Bittensor: Web3与AI融合的先锋探索去中心化机器学习新范式

2025-08-05 02:45:59

AI革命浪潮下的新机遇

人工智能技术的快速发展正在引领我们进入一个数据驱动的新时代。深度学习和自然语言处理等领域的突破性进展,使AI应用变得无处不在。2022年ChatGPT的横空出世引爆了整个AI行业,随之而来的是一系列创新AI工具的涌现,如文生视频、智能办公等。AI技术的广泛应用也被提上日程。与此同时,AI行业的市场价值也呈现爆发式增长,预计到2030年将达到1850亿美元的规模。

然而,当前AI行业主要由少数科技巨头主导,这种高度集中化也带来了一系列挑战,如数据垄断、算力分配不均等。Web3的去中心化理念为解决这些问题提供了新的可能性。在Web3的分布式网络架构中,有望重塑当前AI行业的发展格局。

在AI行业蓬勃发展之际,也涌现出一批优质的Web3+AI项目。这些项目尝试将区块链技术与人工智能相结合,探索新的发展方向。其中,有的项目致力于构建去中心化的AI经济体系,有的项目专注于利用区块链技术优化AI模型训练,还有的项目着力打造AI与区块链融合的高性能平台。

在Web3+AI的各个细分领域中,数据和算力方向的项目发展如火如荼。然而,在算法开发方面,各个项目仍然相对独立,难以形成合力。Bittensor敏锐地捕捉到了这一机遇,通过区块链固有的竞争和激励机制,搭建了一个自带筛选功能的AI算法平台,有望汇聚和保留最优质的AI项目。

Bittensor:去中心化AI网络的探索者

Bittensor是一个去中心化的机器学习网络和数字商品交易平台。它通过分布式计算网络运行,有效解决了数据集中等问题。该网络采用公平的激励机制,根据贡献比例向子网和节点分配奖励。同时,它为需要机器学习资源的个人提供服务,并逐步发展成为一个多元化的数字商品交易市场。

Bittensor的发展历程充满创新精神。2021年,一群技术专家发起了这个项目,旨在推动去中心化AI网络的发展。2022年,团队发布Alpha版本网络,验证了去中心化AI的可行性。2023年,Beta版本问世,并引入代币经济模型TAO激励网络维护。2024年,项目引入DHT技术,提高了数据存储和检索效率,同时加大了对子网和数字商品市场的拓展力度。

Bittensor网络的代币TAO在多个方面模仿了比特币的设计。总供应量为2100万枚,每四年减半一次。TAO通过公平启动方式分发,没有预挖和团队保留。目前大约每12秒生成一个区块,每个区块奖励1个TAO。这些奖励按贡献比例分配给各个子网,再由子网分配给所有者、验证者和矿工。

目前,Bittensor网络账户总数已超过10万,其中活跃账户近8万。在过去一年中,TAO价格最高涨幅达数十倍,当前市值约22.78亿美元,单价321美元。这些数据反映出Bittensor项目正受到越来越多人的关注和参与。

子网架构:Bittensor的核心创新

Bittensor协议是一种去中心化的机器学习协议,支持网络参与者之间交换机器学习能力和预测,促进模型和服务的共享协作。该协议包含网络架构、子张量、子网架构等多个组成部分。Bittensor网络实质上是由多个节点组成,每个节点运行Bittensor客户端软件以实现互联。这些节点由子网管理,采用优胜劣汰机制,表现不佳的子网和节点会被淘汰。

子网是Bittensor网络中的关键组成部分,可以视为一段独立运行的代码,制定了特定的用户激励和功能机制。目前除根子网外,共有45个子网,预计在2024年5月至7月期间,子网数量将从32个增至64个,每周新增4个。

子网中主要包括三类角色:子网所有者、矿工和质押验证者。子网所有者负责提供基础代码和设置激励机制。矿工通过不断优化代码来提高竞争力。验证者负责评估子网贡献并获取奖励。子网的排放奖励一般按18%、41%、41%的比例分配给所有者、验证者和矿工。

子网注册后有7天免疫期,首次注册费为100 TAO。当所有子网名额用尽时,新子网注册将替换掉排放最低且不在免疫期的子网。因此,子网需要不断提高验证者质押量和矿工效率,以确保长期生存。

得益于Bittensor的子网架构,去中心化AI数据网络Masa得以落地,成为网络中首个双币奖励系统,并吸引了1800万美元融资。这展示了Bittensor子网模式的实际应用潜力。

共识机制:智力证明的创新尝试

Bittensor网络采用了多种共识和证明机制。其中最具特色的是智力证明(PoI)机制,这是Bittensor的独创验证和激励机制。在PoI中,矿工通过完成智能计算任务来证明其贡献,这些任务可能涉及自然语言处理、数据分析等领域。验证者负责分配任务并评估完成质量。

Yuma共识是Bittensor的核心共识算法。验证者根据任务完成情况给出评分,并将评分输入Yuma共识算法。该算法会根据验证者质押的TAO数量赋予不同权重,同时剔除与多数评分偏离较大的结果,最终得出综合评分并据此分配奖励。

Yuma共识的一个重要特点是数据不可知原则,这确保了数据处理过程中的隐私和安全。同时,基于性能的奖励机制激励节点提供高效和高质量的计算资源。

此外,Bittensor还引入了MOE(混合专家)机制,在一个模型架构中集成多个专家级子模型。这使得不同子模型可以协同工作,在处理新数据时获得更好的结果。在Yuma共识的支持下,验证者可以对专家模型进行评分和排名,从而推动模型的持续优化。

子网生态:百花齐放的AI应用

目前,Bittensor已有45个注册子网,其中40个已命名。随着子网数量的增加,新注册子网的竞争压力也在上升。然而,Bittensor的淘汰机制确保了长期来看,性能优秀的子网将会脱颖而出。

在现有子网中,19号、18号和1号子网最受关注,排放量占比分别为8.72%、6.47%和4.16%。19号子网Vision专注于去中心化图像生成和推理,提供高质量的开源模型访问。18号子网Cortex.t致力于构建前沿AI平台,通过API提供文本和图像服务。1号子网则是最早的文本生成子网,尽管曾受质疑,但仍保持较高排名。