項目介紹

Bittensor 本質上是一個無許可的 P2P2 網絡，借助區塊鏈通證經濟激勵 AI 産品的生成和運營。對於開髮者 而言，Bittensor 網絡提供了一種去中心化人工智能應用市場的方法，對於前端客戶而言，他們可以以更低 的價格直接訪問網絡資源。Bittensor 網絡的願景是利用數字市場的力量，推動社會上最重要的數字商品— —人工智能的髮展，其目標是構建最強大的人工智能網絡，讓每一個普通人能從中受益併掌握其所有權， 實現自下而上而非自上而下的髮展模式。

subnet 子網

Bittensor 網絡的所有 AI 應用其實都髮生在其子網絡 subnet 上，每一條子網絡都有專門的用例，目前 Bittensor 上共有 32 個子網，如下圖所示。

圖錶 1：子網生態圖，source from X@0xai_dev

在這裡舉一些比較典型的子網：

subnet1 屬於文本生成類的子網，驗證者髮送 prompt 給礦工，礦工根據 prompt 生成結果，結果最優者將 穫得獎勵。

subnet5 是文本生成圖片的子網，礦工根據客戶要求生成圖片，驗證者會根據圖片的美感以及客戶的提示 詞與最終圖片的匹配程度來進行排名，另外，風格過於相近的圖片的驗證者會收到輕微的懲罰，以此來促 進礦工托管的圖像模型的多樣性。

subnet8 是通過人工智能預測金融市場趨勢的子網，目前主要是預測比特幣的價格趨勢，不過隨著項目的

髮展，之後也會慢慢擴大至其他的金融市場或者是某些特定領域（如體育博彩）。在該子網上的最新數據顯 示，該子網的日均挖礦獎勵爲 13.3 萬美元，預計每年礦工獎勵爲 3200 萬美元。

圖錶 2：subnet8 相關數據，source from www.taoshi.io

區塊鏈中的角色

1）礦工：可以理解爲 AI 模型或算法的提供方，它們托管著 AI 模型併將其提供給 Bittensor 網絡中。Bittensor 的不衕子網絡有著不衕的模型，比如有文本生成模型、圖像生成模型等。

2）驗證者：相當於 Bittensor 網絡的評估者，旨在對礦工完成的任務結果進行評估和驗證，以幫著客戶穫 得最佳解決方案。要成爲驗證者，用戶必鬚是 TAO 的前 64 位持有者，併在其任何子網絡上註冊 UID。（不 過從驗證者清單來看，貌似基本都是項目方生態中的機構，或許之後會有其他組織或用戶會成爲驗證者吧）

圖錶 3：驗證者列錶，source form www.taostats.io

3）提名者：提名者通過將代幣 TAO 委托給驗證者以錶示自己的支持，併穫得質押獎勵。驗證者的信息在 開源、去中心的生態中，提名者可以根據公開信息自行研究併選擇合適的驗證者去質押代幣。 4）用戶：Bittensor 網絡中 AI 模型的最終使用者。

用一句話總結 4 個角色之間的聯繫：用戶/客戶提出自己的需求，礦工根據需求在對應的子網上用 AI 模型 生成任務結果，驗證者評 估 結果併選擇最優解決方案給到客戶，提名者選擇自己支持的驗證者以質押代 幣。

技術架構

Bittensor 網絡是一種去中心化的點對點機器學習協議。在網絡中，機器智能由其他智能繫統通過互聯網以 連續、異步的點對點 (P2P) 方式進行測量。該繫統不僅關註模型完成特定任務的能力，也會評價模型的信 息産出能力。網絡通過使用數字賬本來記録研究人員（礦工/開髮者）的成績併提供獎勵，使他們從人工智 能創造工作中穫益。網絡分爲兩個部分：處理智能的 AI 層和負責記録和獎勵的區塊鏈層。

區塊鏈層是基於 Polkadot Substrate 的第 0 層區塊鏈，負責執行共識機製、確保節點身份併激勵網絡節 點。區塊鏈層位於人工智能層的下方，兩層之間通過進程間通信交流。爲了在所有參與節點之間公平分配 激勵，Bittensor 網絡通過共識併利用質押加權信任（即通過驗證者和提名者的參與實現）。而 AI 層，除了 推理和訓練之外，還負責抽象 Bittensor 內核併確保節點神經網絡與網絡其他節點的輸入/輸出兼容性。

圖錶 4:區塊鏈層和 AI 層，source from bittensor.com

尤馬共識（Yuma Consensus)

尤馬共識（Yuma Consensus)是一種去中心化的點對點共識算法，旨在實現計算資源在節點網絡中的公平 分配，Bittensor 網絡正是由尤馬共識（Yuma Consensus)算法提供支持。尤馬共識採用了工作量證明（POW） 和權益證明（POS）爲一體的混合共識機製。網絡中的節點執行計算工作、驗證交易併創建新的區塊，這 一工作也衕時被其他節點驗證，驗證通過的貢獻者穫得代幣獎勵。與傳統的共識機製相比，這種混合模式 結合了兩種共識機製的多種優勢。一方麵，這種機製避免了 POW 機製的過度能源消耗，解決了環境問題； 另一方麵，它規避了 POS 中出現的中心化的風險，保證了網絡的安全和去中心化。

代幣經濟

Bittensor 的代幣爲 TAO，其既是網絡中的獎勵代幣、訪問代幣、治理代幣，代幣持有者也能進行質押。一 個 TAO 的製造時間爲 12 秒，相當於每天髮行 7200 個代幣，新鑄造的代幣將平均分配給礦工和驗證者。 TAO 總量爲 2100 萬個，一旦髮行了一半的供應量後，髮行率將減半，按每個區塊需要 12 秒，相當於每 4 年減半，剩餘髮行量的每半個標記都會創建一個新的減半事件，直到所有 2100 萬個 TAO 全部流通。這 可看作是緻敬比特幣。截至寫稿之時，其代幣的流通量達 600 萬+，市值達到 35 億美元，在 CoinGeko 中 排名第 26。

下圖是來自 taostats.io 的代幣分配截圖，TAO 是 fair launch 即公平分配，併沒有 VC 等的提前認購等，目 前市麵上的流通量占總供應量的約 30%。

圖錶 5：代幣經濟模型，source from www.taostats.io

總結

在 V 神上個月髮的文章《加密貨幣和人工智能之間最富有成效的交叉點是什麽？》中，説到“使用加密激勵 來激勵創造更好的人工智能，可以在不陷入使用密碼學完全加密的兔子洞的情況下完成，像 Bittensor 這 樣的方法就屬於這一類。”從這裡可以看出 V 神對 Bittensor 項目的肯定。該項目通過激勵機製從已有的算 法模型中挑選最優的選項，即它不生産算法，它隻是算法的搬運工，併以此推動去中心化人工智能市場的 髮展。隨著人工智能的持續火熱，從今年一月到現在，該項目市值已增長了近 3 倍。我個人覺得比較有意 思的是其子網內豐富的生態應用，如醫療健康診斷、3D 資産創建、音頻生成、圖像生成、分布式模型預訓 練等等，可以展開講很久，值得再深入研究。