bittensor, y su valor intrínseco se deriva de su papel único en el ecosistema. A diferencia del modelo L1 estándar, en el que los tokens de red reciben valor a través de la venta de espacio en bloque, el valor de $TAO está vinculado a los servicios de IA que admite. A medida que estos servicios de IA se vuelven más impactantes y prácticos, aumenta la demanda de $TAO.

Las tenencias de $TAO obtienen acceso a una variedad de recursos digitales interconectados, incluidos datos, ancho de banda e inteligencia generados y verificados por los participantes de la red. Como se refleja en el plan de emisión, el valor de $TAO no se basa solo en la especulación o la escasez, sino que está profundamente arraigado en la contribución tangible y la utilidad que proporciona en la red Bittensor.

Sin embargo, mantener este ciclo de creación y recompensa no está garantizado. Los mineros y validadores, si bien proporcionan información valiosa a la red y reciben $TAO tokens a cambio, también tienen un incentivo para vender tokens para cubrir los gastos, similar a los mineros de Bitcoin.

¿Cuál es el valor del precio del token?

Como cualquier otro token, el precio de $TAO está determinado por los principios económicos fundamentales de la oferta y la demanda. Un aumento en la demanda de $TAO conduce a un aumento en los precios, mientras que una disminución en la demanda conduce a una disminución en los precios. Por lo tanto, la idea es que la demanda de actividades ecosistémicas compense la liberación de oferta.

Solo puedes ganar $TAO contribuyendo a la red. Para hacer esto, debe comprarlo y mantenerlo o gastarlo para comenzar a usar la red.

• Impulsores de la demanda:

1. Actividades ecosistémicas:
2. Los validadores necesitan $TAO tokens para registrarse.
3. Los usuarios pueden comprar $TAO para participar en el proceso de votación relacionado con la alineación de inteligencia.
4. Se utiliza como pago dentro de la red.
5. Debes hacer staking y delegar $TAO para ganar recompensas de staking. Esto ayuda a protegerse contra la emisión inflacionaria.
6. Las primas especulativas son una forma de apostar por el potencial alcista de la convergencia de dos tecnologías disruptivas, el blockchain y la inteligencia artificial.
7. Efectos de red de más desarrolladores que ingresan a la red y aprovechan el potencial de los modelos de código abierto

• Impulsado por la oferta:

1. La emisión total de tokens de emisión de inflación alcanza los 21.000.000
2. Los mineros y validadores pueden vender tokens $TAO para pagar los gastos operativos. Este aspecto es similar al de los mineros de Bitcoin que venden Bitcoin para cubrir los costos.

A medida que la red se expande y se agregan más modelos y subredes de IA, también lo hace el potencial de captura de valor. La sinergia entre la IA y la cadena de bloques también ha impulsado el crecimiento de la red, creando un ciclo que se refuerza a sí mismo.

De esta manera, Bittensor encarna el principio de la Ley de Metcalfe, que establece que el valor de una red es proporcional al cuadrado del número de usuarios o nodos conectados. A medida que más y más participantes se unen a la red, el valor que proporciona crece exponencialmente.

Cómo obtener dicho valor

En Bittensor, los validadores están incentivados a ganar participación de los poseedores de tokens, y esta participación es esencial para su funcionamiento dentro de la red. Como poseedor de tokens, tiene la opción de delegar $TAO a una variedad de validadores diferentes. La opción más común es la propia OpenTensor Foundation, que tiene alrededor del 20% de la propiedad de la red.

Actualmente, los validadores distribuyen el 82% de sus recompensas a los delegadores en forma de tokens $TAO. Por lo tanto, delegar $TAO tokens a los validadores es una oportunidad para que los poseedores de tokens ganen recompensas de participación. Esto ayuda a proteger a los usuarios de la posible dilución causada por la emisión de tokens inflacionarios.

• Las recompensas de los validadores son actualmente del 22,45%
• La recompensa de staking actual es del 18,41%

Riesgo/Recompensa y Horizonte de Tiempo

Al evaluar el riesgo/recompensa de asignar una parte de su cartera a $TAO, es importante comprender lo que realmente está comprando. Por ejemplo, la compra no da derecho al titular a ninguna forma de ganancias pagadas en dólares por la actividad económica de la red. En su lugar, se le recompensa con una emisión de tokens. Como titular de tokens, puede delegar estos tokens emitidos a un validador para ganar una APR y aumentar sus tenencias de $TAO.

$TAO analogía con Bitcoin es clara, pero Bitcoin tiene una historia intrínseca detrás que lo hace único. Nadie ha sido capaz de dar una respuesta satisfactoria sobre cuál es el valor de $BTC o por qué tiene algún tipo de valor, por lo que la comunidad termina en una guerra tribal entre los sin monedas, los “shitcoins” y los extremistas.

De hecho, la tokenómica de Bitcoin es fácil de entender: $BTC se utiliza para incentivar a los mineros a operar y mantener la red, por lo que los titulares existentes se diluyen (aunque pueden convertirse en mineros o, en el caso de Bittensor, delegadores). Como resultado, aquellos que poseen tokens no están incentivados y no reciben ninguna recompensa de la red subyacente.

Pero para $BTC, hay un factor importante a considerar, y es la escasez. De hecho, solo habrá 21 millones de $BTC, lo que lo hace único. Aunque la economía de tokens de $TAO se basa en Bitcoin, todavía hay más del 70% de tokens no emitidos. Esto plantea un dilema a los inversores: ¿valoran más la descentralización de la red que la escasez de activos?

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En última instancia, la utilidad de $TAO se deriva del acceso que proporciona a los modelos de IA, los usos de gobernanza, el acceso a las recompensas de participación y las oportunidades como mecanismo de incentivo.

Gastos operativos

Los costos actuales de construcción de infraestructura son obtenidos por la Fundación Opentensor a través de la delegación y las recompensas de la delegación. Otros desarrollos son llevados a cabo por terceros que ejecutan sus propios validadores, que también se financian a través de delegaciones.

Al igual que cualquier iniciativa global requiere financiación para la investigación, el desarrollo y el despliegue, el éxito de la IA depende de cómo se alinee el capital y cómo se recompense a las partes interesadas por sus contribuciones. Es esta asignación estratégica de recursos (investigación, GPUs para formación, etc.) la que impulsa el desarrollo y el impacto de la IA.

En el campo de la inteligencia artificial, especialmente en los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT, los costes operativos son muy elevados. Por ejemplo, OpenAI estima que cuesta alrededor de 700.000 dólares al día operar ChatGPT, lo que demuestra la alta carga financiera que conlleva los modelos de IA a gran escala. El costo de la capacitación por modelo puede oscilar entre millones y decenas de millones de dólares, lo que lo convierte en un esfuerzo que requiere más recursos. El costo de entrenar un modelo en un conjunto de datos grande puede ser aún mayor, hasta 30 millones de dólares. Si bien la compañía ha recaudado fondos significativos, incluida una inversión reciente de Microsoft (aproximadamente la mitad de la cual viene en forma de créditos de Azure), el creciente costo de entrenar grandes modelos de lenguaje sigue siendo una preocupación. Cada ciclo de entrenamiento cuesta millones de dólares, y la necesidad de empezar de cero para un nuevo modelo agrava el problema.

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Aquí es donde entra en juego el enfoque de “composición de conocimiento” de Bittensor. El enfoque único de Bittensor se centra en la descentralización y la colaboración a través de la “composición del conocimiento”. Esta filosofía permite que los sistemas de IA se construyan sobre el conocimiento existente de forma descentralizada, proporcionando beneficios como:

• Rentabilidad: Al aprovechar los conocimientos existentes y mejorar continuamente, el enfoque de Bittensor promete reducir la necesidad de una costosa reformación desde cero.
• Adaptabilidad: Las aplicaciones de IA a gran escala a menudo se enfrentan a necesidades y desafíos cambiantes. En este sentido, un enfoque descentralizado permite a las organizaciones ser más flexibles a la hora de adaptar sus sistemas de IA, garantizando que sigan siendo relevantes y eficaces en entornos dinámicos.
• Descentralización: La red descentralizada de Bittensor empodera a una comunidad global de contribuyentes, reduciendo la dependencia de una sola entidad o infraestructura centralizada. Esto fomenta la innovación y la diversidad en el desarrollo de la IA.
• Colaboración: La naturaleza colaborativa de la composición de conocimientos fomenta el intercambio de conocimientos y el aprendizaje cooperativo entre los nodos de la red, creando un entorno dinámico para los avances de la IA.

Equipo e Inversores

Bittensor es un protocolo de código abierto que impulsa una red de aprendizaje automático descentralizada basada en blockchain. El equipo de Bittensor incluye a Jacob Steeves (fundador), Ala Shaabana (fundador), Jacqueline Dawn (directora de marketing) y Saeideh Motlagh (arquitecta de blockchain), entre otros. La Fundación Opentensor planea ampliar su equipo este año.

Un personaje llamado Yuma Rao también se menciona en el documento técnico de Bittensor, al igual que Satoshi Nakamoto en Bitcoin. No está claro si esta persona es real, y es posible que nunca podamos saber más sobre él o ella.

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Bittensor no ha revelado ningún asesor conocido o inversores clave, aparte de recibir apoyo financiero de la Fundación OpenTensor, una organización sin fines de lucro que apoya el desarrollo de Bittensor. Bittensor aún no ha anunciado ninguna asociación oficial.

OPINIÓN

Las valoraciones de la mayoría de las empresas tecnológicas están muy por debajo de las valoraciones anteriores a la pandemia, pero las empresas de IA se encuentran ahora en sus múltiplos de valoración y tasas de crecimiento más altos.

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Con una capitalización de mercado muy por debajo de la de los gigantes de la industria, Bittensor puede ser una plataforma ideal para aplicaciones de IA a gran escala/alta demanda y modelos de código abierto.

Obviamente, la comparación más fácil para medir el alza es la que se compara con la valoración de la colocación privada de OpenAI, que se sitúa en 29.000 millones de dólares. Independientemente del realismo, esto es ligeramente superior al FDV de $TAO. Teniendo en cuenta el tiempo que tardará toda la oferta en entrar en circulación, podemos utilizar la capitalización bursátil circulante para llegar a una cifra aproximada de que la valoración de la colocación privada de OpenAI es más de 108 veces superior a la capitalización bursátil $TAO. Sin embargo, se trata de un enfoque altamente especulativo que puede reducirse a apostar por proyectos que puedan beneficiarse de la intersección de la IA y las criptomonedas.

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La característica más importante de Bittensor es que está resolviendo el problema de la centralización de la IA. En la actualidad, un puñado de empresas controlan un puñado de modelos grandes y potentes, pero todos están segregados y tienen poca o ninguna colaboración o intercambio de conocimientos.

Los modelos de IA aislados no pueden aprender unos de otros, por lo que no son compuestos (los investigadores tienen que empezar de cero cada vez que crean un nuevo modelo). Esto contrasta con la investigación de IA, donde los nuevos investigadores pueden basarse en el trabajo de investigadores anteriores, creando un efecto de crecimiento que impulsa en gran medida el desarrollo de ideas.

La IA aislada también tiene una funcionalidad limitada, ya que las aplicaciones de terceros y la integración de datos requieren el permiso del propietario del modelo (en forma de asociaciones técnicas y acuerdos comerciales). Esta limitación tiene un impacto directo en el valor y la utilidad de la IA, ya que solo puede funcionar dentro del ámbito de las aplicaciones que admite de manera efectiva.

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Este entorno centralizado en el que el ganador se lo lleva todo no es propicio para equipos pequeños con menos recursos. En este caso, la principal fortaleza de Bittensor radica en su red descentralizada y sus incentivos, lo que anima a los pequeños equipos e investigadores a monetizar su trabajo.

Si Bittensor logra cerrar la brecha de rendimiento con los principales proveedores de IA de código cerrado, como GPT-4, podría convertirse en la primera opción para desarrolladores, empresas e investigadores en el espacio de las criptomonedas y la IA. Su naturaleza abierta y colaborativa lo convierte en una alternativa atractiva a los ecosistemas cerrados con el potencial de conducir a una adopción significativa. En última instancia, la valoración de TAO puede provenir de la utilidad de la red (la actividad económica sobre la que se construye) o del flujo de caja directo del protocolo.

• Como token de utilidad, $TAO necesita acceso a la red. Como resultado, su valoración puede derivarse en función de la utilidad económica construida sobre ella.
• Como token de staking, los titulares pueden delegar $TAO a los validadores y recibir una parte de los ingresos de la red.
• También podemos medir los rendimientos en función de la cuota de mercado y de múltiples supuestos (lo que también puede dar lugar a previsiones poco fiables).

Dado que la practicidad es más subjetiva y abstracta, podemos comenzar con el flujo de caja. Suponiendo que el mercado de aprendizaje automático alcance un cierto tamaño de mercado en el futuro (consulte las estimaciones de Precedence Research en el gráfico a continuación), podemos valorar la red Bittensor en función de su participación de mercado potencial y la duplicación de ingresos.

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Independientemente del tamaño estimado del mercado, Bittensor sigue siendo un proyecto muy especializado y complejo, lo que supone un obstáculo tanto para la fácil incorporación de los desarrolladores como para la adopción por parte de los usuarios.

El proyecto aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo y pueden ocurrir problemas inesperados con la red. Por ejemplo, en junio, hubo colusión entre mineros para manipular la red, lo que resultó en $TAO se vendieran en el mercado. La solución temporal es reducir la emisión en un 90% para dar a la Fundación Opentensor tiempo adicional para resolver los problemas con la red, de modo que el protocolo pueda funcionar según lo previsto.

La mayoría de los productos que se ejecutan actualmente en la red no pueden competir con sus homólogos centralizados y han tenido bajas tasas de adopción hasta la fecha. La mejor manera de conocerlo y probarlo por ti mismo es probar los servicios que ofrece Bittensor Hub.

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También deberíamos preguntarnos si la tokenómica de Bitcoin se aplica a una red como Bittensor que se especializa en proporcionar servicios de IA. Tal vez la naturaleza contractiva de $BTC no sea una buena opción para una red que necesita agregar mineros y aplicaciones construidas sobre ella para escalar. Idealmente, el token debería crecer a medida que crece la adopción de la red, más parecido al petróleo digital que al oro digital. En parte, esto se ha incorporado, incentivando a los mineros a competir entre sí y distribuir el suministro durante un período de más de 200 años.

Otro desafío es la privacidad, ya que no es posible cifrar los datos antes de que pasen a través de una red neuronal. En un entorno descentralizado, esto es aún más complicado porque cualquier dato que pase por el proceso de aprendizaje y/o inferencia ciertamente no será privado. Por supuesto, esto también puede ser un problema potencial en un entorno centralizado, pero entonces solo tiene que preocuparse de que una parte conocida vea sus datos, no muchas partes desconocidas.

Economía

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Precio simbólico

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Precio relativo a ATH y ATL

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Distribución de suministros

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Conclusión

Bittensor podría ser una apuesta fuerte en la intersección de la IA y las criptomonedas. Sin embargo, no cabe duda de que se trata de uno de los proyectos más complejos para evaluar su ritmo de crecimiento y potencial alcista. Está claro que hay mucho potencial para aprovechar la utilidad de la IA en la web descentralizada, especialmente en términos de incentivar los modelos de código abierto y descentralizar la propiedad de la red. Sin embargo, los servicios y casos de negocio construidos sobre Bittensor no son lo suficientemente competitivos actualmente.

La inteligencia artificial es una industria que requiere enormes gastos operativos y mucho dinero para mantenerla, y solo los gigantes de la industria pueden lograrlo. En este sentido, Bittensor es una apuesta muy contraria, por lo que vale la pena considerar tantos factores de riesgo/recompensa como sea posible.