Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo đang dẫn dắt chúng ta vào một kỷ nguyên mới dựa trên dữ liệu. Những tiến bộ đột phá trong các lĩnh vực như học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã khiến các ứng dụng AI trở nên phổ biến khắp nơi. Sự ra đời của ChatGPT vào năm 2022 đã gây chấn động toàn ngành AI, theo sau đó là sự xuất hiện của một loạt công cụ AI sáng tạo, như video từ văn bản, văn phòng thông minh, v.v. Việc ứng dụng rộng rãi công nghệ AI cũng đã được đưa vào chương trình nghị sự. Đồng thời, giá trị thị trường của ngành AI cũng đang tăng trưởng bùng nổ, dự kiến sẽ đạt quy mô 185 tỷ USD vào năm 2030.
Tuy nhiên, ngành AI hiện tại chủ yếu được dẫn dắt bởi một số gã khổng lồ công nghệ, sự tập trung cao độ này cũng mang đến một loạt thách thức, chẳng hạn như độc quyền dữ liệu, phân bổ sức mạnh tính toán không đồng đều. Triết lý phi tập trung của Web3 cung cấp những khả năng mới để giải quyết những vấn đề này. Trong cấu trúc mạng phân tán của Web3, có khả năng tái định hình bối cảnh phát triển hiện tại của ngành AI.
Khi ngành công nghiệp AI phát triển mạnh mẽ, cũng xuất hiện một loạt các dự án Web3 + AI chất lượng cao. Những dự án này cố gắng kết hợp công nghệ blockchain với trí tuệ nhân tạo, khám phá các hướng phát triển mới. Trong số đó, một số dự án tập trung vào việc xây dựng hệ thống kinh tế AI phi tập trung, một số dự án tập trung vào việc sử dụng công nghệ blockchain để tối ưu hóa việc đào tạo mô hình AI, và một số dự án nỗ lực tạo ra nền tảng hiệu suất cao kết hợp AI và blockchain.
Trong các lĩnh vực phân khúc của Web3+AI, sự phát triển của các dự án hướng dữ liệu và sức mạnh tính toán đang diễn ra sôi nổi. Tuy nhiên, trong việc phát triển thuật toán, các dự án vẫn còn tương đối độc lập, khó có thể hình thành sức mạnh tổng hợp. Bittensor đã nhạy bén nắm bắt cơ hội này, thông qua cơ chế cạnh tranh và thưởng cố hữu của blockchain, đã xây dựng một nền tảng thuật toán AI có chức năng lọc tự động, hứa hẹn tập hợp và giữ lại các dự án AI chất lượng cao nhất.
Bittensor: Nhà khám phá mạng AI phi tập trung
Bittensor là một mạng lưới học máy phi tập trung và nền tảng giao dịch hàng hóa kỹ thuật số. Nó hoạt động thông qua mạng lưới tính toán phân tán, giải quyết hiệu quả các vấn đề như tập trung dữ liệu. Mạng lưới này áp dụng cơ chế khuyến khích công bằng, phân phối phần thưởng cho các subnet và nút dựa trên tỷ lệ đóng góp. Đồng thời, nó cung cấp dịch vụ cho những cá nhân cần tài nguyên học máy, và dần dần phát triển thành một thị trường giao dịch hàng hóa kỹ thuật số đa dạng.
Lịch sử phát triển của Bittensor đầy tính sáng tạo. Năm 2021, một nhóm chuyên gia kỹ thuật đã khởi xướng dự án này nhằm thúc đẩy sự phát triển của mạng AI phi tập trung. Năm 2022, đội ngũ đã phát hành phiên bản Alpha của mạng, xác minh tính khả thi của AI phi tập trung. Năm 2023, phiên bản Beta ra mắt và giới thiệu mô hình kinh tế token TAO để khuyến khích việc duy trì mạng. Năm 2024, dự án đã áp dụng công nghệ DHT, nâng cao hiệu quả lưu trữ và truy xuất dữ liệu, đồng thời tăng cường mở rộng cho các subnet và thị trường hàng hóa số.
Token TAO của mạng Bittensor đã mô phỏng thiết kế của Bitcoin ở nhiều khía cạnh. Tổng cung là 21 triệu đồng, giảm một nửa mỗi bốn năm. TAO được phân phối theo cách khởi động công bằng, không có khai thác trước và giữ lại cho đội ngũ. Hiện tại, khoảng 12 giây tạo ra một khối, mỗi khối thưởng 1 TAO. Các phần thưởng này được phân phối cho từng subnet theo tỷ lệ đóng góp, sau đó được subnet phân phối cho chủ sở hữu, người xác thực và thợ mỏ.
Hiện tại, tổng số tài khoản mạng Bittensor đã vượt quá 100.000, trong đó số tài khoản hoạt động gần 80.000. Trong năm qua, mức tăng giá cao nhất của TAO đã đạt hàng chục lần, giá trị thị trường hiện khoảng 2,278 triệu USD, giá đơn lẻ 321 USD. Những dữ liệu này phản ánh rằng dự án Bittensor đang nhận được sự chú ý và tham gia ngày càng nhiều từ mọi người.
Kiến trúc mạng con: Đổi mới cốt lõi của Bittensor
Giao thức Bittensor là một giao thức học máy phi tập trung, hỗ trợ việc trao đổi khả năng học máy và dự đoán giữa các bên tham gia trong mạng, thúc đẩy sự hợp tác chia sẻ mô hình và dịch vụ. Giao thức này bao gồm nhiều thành phần như kiến trúc mạng, tensor con, kiến trúc subnet, v.v. Mạng Bittensor về cơ bản được cấu thành từ nhiều nút, mỗi nút chạy phần mềm khách Bittensor để kết nối với nhau. Những nút này được quản lý bởi subnet, sử dụng cơ chế chọn lọc tự nhiên, các subnet và nút hoạt động kém sẽ bị loại bỏ.
Subnet là một phần quan trọng trong mạng Bittensor, có thể coi là một đoạn mã chạy độc lập, thiết lập các cơ chế khuyến khích và chức năng cụ thể cho người dùng. Hiện tại, ngoài subnet gốc, có tổng cộng 45 subnet, dự kiến từ tháng 5 đến tháng 7 năm 2024, số lượng subnet sẽ tăng từ 32 lên 64, với 4 subnet mới được thêm mỗi tuần.
Trong subnet chủ yếu bao gồm ba loại vai trò: chủ sở hữu subnet, thợ mỏ và người xác thực đặt cược. Chủ sở hữu subnet chịu trách nhiệm cung cấp mã nguồn cơ sở và thiết lập cơ chế khuyến khích. Thợ mỏ cải thiện tính cạnh tranh bằng cách tối ưu hóa mã liên tục. Người xác thực chịu trách nhiệm đánh giá đóng góp của subnet và nhận thưởng. Phần thưởng phát thải của subnet thường được phân phối theo tỷ lệ 18%, 41%, 41% cho chủ sở hữu, người xác thực và thợ mỏ.
Sau khi đăng ký subnet, sẽ có 7 ngày miễn dịch, phí đăng ký lần đầu là 100 TAO. Khi tất cả các vị trí subnet đã được sử dụng hết, việc đăng ký subnet mới sẽ thay thế subnet có lượng phát thải thấp nhất và không trong thời gian miễn dịch. Do đó, subnet cần liên tục nâng cao lượng đặt cược của các xác thực viên và hiệu suất của thợ mỏ để đảm bảo sự tồn tại lâu dài.
Nhờ vào kiến trúc mạng con của Bittensor, mạng dữ liệu AI phi tập trung Masa đã được triển khai, trở thành hệ thống thưởng hai đồng tiền đầu tiên trong mạng, và thu hút được 18 triệu đô la tài trợ. Điều này cho thấy tiềm năng ứng dụng thực tế của mô hình mạng con Bittensor.
Cơ chế đồng thuận: Thử nghiệm đổi mới của chứng minh trí tuệ
Mạng Bittensor sử dụng nhiều cơ chế đồng thuận và chứng minh khác nhau. Trong số đó, cơ chế chứng minh trí tuệ (PoI) là đặc trưng nhất, đây là cơ chế xác thực và khuyến khích độc đáo của Bittensor. Trong PoI, thợ mỏ chứng minh đóng góp của họ bằng cách hoàn thành các nhiệm vụ tính toán thông minh, những nhiệm vụ này có thể liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu và các lĩnh vực khác. Các nhà xác thực chịu trách nhiệm phân bổ nhiệm vụ và đánh giá chất lượng hoàn thành.
Thuật toán đồng thuận Yuma là thuật toán đồng thuận cốt lõi của Bittensor. Các xác thực viên sẽ chấm điểm dựa trên tình trạng hoàn thành nhiệm vụ và đưa điểm số vào thuật toán đồng thuận Yuma. Thuật toán này sẽ gán trọng số khác nhau dựa trên số lượng TAO mà các xác thực viên đã đặt cọc, đồng thời loại bỏ các kết quả lệch nhiều so với điểm số của đa số, cuối cùng đưa ra điểm số tổng hợp và dựa vào đó phân phối phần thưởng.
Một đặc điểm quan trọng của sự đồng thuận Yuma là nguyên tắc không biết dữ liệu, điều này đảm bảo quyền riêng tư và an ninh trong quá trình xử lý dữ liệu. Đồng thời, cơ chế thưởng dựa trên hiệu suất khuyến khích các nút cung cấp tài nguyên tính toán hiệu quả và chất lượng cao.
Ngoài ra, Bittensor còn giới thiệu cơ chế chuyên gia hỗn hợp MOE(), tích hợp nhiều mô hình con chuyên gia trong một kiến trúc mô hình. Điều này cho phép các mô hình con khác nhau có thể làm việc cùng nhau, đạt được kết quả tốt hơn khi xử lý dữ liệu mới. Với sự hỗ trợ của sự đồng thuận Yuma, các xác thực viên có thể đánh giá và xếp hạng các mô hình chuyên gia, từ đó thúc đẩy việc tối ưu hóa liên tục mô hình.
Hệ sinh thái subnet: Sự phát triển đa dạng của ứng dụng AI
Hiện tại, Bittensor đã có 45 subnet đã đăng ký, trong đó 40 subnet đã được đặt tên. Khi số lượng subnet tăng lên, áp lực cạnh tranh cho các subnet mới đăng ký cũng đang gia tăng. Tuy nhiên, cơ chế loại bỏ của Bittensor đảm bảo rằng trong dài hạn, các subnet có hiệu suất xuất sắc sẽ nổi bật.
Trong các subnet hiện có, subnet số 19, 18 và 1 được quan tâm nhiều nhất, với tỷ lệ phát thải lần lượt là 8.72%, 6.47% và 4.16%. Subnet số 19 Vision tập trung vào việc tạo ra và suy luận hình ảnh phi tập trung, cung cấp quyền truy cập vào các mô hình mã nguồn mở chất lượng cao. Subnet số 18 Cortex.t cam kết xây dựng nền tảng AI tiên tiến, cung cấp dịch vụ văn bản và hình ảnh thông qua API. Subnet số 1 là subnet tạo văn bản đầu tiên, mặc dù từng bị nghi ngờ, nhưng vẫn giữ vị trí cao.
Xét về loại mô hình, mô hình sinh tạo chiếm ưu thế. Ngoài ra còn có các loại mô hình khác như xử lý dữ liệu, AI giao dịch, v.v. Ví dụ, mạng con số 22 Meta Search cung cấp phân tích tâm lý thị trường bằng cách phân tích dữ liệu mạng xã hội, trong khi mạng con số 2 Omron tập trung vào tối ưu hóa chiến lược staking.
Xét từ góc độ lợi nhuận và rủi ro, các nút hoạt động thành công có thể đạt được lợi nhuận đáng kể. Tuy nhiên, các nút mới đăng ký cần phải có phần cứng hiệu suất cao và thuật toán tối ưu để có thể tồn tại trong sự cạnh tranh gay gắt. Cơ chế này thúc đẩy sự tiến hóa liên tục và cải thiện hiệu suất của toàn bộ mạng.
Triển vọng tương lai: Cơ hội và thách thức đồng tồn
Sự phát triển không ngừng của lĩnh vực AI đã mang lại cơ hội lớn cho các dự án Web3 + AI. Bittensor, với cả đổi mới công nghệ và sự công nhận trên thị trường, có khả năng chiếm lĩnh vị trí quan trọng trong làn sóng này. Kiến trúc subnet độc đáo của nó giảm bớt rào cản gia nhập mạng phi tập trung cho các đội ngũ AI, đồng thời thúc đẩy tối ưu hóa dự án liên tục thông qua cơ chế loại bỏ cạnh tranh.
Tuy nhiên, với sự gia tăng số lượng subnet, cũng phải đối mặt với một số rủi ro tiềm ẩn. Việc giảm tiêu chuẩn tham gia subnet có thể dẫn đến sự gia tăng của các dự án chất lượng thấp. Đồng thời, với sự gia tăng số lượng subnet, lợi nhuận của từng subnet có thể giảm. Nếu giá token TAO không tăng tương ứng, có thể ảnh hưởng đến sự tích cực của các người tham gia.
Mặc dù vậy, Bittensor với tư cách là một nhà khám phá đổi mới trong lĩnh vực Web3 + AI vẫn xứng đáng được chú ý liên tục. Nó không chỉ cung cấp một khuôn mẫu mới cho sự phát triển AI mà còn mở rộng những khả năng mới cho việc áp dụng mạng phi tập trung. Trong tương lai, cách mà Bittensor cân bằng giữa phát triển và kiểm soát rủi ro sẽ là yếu tố quyết định cho sự thành công lâu dài của nó.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Bittensor: Người tiên phong trong sự kết hợp giữa Web3 và AI Khám phá mô hình học máy phi tập trung mới
Cơ hội mới trong làn sóng cách mạng AI
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo đang dẫn dắt chúng ta vào một kỷ nguyên mới dựa trên dữ liệu. Những tiến bộ đột phá trong các lĩnh vực như học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã khiến các ứng dụng AI trở nên phổ biến khắp nơi. Sự ra đời của ChatGPT vào năm 2022 đã gây chấn động toàn ngành AI, theo sau đó là sự xuất hiện của một loạt công cụ AI sáng tạo, như video từ văn bản, văn phòng thông minh, v.v. Việc ứng dụng rộng rãi công nghệ AI cũng đã được đưa vào chương trình nghị sự. Đồng thời, giá trị thị trường của ngành AI cũng đang tăng trưởng bùng nổ, dự kiến sẽ đạt quy mô 185 tỷ USD vào năm 2030.
Tuy nhiên, ngành AI hiện tại chủ yếu được dẫn dắt bởi một số gã khổng lồ công nghệ, sự tập trung cao độ này cũng mang đến một loạt thách thức, chẳng hạn như độc quyền dữ liệu, phân bổ sức mạnh tính toán không đồng đều. Triết lý phi tập trung của Web3 cung cấp những khả năng mới để giải quyết những vấn đề này. Trong cấu trúc mạng phân tán của Web3, có khả năng tái định hình bối cảnh phát triển hiện tại của ngành AI.
Khi ngành công nghiệp AI phát triển mạnh mẽ, cũng xuất hiện một loạt các dự án Web3 + AI chất lượng cao. Những dự án này cố gắng kết hợp công nghệ blockchain với trí tuệ nhân tạo, khám phá các hướng phát triển mới. Trong số đó, một số dự án tập trung vào việc xây dựng hệ thống kinh tế AI phi tập trung, một số dự án tập trung vào việc sử dụng công nghệ blockchain để tối ưu hóa việc đào tạo mô hình AI, và một số dự án nỗ lực tạo ra nền tảng hiệu suất cao kết hợp AI và blockchain.
Trong các lĩnh vực phân khúc của Web3+AI, sự phát triển của các dự án hướng dữ liệu và sức mạnh tính toán đang diễn ra sôi nổi. Tuy nhiên, trong việc phát triển thuật toán, các dự án vẫn còn tương đối độc lập, khó có thể hình thành sức mạnh tổng hợp. Bittensor đã nhạy bén nắm bắt cơ hội này, thông qua cơ chế cạnh tranh và thưởng cố hữu của blockchain, đã xây dựng một nền tảng thuật toán AI có chức năng lọc tự động, hứa hẹn tập hợp và giữ lại các dự án AI chất lượng cao nhất.
Bittensor: Nhà khám phá mạng AI phi tập trung
Bittensor là một mạng lưới học máy phi tập trung và nền tảng giao dịch hàng hóa kỹ thuật số. Nó hoạt động thông qua mạng lưới tính toán phân tán, giải quyết hiệu quả các vấn đề như tập trung dữ liệu. Mạng lưới này áp dụng cơ chế khuyến khích công bằng, phân phối phần thưởng cho các subnet và nút dựa trên tỷ lệ đóng góp. Đồng thời, nó cung cấp dịch vụ cho những cá nhân cần tài nguyên học máy, và dần dần phát triển thành một thị trường giao dịch hàng hóa kỹ thuật số đa dạng.
Lịch sử phát triển của Bittensor đầy tính sáng tạo. Năm 2021, một nhóm chuyên gia kỹ thuật đã khởi xướng dự án này nhằm thúc đẩy sự phát triển của mạng AI phi tập trung. Năm 2022, đội ngũ đã phát hành phiên bản Alpha của mạng, xác minh tính khả thi của AI phi tập trung. Năm 2023, phiên bản Beta ra mắt và giới thiệu mô hình kinh tế token TAO để khuyến khích việc duy trì mạng. Năm 2024, dự án đã áp dụng công nghệ DHT, nâng cao hiệu quả lưu trữ và truy xuất dữ liệu, đồng thời tăng cường mở rộng cho các subnet và thị trường hàng hóa số.
Token TAO của mạng Bittensor đã mô phỏng thiết kế của Bitcoin ở nhiều khía cạnh. Tổng cung là 21 triệu đồng, giảm một nửa mỗi bốn năm. TAO được phân phối theo cách khởi động công bằng, không có khai thác trước và giữ lại cho đội ngũ. Hiện tại, khoảng 12 giây tạo ra một khối, mỗi khối thưởng 1 TAO. Các phần thưởng này được phân phối cho từng subnet theo tỷ lệ đóng góp, sau đó được subnet phân phối cho chủ sở hữu, người xác thực và thợ mỏ.
Hiện tại, tổng số tài khoản mạng Bittensor đã vượt quá 100.000, trong đó số tài khoản hoạt động gần 80.000. Trong năm qua, mức tăng giá cao nhất của TAO đã đạt hàng chục lần, giá trị thị trường hiện khoảng 2,278 triệu USD, giá đơn lẻ 321 USD. Những dữ liệu này phản ánh rằng dự án Bittensor đang nhận được sự chú ý và tham gia ngày càng nhiều từ mọi người.
Kiến trúc mạng con: Đổi mới cốt lõi của Bittensor
Giao thức Bittensor là một giao thức học máy phi tập trung, hỗ trợ việc trao đổi khả năng học máy và dự đoán giữa các bên tham gia trong mạng, thúc đẩy sự hợp tác chia sẻ mô hình và dịch vụ. Giao thức này bao gồm nhiều thành phần như kiến trúc mạng, tensor con, kiến trúc subnet, v.v. Mạng Bittensor về cơ bản được cấu thành từ nhiều nút, mỗi nút chạy phần mềm khách Bittensor để kết nối với nhau. Những nút này được quản lý bởi subnet, sử dụng cơ chế chọn lọc tự nhiên, các subnet và nút hoạt động kém sẽ bị loại bỏ.
Subnet là một phần quan trọng trong mạng Bittensor, có thể coi là một đoạn mã chạy độc lập, thiết lập các cơ chế khuyến khích và chức năng cụ thể cho người dùng. Hiện tại, ngoài subnet gốc, có tổng cộng 45 subnet, dự kiến từ tháng 5 đến tháng 7 năm 2024, số lượng subnet sẽ tăng từ 32 lên 64, với 4 subnet mới được thêm mỗi tuần.
Trong subnet chủ yếu bao gồm ba loại vai trò: chủ sở hữu subnet, thợ mỏ và người xác thực đặt cược. Chủ sở hữu subnet chịu trách nhiệm cung cấp mã nguồn cơ sở và thiết lập cơ chế khuyến khích. Thợ mỏ cải thiện tính cạnh tranh bằng cách tối ưu hóa mã liên tục. Người xác thực chịu trách nhiệm đánh giá đóng góp của subnet và nhận thưởng. Phần thưởng phát thải của subnet thường được phân phối theo tỷ lệ 18%, 41%, 41% cho chủ sở hữu, người xác thực và thợ mỏ.
Sau khi đăng ký subnet, sẽ có 7 ngày miễn dịch, phí đăng ký lần đầu là 100 TAO. Khi tất cả các vị trí subnet đã được sử dụng hết, việc đăng ký subnet mới sẽ thay thế subnet có lượng phát thải thấp nhất và không trong thời gian miễn dịch. Do đó, subnet cần liên tục nâng cao lượng đặt cược của các xác thực viên và hiệu suất của thợ mỏ để đảm bảo sự tồn tại lâu dài.
Nhờ vào kiến trúc mạng con của Bittensor, mạng dữ liệu AI phi tập trung Masa đã được triển khai, trở thành hệ thống thưởng hai đồng tiền đầu tiên trong mạng, và thu hút được 18 triệu đô la tài trợ. Điều này cho thấy tiềm năng ứng dụng thực tế của mô hình mạng con Bittensor.
Cơ chế đồng thuận: Thử nghiệm đổi mới của chứng minh trí tuệ
Mạng Bittensor sử dụng nhiều cơ chế đồng thuận và chứng minh khác nhau. Trong số đó, cơ chế chứng minh trí tuệ (PoI) là đặc trưng nhất, đây là cơ chế xác thực và khuyến khích độc đáo của Bittensor. Trong PoI, thợ mỏ chứng minh đóng góp của họ bằng cách hoàn thành các nhiệm vụ tính toán thông minh, những nhiệm vụ này có thể liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu và các lĩnh vực khác. Các nhà xác thực chịu trách nhiệm phân bổ nhiệm vụ và đánh giá chất lượng hoàn thành.
Thuật toán đồng thuận Yuma là thuật toán đồng thuận cốt lõi của Bittensor. Các xác thực viên sẽ chấm điểm dựa trên tình trạng hoàn thành nhiệm vụ và đưa điểm số vào thuật toán đồng thuận Yuma. Thuật toán này sẽ gán trọng số khác nhau dựa trên số lượng TAO mà các xác thực viên đã đặt cọc, đồng thời loại bỏ các kết quả lệch nhiều so với điểm số của đa số, cuối cùng đưa ra điểm số tổng hợp và dựa vào đó phân phối phần thưởng.
Một đặc điểm quan trọng của sự đồng thuận Yuma là nguyên tắc không biết dữ liệu, điều này đảm bảo quyền riêng tư và an ninh trong quá trình xử lý dữ liệu. Đồng thời, cơ chế thưởng dựa trên hiệu suất khuyến khích các nút cung cấp tài nguyên tính toán hiệu quả và chất lượng cao.
Ngoài ra, Bittensor còn giới thiệu cơ chế chuyên gia hỗn hợp MOE(), tích hợp nhiều mô hình con chuyên gia trong một kiến trúc mô hình. Điều này cho phép các mô hình con khác nhau có thể làm việc cùng nhau, đạt được kết quả tốt hơn khi xử lý dữ liệu mới. Với sự hỗ trợ của sự đồng thuận Yuma, các xác thực viên có thể đánh giá và xếp hạng các mô hình chuyên gia, từ đó thúc đẩy việc tối ưu hóa liên tục mô hình.
Hệ sinh thái subnet: Sự phát triển đa dạng của ứng dụng AI
Hiện tại, Bittensor đã có 45 subnet đã đăng ký, trong đó 40 subnet đã được đặt tên. Khi số lượng subnet tăng lên, áp lực cạnh tranh cho các subnet mới đăng ký cũng đang gia tăng. Tuy nhiên, cơ chế loại bỏ của Bittensor đảm bảo rằng trong dài hạn, các subnet có hiệu suất xuất sắc sẽ nổi bật.
Trong các subnet hiện có, subnet số 19, 18 và 1 được quan tâm nhiều nhất, với tỷ lệ phát thải lần lượt là 8.72%, 6.47% và 4.16%. Subnet số 19 Vision tập trung vào việc tạo ra và suy luận hình ảnh phi tập trung, cung cấp quyền truy cập vào các mô hình mã nguồn mở chất lượng cao. Subnet số 18 Cortex.t cam kết xây dựng nền tảng AI tiên tiến, cung cấp dịch vụ văn bản và hình ảnh thông qua API. Subnet số 1 là subnet tạo văn bản đầu tiên, mặc dù từng bị nghi ngờ, nhưng vẫn giữ vị trí cao.
Xét về loại mô hình, mô hình sinh tạo chiếm ưu thế. Ngoài ra còn có các loại mô hình khác như xử lý dữ liệu, AI giao dịch, v.v. Ví dụ, mạng con số 22 Meta Search cung cấp phân tích tâm lý thị trường bằng cách phân tích dữ liệu mạng xã hội, trong khi mạng con số 2 Omron tập trung vào tối ưu hóa chiến lược staking.
Xét từ góc độ lợi nhuận và rủi ro, các nút hoạt động thành công có thể đạt được lợi nhuận đáng kể. Tuy nhiên, các nút mới đăng ký cần phải có phần cứng hiệu suất cao và thuật toán tối ưu để có thể tồn tại trong sự cạnh tranh gay gắt. Cơ chế này thúc đẩy sự tiến hóa liên tục và cải thiện hiệu suất của toàn bộ mạng.
Triển vọng tương lai: Cơ hội và thách thức đồng tồn
Sự phát triển không ngừng của lĩnh vực AI đã mang lại cơ hội lớn cho các dự án Web3 + AI. Bittensor, với cả đổi mới công nghệ và sự công nhận trên thị trường, có khả năng chiếm lĩnh vị trí quan trọng trong làn sóng này. Kiến trúc subnet độc đáo của nó giảm bớt rào cản gia nhập mạng phi tập trung cho các đội ngũ AI, đồng thời thúc đẩy tối ưu hóa dự án liên tục thông qua cơ chế loại bỏ cạnh tranh.
Tuy nhiên, với sự gia tăng số lượng subnet, cũng phải đối mặt với một số rủi ro tiềm ẩn. Việc giảm tiêu chuẩn tham gia subnet có thể dẫn đến sự gia tăng của các dự án chất lượng thấp. Đồng thời, với sự gia tăng số lượng subnet, lợi nhuận của từng subnet có thể giảm. Nếu giá token TAO không tăng tương ứng, có thể ảnh hưởng đến sự tích cực của các người tham gia.
Mặc dù vậy, Bittensor với tư cách là một nhà khám phá đổi mới trong lĩnh vực Web3 + AI vẫn xứng đáng được chú ý liên tục. Nó không chỉ cung cấp một khuôn mẫu mới cho sự phát triển AI mà còn mở rộng những khả năng mới cho việc áp dụng mạng phi tập trung. Trong tương lai, cách mà Bittensor cân bằng giữa phát triển và kiểm soát rủi ro sẽ là yếu tố quyết định cho sự thành công lâu dài của nó.