Giải thích chi tiết: Mạng Bittensor và mã thông báo TAO đang cách mạng hóa ngành công nghiệp AI như thế nào

原文:Revelointel

编译:Zen,PANews

Giới thiệu

Với sự bùng nổ gần đây và sự phổ biến của trí tuệ nhân tạo, nhiều người đã đưa ra những lập luận khác nhau về sự giao thoa của trí tuệ nhân tạo và tiền điện tử. Những đổi mới này có tiềm năng cách mạng hóa mọi khía cạnh của cuộc sống kỹ thuật số của chúng ta, từ quản lý tài sản kỹ thuật số đến bảo vệ sở hữu trí tuệ và chống gian lận. Đáng chú ý, sự hội tụ này đã châm ngòi cho hai xu hướng nổi bật:

• Tích hợp AI với cơ sở hạ tầng blockchain, chẳng hạn như Render ($RNDR), Akash ($AKT) hoặc Fetch.ai ($FET).
• Các giao thức đã xuất hiện để khuyến khích sản xuất thông minh học máy, chẳng hạn như Bittensor ($TAO).

Các ứng dụng AI trước blockchain chủ yếu tập trung vào cơ sở hạ tầng, cho phép lưu trữ mô hình AI / ML (trí tuệ nhân tạo / học máy) và cho thuê GPU. Điều này đã dẫn đến các xu hướng như học tăng cường khuyến khích mã thông báo, học máy không có kiến thức (zkML) và đăng ký danh tính dựa trên blockchain để chống lại deepfake. Đồng thời, một xu hướng song song đang phát triển mạnh: các giao thức khuyến khích trí thông minh. "

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-81ecd95304-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Trong báo cáo này, chúng tôi đi sâu vào giao điểm của AI và tiền điện tử, tập trung vào Bittensor và mã thông báo $TAO, khám phá vai trò của chúng trong sự gia tăng của thị trường thông minh ngang hàng và thị trường hàng hóa kỹ thuật số.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-defa419364-dd1a6f-cd5cc0.webp)

"Tận dụng việc nâng cấp Cách mạng gần đây diễn ra vào ngày 2 tháng 10, bài viết này cũng cung cấp một cái nhìn tổng quan về lịch sử, triển vọng ngành, phân tích cạnh tranh và cái nhìn sâu sắc về đề xuất giá trị của $TAO. "

Tổng quan

Bittensor là một giao thức mã nguồn mở với nhiệm vụ cốt lõi: thúc đẩy trí tuệ nhân tạo thông qua cấu trúc khuyến khích được hỗ trợ bởi blockchain. Trong hệ sinh thái này, những người đóng góp được thưởng bằng mã thông báo $TAO cho những nỗ lực của họ.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-6ed3faecae-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Bittensor, như một mạng khai thác, sử dụng các ưu đãi mã thông báo để khuyến khích sự tham gia trong khi tuân thủ các nguyên tắc cởi mở và phân cấp. Trong mạng này, nhiều nút lưu trữ các mô hình học máy đóng góp chung cho nhóm thông minh. Các mô hình này đóng một vai trò quan trọng trong việc phân tích một lượng lớn dữ liệu văn bản, trích xuất ngữ nghĩa và tạo ra những hiểu biết có giá trị trong các lĩnh vực khác nhau. Đối với người dùng, các tính năng cơ bản bao gồm truy vấn mạng để truy cập thông minh, tham gia khai thác mã thông báo $TAO với các thợ đào và trình xác thực, đồng thời kiểm soát ví và số dư của họ.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-9ce7520d97-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Mạng của Bittensor dựa vào sự đóng góp từ nhiều bên liên quan, bao gồm thợ đào, người xác nhận, người được đề cử và người tiêu dùng. Cách tiếp cận hợp tác này đảm bảo rằng các mô hình AI tốt nhất nổi bật và cải thiện chất lượng dịch vụ AI do mạng cung cấp.

Có hai lớp ở phía cung: AI (thợ mỏ) và blockchain (trình xác nhận).

• Các thợ đào trong mạng Bittensor lưu trữ các mô hình AI và đưa chúng vào mạng, và sự thành công của các thợ đào phụ thuộc vào chất lượng và hiệu suất mà họ cung cấp.
• Các thợ đào được trả thù lao $TAO dựa trên trí thông minh mà họ đóng góp cho mạng (mặc dù điều này phụ thuộc vào nhiệm vụ cụ thể trong tầm tay).
• Mô hình hàng đầu đang có nhu cầu lớn hơn và có thể tạo thêm thu nhập cho các thợ mỏ.
• Trình xác thực đóng vai trò là người đánh giá trong mạng. Họ đánh giá chất lượng và hiệu quả của các mô hình AI và quản lý các yêu cầu của người dùng. Bằng cách này, trình xác thực có thể xếp hạng các mô hình dựa trên hiệu suất của chúng cho các tác vụ cụ thể, giúp người tiêu dùng tìm ra giải pháp tốt nhất. Đánh giá của họ càng chính xác và nhất quán, họ càng nhận được nhiều phần thưởng. Tương tự, các đánh giá không nhất quán có thể dẫn đến hình phạt, đảm bảo rằng người xác thực duy trì các tiêu chuẩn cao.
• Người xác thực được $TAO khuyến khích xếp hạng các thợ đào dựa trên “đóng góp thông minh” của họ.
• Trình xác thực cũng chịu trách nhiệm định tuyến đầu vào để tạo ra đầu ra tốt nhất. Điều này đạt được bằng cách hình thành các liên minh giữa các thợ mỏ (mô hình) bổ sung cho nhau (mạng con).

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-2a9914f3b6-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Về phía nhu cầu, các nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng trên các trình xác thực, tận dụng (và trả tiền) cho các khả năng AI từ mạng cho các trường hợp sử dụng cụ thể.

• Người được đề cử là những cá nhân nắm giữ mã thông báo $TAO và tích cực hỗ trợ các trình xác thực cụ thể bằng cách ủy quyền chúng cho các trình xác thực cụ thể, điều này có thể giúp người xác thực kiếm được nhiều hỗ trợ và phần thưởng hơn. Bản thân những người được đề cử được khen thưởng khi tham gia vào quá trình này. Nếu trình xác thực hoạt động kém hiệu quả hoặc nếu người được đề cử cho rằng có tùy chọn tốt hơn, họ có thể chuyển hỗ trợ sang trình xác thực khác.
• Người tiêu dùng là người dùng cuối của các mô hình AI do Bittensor cung cấp. Họ có thể là các nhà phát triển ứng dụng tích hợp khả năng AI vào ứng dụng của họ hoặc họ có thể là người dùng chatbot đang tìm kiếm phản hồi chất lượng cao.
• Người tiêu dùng ưu tiên nhận được câu trả lời chính xác và có giá trị.
• Các nhà phát triển chọn trình xác thực mà họ cảm thấy đáp ứng tốt nhất các yêu cầu của mình để đảm bảo các dịch vụ AI tốt nhất cho người dùng của họ.

Sự phối hợp giữa các bên liên quan ở trên dẫn đến một mạng lưới tạo điều kiện cho mô hình tốt nhất cho một trường hợp sử dụng cụ thể. Bất cứ ai cũng có thể thử nghiệm, điều này gây khó khăn cho các doanh nghiệp nguồn đóng để cạnh tranh với nó.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-537fb144b5-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Một trong những quan niệm sai lầm phổ biến nhất là niềm tin rằng mạng hỗ trợ đào tạo học máy (ML). Ở trạng thái hiện tại, Bittensor chỉ hỗ trợ suy luận, đó là quá trình rút ra kết luận và đưa ra phản hồi dựa trên bằng chứng và lý luận. Mặt khác, đào tạo là một quá trình riêng biệt liên quan đến việc dạy một mô hình học máy để thực hiện một nhiệm vụ. Điều này đạt được bằng cách cung cấp cho mô hình một bộ dữ liệu lớn các ví dụ được gắn nhãn, cho phép nó tìm hiểu các mẫu và liên kết giữa dữ liệu và nhãn. Đồng thời, suy luận sử dụng các mô hình học máy được đào tạo để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy. Ví dụ: bạn có thể sử dụng mô hình đã được đào tạo để phân loại hình ảnh để suy luận nhằm xác định danh mục hình ảnh mới chưa từng thấy trước đây.

Do đó, điều quan trọng cần lưu ý là Bittensor không thực hiện ML trên chuỗi và hoạt động giống như một nhà tiên tri trên chuỗi hoặc một mạng lưới các trình xác thực kết nối và điều phối các nút ML ngoài chuỗi (thợ đào). Cấu hình này tạo ra một mạng lưới chuyên gia lai phi tập trung (MoE), một kiến trúc ML kết hợp nhiều mô hình được tối ưu hóa cho các khả năng khác nhau để tạo thành một mô hình tổng thể mạnh mẽ hơn.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-4411c21d91-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Thị trường thông minh ngang hàng

Thị trường thông minh ngang hàng của Bittensor là một khái niệm đột phá trong lĩnh vực phát triển AI, cung cấp một nền tảng phi tập trung và không cần cấp phép trái ngược với các mô hình khép kín hơn như OpenAI hoặc Google Gemini.

Thị trường nhằm mục đích thúc đẩy sự đổi mới cạnh tranh, thúc đẩy ngành công nghiệp AI và làm cho AI có thể tiếp cận được với cộng đồng các nhà phát triển và người dùng toàn cầu. Bất kỳ hình thức giá trị nào cũng có thể được khuyến khích, tức là một thỏa thuận để tạo ra một thị trường công bằng cho bất kỳ hàng hóa kỹ thuật số nào. Nói cách khác, giao thức thể hiện cách tiếp cận ngang hàng để trao đổi khả năng học máy và dự đoán giữa những người tham gia trong mạng. Nó tạo điều kiện cho việc chia sẻ và cộng tác các mô hình và dịch vụ học máy, thúc đẩy một môi trường hợp tác và toàn diện, nơi cả mô hình nguồn mở và nguồn đóng đều có thể được lưu trữ.

Sự trỗi dậy của thị trường hàng hóa kỹ thuật số

Bittensor độc đáo ở chỗ nó đặt nền móng cho sự xuất hiện của thị trường hàng hóa kỹ thuật số, chuyển đổi hiệu quả trí thông minh máy móc thành một tài sản có thể giao dịch. Trọng tâm của giao thức là tạo ra một thị trường để hàng hóa hóa trí thông minh máy móc.

Tương tự như các thuật toán di truyền, hệ thống khuyến khích của Bittensor liên tục đánh giá hiệu suất của các thợ đào và chọn hoặc tái chế các thợ đào theo thời gian. Quá trình năng động này đảm bảo rằng mạng vẫn hiệu quả và đáp ứng với bối cảnh phát triển AI luôn thay đổi.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-75f45a07ee-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Trong Bittensor Intelligence Marketplace, việc tạo ra giá trị tuân theo cách tiếp cận hai mặt:

• Các mô hình AI hiệu suất cao được lưu trữ bởi các thợ mỏ, được gọi là người đóng góp, được thưởng dưới dạng mã thông báo $TAO.
• Người xác thực đánh giá và sử dụng trí thông minh cũng sẽ được thưởng bằng mã thông báo $TAO.

Điều đáng chú ý là Bittensor không chỉ thưởng cho hiệu suất thô, nó còn nhấn mạnh việc tạo ra các “tín hiệu” có giá trị nhất. Điều này có nghĩa là hệ thống khen thưởng ưu tiên tạo ra thông tin mang lại lợi ích đáng kể cho nhiều đối tượng, cuối cùng góp phần phát triển hàng hóa có giá trị hơn.

尤马共识(Yuma Đồng thuận)

Là một blockchain Lớp 1 độc lập, Bittensor được cung cấp bởi thuật toán đồng thuận Yuma. Nó là một thuật toán đồng thuận ngang hàng phi tập trung nhằm đạt được sự phân phối công bằng các tài nguyên máy tính trên một mạng lưới các nút.

Yuma sử dụng cơ chế đồng thuận lai kết hợp các yếu tố Proof-of-Work (PoW) và Proof-of-Stake (PoS). Các nút trong mạng thực hiện công việc tính toán, xác thực các giao dịch và tạo các khối mới. Công việc này cũng sẽ được xác minh bởi các nút khác và những người đóng góp thành công sẽ được thưởng bằng mã thông báo. Thành phần PoS khuyến khích các nút giữ mã thông báo, điều chỉnh lợi ích của chúng với sự ổn định và tăng trưởng của mạng.

Mô hình lai này có một số lợi thế so với các cơ chế đồng thuận truyền thống. Một mặt, nó tránh được mức tiêu thụ năng lượng quá mức thường liên quan đến Bằng chứng công việc (PoW) và giải quyết các vấn đề môi trường. Mặt khác, nó tránh được các rủi ro tập trung xảy ra trong Proof-of-Stake (PoS) và giữ cho mạng phi tập trung và an toàn.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d9549dace4-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Cơ chế đồng thuận Yuma nổi bật với khả năng phân bổ tài nguyên tính toán trên một mạng lưới các nút rộng. Cách tiếp cận này có ý nghĩa sâu rộng, vì nó có thể dễ dàng xử lý các tác vụ AI phức tạp hơn và các tập dữ liệu lớn hơn. Khi mạng tích hợp nhiều nút hơn, nó tự nhiên mở rộng quy mô để phù hợp với khối lượng công việc ngày càng lớn.

Trái ngược với các ứng dụng AI tập trung truyền thống dựa trên một máy chủ hoặc cụm duy nhất, các ứng dụng được Yuma hỗ trợ có thể được phân phối trên một mạng lưới các nút. Phân phối này tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên máy tính, cho phép xử lý các tác vụ phức tạp trong khi giảm thiểu rủi ro liên quan đến các điểm lỗi và vi phạm bảo mật đơn lẻ.

Tinh chỉnh kiến thức** - Digital Hivemind (Digital Hivemind)**

Tinh chỉnh kiến thức là một khái niệm cơ bản trong giao thức Bittensor tạo điều kiện học tập hợp tác giữa các nút mạng để cải thiện hiệu suất và độ chính xác. Tương tự như cách các tế bào thần kinh trong não người làm việc cùng nhau, chưng cất kiến thức cho phép các nút cùng nhau đi lên trong một mạng.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-40b8040ddb-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Quá trình này liên quan đến việc trao đổi các mẫu dữ liệu và các tham số mô hình giữa các nút, dẫn đến một mạng tự tối ưu hóa theo thời gian để dự đoán chính xác hơn. Mỗi nút đóng góp vào nhóm chia sẻ, cuối cùng cải thiện hiệu suất tổng thể của mạng, làm cho nó nhanh hơn và phù hợp hơn cho các ứng dụng học tập thời gian thực, chẳng hạn như robot và xe tự hành.

Điều quan trọng, cách tiếp cận này giảm thiểu nguy cơ quên thảm khốc, một thách thức phổ biến trong học máy. Các nút giữ lại và mở rộng kiến thức hiện có của họ trong khi kết hợp những hiểu biết mới, tăng cường khả năng phục hồi và khả năng thích ứng của mạng.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-34b2d46d74-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Bằng cách phân phối kiến thức trên nhiều nút, mạng Bittensor TAO trở nên có khả năng chống nhiễu tốt hơn và linh hoạt hơn trước các vi phạm dữ liệu tiềm ẩn. Sự mạnh mẽ này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng xử lý dữ liệu nhạy cảm và bảo mật cao, chẳng hạn như thông tin tài chính và y tế (quyền riêng tư sẽ được đề cập chi tiết hơn sau).

**Chuyên gia Mix (MoE)

Mạng Bittensor đổi mới hơn nữa, giới thiệu khái niệm Decentralized Expert Hybrid (MoE). Cách tiếp cận này khai thác sức mạnh của nhiều mạng thần kinh, mỗi mạng chuyên về một khía cạnh khác nhau của dữ liệu. Khi dữ liệu mới được giới thiệu, các chuyên gia này làm việc cùng nhau để đưa ra các dự đoán tập thể chính xác hơn bất kỳ chuyên gia cá nhân nào có thể đạt được một mình.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-9967a4d2b5-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Cơ chế đồng thuận được thông qua kết hợp học sâu với các thuật toán đồng thuận blockchain. Mục tiêu chính của nó là phân phối cổ phần để khuyến khích những nút đóng góp nhiều giá trị thông tin nhất cho mạng. Về cơ bản, nó thưởng cho những người nâng cao kiến thức và khả năng của họ trong mạng.

Cốt lõi của giao thức Bittensor bao gồm các chức năng tham số, thường được gọi là tế bào thần kinh. Các tế bào thần kinh này được phân phối theo kiểu ngang hàng, với mỗi tế bào thần kinh giữ trọng lượng mạng bằng không trở lên được ghi lại trên sổ cái kỹ thuật số. Các nút tích cực tham gia xếp hạng lẫn nhau, đào tạo mạng lưới thần kinh để xác định giá trị của hàng xóm của chúng. Quá trình xếp hạng này rất quan trọng để đánh giá sự đóng góp của các nút riêng lẻ vào hiệu suất tổng thể của mạng.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-eb808c6d10-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Điểm số được tạo ra thông qua quá trình xếp hạng này được tích lũy trên sổ cái kỹ thuật số. Các nút được xếp hạng cao hơn được thưởng bằng phần thưởng tiền tệ, giúp chúng có thêm trọng lượng trong mạng. Điều này tạo ra một liên kết trực tiếp giữa đóng góp và phần thưởng của nút, thúc đẩy sự công bằng và minh bạch trong mạng.

Cách tiếp cận này cung cấp một thị trường trong đó các hệ thống tình báo khác định giá thông tin tình báo trên cơ sở ngang hàng qua internet. Nó khuyến khích các nút liên tục nâng cao kiến thức và chuyên môn của họ.

Để đảm bảo phân phối phần thưởng công bằng, Bittensor sử dụng các giá trị Shapley, một khái niệm vay mượn từ lý thuyết trò chơi hợp tác. Các giá trị của Shapley cung cấp một cách công bằng và hiệu quả để phân phối phần thưởng giữa các nút mạng dựa trên đóng góp của họ. Sự kết hợp giữa khuyến khích và đóng góp này khuyến khích các nút hành động vì lợi ích tốt nhất của mạng, cải thiện bảo mật và hiệu quả trong khi thúc đẩy cải tiến liên tục.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-39dd0a378b-dd1a6f-cd5cc0.webp)

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-b9d8e355c7-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Nhiệm vụ cốt lõi của Bittensor là thúc đẩy sự đổi mới và hợp tác trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thông qua một khuôn khổ phi tập trung. Khuôn khổ này cho phép mở rộng và chia sẻ kiến thức nhanh chóng, tạo ra một kho lưu trữ thông tin ngày càng tăng và không thể ngăn cản. Trong thị trường này, các nhà phát triển có khả năng kiếm tiền từ các mô hình AI của họ và cung cấp các giải pháp có giá trị cho các doanh nghiệp và cá nhân.

Tầm nhìn của Bittensor mở rộng đến tương lai, nơi các mô hình AI có thể dễ dàng truy cập và triển khai trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Khả năng tiếp cận này thúc đẩy tiến bộ và mở ra những khả năng mới, thu hẹp khoảng cách giữa khả năng AI và các ứng dụng trong thế giới thực.

Giống như các mô hình AI toàn cầu nổi tiếng như Chat GPT, mô hình Bittensor tạo ra “đại diện” dựa trên các bộ dữ liệu chung. Để đánh giá hiệu suất của mô hình, thông tin của Fisher đã được sử dụng để đánh giá tác động của việc loại bỏ một nút khỏi mạng, tương tự như mất một tế bào thần kinh trong não người.

Ngoài bảng xếp hạng mô hình, Bittensor nhấn mạnh vào học tập tương tác. Mỗi mô hình tích cực tương tác với mạng, tìm kiếm sự tương tác với các mô hình khác, tương tự như tra cứu DNS. Bittensor hoạt động như một API tận dụng các mô hình nguồn mở và nguồn đóng để tạo điều kiện trao đổi dữ liệu giữa các mô hình này, tạo điều kiện học tập hợp tác và chia sẻ kiến thức.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-ac336cf579-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Hệ sinh thái thúc đẩy sự đồng thuận Yuma để đảm bảo rằng mọi người tuân theo các quy tắc, trở thành động lực cho các nhà phát triển nguồn mở và các phòng thí nghiệm nghiên cứu AI, cung cấp các khuyến khích tài chính để tăng cường các mô hình cơ bản nguồn mở.

Về cơ bản, Bittensor là một kho lưu trữ trí thông minh máy móc ngày càng mở rộng. Điều này đạt được bằng cách tập hợp 4 lớp khác nhau:

• Miner Layer: Chịu trách nhiệm tạo ra công việc có giá trị trong mạng.
• Lớp xác thực: đảm bảo rằng các thợ đào tuân thủ các quy tắc đồng thuận đã được thiết lập.
• Lớp doanh nghiệp: Xây dựng trên cơ sở hạ tầng hiện có để phát triển các sản phẩm và dịch vụ sáng tạo. Nó là một nền tảng thúc đẩy trí tuệ tập thể của web để tạo ra các giải pháp mới.
• Lớp người tiêu dùng: Hưởng lợi từ các công việc được tạo ra bởi lớp doanh nghiệp. Thay mặt cho người dùng cuối hoặc tổ chức sử dụng các sản phẩm và dịch vụ được cung cấp bởi mạng Bittensor.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d58da90e90-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Bittensor发展史

Bittensor được thành lập vào năm 2019 bởi hai nhà nghiên cứu AI, Jacob Steeves và Ala Shaabana (và một tác giả sách trắng ẩn danh, Yuma Rao). Họ đang tìm cách tạo ra AI composite. Họ sớm nhận ra rằng tiền điện tử có thể là giải pháp – một cách để khuyến khích và phối hợp một mạng lưới toàn cầu gồm các nút học máy để đào tạo và tìm hiểu các vấn đề cụ thể cùng nhau. Các tài nguyên gia tăng được thêm vào mạng cải thiện trí thông minh tổng thể, kết hợp công việc của các nghiên cứu và mô hình trước đó.

Hành trình của Bittensor bắt đầu với sự ra mắt của “Kusanagi” vào tháng 1 năm 2021, đánh dấu việc kích hoạt mạng, cho phép các thợ đào và người xác thực bắt đầu kiếm được phần thưởng $TAO đầu tiên. Tuy nhiên, phiên bản ban đầu này đã bị tạm dừng do các vấn đề đồng thuận. Đáp lại, Bittensor đã phân nhánh “Kusanagi” thành “Nakamoto” vào tháng 11/2021.

Vào ngày 20 tháng 3 năm 2023, Bittensor đã đạt được một cột mốc quan trọng khi “Nakamoto” được phân nhánh một lần nữa, lần này phát triển thành “Finney”. Mục đích của việc nâng cấp này là để cải thiện hiệu suất của mã kernel.

Đáng chú ý, Bittensor ban đầu được dự định là một parachain trên Polkadot, đã quản lý để đảm bảo một vị trí parachain trong một cuộc đấu giá vào tháng 1 năm 2021. Tuy nhiên, do lo ngại về tốc độ phát triển của Polkadot, sau đó họ đã quyết định sử dụng blockchain L1 độc lập của riêng mình được xây dựng trên Substrate thay vì dựa vào Polkadot.

Tình trạng hiện tại

Bittensor đã chạy trên mainnet trong hơn một năm, tập trung vào việc tiến hành nghiên cứu thí điểm và đặt nền móng cho tiềm năng trong tương lai. Dưới đây là tổng quan về trạng thái hiện tại và lý do tại sao trường hợp sử dụng dành cho doanh nghiệp chưa được xây dựng dựa trên trình xác thực của nó:

• Mô hình trộn thưa thớt: Bittensor chạy mô hình trộn thưa thớt làm mô hình. Nó thu hút các mô hình AI cụ thể vào hỗn hợp này, mỗi mô hình giải quyết một vai trò cụ thể trong một vấn đề lớn hơn được xác định bởi trình xác nhận. Cấu hình và điều chỉnh mô hình theo kiểu hiện đại là một quá trình phức tạp và lặp đi lặp lại. Hiện tại, giai đoạn của lộ trình này được dẫn dắt bởi Quỹ Opentensor.
• Nén thông minh (Chưng cất): Nén thông minh là trọng tâm nghiên cứu cốt lõi tại Bittensor. Điều này liên quan đến các kỹ thuật chưng cất giúp cải thiện hiệu quả và khả năng của mạng.
• Tối ưu hóa cho các mục tiêu lớn: Trọng tâm chính của Bittensor là tối ưu hóa cho các mục tiêu lớn, không phải các trường hợp sử dụng kinh doanh ngắn hạn. Opentensor cam kết tạo ra một mạng lưới vượt ra ngoài một nền tảng ngang hàng đơn giản và có một hệ thống định giá mô hình.
• Tiến độ và cập nhật: Trong năm qua, Opentensor đã đạt được tiến bộ đáng kể, bao gồm cả bản cập nhật Synapse, mở Bittensor cho các yêu cầu bên ngoài. Vào tháng 10/2023, việc nâng cấp Revolution đã triển khai mở rộng thông qua các mạng con. Điều này cho phép các trình xác thực lớn xác định các vấn đề một cách độc lập, tạo ra cơ hội dòng tiền trong cổ phần của họ.
• Mở rộng sang thế giới thực: Mạng Finney đánh dấu một bước ngoặt cho Bittensor, cho phép các trình xác thực hoạt động độc lập hơn và giảm sự tập trung ban đầu. Với sự tăng trưởng của cổ phần mạng và sự gia tăng phần thưởng khối, sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đã được thúc đẩy.
• Các trường hợp sử dụng kinh doanh AI sắp tới: Bittensor hình dung rằng các trường hợp sử dụng kinh doanh AI trong thế giới thực sẽ được mở rộng khi các bên liên quan, bao gồm cả con người và AI, tuân theo các ưu đãi của họ. Việc triển khai đa phương thức và siêu phương thức đang đến, hợp nhất các mạng con thành một định dạng “thông minh” thống nhất.

Với bản nâng cấp Revolution mới nhất, Bittensor cho phép mọi người tạo mạng con dành riêng cho các loại ứng dụng cụ thể. Ví dụ: Subnet 4 sử dụng JEPA (Joint Embedding Predicted Architecture), một cách tiếp cận AI do Yann LeCun của Meta tiên phong, xử lý các loại đầu vào và đầu ra khác nhau như video, hình ảnh và âm thanh.

Một thành tựu đáng chú ý khác là BTLM-3B-8K (Mô hình ngôn ngữ Bittensor) của Cerebras, một mô hình tham số 3B cho phép chạy các mô hình có độ chính xác cao và hiệu suất cao trên thiết bị di động, giúp AI dễ tiếp cận hơn. BTLM-3B-8K có sẵn trên Hugging Face để sử dụng thương mại theo giấy phép Apache 2.0.

Các mô hình GPT lớn thường có hơn 100 tỷ thông số và yêu cầu nhiều GPU cao cấp để đưa ra suy luận. Tuy nhiên, việc phát hành LLaMA từ Meta đã cho phép thế giới có được các mô hình hiệu suất cao chỉ với 7 tỷ thông số, cho phép LLM chạy trên các PC cao cấp.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-7dfe49d03b-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Ngay cả khi một model có 7 tỷ thông số được lượng tử hóa thành độ chính xác 4 bit, nó vẫn không thể thích ứng với nhiều thiết bị phổ biến, chẳng hạn như iPhone 13 (RAM 4GB). Một mô hình tham số 3 tỷ có thể dễ dàng phù hợp với hầu hết mọi thiết bị di động, nhưng các mô hình kích thước 3 tỷ tham số trước đó hoạt động ít hơn nhiều so với đối tác tham số 7 tỷ của chúng. BTLM tạo ra sự cân bằng giữa kích thước mô hình và hiệu suất. Với 3 tỷ thông số, nó cung cấp mức độ chính xác và khả năng cao hơn đáng kể so với các mẫu trước đó với kích thước 3 tỷ thông số.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-98433fdb9e-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Khi nhìn vào các điểm chuẩn riêng lẻ, BTLM đạt điểm cao nhất trong mọi hạng mục ngoại trừ TruthfulQA.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-7a3929a513-dd1a6f-cd5cc0.webp)

BTLM-3B không chỉ vượt trội hơn tất cả 3 tỷ mô hình thông số mà còn cạnh tranh với nhiều mô hình thông số 7 tỷ về hiệu suất.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-be105b7dcc-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Cách mạng – Bittensor 子网升级

Bản nâng cấp Revolution của Bittensor đã được ra mắt vào ngày 2 tháng 10 và đánh dấu một cột mốc quan trọng trong sự phát triển của Bittensor, mang lại những thay đổi đáng kể cho cấu trúc hoạt động của nó. Trọng tâm của bản nâng cấp này là sự ra đời của “mạng con”, một khái niệm đột phá mang lại cho các nhà phát triển quyền tự chủ chưa từng có trong việc định hình các ưu đãi của họ và xây dựng một thị trường trong hệ sinh thái Bittensor.

Một tính năng chính của bản nâng cấp này là giới thiệu một ngôn ngữ lập trình chuyên dụng được thiết kế đặc biệt để phát triển các hệ thống khuyến khích. Sự đổi mới này cho phép các nhà phát triển tạo và thực hiện các ưu đãi của họ trên mạng Bittensor, tận dụng kho bộ não thông minh rộng lớn của nó để điều chỉnh thị trường để đáp ứng các yêu cầu và sở thích cụ thể của họ.

Việc nâng cấp cũng thể hiện một sự khởi đầu đáng kể từ mô hình tập trung, trong đó một nền tảng duy nhất kiểm soát tất cả các khía cạnh của mạng, chuyển sang một khuôn khổ phi tập trung hơn. Giờ đây, tất cả các loại cá nhân hoặc nhóm đều có cơ hội sở hữu và quản lý các mạng con.

Với sự ra đời của “mạng con”, giờ đây bất kỳ ai cũng có thể tạo các mạng con của riêng mình và xác định các ưu đãi của chúng, tạo điều kiện cho một loạt các dịch vụ trong hệ sinh thái Bittensor. Sự thay đổi này thúc đẩy sự đa dạng và phân cấp trong mạng, phù hợp với các nguyên tắc mở và hợp tác trong sứ mệnh của Bittensor.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d7eecd9e37-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Ngoài ra, các mạng con sẽ cạnh tranh để phát hành bằng cách có được sự đồng thuận của các đại diện trong một “mạng định tuyến” mới, giới thiệu một yếu tố cạnh tranh có thể thúc đẩy sự đổi mới và phân bổ nguồn lực.

Sự xuất hiện của các mạng con do người dùng tạo có thể gợi nhớ đến sự bùng nổ của các ứng dụng sau khi Ethereum mở cửa cho cộng đồng nhà phát triển toàn cầu. Việc nâng cấp cũng nhấn mạnh tiềm năng hợp nhất các công cụ và dịch vụ khác nhau thành một mạng lưới gắn kết. Về cơ bản, mọi yếu tố cần thiết để xây dựng trí thông minh hiện được tập trung dưới một mái nhà và được điều chỉnh bởi một mã thông báo duy nhất ($TAO).

Mạng định tuyến

Mạng định tuyến đóng một vai trò quan trọng trong hệ sinh thái Bittensor. Nó hoạt động như một meta-subnet và vai trò chính của nó là phân phối các bản phân phối giữa các mạng con khác dựa trên sự đồng thuận có trọng số của các đại diện chính. Sự thay đổi này rất sâu sắc, vì về cơ bản nó biến Bittensor từ một hệ thống điều khiển đơn thành một “mạng lưới” năng động.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-6f6a468339-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Điều quan trọng, kế hoạch phát hành không còn hoàn toàn nằm dưới sự kiểm soát của Opentensor Foundation. Các đại diện trong mạng lưới ‘gốc’ hiện có thẩm quyền đối với việc phân phối khuyến khích. Sự thay đổi này phân cấp kiểm soát các ưu đãi, không còn chỉ dựa vào bất kỳ thực thể đơn lẻ nào và đặt chúng dưới sự kiểm soát của mạng ‘gốc’.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-6e3e92b322-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Mạng con

Các mạng con trong mạng Bittensor là các ưu đãi độc lập cung cấp khuôn khổ cho các thợ đào tương tác với nền tảng. Các mạng con này đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định các giao thức chi phối các tương tác giữa thợ đào và trình xác nhận.

Ngoài ra, các chi tiết của cơ chế khuyến khích không còn được mã hóa cứng trong cơ sở mã Bittensor. Thay vào đó, các chi tiết này được xác định trong kho lưu trữ mạng con, cho phép tính linh hoạt và khả năng thích ứng cao hơn.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-1e1da5e14a-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Bittensor giới thiệu các mạng con cụ thể, chẳng hạn như mạng con nhắc nhở và mạng con chuỗi thời gian. Mạng con nhắc nhở có khả năng thực thi nhiều mạng thần kinh nhanh chóng, bao gồm GPT-3, GPT-4, ChatGPT, v.v., để suy luận phi tập trung. Tính năng này cho phép người dùng tương tác với các trình xác thực trên mạng và lấy đầu ra từ các mô hình hoạt động tốt nhất, cung cấp các khả năng AI nâng cao cho các ứng dụng của họ.

Mạng con hoạt động bằng cách phân phối mã thông báo $TAO cho các thợ đào và người xác nhận dựa trên giá trị đóng góp của họ cho mạng. Các quy tắc và giao thức cụ thể cho phản hồi của thợ đào đối với truy vấn của trình xác thực và quy trình đánh giá do trình xác thực thực hiện được xác định bởi mã trong mỗi kho lưu trữ mạng con.

• Khi khởi động, 9 khe cắm mạng con sẽ được cung cấp, mỗi khe có dung lượng mặc định là 256 UID (ngoại trừ Subnet 1, có thể chứa 1024 UID). Các mạng con sẽ tích cực cạnh tranh để phát hành bằng cách tìm kiếm trọng số đồng thuận từ các đại diện trong mạng lưới “gốc”.
• Để đăng ký mạng con, một cá nhân hoặc tổ chức phải khóa một số lượng $TAO cụ thể trong suốt thời gian tồn tại của mạng con. Chủ sở hữu mạng con đảm nhận vai trò quản trị viên mạng đầy đủ và có thẩm quyền chỉ định phát thải thông qua các mạng con tương ứng của họ. Chúng có toàn quyền, bao gồm khả năng gọi các hoạt động sudo qua mạng, chẳng hạn như đặt tốc độ tối thiểu của mạng, v.v.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-3744e195d7-dd1a6f-cd5cc0.webp)

• Mỗi mạng con được liên kết với một UID mạng duy nhất và quyền sở hữu mạng con được chuyển vào ví khóa $TAO số tiền cần thiết để đăng ký. Khi một mạng con được tạo, số tiền $TAO tương ứng sẽ được khấu trừ từ ví của người tạo và được gắn vào mạng con. Nếu mạng con bị đăng xuất, $TAO bị khóa sẽ được trả lại cho chủ sở hữu.
• Điều đáng chú ý là 18% khoản giảm giá $TAO được đặt cọc trong mạng con sẽ được trao cho chủ sở hữu mạng con. Điều này khuyến khích những người tạo mạng con đưa ra các cơ chế để thu hút các đại diện trên mạng định tuyến, vì nó làm tăng cơ hội tránh đăng xuất.
• Các mạng con mới đăng ký được cấp thời gian miễn trừ trong vòng một tuần và không thể bị hủy đăng ký trong thời gian này. Chi phí khóa ban đầu là 2.500 $TAO, tăng gấp đôi khi một mạng con mới được đăng ký. Theo thời gian, chi phí khóa cửa giảm dần, theo mô hình tuyến tính tương tự như cơ chế đấu giá của Hà Lan. Cách tiếp cận này nhằm mục đích tìm sự cân bằng giữa nhu cầu khe cắm phụ bằng cách điều chỉnh chi phí khóa theo thời gian.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-e488b7cd1e-dd1a6f-cd5cc0.webp)

• Khi một mạng con bị hủy đăng ký, $TAO được sử dụng để đăng ký sẽ được trả lại cho chủ sở hữu, tất cả các thợ đào trong mạng con sẽ bị xóa và trạng thái mạng sẽ được đặt lại.

Mạng gốc

Mạng gốc hoạt động như một “meta-subnet”, nằm trên đầu trang và ảnh hưởng đến hoạt động của các mạng con khác, đồng thời đóng vai trò chính trong việc xác định điểm phát hành của toàn bộ hệ thống.

Chức năng chính của nó là tạo ra một vectơ phát hành cho mỗi mạng con bằng cách sử dụng cơ chế đồng thuận có trọng số trong đó các đại biểu tham gia. Các đại diện trong mạng gốc chỉ định trọng số cho các mạng con khác nhau dựa trên sở thích của họ và cơ chế đồng thuận cuối cùng xác định việc phân bổ các đợt phát hành.

Một khía cạnh đáng chú ý là mạng lưới “gốc” đã củng cố hiệu quả vai trò của Thượng viện và cơ chế đại diện, hợp nhất các chức năng này thành một thực thể duy nhất. Sự tích hợp này đơn giản hóa quá trình ra quyết định trong hệ sinh thái Bittensor.

Mạng lưới “gốc” có sức mạnh định hình hệ sinh thái bằng cách ảnh hưởng đến việc phân phối các ưu đãi. Nếu nó cho rằng một khía cạnh cụ thể của mạng con hoặc hệ thống là vô giá trị, nó có khả năng giảm hoặc loại bỏ phân bổ khuyến khích cho thành phần đó.

Các mạng con trong mạng Bittensor phải tích cực làm việc để thu hút phần lớn trọng lượng được đại diện trong mạng “gốc” để đảm bảo một phần đáng kể các ưu đãi phát hành. Khía cạnh cạnh tranh này nhấn mạnh tầm quan trọng của các mạng con thể hiện giá trị và tiện ích của chúng đối với hệ sinh thái rộng lớn hơn.

Ngoài ra, nó cung cấp cho 12 chìa khóa hàng đầu trong mạng có khả năng phủ quyết các đề xuất do Big Three đệ trình, thêm một lớp quản trị và kiểm tra và cân bằng bổ sung cho hệ thống.

Triển vọng ngành

Trong lĩnh vực công nghệ, quyền lực từ lâu đã tập trung vào tay một số gã khổng lồ công nghệ. Những gã khổng lồ này đã duy trì quyền kiểm soát hàng hóa kỹ thuật số có giá trị cần thiết để thúc đẩy sự đổi mới. Tuy nhiên, Bittensor đã giới thiệu một hệ thống dân chủ và dễ tiếp cận hơn thông qua thị trường của mình, thừa nhận và thách thức mô hình phổ biến này.

Cái nhìn sâu sắc cơ bản của Bittensor là trí thông minh là kết quả của các mặt hàng kỹ thuật số khác nhau như sức mạnh tính toán và dữ liệu. Trong lịch sử, những hàng hóa này đã được kiểm soát chặt chẽ, giới hạn trong lĩnh vực của những gã khổng lồ công nghệ. Bittensor cố gắng phá vỡ những xiềng xích này bằng cách giới thiệu các mạng con do người dùng tạo. Các thị trường này sẽ hoạt động theo một hệ thống mã thông báo thống nhất, đảm bảo rằng các nhà phát triển trên toàn thế giới có quyền truy cập bình đẳng vào các tài nguyên từng là miền độc quyền của một số ít giới tinh hoa trong một hệ sinh thái khép kín của Big Tech.

** Áp dụng tiềm năng**

Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, sức mạnh biến đổi của trí tuệ nhân tạo (AI) là không thể phủ nhận. AI đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta, hợp lý hóa nghiên cứu, tự động hóa quy trình làm việc, hỗ trợ mã hóa và tạo nội dung từ văn bản. Sự tăng trưởng nhanh chóng của khả năng AI là điều hiển nhiên, nhưng sự tăng trưởng này cũng mang lại những thách thức liên quan đến khả năng mở rộng và quan trọng nhất là độ tin cậy. Đặc biệt, các sự kiện gần đây như sự gián đoạn tạm thời của ChatGPT ở Washington để thảo luận về quy định AI nhấn mạnh nhu cầu cấp thiết về các giải pháp mạnh mẽ cho những thách thức của việc mở rộng quy mô AI. Những sự cố ngừng hoạt động này đã khiến người dùng lo ngại về sự ổn định và độ tin cậy của AI khi nó trở nên tích hợp hơn trong cuộc sống hàng ngày của họ. Chính trong những khoảnh khắc này, tầm quan trọng của $TAO Bittensor là rõ ràng.

Cách tiếp cận của Bittensor không chỉ hỗ trợ AI nguồn mở mà còn cho thấy rằng nó có thể là một sự theo đuổi bổ ích về mặt tài chính. Nó dựa trên sự phát triển của sự cạnh tranh được thấy trong khai thác Bitcoin và mở đường cho một thị trường thịnh vượng, nơi các mô hình AI tốt nhất xuất hiện. Sự thay đổi này trao quyền cho các nhà nghiên cứu AI đóng góp chuyên môn của họ trong một môi trường cởi mở và năng động, cuối cùng mang lại lợi ích cho toàn xã hội.

$TAO cung cấp một cơ sở hạ tầng AI phi tập trung có thể giảm bớt các vấn đề tiềm ẩn mà ChatGPT gặp phải. Bằng cách phân cấp AI, Bittensor đảm bảo khả năng phục hồi và độ tin cậy của các hệ thống AI, ngay cả khi nhu cầu của chúng tăng lên. Cách tiếp cận này đặt nền tảng vững chắc cho tương lai của các dịch vụ AI.

Nói tóm lại, Bittensor là một thị trường AI mã nguồn mở toàn cầu cung cấp một giải pháp hấp dẫn cho những thách thức do phát triển AI nguồn đóng đặt ra.

• Trí tuệ nhân tạo Lực hấp dẫn vượt trội: Bittensor hoạt động như một lực hấp dẫn thu hút các mô hình AI tốt nhất từ các nhà nghiên cứu trên toàn cầu. Bằng cách thúc đẩy một thị trường tự do cho AI, mạng lưới khuyến khích việc đệ trình các mô hình tiên tiến. Khi trưởng thành, Bittensor hứa hẹn sẽ giảm giá, loại bỏ rủi ro nền tảng và cung cấp đầu ra AI tốt nhất, cho dù đó là văn bản, hình ảnh, video hay các định dạng khác.
• Mã nguồn mở có lợi nhuận: Bittensor biến AI nguồn mở thành một doanh nghiệp có lợi nhuận. Theo ví dụ về Bitcoin, Bittensor được xây dựng dựa trên giả định rằng các bên liên quan hướng đến lợi nhuận. Trong hệ sinh thái này, các mô hình AI tốt nhất kiếm được nhiều tiền nhất. Nó đã được chuyển đổi thành một ngành công nghiệp có tính cạnh tranh cao và chuyên môn hóa song song với sự phát triển của khai thác Bitcoin. Các nhà nghiên cứu tiến sĩ hiện có cơ hội đưa nghiên cứu của họ đến thị trường mở này, thu hẹp khoảng cách giữa học viện và khu vực tư nhân.
• Quy mô ấn tượng: Các ưu đãi của Bittensor đã mang lại kết quả đáng kể. Mạng lưới phục vụ hơn 4.000 mô hình AI, bao gồm 10 nghìn tỷ tham số mô hình đáng kinh ngạc. Điều này có thể được nhìn thấy bằng cách so sánh điều này với 175 tỷ thông số của GPT-3.
• Các bên liên quan đa dạng: Hệ sinh thái của Bittensor liên quan đến một loạt các bên liên quan, bao gồm thợ mỏ, người xác nhận, người đề cử và người tiêu dùng. Sự tham gia đa dạng này đảm bảo sự mạnh mẽ và phát triển liên tục của mạng lưới.

Tình trạng hiện tại của AI là một cân nhắc quan trọng, phần lớn trong số đó vẫn bị khóa dưới sự kiểm soát của Big Tech. Điều này đặt ra câu hỏi: điều gì sẽ xảy ra nếu AI có thể mở trong môi trường hợp tác và có thể học hỏi từ các mô hình AI khác? Bittensor $TAO cố gắng cung cấp một giải pháp cho vấn đề này.

• Áp dụng tăng trưởng: Trong khi một số công ty AI lớn có thể do dự khi tiết lộ công nghệ AI độc quyền của họ, $TAO đưa ra một đề xuất thú vị. Nó giới thiệu khả năng kiếm tiền hơn nữa thông qua các giao dịch vi mô. Hãy tưởng tượng một giải pháp AI chính thức như OpenAI chấp nhận thanh toán vi mô mỗi khi ai đó sử dụng các mô hình được đào tạo của họ trong hệ sinh thái Bittensor để xây dựng sản phẩm và doanh nghiệp của họ. Điều này có thể mở ra nguồn doanh thu mới cho các công ty này, khuyến khích họ tham gia vào các mạng AI mở.
• Áp dụng theo nhu cầu: Giả định rằng các giải pháp AI hiện tại vẫn đóng và chống lại các mạng mở. Ngay cả với rất nhiều tiền theo ý của bạn, nguồn mở có tiềm năng vượt trội hơn các giải pháp được tài trợ tốt này. Trong khi nguồn lực tài chính là điều cần thiết cho sự phát triển công nghệ, tiềm năng của các công nghệ cho phép tự học tập và học hỏi từ môi trường không nên được đánh giá thấp.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-b409a0527f-dd1a6f-cd5cc0.webp)

** Tiến thoái lưỡng nan nguồn mở**

Khi mối quan tâm về các vấn đề liên kết trong AI tiếp tục phát triển, các cuộc tranh luận xung quanh việc liệu các mô hình AI có nên là nguồn mở đang thu hút sự chú ý hay không. Câu hỏi cơ bản là liệu mã thực tế đằng sau các mô hình AI có nên miễn phí và mở cho tất cả mọi người hay không. Thật thú vị, ngay cả khi một người chơi lớn như OpenAI mã nguồn mở mô hình của họ, điều này sẽ không nhất thiết gây ra mối đe dọa cho Bittensor. Trong môi trường mã nguồn mở, bất kỳ ai cũng có thể tận dụng các mô hình này trên mạng Bittensor.

Trong cộng đồng kỹ thuật, có nhiều ý kiến khác nhau về vấn đề này. Có ý kiến cho rằng công nghệ AI nguồn mở có thể cung cấp cho các tác nhân độc hại khả năng khai thác AI cho các mục đích có hại. Ngược lại, những người khác cho rằng việc cấp độc quyền công nghệ AI cho các công ty lớn có thể gây ra mối nguy hiểm lớn hơn. Ví dụ, tập trung quyền lực AI vào tay một số công ty nghìn tỷ đô la, như thể hiện qua sự tập trung của OpenAI vào việc huy động một khoản tiền lớn, có thể làm tăng mối quan tâm về đạo đức và làm nổi bật nguy cơ tham nhũng quyền lực.

Quyết định của Meta về mã nguồn mở Llama2 LLM là một dấu hiệu của sự thay đổi trong ngành công nghiệp theo hướng chấp nhận các thực tiễn nguồn mở. Động thái này cung cấp cho Bittensor cơ hội học hỏi và có khả năng tích hợp tiến trình của Meta vào mạng lưới của mình, thu hẹp khoảng cách hiệu suất nhanh hơn.

Cần phải xem xét định giá của $TAO và OpenAI. Hiện tại, OpenAI thống trị ngành công nghiệp, với mức định giá từ 80 tỷ đến 90 tỷ USD. Tuy nhiên, nó hoạt động trong một hệ sinh thái khép kín phụ thuộc rất nhiều vào Microsoft và các dịch vụ đám mây được kiểm soát của nó. Mặc dù vậy, OpenAI đã thu hút được những tài năng hàng đầu từ khắp nơi trên thế giới. Mặt khác, với thời gian trôi qua và các sáng kiến nguồn mở trở nên phổ biến hơn, phạm vi tài năng sẵn có dự kiến sẽ mở rộng theo cấp số nhân, bao phủ tất cả các góc của internet. Việc dân chủ hóa chuyên môn AI này có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình việc áp dụng Bittensor.

Bối cảnh cạnh tranh - AI tập trung

Sự chấp nhận của nhà phát triển vẫn là một yếu tố quan trọng trong con đường tăng trưởng của Bittensor. Các nhà phát triển hiện có thể tương tác với mạng thông qua API Python do OpenTensor Foundation phát triển, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thúc đẩy một cộng đồng nhà phát triển mạnh mẽ để thúc đẩy việc áp dụng. Ngày nay, Bittensor đang tích cực làm việc để phân cấp các khía cạnh chính của mạng, chẳng hạn như tạo và đào tạo mô hình, thưởng cho các mô hình được tinh chỉnh nhất trong khi tạo điều kiện cho việc ra quyết định dựa trên cộng đồng.

Thật thú vị, những người chơi được thành lập trong không gian AI, bao gồm OpenAI và Google, hiện đã trở thành đối thủ cạnh tranh với $TAO. Họ tham gia sâu vào giai đoạn tạo mô hình của AI và thậm chí còn tham gia vào tích hợp dọc tiềm năng trong các ngành công nghiệp khác nhau. Trong bối cảnh này, một trong những thách thức chính mà $TAO phải đối mặt là vấn đề phân đoạn dữ liệu.

Không giống như những gã khổng lồ công nghệ như Facebook, Apple, Amazon, Netflix và Google (FAANG), có quyền truy cập vào một loạt các kho dữ liệu có ý nghĩa, cộng đồng crowdsourcing có thể thiếu cùng một mức độ tài nguyên và quyền truy cập dữ liệu. Các tổ chức FAANG có sự hỗ trợ tài chính để tận dụng lợi thế của phần cứng mạnh mẽ, chẳng hạn như các công nghệ tiên tiến của Nvidia, bao gồm H100 và GH200, có thể tăng tốc đáng kể việc đào tạo mô hình AI.

Đồng thời, điều đáng chú ý là tất cả các giải pháp AI chính thống hiện nay đều tồn tại ở dạng khép kín và tập trung. Điều này bao gồm các công ty nổi tiếng như OpenAI, Google, Midjourney và các công ty khác, mỗi công ty đều cung cấp các giải pháp AI đột phá. Tuy nhiên, khoảng cách giữa các mô hình nguồn đóng và mã nguồn mở đang nhanh chóng thu hẹp. Các mô hình nguồn mở đang đạt được sức hút về tốc độ, khả năng tùy chỉnh, quyền riêng tư và khả năng tổng thể. So với các đối tác khép kín của họ, họ đạt được các tính năng ấn tượng với ngân sách và quy mô thông số tương đối nhỏ. Ngoài ra, các mô hình nguồn mở này hoạt động trên một dòng thời gian tăng tốc, cho phép kết quả được phân phối trong vài tuần thay vì vài tháng.

Là một gã khổng lồ công nghệ hùng mạnh, Google đã nhận ra xu hướng thay đổi này. “Chúng tôi không có hào nước, và OpenAI cũng vậy”, một rò rỉ nội bộ từ công ty cho biết. Nó nhấn mạnh ảnh hưởng ngày càng tăng của AI nguồn mở trong bối cảnh cạnh tranh.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-f301f1311b-dd1a6f-cd5cc0.webp)

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-6901ebdeab-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Trong hệ sinh thái AI đang phát triển này, $TAO nổi lên như một chất xúc tác cho sự thay đổi, thách thức các mô hình phát triển và đào tạo AI truyền thống. Cách tiếp cận phi tập trung và đặc tính hướng đến cộng đồng khiến nó trở thành một ứng cử viên trong lĩnh vực năng động, nơi những gã khổng lồ công nghệ từng thống trị.

Không giống như các nền tảng tập trung hạn chế quyền truy cập vào các mô hình AI riêng lẻ, kiến trúc của Bittensor cung cấp quyền truy cập không cần cấp phép vào trí thông minh. Đây là một cửa hàng một cửa cho các nhà phát triển AI, cung cấp tất cả các tài nguyên máy tính cần thiết trong khi chấp nhận đóng góp bên ngoài. Mô hình toàn diện này kết nối các mạng thần kinh trên Internet để tạo ra một hệ thống học máy toàn cầu, phân tán, khuyến khích.

Để nhận ra tiềm năng đầy đủ của AI, điều cần thiết là phải tránh xa các thực tiễn phát triển nguồn đóng và những hạn chế liên quan của chúng. Cũng giống như trẻ em mở rộng sự hiểu biết của mình thông qua các tương tác xã hội, AI phát triển mạnh trong môi trường năng động. Tiếp xúc với các bộ dữ liệu đa dạng, hiểu biết sâu sắc từ các nhà nghiên cứu sáng tạo và tương tác với các mô hình khác nhau giúp thúc đẩy việc tạo ra các hệ thống AI mạnh mẽ và thông minh hơn. Quỹ đạo của AI không nên được xác định bởi một thực thể duy nhất.

Trong bối cảnh của hai tương lai đối lập này, sự lựa chọn giữa một thế giới bị chi phối bởi các thuật toán hộp đen và quyền lực tập trung, hoặc một bối cảnh AI mở, dân chủ hóa là rất quan trọng đối với xã hội.

Trong kịch bản đầu tiên, khi các công ty lớn như OpenAI hoặc Anthropic kiểm soát giải pháp AI, chúng tôi có nguy cơ sống dưới chế độ giám sát liên tục. Các công ty này sẽ có quyền lực to lớn đối với dữ liệu cá nhân và các tương tác hàng ngày của chúng tôi, với quyền đóng cửa các dịch vụ và báo cáo các cá nhân không đồng ý hoặc thảo luận.

Tuy nhiên, lựa chọn lạc quan hơn cung cấp một thế giới AI dựa trên nền tảng nguồn mở và được xây dựng trên một mạng thuộc sở hữu toàn cầu. Ở đây, quyền lực và kiểm soát được phân cấp, và AI là một công cụ để trao quyền hơn là giám sát. Trong trường hợp này, sự sáng tạo và phát triển có thể phát triển mà không sợ sự thiên vị hoặc kiểm duyệt của công ty.

Cũng giống như Internet dân chủ hóa việc truy cập thông tin, một hệ sinh thái AI mở sẽ dân chủ hóa việc truy cập vào trí thông minh. Nó đảm bảo rằng trí thông minh không bị độc quyền bởi một số ít, thúc đẩy một sân chơi bình đẳng, nơi bất kỳ ai cũng có thể đóng góp, học hỏi và hưởng lợi.

$TAO Tokenomics

• Tương tự như Bitcoin, tổng nguồn cung tối đa của $TAO token được giới hạn ở mức 21.000.000 và sẽ được phát hành sau 256 năm.
• Việc giảm một nửa $TAO sẽ xảy ra sau mỗi 10,5 triệu khối, với 64 sự kiện giảm một nửa xảy ra trong 45 năm tới.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-69a80767fe-2a67632750-dd1a6f-cd5cc0)

• Mạng có thời gian khối khoảng 12 giây và mỗi khối thưởng cho thợ đào và trình xác thực trong 1 $TAO.
• Hiện tại, điều này tương đương với việc phát hành 7.200 mã thông báo $TAO mới mỗi ngày, được phân phối đều giữa các thợ đào và người xác nhận.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-884e1cb52b-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Một điểm tương đồng khác với Bitcoin là lịch phát hành $TAO cũng tuân theo khái niệm giảm một nửa, xảy ra khoảng 4 năm một lần. Tuy nhiên, điều này được xác định bởi tổng số lượng mã thông báo được phát hành, không phải bởi số lượng khối. Ví dụ, một khi một nửa tổng nguồn cung được phát hành, tỷ lệ phát hành sẽ giảm một nửa.

Điều quan trọng là, các mã thông báo $TAO được sử dụng để đăng ký tái chế được đốt trở lại vào nguồn cung chưa phát hành, dẫn đến việc kéo dài dần khoảng thời gian giảm một nửa. Cơ chế này đảm bảo rằng lịch phát hành tự động điều chỉnh theo thời gian, phản ánh nhu cầu và động lực kinh tế của mạng lưới.

$TAO Nền kinh tế mã thông báo

Nền kinh tế mã thông báo $TAO của Bittensor được đặc trưng bởi sự đơn giản, cam kết phân cấp và phân phối công bằng. Không giống như nhiều dự án blockchain khác, mã thông báo $TAO không được phân phối cho bất kỳ bên nào thông qua ICO, IDO, vị trí riêng tư cho VC hoặc phân công đặc quyền cho các nhóm, quỹ hoặc cố vấn. Thay vào đó, mỗi mã thông báo đang lưu hành phải kiếm được bằng cách tích cực tham gia vào mạng.

Ngoài ra còn có các nhà phân bổ vốn trong mạng tham gia với tư cách là người khai thác hoặc xác nhận và cung cấp các dịch vụ tạo lập thị trường, chẳng hạn như DCG, GSR hoặc Polychain. Điều quan trọng, không ai trong số họ nhận được phân bổ mã thông báo thông qua bán hàng trước hoặc vị trí riêng tư.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-90563ba42f-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Mã thông báo $TAO có thể được sử dụng để quản trị, đặt cược và tham gia vào các cơ chế đồng thuận, cũng như phương tiện thanh toán trong mạng Bittensor.

Bằng cách này, người xác nhận và thợ đào sử dụng mã thông báo của họ làm tài sản thế chấp để bảo mật mạng và kiếm phần thưởng cho việc phát hành lạm phát, trong khi người dùng và doanh nghiệp có thể sử dụng $TAO để truy cập các dịch vụ và ứng dụng AI được xây dựng trên mạng.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-f2d14baa6a-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Mã thông báo $TAO mới chỉ có thể được tạo thông qua khai thác và xác minh. Mạng thưởng cho thợ đào và người xác nhận, với 1 phần thưởng $TAO được trao cho mỗi khối, được chia đều cho người khai thác và người xác nhận. Do đó, cách duy nhất để kiếm $TAO là mua mã thông báo trên thị trường mở hoặc tham gia vào các hoạt động khai thác và xác thực.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-5ae6f5358c-dd1a6f-cd5cc0.webp)

$TAO Mô hình phân phối token đơn giản phản ánh nguyên tắc phân cấp và gợi nhớ đến tinh thần Bitcoin do Satoshi Nakamoto đặt ra. Việc đúc tiền gốc của $TAO phù hợp với lịch phát hành của Bitcoin ($BTC), mang lại cơ hội bình đẳng cho bất kỳ ai đóng góp giá trị cho mạng. Cách tiếp cận này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc ngăn chặn sự tập trung quyền lực và quyền sở hữu, đặc biệt là trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, có ý nghĩa xã hội quan trọng và không nên được kiểm soát bởi một số ít.

Mô hình phân phối này đảm bảo rằng khai thác vẫn là một quá trình cạnh tranh. Khi nhiều thợ đào tham gia mạng lưới, cạnh tranh tăng cường và duy trì lợi nhuận là một thách thức. Điều này, đến lượt nó, đang thúc đẩy các thợ mỏ tìm cách giảm chi phí hoạt động, do đó tăng hiệu quả và đổi mới trong mạng.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d58032c98f-dd1a6f-cd5cc0.webp)

$TAO Nắm bắt giá trị

$TAO là mã thông báo gốc của mạng Bittensor và giá trị nội tại của nó xuất phát từ vai trò duy nhất của nó trong hệ sinh thái. Không giống như mô hình L1 tiêu chuẩn, nơi các mã thông báo mạng nhận được giá trị thông qua việc bán không gian khối, giá trị của $TAO được gắn với các dịch vụ AI mà nó hỗ trợ. Khi các dịch vụ AI này trở nên có tác động và thiết thực hơn, nhu cầu về $TAO tăng lên.

Việc nắm giữ $TAO có quyền truy cập vào một loạt các tài nguyên kỹ thuật số được kết nối với nhau, bao gồm dữ liệu, băng thông và trí thông minh được tạo và xác minh bởi những người tham gia mạng. Như được phản ánh trong kế hoạch phát hành, giá trị của $TAO không chỉ dựa trên đầu cơ hoặc khan hiếm, mà còn bắt nguồn sâu sắc từ sự đóng góp và tiện ích hữu hình mà nó cung cấp trong mạng Bittensor.

Tuy nhiên, việc duy trì chu kỳ sáng tạo và phần thưởng này không được đảm bảo. Các thợ đào và trình xác nhận, trong khi cung cấp thông tin tình báo có giá trị cho mạng và đổi lại nhận được mã thông báo $TAO, cũng có động lực để bán mã thông báo để trang trải chi phí, tương tự như thợ đào Bitcoin.

Giá trị của giá token là bao nhiêu?

Giống như bất kỳ mã thông báo nào khác, giá $TAO được xác định bởi các nguyên tắc kinh tế cơ bản của cung và cầu. Sự gia tăng nhu cầu về $TAO dẫn đến tăng giá, trong khi nhu cầu giảm dẫn đến giảm giá. Do đó, ý tưởng là nhu cầu về các hoạt động hệ sinh thái sẽ bù đắp cho việc giải phóng nguồn cung.

Bạn chỉ có thể kiếm được $TAO bằng cách đóng góp cho mạng. Để làm điều này, bạn cần mua và giữ nó hoặc chi tiêu nó để bắt đầu sử dụng mạng.

• Trình điều khiển nhu cầu:

1. Hoạt động hệ sinh thái:
2. Người xác thực cần $TAO mã thông báo để đăng ký.
3. Người dùng có thể mua $TAO để tham gia vào quá trình bỏ phiếu liên quan đến căn chỉnh trí thông minh.
4. Được sử dụng như một khoản thanh toán trong mạng lưới.
5. Bạn cần đặt cược và ủy thác $TAO để kiếm phần thưởng đặt cược. Điều này giúp bảo vệ chống lại việc phát hành lạm phát.
6. Phí bảo hiểm đầu cơ là một cách để đặt cược vào tiềm năng tăng giá của sự hội tụ của hai công nghệ đột phá, blockchain và trí tuệ nhân tạo.
7. Hiệu ứng mạng từ nhiều nhà phát triển tham gia vào mạng và khai thác tiềm năng của các mô hình nguồn mở

• Nguồn cung định hướng:

1. Tổng lượng phát hành token phát hành lạm phát đạt 21.000.000
2. Người khai thác và người xác thực có thể bán mã thông báo $TAO để thanh toán chi phí hoạt động. Khía cạnh này tương tự như các thợ đào Bitcoin bán Bitcoin để trang trải chi phí.

Khi mạng lưới mở rộng và nhiều mô hình AI và mạng con được thêm vào, tiềm năng nắm bắt giá trị cũng vậy. Sức mạnh tổng hợp giữa AI và blockchain cũng đã thúc đẩy sự phát triển của mạng, tạo ra một chu kỳ tự củng cố.

Theo cách này, Bittensor thể hiện nguyên tắc của Định luật Metcalfe, quy định rằng giá trị của mạng tỷ lệ thuận với bình phương số lượng người dùng hoặc nút được kết nối. Khi ngày càng có nhiều người tham gia mạng lưới, giá trị mà nó cung cấp tăng theo cấp số nhân.

**Làm thế nào để có được giá trị như vậy **

Trong Bittensor, các trình xác thực được khuyến khích kiếm cổ phần từ chủ sở hữu mã thông báo và việc đặt cọc này rất cần thiết cho hoạt động của họ trong mạng. Là chủ sở hữu mã thông báo, bạn có tùy chọn ủy quyền $TAO cho nhiều trình xác thực khác nhau. Tùy chọn phổ biến nhất là OpenTensor Foundation, có khoảng 20% quyền sở hữu mạng.

Hiện tại, người xác thực phân phối 82% phần thưởng của họ cho người ủy quyền dưới dạng mã thông báo $TAO. Do đó, việc ủy quyền mã thông báo $TAO cho người xác thực là cơ hội để chủ sở hữu mã thông báo kiếm được phần thưởng đặt cược. Điều này giúp bảo vệ người dùng khỏi khả năng pha loãng do phát hành mã thông báo lạm phát.

• Phần thưởng của người xác thực hiện tại là 22,45%
• Phần thưởng staking hiện tại là 18,41%

**Rủi ro / Phần thưởng &; Chân trời thời gian **

Khi đánh giá rủi ro / phần thưởng của việc phân bổ một phần danh mục đầu tư của bạn cho $TAO, điều quan trọng là phải hiểu những gì bạn thực sự mua. Ví dụ: việc mua hàng không cho phép chủ sở hữu bất kỳ hình thức thu nhập nào được trả bằng đô la cho hoạt động kinh tế của mạng. Thay vào đó, bạn được thưởng bằng việc phát hành mã thông báo. Là chủ sở hữu mã thông báo, bạn có thể ủy quyền các mã thông báo đã phát hành này cho trình xác thực để kiếm APR và tăng số tiền nắm giữ $TAO của mình.

$TAO tương tự với Bitcoin là rõ ràng, nhưng Bitcoin có một câu chuyện nội tại đằng sau nó khiến nó trở nên độc đáo. Không ai có thể đưa ra câu trả lời thỏa đáng về giá trị của $BTC là gì hoặc tại sao nó có bất kỳ hình thức giá trị nào, vì vậy cộng đồng kết thúc trong một cuộc chiến bộ lạc giữa những kẻ không có tiền xu, “shitcoins” và những kẻ cực đoan.

Trên thực tế, tokenomics của Bitcoin rất dễ hiểu: $BTC được sử dụng để khuyến khích các thợ đào vận hành và duy trì mạng, vì vậy chủ sở hữu hiện tại bị pha loãng (mặc dù họ có thể trở thành thợ đào hoặc, trong trường hợp Bittensor, người ủy quyền). Do đó, những người nắm giữ mã thông báo không được khuyến khích và không nhận được bất kỳ phần thưởng nào từ mạng cơ bản.

Nhưng đối với $BTC, có một yếu tố quan trọng cần xem xét, đó là sự khan hiếm. Trên thực tế, sẽ chỉ có 21 triệu $BTC, điều này làm cho nó trở nên độc đáo. Mặc dù nền kinh tế mã thông báo của $TAO được mô phỏng theo Bitcoin, nhưng vẫn còn hơn 70% mã thông báo chưa được phát hành. Điều này đặt ra một vấn đề nan giải cho các nhà đầu tư: họ có coi trọng sự phân cấp của mạng hơn sự khan hiếm tài sản không.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-7cd109ab79-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Cuối cùng, tiện ích của $TAO xuất phát từ quyền truy cập mà nó cung cấp cho các mô hình AI, sử dụng quản trị, truy cập vào phần thưởng đặt cược và cơ hội như một cơ chế khuyến khích.

Chi phí hoạt động

Chi phí xây dựng cơ sở hạ tầng hiện tại được Quỹ Opentensor thu được thông qua phần thưởng ủy quyền và ủy quyền. Các phát triển khác được thực hiện bởi các bên thứ ba chạy trình xác thực của riêng họ, cũng được tài trợ thông qua các ủy quyền.

Cũng giống như bất kỳ sáng kiến toàn cầu nào cũng yêu cầu tài trợ cho nghiên cứu, phát triển và triển khai, sự thành công của AI phụ thuộc vào cách sắp xếp vốn và cách các bên liên quan được khen thưởng cho những đóng góp của họ. Chính sự phân bổ nguồn lực chiến lược này (nghiên cứu, GPU để đào tạo, v.v.) đã thúc đẩy sự phát triển và tác động của AI.

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, chi phí vận hành rất cao. Ví dụ, OpenAI ước tính rằng chi phí khoảng 700.000 đô la mỗi ngày để vận hành ChatGPT, điều này cho thấy gánh nặng tài chính cao đi kèm với các mô hình AI quy mô lớn. Chi phí đào tạo cho mỗi mô hình có thể dao động từ hàng triệu đến hàng chục triệu đô la, làm cho nó trở thành một nỗ lực tốn nhiều tài nguyên hơn. Chi phí đào tạo một mô hình trên một tập dữ liệu lớn có thể còn cao hơn, lên tới 30 triệu đô la. Mặc dù công ty đã huy động được nguồn tài trợ đáng kể, bao gồm khoản đầu tư gần đây từ Microsoft (khoảng một nửa trong số đó đến dưới dạng tín dụng Azure), chi phí đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn ngày càng tăng vẫn là một mối quan tâm. Mỗi lần chạy đào tạo tiêu tốn hàng triệu đô la, và nhu cầu bắt đầu lại từ đầu cho một mô hình mới làm trầm trọng thêm vấn đề.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-9312204912-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Đây là lúc cách tiếp cận “tổng hợp kiến thức” của Bittensor xuất hiện. Cách tiếp cận độc đáo của Bittensor tập trung vào phân cấp và hợp tác thông qua “tổng hợp kiến thức”. Triết lý này cho phép các hệ thống AI được xây dựng dựa trên kiến thức hiện có theo cách phi tập trung, mang lại những lợi ích như:

• Hiệu quả chi phí: Bằng cách tận dụng kiến thức hiện có và liên tục cải tiến, cách tiếp cận của Bittensor hứa hẹn sẽ giảm nhu cầu đào tạo lại tốn kém từ đầu.
• Khả năng thích ứng: Các ứng dụng AI quy mô lớn thường phải đối mặt với nhu cầu và thách thức thay đổi. Về vấn đề này, cách tiếp cận phi tập trung cho phép các tổ chức linh hoạt hơn trong việc điều chỉnh hệ thống AI của họ, đảm bảo rằng chúng vẫn phù hợp và hiệu quả trong môi trường năng động.
• Phân cấp: Mạng phi tập trung của Bittensor trao quyền cho cộng đồng những người đóng góp toàn cầu, giảm sự phụ thuộc vào một thực thể hoặc cơ sở hạ tầng tập trung. Điều này thúc đẩy sự đổi mới và đa dạng trong phát triển AI.
• Hợp tác: Bản chất hợp tác của kết hợp kiến thức khuyến khích chia sẻ kiến thức và học tập hợp tác giữa các nút trong mạng, tạo ra một môi trường năng động cho những tiến bộ AI.

** Đội ngũ &; Nhà đầu tư**

Bittensor là một giao thức mã nguồn mở cung cấp năng lượng cho một mạng học máy dựa trên blockchain phi tập trung. Nhóm Bittensor bao gồm Jacob Steeves (Người sáng lập), Ala Shaabana (Người sáng lập), Jacqueline Dawn (Giám đốc tiếp thị) và Saeideh Motlagh (Kiến trúc sư Blockchain), trong số những người khác. Quỹ Opentensor có kế hoạch mở rộng đội ngũ của họ trong năm nay.

Một nhân vật tên Yuma Rao cũng được đề cập trong whitepaper của Bittensor, giống như Satoshi Nakamoto trong Bitcoin. Không rõ liệu người này có thật hay không, và chúng ta có thể không bao giờ có thể tìm hiểu thêm về anh ấy hoặc cô ấy.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-9617e7590f-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Bittensor đã không tiết lộ bất kỳ cố vấn nổi tiếng hoặc nhà đầu tư chủ chốt nào, ngoài việc nhận hỗ trợ tài chính từ OpenTensor Foundation, một tổ chức phi lợi nhuận hỗ trợ sự phát triển của Bittensor. Bittensor vẫn chưa công bố bất kỳ quan hệ đối tác chính thức nào.

Ý KIẾN

Định giá của hầu hết các công ty công nghệ thấp hơn nhiều so với định giá trước đại dịch, nhưng các công ty AI hiện đang ở bội số định giá và tốc độ tăng trưởng cao nhất.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-caa13cb78f-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Với vốn hóa thị trường thấp hơn nhiều so với những gã khổng lồ trong ngành, Bittensor thực sự có thể là một nền tảng lý tưởng cho các ứng dụng AI quy mô lớn / nhu cầu cao và các mô hình nguồn mở.

Rõ ràng, so sánh dễ dàng nhất để đo lường mức tăng được so sánh với định giá vị trí riêng lẻ của OpenAI, đứng ở mức 29 tỷ đô la. Bất kể chủ nghĩa hiện thực, con số này cao hơn một chút so với FDV của $TAO. Xem xét sẽ mất bao lâu để toàn bộ nguồn cung được đưa vào lưu thông, chúng ta có thể sử dụng vốn hóa thị trường lưu hành để đi đến một con số gần đúng rằng định giá vị trí riêng lẻ của OpenAI cao hơn 108 lần so với vốn hóa thị trường $TAO. Tuy nhiên, đây là một cách tiếp cận mang tính đầu cơ cao có thể được giảm xuống để đặt cược vào các dự án có thể hưởng lợi từ sự giao thoa của AI và tiền điện tử.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-a0d48c18b7-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Tính năng quan trọng nhất của Bittensor là nó đang giải quyết vấn đề tập trung hóa AI. Hiện tại, một số ít các công ty kiểm soát một số mô hình lớn và mạnh mẽ, nhưng tất cả chúng đều tách biệt và có ít hoặc không có sự hợp tác hoặc chia sẻ kiến thức.

Các mô hình AI bị cô lập không thể học hỏi lẫn nhau, vì vậy chúng không kết hợp (các nhà nghiên cứu phải bắt đầu lại từ đầu mỗi khi họ tạo ra một mô hình mới). Điều này trái ngược hoàn toàn với nghiên cứu AI, nơi các nhà nghiên cứu mới có thể xây dựng dựa trên công việc của các nhà nghiên cứu trong quá khứ, tạo ra hiệu ứng tăng trưởng thúc đẩy đáng kể sự phát triển của các ý tưởng.

Siloed AI cũng bị hạn chế về chức năng, vì các ứng dụng của bên thứ ba và tích hợp dữ liệu cần có sự cho phép của chủ sở hữu mô hình (dưới hình thức quan hệ đối tác kỹ thuật và thỏa thuận kinh doanh). Hạn chế này có tác động trực tiếp đến giá trị và tiện ích của AI, vì nó chỉ có thể hoạt động trong phạm vi các ứng dụng mà nó hỗ trợ hiệu quả.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d262cd2cee-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Môi trường tập trung, người chiến thắng có tất cả này không có lợi cho các nhóm nhỏ với ít tài nguyên hơn. Trong trường hợp này, sức mạnh cốt lõi của Bittensor nằm ở mạng lưới phi tập trung và các ưu đãi của họ, khuyến khích các nhóm nhỏ và nhà nghiên cứu kiếm tiền từ công việc của họ.

Nếu Bittensor thành công trong việc thu hẹp khoảng cách hiệu suất với các nhà cung cấp AI nguồn đóng hàng đầu như GPT-4, nó có thể trở thành lựa chọn hàng đầu cho các nhà phát triển, doanh nghiệp và nhà nghiên cứu trong không gian tiền điện tử và AI. Bản chất cởi mở và hợp tác của nó làm cho nó trở thành một sự thay thế hấp dẫn cho các hệ sinh thái khép kín với tiềm năng dẫn đến việc áp dụng đáng kể. Cuối cùng, định giá của TAO có thể đến từ tiện ích của mạng (hoạt động kinh tế mà nó được xây dựng) hoặc dòng tiền trực tiếp của giao thức.

• Là một mã thông báo tiện ích, $TAO cần truy cập vào mạng. Do đó, định giá của nó có thể được bắt nguồn dựa trên tiện ích kinh tế được xây dựng trên nó.
• Là mã thông báo đặt cọc, chủ sở hữu có thể ủy quyền $TAO cho người xác thực và nhận một phần doanh thu của mạng.
• Chúng tôi cũng có thể đo lường lợi nhuận dựa trên thị phần và nhiều giả định (điều này cũng có thể dẫn đến dự báo không đáng tin cậy).

Vì tính thực tiễn mang tính chủ quan và trừu tượng hơn, chúng ta có thể bắt đầu với dòng tiền. Giả sử rằng thị trường học máy đạt đến một quy mô thị trường nhất định trong tương lai (xem ước tính Nghiên cứu ưu tiên trong biểu đồ bên dưới), chúng ta có thể định giá mạng Bittensor dựa trên thị phần tiềm năng và doanh thu tăng gấp đôi.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-98f06d24ca-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Bất kể quy mô thị trường ước tính, Bittensor vẫn là một dự án rất chuyên biệt và phức tạp, đây là một trở ngại cho cả việc giới thiệu dễ dàng cho các nhà phát triển và áp dụng cho người dùng.

Dự án vẫn đang trong giai đoạn phát triển ban đầu và các vấn đề bất ngờ với mạng có thể xảy ra. Ví dụ, vào tháng Sáu, đã có sự thông đồng giữa các thợ đào để thao túng mạng, dẫn đến $TAO bị bán tháo trên thị trường. Giải pháp tạm thời là giảm 90% lượng phát hành để cho Opentensor Foundation thêm thời gian giải quyết các vấn đề với mạng để giao thức có thể hoạt động như dự định.

Hầu hết các sản phẩm hiện đang chạy trên mạng không thể cạnh tranh với các đối tác tập trung và có tỷ lệ chấp nhận thấp cho đến nay. Cách tốt nhất để biết và tự mình thử là kiểm tra các dịch vụ được cung cấp bởi Bittensor Hub.

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-3405f8e3c9-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Chúng ta cũng nên đặt câu hỏi liệu tokenomics của Bitcoin có áp dụng cho một mạng như Bittensor chuyên cung cấp dịch vụ AI hay không. Có lẽ bản chất co lại của $BTC không phù hợp với một mạng cần thêm các thợ đào và ứng dụng được xây dựng trên đó để mở rộng quy mô. Lý tưởng nhất, mã thông báo sẽ tăng lên khi việc áp dụng mạng lưới phát triển, giống với dầu kỹ thuật số hơn là vàng kỹ thuật số. Một phần, điều này đã được xây dựng trong đó, khuyến khích các thợ mỏ cạnh tranh với nhau và phân phối nguồn cung trong khoảng thời gian hơn 200 năm.

Một thách thức khác là quyền riêng tư, vì không thể mã hóa dữ liệu trước khi nó đi qua mạng thần kinh. Trong môi trường phi tập trung, điều này thậm chí còn phức tạp hơn vì bất kỳ dữ liệu nào trải qua quá trình học tập và / hoặc suy luận chắc chắn sẽ không riêng tư. Tất nhiên, đây cũng có thể là một vấn đề tiềm ẩn trong môi trường tập trung, nhưng sau đó bạn chỉ phải lo lắng về một bên đã biết nhìn thấy dữ liệu của bạn, không có nhiều bên không xác định.

Kinh tế

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-dcb55c8b6a-dd1a6f-cd5cc0.webp)

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d59f1b84b0-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Giá token

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-959fca921c-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Giá so với ATH và ATL

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-4064e3dd68-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Phân phối cung cấp

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-2b9a9c7b85-dd1a6f-cd5cc0.webp)

! [Giải thích 10.000 từ: Cách mạng Bittensor và mã thông báo TAO cách mạng hóa ngành công nghiệp AI] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-08d5379a75-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Kết luận

Bittensor có thể là một đặt cược mạnh mẽ tại giao điểm của AI và tiền điện tử. Tuy nhiên, không còn nghi ngờ gì nữa, đây là một trong những dự án phức tạp nhất để đánh giá tốc độ tăng trưởng và tiềm năng tăng trưởng của nó. Rõ ràng có rất nhiều tiềm năng để khai thác tiện ích của AI trong web phi tập trung, đặc biệt là về mặt khuyến khích các mô hình nguồn mở và phân cấp quyền sở hữu mạng. Tuy nhiên, các dịch vụ và trường hợp kinh doanh được xây dựng trên Bittensor hiện không đủ cạnh tranh.

Trí tuệ nhân tạo là một ngành đòi hỏi chi phí vận hành khổng lồ và rất nhiều tiền để hỗ trợ, và chỉ những gã khổng lồ trong ngành mới có thể đạt được điều này. Theo nghĩa này, Bittensor là một đặt cược rất trái ngược, đó là lý do tại sao nó đáng để xem xét càng nhiều yếu tố rủi ro / phần thưởng càng tốt.