Детальне пояснення: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту

原文:Revelointel

编译:Zen,PANews

Вступ

У зв’язку з нещодавнім вибухом і популярністю штучного інтелекту багато людей висунули різні аргументи про перетин штучного інтелекту та криптовалюти. Ці інновації мають потенціал революціонізувати кожен аспект нашого цифрового життя, від управління цифровими активами до захисту інтелектуальної власності та боротьби з шахрайством. Примітно, що ця конвергенція викликала дві помітні тенденції:

• Інтеграція ШІ з інфраструктурою блокчейну, такою як Render ($RNDR), Akash ($AKT) або Fetch.ai ($FET).
• З’явилися протоколи, які стимулюють інтелектуальне виробництво машинного навчання, такі як Bittensor ($TAO).

Додатки штучного інтелекту до блокчейну були в основному зосереджені на інфраструктурі, що дозволяло зберігати моделі AI/ML (штучний інтелект/машинне навчання) та орендувати графічні процесори. Це призвело до таких тенденцій, як стимулюване токенами навчання з підкріпленням, машинне навчання з нульовим розголошенням (zkML) та реєстрація особистості на основі блокчейну для боротьби з діпфейками. Водночас процвітає паралельна тенденція: протоколи, які стимулюють інтелект. "

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-81ecd95304-dd1a6f-cd5cc0.webp)

У цьому звіті ми заглиблюємося в взаємозв’язок штучного інтелекту та криптовалюти, зосереджуючись на Bittensor та $TAO токенах, досліджуючи роль, яку вони відіграють у зростанні однорангових інтелектуальних ринків та ринків цифрових товарів.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-defa419364-dd1a6f-cd5cc0.webp)

«Використовуючи нещодавнє оновлення Революції, яке відбулося 2 жовтня, ця стаття також містить історичний огляд, перспективи галузі, конкурентний аналіз і глибокий погляд на ціннісну пропозицію $TAO. "

Огляд

Bittensor - це протокол з відкритим вихідним кодом з основною місією: просувати штучний інтелект за допомогою структури стимулювання на основі блокчейну. У цій екосистемі учасники отримують винагороду у вигляді $TAO токенів за свої зусилля.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-6ed3faecae-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Bittensor, як майнінгова мережа, використовує стимули токенів для заохочення участі, дотримуючись принципів відкритості та децентралізації. У цій мережі кілька вузлів розміщують моделі машинного навчання, які в сукупності сприяють розумному пулу. Ці моделі відіграють життєво важливу роль в аналізі великих обсягів текстових даних, вилученні семантики та генеруванні цінної інформації в різних областях. Для користувачів основні функції включають запит до мережі для отримання розумного доступу, участь у майнінгу $TAO токенів за допомогою майнерів і валідаторів, а також контроль над їхніми гаманцями та балансами.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-9ce7520d97-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Мережа Bittensor спирається на внески різних зацікавлених сторін, включаючи майнерів, валідаторів, номінантів і споживачів. Такий спільний підхід гарантує, що найкращі моделі штучного інтелекту виділяються та покращують якість послуг штучного інтелекту, що надаються мережею.

На стороні пропозиції є два рівні: штучний інтелект (майнери) і блокчейн (валідатори).

• Майнери в мережі Bittensor розміщують моделі штучного інтелекту та передають їх у мережу, і успіх майнерів залежить від якості та продуктивності, яку вони забезпечують.
• Майнери отримують компенсацію $TAO залежно від інтелекту, який вони вносять у мережу (хоча це залежить від конкретного завдання).
• Модель вищого рівня користується більшим попитом і може приносити більший дохід майнерам.
• Валідатори виступають в якості оцінювачів в мережі. Вони оцінюють якість та ефективність моделей штучного інтелекту та керують запитами користувачів. Таким чином, валідатори можуть ранжувати моделі на основі їх продуктивності для конкретних завдань, допомагаючи споживачам знайти найкраще рішення. Чим точніші та послідовніші їхні оцінки, тим більше винагород вони отримують. Аналогічно, непослідовні оцінки можуть призвести до штрафних санкцій, гарантуючи, що валідатори дотримуються високих стандартів.
• Валідатори заохочуються $TAO ранжувати майнерів на основі їх «розумного внеску».
• Валідатор також відповідає за маршрутизацію вхідних даних для отримання найкращого результату. Це досягається шляхом формування альянсів між майнерами (моделі), які доповнюють один одного (підмережі).

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-2a9914f3b6-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Що стосується попиту, розробники можуть створювати додатки поверх валідаторів, використовуючи (і платячи) можливості штучного інтелекту з мережі для конкретних випадків використання.

• Номінанти – це особи, які володіють $TAO токенами та активно підтримують конкретних валідаторів, делегуючи їх певним валідаторам, що може допомогти валідаторам отримати більше підтримки та винагород. Самі номінанти отримують винагороду за участь у процесі. Якщо валідатор недостатньо ефективний або якщо номінант вважає, що є кращий варіант, він може передати підтримку іншому валідатору.
• Споживачі є кінцевими користувачами моделей штучного інтелекту, наданих Bittensor. Це можуть бути розробники додатків, які інтегрують можливості штучного інтелекту у свої програми, або користувачі чат-ботів, які шукають високоякісні відповіді.
• Споживачі віддають пріоритет отриманню точних і цінних відповідей.
• Розробники вибирають валідаторів, які, на їхню думку, найкраще відповідають їхнім вимогам, щоб забезпечити найкращі у своєму класі послуги штучного інтелекту для своїх користувачів.

Результатом координації між вищезазначеними зацікавленими сторонами є мережа, яка сприяє найкращій моделі для конкретного випадку використання. Експериментувати може будь-хто, що ускладнює конкуренцію з ним компаніям із закритим вихідним кодом.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-537fb144b5-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Однією з найпоширеніших помилок є переконання, що мережа підтримує навчання машинному навчанню (ML). У своєму нинішньому стані Bittensor підтримує лише умовивід, тобто процес висновків і надання відповідей на основі доказів і міркувань. З іншого боку, навчання – це окремий процес, який передбачає навчання моделі машинного навчання виконанню завдання. Це досягається шляхом надання моделі великого набору даних з поміченими прикладами, що дозволяє їй вивчати закономірності та асоціації між даними та мітками. У той же час висновування використовує навчені моделі машинного навчання для прогнозування на основі нових, невидимих даних. Наприклад, можна використовувати модель, навчену класифікувати зображення для висновків, щоб визначити категорію нових зображень, які раніше не бачили.

Тому важливо зазначити, що Bittensor не виконує ончейн ML, а функціонує більше як ончейн-оракул або мережа валідаторів, які з’єднують та оркеструють офчейн-вузли ML (майнери). Ця конфігурація створює децентралізовану гібридну мережу експертів (MoE), архітектуру машинного навчання, яка об’єднує кілька моделей, оптимізованих для різних можливостей, щоб сформувати більш надійну загальну модель.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-4411c21d91-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Одноранговий інтелектуальний маркетплейс

Одноранговий інтелектуальний маркетплейс Bittensor є новаторською концепцією в галузі розробки штучного інтелекту, пропонуючи децентралізовану та інклюзивну платформу на відміну від більш закритих моделей, таких як OpenAI або Google Gemini.

Маркетплейс має на меті сприяти конкурентним інноваціям, просувати індустрію штучного інтелекту та робити штучний інтелект доступним для глобальної спільноти розробників і користувачів. Стимулювати можна будь-яку форму вартості, тобто угоду про створення справедливого ринку для будь-якого цифрового товару. Іншими словами, протокол втілює одноранговий підхід до обміну можливостями машинного навчання та прогнозами між учасниками мережі. Це полегшує обмін і спільну роботу моделей і сервісів машинного навчання, сприяючи спільному та інклюзивному середовищу, де можуть розміщуватися як моделі з відкритим, так і з закритим вихідним кодом.

Зростання ринку цифрових товарів

Bittensor унікальний тим, що він заклав основу для появи ринку цифрових товарів, ефективно перетворивши машинний інтелект в актив, що торгується. В основі протоколу лежить створення маркетплейсу для комерціалізації машинного інтелекту.

Подібно до генетичних алгоритмів, система заохочення Bittensor постійно оцінює продуктивність майнерів і з часом вибирає або переробляє майнерів. Цей динамічний процес гарантує, що мережа залишається ефективною та реагує на постійно мінливий ландшафт розвитку штучного інтелекту.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-75f45a07ee-dd1a6f-cd5cc0.webp)

На ринку Bittensor Intelligence генерація цінності відбувається за подвійним підходом:

• Високопродуктивні моделі штучного інтелекту, розміщені майнерами, які називаються контриб’юторами, винагороджуються у вигляді $TAO токенів.
• Валідатори, які оцінюють та використовують інтелект, також будуть винагороджені $TAO токенами.

Варто зазначити, що Bittensor не просто винагороджує сиру продуктивність, він також робить акцент на генерації найцінніших «сигналів». Це означає, що система винагород віддає пріоритет створенню інформації, яка надає істотні переваги широкій аудиторії, в кінцевому підсумку сприяючи розвитку більш цінних благ.

尤马共识(Консенсус Юми)

Як незалежний блокчейн рівня 1, Bittensor працює на основі алгоритму консенсусу Yuma. Це децентралізований одноранговий алгоритм консенсусу, який спрямований на досягнення справедливого розподілу обчислювальних ресурсів через мережу вузлів.

Yuma використовує гібридний механізм консенсусу, який поєднує елементи Proof-of-Work (PoW) і Proof-of-Stake (PoS). Вузли в мережі виконують обчислювальну роботу, перевіряють транзакції та створюють нові блоки. Ця робота також буде перевірена іншими вузлами, а успішні учасники будуть винагороджені токенами. Компонент PoS заохочує вузли володіти токенами, узгоджуючи свої інтереси зі стабільністю та зростанням мережі.

Ця гібридна модель має ряд переваг перед традиційними механізмами консенсусу. З одного боку, це дозволяє уникнути надмірного споживання енергії, яке зазвичай пов’язане з Proof of Work (PoW), і вирішує екологічні проблеми. З іншого боку, це дозволяє уникнути ризиків централізації, які виникають у Proof-of-Stake (PoS), і зберігає мережу децентралізованою та безпечною.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d9549dace4-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Механізм консенсусу Yuma виділяється своєю здатністю розподіляти обчислювальні ресурси через широку мережу вузлів. Цей підхід має далекосяжні наслідки, оскільки він може легко впоратися з більш складними завданнями штучного інтелекту та більшими наборами даних. У міру того, як мережа об’єднує більше вузлів, вона природним чином масштабується, щоб відповідати все більш великим робочим навантаженням.

На відміну від традиційних централізованих додатків штучного інтелекту, які покладаються на один сервер або кластер, програми, підтримувані Yuma, можуть бути розподілені по мережі вузлів. Цей дистрибутив оптимізує використання обчислювальних ресурсів, дозволяючи виконувати складні завдання, одночасно зменшуючи ризики, пов’язані з окремими точками відмови та порушеннями безпеки.

Уточнення знань** - Цифровий вулик (Цифровий вулик)**

Уточнення знань є фундаментальною концепцією в протоколі Bittensor, яка полегшує спільне навчання між вузлами мережі для підвищення продуктивності та точності. Подібно до того, як нейрони в людському мозку працюють разом, дистиляція знань дозволяє вузлам колективно підніматися вгору в мережі.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-40b8040ddb-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Цей процес передбачає обмін зразками даних і параметрами моделі між вузлами, в результаті чого мережа з часом оптимізується для більш точних прогнозів. Кожен вузол вносить свій внесок у загальний пул, що в кінцевому підсумку покращує загальну продуктивність мережі, роблячи її швидшою та придатнішою для програм навчання в реальному часі, таких як робототехніка та автономні транспортні засоби.

Важливо, що такий підхід зменшує ризик катастрофічного забування, що є поширеною проблемою в машинному навчанні. Вузли зберігають і розширюють свої існуючі знання, одночасно впроваджуючи нові ідеї, підвищуючи стійкість і адаптивність мережі.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-34b2d46d74-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Розподіляючи знання між кількома вузлами, мережа Bittensor TAO стає більш стійкою до перешкод і більш стійкою до потенційних витоків даних. Ця надійність особливо важлива для додатків, які мають справу з високозахищеними та конфіденційними даними, такими як фінансова та медична інформація (конфіденційність буде розглянута більш детально пізніше).

**Експерт Мікс (MoE)

Мережа Bittensor продовжує впроваджувати інновації, впроваджуючи концепцію децентралізованого експертного гібрида (MoE). Цей підхід використовує можливості кількох нейронних мереж, кожна з яких спеціалізується на різних аспектах даних. Коли вводяться нові дані, ці експерти працюють разом, щоб зробити більш точні колективні прогнози, ніж будь-який окремий експерт міг би досягти поодинці.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-9967a4d2b5-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Прийнятий механізм консенсусу поєднує глибоке навчання з алгоритмами консенсусу блокчейну. Його основна мета – розподілити частку для стимулювання тих вузлів, які вносять найбільшу інформаційну цінність у мережу. По суті, він винагороджує тих, хто поглиблює свої знання та здібності в нетворкінгу.

Ядро протоколу Bittensor складається з параметризованих функцій, які зазвичай називають нейронами. Ці нейрони розподіляються одноранговим способом, при цьому кожен нейрон містить нуль або більше ваг мережі, записаних у цифровій книзі. Ноди беруть активну участь у ранжуванні один одного, навчаючи нейронні мережі визначати цінність своїх сусідів. Цей процес ранжування має вирішальне значення для оцінки внеску окремих вузлів у загальну продуктивність мережі.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-eb808c6d10-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Бали, отримані в результаті цього процесу ранжування, накопичуються в цифровій книзі. Ноди з вищим рейтингом винагороджуються грошовими винагородами, які надають їм додаткової ваги в мережі. Це створює прямий зв’язок між внеском вузла та винагородами, сприяючи справедливості та прозорості в мережі.

Цей підхід забезпечує ринок, на якому інші розвідувальні системи встановлюють ціни на розвідувальну інформацію на одноранговій основі через Інтернет. Це стимулює вузли постійно вдосконалювати свої знання та досвід.

Щоб забезпечити справедливий розподіл винагород, Bittensor використовує цінності Шеплі, концепцію, запозичену з теорії кооперативних ігор. Цінності Шеплі забезпечують справедливий та ефективний спосіб розподілу винагород між вузлами мережі на основі їхнього внеску. Ця комбінація стимулів і внесків стимулює вузли діяти в інтересах мережі, підвищуючи безпеку та ефективність, одночасно сприяючи постійному вдосконаленню.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-39dd0a378b-dd1a6f-cd5cc0.webp)

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-b9d8e355c7-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Основна місія Bittensor полягає в тому, щоб сприяти інноваціям та співпраці в галузі штучного інтелекту за допомогою децентралізованої структури. Фреймворк дозволяє швидко розширювати та обмінюватися знаннями, створюючи зростаюче та нестримне сховище інформації. На цьому ринку розробники мають можливість монетизувати свої моделі штучного інтелекту та надавати цінні рішення компаніям і приватним особам.

Бачення Bittensor поширюється на майбутнє, де моделі штучного інтелекту можуть бути легко доступні та розгорнуті в різних галузях. Ця доступність стимулює прогрес і відкриває нові можливості, долаючи розрив між можливостями штучного інтелекту та реальними додатками.

Подібно до відомих глобальних моделей штучного інтелекту, таких як Chat GPT, модель Bittensor генерує «представлення» на основі загальних наборів даних. Щоб оцінити продуктивність моделі, інформація Фішера була використана для оцінки наслідків видалення вузла з мережі, подібно до втрати нейрона в людському мозку.

На додаток до рейтингу моделей, Bittensor робить сильний акцент на інтерактивному навчанні. Кожна модель активно взаємодіє з мережею, прагнучи взаємодіяти з іншими моделями, подібно до пошуку DNS. Bittensor діє як API, який використовує моделі з відкритим і закритим вихідним кодом для полегшення обміну даними між цими моделями, полегшуючи спільне навчання та обмін знаннями.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-ac336cf579-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Екосистема використовує консенсус Yuma, щоб гарантувати, що всі дотримуються правил, стаючи рушійною силою для розробників з відкритим вихідним кодом і дослідницьких лабораторій штучного інтелекту, надаючи фінансові стимули для вдосконалення базових моделей з відкритим вихідним кодом.

По суті, Bittensor є сховищем машинного інтелекту, що постійно розширюється. Це досягається шляхом об’єднання 4 різних шарів:

• Майнер Layer: відповідає за генерацію цінної роботи в мережі.
• Рівень валідатора: гарантує, що майнери дотримуються встановлених правил консенсусу.
• Корпоративний рівень: побудова на основі існуючої інфраструктури для розробки інноваційних продуктів і послуг. Це платформа, яка використовує колективний інтелект Інтернету для створення нових рішень.
• Споживчий рівень: скористайтеся перевагами робочих місць, створених корпоративним рівнем. Від імені кінцевого користувача або організації, яка використовує продукти та послуги, що працюють від мережі Bittensor.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d58da90e90-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Bittensor发展史

Bittensor був заснований у 2019 році двома дослідниками штучного інтелекту, Джейкобом Стівзом і Алою Шаабаною (а також анонімним автором білої книги Юмою Рао). Вони шукали спосіб зробити штучний інтелект композитним. Незабаром вони зрозуміли, що криптовалюти можуть стати рішенням – способом стимулювання та координації глобальної мережі вузлів машинного навчання для спільного навчання та вивчення конкретних проблем. Додаткові ресурси, додані до мережі, покращують загальний інтелект, ускладнюючи роботу попередніх досліджень і моделей.

Подорож Bittensor почалася із запуску «Kusanagi» у січні 2021 року, що ознаменувало активацію мережі, що дозволило майнерам та валідаторам почати заробляти перші $TAO винагороди. Однак ця початкова версія була призупинена через проблеми з консенсусом. У відповідь Біттензор зробив форк «Кусанагі» на «Накамото» в листопаді 2021 року.

20 березня 2023 року Bittensor досяг важливої віхи, коли «Nakamoto» знову був розгалужений, цього разу перетворившись на «Finney». Метою цього оновлення є підвищення продуктивності коду ядра.

Примітно, що спочатку Bittensor планувався як парачейн на Polkadot, йому вдалося отримати парачейн-слот на аукціоні в січні 2021 року. Однак через занепокоєння щодо швидкості розробки Polkadot згодом було вирішено використовувати власний незалежний блокчейн L1, побудований на Substrate, замість того, щоб покладатися на Polkadot.

Поточний статус

Bittensor працює в основній мережі вже більше року, зосереджуючись на проведенні пілотних досліджень і закладенні основи для майбутнього потенціалу. Ось огляд поточного стану та того, чому бізнес-сценарій використання ще не побудований на основі валідатора:

• Модель розрідженого міксу: Bittensor запускає модель розрідженого міксу як модель. Він залучає до цієї суміші конкретні моделі штучного інтелекту, кожна з яких вирішує певну роль у більшій проблемі, визначеній валідатором. Налаштування та адаптація моделі до сучасного стану є складним та ітеративним процесом. Наразі етап цієї дорожньої карти очолює Фонд Opentensor.
• Розумне стиснення (дистиляція): Розумне стиснення є основним напрямком досліджень у Bittensor. Це включає в себе методи дистиляції, які підвищують ефективність і можливості мережі.
• Оптимізація для великих цілей: Основна увага Bittensor зосереджена на оптимізації для великих цілей, а не для короткострокових випадків використання бізнесу. Opentensor прагне створити мережу, яка виходить за рамки простої однорангової платформи та має модельну систему ціноутворення.
• Прогрес та оновлення: За останній рік Opentensor досяг значного прогресу, включаючи оновлення Synapse, яке відкрило Bittensor для зовнішніх запитів. У жовтні 2023 року оновлення Revolution здійснило розширення через підмережі. Це дозволяє великим валідаторам самостійно визначати проблеми, створюючи можливості для грошових потоків у своїх ставках.
• Експансія в реальний світ: Мережа Finney знаменує собою поворотний момент для Bittensor, дозволяючи валідаторам діяти більш незалежно і зменшити початкову централізацію. Зі зростанням мережевих ставок і збільшенням винагород за блоки сприяло зростанню штучного інтелекту.
• Майбутні бізнес-варіанти використання штучного інтелекту: Bittensor передбачає, що реальні бізнес-варіанти використання штучного інтелекту будуть розширені, оскільки зацікавлені сторони, включаючи людей та штучний інтелект, слідуватимуть їхнім стимулам. Наближаються реалізації мультимодальності та метамодальності, що об’єднують підмережі в єдиний «розумний» формат.

З останнім оновленням Revolution Bittensor дозволяє будь-кому створювати підмережі спеціально для певних типів додатків. Наприклад, Subnet 4 використовує JEPA (Joint Embedding Predicted Architecture), підхід штучного інтелекту, започаткований Янном Лекуном з Meta, який обробляє різні типи вводу та виводу, такі як відео, зображення та аудіо.

Ще одним помітним досягненням є BTLM-3B-8K (Bittensor Language Model) від Cerebras, 3B-параметрична модель, яка дозволяє запускати високоточні та високопродуктивні моделі на мобільних пристроях, роблячи ШІ більш доступним. BTLM-3B-8K доступний на Hugging Face для комерційного використання за ліцензією Apache 2.0.

Великі моделі GPT зазвичай мають понад 100 мільярдів параметрів і вимагають кількох графічних процесорів високого класу для висновків. Однак випуск LLaMA від Meta дозволив світу отримати високопродуктивні моделі лише з 7 мільярдами параметрів, що дозволяє LLM працювати на ПК високого класу.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-7dfe49d03b-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Навіть якщо модель із 7 мільярдами параметрів квантована з 4-бітною точністю, вона все одно не може адаптуватися до багатьох популярних пристроїв, таких як iPhone 13 (4 ГБ оперативної пам’яті). Модель з 3 мільярдами параметрів може легко поміститися практично для будь-якого мобільного пристрою, але попередні моделі з розміром 3 мільярди параметрів показали набагато менші результати, ніж їх аналог з 7 мільярдами параметрів. BTLM забезпечує баланс між розміром моделі та продуктивністю. Маючи 3 мільярди параметрів, він забезпечує значно вищий рівень точності та можливостей, ніж попередні моделі з розміром 3 мільярди параметрів.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-98433fdb9e-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Якщо поглянути на окремі тести, то BTLM отримав найвищі бали в усіх категоріях, крім TruthfulQA.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-7a3929a513-dd1a6f-cd5cc0.webp)

BTLM-3B не тільки перевершує всі моделі з 3 мільярдами параметрів, але також конкурує з багатьма моделями з 7 мільярдами параметрів з точки зору продуктивності.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-be105b7dcc-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Революція – Bittensor 子网升级

Оновлення Bittensor Revolution було запущено 2 жовтня і знаменує собою важливу віху в еволюції Bittensor, вносячи значні зміни в його операційну структуру. В основі цього оновлення лежить впровадження «підмереж», новаторської концепції, яка дає розробникам безпрецедентну автономію у формуванні своїх стимулів і створенні ринку в екосистемі Bittensor.

Ключовою особливістю цього оновлення є впровадження спеціальної мови програмування, спеціально розробленої для розробки систем стимулювання. Ця інновація дозволяє розробникам створювати та впроваджувати свої стимули в мережі Bittensor, використовуючи її величезний пул розумних мізків, щоб адаптувати ринок відповідно до своїх конкретних вимог та уподобань.

Оновлення також являє собою значний відхід від централізованої моделі, в якій єдиний фонд контролює всі аспекти мережі, переходячи до більш децентралізованої структури. Тепер усі типи осіб або груп мають можливість володіти підмережами та керувати ними.

З введенням «підмереж» будь-хто тепер може створювати власні підмережі та визначати свої стимули, сприяючи більш широкому спектру послуг в екосистемі Bittensor. Цей зсув сприяє різноманітності та децентралізації в мережі, відповідно до відкритих принципів місії Bittensor.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d7eecd9e37-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Крім того, підмережі будуть конкурувати за видачу, отримуючи консенсус представників у новій «мережі маршрутизації», впроваджуючи конкурентний фактор, який може стимулювати інновації та розподіл ресурсів.

Поява підмереж, створених користувачами, може нагадувати вибух додатків після того, як Ethereum відкрив свої двері для світової спільноти розробників. Оновлення також підкреслює потенціал для консолідації різних інструментів і сервісів у згуртовану мережу. По суті, кожен елемент, необхідний для створення інтелекту, тепер централізований під одним дахом і керується одним токеном ($TAO).

Мережа маршрутизації

Мережа маршрутизації відіграє ключову роль в екосистемі Bittensor. Він діє як мета-підмережа, і його ключова роль полягає в розподілі дистрибутивів між іншими підмережами на основі зваженого консенсусу основних представників. Цей зсув є глибоким, оскільки він фундаментально перетворює Bittensor з єдиної системи управління в динамічну «мережу мереж».

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-6f6a468339-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Важливо те, що план випуску більше не повністю контролюється Фондом Opentensor. Представники «кореневої» мережі тепер мають повноваження щодо розподілу заохочень. Цей зсув децентралізує контроль над стимулами, більше не покладаючись виключно на якусь одну організацію, і передає їх під контроль «кореневої» мережі.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-6e3e92b322-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Підмережа

Підмережі в мережі Bittensor є незалежними стимулами, які забезпечують основу для взаємодії майнерів з платформою. Ці підмережі відіграють ключову роль у визначенні протоколів, які керують взаємодією між майнерами та валідаторами.

Крім того, деталі механізму заохочення більше не закодовані в кодовій базі Bittensor. Замість цього ці деталі визначаються в репозиторії підмережі, що забезпечує більшу гнучкість і адаптивність.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-1e1da5e14a-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Bittensor вводить специфічні підмережі, такі як підмережа підказок і підмережа часових рядів. Підмережа підказок здатна виконувати різноманітні нейронні мережі підказок, включаючи GPT-3, GPT-4, ChatGPT тощо, для децентралізованого висновків. Ця функція дозволяє користувачам взаємодіяти з валідаторами в мережі та отримувати вихідні дані з найефективніших моделей, надаючи розширені можливості штучного інтелекту своїм програмам.

Підмережа функціонує, розподіляючи $TAO токени між майнерами та валідаторами на основі вартості їхніх внесків у мережу. Конкретні правила та протоколи для відповіді майнера на запит валідатора та процесу оцінки, що проводиться валідатором, визначаються кодом у кожному репозиторії підмережі.

• Під час запуску буде надано 9 слотів підмережі, кожен з яких за замовчуванням матиме місткість 256 UID (за винятком підмережі 1, яка може вмістити 1024 UID). Підмережі будуть активно конкурувати за емісію, домагаючись консенсусних ваг від представників «кореневої» мережі.
• Щоб зареєструвати підмережу, фізична або юридична особа повинна заблокувати певну кількість $TAO на час існування підмережі. Власники підмереж беруть на себе роль повного адміністратора мережі та мають повноваження призначати викиди через свої відповідні підмережі. Вони мають повні дозволи, включаючи можливість викликати операції sudo через мережу, такі як встановлення мінімальних тарифів мережі тощо.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-3744e195d7-dd1a6f-cd5cc0.webp)

• Кожна підмережа пов’язана з унікальним мережевим UID, а право власності на підмережу передається гаманцю, який блокує $TAO суми, необхідної для її реєстрації. При створенні підмережі відповідна кількість $TAO буде списана з гаманця творця і прикріплена до підмережі. Якщо підмережа виходить із системи, заблокований $TAO повертається власнику.
• Варто зазначити, що 18% від $TAO кешбеку, розміщеного в рамках підмережі, буде надано власнику підмережі. Це стимулює творців підмереж розробляти механізми для залучення представників у мережі маршрутизації, оскільки це збільшує їхні шанси уникнути виходу з системи.
• Новозареєстрованим підмережам надається період звільнення від реєстрації протягом одного тижня і не може бути скасовано протягом цього періоду. Початкова вартість блокування становить 2 500 $TAO, яка подвоюється при реєстрації нової підмережі. З часом вартість блокування поступово знижується, дотримуючись лінійної схеми, подібної до голландського механізму аукціону. Цей підхід спрямований на пошук балансу між попитом на субслоти шляхом коригування витрат на блокування в часі.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-e488b7cd1e-dd1a6f-cd5cc0.webp)

• При знятті підмережі з реєстрації, $TAO, використані для її реєстрації, будуть повернуті власнику, всі майнери всередині підмережі будуть видалені, а стан мережі буде скинуто.

Коренева мережа

Коренева мережа діє як «мета-підмережа», розташовуючись зверху і впливаючи на роботу інших підмереж, граючи при цьому ключову роль у визначенні рейтингу видачі всієї системи.

Його основна функція полягає у генерації вектора емісії для кожної підмережі за допомогою механізму зваженого консенсусу, в якому беруть участь делегати. Представники кореневої мережі призначають вагу різним підмережам на основі своїх уподобань, а остаточний механізм консенсусу визначає розподіл випусків.

Одним з примітних аспектів є те, що «коренева» мережа фактично консолідувала роль Сенату і представницького механізму, об’єднавши ці функції в єдине ціле. Ця інтеграція спрощує процес прийняття рішень в екосистемі Bittensor.

«Коренева» мережа здатна формувати екосистему, впливаючи на розподіл стимулів. Якщо він вважає певний аспект підмережі або системи нікчемним, він має можливість зменшити або скасувати стимулюючий розподіл для цього компонента.

Підмережі в мережі Bittensor повинні активно працювати над залученням більшої частини ваги, представленої в “кореневій” мережі, щоб забезпечити значну частку стимулів для випуску. Цей конкурентний аспект підкреслює важливість підмереж, які демонструють свою цінність і корисність для ширшої екосистеми.

Крім того, це дає топ-12 ключам у мережі потенціал накладати вето на пропозиції, подані «Великою трійкою», додаючи додатковий рівень управління та стримувань і противаг до системи.

Перспективи галузі

У технологічному секторі влада вже давно зосереджена в руках кількох технологічних гігантів. Ці гіганти зберегли контроль над цінними цифровими товарами, які мають важливе значення для стимулювання інновацій. Тим не менш, Bittensor представив більш демократичну і доступну систему через свій ринок, визнаючи і кидаючи виклик цій популярній моделі.

Фундаментальна ідея Bittensor полягає в тому, що інтелект є результатом різних цифрових товарів, таких як обчислювальна потужність і дані. Історично склалося так, що ці товари жорстко контролювалися, обмежуючись сферою технологічних гігантів. Bittensor намагається розірвати ці кайдани, впроваджуючи створені користувачами підмережі. Ці маркетплейси працюватимуть за єдиною системою токенів, гарантуючи, що розробники в усьому світі матимуть рівний доступ до ресурсів, які колись були ексклюзивним доменом кількох еліт у закритій екосистемі Big Tech.

Потенційне усиновлення

У сучасну цифрову епоху трансформаційна сила штучного інтелекту (ШІ) незаперечна. Штучний інтелект став невід’ємною частиною нашого життя, оптимізуючи дослідження, автоматизуючи робочі процеси, допомагаючи з кодуванням і генерацією контенту з тексту. Стрімке зростання можливостей штучного інтелекту очевидне, але це зростання також пов’язане з проблемами, пов’язаними з масштабованістю та, найголовніше, надійністю. Зокрема, нещодавні події, такі як тимчасове припинення роботи ChatGPT у Вашингтоні для обговорення регулювання ШІ, підкреслюють нагальну потребу в надійних рішеннях проблем масштабування ШІ. Ці збої змусили користувачів турбуватися про стабільність і надійність штучного інтелекту, оскільки він стає все більш інтегрованим у їхнє повсякденне життя. Саме в ці моменти очевидна важливість $TAO Біттензора.

Підхід Bittensor не тільки підтримує штучний інтелект з відкритим вихідним кодом, але й показує, що це може бути фінансово вигідним заняттям. Він спирається на еволюцію конкуренції, яка спостерігається в майнінгу біткойнів, і прокладає шлях до процвітаючого ринку, де найкращі моделі штучного інтелекту виходять на перший план. Цей зсув дає можливість дослідникам штучного інтелекту вносити свій досвід у відкрите та динамічне середовище, яке в кінцевому підсумку приносить користь суспільству в цілому.

$TAO надає децентралізовану інфраструктуру штучного інтелекту, яка може полегшити потенційні проблеми, з якими стикається ChatGPT. Децентралізуючи штучний інтелект, Bittensor забезпечує стійкість і надійність систем штучного інтелекту, навіть якщо попит на них зростає. Такий підхід закладає міцний фундамент для майбутнього сервісів штучного інтелекту.

Коротше кажучи, Bittensor — це глобальний ринок штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом, який пропонує переконливе рішення проблем, пов’язаних із розробкою штучного інтелекту із закритим вихідним кодом.

• Штучний інтелект Superior Gravitational Pull: Bittensor діє як гравітаційна сила, яка приваблює найкращі моделі штучного інтелекту від дослідників з усього світу. Просуваючи вільний ринок штучного інтелекту, мережа заохочує подання передових моделей. У міру свого розвитку Bittensor обіцяє знизити ціни, усунути ризик платформи та забезпечити найкращий вихід штучного інтелекту, будь то текст, зображення, відео чи інші формати.
• Прибутковий відкритий вихідний код: Bittensor перетворює штучний інтелект з відкритим вихідним кодом на прибутковий бізнес. Наслідуючи приклад Bitcoin, Bittensor побудований на припущенні, що зацікавлені сторони орієнтовані на прибуток. У цій екосистемі найкращі моделі штучного інтелекту заробляють найбільше грошей. Вона трансформувалася у висококонкурентну та спеціалізовану галузь паралельно з розвитком майнінгу біткойнів. Доктори філософії тепер мають можливість вивести свої дослідження на цей відкритий ринок, подолавши розрив між академічними колами та приватним сектором.
• Вражаючий масштаб: Стимули Bittensor дали значні результати. Мережа обслуговує понад 4 000 моделей штучного інтелекту, включаючи приголомшливі 10 трильйонів параметрів моделі. Це можна побачити, порівнявши це зі 175 мільярдами параметрів GPT-3.
• Різноманітні зацікавлені сторони: Екосистема Bittensor включає ряд зацікавлених сторін, включаючи майнерів, валідаторів, номінаторів і споживачів. Така різноманітна взаємодія забезпечує надійність і постійне зростання мережі.

Важливим фактором є поточний стан штучного інтелекту, значна частина якого все ще перебуває під контролем закритих Big Tech. У зв’язку з цим виникає питання: а що, якби ШІ міг бути відкритим у середовищі співпраці та мати можливість вчитися на інших моделях штучного інтелекту? $TAO Bittensor намагається знайти рішення цієї проблеми.

• Впровадження зростання: Хоча деякі великі компанії зі штучним інтелектом, можливо, не наважуються розкривати свою власну технологію штучного інтелекту, $TAO пропонує цікаву пропозицію. Він вводить можливість подальшої монетизації за допомогою мікротранзакцій. Уявіть собі повноцінне рішення зі штучним інтелектом, як-от OpenAI, яке приймає мікроплатежі щоразу, коли хтось використовує їхні навчені моделі в екосистемі Bittensor для створення своїх продуктів і бізнесу. Це може відкрити нові потоки доходу для цих компаній, заохочуючи їх брати участь у відкритих мережах штучного інтелекту.
• Прийняття, орієнтоване на попит: передбачається, що поточні рішення штучного інтелекту залишаються закритими та стійкими до відкритих мереж. Навіть маючи у своєму розпорядженні багато грошей, відкритий вихідний код має потенціал перевершити ці добре фінансовані рішення. Незважаючи на те, що фінансові ресурси мають важливе значення для технологічного розвитку, не можна недооцінювати потенціал технологій, які дозволяють самостійно навчатися та навчатися у навколишнього середовища.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-b409a0527f-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Дилема з відкритим вихідним кодом

Оскільки занепокоєння щодо проблем узгодження в ШІ продовжує зростати, дебати про те, чи повинні моделі ШІ бути з відкритим вихідним кодом, набирають обертів. Фундаментальне питання полягає в тому, чи повинен фактичний код, що лежить в основі моделей штучного інтелекту, бути вільним і відкритим для всіх. Цікаво, що навіть якщо такий великий гравець, як OpenAI, відкриє вихідний код своїх моделей, це не обов’язково становитиме загрозу для Bittensor. У середовищі з відкритим вихідним кодом будь-хто може скористатися перевагами цих моделей у мережі Bittensor.

У технічному співтоваристві існують різні думки з цього питання. Було висловлено припущення, що технологія штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом може дати зловмисникам можливість використовувати ШІ в шкідливих цілях. І навпаки, інші стверджують, що надання ексклюзивних прав на технологію штучного інтелекту великим компаніям може становити більшу небезпеку. Наприклад, концентрація влади штучного інтелекту в руках кількох трильйонних компаній, як показує зосередженість OpenAI на залученні великих сум грошей, може викликати етичні занепокоєння та підкреслити ризик корупції у владі.

Рішення Meta відкрити вихідний код свого Llama2 LLM є ознакою зсуву в галузі в бік використання практик з відкритим вихідним кодом. Цей крок дає Bittensor можливість вивчати та потенційно інтегрувати прогрес Meta у свою мережу, швидше скорочуючи розрив у продуктивності.

Необхідно подивитися на оцінки $TAO та OpenAI. Наразі OpenAI домінує в галузі з оцінкою від 80 до 90 мільярдів доларів. Однак він працює в закритій екосистемі, яка значною мірою покладається на Microsoft та контрольовані нею хмарні сервіси. Незважаючи на це, OpenAI вдалося залучити найкращі таланти з усього світу. З іншого боку, з плином часу та ініціативами з відкритим вихідним кодом, які стають все більш поширеними, очікується, що спектр доступних талантів розширюватиметься в геометричній прогресії, охоплюючи всі куточки Інтернету. Ця демократизація досвіду в галузі штучного інтелекту може зіграти ключову роль у формуванні прийняття Bittensor.

Конкурентне середовище - централізований штучний інтелект

Прийняття розробниками залишається ключовим фактором на шляху зростання Bittensor. Тепер розробники можуть взаємодіяти з мережею через Python API, розроблений OpenTensor Foundation, що підкреслює важливість сприяння сильній спільноті розробників для стимулювання впровадження. Сьогодні Bittensor активно працює над децентралізацією ключових аспектів мережі, таких як створення моделей і навчання, винагороджуючи найбільш точно налаштовані моделі, одночасно сприяючи прийняттю рішень на основі спільноти.

Цікаво, що відомі гравці у сфері штучного інтелекту, включаючи OpenAI та Google, тепер стали конкурентами для $TAO. Вони беруть активну участь у фазі створення моделей штучного інтелекту і навіть займаються потенційною вертикальною інтеграцією в різних галузях. У цьому контексті однією з головних проблем, що стоять перед $TAO, є проблема сегментації даних.

На відміну від технологічних гігантів, таких як Facebook, Apple, Amazon, Netflix і Google (FAANG), які мають доступ до величезної кількості значущих сховищ даних, краудсорсингові спільноти можуть не мати такого ж рівня ресурсів і доступу до даних. Організації FAANG мають фінансову підтримку, щоб скористатися перевагами потужного обладнання, такого як передові технології Nvidia, включаючи H100 і GH200, які можуть значно прискорити навчання моделей штучного інтелекту.

У той же час варто зазначити, що всі сучасні мейнстрімні рішення штучного інтелекту існують у закритій та централізованій формі. Сюди входять такі відомі компанії, як OpenAI, Google, Midjourney та інші, кожна з яких пропонує проривні рішення на основі штучного інтелекту. Однак розрив між моделями із закритим і відкритим вихідним кодом стрімко скорочується. Моделі з відкритим вихідним кодом набирають обертів з точки зору швидкості, кастомізації, конфіденційності та загальних можливостей. У порівнянні з закритими аналогами, вони досягають вражаючих характеристик при відносно невеликому бюджеті і шкалі параметрів. Крім того, ці моделі з відкритим вихідним кодом працюють за прискореним графіком, що дозволяє отримувати результати за тижні, а не місяці.

Як потужний технологічний гігант, Google визнав цю тенденцію змін. «У нас немає рову, як і у OpenAI», — йдеться у внутрішньому витоку інформації компанії. Це підкреслює зростаючий вплив штучного інтелекту з відкритим вихідним кодом у конкурентному середовищі.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-f301f1311b-dd1a6f-cd5cc0.webp)

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-6901ebdeab-dd1a6f-cd5cc0.webp)

У цій зростаючій екосистемі штучного інтелекту $TAO виступають каталізатором змін, кидаючи виклик традиційним моделям розробки та навчання штучного інтелекту. Його децентралізований підхід і дух, керований спільнотою, роблять його претендентом на динамічній арені, де колись домінували технологічні гіганти.

На відміну від централізованих платформ, які обмежують доступ до окремих моделей штучного інтелекту, архітектура Bittensor забезпечує інклюзивний доступ до розвідувальних даних. Це єдине вікно для розробників штучного інтелекту, яке надає всі необхідні обчислювальні ресурси, приймаючи зовнішні внески. Ця інклюзивна модель об’єднує нейронні мережі в Інтернеті для створення глобальної, розподіленої системи машинного навчання, керованої стимулами.

Щоб реалізувати весь потенціал штучного інтелекту, важливо відійти від практики розробки із закритим вихідним кодом та пов’язаних з ними обмежень. Подібно до того, як діти розширюють своє розуміння через соціальну взаємодію, штучний інтелект процвітає в динамічному середовищі. Доступ до різноманітних наборів даних, ідеї від інноваційних дослідників і взаємодія з різними моделями допомагають сприяти створенню більш потужних і інтелектуальних систем штучного інтелекту. Траєкторія ШІ не повинна визначатися одним суб’єктом.

У контексті цих двох протилежних майбутніх подій вибір між світом, де домінують алгоритми чорної скриньки та централізована влада, або відкритим, демократизованим ландшафтом штучного інтелекту має вирішальне значення для суспільства.

У першому сценарії, коли великі компанії, такі як OpenAI або Anthropic, беруть під контроль рішення зі штучним інтелектом, ми ризикуємо жити в режимі постійного нагляду. Ці компанії матимуть величезну владу над нашими персональними даними та повсякденною взаємодією, з правом закривати послуги та повідомляти про осіб, які не згодні або ведуть дискусії.

Однак більш оптимістичний варіант пропонує світ штучного інтелекту, заснований на платформі з відкритим вихідним кодом і побудований на мережі, що належить універсалу. Тут влада та контроль децентралізовані, а штучний інтелект є інструментом для розширення можливостей, а не моніторингу. У цьому випадку творчість і розвиток можуть процвітати, не боячись корпоративної упередженості або цензури.

Подібно до того, як Інтернет демократизує доступ до інформації, відкрита екосистема штучного інтелекту демократизує доступ до розвідки. Це гарантує, що інтелект не буде монополізований небагатьма, сприяючи створенню рівних умов гри, де будь-хто може зробити свій внесок, вчитися та отримувати користь.

$TAO Токеноміка

• Як і у випадку з Bitcoin, загальна максимальна пропозиція $TAO токенів обмежена 21 000 000 і буде випущена через 256 років.
• Халвінг $TAO відбуватиметься кожні 10,5 мільйонів блоків, а протягом наступних 45 років відбудеться 64 події халвінгу.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-69a80767fe-2a67632750-dd1a6f-cd5cc0)

• У мережі час блоку становить близько 12 секунд, і кожен блок винагороджує майнерів і валідаторів за 1 $TAO.
• В даний час це прирівнюється до випуску 7 200 нових токенів $TAO в день, які рівномірно розподіляються між майнерами і валідаторами.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-884e1cb52b-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Ще одна схожість з біткоіни полягає в тому, що графік випуску $TAO також відповідає концепції халвінгу, який відбувається приблизно кожні 4 роки. Однак це визначається загальною кількістю випущених токенів, а не кількістю блоків. Наприклад, після випуску половини загальної пропозиції ставка випуску зменшується вдвічі.

Важливо, що $TAO токени, які використовуються для реєстрації переробки, спалюються назад у невипущену пропозицію, що призводить до поступового збільшення інтервалу вдвічі. Цей механізм гарантує, що графік видачі динамічно коригується з часом, відображаючи потреби та економічну динаміку мережі.

$TAO Економіка токенів

Економіка токенів Bittensor $TAO характеризується простотою, прихильністю до децентралізації та справедливим розподілом. На відміну від багатьох інших блокчейн-проектів, $TAO токени не розподіляються жодній стороні через ICO, IDO, приватні розміщення венчурним капіталістам або привілейовані призначення командам, фондам або радникам. Натомість кожен токен в обігу потрібно заробляти, беручи активну участь у мережі.

У мережі також є розподільники капіталу, які беруть участь як майнери або валідатори та надають послуги маркет-мейкінгу, такі як DCG, GSR або Polychain. Важливо, що жоден з них не отримав розподілу токенів через попередні продажі або приватні розміщення.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-90563ba42f-dd1a6f-cd5cc0.webp)

$TAO токени можна використовувати для управління, стейкінгу та участі в механізмах консенсусу, а також як платіжний засіб у мережі Bittensor.

Таким чином, валідатори та майнери використовують свої токени як заставу для захисту мережі та отримання винагороди за інфляційну емісію, тоді як користувачі та підприємства можуть використовувати $TAO для доступу до сервісів штучного інтелекту та програм, створених у мережі.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-f2d14baa6a-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Нові токени $TAO можна згенерувати лише шляхом майнінгу та верифікації. Мережа винагороджує майнерів і валідаторів, при цьому за кожен блок присуджується винагорода в розмірі 1 $TAO, яка ділиться порівну між майнерами та валідаторами. В результаті, єдиним способом заробити $TAO є покупка токенів на відкритому ринку або участь у майнінгу та перевірці.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-5ae6f5358c-dd1a6f-cd5cc0.webp)

$TAO Проста модель розподілу токенів відображає принцип децентралізації і нагадує дух біткоіни, встановлений Сатоші Накамото. Карбування $TAO генезису узгоджується з графіком випуску Bitcoin ($BTC), надаючи рівні можливості для всіх, хто вносить цінність у мережу. Такий підхід наголошує на важливості запобігання концентрації влади та власності, особливо у сфері штучного інтелекту, яка має значні соціальні наслідки і не повинна контролюватися небагатьма.

Така модель розподілу гарантує, що майнінг залишається конкурентним процесом. У міру того, як все більше майнерів приєднуються до мережі, конкуренція посилюється, а підтримувати прибутковість складно. Це, в свою чергу, спонукає майнерів шукати шляхи зниження операційних витрат, тим самим підвищуючи ефективність та інновації всередині мережі.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d58032c98f-dd1a6f-cd5cc0.webp)

$TAO Захоплення значень

$TAO є нативним токеном мережі Bittensor, і його внутрішня цінність випливає з його унікальної ролі в екосистемі. На відміну від стандартної моделі L1, де мережеві токени отримують цінність через продаж блокового простору, вартість $TAO прив’язана до сервісів штучного інтелекту, які вона підтримує. У міру того, як ці послуги штучного інтелекту стають все більш ефективними та практичними, попит на $TAO зростає.

Холдинги $TAO отримують доступ до цілого ряду взаємопов’язаних цифрових ресурсів, включаючи дані, пропускну здатність і розвідувальні дані, що генеруються і перевіряються учасниками мережі. Як відображено в плані випуску, цінність $TAO заснована не тільки на спекуляціях або дефіциті, але і глибоко вкорінена в відчутному внеску і корисності, яку вона надає в мережі Bittensor.

Однак підтримання цього циклу творення та винагороди не гарантовано. Майнери та валідатори, надаючи цінну розвідувальну інформацію мережі та отримуючи натомість $TAO токени, також мають стимул продавати токени для покриття витрат, подібно до майнерів біткойнів.

Яке значення ціни токена?

Як і будь-який інший токен, ціна $TAO визначається фундаментальними економічними принципами попиту та пропозиції. Збільшення попиту на $TAO призводить до зростання цін, а зниження попиту – до зниження цін. Тому ідея полягає в тому, що попит на екосистемну діяльність компенсуватиме вивільнення пропозиції.

Заробляти $TAO можна, лише роблячи внесок у мережу. Для цього його потрібно купити і потримати або витратити, щоб почати користуватися мережею.

• Драйвери попиту:

1. Екосистемна діяльність:
2. Для реєстрації валідаторам потрібно $TAO токени.
3. Користувачі можуть придбати $TAO для участі в процесі голосування, пов’язаного з вирівнюванням розвідданих.
4. Використовується як внутрішньомережевий платіж.
5. Вам потрібно здійснювати стейкінг і делегувати $TAO, щоб отримати винагороду за стейкінг. Це допомагає захиститися від інфляційної емісії.
6. Спекулятивні премії – це спосіб зробити ставку на потенціал зростання від зближення двох проривних технологій, блокчейну та штучного інтелекту.
7. Мережеві ефекти від того, що все більше розробників входять у мережу та використовують потенціал моделей з відкритим вихідним кодом

• На основі поставок:

1. Загальний випуск токенів інфляційної емісії досягає 21 000 000
2. Майнери та валідатори можуть продавати $TAO токени для оплати операційних витрат. Цей аспект схожий на майнерів біткойнів, які продають біткойн, щоб покрити витрати.

У міру того, як мережа розширюється і додається більше моделей і підмереж штучного інтелекту, зростає і потенціал для отримання цінності. Синергія між штучним інтелектом і блокчейном також сприяла зростанню мережі, створивши цикл, що самопідсилюється.

Таким чином, Bittensor втілює принцип закону Меткалфа, який стверджує, що значення мережі пропорційно квадрату кількості підключених користувачів або вузлів. У міру того, як все більше і більше учасників приєднуються до мережі, цінність, яку вона надає, зростає в геометричній прогресії.

Як отримати таке значення

У Bittensor валідатори заохочуються заробляти частку від власників токенів, і цей стейкінг має важливе значення для їх функціонування в мережі. Як власник токена, ви маєте можливість делегувати $TAO різним валідаторам. Найпоширенішим варіантом є сам OpenTensor Foundation, який володіє мережею близько 20%.

Наразі валідатори розподіляють 82% своїх винагород між делегаторами у вигляді $TAO токенів. Таким чином, делегування $TAO токенів валідаторам - це можливість для власників токенів отримати винагороду за стейкінг. Це допомагає захистити користувачів від потенційного розмиття, спричиненого інфляційним випуском токенів.

• Винагороди валідаторів наразі становлять 22,45%
• Поточна винагорода за стейкінг становить 18,41%

Ризик/Винагорода та Часовий Горизонт

Оцінюючи ризик/винагороду від виділення частини вашого портфеля на $TAO, важливо розуміти, що ви насправді купуєте. Наприклад, покупка не дає власнику права на будь-яку форму заробітку, що виплачується в доларах за економічну діяльність мережі. Натомість ви отримуєте винагороду у вигляді випуску токенів. Як власник токенів, ви можете делегувати ці випущені токени валідатору, щоб заробити APR і збільшити свої $TAO активи.

$TAO аналогія з біткойном зрозуміла, але за ним стоїть внутрішня історія, яка робить його унікальним. Ніхто не зміг дати задовільну відповідь щодо того, яка цінність $BTC і чому вона має якусь форму цінності, тому спільнота опиняється в племінній війні між безмонетниками, «шиткоїнами» та екстремістами.

Насправді, токеноміка Bitcoin проста для розуміння: $BTC використовується для стимулювання майнерів до експлуатації та підтримки мережі, тому існуючі власники розмиваються (хоча вони можуть стати майнерами або, у випадку з Bittensor, делегаторами). Як наслідок, ті, хто володіє токенами, не отримують стимулів і не отримують жодних винагород від базової мережі.

Але для $BTC є один важливий фактор, який слід враховувати, і це дефіцит. Насправді їх буде всього 21 мільйон $BTC, що робить його унікальним. Незважаючи на те, що економіка токенів $TAO побудована за зразком Bitcoin, все ще існує понад 70% невипущених токенів. Це ставить перед інвесторами дилему: чи цінують вони децентралізацію мережі більше, ніж дефіцит активів.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-7cd109ab79-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Зрештою, корисність $TAO випливає з доступу, який вона надає до моделей штучного інтелекту, використання управління, доступу до винагород за стейкінг і можливостей як механізму стимулювання.

Операційні витрати

Поточні витрати на будівництво інфраструктури отримуються Фондом Opentensor за рахунок винагород за делегування та делегування. Інші розробки здійснюються третіми сторонами, які запускають власні валідатори, які також фінансуються через делегування.

Подібно до того, як будь-яка глобальна ініціатива вимагає фінансування досліджень, розробок і розгортання, успіх штучного інтелекту залежить від того, як розподіляється капітал і як зацікавлені сторони отримують винагороду за свій внесок. Саме цей стратегічний розподіл ресурсів (досліджень, графічних процесорів для навчання тощо) є рушійною силою розвитку та впливу ШІ.

У сфері штучного інтелекту, особливо великих мовних моделей на кшталт ChatGPT, операційні витрати дуже високі. Наприклад, за оцінками OpenAI, експлуатація ChatGPT коштує близько 700 000 доларів на день, що свідчить про високий фінансовий тягар, пов’язаний із великомасштабними моделями штучного інтелекту. Вартість навчання однієї моделі може коливатися від мільйонів до десятків мільйонів доларів, що робить її більш ресурсомісткою справою. Вартість навчання моделі на великому наборі даних може бути ще вищою — до $30 млн. Незважаючи на те, що компанія залучила значне фінансування, включаючи нещодавні інвестиції від Microsoft (близько половини з яких надходить у вигляді кредитів Azure), зростаюча вартість навчання великих мовних моделей залишається проблемою. Кожен тренувальний заїзд коштує мільйони доларів, а необхідність починати з нуля для нової моделі посилює проблему.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-9312204912-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Саме тут на допомогу приходить підхід Bittensor до «накопичення знань». Унікальний підхід Bittensor зосереджений на децентралізації та співпраці за допомогою «накопичення знань». Ця філософія дозволяє системам штучного інтелекту децентралізовано будувати на основі наявних знань, надаючи такі переваги, як:

• Економічна ефективність: Використовуючи наявні знання та постійно вдосконалюючись, підхід Bittensor обіцяє зменшити потребу в дорогій перепідготовці з нуля.
• Адаптивність: Великомасштабні програми штучного інтелекту часто стикаються з мінливими потребами та проблемами. У зв’язку з цим децентралізований підхід дозволяє організаціям бути більш гнучкими в адаптації своїх систем штучного інтелекту, гарантуючи, що вони залишатимуться актуальними та ефективними в динамічних середовищах.
• Децентралізація: Децентралізована мережа Bittensor розширює можливості глобальної спільноти учасників, зменшуючи залежність від однієї організації або централізованої інфраструктури. Це сприяє інноваціям та різноманітності в розробці штучного інтелекту.
• Співпраця: Спільний характер накопичення знань заохочує обмін знаннями та кооперативне навчання між вузлами мережі, створюючи динамічне середовище для досягнень ШІ.

Команда та інвестори

Bittensor - це протокол з відкритим вихідним кодом, який забезпечує роботу децентралізованої мережі машинного навчання на основі блокчейну. До команди Bittensor входять, зокрема, Джейкоб Стівз (засновник), Ала Шаабана (засновник), Жаклін Дон (директор з маркетингу) і Сайде Мотлаг (архітектор блокчейну). Цього року Opentensor Foundation планує розширити свою команду.

Персонаж на ім’я Юма Рао також згадується в технічному документі Bittensor, як і Сатоші Накамото в Bitcoin. Неясно, чи ця людина реальна, і ми, можливо, ніколи не зможемо дізнатися про неї більше.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-9617e7590f-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Bittensor не розкриває жодних відомих радників або ключових інвесторів, за винятком отримання фінансової підтримки від OpenTensor Foundation, некомерційної організації, яка підтримує розвиток Bittensor. Bittensor ще не оголосив про офіційне партнерство.

ДУМКА

Оцінки більшості технологічних компаній значно нижчі за допандемічні оцінки, але компанії, що займаються штучним інтелектом, зараз мають найвищі мультиплікатори оцінки та темпи зростання.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-caa13cb78f-dd1a6f-cd5cc0.webp)

З ринковою капіталізацією, значно нижчою за галузеві гіганти, Bittensor справді може бути ідеальною платформою для великомасштабних/затребуваних додатків штучного інтелекту та моделей з відкритим вихідним кодом.

Очевидно, що найпростішим порівнянням для вимірювання зростання є порівняння з оцінкою приватного розміщення OpenAI, яка становить 29 мільярдів доларів. Незалежно від реалістичності, це трохи вище, ніж у $TAO FDV. Враховуючи, скільки часу знадобиться, щоб вся пропозиція увійшла в обіг, ми можемо використовувати ринкову капіталізацію, що циркулює, щоб отримати приблизну цифру, що оцінка приватного розміщення OpenAI більш ніж у 108 разів перевищує ринкову капіталізацію $TAO. Однак це дуже спекулятивний підхід, який можна звести до ставок на проекти, які можуть отримати вигоду від перетину штучного інтелекту та криптовалюти.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-a0d48c18b7-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Найважливішою особливістю Bittensor є те, що він вирішує проблему централізації ШІ. В даний час кілька компаній контролюють кілька великих і потужних моделей, але всі вони відокремлені і практично не співпрацюють або не обмінюються знаннями.

Ізольовані моделі штучного інтелекту не можуть навчатися одна в одної, тому вони не складаються (дослідникам доводиться починати з нуля щоразу, коли вони створюють нову модель). Це різко контрастує з дослідженнями штучного інтелекту, де нові дослідники можуть спиратися на роботу минулих дослідників, створюючи ефект зростання, який значно прискорює розвиток ідей.

Розрізнений ШІ також обмежений у функціональності, оскільки сторонні додатки та інтеграція даних вимагають дозволу власника моделі (у вигляді технічного партнерства та ділових угод). Це обмеження має прямий вплив на цінність і корисність штучного інтелекту, оскільки він може працювати лише в межах програм, які ефективно підтримує.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d262cd2cee-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Це централізоване середовище за принципом «переможець отримує все» не сприяє маленьким командам з меншими ресурсами. У цьому випадку основна сила Bittensor полягає в їх децентралізованій мережі та стимулах, що заохочують невеликі команди та дослідників монетизувати свою роботу.

Якщо Bittensor вдасться скоротити розрив у продуктивності з провідними постачальниками штучного інтелекту із закритим вихідним кодом, такими як GPT-4, він може стати першим вибором для розробників, компаній та дослідників у сфері криптовалют та штучного інтелекту. Його відкритий і спільний характер робить його привабливою альтернативою закритим екосистемам, які потенційно можуть призвести до значного прийняття. Зрештою, оцінка TAO може ґрунтуватися на корисності мережі (економічній діяльності, на якій вона побудована) або прямому грошовому потоці протоколу.

• Як службовий токен, $TAO потрібен доступ до мережі. В результаті його оцінка може бути виведена на основі економічної корисності, побудованої на його основі.
• Як токен стейкінгу, власники можуть делегувати $TAO валідаторам і отримувати частку доходу мережі.
• Ми також можемо виміряти прибутковість на основі частки ринку та численних припущень (що також може призвести до ненадійних прогнозів).

Оскільки практичність більш суб’єктивна і абстрактна, можна почати з грошового потоку. Припускаючи, що ринок машинного навчання досягне певного розміру ринку в майбутньому (див. оцінки Precedence Research на діаграмі нижче), ми можемо оцінити мережу Bittensor на основі її потенційної частки ринку та подвоєння доходу.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-98f06d24ca-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Незалежно від передбачуваного розміру ринку, Bittensor все ще залишається дуже спеціалізованим і складним проектом, що є перешкодою як для легкої адаптації для розробників, так і для прийняття для користувачів.

Проект все ще знаходиться на ранніх стадіях розробки, і можуть виникнути несподівані проблеми з мережею. Наприклад, у червні між майнерами сталася змова з метою маніпулювання мережею, в результаті чого $TAO були розпродані на ринку. Тимчасове рішення полягає в тому, щоб скоротити випуск на 90%, щоб дати Opentensor Foundation додатковий час для вирішення проблем з мережею, щоб протокол міг функціонувати належним чином.

Більшість продуктів, які в даний час працюють в мережі, не можуть конкурувати з централізованими аналогами і на сьогоднішній день мають низькі показники впровадження. Найкращий спосіб дізнатися та спробувати самостійно – це протестувати послуги, які пропонує Bittensor Hub.

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-3405f8e3c9-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Ми також повинні поставити питання про те, чи застосовується токеноміка Bitcoin до такої мережі, як Bittensor, яка спеціалізується на наданні послуг штучного інтелекту. Можливо, стискаючий характер $BTC не дуже підходить для мережі, яка потребує додавання майнерів і додатків, побудованих на ній, для масштабування. В ідеалі, токен повинен розбухати в міру зростання популярності мережі, більше схожої на цифрову нафту, ніж на цифрове золото. Частково це було вбудовано в нього, стимулюючи майнерів конкурувати один з одним і розподіляти пропозицію протягом більш ніж 200 років.

Ще однією проблемою є конфіденційність, оскільки неможливо зашифрувати дані до того, як вони пройдуть через нейронну мережу. У децентралізованому середовищі це ще складніше, тому що будь-які дані, які проходять через процес навчання та/або висновків, безумовно, не будуть приватними. Звичайно, це також може бути потенційною проблемою в централізованому середовищі, але тоді вам доведеться турбуватися лише про те, що ваші дані побачить одна відома сторона, а не багато невідомих сторін.

Економіка

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-dcb55c8b6a-dd1a6f-cd5cc0.webp)

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d59f1b84b0-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Ціна токена

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-959fca921c-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Ціна залежить від ATH та ATL

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-4064e3dd68-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Розподіл поставок

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-2b9a9c7b85-dd1a6f-cd5cc0.webp)

! [Пояснення 10 000 слів: як мережа Bittensor і токен TAO революціонізують індустрію штучного інтелекту] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-08d5379a75-dd1a6f-cd5cc0.webp)

Висновок

Bittensor може стати сильною ставкою на стику штучного інтелекту та криптовалюти. Однак немає сумнівів, що це один із найскладніших проєктів для оцінки темпів його зростання та потенційного зростання. Очевидно, що існує великий потенціал для використання корисності штучного інтелекту в децентралізованій мережі, особливо з точки зору стимулювання моделей з відкритим вихідним кодом і децентралізації власності на мережу. Однак послуги та бізнес-кейси, побудовані на Bittensor, наразі недостатньо конкурентоспроможні.

Штучний інтелект – це індустрія, яка вимагає величезних операційних витрат і великих грошей для підтримки, і досягти цього можуть лише гіганти галузі. У цьому сенсі Bittensor є дуже протилежною ставкою, тому варто враховувати якомога більше факторів ризику/винагороди.