ثورة الذكاء الاصطناعي: كيف يعيد Bittensor تشكيل الشبكات الذكية الجماعية
انفجار صناعة الذكاء الاصطناعي ودمج Web3
إن التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يقودنا إلى عصر جديد مدفوع بالبيانات. إن التقدم الثوري في مجالات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية قد جعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي تتفجر في كل مكان. لقد أدى ظهور ChatGPT في عام 2022 إلى انفجار كامل في صناعة الذكاء الاصطناعي، تلاه تدفق هائل من أدوات الذكاء الاصطناعي، بدءًا من إنشاء النصوص وصولاً إلى إنتاج الفيديو، حيث يتسلل الذكاء الاصطناعي إلى جميع القطاعات. من المتوقع أن يصل حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي إلى 185 مليار دولار بحلول عام 2030.
ومع ذلك، لا يزال الشكل العام لتطور صناعة الذكاء الاصطناعي تحت سيطرة عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، مما يؤدي حتمًا إلى مشكلات مثل احتكار البيانات، وعدم توزيع قوة الحوسبة بشكل متساوٍ. في الوقت نفسه، توفر فكرة اللامركزية في Web3 إمكانيات جديدة لمعالجة هذه التحديات. بموجب بنية الشبكة الموزعة في Web3، من المتوقع أن يتم إعادة تشكيل شكل تطور الذكاء الاصطناعي.
عند تقاطع الذكاء الاصطناعي وWeb3، نشأت مجموعة من المشاريع المبتكرة. تستخدم Fetch.ai البلوكشين لبناء اقتصاديات ذكاء اصطناعي لامركزية؛ يعتمد Numerai على البلوكشين ومجتمع علماء البيانات للتنبؤ بالسوق؛ بينما تقوم Velas بإنشاء منصة عقود ذكية عالية الأداء تعتمد على الذكاء الاصطناعي والبلوكشين. ومع ذلك، تركز معظم هذه المشاريع على سيناريوهات تطبيقية فردية، مما يجعل من الصعب تشكيل نظام بيئي كامل.
استفادت Bittensor بشكل حاد من هذه الفرصة، من خلال آلية التحفيز القائمة على blockchain، أنشأت منصة خوارزمية AI مزودة بآلية تنافسية مدمجة، مما وفر بيئة إيكولوجية جيدة لمشاريع AI عالية الجودة. من المتوقع أن تعيد هذه المحاولة المبتكرة تشكيل نمط تطوير صناعة AI.
Bittensor: رائد الشبكة اللامركزية للذكاء الاصطناعي
Bittensor هو شبكة تعلم آلي لامركزية تحفيزية وسوق للسلع الرقمية. لديها الخصائص البارزة التالية:
بنية لامركزية: يتكون شبكة Bittensor من آلاف العقد الموزعة، مما يحل بفعالية مشاكل مثل تركيز البيانات.
آلية الحوافز العادلة: مكافآت الشبكة لل subnet تتناسب مع مساهمتها، كما أن توزيع المكافآت داخل subnet يتبع نفس المبدأ.
موارد التعلم الآلي المفتوحة: تقديم الخدمة لكل فرد يحتاج إلى قوة حوسبة التعلم الآلي.
سوق المنتجات الرقمية المتنوعة: لا يدعم فقط تداول نماذج الذكاء الاصطناعي، بل يمكن توسيعه ليشمل أنواع مختلفة من تداول البيانات.
تاريخ تطور Bittensor يعكس تمامًا خصائصه كمشروع "جدا".
في عام 2021، تم إطلاقه من قبل مجموعة من الخبراء الفنيين، باستخدام إطار عمل Substrate لبناء سلسلة الكتل الأساسية.
في عام 2022، تم إصدار شبكة النسخة التجريبية Alpha، للتحقق من جدوى الذكاء الاصطناعي اللامركزي. تم إدخال إجماع Yuma، لحماية خصوصية المستخدم.
في عام 2023، سيتم إطلاق نسخة بيتا، وإدخال آلية تحفيز رموز TAO.
في عام 2024، سيتم تطبيق تقنية DHT لتحسين كفاءة معالجة البيانات، مع التركيز على تطوير الشبكات الفرعية وسوق السلع الرقمية.
نموذج الاقتصاد الرمزي لـ Bittensor يتمتع أيضًا بخصوصية كبيرة. إجمالي كمية رموز TAO هو 21 مليون رمز، ويتقلص النصف كل أربع سنوات، ويعتمد على طريقة إصدار عادلة، دون تعدين مسبق أو احتياطي للفريق. حاليًا، يتم إنتاج كتلة واحدة كل 12 ثانية، مع مكافأة قدرها 1 TAO لكل كتلة. الإنتاج اليومي حوالي 7200 TAO، يتم توزيعه وفقًا للمساهمة على الشبكات الفرعية المختلفة وعقدها الداخلية.
حتى الآن، يمتلك شبكة Bittensor أكثر من 100,000 حساب، منها 80,000 حساب نشط. على مدار العام الماضي، ارتفع سعر عملة TAO بأكثر من عشرات الأضعاف، وتبلغ القيمة السوقية الحالية حوالي 2.278 مليار دولار، وسعر الوحدة 321 دولار. تعكس هذه البيانات بشكل كامل زخم نمو Bittensor واعتراف السوق به.
هيكل الشبكة الفرعية: الابتكار الأساسي لـ Bittensor
الشبكة الفرعية هي الجزء الأكثر أهمية في هيكل شبكة Bittensor. يمكن اعتبار كل شبكة فرعية ككود يعمل بشكل مستقل، ولديها آلية تحفيزية ووظائف محددة، لكنها تحافظ على واجهة توافق مع الشبكة الرئيسية. حالياً، تحتوي شبكة Bittensor على 45 شبكة فرعية، ومن المتوقع أن تصل إلى 64 شبكة بحلول منتصف عام 2024.
تتضمن الشبكة الفرعية بشكل رئيسي ثلاث فئات من الأدوار:
مالك الشبكة الفرعية: مسؤول عن توفير الشفرة الأساسية، وتصميم آلية التحفيز.
المعدنون: مسؤولون عن تحسين الخدمات وكود التعدين من خلال التكرار للبقاء في الصدارة في المنافسة.
المدقق: مسؤول عن تقييم مساهمة الشبكة الفرعية وضمان دقتها.
آلية إصدار الشبكة الفرعية (emission) هي جوهر توزيع المكافآت في شبكة Bittensor. بشكل عام، يتم تخصيص 18% من المكافآت التي تحصل عليها الشبكة الفرعية للمالكين، و41% للمحققين، و41% للعمال. تعتمد الشبكة الفرعية على آلية التنافس، حيث يتم استبعاد العقد ذات الأداء الضعيف.
بعد التسجيل في الشبكة الفرعية، هناك فترة مناعة لمدة 7 أيام. تكلفة التسجيل الأولى هي 100 TAO، وسعر التسجيل مرة أخرى يتضاعف. عندما يتم ملء جميع المقاعد في الشبكة الفرعية، سيتم استبدال الشبكة الفرعية ذات أقل كمية من الإصدار والتي ليست في فترة المناعة بشبكة فرعية جديدة. لذلك، تحتاج الشبكة الفرعية إلى تحسين كمية ضمانات المدققين وكفاءة المعدنين لضمان البقاء على المدى الطويل.
تقدم بنية الشبكة الفرعية لـ Bittensor أساسًا جيدًا لنشر شبكة بيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. على سبيل المثال، نجحت Masa، كنظام مكافآت ثنائي العملة الأول، في تنفيذها في شبكة Bittensor، وحصلت على تمويل قدره 18 مليون دولار.
آلية الإجماع والإثبات المبتكرة
شبكة Bittensor تستخدم مجموعة متنوعة من آليات الإجماع والإثبات المبتكرة، وأبرزها آلية إثبات الذكاء ( PoI ) وآلية إجماع Yuma.
يتطلب نظام PoI من المعدنين إثبات مساهماتهم من خلال إكمال مهام حسابية ذكية. قد تتضمن هذه المهام معالجة اللغة الطبيعية، تحليل البيانات، أو تدريب نماذج التعلم الآلي. المسؤولون عن التحقق من صحة العملية يقومون بتوزيع المهام وتقييمها بناءً على جودة التنفيذ.
تعتبر إجماع يوماتا خوارزمية الإجماع الأساسية لـ Bittensor. عند تجميع تقييمات المدققين، يتم تعيين أوزان مختلفة بناءً على عدد TAO الذي تم التعهد به من قبل المدققين، ويتم استبعاد النتائج التي تنحرف بشدة عن الرأي السائد. وأخيرًا، يتم توزيع المكافآت بناءً على التقييمات الشاملة.
أحد الخصائص المهمة لإجماع Yuma هو "مبدأ عدم معرفة البيانات"، مما يعني أن العقد لا تحتاج إلى معرفة المحتوى المحدد للبيانات التي تعالجها لإكمال الحساب والتحقق، وهذا يحمي خصوصية المستخدمين بشكل فعال.
علاوة على ذلك، قدمت Bittensor آلية خبراء مختلطين MOE( )، حيث يتم دمج نماذج فرعية متعددة من مستوى الخبراء في هيكل نموذج واحد. وهذا يسمح لنماذج الخبراء من مجالات مختلفة بالعمل معًا، مما ينتج عنه نتائج أفضل من نموذج واحد فقط. يمكن للمحققين تقييم وترتيب نماذج الخبراء، ومن ثم تخصيص المكافآت المناسبة، مما يحفز النماذج على التحسين المستمر.
نظرة عامة على مشاريع الشبكة الفرعية
حاليا، يوجد في شبكة Bittensor 45 شبكة فرعية مسجلة، منها 40 تم تسميتها. مع زيادة عدد الشبكات الفرعية، أصبح من الأسهل التسجيل، لكن على المدى الطويل ستظل العملية قائمة على المنافسة.
بخلاف الشبكة الجذرية، فإن الشبكات الفرعية 19 و18 و1 هي الأكثر اهتمامًا حاليًا، حيث تمثل نسبة انبعاثاتها 8.72% و6.47% و4.16% على التوالي.
تخصص شبكة الفرعية رقم 19 Vision في توليد الصور اللامركزية والاستدلال، وتوفر الوصول إلى أنواع مختلفة من نماذج الصور. حاليًا، يبلغ متوسط العائد اليومي لعقدها حوالي 866 دولارًا.
تسعى شبكة Cortex.t الفرعية رقم 18 إلى بناء منصة ذكاء اصطناعي متقدمة، وتقدم خدمات النصوص والصور من خلال واجهة برمجة التطبيقات. متوسط ربح العقد يوميًا حوالي 554 دولار.
الشبكة الفرعية رقم 1 هي أول شبكة فرعية لتوليد النصوص، ورغم أنها تعرضت للتشكيك، إلا أنها لا تزال تحتفظ بترتيب مرتفع.
بالإضافة إلى ذلك ، هناك بعض الشبكات الفرعية المميزة ، مثل تحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي Meta Search( لتقديم مشاعر السوق) وOmron( لتحسين استراتيجيات الرهان باستخدام الشبكات العصبية) وغيرها.
بشكل عام، يمكن أن يحقق التشغيل الناجح لعقد الشبكة الفرعية عوائد جيدة، ولكنه يتطلب أيضًا تحسينًا مستمرًا للبقاء في المنافسة الشديدة.
آفاق المستقبل
سيستمر دمج Web3 و AI في أن يكون محور تركيز السوق، مما يجذب استثمارات كبيرة.
Bittensor كمشروع VC غير تقليدي، يجمع بين الابتكار التكنولوجي والاعتراف السوقي، وله آفاق تطوير جيدة.
إن الهيكل الفرعي الفريد الخاص بها يقلل من عوائق نقل مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى الشبكات اللامركزية، ومن المتوقع أن يجذب المزيد من المشاريع عالية الجودة للانضمام.
مع زيادة عدد الشبكات الفرعية، قد تنخفض مكافآت TAO التي تحصل عليها الشبكة الفرعية الأصلية، مما يتطلب ارتفاع سعر TAO للحفاظ على مستوى العائد.
قد تؤدي خفض عتبة تسجيل الشبكة الفرعية إلى ظهور بعض المشاريع ذات الجودة المنخفضة، لكن على المدى الطويل، ستضمن آلية المنافسة تفوق المشاريع عالية الجودة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 7
أعجبني
7
5
مشاركة
تعليق
0/400
Lonely_Validator
· منذ 5 س
مرة أخرى، يُستغل بغباء في دائرة رأس المال
شاهد النسخة الأصليةرد0
MetaverseLandlord
· منذ 5 س
هذه الفطيرة أخيرًا وصلت إليّ
شاهد النسخة الأصليةرد0
BlockchainBouncer
· منذ 5 س
مرة أخرى يتحدثون عن عملة احتيالية
شاهد النسخة الأصليةرد0
AltcoinMarathoner
· منذ 5 س
مثل أي ماراثون فائق، فإن الذكاء الاصطناعي اللامركزي هو لعبة طويلة... يتراكم منذ 2022 وما زال صاعدًا بشأن الأساسيات بصراحة
Bittensor：صائد اللامركزية للذكاء الاصطناعي
ثورة الذكاء الاصطناعي: كيف يعيد Bittensor تشكيل الشبكات الذكية الجماعية
انفجار صناعة الذكاء الاصطناعي ودمج Web3
إن التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يقودنا إلى عصر جديد مدفوع بالبيانات. إن التقدم الثوري في مجالات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية قد جعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي تتفجر في كل مكان. لقد أدى ظهور ChatGPT في عام 2022 إلى انفجار كامل في صناعة الذكاء الاصطناعي، تلاه تدفق هائل من أدوات الذكاء الاصطناعي، بدءًا من إنشاء النصوص وصولاً إلى إنتاج الفيديو، حيث يتسلل الذكاء الاصطناعي إلى جميع القطاعات. من المتوقع أن يصل حجم سوق صناعة الذكاء الاصطناعي إلى 185 مليار دولار بحلول عام 2030.
ومع ذلك، لا يزال الشكل العام لتطور صناعة الذكاء الاصطناعي تحت سيطرة عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، مما يؤدي حتمًا إلى مشكلات مثل احتكار البيانات، وعدم توزيع قوة الحوسبة بشكل متساوٍ. في الوقت نفسه، توفر فكرة اللامركزية في Web3 إمكانيات جديدة لمعالجة هذه التحديات. بموجب بنية الشبكة الموزعة في Web3، من المتوقع أن يتم إعادة تشكيل شكل تطور الذكاء الاصطناعي.
عند تقاطع الذكاء الاصطناعي وWeb3، نشأت مجموعة من المشاريع المبتكرة. تستخدم Fetch.ai البلوكشين لبناء اقتصاديات ذكاء اصطناعي لامركزية؛ يعتمد Numerai على البلوكشين ومجتمع علماء البيانات للتنبؤ بالسوق؛ بينما تقوم Velas بإنشاء منصة عقود ذكية عالية الأداء تعتمد على الذكاء الاصطناعي والبلوكشين. ومع ذلك، تركز معظم هذه المشاريع على سيناريوهات تطبيقية فردية، مما يجعل من الصعب تشكيل نظام بيئي كامل.
استفادت Bittensor بشكل حاد من هذه الفرصة، من خلال آلية التحفيز القائمة على blockchain، أنشأت منصة خوارزمية AI مزودة بآلية تنافسية مدمجة، مما وفر بيئة إيكولوجية جيدة لمشاريع AI عالية الجودة. من المتوقع أن تعيد هذه المحاولة المبتكرة تشكيل نمط تطوير صناعة AI.
Bittensor: رائد الشبكة اللامركزية للذكاء الاصطناعي
Bittensor هو شبكة تعلم آلي لامركزية تحفيزية وسوق للسلع الرقمية. لديها الخصائص البارزة التالية:
بنية لامركزية: يتكون شبكة Bittensor من آلاف العقد الموزعة، مما يحل بفعالية مشاكل مثل تركيز البيانات.
آلية الحوافز العادلة: مكافآت الشبكة لل subnet تتناسب مع مساهمتها، كما أن توزيع المكافآت داخل subnet يتبع نفس المبدأ.
موارد التعلم الآلي المفتوحة: تقديم الخدمة لكل فرد يحتاج إلى قوة حوسبة التعلم الآلي.
سوق المنتجات الرقمية المتنوعة: لا يدعم فقط تداول نماذج الذكاء الاصطناعي، بل يمكن توسيعه ليشمل أنواع مختلفة من تداول البيانات.
تاريخ تطور Bittensor يعكس تمامًا خصائصه كمشروع "جدا".
في عام 2021، تم إطلاقه من قبل مجموعة من الخبراء الفنيين، باستخدام إطار عمل Substrate لبناء سلسلة الكتل الأساسية.
في عام 2022، تم إصدار شبكة النسخة التجريبية Alpha، للتحقق من جدوى الذكاء الاصطناعي اللامركزي. تم إدخال إجماع Yuma، لحماية خصوصية المستخدم.
في عام 2023، سيتم إطلاق نسخة بيتا، وإدخال آلية تحفيز رموز TAO.
في عام 2024، سيتم تطبيق تقنية DHT لتحسين كفاءة معالجة البيانات، مع التركيز على تطوير الشبكات الفرعية وسوق السلع الرقمية.
نموذج الاقتصاد الرمزي لـ Bittensor يتمتع أيضًا بخصوصية كبيرة. إجمالي كمية رموز TAO هو 21 مليون رمز، ويتقلص النصف كل أربع سنوات، ويعتمد على طريقة إصدار عادلة، دون تعدين مسبق أو احتياطي للفريق. حاليًا، يتم إنتاج كتلة واحدة كل 12 ثانية، مع مكافأة قدرها 1 TAO لكل كتلة. الإنتاج اليومي حوالي 7200 TAO، يتم توزيعه وفقًا للمساهمة على الشبكات الفرعية المختلفة وعقدها الداخلية.
حتى الآن، يمتلك شبكة Bittensor أكثر من 100,000 حساب، منها 80,000 حساب نشط. على مدار العام الماضي، ارتفع سعر عملة TAO بأكثر من عشرات الأضعاف، وتبلغ القيمة السوقية الحالية حوالي 2.278 مليار دولار، وسعر الوحدة 321 دولار. تعكس هذه البيانات بشكل كامل زخم نمو Bittensor واعتراف السوق به.
هيكل الشبكة الفرعية: الابتكار الأساسي لـ Bittensor
الشبكة الفرعية هي الجزء الأكثر أهمية في هيكل شبكة Bittensor. يمكن اعتبار كل شبكة فرعية ككود يعمل بشكل مستقل، ولديها آلية تحفيزية ووظائف محددة، لكنها تحافظ على واجهة توافق مع الشبكة الرئيسية. حالياً، تحتوي شبكة Bittensor على 45 شبكة فرعية، ومن المتوقع أن تصل إلى 64 شبكة بحلول منتصف عام 2024.
تتضمن الشبكة الفرعية بشكل رئيسي ثلاث فئات من الأدوار:
مالك الشبكة الفرعية: مسؤول عن توفير الشفرة الأساسية، وتصميم آلية التحفيز.
المعدنون: مسؤولون عن تحسين الخدمات وكود التعدين من خلال التكرار للبقاء في الصدارة في المنافسة.
المدقق: مسؤول عن تقييم مساهمة الشبكة الفرعية وضمان دقتها.
آلية إصدار الشبكة الفرعية (emission) هي جوهر توزيع المكافآت في شبكة Bittensor. بشكل عام، يتم تخصيص 18% من المكافآت التي تحصل عليها الشبكة الفرعية للمالكين، و41% للمحققين، و41% للعمال. تعتمد الشبكة الفرعية على آلية التنافس، حيث يتم استبعاد العقد ذات الأداء الضعيف.
بعد التسجيل في الشبكة الفرعية، هناك فترة مناعة لمدة 7 أيام. تكلفة التسجيل الأولى هي 100 TAO، وسعر التسجيل مرة أخرى يتضاعف. عندما يتم ملء جميع المقاعد في الشبكة الفرعية، سيتم استبدال الشبكة الفرعية ذات أقل كمية من الإصدار والتي ليست في فترة المناعة بشبكة فرعية جديدة. لذلك، تحتاج الشبكة الفرعية إلى تحسين كمية ضمانات المدققين وكفاءة المعدنين لضمان البقاء على المدى الطويل.
تقدم بنية الشبكة الفرعية لـ Bittensor أساسًا جيدًا لنشر شبكة بيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزية. على سبيل المثال، نجحت Masa، كنظام مكافآت ثنائي العملة الأول، في تنفيذها في شبكة Bittensor، وحصلت على تمويل قدره 18 مليون دولار.
آلية الإجماع والإثبات المبتكرة
شبكة Bittensor تستخدم مجموعة متنوعة من آليات الإجماع والإثبات المبتكرة، وأبرزها آلية إثبات الذكاء ( PoI ) وآلية إجماع Yuma.
يتطلب نظام PoI من المعدنين إثبات مساهماتهم من خلال إكمال مهام حسابية ذكية. قد تتضمن هذه المهام معالجة اللغة الطبيعية، تحليل البيانات، أو تدريب نماذج التعلم الآلي. المسؤولون عن التحقق من صحة العملية يقومون بتوزيع المهام وتقييمها بناءً على جودة التنفيذ.
تعتبر إجماع يوماتا خوارزمية الإجماع الأساسية لـ Bittensor. عند تجميع تقييمات المدققين، يتم تعيين أوزان مختلفة بناءً على عدد TAO الذي تم التعهد به من قبل المدققين، ويتم استبعاد النتائج التي تنحرف بشدة عن الرأي السائد. وأخيرًا، يتم توزيع المكافآت بناءً على التقييمات الشاملة.
أحد الخصائص المهمة لإجماع Yuma هو "مبدأ عدم معرفة البيانات"، مما يعني أن العقد لا تحتاج إلى معرفة المحتوى المحدد للبيانات التي تعالجها لإكمال الحساب والتحقق، وهذا يحمي خصوصية المستخدمين بشكل فعال.
علاوة على ذلك، قدمت Bittensor آلية خبراء مختلطين MOE( )، حيث يتم دمج نماذج فرعية متعددة من مستوى الخبراء في هيكل نموذج واحد. وهذا يسمح لنماذج الخبراء من مجالات مختلفة بالعمل معًا، مما ينتج عنه نتائج أفضل من نموذج واحد فقط. يمكن للمحققين تقييم وترتيب نماذج الخبراء، ومن ثم تخصيص المكافآت المناسبة، مما يحفز النماذج على التحسين المستمر.
نظرة عامة على مشاريع الشبكة الفرعية
حاليا، يوجد في شبكة Bittensor 45 شبكة فرعية مسجلة، منها 40 تم تسميتها. مع زيادة عدد الشبكات الفرعية، أصبح من الأسهل التسجيل، لكن على المدى الطويل ستظل العملية قائمة على المنافسة.
بخلاف الشبكة الجذرية، فإن الشبكات الفرعية 19 و18 و1 هي الأكثر اهتمامًا حاليًا، حيث تمثل نسبة انبعاثاتها 8.72% و6.47% و4.16% على التوالي.
تخصص شبكة الفرعية رقم 19 Vision في توليد الصور اللامركزية والاستدلال، وتوفر الوصول إلى أنواع مختلفة من نماذج الصور. حاليًا، يبلغ متوسط العائد اليومي لعقدها حوالي 866 دولارًا.
تسعى شبكة Cortex.t الفرعية رقم 18 إلى بناء منصة ذكاء اصطناعي متقدمة، وتقدم خدمات النصوص والصور من خلال واجهة برمجة التطبيقات. متوسط ربح العقد يوميًا حوالي 554 دولار.
الشبكة الفرعية رقم 1 هي أول شبكة فرعية لتوليد النصوص، ورغم أنها تعرضت للتشكيك، إلا أنها لا تزال تحتفظ بترتيب مرتفع.
بالإضافة إلى ذلك ، هناك بعض الشبكات الفرعية المميزة ، مثل تحليل بيانات وسائل التواصل الاجتماعي Meta Search( لتقديم مشاعر السوق) وOmron( لتحسين استراتيجيات الرهان باستخدام الشبكات العصبية) وغيرها.
بشكل عام، يمكن أن يحقق التشغيل الناجح لعقد الشبكة الفرعية عوائد جيدة، ولكنه يتطلب أيضًا تحسينًا مستمرًا للبقاء في المنافسة الشديدة.
آفاق المستقبل
سيستمر دمج Web3 و AI في أن يكون محور تركيز السوق، مما يجذب استثمارات كبيرة.
Bittensor كمشروع VC غير تقليدي، يجمع بين الابتكار التكنولوجي والاعتراف السوقي، وله آفاق تطوير جيدة.
إن الهيكل الفرعي الفريد الخاص بها يقلل من عوائق نقل مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى الشبكات اللامركزية، ومن المتوقع أن يجذب المزيد من المشاريع عالية الجودة للانضمام.
مع زيادة عدد الشبكات الفرعية، قد تنخفض مكافآت TAO التي تحصل عليها الشبكة الفرعية الأصلية، مما يتطلب ارتفاع سعر TAO للحفاظ على مستوى العائد.
قد تؤدي خفض عتبة تسجيل الشبكة الفرعية إلى ظهور بعض المشاريع ذات الجودة المنخفضة، لكن على المدى الطويل، ستضمن آلية المنافسة تفوق المشاريع عالية الجودة.