Revolusi AI: Bagaimana Bittensor Membentuk Ulang Jaringan Kecerdasan Kolektif
Ledakan industri AI dan integrasi Web3
Perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan sedang memimpin kita memasuki era baru yang didorong oleh data. Kemajuan terobosan di bidang seperti pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami membuat aplikasi AI berkembang pesat. Munculnya ChatGPT pada tahun 2022 benar-benar meledakkan industri AI, diikuti oleh lonjakan berbagai alat AI, dari generasi teks hingga produksi video, AI sedang meresap ke berbagai sektor. Diperkirakan hingga tahun 2030, ukuran pasar industri AI akan mencapai 185 miliar dolar.
Namun, saat ini pola perkembangan industri AI masih didominasi oleh beberapa raksasa teknologi, yang tidak dapat dihindari membawa masalah seperti monopoli data dan distribusi daya komputasi yang tidak merata. Sementara itu, konsep desentralisasi Web3 menawarkan kemungkinan baru untuk mengatasi tantangan ini. Dalam arsitektur jaringan terdistribusi Web3, pola perkembangan AI diharapkan dapat direformasi.
Di persimpangan AI dan Web3, sekelompok proyek inovatif muncul. Fetch.ai membangun ekonomi AI terdesentralisasi menggunakan blockchain; Numerai memprediksi pasar dengan bantuan blockchain dan komunitas ilmuwan data; Velas menciptakan platform kontrak pintar AI+blockchain berkinerja tinggi. Namun, sebagian besar proyek ini berfokus pada satu skenario aplikasi, sehingga sulit untuk membentuk ekosistem yang lengkap.
Bittensor dengan cermat menangkap peluang ini, melalui mekanisme insentif blockchain, membangun platform algoritma AI yang dilengkapi dengan mekanisme kompetisi penyaringan, menyediakan lingkungan ekosistem yang baik untuk proyek AI berkualitas. Upaya inovatif ini diharapkan dapat membentuk kembali pola perkembangan industri AI.
Bittensor: pelopor jaringan AI terdesentralisasi
Bittensor adalah jaringan pembelajaran mesin terdesentralisasi yang memberikan insentif dan pasar barang digital. Ini memiliki beberapa fitur menonjol berikut:
Arsitektur terdesentralisasi: Jaringan Bittensor terdiri dari ribuan node terdistribusi, yang secara efektif menyelesaikan masalah seperti sentralisasi data.
Mekanisme insentif yang adil: Hadiah jaringan untuk sub-jaringan sebanding dengan kontribusinya, dan distribusi hadiah di dalam sub-jaringan juga mengikuti prinsip yang sama.
Sumber daya pembelajaran mesin terbuka: memberikan layanan kepada setiap individu yang membutuhkan daya komputasi pembelajaran mesin.
Pasar barang digital yang terdiversifikasi: tidak hanya mendukung perdagangan model AI, tetapi juga dapat diperluas ke berbagai jenis perdagangan data.
Perkembangan Bittensor sepenuhnya mencerminkan karakteristiknya sebagai sebuah "proyek geek":
Pada tahun 2021, diprakarsai oleh sekelompok ahli teknologi, dibangun blockchain dasar menggunakan kerangka Substrate.
Pada tahun 2022, versi Alpha jaringan dirilis, menguji kelayakan AI terdesentralisasi. Memperkenalkan konsensus Yuma, melindungi privasi pengguna.
Pada tahun 2023, diluncurkan versi Beta, memperkenalkan mekanisme insentif token TAO.
Pada tahun 2024, menggunakan teknologi DHT untuk meningkatkan efisiensi pemrosesan data, fokus pada pengembangan subnet dan pasar barang digital.
Model ekonomi token Bittensor juga cukup khas. Total jumlah token TAO adalah 21 juta, yang akan berkurang setengah setiap empat tahun, dengan cara penerbitan yang adil, tanpa pra-gali dan cadangan tim. Saat ini, satu blok dihasilkan setiap 12 detik, dengan setiap blok memberikan hadiah 1 TAO. Produksi harian sekitar 7200 TAO, yang didistribusikan kepada setiap subnet dan node internalnya berdasarkan kontribusi.
Hingga saat ini, jaringan Bittensor telah memiliki lebih dari 100.000 akun, di mana akun aktif mencapai 80.000. Dalam setahun terakhir, harga koin TAO mengalami kenaikan tertinggi lebih dari puluhan kali lipat, dengan kapitalisasi pasar saat ini sekitar 2,278 miliar dolar, dengan harga per unit 321 dolar. Data ini sepenuhnya menunjukkan momentum perkembangan Bittensor dan tingkat pengakuan pasar.
Arsitektur Subjaringan: Inovasi Utama Bittensor
Subnet adalah bagian paling penting dari arsitektur jaringan Bittensor. Setiap subnet dapat dianggap sebagai sekumpulan kode yang berjalan secara independen, dengan mekanisme insentif dan fungsi tertentu, namun tetap menjaga antarmuka konsensus yang konsisten dengan jaringan utama. Saat ini, jaringan Bittensor memiliki 45 subnet, dan diperkirakan akan meningkat menjadi 64 subnet pada pertengahan tahun 2024.
Subnet utama terdiri dari tiga jenis peran:
Pemilik subnet: bertanggung jawab untuk menyediakan kode dasar, mendesain mekanisme insentif.
Penambang: Bertanggung jawab untuk iterasi dan pengoptimalan layanan serta kode penambangan, untuk tetap unggul dalam persaingan.
Validator: bertanggung jawab untuk menilai kontribusi subnet dan memastikan kebenarannya.
Mekanisme emisi ( dari subnet adalah inti dari distribusi hadiah dalam jaringan Bittensor. Secara umum, 18% dari hadiah yang diterima oleh subnet dialokasikan untuk pemilik, 41% dialokasikan untuk validator, dan 41% dialokasikan untuk penambang. Di dalam subnet diterapkan mekanisme seleksi alam, di mana node yang berkinerja buruk akan disingkirkan.
Setelah pendaftaran subnet, ada periode imunitas selama 7 hari. Biaya pendaftaran pertama adalah 100 TAO, dan harga pendaftaran selanjutnya akan berlipat ganda. Ketika semua kuota subnet terisi, subnet dengan tingkat emisi terendah dan tidak dalam periode imunitas akan digantikan oleh subnet baru. Oleh karena itu, subnet perlu terus meningkatkan jumlah staking validator dan efisiensi penambang untuk memastikan kelangsungan hidup jangka panjang.
Arsitektur subnet Bittensor menyediakan dasar yang baik untuk implementasi jaringan data AI terdesentralisasi. Misalnya, Masa sebagai sistem hadiah dua koin pertama berhasil diimplementasikan di jaringan Bittensor, dan telah mendapatkan pendanaan sebesar 18 juta dolar.
![Bittensor: Bagaimana AI Subnet Merevolusi Jaringan Kecerdasan Kolektif?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1c84109da5ff6ffbd817edf590d0eec0.webp(
Mekanisme konsensus dan bukti yang inovatif
Jaringan Bittensor menggunakan berbagai mekanisme konsensus dan bukti yang inovatif, di antaranya yang paling khas adalah mekanisme Bukti Kecerdasan )PoI( dan konsensus Yuma.
Mekanisme PoI mengharuskan penambang untuk membuktikan kontribusinya dengan menyelesaikan tugas komputasi cerdas. Tugas-tugas ini mungkin melibatkan pemrosesan bahasa alami, analisis data, atau pelatihan model pembelajaran mesin. Validator bertanggung jawab untuk mendistribusikan tugas dan memberikan penilaian berdasarkan kualitas penyelesaian.
Konsensus Yuma adalah algoritma konsensus inti dari Bittensor. Saat mengumpulkan penilaian validator, algoritma ini memberikan bobot yang berbeda berdasarkan jumlah TAO yang dipertaruhkan oleh validator, dan menghapus hasil yang menyimpang secara signifikan dari pendapat mayoritas. Akhirnya, hadiah dibagikan berdasarkan penilaian komprehensif.
Salah satu ciri penting dari konsensus Yuma adalah "prinsip ketidakpahaman data", yaitu node dapat menyelesaikan perhitungan dan verifikasi tanpa perlu mengetahui isi spesifik dari data yang diproses, yang secara efektif melindungi privasi pengguna.
Selain itu, Bittensor juga memperkenalkan mekanisme MOE) campuran pakar(, yang mengintegrasikan beberapa sub-model tingkat ahli dalam satu arsitektur model. Ini memungkinkan model ahli dari berbagai bidang untuk bekerja sama, menghasilkan hasil yang lebih baik daripada model tunggal. Validator dapat menilai dan memberi peringkat pada model ahli, serta memberikan hadiah yang sesuai, sehingga mendorong model untuk terus dioptimalkan.
![Bittensor: Bagaimana AI Subjaringan Membentuk Ulang Jaringan Kecerdasan Kolektif?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-bb4bc6663bb70a74645896ab5b06ee64.webp(
Ikhtisar Proyek Subjaringan
Saat ini, jaringan Bittensor telah memiliki 45 subnet yang terdaftar, di mana 40 di antaranya telah dinamai. Seiring dengan meningkatnya jumlah subnet, kesulitan pendaftaran telah sedikit menurun, tetapi dalam jangka panjang, ini akan tetap menjadi proses seleksi alam.
Selain subnet root, subnet yang paling diperhatikan saat ini adalah subnet nomor 19, 18, dan 1, yang masing-masing memiliki proporsi emisi sebesar 8,72%, 6,47%, dan 4,16%.
Subjaringan 19 Vision fokus pada generasi dan inferensi gambar terdesentralisasi, menyediakan akses ke berbagai model gambar. Saat ini, pendapatan harian rata-rata node-nya sekitar 866 dolar.
Subjaringan ke-18 Cortex.t berkomitmen untuk membangun platform AI terdepan, menyediakan layanan teks dan gambar melalui API. Pendapatan harian rata-rata node-nya sekitar 554 dolar.
Subjaringan nomor 1 adalah subjaringan pembangkit teks yang paling awal, meskipun pernah diragukan, namun tetap mempertahankan peringkat yang cukup tinggi.
Selain itu, ada beberapa subnet khusus, seperti Meta Search) yang menganalisis data media sosial untuk memberikan sentimen pasar( dan Omron) yang mengoptimalkan strategi staking dengan jaringan saraf(.
Secara keseluruhan, menjalankan node subnet dengan sukses dapat menghasilkan keuntungan yang signifikan, tetapi juga memerlukan optimasi terus-menerus untuk bertahan dalam persaingan yang ketat.
Penggabungan Web3 dan AI akan terus menjadi fokus pasar, menarik banyak investasi.
Bittensor sebagai proyek VC non-tradisional, memiliki inovasi teknologi dan pengakuan pasar, serta memiliki prospek perkembangan yang baik.
Arsitektur subnetnya yang inovatif telah menurunkan ambang batas untuk migrasi proyek AI ke jaringan terdesentralisasi, diharapkan dapat menarik lebih banyak proyek berkualitas untuk bergabung.
Seiring dengan peningkatan jumlah sub-jaringan, hadiah TAO yang diperoleh dari sub-jaringan yang ada mungkin menurun, sehingga harga TAO perlu naik sesuai untuk mempertahankan tingkat pendapatan.
Penurunan ambang pendaftaran subnet mungkin akan membawa beberapa proyek yang berkualitas rendah, tetapi dalam jangka panjang mekanisme kompetisi akan memastikan proyek-proyek berkualitas unggul.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
7 Suka
Hadiah
7
5
Bagikan
Komentar
0/400
Lonely_Validator
· 20jam yang lalu
Lagi-lagi melihat kapitalis memplay people for suckers
Lihat AsliBalas0
MetaverseLandlord
· 20jam yang lalu
Akhirnya kue ini sampai ke saya.
Lihat AsliBalas0
BlockchainBouncer
· 20jam yang lalu
lagi membicarakan sebuah scamcoin
Lihat AsliBalas0
AltcoinMarathoner
· 20jam yang lalu
sama seperti ultra marathon mana pun, AI terdesentralisasi adalah permainan jangka panjang... mengumpulkan sejak 2022 dan masih bullish pada dasar-dasarnya jujur
Bittensor: Pelopor dalam Membangun Jaringan AI Desentralisasi
Revolusi AI: Bagaimana Bittensor Membentuk Ulang Jaringan Kecerdasan Kolektif
Ledakan industri AI dan integrasi Web3
Perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan sedang memimpin kita memasuki era baru yang didorong oleh data. Kemajuan terobosan di bidang seperti pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami membuat aplikasi AI berkembang pesat. Munculnya ChatGPT pada tahun 2022 benar-benar meledakkan industri AI, diikuti oleh lonjakan berbagai alat AI, dari generasi teks hingga produksi video, AI sedang meresap ke berbagai sektor. Diperkirakan hingga tahun 2030, ukuran pasar industri AI akan mencapai 185 miliar dolar.
Namun, saat ini pola perkembangan industri AI masih didominasi oleh beberapa raksasa teknologi, yang tidak dapat dihindari membawa masalah seperti monopoli data dan distribusi daya komputasi yang tidak merata. Sementara itu, konsep desentralisasi Web3 menawarkan kemungkinan baru untuk mengatasi tantangan ini. Dalam arsitektur jaringan terdistribusi Web3, pola perkembangan AI diharapkan dapat direformasi.
Di persimpangan AI dan Web3, sekelompok proyek inovatif muncul. Fetch.ai membangun ekonomi AI terdesentralisasi menggunakan blockchain; Numerai memprediksi pasar dengan bantuan blockchain dan komunitas ilmuwan data; Velas menciptakan platform kontrak pintar AI+blockchain berkinerja tinggi. Namun, sebagian besar proyek ini berfokus pada satu skenario aplikasi, sehingga sulit untuk membentuk ekosistem yang lengkap.
Bittensor dengan cermat menangkap peluang ini, melalui mekanisme insentif blockchain, membangun platform algoritma AI yang dilengkapi dengan mekanisme kompetisi penyaringan, menyediakan lingkungan ekosistem yang baik untuk proyek AI berkualitas. Upaya inovatif ini diharapkan dapat membentuk kembali pola perkembangan industri AI.
Bittensor: pelopor jaringan AI terdesentralisasi
Bittensor adalah jaringan pembelajaran mesin terdesentralisasi yang memberikan insentif dan pasar barang digital. Ini memiliki beberapa fitur menonjol berikut:
Arsitektur terdesentralisasi: Jaringan Bittensor terdiri dari ribuan node terdistribusi, yang secara efektif menyelesaikan masalah seperti sentralisasi data.
Mekanisme insentif yang adil: Hadiah jaringan untuk sub-jaringan sebanding dengan kontribusinya, dan distribusi hadiah di dalam sub-jaringan juga mengikuti prinsip yang sama.
Sumber daya pembelajaran mesin terbuka: memberikan layanan kepada setiap individu yang membutuhkan daya komputasi pembelajaran mesin.
Pasar barang digital yang terdiversifikasi: tidak hanya mendukung perdagangan model AI, tetapi juga dapat diperluas ke berbagai jenis perdagangan data.
Perkembangan Bittensor sepenuhnya mencerminkan karakteristiknya sebagai sebuah "proyek geek":
Pada tahun 2021, diprakarsai oleh sekelompok ahli teknologi, dibangun blockchain dasar menggunakan kerangka Substrate.
Pada tahun 2022, versi Alpha jaringan dirilis, menguji kelayakan AI terdesentralisasi. Memperkenalkan konsensus Yuma, melindungi privasi pengguna.
Pada tahun 2023, diluncurkan versi Beta, memperkenalkan mekanisme insentif token TAO.
Pada tahun 2024, menggunakan teknologi DHT untuk meningkatkan efisiensi pemrosesan data, fokus pada pengembangan subnet dan pasar barang digital.
Model ekonomi token Bittensor juga cukup khas. Total jumlah token TAO adalah 21 juta, yang akan berkurang setengah setiap empat tahun, dengan cara penerbitan yang adil, tanpa pra-gali dan cadangan tim. Saat ini, satu blok dihasilkan setiap 12 detik, dengan setiap blok memberikan hadiah 1 TAO. Produksi harian sekitar 7200 TAO, yang didistribusikan kepada setiap subnet dan node internalnya berdasarkan kontribusi.
Hingga saat ini, jaringan Bittensor telah memiliki lebih dari 100.000 akun, di mana akun aktif mencapai 80.000. Dalam setahun terakhir, harga koin TAO mengalami kenaikan tertinggi lebih dari puluhan kali lipat, dengan kapitalisasi pasar saat ini sekitar 2,278 miliar dolar, dengan harga per unit 321 dolar. Data ini sepenuhnya menunjukkan momentum perkembangan Bittensor dan tingkat pengakuan pasar.
Arsitektur Subjaringan: Inovasi Utama Bittensor
Subnet adalah bagian paling penting dari arsitektur jaringan Bittensor. Setiap subnet dapat dianggap sebagai sekumpulan kode yang berjalan secara independen, dengan mekanisme insentif dan fungsi tertentu, namun tetap menjaga antarmuka konsensus yang konsisten dengan jaringan utama. Saat ini, jaringan Bittensor memiliki 45 subnet, dan diperkirakan akan meningkat menjadi 64 subnet pada pertengahan tahun 2024.
Subnet utama terdiri dari tiga jenis peran:
Pemilik subnet: bertanggung jawab untuk menyediakan kode dasar, mendesain mekanisme insentif.
Penambang: Bertanggung jawab untuk iterasi dan pengoptimalan layanan serta kode penambangan, untuk tetap unggul dalam persaingan.
Validator: bertanggung jawab untuk menilai kontribusi subnet dan memastikan kebenarannya.
Mekanisme emisi ( dari subnet adalah inti dari distribusi hadiah dalam jaringan Bittensor. Secara umum, 18% dari hadiah yang diterima oleh subnet dialokasikan untuk pemilik, 41% dialokasikan untuk validator, dan 41% dialokasikan untuk penambang. Di dalam subnet diterapkan mekanisme seleksi alam, di mana node yang berkinerja buruk akan disingkirkan.
Setelah pendaftaran subnet, ada periode imunitas selama 7 hari. Biaya pendaftaran pertama adalah 100 TAO, dan harga pendaftaran selanjutnya akan berlipat ganda. Ketika semua kuota subnet terisi, subnet dengan tingkat emisi terendah dan tidak dalam periode imunitas akan digantikan oleh subnet baru. Oleh karena itu, subnet perlu terus meningkatkan jumlah staking validator dan efisiensi penambang untuk memastikan kelangsungan hidup jangka panjang.
Arsitektur subnet Bittensor menyediakan dasar yang baik untuk implementasi jaringan data AI terdesentralisasi. Misalnya, Masa sebagai sistem hadiah dua koin pertama berhasil diimplementasikan di jaringan Bittensor, dan telah mendapatkan pendanaan sebesar 18 juta dolar.
![Bittensor: Bagaimana AI Subnet Merevolusi Jaringan Kecerdasan Kolektif?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1c84109da5ff6ffbd817edf590d0eec0.webp(
Mekanisme konsensus dan bukti yang inovatif
Jaringan Bittensor menggunakan berbagai mekanisme konsensus dan bukti yang inovatif, di antaranya yang paling khas adalah mekanisme Bukti Kecerdasan )PoI( dan konsensus Yuma.
Mekanisme PoI mengharuskan penambang untuk membuktikan kontribusinya dengan menyelesaikan tugas komputasi cerdas. Tugas-tugas ini mungkin melibatkan pemrosesan bahasa alami, analisis data, atau pelatihan model pembelajaran mesin. Validator bertanggung jawab untuk mendistribusikan tugas dan memberikan penilaian berdasarkan kualitas penyelesaian.
Konsensus Yuma adalah algoritma konsensus inti dari Bittensor. Saat mengumpulkan penilaian validator, algoritma ini memberikan bobot yang berbeda berdasarkan jumlah TAO yang dipertaruhkan oleh validator, dan menghapus hasil yang menyimpang secara signifikan dari pendapat mayoritas. Akhirnya, hadiah dibagikan berdasarkan penilaian komprehensif.
Salah satu ciri penting dari konsensus Yuma adalah "prinsip ketidakpahaman data", yaitu node dapat menyelesaikan perhitungan dan verifikasi tanpa perlu mengetahui isi spesifik dari data yang diproses, yang secara efektif melindungi privasi pengguna.
Selain itu, Bittensor juga memperkenalkan mekanisme MOE) campuran pakar(, yang mengintegrasikan beberapa sub-model tingkat ahli dalam satu arsitektur model. Ini memungkinkan model ahli dari berbagai bidang untuk bekerja sama, menghasilkan hasil yang lebih baik daripada model tunggal. Validator dapat menilai dan memberi peringkat pada model ahli, serta memberikan hadiah yang sesuai, sehingga mendorong model untuk terus dioptimalkan.
![Bittensor: Bagaimana AI Subjaringan Membentuk Ulang Jaringan Kecerdasan Kolektif?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-bb4bc6663bb70a74645896ab5b06ee64.webp(
Ikhtisar Proyek Subjaringan
Saat ini, jaringan Bittensor telah memiliki 45 subnet yang terdaftar, di mana 40 di antaranya telah dinamai. Seiring dengan meningkatnya jumlah subnet, kesulitan pendaftaran telah sedikit menurun, tetapi dalam jangka panjang, ini akan tetap menjadi proses seleksi alam.
Selain subnet root, subnet yang paling diperhatikan saat ini adalah subnet nomor 19, 18, dan 1, yang masing-masing memiliki proporsi emisi sebesar 8,72%, 6,47%, dan 4,16%.
Subjaringan 19 Vision fokus pada generasi dan inferensi gambar terdesentralisasi, menyediakan akses ke berbagai model gambar. Saat ini, pendapatan harian rata-rata node-nya sekitar 866 dolar.
Subjaringan ke-18 Cortex.t berkomitmen untuk membangun platform AI terdepan, menyediakan layanan teks dan gambar melalui API. Pendapatan harian rata-rata node-nya sekitar 554 dolar.
Subjaringan nomor 1 adalah subjaringan pembangkit teks yang paling awal, meskipun pernah diragukan, namun tetap mempertahankan peringkat yang cukup tinggi.
Selain itu, ada beberapa subnet khusus, seperti Meta Search) yang menganalisis data media sosial untuk memberikan sentimen pasar( dan Omron) yang mengoptimalkan strategi staking dengan jaringan saraf(.
Secara keseluruhan, menjalankan node subnet dengan sukses dapat menghasilkan keuntungan yang signifikan, tetapi juga memerlukan optimasi terus-menerus untuk bertahan dalam persaingan yang ketat.
![Bittensor：AI子网如何重塑群体智能网络？])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6491289020557c0f4df9c6f4fd1a48f.webp(
Prospek Masa Depan
Penggabungan Web3 dan AI akan terus menjadi fokus pasar, menarik banyak investasi.
Bittensor sebagai proyek VC non-tradisional, memiliki inovasi teknologi dan pengakuan pasar, serta memiliki prospek perkembangan yang baik.
Arsitektur subnetnya yang inovatif telah menurunkan ambang batas untuk migrasi proyek AI ke jaringan terdesentralisasi, diharapkan dapat menarik lebih banyak proyek berkualitas untuk bergabung.
Seiring dengan peningkatan jumlah sub-jaringan, hadiah TAO yang diperoleh dari sub-jaringan yang ada mungkin menurun, sehingga harga TAO perlu naik sesuai untuk mempertahankan tingkat pendapatan.
Penurunan ambang pendaftaran subnet mungkin akan membawa beberapa proyek yang berkualitas rendah, tetapi dalam jangka panjang mekanisme kompetisi akan memastikan proyek-proyek berkualitas unggul.
![Bittensor：AI子网如何重塑群体智能网络？])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6a0a9cd30f27b7e81c269677cfe6de7.webp(