Революция ИИ: переход от централизованности к Децентрализация

Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта ведет нас в совершенно новую эпоху, основанную на данных. Прорывные достижения в таких областях, как глубокое обучение и обработка естественного языка, сделали применение ИИ повседневным. Появление ChatGPT в 2022 году вызвало бум в индустрии ИИ, за которым последовал поток различных инструментов ИИ, от генерации текста до создания видео, ИИ меняет наши рабочие и жизненные привычки. Ожидается, что к 2030 году объем рынка ИИ достигнет потрясающих 185 миллиардов долларов.

Однако в настоящее время отрасль ИИ в основном монополизирована несколькими технологическими гигантами, что неизбежно приводит к ряду проблем, таких как централизация данных и неравномерное распределение вычислительных ресурсов. В то же время идея децентрализации Web3 предоставляет новые возможности для решения этих проблем. В распределенной сети Web3 ожидается, что структура развития ИИ будет пересмотрена.

В этом контексте возникла группа качественных проектов Web3+AI. Среди них проект Bittensor заполнил ключевую нишу - создав платформу AI-алгоритмов с встроенным механизмом фильтрации и конкуренции через конкурентные и стимулирующие механизмы блокчейна, направленную на сохранение самых качественных AI-проектов. Эта инновационная модель имеет потенциал сломать барьеры традиционной разработки AI и принести новую жизнь в отрасль.

Bittensor: Пионер децентрализованной AI сети

Bittensor — это децентрализованная сеть машинного обучения и рынок цифровых товаров. Она обладает следующими ключевыми характеристиками:

• Децентрализация: Bittensor работает в сети, состоящей из тысяч распределенных компьютеров, эффективно решая проблемы, такие как централизация данных.

• Справедливая система поощрений: вознаграждения, предоставляемые сетью для подсетей, пропорциональны их вкладу, а распределение вознаграждений внутри подсети также следует тому же принципу.

• Ресурсы машинного обучения: предоставление услуг каждому, кто нуждается в вычислительных ресурсах машинного обучения.

• Диверсифицированный рынок цифровых товаров: изначально сосредоточенный на торговле моделями машинного обучения и сопутствующими данными, теперь он развился в платформу, где можно торговать любыми формами данных.

Развитие Bittensor полно технологических инноваций и важных моментов в построении сообщества:

• 2021 год: запуск проекта, создание блокчейна с помощью фреймворка Substrate.
• 2022 год: выпущена альфа-версия сети, внедрен консенсус Yuma.
• 2023 год: выпуск бета-версии, запуск токеномики TAO.
• 2024 год: внедрение технологии DHT, повышение эффективности хранения и извлечения данных.

Стоит отметить, что Bittensor в процессе своего развития мало зависел от традиционного венчурного капитала, а вместо этого привлекал узлы и майнеров с помощью токенов, сохраняя децентрализацию сети. По сути, Bittensor является проектом AI вычислительной мощности и услуг, управляемым GPU-майнерами.

Нативный токен Bittensor TAO во многом похож на биткойн, его общий объем составляет 21 миллион монет, каждые четыре года происходит уменьшение в два раза. TAO распределяется через справедливый запуск, без предварительной разработки и резервирования для команды. В настоящее время сеть генерирует один блок примерно каждые 12 секунд, за каждый блок вознаграждение составляет 1 TAO. Эти вознаграждения распределяются по вкладу между различными подсетями, а затем подсети распределяют вознаграждения между владельцами, валидаторами и майнерами.

Токены TAO могут использоваться для покупки вычислительных ресурсов, данных и AI моделей в сети Bittensor, а также являются свидетельством участия в управлении сообществом. В настоящее время общее количество аккаунтов в сети Bittensor превысило 100 000, количество не нулевых аккаунтов достигло 80 000. За последний год цена TAO значительно возросла, в настоящее время рыночная капитализация составляет 2,278 миллиарда долларов, цена токена 321 доллар.

Подсетевая архитектура Bittensor: основа коллективного интеллекта

Протокол Bittensor является децентрализованным протоколом машинного обучения, поддерживающим обмен машинными способностями и прогнозами между участниками сети, способствуя совместному использованию моделей и услуг. Протокол включает в себя сетевую архитектуру, субтензоры, архитектуру подсети, а также компоненты, такие как узлы валидаторов и узлы майнеров.

Субсеть является ключевым элементом архитектуры сети Bittensor. Каждая субсеть представляет собой независимый код, который устанавливает определенные стимулы для пользователей и функции, но сохраняет тот же интерфейс консенсуса, что и основная сеть. В настоящее время, кроме корневой субсети, существует 45 субсетей. Ожидается, что к маю-июлю 2024 года количество субсетей увеличится с 32 до 64, с добавлением 4 новых каждую неделю.

В подсети в основном содержится три роли:

1. Владелец подсети: отвечает за предоставление базового кода, установку механизмов стимулов и распределение вознаграждений для майнеров.

2. Майнеры: отвечают за итеративную оптимизацию серверов и кода майнинга, чтобы оставаться на передовых позициях в конкуренции. Неэффективные майнеры будут заменены новыми. Стоит отметить, что майнеры могут запускать узлы в нескольких подсетях.

3. Валидатор: отвечает за оценку вклада подсети и обеспечение его корректности, чтобы получить вознаграждение. Валидаторы могут ставить токены TAO для получения дополнительных доходов.

Механизм эмиссии под сети (emission) определяет распределение токенов TAO в сети. Обычно 18% распределяется среди владельцев под сети, 41% - среди валидаторов, 41% - среди майнеров. Под сеть содержит 256 слотов UDI, из которых 64 выделены для валидаторов, а 192 - для майнеров. Только 64 валидатора с наибольшим объемом ставок могут получить разрешение и считаться активными валидаторами.

После регистрации подсети будет 7-дневный иммунный период. Первоначальная регистрационная плата составляет 100 TAO, при повторной регистрации цена удваивается, но со временем снижается. Когда все места подсетей будут заняты, новая зарегистрированная подсеть заменит ту, у которой наименьшая эмиссия и которая не находится в иммунном периоде. Поэтому подсети необходимо постоянно увеличивать количество стейков валидаторов и эффективность майнеров, чтобы гарантировать, что они не будут исключены.

Благодаря подсетевой архитектуре Bittensor, децентрализованная AI-данная сеть Masa успешно реализована, став первой в сети системой двойного вознаграждения, и получила финансирование в размере 18 миллионов долларов.

Консенсус и механизм доказательства Bittensor: обеспечение безопасности и эффективности сети

Сеть Bittensor использует множество инновационных механизмов консенсуса и доказательства, чтобы обеспечить безопасность сети, качество данных и эффективное использование вычислительных ресурсов.

Механизм доказательства интеллекта ( PoI ) является оригинальным механизмом верификации и стимулов Bittensor. В рамках этого механизма:

• Узлы майнеров подтверждают свою работу, выполняя интеллектуальные вычислительные задачи, которые могут включать обработку естественного языка, анализ данных, обучение моделей машинного обучения и т.д.
• Валидаоры распределяют задачи между майнерами и оценивают их по качеству выполнения.

Yuma консенсус является основной консенсусной механикой сети Bittensor. В этой механике:

• Валидаторы оценивают выполнение задач и вводят оценки в алгоритм консенсуса Yuma.
• У validators с большим количеством заложенных TAO более высокий вес в оценке.
• Алгоритм будет отсеивать оценки, которые значительно отклоняются от результатов большинства валидаторов.
• Система в конечном итоге распределяет токеновые вознаграждения на основе综合评分.

Одной из важных характеристик консенсуса Yuma является "принцип непознаваемости данных", который обеспечивает конфиденциальность и безопасность в процессе обработки данных. Узлы могут выполнять вычисления и верификацию, не зная конкретного содержания обрабатываемых данных.

Кроме того, Bittensor также внедрил механизм смешанных экспертов MOE(, который интегрирует несколько моделей экспертного уровня в одной архитектуре модели. Каждая экспертная модель имеет относительное преимущество при решении задач в определенной области. При введении новых данных различные подмодели могут работать совместно, достигая лучших результатов, чем одна модель.

С помощью механизма консенсуса Yuma валидаторы могут оценивать и ранжировать экспертные модели, а также распределять токен-вознаграждения, тем самым стимулируя постоянную оптимизацию и улучшение моделей.

![Bittensor：Как ИИ-сеть преобразует коллективный интеллект?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-bb4bc6663bb70a74645896ab5b06ee64.webp(

Экосистема подсети Bittensor: множество AI-приложений

На данный момент количество зарегистрированных подсетей Bittensor достигло 45, из которых 40 уже получили имена. Когда количество подсетей было ограничено, конкуренция за регистрацию была крайне жесткой, и цена регистрации однажды достигала миллиона долларов. С открытием большего количества мест для регистрации подсетей Bittensor, новые зарегистрированные подсети могут быть менее стабильными и менее эффективными по моделям, чем подсети, работающие дольше. Однако благодаря механизму отсеивания подсетей, в долгосрочной перспективе это будет процесс естественного отбора, и подсетям с низкой производительностью будет трудно выжить.

В настоящее время, кроме подсети root, наибольшее внимание уделяется подсетям № 19, № 18 и № 1, доля выбросов составляет 8,72%, 6,47% и 4,16% соответственно.

Сеть Vision номер 19 сосредоточена на Децентрализации генерации и вывода изображений, предоставляя первоклассные ресурсы, такие как открытые LLM и модели генерации изображений. В настоящее время регистрационный взнос за слот составляет 3.7 TAO, а общая прибыль узлов за 24 часа составляет около 627.84 TAO. Если новые зарегистрированные узлы достигнут среднего уровня, ежедневный доход может составить 2.472 TAO, что примерно равно 866 долларам.

Субсеть 18 Cortex.t была разработана Corcel и направлена на создание передовой платформы ИИ, предлагающей высококачественные текстовые и графические ответы через API. В настоящее время стоимость регистрации слота составляет 3,34 TAO, а общая прибыль узлов за 24 часа составляет примерно 457,2 TAO. Если новые зарегистрированные узлы достигнут среднего уровня, их ежедневная прибыль может составить 1,76 TAO, что составляет примерно 553,64 доллара.

Сеть 1号子网 разработана фондом Opentensor и представляет собой децентрализованную подсеть для генерации текста. Как первый проект подсети Bittensor, она подвергалась значительной критике. В марте этого года основатель Taproot Wizards Эрик Уолл даже назвал токен TAO мем-токеном в области ИИ и отметил, что подсеть 1号子网 при ответах на вопросы позволяет большому количеству узлов получать схожие результаты через ИИ, что не повышает эффективность решения реальных проблем.

Помимо этих генеративных моделей, экосистема Bittensor также включает в себя модели обработки данных, модели торгового ИИ и другие типы. Например, подсеть 22 Meta Search предоставляет анализ рыночных настроений, анализируя данные Twitter, а подсеть 2 Omron использует глубокие нейронные сети для изучения и оптимизации стратегий стейкинга.

С точки зрения доходности и риска, если удастся успешно запустить слоты на несколько недель, доходы будут довольно значительными. Однако новым зарегистрированным узлам будет сложно выжить в условиях жесткой конкуренции, если они не смогут использовать высокопроизводительные графические карты и оптимизировать локальные алгоритмы.

![Bittensor: Как искусственный интеллект может изменить сети коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6491289020557c0f4df9c6f4fd1a48f.webp(

Будущее: возможности и вызовы

Смотря в будущее, Bittensor и область Web3+AI, которую он представляет, сталкиваются с огромными возможностями и вызовами:

1. Рыночная активность продолжается: интерес к концепции ИИ не уступает Web3 и даже привлёк часть средств, которые изначально могли направиться в Web3. Область Web3+AI, вероятно, сохранит статус рыночного фокуса на протяжении довольно долгого времени.

2. Преимущества проекта очевидны: Bittensor не является проектом, управляемым традиционным венчурным капиталом, с момента своего запуска он значительно вырос, при этом обладая как технической, так и рыночной поддержкой.

3. Технические инновации на переднем крае: Bittensor разрушает изоляцию проектов Web3+AI благодаря своей уникальной архитектуре подсетей, которая снижает порог для команд AI при переходе на Децентрализация. Механизм конкурентного отбора также заставляет проекты подсетей постоянно оптимизировать модели и увеличивать объем залога.

4. Потенциальные риски: с увеличением квот подсетей и снижением регистрационного порога может произойти приток низкокачественных проектов. В то же время, с увеличением количества подсетей, TAO вознаграждения, получаемые отдельной подсетью, будут постепенно уменьшаться. Если цена токенов TAO не сможет вырасти соответственно, это может привести к тому, что доходность будет ниже ожидаемого.

В целом, Bittensor представляет собой важную попытку интеграции ИИ и технологии блокчейн. Он предоставляет инновационную платформу для развития Децентрализация ИИ, имеет потенциал для изменения ландшафта отрасли ИИ. Тем не менее, чтобы выделиться на фоне жесткой рыночной конкуренции и обеспечить долгосрочный рост, Bittensor также необходимо постоянно innovировать, оптимизировать свои технологии и экономические модели, а также эффективно управлять потенциальными рисками. В будущем, с добавлением большего количества качественных проектов и дальнейшим развитием технологий, экосистема Bittensor, вероятно, будет играть все более важную роль в области Web3+AI.

![Bittensor：Как AI подсеть перестраивает сети коллективного интеллекта?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6a0a9cd30f27b7e81c269677cfe6de7.webp(