مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، نحن ندخل عصرًا جديدًا مدفوعًا بالبيانات. التقدم الثوري في مجالات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية جعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي موجودة في كل مكان. ظهور ChatGPT في عام 2022 أشعل صناعة الذكاء الاصطناعي، وتبعه ظهور مجموعة من الأدوات مثل الفيديو الناتج عن النصوص والمكاتب الأوتوماتيكية. كما ارتفعت القيمة السوقية لصناعة الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن تصل إلى 185 مليار دولار بحلول عام 2030.
ومع ذلك، فإن صناعة الذكاء الاصطناعي حالياً مهيمنة من قبل عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، مما أدى إلى مجموعة من التحديات مثل تركيز البيانات وعدم توزيع قوة الحوسبة بشكل متساوٍ. في الوقت نفسه، توفر فكرة اللامركزية في Web3 إمكانية جديدة لحل هذه المشاكل. في هذا السياق، ظهرت بعض المشاريع المتميزة في Web3+AI.
من بينها، استغلت Bittensor الفرصة في اتجاه خوارزميات Web3 + AI، من خلال آلية المنافسة والتحفيز المستندة إلى blockchain، لبناء منصة خوارزميات AI مزودة بآلية تصفية تنافسية، للاحتفاظ بأفضل مشاريع AI. هذه المحاولة الابتكارية توفر أفكار جديدة لإعادة تشكيل نمط تطوير AI الحالي.
Bittensor: رائد شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية
Bittensor هو شبكة تعلم آلي مدفوعة باللامركزية وسوق سلع رقمية. يتميز بما يلي:
اللامركزية: تعمل على آلاف الشبكات الحاسوبية الموزعة، مما يتجنب مشاكل تركيز البيانات.
آلية الحوافز العادلة: المكافآت الشبكية تتناسب طرديًا مع مستوى الإسهام.
مشاركة موارد التعلم الآلي: تقديم الخدمة لجميع الأفراد الذين يحتاجون إلى موارد حساب التعلم الآلي.
سوق السلع الرقمية المتنوعة: يمكن تداول أشكال مختلفة من البيانات.
على عكس العديد من مشاريع رأس المال المخاطر ذات التقييم المرتفع، فإن Bittensor هو مشروع جيك أكثر عدلاً وإثارة ومعنى. مسار تطوره كالتالي:
2021: بدء المشروع، بناء blockchain من خلال إطار Substrate.
2022: إصدار شبكة النسخة التجريبية Alpha، والتحقق من جدوى اللامركزية للذكاء الاصطناعي. تقديم توافق Yuma.
2023: إصدار النسخة التجريبية، تقديم نموذج اقتصاد توكن TAO.
2024: استخدام تقنية DHT لتحسين كفاءة تخزين البيانات، توسيع الشبكات الفرعية وسوق السلع الرقمية.
إجمالي عرض رمز Bittensor TAO هو 21 مليون قطعة، يتم تخفيضه إلى النصف كل أربع سنوات، ويتم توزيعه بطريقة انطلاق عادلة. يتم إنشاء كتلة كل 12 ثانية، ويتم منح 1 TAO لكل كتلة. تُوزع هذه المكافآت وفقًا للمساهمة على الشبكات الفرعية وأعضائها.
حاليا، تجاوز العدد الإجمالي لحسابات شبكة Bittensor 100,000، وبلغ عدد الحسابات غير الصفرية 80,000. حقق رمز TAO في العام الماضي أعلى زيادة بمئات الأضعاف، والقيمة السوقية الحالية 2.278 مليار دولار، وسعر العملة 321 دولار.
بنية شبكة Bittensor الفرعية
بروتوكول Bittensor هو بروتوكول تعلم آلي لامركزي يدعم المشاركين في الشبكة لتبادل قدرات التعلم الآلي والتنبؤ. تتكون الشبكة من عدة شبكات فرعية وتستخدم آلية البقاء للأصلح.
الشبكة الفرعية هي الجزء الأهم في شبكة Bittensor، ويمكن اعتبارها كودًا يعمل بشكل مستقل، حيث تحدد حوافز المستخدمين الفريدة والوظائف. حاليًا، يوجد 45 شبكة فرعية باستثناء الشبكة الجذرية. من المتوقع أن يرتفع عدد الشبكات الفرعية من 32 إلى 64 في الفترة من مايو إلى يوليو 2024.
تتضمن الشبكة الفرعية ثلاثة أنواع من الأدوار: مالك الشبكة الفرعية، والعمال، ومدققي الرهانات.
مالك الشبكة الفرعية: يوفر الرمز الأساسي، ويحدد آلية الحوافز.
عمال المناجم: تحسين الكود بشكل متكرر، تقديم خدمات الحساب.
المدققون: تقييم مساهمات الشبكة الفرعية، والحصول على مكافآت التخزين.
توزيع الشبكة الفرعية هو آلية توزيع المكافآت في شبكة Bittensor. بشكل عام، يتم تخصيص 18% لمالكي الشبكة الفرعية، و41% للمحققين، و41% للعمال. كلما زادت كمية الشبكة الفرعية، زادت المرتبة.
بعد تسجيل الشبكة الفرعية، هناك فترة مناعة لمدة 7 أيام. تبلغ تكلفة التسجيل الأول 100 TAO، وسيرتفع السعر عند التسجيل مرة أخرى إلى الضعف. عندما تُملأ جميع مواقع الشبكة الفرعية، سيتم استبعاد الشبكات الفرعية ذات الحد الأدنى من الانبعاثات وبدون فترة مناعة.
آلية التوافق والإثبات في Bittensor
تستخدم شبكة Bittensor آليات توافق وآليات إثبات متعددة، ومن أبرزها آلية إثبات الذكاء (PoI) وآلية توافق Yuma.
آلية PoI هي آلية التحقق والتحفيز الفريدة من نوعها لـ Bittensor. يثبت المعدنون مساهمتهم من خلال إكمال مهام الحساب الذكي، والتي يتم تخصيصها وتقييمها من قبل المدققين. وهذا يضمن أمان الشبكة وجودة البيانات والاستخدام الفعال لموارد الحوسبة.
توافق يما هو آلية التوافق الأساسية في Bittensor. يقوم المدققون بتقييم أداء المهام المدعومة وإدخال خوارزمية يما. ستقوم الخوارزمية بتخصيص أوزان مختلفة بناءً على مقدار الرهان للمدققين واستبعاد القيم الشاذة، وأخيرًا ستخرج التقييم الشامل وتوزع المكافآت.
تتبع توافق يما مبدأ عدم معرفة البيانات، مما يحمي خصوصية البيانات وأمانها. كما تعتمد آلية مكافأة تعتمد على الأداء لضمان الاستخدام الفعال وعالي الجودة للموارد.
بالإضافة إلى ذلك، قدمت Bittensor آلية الخبراء المختلطين MOE( )، التي تدمج عدة نماذج فرعية من الخبراء لتحقيق نتائج تشغيل أفضل. تحت توافق Yuma، يمكن للمحققين تقييم وتصنيف نماذج الخبراء، مما يحفز النماذج على التحسين المستمر.
بيئة شبكة Bittensor
حاليًا، يوجد 45 شبكة فرعية مسجلة في Bittensor، منها 40 تم تسميتها. نظرًا لإدخال آلية الإقصاء، سيتم إقصاء الشبكات الفرعية ذات الأداء الضعيف على المدى الطويل، مع الاحتفاظ بالمشاريع عالية الجودة.
بصرف النظر عن شبكة الجذر، فإن الشبكات الفرعية رقم 19 و18 و1 هي الأكثر اهتمامًا، حيث تشكل نسب الانبعاثات 8.72% و6.47% و4.16% على التوالي.
تركز الشبكة الفرعية رقم 19 Vision على اللامركزية في توليد الصور والاستدلال، وتوفر الوصول إلى LLM مفتوح المصدر ونماذج توليد الصور. حالياً، العائد الإجمالي للنقاط خلال 24 ساعة حوالي 627.84 TAO.
تسعى الشبكة الفرعية رقم 18 Cortex.t لبناء منصة AI متطورة، من خلال توفير استجابات نصية وصورية عبر واجهة برمجة التطبيقات. حاليًا، يبلغ إجمالي العائدات من العقد على مدار 24 ساعة حوالي 457.2 TAO.
الشبكة الفرعية رقم 1 هي أول شبكة فرعية لتوليد النصوص في Bittensor، وقد تعرضت للشكوك، لكنها لا تزال تحافظ على مستوى انبعاثات مرتفع.
من حيث فئات النماذج، بالإضافة إلى نماذج التوليد، هناك أيضًا أنواع متعددة مثل معالجة البيانات، والذكاء الاصطناعي في التداول. من حيث عائد المخاطر، فإن عائدات العقد الناجحة ملحوظة، لكن العقد الجديدة تواجه ضغوط تنافسية كبيرة.
آفاق المستقبل
من المتوقع أن يحتفظ مجال Web3+AI بارتفاع السوق لفترة طويلة في المستقبل.
يتميز مشروع Bittensor بهيكل فريد يجمع بين الدعم التكنولوجي والسوقي، مما يوفر آفاقاً واسعة للنمو.
بنية الشبكة الفرعية تقلل من عوائق دخول فرق الذكاء الاصطناعي إلى الشبكات اللامركزية، مما يساعد في جذب المزيد من المشاريع عالية الجودة.
مع زيادة عدد الشبكات الفرعية، يجب أن نكون حذرين من دخول المشاريع غير المعروفة ومخاطر تخفيف العوائد.
بشكل عام، تعتبر Bittensor كمبتكر في شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تقدم نموذجًا مبتكرًا لدمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، مما يستحق متابعة مستمرة لتطوراتها.
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.
Bittensor: رائد الشبكة الذكية اللامركزية المدمجة بين Web3 وAI
شبكة ذكية لامركزية تحت ثورة الذكاء الاصطناعي
مع التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، نحن ندخل عصرًا جديدًا مدفوعًا بالبيانات. التقدم الثوري في مجالات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية جعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي موجودة في كل مكان. ظهور ChatGPT في عام 2022 أشعل صناعة الذكاء الاصطناعي، وتبعه ظهور مجموعة من الأدوات مثل الفيديو الناتج عن النصوص والمكاتب الأوتوماتيكية. كما ارتفعت القيمة السوقية لصناعة الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن تصل إلى 185 مليار دولار بحلول عام 2030.
ومع ذلك، فإن صناعة الذكاء الاصطناعي حالياً مهيمنة من قبل عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، مما أدى إلى مجموعة من التحديات مثل تركيز البيانات وعدم توزيع قوة الحوسبة بشكل متساوٍ. في الوقت نفسه، توفر فكرة اللامركزية في Web3 إمكانية جديدة لحل هذه المشاكل. في هذا السياق، ظهرت بعض المشاريع المتميزة في Web3+AI.
من بينها، استغلت Bittensor الفرصة في اتجاه خوارزميات Web3 + AI، من خلال آلية المنافسة والتحفيز المستندة إلى blockchain، لبناء منصة خوارزميات AI مزودة بآلية تصفية تنافسية، للاحتفاظ بأفضل مشاريع AI. هذه المحاولة الابتكارية توفر أفكار جديدة لإعادة تشكيل نمط تطوير AI الحالي.
Bittensor: رائد شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية
Bittensor هو شبكة تعلم آلي مدفوعة باللامركزية وسوق سلع رقمية. يتميز بما يلي:
اللامركزية: تعمل على آلاف الشبكات الحاسوبية الموزعة، مما يتجنب مشاكل تركيز البيانات.
آلية الحوافز العادلة: المكافآت الشبكية تتناسب طرديًا مع مستوى الإسهام.
مشاركة موارد التعلم الآلي: تقديم الخدمة لجميع الأفراد الذين يحتاجون إلى موارد حساب التعلم الآلي.
سوق السلع الرقمية المتنوعة: يمكن تداول أشكال مختلفة من البيانات.
على عكس العديد من مشاريع رأس المال المخاطر ذات التقييم المرتفع، فإن Bittensor هو مشروع جيك أكثر عدلاً وإثارة ومعنى. مسار تطوره كالتالي:
إجمالي عرض رمز Bittensor TAO هو 21 مليون قطعة، يتم تخفيضه إلى النصف كل أربع سنوات، ويتم توزيعه بطريقة انطلاق عادلة. يتم إنشاء كتلة كل 12 ثانية، ويتم منح 1 TAO لكل كتلة. تُوزع هذه المكافآت وفقًا للمساهمة على الشبكات الفرعية وأعضائها.
حاليا، تجاوز العدد الإجمالي لحسابات شبكة Bittensor 100,000، وبلغ عدد الحسابات غير الصفرية 80,000. حقق رمز TAO في العام الماضي أعلى زيادة بمئات الأضعاف، والقيمة السوقية الحالية 2.278 مليار دولار، وسعر العملة 321 دولار.
بنية شبكة Bittensor الفرعية
بروتوكول Bittensor هو بروتوكول تعلم آلي لامركزي يدعم المشاركين في الشبكة لتبادل قدرات التعلم الآلي والتنبؤ. تتكون الشبكة من عدة شبكات فرعية وتستخدم آلية البقاء للأصلح.
الشبكة الفرعية هي الجزء الأهم في شبكة Bittensor، ويمكن اعتبارها كودًا يعمل بشكل مستقل، حيث تحدد حوافز المستخدمين الفريدة والوظائف. حاليًا، يوجد 45 شبكة فرعية باستثناء الشبكة الجذرية. من المتوقع أن يرتفع عدد الشبكات الفرعية من 32 إلى 64 في الفترة من مايو إلى يوليو 2024.
تتضمن الشبكة الفرعية ثلاثة أنواع من الأدوار: مالك الشبكة الفرعية، والعمال، ومدققي الرهانات.
توزيع الشبكة الفرعية هو آلية توزيع المكافآت في شبكة Bittensor. بشكل عام، يتم تخصيص 18% لمالكي الشبكة الفرعية، و41% للمحققين، و41% للعمال. كلما زادت كمية الشبكة الفرعية، زادت المرتبة.
بعد تسجيل الشبكة الفرعية، هناك فترة مناعة لمدة 7 أيام. تبلغ تكلفة التسجيل الأول 100 TAO، وسيرتفع السعر عند التسجيل مرة أخرى إلى الضعف. عندما تُملأ جميع مواقع الشبكة الفرعية، سيتم استبعاد الشبكات الفرعية ذات الحد الأدنى من الانبعاثات وبدون فترة مناعة.
آلية التوافق والإثبات في Bittensor
تستخدم شبكة Bittensor آليات توافق وآليات إثبات متعددة، ومن أبرزها آلية إثبات الذكاء (PoI) وآلية توافق Yuma.
آلية PoI هي آلية التحقق والتحفيز الفريدة من نوعها لـ Bittensor. يثبت المعدنون مساهمتهم من خلال إكمال مهام الحساب الذكي، والتي يتم تخصيصها وتقييمها من قبل المدققين. وهذا يضمن أمان الشبكة وجودة البيانات والاستخدام الفعال لموارد الحوسبة.
توافق يما هو آلية التوافق الأساسية في Bittensor. يقوم المدققون بتقييم أداء المهام المدعومة وإدخال خوارزمية يما. ستقوم الخوارزمية بتخصيص أوزان مختلفة بناءً على مقدار الرهان للمدققين واستبعاد القيم الشاذة، وأخيرًا ستخرج التقييم الشامل وتوزع المكافآت.
تتبع توافق يما مبدأ عدم معرفة البيانات، مما يحمي خصوصية البيانات وأمانها. كما تعتمد آلية مكافأة تعتمد على الأداء لضمان الاستخدام الفعال وعالي الجودة للموارد.
بالإضافة إلى ذلك، قدمت Bittensor آلية الخبراء المختلطين MOE( )، التي تدمج عدة نماذج فرعية من الخبراء لتحقيق نتائج تشغيل أفضل. تحت توافق Yuma، يمكن للمحققين تقييم وتصنيف نماذج الخبراء، مما يحفز النماذج على التحسين المستمر.
بيئة شبكة Bittensor
حاليًا، يوجد 45 شبكة فرعية مسجلة في Bittensor، منها 40 تم تسميتها. نظرًا لإدخال آلية الإقصاء، سيتم إقصاء الشبكات الفرعية ذات الأداء الضعيف على المدى الطويل، مع الاحتفاظ بالمشاريع عالية الجودة.
بصرف النظر عن شبكة الجذر، فإن الشبكات الفرعية رقم 19 و18 و1 هي الأكثر اهتمامًا، حيث تشكل نسب الانبعاثات 8.72% و6.47% و4.16% على التوالي.
تركز الشبكة الفرعية رقم 19 Vision على اللامركزية في توليد الصور والاستدلال، وتوفر الوصول إلى LLM مفتوح المصدر ونماذج توليد الصور. حالياً، العائد الإجمالي للنقاط خلال 24 ساعة حوالي 627.84 TAO.
تسعى الشبكة الفرعية رقم 18 Cortex.t لبناء منصة AI متطورة، من خلال توفير استجابات نصية وصورية عبر واجهة برمجة التطبيقات. حاليًا، يبلغ إجمالي العائدات من العقد على مدار 24 ساعة حوالي 457.2 TAO.
الشبكة الفرعية رقم 1 هي أول شبكة فرعية لتوليد النصوص في Bittensor، وقد تعرضت للشكوك، لكنها لا تزال تحافظ على مستوى انبعاثات مرتفع.
من حيث فئات النماذج، بالإضافة إلى نماذج التوليد، هناك أيضًا أنواع متعددة مثل معالجة البيانات، والذكاء الاصطناعي في التداول. من حيث عائد المخاطر، فإن عائدات العقد الناجحة ملحوظة، لكن العقد الجديدة تواجه ضغوط تنافسية كبيرة.
آفاق المستقبل
من المتوقع أن يحتفظ مجال Web3+AI بارتفاع السوق لفترة طويلة في المستقبل.
يتميز مشروع Bittensor بهيكل فريد يجمع بين الدعم التكنولوجي والسوقي، مما يوفر آفاقاً واسعة للنمو.
بنية الشبكة الفرعية تقلل من عوائق دخول فرق الذكاء الاصطناعي إلى الشبكات اللامركزية، مما يساعد في جذب المزيد من المشاريع عالية الجودة.
مع زيادة عدد الشبكات الفرعية، يجب أن نكون حذرين من دخول المشاريع غير المعروفة ومخاطر تخفيف العوائد.
بشكل عام، تعتبر Bittensor كمبتكر في شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية، تقدم نموذجًا مبتكرًا لدمج Web3 مع الذكاء الاصطناعي، مما يستحق متابعة مستمرة لتطوراتها.