Революція ШІ та мережа Bittensor: перетворення колективного інтелекту

Передумови революції ШІ

Бурхливий розвиток технологій штучного інтелекту веде нас у нову еру, що керується даними. Прориви в таких сферах, як глибоке навчання та обробка природної мови, зробили застосування ШІ повсюдними. Народження ChatGPT у 2022 році спровокувало вибух у галузі ШІ, після чого з'явилося безліч інструментів ШІ, таких як генерація відео на основі тексту, автоматизація офісних процесів тощо. Ринкова вартість галузі ШІ також стрімко зросла, і, за прогнозами, до 2030 року досягне 1850 мільярдів доларів.

Однак, індустрія ШІ наразі в основному контролюється кількома технологічними гігантами, що викликає проблеми, такі як централізація даних та нерівномірний розподіл обчислювальних ресурсів. Децентралізована концепція Web3 надає нові можливості для вирішення цих проблем і обіцяє перетворити ландшафт розвитку ШІ.

На цьому фоні виникла низка якісних проектів Web3+AI. Серед них Bittensor скористався прогалиною в напрямку алгоритмів Web3+AI, створивши платформу алгоритмів AI з вбудованим механізмом відбору конкурентів завдяки конкуренції та механізмам заохочення на блокчейні, зберігаючи найякісніші AI проекти.

Розвиток Bittensor

Bittensor є децентралізованою мережею машинного навчання з винагородою та ринком цифрових товарів. Вона має такі характеристики:

• Децентралізація: працює в розподіленій обчислювальній мережі, вирішує проблеми концентрації даних
• Справедлива система стимулювання: винагорода пропорційна внеску
• Надавати ресурси для машинного навчання
• Різноманітний ринок цифрових товарів

Історія розвитку Bittensor:

• 2021 рік: запуск проекту, створення блокчейну за допомогою фреймворку Substrate
• 2022 рік: випущено версію Alpha, введено консенсус Yuma
• 2023 рік: випуск бета-версії, впровадження економічної моделі токенів TAO
• 2024 рік: використання технології DHT для підвищення ефективності, розширення підмереж і ринку цифрових товарів

Bittensor не має великої кількості традиційних венчурних капіталістів, забезпечуючи активність мережі за рахунок стимулювання токенами. По суті, це проект послуг та обчислювальної потужності AI, що керується GPU-майнерами.

Загальна пропозиція токенів TAO становить 21 мільйон монет, кожні чотири роки зменшується вдвічі. Через справедливий запуск розподілу, нічого не зарезервовано для команди та інвесторів. Наразі кожні 12 секунд генерується блок, кожен блок винагороджується 1 TAO. Винагорода розподіляється за внеском між підмережами, а потім перерозподіляється між власниками підмереж, валідаторами та майнерами.

Поточна кількість облікових записів у мережі Bittensor перевищила 100 тисяч, кількість не нульових облікових записів досягла 80 тисяч. Ринкова капіталізація токена TAO складає приблизно 2,278 мільярда доларів, ціна монети 321 долар.

Архітектура мережі Bittensor

Протокол Bittensor є децентралізованим протоколом машинного навчання, який підтримує обмін можливостями машинного навчання та прогнозами між учасниками мережі.

Мережа складається з групи вузлів, які беруть участь у протоколі, кожен з яких запускає програмне забезпечення клієнта Bittensor. Ці вузли управляються підмережею та використовують механізм виживання найсильніших. Погано працюючі підмережі будуть витіснені новими підмережами, а погано працюючі вузли в межах підмережі також будуть виключені.

Підмережа є найважливішою складовою мережею Bittensor. Її можна розглядати як незалежно працюючий код, який встановлює унікальні користувацькі стимули та функції, але зберігає той же інтерфейс консенсусу, що й основна мережа. Наразі, окрім кореневої підмережі, існує 45 підмереж, і очікується, що до травня-липня 2024 року їх кількість збільшиться до 64.

У підмережі є три ролі: власник підмережі, майнери та валідатори, що стейкують:

• Власник підмережі: надає базовий код, встановлює механізм стимулювання
• Майнери: запускають сервери та код для майнінгу, можуть запускати вузли в кількох підмережах
• Валідатори: оцінюють внесок підмережі та отримують винагороди, можуть ставити TAO для отримання додаткових винагород

Випуск підмереж є механізмом розподілу винагороди, зазвичай 18% надається власникам, 41% - валідаторам, 41% - майнерам. Кількість стейку валідаторів та ефективність майнерів визначають рейтинг підмереж.

Після реєстрації підмережі є 7-денний імунітет, перший реєстраційний внесок становить 100 TAO. Коли місця заповнені, підмережі з найнижчими викидами та без імунітету будуть видалені.

Консенсус і механізм підтвердження

Мережа Bittensor використовує різноманітні механізми:

• PoI( механізм доказу інтелекту: шахтарі доводять свій внесок, виконуючи завдання розумних обчислень.
• Yuma консенсус: валідатори оцінюють за виконання завдань та вводять алгоритм консенсусу
• MOE механізм: інтеграція кількох експертних підмоделей, які працюють разом для покращення результатів

Особливості консенсусу Yuma:

• Принцип незнання даних: захист конфіденційності та безпеки
• Нагороди за продуктивність: забезпечення ефективності та якості

![Bittensor: Як AI-субмережа перетворює мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3389766be097d715b7ded35aeaea17b1.webp(

![Bittensor：Як AI підмережа переосмислює мережі колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-90afcebc243a5bba999fbc5d934e0b76.webp(

Основні проекти підмережі

Станом на сьогодні Bittensor має 45 підмереж, з яких 40 вже отримали назви. Найбільш популярні:

19-й підмережі Vision:

• Сфокусуйтеся на децентралізованому генеруванні зображень та інференції
• Загальний дохід за 24 години приблизно 627.84 TAO
• Середній денний дохід нового вузла становить приблизно 866 доларів США

Підмережа No18 Cortex.t:

• Створення передової AI платформи, що надає текстові та зображеневі відповіді
• Загальний дохід за 24 години приблизно 457,2 TAO
• Середня добова прибутковість нового вузла складає приблизно 553,64 долара США

1-й підмережа:

• Текстовий генеративний підмережа, розроблена фондом Opentensor
• Був підданий сумнівам, його ефективність визнана незначною

Інші підмережі також включають обробку даних, торгівлю ШІ тощо. Загалом, успішно працюючі вузли приносять значний прибуток, але потребують високопродуктивного апаратного забезпечення та оптимізації алгоритмів.

![Bittensor：Як AI підмережа перетворює мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2d7caff631e25946d647b04d8f654cd8.webp(

![Bittensor：AI підмережа як перетворює мережу колективного інтелекту？])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-24cbf4e5ab83f7cfca8f45faa3f4bf2b.webp(

![Bittensor: Як AI-субмережа перетворює мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-64bc7ed81bbe8dd6fb8ed63f77ba59be.webp(

![Bittensor: Як AI-підмережа перетворює мережі колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-da7383e7cf7f59f1b3262180eabde3f5.webp(

![Bittensor: Як AI-субмережа перетворює мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-465ed00b9d030edbadc635598c6cb213.webp(

Перспективи майбутнього

• Галузь Web3+AI, ймовірно, довгостроково буде в центрі уваги
• Архітектура проекту Bittensor поєднує в собі технологічну та ринкову підтримку
• Архітектура підмереж знижує складність переходу команди AI на децентралізовану мережу
• Механізм конкуренції та відбору спонукає проекти до постійної оптимізації
• Збільшення кількості підмереж може призвести до ризику зниження доходу

В цілому, Bittensor завдяки інноваційній архітектурі підмереж та механізмам стимулювання відкриває нові можливості для інтеграції штучного інтелекту та Web3, але його довгостроковий розвиток все ще потребує перевірки на ринку.

![Bittensor：Як AI підмережа може перетворити мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c7944bf3860ef409cc578a910c311a1e.webp(