Bittensor веде нову еру Web3+AI Децентралізація революція в AI промисловості

Інновації в AI технологіях сприяють приходу нової ери

Швидкий розвиток технологій штучного інтелекту веде нас в епоху, що базується на даних. Значні прориви в таких сферах, як глибоке навчання та обробка природної мови, зробили застосування ШІ все більш поширеними. Поява ChatGPT у 2022 році викликала бум в індустрії ШІ, після чого з'явилося безліч інструментів ШІ, таких як генерація відео з тексту та автоматизація офісних процесів. Широке застосування технологій ШІ також стало актуальним, і очікується, що до 2030 року розмір ринку в індустрії ШІ досягне 185 мільярдів доларів.

Проте, на даний момент галузь штучного інтелекту переважно монополізована кількома технологічними гігантами, що також призводить до проблем централізації даних, нерівного розподілу обчислювальної потужності та інших викликів. Децентралізована концепція Web3 пропонує нові можливості для вирішення цих питань і має надію переосмислити розвиток штучного інтелекту в розподілених мережах.

На цьому фоні з'явилась група якісних проектів Web3+AI. Деякі з цих проектів будують децентралізовані економіки за допомогою технології блокчейн, підтримуючи оптимізацію навчання моделей AI за допомогою смарт-контрактів; інші використовують блокчейн та спільноту науковців даних для прогнозування ринкових тенденцій, стимулюючи розробників моделей; ще інші проекти прагнуть створити платформу смарт-контрактів високої продуктивності для AI та блокчейн.

Наразі напрямки Web3+дані, Web3+обчислювальна потужність швидко розвиваються, але в галузі Web3+алгоритмів все ще існує прогалина. Bittensor скористався цією можливістю, створивши платформу AI-алгоритмів з вбудованою функцією фільтрації за допомогою механізмів конкуренції та стимулювання на основі блокчейну, що забезпечує можливість збереження найякісніших AI-проєктів.

Огляд проекту Bittensor

Bittensor є децентралізованою мережею машинного навчання з винагородами та ринком цифрових товарів. Вона має наступні особливості:

• Децентралізація: працює в розподіленій комп'ютерній мережі, що контролюється різними установами, вирішуючи проблему централізації даних.

• Справедливі стимули: винагорода, яку мережа надає підмережам, пропорційна внескам, а винагороди всередині підмережі також пропорційні внескам вузлів.

• Ресурси машинного навчання: надання послуг особам, які потребують обчислювальної потужності для машинного навчання.

• Різноманітний ринок цифрових товарів: спочатку розроблений для моделей машинного навчання та торгівлі даними, тепер розширений до ринку товарів, що можуть бути предметом торгівлі у будь-якій формі даних.

Розвиток Bittensor:

• 2021 рік: створено групою технічних експертів, побудовано блокчейн на основі фреймворку Substrate.

• 2022 рік: випуск альфа-версії мережі, перевірка життєздатності децентралізованого ШІ. Введення консенсусу Yuma, що забезпечує безпеку конфіденційності користувачів.

• 2023 рік: випуск бета-версії, впровадження токена TAO для стимулювання підтримки мережі.

• 2024 рік: використання технології DHT для підвищення ефективності зберігання та пошуку даних, розширення підмереж і ринку цифрових товарів.

Токен Bittensor TAO має загальну кількість 21 мільйон монет, кожні чотири роки відбувається зменшення вдвічі. Через справедливий запуск розподілу, не було попереднього видобутку або резервування команди. В даний час кожні 12 секунд створюється блок, кожен блок винагороджує 1 TAO, щоденно видобувається близько 7200 TAO, які розподіляються між різними підмережами та їхніми внутрішніми вузлами відповідно до внеску.

На сьогоднішній день загальна кількість облікових записів у мережі Bittensor перевищує 100 тисяч, кількість ненульових облікових записів наближається до 80 тисяч. За минулий рік ціна TAO зросла в десятки разів, поточна ринкова вартість становить 2,278 мільярда доларів, а одинична ціна - 321 долар.

Архітектура мережі Bittensor

Протокол Bittensor є децентралізованим протоколом машинного навчання, який підтримує обмін можливостями машинного навчання та прогнозами між учасниками мережі, сприяючи спільній співпраці моделей і послуг.

Мережа складається з кількох підмереж, кожна з яких управляє групою вузлів. Використовується механізм природного відбору, підмережі та вузли з поганими показниками будуть виключені. Підмережа є найважливішою частиною архітектури Bittensor.

Субмережі можуть розглядатися як незалежно працюючий код, що встановлює унікальні стимули та функції, але зберігає ту ж консенсусну інтерфейс, що й основна мережа. На даний момент, крім кореневої субмережі, існує 45 субмереж, очікується, що до травня-липня 2024 року їх кількість зросте до 64.

У підмережі є три ролі:

1. Власник підмережі: надає базовий код, встановлює механізм стимулювання, розподіляє винагороди для майнерів.

2. Майнери: оптимізуйте код, щоб залишатися конкурентоспроможними, можете запускати вузли в кількох підмережах.

3. Валідаційники: оцінюють внесок підмережі та отримують винагороди, можуть ставити TAO для отримання додаткового доходу.

Нагороди за викиди субмережі зазвичай розподіляються наступним чином: 18% власникам, 41% валідаторам, 41% майнерам. Кожна субмережа має 256 слотів, 64 з яких відведено для валідаторів, а 192 - для майнерів. Тільки валідатори, що займають перші 64 місця за обсягом стейкінгу, вважаються активними валідаторами.

Після реєстрації підмережі є 7 днів періоду імунітету, перший реєстраційний збір становить 100 TAO, повторна реєстрація подвоює його. Коли місця підмережі будуть заповнені, підмережі з найнижчим викидом і без періоду імунітету будуть замінені новими підмережами.

Механізм консенсусу Bittensor

Bittensor використовує оригінальний механізм PoI( доказу інтелекту) та консенсус Yuma:

Механізм PoI:

• Майнери завершують докази внеску в інтелектуальні обчислювальні завдання.
• Валідатор призначає завдання та оцінює якість результатів.

Yuma консенсус:

• Вхідний алгоритм консенсусу для оцінки валідаторів.
• Валідатори з високим обсягом стейкінгу мають великий вплив.
• Відфільтрувати аномальні результати, комплексна оцінка визначає розподіл винагород.

Особливості:

• Принцип невідомості даних захищає конфіденційність.
• Система винагород на основі продуктивності.

Крім того, впроваджено механізм MOE, який інтегрує кілька експертних моделей для спільної роботи, а валідатори оцінюють ранжування та розподіляють винагороди.

екосистема підмережі Bittensor

На даний момент зареєстровано 45 підмереж, з яких 40 мають назви. Найбільша увага приділяється підмережам 19, 18 і 1, частки викидів яких становлять відповідно 8,72%, 6,47% та 4,16%.

19-й підмережа Vision:

• Зосередьтеся на децентралізованому генеруванні та інтерпретації зображень.
• Надання доступу до моделей LLM, генерації зображень тощо.
• Щоденний дохід приблизно 627,84 TAO, очікуваний щоденний дохід нового вузла 866 доларів.

No18 Підмережа Cortex.t:

• Створення AI платформи, надання API для тексту та зображень.
• Денній дохід приблизно 457,2 TAO, очікуваний денний дохід нового вузла 553,64 долара.

1-й підмережа:

• Текстогенеруюча підмережа, розроблена Фондом Opentensor.
• Був підданий сумніву, звинувачуючи в обмеженій ефективності відповідей ШІ.

Інші підмережі також включають обробку даних, торгівельний штучний інтелект та інші типи. Загалом, успішно працюючі вузли приносять значний дохід, але для виживання в конкуренції потрібні високопродуктивні пристрої та оптимізовані алгоритми.

Перспективи майбутнього

1. Галузь Web3+AI, ймовірно, буде тривалий час користуватися увагою ринку.

2. Архітектура проекту Bittensor поєднує в собі технічну та ринкову підтримку.

3. Архітектура підмереж зменшує труднощі для команди AI при переході до децентралізованої мережі.

4. Слід звернути увагу на можливе зниження доходів через збільшення кількості підмереж.