AI революція: як Bittensor перетворює мережі колективного інтелекту
Вибух в AI-індустрії та інтеграція з Web3
Швидкий розвиток технологій штучного інтелекту веде нас у нову еру, що ґрунтується на даних. Прориви в таких сферах, як глибоке навчання та обробка природної мови, призводять до бурхливого розквіту застосувань ШІ. Випуск ChatGPT у 2022 році повністю спалив індустрію ШІ, і за ним послідував сплеск різних інструментів ШІ, які проникають у всі галузі, від генерування тексту до виробництва відео. Очікується, що до 2030 року обсяг ринку індустрії ШІ досягне 1850 мільярдів доларів.
Однак, на даний момент розвиток AI-індустрії все ще перебуває під контролем кількох технологічних гігантів, що неминуче призводить до проблем монополії даних та нерівного розподілу обчислювальної потужності. Тим часом, децентралізована концепція Web3 надає нові можливості для вирішення цих викликів. У дистрибутивній мережевій архітектурі Web3 розвитку AI очікується нове формування.
На перетині AI та Web3 виникла низка інноваційних проектів. Fetch.ai використовує блокчейн для створення децентралізованої AI-економіки; Numerai за допомогою блокчейну та спільноти дата-科学и прогнозує ринок; Velas створює високопродуктивну платформу для смарт-контрактів AI + блокчейн. Однак більшість цих проектів зосереджені на єдиному сценарії застосування, що ускладнює формування повноцінної екосистеми.
Bittensor гостро відчув цю можливість, створивши платформу AI-алгоритмів з вбудованим механізмом відбору конкурентів через блокчейн-ін incentives, що забезпечує сприятливе екологічне середовище для якісних AI-проектів. Ця інноваційна спроба має потенціал для перетворення розвитку індустрії AI.
Bittensor: піонер децентралізованої AI мережі
Bittensor є децентралізованою мережею машинного навчання з винагородами та ринком цифрових товарів. Вона має кілька помітних характеристик:
Децентралізована архітектура: Мережа Bittensor складається з тисяч розподілених вузлів, що ефективно вирішує проблеми, пов'язані з централізацією даних.
Справедлива система стимулювання: винагорода мережі для підмережі пропорційна її внеску, а розподіл винагороди всередині підмережі також слідує тому ж принципу.
Відкриті ресурси машинного навчання: забезпечення послуг для кожної особи, якій потрібна обчислювальна потужність машинного навчання.
Диверсифікований ринок цифрових товарів: підтримує не лише торгівлю AI моделями, а й може бути розширений на різні види торгівлі даними.
Розвиток Bittensor в повній мірі відображає його характер як "гікерського проєкту":
У 2021 році групою технічних експертів було ініційовано створення базового блокчейну на основі фреймворку Substrate.
У 2022 році випущено мережу Alpha версії, що підтверджує життєздатність децентралізованого ШІ. Введено консенсус Yuma для захисту приватності користувачів.
У 2023 році буде випущено бета-версію, що впроваджує механізм стимулювання токенів TAO.
У 2024 році застосування технології DHT для підвищення ефективності обробки даних, зосередження на розвитку підмереж і ринку цифрових товарів.
Економічна модель токенів Bittensor також має свої особливості. Загальна кількість токенів TAO становить 21 мільйон, кожні чотири роки відбувається зменшення вдвічі, використовується справедливий метод випуску, без попереднього видобутку та резервування команди. В даний час кожні 12 секунд створюється блок, за який винагороджують 1 TAO. Щоденний обсяг виробництва становить приблизно 7200 TAO, які розподіляються між різними підмережами та їх внутрішніми вузлами відповідно до внеску.
Станом на сьогодні, мережа Bittensor має понад 100000 облікових записів, з яких активних облікових записів налічується 80000. Протягом минулого року ціна монети TAO зросла більше ніж у десятки разів, а нинішня ринкова капіталізація становить приблизно 2,278 мільярда доларів, а ціна за одиницю — 321 долар. Ці дані повністю демонструють динаміку розвитку Bittensor та визнання на ринку.
Архітектура підмережі: Основна інновація Bittensor
Підмережа є найважливішою складовою архітектури мережі Bittensor. Кожна підмережа може розглядатися як окремий код, що працює незалежно, з власним механізмом стимулювання та функціональністю, але зберігає консенсусний інтерфейс, що відповідає головній мережі. На даний момент в мережі Bittensor налічується 45 підмереж, і очікується, що до середини 2024 року їх кількість зросте до 64.
Внутрішня підмережа в основному містить три типи ролей:
Власники підмереж: відповідають за надання базового коду, розробку механізму стимулювання.
Майнер: відповідає за ітераційне оптимізування сервісу та коду майнінгу, щоб залишатися попереду в конкуренції.
Валідаційник: відповідає за оцінку внеску підмережі та забезпечення його правильності.
Механізм випуску підмережі (emission) є основою розподілу винагород у мережі Bittensor. Як правило, 18% винагороди, отриманої підмережею, розподіляється між власниками, 41% - між валідаторами, 41% - між майнерами. Внутрішньо в підмережі застосовується механізм виживання найсильніших, і погано працюючі вузли будуть усунуті.
Після реєстрації підмережі є 7-денний імунітет. Первісна вартість реєстрації становить 100 TAO, повторна реєстрація коштує вдвічі більше. Коли всі місця підмережі заповнені, підмережа з найнижчим обсягом емісії та не в імунітеті буде замінена новою підмережею. Тому підмережі потрібно постійно підвищувати кількість застави валідаторів та ефективність майнерів, щоб забезпечити довгострокове виживання.
Архітектура підмережі Bittensor забезпечила хорошу основу для реалізації децентралізованої AI-мережі даних. Наприклад, Masa як перша двовалютна система винагород успішно реалізована в мережі Bittensor і отримала фінансування в розмірі 18 мільйонів доларів.
Інноваційний консенсус та механізм доказів
Мережа Bittensor використовує різноманітні інноваційні механізми консенсусу та підтвердження, серед яких найхарактернішим є механізм інтелектуального підтвердження (PoI) та консенсус Yuma.
Механізм PoI вимагає від майнерів підтвердження свого внеску шляхом виконання розумних обчислювальних завдань. Ці завдання можуть включати обробку природної мови, аналіз даних або навчання моделей машинного навчання. Валідатори відповідають за розподіл завдань та оцінку їх якості виконання.
Консенсус Yuma є основним алгоритмом консенсусу Bittensor. Він надає різні ваги при узагальненні оцінок валідаторів залежно від кількості TAO, які вони ставлять, та виключає результати, що серйозно відхиляються від більшості думки. Врешті-решт, нагороди розподіляються на основі підсумкової оцінки.
Однією з важливих характеристик консенсусу Yuma є "принцип невідомості даних", що означає, що вузли можуть виконувати обчислення та верифікацію, не знаючи конкретного змісту оброблюваних даних, що ефективно захищає конфіденційність користувачів.
Крім того, Bittensor також впроваджує механізм змішаних експертів MOE(, який інтегрує кілька експертних підмоделей в одну архітектуру моделі. Це дозволяє експертним моделям з різних галузей працювати разом, генеруючи результати, які є кращими, ніж у одноосібної моделі. Верифікатори можуть оцінювати та ранжувати експертні моделі, а також розподіляти відповідні винагороди, щоб стимулювати постійне вдосконалення моделей.
![Bittensor: як AI-субмережа перетворює мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-bb4bc6663bb70a74645896ab5b06ee64.webp(
Огляд підмережевих проектів
Наразі в мережі Bittensor зареєстровано 45 підмереж, з яких 40 вже отримали назви. Зі збільшенням кількості підмереж складність реєстрації знизилася, але в довгостроковій перспективі це все ще буде процесом відбору.
Окрім кореневої підмережі, наразі найбільше уваги привертають підмережі 19, 18 та 1, частки їх викидів складають відповідно 8.72%, 6.47% та 4.16%.
Субмережа Vision № 19 зосереджена на децентралізованій генерації та інференції зображень, надаючи доступ до різних моделей зображень. Наразі середній денний дохід її вузлів складає приблизно 866 доларів.
Субмережа 18 Cortex.t прагне створити передову платформу ШІ, надаючи текстові та зображувальні послуги через API. Її вузли мають середній добовий дохід близько 554 доларів.
Субмережа №1 є однією з найперших субмереж для генерації тексту, хоч і зазнавала критики, проте все ще займає високу позицію.
Крім того, є кілька особливих підмереж, таких як Meta Search), що аналізує дані соціальних медіа для забезпечення ринкових настроїв(, та нейронні мережі Omron) для оптимізації стратегії стейкінгу( тощо.
В цілому, успішна робота вузлових мереж може принести значний дохід, але також вимагає постійної оптимізації для виживання в умовах жорсткої конкуренції.
![Bittensor：Як AI підмережа може перетворити мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6491289020557c0f4df9c6f4fd1a48f.webp(
Перспективи майбутнього
Злиття Web3 та AI продовжить залишатися в центрі уваги ринку, привертаючи значні інвестиції.
Bittensor як нетрадиційний VC проект, поєднує технологічні інновації та ринкове визнання, має хороші перспективи розвитку.
Його оригінальна архітектура підмереж знижує бар'єри для міграції AI-проектів до децентралізованих мереж, що має на меті залучити більше якісних проектів.
Зі збільшенням кількості підмереж, отримані раніше нагороди TAO можуть зменшитися, тому ціна TAO повинна відповідно зрости, щоб підтримувати рівень доходу.
Зниження порогу реєстрації підмереж може призвести до появи деяких проектів з низькою якістю, але в довгостроковій перспективі механізм конкуренції забезпечить перемогу якісних проектів.
![Bittensor：Як підмережа ШІ перетворює мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6a0a9cd30f27b7e81c269677cfe6de7.webp(
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
8 лайків
Нагородити
8
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
Lonely_Validator
· 08-06 13:56
Знову бачимо обман для дурнів у капітальному колі
Переглянути оригіналвідповісти на0
MetaverseLandlord
· 08-06 13:56
Цей пиріг нарешті дійшов до мене.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BlockchainBouncer
· 08-06 13:50
Знову розкручують якусь скамкойн
Переглянути оригіналвідповісти на0
AltcoinMarathoner
· 08-06 13:43
так само, як і будь-який ультрамарафон, децентралізований ШІ - це довга гра... накопичуючи з 2022 року і все ще бичачий щодо фундаментальних показників, чесно кажучи
Bittensor: Піонер у створенні децентралізованої AI мережі
AI революція: як Bittensor перетворює мережі колективного інтелекту
Вибух в AI-індустрії та інтеграція з Web3
Швидкий розвиток технологій штучного інтелекту веде нас у нову еру, що ґрунтується на даних. Прориви в таких сферах, як глибоке навчання та обробка природної мови, призводять до бурхливого розквіту застосувань ШІ. Випуск ChatGPT у 2022 році повністю спалив індустрію ШІ, і за ним послідував сплеск різних інструментів ШІ, які проникають у всі галузі, від генерування тексту до виробництва відео. Очікується, що до 2030 року обсяг ринку індустрії ШІ досягне 1850 мільярдів доларів.
Однак, на даний момент розвиток AI-індустрії все ще перебуває під контролем кількох технологічних гігантів, що неминуче призводить до проблем монополії даних та нерівного розподілу обчислювальної потужності. Тим часом, децентралізована концепція Web3 надає нові можливості для вирішення цих викликів. У дистрибутивній мережевій архітектурі Web3 розвитку AI очікується нове формування.
На перетині AI та Web3 виникла низка інноваційних проектів. Fetch.ai використовує блокчейн для створення децентралізованої AI-економіки; Numerai за допомогою блокчейну та спільноти дата-科学и прогнозує ринок; Velas створює високопродуктивну платформу для смарт-контрактів AI + блокчейн. Однак більшість цих проектів зосереджені на єдиному сценарії застосування, що ускладнює формування повноцінної екосистеми.
Bittensor гостро відчув цю можливість, створивши платформу AI-алгоритмів з вбудованим механізмом відбору конкурентів через блокчейн-ін incentives, що забезпечує сприятливе екологічне середовище для якісних AI-проектів. Ця інноваційна спроба має потенціал для перетворення розвитку індустрії AI.
Bittensor: піонер децентралізованої AI мережі
Bittensor є децентралізованою мережею машинного навчання з винагородами та ринком цифрових товарів. Вона має кілька помітних характеристик:
Децентралізована архітектура: Мережа Bittensor складається з тисяч розподілених вузлів, що ефективно вирішує проблеми, пов'язані з централізацією даних.
Справедлива система стимулювання: винагорода мережі для підмережі пропорційна її внеску, а розподіл винагороди всередині підмережі також слідує тому ж принципу.
Відкриті ресурси машинного навчання: забезпечення послуг для кожної особи, якій потрібна обчислювальна потужність машинного навчання.
Диверсифікований ринок цифрових товарів: підтримує не лише торгівлю AI моделями, а й може бути розширений на різні види торгівлі даними.
Розвиток Bittensor в повній мірі відображає його характер як "гікерського проєкту":
У 2021 році групою технічних експертів було ініційовано створення базового блокчейну на основі фреймворку Substrate.
У 2022 році випущено мережу Alpha версії, що підтверджує життєздатність децентралізованого ШІ. Введено консенсус Yuma для захисту приватності користувачів.
У 2023 році буде випущено бета-версію, що впроваджує механізм стимулювання токенів TAO.
У 2024 році застосування технології DHT для підвищення ефективності обробки даних, зосередження на розвитку підмереж і ринку цифрових товарів.
Економічна модель токенів Bittensor також має свої особливості. Загальна кількість токенів TAO становить 21 мільйон, кожні чотири роки відбувається зменшення вдвічі, використовується справедливий метод випуску, без попереднього видобутку та резервування команди. В даний час кожні 12 секунд створюється блок, за який винагороджують 1 TAO. Щоденний обсяг виробництва становить приблизно 7200 TAO, які розподіляються між різними підмережами та їх внутрішніми вузлами відповідно до внеску.
Станом на сьогодні, мережа Bittensor має понад 100000 облікових записів, з яких активних облікових записів налічується 80000. Протягом минулого року ціна монети TAO зросла більше ніж у десятки разів, а нинішня ринкова капіталізація становить приблизно 2,278 мільярда доларів, а ціна за одиницю — 321 долар. Ці дані повністю демонструють динаміку розвитку Bittensor та визнання на ринку.
Архітектура підмережі: Основна інновація Bittensor
Підмережа є найважливішою складовою архітектури мережі Bittensor. Кожна підмережа може розглядатися як окремий код, що працює незалежно, з власним механізмом стимулювання та функціональністю, але зберігає консенсусний інтерфейс, що відповідає головній мережі. На даний момент в мережі Bittensor налічується 45 підмереж, і очікується, що до середини 2024 року їх кількість зросте до 64.
Внутрішня підмережа в основному містить три типи ролей:
Власники підмереж: відповідають за надання базового коду, розробку механізму стимулювання.
Майнер: відповідає за ітераційне оптимізування сервісу та коду майнінгу, щоб залишатися попереду в конкуренції.
Валідаційник: відповідає за оцінку внеску підмережі та забезпечення його правильності.
Механізм випуску підмережі (emission) є основою розподілу винагород у мережі Bittensor. Як правило, 18% винагороди, отриманої підмережею, розподіляється між власниками, 41% - між валідаторами, 41% - між майнерами. Внутрішньо в підмережі застосовується механізм виживання найсильніших, і погано працюючі вузли будуть усунуті.
Після реєстрації підмережі є 7-денний імунітет. Первісна вартість реєстрації становить 100 TAO, повторна реєстрація коштує вдвічі більше. Коли всі місця підмережі заповнені, підмережа з найнижчим обсягом емісії та не в імунітеті буде замінена новою підмережею. Тому підмережі потрібно постійно підвищувати кількість застави валідаторів та ефективність майнерів, щоб забезпечити довгострокове виживання.
Архітектура підмережі Bittensor забезпечила хорошу основу для реалізації децентралізованої AI-мережі даних. Наприклад, Masa як перша двовалютна система винагород успішно реалізована в мережі Bittensor і отримала фінансування в розмірі 18 мільйонів доларів.
Інноваційний консенсус та механізм доказів
Мережа Bittensor використовує різноманітні інноваційні механізми консенсусу та підтвердження, серед яких найхарактернішим є механізм інтелектуального підтвердження (PoI) та консенсус Yuma.
Механізм PoI вимагає від майнерів підтвердження свого внеску шляхом виконання розумних обчислювальних завдань. Ці завдання можуть включати обробку природної мови, аналіз даних або навчання моделей машинного навчання. Валідатори відповідають за розподіл завдань та оцінку їх якості виконання.
Консенсус Yuma є основним алгоритмом консенсусу Bittensor. Він надає різні ваги при узагальненні оцінок валідаторів залежно від кількості TAO, які вони ставлять, та виключає результати, що серйозно відхиляються від більшості думки. Врешті-решт, нагороди розподіляються на основі підсумкової оцінки.
Однією з важливих характеристик консенсусу Yuma є "принцип невідомості даних", що означає, що вузли можуть виконувати обчислення та верифікацію, не знаючи конкретного змісту оброблюваних даних, що ефективно захищає конфіденційність користувачів.
Крім того, Bittensor також впроваджує механізм змішаних експертів MOE(, який інтегрує кілька експертних підмоделей в одну архітектуру моделі. Це дозволяє експертним моделям з різних галузей працювати разом, генеруючи результати, які є кращими, ніж у одноосібної моделі. Верифікатори можуть оцінювати та ранжувати експертні моделі, а також розподіляти відповідні винагороди, щоб стимулювати постійне вдосконалення моделей.
![Bittensor: як AI-субмережа перетворює мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-bb4bc6663bb70a74645896ab5b06ee64.webp(
Огляд підмережевих проектів
Наразі в мережі Bittensor зареєстровано 45 підмереж, з яких 40 вже отримали назви. Зі збільшенням кількості підмереж складність реєстрації знизилася, але в довгостроковій перспективі це все ще буде процесом відбору.
Окрім кореневої підмережі, наразі найбільше уваги привертають підмережі 19, 18 та 1, частки їх викидів складають відповідно 8.72%, 6.47% та 4.16%.
Субмережа Vision № 19 зосереджена на децентралізованій генерації та інференції зображень, надаючи доступ до різних моделей зображень. Наразі середній денний дохід її вузлів складає приблизно 866 доларів.
Субмережа 18 Cortex.t прагне створити передову платформу ШІ, надаючи текстові та зображувальні послуги через API. Її вузли мають середній добовий дохід близько 554 доларів.
Субмережа №1 є однією з найперших субмереж для генерації тексту, хоч і зазнавала критики, проте все ще займає високу позицію.
Крім того, є кілька особливих підмереж, таких як Meta Search), що аналізує дані соціальних медіа для забезпечення ринкових настроїв(, та нейронні мережі Omron) для оптимізації стратегії стейкінгу( тощо.
В цілому, успішна робота вузлових мереж може принести значний дохід, але також вимагає постійної оптимізації для виживання в умовах жорсткої конкуренції.
![Bittensor：Як AI підмережа може перетворити мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6491289020557c0f4df9c6f4fd1a48f.webp(
Перспективи майбутнього
Злиття Web3 та AI продовжить залишатися в центрі уваги ринку, привертаючи значні інвестиції.
Bittensor як нетрадиційний VC проект, поєднує технологічні інновації та ринкове визнання, має хороші перспективи розвитку.
Його оригінальна архітектура підмереж знижує бар'єри для міграції AI-проектів до децентралізованих мереж, що має на меті залучити більше якісних проектів.
Зі збільшенням кількості підмереж, отримані раніше нагороди TAO можуть зменшитися, тому ціна TAO повинна відповідно зрости, щоб підтримувати рівень доходу.
Зниження порогу реєстрації підмереж може призвести до появи деяких проектів з низькою якістю, але в довгостроковій перспективі механізм конкуренції забезпечить перемогу якісних проектів.
![Bittensor：Як підмережа ШІ перетворює мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6a0a9cd30f27b7e81c269677cfe6de7.webp(