AI革命：Bittensor如何重塑羣體智能網路

AI行業爆發與Web3融合

人工智能技術的飛速發展正在引領我們進入一個全新的數據驅動時代。深度學習和自然語言處理等領域的突破性進展，使AI應用遍地開花。2022年ChatGPT的橫空出世徹底引爆了AI行業,隨之而來的是各種AI工具的井噴式湧現,從文本生成到視頻制作,AI正在滲透各行各業。預計到2030年,AI行業市場規模將達到1850億美元。

然而,目前AI行業的發展格局仍然由少數科技巨頭主導,這不可避免地帶來了數據壟斷、算力分配不均等問題。與此同時,Web3的去中心化理念爲解決這些挑戰提供了新的可能性。在Web3的分布式網路架構下,AI的發展格局有望得到重塑。

在AI與Web3的交匯處,一批創新項目應運而生。Fetch.ai利用區塊鏈構建去中心化AI經濟體;Numerai借助區塊鏈和數據科學家社區預測市場;Velas則打造高性能的AI+區塊鏈智能合約平台。然而,這些項目大多聚焦於單一應用場景,難以形成完整的生態系統。

Bittensor敏銳地把握住了這一機遇,通過區塊鏈的激勵機制,搭建了一個自帶篩選競爭機制的AI算法平台,爲優質AI項目提供了良好的生態環境。這一創新性的嘗試,有望重塑AI行業的發展格局。

Bittensor:去中心化AI網路的先行者

Bittensor是一個去中心化的激勵機器學習網路和數字商品市場。它具有以下幾個顯著特點:

• 去中心化架構:Bittensor網路由數千個分布式節點組成,有效解決了數據集中等問題。

• 公平激勵機制:網路對子網的獎勵與其貢獻成正比,子網內部的獎勵分配也遵循同樣原則。

• 開放的機器學習資源:爲每個需要機器學習算力的個體提供服務。

• 多元化的數字商品市場:不僅支持AI模型交易,還可擴展至各類數據交易。

Bittensor的發展歷程充分體現了其作爲一個"極客項目"的特質:

• 2021年,由一羣技術專家發起,採用Substrate框架構建底層區塊鏈。

• 2022年,發布Alpha版本網路,驗證去中心化AI的可行性。引入Yuma共識,保護用戶隱私。

• 2023年,推出Beta版本,引入TAO代幣激勵機制。

• 2024年,應用DHT技術提升數據處理效率,重點發展子網和數字商品市場。

Bittensor的代幣經濟模型也頗具特色。TAO代幣總量爲2100萬枚,每四年減半,採用公平發行方式,沒有預挖和團隊預留。目前每12秒產生一個區塊,每個區塊獎勵1 TAO。日產出約7200個TAO,按貢獻分配給各子網及其內部節點。

截至目前,Bittensor網路已擁有超過10萬個帳戶,其中活躍帳戶達8萬個。在過去一年中,TAO幣價最高漲幅超過數十倍,目前市值約22.78億美元,單價321美元。這些數據充分展現了Bittensor的發展勢頭和市場認可度。

子網架構:Bittensor的核心創新

子網是Bittensor網路架構中最關鍵的組成部分。每個子網可視爲一段獨立運行的代碼,擁有特定的激勵機制和功能,但都保持與主網一致的共識接口。目前Bittensor網路共有45個子網,預計到2024年中期將增至64個。

子網內部主要包含三類角色:

• 子網所有者:負責提供基礎代碼,設計激勵機制。

• 礦工:負責迭代優化服務和挖礦代碼,以在競爭中保持領先。

• 驗證者:負責評估子網貢獻並確保其正確性。

子網的排放(emission)機制是Bittensor網路中獎勵分配的核心。一般而言,子網獲得的獎勵中18%分配給所有者,41%分配給驗證者,41%分配給礦工。子網內部採用優勝劣汰機制,表現不佳的節點會被淘汰出局。

子網註冊後有7天免疫期。首次註冊費用爲100 TAO,再次註冊價格翻倍。當所有子網名額用滿時,排放量最低且不在免疫期的子網將被新子網取代。因此,子網需要不斷提升驗證者質押量和礦工效率,以確保長期生存。

Bittensor的子網架構爲去中心化AI數據網路的落地提供了良好基礎。例如,Masa作爲首個雙幣獎勵系統在Bittensor網路中成功落地,並獲得1800萬美元融資。

創新的共識與證明機制

Bittensor網路採用了多種創新的共識和證明機制,其中最具特色的是智力證明(PoI)機制和Yuma共識。

PoI機制要求礦工通過完成智能計算任務來證明其貢獻。這些任務可能涉及自然語言處理、數據分析或機器學習模型訓練等。驗證者負責分配任務並根據完成質量進行評分。

Yuma共識是Bittensor的核心共識算法。它在匯總驗證者評分時,會根據驗證者質押的TAO數量賦予不同權重,並剔除與多數意見嚴重偏離的結果。最終根據綜合評分分配獎勵。

Yuma共識的一個重要特點是"數據不可知原則",即節點無需了解所處理數據的具體內容就能完成計算和驗證,這有效保護了用戶隱私。

此外,Bittensor還引入了MOE(混合專家)機制,在一個模型架構中集成多個專家級子模型。這使得不同領域的專家模型可以協同工作,產生比單一模型更優的結果。驗證者可以對專家模型進行評分和排名,並分配相應獎勵,從而激勵模型不斷優化。

子網項目概覽

目前Bittensor網路已有45個註冊子網,其中40個已命名。隨着子網數量的增加,註冊難度有所下降,但長期來看仍將是優勝劣汰的過程。

除根子網外,目前最受關注的是19號、18號和1號子網,它們的排放量佔比分別爲8.72%、6.47%和4.16%。

19號子網Vision專注於去中心化圖像生成和推理,提供各類圖像模型訪問。目前其節點日均收益約866美元。

18號子網Cortex.t致力於構建前沿AI平台,通過API提供文本和圖像服務。其節點日均收益約554美元。

1號子網是最早的文本生成子網,雖曾受到質疑,但仍保持較高排名。

此外還有一些特色子網,如Meta Search(分析社交媒體數據提供市場情緒)和Omron(優化質押策略的神經網路)等。

總的來說,成功運營子網節點可獲得可觀收益,但也需要持續優化以在激烈競爭中生存。

未來展望

1. Web3與AI的融合將繼續成爲市場焦點,吸引大量投資。

2. Bittensor作爲非傳統VC項目,兼具技術創新和市場認可,具有良好發展前景。

3. 其獨創的子網架構降低了AI項目遷移至去中心化網路的門檻,有望吸引更多優質項目加入。

4. 隨着子網數量增加,原有子網獲取的TAO獎勵可能下降,需要TAO價格相應漲以維持收益水平。

5. 子網註冊門檻降低可能帶來一些質量不高的項目,但長期來看競爭機制將確保優質項目勝出。