灰度：深入探究去中心化的AI模型市場Bittensor

作者：Grayscale

編譯：Felix, PANews

概括

Bittensor站在軟件領域最具突破性和變革性的兩大趨勢最前沿：區塊鏈和人工智能（AI）。雖然比特幣作為第一個點對點貨幣係統和數字價值存儲幫助創建了加密行業，而以太坊通過去中心化應用程序幫助擴展了生態係統。但Bittensor代表了一個全新而獨特的用例，計劃利用無需許可的公共區塊鏈和經濟激勵的特性，通過開放、去中心化社區（不是中心化公司）開發先進的AI軟件。

如今，AI的發展高度集中，大量權力集中在少數幾家大型科技公司手中。隨著AI發展成更強大、更重要的工具，將面臨著AI少數實體控制的風險，這與人類價值觀和更廣泛的社會相悖。相比之下，Bittensor是通過其原生代幣TAO在經濟上激勵AI開發開放合作的平台。通過使用公共區塊鏈，Bittensor可能有助於實現所有權的民主化，提高AI係統的透明度，並使AI發展的決策與社會利益保持一致。Bittensor的目標是創建「AI互聯網」，設想未來有許多相互關聯的AI生態係統或子網，形成一個全球去中心化的AI平台。通過連接到Bittensor網絡，該平台將幫助任何人在任何地方輕松構建、部署和訪問AI應用程序。

代幣

TAO是Bittensor網絡的原生代幣，擁有TAO代幣就代表擁有生態係統的一部分所有權（圖表2）。TAO的供應計劃與比特幣完全一致，最高供應量2100萬枚，大約每四年減半一次。Bittensor的第一個減半事件預計在2025年8月。

Bittensor旨在將比特幣式的激勵措施應用於AI開發，將TAO代幣用作網絡參與者執行其預期功能的激勵措施。這些參與者包括網絡驗證者和子網所有者、子網驗證者和子網礦工。除了激勵獎勵，TAO目前主要用作子網所有者注冊其子網的押金。未來隨著新生的Bittensor網絡的成熟，TAO的潛在其他用例包括 (i) 作為網絡交易的gas費，(ii) 作為分配TAO發行的子網的決策權，以及 (iii) 一般網絡治理決策。從長遠來看，Bittensor可能會通過向使用其子網的應用程序終端用戶收費，實現網絡貨幣化，這可能會為TAO代幣産生價值。

網絡和技術

在Bittensor上，開發者們競相開發出最好的AI模型，以換取TAO獎勵。該係統支持一係列與AI相關的服務，包括聊天機器人、視頻生成、深度僞造檢測、存儲和計算。為使AI開發民主化，Bittensor允許AI研究人員和獨立開源開發人員將他們的創新貨幣化，並可能為更公平地分配AI利益做出貢獻。

Bittensor採用各種子網，專門用於執行不同的機器學習任務。例如，一個子網專門用於AI圖像生成，另一個子網用於AI音樂生成，另一個子網用於檢測AI生成的深度僞造。每個子網涉及三種主要類型的參與者：子網所有者、子網礦工和子網驗證者。在給定的子網上，礦工競相成為「最佳」輸出，而驗證者則評估哪些礦工表現「最佳」（見下文）。雖然這個過程的元素因子網而異，但總體思路概述如下：

工作原理

1. 終端用戶通過面向消費者的應用程序提示網絡。這類似於向ChatGPT提問。
2. 子網礦工在相關子網上運行AI模型，並競相為給定的提示生成最佳輸出。例如，在聊天機器人子網中，礦工會爭奪對用戶問題提供最佳答案。
3. 驗證者根據輸出質量對礦工的響應進行排名，並將排名最高的響應返回給提出問題的終端用戶。

驗證者通過一種名為Yuma共識的新流程來確定礦工的表現。該共識機制匯總了每個驗證者的排名，並根據其質押的TAO數量進行加權，以生成礦工表現的集體​​排名列表。

更廣泛的Bittensor區塊鏈在「權威證明」共識機制下運行，其中某些節點被授予訂購鏈上交易的權限並幫助維護網絡的完整性。Bittensor的區塊存儲更新狀態變化和代幣餘額，以反映網絡驗證者以及子網所有者、礦工和驗證者的新釋放。

用例

Bittensor具有廣泛的潛在用例，每個子網代表不同的示例。包括：

• 圖像生成子網：針對專門用於創建高質量生成圖像的AI模型量身定制。
• 聊天機器人子網：針對專門用於自然語言處理的AI模型進行了優化，並允許消費者訪問響應迅速的虛擬助手。
• Deepfake檢測子網：利用Bittensor網絡中先進的生成和判別AI模型，旨在檢測AI生成的圖像。

在加密領域的去中心化AI解決方案中，Bittensor的幾個直接競爭對手正全面解決AI開發問題。例如，Allora網絡專注於金融服務領域的AI開發，為去中心化交易所和預測市場提供自動交易策略平台。其他試圖在基礎設施層面解決去中心化AI問題的早期項目包括Sentient和Sahara AI。

除了這些直接競爭對手之外，某些協議還與特定的Bittensor子網競爭。例如，Akash在某種程度上與計算子網競爭，Filecoin與數據存儲子網競爭，Gensyn與預訓練和微調子網競爭。不過，一些著名的AI公司（如Wombo和MyShell）和加密團隊（如Masa、Kaito和Foundry）已經建立了自己的子網。

需要考慮的因素

具有增長潛力的市場機會：中心化AI的市場規模估計在2024年為2150億美元，預計復合年增長率為35.7%。灰度認為Bittensor代表了加密貨幣中一個全新而獨特的用例。去中心化AI的估值僅為190億美元，這反映出其尚處於萌芽階段。在這個少數科技公司似乎控制著AI的時代，Bittensor代表了這一交叉點的早期投資。

無需許可即可開發和使用強大的技術：隨著AI不斷發展成一種更強大、更重要的工具，關於誰可以構建或訪問這些應用程序的法規或限制可能會越來越多。Bittensor提供了一種替代方案，無需許可即可訪問資源來開發和使用AI。

促進公平AI發展的經濟激勵：與中心化替代方案相比，Bittensor可以幫助獨立AI開發人員更多地訪問AI資源，如計算、存儲和數據。它還可以幫助AI研究人員和開源AI開發人員將他們的貢獻貨幣化，並可能為他們的運營提供資金。如果成功，Bittensor的開放和分佈式生態係統可以幫助平衡科技巨頭開發的閉源模型，並有助於確保AI的經濟效益得到更廣泛的分享。

日益普及和認可：Bittensor獲得了早期的關注，擁有超40個專門用於特定AI任務的子網，並獲得了知名科技和AI領袖的認可。公司正在籌集風險投資資金，以在Bittensor上構建子網和應用程序，這表明投資者和開發者對生態係統的興趣日益濃厚，Bittensor具有擴大網絡效應的潛力。

投資風險

採用和網絡增長：Bittensor的壽命取決於吸引大量開發人員和AI項目在該平台上構建。如果Bittensor未能實現大規模採用，該網絡可能難以發揮其全部潛力。此外，鑒於網絡的新生，大多數網絡資源都集中在基礎設施級別和子網活動上。隨著時間的推移，Bittensor需要擴大應用程序終端用戶的數量和質量，以幫助提高代幣價值累積及其與日常消費者的相關性。

去中心化程度和網絡彈性：Bittensor的運營依賴於廣泛參與者網絡的平穩運行。任何中斷，如技術故障、錯誤或網絡攻擊，都可能影響其性能和聲譽。Bittensor還需要提高整體網絡去中心化程度，並在整個網絡中更廣泛地分配TAO釋放的投票權。

激勵設計的實施：為了充分發揮其潛力，灰度認為Bittensor需要確保子網所有者為其子網設計正確的激勵機制，並確保網絡隨著時間的推移，將釋放恰當的分配給適宜的子網。

競爭網絡：Bittensor面臨來自AI相關加密資産的競爭，這些資産試圖通過代幣激勵措施解決AI開發問題，例如Allora、Sentient、Sahara AI，以及涵蓋各種AI相關用例的其他資産， Filecoin和Gensyn等。隨著這個交集的成熟，這個名單也可能會隨著時間的推移而增長。

相關閱讀：Bittensor：AI子網如何重塑群體智能網絡？

内容來源：PANews