AI革命：Bittensorは集団知能ネットワークをどのように再構築するか

AI業界が爆発的に拡大し、Web3と統合

人工知能技術の飛速な発展は、私たちを全く新しいデータ駆動型の時代に導いています。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で花開いています。2022年にChatGPTが登場したことで、AI業界は完全に沸騰し、その後、テキスト生成から動画制作まで様々なAIツールが急増しています。2030年までにAI業界の市場規模は1850億ドルに達すると予測されています。

しかし、現在のAI業界の発展の構図は依然として少数のテクノロジー大手によって支配されており、これは避けられないデータの独占や計算能力の不均等な配分などの問題を引き起こしています。同時に、Web3の分散化の理念は、これらの課題を解決するための新しい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の下で、AIの発展の構図は再構築されることが期待されています。

AIとWeb3の交差点で、一群の革新的なプロジェクトが誕生しました。Fetch.aiはブロックチェーンを利用して分散型AI経済圏を構築し、Numeraiはブロックチェーンとデータサイエンティストのコミュニティを活用して市場を予測し、Velasは高性能なAI+ブロックチェーンのスマートコントラクトプラットフォームを作り出しています。しかし、これらのプロジェクトは大部分が単一のアプリケーションシーンに焦点を当てており、完全なエコシステムを形成するのが難しいです。

Bittensorはこの機会を鋭く捉え、ブロックチェーンのインセンティブメカニズムを通じて、独自の選別競争メカニズムを備えたAIアルゴリズムプラットフォームを構築し、高品質なAIプロジェクトに良好なエコシステムを提供しました。この革新的な試みは、AI業界の発展のパターンを再形成することが期待されています。

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Bittensor:分散型AIネットワークのパイオニア

Bittensorは、分散型のインセンティブ付き機械学習ネットワークおよびデジタル商品市場です。以下のいくつかの顕著な特徴があります:

• 分散型アーキテクチャ: Bittensorネットワークは、数千の分散ノードで構成されており、データ集中などの問題を効果的に解決します。

• 公平なインセンティブメカニズム: ネットワークはサブネットの貢献に比例して報酬を与え、サブネット内の報酬分配も同様の原則に従います。

• オープンな機械学習リソース: 機械学習の計算能力を必要とするすべての個人にサービスを提供します。

• 多様なデジタル商品市場: AIモデルの取引だけでなく、さまざまなデータ取引にも拡張可能です。

Bittensorの発展の歴史は、その「ギークプロジェクト」としての特性を十分に表しています:

• 2021年、技術専門家のグループによって発起され、Substrateフレームワークを使用して基盤となるブロックチェーンが構築された。

• 2022年、Alpha版ネットワークを発表し、分散型AIの実現可能性を検証しました。Yumaコンセンサスを導入し、ユーザーのプライバシーを保護します。

• 2023年、Beta版をリリースし、TAOトークンのインセンティブメカニズムを導入します。

• 2024年、DHT技術を応用してデータ処理効率を向上させ、サブネットとデジタル商品市場の重点開発を行います。

Bittensorのトークン経済モデルも非常に特徴的です。TAOトークンの総供給量は2100万枚で、4年ごとに半減し、公平な発行方式を採用しており、プレマイニングやチームのリザーブはありません。現在、12秒ごとにブロックが生成され、各ブロックで1 TAOが報酬として支給されます。日産約7200個のTAOが、貢献に応じて各サブネットおよびその内部ノードに分配されます。

現在までに、Bittensorネットワークは10万以上のアカウントを持ち、その中で活発なアカウントは8万に達しています。過去1年間で、TAOコイン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、単価は321ドルです。これらのデータは、Bittensorの成長勢いと市場での認知度を十分に示しています。

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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

サブネットはBittensorネットワークアーキテクチャの最も重要な構成要素です。各サブネットは独立して実行されるコードの一部と見なされ、特定のインセンティブメカニズムと機能を持っていますが、すべてメインネットと一致するコンセンサスインターフェースを維持しています。現在、Bittensorネットワークには45のサブネットがあり、2024年中頃までに64に増加する予定です。

サブネット内には主に3つの役割が含まれています:

• サブネットオーナー: 基本コードを提供し、インセンティブメカニズムを設計する責任があります。

• マイナー:競争の中でリードを保つために、サービスとマイニングコードの反復最適化を担当します。

• バリデーター:サブネットの貢献を評価し、その正確性を保証する。

サブネットの排出(emission)メカニズムはBittensorネットワークにおける報酬配分の核心です。一般的に、サブネットが得る報酬の18%はオーナーに、41%はバリデーターに、41%はマイナーに配分されます。サブネット内では優勝劣敗のメカニズムが採用されており、パフォーマンスの低いノードは排除されます。

サブネットの登録後、7日間の免疫期間があります。初回登録費用は100 TAOで、再登録の価格は倍増します。すべてのサブネットの枠が埋まった場合、排出量が最も少なく免疫期間内でないサブネットは新しいサブネットに置き換えられます。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、検証者のステーキング量とマイナーの効率を絶えず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は、分散型AIデータネットワークの実現に良い基盤を提供しています。例えば、MasaはBittensorネットワークで成功裏に立ち上がった最初の二通貨報酬システムであり、1800万ドルの資金調達を受けました。

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革新的なコンセンサスと証明メカニズム

Bittensorネットワークは、さまざまな革新的なコンセンサスおよび証明メカニズムを採用しており、その中でも最も特徴的なのは知能証明(PoI)メカニズムとYumaコンセンサスです。

PoIメカニズムは、マイナーがスマート計算タスクを完了することによってその貢献を証明することを要求します。これらのタスクは、自然言語処理、データ分析、または機械学習モデルのトレーニングなどを含む可能性があります。バリデーターはタスクを割り当て、完了の質に基づいて評価します。

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。これは、バリデーターのスコアを集約する際に、バリデーターがステークしたTAOの数量に応じて異なる重みを付与し、過半数の意見から大きく逸脱した結果を除外します。最終的に総合スコアに基づいて報酬が配分されます。

Yumaコンセンサスの重要な特徴の一つは「データ不可知原則」であり、ノードは処理するデータの具体的な内容を理解することなく計算と検証を完了でき、これによりユーザーのプライバシーが効果的に保護されます。

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に複数の専門的なサブモデルを統合しています。これにより、異なる分野の専門モデルが協力して、単一のモデルよりも優れた結果を生み出すことができます。検証者は専門モデルに対して評価とランキングを行い、適切な報酬を割り当てることで、モデルの継続的な最適化を促進します。

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サブネットプロジェクト概要

現在、Bittensorネットワークには45の登録サブネットがあり、そのうち40が命名されています。サブネットの数が増えるにつれて、登録の難易度は低下していますが、長期的には依然として優勝劣敗のプロセスとなるでしょう。

根子ネット以外で、現在最も注目されているのは19号、18号、1号のサブネットで、それぞれの排出量の割合は8.72%、6.47%、4.16%です。

19号子网Visionは、分散型画像生成と推論に特化しており、さまざまな画像モデルへのアクセスを提供しています。現在、そのノードの平均日収は約866ドルです。

18号子网Cortex.tは、最先端のAIプラットフォームの構築に努めており、APIを通じてテキストおよび画像サービスを提供しています。そのノードの平均日収は約554ドルです。

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るが、依然として高いランキングを維持している。

さらに、ソーシャルメディアのデータを分析して市場センチメント(を提供するMeta Search)や、ステーキング戦略を最適化するためのニューラルネットワーク( Omron)注目のサブネットがあります。

総じて、サブネットノードの成功した運営はかなりの利益を得ることができますが、激しい競争の中で生き残るためには継続的な最適化が必要です。

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今後の展望

1. Web3とAIの融合は引き続き市場の焦点となり、大量の投資を引き付けるでしょう。

2. Bittensorは非伝統的なVCプロジェクトとして、技術革新と市場の認知を兼ね備え、良好な発展の見込みを持っています。

3. 独自のサブネットアーキテクチャは、AIプロジェクトを分散型ネットワークに移行するハードルを下げ、より多くの優れたプロジェクトの参加を期待させます。

4. サブネットの数が増えるにつれて、既存のサブネットが得るTAO報酬は減少する可能性があり、収益レベルを維持するためにはTAOの価格が相応に上昇する必要があります。

5. サブネットの登録ハードルが下がることで、質の高くないプロジェクトが出てくる可能性がありますが、長期的には競争メカニズムが優れたプロジェクトの勝利を確保します。

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