Autor: minta
1/n (actualizado continuamente) Abra una publicación para registrar las ideas de segundo nivel de las capas del sector Crypto & AI & AI es similar a Web2. La capa de datos / capa de potencia informática es la infraestructura más baja y luego pasa al modelo. capa, capa de servicio/capa de agente y finalmente la capa de aplicación.
2/n Narrativa Desde una perspectiva narrativa, cuanto menor sea el grado de estandarización/homogeneización de una pista, mayor será la probabilidad de ser un Alfa. Por ejemplo, la capa de potencia informática y la GPU son todas homogéneas, por lo que los proyectos de potencia informática se centran principalmente en derivados de activos de potencia informática, juegos rodantes, GTM, etc. Las pistas de subdivisión menos estandarizadas son: capa de modelo, capa de datos y capa de agente.
3/n Capa de modelo La capa de modelo es una pista con variables muy grandes. La aparición de un nuevo modelo puede cambiar rápidamente la estructura del mercado. Por ejemplo, GPT-4o de OpenAI ofrece infinitas posibilidades para nuevas formas de interacción persona-computadora. Phi-3 lanzado por Microsoft y OpenELM lanzado por Apple en Hugging Face han avanzado rápidamente en el proceso de capacitación móvil. Desde una perspectiva secundaria, variables grandes = altas posibilidades de no consenso = altas posibilidades de Alfa.
4/n Capa de modelo Una buena plataforma de modelo tiene al menos las siguientes características: 1. Componibilidad del modelo: admite la rotación de múltiples modelos grandes, en lugar de un único modelo grande. 2. Necesita comprender/ser compatible con la lógica empresarial de la informática; recursos 3. Cálculo supervisado/puntuación del modelo En resumen, una plataforma modelo que admita la llamada de la biblioteca de modelos híbridos y la API de herramientas y sea compatible con los recursos informáticos puede trascender el mercado alcista y bajista.
5/n Caso Bittensor La capa de modelo Top1 actual es sin duda Bittensor. Para crear una capa de incentivo, ¿qué hizo exactamente Bittensor? Una breve revisión de la línea de tiempo de Bittensor (estadísticas incompletas): 1. Antes del 23 de octubre: la comunidad se precipitó durante la red de prueba; 2. El registro de subredes se abrió gradualmente el 23 de octubre: del primer lote de 9 subredes a la red de 32 subredes; comenzó a expandirse gradualmente a 64 subredes en mayo de 2024;
6/n Bittensor Caso 3. Ajustar el modelo de incentivos siguiendo la ecología: de la universalidad de los incentivos a la supervivencia del más apto a través de incentivos, por ejemplo: (1) Se adelanta el tiempo de reducción a la mitad, y se ajusta la primera reducción a la mitad de 25 años a 23 años; (2) Ajuste de Tokenomics, la proporción de distribución de incentivos directos de la subred está completamente determinada por el mercado, agregando más dimensiones al juego 4. Formando lentamente un efecto volante;
7/n Caso Bittensor Desde una perspectiva secundaria, el “efecto de creación de riqueza” creado con éxito por Bittensor es muy crítico. Varios de los puntos de inflexión en la toma de decisiones de Bittensor coincidieron con un aumento de la liquidez. De septiembre a noviembre de 2023, el número de subredes se amplió continuamente para proporcionar una gran cantidad de órdenes de compra al mismo tiempo, combinado con su mecanismo de compromiso especial, promovió rápidamente el aumento de los precios de los tokens, atrayendo así más proyectos para registrarse; subredes, formando un ciclo benigno. Por lo tanto, encontrará que la tarifa de registro de subred es el mejor indicador del precio de $TAO, y el pico de registro de subred y el pico de precio siempre aparecen uno tras otro.
Caso Bittensor 8/n Al momento de escribir este artículo, la situación de apuestas de los 8 Bittensores principales es como se muestra en la figura. La tasa de participación total de los 8 principales participantes es del 61,2% y la tasa de participación total del proyecto es del 84,61%. El MC actual es de 2,5 mil millones y se estima que el MC puede alcanzar más de 10 mil millones. Solo necesita predecir la situación de las apuestas de los grandes jugadores para completar la predicción de precios.
9/n Productos de la competencia de Bittensor Los productos de la competencia del mismo tipo que Bittensor deben resolver el problema de las altas barreras de entrada. Actualmente, la tarifa de registro de subred de TAO aún no es baja y necesita confiar en sólidas capacidades de BD para implementar una gran cantidad; de modelos en un corto período de tiempo y al mismo tiempo hacer un buen trabajo en la gestión del valor de mercado. Algunos proyectos iniciales como
@communeaidotorg, @zero1_labs, @arbius_ai, etc. están haciendo cosas similares. Si su ecosistema se expande rápidamente, puede ser un buen punto de entrada.
Los productos de la competencia de 10/n Bittensor toman a Commune como ejemplo. Este es el proyecto empresarial del núcleo ecológico Builder de TAO. En comparación con TAO: 1. Commune tiene un umbral más bajo y módulos de registro de desarrollo más fáciles. 2. El sistema de incentivos de Commune se ha simplificado enormemente. eliminado, la toma de decisiones se basa en un sistema de votación más simple; en general, actualmente no hay proyectos de segundo nivel que puedan competir con Bittensor a corto plazo;
11/n El candidato al proyecto de moneda no emitida de capa modelo @Nimble_Network construye una capa de orquestación global para lograr operaciones universales de inteligencia artificial y acceso de enlace completo; @Gatling_X lanza EVM para admitir escenarios informáticos @ritualnet adopta un enfoque múltiple, desde la red de incentivos; , para vincular dispositivos informáticos distribuidos, alojamiento de modelos, intercambio, inferencia, optimización, etc., para acceder a la capa API del modelo, así como para la resistencia a la censura y la privacidad.
