興味深いですね、@getmasafi 分散型 AI データ ネットワークは最近、Bittensor 上に 2 番目のサブネットである AI AIgent Arena を作成しました。これにより、AI エージェントが $TAO トークン報酬を獲得するために互いに競争できるようになります。多くの人が興味を持っているはずです。Masa ネットワークで何が起こっているのか、#Bittensor のサブネットとの関係はどうなっているのか、そして AI エージェントがトークンの報酬を求めて競争することの面白さは何でしょうか? さあ、簡単に説明しましょう。

1)masa は分散型 AI データ ネットワークです。その目的は、公平でオープンな AI トレーニング データ レイヤーを作成することです。簡単に言えば、Masa の目標は、AI エージェントと大規模モデルにリアルタイムで高品質、低コストのデータを提供することです。トレーニング開発者向けの価格データ（Twitter データ、Discord データ、Web クローラー データなど）最近コインを発行した Grass と Vana に対してベンチマークすることができます。

ただし、分散型 AI データ プラットフォームはまだ初期段階にあり、それぞれに独自の焦点とリソースの利点があるため、メリットとデメリットを判断するのはまだ先です。マサの今年の大きな提案は、小規模な実装から始めることです。それは、AI 開発者に無料の Twitter データを提供することです。 Twitter 開発者プラットフォームから直接購入した場合、開発者は月額数万ドルを支払う必要があります。 Twitter データは、多くの Web3 AI 開発者が AI エージェントや大規模なトランザクション モデルを構築するために使用する最も重要なデータ ソースの 1 つです。

このトラックはすでに Scale AI と呼ばれる web2 で巨大なプロジェクトを立ち上げており、今年上半期の収益は 4 億米ドルであり、市場の見通しは広いことは言及する価値があります。ユーザーがデータとコンピューティングリソースを提供することで運用できるプラットフォームであるMasaは、独自のプラットフォーム活動を刺激するためにビジネスシナリオを継続的に拡張し、最終的には基本インフラ+アプリケーションシナリオ+トークンノミクスのブルドーザースタイルの開発モデルを形成する必要があります。

2) Bittensor 上にサブネットを構築する必要があるのはなぜですか?まず、Bittensor は分散型機械学習ネットワークとして、AI アルゴリズムの最適化、大規模モデル推論の微調整などにおける革新的なソリューションを提供しており、AI+Crypto 分野の代表的なヘッドプロジェクトです。

Bittensor ネットワークを使用すると、開発者はそれに基づいてサブネット サブネットを作成できます。これは、元の Bittensor チェーン上にネットワーク ブランチを構築するのと同じであり、各サブネットは独自の検証メカニズム、インセンティブ ルール、独自の AI モデルまたはタスクなどを持つことができます。これはカスタマイズされた AI インフラストラクチャの共有です。もちろん、前提条件は TAO トークンをプレッジすることです。

Mae が Bittensor に展開する最初のサブネットは SN42 データ サービス サブネットで、リアルタイム Twitter データの提供と処理に使用されます。SN59 は、Masa が Bittensor に展開する 2 番目のサブネットで、主に AI エージェントのトレーニングとランディング アプリケーションに使用されます。では、なぜmasa は独自のプラットフォーム内にサブネットを構築するのではなく、Bittensor 上にサブネットを展開するのでしょうか。

一方で、Masa の利点は、より原始的なデータ収集が巨大なデータ層に相当し、そのデータを使用するために多くの AI エージェントが使用されることです。 Bittensor の最大の利点は、その強力な報酬メカニズムです。これまで参加の敷居は高かったものの、参加するマイナーの 1 日あたりの利益は非常に高く、AI 分野の宝庫となっています。新しい 59 サブネットは、最も人気のある AI エージェントであるマサのデータと Bittensor の強力な報酬メカニズムを組み合わせており、AI エージェントがコロシアムで競争して寛大な報酬を獲得できるようになります。一方、Masa は、今年 4 月にコインリストに登録されたばかりの AI ルーキーであり、Bittensor の古い AI ブランド効果を活用することで、すぐにより高い市場露出を得ることができます。

さらに、Bittensor への最大の投資家は DCG です。 DCG は最近、Bittensor エコシステムの開発に重点を置いた新しい子会社も発表しました。 DCG はマサと密接な関係にあり、マサの 2 つの Bittensor サブネットも DCG によってインキュベートされました。

3) これらの背景情報を明確にした後、AI エージェント競争サブネット SN59 で何が起こっているのかを見てみましょう。前述したように、Masa 自体は独自のデータ貢献ネットワークを持っており、統合と協力を通じて Bittensor の強力な報酬メカニズムを適用しています。これは、データ、計算能力、アルゴリズム、報酬、その他の要素への道を開くことに相当します。これらのインフラ上の素晴らしい実際のアプリケーションのシナリオを検証することは重要ですか?マサは今最も注目されているAIエージェントをロックオンし、AIエージェントの競争を利用してその筋肉を誇示しました。具体的にはどうすればよいですか？

ユーザーは、既存のエージェントを使用することも、AI エージェントを再作成することもできます (オプションで、ELIZA などのさまざまなエージェント フレームワークに基づいて、または入札プラットフォームを使用してコードなしで迅速に作成できます)。エージェントのデプロイ後、SN59 マイナーとして登録できます (主に)。 Twitter アカウントの認証、TAO トークン登録料の支払いなどを完了すると、展開後、Twitter のメンション数、インプレッション数、いいね数、返信数、フォロワー数などのコンテストに参加できるようになります。フォロワー数など、大会終了後、AIエージェントの成績に応じてTAOトークン報酬が配布されます。

AI エージェントも一見すると、自動でツイートするごくありきたりなエージェントですが、どのエージェントがより高い影響力を獲得できるかを決定する鍵となるのは、そのコンテンツの魅力、つまり、その背後にある技術的なハード指標です。強度やアルゴリズムの最適化など。コロシアムの立ち上げから 4 日後、トップランクのエージェントはすでに $TAO トークン報酬として最大 $8,000 を獲得しています。

私の意見では、このコンテストは単なるフロントエンドの表示形式であり、AI エージェント コンテストを通じて基本的なインフラストラクチャの迅速な適用を完了できます。同時に、この AI エージェント コンテストのイベント マーケティングの性質もさらに優れています。人々はマサのインフラストラクチャサービス能力に注目しています。

この試みは非常に意味のあるもので、これまでの多くの記事で述べてきたように、AI Agent は「良い製品は話せる」というシン アプリケーションのアイデアを使用して、従来のチェーン インフラがユーザーに到達する方法を変えました。それは賞賛に値します！