إن التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يقودنا إلى عصر جديد مدفوع بالبيانات. إن التقدم الثوري في مجالات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية يجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي موجودة في كل مكان. وقد أثار ظهور ChatGPT في عام 2022 موجة من الاهتمام في الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى ظهور مجموعة من الأدوات المبتكرة مثل الفيديو المولد والمساعدين الذكيين في المكتب. كما تم مناقشة وتطبيق مفهوم "الذكاء الاصطناعي +" على نطاق واسع. إن القيمة السوقية لصناعة الذكاء الاصطناعي تشهد نموًا انفجاريًا، ومن المتوقع أن تصل إلى 185 مليار دولار بحلول عام 2030.
ومع ذلك، فإن صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية تهيمن عليها عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، مما أدى إلى سلسلة من التحديات مثل تركيز البيانات وتوزيع الموارد الحاسوبية بشكل غير متساوٍ. في الوقت نفسه، تقدم فلسفة اللامركزية في Web3 إمكانيات جديدة لحل هذه المشكلات. في إطار الشبكة الموزعة لـ Web3، من المتوقع أن يتم إعادة تشكيل مشهد تطور الذكاء الاصطناعي.
في ظل ازدهار صناعة الذكاء الاصطناعي، ظهرت مجموعة من المشاريع الممتازة في مجال Web3 + AI. على سبيل المثال، تستخدم Fetch.ai تقنية blockchain لبناء اقتصاد لامركزي، وتدعم الوكلاء المستقلين والعقود الذكية لتحسين تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي وتطبيقه. بينما تستخدم Numerai blockchain ومجتمع علماء البيانات للتنبؤ باتجاهات السوق، من خلال آلية تحفيزية تشجع على تطوير النماذج. تركز Velas على إنشاء منصة عقود ذكية عالية الأداء تجمع بين الذكاء الاصطناعي و blockchain، وتوفر سرعة معاملات أعلى وأمان أكبر.
تتضمن مشاريع الذكاء الاصطناعي عادةً ثلاثة عناصر رئيسية: البيانات، والخوارزميات، وقوة الحوسبة. في الوقت الحالي، تتطور الاتجاهات مثل Web3+ البيانات وWeb3+ قوة الحوسبة بسرعة، لكن مجال Web3+ الخوارزميات لا يزال متأخراً نسبياً، وغالباً ما تتنافس المشاريع بشكل مستقل، مما يجعل من الصعب تشكيل قوة جماعية. استغلت Bittensor هذه الثغرة بشكل حاد، من خلال آلية المنافسة والتحفيز المعتمدة على blockchain، وأنشأت منصة خوارزميات AI مزودة آلية تصفية تنافسية، مما يعزز الأمل في دفع تطوير الصناعة مع الاحتفاظ بمشاريع الذكاء الاصطناعي عالية الجودة.
Bittensor: رائد الشبكة اللامركزية للذكاء الاصطناعي
Bittensor هو شبكة تعلم آلي لامركزية وسوق للسلع الرقمية. يتمتع بالخصائص البارزة التالية:
الهيكل اللامركزي: يعمل Bittensor على شبكة تتكون من آلاف الحواسيب الموزعة، مما يحل بفعالية مشاكل مثل مركزية البيانات.
آلية الحوافز العادلة: المكافآت الرمزية التي تقدمها الشبكة للفرع تكون متناسبة مع المساهمة، كما أن توزيع المكافآت داخل الفرع يتبع نفس المبدأ.
موارد التعلم الآلي المفتوحة: الشبكة تقدم خدمات لكل فرد يحتاج إلى موارد حسابية للتعلم الآلي.
تداول السلع الرقمية المتنوعة: كانت مخصصة في البداية لتجارة نماذج تعلم الآلة والبيانات ذات الصلة، وقد توسعت الآن لتصبح منصة يمكن تداول أي شكل من البيانات.
تاريخ تطور Bittensor فريد من نوعه، فهو يختلف عن العديد من المشاريع ذات التقييم العالي من قبل رأس المال المخاطر، ويشبه أكثر مشروعًا غريبًا وعادلًا ومثيرًا للاهتمام. يمكن تلخيص تطوره على النحو التالي:
2021: بدأ المشروع، أنشأه مجموعة من عشاق التكنولوجيا والخبراء المكرسين لدفع شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية.
عام 2022: إصدار الإصدار التجريبي من الشبكة، والتحقق من جدوى الذكاء الاصطناعي اللامركزي. إدخال توافق Yuma، مع التأكيد على مبدأ عدم معرفة البيانات.
عام 2023: إصدار النسخة التجريبية، وإدخال نموذج الاقتصاد الرمزي لعملة TAO لتحفيز صيانة الشبكة.
2024: استخدام تقنية DHT لتحسين كفاءة تخزين البيانات واسترجاعها، وتعزيز الترويج والتوسع في الشبكات الفرعية وسوق السلع الرقمية.
رمز شبكة Bittensor هو TAO، بإجمالي إمداد يبلغ 21 مليون قطعة، ويقلص إلى النصف كل أربع سنوات. يتم توزيع TAO بطريقة إطلاق عادلة، دون تعدين مسبق أو احتياطي للفريق. يتم إنشاء كتلة تقريبًا كل 12 ثانية، مع مكافأة قدرها 1 TAO لكل كتلة. تُوزع هذه المكافآت وفقًا للمساهمة على الشبكات الفرعية، ثم تُوزع الشبكات الفرعية على المالكين والمحققين والمعدنين.
يمكن استخدام TAO لشراء موارد الحوسبة والبيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي في الشبكة، كما أنه شهادة للمشاركة في إدارة المجتمع. حاليًا، تجاوز العدد الإجمالي لحسابات شبكة Bittensor 100,000، حيث بلغ عدد الحسابات غير الصفرية نحو 80,000. على مدار العام الماضي، بلغت الزيادة القصوى في سعر TAO عدة عشرات من المرات، حيث تبلغ القيمة السوقية الحالية حوالي 2.278 مليار دولار، وسعر الوحدة 321 دولار.
البنية الأساسية لبيتينسور: هيكل الشبكة الفرعية
بروتوكول Bittensor هو بروتوكول تعلم آلي لامركزي يدعم المشاركين في الشبكة لتبادل قدرات التعلم الآلي والتنبؤات، مما يعزز مشاركة وتعاون النماذج والخدمات. يتضمن البروتوكول بنية الشبكة، والأجزاء الفرعية، وبنية الشبكة الفرعية، وغيرها من المكونات. تتكون الشبكة من عدة عقد تديرها الشبكات الفرعية، وتستخدم آلية البقاء للأصلح.
الشبكة الفرعية هي المكون الأكثر أهمية في شبكة Bittensor. يمكن اعتبارها جزءًا من الشيفرة التي تعمل بشكل مستقل، حيث تحدد حوافز المستخدمين والوظائف المحددة، لكنها تحافظ على نفس واجهة الإجماع مع الشبكة الرئيسية. حاليًا، يوجد 45 شبكة فرعية باستثناء الشبكة الفرعية الجذرية. من المتوقع أن يرتفع عدد الشبكات الفرعية من 32 إلى 64 خلال الفترة من مايو إلى يوليو 2024، مع إضافة 4 شبكات جديدة كل أسبوع.
يتضمن الشبكة الفرعية ثلاثة أدوار هي مالك الشبكة الفرعية، والمعدنون، ومصدّقو الرهانات:
مالك الشبكة الفرعية مسؤول عن توفير التعليمات البرمجية الأساسية وتحديد آلية التحفيز.
يقوم عمال المناجم بتحديث الخوادم وكود التعدين للحفاظ على التنافسية.
يتحمل المدققون مسؤولية تقييم مساهمات الشبكة الفرعية وضمان صحتها.
توزيع الشبكة الفرعية هو آلية توزيع المكافآت في شبكة Bittensor، حيث يتم تخصيص 18% للمالكين، و41% للمحققين، و41% للعمال. تحتوي كل شبكة فرعية على 256 فتحة UDI، منها 64 مخصصة للمحققين و192 مخصصة للعمال.
بعد تسجيل الشبكة الفرعية، هناك فترة مناعة لمدة 7 أيام، ورسم التسجيل الأولي هو 100 TAO. عندما يتم ملء جميع مواقع الشبكة الفرعية، سيتم استبعاد تسجيل الشبكة الفرعية الجديدة ذات الانبعاث الأدنى التي ليست في فترة المناعة. لذلك، يجب على الشبكة الفرعية أن تزيد باستمرار من كمية الرهان للمحققين وكفاءة عمال المناجم لضمان البقاء.
ابتكارات Bittensor: آلية الإجماع والإثبات
شبكة Bittensor تستخدم مجموعة متنوعة من آليات الإجماع والإثبات، ومن أبرزها آلية إثبات الذكاء (PoI) وConsensus Yuma.
آلية PoI هي آلية التحقق والتحفيز التي ابتكرتها Bittensor، من خلال مهام الحوسبة الذكية لإثبات مساهمة المشاركين. يقوم المعدنون بإكمال المهام المخصصة لهم من قبل المراجعين، حيث يقوم المراجعون بتقييم جودة الإنجاز. تضمن هذه الآلية أمان الشبكة وجودة البيانات والاستخدام الفعال لموارد الحوسبة.
تعتبر آلية إجماع يومات هي الآلية الأساسية لإجماع بيتينسور. يتم معالجة تقييمات المدققين من خلال هذه الخوارزمية، حيث يحصل المدققون الذين يراهنون على كمية أكبر من TAO على وزن تقييم أعلى. تقوم الخوارزمية بتصفية النتائج التي تنحرف عن معظم المدققين، وفي النهاية يتم توزيع المكافآت بناءً على التقييم الشامل. تشمل خصائص إجماع يومات:
مبدأ عدم معرفة البيانات: حماية الخصوصية والأمان في عملية معالجة البيانات.
مكافآت قائمة على الأداء: توزيع المكافآت بناءً على أداء العقد، وتشجيع الحوسبة ومعالجة البيانات بكفاءة وجودة عالية.
علاوة على ذلك، قدم Bittensor آلية الخبراء المختلطين MOE( )، والتي تدمج عدة نماذج فرعية من المستوى الخبير ضمن بنية نموذج واحدة. تتيح هذه الطريقة للنماذج الفرعية المختلفة العمل معًا، مما يؤدي إلى نتائج أفضل من النموذج الفردي. مع تعاون إجماع Yuma، يمكن للمحققين تقييم وترتيب نماذج الخبراء وتوزيع المكافآت، مما يعزز تحسين وتطوير النموذج باستمرار.
بيئة شبكة Bittensor
حاليًا، يوجد 45 شبكة فرعية مسجلة في Bittensor، تم تسمية 40 منها. مع فتح المزيد من المقاعد للشبكات الفرعية، انخفضت حدة المنافسة على التسجيل، لكن آلية إقصاء الشبكات الفرعية تضمن بقاء المشاريع عالية الجودة على المدى الطويل.
بخلاف الشبكة الجذرية، فإن الشبكات الفرعية رقم 19 و18 و1 هي الأكثر اهتمامًا، حيث تشكل النسب المئوية لانبعاثاتها 8.72% و6.47% و4.16% على التوالي.
تخصص شبكة الرؤية رقم 19 في توليد الصور غير المركزية والاستدلال، وتقدم الوصول إلى أفضل نماذج LLM ومولدات الصور مفتوحة المصدر. حاليًا، يبلغ متوسط عائد العقد اليومي حوالي 866 دولارًا.
تسعى شبكة Cortex.t الفرعية رقم 18 إلى بناء منصة AI متقدمة، من خلال توفير استجابات نصية وصورية عالية الجودة عبر API. حاليًا، يبلغ متوسط عائدات العقد اليومية حوالي 553.64 دولار.
الشبكة الفرعية رقم 1 هي أول مشروع شبكة فرعية لـ Bittensor، مخصصة لتوليد النصوص. على الرغم من أنها كانت محل تساؤلات، إلا أنها لا تزال تحافظ على تصنيف عالٍ.
من حيث فئات النماذج، فإن معظم الشبكات الفرعية ذات الترتيب العالي هي نماذج توليدية. هناك أيضًا نماذج كبيرة لمعالجة البيانات، ونماذج الذكاء الاصطناعي للتداول، مثل الشبكة الفرعية 22 التي تحلل بيانات تويتر لتقديم مشاعر السوق، والشبكة الفرعية 2 التي تستخدم شبكة عصبية عميقة لتحسين استراتيجيات الرهن.
من منظور عوائد المخاطر، فإن العوائد من العقد الناجحة تكون ملحوظة، لكن العقد الجديدة تحتاج إلى أجهزة عالية الأداء وخوارزميات محسّنة للبقاء في المنافسة.
آفاق المستقبل
سيظل دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 في دائرة اهتمام السوق لفترة طويلة، مما يجذب الكثير من الاستثمارات.
تعتبر Bittensor مشروعًا غير تقليدي لرأس المال المغامر، يجمع بين القوة التقنية والاعتراف في السوق، ومن المتوقع أن تحافظ على زخم النمو.
إن هيكل الشبكة الفرعية المبتكر يوفر لفريق الذكاء الاصطناعي وسيلة مريحة للوصول إلى الشبكة اللامركزية، مما يساعد على تحقيق الأرباح بسرعة. كما ستدفع آلية المنافسة والإقصاء مشاريع الشبكة الفرعية إلى تحسين النموذج باستمرار وزيادة حجم الرهان.
مع زيادة عدد الشبكات الفرعية، قد تنخفض عتبة التسجيل، مما يزيد من إمكانية دخول المشاريع ذات الجودة المنخفضة. في الوقت نفسه، قد تنخفض مكافآت TAO التي حصلت عليها الشبكات الفرعية الموجودة، وإذا لم يرتفع سعر TAO بشكل متناسب، فقد يؤثر ذلك على توقعات العائد.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 7
أعجبني
7
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
MidnightTrader
· 08-10 04:15
آها، لقد حان عصر إعادة الترتيب الكبير مرة أخرى
شاهد النسخة الأصليةرد0
TokenSleuth
· 08-10 04:14
على عكس ما يعتقد معظم الناس
شاهد النسخة الأصليةرد0
DeFiDoctor
· 08-10 04:11
لقد قمت بمتابعة هذا المشروع لمدة أسبوع، ولا بد من استمرار المراقبة السريرية قبل إصدار التشخيص.
Bittensor: رائد شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية التي تقود الموجة الجديدة من Web3 + الذكاء الاصطناعي
ثورة الذكاء الاصطناعي الجديدة
إن التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يقودنا إلى عصر جديد مدفوع بالبيانات. إن التقدم الثوري في مجالات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية يجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي موجودة في كل مكان. وقد أثار ظهور ChatGPT في عام 2022 موجة من الاهتمام في الذكاء الاصطناعي، مما أدى إلى ظهور مجموعة من الأدوات المبتكرة مثل الفيديو المولد والمساعدين الذكيين في المكتب. كما تم مناقشة وتطبيق مفهوم "الذكاء الاصطناعي +" على نطاق واسع. إن القيمة السوقية لصناعة الذكاء الاصطناعي تشهد نموًا انفجاريًا، ومن المتوقع أن تصل إلى 185 مليار دولار بحلول عام 2030.
ومع ذلك، فإن صناعة الذكاء الاصطناعي الحالية تهيمن عليها عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، مما أدى إلى سلسلة من التحديات مثل تركيز البيانات وتوزيع الموارد الحاسوبية بشكل غير متساوٍ. في الوقت نفسه، تقدم فلسفة اللامركزية في Web3 إمكانيات جديدة لحل هذه المشكلات. في إطار الشبكة الموزعة لـ Web3، من المتوقع أن يتم إعادة تشكيل مشهد تطور الذكاء الاصطناعي.
في ظل ازدهار صناعة الذكاء الاصطناعي، ظهرت مجموعة من المشاريع الممتازة في مجال Web3 + AI. على سبيل المثال، تستخدم Fetch.ai تقنية blockchain لبناء اقتصاد لامركزي، وتدعم الوكلاء المستقلين والعقود الذكية لتحسين تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي وتطبيقه. بينما تستخدم Numerai blockchain ومجتمع علماء البيانات للتنبؤ باتجاهات السوق، من خلال آلية تحفيزية تشجع على تطوير النماذج. تركز Velas على إنشاء منصة عقود ذكية عالية الأداء تجمع بين الذكاء الاصطناعي و blockchain، وتوفر سرعة معاملات أعلى وأمان أكبر.
تتضمن مشاريع الذكاء الاصطناعي عادةً ثلاثة عناصر رئيسية: البيانات، والخوارزميات، وقوة الحوسبة. في الوقت الحالي، تتطور الاتجاهات مثل Web3+ البيانات وWeb3+ قوة الحوسبة بسرعة، لكن مجال Web3+ الخوارزميات لا يزال متأخراً نسبياً، وغالباً ما تتنافس المشاريع بشكل مستقل، مما يجعل من الصعب تشكيل قوة جماعية. استغلت Bittensor هذه الثغرة بشكل حاد، من خلال آلية المنافسة والتحفيز المعتمدة على blockchain، وأنشأت منصة خوارزميات AI مزودة آلية تصفية تنافسية، مما يعزز الأمل في دفع تطوير الصناعة مع الاحتفاظ بمشاريع الذكاء الاصطناعي عالية الجودة.
Bittensor: رائد الشبكة اللامركزية للذكاء الاصطناعي
Bittensor هو شبكة تعلم آلي لامركزية وسوق للسلع الرقمية. يتمتع بالخصائص البارزة التالية:
الهيكل اللامركزي: يعمل Bittensor على شبكة تتكون من آلاف الحواسيب الموزعة، مما يحل بفعالية مشاكل مثل مركزية البيانات.
آلية الحوافز العادلة: المكافآت الرمزية التي تقدمها الشبكة للفرع تكون متناسبة مع المساهمة، كما أن توزيع المكافآت داخل الفرع يتبع نفس المبدأ.
موارد التعلم الآلي المفتوحة: الشبكة تقدم خدمات لكل فرد يحتاج إلى موارد حسابية للتعلم الآلي.
تداول السلع الرقمية المتنوعة: كانت مخصصة في البداية لتجارة نماذج تعلم الآلة والبيانات ذات الصلة، وقد توسعت الآن لتصبح منصة يمكن تداول أي شكل من البيانات.
تاريخ تطور Bittensor فريد من نوعه، فهو يختلف عن العديد من المشاريع ذات التقييم العالي من قبل رأس المال المخاطر، ويشبه أكثر مشروعًا غريبًا وعادلًا ومثيرًا للاهتمام. يمكن تلخيص تطوره على النحو التالي:
رمز شبكة Bittensor هو TAO، بإجمالي إمداد يبلغ 21 مليون قطعة، ويقلص إلى النصف كل أربع سنوات. يتم توزيع TAO بطريقة إطلاق عادلة، دون تعدين مسبق أو احتياطي للفريق. يتم إنشاء كتلة تقريبًا كل 12 ثانية، مع مكافأة قدرها 1 TAO لكل كتلة. تُوزع هذه المكافآت وفقًا للمساهمة على الشبكات الفرعية، ثم تُوزع الشبكات الفرعية على المالكين والمحققين والمعدنين.
يمكن استخدام TAO لشراء موارد الحوسبة والبيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي في الشبكة، كما أنه شهادة للمشاركة في إدارة المجتمع. حاليًا، تجاوز العدد الإجمالي لحسابات شبكة Bittensor 100,000، حيث بلغ عدد الحسابات غير الصفرية نحو 80,000. على مدار العام الماضي، بلغت الزيادة القصوى في سعر TAO عدة عشرات من المرات، حيث تبلغ القيمة السوقية الحالية حوالي 2.278 مليار دولار، وسعر الوحدة 321 دولار.
البنية الأساسية لبيتينسور: هيكل الشبكة الفرعية
بروتوكول Bittensor هو بروتوكول تعلم آلي لامركزي يدعم المشاركين في الشبكة لتبادل قدرات التعلم الآلي والتنبؤات، مما يعزز مشاركة وتعاون النماذج والخدمات. يتضمن البروتوكول بنية الشبكة، والأجزاء الفرعية، وبنية الشبكة الفرعية، وغيرها من المكونات. تتكون الشبكة من عدة عقد تديرها الشبكات الفرعية، وتستخدم آلية البقاء للأصلح.
الشبكة الفرعية هي المكون الأكثر أهمية في شبكة Bittensor. يمكن اعتبارها جزءًا من الشيفرة التي تعمل بشكل مستقل، حيث تحدد حوافز المستخدمين والوظائف المحددة، لكنها تحافظ على نفس واجهة الإجماع مع الشبكة الرئيسية. حاليًا، يوجد 45 شبكة فرعية باستثناء الشبكة الفرعية الجذرية. من المتوقع أن يرتفع عدد الشبكات الفرعية من 32 إلى 64 خلال الفترة من مايو إلى يوليو 2024، مع إضافة 4 شبكات جديدة كل أسبوع.
يتضمن الشبكة الفرعية ثلاثة أدوار هي مالك الشبكة الفرعية، والمعدنون، ومصدّقو الرهانات:
توزيع الشبكة الفرعية هو آلية توزيع المكافآت في شبكة Bittensor، حيث يتم تخصيص 18% للمالكين، و41% للمحققين، و41% للعمال. تحتوي كل شبكة فرعية على 256 فتحة UDI، منها 64 مخصصة للمحققين و192 مخصصة للعمال.
بعد تسجيل الشبكة الفرعية، هناك فترة مناعة لمدة 7 أيام، ورسم التسجيل الأولي هو 100 TAO. عندما يتم ملء جميع مواقع الشبكة الفرعية، سيتم استبعاد تسجيل الشبكة الفرعية الجديدة ذات الانبعاث الأدنى التي ليست في فترة المناعة. لذلك، يجب على الشبكة الفرعية أن تزيد باستمرار من كمية الرهان للمحققين وكفاءة عمال المناجم لضمان البقاء.
ابتكارات Bittensor: آلية الإجماع والإثبات
شبكة Bittensor تستخدم مجموعة متنوعة من آليات الإجماع والإثبات، ومن أبرزها آلية إثبات الذكاء (PoI) وConsensus Yuma.
آلية PoI هي آلية التحقق والتحفيز التي ابتكرتها Bittensor، من خلال مهام الحوسبة الذكية لإثبات مساهمة المشاركين. يقوم المعدنون بإكمال المهام المخصصة لهم من قبل المراجعين، حيث يقوم المراجعون بتقييم جودة الإنجاز. تضمن هذه الآلية أمان الشبكة وجودة البيانات والاستخدام الفعال لموارد الحوسبة.
تعتبر آلية إجماع يومات هي الآلية الأساسية لإجماع بيتينسور. يتم معالجة تقييمات المدققين من خلال هذه الخوارزمية، حيث يحصل المدققون الذين يراهنون على كمية أكبر من TAO على وزن تقييم أعلى. تقوم الخوارزمية بتصفية النتائج التي تنحرف عن معظم المدققين، وفي النهاية يتم توزيع المكافآت بناءً على التقييم الشامل. تشمل خصائص إجماع يومات:
علاوة على ذلك، قدم Bittensor آلية الخبراء المختلطين MOE( )، والتي تدمج عدة نماذج فرعية من المستوى الخبير ضمن بنية نموذج واحدة. تتيح هذه الطريقة للنماذج الفرعية المختلفة العمل معًا، مما يؤدي إلى نتائج أفضل من النموذج الفردي. مع تعاون إجماع Yuma، يمكن للمحققين تقييم وترتيب نماذج الخبراء وتوزيع المكافآت، مما يعزز تحسين وتطوير النموذج باستمرار.
بيئة شبكة Bittensor
حاليًا، يوجد 45 شبكة فرعية مسجلة في Bittensor، تم تسمية 40 منها. مع فتح المزيد من المقاعد للشبكات الفرعية، انخفضت حدة المنافسة على التسجيل، لكن آلية إقصاء الشبكات الفرعية تضمن بقاء المشاريع عالية الجودة على المدى الطويل.
بخلاف الشبكة الجذرية، فإن الشبكات الفرعية رقم 19 و18 و1 هي الأكثر اهتمامًا، حيث تشكل النسب المئوية لانبعاثاتها 8.72% و6.47% و4.16% على التوالي.
تخصص شبكة الرؤية رقم 19 في توليد الصور غير المركزية والاستدلال، وتقدم الوصول إلى أفضل نماذج LLM ومولدات الصور مفتوحة المصدر. حاليًا، يبلغ متوسط عائد العقد اليومي حوالي 866 دولارًا.
تسعى شبكة Cortex.t الفرعية رقم 18 إلى بناء منصة AI متقدمة، من خلال توفير استجابات نصية وصورية عالية الجودة عبر API. حاليًا، يبلغ متوسط عائدات العقد اليومية حوالي 553.64 دولار.
الشبكة الفرعية رقم 1 هي أول مشروع شبكة فرعية لـ Bittensor، مخصصة لتوليد النصوص. على الرغم من أنها كانت محل تساؤلات، إلا أنها لا تزال تحافظ على تصنيف عالٍ.
من حيث فئات النماذج، فإن معظم الشبكات الفرعية ذات الترتيب العالي هي نماذج توليدية. هناك أيضًا نماذج كبيرة لمعالجة البيانات، ونماذج الذكاء الاصطناعي للتداول، مثل الشبكة الفرعية 22 التي تحلل بيانات تويتر لتقديم مشاعر السوق، والشبكة الفرعية 2 التي تستخدم شبكة عصبية عميقة لتحسين استراتيجيات الرهن.
من منظور عوائد المخاطر، فإن العوائد من العقد الناجحة تكون ملحوظة، لكن العقد الجديدة تحتاج إلى أجهزة عالية الأداء وخوارزميات محسّنة للبقاء في المنافسة.
آفاق المستقبل
سيظل دمج الذكاء الاصطناعي مع Web3 في دائرة اهتمام السوق لفترة طويلة، مما يجذب الكثير من الاستثمارات.
تعتبر Bittensor مشروعًا غير تقليدي لرأس المال المغامر، يجمع بين القوة التقنية والاعتراف في السوق، ومن المتوقع أن تحافظ على زخم النمو.
إن هيكل الشبكة الفرعية المبتكر يوفر لفريق الذكاء الاصطناعي وسيلة مريحة للوصول إلى الشبكة اللامركزية، مما يساعد على تحقيق الأرباح بسرعة. كما ستدفع آلية المنافسة والإقصاء مشاريع الشبكة الفرعية إلى تحسين النموذج باستمرار وزيادة حجم الرهان.
مع زيادة عدد الشبكات الفرعية، قد تنخفض عتبة التسجيل، مما يزيد من إمكانية دخول المشاريع ذات الجودة المنخفضة. في الوقت نفسه، قد تنخفض مكافآت TAO التي حصلت عليها الشبكات الفرعية الموجودة، وإذا لم يرتفع سعر TAO بشكل متناسب، فقد يؤثر ذلك على توقعات العائد.