Bittensor 站在軟體領域最具突破性和變革性的兩大趨勢最前端：區塊鏈和人工智慧（AI）。雖然比特幣作為第一個點對點貨幣系統和數位價值儲存幫助建立了加密行業，而以太坊通過去中心化應用程式幫助擴展套件了生態系統。
但 Bittensor 代表了一個全新而獨特的用例，計劃利用無需許可的公共區塊鏈和經濟激勵的特性，通過開放、去中心化社群（不是中心化公司）開發先進的 AI 軟體。
AI 高度集中
如今，AI 的發展高度集中，大量權力集中在少數幾家大型科技公司手中。隨著 AI 發展成更強大、更重要的工具，將面臨著 AI 少數實體控制的風險，這與人類價值觀和更廣泛的社會相悖。
相比之下，Bittensor 是通過其原生代幣 TAO 在經濟上激勵 AI 開發開放合作的平臺。通過使用公共區塊鏈，Bittensor 可能有助於實現所有權的民主化，提高 AI 系統的透明度，並使 AI 發展的決策與社會利益保持一致。
Bittensor 的目標是建立 「AI 網際網路」，設想未來有許多相互關聯的 AI 生態系統或子網，形成一個全球去中心化的 AI 平臺。通過連線到 Bittensor 網路，該平臺將幫助任何人在任何地方輕鬆構建、部署和訪問 AI 應用程式。
圖表 1：截至 8 月 16 日，TAO 佔灰度 AI 領域的 12%
代幣
TAO 是 Bittensor 網路的原生代幣，擁有 TAO 代幣就代表擁有生態系統的一部分所有權（圖表 2）。TAO 的供應計劃與比特幣完全一致，最高供應量 2100 萬枚，大約每四年減半一次。Bittensor 的第一個減半事件預計在 2025 年 8 月。
Bittensor 旨在將比特幣式的激勵措施應用於 AI 開發，將 TAO 代幣用作網路參與者執行其預期功能的激勵措施。這些參與者包括網路驗證者和子網所有者、子網驗證者和子網礦工。
除了激勵獎勵，TAO 目前主要用作子網所有者註冊其子網的押金。未來隨著新生的 Bittensor 網路的成熟，TAO 的潛在其他用例包括 (i) 作為網路交易的 gas 費，(ii) 作為分配 TAO 發行的子網的決策權，以及 (iii) 一般網路治理決策。從長遠來看，Bittensor 可能會通過向使用其子網的應用程式終端使用者收費，實現網路貨幣化，這可能會為 TAO 代幣產生價值。
圖表 2：TAO 代幣基礎資訊
網路和技術
在 Bittensor 上，開發者們競相開發出最好的 AI 模型，以換取 TAO 獎勵。該系統支援一系列與 AI 相關的服務，包括聊天機器人、視訊生成、深度偽造檢測、儲存和計算。為使 AI 開發民主化，Bittensor 允許 AI 研究人員和獨立開源開發人員將他們的創新貨幣化，並可能為更公平地分配 AI 利益做出貢獻。
Bittensor 採用各種子網，專門用於執行不同的機器學習任務。例如，一個子網專門用於 AI 影象生成，另一個子網用於 AI 音樂生成，另一個子網用於檢測 AI 生成的深度偽造。
每個子網涉及三種主要型別的參與者：子網所有者、子網礦工和子網驗證者。在給定的子網上，礦工競相成為 「最佳」 輸出，而驗證者則評估哪些礦工表現 「最佳」（見下文）。雖然這個過程的元素因子網而異，但總體思路概述如下：
工作原理
- 終端使用者通過面向消費者的應用程式提示網路。這類似於向 ChatGPT 提問。
- 子網礦工在相關子網上執行 AI 模型，並競相為給定的提示生成最佳輸出。例如，在聊天機器人子網中，礦工會爭奪對使用者問題提供最佳答案。
- 驗證者根據輸出品質對礦工的響應進行排名，並將排名最高的響應返回給提出問題的終端使用者。
驗證者通過一種名為 Yuma 共識的新流程來確定礦工的表現。該共識機制彙總了每個驗證者的排名，並根據其質押的 TAO 數量進行加權，以生成礦工表現的集體排名列表。
更廣泛的 Bittensor 區塊鏈在 「權威證明」 共識機制下執行，其中某些節點被授予訂購鏈上交易的許可權並幫助維護網路的完整性。Bittensor 的區塊儲存更新狀態變化和代幣餘額，以反應網路驗證者以及子網所有者、礦工和驗證者的新釋放。
用例
Bittensor 具有廣泛的潛在用例，每個子網代表不同的示例。包括：
- 影像生成子網：針對專門用於建立高品質生成影象的 AI 模型量身訂製。
- 聊天機器人子網：針對專門用於自然語言處理的 AI 模型進行了優化，並允許消費者訪問響應迅速的虛擬助手。
- Deepfake 檢測子網：利用 Bittensor 網路中先進的生成和判別 AI 模型，旨在檢測 AI 生成的影象。
在加密領域的去中心化 AI 解決方案中，Bittensor 的幾個直接競爭對手正全面解決 AI 開發問題。例如，Allora 網路專注於金融服務領域的 AI 開發，為去中心化交易所和預測市場提供自動交易策略平臺。其他試圖在基礎設施層面解決去中心化 AI 問題的早期專案包括 Sentient 和 Sahara AI。
除了這些直接競爭對手之外，某些協議還與特定的 Bittensor 子網競爭。例如，Akash 在某種程度上與計運算元網競爭，Filecoin 與資料儲存子網競爭，Gensyn 與預訓練和微調子網競爭。不過，一些著名的 AI 公司（如 Wombo 和 MyShell）和加密團隊（如 Masa、Kaito 和 Foundry）已經建立了自己的子網。
需要考慮的因素
具有增長潛力的市場機會：中心化 AI 的市場規模估計在 2024 年為 2150 億美元，預計複合年增長率為 35.7%。灰度認為 Bittensor 代表了加密貨幣中一個全新而獨特的用例。去中心化 AI 的估值僅為 190 億美元，這反應出其尚處於萌芽階段。在這個少數科技公司似乎控制著 AI 的時代，Bittensor 代表了這一交叉點的早期投資。
無需許可即可開發和使用強大的技術：隨著 AI 不斷發展成一種更強大、更重要的工具，關於誰可以構建或訪問這些應用程式的法規或限制可能會越來越多。Bittensor 提供了一種替代方案，無需許可即可訪問資源來開發和使用 AI。
促進公平 AI 發展的經濟激勵：與中心化替代方案相比，Bittensor 可以幫助獨立 AI 開發人員更多地訪問 AI 資源，如計算、儲存和資料。它還可以幫助 AI 研究人員和開源 AI 開發人員將他們的貢獻貨幣化，並可能為他們的運營提供資金。如果成功，Bittensor 的開放和分散式生態系統可以幫助平衡科技巨頭開發的閉源模型，並有助於確保 AI 的經濟效益得到更廣泛的分享。
日益普及和認可：Bittensor 獲得了早期的關注，擁有超 40 個專門用於特定 AI 任務的子網，並獲得了知名科技和 AI 領袖的認可。公司正在籌集風險投資資金，以在 Bittensor 上構建子網和應用程式，這表明投資者和開發者對生態系統的興趣日益濃厚，Bittensor 具有擴大網路效應的潛力。
投資風險
採用和網路增長：Bittensor 的壽命取決於吸引大量開發人員和 AI 專案在該平臺上構建。如果 Bittensor 未能實現大規模採用，該網路可能難以發揮其全部潛力。此外，鑑於網路的新生，大多數網路資源都集中在基礎設施級別和子網活動上。隨著時間的推移，Bittensor 需要擴大應用程式終端使用者的數量和品質，以幫助提高代幣價值累積及其與日常消費者的相關性。
去中心化程度和網路彈性：Bittensor 的運營依賴於廣泛參與者網路的平穩執行。任何中斷，如技術故障、錯誤或網路攻擊，都可能影響其效能和聲譽。Bittensor 還需要提高整體網路去中心化程度，並在整個網路中更廣泛地分配 TAO 釋放的投票權。
激勵設計的實施：為了充分發揮其潛力，灰度認為 Bittensor 需要確保子網所有者為其子網設計正確的激勵機制，並確保網路隨著時間的推移，將釋放恰當的分配給適宜的子網。
競爭網路：Bittensor 面臨來自 AI 相關加密資產的競爭，這些資產試圖通過代幣激勵措施解決 AI 開發問題，例如 Allora、Sentient、Sahara AI，以及涵蓋各種 AI 相關用例的其他資產， Filecoin 和 Gensyn 等。隨著這個交集的成熟，這個名單也可能會隨著時間的推移而增長。
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