Sự kết hợp giữa AI và Web3: Bittensor đang định hình lại mạng lưới trí tuệ tập thể

Kỷ nguyên mới của cuộc cách mạng AI

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo đang dẫn dắt chúng ta vào một kỷ nguyên mới dựa trên dữ liệu. Những tiến bộ đột phá trong các lĩnh vực như học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã khiến ứng dụng AI trở nên phổ biến. Sự ra đời của ChatGPT vào năm 2022 đã gây ra sự tăng trưởng bùng nổ trong ngành công nghiệp AI, cùng với đó là sự xuất hiện của một loạt công cụ AI sáng tạo, như video sinh ra từ văn bản và ứng dụng văn phòng tự động hóa. Việc ứng dụng công nghệ AI rộng rãi cũng đã được đưa lên hàng đầu, dự kiến đến năm 2030, giá trị thị trường của ngành công nghiệp AI sẽ đạt 1850 tỷ USD.

Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của ngành AI cũng mang lại một số thách thức. Hiện tại, ngành này chủ yếu bị chiếm lĩnh bởi một vài gã khổng lồ công nghệ, điều này dẫn đến các vấn đề về tập trung dữ liệu và phân bổ tài nguyên tính toán không đồng đều. Trong khi đó, triết lý phi tập trung của Web3 cung cấp những khả năng mới để giải quyết những vấn đề này. Dưới kiến trúc mạng phân tán của Web3, cấu trúc phát triển của AI được kỳ vọng sẽ được tái định hình.

Trong bối cảnh này, nhiều dự án Web3+AI chất lượng đã xuất hiện. Ví dụ, Fetch.ai tạo ra nền kinh tế phi tập trung thông qua công nghệ blockchain, hỗ trợ các tác nhân tự trị và hợp đồng thông minh, nhằm tối ưu hóa việc đào tạo và ứng dụng mô hình AI. Numerai sử dụng công nghệ blockchain và cộng đồng các nhà khoa học dữ liệu để dự đoán xu hướng thị trường. Velas thì xây dựng nền tảng hợp đồng thông minh hiệu suất cao kết hợp AI và blockchain.

Dự án Bittensor đã nắm bắt cơ hội này, thông qua cơ chế cạnh tranh và khuyến khích của blockchain, xây dựng một nền tảng thuật toán AI tự có cơ chế cạnh tranh để giữ lại những dự án AI chất lượng tốt nhất.

Tổng quan về dự án Bittensor

Bittensor là một mạng lưới máy học phi tập trung được khuyến khích và thị trường hàng hóa kỹ thuật số. Những đặc điểm chính của nó bao gồm:

1. Phi tập trung: Chạy trên một mạng máy tính phân tán do các thực thể khác nhau kiểm soát, giải quyết các vấn đề như tập trung dữ liệu.

2. Cơ chế khuyến khích công bằng: Mạng lưới cung cấp token TAO cho các subnet tỉ lệ thuận với đóng góp, phần thưởng trong subnet cũng tỉ lệ thuận với đóng góp của các nút.

3. Tài nguyên học máy: Cung cấp dịch vụ cho những cá nhân cần tài nguyên tính toán học máy.

4. Thị trường hàng hóa số đa dạng: Ban đầu được thiết kế cho việc giao dịch mô hình học máy và dữ liệu liên quan, hiện đã mở rộng thành thị trường hàng hóa có thể giao dịch mọi hình thức dữ liệu.

Lịch sử phát triển của Bittensor bắt đầu vào năm 2021, do một nhóm những người đam mê công nghệ và chuyên gia cam kết thúc đẩy mạng AI phi tập trung thành lập. Dự án sử dụng khung Substrate để xây dựng blockchain, đảm bảo tính linh hoạt và khả năng mở rộng. Năm 2022, phiên bản Alpha của mạng được phát hành, xác minh tính khả thi của AI phi tập trung và giới thiệu cơ chế đồng thuận Yuma. Năm 2023, phiên bản Beta được phát hành, giới thiệu mô hình kinh tế token TAO. Năm 2024, dự án áp dụng công nghệ DHT để nâng cao hiệu quả lưu trữ và truy xuất dữ liệu, đồng thời bắt đầu tập trung vào việc mở rộng mạng con và thị trường hàng hóa kỹ thuật số.

Token TAO của Bittensor được thiết kế tương tự như Bitcoin, với tổng cung là 21 triệu đồng, giảm một nửa sau mỗi bốn năm. Token được phân phối thông qua khởi động công bằng, không có khai thác trước hoặc dự trữ cho đội ngũ. Hiện tại, mỗi 12 giây tạo ra một khối, mỗi khối thưởng 1 TAO, sản lượng hàng ngày khoảng 7200 TAO. Những phần thưởng này được phân phối theo đóng góp cho các subnet, sau đó được subnet phân phối cho chủ sở hữu, xác thực viên và thợ mỏ.

Tính đến thời điểm hiện tại, tổng số tài khoản trên mạng Bittensor đã vượt qua 100.000, số tài khoản không bằng 0 đạt 80.000. Trong năm qua, giá TAO đã tăng hàng chục lần, hiện tại vốn hóa thị trường khoảng 2,278 triệu USD, giá coin là 321 USD.

Kiến trúc mạng con của Bittensor

Giao thức Bittensor là một giao thức học máy phi tập trung, hỗ trợ các bên tham gia mạng lưới trao đổi khả năng học máy và dự đoán, thúc đẩy sự hợp tác chia sẻ mô hình và dịch vụ. Giao thức bao gồm kiến trúc mạng, tensor con, kiến trúc subnet và các thành phần khác. Mạng được cấu thành từ nhiều nút, mỗi nút chạy phần mềm khách Bittensor. Subnet là thành phần chính trong mạng, có trách nhiệm quản lý các nút và thực hiện cơ chế loại bỏ.

Subnet có thể được coi là đoạn mã chạy độc lập, thiết lập các khuyến khích và chức năng người dùng cụ thể, nhưng vẫn giữ giao diện đồng thuận giống như mạng chính. Hiện tại, ngoài mạng gốc, có 45 subnet. Dự kiến trong khoảng thời gian từ tháng 5 đến tháng 7 năm 2024, số lượng subnet sẽ tăng từ 32 lên 64, với 4 subnet mới được bổ sung mỗi tuần.

Trong mạng con có ba vai trò chính:

1. Chủ sở hữu mạng con: Chịu trách nhiệm cung cấp mã nguồn cơ bản và thiết lập cơ chế khuyến khích.

2. Thợ mỏ: Chạy máy chủ và mã khai thác, cạnh tranh với nhau để giữ vị thế dẫn đầu.

3. Người xác thực: Đo lường đóng góp của mạng con và đảm bảo tính chính xác, nhận phần thưởng tương ứng.

Phát hành subnet là cơ chế phân phối của mã thông báo TAO, thường được thiết kế với 18% phân phối cho chủ sở hữu, 41% phân phối cho người xác thực, 41% phân phối cho thợ mỏ. Subnet bao gồm 256 khe UDI, trong đó 64 khe được phân phối cho người xác thực, 192 khe được phân phối cho thợ mỏ.

Sau khi đăng ký subnet, có thời gian miễn dịch 7 ngày, phí đăng ký lần đầu là 100 TAO. Khi tất cả vị trí subnet đã đầy, việc đăng ký subnet mới sẽ thay thế subnet có mức phát thải thấp nhất và không trong thời gian miễn dịch. Do đó, subnet cần liên tục tăng cường số lượng đặt cọc của người xác thực và hiệu suất của thợ mỏ để tránh bị loại bỏ.

Cơ chế đồng thuận và chứng minh của Bittensor

Mạng Bittensor sử dụng nhiều cơ chế đồng thuận và chứng minh:

1. Cơ chế chứng minh trí tuệ (PoI):

   • Thợ mỏ chứng minh đóng góp bằng cách hoàn thành các nhiệm vụ tính toán thông minh
   • Người xác thực phân bổ nhiệm vụ và đánh giá chất lượng kết quả

2. Đồng thuận Yuma:

   • Cơ chế đồng thuận cốt lõi, tích hợp đánh giá của người xác thực
   • Những người xác thực có số lượng TAO được staking nhiều hơn sẽ có trọng số đánh giá cao hơn.
   • Lọc bỏ các kết quả lệch so với đa số các xác nhận viên
   • Phân bổ phần thưởng dựa trên điểm số tổng hợp
   • Tuân theo nguyên tắc không biết dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư và an toàn
   • Dựa trên việc phân bổ phần thưởng hiệu suất, đảm bảo tính toán hiệu quả và chất lượng cao

3. Cơ chế MOE:

   • Tích hợp nhiều mô hình con chuyên gia
   • Các mô hình con khác nhau phối hợp làm việc, nâng cao hiệu suất tổng thể
   • Người xác thực có thể đánh giá và xếp hạng mô hình chuyên gia
   • Phân phối phần thưởng token, tối ưu hóa mô hình kích thích

Các cơ chế này đảm bảo an ninh mạng, chất lượng dữ liệu và việc sử dụng hiệu quả tài nguyên tính toán.

Tổng quan về dự án Bittensor subnetwork

Hiện tại, Bittensor có tổng cộng 45 subnet đã đăng ký, trong đó 40 subnet đã được đặt tên. Khi số lượng subnet tăng lên, sự cạnh tranh để đăng ký đã giảm bớt, nhưng các subnet mới có thể không ổn định và hiệu quả mô hình không bằng các subnet đã hoạt động lâu hơn. Tuy nhiên, cơ chế loại bỏ sẽ đảm bảo rằng các subnet chất lượng cao được duy trì trong thời gian dài.

Ngoài mạng con gốc, mạng con số 19, 18 và 1 được quan tâm nhất, với tỷ lệ phát thải lần lượt là 8,72%, 6,47% và 4,16%.

1. Mạng con số 19 (Tầm nhìn):

   • Tập trung vào việc tạo ra và suy luận hình ảnh phi tập trung
   • Cung cấp quyền truy cập vào mô hình LLM mã nguồn mở và mô hình tạo hình ảnh
   • Tổng lợi nhuận nút trong 24 giờ khoảng 627.84 TAO
   • Lợi nhuận trung bình hàng ngày của nút mới khoảng 866 đô la

2. Mạng con số 18 (Cortex.t):

   • Được phát triển bởi Corcel, xây dựng nền tảng AI tiên tiến
   • Cung cấp phản hồi văn bản và hình ảnh thông qua API
   • Tổng thu nhập nút trong 24 giờ khoảng 457.2 TAO
   • Lợi nhuận trung bình hàng ngày của nút mới khoảng 553.64 đô la Mỹ

3. Mạng con số 1:

   • Mạng con sinh văn bản được phát triển bởi Quỹ Opentensor
   • Là dự án subnet đầu tiên, đã từng bị nghi ngờ

Ngoài ra còn có các loại subnet khác, như mô hình lớn xử lý dữ liệu và mô hình AI giao dịch. Nhìn chung, lợi nhuận từ việc vận hành thành công các nút là rất khả quan, nhưng các nút mới đăng ký cần thiết bị hiệu suất cao và thuật toán tối ưu để có thể tồn tại trong sự cạnh tranh.

Triển vọng tương lai

1. AI+Web3 sẽ tiếp tục là điểm nóng trên thị trường, thu hút nhiều khoản đầu tư.

2. Dự án Bittensor có cấu trúc độc đáo, kết hợp hỗ trợ kỹ thuật và thị trường, có khả năng phát triển bền vững.

3. Kiến trúc subnet giảm bớt rào cản cho các đội ngũ AI di chuyển đến mạng phi tập trung, thuận lợi cho việc nhanh chóng thu được lợi nhuận.

4. Cơ chế loại bỏ cạnh tranh thúc đẩy các dự án subnet liên tục tối ưu hóa mô hình và tăng số lượng đặt cọc.

5. Số lượng subnet tăng có thể mang lại một số rủi ro, chẳng hạn như gia tăng các dự án không chính thức, giảm lợi nhuận của từng subnet, v.v., cần chú ý đến xu hướng giá của token TAO.