AI революція: як Bittensor перетворює мережу колективного інтелекту

Вибух у сфері ШІ

Бурхливий розвиток технологій штучного інтелекту веде нас у нову еру, що базується на даних. Прориви в таких сферах, як глибоке навчання та обробка природної мови, зробили застосування ШІ повсюдними. Поява ChatGPT у 2022 році спровокувала вибух у всій індустрії ШІ, після чого з'явилася безліч інструментів ШІ, таких як генерація відео з тексту, автоматизація офісної роботи тощо. Широке застосування технологій ШІ також стало пріоритетом. Очікується, що до 2030 року ринкова вартість індустрії ШІ досягне 1850 мільярдів доларів.

Проте, наразі індустрія штучного інтелекту в основному монополізована кількома великими технологічними компаніями, що викликає проблеми, такі як концентрація даних та нерівномірний розподіл обчислювальних ресурсів. Ідея децентралізації Web3 надає нові можливості для вирішення цих проблем і має потенціал для зміни ландшафту розвитку штучного інтелекту.

У цій хвилі AI з'явилася група якісних проектів Web3+AI. Серед них Bittensor скористався ключовою можливістю - створивши платформу AI алгоритмів з вбудованим механізмом відбору на основі конкуренції та стимулів через блокчейн, щоб зберегти найякісніші AI проекти.

Огляд проекту Bittensor

Bittensor є децентралізованою мережею машинного навчання з винагородами та ринком цифрових товарів. Він має такі характеристики:

• Децентралізований: працює на тисячах розподілених комп'ютерних мереж, вирішуючи проблему централізації даних.
• Справедлива система стимулів: мережеві винагороди пропорційні внеску
• Надання ресурсів машинного навчання: надання послуг особам, яким потрібні обчислювальні ресурси
• Різноманітний ринок цифрових товарів: можливість торгівлі різними формами даних

Розвиток Bittensor є досить прагматичним:

• 2021 рік: створений технічними експертами, побудований за допомогою фреймворку Substrate
• 2022 рік: випуск Alpha версії, перевірка здійсненності; впровадження консенсусу Yuma
• 2023 рік: випуск бета-версії, впровадження токеноміки TAO
• 2024 рік: використання технології DHT для підвищення ефективності, розширення підмереж і цифрового товарного ринку

Загальна кількість токенів Bittensor TAO становить 21 мільйон, кожні чотири роки відбувається зменшення вдвічі. Наразі кожні 12 секунд генерується один блок, кожен блок приносить 1 TAO. Ці винагороди розподіляються між різними підмережами та їх учасниками відповідно до внеску.

TAO може бути використано для придбання мережевих ресурсів, даних та AI моделей, а також слугує сертифікатом для управління спільнотою. Наразі загальна кількість облікових записів у мережі Bittensor перевищує 100 тисяч, а кількість не нульових облікових записів досягає 80 тисяч. Ціна токена TAO за останній рік зросла в десятки разів, а поточна капіталізація складає приблизно 22,78 мільярда доларів.

Архітектура підмережі

Біттенсорна мережа складається з кількох підмереж, кожна з яких містить валідаторів та майнерів. Підмережі використовують механізм відбору, за якого підмережі та вузли з поганими показниками будуть усунені.

Ролі підмережі включають:

• Власник підмережі: надає базовий код, налаштовує механізм стимулювання
• Майнери: запуск серверів, надання обчислювальної потужності
• Валідатори: оцінюють внесок майнерів, отримують винагороду за стейкінг

Виплата винагороди за підмережу ( зазвичай розподіляється між власниками, валідаторами та майнерами у пропорціях 18%, 41%, 41%. Підмережа містить 256 слотів, з яких 64 призначені для валідаторів, а 192 - для майнерів.

![Bittensor：AI підмережа як перетворює мережі колективного інтелекту？])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-bb4bc6663bb70a74645896ab5b06ee64.webp(

Після реєстрації нового підмережі є 7 днів імунітету. Реєстраційний збір починається з 100 TAO і буде подвоюватися при повторній реєстрації. Коли місця в підмережі заповнені, підмережі з найнижчими викидами та без імунітету будуть замінені новою підмережею. Тому підмережі потрібно постійно підвищувати обсяги стейкінгу та ефективність, щоб уникнути виключення.

![Bittensor：AI підмережа як перетворює мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6491289020557c0f4df9c6f4fd1a48f.webp(

Механізм консенсусу

Мережа Bittensor використовує кілька механізмів консенсусу:

1. Інтелектуальне доведення ) PoI (: майнери доводять внесок шляхом виконання інтелектуальних обчислювальних завдань

2. Yuma консенсус:

   • Валідатори оцінюють відповідно до виконання завдань
   • Валідаційні вузли з високим обсягом стейкінгу мають велику вагу в оцінці
   • Відфільтрувати відхилення результатів, розподілити винагороди відповідно до загального рейтингу
   • Дотримуйтесь принципу невідомості даних, захищайте конфіденційність

3. MOE механізм:

   • Інтеграція кількох експертних підмоделей
   • Спільна робота різних підмоделей
   • Верифікатори можуть оцінювати та ранжувати експертні моделі

Ці механізми спільно забезпечують безпеку мережі, якість даних і ефективне використання ресурсів.

![Bittensor：Як AI-підмережа перетворює мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6a0a9cd30f27b7e81c269677cfe6de7.webp(

![Bittensor：Як AI підмережа перетворює мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0ec0bfda342a09b663a9a765ce560bb9.webp(

![Bittensor: Як AI підмережа перетворює мережі колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3389766be097d715b7ded35aeaea17b1.webp(

![Bittensor: Як AI підмережі перетворюють мережі колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-90afcebc243a5bba999fbc5d934e0b76.webp(

Основні проекти підмережі

Наразі в Bittensor зареєстровано 45 підмереж, 40 з яких отримали назви. Основні підмережі включають:

• 19-й Vision: децентралізоване генерування та інференція зображень
• 18号Cortex.t：надає API-сервіси для тексту та зображень
• Генерація тексту 1: перший підпроект Bittensor

Є також проекти підмереж, такі як обробка даних, торгівельний штучний інтелект тощо. Доходи від підмереж є значними, але конкуренція жорстка, потрібно постійно оптимізувати, щоб уникнути виведення з гри.

![Bittensor：Як AI підмережа перетворює мережі колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2d7caff631e25946d647b04d8f654cd8.webp(

![Bittensor: Як AI підмережа може перетворити мережі колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-24cbf4e5ab83f7cfca8f45faa3f4bf2b.webp(

![Bittensor：AI підмережа як перетворює мережу колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-64bc7ed81bbe8dd6fb8ed63f77ba59be.webp(

![Bittensor：Як підмережа ШІ перетворює мережі колективного інтелекту？])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-da7383e7cf7f59f1b3262180eabde3f5.webp(

![Bittensor: Як AI підмережі перетворюють мережі колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-465ed00b9d030edbadc635598c6cb213.webp(

Перспективи розвитку

1. Web3+AI буде тривалим фокусом ринку

2. Bittensor поєднує в собі технологічні інновації та ринкове визнання

3. Архітектура підмереж знижує бар'єри для міграції AI-проєктів

4. Конкурентний механізм спонукає проекти до постійної оптимізації

5. Ризик:

   • Збільшення кількості підмереж може розбавити прибуток
   • Слід бути обережним щодо напливу низькоякісних проектів

В цілому, Bittensor через інноваційні механізми стимулювання та конкуренції забезпечує нові можливості для інтеграції AI та Web3, що варто продовжувати спостерігати за його розвитком.

![Bittensor: як підмережа ШІ перетворює мережі колективного інтелекту?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c7944bf3860ef409cc578a910c311a1e.webp(