Bittensor: Phi tập trung AI mạng lưới tiên phong dẫn dắt làn sóng mới Web3+AI

Cuộc cách mạng AI làn sóng mới

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo đang dẫn dắt chúng ta vào một kỷ nguyên mới đầy dữ liệu. Những tiến bộ đột phá trong các lĩnh vực như học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã khiến ứng dụng AI trở nên phổ biến. Sự ra đời của ChatGPT vào năm 2022 đã tạo ra cơn sốt AI, sau đó là sự xuất hiện của một loạt công cụ AI đổi mới, như video sinh ra từ văn bản và trợ lý văn phòng thông minh. Khái niệm "AI+" cũng đã được thảo luận và ứng dụng rộng rãi. Giá trị thị trường của ngành công nghiệp AI đang tăng trưởng bùng nổ, dự kiến sẽ đạt 185 tỷ USD vào năm 2030.

Tuy nhiên, ngành công nghiệp AI hiện tại chủ yếu bị chi phối bởi một số gã khổng lồ công nghệ, điều này đã mang đến một loạt thách thức như sự tập trung dữ liệu và phân bổ tài nguyên tính toán không đồng đều. Trong khi đó, triết lý phi tập trung của Web3 cung cấp những khả năng mới để giải quyết những vấn đề này. Dưới kiến trúc mạng phân phối của Web3, cấu trúc phát triển của AI có thể được tái định hình.

Khi ngành AI phát triển mạnh mẽ, một loạt các dự án Web3+AI chất lượng cao cũng ra đời. Chẳng hạn, Fetch.ai sử dụng công nghệ blockchain để xây dựng nền kinh tế phi tập trung, hỗ trợ các đại lý tự động và hợp đồng thông minh nhằm tối ưu hóa quá trình huấn luyện và ứng dụng mô hình AI. Numerai thì tận dụng blockchain và cộng đồng các nhà khoa học dữ liệu để dự đoán xu hướng thị trường, thông qua cơ chế khuyến khích để thúc đẩy việc phát triển mô hình. Velas tập trung vào việc xây dựng nền tảng hợp đồng thông minh hiệu suất cao kết hợp AI và blockchain, cung cấp tốc độ giao dịch nhanh hơn và độ an toàn cao hơn.

Các dự án AI thường bao gồm ba yếu tố chính: dữ liệu, thuật toán và sức mạnh tính toán. Hiện tại, các hướng phát triển như Web3+dữ liệu, Web3+sức mạnh tính toán đang phát triển nhanh chóng, nhưng lĩnh vực Web3+thuật toán lại tương đối chậm chạp, các dự án thường hoạt động độc lập, khó có thể tạo thành sức mạnh tổng hợp. Bittensor đã nhạy bén nắm bắt khoảng trống này, thông qua cơ chế cạnh tranh và khuyến khích của blockchain, xây dựng một nền tảng thuật toán AI có cơ chế lọc cạnh tranh tự động, hứa hẹn sẽ thúc đẩy sự phát triển của ngành trong khi vẫn giữ lại các dự án AI chất lượng.

Bittensor: Người tiên phong trong mạng AI phi tập trung

Bittensor là một mạng lưới học máy phi tập trung và thị trường hàng hóa kỹ thuật số. Nó có một số đặc điểm nổi bật sau:

1. Kiến trúc phi tập trung: Bittensor hoạt động trên một mạng lưới gồm hàng ngàn máy tính phân tán, hiệu quả giải quyết các vấn đề như tập trung dữ liệu.

2. Cơ chế khuyến khích công bằng: Phần thưởng bằng token mà mạng lưới cung cấp cho các subnet tỷ lệ thuận với đóng góp, việc phân phối phần thưởng trong subnet cũng tuân theo nguyên tắc tương tự.

3. Tài nguyên học máy mở: Mạng cung cấp dịch vụ cho mỗi cá nhân cần tài nguyên tính toán học máy.

4. Giao dịch hàng hóa kỹ thuật số đa dạng: Ban đầu tập trung vào giao dịch mô hình học máy và dữ liệu liên quan, hiện đã mở rộng thành nền tảng có thể giao dịch bất kỳ hình thức dữ liệu nào.

Lịch sử phát triển của Bittensor thật đặc biệt, khác với nhiều dự án đầu tư mạo hiểm có giá trị cao, nó giống như một dự án geek công bằng, thú vị và có ý nghĩa. Quá trình phát triển của nó có thể được tóm tắt như sau:

• Năm 2021: Dự án khởi động, được tạo ra bởi một nhóm những người đam mê công nghệ và chuyên gia cam kết thúc đẩy mạng lưới AI phi tập trung.
• Năm 2022: Phát hành phiên bản Alpha của mạng, xác minh tính khả thi của AI phi tập trung. Giới thiệu sự đồng thuận Yuma, nhấn mạnh nguyên tắc không biết dữ liệu.
• Năm 2023: Phát hành phiên bản Beta, giới thiệu mô hình kinh tế token TAO để khuyến khích việc duy trì mạng.
• Năm 2024: Ứng dụng công nghệ DHT để nâng cao hiệu quả lưu trữ và truy xuất dữ liệu, tăng cường quảng bá và mở rộng cho mạng con và thị trường hàng hóa số.

Token của mạng Bittensor là TAO, tổng nguồn cung là 21 triệu đồng, mỗi bốn năm sẽ giảm một nửa. TAO được phân phối thông qua cách khởi động công bằng, không có khai thác trước hoặc dự trữ cho đội ngũ. Hiện tại khoảng mỗi 12 giây sẽ tạo ra một khối, mỗi khối thưởng 1 TAO. Những phần thưởng này được phân phối theo đóng góp cho các subnet, sau đó được các subnet phân phối cho các chủ sở hữu, người xác minh và thợ mỏ.

TAO có thể được sử dụng để mua tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình AI trong mạng, đồng thời cũng là chứng nhận tham gia quản lý cộng đồng. Hiện tại, tổng số tài khoản mạng Bittensor đã vượt quá 100.000, trong đó gần 80.000 tài khoản không có số dư bằng 0. Trong năm qua, giá TAO đã tăng cao nhất lên tới hàng chục lần, hiện tại vốn hóa thị trường khoảng 2,278 triệu USD, giá đơn lẻ 321 USD.

Cốt lõi của Bittensor: Kiến trúc mạng con

Giao thức Bittensor là một giao thức học máy phi tập trung, hỗ trợ người tham gia mạng trao đổi khả năng học máy và dự đoán, thúc đẩy việc chia sẻ và hợp tác các mô hình và dịch vụ. Giao thức bao gồm nhiều thành phần như kiến trúc mạng, tensor con, kiến trúc subnet. Mạng được tạo thành từ nhiều nút, những nút này được quản lý bởi subnet và áp dụng cơ chế chọn lọc.

Subnet là phần quan trọng nhất trong mạng Bittensor. Nó có thể được coi là một đoạn mã chạy độc lập, thiết lập các động lực và chức năng cụ thể cho người dùng, nhưng giữ nguyên giao diện đồng thuận giống như mạng chính. Hiện tại, ngoài subnet gốc, có tổng cộng 45 subnet. Dự kiến trong khoảng thời gian từ tháng 5 đến tháng 7 năm 2024, số lượng subnet sẽ tăng từ 32 lên 64, với 4 subnet mới mỗi tuần.

Trong mạng con có ba vai trò: chủ sở hữu mạng con, thợ mỏ và người xác thực đặt cọc.

• Chủ sở hữu subnet chịu trách nhiệm cung cấp mã nguồn cơ bản và thiết lập cơ chế khuyến khích.
• Thợ mỏ chịu trách nhiệm cập nhật máy chủ và mã khai thác để duy trì tính cạnh tranh.
• Người xác thực có trách nhiệm đánh giá đóng góp của subnet và đảm bảo tính chính xác của nó.

Phân bổ subnet là cơ chế phân phối thưởng trong mạng Bittensor, thường 18% được phân bổ cho chủ sở hữu, 41% cho người xác thực, 41% cho thợ mỏ. Mỗi subnet có 256 khe UDI, trong đó 64 được phân bổ cho người xác thực, 192 được phân bổ cho thợ mỏ.

Sau khi đăng ký subnet, có thời gian miễn dịch 7 ngày, phí đăng ký lần đầu là 100 TAO. Khi tất cả vị trí subnet đã đầy, việc đăng ký subnet mới sẽ loại bỏ những subnet có phát thải thấp nhất và không trong thời gian miễn dịch. Do đó, subnet cần liên tục nâng cao lượng đặt cược của người xác thực và hiệu suất của thợ đào để đảm bảo sự sống sót.

Sự đổi mới của Bittensor: Cơ chế đồng thuận và chứng minh

Mạng Bittensor sử dụng nhiều cơ chế đồng thuận và chứng minh, trong đó nổi bật nhất là cơ chế chứng minh trí tuệ (PoI) và đồng thuận Yuma.

Cơ chế PoI là cơ chế xác thực và khuyến khích độc quyền của Bittensor, thông qua các nhiệm vụ tính toán thông minh để chứng minh đóng góp của người tham gia. Thợ mỏ hoàn thành các nhiệm vụ được phân công bởi xác thực viên, và xác thực viên sẽ đánh giá dựa trên chất lượng hoàn thành. Cơ chế này đảm bảo tính an toàn của mạng lưới, chất lượng dữ liệu và việc sử dụng hiệu quả tài nguyên tính toán.

Yuma đồng thuận là cơ chế đồng thuận cốt lõi của Bittensor. Điểm số của các xác thực viên được xử lý thông qua thuật toán này, các xác thực viên có số lượng TAO được đặt cọc nhiều hơn sẽ có trọng số điểm số cao hơn. Thuật toán sẽ loại bỏ những kết quả lệch lạc so với phần lớn các xác thực viên, cuối cùng sẽ phân bổ phần thưởng dựa trên điểm số tổng hợp. Các đặc điểm của Yuma đồng thuận bao gồm:

• Nguyên tắc không biết dữ liệu: Bảo vệ quyền riêng tư và an ninh trong quá trình xử lý dữ liệu.
• Phần thưởng dựa trên hiệu suất: Phân bổ phần thưởng dựa trên hiệu suất của nút, khuyến khích tính toán và xử lý dữ liệu hiệu quả, chất lượng cao.

Ngoài ra, Bittensor còn giới thiệu cơ chế MOE( chuyên gia hỗn hợp ), tích hợp nhiều mô hình con chuyên gia trong một kiến trúc mô hình. Phương pháp này cho phép các mô hình con khác nhau làm việc cùng nhau để tạo ra kết quả tốt hơn so với mô hình đơn lẻ. Dưới sự phối hợp của sự đồng thuận Yuma, các xác thực viên có thể đánh giá và xếp hạng các mô hình chuyên gia, và phân phối phần thưởng, từ đó thúc đẩy việc tối ưu hóa và cải tiến mô hình liên tục.

Hệ sinh thái mạng con Bittensor

Hiện tại Bittensor có tổng cộng 45 subnet đã đăng ký, trong đó 40 cái đã được đặt tên. Khi nhiều slot subnet hơn được mở ra, sự cạnh tranh trong việc đăng ký đã giảm bớt, nhưng cơ chế loại bỏ subnet đảm bảo sự tồn tại của các dự án chất lượng trong dài hạn.

Ngoài mạng con gốc, mạng con số 19, 18 và 1 được quan tâm nhất, với tỷ lệ phát thải lần lượt là 8.72%, 6.47% và 4.16%.

Mạng con số 19 Vision tập trung vào việc tạo ra và suy diễn hình ảnh phi tập trung, cung cấp quyền truy cập vào LLM mã nguồn mở hàng đầu và các mô hình tạo hình ảnh. Hiện tại, lợi nhuận hàng ngày trung bình của nút khoảng 866 đô la.

Mạng con số 18 Cortex.t cam kết xây dựng nền tảng AI tiên tiến, cung cấp phản hồi văn bản và hình ảnh chất lượng cao qua API. Hiện tại, lợi nhuận trung bình hàng ngày của nút khoảng 553,64 đô la.

Subnet 1 là dự án subnet đầu tiên của Bittensor, chuyên dành cho việc tạo nội dung văn bản. Mặc dù đã từng bị nghi ngờ, nhưng vẫn duy trì được vị trí cao.

Xét về loại mô hình, các mạng con đứng đầu chủ yếu là mô hình tạo sinh. Ngoài ra còn có các mô hình lớn xử lý dữ liệu, mô hình AI giao dịch, chẳng hạn như mạng con 22 Meta Search phân tích dữ liệu Twitter để cung cấp cảm xúc thị trường, mạng con 2 Omron tối ưu hóa chiến lược staking thông qua mạng nơ-ron sâu.

Từ góc độ lợi nhuận và rủi ro, các nút hoạt động thành công có lợi nhuận đáng kể, nhưng các nút mới cần thiết bị hiệu suất cao và thuật toán tối ưu để tồn tại trong sự cạnh tranh.

Triển vọng tương lai

1. Sự kết hợp giữa AI và Web3 sẽ luôn nằm trong tâm điểm chú ý của thị trường, thu hút một lượng lớn đầu tư.

2. Bittensor như một dự án VC phi truyền thống, với cả sức mạnh công nghệ và sự công nhận của thị trường, có khả năng duy trì động lực tăng trưởng.

3. Cấu trúc subnet sáng tạo của nó cung cấp cho đội ngũ AI một lối vào thuận tiện vào mạng phi tập trung, giúp nhanh chóng thu được lợi nhuận. Cơ chế loại bỏ cạnh tranh cũng sẽ thúc đẩy các dự án subnet liên tục tối ưu hóa mô hình và tăng lượng staking.

4. Khi số lượng subnet tăng lên, ngưỡng đăng ký có thể giảm, làm tăng khả năng các dự án kém chất lượng gia nhập. Đồng thời, phần thưởng TAO mà các subnet hiện có nhận được có thể giảm, nếu giá TAO không tăng tương ứng, điều này có thể ảnh hưởng đến kỳ vọng lợi nhuận.