再探 Bittensor:充満したMemeのサブネット、破壊されたトクノミクス

著者: ドン

コンパイラ:Deep Tide TechFlow

私は新しいトークンエコノミクス(tokenomics)に常に興味を持っています。暗号プロトコルがどのようにインセンティブメカニズムを調整するかを観察するのは常に魅力的であり、時にはそれらが非常に魅力的に見えることもあります - そして避けられない崩壊まで。だから、Bittensorがバレンタインデーにそのダイナミックな $TAO(dTAO)システムを発表したとき、私はすぐに引き寄せられました。

このアイデアはシンプルです:TAOの発行のために、サブネット間での新しい、より「公平な」配分方法を提供することです。

しかし、わずか1か月後に問題が明らかになりました。見た目は完璧なデザインも、自由市場では必ずしも思い通りに機能するわけではないことが証明されました。

dTAOの運営メカニズム

以下はdTAOの動作原理の簡略レビューです:

各サブネットには独自のサブネットトークン($SN)があり、ネイティブなTAO-SN UniV2タイプのプールとして存在します。混乱を招くのは、ユーザーがSNと引き換えにTAOを「ステーキング」しているにもかかわらず、実際には「交換」TAOをSNにすることと機能的には違いがないということです。唯一の違いは、ユーザーが流動性プールに流動性を追加できず、サブネットトークン間で直接取引できないこと(例:SN1 → SN2)ですが、TAOを仲介として使用することができます(SN1 → TAO → SN2)。

TAOの発行量は、サブネットSNトークンの価格に応じて比例配分されます。価格の変動を滑らかにしたり、価格操作を防ぐために、システムは移動平均価格を使用します。

SNトークン自体も高い発行量を持ち、供給上限は2100万個で、TAOやBTCと似ています。一部のSNはTAO-SN流動性プールに割り当てられ、残りの部分はサブネットの利害関係者(マイナー、バリデーター、サブネットの所有者)に配分されます。TAO-SNプールに割り当てられたSNの数は、プール内のTAOの発行量をバランスさせるためであり、その結果、SNの価格(TAO単位)が安定し、流動性が向上します。

しかし、上記の計算結果がサブネットに必要なSNの数がSNの最大発行量(SNの発行曲線に基づく)を超えることを示す場合、SNの発行量は最大値に制限され、その時SNの価格(TAO単位で)は上昇します。

このメカニズムの核心的な仮定は、市場価値の高いサブネットがBittensorネットワークにより多くの価値を創出するため、それらはより多くのTAOの発行量を受けるべきであるということです。

しかし、現実には、暗号市場で最も価格が高いトークンは、しばしば最も注目され、投機され、ポンジ的特性を持ち、マーケティング資源を持つトークンです。これが、L1ブロックチェーンとミームコインが常に相対的に最高の評価を持つ理由です。

メカニズム設計の出発点は良好ですが、収入を創出することによって価値を生み出すサブネットが、一部の収入を使ってSNトークンを買い戻し、価格を押し上げ、より多くのTAO発行量を獲得するという仮定は、少々無邪気かもしれません。

ミームコインであふれるサブネットと制御不能なトークン経済学

dTAOの立ち上げ前に、私はいくつかの暗号分析者とdTAOトークンの経済学における明らかな欠陥について話し合いました。それは、より高い時価総額が必ずしもより高い収入やより大きな価値創造を意味するわけではないということです。

しかし、私はこの理論がすぐに実践で証明されることになるとは思っていませんでした。自由市場は「素晴らしい」方法で機能しました。

アップグレードの直前に、匿名の人物がサブネット281を引き継ぎ、「TAO Accumulation Corporation」(略称「LOLサブネット」)という名前のミームコインサブネットに変えました。これは明らかにAIとは無関係です。

削除されたGithubページに書かれていました:

マイナーはコードを実行する必要はなく、バリデーターはマイナーが保有するサブネットトークンの数量に基づいて評価します。マイナーが保有するトークンが多いほど、得られる発行量が増えます。

実際に起こったことは:投機家がSN28トークンを購入 → SN28の価格が上昇 → SN28がより多くのTAOの発行量を得る → サブネットトークンの発行制限を超えると、SN28の価格がさらに上昇 → SNトークンの発行量がSNを保有する「マイナー」に比例配分される → 人々はより多くのTAOを得るためにさらにSNを購入 → 価格がさらに上昇 → ポンジスキームは続く。

結果、TAOの発行量は正式に資金提供を開始しました……ミーム!ある時点で、SN28サブネットは時価総額ランキングで第七位になりました。

しかし、なぜ SN28 は Bittensor を占領できなかったのか?中央集権が状況を救った。

短い数日間で、Opentensor財団はそのルートステークを利用してカスタマイズされたバリデーターコードを実行し、人々がSN28トークンを売却するように促しました。その結果、価格は数時間以内に98%暴落しました。

ソース: Bittensor discord

SN28 サブネットトークンは Opentensor 財団の行動後に 98% 暴落しました

本質的に、Opentensor財団は中央集権的なエンティティの役割を果たし、自由市場によるdTAOメカニズムの利用を阻止しています。この中央集権的な介入が現在可能であるのは、旧TAO発行メカニズムから新しいdTAOメカニズムへの移行がゆっくりと進んでいるからです。

TAOの旧メカニズムからdTAOへの移行

TAOの旧機構では、SN0(「ルートサブネット」)上で最大64のバリデーターがTAOをステークし、誰がTAOの発行量を得ることができるかを投票で決定することができます。

このメカニズム自体は、Opentensor財団、DCG Yuma、Dao5、Polychainなどの大規模なバリデーターが権力を掌握することによって引き起こされる一連のインセンティブの問題を引き起こしています。例えば、理論的には彼らはTAOの発行量を彼らが投資または孵化するサブネットに向けたり、彼らがバリデーターノードを運営し、そこからTAOの報酬を得るサブネットに向けたりすることができます。

taostats.io/validatorsに示されているトップバリデーター

したがって、このメカニズムから脱却することは、脱中心化に向けた良い一歩です。チームがより脱中心化された報酬メカニズムを選択したことを評価します。たとえそれが彼らが発行量の一部を失う可能性があることを意味しても。

SN28イベントが発生したとき、dTAOは約1週間前にリリースされたばかりで、SN0(下の図の青い線)が約95%の発行量をまだ支配していたため、Opentensor財団が介入することができました。

しかし、およそ1年後、SN0の発行量に対する管理権は約20%に低下します。これは、SN28のようなイベントが再び発生した場合、SN0を通じて介入することがほぼ不可能であることを意味します。この場合、Bittensorは「分散型AI」プロジェクトからミームコインのインセンティブネットワークに変わる可能性があります。

この移行期間中、排出を制御する権限は旧メカニズム(SN0または「ルート属性」)から新しいdTAOメカニズム(「アルファ属性」)に移ります。

認めて、これは単なるミームではない

たとえ人々がベアマーケットで十分に理性的で、memeコインの投機に飛び込まないと仮定しても、Bittensorは完全にAIとは無関係な普遍的なインセンティブネットワークに進化する可能性があります。

思考実験を想像してください:誰かがビットコインの分散型マイニング専用のサブネットを立ち上げました(これは新しいアイデアではありませんが)。このサブネットの目標は、リソースを効率的に利用してビットコインのマイニングを奨励し、得られたBTCを定期的な収入としてサブネットトークンSNの買戻しに使用し、さらに多くのTAOの発行量を得ることです。

したがって、TAOは分散型AIプロジェクトから汎用インセンティブプロジェクトに変わり、TAOの発行量は企業のさまざまなランダムな運営コスト(OpEx)を補助するためだけに使用され、特定の目標に向かって進むのではありません。

技術的には、これはYumaコンセンサスメカニズムの意図に沿っていると言えます。なぜなら、Yumaコンセンサスは、AIに限定されることなく、あらゆる「主観的」な作業に関する合意を目指しているからです。しかし、この明確な目標の欠如は、全体のシステムを……無意味に見せています。

最後の考え

dTAOモデルが発表されてからわずか1ヶ月で、亀裂がすでに見え始めています。

自由市場のインセンティブメカニズムは、中央集権的な力がなければ、BittensorはもはやAIプロジェクトではなく、ミームコインのサブネットによって支配される「アテンションネットワーク」または収益型企業によって支配される「ユニバーサルインセンティブネットワーク」となる可能性があることを示しています。これらの企業はTAOの発行量を利用して運営コストを補助しますが、Bittensorネットワークを実質的に改善することはありません。

私はネットワークに真の「目的関数」(objective function)が必要だと思います。これにより、すべてのサブネットの目標を統一することができます。しかし、AI(特に汎用人工知能、AGI)の分野で明確な目標を見つけることは非常に困難であることは明らかです——公正な大規模言語モデル(LLM)評価フレームワークを運用する際に直面したさまざまな課題のように……これが、Yumaコンセンサスが「主観性」の作業のために作成された理由でもあります。

その有名な言葉のように言います:「私にインセンティブメカニズムを教えてくれれば、私は結果を教えます。」

お元気で!

所見

以前のバージョンでは、TAOの発行量は時価総額に比例すると述べましたが、実際には価格に比例します。この誤りは修正されました。@nick_hotzの指摘に感謝します。

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この記事は一般的な情報提供のみを目的としており、投資アドバイスを構成するものではなく、投資の売買を推奨または勧誘するものでもなく、投資判断を評価するための根拠として依拠すべきではありません。 また、この記事は、会計、法律、税務に関するアドバイスや投資アドバイスとして解釈されるべきではありません。 この記事は著者の現在の見解を反映しており、必ずしも著者の雇用主の意見を表すものではありません。 この記事の見解は、今後更新されることなく変更される可能性があります。

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