投資
ローンチパッド
CandyDrop
キャンディーを集めてエアドロップを獲得
Launchpool
クイックステーキング
潜在的な新しいトークンを獲得しよう
HODLer Airdrop
GTを保有して、大量のエアドロップを無料で入手
Launchpad
NEW
次の大きなトークンプロジェクトを一足先に
Alphaポイント
NEW
オンチェーン資産を取引して、Airdrop報酬を楽しもう！
先物ポイント
NEW
先物ポイントを獲得し、Airdrop報酬を受け取りましょう。
もっと
- 人気の話題もっと見る
46.05K 人気度
5.95K 人気度
4.16K 人気度
1.72K 人気度
1.7K 人気度
- 人気の Gate Funもっと見る
- 時価総額:$3.55K保有者数:10.00%
- 時価総額:$3.56K保有者数:10.00%
- 時価総額:$3.61K保有者数:20.02%
- 時価総額:$3.56K保有者数:10.00%
- 時価総額:$3.55K保有者数:10.00%
- ピン
詳細な説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こしている方法
原文:Revelointel
编译:禅、PANews
はじめに
最近の人工知能の爆発的な普及により、多くの人々が人工知能と暗号通貨の交差点についてさまざまな議論を提唱しています。 これらのイノベーションは、デジタル資産の管理から知的財産の保護、不正行為との戦いまで、私たちのデジタルライフのあらゆる側面に革命を起こす可能性を秘めています。 注目すべきは、この収束が2つの顕著なトレンドを引き起こしたことです。
ブロックチェーン以前のAIアプリケーションは、AI/ML(人工知能/機械学習)モデルのストレージやGPUリースを可能にするインフラが中心でした。 これにより、ディープフェイクに対抗するためのトークンインセンティブ強化学習、ゼロ知識機械学習(zkML)、ブロックチェーンベースのID登録などのトレンドが生まれています。 同時に、それと並行して、知性を奨励するプロトコルというトレンドが盛んになっています。 "
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-81ecd95304-dd1a6f-cd5cc0.webp)
このレポートでは、AIと暗号通貨の交差点を掘り下げ、Bittensorと$TAOトークンに焦点を当て、ピアツーピアのスマートマーケットとデジタル商品市場の台頭においてそれらが果たす役割を探ります。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-defa419364-dd1a6f-cd5cc0.webp)
「この記事では、10月2日に行われた最近のRevolutionのアップグレードを活用して、歴史的な概要、業界の見通し、競合分析、および$TAOの価値提案の詳細な考察も提供します。 "
概要
Bittensorは、ブロックチェーンを活用したインセンティブ構造を通じて人工知能を進歩させるというコアミッションを持つオープンソースプロトコルです。 このエコシステムでは、コントリビューターはその努力に対して$TAOトークンで報われます。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-6ed3faecae-dd1a6f-cd5cc0.webp)
Bittensorは、マイニングネットワークとして、トークンインセンティブを利用して、オープン性と分散化の原則を遵守しながら参加を促進します。 このネットワークでは、複数のノードが機械学習モデルをホストし、スマートプールに集合的に寄与します。 これらのモデルは、大量のテキストデータの分析、セマンティクスの抽出、さまざまなドメインでの貴重な洞察の生成において重要な役割を果たします。 ユーザーにとっての基本的な機能には、ネットワークにスマートアクセスを照会すること、マイナーやバリデーターとの$TAOトークンマイニングへの参加、ウォレットと残高の取り締まりが含まれます。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-9ce7520d97-dd1a6f-cd5cc0.webp)
Bittensorのネットワークは、マイナー、バリデーター、ノミニー、消費者など、さまざまなステークホルダーからの貢献に依存しています。 この協調的なアプローチにより、最高のAIモデルが際立ち、ネットワークが提供するAIサービスの品質が向上します。
サプライサイドには、AI(マイナー)とブロックチェーン(バリデーター)の2つのレイヤーがあります。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-2a9914f3b6-dd1a6f-cd5cc0.webp)
需要側では、開発者はバリデーターの上にアプリケーションを構築し、特定のユースケースのためにネットワークのAI機能を活用(および有料)することができます。
上記の利害関係者間の調整により、特定のユースケースに最適なモデルを促進するネットワークが構築されます。 誰でも実験できるため、クローズドソースの企業がそれに対抗することは困難です。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-537fb144b5-dd1a6f-cd5cc0.webp)
最も一般的な誤解の 1 つは、ネットワークが機械学習 (ML) トレーニングをサポートしているという信念です。 現在の状態では、Bittensorは、証拠と推論に基づいて結論を導き出し、応答を提供するプロセスである推論のみをサポートしています。 一方、トレーニングは、タスクを実行するように機械学習モデルに教えることを含む別のプロセスです。 これは、ラベル付けされた例の大規模なデータセットをモデルに提供し、データとラベルの間のパターンと関連性を学習できるようにすることで実現されます。 同時に、推論では、トレーニング済みの機械学習モデルを使用して、新しい未知のデータに対して予測を行います。 たとえば、推論のために画像を分類するようにトレーニングされたモデルを使用して、これまでに見たことのない新しい画像のカテゴリを決定できます。
したがって、BittensorはオンチェーンMLを実行せず、オンチェーンのオラクルや、オフチェーンのMLノード(マイナー)を接続してオーケストレーションするバリデーターのネットワークのように機能することに注意することが重要です。 この構成により、分散型のハイブリッド ネットワーク オブ エキスパート (MoE) が作成され、さまざまな機能に最適化された複数のモデルを融合して、より堅牢な全体的なモデルを形成する ML アーキテクチャが作成されます。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-4411c21d91-dd1a6f-cd5cc0.webp)
ピアツーピアスマートマーケットプレイス
Bittensorのピアツーピアスマートマーケットプレイスは、AI開発の分野で画期的なコンセプトであり、OpenAIやGoogle Geminiのようなよりクローズドなモデルとは対照的に、分散型でパーミッションレスなプラットフォームを提供します。
このマーケットプレイスは、競争力のあるイノベーションを促進し、AI業界を前進させ、開発者とユーザーのグローバルコミュニティがAIにアクセスできるようにすることを目的としています。 あらゆる形態の価値、つまり、あらゆるデジタル商品に対して公正な市場を創造するという合意にインセンティブを与えることができます。 言い換えれば、このプロトコルは、ネットワーク内の参加者間で機械学習機能と予測を交換するためのピアツーピアアプローチを具体化しています。 機械学習モデルとサービスの共有とコラボレーションを促進し、オープンソースモデルとクローズドソースモデルの両方をホストできるコラボレーションとインクルーシブな環境を推進します。
デジタル商品市場の台頭
Bittensorは、デジタル商品市場の出現の基礎を築き、機械知能を取引可能な資産に効果的に変えたという点でユニークです。 このプロトコルの中心にあるのは、機械知能のコモディティ化のための市場の創設です。
遺伝的アルゴリズムと同様に、Bittensorのインセンティブシステムは、マイナーのパフォーマンスを継続的に評価し、時間の経過とともにマイナーを選択またはリサイクルします。 この動的なプロセスにより、ネットワークは絶えず変化するAI開発環境に対して効率的で応答性が維持されます。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-75f45a07ee-dd1a6f-cd5cc0.webp)
Bittensor Intelligence Marketplaceでは、価値創出は2つのアプローチで行われます。
*コントリビューターと呼ばれるマイナーがホストする高性能AIモデルは、$TAOトークンの形で報酬を受け取ります。 *インテリジェンスを評価して活用したバリデーターにも、$TAOトークンが授与されます。
Bittensorは、生のパフォーマンスに報いるだけでなく、最も価値のある「シグナル」の生成にも重点を置いていることは注目に値します。 つまり、報酬制度は、幅広い層に実質的な利益をもたらす情報の作成を優先し、最終的にはより価値のある商品の開発に貢献します。
尤马共识(Yuma Consensus)
独立したレイヤー1ブロックチェーンとして、BittensorはYumaコンセンサスアルゴリズムを搭載しています。 これは、ノードのネットワーク全体でコンピューティングリソースの公平な分配を実現することを目的とした分散型ピアツーピアコンセンサスアルゴリズムです。
Yumaは、プルーフ・オブ・ワーク(PoW)とプルーフ・オブ・ステーク(PoS)の要素を組み合わせたハイブリッドコンセンサスメカニズムを採用しています。 ネットワーク内のノードは、計算作業を実行し、トランザクションを検証し、新しいブロックを作成します。 この作業は他のノードによっても検証され、成功した貢献者にはトークンが授与されます。 PoSコンポーネントは、ノードがトークンを保有することを奨励し、ノードの利益をネットワークの安定性と成長に合わせます。
このハイブリッドモデルには、従来のコンセンサスメカニズムに比べていくつかの利点があります。 一方では、プルーフ・オブ・ワーク(PoW)に通常関連する過剰なエネルギー消費を回避し、環境問題を解決します。 一方、プルーフ・オブ・ステーク(PoS)で発生する中央集権化のリスクを回避し、ネットワークを分散化して安全に保ちます。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d9549dace4-dd1a6f-cd5cc0.webp)
Yumaコンセンサスメカニズムは、ノードの幅広いネットワークにコンピューティングリソースを割り当てる能力で際立っています。 このアプローチは、より複雑なAIタスクや大規模なデータセットを簡単に処理できるため、広範囲に影響を及ぼします。 ネットワークが統合されるノードが増えると、ますます大きくなるワークロードに対応するように自然に拡張されます。
単一のサーバーまたはクラスターに依存する従来の集中型 AI アプリケーションとは対照的に、Yuma がサポートするアプリケーションは、ノードのネットワーク全体に分散できます。 この分散により、コンピューティングリソースの使用率が最適化され、単一障害点やセキュリティ侵害に関連するリスクを軽減しながら、複雑なタスクを処理できます。
知識の洗練** - デジタルハイブマインド (デジタルハイブマインド)**
知識の洗練は、Bittensorプロトコルの基本的な概念であり、ネットワークノード間の協調学習を促進してパフォーマンスと精度を向上させます。 人間の脳のニューロンが一緒に働くのと同じように、知識の蒸留により、ノードはネットワーク内で集合的に上昇することができます。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-40b8040ddb-dd1a6f-cd5cc0.webp)
このプロセスでは、ノード間でデータサンプルとモデルパラメータを交換し、より正確な予測のために時間の経過とともにネットワークを最適化するネットワークを構築します。 各ノードは共有プールに貢献し、最終的にネットワークの全体的なパフォーマンスを向上させ、ロボット工学や自律走行車などのリアルタイム学習アプリケーションをより高速かつ適したものにします。
重要なのは、このアプローチにより、機械学習の一般的な課題である壊滅的な忘却のリスクが軽減されることです。 ノードは、新しい洞察を取り入れながら、既存の知識を保持および拡張し、ネットワークの回復力と適応性を強化します。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-34b2d46d74-dd1a6f-cd5cc0.webp)
複数のノードに知識を分散させることで、Bittensor TAOネットワークは干渉に対する耐性と潜在的なデータ侵害に対する回復力を高めます。 この堅牢性は、財務情報や医療情報など、安全性が高くプライバシーに敏感なデータを扱うアプリケーションにとって特に重要です (プライバシーについては後で詳しく説明します)。
エキスパートミックス** (MoE)
Bittensorネットワークは、Decentralized Expert Hybrid(MoE)の概念を導入し、さらに革新しています。 このアプローチでは、それぞれがデータの異なる側面に特化した複数のニューラルネットワークの力を利用します。 新しいデータが導入されると、これらの専門家が協力して、個々の専門家が単独で達成できるよりも正確な集団予測を生成します。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-9967a4d2b5-dd1a6f-cd5cc0.webp)
採用されたコンセンサスメカニズムは、ディープラーニングとブロックチェーンコンセンサスアルゴリズムを組み合わせたものです。 その主な目的は、ステークを分散して、ネットワークに最も情報価値を提供するノードにインセンティブを与えることです。 基本的に、ネットワーキングの知識と能力を高めた人に報酬を与えます。
Bittensor プロトコルの中核は、一般にニューロンと呼ばれるパラメータ化された関数で構成されています。 これらのニューロンはピアツーピア方式で分散され、各ニューロンはデジタル台帳に記録された0個以上のネットワーク重みを保持します。 ノードは互いのランク付けに積極的に参加し、ニューラルネットワークをトレーニングして近傍の値を決定します。 このランク付けプロセスは、ネットワークの全体的なパフォーマンスに対する個々のノードの貢献度を評価するために重要です。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-eb808c6d10-dd1a6f-cd5cc0.webp)
このランキングプロセスで生成されたスコアは、デジタル台帳に蓄積されます。 上位のノードには金銭的な報酬が与えられ、ネットワーク内での重みが増します。 これにより、ノードの貢献と報酬が直接リンクされ、ネットワーク内の公平性と透明性が促進されます。
このアプローチは、他のインテリジェンスシステムがインターネット上でピアツーピアベースでインテリジェンスに価格を設定する市場を提供します。 これにより、ノードが知識と専門知識を継続的に向上させるインセンティブが得られます。
報酬の公平な分配を確保するために、Bittensorは協力ゲーム理論から借用した概念であるShapley値を採用しています。 Shapley値は、ネットワークノード間の貢献度に基づいて報酬を分配する公平で効率的な方法を提供します。 このインセンティブとコントリビューションの組み合わせにより、ノードはネットワークの最善の利益のために行動し、継続的な改善を推進しながらセキュリティと効率を向上させるインセンティブが得られます。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-39dd0a378b-dd1a6f-cd5cc0.webp)
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-b9d8e355c7-dd1a6f-cd5cc0.webp)
Bittensorの中核的な使命は、分散型フレームワークを通じて人工知能の分野におけるイノベーションとコラボレーションを促進することです。 このフレームワークにより、知識の急速な拡大と共有が可能になり、増大する止められない情報のリポジトリが作成されます。 この市場では、開発者はAIモデルを収益化し、企業や個人に価値あるソリューションを提供する力を持っています。
Bittensor のビジョンは、AI モデルに簡単にアクセスしてさまざまな業界に展開できる未来にまで及びます。 このアクセシビリティは、進歩を促進し、新しい可能性を解き放ち、AI機能と実際のアプリケーションの間のギャップを埋めます。
Chat GPT などのよく知られたグローバル AI モデルと同様に、Bittensor モデルは一般的なデータセットに基づいて「表現」を生成します。 モデルのパフォーマンスを評価するために、フィッシャーの情報を使用して、人間の脳のニューロンを失うのと同様に、ネットワークからノードを削除した場合の影響を評価しました。
モデルのランキングに加えて、Bittensorはインタラクティブな学習に重点を置いています。 各モデルは、DNSルックアップと同様に、他のモデルとの相互作用を求めて、ネットワークと積極的に対話します。 Bittensorは、オープンソースモデルとクローズドソースモデルを活用して、これらのモデル間のデータ交換を容易にし、共同学習と知識共有を促進するAPIとして機能します。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-ac336cf579-dd1a6f-cd5cc0.webp)
このエコシステムは、Yumaコンセンサスを活用して、誰もがルールに従うようにし、オープンソース開発者やAI研究所の原動力となり、オープンソースの基盤となるモデルを強化するための金銭的インセンティブを提供します。
基本的に、Bittensorは拡大し続けるマシンインテリジェンスのリポジトリです。 これは、4つの異なるレイヤーをまとめることで実現されます。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d58da90e90-dd1a6f-cd5cc0.webp)
Bittensor发展史
Bittensor は、2019 年に 2 人の AI 研究者である Jacob Steeves 氏と Ala Shaabana 氏 (および匿名のホワイトペーパー著者である Yuma Rao) によって設立されました。 彼らは、AIを合成する方法を探していました。 彼らはすぐに、暗号通貨が解決策になり得ることに気付きました - 機械学習ノードのグローバルネットワークにインセンティブを与え、調整して、特定の問題を一緒にトレーニングして学習する方法です。 ネットワークに追加されたリソースの増加により、全体的なインテリジェンスが向上し、以前の研究やモデルの作業が複雑になります。
Bittensorの旅は、2021年1月の「Kusanagi」のローンチから始まり、ネットワークの活性化を示し、マイナーとバリデーターが最初の$TAO報酬を獲得し始めることを可能にしました。 ただし、この初期バージョンはコンセンサスの問題により一時停止されました。 これを受けて、Bittensorは2021年11月に「Kusanagi」を「Nakamoto」に分岐させました。
2023 年 3 月 20 日、Bittensor は「Nakamoto」が再び分岐し、今度は「Finney」に進化するという重要なマイルストーンに到達しました。 このアップグレードの目的は、カーネルコードのパフォーマンスを向上させることです。
注目すべきは、BittensorはもともとPolkadotのパラチェーンを意図しており、2021年1月のオークションでパラチェーンスロットを確保することに成功しました。 しかし、Polkadotの開発スピードに対する懸念から、その後、Polkadotに頼るのではなく、Substrate上に構築された独自の独立したL1ブロックチェーンを使用することが決定されました。
現状
Bittensorは1年以上にわたってメインネットで稼働しており、パイロット研究の実施と将来の可能性の基礎を築くことに重点を置いています。 ここでは、現在の状態の概要と、ビジネスユースケースがまだバリデーターの上に構築されていない理由について説明します。
最新の Revolution アップグレードにより、Bittensor は誰でも特定のタイプのアプリケーション専用のサブネットを作成できるようにします。 たとえば、サブネット 4 は、Meta の Yann LeCun が開拓した AI アプローチである JEPA (Joint Embedding Predicted Architecture) を使用しており、ビデオ、画像、オーディオなどのさまざまな入力および出力タイプを処理します。
もう1つの注目すべき成果は、CerebrasのBTLM-3B-8K(Bittensor Language Model)という3Bパラメトリックモデルで、モバイルデバイス上で高精度で高性能なモデルの実行を可能にし、AIをより身近なものにします。 BTLM-3B-8Kは、Apache 2.0ライセンスの下で商用利用のためにHugging Faceで入手可能です。
大規模な GPT モデルには通常、1,000 億を超えるパラメーターがあり、推論を行うには複数のハイエンド GPU が必要です。 しかし、MetaからLLaMAがリリースされたことで、わずか70億個のパラメータで高性能なモデルが手に入るようになり、ハイエンドPCでLLMを実行できるようになりました。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-7dfe49d03b-dd1a6f-cd5cc0.webp)
70億個のパラメータを持つモデルを4ビット精度に量子化しても、iPhone 13(4GB RAM)など、多くの一般的なデバイスには適応できません。 30億個のパラメータモデルは、ほとんどすべてのモバイルデバイスに簡単に適合しますが、以前の30億個のパラメータサイズのモデルは、70億個のパラメータのモデルよりもはるかに低いパフォーマンスを発揮しました。 BTLM は、モデルのサイズとパフォーマンスのバランスを取ります。 30億個のパラメータを持ち、30億個のパラメータサイズの従来のモデルよりも大幅に高いレベルの精度と機能を提供します。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-98433fdb9e-dd1a6f-cd5cc0.webp)
個々のベンチマークを見ると、BTLMはTruthfulQAを除くすべてのカテゴリで最高スコアを獲得しました。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-7a3929a513-dd1a6f-cd5cc0.webp)
BTLM-3Bは、30億のパラメータモデルすべてを凌駕するだけでなく、性能の点でも多くの70億のパラメータモデルに匹敵します。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-be105b7dcc-dd1a6f-cd5cc0.webp)
革命 – Bittensor 子网升级
10月2日に発売されたBittensorのRevolutionアップグレードは、Bittensorの進化における重要なマイルストーンであり、運用構造に大きな変化をもたらしました。 このアップグレードの中心となるのは、Bittensorエコシステム内でインセンティブを形成し、マーケットプレイスを構築する上で開発者に前例のない自律性を与える画期的なコンセプトである「サブネット」の導入です。
このアップグレードの主な特徴は、インセンティブシステムの開発に特化して設計された専用のプログラミング言語の導入です。 このイノベーションにより、開発者はBittensorネットワーク上でインセンティブを作成および実装し、その膨大なスマートブレインプールを活用して、特定の要件や好みに合わせて市場を調整できます。
また、このアップグレードは、単一の基盤がネットワークのあらゆる側面を制御する中央集権型モデルから大きく逸脱し、より分散型のフレームワークに移行することを意味します。 現在、あらゆる種類の個人またはグループがサブネットを所有して管理する機会があります。
「サブネット」の導入により、誰もが独自のサブネットを作成し、インセンティブを定義できるようになり、Bittensorエコシステム内のより幅広いサービスが促進されます。 この変化は、Bittensorのミッションのオープンで協力的な原則に沿って、ネットワーク内の多様性と分散化を促進します。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d7eecd9e37-dd1a6f-cd5cc0.webp)
さらに、サブネットは、新しい「ルーティングネットワーク」で代表者のコンセンサスを得ることで発行を競い合い、イノベーションとリソース配分を推進できる競争要因を導入します。
ユーザーが作成したサブネットの出現は、イーサリアムがグローバルな開発者コミュニティに門戸を開いた後のアプリケーションの爆発的な増加を彷彿とさせる可能性があります。 また、このアップグレードにより、さまざまなツールやサービスをまとまりのあるネットワークに統合できる可能性も浮き彫りになります。 基本的に、インテリジェンスの構築に必要なすべての要素が 1 つの屋根の下に一元化され、単一のトークン ($TAO) によって管理されるようになりました。
ルーティングネットワーク
ルーティングネットワークは、Bittensor エコシステムにおいて重要な役割を果たします。 これはメタサブネットとして機能し、その重要な役割は、主要な代表者の重み付けされたコンセンサスに基づいて、他のサブネット間でディストリビューションを分散することです。 この変化は、Bittensorを単一の制御システムからダイナミックな「ネットワーク・オブ・ネットワーク」へと根本的に変えるという点で、大きな意味を持っています。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-6f6a468339-dd1a6f-cd5cc0.webp)
重要なのは、リリース計画がもはやOpentensor Foundationの管理下に完全にはないということです。 「ルート」ネットワーク内の代表者がインセンティブの配布に関する権限を持つようになりました。 このシフトにより、インセンティブの制御が分散化され、単一のエンティティだけに依存することはなくなり、インセンティブは「ルート」ネットワークの管理下に置かれます。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-6e3e92b322-dd1a6f-cd5cc0.webp)
サブネット
Bittensorネットワーク内のサブネットは、マイナーがプラットフォームと対話するためのフレームワークを提供する独立したインセンティブです。 これらのサブネットは、マイナーとバリデーターの間の相互作用を支配するプロトコルを定義する上で重要な役割を果たします。
さらに、インセンティブメカニズムの詳細は、Bittensor コードベースにハードコーディングされなくなりました。 代わりに、これらの詳細はサブネットリポジトリで定義されるため、柔軟性と適応性が向上します。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-1e1da5e14a-dd1a6f-cd5cc0.webp)
Bittensor は、プロンプト サブネットワークや時系列サブネットワークなど、特定のサブネットワークを導入します。 プロンプトサブネットワークは、GPT-3、GPT-4、ChatGPTなど、さまざまなプロンプトニューラルネットワークを実行して、分散型推論を行うことができます。 この機能により、ユーザーはネットワーク上のバリデーターと対話し、最もパフォーマンスの高いモデルから出力を導き出し、アプリケーションに高度なAI機能を提供することができます。
サブネットは、ネットワークへの貢献の価値に基づいて、マイナーとバリデーターに$TAOトークンを配布することによって動作します。 バリデータのクエリに対するマイナーの応答と、バリデーターが実行する評価プロセスに関する特定のルールとプロトコルは、各サブネットリポジトリ内のコードによって決定されます。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-3744e195d7-dd1a6f-cd5cc0.webp)
*各サブネットは一意のネットワークUIDに関連付けられており、サブネットの所有権は、登録に必要な金額の$TAOをロックするウォレットに転送されます。 サブネットが作成されると、対応する金額の$TAOが作成者のウォレットから差し引かれ、サブネットにアタッチされます。 サブネットがログアウトすると、ロックされた$TAOが所有者に返されます。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-e488b7cd1e-dd1a6f-cd5cc0.webp)
※サブネットの登録抹消を行うと、登録に使用した$TAO所有者に返還され、サブネット内のすべてのマイナーが削除され、ネットワークステータスがリセットされます。
ルートネットワーク
ルートネットワークは「メタサブネット」として機能し、他のサブネットの上に位置して動作に影響を与えると同時に、システム全体の発行スコアを決定する上で重要な役割を果たします。
その主な機能は、デリゲートが参加する重み付けされたコンセンサスメカニズムを使用して、各サブネットの発行ベクトルを生成することです。 ルートネットワーク内の代表者は、好みに基づいて異なるサブネットに重みを割り当て、最終的なコンセンサスメカニズムによって発行の割り当てが決定されます。
注目すべき点の1つは、「ルート」ネットワークが上院の役割と代議制機構を効果的に統合し、これらの機能を単一のエンティティに統合したことである。 この統合により、Bittensor エコシステム内の意思決定プロセスが簡素化されます。
「ルート」ネットワークは、インセンティブの分配に影響を与えることでエコシステムを形成する力を持っています。 サブネットまたはシステムの特定の側面に価値がないと判断した場合は、そのコンポーネントに対するインセンティブ割り当てを削減または排除することができます。
Bittensor ネットワーク内のサブネットは、リリース インセンティブのかなりのシェアを確保するために、「ルート」ネットワーク内で表される重みの大部分を引き付けるために積極的に機能する必要があります。 この競争の側面は、より広範なエコシステムに対するその価値と有用性を示すサブネットの重要性を強調しています。
さらに、ネットワーク内の上位12のキーに、ビッグスリーが提出した提案を拒否する可能性を与え、システムにガバナンスとチェックアンドバランスの層を追加します。
業界の見通し
テクノロジー分野では、長い間、一握りの巨大テック企業の手に権力が集中してきました。 これらの巨人は、イノベーションの推進に不可欠な貴重なデジタル商品の管理を維持してきました。 しかし、Bittensorは、この人気のあるモデルを認め、挑戦し、市場を通じてより民主的でアクセスしやすいシステムを導入しました。
Bittensorの基本的な洞察は、インテリジェンスはコンピューティングパワーやデータなどのさまざまなデジタル商品の結果であるということです。 歴史的に、これらの商品は厳しく管理され、ハイテク大手の領域に限定されてきました。 Bittensorは、ユーザーが作成したサブネットを導入することで、これらの束縛を打ち破ろうとしています。 これらのマーケットプレイスは、統一されたトークンシステムの下で運営され、世界中の開発者が、かつてはビッグテックのクローズドエコシステムで一握りのエリートの独占ドメインであったリソースに平等にアクセスできるようにします。
採用の可能性
今日のデジタル時代において、人工知能(AI)の変革力は否定できません。 AIは私たちの生活に欠かせないものとなり、研究の合理化、ワークフローの自動化、コーディングの支援、テキストからのコンテンツの生成などを行っています。 AI機能の急速な成長は明らかですが、この成長はスケーラビリティ、そして最も重要な信頼性に関連する課題ももたらします。 特に、AI規制を議論するためにワシントンでChatGPTが一時的に中断されるなどの最近の出来事は、AIスケーリングの課題に対する堅牢なソリューションが緊急に必要であることを強調しています。 これらの停止により、ユーザーは、日常生活に統合されるAIの安定性と信頼性について懸念を抱いています。 このような瞬間に、Bittensorの$TAOの重要性が明らかになります。
Bittensor のアプローチは、オープンソースの AI をサポートするだけでなく、それが経済的にやりがいのある追求になり得ることも示しています。 これは、ビットコインマイニングで見られる競争の進化を利用し、最高のAIモデルが前面に出てくる繁栄する市場への道を開きます。 この変化により、AI研究者はオープンでダイナミックな環境で専門知識を提供できるようになり、最終的には社会全体に利益をもたらすことができます。
$TAOは、ChatGPT が遭遇する潜在的な問題を軽減できる分散型 AI インフラストラクチャを提供します。 Bittensor は、AI を分散化することで、需要が拡大しても AI システムの回復力と信頼性を確保します。 このアプローチは、AIサービスの未来のための強固な基盤を築きます。
つまり、Bittensorは、クローズドソースのAI開発がもたらす課題に対する説得力のあるソリューションを提供するグローバルなオープンソースAIマーケットプレイスです。
*人工知能の優れた引力:Bittensorは、世界中の研究者から最高のAIモデルを引き付ける重力として機能します。 このネットワークは、AIの自由市場を促進することで、最先端のモデルの提出を奨励しています。 Bittensorは、成熟するにつれて、価格を下げ、プラットフォームのリスクを排除し、テキスト、画像、ビデオ、その他の形式を問わず、最高のAI出力を提供することを約束します。
AIの現状は重要な検討事項であり、その多くはいまだに閉鎖されたビッグテックの支配下に置かれています。 ここで疑問が湧いてきます:AIがコラボレーション環境でオープンになり、他のAIモデルから学習できるとしたらどうでしょうか? Bittensorの$TAOは、この問題に対する解決策を提供しようとしています。
*成長の採用:一部の大手AI企業は、独自のAI技術の開示を躊躇するかもしれませんが、$TAOは興味深い提案を提供しています。 マイクロトランザクションによるさらなる収益化の可能性を紹介します。 OpenAI のような本格的な AI ソリューションが、Bittensor エコシステムでトレーニングされたモデルを使用して製品やビジネスを構築するたびにマイクロペイメントを受け入れることを想像してみてください。 これにより、これらの企業に新たな収益源が開かれ、オープンなAIネットワークへの参加が促進される可能性があります。 *需要主導型の導入:現在のAIソリューションは閉鎖的であり、オープンネットワークに耐性があると想定されています。 多額の資金を自由に使えるとしても、オープンソースはこれらの十分な資金を持つソリューションを凌駕する可能性を秘めています。 技術開発には財源が不可欠ですが、自主的な学習や環境からの学習を可能にする技術の可能性を過小評価してはなりません。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-b409a0527f-dd1a6f-cd5cc0.webp)
オープンソースのジレンマ
AIにおけるアライメントの問題に関する懸念が高まる中、AIモデルをオープンソースにすべきかどうかの議論が勢いを増しています。 根本的な問題は、AIモデルの背後にある実際のコードが無料で、すべての人に開かれるべきかどうかです。 興味深いことに、OpenAIのような大手企業がモデルをオープンソース化したとしても、それが必ずしもBittensorに脅威をもたらすとは限らない。 オープンソース環境では、誰でもBittensorネットワーク上でこれらのモデルを利用できます。
技術コミュニティでは、この問題についてさまざまな意見があります。 オープンソースのAI技術は、悪意のある攻撃者にAIを有害な目的で悪用する能力を与える可能性があることが示唆されています。 逆に、AI技術の独占権を大手企業に与えることは、より大きな危険をもたらす可能性があると主張する人もいます。 例えば、OpenAIが多額の資金を調達することに注力していることが示すように、一握りの1兆ドル規模の企業の手にAIの力を集中させることは、倫理的な懸念を引き起こし、権力腐敗のリスクを浮き彫りにする可能性があります。
MetaがLlama2 LLMをオープンソース化するという決定は、業界がオープンソースの実践を採用する方向にシフトしていることの表れです。 この動きにより、BittensorはMetaの進歩を学び、ネットワークに統合する可能性を秘めており、パフォーマンスのギャップをより迅速に埋めることができます。
$TAOとOpenAIのバリュエーションを見る必要があります。 現在、OpenAIは業界を支配しており、評価額は800億ドルから900億ドルの間です。 ただし、Microsoftとその制御されたクラウドサービスに大きく依存するクローズドエコシステム内で動作します。 それにもかかわらず、OpenAIは世界中から優秀な人材を惹きつけることに成功しました。 一方、時間の経過とともにオープンソースイニシアチブが普及するにつれて、利用可能な人材の範囲は指数関数的に拡大し、インターネットの隅々までカバーされると予想されます。 このAIの専門知識の民主化は、Bittensorの採用を形作る上で重要な役割を果たす可能性があります。
競合情勢 - 中央集権型AI
開発者の採用は、Bittensor の成長経路における重要な要素であり続けています。 開発者は、OpenTensor Foundationによって開発されたPython APIを介してネットワークと対話できるようになり、採用を促進するために強力な開発者コミュニティを育成することの重要性が強調されています。 現在、Bittensorは、モデルの作成やトレーニングなど、ネットワークの主要な側面の分散化に積極的に取り組んでおり、コミュニティ主導の意思決定を促進しながら、最も細かく調整されたモデルに報酬を与えています。
興味深いことに、OpenAIやGoogleなど、AI分野で確立されたプレーヤーは、今や$TAOの競争相手になっています。 彼らはAIのモデル生成フェーズに深く関与しており、さまざまな業界内での垂直統合の可能性にも手を出しています。 これに関連して、$TAOが直面している主な課題の1つは、データのセグメンテーションの問題です。
Facebook、Apple、Amazon、Netflix、Google(FAANG)などのテクノロジー大手は、膨大な数の有意義なデータウェアハウスにアクセスできますが、クラウドソーシングコミュニティには、同じレベルのリソースとデータアクセスがない可能性があります。 FAANG 組織には、H100 や GH200 などの Nvidia の最先端テクノロジなど、AI モデルのトレーニングを大幅に高速化できる強力なハードウェアを活用するための財政的支援があります。
同時に、今日の主流のAIソリューションはすべて、クローズドで中央集権的な形で存在していることは注目に値します。 これには、OpenAI、Google、Midjourneyなどの有名企業が含まれ、それぞれが破壊的なAIソリューションを提供しています。 しかし、クローズドモデルとオープンソースモデルの差は急速に縮まっています。 オープンソースモデルは、速度、カスタマイズ、プライバシー、および全体的な機能の点で注目を集めています。 クローズドなものと比較して、比較的小さな予算とパラメータスケールで印象的な機能を実現します。 さらに、これらのオープンソースモデルは、より迅速なタイムラインで動作するため、数か月ではなく数週間で結果を提供することができます。
強力なテクノロジーの巨人として、Googleはこの変化の傾向を認識しています。 「私たちには堀がないし、OpenAIもそうだ」と、同社の内部リークは言う。 これは、競争環境におけるオープンソースAIの影響力の高まりを浮き彫りにしています。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-f301f1311b-dd1a6f-cd5cc0.webp)
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-6901ebdeab-dd1a6f-cd5cc0.webp)
この成長するAIエコシステムにおいて、$TAOは変化の触媒として浮上し、AIの開発とトレーニングの従来のモデルに挑戦しています。 その分散型アプローチとコミュニティ主導の精神により、かつてテクノロジーの巨人が支配していたダイナミックな分野での競争相手となっています。
個々のAIモデルへのアクセスを制限する中央集権的なプラットフォームとは異なり、Bittensorのアーキテクチャはインテリジェンスへのパーミッションレスアクセスを提供します。 これはAI開発者のためのワンストップショップであり、外部からの貢献を受け入れながら、必要なすべてのコンピューティングリソースを提供します。 この包括的なモデルは、インターネット上のニューラルネットワークを相互接続して、グローバルで分散型のインセンティブ駆動型機械学習システムを作成します。
AIの可能性を最大限に引き出すには、クローズドソースの開発手法とそれに伴う制限から脱却することが不可欠です。 子どもたちが社会的な交流を通じて理解を深めるのと同じように、AIはダイナミックな環境で活躍します。 多様なデータセット、革新的な研究者からの洞察、さまざまなモデルとの相互作用に触れることで、より強力でインテリジェントなAIシステムの作成が促進されます。 AIの軌跡は、単一のエンティティによって決定されるべきではありません。
この2つの相反する未来の文脈において、ブラックボックスのアルゴリズムと中央集権的な権威が支配する世界か、オープンで民主化されたAI環境かの選択は、社会にとって非常に重要です。
最初のシナリオでは、OpenAI や Anthropic などの大企業が AI ソリューションを支配するため、私たちは絶え間ない監視体制の下で生活するリスクを冒します。 これらの企業は、私たちの個人データや日常的なやり取りに対して大きな力を持ち、サービスをシャットダウンし、意見の合わない人や議論している人を報告する権利を持っています。
しかし、より楽観的な選択肢は、オープンソースプラットフォームをベースとし、普遍的に所有されるネットワーク上に構築されたAIの世界を提供します。 ここでは、権力と制御が分散化されており、AIは監視ではなくエンパワーメントのためのツールです。 この場合、企業の偏見や検閲を恐れることなく、創造性と開発を開花させることができます。
インターネットが情報へのアクセスを民主化するのと同様に、オープンなAIエコシステムはインテリジェンスへのアクセスを民主化します。 これにより、インテリジェンスが少数の人によって独占されることがなくなり、誰もが貢献し、学び、利益を得ることができる公平な競争の場が促進されます。
$TAO トークノミクス
※ビットコインと同様に、$TAOトークンの総供給量は21,000,000に制限されており、256年後に発行されます。 ・$TAO半減期は1,050万ブロックごとに発生し、今後45年間で64回の半減期が発生します。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/resized-social/moments-69a80767fe-2a67632750-dd1a6f-cd5cc0)
*ネットワークのブロック時間は約12秒で、各ブロックはマイナーとバリデーターに1$TAO報酬を与えます。 *現在、これは1日あたり7,200の新しい$TAOトークンの発行に相当し、マイナーとバリデーターの間で均等に分配されます。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-884e1cb52b-dd1a6f-cd5cc0.webp)
ビットコインとのもう一つの類似点は、$TAOの発行スケジュールも、約4年ごとに発生する半減期の概念に従っていることです。 ただし、これはブロック数ではなく、発行されたトークンの総量によって決定されます。 例えば、総供給量の半分が発行されると、発行率は半分になります。
重要なことは、リサイクル登録に使用された$TAOトークンは、未発行の供給にバーンバックされ、その結果、半減期が徐々に延長されることです。 このメカニズムにより、発行スケジュールは時間の経過とともに動的に調整され、ネットワークのニーズと経済ダイナミクスが反映されます。
$TAOトークンエコノミー
Bittensorの$TAOトークンエコノミーは、シンプルさ、分散化への取り組み、公平な分配を特徴としています。 他の多くのブロックチェーンプロジェクトとは異なり、$TAOトークンは、ICO、IDO、VCへの私募、またはチーム、財団、またはアドバイザーへの特権的な割り当てを通じて、どの当事者にも配布されません。 代わりに、流通している各トークンは、ネットワークに積極的に参加することで獲得する必要があります。
また、ネットワークには、マイナーやバリデーターとして参加し、DCG、GSR、Polychainなどのマーケットメイキングサービスを提供するキャピタルアロケーターもいます。 重要なのは、プレセールや私募を通じてトークンの割り当てを受けたものがなかったことです。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-90563ba42f-dd1a6f-cd5cc0.webp)
$TAOトークンは、ガバナンス、ステーキング、コンセンサスメカニズムへの参加、およびBittensorネットワーク内の支払い手段として使用できます。
このように、バリデーターとマイナーはトークンを担保として使用してネットワークを保護し、インフレ発行の報酬を獲得し、ユーザーと企業は$TAOを使用してネットワーク上に構築されたAIサービスやアプリケーションにアクセスできます。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-f2d14baa6a-dd1a6f-cd5cc0.webp)
新しい$TAOトークンは、マイニングと検証によってのみ生成できます。 ネットワークはマイナーとバリデーターに報酬を与え、ブロックごとに1$TAO報酬が与えられ、マイナーとバリデーターに均等に分配されます。 その結果、$TAOを獲得する唯一の方法は、公開市場でトークンを購入するか、マイニングと検証活動に参加することです。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-5ae6f5358c-dd1a6f-cd5cc0.webp)
$TAOシンプルなトークン配布モデルは、分散化の原則を反映しており、サトシ・ナカモトが設定したビットコイン精神を彷彿とさせます。 $TAOのジェネシスミントは、ビットコインのリリーススケジュール($BTC)と一致しており、ネットワークに価値を提供するすべての人に平等な機会を提供します。 このアプローチは、特に人工知能の分野では、権力と所有権の集中を防ぐことの重要性を強調しており、人工知能は社会的に大きな影響を与え、少数の人々によって制御されるべきではありません。
この流通モデルにより、マイニングは競争力のあるプロセスであり続けることができます。 より多くのマイナーがネットワークに参加すると、競争が激化し、収益性の維持が困難になります。 これにより、マイナーは運用コストを削減し、それによってネットワーク内の効率と革新を高める方法を模索するようになりました。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d58032c98f-dd1a6f-cd5cc0.webp)
$TAO 値のキャプチャ
$TAOはBittensorネットワークのネイティブトークンであり、その本質的な価値はエコシステムにおける独自の役割に由来します。 ネットワークトークンがブロックスペースの売却を通じて価値を受け取る標準のL1モデルとは異なり、$TAOの価値はサポートするAIサービスに固定されています。 これらのAIサービスがより影響力を持ち、実用的になるにつれて、$TAOの需要が高まります。
$TAOの保有者は、ネットワーク参加者によって生成および検証されたデータ、帯域幅、インテリジェンスなど、相互接続されたさまざまなデジタルリソースにアクセスできます。 発行計画に反映されているように、$TAOの価値は投機や希少性だけでなく、Bittensorネットワークで提供する具体的な貢献と有用性に深く根ざしています。
しかし、この創造と報酬のサイクルを維持することは保証されていません。 マイナーとバリデーターは、ネットワークに貴重なインテリジェンスを提供し、その見返りに$TAOトークンを受け取る一方で、ビットコインマイナーと同様に、費用を賄うためにトークンを販売するインセンティブもあります。
**トークン価格の価値は?
他のトークンと同様に、$TAOの価格は需要と供給の基本的な経済原則によって決定されます。 $TAOの需要の増加は価格の上昇につながり、需要の減少は価格の低下につながります。 したがって、生態系活動の需要が供給の放出を相殺するという考え方です。
ネットワークに貢献することによってのみ$TAOを獲得できます。 これを行うには、ネットワークを購入して保持するか、使用してネットワークの使用を開始する必要があります。
ネットワークが拡大し、より多くのAIモデルとサブネットが追加されるにつれて、価値獲得の可能性も高まります。 AIとブロックチェーンの相乗効果もネットワークの成長を後押しし、自己強化サイクルを生み出しています。
このように、Bittensorは、ネットワークの価値は接続されたユーザーまたはノードの数の2乗に比例するというメトカーフの法則の原理を具体化しています。 より多くの参加者がネットワークに参加するにつれて、ネットワークが提供する価値は指数関数的に成長します。
そのような値を得る方法
Bittensorでは、バリデーターはトークン保有者からステークを獲得するインセンティブがあり、このステーキングはネットワーク内で機能するために不可欠です。 トークン保有者は、$TAOをさまざまなバリデーターに委任することができます。 最も一般的なオプションは、ネットワークの約20%の所有権を持つOpenTensor Foundation自体です。
現在、バリデーターは報酬の82%を$TAOトークンの形でデリゲーターに分配しています。 したがって、$TAOトークンをバリデーターに委任することは、トークン保有者がステーキング報酬を獲得する機会となります。 これにより、インフレによるトークンの発行によって引き起こされる潜在的な希薄化からユーザーを保護することができます。
*バリデーターの報酬は現在22.45%です *現在のステーキング報酬は18.41%です
リスク/リターンと時間軸
ポートフォリオの一部を$TAOに割り当てることのリスク/リターンを評価する際には、実際に何を購入しているのかを理解することが重要です。 たとえば、購入は、ネットワークの経済活動に対してドルで支払われるいかなる形式の収益も保有者に与えるものではありません。 代わりに、トークンの発行で報われます。 トークン保有者は、これらの発行済みトークンをバリデーターに委任してAPRを獲得し、$TAO保有量を増やすことができます。
$TAOビットコインとの類似性は明らかですが、ビットコインにはその背後に固有のストーリーがあり、それがユニークなものとなっています。 $BTCの価値が何であるか、なぜそれが何らかの形の価値を持っているのかについて、誰も満足のいく答えを提供することができなかったため、コミュニティはコインレスの「シットコイン」と過激派の間の部族戦争に巻き込まれます。
実際、ビットコインのトークノミクスは理解しやすいもので、$BTCはマイナーがネットワークを運用・維持するインセンティブを与えるために使われるため、既存の保有者は希薄化されます(ただし、マイナーやBittensorの場合はデリゲーターになることができます)。 その結果、トークンを保有している人にはインセンティブが与えられず、基盤となるネットワークから報酬を受け取ることはありません。
しかし、$BTCにとって、考慮すべき重要な要素が1つあり、それは希少性です。 実際、$BTCは2,100万人しかいないため、ユニークです。 $TAOのトークンエコノミーはビットコインをモデルにしていますが、未発行のトークンはまだ70%以上あります。 これは投資家にジレンマを突きつけます:投資家は資産の希少性よりもネットワークの分散化を重視するのでしょうか。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-7cd109ab79-dd1a6f-cd5cc0.webp)
結局のところ、$TAOの有用性は、AIモデルへのアクセス、ガバナンスの利用、ステーキング報酬へのアクセス、インセンティブメカニズムとしての機会から生まれます。
営業費用
現在のインフラ建設費は、Opentensor Foundationが委任と委任報酬を通じて得ています。 その他の開発は、独自のバリデーターを運営する第三者によって行われ、これも委任を通じて資金提供を受けています。
グローバルな取り組みで研究、開発、展開のための資金が必要になるのと同様に、AIの成功は、資本の調整方法と、ステークホルダーの貢献に対する報酬のあり方にかかっています。 このリソース(研究、トレーニング用のGPUなど)の戦略的な配分が、AIの開発と影響を促進します。
人工知能の分野、特にChatGPTのような大規模言語モデルでは、運用コストが非常に高いです。 例えば、OpenAIはChatGPTの運用に1日あたり約70万ドルかかると試算しており、大規模なAIモデルに伴う高い経済的負担を示しています。 モデルあたりのトレーニングのコストは数百万ドルから数千万ドルに及ぶ可能性があり、よりリソースを大量に消費する取り組みになります。 大規模なデータセットでモデルをトレーニングするコストはさらに高く、最大で 3,000 万ドルになる可能性があります。 同社は、Microsoftからの最近の投資(その約半分はAzureクレジットの形で提供)を含む多額の資金を調達しているが、大規模な言語モデルのトレーニングコストの増加は依然として懸念事項である。 各トレーニングの実行には数百万ドルの費用がかかり、新しいモデルをゼロから始める必要があるため、問題が悪化しています。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-9312204912-dd1a6f-cd5cc0.webp)
そこで登場するのが、Bittensor の「知識複合」アプローチです。 Bittensorのユニークなアプローチは、「知識の複合化」による分散化とコラボレーションに焦点を当てています。 この哲学により、既存の知識に基づいて AI システムを分散的に構築できるようになり、次のようなメリットが得られます。
チームと投資家
Bittensorは、分散型のブロックチェーンベースの機械学習ネットワークを強化するオープンソースプロトコルです。 Bittensorチームには、Jacob Steves氏(創設者)、Ala Shaabana氏(創設者)、Jacqueline Dawn氏(マーケティングディレクター)、Saeideh Motlagh氏(ブロックチェーンアーキテクト)などがいます。 Opentensor Foundationは今年、チームを拡大する予定です。
ユマ・ラオというキャラクターも、ビットコインのサトシ・ナカモトと同じように、Bittensorのホワイトペーパーで言及されています。 この人物が実在するかどうかは明らかではなく、私たちは彼または彼女についてこれ以上知ることができないかもしれません。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-9617e7590f-dd1a6f-cd5cc0.webp)
Bittensorは、Bittensorの開発を支援する非営利団体であるOpenTensor Foundationから資金援助を受ける以外に、著名なアドバイザーや主要な投資家を開示していません。 Bittensorは、まだ正式なパートナーシップを発表していません。
意見
ほとんどのテクノロジー企業のバリュエーションはパンデミック前のバリュエーションを大きく下回っていますが、AI企業は現在、バリュエーション倍率と成長率が最も高い水準にあります。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-caa13cb78f-dd1a6f-cd5cc0.webp)
時価総額が業界の巨人を大きく下回っているため、Bittensorは大規模で需要の高いAIアプリケーションやオープンソースモデルにとって理想的なプラットフォームとなる可能性があります。
明らかに、アップサイドを測定する最も簡単な比較は、290億ドルのOpenAIの私募評価額と比較することです。 リアリズムはともかく、これは$TAOのFDVよりわずかに高い。 供給量全体が流通するまでにかかる時間を考慮すると、流通時価総額を使用して、OpenAIの私募評価額が$TAO時価総額の108倍以上であるというおおよその数値を導き出すことができます。 しかし、これは非常に投機的なアプローチであり、AIと暗号の交差点から利益を得ることができるプロジェクトに賭けることに還元することができます。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-a0d48c18b7-dd1a6f-cd5cc0.webp)
Bittensorの最大の特徴は、AIの集中化の問題を解決していることです。 現在、一握りの企業が一握りの大規模で強力なモデルを管理していますが、それらはすべて分離されており、コラボレーションや知識の共有はほとんどまたはまったくありません。
分離された AI モデルは互いに学習できないため、複合化されません (研究者は新しいモデルを作成するたびにゼロから始める必要があります)。 これは、新しい研究者が過去の研究者の研究に基づいて構築することができ、アイデアの開発を大幅に後押しする成長効果を生み出すAI研究とはまったく対照的です。
また、サイロ化されたAIは、サードパーティのアプリケーションやデータ統合にはモデル所有者の許可(技術提携や業務契約の形で)が必要なため、機能が制限されています。 この制限は、AIが効果的にサポートするアプリケーションの範囲内でのみ機能するため、AIの価値と有用性に直接影響します。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d262cd2cee-dd1a6f-cd5cc0.webp)
この一元化された勝者総取りの環境は、リソースの少ない小規模なチームには適していません。 この場合、Bittensorの強みは、分散型ネットワークとインセンティブにあり、小規模なチームや研究者が研究を収益化することを奨励しています。
BittensorがGPT-4などの主要なクローズドソースAIプロバイダーとのパフォーマンスギャップを埋めることに成功すれば、暗号およびAI分野の開発者、企業、研究者にとって最初の選択肢になる可能性があります。 そのオープンで協力的な性質は、大規模な採用につながる可能性を秘めた、閉鎖的なエコシステムに代わる魅力的な選択肢となっています。 最終的に、TAOの評価は、ネットワークの効用(ネットワークが構築されている経済活動)またはプロトコルの直接的なキャッシュフローから得られます。
*ユーティリティトークンとして、$TAOネットワークにアクセスする必要があります。 その結果、その評価は、その上に構築された経済的効用に基づいて導き出すことができます。
実用性はより主観的で抽象的であるため、キャッシュフローから始めることができます。 機械学習市場が将来一定の市場規模に達すると仮定すると(下図のPrecedence Researchの推定を参照)、潜在的な市場シェアと収益の倍増に基づいてBittensorネットワークを評価することができます。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-98f06d24ca-dd1a6f-cd5cc0.webp)
推定市場規模にかかわらず、Bittensorは依然として非常に専門的で複雑なプロジェクトであり、開発者の簡単なオンボーディングとユーザーの採用の両方にとって障害となっています。
プロジェクトはまだ開発の初期段階にあり、ネットワークで予期しない問題が発生する可能性があります。 例えば、6月にはマイナー同士が共謀してネットワークを操作し、$TAOが市場で売りに出されました。 暫定的な解決策は、発行を90%削減し、Opentensor Foundationがネットワークの問題を解決するための時間を増やし、プロトコルが意図したとおりに機能できるようにすることです。
現在ネットワーク上で稼働している製品のほとんどは、中央集権的な製品と競合できず、これまで採用率も低くなっています。 自分で知り、試してみる最良の方法は、Bittensor Hubが提供するサービスをテストすることです。
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-3405f8e3c9-dd1a6f-cd5cc0.webp)
また、ビットコインのトークノミクスが、AIサービスの提供を専門とするBittensorのようなネットワークに適用されるかどうかという質問もする必要があります。 おそらく、$BTCの収縮的な性質は、マイナーやその上に構築されたアプリケーションを拡張するために追加する必要があるネットワークには適していないのでしょう。 理想的には、ネットワークの採用が進むにつれてトークンが膨らみ、デジタルゴールドというよりもデジタルオイルに似ているはずです。 部分的には、これはマイナーが互いに競争し、200年以上にわたって供給を分配するインセンティブとして組み込まれています。
もう一つの課題は、ニューラルネットワークを通過する前にデータを暗号化することができないため、プライバシーです。 分散型環境では、学習や推論のプロセスを経るデータは確実にプライベートではないため、これはさらに厄介です。 もちろん、これは中央集権的な環境では潜在的な問題にもなり得ますが、その場合は、多くの未知の当事者ではなく、1 つの既知の当事者がデータを見ることだけを心配する必要があります。
経済学
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-dcb55c8b6a-dd1a6f-cd5cc0.webp)
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-d59f1b84b0-dd1a6f-cd5cc0.webp)
トークン価格
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-959fca921c-dd1a6f-cd5cc0.webp)
ATHおよびATLに対する相対価格
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-4064e3dd68-dd1a6f-cd5cc0.webp)
供給分配
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-2b9a9c7b85-dd1a6f-cd5cc0.webp)
! [10,000語の説明:BittensorネットワークとトークンTAOがAI業界に革命を起こす方法] (https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-69a80767fe-08d5379a75-dd1a6f-cd5cc0.webp)
まとめ
Bittensorは、AIと暗号の交差点で強力な賭けになる可能性があります。 しかし、これはその成長率と潜在的なアップサイドを評価するための最も複雑なプロジェクトの1つであることは間違いありません。 分散型ウェブにおけるAIの有用性、特にオープンソースモデルへのインセンティブとネットワーク所有権の分散化という点で、AIの有用性を活用する可能性が大いにあることは明らかです。 しかし、Bittensor上に構築されたサービスやビジネスケースは、現在のところ十分な競争力がありません。
人工知能は、莫大な運営費と多額の資金を必要とする産業であり、これを実現できるのは業界の巨人だけです。 この意味で、Bittensorは非常に逆張りの賭けであり、だからこそ、できるだけ多くのリスク/リターン要因を考慮する価値があります。