Fusion de l'IA et du Web3 : comment Bittensor redéfinit le réseau d'intelligence collective

La nouvelle ère de la révolution de l'IA

Le développement rapide des technologies de l'intelligence artificielle nous conduit vers une nouvelle ère axée sur les données. Les avancées révolutionnaires dans des domaines tels que l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel rendent les applications d'IA omniprésentes. L'émergence de ChatGPT en 2022 a déclenché une croissance explosive de l'industrie de l'IA, suivie de l'apparition d'une série d'outils d'IA innovants, tels que la génération de vidéos et les applications de bureau automatisées. L'application généralisée des technologies de l'IA est également à l'ordre du jour, et il est prévu qu'à l'horizon 2030, la valeur marchande de l'industrie de l'IA atteindra 185 milliards de dollars.

Cependant, le développement rapide de l'industrie de l'IA a également entraîné certains défis. Actuellement, cette industrie est principalement dominée par quelques géants technologiques, ce qui a conduit à des problèmes de concentration des données et de répartition inégale des ressources de calcul. Parallèlement, le concept de décentralisation de Web3 offre de nouvelles possibilités pour résoudre ces problèmes. Dans le cadre de l'architecture de réseau distribué de Web3, le paysage du développement de l'IA pourrait être redéfini.

Dans ce contexte, de nombreux projets de qualité Web3+AI ont émergé. Par exemple, Fetch.ai crée une économie décentralisée grâce à la technologie blockchain, soutenant des agents autonomes et des contrats intelligents, afin d'optimiser l'entraînement et l'application des modèles d'IA. Numerai utilise la technologie blockchain et une communauté de scientifiques des données pour prédire les tendances du marché. Velas, quant à lui, a construit une plateforme de contrats intelligents haute performance combinant IA et blockchain.

Le projet Bittensor a saisi cette opportunité en construisant une plateforme d'algorithmes d'IA dotée d'un mécanisme de filtrage compétitif grâce à la concurrence et aux mécanismes d'incitation de la blockchain, dans le but de conserver les projets d'IA les plus qualitatifs.

Aperçu du projet Bittensor

Bittensor est un réseau d'apprentissage automatique décentralisé incitatif et un marché de biens numériques. Ses caractéristiques principales incluent :

1. Décentralisé : fonctionne sur un réseau informatique distribué contrôlé par différentes entités, résolvant des problèmes tels que la centralisation des données.

2. Mécanisme d'incitation équitable : le réseau fournit des jetons TAO aux sous-réseaux en proportion de leurs contributions, et les récompenses au sein du sous-réseau sont également proportionnelles à la contribution des nœuds.

3. Ressources en apprentissage automatique : fournir des services aux individus ayant besoin de ressources de calcul en apprentissage automatique.

4. Marché diversifié de produits numériques : initialement conçu pour le trading de modèles d'apprentissage automatique et de données associées, il s'est maintenant étendu à un marché de produits où toute forme de données peut être échangée.

L'histoire de Bittensor a commencé en 2021, créée par un groupe de passionnés et d'experts techniques dédiés à la promotion d'un réseau AI décentralisé. Le projet utilise le cadre Substrate pour construire la blockchain, assurant flexibilité et évolutivité. En 2022, la version Alpha du réseau a été lancée, validant la faisabilité de l'AI décentralisée, et introduisant le mécanisme de consensus Yuma. En 2023, la version Beta a été publiée, introduisant le modèle économique du jeton TAO. En 2024, le projet utilise la technologie DHT pour améliorer l'efficacité du stockage et de la récupération des données, et commence à se concentrer sur l'expansion des sous-réseaux et du marché des biens numériques.

Le token TAO de Bittensor est conçu de manière similaire à Bitcoin, avec un approvisionnement total de 21 millions de pièces, et une réduction de moitié tous les quatre ans. Les tokens sont distribués par un lancement équitable, sans pré-minage ni réserve d'équipe. Actuellement, un bloc est généré toutes les 12 secondes, chaque bloc récompensant 1 TAO, avec une production quotidienne d'environ 7200 TAO. Ces récompenses sont distribuées aux sous-réseaux en fonction de leur contribution, puis allouées aux propriétaires, validateurs et mineurs.

À ce jour, le nombre total de comptes sur le réseau Bittensor dépasse 100 000, avec 80 000 comptes non nuls. Au cours de l'année passée, le prix de TAO a augmenté de plusieurs dizaines de fois, sa capitalisation boursière est actuellement d'environ 2,278 milliards de dollars, et le prix du jeton est de 321 dollars.

Architecture des sous-réseaux de Bittensor

Le protocole Bittensor est un protocole de machine learning décentralisé qui permet aux participants du réseau d'échanger des capacités de machine learning et des prédictions, favorisant la collaboration et le partage de modèles et de services. Le protocole comprend des composants tels que l'architecture du réseau, les sous-tensors, et l'architecture des sous-réseaux. Le réseau est composé de plusieurs nœuds, chaque nœud exécutant le logiciel client Bittensor. Les sous-réseaux sont des composants clés du réseau, responsables de la gestion des nœuds et de la mise en œuvre d'un mécanisme de sélection naturelle.

Les sous-réseaux peuvent être considérés comme des segments de code fonctionnant de manière indépendante, avec des incitations et des fonctionnalités spécifiques pour les utilisateurs, tout en conservant la même interface de consensus que le réseau principal. Actuellement, à l'exception du sous-réseau racine, il existe 45 sous-réseaux. On prévoit qu'entre mai et juillet 2024, le nombre de sous-réseaux passera de 32 à 64, avec l'ajout de 4 nouveaux sous-réseaux chaque semaine.

Le sous-réseau comprend trois rôles principaux :

1. Propriétaire du sous-réseau : responsable de la fourniture du code de base et de la mise en place du mécanisme d'incitation.

2. Mineurs : exécuter des serveurs et du code minier, rivaliser pour rester en tête.

3. Validateur : mesurer la contribution du sous-réseau et garantir la précision, obtenir des récompenses correspondantes.

L'émission de sous-réseau est le mécanisme de répartition des jetons TAO, généralement conçu pour attribuer 18 % aux propriétaires, 41 % aux validateurs et 41 % aux mineurs. Le sous-réseau comprend 256 emplacements UDI, dont 64 sont attribués aux validateurs et 192 aux mineurs.

Après l'enregistrement d'un sous-réseau, il y a une période d'immunité de 7 jours, et les frais d'enregistrement initiaux s'élèvent à 100 TAO. Lorsque toutes les positions de sous-réseau sont occupées, l'enregistrement d'un nouveau sous-réseau remplacera celui avec le moins d'émissions qui n'est pas en période d'immunité. Par conséquent, le sous-réseau doit continuellement augmenter le montant des mises des validateurs et l'efficacité des mineurs pour éviter d'être éliminé.

Le mécanisme de consensus et de preuve de Bittensor

Le réseau Bittensor utilise plusieurs mécanismes de consensus et de preuve :

1. Mécanisme de preuve d'intelligence (PoI) :

   • Les mineurs prouvent leur contribution en accomplissant des tâches de calcul intelligent
   • Les validateurs attribuent des tâches et évaluent la qualité des résultats

2. Consensus Yuma :

   • Mécanisme de consensus central, intégration de l'évaluation des validateurs
   • Les validateurs avec un plus grand nombre de TAO stakés ont un poids de score plus élevé.
   • Éliminer les résultats qui s'écartent de la majorité des validateurs
   • Répartition des récompenses selon l'évaluation globale
   • Suivre le principe d'ignorance des données pour protéger la vie privée et la sécurité
   • Basé sur la performance pour attribuer des récompenses, garantissant un calcul efficace et de haute qualité

3. Mécanisme MOE :

   • Intégrer plusieurs sous-modèles d'experts
   • Différents sous-modèles travaillent en synergie pour améliorer les performances globales
   • Les validateurs peuvent évaluer et classer les modèles d'experts
   • Attribution de récompenses en jetons, optimisation du modèle d'incitation

Ces mécanismes garantissent ensemble la sécurité du réseau, la qualité des données et l'utilisation efficace des ressources de calcul.

Aperçu du projet de sous-réseau Bittensor

Actuellement, Bittensor compte 45 sous-réseaux enregistrés, dont 40 ont été nommés. Avec l'augmentation du nombre de sous-réseaux, la concurrence pour l'enregistrement a quelque peu diminué, mais les nouveaux sous-réseaux pourraient ne pas être aussi stables et efficaces que ceux qui fonctionnent depuis plus longtemps. Cependant, le mécanisme d'élimination garantira que les sous-réseaux de qualité soient conservés à long terme.

En dehors du sous-réseau racine, les sous-réseaux 19, 18 et 1 suscitent le plus d'attention, avec des parts d'émission respectives de 8,72 %, 6,47 % et 4,16 %.

1. Sous-réseau 19 (Vision) :

   • Se concentrer sur la génération et l'inférence d'images décentralisées
   • Fournir un accès à des modèles LLM et de génération d'images open source
   • Les revenus totaux des nœuds sur 24 heures sont d'environ 627,84 TAO
   • Le revenu moyen quotidien d'un nouveau nœud est d'environ 866 dollars

2. Sous-réseau 18 (Cortex.t) :

   • Développé par Corcel, construisant une plateforme IA de pointe
   • Fournir des réponses textuelles et d'images via l'API
   • Le revenu total des nœuds sur 24 heures est d'environ 457,2 TAO
   • Le revenu quotidien moyen d'un nouveau nœud est d'environ 553,64 dollars.

3. Sous-réseau 1 :

   • Sous-réseau de génération de texte développé par la fondation Opentensor
   • En tant que premier projet de sous-réseau, il a été remis en question.

Il existe également d'autres types de sous-réseaux, tels que les grands modèles de traitement de données et les modèles d'IA de transaction. Dans l'ensemble, les nœuds qui fonctionnent avec succès génèrent des revenus considérables, mais les nouveaux nœuds enregistrés ont besoin d'équipements hautes performances et d'algorithmes optimisés pour survivre dans la compétition.

Perspectives d'avenir

1. AI+Web3 continuera d'être un point chaud sur le marché, attirant d'importants investissements.

2. L'architecture du projet Bittensor est unique, alliant soutien technologique et soutien du marché, et a des perspectives de développement continu.

3. L'architecture de sous-réseau réduit le seuil d'entrée des équipes d'IA pour migrer vers un réseau décentralisé, ce qui favorise une acquisition rapide de bénéfices.

4. Le mécanisme de compétition et d'élimination pousse les projets de sous-réseau à optimiser continuellement les modèles et à augmenter le montant des mises.

5. L'augmentation du nombre de sous-réseaux peut entraîner certains risques, tels qu'une augmentation des projets marginaux et une diminution des revenus d'un seul sous-réseau, il est nécessaire de prêter attention à l'évolution du prix du jeton TAO.