Uma explicação detalhada: Como a rede Bittensor e o token TAO estão revolucionando a indústria de IA

原文:Revelointel

编译:Zen,PANews

Introdução

Com a recente explosão e popularidade da inteligência artificial, muitas pessoas apresentaram diferentes argumentos sobre a interseção entre inteligência artificial e criptomoedas. Essas inovações têm o potencial de revolucionar todos os aspetos de nossas vidas digitais, desde o gerenciamento de ativos digitais até a proteção da propriedade intelectual e o combate à fraude. Esta convergência suscitou, nomeadamente, duas tendências proeminentes:

• Integração de IA com infraestrutura de blockchain, como Render ($RNDR), Akash ($AKT) ou Fetch.ai ($FET).
• Surgiram protocolos para incentivar a produção inteligente de aprendizado de máquina, como o Bittensor ($TAO).

As aplicações de IA antes do blockchain eram focadas principalmente em infraestrutura, permitindo armazenamento de modelos de IA/ML (inteligência artificial/aprendizado de máquina) e locação de GPUs. Isso levou a tendências como aprendizado de reforço incentivado por tokens, aprendizado de máquina de conhecimento zero (zkML) e registro de identidade baseado em blockchain para combater deepfakes. Ao mesmo tempo, uma tendência paralela está prosperando: protocolos que incentivam a inteligência. "

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Neste relatório, mergulhamos na interseção de IA e criptomoedas, com foco em tokens Bittensor e $TAO, explorando o papel que eles desempenham na ascensão de mercados inteligentes peer-to-peer e mercados de bens digitais.

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"Aproveitando a recente atualização da Revolução que ocorreu em 2 de outubro, este artigo também fornece uma visão geral histórica, perspetivas do setor, análise competitiva e uma visão aprofundada da proposta de valor da $TAO. "

Visão geral

Bittensor é um protocolo de código aberto com uma missão central: promover a inteligência artificial através de uma estrutura de incentivos alimentada por blockchain. Neste ecossistema, os contribuidores são recompensados com tokens $TAO pelos seus esforços.

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Bittensor, como uma rede de mineração, utiliza incentivos de token para incentivar a participação, aderindo aos princípios de abertura e descentralização. Nessa rede, vários nós hospedam modelos de aprendizado de máquina que, coletivamente, contribuem para o pool inteligente. Esses modelos desempenham um papel vital na análise de grandes quantidades de dados textuais, extraindo semântica e gerando insights valiosos em vários domínios. Para os usuários, os recursos básicos incluem consultar a rede para acesso inteligente, participar da mineração de tokens $TAO com mineradores e validadores e policiar suas carteiras e saldos.

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A rede da Bittensor conta com contribuições de uma variedade de partes interessadas, incluindo mineradores, validadores, indicados e consumidores. Essa abordagem colaborativa garante que os melhores modelos de IA se destaquem e melhorem a qualidade dos serviços de IA fornecidos pela rede.

Existem duas camadas para o lado da oferta: IA (mineradores) e blockchain (validadores).

• Os mineradores na rede Bittensor hospedam modelos de IA e os alimentam para a rede, e o sucesso dos mineradores depende da qualidade e do desempenho que eles fornecem.
• Os mineiros são remunerados $TAO com base na inteligência que contribuem para a rede (embora isso dependa da tarefa específica em questão).
• O modelo top-tier está em maior demanda e pode gerar mais renda para os mineiros.
• Os validadores atuam como avaliadores dentro da rede. Eles avaliam a qualidade e a eficácia dos modelos de IA e gerenciam as solicitações dos usuários. Desta forma, os validadores podem classificar modelos com base no seu desempenho para tarefas específicas, ajudando os consumidores a encontrar a melhor solução. Quanto mais precisas e consistentes forem as suas avaliações, mais recompensas receberão. Da mesma forma, avaliações inconsistentes podem resultar em penalidades, garantindo que os validadores mantenham padrões elevados.
• Os validadores são incentivados por $TAO a classificar os mineradores com base em suas “contribuições inteligentes”.
• O validador também é responsável por rotear a entrada para produzir a melhor saída. Isto é conseguido através da formação de alianças entre mineiros (modelos) que se complementam (sub-redes).

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Do lado da demanda, os desenvolvedores podem criar aplicativos em cima de validadores, aproveitando (e pagando) os recursos de IA da rede para casos de uso específicos.

• Os nomeados são indivíduos que possuem tokens de $TAO e apoiam ativamente validadores específicos, delegando-os a validadores específicos, o que pode ajudar os validadores a ganhar mais apoio e recompensas. Os próprios nomeados são recompensados por participarem no processo. Se um validador tiver um desempenho inferior ou se um candidato achar que há uma opção melhor, ele pode transferir o suporte para outro validador.
• Os consumidores são usuários finais de modelos de IA fornecidos pela Bittensor. Eles podem ser desenvolvedores de aplicativos que integram recursos de IA em seus aplicativos, ou podem ser usuários de chatbots em busca de respostas de alta qualidade.
• Os consumidores priorizam a obtenção de respostas precisas e valiosas.
• Os desenvolvedores selecionam validadores que eles acham que melhor atendem aos seus requisitos para garantir os melhores serviços de IA para seus usuários.

A coordenação entre as partes interessadas acima resulta em uma rede que facilita o melhor modelo para um caso de uso específico. Qualquer pessoa pode experimentar, o que torna difícil para as empresas de código fechado competir com ela.

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Um dos equívocos mais comuns é a crença de que a rede suporta treinamento de aprendizado de máquina (ML). Em seu estado atual, Bittensor suporta apenas a inferência, que é o processo de tirar conclusões e fornecer respostas com base em evidências e raciocínio. O treinamento, por outro lado, é um processo separado que envolve ensinar um modelo de aprendizado de máquina a executar uma tarefa. Isso é conseguido fornecendo ao modelo um grande conjunto de dados de exemplos rotulados, permitindo que ele aprenda padrões e associações entre dados e rótulos. Ao mesmo tempo, a inferência usa modelos de aprendizado de máquina treinados para fazer previsões sobre dados novos e invisíveis. Por exemplo, você pode usar um modelo que foi treinado para classificar imagens para inferência para determinar a categoria de novas imagens que não foram vistas antes.

Portanto, é importante notar que o Bittensor não executa ML on-chain e funciona mais como um oráculo on-chain ou uma rede de validadores que conectam e orquestram nós de ML off-chain (mineradores). Essa configuração cria uma rede híbrida descentralizada de especialistas (MoE), uma arquitetura de ML que funde vários modelos otimizados para diferentes recursos para formar um modelo geral mais robusto.

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Mercado inteligente ponto a ponto

O mercado inteligente peer-to-peer da Bittensor é um conceito inovador no campo do desenvolvimento de IA, oferecendo uma plataforma descentralizada e sem permissão em contraste com modelos mais fechados como OpenAI ou Google Gemini.

O mercado visa promover a inovação competitiva, promover a indústria de IA e tornar a IA acessível à comunidade global de desenvolvedores e usuários. Qualquer forma de valor pode ser incentivada, ou seja, um acordo para criar um mercado justo para qualquer mercadoria digital. Em outras palavras, o protocolo incorpora uma abordagem peer-to-peer para trocar recursos de aprendizado de máquina e previsões entre os participantes dentro da rede. Ele facilita o compartilhamento e a colaboração de modelos e serviços de aprendizado de máquina, impulsionando um ambiente colaborativo e inclusivo onde modelos de código aberto e de código fechado podem ser hospedados.

A Ascensão do Mercado de Bens Digitais

A Bittensor é única na medida em que lançou as bases para o surgimento do mercado de bens digitais, transformando efetivamente a inteligência de máquina em um ativo negociável. No centro do protocolo está a criação de um mercado para a comoditização da inteligência de máquina.

Semelhante aos algoritmos genéticos, o sistema de incentivos da Bittensor avalia continuamente o desempenho dos mineradores e seleciona ou recicla os mineradores ao longo do tempo. Esse processo dinâmico garante que a rede permaneça eficiente e responsiva ao cenário de desenvolvimento de IA em constante mudança.

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No Bittensor Intelligence Marketplace, a geração de valor segue uma abordagem dupla:

• Modelos de IA de alto desempenho hospedados por mineradores, chamados contribuidores, são recompensados na forma de tokens $TAO.
• Os validadores que avaliam e utilizam inteligência também serão recompensados com $TAO tokens.

Vale a pena notar que o Bittensor não apenas recompensa o desempenho bruto, mas também enfatiza a geração dos “sinais” mais valiosos. Isso significa que o sistema de recompensa prioriza a criação de informações que proporcionem benefícios substanciais a um público amplo, contribuindo em última análise para o desenvolvimento de bens mais valiosos.

尤马共识(Consenso Yuma)

Como um blockchain independente de Camada 1, o Bittensor é alimentado pelo algoritmo de consenso Yuma. É um algoritmo de consenso peer-to-peer descentralizado que visa alcançar uma distribuição justa de recursos de computação através de uma rede de nós.

Yuma emprega um mecanismo de consenso híbrido que combina elementos Proof-of-Work (PoW) e Proof-of-Stake (PoS). Os nós dentro da rede executam trabalho computacional, validam transações e criam novos blocos. Este trabalho também será verificado por outros nós, e os contribuidores bem-sucedidos serão recompensados com tokens. O componente PoS incentiva os nós a manter tokens, alinhando seus interesses com a estabilidade e o crescimento da rede.

Este modelo híbrido tem várias vantagens em relação aos mecanismos tradicionais de consenso. Por um lado, evita o consumo excessivo de energia tipicamente associado à Prova de Trabalho (PoW) e resolve problemas ambientais. Por outro lado, evita os riscos de centralização que ocorrem no Proof-of-Stake (PoS) e mantém a rede descentralizada e segura.

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O mecanismo de consenso Yuma se destaca por sua capacidade de alocar recursos de computação em uma ampla rede de nós. Essa abordagem tem implicações de longo alcance, pois pode facilmente lidar com tarefas de IA mais complexas e conjuntos de dados maiores. À medida que a rede integra mais nós, ela é naturalmente dimensionada para acomodar cargas de trabalho cada vez maiores.

Em contraste com os aplicativos de IA centralizados tradicionais que dependem de um único servidor ou cluster, os aplicativos suportados pelo Yuma podem ser distribuídos por uma rede de nós. Essa distribuição otimiza a utilização de recursos de computação, permitindo que tarefas complexas sejam tratadas e, ao mesmo tempo, mitiga os riscos associados a pontos únicos de falha e violações de segurança.

Refinamento do conhecimento** - Hivemind Digital (Hivemind Digital)**

O refinamento do conhecimento é um conceito fundamental no protocolo Bittensor que facilita a aprendizagem colaborativa entre nós de rede para melhorar o desempenho e a precisão. Semelhante à forma como os neurónios no cérebro humano trabalham em conjunto, a destilação de conhecimento permite que os nós ascendam coletivamente numa rede.

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Esse processo envolve a troca de amostras de dados e parâmetros de modelo entre nós, resultando em uma rede que se otimiza ao longo do tempo para previsões mais precisas. Cada nó contribui para o pool compartilhado, melhorando o desempenho geral da rede, tornando-a mais rápida e adequada para aplicações de aprendizagem em tempo real, como robótica e veículos autônomos.

Crucialmente, essa abordagem mitiga o risco de esquecimento catastrófico, um desafio comum no aprendizado de máquina. Os nós retêm e ampliam seus conhecimentos existentes enquanto incorporam novos insights, aumentando a resiliência e adaptabilidade da rede.

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Ao distribuir conhecimento por vários nós, a rede Bittensor TAO torna-se mais resistente a interferências e mais resiliente a potenciais violações de dados. Essa robustez é especialmente importante para aplicativos que lidam com dados altamente seguros e sensíveis à privacidade, como informações financeiras e médicas (a privacidade será abordada mais detalhadamente mais adiante).

**Especialista Mix (MoE)

A rede Bittensor inova ainda mais, introduzindo o conceito de Expert Hybrid Descentralizado (MoE). Essa abordagem aproveita o poder de várias redes neurais, cada uma especializada em um aspeto diferente dos dados. Quando novos dados são introduzidos, esses especialistas trabalham juntos para produzir previsões coletivas mais precisas do que qualquer especialista individual poderia alcançar sozinho.

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O mecanismo de consenso adotado combina aprendizagem profunda com algoritmos de consenso blockchain. Seu principal objetivo é distribuir participação para incentivar os nós que contribuem com mais valor de informação para a rede. Essencialmente, recompensa aqueles que aprimoram seus conhecimentos e habilidades em networking.

O núcleo do protocolo Bittensor consiste em funções parametrizadas, comumente referidas como neurônios. Esses neurônios são distribuídos de forma peer-to-peer, com cada neurônio mantendo zero ou mais pesos de rede registrados em um livro-razão digital. Os nós participam ativamente na classificação uns dos outros, treinando redes neurais para determinar o valor de seus vizinhos. Este processo de classificação é fundamental para avaliar a contribuição de nós individuais para o desempenho geral da rede.

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As pontuações geradas através deste processo de classificação são acumuladas no livro-razão digital. Os nós mais bem classificados são recompensados com recompensas monetárias, que lhes dão um peso extra na rede. Isso cria uma ligação direta entre a contribuição e as recompensas do nó, promovendo a equidade e a transparência dentro da rede.

Esta abordagem proporciona um mercado em que outros sistemas de inteligência precificam a inteligência em uma base peer-to-peer através da internet. Incentiva os nós a melhorarem continuamente os seus conhecimentos e competências.

Para garantir uma distribuição justa de recompensas, a Bittensor emprega os valores de Shapley, um conceito emprestado da teoria dos jogos cooperativos. Os valores Shapley fornecem uma maneira justa e eficiente de distribuir recompensas entre os nós da rede com base em suas contribuições. Esta combinação de incentivos e contribuições incentiva os nós a agir no melhor interesse da rede, melhorando a segurança e a eficiência enquanto impulsiona a melhoria contínua.

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A principal missão da Bittensor é promover a inovação e a colaboração no campo da inteligência artificial através de uma estrutura descentralizada. A estrutura permite a rápida expansão e partilha de conhecimento, criando um repositório crescente e imparável de informação. Neste mercado, os desenvolvedores têm o poder de monetizar seus modelos de IA e fornecer soluções valiosas para empresas e indivíduos.

A visão da Bittensor se estende para o futuro, onde os modelos de IA podem ser facilmente acessados e implantados em uma variedade de setores. Essa acessibilidade impulsiona o progresso e abre novas possibilidades, preenchendo a lacuna entre os recursos de IA e os aplicativos do mundo real.

Assim como modelos globais de IA bem conhecidos, como o Chat GPT, o modelo Bittensor gera “representações” baseadas em conjuntos de dados genéricos. Para avaliar o desempenho do modelo, as informações de Fisher foram usadas para avaliar o impacto da remoção de um nó da rede, semelhante à perda de um neurônio no cérebro humano.

Além dos rankings de modelos, a Bittensor coloca uma forte ênfase na aprendizagem interativa. Cada modelo interage ativamente com a rede, buscando interação com outros modelos, semelhante a uma pesquisa de DNS. O Bittensor atua como uma API que aproveita modelos de código aberto e de código fechado para facilitar a troca de dados entre esses modelos, facilitando a aprendizagem colaborativa e o compartilhamento de conhecimento.

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O ecossistema aproveita o consenso Yuma para garantir que todos sigam as regras, tornando-se uma força motriz para desenvolvedores de código aberto e laboratórios de pesquisa de IA, fornecendo incentivos financeiros para melhorar os modelos subjacentes de código aberto.

Essencialmente, o Bittensor é um repositório em constante expansão de inteligência de máquina. Isto consegue-se reunindo 4 camadas diferentes:

• Miner Layer: Responsável por gerar trabalho valioso na rede.
• Camada de validação: garante que os mineradores adiram às regras de consenso estabelecidas.
• Nível empresarial: Tirar partido das infraestruturas existentes para desenvolver produtos e serviços inovadores. É uma plataforma que aproveita a inteligência coletiva da web para criar novas soluções.
• Consumer Layer: Beneficie-se dos empregos gerados pela camada empresarial. Em nome de um usuário final ou organização que usa produtos e serviços alimentados pela rede Bittensor.

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Bittensor发展史

A Bittensor foi fundada em 2019 por dois pesquisadores de IA, Jacob Steeves e Ala Shaabana (e uma autora anônima do white paper, Yuma Rao). Eles estavam procurando uma maneira de tornar a IA composta. Eles logo perceberam que as criptomoedas poderiam ser a solução – uma maneira de incentivar e coordenar uma rede global de nós de aprendizado de máquina para treinar e aprender problemas específicos juntos. Os recursos incrementais adicionados à rede melhoram a inteligência geral, agravando o trabalho de estudos e modelos anteriores.

A jornada da Bittensor começou com o lançamento de “Kusanagi” em janeiro de 2021, marcando a ativação da rede, permitindo que mineradores e validadores começassem a ganhar as primeiras $TAO recompensas. No entanto, esta versão inicial foi pausada devido a questões de consenso. Em resposta, Bittensor bifurcou “Kusanagi” para “Nakamoto” em novembro de 2021.

Em 20 de março de 2023, Bittensor atingiu um marco significativo quando “Nakamoto” foi bifurcado novamente, desta vez evoluindo para “Finney”. O objetivo desta atualização é melhorar o desempenho do código do kernel.

Notavelmente, Bittensor foi originalmente destinado a ser um parachain em Polkadot, tendo conseguido garantir um slot parachain em um leilão em janeiro de 2021. No entanto, devido a preocupações sobre a velocidade do desenvolvimento da Polkadot, foi subsequentemente decidido usar seu próprio blockchain L1 independente construído no Substrate em vez de confiar no Polkadot.

Estado Atual

Bittensor tem sido executado na mainnet por mais de um ano, com foco na realização de pesquisa piloto e estabelecer as bases para o potencial futuro. Aqui está uma visão geral do estado atual e por que o caso de uso comercial ainda não foi criado com base em seu validador:

• Modelo de mistura esparsa: Bittensor executa um modelo de mistura esparsa como modelo. Ele atrai modelos de IA específicos para essa mistura, cada um abordando um papel específico em um problema maior definido pelo validador. Configurar e adaptar o modelo ao estado da arte é um processo complexo e iterativo. Atualmente, a fase deste roteiro é liderada pela Opentensor Foundation.
• Compressão inteligente (destilação): A compressão inteligente é um foco de pesquisa central na Bittensor. Isto envolve técnicas de destilação que melhoram a eficiência e as capacidades da rede.
• Otimizar para grandes objetivos: O foco principal da Bittensor é otimizar para grandes objetivos, não casos de uso de negócios de curto prazo. A Opentensor está empenhada em criar uma rede que vai além de uma simples plataforma peer-to-peer e tem um sistema de preços modelo.
• Progresso e atualizações: Ao longo do ano passado, Opentensor fez um progresso significativo, incluindo a atualização Synapse, que abriu Bittensor para solicitações externas. Em outubro de 2023, a atualização Revolution implementou a expansão através de sub-redes. Isso permite que grandes validadores definam problemas de forma independente, criando oportunidades de fluxo de caixa em suas participações.
• Expansão para o mundo real: A rede Finney marca um ponto de virada para o Bittensor, permitindo que os validadores atuem de forma mais independente e reduzam a centralização inicial. Com o crescimento das apostas na rede e o aumento das recompensas em bloco, o crescimento da inteligência artificial tem sido promovido.
• Próximos casos de uso de negócios de IA: A Bittensor prevê que os casos de uso de negócios de IA do mundo real serão expandidos à medida que as partes interessadas, incluindo humanos e IA, sigam seus incentivos. Estão a chegar implementações de multimodalidade e metamodalidade, fundindo sub-redes num formato “inteligente” unificado.

Com a última atualização do Revolution, o Bittensor permite que qualquer pessoa crie sub-redes especificamente para tipos específicos de aplicativos. Por exemplo, a Subnet 4 usa JEPA (Joint Embedding Predicted Architecture), uma abordagem de IA pioneira por Yann LeCun, da Meta, que lida com vários tipos de entrada e saída, como vídeo, imagens e áudio.

Outra conquista notável é o BTLM-3B-8K (Bittensor Language Model) da Cerebras, um modelo paramétrico 3B que torna possível executar modelos altamente precisos e de alto desempenho em dispositivos móveis, tornando a IA mais acessível. O BTLM-3B-8K está disponível no Hugging Face para uso comercial sob a licença Apache 2.0.

Grandes modelos GPT normalmente têm mais de 100 bilhões de parâmetros e exigem várias GPUs high-end para fazer inferências. No entanto, o lançamento do LLaMA da Meta permitiu que o mundo obtivesse modelos de alto desempenho com apenas 7 bilhões de parâmetros, permitindo que LLMs rodassem em PCs high-end.

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Mesmo que um modelo com 7 bilhões de parâmetros seja quantificado com precisão de 4 bits, ele ainda não consegue se adaptar a muitos dispositivos populares, como o iPhone 13 (4GB de RAM). Um modelo de 3 bilhões de parâmetros pode caber facilmente em quase qualquer dispositivo móvel, mas os modelos anteriores de 3 bilhões de tamanhos de parâmetros tiveram um desempenho muito inferior ao seu equivalente de 7 bilhões de parâmetros. O BTLM estabelece um equilíbrio entre o tamanho do modelo e o desempenho. Com 3 bilhões de parâmetros, ele fornece um nível significativamente maior de precisão e capacidade do que os modelos anteriores com um tamanho de 3 bilhões de parâmetros.

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Ao analisar os benchmarks individuais, o BTLM obteve a pontuação mais alta em todas as categorias, exceto TruthfulQA.

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Não só o BTLM-3B supera todos os 3 bilhões de modelos de parâmetros, mas também rivaliza com muitos modelos de parâmetros de 7 bilhões em termos de desempenho.

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Revolução – Bittensor 子网升级

A atualização Bittensor’s Revolution foi lançada em 2 de outubro e marca um marco significativo na evolução da Bittensor, trazendo mudanças significativas para sua estrutura operacional. No centro desta atualização está a introdução de “sub-redes”, um conceito inovador que dá aos desenvolvedores uma autonomia sem precedentes para moldar seus incentivos e construir um mercado dentro do ecossistema Bittensor.

Uma característica fundamental desta atualização é a introdução de uma linguagem de programação dedicada especificamente concebida para o desenvolvimento de sistemas de incentivos. Esta inovação permite que os desenvolvedores criem e implementem seus incentivos na rede Bittensor, aproveitando seu vasto pool de cérebros inteligentes para adaptar o mercado para atender aos seus requisitos e preferências específicos.

A atualização também representa uma mudança significativa em relação ao modelo centralizado, no qual uma única fundação controla todos os aspetos da rede, passando para uma estrutura mais descentralizada. Agora, todos os tipos de indivíduos ou grupos têm a oportunidade de possuir e gerenciar sub-redes.

Com a introdução das “sub-redes”, qualquer pessoa pode agora criar as suas próprias sub-redes e definir os seus incentivos, facilitando uma gama mais ampla de serviços dentro do ecossistema Bittensor. Esta mudança promove a diversidade e a descentralização dentro da rede, em linha com os princípios abertos e colaborativos da missão da Bittensor.

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Além disso, as sub-redes competirão pela emissão obtendo o consenso dos representantes em uma nova “rede de roteamento”, introduzindo um fator competitivo que pode impulsionar a inovação e a alocação de recursos.

O surgimento de sub-redes criadas pelo usuário pode ser uma reminiscência da explosão de aplicativos depois que o Ethereum abriu suas portas para a comunidade global de desenvolvedores. A atualização também destaca o potencial para consolidar várias ferramentas e serviços em uma rede coesa. Essencialmente, todos os elementos necessários para construir inteligência agora estão centralizados sob um mesmo teto e governados por um único token ($TAO).

Rede de Roteamento

A rede de roteamento desempenha um papel fundamental no ecossistema Bittensor. Ele atua como uma meta-sub-rede, e seu papel-chave é distribuir distribuições entre outras sub-redes com base no consenso ponderado dos principais representantes. Essa mudança é profunda, pois transforma fundamentalmente o Bittensor de um sistema de controle único em uma “rede de redes” dinâmica.

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Crucialmente, o plano de lançamento não está mais totalmente sob o controle da Opentensor Foundation. Os representantes da rede “raiz” têm agora autoridade sobre a distribuição de incentivos. Esta mudança descentraliza o controlo dos incentivos, deixando de depender apenas de uma única entidade, e coloca-os sob o controlo da rede “raiz”.

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Sub-rede

As sub-redes dentro da rede Bittensor são incentivos independentes que fornecem uma estrutura para os mineradores interagirem com a plataforma. Essas sub-redes desempenham um papel fundamental na definição dos protocolos que governam as interações entre mineradores e validadores.

Além disso, os detalhes do mecanismo de incentivo não são mais codificados na base de código Bittensor. Em vez disso, esses detalhes são definidos no repositório de sub-rede, permitindo maior flexibilidade e adaptabilidade.

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O Bittensor introduz sub-redes específicas, como a sub-rede prompt e a sub-rede de séries temporais. A sub-rede prompt é capaz de executar uma variedade de redes neurais prompt, incluindo GPT-3, GPT-4, ChatGPT e muito mais, para inferência descentralizada. Esse recurso permite que os usuários interajam com validadores na rede e obtenham resultados dos modelos de melhor desempenho, fornecendo recursos avançados de IA para suas aplicações.

A sub-rede opera distribuindo tokens de $TAO para mineradores e validadores com base no valor de suas contribuições para a rede. As regras e protocolos específicos para a resposta do minerador à consulta do validador e o processo de avaliação conduzido pelo validador são determinados pelo código dentro de cada repositório de sub-rede.

• Na inicialização, 9 slots de sub-rede serão fornecidos, cada um com uma capacidade padrão de 256 UIDs (exceto para Subnet 1, que pode acomodar 1024 UIDs). As sub-redes competirão ativamente pela emissão, buscando pesos de consenso dos representantes dentro da rede “raiz”.
• Para registrar uma sub-rede, uma pessoa ou entidade deve bloquear um número específico de $TAO durante a existência da sub-rede. Os proprietários de sub-redes assumem o papel de administrador total da rede e têm autoridade para atribuir emissões através de suas respetivas sub-redes. Eles têm permissões completas, incluindo a capacidade de invocar operações sudo através da rede, como definir taxas mínimas de rede, etc.

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• Cada sub-rede está associada a um UID de rede único, e a propriedade da sub-rede é transferida para a carteira que bloqueia $TAO do montante necessário para o seu registo. Quando uma sub-rede é criada, a quantidade correspondente de $TAO será deduzida da carteira do criador e anexada à sub-rede. Se a sub-rede estiver desconectada, o $TAO bloqueado será retornado ao proprietário.
• Vale a pena notar que 18% do desconto de $TAO apostado na sub-rede será concedido ao proprietário da sub-rede. Isso incentiva os criadores de sub-redes a criar mecanismos para atrair representantes na rede de roteamento, pois aumenta suas chances de evitar o logout.
• As sub-redes recém-registadas beneficiam de um período de isenção no prazo de uma semana e não podem ser canceladas durante esse período. O custo inicial de bloqueio é de 2.500 $TAO, que dobra quando uma nova sub-rede é registrada. Ao longo do tempo, o custo do bloqueio é gradualmente reduzido, seguindo um padrão linear semelhante ao mecanismo de leilões neerlandês. Esta abordagem visa encontrar um equilíbrio entre a procura de subfaixas horárias, ajustando os custos de bloqueio ao longo do tempo.

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• Quando uma sub-rede é cancelada, o $TAO usado para seu registro será devolvido ao proprietário, todos os mineradores dentro da sub-rede serão removidos e o status da rede será redefinido.

Rede raiz

A rede raiz atua como uma “meta-sub-rede”, sentada em cima e influenciando a operação de outras sub-redes, enquanto desempenha um papel fundamental na determinação da pontuação de emissão de todo o sistema.

Sua principal função é gerar um vetor de emissão para cada sub-rede usando um mecanismo de consenso ponderado no qual os delegados participam. Os representantes dentro da rede raiz atribuem pesos a diferentes sub-redes com base em suas preferências, e o mecanismo de consenso final determina a alocação de emissões.

Um aspeto notável é que a rede “raiz” consolidou efetivamente o papel do Senado e do mecanismo representativo, consolidando essas funções em uma única entidade. Essa integração simplifica o processo de tomada de decisão dentro do ecossistema Bittensor.

A rede “raiz” tem o poder de moldar o ecossistema, influenciando a distribuição de incentivos. Se considerar que um aspeto específico de uma sub-rede ou sistema é inútil, tem a capacidade de reduzir ou eliminar a atribuição de incentivos para essa componente.

As sub-redes dentro da rede Bittensor devem trabalhar ativamente para atrair a maioria do peso representado dentro da rede “raiz” para garantir uma parte significativa dos incentivos de lançamento. Este aspeto competitivo sublinha a importância das sub-redes demonstrarem o seu valor e utilidade para o ecossistema mais amplo.

Além disso, dá às 12 principais chaves da rede o potencial de vetar propostas apresentadas pelos três grandes, adicionando uma camada extra de governança e freios e contrapesos ao sistema.

Perspetivas da Indústria

No setor de tecnologia, o poder há muito tempo está concentrado nas mãos de um punhado de gigantes da tecnologia. Esses gigantes mantiveram o controle de bens digitais valiosos que são essenciais para impulsionar a inovação. No entanto, a Bittensor introduziu um sistema mais democrático e acessível através do seu mercado, reconhecendo e desafiando este modelo popular.

A perceção fundamental da Bittensor é que a inteligência é o resultado de várias commodities digitais, como poder de computação e dados. Historicamente, esses bens têm sido rigorosamente controlados, confinados ao reino dos gigantes da tecnologia. Bittensor tenta quebrar essas algemas introduzindo sub-redes criadas pelo usuário. Esses mercados operarão sob um sistema de token unificado, garantindo que desenvolvedores em todo o mundo tenham acesso igual a recursos que antes eram o domínio exclusivo de um punhado de elites em um ecossistema fechado de Big Tech.

Potencial Adoção

Na era digital de hoje, o poder transformador da inteligência artificial (IA) é inegável. A IA tornou-se parte integrante das nossas vidas, simplificando pesquisas, automatizando fluxos de trabalho, ajudando na codificação e gerando conteúdo a partir de texto. O rápido crescimento das capacidades de IA é evidente, mas esse crescimento também traz desafios relacionados à escalabilidade e, mais importante, à confiabilidade. Em particular, eventos recentes, como a interrupção temporária do ChatGPT em Washington para discutir a regulamentação da IA, ressaltam a necessidade urgente de soluções robustas para os desafios da escala da IA. Essas interrupções deixaram os usuários preocupados com a estabilidade e a confiabilidade da IA à medida que ela se torna mais integrada em suas vidas diárias. É nestes momentos que a importância da $TAO de Bittensor é evidente.

A abordagem da Bittensor não só suporta IA de código aberto, mas também mostra que pode ser uma busca financeiramente gratificante. Ele se baseia na evolução da concorrência vista na mineração de Bitcoin e abre caminho para um mercado próspero onde os melhores modelos de IA vêm à tona. Esta mudança permite que os investigadores de IA contribuam com os seus conhecimentos especializados num ambiente aberto e dinâmico que, em última análise, beneficia a sociedade no seu conjunto.

$TAO fornece uma infraestrutura de IA descentralizada que pode aliviar possíveis problemas que o ChatGPT encontra. Ao descentralizar a IA, o Bittensor garante a resiliência e a confiabilidade dos sistemas de IA, mesmo que sua demanda cresça. Esta abordagem estabelece uma base sólida para o futuro dos serviços de IA.

Em suma, o Bittensor é um mercado global de IA de código aberto que oferece uma solução atraente para os desafios colocados pelo desenvolvimento de IA de código fechado.

• Inteligência Artificial Superior Gravitational Pull: Bittensor atua como uma força gravitacional que atrai os melhores modelos de IA de pesquisadores de todo o mundo. Ao promover um mercado livre para a IA, a rede incentiva a apresentação de modelos de ponta. À medida que amadurece, a Bittensor promete baixar os preços, eliminar o risco da plataforma e fornecer a melhor saída de IA, seja texto, imagens, vídeos ou outros formatos.
• Código aberto lucrativo: Bittensor transforma IA de código aberto em um negócio lucrativo. Seguindo o exemplo do Bitcoin, o Bittensor é construído com base na suposição de que as partes interessadas são orientadas para o lucro. Neste ecossistema, os melhores modelos de IA ganham mais dinheiro. Foi transformado em uma indústria altamente competitiva e especializada em paralelo com o desenvolvimento da mineração de Bitcoin. Os investigadores doutorados têm agora a oportunidade de trazer a sua investigação para este mercado aberto, fazendo a ponte entre o meio académico e o setor privado.
• Escala impressionante: Os incentivos da Bittensor produziram resultados significativos. A rede atende mais de 4.000 modelos de IA, incluindo impressionantes 10 trilhões de parâmetros de modelos. Isso pode ser visto comparando isso com os 175 bilhões de parâmetros do GPT-3.
• Diversas partes interessadas: O ecossistema da Bittensor envolve uma variedade de partes interessadas, incluindo mineradores, validadores, nominators e consumidores. Este envolvimento diversificado garante a robustez e o crescimento contínuo da rede.

O estado atual da IA é uma consideração importante, grande parte da qual ainda está bloqueada sob o controle de Big Tech fechada. Isso levanta a questão: e se a IA pudesse ser aberta em um ambiente colaborativo e ser capaz de aprender com outros modelos de IA? O $TAO da Bittensor tenta fornecer uma solução para este problema.

• Adoção de crescimento: Embora algumas grandes empresas de IA possam hesitar em divulgar sua tecnologia proprietária de IA, $TAO oferece uma proposta interessante. Introduz a possibilidade de rentabilização adicional através de microtransações. Imagine uma solução de IA completa como a OpenAI aceitando micropagamentos toda vez que alguém usa seus modelos treinados no ecossistema Bittensor para construir seus produtos e negócios. Isso poderia abrir novos fluxos de receita para essas empresas, incentivando-as a participar de redes abertas de IA.
• Adoção orientada pela procura: Parte-se do princípio de que as atuais soluções de IA permanecem fechadas e resistentes a redes abertas. Mesmo com muito dinheiro à sua disposição, o código aberto tem o potencial de superar essas soluções bem financiadas. Embora os recursos financeiros sejam essenciais para o desenvolvimento tecnológico, o potencial das tecnologias que permitem a aprendizagem autodirigida e a aprendizagem com o ambiente não deve ser subestimado.

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Dilema Open Source

À medida que as preocupações sobre questões de alinhamento em IA continuam a crescer, os debates sobre se os modelos de IA devem ser de código aberto estão ganhando força. A questão fundamental é se o código real por trás dos modelos de IA deve ser livre e aberto a todos. Curiosamente, mesmo que um grande player como a OpenAI abra seus modelos, isso não representaria necessariamente uma ameaça para o Bittensor. Em um ambiente de código aberto, qualquer pessoa pode aproveitar esses modelos na rede Bittensor.

Na comunidade técnica, há opiniões diferentes sobre esta questão. Foi sugerido que a tecnologia de IA de código aberto poderia dar aos agentes mal-intencionados a capacidade de explorar a IA para fins prejudiciais. Por outro lado, outros argumentam que conceder direitos exclusivos à tecnologia de IA a grandes empresas poderia representar um perigo maior. Por exemplo, concentrar o poder da IA nas mãos de um punhado de empresas trilionárias, como mostra o foco da OpenAI em levantar grandes somas de dinheiro, poderia levantar preocupações éticas e destacar o risco de corrupção de poder.

A decisão da Meta de abrir o Llama2 LLM é um sinal de uma mudança na indústria para adotar práticas de código aberto. Este movimento fornece à Bittensor a oportunidade de aprender e potencialmente integrar o progresso da Meta em sua rede, fechando a lacuna de desempenho mais rapidamente.

É necessário olhar para as avaliações de $TAO e OpenAI. Atualmente, a OpenAI domina o setor, com avaliações entre US$ 80 bilhões e US$ 90 bilhões. No entanto, opera dentro de um ecossistema fechado que depende fortemente da Microsoft e de seus serviços de nuvem controlados. Apesar disso, a OpenAI conseguiu atrair os melhores talentos de todo o mundo. Por outro lado, com o passar do tempo e as iniciativas de código aberto se tornando mais prevalentes, espera-se que a gama de talentos disponíveis se expanda exponencialmente, cobrindo todos os cantos da internet. Essa democratização da experiência em IA pode desempenhar um papel fundamental na formação da adoção do Bittensor.

Cenário Competitivo - IA Centralizada

A adoção do desenvolvedor continua sendo um fator-chave no caminho de crescimento da Bittensor. Os desenvolvedores agora podem interagir com a rede através da API Python desenvolvida pela OpenTensor Foundation, destacando a importância de promover uma forte comunidade de desenvolvedores para impulsionar a adoção. Hoje, a Bittensor está trabalhando ativamente para descentralizar aspectos-chave da rede, como a criação de modelos e treinamento, recompensando os modelos mais afinados e facilitando a tomada de decisões impulsionada pela comunidade.

Curiosamente, players estabelecidos no espaço da IA, incluindo OpenAI e Google, agora se tornaram concorrentes da $TAO. Eles estão profundamente envolvidos na fase de geração de modelos da IA e até mesmo se interessam pela potencial integração vertical dentro de vários setores. Neste contexto, um dos principais desafios que $TAO enfrenta é o problema da segmentação de dados.

Ao contrário de gigantes da tecnologia como Facebook, Apple, Amazon, Netflix e Google (FAANG), que têm acesso a uma vasta gama de armazéns de dados significativos, as comunidades de crowdsourcing podem não ter o mesmo nível de recursos e acesso a dados. As organizações FAANG têm o apoio financeiro para tirar proveito de hardware poderoso, como as tecnologias de ponta da Nvidia, incluindo H100 e GH200, que podem acelerar significativamente o treinamento de modelos de IA.

Ao mesmo tempo, vale a pena notar que todas as principais soluções de IA atuais existem de forma fechada e centralizada. Isso inclui empresas bem conhecidas como OpenAI, Google, Midjourney e outras, cada uma das quais oferece soluções disruptivas de IA. No entanto, o fosso entre os modelos fechados e de código aberto está a diminuir rapidamente. Os modelos de código aberto estão ganhando força em termos de velocidade, personalização, privacidade e recursos gerais. Em comparação com os seus homólogos fechados, conseguem características impressionantes com um orçamento e uma escala de parâmetros relativamente pequenos. Além disso, esses modelos de código aberto operam em um cronograma acelerado, permitindo que os resultados sejam entregues em semanas, em vez de meses.

Como um poderoso gigante da tecnologia, o Google reconheceu essa tendência de mudança. “Não temos um fosso, e a OpenAI também não”, disse um vazamento interno da empresa. Ele destaca a crescente influência da IA de código aberto no cenário competitivo.

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Neste ecossistema de IA em crescimento, $TAO emergem como um catalisador para a mudança, desafiando os modelos tradicionais de desenvolvimento e treinamento de IA. Sua abordagem descentralizada e ethos orientado pela comunidade o tornam um concorrente na arena dinâmica onde os gigantes da tecnologia já dominaram.

Ao contrário das plataformas centralizadas que restringem o acesso a modelos individuais de IA, a arquitetura do Bittensor fornece acesso sem permissão à inteligência. É um balcão único para desenvolvedores de IA, fornecendo todos os recursos de computação necessários enquanto aceita contribuições externas. Este modelo inclusivo interconecta redes neurais através da Internet para criar um sistema de aprendizado de máquina global, distribuído e orientado por incentivos.

Para realizar todo o potencial da IA, é essencial afastar-se das práticas de desenvolvimento de código fechado e suas limitações associadas. Assim como as crianças ampliam sua compreensão por meio de interações sociais, a IA prospera em ambientes dinâmicos. A exposição a diversos conjuntos de dados, os insights de pesquisadores inovadores e a interação com vários modelos ajudam a promover a criação de sistemas de IA mais poderosos e inteligentes. A trajetória da IA não deve ser determinada por uma única entidade.

No contexto desses dois futuros opostos, a escolha entre um mundo dominado por algoritmos de caixa preta e autoridade centralizada, ou um cenário de IA aberto e democratizado é crucial para a sociedade.

No primeiro cenário, em que grandes empresas como OpenAI ou Anthropic assumem o controle da solução de IA, corremos o risco de viver sob um regime de vigilância constante. Estas empresas terão um enorme poder sobre os nossos dados pessoais e interações do dia-a-dia, com o direito de encerrar serviços e denunciar indivíduos que discordem ou tenham discussões.

A opção mais otimista, no entanto, oferece um mundo de IA baseado em uma plataforma de código aberto e construído em uma rede de propriedade universal. Aqui, o poder e o controle são descentralizados, e a IA é uma ferramenta de empoderamento em vez de monitoramento. Neste caso, a criatividade e o desenvolvimento podem florescer sem medo de preconceitos corporativos ou censura.

Assim como a Internet democratiza o acesso à informação, um ecossistema aberto de IA democratizará o acesso à inteligência. Garante que a inteligência não seja monopolizada por poucos, promovendo condições equitativas onde qualquer pessoa pode contribuir, aprender e beneficiar.

$TAO Tokenomics

• Semelhante ao Bitcoin, o fornecimento máximo total de tokens $TAO é limitado a 21.000.000 e será emitido após 256 anos.
• O halving $TAO ocorrerá a cada 10,5 milhões de blocos, com 64 eventos de halving ocorrendo nos próximos 45 anos.

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• A rede tem um tempo de bloqueio de cerca de 12 segundos, e cada bloco recompensa mineradores e validadores por 1 $TAO.
• Atualmente, isso equivale à emissão de 7.200 novos tokens $TAO por dia, que é distribuído uniformemente entre mineradores e validadores.

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Outra semelhança com o Bitcoin é que o cronograma de emissão do $TAO também segue o conceito de halving, que ocorre aproximadamente a cada 4 anos. No entanto, isso é determinado pela quantidade total de tokens emitidos, não pelo número de blocos. Por exemplo, quando metade do fornecimento total é emitido, a taxa de emissão é reduzida para metade.

É importante ressaltar que os tokens de $TAO usados para o registro de reciclagem são queimados de volta no suprimento não emitido, resultando em uma extensão gradual do intervalo de halving. Este mecanismo garante que o calendário de emissão se ajusta dinamicamente ao longo do tempo, refletindo as necessidades e a dinâmica económica da rede.

$TAO Economia de Tokens

A economia de tokens $TAO da Bittensor é caracterizada pela simplicidade, compromisso com a descentralização e distribuição justa. Ao contrário de muitos outros projetos de blockchain, $TAO tokens não são distribuídos a nenhuma parte por meio de ICOs, IDOs, colocações privadas para VCs ou atribuições privilegiadas para equipes, fundações ou consultores. Em vez disso, cada token em circulação deve ser ganho participando ativamente da rede.

Há também alocadores de capital na rede que participam como mineradores ou validadores e fornecem serviços de criação de mercado, como DCG, GSR ou Polychain. É importante ressaltar que nenhum deles recebeu alocações de token por meio de pré-vendas ou colocações privadas.

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$TAO tokens podem ser usados para governança, staking e participação em mecanismos de consenso, bem como como meio de pagamento dentro da rede Bittensor.

Dessa forma, validadores e mineradores usam seus tokens como garantia para proteger a rede e ganhar recompensas por emissão inflacionária, enquanto usuários e empresas podem usar $TAO para acessar serviços e aplicativos de IA construídos na rede.

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Novos tokens $TAO só podem ser gerados por meio de mineração e verificação. A rede recompensa mineradores e validadores, com 1 $TAO recompensa concedida para cada bloco, que é dividida igualmente entre mineradores e validadores. Como resultado, a única maneira de ganhar $TAO é comprar tokens no mercado aberto ou participar de atividades de mineração e validação.

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$TAO modelo de distribuição de token simples reflete o princípio da descentralização e é uma reminiscência do espírito Bitcoin definido por Satoshi Nakamoto. A gênese da $TAO está alinhada com o cronograma de lançamento do Bitcoin ($BTC), proporcionando oportunidades iguais para qualquer pessoa que contribua com valor para a rede. Esta abordagem enfatiza a importância de evitar a concentração de poder e propriedade, especialmente no campo da inteligência artificial, que tem implicações societais significativas e não deve ser controlada por poucos.

Esse modelo de distribuição garante que a mineração continue sendo um processo competitivo. À medida que mais mineradores se juntam à rede, a concorrência se intensifica e manter a lucratividade é um desafio. Isso, por sua vez, está levando os mineradores a procurar maneiras de reduzir os custos operacionais, aumentando assim a eficiência e a inovação dentro da rede.

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$TAO Captura de Valor

$TAO é o token nativo da rede Bittensor, e seu valor intrínseco deriva de seu papel único no ecossistema. Ao contrário do modelo L1 padrão, onde os tokens de rede recebem valor através da venda de espaço em bloco, o valor do $TAO está atrelado aos serviços de IA suportados. À medida que esses serviços de IA se tornam mais impactantes e práticos, a demanda por $TAO aumenta.

Holdings de $TAO obter acesso a uma gama de recursos digitais interconectados, incluindo dados, largura de banda e inteligência gerados e verificados pelos participantes da rede. Como refletido no plano de emissão, o valor do $TAO não se baseia apenas na especulação ou escassez, mas está profundamente enraizado na contribuição tangível e utilidade que fornece na rede Bittensor.

No entanto, a manutenção deste ciclo de criação e recompensa não é garantida. Mineradores e validadores, embora forneçam inteligência valiosa para a rede e recebam tokens $TAO em troca, também têm um incentivo para vender tokens para cobrir despesas, semelhante aos mineradores de Bitcoin.

Qual é o valor do preço do token?

Como qualquer outro token, o preço do $TAO é determinado pelos princípios económicos fundamentais da oferta e da procura. Um aumento da procura de $TAO conduz a um aumento dos preços, enquanto uma diminuição da procura conduz a uma diminuição dos preços. Portanto, a ideia é que a demanda por atividades ecossistêmicas compense a liberação da oferta.

Você só pode ganhar $TAO contribuindo para a rede. Para fazer isso, você precisa comprar e mantê-lo ou gastá-lo para começar a usar a rede.

• Drivers de demanda:

1. Atividades ecossistémicas:
2. Os validadores precisam $TAO tokens para se registrar.
3. Os usuários podem adquirir $TAO para participar do processo de votação relacionado ao alinhamento de inteligência.
4. Usado como um pagamento na rede.
5. Você precisa apostar e delegar $TAO para ganhar recompensas de stake. Isso ajuda a proteger contra emissões inflacionárias.
6. Os prémios especulativos são uma forma de apostar no potencial ascendente da convergência de duas tecnologias disruptivas, a blockchain e a inteligência artificial.
7. Efeitos de rede de mais desenvolvedores entrando na rede e aproveitando o potencial dos modelos de código aberto

• Fornecimento dirigido:

1. A emissão total de tokens de emissão de inflação atinge 21.000.000
2. Mineradores e validadores podem vender tokens $TAO para pagar despesas operacionais. Este aspeto é semelhante aos mineradores de Bitcoin que vendem Bitcoin para cobrir os custos.

À medida que a rede se expande e mais modelos e sub-redes de IA são adicionados, aumenta também o potencial de captura de valor. A sinergia entre IA e blockchain também alimentou o crescimento da rede, criando um ciclo de autorreforço.

Desta forma, Bittensor incorpora o princípio da Lei de Metcalfe, que afirma que o valor de uma rede é proporcional ao quadrado do número de usuários conectados ou nós. À medida que mais e mais participantes se juntam à rede, o valor que ela fornece cresce exponencialmente.

Como obter esse valor

No Bittensor, os validadores são incentivados a ganhar participação dos detentores de tokens, e essa aposta é essencial para o seu funcionamento dentro da rede. Como detentor de token, você tem a opção de delegar $TAO a uma variedade de validadores diferentes. A opção mais comum é a própria OpenTensor Foundation, que tem cerca de 20% de propriedade da rede.

Atualmente, os validadores distribuem 82% de suas recompensas aos delegados na forma de tokens $TAO. Portanto, delegar $TAO tokens aos validadores é uma oportunidade para os detentores de tokens ganharem recompensas de stake. Isso ajuda a proteger os usuários de uma possível diluição causada pela emissão inflacionária de tokens.

• As recompensas do validador são atualmente de 22,45%
• A recompensa de staking atual é de 18,41%

Risco/Recompensa & Horizonte de Tempo

Ao avaliar o risco/recompensa de alocar uma parte da sua carteira para $TAO, é importante entender o que você está realmente comprando. Por exemplo, a compra não dá direito ao titular a qualquer forma de ganhos pagos em dólares pela atividade econômica da rede. Em vez disso, você é recompensado com uma emissão de token. Como detentor de token, você pode delegar esses tokens emitidos a um validador para ganhar uma TAEG e aumentar suas participações $TAO.

$TAO analogia com o Bitcoin é clara, mas o Bitcoin tem uma história intrínseca por trás dele que o torna único. Ninguém foi capaz de dar uma resposta satisfatória sobre qual é o valor de $BTC ou por que ele tem qualquer forma de valor, então a comunidade acaba em uma guerra tribal entre “shitcoins” e extremistas sem moedas.

Na verdade, os tokenomics do Bitcoin são fáceis de entender: $BTC é usado para incentivar os mineradores a operar e manter a rede, de modo que os detentores existentes são diluídos (embora possam se tornar mineradores ou, no caso do Bittensor, delegadores). Como resultado, aqueles que possuem tokens não são incentivados e não recebem nenhuma recompensa da rede subjacente.

Mas, para $BTC, há um fator importante a considerar, que é a escassez. Na verdade, haverá apenas 21 milhões de $BTC, o que o torna único. Embora a economia de tokens de $TAO seja modelada no Bitcoin, ainda existem mais de 70% de tokens não emitidos. Isso coloca um dilema para os investidores: eles valorizam mais a descentralização da rede do que a escassez de ativos?

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Em última análise, a utilidade do $TAO deriva do acesso que fornece a modelos de IA, usos de governança, acesso a recompensas de staking e oportunidades como um mecanismo de incentivo.

Despesas Operacionais

Os custos atuais de construção da infraestrutura são obtidos pela Opentensor Foundation através de recompensas de delegação e delegação. Outros desenvolvimentos são realizados por terceiros que executam seus próprios validadores, que também são financiados por delegações.

Assim como qualquer iniciativa global requer financiamento para pesquisa, desenvolvimento e implantação, o sucesso da IA depende de como o capital é alinhado e como as partes interessadas são recompensadas por suas contribuições. É essa alocação estratégica de recursos (pesquisa, GPUs para treinamento, etc.) que impulsiona o desenvolvimento e o impacto da IA.

No campo da inteligência artificial, especialmente em grandes modelos de linguagem como o ChatGPT, os custos operacionais são muito altos. Por exemplo, a OpenAI estima que custa cerca de US $ 700.000 por dia para operar o ChatGPT, o que mostra a alta carga financeira que vem com modelos de IA em grande escala. O custo do treinamento por modelo pode variar de milhões a dezenas de milhões de dólares, tornando-se um empreendimento mais intensivo em recursos. O custo de treinar um modelo em um grande conjunto de dados pode ser ainda maior, até US$ 30 milhões. Embora a empresa tenha angariado financiamento significativo, incluindo um investimento recente da Microsoft (cerca de metade do qual vem sob a forma de créditos Azure), o custo crescente da formação de grandes modelos linguísticos continua a ser uma preocupação. Cada corrida de treinamento custa milhões de dólares, e a necessidade de começar do zero para um novo modelo agrava o problema.

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É aqui que entra a abordagem de “composição de conhecimento” da Bittensor. A abordagem única da Bittensor se concentra na descentralização e colaboração através da “composição de conhecimento”. Esta filosofia permite que os sistemas de IA sejam construídos sobre o conhecimento existente de forma descentralizada, proporcionando benefícios como:

• Eficiência de custos: Ao alavancar o conhecimento existente e melhorar continuamente, a abordagem da Bittensor promete reduzir a necessidade de retreinamento dispendioso a partir do zero.
• Adaptabilidade: As aplicações de IA em grande escala enfrentam frequentemente necessidades e desafios em mutação. Nesse sentido, uma abordagem descentralizada permite que as organizações sejam mais flexíveis na adaptação de seus sistemas de IA, garantindo que eles permaneçam relevantes e eficazes em ambientes dinâmicos.
• Descentralização: A rede descentralizada da Bittensor capacita uma comunidade global de contribuidores, reduzindo a dependência de uma única entidade ou infraestrutura centralizada. Tal fomenta a inovação e a diversidade no desenvolvimento da IA.
• Colaboração: A natureza colaborativa da composição de conhecimento incentiva o compartilhamento de conhecimento e a aprendizagem cooperativa entre os nós da rede, criando um ambiente dinâmico para os avanços da IA.

Equipa & Investidores

Bittensor é um protocolo de código aberto que alimenta uma rede descentralizada de aprendizado de máquina baseada em blockchain. A equipe Bittensor inclui Jacob Steeves (Fundador), Ala Shaabana (Fundador), Jacqueline Dawn (Diretora de Marketing) e Saeideh Motlagh (Arquiteto de Blockchain), entre outros. A Opentensor Foundation planeja expandir sua equipe este ano.

Um personagem chamado Yuma Rao também é mencionado no whitepaper de Bittensor, assim como Satoshi Nakamoto em Bitcoin. Não está claro se essa pessoa é real, e talvez nunca possamos aprender mais sobre ela.

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A Bittensor não divulgou nenhum consultor conhecido ou investidores-chave, além de receber apoio financeiro da OpenTensor Foundation, uma organização sem fins lucrativos que apoia o desenvolvimento da Bittensor. A Bittensor ainda não anunciou nenhuma parceria oficial.

OPINIÃO

As avaliações da maioria das empresas de tecnologia estão bem abaixo das avaliações pré-pandemia, mas as empresas de IA estão agora em seus maiores múltiplos de avaliação e taxas de crescimento.

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Com uma capitalização de mercado bem abaixo dos gigantes da indústria, o Bittensor pode realmente ser uma plataforma ideal para aplicações de IA em grande escala/alta demanda e modelos de código aberto.

Obviamente, a comparação mais fácil para medir o lado positivo é comparada com a avaliação de colocação privada da OpenAI, que é de US$ 29 bilhões. Independentemente do realismo, este é um pouco maior do que o FDV de $TAO. Considerando quanto tempo levará para todo o fornecimento entrar em circulação, podemos usar a capitalização de mercado circulante para chegar a um número aproximado de que a avaliação de colocação privada da OpenAI é mais de 108 vezes maior do que a capitalização de mercado $TAO. No entanto, esta é uma abordagem altamente especulativa que pode ser reduzida a apostar em projetos que podem se beneficiar da interseção de IA e criptomoedas.

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A característica mais importante do Bittensor é que ele está resolvendo o problema da centralização da IA. Atualmente, um punhado de empresas controla um punhado de modelos grandes e poderosos, mas todos eles são segregados e têm pouca ou nenhuma colaboração ou compartilhamento de conhecimento.

Os modelos isolados de IA não podem aprender uns com os outros, por isso não são compostos (os investigadores têm de começar do zero sempre que criam um novo modelo). Isso contrasta fortemente com a pesquisa em IA, onde novos pesquisadores podem aproveitar o trabalho de pesquisadores anteriores, criando um efeito de crescimento que impulsiona muito o desenvolvimento de ideias.

A IA em silos também é limitada em funcionalidade, já que aplicativos de terceiros e integração de dados exigem permissão do proprietário do modelo (na forma de parcerias técnicas e acordos comerciais). Esta limitação tem um impacto direto no valor e utilidade da IA, uma vez que só pode funcionar no âmbito das aplicações que efetivamente suporta.

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Este ambiente centralizado, em que o vencedor leva tudo, não é propício a equipas pequenas com menos recursos. Neste caso, a principal força da Bittensor reside em sua rede descentralizada e incentivos, incentivando pequenas equipes e pesquisadores a monetizar seu trabalho.

Se o Bittensor conseguir fechar a lacuna de desempenho com os principais provedores de IA de código fechado, como o GPT-4, ele pode se tornar a primeira escolha para desenvolvedores, empresas e pesquisadores no espaço de criptografia e IA. A sua natureza aberta e colaborativa torna-a uma alternativa atrativa a ecossistemas fechados com potencial para levar a uma adoção significativa. Em última análise, a avaliação do GAT pode provir da utilidade da rede (a atividade económica sobre a qual assenta) ou do fluxo de caixa direto do protocolo.

• Como um token de utilidade, $TAO precisa de acesso à rede. Como resultado, sua avaliação pode ser derivada com base na utilidade econômica construída sobre ele.
• Como um token de stake, os detentores podem delegar $TAO aos validadores e receber uma parte da receita da rede.
• Também podemos medir os retornos com base na quota de mercado e em múltiplos pressupostos (o que também pode levar a previsões não fiáveis).

Como a praticidade é mais subjetiva e abstrata, podemos começar pelo fluxo de caixa. Supondo que o mercado de aprendizado de máquina atinja um determinado tamanho de mercado no futuro (veja as estimativas da Precedence Research no gráfico abaixo), podemos avaliar a rede Bittensor com base em sua participação de mercado potencial e duplicação de receita.

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Independentemente do tamanho estimado do mercado, o Bittensor ainda é um projeto muito especializado e complexo, o que é um obstáculo tanto para a fácil integração para desenvolvedores quanto para a adoção para os usuários.

O projeto ainda está nos estágios iniciais de desenvolvimento, e problemas inesperados com a rede podem ocorrer. Por exemplo, em junho, houve conluio entre mineradores para manipular a rede, resultando na venda de $TAO no mercado. A solução temporária é reduzir a emissão em 90% para dar à Opentensor Foundation tempo adicional para resolver problemas com a rede para que o protocolo possa funcionar como pretendido.

A maioria dos produtos atualmente em execução na rede não pode competir com os homólogos centralizados e têm tido baixas taxas de adoção até o momento. A melhor maneira de conhecer e experimentar por si mesmo é testar os serviços oferecidos pelo Bittensor Hub.

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Também devemos perguntar se os tokenomics do Bitcoin se aplicam a uma rede como a Bittensor especializada no fornecimento de serviços de IA. Talvez a natureza contracionista do $BTC não seja uma boa opção para uma rede que precisa adicionar mineradores e aplicativos construídos nela para escalar. Idealmente, o token deve aumentar à medida que a adoção da rede cresce, mais parecido com o petróleo digital do que com o ouro digital. Em parte, isso foi embutido nele, incentivando os mineiros a competir entre si e distribuir o fornecimento por um período de mais de 200 anos.

Outro desafio é a privacidade, pois não é possível criptografar dados antes que eles passem por uma rede neural. Em um ambiente descentralizado, isso é ainda mais complicado porque qualquer dado que passe pelo processo de aprendizagem e/ou inferência certamente não será privado. Claro, isso também pode ser um problema potencial em um ambiente centralizado, mas então você só tem que se preocupar com uma parte conhecida vendo seus dados, não muitas partes desconhecidas.

Economia

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Preço do Token

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Preço relativo a ATH e ATL

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Distribuição de Suprimentos

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Conclusão

Bittensor pode ser uma aposta forte na interseção de IA e cripto. No entanto, não há dúvida de que este é um dos projetos mais complexos para avaliar a sua taxa de crescimento e potencial de alta. Há claramente muito potencial para aproveitar a utilidade da IA na web descentralizada, especialmente em termos de incentivo a modelos de código aberto e descentralização da propriedade da rede. No entanto, os serviços e casos de negócios construídos em cima do Bittensor não são atualmente competitivos o suficiente.

A inteligência artificial é uma indústria que requer enormes despesas operacionais e muito dinheiro para apoiar, e apenas os gigantes da indústria podem conseguir isso. Nesse sentido, o Bittensor é uma aposta muito contrária, e é por isso que vale a pena considerar o maior número possível de fatores de risco/recompensa.