Gate Ventures Research Insights: Bittensorの革命 — AIのビットコインの台頭と新しい経済の風景

Gate Ventures

投資概要

Bittensorは、ビットコインネットワークに触発された汎用インセンティブプラットフォームであり、サブネットアーキテクチャとゲーム理論に基づいて構築されています。ビットコインは、SHA-256計算を行いネットワークの可用性を維持するためにトークン発行を通じてマイナーにインセンティブを提供します。それに対して、Bittensorは、AI推論、データストレージ、GPUコンピュートパワー、帯域幅などのさまざまなリソースを提供することで、サブネットマイナーにトークンを発行することによってインセンティブを与えます。

1. チーム：三人のコアメンバーは全員コンピュータサイエンスのバックグラウンドを持っています。アラは主に学術研究とAIアルゴリズムに焦点を当て、ジェイコブは機械学習とブロックチェーンアーキテクチャを専門とし、ギャレットはエンジニアリングの実行と製品開発の専門知識を提供します。彼らは一緒に強力な技術的創業チームを形成します。

2. 開発進捗：プロジェクトは安定した開発進捗を維持しており、過去3か月で活動が増加しています。

3. 製品：革新的なトークノミクス — サブネットチームは、プロジェクトの質を向上させた場合にのみインセンティブを得ることができ、その結果、サブネットトークンの価格を引き上げることになります。Bittensorのゲーム理論的設計の下で、サブネットはモデルのパフォーマンス、GPUの価格設定、ストレージ効率、さらにはタンパク質折りたたみの発見速度を含む最適なリソースを提供するために競争します。

4. エコシステムの成長：現在、エコシステムは約80のサブネットプロジェクトで構成されており、成長は加速しています。ただし、多くのプロジェクトはビジネス範囲において繰り返しがあり、類似しています。

5. ナarrative: Bittensorは、AI、DePIN、Layer-1ブロックチェーンなどの広範なナarrativeと強く一致しています。

リスク

1. インフラの制約：不十分なインフラ、弱いマーケティング、コミュニティのサポートの欠如が高い透明性の欠如をもたらします。

2. 高いエコシステム冗長性：独立した外部開発者チームが不足している。1つのラボが5つまたは6つのサブネットプロジェクトを作成する可能性があり、これによりラボはどれか一つに集中できなくなる。このため、彼らは市場環境において独立した競合相手に負ける可能性が高くなる。

3. TAOのメカニズムの複雑さ：TAOの設計は複数の技術的詳細を含んでおり、小売ユーザーにとって学ぶのがコストがかかる一方で、プロジェクトチームには深い知識の蓄積が求められます。

さて、Bittensorのエコシステムは成長を加速しており、そのアーキテクチャは非常にユニークです — 現在、密接に類似した競合他社は存在しません。今日のほとんどのAI製品は、Bittensor自体ではなくサブネットプロジェクトの競合相手です。私たちはそのエコシステムの発展に楽観的です。AlloraやSentimentのように、マイナーが大規模モデルしか提供できない場合や、データしか提供しないSahara AIとは異なり、Bittensorのサブネット（マイナー）は、統一されたグローバルシステム内で運営される複数の「国家」のようです。Bittensorは、最も良く発展する国家に報酬を与えつつ、各国家がBittensorによって設定された世界観を超えない限り、追求するビジネスを選ぶ自由を許可します。評価基準は、各国家の通貨が価値を保持しているかどうかです。このよりオープンでサブネットトークンベースのインセンティブ構造の下で、Bittensorは活気あるエコシステムを育む可能性があります。また、YZi LabsのようなVCがBittensorエコシステムへの投資を始めていることも観察しています。

1 基本概要

1.1 プロジェクト紹介

Bittensorは、ビットコインのPoWネットワークに触発された汎用インセンティブプラットフォームであり、サブネットアーキテクチャとゲーム理論に基づいています。ビットコインは、SHA-256計算を実行しネットワークの可用性を維持するために、トークン発行を通じてマイナーにインセンティブを提供します。一方、Bittensorは、AI推論、データストレージ、GPUコンピューティングパワー、帯域幅などのリソースを提供するために、サブネットマイナーにトークン発行を通じてインセンティブを提供します。ゲーム理論をトークンインセンティブと組み合わせることで、Bittensorは分散型クラウドソーシングサービスを促進する競争環境を作り出します。

1.2 基本情報

注：情報は2025年3月17日時点でCoinMarketCap ＆ Coinglassから取得されています。

2 プロジェクトの詳細

2.1 チームのバックグラウンドチェック

ジェイコブ・ロバート・スティーブス: 創設者

ジェイコブ・ロバート・スティーブス（創設者）：
サイモン・フレーザー大学で応用科学の学士号を取得し、数学とコンピュータサイエンスを専攻しました。在学中、彼はACM-ICPCプログラミングコンペティションに参加し、2014年にノースウェスタン北アメリカ地域で8位を獲得しました。

ジェイコブのキャリアは、機械学習研究（Knowm）、アルゴリズム開発（Google）、および分散型技術（Bittensor）への探求にわたります。彼の専門は、機械学習、分散コンピューティング、暗号技術にあり、従来のテクノロジー企業での経験を補完しています。

アラ・シャアバナ：共同創設者

アラ・シャアバナ（共同創設者）：
ウィンザー大学でコンピュータサイエンスの学士号を取得し、マクマスター大学で博士号を取得。彼のキャリアはソフトウェア開発（firmCHANNEL、VMware、Instacart）と大学での学術研究にわたります。アラの仕事はコンピュータサイエンス、機械学習、分散コンピューティングに焦点を当てており、業界の研究開発経験と学術研究のバックグラウンドを組み合わせています。

ギャレット・オエトケン: CTO

ギャレット・オーエトケン（CTO）：
アイダホ大学を卒業し、コンピュータサイエンスを専攻。彼のキャリアはソフトウェア開発（Safeguard Equipment）、AI研究、そしてテクノロジー起業家精神（Quantum Star Technologies、Opentensor Foundation）にわたります。彼の専門分野はAI、コンピュータビジョン、自然言語処理、分散コンピューティングを含みます。OpentensorはBittensorの開発チームです。Opentensor Foundationは2023年3月に設立され、現在約40人の従業員が在籍しており、過去6ヶ月で3%減少し、平均勤続年数は1.3年です。

3人のコアメンバーの中で、アラは学術研究とAIアルゴリズムに重点を置き、ジェイコブは機械学習とブロックチェーンアーキテクチャを専門とし、ギャレットはエンジニアリングの実装と製品開発に優れています。彼らは一緒に強力な技術的創業チームを形成しています。

2.2 資金 / キャピタル

Bittensorはこれまでに公開市場での資金調達を公表したことはありません。利用可能な情報は、Polychain、DCG、DAO5を含む数百万ドル相当のいくつかのOTCトークン取引を示しています。

2.3 コード

貢献者、出典：Github

Opentensorの主要なGithubリポジトリであるTensorの開発は順調に進んでおり、2025年第1四半期に更新が顕著に加速しています。

2.4 製品

2.4.1 背景

Bittensorの概念は、ビットコインネットワークの解釈から生まれました。Bittensorの視点から見ると、ビットコインはトークンベースの経済的インセンティブを使用して、世界中のマイナーにネットワークの可用性を維持するアルゴリズムを実行させるように動機付けています。しかし、ビットコインネットワークが提供する計算資源は非常に基本的で単一的な性質を持っています。

これに触発されて、Bittensorはマイナーにデジタルリソースのより広範なカテゴリ、またはAI時代により関連性の高い知的計算リソースを提供するよう促しています。ビットコインネットワークでは、すべてのマイナーが同じSHA-256アルゴリズムを実行します。対照的に、Bittensor内では、マイナーは異なるアルゴリズムを実行したり、異なるリソース（AI推論、データストレージ、計算能力、帯域幅など）を提供したりすることができ、これらは分散型マーケットプレイスに抽象化され、その中でBittensorの統一インセンティブメカニズムが報酬を分配します。

2.4.2 製品説明

Bittensorは、参加者がコンピューティングパワー、ストレージスペース、AI推論とトレーニング、タンパク質の折りたたみ、金融市場の予測などのデジタル商品を生産できるオープンソースのプラットフォームです。ネットワークは異なるサブネットで構成されています。各サブネットは、商品を生産するマイナーと、マイナーの作業を評価するバリデーターの独立したコミュニティです。サブネットの作成者はインセンティブメカニズムの管理を担当し、TAOのステイカーは自分のTAOトークンをステークすることで特定のバリデーターをサポートできます。

TAOのアーキテクチャ、出典：Bittensor

TAOは、上記のように以下のコンポーネントで構成されています:

1. サブネット: 各サブネットは、AIに関連する特定のデジタル商品を生産するインセンティブ駆動の競争市場です。これは、商品を生産するマイナーのコミュニティと、品質を確保するためにサブネットの基準に従ってマイナーの作業を測定するバリデーターから構成されています。

2. Bittensor メインネット: レジャーとして機能します。そのネイティブトークンである TAO は、サブネット活動に参加するためのインセンティブとして使用されます。ブロックチェーンは、マイナー、バリデーター、およびサブネットクリエイターの残高と取引を記録します。

3. Bittensor API: サブネット内のマイナーとバリデーター間の相互作用をサポートし、すべての関係者が必要に応じてブロックチェーンと相互作用できるようにします。

各サブネットには、2つの主要な役割があります：マイナーとバリデーター。

• マイナー：Bittensorのモデルでは、「マイナー」は単にPoWのために計算能力を提供しているわけではありません。代わりに、彼らはAIモデル（またはデジタル商品、例えばデータ帯域幅）のためにトレーニングまたは推論リソースを提供します。異なるサブネットは、異なるタスク（NLP、CV、マルチモーダルなど）に専念することがあります。マイナーは、自分のハードウェアやアルゴリズムに合ったサブネットを選択し、リソースを提供し、インセンティブを受け取ることができます。

• バリデーター: バリデーターは、ブロックを生成し、トランザクションを検証し、ネットワークが円滑に運営されることを保証することによって、Bittensorメインチェーンのセキュリティを維持します（Polkadot/Substrateのメカニズムに似ています）。サブネットレベルでは、バリデーターはまた、サブネット参加者がコンセンサスルールに従っていることを検証し、悪意のある行動を防ぎます。

サブネット流動性

Bittensorによって導入された重要なメカニズムは、各サブネットが独自のAMMメカニズムを持つことです。このAMMプールには2つのトークン準備金が含まれています: 1つはTAO（メインネットのネイティブトークン）で、もう1つはサブネットの独自トークン（これをまとめてアルファトークンと呼ぶことにします）。サブネットのアルファトークンを取得するには、TAOをサブネットの準備金プールにステークする必要があります。例えば、プールが1,000 TAOと16,000アルファトークンを保持しているとします。式に従って:

これは、1つのアルファトークンが0.0625 TAOの価値があることを意味します。人々がアルファトークンに楽観的であるとき、彼らはTAOでそれを購入します。アルファトークンの供給が減少し、TAOが増加するにつれて、アルファの価格は上昇します。

各ブロックで、ネットワークは特定のルールに従って、新しく発行されたTAOと新しいサブネットトークンの一定量をプールに注入することが重要です。これにより、トークンの価格にも影響を与えます。

しかし、サブネットトークンの発行方法や、TAOがサブネットを奨励する方法は、Bittensorの最新の動的TAO（dTAO）メカニズムに関連しており、次に紹介します。

2.4.3 技術的詳細

過去には、Bittensorの主要な技術はYumaコンセンサスアルゴリズムであり、これは1つの大きな問題を解決することを目的としていました。それは、分散型ネットワーク内で「AIモデルの貢献」に対するコンセンサスをどのように達成し、インセンティブを配分するかということです。また、ノード間の共謀や不正行為に対して防御することも重要でした。このアルゴリズムは、バリデーターのコンセンサス投票を処理するだけでなく、どのサブネットがどれだけのTAOインセンティブを受け取るべきかも決定しました。

しかし、いくつかの問題がありました:

• バリデーターは、多くのサブネットを包括的に評価できず、不正確なスコアリング、無関心、または賄賂につながりました。

• サブネットは、バリデーターに私的に賄賂を渡して投票を増やす可能性があります。

• 高品質なサブネットは、不公平な環境ではより多くの報酬に値するにもかかわらず、見落とされる可能性があります。

これらの問題に対処するために、BittensorはダイナミックTAO（dTAO）と呼ばれる改善されたメカニズムを導入しました。

dTAOの新しいアイデア：バリデーターの投票だけに依存するのではなく、市場がどのサブネットがより多くのトークン発行を受けるべきかを決定することを可能にします。これは、各サブネットに特化したトークン（Alpha）を発行し、AMMプールと組み合わせることで実現されます。Alphaトークンの市場価格がサブネットの認知された価値を決定します。

• サブネットがより有望と見なされる場合、そのアルファトークンの価格は上昇します。

• これにより、そのサブネットに対するTAOの発行の割合が増加します。

• 同時に、そのサブネットのアルファトークン発行インセンティブも増加します。

例：サブネットAとサブネットBの2つのサブネットがあり、ブロックごとに1つのTAOが発行されると仮定します。

• サブネットAとサブネットBが立ち上がると、それぞれ独自のサブネットトークン（AlphaAとAlphaB）を持ち、価格はPₐとP_bです。通常、開始比率はTAOと1:1で、Alphaトークンの総供給上限はTAOと同じく2100万です。

• 各サブネットが受け取ることができるTAO注入の総量（Δτ）は、そのトークン価格のシェアがネットワーク内のすべてのサブネットトークン価格の合計に対して比例します。一般的な式は次のとおりです:
  

したがって、2つのサブネットの価格PₐとP_bが両方とも1 TAOに等しいと仮定します。各ブロック発行の後、サブネットは0.5Δτを受け取ることができます。もし市場がAlphaAを支持する場合、より多くのTAOがサブネットAのAMMプールに注入されることになります。

AMMプールの価格を安定させるために、サブネットは対応するアルファトークンの注入も受けます。通常のプロセスは次のとおりです：

• Δαᵢを計算する — 現在の価格pᵢを維持するために注入する必要があるAlphaの量。

• 計算された値がサブネットのアルファ発行キャップを超えた場合、実際に注入される値は切り捨てられます（キャップまでしか注入されません）。

dTAOのルールに基づき、プールに注入されたAlphaに加えて、同等の量のAlphaトークンがサブネット参加者に直接配布され、従来のTAOの配布方法が置き換えられます。配布は以下の通りです:

• マイナー: 41%
• バリデーター: 41%
• サブネットオーナー: 18%
  

プールへの注入は価格の安定性を維持することを目的としており、ノードへの配布はエコシステム参加者にインセンティブを与えることを意図しています。アルファトークンは保留され、その後一つのテンポ期間（360ブロック）後に一括で配布され、報酬の過度な断片化を避けます。マイナーはサブネットの計算、ストレージ、および推論機能を提供する責任があり、彼らが得られるトークンはこの発行メカニズムを通じてのみです。バリデーターは検証を担当します。ここでの一般的な問題は、TAOの各注入に伴い、アルファトークンがAMMプールに比例して発行されプール価格を一定に保つ一方で、対応するトークンの追加発行が余分な売り圧力を生むことです。これはビットコインのマイナー報酬メカニズムに似ています。

TAOとAlphaのAMMプールへの比例的な注入は、サブネットトークンの流動性を深め、スリッページを減少させ、市場価格の正確さを改善し、トークン保有者の信頼を築くことを目的としています。一方で、報酬としての比例的なAlphaの発行は、高品質なマイナーやサブネット開発者を補償するためのものです。実際には、トークンの総供給量は2100万に制限されているため、サブネットトークンは無限に発行されることはなく、2100万ユニットに漸近的に到達することになります — これはビットコインのマイナーとブロック報酬の発行メカニズムと同様です。

正のフィードバックメカニズム
新しいダイナミックTAO（dTAO）アーキテクチャの下では、サブネット開発者が構築することを奨励するポジティブフィードバックループが存在します。彼らは公正で透明な報酬を得るために新たな発行に依存することが多いからです。このインセンティブメカニズムは、投票操作を効果的に防ぐのに役立ちます。なぜなら、サブネットの価格を人工的に膨らませるには実際の資本が必要だからです。強力なファンダメンタルを持つサブネットのみが、長期的に高い価格を維持できます。人工的な手段で価格を上げようとする弱いサブネットは、持続可能でないことが分かるでしょう。実際、そうしたサブネットのトークン保有者でさえ、価値をもたらすのは本当に強いファンダメンタルであることを望むでしょう。

3 開発

3.1 過去

3.2 プレゼント

サブネットは2023年10月に稼働を開始し、1年半の開発の後、Bittensorは現在80のサブネット（ルートサブネットを含む）を持っています。エコシステムは急成長の傾向を示しています。2023年3月23日時点で、エコシステムの総市場資本は16.5億ドルに達し、サブネットトークンの24時間総取引高は4766万ドルに上りました。

3.2.1 エコシステムの開発

Bittensorエコシステム, 出典: OKA Research

流動性によるトップ20ランキング、出典：Taostates

私たちは、トップ20のサブネット（ルートネットワークを除く）に関する統計をまとめました—ルートはBittensorの以前のトークン配布メカニズムであり、バリデーターが貢献を決定することに依存していましたが、その後廃止されました。これらのサブネットは、AMMプールにおける流動性に基づいてランキングされており、これはエコシステム内での価値と認知の長期的な蓄積を反映しています。

Bittensorのエコシステムは高い冗長性を示しています。上位20プロジェクトの中で、11は大型モデルの事前トレーニング、トレーニング、ファインチューニング、推論のために既存のGPUを活用することに焦点を当てています。しかし、タンパク質の折りたたみ、グラフ理論、大型モデルの計算など、他のタスクのために分散型GPUの使用にサブネットが適用されているのも確認できます。多くのサブネットがMicrocosmos（#1、#9、#13、#25、#37）やRayon Labs（#64、#19、#Gradients）など同じスタジオによって開発されていることは注目に値します。これは、エコシステムが十分な数の独立した開発者チームを欠いている可能性があることを示唆しています。

エコシステムの実際のユーティリティに関して、確かに考慮に値するいくつかのコミュニティの懸念があります。例えば:

• ダイナミックTAOメインネットの立ち上げ以来、Bittensorは分散型の汎用インセンティブネットワークへと進化しました。しかし、以前は中央集権的な監視を提供していたRootサブネットが停止し、現在はサブネットの時価総額に依存するメカニズムとなったため、特定のミームトークンがインセンティブを受け取る可能性があります。これはネットワークの長期的なビジョンを損なう可能性があります。

• いくつかのLLM推論に焦点を当てたサブネットは、大量のマイナーのために非効率性と冗長性に直面しています。同時に、推論のインセンティブメカニズムと品質評価はサブネットごとに異なります。その結果、マイナーは誤判断を避けるために同じモデルに依存する傾向があり、これが多様性を減少させています。

私たちの見解では、最初の問題は確かに注目に値します。価値を評価するための追加メカニズムを導入すること、あるいはDAO構造を再導入することは、ネットワークを損なう活動を防ぐのに役立つかもしれません。第二の問題については、サブネットオーナーの実行における欠点を浮き彫りにしていると考えています。サブネットが実際の価値を提供できない場合、その価格とインセンティブは徐々に低下していきます — これは市場が自律的に調整できる問題です。長期的な視点から見ると、Bittensorは汎用のインセンティブネットワークとして依然として重要な価値を持っています。エコシステムセクションの後半では、その適切な適用シナリオについて議論します。

資本支援の面では、Bittensorエコシステムも徐々に拡大しており、プロジェクトがVC資金を確保し始めているのを見ています。例えば：

3.2.2 ソーシャルメディア

Bittensorはコミュニティとの関わりが限られています。Discordを除いて、公式なコミュニケーションチャンネルが不足しており、マーケティングやプロモーション活動の明らかな欠如も見られます。

3.3 未来

チームメンバーX, ソース: const

公式ブログは昨年の更新を停止しており、公式の2025年ロードマップはありません。チームはコミュニティよりも開発者にはるかに大きな重点を置いています。X（Twitter）では、創設者が今後の目標を広く概説しており、これには：しきい値署名、タイムロック暗号、検証可能な関数、ZK-SNARK、ホモモルフィック暗号、および多者計算が含まれています。これらの暗号ツールは、開発者がネットワークのインセンティブシステムを再設計するのを助けることを目的としています。

4 トークノミクス

4.1 トークン配分

ベスティングスケジュール、出典: Defillama

フィニーネットワークは2023年3月20日にローンチされ、最初のマイナーがマイニングを開始できるようになりました。ビットコインと同様に、BittensorはチームやVCのための主要な市場配分がありません。トークンの総供給量は2100万で、そのうち36.95%（約850万）はすでにマイニングされており、68.05%はまだマイニングされていません。各ブロックは1 TAOを発行し、平均ブロック時間は12秒で、1日あたり約7200 TAOが生成されます。価格が$250の場合、これはおおよそ1.8百万ドルのデイリー発行に相当します（1日のスポット取引量は約9662万ドルです）。

ステーキングバリデーター、出典：Taostates

現在、合計6,143,675 TAOがステークされており、流通供給量の72.3%を占めています。平均年間化ステーキング利回りは約15%–17%です。比較のために、SolanaのAPRは7.5%、NEARは9.2%、Ethereumは2.9%です。

TAOのトークノミクスはビットコインのものと完全に一致しています。ネットワーク全体の価値はTAO自体の価値に結びついています。TAOのトークノミクスは、バリデーター報酬とサブネットインセンティブに完全に専念しており、完全な発行は数百年をかけて行われるように設計されており、安定した徐々にリリースされるスケジュールを維持しています。

4.2 トークンのユーティリティ

• ガバナンスと投票
• 登録手数料（マイナー、バリデーター、サブネット用）
• リサイクルメカニズム：TAOには独自のリサイクルメカニズムがあります。TAOは汎用インセンティブネットワークを支えているため、その報酬リサイクルシステムは報酬として得られたTAOをインセンティブプールに戻します。TAOは主に2つのソースからリサイクルされます：新しいマイナーやバリデーターからの登録料、およびシャットダウンされたサブネットです。

登録リサイクル, 出所: Taostates

上のチャートは、日々のリサイクル量を示しています。このリサイクルデータは、エコシステム内の関心のレベルの一部を反映しています。平均して、1日に約150〜300 TAOがリサイクルされています。

4.3 トークン保有者アドレス

取引所取引、出所：Taostates

Top50 バランス, 出所: Taostates

上位50の保有者アドレスは、流通供給量の約30%を占めています。取引所の中では、最も取引量が多いのはBinanceであり、他のすべての取引所の取引量を大きく上回っています。最も多くのTAOを保有する唯一の検証可能なアドレスはMEXCに属しています。

TAO Trust , source: Grayscale

ETFに関して、グレースケールはTAOを550万ドル分保有しています。

5 市場と競争

Bittensorは、予約配分のないビットコインのような発行メカニズムを採用しています。ビジネス面では、ゲーム理論を活用して、GPUマーケットプレイス、科学研究、分散データストレージとインデックス、AI分散トレーニングおよび推論などのシナリオをカバーする競争的なマルチタスク分散ソリューションを構築しています。

競合には、Allora、Sentient（主にモデル推論を提供）およびSahara AI（主にクラウドソーシングデータを提供）が含まれます。しかし、SentientとSahara AIはサブネットレベルの競合に近く、Alloraはアーキテクチャ層において最も類似した競合と見なされています。

5.1 市場と業界の概要

Bittensorの市場と需要について議論する際、私たちはそのビジネスモデルがクラウドソーシングに似ていると考えています。Web2の世界での類似の例はScale AIであり、そのモデルは、特定のドメインに特化した大規模モデルのトレーニングデータセットが必要な企業のために、東南アジアから低コストの労働力を雇ってインターネットデータにラベルを付けることを含みます。Scale AIの評価額は現在140億ドルを超えています。

クラウドソーシングモデルの利点は、中央集権的な運営と比較してコストが低く、柔軟性が高いことにあります。しかし、中央集権的な運営はより安定しており、標準化されています。分散化は必然的に効率の欠点を抱えており、これは中央集権的なシステムと比較することはできません。

したがって、Bittensorサブネットによって提供されるリソースのほとんどはアイドルリソースですが、これらは無価値ではありません。実際、多くのアイドルリソースはまだ未開発の潜在能力を保持しています。同時に、大規模で短サイクルのプロジェクトに直面している企業は、リソース効率を向上させ、コスト管理を維持するために、一部のタスクを第三者にアウトソーシングすることを選択するかもしれません。

5.2 競合概要

Allora:
Alloraはコミュニティによって構築された自己改善型AIネットワークです。参加者はネットワークにリソースを提供し、バリデーターはコンテキストに基づいた推論技術を使用してこれらの貢献を評価します。Alloraのフレームワークでは、参加者には次のようなものが含まれます：

• ワーカー（Bittensorのマイナーに相当する特定のリソースを提供）
• Reputers（作業の質を評価する、Bittensorの廃止されたRootネットワークのバリデーターに相当）
• バリデーター（Cosmosアーキテクチャを介してAlloraのインフラストラクチャのほとんどを実行する責任を負う）
• 消費者（ネットワークのクラウドソーシングリソースに対する需要を持つ開発者）

Alloraストラクチャー、ソース：Allora

Alloraのアーキテクチャには、消費者のリクエストを処理する3つの主要なコンポーネントがあります:

• ワーカー: 推論 — ユーザーのリクエストに対する応答を生成する責任があります。
• 従業員: 予測 — 推論の潜在的な誤差または損失を評価する責任があります。
• Reputers — 両方のタイプのワーカーからの結果を統合し、消費者と直接やり取りをするトップコーディネーターに渡します。

ここでの重要なポイントは、Workers: Forecasting コンポーネントがすべての Inference Workers の出力にアクセスできるグローバルモジュールとして機能することです。例えば、トークンの価格トレンドを予測するというタスクのシナリオでは、Forecasting Worker は最終結果と推論プロセスの両方から、Worker A がこのシナリオでより良いパフォーマンスを発揮することを判断できる一方で、Worker B は天候パターンの予測により適しているかもしれないということです。

これは、Alloraのホワイトペーパーが強調する文脈認識技術を示しています。文脈認識の核心は、異なる文脈における推論ワーカーのパフォーマンスを評価する予測ワーカーの存在にあります。

5.3 競合比較

AlloraとBittensorは広く似た目標を追求しています — 両者ともゲーム理論を用いて最も優れた労働者を特定します。しかし、重要な違いはいくつかの側面にあります:

1. マイナー品質評価方法

Bittensorはトケノミクスを使用しており、サブネットトークンの価格を通じて価格発見に依存し、補助金のレベルを決定します。プロジェクトの主な目標は、サブネットトークンの価格を上昇させることであり、それによってより多くの発行報酬を得ることができます。

Alloraは、作業者が削除された場合にネットワークの予測がどれほど悪化するかを測定する一般的なShapley値メソッドを使用して貢献度を評価します。イベントが発生した後、Reputersは公正な損失値を割り当てます。これは次の予測作業者によって使用され、以前の予測の公正さを評価するために利用されます。たとえば、1人の作業者を削除することでより大きな損失が発生する場合、その作業者はより多く貢献したと見なされ、したがってより大きな報酬を受け取ります。

比例システムが存在します：例えば、1人のワーカーが10％、別のワーカーが20％貢献した場合、彼らは報酬プールをそれに応じて分け合います。予測ワーカー、レピュテーター、バリデーターも、自らの貢献に基づいて報酬を分け合います。この報酬プールは、各ブロックのトークン発行から来ています。
2. エコシステムのオープン性

Bittensorのエコシステムは、著しくオープンです。サブネット開発者は高い自律性を持ち、選択したサービスを自由に提供でき、自身のターゲットユーザーを見つける責任があります。

一方、Alloraのエコシステムは、マイナーに大規模モデルサービスを提供することを制限しており、これは金融や予測分析などの分野に特化している場合があります。エコシステムの接続は通常中央で調整されています。

したがって、Alloraは自己調整し、リアルタイムデータを提供する大規模モデルクラスターに似ています — ドバイのような島の都市のように。Bittensorは、各島が独自の通貨と主要産業を持つ橋で結ばれた複数の島のようです。
3. コミュニティと資本支援

Alloraには明確なアドバンテージがあります。約3300万ドルの資金を調達し、主要な投資家にはFramework Ventures、CoinFund、Blockchain Capital、Polychain、Archetypeが含まれています。また、Telegram、X (Twitter)、Discord、フォーラムなどで強力なコミュニティの存在感も持っています。

Bittensorは外部からの資金調達がなく、Discordコミュニティのみを維持しており、ビットコインにインスパイアされた草の根的でコミュニティ主導の成長の哲学により傾いています。

4. トークノミクス

Bittensorのサブネットは独自のトークンを発行できますが、Alloraのワーカーはモデルを提供することしかできず、単一のAlloraトークンの使用に制限されています。

Bittensorのトークンは公正なローンチであり、チームやVCへの配分はありませんでした。しかし、Alloraのトークンにはチームや投資家への大きな配分が含まれています。

どちらもビットコインのような発行モデルに従い、供給は4年ごとに半分になります。

要約
Bittensorのアーキテクチャはよりユニークで、サブネットレベルの自律性を持つよりオープンなエコシステムを可能にしています。しかし、Alloraのエコシステムは、中央集権的な調整がコラボレーションを加速させるため、より早く成長しています。一方、Bittensorは独立した開発者に依存しているため、そのスケールが制限されています。厳密に言えば、市場にはBittensorと直接比較可能なプロジェクトはまだ存在しません。サブネットが独自のトークンを持つ独立したプロジェクトとして機能するというそのデザインは、エコシステムの独自性と独立性をさらに強調しています。

6つのリスク

インフラの欠如と不十分なマーケティング、コミュニティのサポートが相まって、比較的高い透明性の欠如につながります。

エコシステムは高い冗長性を示し、独立した外部開発者チームが不足しています。1つのラボが最大で5つまたは6つのサブネットプロジェクトを構築する可能性があり、これによりラボは特定のプロジェクトに集中できず、独立して開発された類似プロジェクトに負ける可能性があります。

TAOメカニズムは複雑で、多くの詳細な側面が関与しています。これにより、小売ユーザーにとって高い学習コストが発生し、プロジェクトチームにはかなりの知識と準備が必要です。

参照

《Bittensor (TAO) : AIとブロックチェーンを組み合わせたプロトコルの包括的なプレゼンテーション》：https://oakresearch.io/en/reports/protocols/bittensor-tao-presentation-protocol-combining-ai-blockchain

《Bittensor Docs》:https://docs.bittensor.com/

《THUBA 研報 | Bittensor：音楽はいつ止まるのか》：https://foresightnews.pro/article/detail/67830

《Bittensorの解明：分散型AIネットワークはどうなっているのか？》：https://www.trendx.tech/news/comprehensive-analysis-of-the-decentralized-ai-network-bittensor-1215435

《リフレクシビリティ研究》:https://x.com/reflexivityres/status/1843319486138474552

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