Als KI-Projekt, das von leistungsstarken Investmentinstituten wie Polychain und DCG unterstützt wird, hat Bittensor mit einem Marktwert von über 4 Milliarden US-Dollar viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen und gilt als das führende Projekt im KI-Bereich. Am 11. April wurde Bittensor auf Binance gelistet, und TAO erreichte an diesem Tag einen Höchststand von 700 US-Dollar, was den Anstieg einer Reihe von KI-Münzen ankurbelte. Einen Monat später lag der Preis von TAO bei 377 $, was einem Rückgang von 47 % gegenüber seinem Höchststand entspricht.

Selbst die allgemeine Erholung im KI-Sektor kann den Niedergang von Bittensor nicht verhindern. Dies ist hauptsächlich auf die offensichtlichen Vor- und Nachteile des „Burggrabens“ von Bittensor zurückzuführen, der die Community einst in Erstaunen versetzte und derzeit in Kontroversen wie „ineffektiv“ gerät Konkurrenz und geringe Qualität“. Kürzlich haben einige KI-Projekte wie Myshell und Virtual Protocol nacheinander ihre Subnetze auf Bittensor gestartet und damit das Bittensor-Ökosystem belebt. Es ist jedoch noch unklar, ob es TAO dabei helfen kann, zu seinem Höhepunkt zurückzukehren.

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O$$-Kapitalmitglied und ehemaliger Messari-Forscher Sami Kassab zeigte sich optimistisch in Bezug auf Bittensor. Kürzlich startete Sami die in Bittensor angesiedelten KI-Projekte und analysierte die Vorteile und Entwicklungspotenziale des Subnetz-Mechanismus. BlockBeats wird wie folgt kompiliert:

Mit Corcel erstelltes Bild, unterstützt von Subnetz 19

Bittensor wird oft als dezentrale Plattform zur Veröffentlichung von „Datenwaren“ beschrieben. Während Datengüter oft nur Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen umfassen, deckt Bittensor weit über diese Kategorien hinaus ab. Im weiteren Sinne kann sich ein Netzwerk für digitale Güter auf jedes Netzwerk beziehen, das standardisierte digitale Aufgaben oder Dienste bereitstellt und durch einen klaren und konsistenten Anreiz- und Verifizierungsrahmen gesteuert wird.

Das bedeutet, dass Bittensor zusätzlich zu den traditionellen Subnetzen, die sich auf Web Scraping, Datenspeicherung und Cloud Computing konzentrieren, auch Subnetze unterstützt, die speziellen Aufgaben und Diensten gewidmet sind, wie z. B. der Erstellung von KI-Modellen für bestimmte Muster und der Feinabstimmung von Open Source <b1001>< / b1001> sowie 3D-Inhalte, Bilder und generierte Handelssignalgenerierung.

Bittensor ermöglicht es Teams, bei der Nutzung von Bittensor kreativer zu werden, indem es Minern Anreize gibt, bestimmte Dienste bereitzustellen und ein standardisiertes Anreiz- und Verifizierungsrahmenwerk einzuführen. Zwei neue Trends zeichnen sich derzeit ab:

1. Outsourcing von Technologieinnovationen

2. Als Anreizschicht für ein unabhängiges Netzwerk

Outsourcing von Technologieinnovationen

In jüngster Zeit gibt es einen Trend, bei dem Kryptowährungsteams Bittensor nutzen, um die Entwicklung der zugrunde liegenden Technologie, die ihren Produkten oder Dienstleistungen zugrunde liegt, auszulagern. Anstatt eigene Forschungs- und Entwicklungsteams zu unterhalten, wenden sich diese Unternehmen an Bittensor. Sowohl zentralisierte als auch dezentrale Projekte schaffen wettbewerbsorientierte Märkte als Subnetzwerke, die den Mitwirkenden einen Anreiz bieten, spezifische, von ihnen definierte Probleme zu lösen.

OpenKaito-Subnetz

Nehmen wir zum Beispiel Kaito, eine zentralisierte KI-Suchmaschine für die Kryptoindustrie. Ihr Ziel ist es, Informationen in der Verschlüsselung zugänglicher zu machen, indem sie verschlüsselte Inhalte indizieren und unstrukturierte Daten in ein durchsuchbares und umsetzbares Format umwandeln.

Der Aufbau einer Suchmaschine ist mit vielen Komplexitäten verbunden, darunter Datenerfassung, Indexierung, Ranking und Entwicklung von Wissensgraphen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ohne eine große interne Forschungs- und Entwicklungsabteilung zu unterhalten, hat das Kaito-Team das OpenKaito-Subnetz auf Bittensor gestartet. Hier wird die Herausforderung der Relevanzsuche als Miner-Validator-Problem bezeichnet. Miner im Subnetz übermitteln Rangfolgeergebnisse für Suchanfragen, und Validatoren wenden ein Belohnungsmodell an, um die Qualität der Antworten dieser Miner zu bewerten.

Dieser Ansatz ermöglicht es Kaito, wichtige Forschungs- und Entwicklungsaufgaben auszulagern und das kollektive Fachwissen von Mitwirkenden mit domänenspezifischem Wissen zu nutzen, um eine dezentrale Suchmaschine aufzubauen. Anschließend möchte Kaito ein Such- und Analyseprodukt für das Subnetz entwickeln, um es zu monetarisieren.

MyShell und virtuelle Subnetze

MyShell und Virtual sind zwei dezentrale Projekte, die ähnliche Strategien verfolgen. MyShell konzentriert sich auf die Verbraucherebene der künstlichen Intelligenz und ermöglicht Benutzern die Erstellung personalisierter Chatbots. Um ihr Chatbot-Interaktionserlebnis zu verbessern, plant das Team die Hinzufügung von Sprachfunktionen. Da die Text-to-Speech-Technologie (TTS) jedoch noch in den Kinderschuhen steckt und geeignete Lösungen für benutzerdefinierte Sprachmodelle fehlen, hat MyShell ein Subnetz eingerichtet, um Anreize für die Entwicklung von Open-Source-TTS-Modellen zu schaffen. Dieser Schritt ermöglicht es ihnen, ihre Aufmerksamkeit von Problemen des maschinellen Lernens auf andere wichtige Aspekte des Netzwerks zu lenken.

Virtual liegt nicht weit dahinter, aber sein Subnetz konzentriert sich auf die Förderung der Entwicklung von Audio-zu-Animations-Modellen.

Warum an Bittensor auslagern?

Sowohl MyShell als auch Virtual nutzen ihre Protokolle, um Mitwirkende zu motivieren, Daten und Modelle beizutragen, um Personas und benutzerdefinierte Chatbots zu entwickeln und andere Aufgaben zu erledigen, die für ihre Plattformprodukte und -dienste von entscheidender Bedeutung sind. Warum also nutzen sie Bittensor, um die Entwicklung wichtiger KI-Modelle voranzutreiben, die ihrer Plattform zugrunde liegen, anstatt dies über ihr eigenes Protokoll zu tun?

Es kann mehrere Gründe geben:

Einfachere Gewinnung von Mitwirkenden: Es kann eine Herausforderung sein, Experten mit domänenspezifischem Wissen für Beiträge zu Frühphasenprojekten zu gewinnen, insbesondere für Experten für maschinelles Lernen. Bittensor verfügt jedoch über eine starke Marke und ein umfangreiches Netzwerk von Bergleuten/Mitwirkenden mit unterschiedlichem Fachwissen. Zu diesen Mitwirkenden gehören Experten für maschinelles Lernen, und sie können nahtlos Subnetze von Projekten wie MyShell und Virtual auswählen, zu denen sie beitragen möchten, und so ihre Ziele erreichen.

Sofortiger Wert der Mitwirkenden: Mitwirkende bevorzugen es, für ihre Arbeit sofort mit einer wertvollen Währung belohnt zu werden. TakeMyShell zum Beispiel hat keine Token, und obwohl den Mitwirkenden Credits gutgeschrieben werden können, ist es unwahrscheinlich, dass ernsthafte Mitwirkende sich allein auf der Grundlage des Versprechens zukünftiger Token zu einer substanziellen Arbeit verpflichten, ohne deren potenziellen Wert zu kennen. Selbst in Fällen, in denen kleine Projekte über Token verfügen, können Mitwirkende mit Bittensor TAO verdienen (ein relativ ausgereifter Token mit einer angemessenen Liquidität), der es den Mitwirkenden ermöglicht, sofort und auf stabile Weise entlohnt zu werden.

Dient als Anreizschicht des Netzwerks

Eine der größten Herausforderungen bei der Einführung eines neuen Netzwerks besteht darin, die Angebotsseite (den Pool der Miner, die Ressourcen beisteuern) auf eine kritische Größe zu skalieren, bevor die Nachfrageseite (Benutzer) mit der Nutzung von Netzwerkdiensten beginnt. Krypto-Netzwerke haben sich als wirksame Lösung für dieses Henne-Ei-Dilemma erwiesen, indem sie Lieferanten durch das Vorhandensein und die Verfügbarkeit von Tokens motivieren, auch wenn sie nicht aktiv an Benutzeraufgaben beteiligt sind.

Mit der Popularität der künstlichen Intelligenz und der zunehmenden Verbreitung von Teams, die Ressourcennetzwerke für künstliche Intelligenz und universelle Netzwerke für digitale Waren aufbauen, ist es jedoch immer schwieriger und wettbewerbsintensiver geworden, Miner anzuziehen und die Angebotsseite des Netzwerks zu stärken.

In diesem Umfeld ist Bittensor einzigartig positioniert, um eine externe Anreizschicht für das Netzwerk zu werden, die es dem Netzwerk ermöglicht, seine Angebotsseite einfach anzukurbeln und sich ausschließlich auf die Ausführungsschicht des Protokolls zu konzentrieren.

Fallstudie: Inference Labs

Inference Labs arbeitet daran, KI durch inferenzsichere Verifizierungsmodelle, die Zero-Knowledge-Technologie (zk) über AVS auf Eigenlayer nutzen, in die Kette zu bringen. Wichtig ist, dass sie auch ein Subnetz auf Omron Bittensor eingerichtet haben, um speziell ZK-Prüfer und Modell-Reasonatoren für ihr Protokoll zu booten.

Im Wesentlichen nutzt Inference Labs Bittensor zunächst als Anreizschicht auf der Angebotsseite seines Netzwerks.

Der Grund für die Nutzung von Bittensor ist einfach: Es ist viel einfacher, Mitwirkende für das Mining von Subnetzen in einem bestehenden Netzwerk wie Bittensor zu gewinnen, als sie für ein neues unabhängiges Netzwerk zu gewinnen. Wie oben erwähnt, ist die Fähigkeit von Bittensor, den Mitwirkenden einen unmittelbaren Mehrwert zu bieten, ein wichtiges Verkaufsargument. Darüber hinaus verfügt das Netzwerk über Tausende von Minern, die bereits zu verschiedenen Subnetzen beitragen und sich nahtlos für neue Subnetze anmelden können, da sie mit den Ressourcen und Aufgaben vertraut sind, die für das Mining verschiedener digitaler Rohstoffnetzwerke erforderlich sind.

Daher ermöglicht die Einführung des Subnetzes auf Bittensor Inference Labs, den bestehenden Pool an qualifizierten Minern zu nutzen und die Entwicklung und das Wachstum seines Protokolls zu beschleunigen. und beschleunigte seine Entwicklung. In nur zwei Wochen enthielt das Subnetz insgesamt 1900 CPU-Kerne, 15 TB RAM und 90 TB Speicher, vorausgesetzt, der Miner lief mit minimalen Hardwareanforderungen (was wahrscheinlich die tatsächliche Kapazität unterschätzt), was das Subnetz zum größten zkML macht Rechencluster.

In der Zukunft plant Inference Labs, die Anreizschicht zu verinnerlichen, sodass Bergleute, die direkt über das Protokoll beitragen, Token-Anreize und Netzwerknutzungsgebühren erhalten. Doch selbst wenn Inference Labs auf seinen eigenen Anreizmechanismus umsteigt, bleibt das Subnetz auf Bittensor bestehen und füllt die lokale Angebotsseite des Protokolls auf unbestimmte Zeit weiter auf. In diesem Prozess fungiert das Netzwerk von Inference Labs als Aggregator und bezieht zkML-Mitwirkende aus verschiedenen Quellen, einschließlich des Bittensor-Subnetzes.

Während sich einige Netzwerke möglicherweise dafür entscheiden, die Anreizschicht zu integrieren, entscheiden sich andere möglicherweise dafür, diese Funktionalität dauerhaft an Bittensor zu delegieren, sodass sie sich auf die Ausführungsschicht konzentrieren können.

Wie wirkt sich die Subnetzdynamik auf den Preis von TAO aus?

In Bittensor haben Validatoren in der Regel exklusiven Zugriff auf die von Minern produzierten digitalen Güter (weitere Informationen hier). Wenn ein Team ein Subnetz als externe Anreizschicht einrichtet oder technologische Innovationen in sein Netzwerk auslagert, hat das Protokoll oder Team zwei Möglichkeiten:

Werden Sie Validator – Dazu müssen Sie TAO erwerben und es einem bestimmten Subnetz zuordnen. Die Netzwerkressourcen oder der Zugriff auf Dienste, die ein Validator in einem Subnetz erhält, werden normalerweise durch den Anteil bestimmt, den er hält. Wenn ein Team beispielsweise 20 % des TAO-Anteils des Subnetzes besitzt, um einen Validator auszuführen, erhält es 20 % der Ressourcen des entsprechenden Subnetzes.

Bezahlen Sie einen vorhandenen Subnetzvalidator für Ressourcen – Alternativ können Teams sich dafür entscheiden, einen vorhandenen Subnetzvalidator für ihre Subnetzressourcen zu bezahlen. Diese Zahlung kann je nach Präferenz des Prüfers in verschiedenen Währungen erfolgen, beispielsweise in Fiat- oder Stablecoins. Taoshi entwickelt ein Anforderungsnetzwerk, das es Validatoren nahtlos ermöglicht, ihre Ressourcen zu monetarisieren, sodass Dritte über APIs problemlos auf die Waren des Subnetzes zugreifen können.

Da das Umsatzpotenzial des Subnetzes mit der steigenden Nachfrage nach seinen Ressourcen oder Diensten wächst, beginnen Validatoren um den Erwerb von TAOs zu konkurrieren, um sicherzustellen, dass Bergleute zusätzliche Ressourcen und Priorität erhalten, was zu einer größeren Einnahmequelle und verbessertem Betrieb führt.

Letztendlich tragen beide Optionen dazu bei, die Nachfrage nach TAO innerhalb des Bittensor-Ökosystems anzukurbeln. Angesichts der Tatsache, dass das Token-Angebot von TAO festgelegt ist, wird diese wachsende Nachfrage wahrscheinlich dazu führen, dass sein Wert steigt.

Da sich immer mehr talentierte Miner dem Mining-Netzwerk von Bittensor anschließen, fühlen sich immer mehr Teams dazu hingezogen, Subnetze zu eröffnen, um die professionellen Talente zu gewinnen, die sie zur Lösung ihrer spezifischen Probleme benötigen, und um die digitalen Ressourcen zu erhalten, die sie suchen. Dadurch entsteht ein positiver Schleifeneffekt, bei dem gute Miner, die um Belohnungen konkurrieren, Subnetzteams mit höherer Qualität anziehen, die wertvollere digitale Güter produzieren, was letztendlich die Nachfrage erhöht und Validatoren dazu veranlasst, um TAO zu konkurrieren, um ihre Zugangshypothek zu sichern und eine entsprechende Ressourcenzuteilung zu erhalten.

abschließende Gedanken

Ein gemeinsames Thema bei Teams, die Subnetze auf Bittensor einrichten möchten, scheint der Wunsch zu sein, die Macht der Mining-Community zu nutzen. Ein Netzwerk bestehend aus Experten in verschiedenen Bereichen, darunter maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Handel, Cloud Computing, Ressourcenallokation usw., die alle nach Möglichkeiten suchen, ihre Fähigkeiten und Ressourcen im Austausch für eine gemeinsame Währung einzusetzen. Dies scheint derzeit der stärkste Vorteil von Bittensor zu sein.

Am interessantesten finde ich, dass Bittensor die Entwicklung von Projekten ermöglichen kann, die als eigenständiges Netzwerk nicht realisierbar wären. Benutzer können beispielsweise speziell entwickelte Subnetze einrichten, um bestimmte Komponenten ihres Technologie-Stacks auszulagern, ähnlich wie bei der Bereitstellung spezialisierter Microservices. Dezentrale soziale Netzwerke könnten beispielsweise Empfehlungsalgorithmen an Bittensor auslagern, ähnlich wie Projekte derzeit auf Bittensor angewiesen sind, um KI-Modelle für verschiedene Modalitäten zu entwickeln und zu prüfen.

Da die Messlatte für zukünftige Subnetze immer höher wird, wird die Aussicht auf zentralisierte und dezentrale Projekte, die bestimmte Teile ihrer Technologie-Stacks auf Bittensor hosten, immer realer und realisierbarer. Ich sehe in naher Zukunft eine dritte Kategorie von Anwendungsfällen für Bittensor.

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