著者: ドン
編集者: TechFlow
私は常に新しいトークノミクスに興味を持っています。暗号プロトコルがどのようにインセンティブを調整するかを見るのは常に興味深いことです。そして、時にはそれが実に魅力的に見えることもあります — 必然的に崩壊するまでは。そのため、Bittensor がバレンタインデーに動的 $TAO (dTAO) システムを立ち上げたとき、私はすぐに興味をそそられました。
アイデアはシンプルです。サブネット間で TAO 発行を配布するための、新しい、より「公平な」方法を提供します。
しかし、わずか1か月後、問題が発生しました。一見完璧に見えるデザインが、自由市場では必ずしも意図したとおりに機能するわけではないことが判明しました。
dTAOの仕組み
dTAO の仕組みを簡単に説明します。
各サブネットには、ネイティブ TAO-SN UniV2 タイプ プールの形式で独自のサブネット トークン ($SN) があります。混乱を招くのは、ユーザーが SN と引き換えに TAO を「ステーキング」しているにもかかわらず、実際には機能的には TAO を SN と「交換」することと何ら変わらないことです。唯一の違いは、ユーザーは流動性プールに流動性を追加できず、サブネット トークン間で直接取引することもできない (例: SN1 → SN2) が、TAO を仲介として使用できる (SN1 → TAO → SN2) ことです。
TAO の発行は、サブネット SN トークンの価格に基づいて比例して割り当てられます。価格変動を平滑化したり、価格操作を防止したりするために、システムでは移動平均価格を使用します。
SN トークン自体も発行量が多く、TAO や BTC と同様に供給上限が 2,100 万となっています。 SN の一部は TAO-SN 流動性プールに割り当てられ、残りはサブネットの利害関係者 (マイナー、バリデーター、サブネット所有者) に分配されます。 TAO-SN プールに割り当てられる SN の量は、プール内の TAO の発行のバランスをとることを目的としており、それによって SN の価格 (TAO 単位) を安定させながら流動性を高めます。
ただし、上記の計算結果により、サブネットに必要な SN 数が SN の最大発行数（SN の発行曲線に基づく）を超える場合、SN の発行は最大値に制限され、SN の価格（TAO 単位）が上昇します。
このメカニズムの基本的な前提は、時価総額の高いサブネットは Bittensor ネットワークに高い価値をもたらすため、より多くの TAO 発行を受けるはずだということです。
しかし、現実には、暗号通貨市場で最も価格の高いトークンは、最も注目度が高く、宣伝効果が高く、ポンジーのような特性があり、マーケティング リソースが最も豊富なトークンであることが多いのです。これが、L1 パブリック チェーンとミームコインが常に比較的高い評価を得ている理由です。
メカニズム設計の出発点は良いのですが、収益を生み出すことで価値を生み出すサブネットが収益の一部を使って SN トークンを買い戻し、それによって価格を押し上げ、より多くの TAO 発行を獲得するという想定では、このアイデアはややナイーブです。
ミームコインと制御不能なトークン経済で溢れるサブネット
dTAO のローンチ前に、私は多くの暗号アナリストと dTAO トークンの経済における明らかな欠陥について話し合いました。つまり、時価総額が高いほど収益や価値創造が高くなるわけではないということです。
しかし、私はこの理論がすぐに実際に検証されるとは思っていませんでした。自由市場は「美しく」機能します。
アップグレードの直前、匿名の人物がサブネット 281 を乗っ取り、「TAO Accumulation Corporation」(略して「LOL Subnet」) と呼ばれるミームコイン サブネットに変えました。これは明らかに AI とは何の関係もありません。
現在削除されている Github ページから:
マイナーはコードを実行する必要はなく、バリデータはマイナーが保有するサブネット トークンの数に基づいてマイナーにスコアを付けます。マイナーが保有するトークンが多ければ多いほど、受け取る発行額も高くなります。
実際に起こることは、投機家が SN28 トークンを購入 → SN28 の価格が上昇 → SN28 の TAO 発行が増加 → サブネット トークンの発行制限を超えると、SN28 の価格が上昇し続ける → SN トークンの発行は、SN を保有する「マイナー」に比例して分配される → 人々はより多くの TAO を取得するためにより多くの SN を購入する → 価格がさらに上昇 → ポンジー サイクルが継続する、というものです。
その結果、TAO の発行部数は正式にミームに資金を提供するようになりました。ある時点で、SN28 サブネットは時価総額で 7 番目に大きいサブネットになりました。
しかし、なぜSN28はビッテンゾルを占領できなかったのでしょうか?中央集権化が救世主
わずか数日間で、Opentensor Foundation はルート ステークを使用してカスタム バリデータ コードを実行し、人々に SN28 トークンを売却するよう促し、数時間でその価格を 98% 急落させました。
出典: Bittensor discord
SN28サブネットトークンはOpentensor Foundationの措置を受けて98%急落
本質的に、Opentensor Foundation は中央集権的な組織として機能し、dTAO メカニズムの自由市場による悪用を防止します。現在、古い TAO 発行メカニズムから新しい dTAO メカニズムへの緩やかな移行期間にあるため、この集中的な介入が可能です。
旧TAOメカニズムからdTAOへの移行
TAO の古いメカニズムでは、SN0 (「ルート サブネット」) に最も多くの TAO をステークした 64 人のバリデータが、TAO 発行を受け取ることができる人を投票で決定できました。
このメカニズム自体は、大規模なバリデーター（Opentensor Foundation、DCG Yuma、Dao5、Polychain など）が持つ力によって引き起こされる一連のインセンティブ問題を引き起こします。たとえば、理論的には、投資または育成したサブネット、またはバリデータノードを実行してそこから TAO 報酬を受け取るサブネットに TAO の発行を誘導することができます。
taostats.io/validators に表示されているトップバリデーター
したがって、このメカニズムを廃止することは、分散化に向けた良い一歩となります。たとえ発行額の一部を失うことになるとしても、より分散化された報酬メカニズムを選択したチームを私は称賛します。
SN28事件が発生した当時、dTAOはローンチされてからまだ1週間ほどしか経っていなかったため、SN0（下図の青線）がまだ発行量の約95％をコントロールしており、Opentensor財団が介入することができました。
しかし、約1年後にはSN0の発行管理権は約20％に低下するでしょう。つまり、SN28 のようなイベントが再び発生した場合、SN0 経由で介入することはほぼ不可能になります。この場合、Bittensor は「分散型 AI」プロジェクトからミームコインのインセンティブ ネットワークへと変化する可能性があります。
この移行期間中、排出を制御する権限は、古いメカニズム (SN0 または「ルート属性」) から新しい dTAO メカニズム (「アルファ属性」) に移行します。
認めましょう、これは単なるミームではありません
たとえ弱気相場において人々が十分に理性的であり、ミームコインの誇大宣伝に飛びつかないと仮定したとしても、Bittensor が AI とはまったく関係のない汎用インセンティブ ネットワークに進化する可能性はあります。
思考実験を想像してみてください。誰かがビットコインの分散型マイニング専用のサブネットを立ち上げます（ただし、これは目新しいアイデアではありません）。このサブネットの目標は、リソース効率の高い方法でビットコインのマイニングを奨励し、マイニングされた BTC を経常収入として使用してサブネット トークン SN を買い戻し、より多くの TAO 発行を取得することです。
そのため、TAO は分散型 AI プロジェクトから一般的なインセンティブ プロジェクトに変わり、TAO の発行は特定の目標に向かって進むのではなく、企業のさまざまなランダムな運用コスト (OpEx) を補助するためにのみ使用されます。
技術的に言えば、これは Yuma コンセンサス メカニズムの本来の意図に沿っていると言えます。なぜなら、Yuma コンセンサスは、必ずしも AI に限定されず、あらゆる「主観的な」作業について合意に達することを目指しているからです。しかし、明確な目標がないため、システム全体が無意味に思えます。
最後に
dTAO モデルの導入からわずか 1 か月で、すでに亀裂が見え始めています。
自由市場のインセンティブ メカニズムは、中央集権的な権力がなければ、Bittensor はもはや AI プロジェクトではなく、むしろ、ミームコイン サブネットによって支配される「アテンション ネットワーク」、または Bittensor ネットワークを大幅に改善することなく TAO 発行を使用して運用コストを補助する収益創出企業によって支配される「一般的なインセンティブ ネットワーク」になる可能性があることを示唆しています。
すべてのサブネットワークの目標を統一するには、ネットワークに真の「目的関数」が必要だと思います。しかし、公正な大規模言語モデル (LLM) 評価フレームワークを実行するときに直面する課題からもわかるように、AI (特に汎用人工知能、AGI) の分野で明確な目標を見つけることは非常に困難です...これが、Yuma コンセンサスが「主観性」作業のために作成された理由でもあります。
有名な引用文に「インセンティブを見せてください。そうすれば結果をお教えします」というものがあります。
前回の記事では、TAOの発行は時価総額に比例すると書きましたが、実際は価格に比例します。このエラーは、@nick_hotz の指摘により修正されました。
