Auteur : Minta
1/n (Mise à jour continue) Ouvrez un article pour enregistrer les idées de deuxième niveau de la superposition des secteurs Crypto et IA Web3 et IA est similaire à Web2. La couche de données/couche de puissance de calcul est l'infrastructure la plus basse, puis passe au modèle. couche, couche de service/couche agent, et enfin la couche application.
2/n Narratif D'un point de vue narratif, plus le degré de standardisation/homogénéisation d'un morceau est faible, plus la probabilité d'être un Alpha est grande. Par exemple, la couche de puissance de calcul et le GPU sont tous homogènes, de sorte que les projets de puissance de calcul se concentrent principalement sur les dérivés de gameplay/GTM/actifs de puissance de calcul, etc. Les pistes de subdivision les moins standardisées sont : la couche modèle, la couche données et la couche agent.
3/n Couche modèle La couche modèle est une piste comportant de très grandes variables. L'émergence d'un nouveau modèle peut rapidement modifier la structure du marché. Par exemple, le GPT-4o d’OpenAI offre des possibilités infinies pour de nouvelles façons d’interagir homme-machine. Phi-3 publié par Microsoft et OpenELM publié par Apple sur Hugging Face ont rapidement fait progresser le processus de formation mobile. D'un point de vue secondaire, grandes variables = fortes chances de non-consensus = fortes chances d'Alpha.
4/n Couche modèle Une bonne plate-forme de modèles présente au moins les caractéristiques suivantes : 1. Composabilité du modèle : prend en charge la rotation de plusieurs grands modèles, plutôt qu'un seul grand modèle. 2. Doit comprendre/être compatible avec la logique métier de l'informatique ; ressources ; 3. Calcul supervisé/notation de modèle. En résumé, une plate-forme de modèle qui prend en charge l'appel de bibliothèques de modèles hybrides et d'API d'outils et qui est compatible avec les ressources informatiques est une plate-forme de modèle qui peut transcender les hausses et les baisses.
Cas Bittensor 5/n La couche de modèle Top1 actuelle est sans aucun doute Bittensor. Afin de créer une couche d'incitation, qu'a fait Bittensor exactement ? Un bref aperçu de la chronologie de Bittensor (statistiques incomplètes) : 1. Avant le 23 octobre : la communauté s'est précipitée lors du test du réseau ; 2. L'enregistrement des sous-réseaux a été progressivement ouvert le 23 octobre : du premier lot de 9 sous-réseaux au réseau de 32 sous-réseaux ; a commencé à s'étendre progressivement à 64 sous-réseaux en mai 2024 ;
6/n Bittensor Cas 3. Ajuster le modèle d'incitation en fonction de l'écologie : de l'universalité des incitations à la survie du plus fort en passant par des incitations, par exemple : (1) Le temps de réduction de moitié est avancé, et la première moitié est ajustée de 25 ans à 23 ans ; (2) Ajustement Tokenomics, le ratio de distribution d'incitations directes du sous-réseau est entièrement déterminé par le marché, ajoutant plus de dimensions au jeu 4. Formation lente d'un effet de volant ;
7/n Cas Bittensor D'un point de vue secondaire, « l'effet de création de richesse » créé avec succès par Bittensor est très critique. Plusieurs tournants décisionnels de Bittensor ont coïncidé avec une augmentation des liquidités. De septembre à novembre 2023, le nombre de sous-réseaux a été continuellement augmenté pour fournir un grand nombre d'ordres d'achat ; en même temps, combiné à son mécanisme de gage spécial, il a rapidement favorisé l'augmentation des prix des jetons, attirant ainsi davantage de projets à s'enregistrer en tant que sous-réseaux, formant un cycle bénin. Par conséquent, vous constaterez que les frais d'enregistrement de sous-réseau sont le meilleur indicateur du prix $TAO, et que le pic d'enregistrement de sous-réseau et le pic de prix apparaissent toujours l'un après l'autre.
Cas Bittensor 8/n Au moment de la rédaction, la situation de jalonnement des 8 principaux Bittensors est celle indiquée sur la figure. Le taux de jalonnement total des 8 meilleurs jalonneurs est de 61,2 % et le taux de jalonnement total du projet est de 84,61 %. Le MC actuel est de 2,5 milliards, et on estime que le MC peut atteindre 10 milliards et plus. Il vous suffit de prédire la situation de mise des grands acteurs pour compléter la prévision des prix.
9/n Produits concurrents Bittensor Les produits concurrents du même type que Bittensor doivent résoudre le problème des barrières à l'entrée élevées. Actuellement, les frais d'enregistrement de sous-réseau de TAO ne sont toujours pas bas et doivent s'appuyer sur de solides capacités BD pour en déployer un grand nombre. de modèles dans un court laps de temps. Et simultanément faire du bon travail dans la gestion de la valeur marchande. Certains premiers projets tels que
@communeaidotorg, @zero1_labs, @arbius_ai, etc. font des choses similaires si leur écosystème se développe rapidement, cela peut être un bon point d'entrée.
Les produits concurrents de 10/n Bittensor prennent Commune comme exemple. Il s'agit du projet entrepreneurial du constructeur de base écologique de TAO. Par rapport à TAO : 1. Commune a un seuil plus bas et des modules d'enregistrement de développement plus faciles 2. Le système d'incitation de Commune a été considérablement simplifié/ supprimé , la prise de décision repose sur un système de vote plus simple ; en général, il n'existe actuellement aucun projet de deuxième niveau qui puisse rivaliser avec Bittensor à court terme.
11/n Le candidat au projet de monnaie non émis de la couche modèle @Nimble_Network construit une couche d'orchestration mondiale pour réaliser des opérations universelles d'intelligence artificielle et un accès par liaison complète ; @Gatling_X lance EVM pour prendre en charge les scénarios informatiques. @ritualnet adopte une approche à plusieurs volets, à partir du réseau d'incitation ; , à la liaison des appareils informatiques distribués, à l'hébergement de modèles, au partage, à l'inférence, à l'optimisation, etc., à l'accès à la couche API du modèle, ainsi qu'à la résistance à la censure et à la confidentialité.
