Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта ведет нас в новую эпоху, управляемую данными. Прорывные достижения в таких областях, как глубокое обучение и обработка естественного языка, сделали применение ИИ повсеместным. Появление ChatGPT в 2022 году вызвало бум ИИ, после чего появилось множество инновационных инструментов ИИ, таких как генерация видео и интеллектуальные офисные помощники. Концепция "AI+" также широко обсуждается и применяется. Рыночная стоимость ИИ-отрасли демонстрирует взрывной рост и, как ожидается, достигнет 185 миллиардов долларов США к 2030 году.
Тем не менее, в настоящее время AI-отрасль в основном контролируется несколькими технологическими гигантами, что приводит к ряду проблем, таких как централизация данных и неравномерное распределение вычислительных ресурсов. В то же время децентрализованная концепция Web3 предоставляет новые возможности для решения этих проблем. В рамках распределенной сетевой архитектуры Web3 перспектива развития AI может быть переосмыслена.
На фоне бурного развития отрасли ИИ, возникла группа качественных проектов Web3+AI. Например, Fetch.ai использует технологии блокчейн для создания децентрализованной экономики, поддерживая автономных агентов и смарт-контракты для оптимизации обучения и применения ИИ-моделей. Numerai, в свою очередь, использует блокчейн и сообщество дата-сайентистов для прогнозирования рыночных тенденций, поощряя разработку моделей через систему стимулов. Velas сосредоточена на создании высокопроизводительной платформы смарт-контрактов, сочетающей ИИ и блокчейн, предлагая более высокую скорость транзакций и большую безопасность.
AI-проекты обычно включают три основных элемента: данные, алгоритмы и вычислительную мощность. В настоящее время направления Web3+данные, Web3+вычислительная мощность развиваются быстро, но область Web3+алгоритмы относительно отстает, и различные проекты часто действуют в одиночку, что затрудняет создание совместного усилия. Bittensor остро улавливает эту нишу и, используя механизмы конкуренции и стимулов блокчейна, создает платформу AI-алгоритмов с встроенным механизмом фильтрации конкуренции, что может способствовать развитию отрасли при сохранении качественных AI-проектов.
Bittensor: Пионер децентрализованных AI-сетей
Bittensor — это децентрализованная сеть машинного обучения и рынок цифровых товаров. Она имеет несколько выдающихся характеристик:
Децентрализованная архитектура: Bittensor работает в сети, состоящей из тысяч распределенных компьютеров, эффективно решая проблемы, связанные с централизацией данных.
Справедливая система стимулов: токеновые вознаграждения, предоставляемые сетью для подсетей, пропорциональны вкладу, а распределение вознаграждений внутри подсети также следует тому же принципу.
Открытые ресурсы машинного обучения: сеть предоставляет услуги каждому, кто нуждается в вычислительных ресурсах машинного обучения.
Диверсификация торговли цифровыми товарами: изначально сосредоточенная на торговле моделями машинного обучения и связанными данными, теперь расширилась до платформы, на которой можно торговать любыми формами данных.
Развитие Bittensor имеет уникальный характер, в отличие от многих высоко оцененных венчурных проектов, он больше похож на честный, интересный и значимый гик-проект. Его развитие можно охарактеризовать следующим образом:
2021 год: проект запущен группой технических энтузиастов и экспертов, стремящихся продвигать децентрализованную сеть ИИ.
2022 год: выпущена альфа-версия сети, проверяющая осуществимость децентрализованного ИИ. Введен консенсус Yuma, подчеркивающий принцип непознаваемости данных.
2023 год: выпущена бета-версия, введена экономическая модель токенов TAO для стимулирования обслуживания сети.
2024 год: использование технологии DHT для повышения эффективности хранения и поиска данных, усиление рекламы и расширения подсетей и рынка цифровых товаров.
Токен сети Bittensor — это TAO, общий объем составляет 21 миллион монет, каждые четыре года происходит халвинг. TAO распределяется через справедливый запуск, без предварительного майнинга или резервирования для команды. В настоящее время новый блок создается примерно каждые 12 секунд, каждый блок вознаграждается 1 TAO. Эти вознаграждения распределяются по вкладам между различными подсетями, которые затем распределяют их между владельцами, валидаторами и майнерами.
TAO может использоваться для покупки вычислительных ресурсов, данных и моделей ИИ в сети, а также является свидетельством участия в управлении сообществом. В настоящее время общее количество аккаунтов в сети Bittensor превышает 100 тысяч, из которых почти 80 тысяч имеют ненулевой баланс. За последний год цена TAO увеличилась в десятки раз, в настоящее время его рыночная капитализация составляет около 2,278 миллиарда долларов, а цена за единицу - 321 доллар.
Ядро Bittensor: архитектура подсетей
Протокол Bittensor является децентрализованным протоколом машинного обучения, который поддерживает обмен возможностями машинного обучения и прогнозами между участниками сети, способствуя совместному использованию и сотрудничеству моделей и услуг. Протокол включает в себя несколько компонентов, таких как архитектура сети, субтензоры, архитектура подсетей и другие. Сеть состоит из нескольких узлов, которые управляются подсетями и используют механизм естественного отбора.
Субсеть является наиболее важной частью сети Bittensor. Ее можно рассматривать как независимо работающий код, который устанавливает определенные стимулы и функции для пользователей, но сохраняет тот же интерфейс консенсуса, что и основная сеть. В настоящее время, кроме корневой субсети, существует 45 субсетей. Ожидается, что в период с мая по июль 2024 года количество субсетей увеличится с 32 до 64, добавляя по 4 каждую неделю.
В подсети есть три роли: владелец подсети, майнеры и стейк-валидаторы.
Владелец подсети отвечает за предоставление базового кода и установку механизмов стимуляции.
Майнеры отвечают за итерацию серверов и кода майнинга, чтобы оставаться конкурентоспособными.
Валидаторы отвечают за оценку вклада подсети и обеспечение его правильности.
Сетевое распределение токенов является механизмом распределения вознаграждений в сети Bittensor, обычно 18% выделяется владельцам, 41% - валидаторам, 41% - майнерам. В каждой подсети имеется 256 слотов UDI, из которых 64 выделены валидаторам, а 192 - майнерам.
После регистрации подсети есть 7-дневный иммунный период, первоначальная регистрационная плата составляет 100 TAO. Когда все позиции подсети заполнены, новая регистрация подсети будет исключать подсети с наименьшим выбросом и не находящиеся в иммунном периоде. Поэтому подсети должны постоянно увеличивать объем ставок валидаторов и эффективность майнеров, чтобы обеспечить свое выживание.
Инновации Bittensor: механизмы консенсуса и доказательства
Сеть Bittensor использует различные механизмы консенсуса и доказательства, среди которых наиболее характерными являются механизм доказательства интеллекта ( PoI ) и консенсус Yuma.
Механизм PoI является уникальной системой проверки и стимулов Bittensor, которая доказывает вклад участников через выполнение интеллектуальных вычислительных задач. Майнеры выполняют задачи, назначенные валидаторами, а валидаторы оценивают качество выполнения. Этот механизм обеспечивает безопасность сети, качество данных и эффективное использование вычислительных ресурсов.
Консенсус Yuma является основной механизмом консенсуса Bittensor. Оценка валидаторов обрабатывается с помощью этого алгоритма, валидаторы, которые ставят большее количество TAO, имеют более высокий вес оценки. Алгоритм отсекает результаты, которые отклоняются от большинства валидаторов, и в конечном итоге распределяет награды на основе комплексной оценки. Особенности консенсуса Yuma включают:
Принцип недоступности данных: защита конфиденциальности и безопасности в процессе обработки данных.
Награды, основанные на производительности: распределение наград в зависимости от работы узлов, что поощряет эффективные и качественные вычисления и обработку данных.
Кроме того, Bittensor ввел механизм MOE( смешанных экспертов), который интегрирует несколько экспертных подмоделей в одной архитектуре модели. Этот подход позволяет различным подмоделям работать совместно, обеспечивая более лучшие результаты по сравнению с одной моделью. В сочетании с консенсусом Yuma валидаторы могут оценивать и ранжировать экспертные модели, а также распределять награды, что способствует постоянной оптимизации и улучшению моделей.
Экосистема подсети Bittensor
На данный момент у Bittensor есть 45 зарегистрированных подсетей, из которых 40 уже названы. С открытием большего количества мест для подсетей конкуренция за регистрацию несколько снизилась, но механизм исключения подсетей обеспечивает выживание качественных проектов в долгосрочной перспективе.
Кроме корневой сети, наибольшее внимание уделяется подсетям 19, 18 и 1, доля выбросов составляет соответственно 8,72%, 6,47% и 4,16%.
Сетевое пространство 19号子网 Vision сосредоточено на децентрализованной генерации изображений и выводе, предоставляя доступ к лучшим открытым LLM и моделям генерации изображений. В настоящее время средний ежедневный доход узла составляет около 866 долларов.
Субсеть номер 18 Cortex.t стремится создать передовую AI платформу, предоставляя высококачественные текстовые и визуальные ответы через API. В настоящее время средний дневной доход узлов составляет около 553,64 долларов США.
Субсеть номер 1 является первым субпроектом Bittensor, специально предназначенным для генерации текста. Несмотря на сомнения, она по-прежнему занимает высокие позиции.
С точки зрения категорий моделей, в топе находятся в основном модели генеративного типа. Также существуют большие модели обработки данных, модели торгового ИИ и другие, такие как подсеть 22 Meta Search, которая анализирует данные Twitter для предоставления рыночных настроений, и подсеть 2 Omron, которая оптимизирует стратегии стейкинга с помощью глубоких нейронных сетей.
С точки зрения соотношения доходности и риска, успешные узлы обеспечивают значительную прибыль, но новым узлам необходимы высокопроизводительные устройства и оптимизированные алгоритмы, чтобы выжить в условиях конкуренции.
Будущее
Слияние ИИ и Web3 будет долго оставаться в центре внимания рынка, привлекая значительные инвестиции.
Bittensor как нетрадиционный VC проект, обладающий технической мощью и рыночным признанием, имеет все шансы сохранить темпы роста.
Его инновационная подсетевая архитектура предоставляет командам ИИ удобный доступ к децентрализованной сети, что способствует быстрому получению прибыли. Механизм конкурентного отсева также будет способствовать постоянной оптимизации моделей и увеличению объемов стекинга в подсетевых проектах.
С увеличением количества подсетей порог регистрации может снизиться, что увеличивает вероятность появления некачественных проектов. В то же время, вознаграждения TAO, полученные от существующих подсетей, могут уменьшиться, если цена TAO не сможет соответствующим образом вырасти, что может повлиять на ожидаемую доходность.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
7 Лайков
Награда
7
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
MidnightTrader
· 08-10 04:15
Ахах, снова время большой перетасовки.
Посмотреть ОригиналОтветить0
TokenSleuth
· 08-10 04:14
Не так, как думает большинство людей
Посмотреть ОригиналОтветить0
DeFiDoctor
· 08-10 04:11
Я следую за этим проектом уже неделю, клинические проявления требуют дальнейшего наблюдения для постановки диагноза.
Bittensor: Децентрализация AI сети пионер, ведущий новую волну Web3+AI
Новая волна революции ИИ
Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта ведет нас в новую эпоху, управляемую данными. Прорывные достижения в таких областях, как глубокое обучение и обработка естественного языка, сделали применение ИИ повсеместным. Появление ChatGPT в 2022 году вызвало бум ИИ, после чего появилось множество инновационных инструментов ИИ, таких как генерация видео и интеллектуальные офисные помощники. Концепция "AI+" также широко обсуждается и применяется. Рыночная стоимость ИИ-отрасли демонстрирует взрывной рост и, как ожидается, достигнет 185 миллиардов долларов США к 2030 году.
Тем не менее, в настоящее время AI-отрасль в основном контролируется несколькими технологическими гигантами, что приводит к ряду проблем, таких как централизация данных и неравномерное распределение вычислительных ресурсов. В то же время децентрализованная концепция Web3 предоставляет новые возможности для решения этих проблем. В рамках распределенной сетевой архитектуры Web3 перспектива развития AI может быть переосмыслена.
На фоне бурного развития отрасли ИИ, возникла группа качественных проектов Web3+AI. Например, Fetch.ai использует технологии блокчейн для создания децентрализованной экономики, поддерживая автономных агентов и смарт-контракты для оптимизации обучения и применения ИИ-моделей. Numerai, в свою очередь, использует блокчейн и сообщество дата-сайентистов для прогнозирования рыночных тенденций, поощряя разработку моделей через систему стимулов. Velas сосредоточена на создании высокопроизводительной платформы смарт-контрактов, сочетающей ИИ и блокчейн, предлагая более высокую скорость транзакций и большую безопасность.
AI-проекты обычно включают три основных элемента: данные, алгоритмы и вычислительную мощность. В настоящее время направления Web3+данные, Web3+вычислительная мощность развиваются быстро, но область Web3+алгоритмы относительно отстает, и различные проекты часто действуют в одиночку, что затрудняет создание совместного усилия. Bittensor остро улавливает эту нишу и, используя механизмы конкуренции и стимулов блокчейна, создает платформу AI-алгоритмов с встроенным механизмом фильтрации конкуренции, что может способствовать развитию отрасли при сохранении качественных AI-проектов.
Bittensor: Пионер децентрализованных AI-сетей
Bittensor — это децентрализованная сеть машинного обучения и рынок цифровых товаров. Она имеет несколько выдающихся характеристик:
Децентрализованная архитектура: Bittensor работает в сети, состоящей из тысяч распределенных компьютеров, эффективно решая проблемы, связанные с централизацией данных.
Справедливая система стимулов: токеновые вознаграждения, предоставляемые сетью для подсетей, пропорциональны вкладу, а распределение вознаграждений внутри подсети также следует тому же принципу.
Открытые ресурсы машинного обучения: сеть предоставляет услуги каждому, кто нуждается в вычислительных ресурсах машинного обучения.
Диверсификация торговли цифровыми товарами: изначально сосредоточенная на торговле моделями машинного обучения и связанными данными, теперь расширилась до платформы, на которой можно торговать любыми формами данных.
Развитие Bittensor имеет уникальный характер, в отличие от многих высоко оцененных венчурных проектов, он больше похож на честный, интересный и значимый гик-проект. Его развитие можно охарактеризовать следующим образом:
Токен сети Bittensor — это TAO, общий объем составляет 21 миллион монет, каждые четыре года происходит халвинг. TAO распределяется через справедливый запуск, без предварительного майнинга или резервирования для команды. В настоящее время новый блок создается примерно каждые 12 секунд, каждый блок вознаграждается 1 TAO. Эти вознаграждения распределяются по вкладам между различными подсетями, которые затем распределяют их между владельцами, валидаторами и майнерами.
TAO может использоваться для покупки вычислительных ресурсов, данных и моделей ИИ в сети, а также является свидетельством участия в управлении сообществом. В настоящее время общее количество аккаунтов в сети Bittensor превышает 100 тысяч, из которых почти 80 тысяч имеют ненулевой баланс. За последний год цена TAO увеличилась в десятки раз, в настоящее время его рыночная капитализация составляет около 2,278 миллиарда долларов, а цена за единицу - 321 доллар.
Ядро Bittensor: архитектура подсетей
Протокол Bittensor является децентрализованным протоколом машинного обучения, который поддерживает обмен возможностями машинного обучения и прогнозами между участниками сети, способствуя совместному использованию и сотрудничеству моделей и услуг. Протокол включает в себя несколько компонентов, таких как архитектура сети, субтензоры, архитектура подсетей и другие. Сеть состоит из нескольких узлов, которые управляются подсетями и используют механизм естественного отбора.
Субсеть является наиболее важной частью сети Bittensor. Ее можно рассматривать как независимо работающий код, который устанавливает определенные стимулы и функции для пользователей, но сохраняет тот же интерфейс консенсуса, что и основная сеть. В настоящее время, кроме корневой субсети, существует 45 субсетей. Ожидается, что в период с мая по июль 2024 года количество субсетей увеличится с 32 до 64, добавляя по 4 каждую неделю.
В подсети есть три роли: владелец подсети, майнеры и стейк-валидаторы.
Сетевое распределение токенов является механизмом распределения вознаграждений в сети Bittensor, обычно 18% выделяется владельцам, 41% - валидаторам, 41% - майнерам. В каждой подсети имеется 256 слотов UDI, из которых 64 выделены валидаторам, а 192 - майнерам.
После регистрации подсети есть 7-дневный иммунный период, первоначальная регистрационная плата составляет 100 TAO. Когда все позиции подсети заполнены, новая регистрация подсети будет исключать подсети с наименьшим выбросом и не находящиеся в иммунном периоде. Поэтому подсети должны постоянно увеличивать объем ставок валидаторов и эффективность майнеров, чтобы обеспечить свое выживание.
Инновации Bittensor: механизмы консенсуса и доказательства
Сеть Bittensor использует различные механизмы консенсуса и доказательства, среди которых наиболее характерными являются механизм доказательства интеллекта ( PoI ) и консенсус Yuma.
Механизм PoI является уникальной системой проверки и стимулов Bittensor, которая доказывает вклад участников через выполнение интеллектуальных вычислительных задач. Майнеры выполняют задачи, назначенные валидаторами, а валидаторы оценивают качество выполнения. Этот механизм обеспечивает безопасность сети, качество данных и эффективное использование вычислительных ресурсов.
Консенсус Yuma является основной механизмом консенсуса Bittensor. Оценка валидаторов обрабатывается с помощью этого алгоритма, валидаторы, которые ставят большее количество TAO, имеют более высокий вес оценки. Алгоритм отсекает результаты, которые отклоняются от большинства валидаторов, и в конечном итоге распределяет награды на основе комплексной оценки. Особенности консенсуса Yuma включают:
Кроме того, Bittensor ввел механизм MOE( смешанных экспертов), который интегрирует несколько экспертных подмоделей в одной архитектуре модели. Этот подход позволяет различным подмоделям работать совместно, обеспечивая более лучшие результаты по сравнению с одной моделью. В сочетании с консенсусом Yuma валидаторы могут оценивать и ранжировать экспертные модели, а также распределять награды, что способствует постоянной оптимизации и улучшению моделей.
Экосистема подсети Bittensor
На данный момент у Bittensor есть 45 зарегистрированных подсетей, из которых 40 уже названы. С открытием большего количества мест для подсетей конкуренция за регистрацию несколько снизилась, но механизм исключения подсетей обеспечивает выживание качественных проектов в долгосрочной перспективе.
Кроме корневой сети, наибольшее внимание уделяется подсетям 19, 18 и 1, доля выбросов составляет соответственно 8,72%, 6,47% и 4,16%.
Сетевое пространство 19号子网 Vision сосредоточено на децентрализованной генерации изображений и выводе, предоставляя доступ к лучшим открытым LLM и моделям генерации изображений. В настоящее время средний ежедневный доход узла составляет около 866 долларов.
Субсеть номер 18 Cortex.t стремится создать передовую AI платформу, предоставляя высококачественные текстовые и визуальные ответы через API. В настоящее время средний дневной доход узлов составляет около 553,64 долларов США.
Субсеть номер 1 является первым субпроектом Bittensor, специально предназначенным для генерации текста. Несмотря на сомнения, она по-прежнему занимает высокие позиции.
С точки зрения категорий моделей, в топе находятся в основном модели генеративного типа. Также существуют большие модели обработки данных, модели торгового ИИ и другие, такие как подсеть 22 Meta Search, которая анализирует данные Twitter для предоставления рыночных настроений, и подсеть 2 Omron, которая оптимизирует стратегии стейкинга с помощью глубоких нейронных сетей.
С точки зрения соотношения доходности и риска, успешные узлы обеспечивают значительную прибыль, но новым узлам необходимы высокопроизводительные устройства и оптимизированные алгоритмы, чтобы выжить в условиях конкуренции.
Будущее
Слияние ИИ и Web3 будет долго оставаться в центре внимания рынка, привлекая значительные инвестиции.
Bittensor как нетрадиционный VC проект, обладающий технической мощью и рыночным признанием, имеет все шансы сохранить темпы роста.
Его инновационная подсетевая архитектура предоставляет командам ИИ удобный доступ к децентрализованной сети, что способствует быстрому получению прибыли. Механизм конкурентного отсева также будет способствовать постоянной оптимизации моделей и увеличению объемов стекинга в подсетевых проектах.
С увеличением количества подсетей порог регистрации может снизиться, что увеличивает вероятность появления некачественных проектов. В то же время, вознаграждения TAO, полученные от существующих подсетей, могут уменьшиться, если цена TAO не сможет соответствующим образом вырасти, что может повлиять на ожидаемую доходность.