Bittensor: Лідер у новому тренді Web3+AI — децентралізована мережа машинного навчання

Хвиля революції штучного інтелекту настає

Останніми роками технології штучного інтелекту швидко розвиваються, ведучи нас у нову еру, керовану даними. Значні досягнення в таких сферах, як глибоке навчання та обробка природної мови, роблять застосування ШІ всюдисущими. Поява ChatGPT у 2022 році кардинально змінила галузь ШІ, а за нею з'явилася низка інструментів ШІ, таких як генерація відео та розумний офіс. Технології ШІ проникають у всі галузі, а ринок швидко розширюється, і, за прогнозами, до 2030 року його обсяг досягне 185 мільярдів доларів.

Однак, нинішня індустрія ШІ в основному монополізована кількома технологічними гігантами, що неминуче призводить до викликів, таких як централізація даних та нерівномірний розподіл обчислювальних ресурсів. Тим часом, децентралізована концепція Web3 пропонує нові можливості для вирішення цих проблем. Завдяки дистриб'юційній мережі Web3, можливе перетворення розвитку індустрії ШІ.

У цій хвилі штучного інтелекту виникла низка якісних проектів Web3+AI. Наприклад, Fetch.ai створює децентралізовану економіку за допомогою блокчейну, підтримуючи автономних агентів і смарт-контракти; Numerai використовує блокчейн та спільноту науковців для прогнозування ринкових тенденцій; Velas розробляє платформу для смарт-контрактів високої продуктивності, поєднуючи AI та блокчейн. Загалом, AI проекти включають три основні елементи: дані, алгоритми та обчислювальну потужність. Наразі напрямки Web3+дані та Web3+обчислювальна потужність швидко розвиваються, тоді як напрямок Web3+алгоритми залишається відносно відсталим. Bittensor гостро усвідомив цю можливість, створивши платформу AI-алгоритмів з вбудованою функцією відбору за допомогою механізму конкуренції блокчейну, щоб зберегти найякісніші AI проекти.

Bittensor: децентралізована мережа ШІ

Bittensor є децентралізованою мережею машинного навчання та ринком цифрових товарів. Вона має такі характеристики:

• Децентралізація: Bittensor працює в мережі, що складається з тисяч розподілених комп'ютерів, ефективно вирішуючи проблеми, пов'язані з централізацією даних.

• Справедливі винагороди: токенові винагороди, які мережа надає підмережам, пропорційні внескам, а розподіл винагород всередині підмережі також дотримується цього принципу.

• Відкриті ресурси: надання послуг кожному, хто потребує обчислювальних ресурсів машинного навчання.

• Диверсифікований ринок: підтримує не лише торгівлю моделями машинного навчання та даними, а й торгівлю різними формами цифрових товарів.

На відміну від багатьох VC-проектів з високою оцінкою, Bittensor більше схожий на проект, керований ґіками, і його розвиток не проходив через звичну стадію "малювання великого пирога для обману інвестицій".

У 2021 році група технічних експертів, що прагнуть до децентралізованого ШІ, створила Bittensor, використовуючи фреймворк Substrate для побудови блокчейну. У 2022 році був випущений альфа-версії мережі, яка підтвердила життєздатність децентралізованого ШІ. У 2023 році з'явилася бета-версія та модель токеноміки TAO. У 2024 році буде застосовано технологію DHT для підвищення ефективності обробки даних, а також розпочнеться активне просування підмереж і ринку цифрових товарів.

Токен TAO Bittensor у багатьох аспектах схожий на біткойн, загальна кількість 21 мільйон монет, кожні чотири роки відбувається халвінг. Через чесний запуск розподілу, без попереднього видобутку та резервування команди. Кожні 12 секунд створюється блок, що винагороджує 1 TAO, щодня приблизно 7200 TAO розподіляються між різними підмережами та їхніми вузлами відповідно до внеску.

Наразі загальна кількість облікових записів у мережі Bittensor перевищує 100 тисяч, з яких не нульових облікових записів - 80 тисяч. Протягом минулого року ціна TAO зросла вражаюче, тепер його ринкова капіталізація становить 2,278 мільярда доларів, а ціна одиниці - 321 долар.

Підмережа: Основна архітектура Bittensor

Мережа Bittensor складається з кількох підмереж, кожна з яких має унікальну систему стимулювання користувачів та функціональний дизайн, але зберігає той же інтерфейс консенсусу, що й основна мережа. Наразі, окрім кореневої підмережі, існує 45 підмереж, і очікується, що до липня цього року їх кількість зросте до 64.

У підмережі головним чином є три ролі:

• Власник підмережі: відповідає за надання базового коду та встановлення механізму стимулювання
• Майнер: запустіть сервер і змагайтеся за обчислювальні ресурси
• Верифікатор: оцінює внесок майнера та отримує винагороду за стейкінг

Викидання підмережі є механізмом розподілу токенів Bittensor, зазвичай 18% надається власникам, 41% - валідаторам, 41% - майнерам. Кожна підмережа має 256 слотів, з яких 64 надаються валідаторам, а 192 - майнерам. Виступ валідаторів і майнерів визначає загальний обсяг викидання підмережі та її рейтинг.

Новостворені підмережі мають 7 днів імунітету, перший реєстраційний внесок становить 100 TAO. Коли всі місця підмереж будуть заповнені, будуть ліквідовані підмережі з найнижчою емісією та без імунітету. Тому підмережі повинні постійно підвищувати обсяг стейкінгу та ефективність, щоб забезпечити своє існування.

Завдяки цій архітектурі, децентралізована AI-даних мережа Masa успішно реалізувалася, ставши першою системою подвійних винагород у мережі Bittensor, і отримала фінансування в розмірі 18 мільйонів доларів.

Унікальний механізм консенсусу та доведення

Bittensor використовує різноманітні інноваційні механізми консенсусу та доказу:

Доказ інтелекту ( PoI ): Майстри доводять свій внесок, виконуючи завдання з інтелектуальних обчислень, які можуть включати обробку природної мови, аналіз даних тощо. Верифікатори оцінюють за якістю виконання.

Yuma консенсус: введення оцінки валідаторів в алгоритм, де валідатори з великою кількістю стейкінгу мають вищу вагу. Одночасно усуваються аномальні результати, в результаті чого нагороди розподіляються на основі комплексної оцінки. Ця механіка дотримується принципу невідомості даних, захищаючи конфіденційність та безпеку.

MOE механізм: інтеграція кількох експертних підмоделей, які працюють разом для досягнення кращих результатів. Валідаційники можуть оцінювати та ранжувати експертні моделі, стимулюючи їх постійне вдосконалення.

Огляд підмережевих проектів

Наразі Bittensor має 45 зареєстрованих підмереж, 40 з яких вже отримали назви. Зі збільшенням кількості місць конкуренція за реєстрацію зменшилася, але в довгостроковій перспективі все ще будуть виключені погано працюючі підмережі.

Окрім кореневої мережі, найбільшу увагу привертають мережі 19 Vision, 18 Cortex.t та 1 підмережа, які займають відповідно 8,72%, 6,47% та 4,16% від загального обсягу викидів.

Vision зосереджений на децентралізованій генерації та інференції зображень, надаючи доступ до провідних відкритих моделей. Наразі загальний дохід вузлів за 24 години становить приблизно 627,84 TAO, а середній денний дохід нових вузлів може сягати 866 доларів.

Cortex.t прагне побудувати передову AI платформу, надаючи текстові та зображувальні послуги через API. Загальний дохід вузлів за 24 години складає приблизно 457.2 TAO, щоденний дохід нових вузлів може досягати 553.64 доларів.

Мережа 1号 є найстаршою мережею генерації тексту, яка піддавалася сумнівам, але все ще зберігає високий рейтинг.

Крім того, є різні типи підмережевих проектів, таких як обробка даних, торгівельний ШІ тощо. Загалом, успішно працюючі вузли приносять значний дохід, але нові вузли стикаються з жорсткою конкуренцією.

Перспективи розвитку

Сфера Web3+AI, ймовірно, тривалий час зберігатиме ринкову активність. Bittensor, як проект, що поєднує в собі технічну силу та визнання на ринку, має всі шанси на подальший розвиток. Його підмережна архітектура знижує бар'єри для команд AI, які прагнуть потрапити в децентралізовану мережу, а механізм конкуренції та відбору також буде сприяти постійній оптимізації проекту.

Проте, зі збільшенням кількості підмереж доходи від існуючих підмереж можуть бути розбавлені. Якщо ціна TAO не зможе відповідно зрости, це може вплинути на очікування доходів деяких учасників. Крім того, зниження бар'єру для входу в підмережі також підвищує ризик змішаних учасників. Майбутній розвиток проекту все ще потребує постійної уваги.