Une explication détaillée : Comment le réseau Bittensor et le token TAO révolutionnent l’industrie de l’IA

原文 :Revelointel

编译 :Zen,PANews

Introduction

Avec l’explosion récente et la popularité de l’intelligence artificielle, de nombreuses personnes ont avancé différents arguments sur l’intersection de l’intelligence artificielle et de la crypto-monnaie. Ces innovations ont le potentiel de révolutionner tous les aspects de notre vie numérique, de la gestion des actifs numériques à la protection de la propriété intellectuelle en passant par la lutte contre la fraude. Cette convergence est à l’origine de deux grandes tendances :

• Intégration de l’IA à l’infrastructure blockchain, telle que Render ($RNDR), Akash ($AKT) ou Fetch.ai ($FET).
• Des protocoles ont vu le jour pour encourager la production intelligente par apprentissage automatique, tels que Bittensor ($TAO).

Les applications d’IA avant la blockchain étaient principalement axées sur l’infrastructure, permettant le stockage de modèles d’IA/ML (intelligence artificielle/apprentissage automatique) et la location de GPU. Cela a conduit à des tendances telles que l’apprentissage par renforcement des jetons, l’apprentissage automatique à connaissance nulle (zkML) et l’enregistrement d’identité basé sur la blockchain pour lutter contre les deepfakes. Dans le même temps, une tendance parallèle est en plein essor : les protocoles qui incitent à l’intelligence. "

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Dans ce rapport, nous nous penchons sur l’intersection de l’IA et de la crypto-monnaie, en nous concentrant sur Bittensor et les jetons $TAO, en explorant le rôle qu’ils jouent dans l’essor des marchés intelligents peer-to-peer et des marchés de biens numériques.

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« Tirant parti de la récente mise à niveau de Revolution qui a eu lieu le 2 octobre, cet article fournit également un aperçu historique, des perspectives de l’industrie, une analyse concurrentielle et un examen approfondi de la proposition de valeur de $TAO. "

Vue d’ensemble

Bittensor est un protocole open-source dont la mission principale est de faire progresser l’intelligence artificielle grâce à une structure d’incitation alimentée par la blockchain. Dans cet écosystème, les contributeurs sont récompensés par des jetons $TAO pour leurs efforts.

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Bittensor, en tant que réseau de minage, utilise des incitations symboliques pour encourager la participation tout en adhérant aux principes d’ouverture et de décentralisation. Dans ce réseau, plusieurs nœuds hébergent des modèles d’apprentissage automatique qui contribuent collectivement au pool intelligent. Ces modèles jouent un rôle essentiel dans l’analyse de grandes quantités de données textuelles, l’extraction sémantique et la génération d’informations précieuses dans divers domaines. Pour les utilisateurs, les fonctionnalités de base comprennent l’interrogation du réseau pour un accès intelligent, la participation à l’extraction de jetons $TAO avec les mineurs et les validateurs, et la surveillance de leurs portefeuilles et de leurs soldes.

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Le réseau de Bittensor s’appuie sur les contributions de diverses parties prenantes, notamment des mineurs, des validateurs, des nominés et des consommateurs. Cette approche collaborative permet de s’assurer que les meilleurs modèles d’IA se démarquent et d’améliorer la qualité des services d’IA fournis par le réseau.

Il y a deux couches du côté de l’offre : l’IA (mineurs) et la blockchain (validateurs).

• Les mineurs du réseau Bittensor hébergent des modèles d’IA et les transmettent au réseau, et le succès des mineurs dépend de la qualité et des performances qu’ils fournissent.
• Les mineurs sont rémunérés $TAO en fonction de l’intelligence qu’ils apportent au réseau (bien que cela dépende de la tâche spécifique à accomplir).
• Le modèle haut de gamme est plus demandé et peut générer plus de revenus pour les mineurs.
• Les validateurs agissent en tant qu’évaluateurs au sein du réseau. Ils évaluent la qualité et l’efficacité des modèles d’IA et gèrent les demandes des utilisateurs. De cette façon, les validateurs peuvent classer les modèles en fonction de leurs performances pour des tâches spécifiques, aidant ainsi les consommateurs à trouver la meilleure solution. Plus leurs évaluations sont précises et cohérentes, plus ils reçoivent de récompenses. De même, des évaluations incohérentes peuvent entraîner des pénalités, ce qui garantit que les validateurs maintiennent des normes élevées.
• Les validateurs sont incités par $TAO à classer les mineurs en fonction de leurs « contributions intelligentes ».
• Le validateur est également responsable de l’acheminement de l’entrée pour produire la meilleure sortie. Pour ce faire, il faut former des alliances entre mineurs (modèles) qui se complètent (sous-réseaux).

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Du côté de la demande, les développeurs peuvent créer des applications sur des validateurs, en tirant parti (et en payant) des capacités d’IA du réseau pour des cas d’utilisation spécifiques.

• Les nominés sont des personnes qui détiennent des jetons $TAO et soutiennent activement des validateurs spécifiques en les déléguant à des validateurs spécifiques, ce qui peut aider les validateurs à gagner plus de soutien et de récompenses. Les candidats eux-mêmes sont récompensés pour leur participation au processus. Si un validateur est sous-performant ou si un candidat pense qu’il existe une meilleure option, il peut transférer le soutien à un autre validateur.
• Les consommateurs sont des utilisateurs finaux des modèles d’IA fournis par Bittensor. Il peut s’agir de développeurs d’applications qui intègrent des capacités d’IA dans leurs applications, ou d’utilisateurs de chatbots à la recherche de réponses de haute qualité.
• Les consommateurs donnent la priorité à l’obtention de réponses précises et précieuses.
• Les développeurs sélectionnent les validateurs qui, selon eux, répondent le mieux à leurs besoins afin de garantir les meilleurs services d’IA à leurs utilisateurs.

La coordination entre les parties prenantes ci-dessus permet de créer un réseau qui facilite le meilleur modèle pour un cas d’utilisation particulier. Tout le monde peut expérimenter, ce qui rend difficile pour les entreprises à source fermée de rivaliser avec elle.

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L’une des idées fausses les plus courantes est la croyance selon laquelle le réseau prend en charge l’apprentissage automatique (ML). Dans son état actuel, Bittensor ne prend en charge que l’inférence, c’est-à-dire le processus consistant à tirer des conclusions et à fournir des réponses basées sur des preuves et des raisonnements. La formation, quant à elle, est un processus distinct qui consiste à enseigner à un modèle d’apprentissage automatique pour effectuer une tâche. Pour ce faire, le modèle dispose d’un grand ensemble de données d’exemples étiquetés, ce qui lui permet d’apprendre des modèles et des associations entre les données et les étiquettes. Dans le même temps, l’inférence utilise des modèles d’apprentissage automatique entraînés pour faire des prédictions sur de nouvelles données invisibles. Par exemple, vous pouvez utiliser un modèle qui a été entraîné à classer les images à des fins d’inférence afin de déterminer la catégorie de nouvelles images qui n’ont pas été vues auparavant.

Par conséquent, il est important de noter que Bittensor n’effectue pas de ML on-chain et fonctionne davantage comme un oracle on-chain ou un réseau de validateurs qui connectent et orchestrent des nœuds ML hors chaîne (mineurs). Cette configuration crée un réseau hybride décentralisé d’experts (MoE), une architecture ML qui fusionne plusieurs modèles optimisés pour différentes capacités afin de former un modèle global plus robuste.

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Peer-to-Peer Smart Marketplace

La place de marché intelligente peer-to-peer de Bittensor est un concept révolutionnaire dans le domaine du développement de l’IA, offrant une plate-forme décentralisée et sans autorisation, contrairement à des modèles plus fermés comme OpenAI ou Google Gemini.

La place de marché vise à favoriser l’innovation concurrentielle, à faire progresser l’industrie de l’IA et à rendre l’IA accessible à la communauté mondiale des développeurs et des utilisateurs. Toute forme de valeur peut être encouragée, c’est-à-dire un accord visant à créer un marché équitable pour n’importe quel produit numérique. En d’autres termes, le protocole incarne une approche peer-to-peer pour l’échange de capacités d’apprentissage automatique et de prédictions entre les participants au sein du réseau. Il facilite le partage et la collaboration de modèles et de services d’apprentissage automatique, créant ainsi un environnement collaboratif et inclusif où les modèles open source et fermés peuvent être hébergés.

L’essor du marché des biens numériques

Bittensor est unique en ce sens qu’il a jeté les bases de l’émergence du marché des biens numériques, transformant efficacement l’intelligence artificielle en un actif négociable. Au cœur du protocole se trouve la création d’une place de marché pour la banalisation de l’intelligence artificielle.

Semblable aux algorithmes génétiques, le système d’incitation de Bittensor évalue en permanence les performances des mineurs et sélectionne ou recycle les mineurs au fil du temps. Ce processus dynamique garantit que le réseau reste efficace et réactif au paysage du développement de l’IA en constante évolution.

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Sur la Bittensor Intelligence Marketplace, la création de valeur suit une double approche :

• Les modèles d’IA haute performance hébergés par des mineurs, appelés contributeurs, sont récompensés sous forme de jetons $TAO.
• Les validateurs qui évaluent et utilisent l’intelligence seront également récompensés par des jetons $TAO.

Il convient de noter que Bittensor ne récompense pas seulement les performances brutes, il met également l’accent sur la génération des « signaux » les plus précieux. Cela signifie que le système de récompense donne la priorité à la création d’informations qui procurent des avantages substantiels à un large public, contribuant ainsi au développement de biens de plus grande valeur.

尤马共识(Consensus de Yuma)

En tant que blockchain indépendante de couche 1, Bittensor est alimentée par l’algorithme de consensus Yuma. Il s’agit d’un algorithme de consensus peer-to-peer décentralisé qui vise à obtenir une distribution équitable des ressources informatiques sur un réseau de nœuds.

Yuma utilise un mécanisme de consensus hybride qui combine des éléments de preuve de travail (PoW) et de preuve d’enjeu (PoS). Les nœuds du réseau effectuent des travaux de calcul, valident les transactions et créent de nouveaux blocs. Ce travail sera également vérifié par d’autres nœuds, et les contributeurs retenus seront récompensés par des jetons. Le composant PoS encourage les nœuds à détenir des jetons, alignant ainsi leurs intérêts sur la stabilité et la croissance du réseau.

Ce modèle hybride présente plusieurs avantages par rapport aux mécanismes de consensus traditionnels. D’une part, il évite la consommation d’énergie excessive généralement associée au Proof of Work (PoW) et résout les problèmes environnementaux. D’autre part, il évite les risques de centralisation qui se produisent dans le Proof-of-Stake (PoS) et maintient le réseau décentralisé et sécurisé.

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Le mécanisme de consensus Yuma se distingue par sa capacité à allouer des ressources informatiques sur un large réseau de nœuds. Cette approche a des implications d’une grande portée, car elle peut facilement gérer des tâches d’IA plus complexes et des ensembles de données plus importants. Au fur et à mesure que le réseau intègre davantage de nœuds, il évolue naturellement pour prendre en charge des charges de travail de plus en plus importantes.

Contrairement aux applications d’IA centralisées traditionnelles qui reposent sur un seul serveur ou cluster, les applications prises en charge par Yuma peuvent être distribuées sur un réseau de nœuds. Cette distribution optimise l’utilisation des ressources informatiques, ce qui permet de gérer des tâches complexes tout en atténuant les risques associés aux points de défaillance uniques et aux failles de sécurité.

Raffinement des connaissances** - Esprit de ruche numérique (Esprit de ruche numérique)**

L’affinement des connaissances est un concept fondamental du protocole Bittensor qui facilite l’apprentissage collaboratif entre les nœuds du réseau afin d’améliorer les performances et la précision. De la même manière que les neurones du cerveau humain travaillent ensemble, la distillation des connaissances permet aux nœuds de s’élever collectivement dans un réseau.

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Ce processus implique l’échange d’échantillons de données et de paramètres de modèle entre les nœuds, ce qui permet d’obtenir un réseau qui s’optimise au fil du temps pour des prédictions plus précises. Chaque nœud contribue au pool partagé, ce qui améliore les performances globales du réseau, le rendant plus rapide et plus adapté aux applications d’apprentissage en temps réel, telles que la robotique et les véhicules autonomes.

Surtout, cette approche atténue le risque d’oubli catastrophique, un défi courant dans l’apprentissage automatique. Les nœuds conservent et étendent leurs connaissances existantes tout en incorporant de nouvelles informations, ce qui améliore la résilience et l’adaptabilité du réseau.

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En distribuant les connaissances sur plusieurs nœuds, le réseau Bittensor TAO devient plus résistant aux interférences et plus résilient aux violations de données potentielles. Cette robustesse est particulièrement importante pour les applications qui traitent des données hautement sécurisées et sensibles à la vie privée, telles que les informations financières et médicales (la confidentialité est abordée plus en détail plus tard).

**Expert Mix (MoE)

Le réseau Bittensor innove encore en introduisant le concept de Decentralized Expert Hybrid (MoE). Cette approche exploite la puissance de plusieurs réseaux neuronaux, chacun spécialisé dans un aspect différent des données. Lorsque de nouvelles données sont introduites, ces experts travaillent ensemble pour produire des prédictions collectives plus précises que n’importe quel expert individuel ne pourrait le faire seul.

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Le mécanisme de consensus adopté combine l’apprentissage profond avec les algorithmes de consensus de la blockchain. Son objectif principal est de distribuer des participations pour inciter les nœuds qui apportent le plus de valeur informationnelle au réseau. Essentiellement, il récompense ceux qui améliorent leurs connaissances et leurs capacités en matière de réseautage.

Le cœur du protocole Bittensor est constitué de fonctions paramétrées, communément appelées neurones. Ces neurones sont distribués de pair à pair, chaque neurone ne contenant aucun ou plusieurs poids de réseau enregistrés sur un registre numérique. Les nœuds participent activement au classement les uns des autres, entraînant les réseaux neuronaux à déterminer la valeur de leurs voisins. Ce processus de classement est essentiel pour évaluer la contribution des nœuds individuels aux performances globales du réseau.

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Les scores générés par ce processus de classement sont accumulés dans le grand livre numérique. Les nœuds les mieux classés sont récompensés par des récompenses monétaires, ce qui leur donne un poids supplémentaire dans le réseau. Cela crée un lien direct entre la contribution du nœud et les récompenses, favorisant ainsi l’équité et la transparence au sein du réseau.

Cette approche fournit un marché dans lequel d’autres systèmes de renseignement évaluent l’intelligence sur une base peer-to-peer sur Internet. Il incite les nœuds à améliorer continuellement leurs connaissances et leur expertise.

Pour assurer une répartition équitable des récompenses, Bittensor utilise les valeurs de Shapley, un concept emprunté à la théorie des jeux coopératifs. Les valeurs Shapley fournissent un moyen juste et efficace de distribuer les récompenses entre les nœuds du réseau en fonction de leurs contributions. Cette combinaison d’incitations et de contributions incite les nœuds à agir dans le meilleur intérêt du réseau, en améliorant la sécurité et l’efficacité tout en favorisant l’amélioration continue.

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La mission principale de Bittensor est de favoriser l’innovation et la collaboration dans le domaine de l’intelligence artificielle grâce à un cadre décentralisé. Le cadre permet l’expansion et le partage rapides des connaissances, créant ainsi un référentiel d’informations croissant et imparable. Sur ce marché, les développeurs ont le pouvoir de monétiser leurs modèles d’IA et de fournir des solutions précieuses aux entreprises et aux particuliers.

La vision de Bittensor s’étend à l’avenir, où les modèles d’IA peuvent être facilement accessibles et déployés dans une variété d’industries. Cette accessibilité stimule le progrès et ouvre de nouvelles possibilités, comblant ainsi le fossé entre les capacités de l’IA et les applications du monde réel.

Tout comme les modèles d’IA mondiaux bien connus tels que Chat GPT, le modèle Bittensor génère des « représentations » basées sur des ensembles de données génériques. Pour évaluer les performances du modèle, les informations de Fisher ont été utilisées pour évaluer l’impact de la suppression d’un nœud du réseau, similaire à la perte d’un neurone dans le cerveau humain.

En plus des classements de modèles, Bittensor met fortement l’accent sur l’apprentissage interactif. Chaque modèle interagit activement avec le réseau, en recherchant une interaction avec d’autres modèles, à l’instar d’une recherche DNS. Bittensor agit comme une API qui exploite les modèles open source et closed source pour faciliter l’échange de données entre ces modèles, facilitant ainsi l’apprentissage collaboratif et le partage des connaissances.

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L’écosystème s’appuie sur le consensus de Yuma pour s’assurer que tout le monde respecte les règles, devenant ainsi une force motrice pour les développeurs open source et les laboratoires de recherche en IA, offrant des incitations financières pour améliorer les modèles sous-jacents open source.

Essentiellement, Bittensor est un référentiel d’intelligence artificielle en constante expansion. Ceci est réalisé en réunissant 4 couches différentes :

• Couche mineure : Responsable de la génération d’un travail précieux dans le réseau.
• Couche de validation : s’assure que les mineurs respectent les règles de consensus établies.
• Couche d’entreprise : S’appuyer sur l’infrastructure existante pour développer des produits et services innovants. Il s’agit d’une plateforme qui s’appuie sur l’intelligence collective du web pour créer de nouvelles solutions.
• Couche consommateur : Bénéficiez des emplois générés par la couche entreprise. Au nom d’un utilisateur final ou d’une organisation qui utilise des produits et services alimentés par le réseau Bittensor.

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Bittensor发展史

Bittensor a été fondée en 2019 par deux chercheurs en IA, Jacob Steeves et Ala Shaabana (et un auteur anonyme d’un livre blanc, Yuma Rao). Ils cherchaient un moyen de rendre l’IA composite. Ils se sont vite rendu compte que les crypto-monnaies pouvaient être la solution – un moyen d’inciter et de coordonner un réseau mondial de nœuds d’apprentissage automatique pour former et apprendre ensemble des problèmes spécifiques. Les ressources supplémentaires ajoutées au réseau améliorent l’intelligence globale, ce qui complique le travail des études et des modèles précédents.

Le voyage de Bittensor a commencé avec le lancement de « Kusanagi » en janvier 2021, marquant l’activation du réseau, permettant aux mineurs et aux validateurs de commencer à gagner les premières récompenses $TAO. Cependant, cette version initiale a été suspendue en raison de problèmes de consensus. En réponse, Bittensor a bifurqué de « Kusanagi » vers « Nakamoto » en novembre 2021.

Le 20 mars 2023, Bittensor a franchi une étape importante lorsque « Nakamoto » a de nouveau été bifurqué, évoluant cette fois en « Finney ». Le but de cette mise à niveau est d’améliorer les performances du code du noyau.

Notamment, Bittensor était à l’origine destiné à être une parachain sur Polkadot, après avoir réussi à obtenir un emplacement de parachain lors d’une vente aux enchères en janvier 2021. Cependant, en raison de préoccupations concernant la vitesse de développement de Polkadot, il a ensuite été décidé d’utiliser sa propre blockchain L1 indépendante construite sur Substrate au lieu de s’appuyer sur Polkadot.

Situation actuelle

Bittensor fonctionne sur le réseau principal depuis plus d’un an, en mettant l’accent sur la réalisation de recherches pilotes et la mise en place d’un potentiel futur. Voici une vue d’ensemble de l’état actuel et des raisons pour lesquelles le cas d’utilisation métier n’a pas encore été construit sur son validateur :

• Modèle de mélange épars : Bittensor exécute un modèle de mélange creusé en tant que modèle. Il intègre des modèles d’IA spécifiques dans ce mélange, chacun jouant un rôle spécifique dans un problème plus large défini par le validateur. La configuration et l’adaptation du modèle à l’état de l’art est un processus complexe et itératif. Actuellement, la phase de cette feuille de route est pilotée par la Fondation Opentensor.
• Compression intelligente (distillation) : La compression intelligente est un axe de recherche fondamental chez Bittensor. Il s’agit de techniques de distillation qui améliorent l’efficacité et les capacités du réseau.
• Optimiser pour de grands objectifs : L’objectif principal de Bittensor est d’optimiser pour de grands objectifs, et non pour des cas d’utilisation commerciale à court terme. Opentensor s’engage à créer un réseau qui va au-delà d’une simple plate-forme peer-to-peer et dispose d’un système de tarification modèle.
• Progrès et mises à jour : Au cours de l’année écoulée, Opentensor a fait des progrès significatifs, y compris la mise à jour Synapse, qui a ouvert Bittensor aux demandes externes. En octobre 2023, la mise à niveau Revolution a mis en œuvre l’expansion par le biais de sous-réseaux. Cela permet aux grands validateurs de définir les problèmes de manière indépendante, créant ainsi des opportunités de flux de trésorerie dans leurs participations.
• Expansion vers le monde réel : Le réseau Finney marque un tournant pour Bittensor, permettant aux validateurs d’agir de manière plus indépendante et de réduire la centralisation initiale. Avec la croissance des enjeux de réseau et l’augmentation des récompenses de blocs, la croissance de l’intelligence artificielle a été favorisée.
• Cas d’utilisation de l’IA à venir : Bittensor prévoit que les cas d’utilisation de l’IA dans le monde réel seront étendus à mesure que les parties prenantes, y compris les humains et l’IA, suivront leurs incitations. Des implémentations de multimodalité et de métamodalité sont à venir, fusionnant les sous-réseaux dans un format « intelligent » unifié.

Avec la dernière mise à jour de Revolution, Bittensor permet à quiconque de créer des sous-réseaux spécifiquement pour des types d’applications spécifiques. Par exemple, le sous-réseau 4 utilise JEPA (Joint Embedding Predicted Architecture), une approche d’IA mise au point par Yann LeCun de Meta qui gère divers types d’entrées et de sorties telles que la vidéo, les images et l’audio.

Une autre réalisation notable est le BTLM-3B-8K (Bittensor Language Model) de Cerebras, un modèle paramétrique 3B qui permet d’exécuter des modèles très précis et performants sur des appareils mobiles, rendant ainsi l’IA plus accessible. Le BTLM-3B-8K est disponible sur Hugging Face pour un usage commercial sous la licence Apache 2.0.

Les grands modèles GPT ont généralement plus de 100 milliards de paramètres et nécessitent plusieurs GPU haut de gamme pour faire des inférences. Cependant, la sortie de LLaMA de Meta a permis au monde d’obtenir des modèles hautes performances avec seulement 7 milliards de paramètres, permettant aux LLM de fonctionner sur des PC haut de gamme.

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Même si un modèle avec 7 milliards de paramètres est quantifié avec une précision de 4 bits, il ne peut toujours pas s’adapter à de nombreux appareils populaires, tels que l’iPhone 13 (4 Go de RAM). Un modèle de 3 milliards de paramètres peut facilement s’adapter à presque tous les appareils mobiles, mais les modèles précédents de 3 milliards de paramètres ont obtenu des résultats bien inférieurs à ceux de leur homologue de 7 milliards de paramètres. BTLM trouve un équilibre entre la taille du modèle et les performances. Avec 3 milliards de paramètres, il offre un niveau de précision et de capacité nettement supérieur à celui des modèles précédents avec une taille de 3 milliards de paramètres.

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Si l’on examine les différents benchmarks, BTLM a obtenu le score le plus élevé dans toutes les catégories, à l’exception de TruthfulQA.

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Non seulement le BTLM-3B surpasse les 3 milliards de modèles de paramètres, mais il rivalise également avec de nombreux modèles de 7 milliards de paramètres en termes de performances.

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Révolution – Bittensor 子网升级

La mise à niveau Revolution de Bittensor a été lancée le 2 octobre et marque une étape importante dans l’évolution de Bittensor, apportant des changements significatifs à sa structure opérationnelle. Au cœur de cette mise à niveau se trouve l’introduction de « sous-réseaux », un concept révolutionnaire qui donne aux développeurs une autonomie sans précédent dans la mise en forme de leurs incitations et la création d’une place de marché au sein de l’écosystème Bittensor.

L’une des principales caractéristiques de cette mise à niveau est l’introduction d’un langage de programmation dédié spécialement conçu pour le développement de systèmes d’incitation. Cette innovation permet aux développeurs de créer et de mettre en œuvre leurs incitations sur le réseau Bittensor, en tirant parti de son vaste bassin de cerveaux intelligents pour adapter le marché à leurs besoins et préférences spécifiques.

La mise à niveau représente également un changement significatif par rapport au modèle centralisé, dans lequel une base unique contrôle tous les aspects du réseau, passant à un cadre plus décentralisé. Désormais, toutes sortes d’individus ou de groupes ont la possibilité de posséder et de gérer des sous-réseaux.

Avec l’introduction des « sous-réseaux », n’importe qui peut désormais créer ses propres sous-réseaux et définir ses incitations, ce qui facilite une plus large gamme de services au sein de l’écosystème Bittensor. Ce changement favorise la diversité et la décentralisation au sein du réseau, conformément aux principes ouverts et collaboratifs de la mission de Bittensor.

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En outre, les sous-réseaux seront en concurrence pour l’émission en obtenant le consensus des représentants dans un nouveau « réseau de routage », introduisant un facteur concurrentiel qui peut stimuler l’innovation et l’allocation des ressources.

L’émergence de sous-réseaux créés par les utilisateurs peut rappeler l’explosion des applications après qu’Ethereum ait ouvert ses portes à la communauté mondiale des développeurs. La mise à niveau met également en évidence le potentiel de consolidation de divers outils et services en un réseau cohérent. Essentiellement, tous les éléments nécessaires à la construction de l’intelligence sont désormais centralisés sous un même toit et régis par un seul jeton ($TAO).

Réseau de routage

Le réseau de routage joue un rôle clé dans l’écosystème Bittensor. Il agit comme un méta-sous-réseau, et son rôle principal est de répartir les distributions entre les autres sous-réseaux en fonction du consensus pondéré des principaux représentants. Ce changement est profond, car il transforme fondamentalement Bittensor d’un système de contrôle unique en un « réseau de réseaux » dynamique.

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Surtout, le plan de publication n’est plus entièrement sous le contrôle de la Fondation Opentensor. Les représentants au sein du réseau « racine » ont désormais autorité sur la distribution des incitations. Ce changement décentralise le contrôle des incitations, ne s’appuyant plus uniquement sur une seule entité, et les place sous le contrôle du réseau « racine ».

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Sous-réseau

Les sous-réseaux au sein du réseau Bittensor sont des incitations indépendantes qui fournissent un cadre permettant aux mineurs d’interagir avec la plate-forme. Ces sous-réseaux jouent un rôle clé dans la définition des protocoles qui régissent les interactions entre les mineurs et les validateurs.

De plus, les détails du mécanisme d’incitation ne sont plus codés en dur dans la base de code de Bittensor. Au lieu de cela, ces détails sont définis dans le référentiel de sous-réseau, ce qui permet une plus grande flexibilité et une plus grande adaptabilité.

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Bittensor introduit des sous-réseaux spécifiques, tels que le sous-réseau d’invite et le sous-réseau de séries chronologiques. Le sous-réseau d’invite est capable d’exécuter une variété de réseaux neuronaux d’invite, notamment GPT-3, GPT-4, ChatGPT, etc., pour une inférence décentralisée. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d’interagir avec les validateurs sur le réseau et de dériver les résultats des modèles les plus performants, fournissant ainsi des capacités d’IA avancées à leurs applications.

Le sous-réseau fonctionne en distribuant des jetons $TAO aux mineurs et aux validateurs en fonction de la valeur de leurs contributions au réseau. Les règles et protocoles spécifiques pour la réponse du mineur à la requête du validateur et le processus d’évaluation mené par le validateur sont déterminés par le code de chaque référentiel de sous-réseau.

• Au démarrage, 9 emplacements de sous-réseau seront fournis, chacun avec une capacité par défaut de 256 UID (à l’exception du sous-réseau 1, qui peut accueillir 1024 UID). Les sous-réseaux seront activement en concurrence pour l’émission en recherchant des pondérations consensuelles auprès des représentants du réseau « racine ».
• Pour enregistrer un sous-réseau, une personne ou une entité doit verrouiller un nombre spécifique de $TAO pendant toute la durée d’existence du sous-réseau. Les propriétaires de sous-réseaux assument le rôle d’administrateur de réseau complet et ont le pouvoir d’attribuer des émissions par le biais de leurs sous-réseaux respectifs. Ils disposent d’autorisations complètes, y compris la possibilité d’invoquer des opérations sudo sur le réseau, telles que la définition de tarifs minimums réseau, etc.

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• Chaque sous-réseau est associé à un UID de réseau unique, et la propriété du sous-réseau est transférée au portefeuille qui verrouille $TAO du montant requis pour son enregistrement. Lorsqu’un sous-réseau est créé, le montant de $TAO correspondant est déduit du portefeuille du créateur et attaché au sous-réseau. Si le sous-réseau est déconnecté, le $TAO verrouillé est renvoyé au propriétaire.
• Il convient de noter que 18 % de la remise $TAO mise en jeu dans le sous-réseau sera attribuée au propriétaire du sous-réseau. Cela incite les créateurs de sous-réseaux à concevoir des mécanismes pour attirer les commerciaux sur le réseau de routage, car cela augmente leurs chances d’éviter de se déconnecter.
• Les sous-réseaux nouvellement enregistrés bénéficient d’une période d’exemption d’une semaine et ne peuvent pas être désinscrits pendant cette période. Le coût d’immobilisation initial est de 2 500 $TAO, qui double lorsqu’un nouveau sous-réseau est enregistré. Au fil du temps, le coût de l’immobilisation est progressivement réduit, suivant un schéma linéaire similaire au mécanisme d’enchères néerlandais. Cette approche vise à trouver un équilibre entre la demande de sous-créneaux horaires en ajustant les coûts d’immobilisation au fil du temps.

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• Lorsqu’un sous-réseau est désenregistré, le $TAO utilisé pour son enregistrement est retourné au propriétaire, tous les mineurs du sous-réseau sont supprimés et l’état du réseau est réinitialisé.

Réseau racine

Le réseau racine agit comme un « méta-sous-réseau », s’asseyant au-dessus des autres sous-réseaux et influençant le fonctionnement de ceux-ci, tout en jouant un rôle clé dans la détermination du score d’émission de l’ensemble du système.

Sa fonction principale est de générer un vecteur d’émission pour chaque sous-réseau à l’aide d’un mécanisme de consensus pondéré auquel participent les délégués. Les représentants au sein du réseau racine attribuent des pondérations aux différents sous-réseaux en fonction de leurs préférences, et le mécanisme de consensus final détermine l’allocation des émissions.

L’un des aspects notables est que le réseau « racine » a effectivement consolidé le rôle du Sénat et du mécanisme représentatif, en consolidant ces fonctions en une seule entité. Cette intégration simplifie le processus de prise de décision au sein de l’écosystème Bittensor.

Le réseau « racine » a le pouvoir de façonner l’écosystème en influençant la distribution des incitations. S’il estime qu’un aspect particulier d’un sous-réseau ou d’un système n’a aucune valeur, il a la possibilité de réduire ou d’éliminer l’allocation d’incitation pour ce composant.

Les sous-réseaux au sein du réseau Bittensor doivent travailler activement pour attirer la majorité du poids représenté au sein du réseau « racine » afin d’obtenir une part significative des incitations à la libération. Cet aspect concurrentiel souligne l’importance des sous-réseaux qui démontrent leur valeur et leur utilité pour l’écosystème au sens large.

De plus, cela donne aux 12 premières clés du réseau la possibilité d’opposer leur veto aux propositions soumises par les Trois Grands, ajoutant ainsi une couche supplémentaire de gouvernance et de freins et contrepoids au système.

Perspectives de l’industrie

Dans le secteur de la technologie, le pouvoir a longtemps été concentré entre les mains d’une poignée de géants de la technologie. Ces géants ont conservé le contrôle de biens numériques précieux qui sont essentiels pour stimuler l’innovation. Cependant, Bittensor a introduit un système plus démocratique et plus accessible par le biais de sa place de marché, reconnaissant et remettant en question ce modèle populaire.

L’idée fondamentale de Bittensor est que l’intelligence est le résultat de divers produits numériques tels que la puissance de calcul et les données. Historiquement, ces produits ont été étroitement contrôlés, confinés au domaine des géants de la technologie. Bittensor tente de briser ces entraves en introduisant des sous-réseaux créés par l’utilisateur. Ces places de marché fonctionneront sous un système de jetons unifié, garantissant que les développeurs du monde entier ont un accès égal aux ressources qui étaient autrefois le domaine exclusif d’une poignée d’élites dans un écosystème fermé de Big Tech.

Adoption potentielle

À l’ère du numérique, le pouvoir de transformation de l’intelligence artificielle (IA) est indéniable. L’IA est devenue une partie intégrante de nos vies, rationalisant la recherche, automatisant les flux de travail, aidant au codage et générant du contenu à partir de texte. La croissance rapide des capacités de l’IA est évidente, mais cette croissance pose également des défis liés à l’évolutivité et, surtout, à la fiabilité. En particulier, des événements récents, tels que l’interruption temporaire de ChatGPT à Washington pour discuter de la réglementation de l’IA, soulignent le besoin urgent de solutions robustes aux défis de la mise à l’échelle de l’IA. Ces pannes ont laissé les utilisateurs inquiets quant à la stabilité et à la fiabilité de l’IA à mesure qu’elle s’intègre davantage dans leur vie quotidienne. C’est dans ces moments-là que l’importance de la $TAO de Bittensor est évidente.

L’approche de Bittensor soutient non seulement l’IA open source, mais montre également qu’elle peut être une poursuite financièrement gratifiante. Il s’appuie sur l’évolution de la concurrence observée dans le minage de bitcoins et ouvre la voie à un marché florissant où les meilleurs modèles d’IA sont mis en avant. Ce changement permet aux chercheurs en IA d’apporter leur expertise dans un environnement ouvert et dynamique qui, en fin de compte, profite à la société dans son ensemble.

$TAO fournit une infrastructure d’IA décentralisée qui peut atténuer les problèmes potentiels rencontrés par ChatGPT. En décentralisant l’IA, Bittensor garantit la résilience et la fiabilité des systèmes d’IA, même si leur demande augmente. Cette approche jette des bases solides pour l’avenir des services d’IA.

En bref, Bittensor est une place de marché mondiale de l’IA open source qui offre une solution convaincante aux défis posés par le développement de l’IA à source fermée.

• Attraction gravitationnelle supérieure de l’intelligence artificielle : Bittensor agit comme une force gravitationnelle qui attire les meilleurs modèles d’IA des chercheurs du monde entier. En promouvant un marché libre pour l’IA, le réseau encourage la soumission de modèles de pointe. Au fur et à mesure qu’il mûrit, Bittensor promet de baisser les prix, d’éliminer les risques liés à la plate-forme et de fournir les meilleurs résultats d’IA, qu’il s’agisse de texte, d’images, de vidéos ou d’autres formats.
• Open Source rentable : Bittensor transforme l’IA open source en une entreprise rentable. Suivant l’exemple de Bitcoin, Bittensor est construit sur l’hypothèse que les parties prenantes sont motivées par le profit. Dans cet écosystème, les meilleurs modèles d’IA sont ceux qui rapportent le plus d’argent. Il s’est transformé en une industrie hautement compétitive et spécialisée en parallèle du développement du minage de Bitcoin. Les doctorants ont maintenant la possibilité d’apporter leurs recherches à ce marché ouvert, comblant ainsi le fossé entre le monde universitaire et le secteur privé.
• Échelle impressionnante : Les incitations de Bittensor ont donné des résultats significatifs. Le réseau dessert plus de 4 000 modèles d’IA, dont 10 trillions de paramètres de modèle. Cela peut être vu en comparant cela aux 175 milliards de paramètres de GPT-3.
• Diverses parties prenantes : L’écosystème de Bittensor implique un éventail de parties prenantes, notamment des mineurs, des validateurs, des nominateurs et des consommateurs. Cet engagement diversifié assure la robustesse et la croissance continue du réseau.

L’état actuel de l’IA est une considération importante, dont une grande partie est encore verrouillée sous le contrôle de Big Tech fermée. Cela soulève la question suivante : et si l’IA pouvait être ouverte dans un environnement collaboratif et être capable d’apprendre d’autres modèles d’IA ? Bittensor’s $TAO tente d’apporter une solution à ce problème.

• Adoption de la croissance : Bien que certaines grandes entreprises d’IA puissent hésiter à divulguer leur technologie d’IA exclusive, $TAO offre une proposition intéressante. Il introduit la possibilité d’une monétisation supplémentaire par le biais de microtransactions. Imaginez une solution d’IA à part entière comme OpenAI acceptant les micropaiements chaque fois que quelqu’un utilise ses modèles entraînés dans l’écosystème Bittensor pour créer ses produits et ses entreprises. Cela pourrait ouvrir de nouvelles sources de revenus pour ces entreprises, les encourageant à participer à des réseaux d’IA ouverts.
• Adoption basée sur la demande : il est supposé que les solutions d’IA actuelles restent fermées et résistantes aux réseaux ouverts. Même avec beaucoup d’argent à votre disposition, l’open source a le potentiel de surpasser ces solutions bien financées. Bien que les ressources financières soient essentielles au développement technologique, il ne faut pas sous-estimer le potentiel des technologies qui permettent l’apprentissage autodirigé et l’apprentissage à partir de l’environnement.

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Dilemme de l’Open Source

Alors que les préoccupations concernant les problèmes d’alignement dans l’IA continuent de croître, les débats sur la question de savoir si les modèles d’IA devraient être open source gagnent du terrain. La question fondamentale est de savoir si le code qui sous-tend les modèles d’IA doit être gratuit et ouvert à tous. Il est intéressant de noter que même si un acteur majeur comme OpenAI open source ses modèles, cela ne constituerait pas nécessairement une menace pour Bittensor. Dans un environnement open-source, n’importe qui peut tirer parti de ces modèles sur le réseau Bittensor.

Au sein de la communauté technique, les avis divergent sur cette question. Il a été suggéré que la technologie d’IA open source pourrait donner aux acteurs malveillants la possibilité d’exploiter l’IA à des fins nuisibles. À l’inverse, d’autres soutiennent que l’octroi de droits exclusifs sur la technologie de l’IA aux grandes entreprises pourrait représenter un plus grand danger. Par exemple, la concentration du pouvoir de l’IA entre les mains d’une poignée d’entreprises valant des milliers de milliards de dollars, comme le montre l’accent mis par OpenAI sur la levée de grosses sommes d’argent, pourrait soulever des préoccupations éthiques et mettre en évidence le risque de corruption du pouvoir.

La décision de Meta d’ouvrir son LLM Llama2 est le signe d’un changement dans l’industrie vers l’adoption de pratiques open source. Cette décision donne à Bittensor l’occasion d’apprendre et potentiellement d’intégrer les progrès de Meta dans son réseau, comblant ainsi l’écart de performance plus rapidement.

Il est nécessaire de regarder les valorisations de $TAO et d’OpenAI. Actuellement, OpenAI domine le secteur, avec des valorisations comprises entre 80 et 90 milliards de dollars. Cependant, il opère au sein d’un écosystème fermé qui s’appuie fortement sur Microsoft et ses services cloud contrôlés. Malgré cela, OpenAI a réussi à attirer les meilleurs talents du monde entier. D’autre part, avec le passage du temps et les initiatives open source de plus en plus répandues, l’éventail des talents disponibles devrait s’étendre de manière exponentielle, couvrant tous les coins d’Internet. Cette démocratisation de l’expertise en IA pourrait jouer un rôle clé dans l’adoption de Bittensor.

Paysage concurrentiel - IA centralisée

L’adoption par les développeurs reste un facteur clé dans la trajectoire de croissance de Bittensor. Les développeurs peuvent désormais interagir avec le réseau grâce à l’API Python développée par la Fondation OpenTensor, ce qui souligne l’importance de favoriser une communauté de développeurs forte pour favoriser l’adoption. Aujourd’hui, Bittensor travaille activement à la décentralisation d’aspects clés du réseau, tels que la création et la formation de modèles, en récompensant les modèles les plus finement réglés tout en facilitant la prise de décision pilotée par la communauté.

Il est intéressant de noter que les acteurs établis dans le domaine de l’IA, notamment OpenAI et Google, sont maintenant devenus des concurrents de $TAO. Ils sont profondément impliqués dans la phase de génération de modèles de l’IA et s’intéressent même à l’intégration verticale potentielle au sein de diverses industries. Dans ce contexte, l’un des principaux défis auxquels $TAO est confronté est le problème de la segmentation des données.

Contrairement aux géants de la technologie tels que Facebook, Apple, Amazon, Netflix et Google (FAANG), qui ont accès à un large éventail d’entrepôts de données significatifs, les communautés de crowdsourcing peuvent ne pas avoir le même niveau de ressources et d’accès aux données. Les organisations FAANG disposent du soutien financier nécessaire pour tirer parti d’un matériel puissant, tel que les technologies de pointe de Nvidia, notamment H100 et GH200, qui peuvent accélérer considérablement l’entraînement des modèles d’IA.

Dans le même temps, il convient de noter que toutes les solutions d’IA grand public d’aujourd’hui existent sous une forme fermée et centralisée. Il s’agit notamment d’entreprises bien connues comme OpenAI, Google, Midjourney et d’autres, qui proposent chacune des solutions d’IA disruptives. Cependant, l’écart entre les modèles fermés et open source se réduit rapidement. Les modèles open source gagnent du terrain en termes de vitesse, de personnalisation, de confidentialité et de capacités globales. Par rapport à leurs homologues fermés, ils atteignent des fonctionnalités impressionnantes avec un budget et une échelle de paramètres relativement petits. De plus, ces modèles open source fonctionnent selon un calendrier accéléré, ce qui permet de livrer les résultats en quelques semaines plutôt qu’en plusieurs mois.

En tant que puissant géant de la technologie, Google a reconnu cette tendance au changement. « Nous n’avons pas de fossé, et OpenAI non plus », a déclaré une fuite interne de la société. Il met en évidence l’influence croissante de l’IA open source dans le paysage concurrentiel.

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Dans cet écosystème d’IA en pleine croissance, $TAO émergent comme un catalyseur de changement, remettant en question les modèles traditionnels de développement et de formation de l’IA. Son approche décentralisée et son éthique axée sur la communauté en font un concurrent dans l’arène dynamique où les géants de la technologie dominaient autrefois.

Contrairement aux plateformes centralisées qui restreignent l’accès aux modèles d’IA individuels, l’architecture de Bittensor offre un accès sans autorisation à l’intelligence. Il s’agit d’un guichet unique pour les développeurs d’IA, fournissant toutes les ressources informatiques nécessaires tout en acceptant les contributions externes. Ce modèle inclusif interconnecte les réseaux neuronaux à travers Internet pour créer un système d’apprentissage automatique mondial, distribué et incitatif.

Pour réaliser le plein potentiel de l’IA, il est essentiel de s’éloigner des pratiques de développement à source fermée et des limites qui y sont associées. Tout comme les enfants élargissent leur compréhension grâce aux interactions sociales, l’IA s’épanouit dans des environnements dynamiques. L’exposition à divers ensembles de données, les idées de chercheurs innovants et l’interaction avec divers modèles contribuent à favoriser la création de systèmes d’IA plus puissants et plus intelligents. La trajectoire de l’IA ne doit pas être déterminée par une seule entité.

Dans le contexte de ces deux futurs opposés, le choix entre un monde dominé par des algorithmes de boîte noire et une autorité centralisée, ou un paysage d’IA ouvert et démocratisé est crucial pour la société.

Dans le premier scénario, où de grandes entreprises comme OpenAI ou Anthropic prennent le contrôle de la solution d’IA, nous courons le risque de vivre sous un régime de surveillance constante. Ces entreprises auront un pouvoir énorme sur nos données personnelles et nos interactions quotidiennes, avec le droit de fermer les services et de signaler les personnes qui ne sont pas d’accord ou qui ont des discussions.

L’option la plus optimiste, cependant, offre un monde d’IA basé sur une plate-forme open source et construit sur un réseau universel. Ici, le pouvoir et le contrôle sont décentralisés, et l’IA est un outil d’autonomisation plutôt que de surveillance. Dans ce cas, la créativité et le développement peuvent s’épanouir sans craindre les préjugés ou la censure des entreprises.

Tout comme Internet démocratise l’accès à l’information, un écosystème d’IA ouvert démocratisera l’accès au renseignement. Il veille à ce que l’intelligence ne soit pas monopolisée par quelques-uns, favorisant ainsi des règles du jeu équitables où chacun peut contribuer, apprendre et en bénéficier.

$TAO Tokenomics

• Comme pour Bitcoin, l’offre maximale totale de jetons $TAO est limitée à 21 000 000 et sera émise après 256 ans.
• Le $TAO de réduction de moitié se produira tous les 10,5 millions de blocs, avec 64 événements de réduction de moitié au cours des 45 prochaines années.

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• Le réseau a un temps de bloc d’environ 12 secondes, et chaque bloc récompense les mineurs et les validateurs pendant 1 $TAO.
• Actuellement, cela équivaut à l’émission de 7 200 nouveaux jetons $TAO par jour, qui sont répartis équitablement entre les mineurs et les validateurs.

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Une autre similitude avec le bitcoin est que le calendrier d’émission de $TAO suit également le concept de halving, qui se produit environ tous les 4 ans. Cependant, cela est déterminé par le nombre total de jetons émis, et non par le nombre de blocs. Par exemple, une fois que la moitié de l’offre totale est émise, le taux d’émission est réduit de moitié.

Il est important de noter que les jetons $TAO utilisés pour l’enregistrement du recyclage sont brûlés dans l’offre non émise, ce qui entraîne une extension progressive de l’intervalle de réduction de moitié. Ce mécanisme garantit que le calendrier d’émission s’ajuste dynamiquement au fil du temps, reflétant les besoins et la dynamique économique du réseau.

$TAO Token Economy

L’économie $TAO token de Bittensor se caractérise par sa simplicité, son engagement en faveur de la décentralisation et une distribution équitable. Contrairement à de nombreux autres projets de blockchain, les jetons $TAO ne sont distribués à aucune partie par le biais d’ICO, d’IDO, de placements privés à des sociétés de capital-risque ou d’affectations privilégiées à des équipes, des fondations ou des conseillers. Au lieu de cela, chaque jeton en circulation doit être gagné en participant activement au réseau.

Il existe également des répartiteurs de capitaux dans le réseau qui participent en tant que mineurs ou validateurs et fournissent des services de tenue de marché, tels que DCG, GSR ou Polychain. Il est important de noter qu’aucun d’entre eux n’a reçu d’allocations de jetons par le biais de préventes ou de placements privés.

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$TAO tokens peuvent être utilisés pour la gouvernance, le staking et la participation à des mécanismes de consensus, ainsi que comme moyen de paiement au sein du réseau Bittensor.

De cette façon, les validateurs et les mineurs utilisent leurs jetons comme garantie pour sécuriser le réseau et gagner des récompenses pour les émissions inflationnistes, tandis que les utilisateurs et les entreprises peuvent utiliser $TAO pour accéder aux services et applications d’IA construits sur le réseau.

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Les nouveaux jetons $TAO ne peuvent être générés que par le minage et la vérification. Le réseau récompense les mineurs et les validateurs, avec 1 $TAO récompense attribuée pour chaque bloc, qui est divisée à parts égales entre les mineurs et les validateurs. Par conséquent, la seule façon de gagner de l’$TAO est d’acheter des jetons sur le marché libre ou de participer à des activités de minage et de validation.

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$TAO modèle de distribution de tokens simple reflète le principe de décentralisation et rappelle l’esprit Bitcoin défini par Satoshi Nakamoto. La frappe de la genèse de $TAO s’aligne sur le calendrier de sortie de Bitcoin ($BTC), offrant des chances égales à tous ceux qui apportent de la valeur au réseau. Cette approche met l’accent sur l’importance d’empêcher la concentration du pouvoir et de la propriété, en particulier dans le domaine de l’intelligence artificielle, qui a des implications sociétales importantes et ne devrait pas être contrôlée par quelques-uns.

Ce modèle de distribution garantit que l’exploitation minière reste un processus concurrentiel. Au fur et à mesure que de plus en plus de mineurs rejoignent le réseau, la concurrence s’intensifie et il est difficile de maintenir la rentabilité. Ceci, à son tour, incite les mineurs à chercher des moyens de réduire les coûts d’exploitation, augmentant ainsi l’efficacité et l’innovation au sein du réseau.

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$TAO Capture de valeur

$TAO est le jeton natif du réseau Bittensor, et sa valeur intrinsèque découle de son rôle unique dans l’écosystème. Contrairement au modèle L1 standard, où les jetons de réseau reçoivent de la valeur par la vente d’espace de bloc, la valeur de $TAO est liée aux services d’IA qu’il prend en charge. Au fur et à mesure que ces services d’IA deviennent plus percutants et pratiques, la demande de $TAO augmente.

Les fonds de $TAO ont accès à une gamme de ressources numériques interconnectées, y compris les données, la bande passante et les renseignements générés et vérifiés par les participants au réseau. Comme le reflète le plan d’émission, la valeur de $TAO n’est pas seulement basée sur la spéculation ou la rareté, mais est profondément enracinée dans la contribution tangible et l’utilité qu’elle fournit au réseau Bittensor.

Cependant, le maintien de ce cycle de création et de récompense n’est pas garanti. Les mineurs et les validateurs, tout en fournissant des informations précieuses au réseau et en recevant des jetons $TAO en retour, sont également incités à vendre des jetons pour couvrir les dépenses, comme les mineurs de bitcoins.

Quelle est la valeur du prix du jeton ?

Comme tout autre jeton, le prix de $TAO est déterminé par les principes économiques fondamentaux de l’offre et de la demande. Une augmentation de la demande de $TAO entraîne une augmentation des prix, tandis qu’une diminution de la demande entraîne une baisse des prix. Par conséquent, l’idée est que la demande d’activités écosystémiques compensera la libération de l’offre.

Vous ne pouvez gagner de l’$TAO qu’en contribuant au réseau. Pour ce faire, vous devez l’acheter et le conserver ou le dépenser pour commencer à utiliser le réseau.

• Facteurs de demande :

1. Activités écosystémiques :
2. Les validateurs ont besoin de $TAO jetons pour s’inscrire.
3. Les utilisateurs peuvent acheter $TAO pour participer au processus de vote lié à l’alignement du renseignement.
4. Utilisé comme moyen de paiement dans le réseau.
5. Vous devez staker et déléguer $TAO pour gagner des récompenses de jalonnement. Cela permet de se protéger contre les émissions inflationnistes.
6. Les primes spéculatives sont un moyen de parier sur le potentiel de hausse de la convergence de deux technologies de rupture, la blockchain et l’intelligence artificielle.
7. Effets de réseau liés à l’entrée d’un plus grand nombre de développeurs sur le réseau et à l’exploitation du potentiel des modèles open source

• Axé sur l’approvisionnement :

1. L’émission totale de jetons d’émission d’inflation atteint 21 000 000
2. Les mineurs et les validateurs peuvent vendre des jetons $TAO pour payer les dépenses d’exploitation. Cet aspect est similaire à celui des mineurs de bitcoins qui vendent des bitcoins pour couvrir les coûts.

Au fur et à mesure que le réseau se développe et que de nouveaux modèles d’IA et sous-réseaux sont ajoutés, le potentiel de capture de valeur augmente également. La synergie entre l’IA et la blockchain a également alimenté la croissance du réseau, créant un cycle qui s’auto-renforce.

De cette façon, Bittensor incarne le principe de la loi de Metcalfe, qui stipule que la valeur d’un réseau est proportionnelle au carré du nombre d’utilisateurs ou de nœuds connectés. Au fur et à mesure que de plus en plus de participants rejoignent le réseau, la valeur qu’il apporte augmente de manière exponentielle.

Comment obtenir une telle valeur

Dans Bittensor, les validateurs sont incités à gagner des stakes auprès des détenteurs de tokens, et ce staking est essentiel à leur fonctionnement au sein du réseau. En tant que détenteur de jetons, vous avez la possibilité de déléguer $TAO à une variété de validateurs différents. L’option la plus courante est la Fondation OpenTensor elle-même, qui détient environ 20 % du réseau.

Actuellement, les validateurs distribuent 82 % de leurs récompenses aux délégants sous forme de jetons $TAO. Par conséquent, déléguer $TAO jetons à des validateurs est une opportunité pour les détenteurs de jetons de gagner des récompenses de jalonnement. Cela permet de protéger les utilisateurs contre une dilution potentielle causée par l’émission de tokens inflationnistes.

• Les récompenses des validateurs sont actuellement de 22,45 %.
• La récompense de mise actuelle est de 18,41 %

Risque/rendement et horizon temporel

Lorsque vous évaluez le rapport risque/rendement de l’allocation d’une partie de votre portefeuille à $TAO, il est important de comprendre ce que vous achetez réellement. Par exemple, l’achat ne donne droit à aucune forme de revenu versé en dollars pour l’activité économique du réseau. Au lieu de cela, vous êtes récompensé par l’émission d’un jeton. En tant que détenteur de tokens, vous pouvez déléguer ces tokens émis à un validateur pour gagner un APR et augmenter vos avoirs en $TAO.

$TAO’analogie avec le bitcoin est claire, mais le bitcoin a une histoire intrinsèque derrière lui qui le rend unique. Personne n’a été en mesure de fournir une réponse satisfaisante quant à la valeur de $BTC ou à la raison pour laquelle elle a une quelconque valeur, de sorte que la communauté se retrouve dans une guerre tribale entre les sans-pièces, les « shitcoins » et les extrémistes.

En fait, la tokenomique de Bitcoin est facile à comprendre : $BTC est utilisée pour inciter les mineurs à exploiter et à maintenir le réseau, de sorte que les détenteurs existants sont dilués (bien qu’ils puissent devenir des mineurs ou, dans le cas de Bittensor, des délégataires). Par conséquent, ceux qui détiennent des jetons ne sont pas incités et ne reçoivent aucune récompense du réseau sous-jacent.

Mais pour $BTC, il y a un facteur important à prendre en compte, et c’est la rareté. En fait, il n’y aura que 21 millions de $BTC, ce qui le rend unique. Bien que l’économie des jetons de $TAO soit calquée sur le Bitcoin, il y a encore plus de 70 % de jetons non émis. Cela pose un dilemme aux investisseurs : accordent-ils plus d’importance à la décentralisation du réseau qu’à la rareté des actifs ?

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En fin de compte, l’utilité de $TAO découle de l’accès qu’il fournit aux modèles d’IA, aux utilisations de la gouvernance, à l’accès aux récompenses de jalonnement et aux opportunités en tant que mécanisme d’incitation.

Dépenses d’exploitation

Les coûts actuels de construction de l’infrastructure sont obtenus par la Fondation Opentensor par le biais de la délégation et des récompenses de délégation. D’autres développements sont réalisés par des tiers qui gèrent leurs propres validateurs, qui sont également financés par des délégations.

Tout comme toute initiative mondiale nécessite un financement pour la recherche, le développement et le déploiement, le succès de l’IA dépend de la façon dont le capital est aligné et de la façon dont les parties prenantes sont récompensées pour leurs contributions. C’est cette allocation stratégique des ressources (recherche, GPU pour la formation, etc.) qui pilote le développement et l’impact de l’IA.

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, en particulier les grands modèles de langage comme ChatGPT, les coûts d’exploitation sont très élevés. Par exemple, OpenAI estime qu’il en coûte environ 700 000 dollars par jour pour faire fonctionner ChatGPT, ce qui montre le fardeau financier élevé qui accompagne les modèles d’IA à grande échelle. Le coût de la formation par modèle peut aller de plusieurs millions à plusieurs dizaines de millions de dollars, ce qui en fait une entreprise plus gourmande en ressources. Le coût d’entraînement d’un modèle sur un grand jeu de données peut être encore plus élevé, jusqu’à 30 millions de dollars. Bien que l’entreprise ait levé des fonds importants, y compris un investissement récent de Microsoft (dont environ la moitié sous forme de crédits Azure), le coût croissant de la formation de grands modèles de langage reste une préoccupation. Chaque cycle d’entraînement coûte des millions de dollars, et la nécessité de repartir de zéro pour un nouveau modèle exacerbe le problème.

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C’est là qu’intervient l’approche de Bittensor en matière de « composition des connaissances ». L’approche unique de Bittensor se concentre sur la décentralisation et la collaboration par le biais de la « capitalisation des connaissances ». Cette philosophie permet aux systèmes d’IA d’être construits sur les connaissances existantes de manière décentralisée, offrant des avantages tels que :

• Rentabilité : En tirant parti des connaissances existantes et en s’améliorant continuellement, l’approche de Bittensor promet de réduire le besoin de recyclage coûteux à partir de zéro.
• Adaptabilité : Les applications d’IA à grande échelle sont souvent confrontées à des besoins et à des défis changeants. À cet égard, une approche décentralisée permet aux organisations d’être plus flexibles dans l’adaptation de leurs systèmes d’IA, en veillant à ce qu’ils restent pertinents et efficaces dans des environnements dynamiques.
• Décentralisation : Le réseau décentralisé de Bittensor permet à une communauté mondiale de contributeurs de s’épanouir, réduisant ainsi la dépendance à l’égard d’une seule entité ou d’une infrastructure centralisée. Cela favorise l’innovation et la diversité dans le développement de l’IA.
• Collaboration : La nature collaborative de la composition des connaissances encourage le partage des connaissances et l’apprentissage coopératif entre les nœuds du réseau, créant ainsi un environnement dynamique pour les progrès de l’IA.

Équipe et investisseurs

Bittensor est un protocole open source qui alimente un réseau d’apprentissage automatique décentralisé basé sur la blockchain. L’équipe Bittensor comprend Jacob Steeves (fondateur), Ala Shaabana (fondateur), Jacqueline Dawn (directrice marketing) et Saeideh Motlagh (architecte blockchain), entre autres. La Fondation Opentensor prévoit d’agrandir son équipe cette année.

Un personnage nommé Yuma Rao est également mentionné dans le livre blanc de Bittensor, tout comme Satoshi Nakamoto dans Bitcoin. Il n’est pas clair si cette personne est réelle, et nous ne pourrons peut-être jamais en apprendre davantage sur elle.

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Bittensor n’a pas divulgué de conseillers ou d’investisseurs clés connus, si ce n’est pour recevoir un soutien financier de la Fondation OpenTensor, une organisation à but non lucratif qui soutient le développement de Bittensor. Bittensor n’a pas encore annoncé de partenariats officiels.

OPINION

Les valorisations de la plupart des entreprises technologiques sont bien inférieures à celles d’avant la pandémie, mais les entreprises d’IA ont désormais atteint leurs multiples de valorisation et leurs taux de croissance les plus élevés.

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Avec une capitalisation boursière bien inférieure à celle des géants de l’industrie, Bittensor peut en effet être une plate-forme idéale pour les applications d’IA à grande échelle/à forte demande et les modèles open source.

De toute évidence, la comparaison la plus facile pour mesurer la hausse est comparée à la valorisation du placement privé d’OpenAI, qui s’élève à 29 milliards de dollars. Indépendamment du réalisme, c’est légèrement plus élevé que le FDV de $TAO. Compte tenu du temps qu’il faudra pour que l’ensemble de l’offre soit mise en circulation, nous pouvons utiliser la capitalisation boursière en circulation pour arriver à un chiffre approximatif selon lequel la valorisation du placement privé d’OpenAI est plus de 108 fois supérieure à la capitalisation boursière $TAO. Cependant, il s’agit d’une approche hautement spéculative qui peut être réduite à parier sur des projets qui peuvent bénéficier de l’intersection de l’IA et de la crypto.

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La caractéristique la plus importante de Bittensor est qu’il résout le problème de la centralisation de l’IA. À l’heure actuelle, une poignée d’entreprises contrôlent une poignée de modèles importants et puissants, mais ils sont tous séparés et n’ont que peu ou pas de collaboration ou de partage des connaissances.

Les modèles d’IA isolés ne peuvent pas apprendre les uns des autres, ils ne sont donc pas composés (les chercheurs doivent repartir de zéro chaque fois qu’ils créent un nouveau modèle). Cela contraste fortement avec la recherche sur l’IA, où les nouveaux chercheurs peuvent s’appuyer sur le travail des chercheurs précédents, créant ainsi un effet de croissance qui stimule considérablement le développement des idées.

L’IA cloisonnée est également limitée en termes de fonctionnalités, car les applications tierces et l’intégration de données nécessitent l’autorisation du propriétaire du modèle (sous la forme de partenariats techniques et d’accords commerciaux). Cette limitation a un impact direct sur la valeur et l’utilité de l’IA, car elle ne peut fonctionner que dans le cadre des applications qu’elle prend effectivement en charge.

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Cet environnement centralisé où le gagnant rafle tout n’est pas propice aux petites équipes disposant de moins de ressources. Dans ce cas, la principale force de Bittensor réside dans son réseau décentralisé et ses incitations, encourageant les petites équipes et les chercheurs à monétiser leur travail.

Si Bittensor parvient à combler l’écart de performance avec les principaux fournisseurs d’IA à source fermée tels que GPT-4, il pourrait devenir le premier choix des développeurs, des entreprises et des chercheurs dans le domaine de la cryptographie et de l’IA. Sa nature ouverte et collaborative en fait une alternative attrayante aux écosystèmes fermés avec le potentiel de conduire à une adoption importante. En fin de compte, la valorisation du TAO peut provenir de l’utilité du réseau (l’activité économique sur laquelle il est construit) ou du flux de trésorerie direct du protocole.

• En tant que jeton utilitaire, $TAO avez besoin d’accéder au réseau. Par conséquent, son évaluation peut être dérivée en fonction de l’utilité économique qui en découle.
• En tant que jeton de jalonnement, les détenteurs peuvent déléguer $TAO à des validateurs et recevoir une part des revenus du réseau.
• Nous pouvons également mesurer les rendements en fonction de la part de marché et de multiples hypothèses (ce qui peut également conduire à des prévisions peu fiables).

Étant donné que l’aspect pratique est plus subjectif et abstrait, nous pouvons commencer par les flux de trésorerie. En supposant que le marché de l’apprentissage automatique atteigne une certaine taille de marché à l’avenir (voir les estimations de Precedence Research dans le graphique ci-dessous), nous pouvons évaluer le réseau Bittensor en fonction de sa part de marché potentielle et du doublement de son chiffre d’affaires.

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Quelle que soit la taille estimée du marché, Bittensor reste un projet très spécialisé et complexe, ce qui constitue un obstacle à la fois pour une intégration facile pour les développeurs et une adoption pour les utilisateurs.

Le projet n’en est encore qu’aux premiers stades de son développement, et des problèmes inattendus peuvent survenir avec le réseau. Par exemple, en juin, il y a eu collusion entre les mineurs pour manipuler le réseau, ce qui a entraîné la vente de $TAO sur le marché. La solution temporaire consiste à réduire les émissions de 90 % afin de donner à la Fondation Opentensor plus de temps pour résoudre les problèmes liés au réseau afin que le protocole puisse fonctionner comme prévu.

La plupart des produits actuellement en cours d’exécution sur le réseau ne peuvent pas rivaliser avec leurs homologues centralisés et ont connu de faibles taux d’adoption à ce jour. La meilleure façon de le savoir et d’essayer par vous-même est de tester les services proposés par Bittensor Hub.

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Nous devrions également nous poser la question de savoir si la tokenomique de Bitcoin s’applique à un réseau comme Bittensor spécialisé dans la fourniture de services d’IA. Peut-être que la nature contractionniste de $BTC n’est pas adaptée à un réseau qui a besoin d’ajouter des mineurs et des applications construites dessus à grande échelle. Idéalement, le jeton devrait gonfler au fur et à mesure que l’adoption du réseau se développe, plus proche du pétrole numérique que de l’or numérique. Cela a été intégré en partie, incitant les mineurs à se faire concurrence et à répartir l’offre sur une période de plus de 200 ans.

Un autre défi est la protection de la vie privée, car il n’est pas possible de chiffrer les données avant qu’elles ne passent par un réseau neuronal. Dans un environnement décentralisé, c’est encore plus délicat car toutes les données qui passent par le processus d’apprentissage et/ou d’inférence ne seront certainement pas privées. Bien sûr, cela peut également être un problème potentiel dans un environnement centralisé, mais vous n’avez alors à vous soucier que d’une seule partie connue qui voit vos données, pas de nombreuses parties inconnues.

Economie

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Prix du jeton

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Prix par rapport à ATH et ATL

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Distribution de l’approvisionnement

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Conclusion

Bittensor pourrait être un pari fort à l’intersection de l’IA et de la crypto. Cependant, il ne fait aucun doute qu’il s’agit de l’un des projets les plus complexes pour évaluer son taux de croissance et son potentiel de hausse. Il y a clairement beaucoup de potentiel pour exploiter l’utilité de l’IA dans le Web décentralisé, en particulier en termes d’incitation aux modèles open source et de décentralisation de la propriété du réseau. Cependant, les services et les analyses de rentabilisation construits sur Bittensor ne sont actuellement pas assez compétitifs.

L’intelligence artificielle est une industrie qui nécessite d’énormes dépenses d’exploitation et beaucoup d’argent à soutenir, et seuls les géants de l’industrie peuvent y parvenir. En ce sens, Bittensor est un pari très à contre-courant, c’est pourquoi il vaut la peine de prendre en compte autant de facteurs risque/récompense que possible.