머리말
AI 개발은 최근 데이터, 컴퓨팅 파워, 알고리즘 연구의 발전으로 큰 진전을 이루었으며, 특히 기본 LLM 대형 모델의 등장을 의미하는 OpenAI GPT-4의 등장으로 생산성 향상과 생산성 향상을 촉진했습니다. 사회. 효율성이 변화합니다.
그러나 GPT-4로 대표되는 이러한 대규모 폐쇄 소스 모델의 단점도 드러났습니다. 즉, 중앙 집중식 모델은 일반적으로 제3자 통합에 제한이 있어 중앙 집중식 모델을 기반으로 하는 AI 에이전트의 확장성과 상호 운용성이 떨어집니다.
따라서 Llama와 같은 오픈 소스 대형 모델과 기타 모델 시리즈를 찾는 연구가 점점 더 많아지고 있습니다. 그러나 오픈 소스는 투명성을 의미하지 않으며 많은 과제에 직면해 있습니다.
주요 딜레마는 오픈 소스 AI 개발이 대부분의 기여자에게 경제적 인센티브를 제공하지 않는다는 것입니다. 일부 경쟁 보상이 있더라도 이는 일반적으로 일회성이며 후속 개선 및 개발 작업은 여전히 사랑을 위한 전력을 생성해야 합니다. 특정 규모에 도달하고 대규모 팔로워 커뮤니티를 보유하게 되면 수입을 달성할 수 있는 가능성이 더 많아지고 지속적으로 개선할 수 있는 기여자가 더 많아질 것입니다.
따라서 Bittensor AI 프로젝트는 web3 토큰 마이닝을 사용하여 오픈 소스 AI 개발을 보다 지속 가능하고 검증 가능하며 효율적으로 만들려고 시도합니다. Yuma Consensus를 통해 연구 측 Miner, 검증자 Validator 및 AI 프로젝트 측 Subnet Creator와 리소스를 도입하고 정렬하여 전체 AI 연구를 보다 투명하고 분산화하며 누구나 AI 기여에 참여할 수 있으며 합당한 보상을 받을 수 있습니다.
2차 시장에서의 토큰 성능도 사람들의 기대를 확인시켜 주었습니다. 가격은 2023년 9월 50달러 이상에서 2024년 12월 500달러 이상으로 10배나 올랐습니다!
최근 Bittensor 투자자이자 Digital Current Group의 창립자는 Bittensor 생태계 내에서 서브넷 프로젝트 인큐베이션을 전문으로 하는 액셀러레이터인 Yuma를 설립하고 CEO를 역임하며 Bittensor 프로젝트에 대한 자신감과 잠재력을 보여주었습니다.
출처: 코인데스크
물론 모든 프로젝트의 성공에는 의심의 여지가 없습니다. Bittensor 프로젝트 탄생 이후 많은 FUD가 있었습니다. 이 기사에서는 아직 완전히 답변되지 않은 많은 질문을 요약하고 연구 및 연구를 통해 분산형 AI 트랙에서 Bittensor의 향후 위치와 가능성을 이해하려고 노력했습니다. 분석. 
Bittensor 란 무엇입니까?
Bittensor는 캐나다 토론토 팀, Jacob Robert Steeves, Ala Shaabana 및 Garrett Oetken이 2021년에 설립했습니다.
Bittensor는 AI 개발자가 기계 학습 모델 또는 기타 AI 관련 개발을 구축하고 배포하는 데 사용하는 분산형 AI 인프라입니다. 많은 Web3 AI 프로젝트는 자체 블록체인이 이미 있는지 여부에 관계없이 Bittensor의 블록체인 "서브텐서"에 액세스하여 그 서브넷이 될 수 있습니다.
서브넷이란 무엇입니까?
서브넷은 Bittensor 생태계의 핵심을 형성합니다. Bittensor의 각 서브넷은 독립적인 인센티브 기반 경쟁 시장입니다. 누구나 하위 네트워크를 생성하고, 하위 네트워크가 수행할 작업을 사용자 정의하고, 인센티브 메커니즘을 설계할 수 있습니다(기계 학습 비유에서 인센티브 메커니즘은 원하는 결과를 향해 모델 훈련을 안내할 수 있는 목표 손실 함수로 이해될 수 있음). 서브넷을 생성하려면 등록비(TAO로 책정)만 지불하면 되며, 해당 서브넷에 대한 netuid를 받게 됩니다. 서브넷 생성자는 서브넷 내에서 실행되는 작업을 맡을 필요가 없지만, 서브넷 작업을 운영할 수 있는 권한을 다른 사람에게 양도합니다.
이 서브넷을 운영하는 작업은 기존 서브넷에 가입함으로써 다른 사람들이 참여할 수 있는 또 다른 방법을 제공합니다. 기존 서브넷에 가입하는 경우 서브넷 마이너 또는 서브넷 유효성 검사기의 두 가지 방법으로 참여할 수 있습니다. TAO로 표시된 등록 비용을 지불하는 것 외에도(검증인인 경우 TAO를 약속해야 함) 충분한 컴퓨팅 리소스가 있는 컴퓨터를 제공하고 컴퓨터와 지갑을 서브넷 서브넷에 등록하기만 하면 됩니다. 동시에 이 컴퓨터의 서브넷 빌더에서 제공하는 서브넷 마이너 모듈 마이너 모듈 또는 서브넷 검증 모듈 유효성 검사 모듈을 실행합니다(두 모듈 모두 Bittensor API의 Python 코드입니다).
서브넷의 경쟁 시장은 어떻게 작동합니까?
서브넷 경쟁이 진행되는 방식은 다음과 같습니다. 귀하가 서브넷 채굴자가 되기로 결정했다고 가정해 보겠습니다. 서브넷 유효성 검사기는 완료해야 할 몇 가지 작업을 할당합니다. 서브넷의 다른 채굴자도 동일한 유형의 작업을 받게 됩니다. 모든 서브넷 마이너는 작업을 완료한 후 결과를 서브넷 유효성 검사기에 제출합니다.
그런 다음 서브넷 유효성 검사기는 서브넷 마이너가 제출한 작업의 품질을 개별적으로 평가하고 순위를 매깁니다. 서브넷 채굴자로서 귀하는 작업 품질에 따라 보상(TAO로 가격 책정)을 받게 됩니다. 마찬가지로 다른 서브넷 채굴자들도 성과에 따라 상응하는 보상을 받게 됩니다. 동시에, 고품질 서브넷 채굴자가 더 나은 보상을 받을 수 있도록 보장하는 서브넷 검증자에게도 보상이 제공되어 서브넷의 전반적인 품질이 지속적으로 향상됩니다. 이러한 모든 경쟁 프로세스는 서브넷 작성자가 작성한 코드 인센티브 메커니즘을 기반으로 자동으로 완료됩니다.
출처: Subnet Creator가 인센티브 메커니즘을 정의하는 방법에 대한 단계
인센티브 메커니즘은 궁극적으로 서브넷 채굴자의 성능에 대한 판단입니다. 인센티브가 잘 조정되면 서브넷 채굴자가 필요한 작업을 지속적으로 개선하기 위해 경쟁하는 선순환이 형성될 수 있습니다.
반대로 잘못 설계된 인센티브는 서브넷의 전반적인 품질에 부정적인 영향을 미치고 공정한 채굴자의 인센티브를 약화시키는 악용 및 지름길로 이어질 수 있습니다.
각 서브넷 마이너의 구체적인 작업은 서브넷 생성자의 원래 목적에 따라 달라지며, 이는 더 변경 가능하거나 더 구체적일 수 있습니다. 예를 들어, 서브넷 1의 광부의 작업은 서브넷 유효성 검사기가 보낸 텍스트 프롬프트에 응답하고 최상의 프롬프트 완료 결과를 제공하는 것입니다. 또는 서브넷 47의 광부의 작업은 스토리지를 제공하는 것입니다.
또한 각 하위 네트워크에는 분산형 AI 훈련, 검증 가능한 추론 등 특정 AI 분야의 기술적 어려움을 극복하거나 AI에 필요한 일부 인프라 및 리소스를 제공하는 등 고유한 연구 및 상용화 방향이 있습니다. GPU 거래 시장 또는 데이터 주석 서비스 또는 Subnet 34 - BitMind와 같이 사용자가 AIGC 딥페이크 기술을 식별하는 데 도움이 되는 서브넷입니다.
Bittensor에는 현재 55개 이상의 서브넷이 있으며, 이 숫자는 계속 증가하고 있습니다!
출처:IOSG 벤처
Subtensor 블록체인의 역할
분명히 블록체인과 프로젝트 토큰인 TAO가 이 일련의 대회에서 큰 역할을 했습니다.
첫째, Subtensor 블록체인은 모든 서브넷의 주요 활동을 원장에 기록합니다. 더 중요한 것은 Subtensor 블록체인이 서브넷 채굴자와 서브넷 검증자에 대한 보상 분배를 결정하는 역할을 한다는 것입니다. Yuma Consensus(YC)라는 알고리즘이 블록체인 Subtensor에서 지속적으로 실행됩니다. 각 서브넷 유효성 검사기는 모든 서브넷 채굴자의 작업 품질 순위를 매기며, 각 서브넷 유효성 검사기의 모든 순위는 함께 전송되어 YC 알고리즘에 집합적인 입력으로 제공됩니다. 일반적으로 서로 다른 서브넷에 있는 검증자의 순위는 서로 다른 시간에 Subtensor에 도착하지만 Subtensor의 YC 알고리즘은 모든 순위가 도착할 때까지 일반적으로 12초마다 기다리고 YC 알고리즘은 모든 순위 입력을 기반으로 보상을 계산합니다. 검증인. 이러한 보상(TAO로 표시)은 서브넷 채굴자와 서브넷 검증자의 지갑에 입금됩니다. Subtensor 블록체인은 각 서브넷에 대해 독립적이고 지속적으로 YC 알고리즘을 실행합니다.
YC 합의 알고리즘은 주로 두 가지 요소를 고려합니다. 첫 번째는 각 서브넷 검증자가 유지하는 가중치 벡터입니다. 벡터의 각 요소는 서브넷 채굴자에게 할당된 가중치를 나타냅니다. 각 서브넷 유효성 검사기는 이 가중치 벡터를 기준으로 모든 서브넷 마이너의 순위를 매깁니다. 두 번째 요소는 검증인과 채굴자당 지분 금액입니다. 온체인 Yuma 합의는 이 가중치 벡터와 서약 수를 사용하여 보상을 계산하고 이를 서브넷 검증자와 서브넷 채굴자에게 분배합니다.
Bittensor API는 Subtensor 블록체인의 Yuma 합의와 서브넷의 검증자의 의견을 전송하고 연결하는 역할을 합니다. 또한, 동일한 서브넷에 있는 검증인은 동일한 서브넷에 있는 채굴자에게만 연결되며, 서로 다른 서브넷에 있는 검증인과 채굴자는 서로 통신 및 연결되지 않습니다.
출처 : 비텐소
검증인의 게임 이론
서브넷 검증자 또는 서브넷 마이너로 참여하려면 먼저 등록 및 스테이킹을 해야 합니다. 등록이란 원하는 서브넷에 키를 등록하고 해당 서브넷에서 UID 슬롯을 얻는 것을 의미합니다. UID 슬롯은 서브넷의 확인 권한을 나타냅니다. 참고로, 서브넷 검증자는 동시에 여러 UID 슬롯을 보유하고 여러 서브넷을 확인할 수 있지만, TAO 양을 한 번 스테이킹하면 여러 UID 슬롯을 선택하고 여러 서브넷을 확인할 수 있습니다. (다시 찍는 개념과 유사합니다.)
따라서 가장 많은 보상을 얻기 위해 검증 스테이커는 모든 서브넷에 검증 서비스를 제공하는 경향이 있습니다. 그러나 모든 스테이킹 검증인이 실제로 스테이킹 서비스를 제공할 권리를 갖는 것은 아닙니다. 서약 수에 따라 순위가 매겨진 서브넷 내 상위 64명의 검증자만이 해당 서브넷의 실제 검증 권한을 가진 것으로 간주됩니다. 이렇게 하면 지분 금액이 높은 임계값이 되고 악을 행하는 데 드는 비용이 증가하므로 검증자가 악을 행할 위험이 줄어듭니다(서브넷에 가중치를 설정하려면 최소 1000 TAO가 있어야 함). 서약 수를 늘리기 위해 각 검증인은 좋은 평판과 성과 기록을 구축하고 더 많은 TAO 위탁 서약을 유치하여 서약 수를 늘리고 서브넷의 상위 64위 검증자가 되도록 노력할 것입니다.
서브넷 검증자와 서브넷 마이너(마이너를 실행하는 데 스테이킹이 필요하지 않음)가 서브넷에 키를 등록하면 마이닝을 시작할 수 있습니다.
독특한 토큰 인센티브 경제
모든 TAO 토큰 보상은 비트코인과 유사하게 새로 발행됩니다. Bittensor의 $TAO는 비트코인과 동일한 토큰 경제 및 발행 곡선을 가지고 있습니다. TAO 공급량: 총 공급량은 2,100만개로 제한되며, 이는 4년마다 절반으로 줄어듭니다.
Bittensor는 사전 채굴된 TAO 토큰이나 ICO 없이 공정한 출시로 시작합니다. 현재 네트워크는 하루에 7,200개의 TAO를 생성하며, 블록당 1개의 TAO가 생성되며, 대략 12초마다 한 블록이 생성됩니다. 총 토큰 공급량은 비트코인과 유사한 프로그래밍 방식의 발행 계획에 따라 2,100만 개로 제한됩니다.
그러나 Bittensor는 전체 공급량의 절반이 분배되면 발행률이 절반으로 줄어드는 독특한 메커니즘을 도입합니다. 이 반감기는 약 4년마다 발생하며 2,100만 개의 TAO 토큰이 모두 유통될 때까지 나머지 토큰의 각 반감기 지점에서 계속됩니다.
TAO는 비트코인의 발행 곡선과 철학을 채택하고 있지만 재활용 메커니즘으로 인해 이 곡선은 비트코인처럼 적극적으로 동적이며 완전히 고정되지는 않습니다.
재활용 메커니즘:
현재 주기의 일일 토큰 발행량은 7,200TAO입니다(2009년 1월부터 2012년 11월까지 비트코인의 첫 번째 주기와 동일).
그러나 매일 일정 개수의 동적 TAO가 키 (재)등록을 통해 재활용됩니다.
채굴자나 검증자가 되려면 네트워크에 키를 등록하고 기타 GPU 및 컴퓨팅 성능 요구 사항을 충족해야 합니다. 등록하려면 TAO를 재활용해야 합니다. 즉, TAO를 네트워크에 다시 넣기 위해 일정 금액의 TAO를 지불해야 합니다.
각 키 (재)등록은 순환 공급량에서 TAO를 제거하고 나중에 다시 채굴할 수 있는 프로토콜의 발행 풀에 다시 넣습니다.
이 메커니즘은 재활용된 TAO가 동적이기 때문에 계획된 4년 반감 시간을 지연시킵니다. 더 많은 키가 (재)등록되거나 TAO 재활용 비용이 증가하거나 다른 서브넷이 해제되면 재활용된 TAO가 크게 증가할 수 있습니다.
또한, 신규가입자뿐만 아니라 다음과 같은 사유로 등록이 말소된 분들도 등록이 가능합니다.
- 광부들의 경우, 그들의 모델과 추론은 다른 광부들 사이에서 충분히 경쟁력이 없습니다.
- 검증인의 경우 올바른 가중치를 일관되게 설정하지 못하거나, 발행을 유지하지 못하거나, 키에 TAO(자기 위임 + 다른 위임자의 지분)가 충분하지 않습니다.
이러한 요인 자체도 등록 수요의 증가를 악화시킬 것입니다.
재활용된 TAO 수 = 각 서브넷에 등록된(또는 재등록된) 키의 총 수 * 평균 등록(또는 재등록) 비용)
따라서 원래 출시 후 4년 후에 이루어질 예정이었던 첫 번째 반감기는 5~6년 또는 그 이상으로 연기될 수 있습니다. 그것은 모두 TAO의 발행과 재활용 사이의 균형에 달려 있습니다.
Bittensor 네트워크는 2021년 1월 3일 온라인에 접속되었으며, taostats의 토큰 재활용 데이터에 따르면 계획된 반감기 날짜는 2025년 11월로 연기될 것으로 예상됩니다.
출처: https://taostats.io/tokenomics
dTAO란 무엇인가요?
dTAO는 분산형 네트워크에서 낮은 자원 할당 효율성 문제를 해결하기 위해 Opentensor/Bittensor 네트워크에서 제안한 혁신적인 인센티브 메커니즘입니다. 리소스 할당을 결정하기 위해 검증인이 수동으로 투표하는 전통적인 방법과 달리 dTAO는 리소스 할당을 서브넷 네트워크 성능에 직접 연결하는 시장 기반 동적 조정 메커니즘을 도입하여 보상 분배의 공정성과 효율성을 최적화합니다.
핵심 메커니즘
시장 기반의 동적 자원 할당
동적 TAO의 할당 메커니즘은 서브넷 토큰의 시장 성과를 기반으로 합니다. 네트워크의 각 서브넷은 독립적인 토큰을 가지며, 그 상대적인 가격에 따라 서브넷 간 TAO 발행의 분배 비율이 결정됩니다. 시장 정보가 변경됨에 따라 이 할당 비율은 리소스가 효율적이고 잠재적인 서브넷으로 흐르도록 동적으로 조정됩니다.
임베디드 유동성 풀 설계
각 서브넷은 TAO와 서브넷 토큰(서브넷/TAO 토큰 쌍)으로 구성된 유동성 풀로 구성됩니다. 사용자는 서브넷 토큰과 교환하여 TAO를 유동성 풀에 모기지할 수 있습니다. 이 설계는 사용자가 고성능 서브넷에 투자하도록 장려하고 네트워크의 전반적인 개발을 간접적으로 지원합니다.
공정한 토큰 분배 메커니즘
서브넷 토큰은 "공정한 출시" 모델을 통해 점진적으로 배포되므로 팀은 장기적인 기여 및 구축을 통해 점차적으로 토큰 지분을 확보해야 합니다. 이 메커니즘은 토큰이 빠르게 매도될 위험을 방지하는 동시에 팀이 기술 개선과 생태학적 건설에 집중하도록 장려합니다.
사용자와 검증자의 역할 균형
동적 TAO의 자원 할당은 시장에 의해 결정될 뿐만 아니라 검증자와 사용자에 의해 공동으로 영향을 받습니다. 검증자는 벤처캐피털리스트(VC)와 마찬가지로 팀의 기술 역량, 시장 잠재력, 실제 성과를 엄격하게 평가해야 합니다. TAO를 스테이킹하고 시장 거래에 참여함으로써 사용자는 서브넷의 시장 가치 형성을 더욱 촉진합니다.
경제 모델 분석
현재 재정 지원
데이터에 따르면 현재 네트워크의 서브넷은 하루 평균 약 47,000달러의 보상을 받으며, 이는 연간 평균 약 1,700만 달러의 지원에 해당합니다. 이 자금 규모는 전통적인 AI 스타트업을 위한 시드 라운드(약 300만 달러) 및 시리즈 A 자금 조달(약 1,400만 달러)의 중간 가치보다 훨씬 높으며, 서브넷의 빠른 개발을 강력히 촉진합니다.
미래의 잠재력
Bittensor의 현재 연간 예산은 13억 달러에 이를 것으로 예상되며 이는 OpenAI 및 Anthropic과 같은 중앙 집중식 AI 연구 기관과 비슷합니다. 다이나믹 TAO의 출시로 향후 TAO의 신규 발행은 주로 서브넷 토큰의 유동성 풀로 유입되어 생태계 내에서 자본과 가치의 순환을 더욱 촉진할 것입니다.
장기 인센티브
dTAO의 설계는 발행량을 시장 성과와 연결함으로써 팀이 기술과 애플리케이션을 지속적으로 개선하도록 큰 인센티브를 제공합니다. 또한 이 메커니즘은 장외 거래(OTC)를 통해 빠르게 현금을 인출하는 단기적인 행위를 억제하여 네트워크의 장기적으로 지속 가능한 발전을 위한 기반을 마련합니다.
영향과 중요성
자원 할당 최적화
dTAO는 시장을 통해 리소스 할당을 동적으로 조정하여 활용도가 높고 성장 잠재력이 높은 하위 네트워크가 더 많은 리소스를 받을 수 있도록 합니다. 이 메커니즘은 네트워크의 전반적인 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 경쟁과 혁신을 촉진합니다.
분산형 AI 생태 구축
Bittensor는 분산형 AI 네트워크일 뿐만 아니라 동적 TAO를 통해 AI 네트워크를 위한 인큐베이션 플랫폼이기도 합니다. 하위 네트워크 간의 경쟁과 협력은 분산형 AI 생태계의 발전을 더욱 촉진합니다.
생태학적 참여자를 위한 인센티브
Dynamic TAO는 사용자, 검증자 및 팀의 이익 균형을 맞추고 모든 참가자가 경제적 인센티브 메커니즘을 통해 네트워크 성장에 기여할 수 있도록 보장합니다.
검증인의 역할 증가
검증인은 네트워크에서 더 중요한 역할을 수행해야 합니다. 그들은 네트워크 자원 할당의 과학성과 합리성을 보장하기 위해 벤처 캐피탈과 유사한 방식으로 서브넷의 가치와 잠재력을 엄격하게 평가합니다.
dTAO의 출시는 분산형 네트워크 리소스 할당 메커니즘의 큰 발전을 의미합니다. 시장 지향적인 동적 조정, 내재된 유동성 풀 설계 및 공정한 발행 모델을 통해 dTAO는 효율적이고 공정한 자원 배분을 달성합니다. 또한 AI 네트워크 인큐베이션 플랫폼으로서 서브네트워크 개발을 지원할 뿐만 아니라 분산형 AI 네트워크의 미래를 위한 새로운 개발 경로를 제공합니다.
Bittensor의 에이전트 애플리케이션
많은 사람들은 Bittensor가 VC 고위 인사들이 대표하는 AI 코인이며, 주요 에이전트의 개발자 프레임워크 생태계에서 백 송이의 꽃이 피는 응용 시대에 뒤쳐져 있다고 말합니다. 최근 AI 에이전트 열풍이 불고 AI 에이전트 관련 토큰의 총 시장 가치가 100억 달러를 초과하면서 특히 Virtuals 생태계로 대표되는 프로젝트는 전체 마켓캡 시가총액에서 50억 달러(포함)를 차지합니다. 다양한 실무 카테고리), $AIXBT, $VADER, $SEKOIA 등 투자 및 투자 리서치 분석 에이전트), Bittensor는 많은 사람들의 눈에 뒤쳐지는 것 같습니다.
그러나 실제로 Bittensor에는 여전히 많은 "알파"가 있습니다. 많은 사람들이 소비자 AI 에이전트 분야에서 Virtuals/ai16z의 성공과 분산형 AI 인프라에 대한 Bittensor 서브넷의 노력이 서로 보완적이라는 사실을 깨닫지 못합니다.
에이전트의 TVL(Total Locked Volume)과 영향력이 확대됨에 따라 강력한 훈련 및 추론 인프라가 더욱 중요해졌습니다.
현재 Virtuals와 Bittensor는 많은 생태학적 협력을 맺고 있습니다.
많은 소비자 대상 가상 프로토콜 에이전트는 Bittensor 서브넷을 통해 구동되며 TAO의 컴퓨팅 능력과 데이터 생태계를 활용하여 다음과 같은 새로운 가능성을 창출합니다.
$TAOCAT
- TAOCAT은 Masa가 Virtuals 생태계에서 구축한 인공지능 에이전트입니다. 주요 역할은 TAO의 확고한 방어자 역할을 하고, X에 대한 논의에 적극적으로 참여하며, TAO의 영향력을 대변하는 것입니다.
- TAOCAT은 서브넷 42 Masa의 실시간 데이터 인프라와 Bittensor 서브넷 19에서 제공하는 고급 LLM을 활용하여 Bittensor 서브넷 59의 Agent Arena에서 TAO 토큰 배포를 놓고 경쟁하여 토큰화된 AI 가치 캡처의 새로운 패러다임을 만듭니다. X는 TAO Cat의 훈련 데이터가 됩니다.
Bittensor 서브넷이 지원하는 다른 프로젝트는 다음과 같습니다.
- $AION: 예측 결과를 예측하고 예측 시장 베팅에 참여할 수 있는 최초의 에이전트입니다. 카피 트레이딩 카피 트레이딩 기능도 곧 출시될 예정입니다.
- $SERAPH: 디지털 세계를 압도할 AI 에이전트의 물결을 인증하기 위해 설계된 검증 인프라에 초점을 맞춘 첫 번째 프로젝트입니다.
Virtuals와 Bittensor의 협력은 Bittensor 인프라를 기반으로 엄청난 실용적 가치를 창출할 수 있음을 입증합니다. AgenTAO(SN62)의 공식 출시로 이는 Bittensor의 자동화된 소프트웨어 엔지니어링 에이전트에 대한 중요한 이정표가 될 것입니다. 모든 Bittensor 서브넷은 Bittensor의 에이전트에 의해 점차적으로 개발될 것입니다. 앞으로는 Bittensor 생태계에서 더 많은 애플리케이션 측 AI 에이전트가 등장하는 것을 보게 될 것입니다!
출처: 타고드
결론
Bittesor의 미래는 흥미롭고 특히 Ethereum 네트워크와 유사하게 Bittensor 생태계를 둘러싼 많은 연구 및 투자 기관이 나타나기 시작했습니다. DCG 창립자의 주문, 팟캐스트, 블로그, Bittensor 투자에 중점을 둔 OSS Capital을 포함하여 Bittensor 생태학을 연구하는 데 전념하고 있으며 Paypal 갱의 Bittensor와 유사한 사람들의 네트워크가 형성되어 있습니다. Contango, Canonical, Delphi Labs 및 DCG는 최근 모임을 가졌으며 Crytpo x AI 커뮤니티의 많은 전문가들이 Bittensor에 의존하고 지원하기 시작했습니다. 따라서 얼마 전 Kaito의 인지도에서 Bittensor가 Virtuals를 능가하는 것은 무리가 아닙니다. 가상을 통과하는 것은 실제로 불합리하지 않습니다.
출처: BitMind Bittensor Subet 34
내년 2025년 4월 Austin, Texax Bittensor는 300명 이상의 The Endgame Summit 컨퍼런스 및 해커톤을 개최할 예정이며, 특히 Bittensor 생태계에 더 많은 서브넷, 검증자 및 채굴자를 도입하고 영역을 확장하는 데 중점을 둘 것입니다.
엔드게임 서밋
물론, 중앙집중형 AI 프로젝트이든, 분산형 AI 프로젝트이든 최종 기준은 제품으로 돌아올 것입니다.
Bittensor 생태계가 등장하여 번성하고 있습니다.
출처: 전초기지 AI 연구
최근 Bittensor의 창립자는 개인 X에서 지난 해 Bittensor의 다양한 서브넷의 주요 성과를 요약했습니다.
출처: https://x.com/const_reborn/status/1873359385373909008
그러므로 우리는 계속해서 Bittensor를 기대하고 앞으로 Bittensor에서 어떤 제품과 사용 사례가 나올지 살펴보고 사람들이 특정 AI 문제에 대한 솔루션을 찾는 첫 번째 선택이 될 수 있도록 합시다!
충수
1,https://tengsthoughts.com/p/bittensor-doomed?utm_source=www.chainofthought.xyz&utm_medium=referral&utm_campaign=research-bittensor-flawed
2,https://blog.bittensor.com/tao-token-economy-explained-17a3a90cd44e
3,https://docs.bittensor.com/subnets/register-validate-mine#:~:text=To%20participate%20as%20a%20subnet,UID%20slot%20in%20that%20subnet.&text=You%20do %20%20에는%20가 없고%20%20Bittens또는%20네트워크에서%20을 검증합니다.
4, https://docs.bittensor.com/subnets/checklist-for-validating-mining#:~:text=Keep%20in%20mind%20that%20to,must%20 also%20stake%20enough%20TAO.
