Революція ШІ: перехід від централізації до Децентралізація

Швидкий розвиток технологій штучного інтелекту веде нас у зовсім нову епоху, що ґрунтується на даних. Революційні досягнення в таких сферах, як глибоке навчання та обробка природної мови, роблять застосування ШІ всюдисущими. Поява ChatGPT у 2022 році викликала справжній вибух у всій індустрії ШІ, за яким послідував бум різних інструментів ШІ, від генерації тексту до створення відео, ШІ змінює наші способи роботи та життя. Очікується, що до 2030 року ринок індустрії ШІ досягне вражаючих 185 мільярдів доларів.

Проте, наразі AI-індустрія переважно монополізується кількома технологічними гігантами, що неминуче призводить до низки викликів, таких як концентрація даних і нерівномірний розподіл обчислювальних ресурсів. Водночас, децентралізаційна концепція Web3 надає нові можливості для вирішення цих проблем. У розподіленій мережі Web3 очікується, що ландшафт розвитку AI буде переосмислено.

У цьому контексті виникла низка якісних проектів Web3+AI. Серед них проект Bittensor заповнив критичний вакуум - за допомогою конкурентних і стимулюючих механізмів блокчейну було створено платформу AI-алгоритмів, яка має вбудований механізм відбору конкурентів, з метою зберегти найякісніші AI-проекти. Ця інноваційна модель має потенціал зламати бар'єри традиційної розробки AI, привносячи нову енергію в індустрію.

Bittensor:Піонер децентралізованих AI мереж

Bittensor є децентралізованою мережею машинного навчання та ринком цифрових товарів. Він має кілька ключових особливостей:

• Децентралізація:Bittensor працює в мережі, що складається з тисяч розподілених комп'ютерів, ефективно вирішуючи проблеми, пов'язані з централізацією даних.

• Справедлива механіка стимулювання: винагороди, що надаються мережею для підмережі, пропорційні її внеску, а розподіл винагород всередині підмережі також дотримується того ж принципу.

• Ресурси машинного навчання: надання послуг для кожної особи, яка потребує обчислювальних ресурсів машинного навчання.

• Різноманітний ринок цифрових товарів: спочатку зосереджений на торгівлі моделями машинного навчання та відповідними даними, тепер він розвився в платформу, що дозволяє торгувати будь-якими формами даних.

Розвиток Bittensor наповнений технологічними інноваціями та яскравими моментами побудови спільноти:

• 2021 рік: проект запущено, побудовано блокчейн за допомогою фреймворку Substrate.
• 2022 рік: випуск Alpha версії мережі, впровадження Yuma консенсусу.
• 2023 рік: випуск beta-версії, впровадження токеноміки TAO.
• 2024 рік: впровадження технології DHT, підвищення ефективності зберігання та пошуку даних.

Варто зазначити, що Bittensor у процесі розвитку мало покладався на традиційний венчурний капітал, а натомість залучав вузли та майнерів за допомогою токенних стимулів, зберігаючи децентралізовану природу мережі. За своєю сутністю, Bittensor є проектом, що забезпечує обчислювальні потужності та послуги ШІ, керований GPU-майнерами.

Нативний токен Bittensor TAO в багатьох аспектах схожий на біткойн, загальна пропозиція становить 21 мільйон монет, кожні чотири роки відбувається зменшення вдвічі. TAO розподіляється через справедливий запуск, без попереднього видобутку та збереження команди. В даний час мережа приблизно кожні 12 секунд генерує один блок, кожен блок винагороджується 1 TAO. Ці винагороди розподіляються за внеском між різними підмережами, а потім підмережі розподіляють їх між власниками, валідаторами та майнерами.

Токени TAO можуть використовуватися для купівлі обчислювальних ресурсів, даних та AI-моделей в мережі Bittensor, а також є підтвердженням участі в управлінні спільнотою. Наразі загальна кількість рахунків у мережі Bittensor перевищила 100 тисяч, а кількість рахунків з ненульовими залишками досягла 80 тисяч. За минулий рік ціна TAO суттєво зросла, наразі ринкова капіталізація досягла 2.278 мільярдів доларів, а ціна монети становить 321 долар.

Підмережна архітектура Bittensor: основа колективного інтелекту

Протокол Bittensor є децентралізованим протоколом машинного навчання, який підтримує обмін можливостями машинного навчання та прогнозами між учасниками мережі, сприяючи спільній співпраці моделей та послуг. Протокол містить архітектуру мережі, підтензори, підмережеву архітектуру, а також компоненти, такі як вузли валідаторів, вузли майнерів тощо.

Підмережа є найважливішою частиною архітектури мережі Bittensor. Кожна підмережа є частиною незалежно працюючого коду, що визначає специфічні користувацькі стимули та функції, але зберігає той же консенсусний інтерфейс, що й основна мережа. На даний момент, крім кореневої підмережі, існує 45 підмереж. Очікується, що до травня-липня 2024 року кількість підмереж зросте з 32 до 64, з додаванням 4 нових кожного тижня.

У підмережі основні є три ролі:

1. Власник підмережі: відповідає за надання базового коду, налаштування механізму стимулювання, розподіл стимулів для майнерів.

2. Майнери: відповідають за ітеративну оптимізацію серверів та коду майнінгу, щоб залишатися на крок попереду в конкуренції. Майнери, які не показують хороших результатів, можуть бути замінені новими майнерами. Варто зазначити, що майнери можуть запускати вузли в кількох підмережах.

3. Верифікатор: відповідає за оцінку внесків підмережі та забезпечення їхньої правильності, щоб отримати винагороду. Верифікатори можуть ставити токени TAO для отримання додаткового доходу.

Механізм випуску підмережі (emission) визначає розподіл токенів TAO в мережі. Зазвичай 18% розподіляється власникам підмережі, 41% – валідаторам, 41% – майнерам. Підмережа містить 256 слотів UDI, з яких 64 призначено для валідаторів, 192 – для майнерів. Лише 64 валідатори з найбільшим обсягом стейкінгу можуть отримати дозвіл і вважатися активними валідаторами.

Після реєстрації підмережі буде 7-денний імунітет. Перший раз реєстраційний внесок становить 100 TAO, при повторній реєстрації ціна подвоюється, але з часом знижується. Коли всі місця підмережі будуть заповнені, нові зареєстровані підмережі замінять ті, що мають найнижчі викиди і не знаходяться в імунітеті. Тому підмережі повинні постійно підвищувати кількість застави валідаторів і ефективність майнерів, щоб забезпечити свою конкурентоспроможність.

Завдяки підмережевій архітектурі Bittensor, децентралізована AI-дана мережа Masa успішно реалізувалася, ставши першою двовалютною системою винагород у мережі, та отримала фінансування в розмірі 18 мільйонів доларів.

Консенсус та механізм доказу Bittensor: забезпечення безпеки та ефективності мережі

Мережа Bittensor використовує різноманітні інноваційні механізми консенсусу та доказів, щоб забезпечити безпеку мережі, якість даних та ефективне використання обчислювальних ресурсів.

Механізм доказу інтелекту ( PoI ) є оригінальним механізмом верифікації та стимулювання Bittensor. У цьому механізмі:

• Майнінгові вузли доводять свою роботу, виконуючи інтелектуальні обчислювальні завдання, які можуть включати обробку природної мови, аналіз даних, навчання моделей машинного навчання тощо.
• Верифікатор розподіляє завдання між майнерами та оцінює їх за якістю виконання.

Yuma консенсус є основним механізмом консенсусу мережі Bittensor. У цьому механізмі:

• Валідатори оцінюють виконання завдань і вводять оцінки в алгоритм консенсусу Yuma.
• Валідатори з великою кількістю стейкованих TAO мають вищу вагу в оцінці.
• Алгоритм відфільтровує оцінки, які суттєво відрізняються від результатів більшості валідаторів.
• Система в кінцевому підсумку розподілить токенові винагороди відповідно до комплексної оцінки.

Однією з важливих характеристик консенсусу Yuma є "принцип невідомості даних", який забезпечує конфіденційність і безпеку в процесі обробки даних. Вузли можуть виконувати обчислення та верифікацію, не знаючи конкретного змісту оброблюваних даних.

Крім того, Bittensor впроваджує механізм MOE( змішаних експертів ), інтегруючи кілька підмоделей експертного рівня в одну архітектуру моделі. Кожна експертна модель має відносну перевагу при вирішенні проблем у конкретній області. При введенні нових даних різні підмоделі можуть працювати разом, досягаючи кращих результатів, ніж єдина модель.

В умовах механізму консенсусу Yuma валідатори можуть оцінювати та ранжувати експертні моделі, а також розподіляти токенові винагороди, щоб стимулювати постійне оптимізування та вдосконалення моделей.

Екосистема підмережі Bittensor: Різноманітні AI додатки

Станом на сьогодні, кількість зареєстрованих підмереж Bittensor досягла 45, з яких 40 мають назви. У минулому, коли кількість підмереж була обмежена, конкуренція за реєстрацію була надзвичайно жорсткою, ціна реєстрації коливалася до мільйона доларів. Оскільки Bittensor поступово відкриває більше місць для підмереж, нові зареєстровані підмережі можуть бути менш стабільними та мати гірші результати моделей, ніж підмережі, що функціонують довше. Але завдяки механізму淘汰 підмереж, в довгостроковій перспективі це буде процесом відбору, в якому підмережі з нижчою продуктивністю важко вижити.

Наразі, крім мережі root, найбільше уваги приділяється мережам 19, 18 та 1, частка викидів яких становить відповідно 8,72%, 6,47% та 4,16%.

19-й підмережі Vision зосереджується на Децентралізації генерації та інференції зображень, надаючи найкращі ресурси відкритого LLM, моделі генерації зображень тощо. Наразі плата за реєстрацію слота становить 3.7 TAO, загальний дохід від вузлів за 24 години приблизно 627.84 TAO. Якщо нові зареєстровані вузли досягнуть середнього рівня, щоденний дохід може скласти 2.472 TAO, приблизно 866 доларів.

Субмережа 18 номеру Cortex.t була розроблена Corcel і спрямована на створення передового AI платформи, яка надає високоякісні текстові та зображеневі відповіді через API. В даний час плата за реєстрацію слоту становить 3.34 TAO, загальний дохід вузлів за 24 години приблизно 457.2 TAO. Нові зареєстровані вузли, якщо досягнуть середнього рівня, можуть отримувати щоденний дохід до 1.76 TAO, що приблизно становить 553.64 доларів.

1-й підмережа є текстовою генерацією децентралізованої підмережі, розробленою фондом Opentensor. Як перший проект підмережі Bittensor, вона зазнала чималої критики. У березні цього року засновник Taproot Wizards Ерік Уолл навіть назвав токени TAO мем-токенами в галузі AI і зазначив, що 1-й підмережа, відповідаючи на запитання, дозволяє великій кількості вузлів через AI отримувати подібні результати, що не підвищує ефективність вирішення реальних проблем.

Окрім цих моделей генерації, екосистема Bittensor також включає велику кількість інших типів моделей, таких як моделі обробки даних та моделі торгівельного ШІ. Наприклад, підмережа 22 Meta Search пропонує аналіз ринкового настрою шляхом аналізу даних з Twitter, тоді як підмережа 2 Omron використовує глибокі нейронні мережі для навчання та оптимізації стратегій стейкінгу.

З точки зору прибутковості та ризику, якщо вдасться успішно запустити слоти більше кількох тижнів, прибуток буде досить значним. Але нові зареєстровані вузли, якщо не зможуть використовувати високопродуктивні графічні карти та оптимізувати локальні алгоритми, навряд чи зможуть вижити в умовах жорсткої конкуренції.

Перспективи майбутнього: можливості та виклики

Заглядаючи в майбутнє, Bittensor та сфера Web3+AI, яку він представляє, стикаються з величезними можливостями та викликами:

1. Тривалий інтерес на ринку: популярність концепції ШІ не поступається Web3, навіть приваблюючи частину коштів, які могли б піти в Web3. Сфера Web3+ШІ, ймовірно, збережеться в центрі уваги ринку протягом досить тривалого часу.

2. Переваги проєкту очевидні: Bittensor не є традиційним проєктом, що керується венчурним капіталом, з моменту запуску він показав значний ріст, а також має підтримку з боку технологій та ринку.

3. Технічні інновації ведуть: Bittensor розірвав ситуацію, коли проекти Web3+AI діяли поодинці, його унікальна архітектура підмереж знизила бар'єри для команди AI у переході до децентралізованої мережі. Механізм конкуренції також змушує проекти підмереж постійно оптимізувати моделі та підвищувати обсяги стейкінгу.

4. Існує потенційний ризик: з ростом кількості слотів підмереж, зниження бар'єру для реєстрації може призвести до напливу неякісних проектів. Водночас, з ростом кількості підмереж, винагорода TAO за кожну окрему підмережу з часом буде зменшуватися. Якщо ціна токенів TAO не зможе зрости відповідно, це може призвести до того, що доходи не виправдають очікування.

В цілому, Bittensor представляє собою важливу спробу злиття технологій ШІ та блокчейну. Він забезпечує інноваційну платформу для розвитку децентралізованого ШІ, що має потенціал змінити ландшафт індустрії ШІ. Проте, щоб виділитися на фоні жорсткої конкуренції на ринку та забезпечити довгострокове зростання, Bittensor також потрібно постійно інноваційно підходити, оптимізувати свої технології та економічні моделі, а також ефективно управляти потенційними ризиками. У майбутньому, з приєднанням більшої кількості якісних проєктів і подальшим розвитком технологій, екосистема Bittensor має можливість відігравати все більш важливу роль у сфері Web3+AI.