Bittensor ведет новую эпоху Web3+AI Децентрализация революция в AI индустрии

Инновации в области ИИ способствуют приходе новой эпохи

Бурное развитие технологий искусственного интеллекта ведет нас в новую эпоху, основанную на данных. Значительные прорывы в таких областях, как глубокое обучение и обработка естественного языка, сделали возможным широкое применение ИИ. Появление ChatGPT в 2022 году произвело фурор в индустрии ИИ, за которым последовал поток инструментов ИИ, таких как создание видео на основе текста и автоматизированная работа. Широкое применение технологий ИИ также стало актуальным, и ожидается, что к 2030 году рынок ИИ достигнет 185 миллиардов долларов.

Однако в настоящее время отрасль ИИ в основном контролируется несколькими технологическими гигантами, что также приводит к таким проблемам, как централизация данных и неравномерное распределение вычислительной мощности. Идея децентрализации Web3 предлагает новые возможности для решения этих проблем и может изменить ландшафт развития ИИ в распределенных сетях.

На этом фоне возникло множество качественных проектов Web3+AI. Некоторые из этих проектов строят децентрализованные экономики с помощью блокчейн-технологий, поддерживая оптимизацию обучения AI-моделей через смарт-контракты; другие используют блокчейн и сообщество ученых-данных для прогнозирования рыночных трендов, стимулируя разработчиков моделей; еще одни проекты стремятся создать высокопроизводительную платформу смарт-контрактов для AI и блокчейна.

В настоящее время направления Web3+ данные, Web3+ вычислительная мощность и другие развиваются стремительно, но в области Web3+ алгоритмов все еще существует пробел. Bittensor воспользовался этой возможностью, создав платформу AI-алгоритмов с функцией фильтрации, основанную на механизмах конкуренции и стимулирования блокчейна, что позволяет сохранить самые качественные AI проекты.

Обзор проекта Bittensor

Bittensor — это децентрализованная сеть машинного обучения с вознаграждением и рынок цифровых товаров. Она обладает следующими характеристиками:

• Децентрализованный: работает на распределенной компьютерной сети, контролируемой различными организациями, решая проблему централизации данных.

• Справедливое вознаграждение: вознаграждение сети за предоставленные подсетями услуги пропорционально их вкладу, а вознаграждения внутри подсети также пропорциональны вкладу узлов.

• Ресурсы машинного обучения: предоставление услуг для тех, кто нуждается в вычислительной мощности машинного обучения.

• Диверсифицированный рынок цифровых товаров: изначально разработанный для моделей машинного обучения и торговли данными, теперь он расширился до рынка товаров, которые можно торговать в любой форме данных.

История развития Bittensor:

• 2021 год: создана группой технических экспертов, построена блокчейн на основе фреймворка Substrate.

• 2022 год: выпущена альфа-версия сети, проверена жизнеспособность децентрализованного ИИ. Введен консенсус Yuma, чтобы обеспечить безопасность конфиденциальности пользователей.

• 2023 год: выпущена бета-версия, введены токены TAO для стимулирования обслуживания сети.

• 2024 год: использование технологии DHT для повышения эффективности хранения и извлечения данных, расширение подсетей и рынка цифровых товаров.

Общее количество токенов TAO Bittensor составляет 21 миллион, каждые четыре года происходит халвинг. Запуск был произведен справедливо, без предварительного майнинга или резервирования для команды. В настоящее время каждые 12 секунд создается один блок, каждый блок вознаграждает 1 TAO, ежедневно производится около 7200 TAO, которые распределяются по субсетям и их внутренним узлам в зависимости от вклада.

В настоящее время общее количество учетных записей в сети Bittensor превышает 100 тысяч, количество ненулевых учетных записей составляет почти 80 тысяч. За последний год цена TAO выросла в десятки раз, текущая рыночная капитализация составляет 2,278 миллиарда долларов, единичная цена - 321 доллар.

Архитектура сети Bittensor

Протокол Bittensor — это децентрализованный протокол машинного обучения, который поддерживает обмен способностями и предсказаниями машинного обучения между участниками сети, способствуя совместному использованию моделей и услуг.

Сеть состоит из нескольких подсетей, каждая из которых управляет группой узлов. Применяется механизм естественного отбора: подсети и узлы, показывающие плохие результаты, будут исключены. Подсеть является самой ключевой частью архитектуры Bittensor.

Субсети можно рассматривать как независимые коды, разрабатывающие уникальные стимулы и функции, но сохраняющие тот же интерфейс консенсуса, что и основная сеть. В настоящее время, кроме корневой подсети, существует 45 подсетей, ожидается, что к маю-июлю 2024 года их станет 64.

В подсети есть три роли:

1. Владелец подсети: предоставляет базовый код, устанавливает механизмы стимулов, распределяет награды для майнеров.

2. Майнеры: оптимизируйте код, чтобы поддерживать конкурентоспособность, можете запускать узлы в нескольких подсетях.

3. Валидаторы: оценивают вклад подсети и получают вознаграждение, могут ставить TAO для получения дополнительных доходов.

Награды за эмиссию подсетей обычно распределяются следующим образом: 18% владельцам, 41% валидаторам, 41% майнерам. В каждой подсети есть 256 слотов, 64 из которых отведены валидаторам, а 192 - майнерам. Только 64 валидатора с наибольшим объемом ставки считаются активными валидаторами.

После регистрации подсети предусмотрен 7-дневный иммунный период, первая регистрационная плата составляет 100 TAO, повторная регистрация удваивает стоимость. Когда место в подсети заполнено, подсети с минимальным выбросом и не находящиеся в иммунном периоде будут заменены новыми подсетями.

Механизм консенсуса Bittensor

Bittensor использует уникальный механизм доказательства интеллекта PoI( и консенсус Yuma:

Механизм PoI:

• Майнер завершает доказательство вклада в интеллектуальные вычислительные задания.
• Валидаторы распределяют задачи и оценивают качество результатов.

Yuma консенсус:

• Ввод рейтинга валидатора в алгоритм консенсуса.
• У валидаторов с высоким объемом стейкинга больше прав.
• Исключить аномальные результаты, распределение наград определяется综合评分.

Особенности:

• Принцип неопределенности данных защищает конфиденциальность.
• Механизм вознаграждения на основе производительности.

Кроме того, введен механизм MOE, интегрирующий несколько экспертных моделей для совместной работы, где валидаторы оценивают ранжирование и распределяют вознаграждения.

![Bittensor: Как AI-сеть преобразует сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3389766be097d715b7ded35aeaea17b1.webp(

) экосистема подсети Bittensor

В настоящее время зарегистрировано 45 подсетей, 40 из которых получили названия. Подсети 19, 18 и 1 пользуются наибольшим вниманием, их доли выбросов составляют 8,72%, 6,47% и 4,16% соответственно.

![Bittensor: Как AI-сеть пересматривает коллективные интеллектуальные сети?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-90afcebc243a5bba999fbc5d934e0b76.webp(

19 номер подсети Vision:

• Сфокусирован на децентрализованном генерации изображений и выводе.
• Предоставление доступа к моделям, таким как LLM, генерация изображений и т.д.
• Дневной доход составляет примерно 627,84 TAO, ожидаемый дневной доход нового узла - 866 долларов.

![Bittensor: Как AI-сеть может изменить сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2d7caff631e25946d647b04d8f654cd8.webp(

18-й подсетевой Cortex.t:

• Создание AI платформы, предоставляющей API для текста и изображений.
• Ежедневный доход около 457.2 TAO, ожидаемый ежедневный доход нового узла 553.64 доллара.

![Bittensor: Как AI-сеть преобразует сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-24cbf4e5ab83f7cfca8f45faa3f4bf2b.webp(

Субсеть номер 1:

• Подсеть генерации текста, разработанная фондом Opentensor.
• Подвергся сомнению, был обвинен в ограниченной эффективности ответов ИИ.

![Bittensor: Как AI-сеть меняет коллективные интеллектуальные сети?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-64bc7ed81bbe8dd6fb8ed63f77ba59be.webp(

Другие подсети также включают в себя множество типов, таких как обработка данных, торговый ИИ и т. д. В целом, доходы от успешно работающих узлов значительны, но для выживания в конкурентной среде необходимы высокопроизводительное оборудование и оптимизированные алгоритмы.

![Bittensor: Как подсеть AI меняет сеть коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-da7383e7cf7f59f1b3262180eabde3f5.webp(

) Будущее

1. Область Web3+AI, вероятно, будет долгое время оставаться в центре внимания рынка.

2. Архитектура проекта Bittensor сочетает в себе техническую и рыночную поддержку.

3. Подсеточная архитектура уменьшила сложность миграции команды ИИ на децентрализованную сеть.

4. В области рисков необходимо обратить внимание на проблему снижения доходов, которая может возникнуть из-за увеличения числа подсетей.

![Bittensor: Как AI-сети перестраивают коллективные интеллектуальные сети?]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-465ed00b9d030edbadc635598c6cb213.webp(

![Bittensor: как AI-сети могут преобразовать сети коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c7944bf3860ef409cc578a910c311a1e.webp(