Perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan sedang memimpin kita menuju era baru yang didorong oleh data. Kemajuan terobosan di bidang seperti pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami membuat aplikasi AI ada di mana-mana. Munculnya ChatGPT pada tahun 2022 memicu gelombang AI, diikuti oleh serangkaian alat AI inovatif, seperti video yang dihasilkan oleh teks dan asisten kantor cerdas. Konsep "AI+" juga dibahas dan diterapkan secara luas. Nilai pasar industri AI menunjukkan pertumbuhan yang meledak, diperkirakan akan mencapai 185 miliar dolar AS pada tahun 2030.
Namun, saat ini industri AI sebagian besar didominasi oleh beberapa raksasa teknologi, yang membawa serangkaian tantangan seperti konsentrasi data dan distribusi sumber daya komputasi yang tidak merata. Sementara itu, filosofi desentralisasi Web3 menawarkan kemungkinan baru untuk mengatasi masalah ini. Di bawah arsitektur jaringan terdistribusi Web3, pola perkembangan AI diharapkan dapat dibentuk kembali.
Di tengah pesatnya perkembangan industri AI, sejumlah proyek Web3+AI berkualitas tinggi juga muncul. Misalnya, Fetch.ai memanfaatkan teknologi blockchain untuk membangun ekonomi terdesentralisasi, mendukung agen otonom dan kontrak pintar untuk mengoptimalkan pelatihan dan aplikasi model AI. Numerai menggunakan blockchain dan komunitas ilmuwan data untuk memprediksi pergerakan pasar, melalui mekanisme insentif untuk mendorong pengembangan model. Velas fokus pada menciptakan platform kontrak pintar berkinerja tinggi yang menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan kecepatan transaksi yang lebih cepat dan keamanan yang lebih tinggi.
Proyek AI biasanya terdiri dari tiga elemen utama: data, algoritma, dan daya komputasi. Saat ini, pengembangan dalam arah Web3+data dan Web3+daya komputasi sangat cepat, tetapi bidang Web3+algoritma relatif tertinggal, dengan berbagai proyek sering berjuang sendiri-sendiri, sulit untuk membentuk sinergi. Bittensor dengan cermat menangkap celah ini, melalui mekanisme kompetisi dan insentif blockchain, membangun sebuah platform algoritma AI yang dilengkapi dengan mekanisme kompetisi penyaringan, diharapkan dapat mendorong perkembangan industri sambil mempertahankan proyek AI berkualitas tinggi.
Bittensor: pel先行者 jaringan AI terdesentralisasi
Bittensor adalah jaringan pembelajaran mesin terdesentralisasi dan pasar barang digital. Ini memiliki beberapa fitur menonjol sebagai berikut:
Arsitektur terdesentralisasi: Bittensor berjalan di atas jaringan yang terdiri dari ribuan komputer terdistribusi, secara efektif mengatasi masalah seperti sentralisasi data.
Mekanisme insentif yang adil: Hadiah token yang diberikan oleh jaringan kepada subnet sebanding dengan kontribusi, dan distribusi hadiah di dalam subnet mengikuti prinsip yang sama.
Sumber daya pembelajaran mesin yang terbuka: Jaringan memberikan layanan kepada setiap individu yang membutuhkan sumber daya komputasi pembelajaran mesin.
Diversifikasi perdagangan barang digital: awalnya berfokus pada perdagangan model pembelajaran mesin dan data terkait, kini telah berkembang menjadi platform yang dapat memperdagangkan data dalam bentuk apapun.
Perkembangan Bittensor memiliki ciri khas tersendiri, berbeda dengan banyak proyek modal ventura yang memiliki valuasi tinggi, ini lebih mirip dengan proyek geek yang adil, menarik, dan bermakna. Perkembangan ini dapat dirangkum sebagai berikut:
2021: Proyek dimulai, dibentuk oleh sekelompok penggemar dan ahli yang berdedikasi untuk memajukan jaringan AI terdesentralisasi.
2022: Meluncurkan versi Alpha dari jaringan, memvalidasi kelayakan AI terdesentralisasi. Memperkenalkan konsensus Yuma, menekankan prinsip data yang tidak diketahui.
Tahun 2023: Menerbitkan versi Beta, memperkenalkan model ekonomi token TAO untuk mendorong pemeliharaan jaringan.
2024: Menggunakan teknologi DHT untuk meningkatkan efisiensi penyimpanan dan pemulihan data, memperkuat promosi dan ekspansi pasar subnet dan barang digital.
Token dari jaringan Bittensor adalah TAO, dengan total pasokan 21 juta. Pasokan akan berkurang setengah setiap empat tahun. TAO didistribusikan melalui cara peluncuran yang adil, tanpa pra-gali atau cadangan tim. Saat ini, satu blok dihasilkan kira-kira setiap 12 detik, dengan setiap blok memberikan hadiah 1 TAO. Hadiah ini didistribusikan berdasarkan kontribusi kepada berbagai subnet, kemudian subnet mendistribusikannya kepada pemilik, validator, dan penambang.
TAO dapat digunakan untuk membeli sumber daya komputasi, data, dan model AI di jaringan, serta merupakan bukti partisipasi dalam tata kelola komunitas. Saat ini, jumlah total akun di jaringan Bittensor telah melebihi 100.000, di mana akun non-nol hampir 80.000. Dalam setahun terakhir, harga TAO mengalami kenaikan tertinggi hingga puluhan kali lipat, dengan kapitalisasi pasar saat ini sekitar 2,278 miliar dolar AS, dengan harga per unit 321 dolar AS.
Inti Bittensor: Arsitektur Subjaringan
Protokol Bittensor adalah protokol pembelajaran mesin terdesentralisasi yang mendukung peserta jaringan untuk menukar kemampuan dan prediksi pembelajaran mesin, memfasilitasi berbagi dan kolaborasi model dan layanan. Protokol ini terdiri dari beberapa komponen seperti arsitektur jaringan, subtensor, dan arsitektur subnet. Jaringan terdiri dari beberapa node yang dikelola oleh subnet, menggunakan mekanisme seleksi alam.
Subnet adalah bagian paling penting dari jaringan Bittensor. Ini dapat dianggap sebagai sepotong kode yang berjalan secara independen, menetapkan insentif dan fungsi pengguna tertentu, tetapi tetap mempertahankan antarmuka konsensus yang sama dengan jaringan utama. Saat ini, ada 45 subnet selain subnet akar. Diperkirakan jumlah subnet akan meningkat dari 32 menjadi 64 antara Mei dan Juli 2024, dengan 4 subnet baru ditambahkan setiap minggu.
Subjaringan terdiri dari tiga peran: pemilik subnet, penambang, dan validator staking:
Pemilik subnet bertanggung jawab untuk menyediakan kode dasar dan mengatur mekanisme insentif.
Penambang bertanggung jawab untuk mengiterasi server dan kode penambangan untuk tetap kompetitif.
Validator bertanggung jawab untuk menilai kontribusi subnet dan memastikan keakuratannya.
Distribusi subnet adalah mekanisme distribusi hadiah dalam jaringan Bittensor, biasanya 18% dialokasikan untuk pemilik, 41% untuk validator, dan 41% untuk penambang. Setiap subnet memiliki 256 slot UDI, di mana 64 dialokasikan untuk validator dan 192 untuk penambang.
Setelah pendaftaran subnet, ada periode imunitas selama 7 hari, biaya pendaftaran pertama adalah 100 TAO. Ketika semua posisi subnet terisi, pendaftaran subnet baru akan menghapus subnet dengan emisi terendah yang tidak dalam periode imunitas. Oleh karena itu, subnet perlu terus meningkatkan jumlah staking validator dan efisiensi penambang untuk memastikan kelangsungan hidup.
Inovasi Bittensor: Mekanisme Konsensus dan Pembuktian
Jaringan Bittensor menggunakan berbagai mekanisme konsensus dan bukti, di antaranya yang paling khas adalah mekanisme bukti kecerdasan (PoI) dan konsensus Yuma.
Mekanisme PoI adalah mekanisme verifikasi dan insentif yang unik dari Bittensor, yang membuktikan kontribusi peserta melalui tugas komputasi cerdas. Penambang menyelesaikan tugas yang dialokasikan oleh validator, dan validator memberikan penilaian berdasarkan kualitas penyelesaian. Mekanisme ini memastikan keamanan jaringan, kualitas data, dan pemanfaatan sumber daya komputasi yang efisien.
Konsensus Yuma adalah mekanisme konsensus inti dari Bittensor. Penilaian validator diproses melalui algoritma ini, di mana validator yang mempertaruhkan lebih banyak TAO memiliki bobot penilaian yang lebih tinggi. Algoritma ini akan menyaring hasil yang menyimpang dari sebagian besar validator, dan akhirnya mendistribusikan hadiah berdasarkan penilaian komprehensif. Ciri-ciri konsensus Yuma meliputi:
Prinsip ketidakpastian data: melindungi privasi dan keamanan dalam proses pengolahan data.
Hadiah berbasis kinerja: Hadiah dialokasikan berdasarkan kinerja node, mendorong komputasi dan pemrosesan data yang efisien dan berkualitas tinggi.
Selain itu, Bittensor juga memperkenalkan mekanisme MOE( ahli campuran), yang mengintegrasikan beberapa sub-model ahli dalam satu arsitektur model. Metode ini memungkinkan sub-model yang berbeda untuk bekerja sama, menghasilkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan model tunggal. Dengan dukungan konsensus Yuma, validator dapat memberikan penilaian dan peringkat pada model ahli, serta mendistribusikan hadiah, sehingga mendorong model untuk terus dioptimalkan dan ditingkatkan.
Ekosistem subnet Bittensor
Saat ini, Bittensor memiliki 45 subnet terdaftar, di mana 40 di antaranya telah dinamai. Dengan lebih banyak slot subnet yang dibuka, persaingan pendaftaran telah sedikit mereda, tetapi mekanisme eliminasi subnet memastikan kelangsungan proyek berkualitas dalam jangka panjang.
Selain jaringan dasar, subnet 19, 18, dan 1 paling mendapat perhatian, dengan proporsi emisi masing-masing sebesar 8,72%, 6,47%, dan 4,16%.
Subjaringan nomor 19 Vision berfokus pada generasi dan penalaran gambar yang terdesentralisasi, menyediakan akses ke model LLM dan generasi gambar sumber terbuka terbaik. Saat ini, pendapatan harian rata-rata node sekitar 866 dolar.
Subjaringan 18 Cortex.t berkomitmen untuk membangun platform AI terdepan, menyediakan respons teks dan gambar berkualitas tinggi melalui API. Saat ini, pendapatan harian rata-rata node sekitar 553,64 dolar.
Subjaringan 1 adalah proyek subjaringan pertama Bittensor, khusus untuk menghasilkan teks. Meskipun pernah diragukan, tetap mempertahankan peringkat yang tinggi.
Dari kategori model, subnet yang berada di peringkat atas sebagian besar adalah model generatif. Selain itu, ada juga model besar untuk pemrosesan data, model AI untuk perdagangan, dan lainnya, seperti subnet 22 Meta Search yang menganalisis data Twitter untuk memberikan sentimen pasar, dan subnet 2 Omron yang mengoptimalkan strategi staking melalui jaringan saraf dalam.
Dari sudut pandang risiko imbal hasil, node yang berhasil beroperasi memberikan imbal hasil yang signifikan, tetapi node baru memerlukan perangkat berkinerja tinggi dan algoritme yang dioptimalkan untuk dapat bertahan dalam kompetisi.
Prospek Masa Depan
Kombinasi AI dan Web3 akan tetap menjadi fokus perhatian pasar dalam jangka panjang, menarik banyak investasi.
Bittensor sebagai proyek VC non-tradisional, memiliki kekuatan teknologi dan pengakuan pasar, diharapkan dapat mempertahankan momentum pertumbuhannya.
Arsitektur sub-jaringan inovatifnya memberikan tim AI cara yang mudah untuk mengakses jaringan terdesentralisasi, yang membantu dalam memperoleh keuntungan dengan cepat. Mekanisme eliminasi kompetisi juga akan mendorong proyek sub-jaringan untuk terus mengoptimalkan model dan meningkatkan jumlah staking.
Dengan meningkatnya jumlah subnet, ambang pendaftaran mungkin akan menurun, meningkatkan kemungkinan masuknya proyek berkualitas rendah. Pada saat yang sama, hadiah TAO yang diperoleh dari subnet yang ada mungkin akan berkurang, jika harga TAO tidak naik sesuai, ini dapat mempengaruhi harapan pendapatan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
7 Suka
Hadiah
7
5
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
MidnightTrader
· 08-10 04:15
Aha, saatnya era pencucian besar lagi.
Lihat AsliBalas0
TokenSleuth
· 08-10 04:14
Berbeda dengan apa yang dipikirkan kebanyakan orang
Lihat AsliBalas0
DeFiDoctor
· 08-10 04:11
Saya telah mengikuti proyek ini selama seminggu, manifestasi klinis masih perlu diamati terus menerus untuk dapat memberikan diagnosis.
Lihat AsliBalas0
GasGuzzler
· 08-10 04:03
play people for suckers play people for suckers! Masuk ke dalam BTC dan selesai.
Bittensor: Pelopor Jaringan AI Desentralisasi Memimpin Gelombang Baru Web3+AI
Gelombang Baru Revolusi AI
Perkembangan pesat teknologi kecerdasan buatan sedang memimpin kita menuju era baru yang didorong oleh data. Kemajuan terobosan di bidang seperti pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami membuat aplikasi AI ada di mana-mana. Munculnya ChatGPT pada tahun 2022 memicu gelombang AI, diikuti oleh serangkaian alat AI inovatif, seperti video yang dihasilkan oleh teks dan asisten kantor cerdas. Konsep "AI+" juga dibahas dan diterapkan secara luas. Nilai pasar industri AI menunjukkan pertumbuhan yang meledak, diperkirakan akan mencapai 185 miliar dolar AS pada tahun 2030.
Namun, saat ini industri AI sebagian besar didominasi oleh beberapa raksasa teknologi, yang membawa serangkaian tantangan seperti konsentrasi data dan distribusi sumber daya komputasi yang tidak merata. Sementara itu, filosofi desentralisasi Web3 menawarkan kemungkinan baru untuk mengatasi masalah ini. Di bawah arsitektur jaringan terdistribusi Web3, pola perkembangan AI diharapkan dapat dibentuk kembali.
Di tengah pesatnya perkembangan industri AI, sejumlah proyek Web3+AI berkualitas tinggi juga muncul. Misalnya, Fetch.ai memanfaatkan teknologi blockchain untuk membangun ekonomi terdesentralisasi, mendukung agen otonom dan kontrak pintar untuk mengoptimalkan pelatihan dan aplikasi model AI. Numerai menggunakan blockchain dan komunitas ilmuwan data untuk memprediksi pergerakan pasar, melalui mekanisme insentif untuk mendorong pengembangan model. Velas fokus pada menciptakan platform kontrak pintar berkinerja tinggi yang menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan kecepatan transaksi yang lebih cepat dan keamanan yang lebih tinggi.
Proyek AI biasanya terdiri dari tiga elemen utama: data, algoritma, dan daya komputasi. Saat ini, pengembangan dalam arah Web3+data dan Web3+daya komputasi sangat cepat, tetapi bidang Web3+algoritma relatif tertinggal, dengan berbagai proyek sering berjuang sendiri-sendiri, sulit untuk membentuk sinergi. Bittensor dengan cermat menangkap celah ini, melalui mekanisme kompetisi dan insentif blockchain, membangun sebuah platform algoritma AI yang dilengkapi dengan mekanisme kompetisi penyaringan, diharapkan dapat mendorong perkembangan industri sambil mempertahankan proyek AI berkualitas tinggi.
Bittensor: pel先行者 jaringan AI terdesentralisasi
Bittensor adalah jaringan pembelajaran mesin terdesentralisasi dan pasar barang digital. Ini memiliki beberapa fitur menonjol sebagai berikut:
Arsitektur terdesentralisasi: Bittensor berjalan di atas jaringan yang terdiri dari ribuan komputer terdistribusi, secara efektif mengatasi masalah seperti sentralisasi data.
Mekanisme insentif yang adil: Hadiah token yang diberikan oleh jaringan kepada subnet sebanding dengan kontribusi, dan distribusi hadiah di dalam subnet mengikuti prinsip yang sama.
Sumber daya pembelajaran mesin yang terbuka: Jaringan memberikan layanan kepada setiap individu yang membutuhkan sumber daya komputasi pembelajaran mesin.
Diversifikasi perdagangan barang digital: awalnya berfokus pada perdagangan model pembelajaran mesin dan data terkait, kini telah berkembang menjadi platform yang dapat memperdagangkan data dalam bentuk apapun.
Perkembangan Bittensor memiliki ciri khas tersendiri, berbeda dengan banyak proyek modal ventura yang memiliki valuasi tinggi, ini lebih mirip dengan proyek geek yang adil, menarik, dan bermakna. Perkembangan ini dapat dirangkum sebagai berikut:
Token dari jaringan Bittensor adalah TAO, dengan total pasokan 21 juta. Pasokan akan berkurang setengah setiap empat tahun. TAO didistribusikan melalui cara peluncuran yang adil, tanpa pra-gali atau cadangan tim. Saat ini, satu blok dihasilkan kira-kira setiap 12 detik, dengan setiap blok memberikan hadiah 1 TAO. Hadiah ini didistribusikan berdasarkan kontribusi kepada berbagai subnet, kemudian subnet mendistribusikannya kepada pemilik, validator, dan penambang.
TAO dapat digunakan untuk membeli sumber daya komputasi, data, dan model AI di jaringan, serta merupakan bukti partisipasi dalam tata kelola komunitas. Saat ini, jumlah total akun di jaringan Bittensor telah melebihi 100.000, di mana akun non-nol hampir 80.000. Dalam setahun terakhir, harga TAO mengalami kenaikan tertinggi hingga puluhan kali lipat, dengan kapitalisasi pasar saat ini sekitar 2,278 miliar dolar AS, dengan harga per unit 321 dolar AS.
Inti Bittensor: Arsitektur Subjaringan
Protokol Bittensor adalah protokol pembelajaran mesin terdesentralisasi yang mendukung peserta jaringan untuk menukar kemampuan dan prediksi pembelajaran mesin, memfasilitasi berbagi dan kolaborasi model dan layanan. Protokol ini terdiri dari beberapa komponen seperti arsitektur jaringan, subtensor, dan arsitektur subnet. Jaringan terdiri dari beberapa node yang dikelola oleh subnet, menggunakan mekanisme seleksi alam.
Subnet adalah bagian paling penting dari jaringan Bittensor. Ini dapat dianggap sebagai sepotong kode yang berjalan secara independen, menetapkan insentif dan fungsi pengguna tertentu, tetapi tetap mempertahankan antarmuka konsensus yang sama dengan jaringan utama. Saat ini, ada 45 subnet selain subnet akar. Diperkirakan jumlah subnet akan meningkat dari 32 menjadi 64 antara Mei dan Juli 2024, dengan 4 subnet baru ditambahkan setiap minggu.
Subjaringan terdiri dari tiga peran: pemilik subnet, penambang, dan validator staking:
Distribusi subnet adalah mekanisme distribusi hadiah dalam jaringan Bittensor, biasanya 18% dialokasikan untuk pemilik, 41% untuk validator, dan 41% untuk penambang. Setiap subnet memiliki 256 slot UDI, di mana 64 dialokasikan untuk validator dan 192 untuk penambang.
Setelah pendaftaran subnet, ada periode imunitas selama 7 hari, biaya pendaftaran pertama adalah 100 TAO. Ketika semua posisi subnet terisi, pendaftaran subnet baru akan menghapus subnet dengan emisi terendah yang tidak dalam periode imunitas. Oleh karena itu, subnet perlu terus meningkatkan jumlah staking validator dan efisiensi penambang untuk memastikan kelangsungan hidup.
Inovasi Bittensor: Mekanisme Konsensus dan Pembuktian
Jaringan Bittensor menggunakan berbagai mekanisme konsensus dan bukti, di antaranya yang paling khas adalah mekanisme bukti kecerdasan (PoI) dan konsensus Yuma.
Mekanisme PoI adalah mekanisme verifikasi dan insentif yang unik dari Bittensor, yang membuktikan kontribusi peserta melalui tugas komputasi cerdas. Penambang menyelesaikan tugas yang dialokasikan oleh validator, dan validator memberikan penilaian berdasarkan kualitas penyelesaian. Mekanisme ini memastikan keamanan jaringan, kualitas data, dan pemanfaatan sumber daya komputasi yang efisien.
Konsensus Yuma adalah mekanisme konsensus inti dari Bittensor. Penilaian validator diproses melalui algoritma ini, di mana validator yang mempertaruhkan lebih banyak TAO memiliki bobot penilaian yang lebih tinggi. Algoritma ini akan menyaring hasil yang menyimpang dari sebagian besar validator, dan akhirnya mendistribusikan hadiah berdasarkan penilaian komprehensif. Ciri-ciri konsensus Yuma meliputi:
Selain itu, Bittensor juga memperkenalkan mekanisme MOE( ahli campuran), yang mengintegrasikan beberapa sub-model ahli dalam satu arsitektur model. Metode ini memungkinkan sub-model yang berbeda untuk bekerja sama, menghasilkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan model tunggal. Dengan dukungan konsensus Yuma, validator dapat memberikan penilaian dan peringkat pada model ahli, serta mendistribusikan hadiah, sehingga mendorong model untuk terus dioptimalkan dan ditingkatkan.
Ekosistem subnet Bittensor
Saat ini, Bittensor memiliki 45 subnet terdaftar, di mana 40 di antaranya telah dinamai. Dengan lebih banyak slot subnet yang dibuka, persaingan pendaftaran telah sedikit mereda, tetapi mekanisme eliminasi subnet memastikan kelangsungan proyek berkualitas dalam jangka panjang.
Selain jaringan dasar, subnet 19, 18, dan 1 paling mendapat perhatian, dengan proporsi emisi masing-masing sebesar 8,72%, 6,47%, dan 4,16%.
Subjaringan nomor 19 Vision berfokus pada generasi dan penalaran gambar yang terdesentralisasi, menyediakan akses ke model LLM dan generasi gambar sumber terbuka terbaik. Saat ini, pendapatan harian rata-rata node sekitar 866 dolar.
Subjaringan 18 Cortex.t berkomitmen untuk membangun platform AI terdepan, menyediakan respons teks dan gambar berkualitas tinggi melalui API. Saat ini, pendapatan harian rata-rata node sekitar 553,64 dolar.
Subjaringan 1 adalah proyek subjaringan pertama Bittensor, khusus untuk menghasilkan teks. Meskipun pernah diragukan, tetap mempertahankan peringkat yang tinggi.
Dari kategori model, subnet yang berada di peringkat atas sebagian besar adalah model generatif. Selain itu, ada juga model besar untuk pemrosesan data, model AI untuk perdagangan, dan lainnya, seperti subnet 22 Meta Search yang menganalisis data Twitter untuk memberikan sentimen pasar, dan subnet 2 Omron yang mengoptimalkan strategi staking melalui jaringan saraf dalam.
Dari sudut pandang risiko imbal hasil, node yang berhasil beroperasi memberikan imbal hasil yang signifikan, tetapi node baru memerlukan perangkat berkinerja tinggi dan algoritme yang dioptimalkan untuk dapat bertahan dalam kompetisi.
Prospek Masa Depan
Kombinasi AI dan Web3 akan tetap menjadi fokus perhatian pasar dalam jangka panjang, menarik banyak investasi.
Bittensor sebagai proyek VC non-tradisional, memiliki kekuatan teknologi dan pengakuan pasar, diharapkan dapat mempertahankan momentum pertumbuhannya.
Arsitektur sub-jaringan inovatifnya memberikan tim AI cara yang mudah untuk mengakses jaringan terdesentralisasi, yang membantu dalam memperoleh keuntungan dengan cepat. Mekanisme eliminasi kompetisi juga akan mendorong proyek sub-jaringan untuk terus mengoptimalkan model dan meningkatkan jumlah staking.
Dengan meningkatnya jumlah subnet, ambang pendaftaran mungkin akan menurun, meningkatkan kemungkinan masuknya proyek berkualitas rendah. Pada saat yang sama, hadiah TAO yang diperoleh dari subnet yang ada mungkin akan berkurang, jika harga TAO tidak naik sesuai, ini dapat mempengaruhi harapan pendapatan.