Bittensor: Web3とAIの融合の先駆者 分散化された機械学習の新しいパラダイムを探る

AI革命の波の中での新しい機会

人工知能技術の急速な発展は、私たちをデータ駆動型の新時代へと導いています。深層学習や自然言語処理などの分野での画期的な進展により、AIアプリケーションは至る所に存在するようになりました。2022年にChatGPTが登場したことで、AI業界全体が活気づき、それに続いて、文生成動画やスマートオフィスなどの一連の革新的なAIツールが登場しました。AI技術の広範な応用も課題に上がっています。同時に、AI業界の市場価値も爆発的に成長しており、2030年までに1850億ドルに達すると予測されています。

しかし、現在のAI業界は主に少数のテクノロジー大手によって支配されており、この高度な集中化はデータの独占や計算力の不均等な配分など、一連の課題をもたらしています。Web3の分散型ネットワークアーキテクチャは、これらの問題を解決する新たな可能性を提供します。Web3の分散型ネットワークアーキテクチャにおいて、現在のAI業界の発展のパターンを再構築することが期待されています。

AI業界が盛り上がる中、高品質なWeb3+AIプロジェクトが続々と登場しています。これらのプロジェクトは、ブロックチェーン技術と人工知能を組み合わせ、新しい発展方向を探求しています。その中には、分散型のAI経済システムの構築に取り組むプロジェクトや、ブロックチェーン技術を活用してAIモデルのトレーニングを最適化するプロジェクト、さらにAIとブロックチェーンの融合による高性能プラットフォームの構築に力を入れるプロジェクトもあります。

Web3+AIの各細分野において、データと計算力に関するプロジェクトの発展は目覚ましい。しかし、アルゴリズム開発の面では、各プロジェクトは依然として相対的に独立しており、協力を形成するのが難しい。Bittensorはこの機会を鋭敏に捉え、ブロックチェーンに固有の競争とインセンティブ機構を通じて、フィルタリング機能を備えたAIアルゴリズムプラットフォームを構築し、最も質の高いAIプロジェクトを集約し、保留することが期待されている。

! Bittensor:AIサブネットはSwarm Intelligenceネットワークをどのように再構築していますか?

Bittensor:分散型AIネットワークの探求者

Bittensorは、分散型の機械学習ネットワークおよびデジタル商品取引プラットフォームです。これは、分散コンピューティングネットワークを通じて運営され、データ集中などの問題を効果的に解決します。ネットワークは公正なインセンティブメカニズムを採用しており、貢献度に応じてサブネットとノードに報酬を分配します。同時に、機械学習リソースを必要とする個人にサービスを提供し、徐々に多様なデジタル商品取引市場へと発展しています。

Bittensorの発展の歴史は革新精神に満ちています。2021年、技術専門家のグループがこのプロジェクトを立ち上げ、分散型AIネットワークの発展を推進することを目的としました。2022年、チームはAlphaバージョンのネットワークを公開し、分散型AIの実現可能性を検証しました。2023年、Betaバージョンが登場し、トークン経済モデルTAOを導入してネットワークの維持を促進しました。2024年、プロジェクトはDHT技術を導入し、データの保存と検索の効率を向上させるとともに、サブネットやデジタル商品市場の拡大に力を入れました。

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BittensorネットワークのトークンTAOは、ビットコインの設計をいくつかの面で模倣しています。総供給量は2100万枚で、4年ごとに半減します。TAOは公平な立ち上げ方式で配布され、事前採掘やチームの保持はありません。現在、約12秒ごとに1つのブロックが生成され、各ブロックには1つのTAOが報酬として与えられます。これらの報酬は、貢献の割合に応じて各サブネットに分配され、サブネットが所有者、検証者、マイナーに分配します。

現在、Bittensorネットワークのアカウント総数は10万を超え、その中でアクティブアカウントは約8万です。過去1年間で、TAOの価格は数十倍に上昇し、現在の時価総額は約22.78億ドル、単価321ドルです。これらのデータは、Bittensorプロジェクトがますます多くの人々の関心と参加を集めていることを反映しています。

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サブネットアーキテクチャ: Bittensorのコアイノベーション

Bittensorプロトコルは、ネットワーク参加者間で機械学習能力と予測を交換し、モデルとサービスの共有協力を促進する分散型機械学習プロトコルです。このプロトコルは、ネットワークアーキテクチャ、サブテンソル、サブネットアーキテクチャなどの複数の構成要素を含んでいます。Bittensorネットワークは本質的に複数のノードで構成されており、各ノードは相互接続を実現するためにBittensorクライアントソフトウェアを実行します。これらのノードはサブネットによって管理され、優勝劣敗のメカニズムを採用しており、パフォーマンスが良くないサブネットとノードは排除されます。

サブネットはBittensorネットワークの重要な構成要素であり、特定のユーザーインセンティブと機能メカニズムを策定した独立して動作するコードの一部と見なすことができます。現在、ルートサブネットを除いて、合計45のサブネットがあり、2024年5月から7月の間にサブネットの数は32から64に増加する見込みであり、毎週4つが新たに追加されます。

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サブネットには主に3種類の役割があります: サブネットの所有者、マイナー、そしてステーキングバリデーターです。サブネットの所有者は基盤となるコードを提供し、インセンティブメカニズムを設定します。マイナーはコードを継続的に最適化して競争力を向上させます。バリデーターはサブネットの貢献を評価し、報酬を得る役割を担います。サブネットの排出報酬は一般的に所有者、バリデーター、マイナーに対して18%、41%、41%の割合で分配されます。

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サブネット登録後、7日間の免疫期間があります。初回登録料は100 TAOです。すべてのサブネットの枠が埋まった場合、新しいサブネットの登録は、排出量が最も少なく免疫期間にないサブネットに置き換わります。したがって、サブネットは長期的な生存を確保するために、検証者のステーク量とマイナーの効率を継続的に向上させる必要があります。

Bittensorのサブネットアーキテクチャのおかげで、分散型AIデータネットワークMasaが実現し、ネットワーク初の二重報酬システムとなり、1800万ドルの資金調達を引き寄せました。これは、Bittensorのサブネットモデルの実際の応用可能性を示しています。

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コンセンサスメカニズム: 知恵の証明の革新的な試み

Bittensorネットワークは、さまざまなコンセンサスと証明メカニズムを採用しています。その中で最も特徴的なのは、知的証明(PoI)メカニズムで、これはBittensorの独自の検証とインセンティブメカニズムです。PoIでは、マイナーはスマートコンピューティングタスクを完了することでその貢献を証明し、これらのタスクは自然言語処理やデータ分析などの分野に関わる可能性があります。検証者はタスクの割り当てと完了品質の評価を担当します。

YumaコンセンサスはBittensorのコアコンセンサスアルゴリズムです。バリデーターはタスクの完了状況に基づいてスコアを付け、そのスコアをYumaコンセンサスアルゴリズムに入力します。このアルゴリズムは、バリデーターがステークしたTAOの量に応じて異なる重みを付与し、大多数のスコアから大きく外れた結果を除外し、最終的に総合スコアを算出し、それに基づいて報酬を分配します。

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Yumaコンセンサスの重要な特徴の一つは、データ非知識原則であり、これはデータ処理プロセスにおけるプライバシーとセキュリティを確保します。同時に、パフォーマンスに基づく報酬メカニズムは、ノードが効率的で高品質な計算リソースを提供するように促します。

さらに、BittensorはMOE(混合専門家)メカニズムを導入し、1つのモデルアーキテクチャ内で複数の専門的なサブモデルを統合しました。これにより、異なるサブモデルが協力して新しいデータを処理する際に、より良い結果を得ることができます。Yumaコンセンサスのサポートにより、検証者は専門モデルに対して評価とランキングを行い、モデルの継続的な最適化を促進します。

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サブネットエコシステム:多様なAIアプリケーションの開花

現在、Bittensorには45の登録サブネットがあり、そのうち40が名前が付けられています。サブネットの数が増えるにつれて、新しく登録されたサブネットの競争圧力も高まっています。しかし、Bittensorの淘汰メカニズムにより、長期的には優れた性能を持つサブネットが際立つことが保証されています。

現在のサブネットの中で、19号、18号、1号サブネットが最も注目されており、排出量の割合はそれぞれ8.72%、6.47%、4.16%です。19号サブネットVisionは、分散型の画像生成と推論に注力しており、高品質のオープンソースモデルへのアクセスを提供しています。18号サブネットCortex.tは、最先端のAIプラットフォームの構築に取り組んでおり、APIを通じてテキストと画像のサービスを提供しています。1号サブネットは最初のテキスト生成サブネットであり、疑問を持たれたこともありますが、それでも高いランキングを維持しています。

! Bittensor:AIサブネットはSwarm Intelligenceネットワークをどのように再構築していますか?

モデルのカテゴリから見ると、生成モデルが主導的な地位を占めています。さらに、データ処理や取引AIなどの異なるタイプのモデルがあります。例えば、22号サブネットのMeta Searchはソーシャルメディアデータを分析して市場の感情分析を提供し、2号サブネットのOmronはステーキング戦略の最適化に特化しています。

収益リスクの観点から見ると、成功したノードはかなりの利益を得ることができます。しかし、新しく登録されたノードは、高性能のハードウェアと最適化アルゴリズムを備えていなければ、激しい競争の中で生き残ることはできません。このメカニズムは、ネットワーク全体の継続的な進化と性能向上を促進しています。

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将来の展望:機会と課題は共存する

AI分野の継続的な熱気は、Web3+AIプロジェクトに巨大な機会をもたらしています。Bittensorは、技術革新と市場の認知を兼ね備えたプロジェクトとして、この波の中で重要な地位を占めることが期待されています。その独自のサブネットアーキテクチャは、AIチームが分散型ネットワークに参加するためのハードルを下げ、競争淘汰メカニズムを通じてプロジェクトの継続的な最適化を促進します。

しかし、サブネットの数が増えるにつれて、いくつかの潜在的なリスクにも直面しています。サブネットへの参入障壁の低下は、低品質のプロジェクトの流入を引き起こす可能性があります。同時に、サブネットの数が増えることで、個々のサブネットの収益が減少する可能性があります。もしTAOトークンの価格がそれに応じて上昇しない場合、参加者の積極性に影響を与える可能性があります。

それにもかかわらず、BittensorはWeb3+AI分野の革新的な探求者として、引き続き注目に値します。AIの発展に新しいパラダイムを提供するだけでなく、分散型ネットワークの応用に新しい可能性を広げています。今後、Bittensorがどのように発展とリスク管理のバランスを取るかが、その長期的な成功を決定する重要な要素となるでしょう。

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