AI революція та Bittensor: переформатування мережі колективного інтелекту
Фон революції ШІ
Бурхливий розвиток технологій штучного інтелекту веде нас у нову еру, що ґрунтується на даних. Прориви в таких сферах, як глибоке навчання та обробка природної мови, зробили застосування ШІ ubiquitous. Поява ChatGPT у 2022 році вибухнула індустрію ШІ, за якою послідував ряд інструментів ШІ, таких як генерація відео на основі тексту та автоматизація офісних процесів. Ринкова вартість індустрії ШІ також стрімко зросла і, за прогнозами, досягне 185 мільярдів доларів США до 2030 року.
Однак, галузь штучного інтелекту наразі в основному контролюється кількома великими технологічними компаніями, що призводить до викликів, таких як централізація даних і нерівномірний розподіл обчислювальних ресурсів. Децентралізована концепція Web3 відкриває нові можливості для вирішення цих проблем. У цьому контексті виникає низка якісних проектів Web3+AI.
Bittensor скористався цією можливістю, створивши платформу AI-алгоритмів з вбудованим механізмом відбору через механізми конкуренції та стимулювання на основі блокчейн-технологій, що має на меті зберегти найякісніші AI-проекти.
Розвиток Bittensor
Bittensor є децентралізованою мережею машинного навчання з винагородами та ринком цифрових товарів. Він працює на розподіленій обчислювальній мережі, вирішуючи проблеми, пов'язані з централізацією даних. Мережа винагороджує підмережі та вузли через справедливу систему стимулів, надаючи послуги особам, які потребують ресурсів для машинного навчання.
На відміну від багатьох проєктів з високою оцінкою, Bittensor є більш справедливим і значущим гік-проєктом. Його розвиток включає:
2021 рік: створено технічними експертами, побудовано на базі фреймворку Substrate
2022 рік: випуск Alpha версії, перевірка життєздатності децентралізованого ШІ
2023 рік: випуск бета-версії, впровадження токеноміки TAO
2024 рік: інтеграція технології DHT, підвищення ефективності зберігання даних
Загальна кількість токенів TAO Bittensor становить 21 мільйон, зменшуючи вдвічі кожні чотири роки. Токени розподіляються через чесний запуск, без резервування для команди та інвесторів. В даний час кожні 12 секунд створюється один блок, кожен блок нагороджується 1 TAO.
Станом на сьогодні, загальна кількість облікових записів у мережі Bittensor перевищує 100 тисяч, а кількість не нульових облікових записів досягла 80 тисяч. Ціна токена TAO зросла в десятки разів за останній рік, наразі його ринкова капіталізація становить 2,278 мільярда доларів, а ціна монети 321 долар.
Архітектура підмережі
Протокол Bittensor є децентралізованим протоколом машинного навчання, що підтримує обмін можливостями машинного навчання та прогнозами між учасниками мережі. Мережа складається з набору вузлів, які керуються підмережами та використовують механізм відбору.
Підмережа є найважливішою складовою частиною мережі Bittensor, її можна вважати незалежно працюючим кодом, що встановлює унікальні стимули для користувачів та функціонал. Наразі існує 45 підмереж, очікується, що до липня 2024 року їх кількість зросте до 64.
У підмережі є три ролі: власник підмережі, майнер і валідатор. Випуск підмережі є механізмом розподілу винагороди, зазвичай 18% розподіляється між власником підмережі, 41% - валідаторам, 41% - майнерам. Підмережа повинна постійно підвищувати обсяг застави валідаторів і ефективність майнерів, щоб уникнути виключення.
Консенсус та механізм підтвердження
Мережа Bittensor використовує кілька механізмів консенсусу, зокрема:
Механізм PoI ( доказ інтелекту ): шахтарі доводять свій внесок, виконуючи завдання з інтелектуальних обчислень.
Консенсус Yuma: валідатори оцінюють виконання завдань і вводять алгоритм консенсусу
MOE механізм: інтеграція кількох експертних підмоделей, спільна робота для підвищення ефективності
Ці механізми забезпечують безпеку мережі, якість даних та ефективне використання обчислювальних ресурсів.
Основні проекти підмережі
Наразі Bittensor має 45 зареєстрованих підмереж, серед яких найбільшу увагу привертають підмережі номер 19, 18 та 1:
19 Vision: зосередження на децентралізованій генерації та висновках зображень
18号Cortex.t: побудова передового AI платформи, що надає текстові та зображення відповіді
1-й підмережа: децентралізована підмережа для генерації тексту
Щоденний дохід цих підмереж є значним, але нові вузли повинні використовувати високопродуктивне обладнання та оптимізувати алгоритми, щоб вижити в конкуренції.
Майбутній розвиток
Bittensor як інноваційний проект у сфері Web3+AI має такі переваги та виклики:
Концепція ШІ залишається популярною, ринок має великі перспективи
Архітектура проекту поєднує технічну та ринкову підтримку
Механізм підмереж знижує складність переміщення команд AI до децентралізованої мережі
Механізм конкуренції та відбору спонукає проекти до постійної оптимізації
Однак, зі збільшенням кількості підмереж виникають ризики контролю якості проектів та зниження прибутковості. Bittensor потрібно знайти баланс між розширенням і якістю, щоб зберегти довгострокову конкурентоспроможність.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Bittensor: зростання децентралізованої AI-мережі та прорив токена TAO понад 300 доларів
AI революція та Bittensor: переформатування мережі колективного інтелекту
Фон революції ШІ
Бурхливий розвиток технологій штучного інтелекту веде нас у нову еру, що ґрунтується на даних. Прориви в таких сферах, як глибоке навчання та обробка природної мови, зробили застосування ШІ ubiquitous. Поява ChatGPT у 2022 році вибухнула індустрію ШІ, за якою послідував ряд інструментів ШІ, таких як генерація відео на основі тексту та автоматизація офісних процесів. Ринкова вартість індустрії ШІ також стрімко зросла і, за прогнозами, досягне 185 мільярдів доларів США до 2030 року.
Однак, галузь штучного інтелекту наразі в основному контролюється кількома великими технологічними компаніями, що призводить до викликів, таких як централізація даних і нерівномірний розподіл обчислювальних ресурсів. Децентралізована концепція Web3 відкриває нові можливості для вирішення цих проблем. У цьому контексті виникає низка якісних проектів Web3+AI.
Bittensor скористався цією можливістю, створивши платформу AI-алгоритмів з вбудованим механізмом відбору через механізми конкуренції та стимулювання на основі блокчейн-технологій, що має на меті зберегти найякісніші AI-проекти.
Розвиток Bittensor
Bittensor є децентралізованою мережею машинного навчання з винагородами та ринком цифрових товарів. Він працює на розподіленій обчислювальній мережі, вирішуючи проблеми, пов'язані з централізацією даних. Мережа винагороджує підмережі та вузли через справедливу систему стимулів, надаючи послуги особам, які потребують ресурсів для машинного навчання.
На відміну від багатьох проєктів з високою оцінкою, Bittensor є більш справедливим і значущим гік-проєктом. Його розвиток включає:
Загальна кількість токенів TAO Bittensor становить 21 мільйон, зменшуючи вдвічі кожні чотири роки. Токени розподіляються через чесний запуск, без резервування для команди та інвесторів. В даний час кожні 12 секунд створюється один блок, кожен блок нагороджується 1 TAO.
Станом на сьогодні, загальна кількість облікових записів у мережі Bittensor перевищує 100 тисяч, а кількість не нульових облікових записів досягла 80 тисяч. Ціна токена TAO зросла в десятки разів за останній рік, наразі його ринкова капіталізація становить 2,278 мільярда доларів, а ціна монети 321 долар.
Архітектура підмережі
Протокол Bittensor є децентралізованим протоколом машинного навчання, що підтримує обмін можливостями машинного навчання та прогнозами між учасниками мережі. Мережа складається з набору вузлів, які керуються підмережами та використовують механізм відбору.
Підмережа є найважливішою складовою частиною мережі Bittensor, її можна вважати незалежно працюючим кодом, що встановлює унікальні стимули для користувачів та функціонал. Наразі існує 45 підмереж, очікується, що до липня 2024 року їх кількість зросте до 64.
У підмережі є три ролі: власник підмережі, майнер і валідатор. Випуск підмережі є механізмом розподілу винагороди, зазвичай 18% розподіляється між власником підмережі, 41% - валідаторам, 41% - майнерам. Підмережа повинна постійно підвищувати обсяг застави валідаторів і ефективність майнерів, щоб уникнути виключення.
Консенсус та механізм підтвердження
Мережа Bittensor використовує кілька механізмів консенсусу, зокрема:
Ці механізми забезпечують безпеку мережі, якість даних та ефективне використання обчислювальних ресурсів.
Основні проекти підмережі
Наразі Bittensor має 45 зареєстрованих підмереж, серед яких найбільшу увагу привертають підмережі номер 19, 18 та 1:
Щоденний дохід цих підмереж є значним, але нові вузли повинні використовувати високопродуктивне обладнання та оптимізувати алгоритми, щоб вижити в конкуренції.
Майбутній розвиток
Bittensor як інноваційний проект у сфері Web3+AI має такі переваги та виклики:
Однак, зі збільшенням кількості підмереж виникають ризики контролю якості проектів та зниження прибутковості. Bittensor потрібно знайти баланс між розширенням і якістю, щоб зберегти довгострокову конкурентоспроможність.