AI革命：Bittensorが群体知能ネットワークをどのように再構築するか

AI業界が爆発的に拡大

人工知能技術の急成長は、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アプリケーションは至る所に存在しています。2022年にChatGPTが登場したことで、AI業界全体が沸き立ち、その後は文生動画、自動オフィスなど、さまざまなAIツールが次々と現れました。AI技術の広範な応用も議題に上がっています。2030年までに、AI業界の市場価値は1850億ドルに達すると予測されています。

しかし、現在AI業界は主に少数のテクノロジー大手によって独占されており、データの集中や計算リソースの不均等な配分などの課題を引き起こしています。Web3の分散型の理念は、これらの問題を解決するための新しい可能性を提供し、AIの発展の構図を再構築することが期待されています。

このAIの波の中で、質の高いWeb3+AIプロジェクトがいくつか登場しました。その中で、Bittensorは重要な機会を捉えました - ブロックチェーンの競争とインセンティブメカニズムを通じて、最も質の高いAIプロジェクトを保持するために、自動的に競争を選別するメカニズムを備えたAIアルゴリズムプラットフォームを構築しました。

! Bittensor:AIサブネットはSwarm Intelligenceネットワークをどのように再構築していますか?

Bittensorプロジェクト概要

Bittensorは、分散化されたインセンティブの機械学習ネットワークおよびデジタル商品市場です。それは以下の特徴を持っています:

• 分散型：数千の分散コンピュータネットワーク上で動作し、データ集中の問題を解決します
• 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する
• 機械学習リソースの提供：計算リソースを必要とする個人にサービスを提供する
• 多様なデジタル商品市場：さまざまな形式のデータを取引可能

Bittensor の開発履歴は、より実用的です。

• 2021年：技術専門家によって設立され、Substrateフレームワークを使用して構築されました
• 2022年：Alpha版をリリースし、実現可能性を検証；Yumaコンセンサスを導入
• 2023年：ベータ版をリリースし、トークン経済モデルTAOを導入
• 2024年：DHT技術を採用して効率を向上させ、サブネットとデジタル商品市場を拡大する

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BittensorトークンTAOの総供給量は2100万枚で、4年ごとに半減します。現在、12秒ごとに1ブロックが生成され、各ブロックは1 TAOの報酬があります。これらの報酬は、各サブネットおよびその参加者に対して貢献に基づいて分配されます。

TAOは、ネットワークリソース、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数は10万を超え、非ゼロアカウントは8万に達しています。TAOトークンの価格は過去1年間で数十倍に上昇し、現在の時価総額は約227.8億ドルです。

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サブネットアーキテクチャ

Bittensorネットワークは複数のサブネットで構成されており、各サブネットにはバリデーターとマイナーのノードが含まれています。サブネットは優勝劣敗の仕組みを採用しており、パフォーマンスが良くないサブネットやノードは淘汰されます。

サブネットの役割には:

• 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する
• マイナー：サーバーを運営し、計算能力を提供する
• バリデーター：マイナーの貢献を評価し、ステーキング報酬を獲得

サブネットの排出(報酬)は一般的に18%、41%、41%の割合で所有者、検証者、マイナーに分配されます。サブネットは256のスロットを含み、そのうち64が検証者に、192がマイナーに割り当てられています。

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新しいサブネットが登録されると、7日間の免疫期間があります。登録費用は100 TAOから始まり、再登録に伴い倍増します。サブネットの位置が満杯になると、排出が最も低く、免疫期間外のサブネットは新しいサブネットに置き換えられます。そのため、サブネットは淘汰されないように、常に質押量と効率を向上させる必要があります。

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コンセンサスメカニズム

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

1. 知性証明(PoI)：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。

2. Yumaコンセンサス：

   • バリデーターはタスクの完了状況に基づいて評価します
   • ステーキング量が多いバリデーターは評価が高い
   • 偏差結果を除外し、総合評価に基づいて報酬を配分する
   • データ不可知の原則に従い、プライバシーを保護する

3. MOEメカニズム：

   • 複数の専門家サブモデルを統合する
   • 異なるサブモデルが協力して動作する
   • バリデーターは専門モデルの評価とランキングを行うことができます

これらのメカニズムは、ネットワークの安全性、データの質、およびリソースの効率的な利用を共同で確保しています。

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主要サブネットプロジェクト

現在Bittensorには45の登録されたサブネットがあり、そのうち40が命名されています。主なサブネットには:

• ビジョン19:分散型画像生成と推論
• 18号Cortex.t：テキストと画像のAPIサービスを提供
• 1号テキスト生成：Bittensor初のサブネットプロジェクト

他にはデータ処理や取引AIなどのタイプのサブネットプロジェクトがあります。サブネットの収益は期待できますが、競争が激しく、淘汰されないように継続的な最適化が必要です。

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開発の見通し

1. Web3+AIは長期的に市場の焦点となるでしょう

2. Bittensorは、技術革新と市場での認知度を兼ね備えています

3. サブネットアーキテクチャはAIプロジェクトの移行のハードルを下げる

4. 競争メカニズムがプロジェクトの継続的な最適化を促進する

5. リスク:

   • サブネットの数が増えると、利益が希薄化する可能性があります
   • 低品質なプロジェクトの流入に警戒する必要があります

総じて、Bittensorは革新的なインセンティブと競争メカニズムを通じて、AIとWeb3の融合に新たな可能性を提供しており、その発展に引き続き注目する価値があります。

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