La fusión de la IA y Web3: cómo Bittensor está remodelando las redes de inteligencia colectiva

La nueva era de la revolución de la IA

El rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial nos está llevando a una nueva era impulsada por datos. Los avances revolucionarios en campos como el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural han hecho que las aplicaciones de IA estén en todas partes. La aparición de ChatGPT en 2022 provocó un crecimiento explosivo en la industria de la IA, seguido de una serie de innovadoras herramientas de IA, como la generación de videos y aplicaciones de oficina automatizadas. La amplia aplicación de la tecnología de IA también ha sido puesta en la agenda, y se espera que para 2030 el valor de mercado de la industria de la IA alcance los 185 mil millones de dólares.

Sin embargo, el rápido desarrollo de la industria de la IA también ha traído algunos desafíos. Actualmente, la industria está principalmente monopolizada por un pequeño número de gigantes tecnológicos, lo que ha llevado a problemas de concentración de datos y distribución desigual de recursos de computación. Al mismo tiempo, la filosofía de descentralización de Web3 ofrece nuevas posibilidades para abordar estos problemas. Bajo la arquitectura de red distribuida de Web3, se espera que el panorama del desarrollo de la IA se reconfigure.

En este contexto, han surgido muchos proyectos de calidad en Web3+AI. Por ejemplo, Fetch.ai crea economías descentralizadas mediante tecnología blockchain, apoyando agentes autónomos y contratos inteligentes para optimizar el entrenamiento y la aplicación de modelos de IA. Numerai utiliza tecnología blockchain y una comunidad de científicos de datos para predecir las tendencias del mercado. Velas, por su parte, ha construido una plataforma de contratos inteligentes de alto rendimiento que integra IA y blockchain.

El proyecto Bittensor ha aprovechado esta oportunidad, construyendo una plataforma de algoritmos de IA que cuenta con un mecanismo de competencia y selección a través de la competencia y los incentivos de blockchain, con el objetivo de conservar los proyectos de IA de mayor calidad.

Resumen del proyecto Bittensor

Bittensor es una red de aprendizaje automático descentralizada con incentivos y un mercado de bienes digitales. Sus características principales incluyen:

1. Descentralizado: Funciona en una red de computadoras distribuidas controladas por diferentes entidades, resolviendo problemas como la centralización de datos.

2. Mecanismo de incentivos justos: la red proporciona tokens TAO a las subredes en proporción a sus contribuciones, y las recompensas dentro de la subred también son proporcionales a la contribución de los nodos.

3. Recursos de aprendizaje automático: Proporcionar servicios a individuos que necesitan recursos de computación de aprendizaje automático.

4. Mercado diversificado de productos digitales: originalmente diseñado para el comercio de modelos de aprendizaje automático y datos relacionados, ahora se ha expandido a un mercado de productos donde se pueden comerciar datos en cualquier forma.

La trayectoria de Bittensor comenzó en 2021, cuando un grupo de entusiastas y expertos en tecnología comprometidos con promover una red de IA descentralizada lo creó. El proyecto utiliza el marco de Substrate para construir la blockchain, asegurando flexibilidad y escalabilidad. En 2022, se lanzó la red de la versión Alpha, validando la viabilidad de la IA descentralizada e introduciendo el mecanismo de consenso Yuma. En 2023 se lanzó la versión Beta, introduciendo el modelo económico de tokens TAO. En 2024, el proyecto utiliza la tecnología DHT para mejorar la eficiencia del almacenamiento y recuperación de datos, y comienza a enfocarse en la expansión de subredes y mercados de bienes digitales.

El token TAO de Bittensor está diseñado de manera similar al Bitcoin, con un suministro total de 21 millones de unidades y una reducción a la mitad cada cuatro años. Los tokens se distribuyen a través de un lanzamiento justo, sin pre-minado ni reservas para el equipo. Actualmente, se genera un bloque cada 12 segundos, y cada bloque recompensa con 1 TAO, produciendo aproximadamente 7200 TAO al día. Estas recompensas se distribuyen a las distintas subredes según su contribución, y luego las subredes las distribuyen a los propietarios, validadores y mineros.

Hasta ahora, el número total de cuentas en la red Bittensor ha superado las 100,000, y el número de cuentas no nulas ha alcanzado las 80,000. En el último año, el precio de TAO ha aumentado decenas de veces, y actualmente su capitalización de mercado es de aproximadamente 2,278 millones de dólares, con un precio de moneda de 321 dólares.

Arquitectura de subred de Bittensor

El protocolo Bittensor es un protocolo de aprendizaje automático descentralizado que permite a los participantes de la red intercambiar capacidades de aprendizaje automático y predicciones, promoviendo la colaboración en el intercambio de modelos y servicios. El protocolo incluye componentes como la arquitectura de red, sub-tensores y arquitectura de subred. La red está compuesta por múltiples nodos, cada uno de los cuales ejecuta el software cliente de Bittensor. La subred es una parte clave de la red, responsable de gestionar los nodos e implementar un mecanismo de selección natural.

Una subred puede considerarse como un segmento de código que funciona de manera independiente, estableciendo incentivos y funciones específicas para los usuarios, pero manteniendo la misma interfaz de consenso que la red principal. Actualmente, además de la subred raíz, existen 45 subredes. Se espera que entre mayo y julio de 2024, el número de subredes aumente de 32 a 64, con 4 nuevas subredes cada semana.

En la subred hay tres roles principales:

1. Propietario de la subred: responsable de proporcionar el código base y establecer el mecanismo de incentivos.

2. Mineros: ejecutan servidores y código de minería, compitiendo entre sí para mantenerse a la vanguardia.

3. Validadores: Miden la contribución de la subred y garantizan la corrección, obteniendo recompensas correspondientes.

La emisión de subredes es el mecanismo de distribución del token TAO, diseñado generalmente para asignar el 18% a los propietarios, el 41% a los validadores y el 41% a los mineros. La subred contiene 256 ranuras UDI, de las cuales 64 se asignan a los validadores y 192 a los mineros.

Después de registrar una subred, hay un período de inmunidad de 7 días, y el costo de registro inicial es de 100 TAO. Cuando todas las posiciones de subred están llenas, el registro de una nueva subred reemplazará la subred con la emisión más baja que no esté en el período de inmunidad. Por lo tanto, las subredes deben aumentar continuamente la cantidad de participación de los validadores y la eficiencia de los mineros para evitar ser eliminadas.

El mecanismo de consenso y prueba de Bittensor

La red Bittensor utiliza varios mecanismos de consenso y prueba:

1. Mecanismo de Prueba de Inteligencia (PoI):

   • Los mineros demuestran su contribución al completar tareas de cálculo inteligente
   • Los validadores asignan tareas y evalúan la calidad de los resultados

2. Consenso Yuma:

   • Mecanismo de consenso central, integración de la puntuación de validadores
   • Los validadores que apuestan una mayor cantidad de TAO tienen un peso de puntuación más alto.
   • Filtrar resultados que se desvíen de la mayoría de los validadores
   • Asignar recompensas según la calificación general
   • Seguir el principio de desconocimiento de datos, proteger la privacidad y la seguridad
   • Basado en la asignación de recompensas por rendimiento, asegurando cálculos eficientes y de alta calidad

3. Mecanismo MOE:

   • Integrar múltiples submodelos de expertos
   • Diferentes submodelos trabajan en conjunto para mejorar el rendimiento general
   • Los validadores pueden puntuar y clasificar los modelos de expertos
   • Distribución de recompensas de tokens, optimización del modelo de incentivos

Estos mecanismos garantizan conjuntamente la seguridad de la red, la calidad de los datos y la utilización eficiente de los recursos de cálculo.

Resumen del proyecto de subred Bittensor

Actualmente, hay 45 subredes registradas en Bittensor, de las cuales 40 han sido nombradas. A medida que aumenta el número de subredes, la competencia para registrarse se ha aliviado, pero las nuevas subredes pueden no ser tan estables ni tener un rendimiento de modelo tan bueno como las subredes que han estado funcionando durante más tiempo. Sin embargo, el mecanismo de eliminación asegurará que las subredes de alta calidad se mantengan a largo plazo.

Aparte de la red raíz, las subredes 19, 18 y 1 son las más destacadas, con proporciones de emisión del 8.72%, 6.47% y 4.16% respectivamente.

1. Subred 19 (Vision):

   • Enfocado en la generación y la inferencia de imágenes descentralizadas
   • Proporcionar acceso a modelos LLM y de generación de imágenes de código abierto
   • El rendimiento total de los nodos en 24 horas es de aproximadamente 627.84 TAO
   • El rendimiento diario promedio de los nuevos nodos es de aproximadamente 866 dólares.

2. Subred 18 (Cortex.t):

   • Desarrollado por Corcel, construyendo una plataforma de IA de vanguardia
   • Proporcionar respuestas de texto e imagen a través de API
   • El rendimiento total de los nodos en 24 horas es de aproximadamente 457.2 TAO
   • El ingreso promedio diario de los nuevos nodos es de aproximadamente 553.64 dólares

3. Subred 1:

   • Subred de generación de texto desarrollada por la Fundación Opentensor
   • Como el primer proyecto de subred, fue objeto de dudas.

Además, hay otros tipos de subredes, como modelos de gran tamaño para procesamiento de datos y modelos de IA para transacciones. En general, los nodos que funcionan con éxito generan beneficios considerables, pero los nodos recién registrados necesitan dispositivos de alto rendimiento y algoritmos optimizados para sobrevivir en la competencia.

Perspectivas futuras

1. AI+Web3 seguirá siendo un foco de atención en el mercado, atrayendo una gran cantidad de inversiones.

2. La arquitectura del proyecto Bittensor es única, combina apoyo técnico y de mercado, y tiene el potencial de desarrollarse de manera continua.

3. La arquitectura de subredes reduce la barrera para que los equipos de IA migren a redes descentralizadas, lo que favorece la obtención rápida de beneficios.

4. El mecanismo de eliminación por competencia impulsa a los proyectos de subred a optimizar constantemente los modelos y aumentar la cantidad de participación.

5. El aumento en el número de subredes puede conllevar algunos riesgos, como el aumento de proyectos de mala calidad y la disminución de los rendimientos de una sola subred, por lo que es necesario prestar atención a la evolución del precio del token TAO.