Слияние ИИ и Web3: как Bittensor меняет сеть коллективного интеллекта

Новая эпоха революции ИИ

Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта ведет нас в новую эру, основанную на данных. Прорывные достижения в таких областях, как глубокое обучение и обработка естественного языка, сделали применение ИИ повсеместным. Появление ChatGPT в 2022 году вызвало взрывной рост в индустрии ИИ, за которым последовало появление ряда инновационных инструментов ИИ, таких как генерация видео и автоматизированные офисные приложения. Широкое применение технологий ИИ также стало актуальным, и ожидается, что к 2030 году рыночная стоимость индустрии ИИ достигнет 185 миллиардов долларов.

Однако быстрое развитие AI-индустрии также привнесло некоторые вызовы. В настоящее время эта отрасль в основном контролируется несколькими технологическими гигантами, что приводит к проблемам с централизацией данных и неравномерным распределением вычислительных ресурсов. В то же время идея децентрализации Web3 предоставляет новые возможности для решения этих проблем. В рамках распределенной сетевой архитектуры Web3 ожидается, что структура развития AI будет переосмыслена.

На этом фоне появилось множество качественных проектов Web3+AI. Например, Fetch.ai создает децентрализованные экономики с помощью блокчейн-технологий, поддерживающих автономные агенты и смарт-контракты для оптимизации обучения и применения AI-моделей. Numerai использует блокчейн-технологии и сообщество дата-сайентистов для прогнозирования рыночных тенденций. Velas создает высокопроизводительную платформу смарт-контрактов на основе AI и блокчейна.

Проект Bittensor воспользовался этой возможностью, создав платформу AI-алгоритмов с встроенным механизмом фильтрации и конкуренции на основе блокчейна, целью которой является сохранение самых качественных AI-проектов.

Обзор проекта Bittensor

Bittensor является децентрализованной сетью машинного обучения с вознаграждением и рынком цифровых товаров. Его ключевые особенности включают:

1. Децентрализованный: работает в распределенной компьютерной сети, контролируемой различными сущностями, решая проблемы, такие как централизация данных.

2. Справедливая система стимулов: сеть предоставляет токены TAO для подсетей пропорционально их вкладу, а внутренние вознаграждения в подсетях также пропорциональны вкладу узлов.

3. Ресурсы машинного обучения: предоставление услуг для лиц, нуждающихся в вычислительных ресурсах машинного обучения.

4. Разнообразный рынок цифровых товаров: изначально разработанный для торговли моделями машинного обучения и связанными данными, сейчас расширен до товарного рынка, где можно торговать любыми формами данных.

История развития Bittensor началась в 2021 году, когда группа технических энтузиастов и экспертов, стремящихся продвигать децентрализованную сеть ИИ, создала проект. Проект построен на блокчейне с использованием фреймворка Substrate, что обеспечивает гибкость и масштабируемость. В 2022 году была выпущена альфа-версия сети, которая проверила жизнеспособность децентрализованного ИИ и ввела механизм консенсуса Yuma. В 2023 году была выпущена бета-версия, в которой был введен экономический модель токена TAO. В 2024 году проект применит технологию DHT для повышения эффективности хранения и извлечения данных и начнет сосредотачиваться на расширении подсетей и рынка цифровых товаров.

! [Bittensor: Как подсети искусственного интеллекта меняют сети роевого интеллекта?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-15000cd64dfafb454476844f71ea4ec8.webp)

Токен TAO от Bittensor разработан аналогично биткойну, с общим объемом поставки в 21 миллион единиц, который уменьшается вдвое каждые четыре года. Токены распределяются через честный старт, без предварительной добычи или резервирования командой. В настоящее время каждый 12 секунд создается блок, за каждый блок выдается 1 TAO, и в день производится около 7200 TAO. Эти вознаграждения распределяются по вкладу среди различных подсетей, а затем подсети распределяют их между владельцами, валидаторами и майнерами.

На данный момент общее количество учетных записей в сети Bittensor превышает 100 тысяч, количество непустых учетных записей составляет 80 тысяч. За последний год цена TAO выросла в десятки раз, в настоящее время рыночная капитализация составляет около 2,278 миллиардов долларов, цена монеты 321 доллар.

Подсетевая архитектура Bittensor

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 компоненты, такие как сетевая архитектура, подсетевые тензоры и подсетевые архитектуры. Сеть состоит из множества узлов, каждый из которых запускает программное обеспечение клиента Bittensor. Подсеть является ключевым компонентом сети, отвечающим за управление узлами и внедрение механизма естественного отбора.

Субсеть можно рассматривать как независимый фрагмент кода, который устанавливает конкретные пользовательские стимулы и функции, сохраняя при этом тот же интерфейс консенсуса, что и основная сеть. В настоящее время, кроме корневой субсети, существует 45 субсетей. Ожидается, что с мая по июль 2024 года количество субсетей увеличится с 32 до 64, добавляя по 4 новые субсети каждую неделю.

В подсети есть три основные роли:

1. Владелец подсети: отвечает за предоставление базового кода и установку механизмов стимулов.

2. Майнеры: запускают серверы и код для майнинга, соревнуются друг с другом, чтобы оставаться в лидерах.

3. Валидаторы: оценивают вклад подсети и обеспечивают корректность, получая соответствующие вознаграждения.

Субсетевое распределение — это механизм распределения токенов TAO, который обычно составляет 18% для владельцев, 41% для валидаторов и 41% для майнеров. Субсеть включает 256 слотов UDI, из которых 64 выделены валидаторам, а 192 — майнерам.

После регистрации подсети предоставляется 7-дневный иммунный период, а стоимость первой регистрации составляет 100 TAO. Когда все позиции подсетей будут заняты, регистрация новой подсети заменит ту, что имеет наименьший объем эмиссии и не находится в иммунном периоде. Поэтому подсети необходимо постоянно увеличивать объем залога валидаторов и эффективность майнеров, чтобы избежать исключения.

Консенсус и механизмы доказательства Bittensor

Сеть Bittensor использует различные механизмы консенсуса и доказательства:

1. Механизм доказательства интеллекта (PoI):

   • Майнеры подтверждают свой вклад, выполняя задачи по интеллектуальным вычислениям
   • Валидаторы распределяют задания и оценивают качество результатов

2. Yuma консенсус:

   • Основной механизм консенсуса, интеграция оценки валидаторов
   • У валидаторов с большим количеством заложенных TAO вес рейтинга выше
   • Исключить результаты, отклоняющиеся от большинства валидаторов
   • Распределение вознаграждений на основе综合评分
   • Следовать принципу неопределенности данных, защищая конфиденциальность и безопасность
   • На основе распределения вознаграждений за производительность, обеспечивающее эффективные и качественные вычисления

3. Механизм MOE:

   • Интеграция нескольких экспертных подмоделей
   • Разные подмодели работают совместно, улучшая общую производительность
   • Валидаторы могут оценивать и ранжировать экспертные модели
   • Распределение вознаграждений в токенах, оптимизация модели стимулов

Эти механизмы совместно обеспечивают безопасность сети, качество данных и эффективное использование вычислительных ресурсов.

Обзор проекта подсети Bittensor

В настоящее время у Bittensor есть 45 зарегистрированных подсетей, из которых 40 получили названия. С увеличением количества подсетей конкуренция за регистрацию несколько ослабла, но новые подсети могут быть менее стабильными и эффективными по сравнению с подсетями, которые работают дольше. Тем не менее, механизм отсева обеспечит сохранение качественных подсетей в долгосрочной перспективе.

Кроме корневой подсети, наибольшее внимание привлекают подсети номер 19, 18 и 1, доли выбросов которых составляют 8,72%, 6,47% и 4,16% соответственно.

1. Субсеть 19 (Vision):

   • Ориентирован на децентрализованное создание и вывод изображений
   • Предоставление доступа к открытым LLM и моделям генерации изображений
   • Общая доходность узла за 24 часа примерно 627.84 TAO
   • Средний дневной доход нового узла составляет около 866 долларов США

2. Подсеть 18 (Cortex.t):

   • Разработанный Corcel, построение передовой AI платформы
   • Предоставление текстовых и графических ответов через API
   • Общая доходность узлов за 24 часа составляет около 457,2 TAO
   • Средний дневной доход нового узла составляет примерно 553,64 доллара США

3. 1-й подсеть:

   • Подсеть генерации текста, разработанная фондом Opentensor
   • Как первый проект подсети, он подвергался сомнению

Кроме того, существуют и другие типы подсетей, такие как модели больших данных и модели AI для торговли. В целом, доходы от успешно работающих узлов значительны, но новым зарегистрированным узлам необходимо оборудование высокой производительности и оптимизированные алгоритмы, чтобы выжить в условиях конкуренции.

Перспективы на будущее

1. AI+Web3 продолжат оставаться горячей темой на рынке, привлекая значительные инвестиции.

2. Проект Bittensor имеет уникальную архитектуру, сочетая в себе техническую и рыночную поддержку, что позволяет надеяться на его дальнейшее развитие.

3. Архитектура подсетей снижает барьеры для команд ИИ при переходе на децентрализованные сети, что способствует быстрому получению прибыли.

4. Конкурентный механизм淘汰促使子网项目不断优化模型和提高质押量.

5. Увеличение количества подсетей может привести к некоторым рискам, таким как рост числа непроверенных проектов, снижение доходности отдельных подсетей и т.д., необходимо следить за динамикой цены токена TAO.