Передісторія революції AI
AI вибух фону
З бурхливим розвитком технології штучного інтелекту (ШІ) ми вступаємо в нову еру даних. Прорив у таких галузях, як глибоке навчання та обробка природної мови, зробив програми ШІ повсюдними. Народження ChatGPT у 2022 році сколихнуло індустрію штучного інтелекту, а потім серія інструментів штучного інтелекту, таких як Vincent Video та автоматичний офіс, а застосування «AI+» також було винесено на порядок денний. Ринкова вартість індустрії ШІ також зросла і, як очікується, досягне 185 мільярдів доларів США в 2030 році.
Рисунок 1 Зміни ринкової вартості ШІ
Традиційні інтернет-компанії монополізують ШІ
Зараз галузь штучного інтелекту в основному монополізована NVIDIA, Microsoft, Google, OpenAI та іншими компаніями. У той же час концепція децентралізації Web3 надає нові можливості для вирішення цих проблем. У розподіленій мережі Web3 вона змінить поточну схему розробки ШІ.
Web3+AI Поточний прогрес
Оскільки індустрія ШІ стрімко розвивається, з’явилася велика кількість високоякісних проектів Web3+AI. Fetch.ai створює децентралізовану економіку за допомогою технології блокчейн, підтримує автономних агентів і смарт-контракти, а також використовується для оптимізації навчання та застосування моделей штучного інтелекту; Numerai використовує технологію блокчейну та спільноту дослідників даних для прогнозування ринкових тенденцій і передачі механізму винагороди мотивувати розробників моделей; Velas створює високопродуктивну платформу смарт-контрактів для штучного інтелекту та блокчейну, що забезпечує більш високу швидкість транзакцій і більш високий рівень безпеки. Сам проект штучного інтелекту містить три основні елементи: дані, алгоритм і обчислювальну потужність. Дані Web3+ і обчислювальна потужність Web3+ зараз у розпалі, але напрямок алгоритму Web3+ завжди був незалежним, і врешті-решт він може лише. формувати проекти з односторонніми додатками. Bittensor використав цю прогалину та створив платформу алгоритмів штучного інтелекту з власним механізмом перевірки та конкуренції через механізм конкуренції та стимулювання самого блокчейну, щоб зберегти найкращі проекти ШІ.
Історія розвитку Біттензора
інноваційний прорив
Bittensor — це децентралізована мережа машинного навчання та ринок цифрових товарів.
Децентралізація: Bittensor працює в тисячах розподілених комп’ютерних мереж, контрольованих різними компаніями та організаціями, вирішуючи такі проблеми, як концентрація даних.
Справедливий механізм заохочення: токени $TAO, які мережа Bittensor надає своїй підмережі, пропорційні внеску підмережі, а винагороди, які підмережа надає своїм майнерам і верифікаторам, також пропорційні внеску вузлів.
Ресурси машинного навчання: децентралізована мережа може надавати послуги кожному, кому потрібні обчислювальні ресурси машинного навчання.
Диверсифікований ринок цифрових товарів: спочатку ринок цифрових товарів мережі Bittensor був спеціально розроблений для торгівлі моделями машинного навчання та пов’язаними даними, але отримав переваги від розширення мережі Bittensor і механізму консенсусу Yuma, який не дбає про фактичний вміст. даних, він став товарним ринком, де можна торгувати будь-якою формою даних.
Історія розвитку
На відміну від багатьох високо оцінених проектів венчурного капіталу на поточному ринку, Bittensor є більш справедливим, цікавим і значущим проектом для гіків, і процес його розробки не включає процес «від малювання великого пирога до обману інвестицій», як в інших проектах.
Формування концепції та запуск проекту (2021): Bittensor був створений групою ентузіастів технологій і експертів, відданих просуванню децентралізованих мереж ШІ. Вони побудували блокчейн Bittensor через структуру Substrate, щоб забезпечити її гнучкість і масштабованість.
Рання розробка та перевірка технологій (2022): команда випускає альфа-версію мережі, щоб перевірити можливість децентралізованого ШІ. Він також представляє консенсус Yuma, наголошуючи на принципі агностицизму даних і підтримці конфіденційності та безпеки користувачів.
Розширення мережі та побудова спільноти (2023): команда випускає бета-версію та представляє токен-економічну модель (TAO) для стимулювання обслуговування мережі.
Технологічні інновації та крос-ланцюгова сумісність (2024): команда використовує технологію інтеграції DHT (розподілена хеш-таблиця), щоб зробити зберігання та пошук даних більш ефективними. У той же час проект почав фокусуватися на просуванні та подальшому розширенні підмереж і ринків цифрових товарів.
Малюнок 2 Картина просування мережі Bittensor
У процес розробки Bittensor не так багато традиційних венчурних капіталовкладачів втручалися, щоб уникнути ризику централізованого контролю. Проект стимулює вузли та майнери за допомогою токенів, що також забезпечує життєздатність мережі Bittensor. По суті, Bittensor — це обчислювальна потужність і сервісний проект штучного інтелекту, керований майнерами GPU.
Токеноміка
Мережевий токен Bittensor є TAO. Щоб висловити своє захоплення біткойнами, TAO схожий на BTC у багатьох аспектах. Його загальна пропозиція становить 21 мільйон, яка кожні чотири роки зменшується вдвічі. Токени TAO розподіляються через чесний запуск під час запуску мережі Bittensor. Немає попереднього майнінгу, тому токени не зарезервовані для команди-засновника та венчурного капіталу. Зараз мережевий блок Bittensor генерується приблизно кожні 12 секунд, і кожен блок винагороджує 1 $TAO-токен. Тепер ці винагороди розподіляються між кожною підмережею, а потім розподіляються по підмережах у підмережі. .Власники, валідатори та майнери.
Малюнок 3 Картина просування спільноти Bittensor
Токени TAO можна використовувати для покупки та отримання обчислювальних ресурсів, даних і моделей ШІ в мережі Bittensor, а також є обліковими даними для участі в управлінні спільнотою.
Статус розробки
Загальна кількість облікових записів мережі Bittensor на даний момент сягає 100 000+, з яких є 80 000 ненульових облікових записів.
Рисунок 4 Зміни в кількості облікових записів Bittensor
За минулий рік TAO зріс у десятки разів, з поточною ринковою вартістю 2,278 мільярда доларів США та курсом валюти 321 долар США.
Малюнок 5. Зміна ціни токена TAO
Поступово впроваджувалася архітектура підмережі
Протокол Біттензора
Протокол Bittensor — це децентралізований протокол машинного навчання, який підтримує обмін можливостями машинного навчання та прогнозами між учасниками мережі та полегшує спільний доступ до моделей і сервісів машинного навчання та спільну роботу в одноранговому режимі.
Рисунок 6 Протокол Bittensor
Протокол Bittensor включає мережеву архітектуру, підтензори, архітектуру підмережі, вузли перевірки, вузли майнера тощо в екосистемі підмережі. Мережа Bittensor — це, по суті, група вузлів, які беруть участь у протоколі, щоб взаємодіяти з іншими мережами. Ці вузли працюють за допомогою механізму виживання. Хороші підмережі будуть видалені новими підмережами, а погано ефективні валідатори та майнерні вузли в кожній підмережі також будуть витіснені. Можна побачити, що підмережа є найважливішою частиною архітектури мережі Bittensor.
логіка підмережі
Підмережі можна розглядати як фрагмент коду, який працює незалежно, з унікальними стимулами та функціями для користувача, але кожна підмережа підтримує той самий консенсусний інтерфейс, що й основна мережа Bittensor. Підмережі включають три типи: локальну підмережу, підмережу тестової мережі та підмережу основної мережі. Без урахування кореневої підмережі наразі існує 45 підмереж. Очікується, що з травня по липень 2024 року кількість підмереж зросте з 32 до 64, додаючи 4 нові підмережі щотижня.
Ролі підмережі та викиди
У всій мережі Bittensor є шість функціональних ролей: користувачі, розробники, майнери, верифікатори застав, власники підмережі та комітети. Підмережа містить власників підмережі, майнерів і валідаторів ставок.
Власник підмережі: власник підмережі відповідає за надання основного майнера та коду валідатора, а також може налаштувати унікальні інші механізми заохочення для розподілу стимулів за роботу майнерів.
Майнери: Майнерам рекомендується повторювати код сервера та майнінгу, щоб залишатися попереду інших майнерів у тій самій підмережі. Майнери з найменшими викидами будуть замінені новими майнерами, і їм потрібно буде перереєструвати вузол. Варто зазначити, що майнери можуть запускати кілька вузлів у кількох підмережах.
Валідатор: валідатори отримують відповідні винагороди, вимірюючи внесок кожної підмережі та забезпечуючи його коректність. У той же час токени TAO можна закласти на вузлі верифікатора, і вузол верифікатора може отримати 0-18% (регульовану) винагороду за заставу.
Емісія підмережі — це механізм розподілу токенів TAO у мережі Bittensor, який винагороджує майнерів і верифікаторів. Винагорода, отримана підмережею, зазвичай розподіляється на 18% для власника підмережі, а 41% — на валідатори шахтарям. Підмережа містить 256 слотів UDI, з яких 64 слоти UID призначені для валідаторів, а 192 UID призначені для майнерів. розмір ставки та продуктивність валідатора визначають їхній статус і винагороди в підмережі. Продуктивність майнера оцінюється за допомогою запитів і оцінок валідаторами підмережі, а майнери з низькою ефективністю замінюються новозареєстрованими майнерами. Таким чином, чим більша загальна кількість токенів, наданих верифікатором, тим вище обчислювальна ефективність майнера, тим вище загальна кількість викидів підмережі та вище рейтинг.
Реєстрація та виведення з експлуатації підмережі
Після того, як підмережа буде зареєстрована, плата за першу реєстрацію становитиме 100 доларів США, а ціна наступних реєстрацій зросте вдвічі, і з часом плата зменшиться до 100 доларів США. Коли всі розташування підмереж заповнені, під час реєстрації нової підмережі підмережа з найменшим випромінюванням, яка не перебуває в періоді імунітету, буде видалена для розміщення нової підмережі. Таким чином, підмережа повинна максимально збільшити кількість зобов’язань валідатора та ефективність майнера в слоті UID, щоб гарантувати, що його не буде видалено після періоду імунітету.
Рисунок 7 Назва підмережі
Завдяки архітектурі підмережі мережі Bittensor було реалізовано децентралізовану мережу даних AI Masa, яка стала першою двовалютною системою винагороди в мережі Bittensor, залучивши 18 мільйонів доларів США у вигляді фінансування.
Рисунок 8 Просування Masa
Консенсус і механізм доказу
Мережа Bittensor містить різноманітні механізми консенсусу та механізми доказу. У традиційних децентралізованих мережах PoW (Proof of Work) часто використовується для вузлів майнерів, щоб гарантувати внесок майнерів у мережу та отримувати винагороду на основі їхньої обчислювальної потужності та якості обробки даних для вузлів перевірки, як правило, прийнятий механізм PoV ( Доказ перевірки), що забезпечує безпеку та цілісність мережі. У мережі Bittensor оригінальний механізм PoI (доказ інтелекту) і консенсус Yuma використовуються для досягнення перевірки та розподілу винагород.
Механізм доказу інтелекту
Механізм PoI від Bittensor — це оригінальний механізм перевірки та заохочення, який доводить внесок учасників через виконання інтелектуальних обчислювальних завдань, забезпечуючи тим самим безпеку мережі, якість даних та ефективне використання обчислювальних ресурсів.
Майнінгові вузли підтверджують свою роботу, виконуючи інтелектуальні обчислювальні завдання, які можуть включати обробку природної мови, аналіз даних, навчання моделі машинного навчання тощо.
Завдання призначаються майнерам верифікатором після того, як майнер виконає завдання, результати повертаються верифікатору, і верифікатор виставляє бали на основі якості виконання завдання.
Юма консенсус
Консенсус Yuma є основним механізмом консенсусу мережі Bittensor. Коли верифікатор отримує оцінку на основі виконання завдання, оцінка вводиться в алгоритм консенсусу Yuma. В алгоритмі консенсусу валідатори з великою кількістю обіцянок TAO мають вищу оцінку. У той же час алгоритм відсіює результати, які відрізняються від більшості валідаторів, і, нарешті, система розподіляє винагороду за токени на основі комплексної оцінки.
Рисунок 9 Діаграма алгоритму консенсусу
Принцип агностику даних: це забезпечує конфіденційність і безпеку під час обробки даних, тобто вузлам не потрібно знати конкретний вміст даних, що обробляються, щоб виконати обчислення та перевірки.
Винагороди на основі продуктивності: розподіляйте винагороди на основі продуктивності та внеску вузлів, щоб забезпечити ефективні та високоякісні обчислювальні ресурси та обробку даних.
Механізм МНС працює спільно
Bittensor вводить механізм MOE у мережу та об’єднує кілька підмоделей експертного рівня в архітектуру моделі. Кожна експертна модель має відносні переваги при вирішенні проблем у відповідній галузі. Тому, коли нові дані вводяться в загальну архітектуру моделі, різні підмоделі можуть працювати разом для досягнення кращих результатів, ніж одна модель.
За допомогою механізму консенсусу Yuma верифікатори також можуть оцінювати експертні моделі, ранжувати їхні здібності та розподіляти символічні винагороди для заохочення оптимізації та вдосконалення моделей.
Рисунок 10 Ідеї вирішення проблем
проект підмережі
На момент написання статті кількість зареєстрованих підмереж Bittensor досягла 45, а число було названо 40. У минулому, коли кількість підмереж була обмежена, конкуренція за реєстрацію підмережі була дуже жорсткою, а ціна реєстрації колись сягала мільйонів доларів. Зараз Bittensor поступово відкриває більше квот на реєстрацію підмереж. Щойно зареєстровані підмережі можуть бути не такими хорошими, як підмережі, які працюють протягом тривалого часу з точки зору стабільності та ефективності моделі. Однак через механізм усунення підмережі, запроваджений Bittensor, у довгостроковій перспективі це процес усунення поганих монет, підмережі з низькою продуктивністю моделі та недостатньою міцністю буде важко вижити.
Рисунок 11 Деталі проекту підмережі Bittensor
За винятком кореневої підмережі, поточні підмережі № 19, № 18 і № 1 отримали більшу увагу;
Підмережа №19
Підмережа №19 називається Vision і зареєстрована 18 грудня 2023 року. Vision зосереджується на децентралізованому створенні зображень і висновках; мережа надає доступ до найкращих моделей LLM з відкритим кодом (включно з моделями, навченими на наборах даних підмережі 19) та інших різноманітних моделях (таких як моделі вбудовування).
Поточна плата за реєстрацію слота підмережі Vison становить 3,7 TAO, загальний 24-годинний дохід від вузла становить приблизно 627,84 TAO, а вузли вартістю 64,79 TAO були відновлені за останні 24 години, якщо щойно зареєстровані вузли можуть досягти середнього рівня, щодня дохід може досягати 2472 TAO, приблизно 866 доларів США.
Малюнок 12. Дані про плату за реєстрацію підмережі Vison
Наразі загальна вартість вузлів переробки підмережі Vision становить приблизно 19 200 TAO.
Рисунок 13 Витрати на переробку підмережі Vision
Підмережа №18
Підмережа № 18 називається Cortex.t і розроблена компанією Corcel. Cortex.t прагне створити передову платформу штучного інтелекту, яка надає користувачам надійні високоякісні відповіді на текст і зображення через API.
Поточна плата за реєстрацію слота Cortex.t становить 3,34 TAO, загальний 24-годинний дохід від вузла становить близько 457,2 TAO, а вузли вартістю 106,32 TAO були відновлені за останні 24 години, якщо нещодавно зареєстровані вузли можуть досягти середнього рівня, щоденний дохід може досягати 1,76 TAO, приблизно 553,64 $.
Малюнок 14 Дані плати за реєстрацію підмережі Cortex.t
Наразі загальна вартість вузлів переробки підмережі Cortex.t становить приблизно 27134 TAO.
Рисунок 15 Витрати на переробку підмережі Cortex.t
Підмережа №1
Підмережа № 1 — це децентралізована підмережа, розроблена Opentensor Foundation і призначена для створення тексту. У березні цього року засновник Taproot Wizards Eric Wall назвав її TAO першим проектом підмережі Bittensor токен — валюта мемів у сфері штучного інтелекту, і зазначив, що підмережа №1 дозволяє сотням вузлів отримувати подібні результати за допомогою штучного інтелекту, відповідаючи на текстові запитання, що не покращує ефективність вирішення реальних проблем.
інші
З точки зору категорій моделі, моделі підмережі № 19, № 18 і № 1 належать до моделей генеративного класу. Крім того, існують великі моделі обробки даних, торгові моделі штучного інтелекту тощо, такі як підмережа 22 Meta Search, яка забезпечує ринкові настрої, аналізуючи дані Twitter, і підмережа 2 Omron, яка вивчає стратегії стейкингу через глибокі нейронні мережі та постійно їх оптимізує. .
З точки зору прибутку та ризику, якщо ви можете успішно використовувати ігровий автомат більше ніж кілька тижнів, вигоди, очевидно, дуже значні. Однак, якщо нещодавно зареєстровані вузли не зможуть використовувати високопродуктивні графічні карти та оптимізувати локальні алгоритми, буде важко вижити в конкуренції з іншими вузлами.
майбутній розвиток
З точки зору популярності, сама концепція штучного інтелекту не менш популярна, ніж концепція Web3, і навіть багато гарячих грошей, які спочатку були б влиті в індустрію Web3, також були залучені індустрією штучного інтелекту. Таким чином, Web3+AI ще довго буде центром ринку в майбутньому.
З точки зору архітектури, Bittensor не є традиційним венчурним проектом, який зріс у десятки разів.
З точки зору технологічних інновацій, Bittensor ламає минулу ситуацію, в якій проекти Web3+AI боролися незалежно. Його оригінальна архітектура підмережі також може зменшити труднощі переходу на децентралізовані мережі для багатьох команд із можливостями технології ШІ та швидше отримати переваги. А завдяки механізму конкурентного виключення проекти підмереж повинні постійно оптимізувати свої моделі та збільшувати суму застави, щоб запобігти блокуванню новими підмережами.
З точки зору ризику, хоча Bittensor збільшує кількість підмереж, це неминуче зменшить складність реєстрації підмережі та збільшить можливість безіменного лову риби в неспокійних водах; TAO, отриманих початково зареєстрованими підмережами, поступово знижуватиметься, якщо ціна токена TAO не зможе піднятися зі збільшенням кількості підмереж, дохід, швидше за все, не виправдає очікувань.
