Bittensor: Web3+AI分野のアルゴリズムの先駆者分散化AIエコシステムの解析

2025-07-30 09:18:05

AI革命の背景

人工知能技術の飛躍的な進展が私たちをデータ駆動の新時代へと導いています。深層学習や自然言語処理などの分野での画期的な進展により、AIの応用が至る所に存在しています。2022年にChatGPTが登場し、AI業界に火をつけ、それに続いて文生動画やスマートオフィスなどの革新的なAIツールが次々と登場しました。AIの広範な応用も議題に上がっています。AI業界の市場価値は爆発的に成長しており、2030年までに1850億ドルに達することが予想されています。

現在のAI業界は、主にNVIDIA、マイクロソフト、グーグルなどのいくつかのテクノロジー大手によって支配されています。技術の進歩は、データの集中や計算能力の不均等な配分といった課題ももたらしました。Web3の分散型の理念は、これらの問題を解決するための新たな可能性を提供し、AIの発展の枠組みを再構築することが期待されています。

AI業界が繁栄する中で、一批の高品質なWeb3+AIプロジェクトが誕生しました。Fetch.aiはブロックチェーン技術を通じて分散型経済体を構築し、自律エージェントとスマートコントラクトを最適化してAIモデルのトレーニングとアプリケーションをサポートしています。Numeraiはブロックチェーンとデータサイエンティストコミュニティを活用して市場動向を予測し、モデル開発を促進しています。VelasはAIとブロックチェーンを組み合わせた高性能スマートコントラクトプラットフォームを構築し、より高速な取引とより高い安全性を提供しています。

AIプロジェクトの三大要素はデータ、アルゴリズム、そして計算力です。Web3+データ、Web3+計算力の分野は急速に発展していますが、Web3+アルゴリズムの方向性は比較的遅れています。Bittensorはこの機会を捉え、ブロックチェーンの競争インセンティブメカニズムを通じて、フィルタリング機能を備えたAIアルゴリズムプラットフォームを構築し、最適なAIプロジェクトを集めることに専念しています。

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Bittensorの歴史

Bittensorは分散型の機械学習インセンティブネットワークとデジタル商品市場です。その主な特徴には:

デセンタライズ: 分散コンピュータネットワークに依存して運営され、データ集中などの問題を解決する。
公平なインセンティブメカニズム: ネットワークの報酬は貢献に比例します。
オープンな機械学習リソース: 個人に必要な機械学習の計算能力を提供します。
多様なデジタル商品取引: 機械学習モデルに限らず、さまざまなデータを取引可能。

多くの高評価のVCプロジェクトとは異なり、Bittensorはよりオープンで公平な、ギーク主導のプロジェクトです。その発展の歴史は以下の通りです:

2021年:プロジェクト開始、Substrateに基づくブロックチェーンを構築。
2022年: Alpha版をリリースし、分散型AIの実現可能性を検証。ユーザーのプライバシーを保護するYumaコンセンサスを導入。
2023年: ベータ版をリリースし、TAOトークン報酬モデルを導入。
2024年: DHT技術を適用してデータ処理効率を向上させ、サブネットとデジタル商品市場を拡大する。

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Bittensorの発展過程では、従来のVCの参加がほとんどなく、中央集権的リスクを回避しています。プロジェクトは、トークンによってノードとマイナーにインセンティブを与え、ネットワークの活力を維持しています。本質的に、BittensorはGPUマイナーによって駆動されるAI計算能力とサービスのプロジェクトです。

BittensorのネイティブトークンTAOは、さまざまな点でビットコインに似ています。総供給量は2100万で、4年ごとに半減します。TAOは公平な発行を通じて、プレマインやチーム保留はありません。現在、12秒ごとにブロックが生成され、各ブロックには1 TAOの報酬があります。毎日約7200 TAOが生産され、貢献に応じて各サブネットおよびその参加者に分配されます。

TAOはネットワーク内で計算リソース、データ、AIモデルの購入に使用でき、コミュニティガバナンスに参加するための証明書でもあります。現在、Bittensorネットワークのアカウント総数は10万を超え、非ゼロアカウントは約8万です。過去1年間でTAOは最高数十倍の上昇を見せ、現在の時価総額は22.78億ドル、コイン価格は321ドルです。

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サブネットアーキテクチャが徐々に実現される

Bittensorプロトコルは、ネットワーク参加者が機械学習能力と予測を交換し、モデルとサービスの協力的な共有を促進する分散型機械学習プロトコルです。プロトコルには、ネットワークアーキテクチャ、サブテンソル、サブネットアーキテクチャなどの要素が含まれています。

サブネットはBittensorネットワークの最も重要な構成要素です。それは特定のユーザーインセンティブと機能ルールを定める独立して動作するコードの一部と見なすことができます。現在、ルートサブネットを除いて45のサブネットがあり、2024年5〜7月までに64に増加する見込みです。

サブネットの主要な役割には、

サブネットオーナー: 基本コードを提供し、インセンティブメカニズムを設定します。
マイナー: サーバーとマイニングコードを運営し、競争してリードを維持します。
バリデーター: サブネットの貢献を評価し、報酬を得ることができ、TAOをステーキングして追加収益を得ることができます。

サブネットの排出はTAOトークンの配分メカニズムであり、通常は所有者に18%、バリデーターに41%、マイナーに41%が与えられます。サブネットは256のスロットを含み、そのうち64はバリデーターに、192はマイナーに割り当てられます。バリデーターとマイナーのパフォーマンスがその地位と報酬を決定します。

サブネットに登録後、7日間の免疫期間があります。初回登録料は100 TAOで、再登録の料金は倍増します。サブネットが満員になると、新しいサブネットが最も排出量の少ない非免疫期間のサブネットを置き換えます。したがって、サブネットは淘汰されないように、常にステーク量と効率を向上させる必要があります。

このアーキテクチャのおかげで、去中心化AIデータネットワークMasaがBittensor上で実現され、最初の二通貨報酬システムとなり、1800万ドルの資金調達を受けました。

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コンセンサスと証明メカニズム

Bittensorネットワークは、さまざまなコンセンサスおよび証明メカニズムを採用しています:

知的証明(PoI)メカニズム:

マイナーはスマート計算タスクを完了することで貢献を証明します。
バリデーターはタスクを割り当て、マイナーのパフォーマンスを評価します。

Yumaコンセンサス:

総合バリデーター評価、ステーキング量の重みを考慮。
異常な評価を除外し、総合スコアに基づいて報酬を配分します。
データ不可知の原則に従い、プライバシーを保護します。
パフォーマンスに基づく報酬配分、高効率の計算を奨励します。

MOEメカニズム:

複数の専門家レベルのサブモデルを統合。
サブモデルが協調して動作し、全体の性能を向上させます。
バリデーターは専門家モデルを評価し、報酬を配分できます。

これらのメカニズムは、ネットワークの安全性、効率性、そしてインセンティブの整合性を共同で保証しています。

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サブネットプロジェクトの概要

現在までに、Bittensorには45の登録サブネットがあり、40が命名されています。過去にはサブネットの枠が限られており、登録費用は百万ドルにも達しました。枠が増えるにつれて、新しいサブネットの安定性や効果は古いサブネットに劣る可能性がありますが、長期的には質の高いサブネットが競争メカニズムを通じて勝ち残るでしょう。

根子ネットを除いて、19号、18号、1号サブネットが最も注目されており、排出量の割合はそれぞれ8.72%、6.47%、4.16%です。

19号子网Visionは、分散型画像生成と推論に特化し、オープンソースのLLMと画像モデルへのアクセスを提供しています。現在、日収は866ドルに達する可能性があります。

18号子ネットCortex.tはAIプラットフォームの構築に取り組んでおり、APIを通じてテキストと画像サービスを提供しています。現在の1日の収益は約553ドルです。

1号サブネットは最初のテキスト生成サブネットで、疑問を持たれたこともありますが、依然として高いランクを維持しています。

他のサブネットにはデータ処理、取引AIなどさまざまなタイプが含まれています。全体として、成功しているサブネットの収益はかなりのものですが、競争の中で生き残るためには高性能の機器と継続的な最適化が必要です。

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