灰度:深入探究去中心化的AI模型市场Bittensor

摘要: ...

作者:Grayscale

(WEEX交易所官网:www.weex.com)

编译:Felix, PANews

概括

Bittensor站在软件领域***具突破性和变革性的两大趋势***前沿:区块链和人工智能(AI)。虽然比特币作为***个点对点货币系统和数字价值存储帮助创建了加密行业,而以太坊通过去中心化应用程序帮助扩展了生态系统。但Bittensor代表了一个全新而独特的用例,计划利用无需许可的公共区块链和经济激励的特性,通过开放、去中心化社区(不是中心化公司)开发先进的AI软件。

如今,AI的发展高度集中,大量权力集中在少数几家大型科技公司手中。随着AI发展成更强大、更重要的工具,将面临着AI少数实体控制的风险,这与人类价值观和更广泛的社会相悖。相比之下,Bittensor是通过其原生代币TAO在经济上激励AI开发开放合作的平台。通过使用公共区块链,Bittensor可能有助于实现所有权的民主化,提高AI系统的透明度,并使AI发展的决策与社会利益保持一致。Bittensor的目标是创建“AI互联网”,设想未来有许多相互关联的AI生态系统或子网,形成一个全球去中心化的AI平台。通过连接到Bittensor网络,该平台将帮助任何人在任何地方轻松构建、部署和访问AI应用程序。

图表 1:截***8月16日,TAO占灰度AI领域的12%

灰度:深入探究去中心化的AI模型市场Bittensor

代币

TAO是Bittensor网络的原生代币,拥有TAO代币就代表拥有生态系统的一部分所有权(图表2)。TAO的供应计划与比特币完全一致,***高供应量2100万枚,大约每四年减半一次。Bittensor的***个减半事件预计在2025年8月。

Bittensor旨在将比特币式的激励措施应用于AI开发,将TAO代币用作网络参与者执行其预期功能的激励措施。这些参与者包括网络验证者和子网所有者、子网验证者和子网矿工。除了激励奖励,TAO目前主要用作子网所有者注册其子网的押金。未来随着新生的Bittensor网络的成熟,TAO的潜在其他用例包括 (i) 作为网络交易的gas费,(ii) 作为分配TAO发行的子网的决策权,以及 (iii) 一般网络治理决策。从长远来看,Bittensor可能会通过向使用其子网的应用程序终端用户收费,实现网络货币化,这可能会为TAO代币产生价值。

图表2TAO代币基础信息

灰度:深入探究去中心化的AI模型市场Bittensor

网络和技术

在Bittensor上,***们竞相开发出***好的AI模型,以换取TAO奖励。该系统支持一系列与AI相关的服务,包括聊天机器人、视频生成、深度伪造检测、存储和计算。为使AI开发民主化,Bittensor允许AI研究人员和独立开源开发人员将他们的创新货币化,并可能为更公平地分配AI利益做出贡献。

Bittensor采用各种子网,专门用于执行不同的机器学习任务。例如,一个子网专门用于AI图像生成,另一个子网用于AI音乐生成,另一个子网用于检测AI生成的深度伪造。每个子网涉及三种主要类型的参与者:子网所有者、子网矿工和子网验证者。在给定的子网上,矿工竞相成为“***佳”输出,而验证者则评估哪些矿工表现“***佳”(见下文)。虽然这个过程的元素因子网而异,但总体思路概述如下:

工作原理

  1. 终端用户通过面向消费者的应用程序提示网络。这类似于向ChatGPT提问。
  2. 子网矿工在相关子网上运行AI模型,并竞相为给定的提示生成***佳输出。例如,在聊天机器人子网中,矿工会争夺对用户问题提供***佳答案。
  3. 验证者根据输出质量对矿工的响应进行排名,并将排名***高的响应返回给提出问题的终端用户。

验证者通过一种名为Yuma共识的新流程来确定矿工的表现。该共识机制汇总了每个验证者的排名,并根据其质押的TAO数量进行加权,以生成矿工表现的集体​​排名列表。

更广泛的Bittensor区块链在“权威证明”共识机制下运行,其中某些节点被授予订购链上交易的权限并帮助维护网络的完整性。Bittensor的区块存储更新状态变化和代币余额,以反映网络验证者以及子网所有者、矿工和验证者的新释放。

用例

Bittensor具有广泛的潜在用例,每个子网代表不同的示例。包括:

  • 图像生成子网:针对专门用于创建高质量生成图像的AI模型量身定制。
  • 聊天机器人子网:针对专门用于自然语言处理的AI模型进行了优化,并允许消费者访问响应迅速的虚拟助手。
  • Deepfake检测子网:利用Bittensor网络中先进的生成和判别AI模型,旨在检测AI生成的图像。

在加密领域的去中心化AI解决方案中,Bittensor的几个直接竞争对手正全面解决AI开发问题。例如,Allora网络专注于金融服务领域的AI开发,为去中心化交易所和预测市场提供自动交易策略平台。其他试图在基础设施层面解决去中心化AI问题的早期项目包括Sentient和Sahara AI。

除了这些直接竞争对手之外,某些协议还与特定的Bittensor子网竞争。例如,Akash在某种程度上与计算子网竞争,Filecoin与数据存储子网竞争,Gensyn与预训练和微调子网竞争。不过,一些***的AI公司(如Wombo和MyShell)和加密团队(如Masa、Kaito和Foundry)已经建立了自己的子网。

需要考虑的因素

具有增长潜力的市场机会:中心化AI的市场规模估计在2024年为2150亿美元,预计复合年增长率为35.7%。灰度认为Bittensor代表了加密货币中一个全新而独特的用例。去中心化AI的估值仅为190亿美元,这反映出其尚处于萌芽阶段。在这个少数科技公司似乎控制着AI的时代,Bittensor代表了这一交叉点的早期投资。

无需许可即可开发和使用强大的技术:随着AI不断发展成一种更强大、更重要的工具,关于谁可以构建或访问这些应用程序的法规或限制可能会越来越多。Bittensor提供了一种替代方案,无需许可即可访问资源来开发和使用AI。

促进公平AI发展的经济激励:与中心化替代方案相比,Bittensor可以帮助独立AI开发人员更多地访问AI资源,如计算、存储和数据。它还可以帮助AI研究人员和开源AI开发人员将他们的贡献货币化,并可能为他们的运营提供资金。如果成功,Bittensor的开放和分布式生态系统可以帮助平衡科技巨头开发的闭源模型,并有助于确保AI的经济效益得到更广泛的分享。

日益普及和认可:Bittensor获得了早期的关注,拥有超40个专门用于特定AI任务的子网,并获得了知名科技和AI***的认可。公司正在筹集风险投资资金,以在Bittensor上构建子网和应用程序,这表明投资者和***对生态系统的兴趣日益浓厚,Bittensor具有扩大网络效应的潜力。

投资风险

采用和网络增长:Bittensor的寿命取决于吸引大量开发人员和AI项目在该平台上构建。如果Bittensor未能实现大规模采用,该网络可能难以发挥其全部潜力。此外,鉴于网络的新生,大多数网络资源都集中在基础设施级别和子网活动上。随着时间的推移,Bittensor需要扩大应用程序终端用户的数量和质量,以帮助提高代币价值累积及其与日常消费者的相关性。

去中心化程度和网络弹性:Bittensor的运营依赖于广泛参与者网络的平稳运行。任何中断,如技术故障、错误或网络攻击,都可能影响其性能和声誉。Bittensor还需要提高整体网络去中心化程度,并在整个网络中更广泛地分配TAO释放的投票权。

激励设计的实施:为了充分发挥其潜力,灰度认为Bittensor需要确保子网所有者为其子网设计正确的激励机制,并确保网络随着时间的推移,将释放恰当的分配给适宜的子网。

竞争网络:Bittensor面临来自AI相关加密资产的竞争,这些资产试图通过代币激励措施解决AI开发问题,例如Allora、Sentient、Sahara AI,以及涵盖各种AI相关用例的其他资产, Filecoin和Gensyn等。随着这个交集的成熟,这个名单也可能会随着时间的推移而增长。

相关阅读:Bittensor:AI子网如何重塑群体智能网络?

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