Фон революции в области искусственного интеллекта

Фон взрыва искусственного интеллекта

С быстрым развитием технологии искусственного интеллекта (ИИ) мы вступаем в эру, основанную на данных. Прорывы в таких областях, как глубокое обучение и обработка естественного языка, сделали приложения ИИ повсеместными. Запуск ChatGPT в 2022 году поджег ИИ-индустрию, за которым последовали ряд инструментов ИИ для создания видео, автоматизации офисных задач и внедрения приложений «ИИ+». Рыночная стоимость индустрии ИИ соответствующим образом выросла и прогнозируется достижение 185 миллиардов долларов к 2030 году.

Рисунок 1: Изменения стоимости рынка искусственного интеллекта

Традиционные интернет-компании монополизируют искусственный интеллект
В настоящее время отрасль искусственного интеллекта контролируется компаниями, такими как NVIDIA, Microsoft, Google и OpenAI. Технологические достижения привели к быстрому прогрессу, однако они также привели к вызовам, таким как централизация данных и неравномерное распределение вычислительных ресурсов. Тем не менее, децентрализованный характер Web3 предлагает новые возможности для решения этих проблем, потенциально переформатируя текущий ландшафт развития искусственного интеллекта.

Текущие разработки в Web3+AI

В то время как индустрия искусственного интеллекта продолжает набирать обороты, появилась волна высококачественных проектов Web3+AI. Fetch.ai использует технологию блокчейн для создания децентрализованных экономик, поддерживая автономных агентов и смарт-контракты для оптимизации тренировки и применения моделей искусственного интеллекта. Numerai использует технологию блокчейн и сообщество ученых-данных для прогнозирования тенденций на рынке, вознаграждая разработчиков моделей через стимулирующий механизм. Velas создала платформу высокой производительности для смарт-контрактов, которая интегрирует искусственный интеллект и блокчейн, предлагая более быстрые скорости транзакций и повышенную безопасность.

Проекты искусственного интеллекта по своей сути состоят из трех ключевых элементов: данных, алгоритмов и вычислительной мощности. В то время как секторы Web3+данных и Web3+вычислительной мощности процветают, направление Web3+алгоритма было фрагментировано, что привело к изолированным, однонаправленным приложениям. Bittensor решает эту проблему, создавая конкурентоспособную платформу для алгоритмов искусственного интеллекта с встроенными механизмами выбора и стимулирования, обеспечивая преобладание только лучших проектов искусственного интеллекта.

График развития Bittensor

Инновационные прорывы
Bittensor - это децентрализованная сеть машинного обучения с вознаграждением и цифровой рынок товаров.

Децентрализация: Bittensor работает в распределенной сети тысяч компьютеров, управляемых различными компаниями и организациями, решая проблемы централизации данных.

Честный инцентивный механизм: В сети Bittensor токены $TAO распределяются пропорционально вкладу каждой подсети. Точно так же вознаграждения, предоставляемые подсетью своим майнерам и валидаторам, также пропорциональны их вкладу в узел.

Ресурсы машинного обучения: Децентрализованная сеть может предоставлять вычислительные ресурсы машинного обучения любому человеку, нуждающемуся в них.

Разнообразный рынок цифровых товаров: Изначально рынок цифровых товаров Bittensor был разработан специально для торговли моделями машинного обучения и связанными данными. Однако благодаря расширению сети Bittensor и принципу данных-агностического механизма согласия Yuma, он превратился в рынок, где можно торговать любой формой данных.

1. Процесс разработки

В отличие от многих высокооцененных проектов VC на текущем рынке, Bittensor - это более справедливый, интересный и значимый проект, созданный техническими энтузиастами. Его история развития не имеет типичной фазы "великого видения для привлечения инвестиций", которая наблюдается в других проектах.

Формирование концепции и запуск проекта (2021 год): Bittensor был основан группой энтузиастов и экспертов в области технологий, которые стремятся развивать децентрализованные сети искусственного интеллекта. Они использовали фреймворк Substrate для создания блокчейна Bittensor, обеспечивая его гибкость и масштабируемость.

Раннее развитие и техническая проверка (2022 г.): Команда выпустила альфа-версию сети, подтвердив возможность децентрализованного искусственного интеллекта. Они также представили консенсус Yuma, который подчеркивает принцип агностики данных для защиты конфиденциальности пользователей.

Расширение сети и создание сообщества (2023 год): команда запустила бета-версию и представила модель токеномики (TAO) для стимулирования поддержки сети.

Технологическая инновация и совместимость межцепочечных (2024): Команда использовала технологию интеграции распределенной хэш-таблицы (DHT) для повышения эффективности хранения и извлечения данных. Проект также начал активно продвигать и расширять свои подсети и цифровой рынок товаров.

Рисунок 2: Промо-изображение сети Bittensor

В процессе разработки Bittensor, не много традиционных ВК вмешивались, избегая риска централизованного контроля. Проект мотивирует узлы и майнеров через токены, что также обеспечивает жизнеспособность сети Bittensor. По сути, Bittensor - это проект по вычислительной мощности и обслуживанию искусственного интеллекта, управляемый GPU-майнерами.

Токеномика

Токен сети Bittensor - TAO. Для выражения своего восхищения Bitcoin, TAO подобен BTC во многих аспектах. Его общий объем составляет 21 миллион монет, который уменьшается вдвое каждые четыре года. Токены TAO распределяются через справедливый запуск при запуске сети Bittensor. Нет предварительного майнинга, поэтому никакие токены не зарезервированы для основной команды и ВК. В настоящее время блок сети Bittensor генерируется приблизительно каждые 12 секунд. Каждый блок приносит пользователям 1 токен $TAO. Ежедневно генерируется примерно 7200 TAO. Эти награды сейчас распределяются на каждую подсеть на основе вклада, а затем распределяются владельцам, валидаторам и майнерам в пределах подсети.

Рисунок 3: Картинка продвижения сообщества Bittensor

Токены TAO могут быть использованы для покупки и получения вычислительных ресурсов, данных и моделей искусственного интеллекта на сети Bittensor, а также являются сертификатом для участия в управлении сообществом.

Текущий статус развития

Общее количество учетных записей в сети Bittensor в настоящий момент превысило 100 000, из которых более 80 000 являются учетными записями с ненулевым балансом.

Рисунок 4: Изменения в номерах учетных записей Bittensor

За последний год цена TAO выросла в несколько раз, достигнув рыночной капитализации в размере $2.278 миллиарда, при текущей цене токена в $321.

Рисунок 5: Изменения цены токена TAO

Постепенная реализация архитектуры подсети

протокол Bittensor

Протокол Bittensor - это децентрализованный протокол машинного обучения, который позволяет участникам сети обмениваться возможностями машинного обучения и прогнозами. Он облегчает обмен и сотрудничество моделями и услугами машинного обучения в режиме peer-to-peer.

Рисунок 6: Протокол Bittensor

Протокол Bittensor включает в себя сетевую архитектуру, субтензоры, архитектуру подсети, узлы валидаторов, узлы-майнеры в экосистеме подсети и многое другое. По сути, сеть Bittensor состоит из групп узлов, участвующих в протоколе, при этом на каждом узле запущено клиентское программное обеспечение Bittensor для взаимодействия с другими сетями. Эти узлы управляются подсетями, которые работают по принципу «выживает сильнейший». Низкопроизводительные подсети заменяются новыми, а низкопроизводительные валидаторы и майнеры в каждой подсети также вытесняются. Таким образом, подсети являются важнейшим компонентом сетевой архитектуры Bittensor.

Логика подсети

Подсети могут рассматриваться как независимые работающие фрагменты кода, устанавливающие уникальные стимулы и функциональные возможности для пользователей, сохраняя при этом тот же самый интерфейс согласования, что и основная сеть Bittensor. Подсети классифицируются на локальные подсети, тестовые подсети и основные подсети. За исключением корневой подсети, в настоящее время существует 45 подсетей, и ожидается, что количество их увеличится с 32 до 64 между маем и июлем 2024 года, добавляя по четыре новых подсети каждую неделю.

Роли и эмиссии подсети

Весь сеть Bittensor включает в себя шесть функциональных ролей: пользователи, разработчики, майнеры, стейкер-валидаторы, владельцы подсети и комитеты. В пределах подсети роли состоят из владельцев подсети, майнеров и стейкер-валидаторов.

1. Владельцы подсетей: Владельцы подсетей несут ответственность за предоставление базового кода майнера и валидатора. Они могут устанавливать уникальные дополнительные механизмы стимулирования и распределять стимулы к работе майнерам.
2. Майнеры: Майнеры-узлы призываются итерировать свои серверы и майнинговый код, чтобы оставаться впереди в конкуренции в пределах одной и той же подсети. Майнеры с наименьшими выбросами заменяются новыми майнерами и должны заново зарегистрировать свои узлы. Следует отметить, что майнеры могут управлять несколькими узлами в разных подсетях.
3. Валидаторы: Валидаторы получают вознаграждение за оценку вкладов каждой подсети и обеспечение их правильности. Они также могут ставить токены TAO на валидационные узлы, зарабатывая стейкинговое вознаграждение от 0 до 18% (регулируемое).

Emissions in a subnet are a mechanism within the Bittensor network that distributes TAO tokens as rewards to miners and validators. Typically, the emissions within a subnet are designed to allocate 18% to the subnet owner, 41% to validators, and 41% to miners. A subnet consists of 256 UID slots, with 64 UID slots allocated to validators and 192 UID slots to miners. Only the top 64 validators with the highest staking amounts can obtain validator permissions and be recognized as active validators within the subnet. A validator’s stake and performance determine their rank and rewards in the subnet. Miner performance is evaluated and scored based on requests and assessments by subnet validators. Underperforming miners are replaced by newly registered miners. Therefore, the greater the total amount of tokens staked by validators, and the higher the computing efficiency of miners, the higher the total emission of the subnet, resulting in a better ranking.

Регистрация и замена подсети

После регистрации подсеть входит в период иммунитета на 7 дней. Начальная регистрационная плата составляет 100 $TAO, и плата удваивается при повторной регистрации, в конечном итоге снижаясь обратно до 100 $TAO со временем. Когда все слоты подсети заняты, регистрация новой подсети приведет к удалению подсети с наименьшими эмиссиями, которая не находится в периоде иммунитета, чтобы уступить место новой подсети. Следовательно, подсети должны максимизировать сумму стейкинга в слотах UID и эффективность майнеров, чтобы избежать удаления после окончания периода иммунитета.

Рисунок 7: Имя подсети

Благодаря подсетевой архитектуре сети Bittensor, децентрализованная сеть данных искусственного интеллекта Masa была реализована и стала первой двухвалютной системой вознаграждения в сети Bittensor, привлекая $18 миллионов финансирования.

Рисунок 8: Продвижение Masa

Механизмы консенсуса и доказательства

Сеть Bittensor включает различные механизмы консенсуса и доказательства. В традиционных децентрализованных сетях узлы-майнеры обычно используют PoW (доказательство работы) для обеспечения своего вклада в сеть, получая вознаграждения на основе своей вычислительной мощности и качества обработки данных. Узлы-валидаторы часто работают под механизмами PoV (доказательство валидации), которые обеспечивают безопасность и целостность сети. Однако в сети Bittensor используется инновационный механизм PoI (доказательство интеллекта), комбинируемый с консенсусом Yuma, для достижения валидации и распределения вознаграждений.

Механизм доказательства интеллекта

Механизм PoI Bittensor является уникальной системой валидации и стимулирования, которая измеряет вклад участников через выполнение интеллектуальных вычислительных задач. Это обеспечивает безопасность сети, качество данных и эффективное использование вычислительных ресурсов.

Майнеры узлов доказывают свою работу, выполняя интеллектуальные вычислительные задачи, которые могут включать в себя обработку естественного языка, анализ данных, обучение моделей машинного обучения и т. д.

Задачи назначаются валидаторами майнерам, которые затем выполняют задачи и возвращают результаты валидаторам. Валидаторы оценивают качество выполнения задачи и присваивают соответствующие баллы.

Yuma Consensus

Консенсус Yuma - это основной механизм консенсуса в сети Bittensor. После того, как проверяющие оценивают завершенные задачи, оценки вводятся в алгоритм консенсуса Yuma. В этом алгоритме проверяющие с бОльшей ставкой TAO имеют больший вес в своих оценках. Алгоритм фильтрует результаты, значительно отклоняющиеся от большинства проверяющих. Наконец, система распределяет награды в виде токенов, основываясь на суммарных оценках.

Рисунок 9: Иллюстрация алгоритма консенсуса

1. Принцип агностицизма данных: Этот принцип обеспечивает конфиденциальность и безопасность во время обработки данных. Узлы могут выполнять вычисления и проверки без необходимости понимать конкретное содержимое данных, с которыми они работают.
2. Вознаграждения, основанные на производительности: вознаграждения распределяются на основе производительности и вклада узлов, обеспечивая эффективные и высококачественные вычислительные ресурсы и обработку данных.

Сотрудничество с механизмом МЧС

Bittensor интегрирует механизм MOE (Mixture of Experts) в сеть, который объединяет несколько подмоделей уровня эксперта в одну архитектуру модели. Каждая экспертная модель имеет относительное преимущество при работе с конкретными проблемами домена. Поэтому, когда в модельной архитектуре появляются новые данные, различные подмодели могут сотрудничать, что приводит к лучшим результатам, чем могла бы достичь одна модель.

При механизме согласия Юма валидаторы также могут оценивать и ранжировать экспертные модели на основе их возможностей, распределяя токенные вознаграждения соответственно. Это стимулирует оптимизацию и улучшение моделей.

Рисунок 10: Подход к решению проблем

Проекты подсети

На момент написания количество зарегистрированных подсетей в сети Bittensor достигло 45, из которых 40 официально названы. В прошлом, когда количество подсетей было ограничено, конкуренция за регистрацию подсети была ожесточенной, и цены на регистрацию подсетей поднимались до одного миллиона долларов США. В настоящее время Bittensor постепенно открывает больше слотов для регистрации подсети. Новые зарегистрированные подсети могут не соответствовать стабильности и эффективности модели тех, которые были в эксплуатации в течение более длительного периода. Тем не менее, благодаря механизму устранения подсетей, введенному Bittensor, этот процесс в долгосрочной перспективе будет способствовать выживанию самых приспособленных. Подсети с плохой производительностью модели и недостаточными возможностями будут бороться за выживание.

Рисунок 11: Подробности проекта Bittensor Subnet

За исключением корневой подсети, значительное внимание привлекли подсети 19, 18 и 1 с долей выбросов 8,72%, 6,47% и 4,16% соответственно.

Подсеть 19

Подсеть 19, названная Vision, была зарегистрирована 18 декабря 2023 года. Vision фокусируется на децентрализованной генерации и выводе изображений. Эта сеть предоставляет доступ к лучшим моделям LLM с открытым исходным кодом, моделям генерации изображений (включая те, которые были обучены на наборах данных подсети 19) и другим различным моделям, таким как модели встраивания.

В настоящее время регистрационный сбор за слот подсети Vision составляет 3,7 TAO. Общий доход узла за 24 часа составляет приблизительно 627,84 TAO, и узлы вернули около 64,79 TAO за последние 24 часа. Если вновь зарегистрированные узлы достигнут среднего уровня производительности, ежедневный доход может составлять до 2,472 TAO, что эквивалентно примерно $866.

Рисунок 12: Данные о регистрационном сборе за регистрацию подсети Vision

На данный момент общая восстановленная стоимость узла для подсети Vision составляет примерно 19 200 TAO.

Рисунок 13: Видение подсети восстановленные комиссии

Подсеть 18

Подсеть 18, названная Cortex.t, была разработана Corcel. Cortex.t посвящен созданию передовой платформы искусственного интеллекта, которая предоставляет пользователям надежные текстовые и графические ответы высокого качества через API.

В настоящее время регистрационный сбор за слот подсети Cortex.t составляет 3,34 TAO. Общий доход узла за 24 часа составляет примерно 457,2 TAO, и узлы восстановили около 106,32 TAO за последние 24 часа. Если только что зарегистрированные узлы достигнут среднего уровня производительности, ежедневный доход может составить до 1,76 TAO, что эквивалентно примерно 553,64 доллара.

Рисунок 14: Данные о плате за регистрацию подсети Cortex.t

На данный момент общая восстановленная стоимость узла для подсети Cortex.t составляет примерно 27 134 TAO.

Рисунок 15: Отзыв сети Cortex.t

Подсеть 1

Subnet 1 был разработан Фондом Opentensor и является децентрализованным подсетью, специализирующейся на генерации текста. Как первый проект в подсети Bittensor, он изначально столкнулся с серьезным скепсисом. В марте этого года основатель Taproot Wizards Эрик Уолл назвал токен TAO Bittensor «мем-монетой» в сфере искусственного интеллекта и критиковал Subnet 1 за генерацию похожих результатов на сотнях узлов при ответе на вопросы на основе текста, не способствуя эффективному улучшению результатов решения проблем.

Другие

В терминах категорий моделей подсети 19, 18 и 1 все относятся к категории генеративных моделей. Кроме того, существуют модели обработки данных большого масштаба, торговые ИИ-модели и другие. Например, подсеть 22, Мета поиск, анализирует данные Twitter для предоставления рыночного настроения, а подсеть 2, Омрон, оптимизирует стратегии стейкинга через обучение глубоких нейронных сетей.

С точки зрения риска дохода: если недавно зарегистрированный узел может успешно работать в течение нескольких недель, он предлагает значительный потенциал дохода. Однако, если узел не может использовать высокопроизводительные графические процессоры и оптимизировать локальные алгоритмы, ему будет сложно выжить в конкуренции с другими узлами.

Будущее развитие

По популярности: концепция искусственного интеллекта так же горяча, как и концепция Web3, если не больше, и значительная часть капитала, который мог бы направиться в отрасль Web3, теперь привлекается к искусственному интеллекту. Поэтому Web3+AI вполне вероятно останется фокусом рынка на долгое время.

С точки зрения архитектуры проекта: Bittensor не является традиционным проектом, финансируемым венчурным капиталом; с момента запуска он увеличился в цене несколько раз, поддерживаемый как технологией, так и спросом на рынке.

С технологической точки зрения: Bittensor разрушил прежний шаблон независимой работы проектов Web3+AI. Его инновационная архитектура подсети может снизить барьеры для команд, компетентных в области искусственного интеллекта, перехода на децентрализованные сети и быстрого получения дохода. Кроме того, благодаря конкурентному механизму устранения, проекты подсетей должны непрерывно оптимизировать модели и увеличивать стейкинг, чтобы избежать замены новыми подсетями.

С точки зрения риска: по мере того, как Bittensor увеличивает количество слотов для подсетей, он неизбежно снижает порог регистрации, повышая вероятность появления низкокачественных проектов. В то же время, по мере увеличения количества подсетей, вознаграждение TAO за ранее зарегистрированные подсети будет постепенно снижаться. Если цена токена TAO не будет расти в соответствии с количеством подсетей, доходность может не оправдать ожиданий.

Disclaimer：

1. Эта статья перепечатана с [ PANews]. Все авторские права принадлежат оригинальному автору [Лаборатории rustless]. Если есть возражения по поводу этой перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с Gate Learn команды, и они оперативно с этим справятся.
2. Отказ от ответственности за обязательства: мнения и взгляды, выраженные в данной статье, являются исключительно мнениями автора и не являются инвестиционным советом.
3. Переводом статьи на другие языки занимается команда Gate Learn. Если не указано иное, копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещены.