作者： Grayscale
編譯：Felix, PANews
概括
Bittensor站在軟體領域最具突破性和變革性的兩大趨勢最前線：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創建了加密產業，而以太坊透過去中心化應用程式幫助擴展了生態系統。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，透過開放、去中心化社區（不是中心化公司）開發先進的AI軟體。
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AI少數實體控制的風險，這與人類價值和更廣泛的社會相違背。相較之下，Bittensor是透過其原生代幣TAO在經濟上激勵AI開發開放合作的平台。透過使用公共區塊鏈，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的目標是創建“AI互聯網”，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平台。透過連接到Bittensor網絡，該平台將幫助任何人在任何地方輕鬆建置、部署和存取AI應用程式。
圖表1：截至8月16日，TAO佔灰階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部分所有權（圖表2）。 TAO的供應計畫與比特幣完全一致，最高供應量2,100萬枚，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路所有者、子網路驗證者和子網路礦工。除了激勵獎勵，TAO目前主要用作子網路所有者註冊其子網路的押金。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發行的子網路的決策權，以及(iii) 一般網路治理決策。從長遠來看，Bittensor可能會透過向使用其子網路的應用程式終端用戶收費，實現網路貨幣化，這可能會為TAO代幣產生價值。
圖表2 ： TAO代幣基礎訊息
網路和技術
在Bittensor上，開發者競相發展出最好的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、儲存和運算。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，一個子網路專門用於AI影像生成，另一個子網路用於AI音樂生成，另一個子網路用於檢測AI生成的深度偽造。每個子網路涉及三種主要類型的參與者：子網路所有者、子網路礦工和子網路驗證者。在給定的子網路上，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
- 終端用戶透過面向消費者的應用程式提示網路。這類似於向ChatGPT提問。
- 子網路礦工在相關子網路上運行AI模型，並競相為給定的提示產生最佳輸出。例如，在聊天機器人子網路中，礦工會爭奪對用戶問題提供最佳答案。
- 驗證者根據輸出品質對礦工的回應進行排名，並將排名最高的回應傳回給提出問題的終端用戶。
驗證者透過一種名為Yuma共識的新流程來確定礦工的表現。此共識機制匯總了每個驗證者的排名，並根據其質押的TAO數量進行加權，以產生礦工表現的集體排名清單。
更廣泛的Bittensor區塊鏈在「權威證明」共識機制下運行，其中某些節點被授予訂購鏈上交易的權限並幫助維護網路的完整性。 Bittensor的區塊儲存更新狀態變更和代幣餘額，以反映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，每個子網路代表不同的範例。包括：
- 影像生成子網路：針對專門用於創建高品質生成影像的AI模型量身定制。
- 聊天機器人子網路：針對專門用於自然語言處理的AI模型進行了最佳化，並允許消費者存取響應迅速的虛擬助理。
- Deepfake偵測子網路：利用Bittensor網路中先進的生成和判別AI模型，旨在偵測AI產生的影像。
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台。其他試圖在基礎設施層面解決去中心化AI問題的早期項目包括Sentient和Sahara AI。
除了這些直接競爭對手之外，某些協定還與特定的Bittensor子網路競爭。例如，Akash在某種程度上與計算子網路競爭，Filecoin與資料儲存子網路競爭，Gensyn與預訓練和微調子網路競爭。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路。
需要考慮的因素
具有成長潛力的市場機會：中心化AI的市場規模估計在2024年為2,150億美元，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，反映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代表了這個交叉點的早期投資。
無需許可即可開發和使用強大的技術：隨著AI不斷發展成更強大、更重要的工具，關於誰可以建立或存取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，無需許可即可存取資源來開發和使用AI。
促進公平AI發展的經濟誘因：與中心化替代方案相比，Bittensor可以幫助獨立AI開發人員更多地存取AI資源，如運算、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，並可能為他們的營運提供資金。如果成功，Bittensor的開放式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領導者的認可。公司正在籌集風險投資資金，以在Bittensor上建立子網和應用程序，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
採用和網路成長： Bittensor的壽命取決於吸引大量開發人員和AI專案在該平台上建置。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層級和子網路活動上。隨著時間的推移，Bittensor需要擴大應用程式終端用戶的數量和質量，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的運作依賴於廣泛參與者網路的平穩運作。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也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，並確保網絡隨著時間的推移，將釋放恰當的分配給適宜的子網。
競爭網絡： Bittensor面臨來自AI相關加密資產的競爭，這些資產試圖透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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