ビテンザー集合知を再定義するAIサブネット

AI革命の背景

AIの台頭

人工知能（AI）技術の急速な発展により、私たちはデータ主導の新時代を迎えている。ディープラーニングや自然言語処理などの分野におけるブレークスルーにより、AIアプリケーションはユビキタスになっている。

2022年のChatGPTの誕生がAI産業に火をつけ、動画作成や事務作業の自動化などのAIツールが続々と登場し、「AI＋」というコンセプトが議題に上っている。AI産業の市場価値も急騰し、2030年には1850億ドルに達すると予想されている。

伝統的インターネット企業のAI独占

現在、AI業界は、Nvidia、Microsoft、Google、OpenAIといった企業によって支配されている。技術の進歩がデータの集中化とコンピューティングリソースの偏在をもたらした一方で、Web3の分散型理念は、これらの問題に対処する新たな可能性を提供している。Web3の分散型ネットワークにおいて、現在のAI開発の状況は再構築されようとしている。

Web3+AIの進展

AI産業ブームの中、多くの高品質なWeb3+AIプロジェクトが登場している。Fetch.aiはブロックチェーン技術を使って分散型経済を作り、自律エージェントとスマートコントラクトをサポートし、AIモデルのトレーニングとアプリケーションを最適化する。

Numeraiは、ブロックチェーン技術とデータ科学者のコミュニティを使って市場動向を予測し、報酬メカニズムを通じてモデル開発者にインセンティブを与える。VelasはAIとブロックチェーンを組み合わせた高性能なスマートコントラクトプラットフォームを構築し、より高速な取引速度と高いセキュリティを提供している。

AIプロジェクト自体には、データ、アルゴリズム、コンピューティングパワーという3つの主要な要素が含まれている。Web3+データ」と「Web3+コンピューティングパワー」のトラックは盛んだが、「Web3+アルゴリズム」の方向性は断片的で、単一方向のアプリケーションを形成するプロジェクトしかない。

Bittensorは、ブロックチェーンに内在する競争とインセンティブの構造を通じて、選択と競争のメカニズムを組み込んだAIアルゴリズム・プラットフォームを構築することで、このギャップに対処し、最高のAIプロジェクトを維持する。

ビッテンソールの発展の軌跡

革新的なブレークスルー

Bittensorは分散型のインセンティブ付き機械学習ネットワークであり、デジタル商品のマーケットプレイスである。

• 地方分権： ビッテンザーは、さまざまな企業や組織が管理する数千台のコンピューターからなる分散型ネットワーク上で動作し、データの集中化などの問題を解決している。
• 公正なインセンティブ・メカニズム： Bittensorネットワークはサブネットの貢献度に比例して$TAOトークンを提供し、サブネットはノードの貢献度に比例してマイナーとバリデーターに報酬を与える。
• 機械学習のリソース 分散型ネットワークは、機械学習の計算資源を必要とするすべての個人に対応できる。
• 多様なデジタル商品市場： 当初、機械学習モデルや関連データを取引するために設計されたBittensorネットワークのデジタル商品市場は、ネットワークの拡張とデータの実体を問わないユマ合意メカニズムのおかげで、あらゆる形式のデータを取引するように拡大した。

開発スケジュール

現在市場にある多くの高評価VCプロジェクトとは異なり、Bittensorはより公平で、興味をそそる、有意義なギーク・プロジェクトである。その開発プロセスには、他のプロジェクトに見られる典型的な「投資を呼び込むための過剰な約束」というアプローチがない。

• コンセプト形成とプロジェクト立ち上げ（2021年）： 非中央集権型AIネットワークの発展に専念する熱狂的な専門家グループによって作られたBittensorは、その柔軟性とスケーラビリティを確保するためにSubstrateフレームワークを使用して構築された。
• 早期開発と技術検証（2022年）： チームは分散型AIの実現可能性を検証するためにアルファ版をリリースし、ユーザーのプライバシーを維持するためにデータ不可知論の原則を重視するYumaコンセンサスを導入した。
• ネットワークの拡大とコミュニティーの構築（2023年）： チームはベータ版をリリースし、トークン経済モデル（TAO）を導入してネットワーク保守にインセンティブを与えた。
• 技術革新とクロスチェーンの互換性（2024年）： チームは、より効率的なデータの保存と検索のためにDHT（分散ハッシュテーブル）統合技術を利用した。プロジェクトはまた、サブネットとデジタル商品市場の促進とさらなる拡大に力を入れ始めた。

Bittensorはその開発を通じて、従来のVCの大きな関与を避け、中央集権的なコントロールのリスクを軽減した。このプロジェクトはトークンを通じてノードとマイナーにインセンティブを与え、ネットワークの活力を確保している。基本的に、BittensorはGPUマイナー主導のAIコンピューティングパワーとサービスのプロジェクトである。

トークン経済学

BittensorネットワークのトークンはTAOで、ビットコインへのオマージュとして、BTCといくつかの共通点がある。総供給量は2,100万で、4年ごとに半減イベントがある。TAOトークンは、ネットワークの設立時にフェアローンチによって配布され、設立チームやVCのための事前採掘やトークン予約は行われなかった。

現在、Bittensor ネットワークブロックは約 12 秒ごとに生成され、各ブロックには 1 TAO トークンが付与されるため、毎日およそ 7,200 TAO が生成されます。これらの報酬は各サブネットの貢献度に比例し、サブネット内ではオーナー、バリデーター、マイナーに分配される。

TAOトークンは、Bittensorネットワーク上のコンピューティングリソース、データ、AIモデルの購入やアクセスに使用でき、コミュニティガバナンスに参加するためのクレデンシャルとして機能する。

現在の開発状況

ビッテンソーのネットワークは現在10万以上の口座を誇り、そのうち8万以上の口座が残高ゼロではない。

過去1年間で、TAOは数倍に急騰し、現在の時価総額は22億7800万ドル、株価は321ドルである。

徐々に実装されるビテンザー・サブネット・アーキテクチャ

ビテンザ・プロトコル

Bittensorプロトコルは、ネットワーク参加者間での機械学習能力と予測の交換を容易にし、ピアツーピア方式で機械学習モデルとサービスの共有とコラボレーションを促進する分散型機械学習プロトコルです。

Bittensor プロトコルには、ネットワークアーキテクチャ、サブセンサー、サブネットアーキテクチャ、およびバリデータノードやマイナーノードなどのサブネットエコシステム内の役割が含まれます。Bittensor ネットワークは基本的にプロトコルに参加するノードで構成され、それぞれが Bittensor クライアントソフトウェアを実行して他のネットワークノードとやり取りします。

これらのノードはサブネットによって管理され、サブネットは適者生存のメカニズムを採用しており、パフォーマンスの悪いサブネットは新しいサブネットに置き換えられ、サブネット内のパフォーマンスの悪いバリデータ・ノードやマイナー・ノードも排除される。このように、サブネットはBittensorネットワークアーキテクチャの重要な構成要素である。

サブネット・ロジック

サブネットは、Bittensorメインネットと同じコンセンサスインターフェイスを維持しながら、独自のユーザーインセンティブと機能を確立する独立した実行コードセグメントと見なすことができます。サブネットには、ローカルサブネット、テストネットサブネット、メインネットサブネットがあります。

ルート・サブネットとは別に、現在45のサブネットがあり、2024年5月から7月までの間に32から64に増え、毎週4つの新しいサブネットが追加されると予想されている。

サブネットにおける役割と排出

Bittensor ネットワークは、ユーザー、開発者、採掘者、ステーカー検証者、サブネット所有者、委員会という 6 つの機能的役割で構成されている。サブネット内の役割には、サブネット所有者、採掘者、ステーカー検証者が含まれる。

• サブネットの所有者 基本的な採掘者とバリデータのコードを提供し、独自の追加インセンティブメカニズムを設定し、採掘者の作業インセンティブを配布する責任を負う。
• 鉱山労働者 マイナーは、同じサブネット内で競争力を維持するために、サーバーとマイニングコードを反復することが推奨される。最も排出量の少ないマイナーは新しいマイ ナーに取って代わられ、ノードを再登録する必要がある。注目すべきは、マイナーは複数のサブネットで複数のノードを実行できることである。
• バリデーター： バリデーターは各サブネットの貢献度を測定し、その正しさを保証し、対応する報酬を得る。バリデーターはバリデーターノードにTAOトークンをステークすることができ、バリデーターノードは0～18%（調整可能）のステーク報酬を受け取る。

サブネットエミッションとは、マイナーとバリデーターに報酬を与えるTAOトークン分配メカニズムを指す。通常、サブネットの排出報酬の18%がサブネットの所有者に、41%がバリデータに、41%がマイナーに支払われる。サブネットには256個のUIDスロットがあり、64個のスロットがバリデータに、192個のスロットがマイナーに割り当てられる。

上位64名のステーカーだけがバリデーターパーミッションを取得し、サブネット内でアクティブなバリデーターとみなされる。バリデータのステーキング量とパフォーマンスによって、サブネット内での地位と報酬が決まる。マイナーのパフォーマンスは、サブネットバリデーターによるリクエストと評価を通じてスコアリングされ、パフォーマンスの低いマイナーは新しいマイナーと入れ替わる。

したがって、バリデータがより多くのトークンをステークし、マイナーの計算がより効率的であればあるほど、サブネットの総排出量とランキングは高くなる。

サブネットの登録と削除

登録と同時に、サブネットは7日間の免責期間に入る。初期登録料は100TAOドルであり、再登録料は2倍になるが、時間の経過とともに徐々に100TAOドルに戻る。サブネットの枠がすべて埋まると、新しいサブネットの登録は、イミュニティ期間中でない排出量の最も少ないサブネットを排除することになる。したがって、サブネットは、免疫後に排除されないように、UIDスロットの賭け金額とマイナーの効率を最大化する必要がある。

Bittensorのサブネットアーキテクチャの恩恵を受け、分散型AIデータネットワークMasaが設立され、Bittensorネットワーク内で初のデュアルトークン報酬システムとなり、1800万ドルの資金を集めた。

コンセンサスと証明メカニズム

Bittensorネットワークには、複数のコンセンサスと証明メカニズムが組み込まれている。従来の分散型ネットワークでは、マイナーノードはしばしばPoW（プルーフ・オブ・ワーク）を利用してネットワークへの貢献を保証し、コンピューティングパワーとデータ処理の質に基づいて報酬を受け取る。

バリデータノードでは、PoV（Proof of Validation）がネットワークのセキュリティと完全性を保証するために一般的に使用されています。Bittensor は、検証や報酬の分配を容易にするために、Yuma コンセンサスと並んで独自の PoI (Proof of Intelligence) メカニズムを導入しています。

知性の証明メカニズム

BittensorのPoIメカニズムは、インテリジェントな計算タスクを通じて参加者の貢献を検証することで、ネットワークのセキュリティ、データの品質、計算リソースの効率的な利用を保証する革新的な検証およびインセンティブシステムです。

• マイナーノードは、自然言語処理、データ分析、機械学習モデルのトレーニングなどのインテリジェントコンピューティングタスクを完了することで、その仕事を証明する。
• タスクはバリデーターからマイナーに割り当てられ、マイナーは結果をバリデーターに返し、タスク完了の質に基づいて採点する。

ユマ・コンセンサス

Yuma コンセンサスは、Bittensor ネットワークの中核となるメカニズムである。バリデータはタスクの完了をスコアリングした後、そのスコアを Yuma コンセンサスアルゴリズムに入力する。このアルゴリズムでは、ステークされたTAOのウェイトが高いバリデータがより大きな影響力を持ち、異常値の結果はフィルタリングされる。そしてシステムは、総合的なスコアリングに基づいてトークン報酬を割り当てる。

• データ不可知論：データ処理におけるプライバシーとセキュリティを確保し、ノードが実際のデータ内容を知ることなく計算や検証を実行できるようにする。
• 業績ベースの報酬:ノードの性能と貢献度に応じて報酬が分配され、効率的で質の高い計算とデータ処理が保証される。

MOEメカニズム・コラボレーション

Bittensor は MOE (Mixture of Experts) メカニズムを導入し、複数のエキスパートレベルのサブモデルを単一のモデルアーキテクチャに統合している。各エキスパートモデルは、特定のドメイン問題を解決する上で相対的な優位性を持つ。新しいデータが導入されると、異なるサブモデルが協調して、単一のモデルよりも優れた結果を達成します。

Yumaコンセンサスの下で、バリデータはエキスパートモデルを採点し、その能力をランク付けし、トークン報酬を割り当てることができる。

ビッテンザー・サブネット・プロジェクト

この原稿を書いている時点で、Bittensorには45のサブネットが登録されており、40のサブネットに名前が付けられている。かつてはサブネットの登録競争は熾烈を極め、登録料は100万ドルにも達した。現在、Bittensorは徐々にサブネット登録枠を増やしています。

新規に登録されたサブネットは、長期的に運用されているサブネットの安定性やモデルの有効性には及ばないかもしれません。しかし、Bittensorの消去メカニズムにより、時間の経過とともに、より質の高いサブネットがより質の低いサブネットに勝っていくプロセスが保証される。

ルート・サブネットを除くと、サブネット19、18、1が大きな注目を集めており、それぞれ8.72％、6.47％、4.16％の排出シェアを占めている。

サブネット19

Visionと名付けられたサブネット19は、2023年12月18日に登録された。Visionは分散型の画像生成と推論に重点を置き、オープンソースのLLM、画像生成モデル、その他サブネット19のデータセットで訓練された雑多なモデルへのアクセスを提供する。

• 登録料: 3.7 TAO
• 24時間ノード収入: 約627.84 TAO
• 24時間ノード回復: 約64.79 TAO
• 1日の平均ノード収益: 2.472 TAO（約866ドル）

現在、ビジョン・サブネットは約19,200TAOのノード総価値を回収している。

サブネット18

Corcel社によって開発されたCortex.tと名付けられたサブネット18は、APIを介して信頼性の高い高品質のテキストと画像の応答を提供する最先端のAIプラットフォームの構築を目指している。

• 登録料: 3.34 TAO
• 24時間ノード収入: 約457.2 TAO
• 24時間ノード回復: 約106.32 TAO
• 1日の平均ノード収益: 1.76 TAO（約553.64ドル）

現在、Cortex.tサブネットは、約27,134 TAOの総ノード値を回収している。

サブネット1

Opentensor Foundationによって開発されたサブネット1は、分散型サブネット内でのテキスト生成に特化している。最初のBittensorサブネットプロジェクトとして、このプロジェクトは大きな懐疑論に直面した。3月、Taproot Wizardsの創設者であるエリック・ウォールは、TAOトークンをAI分野におけるミームコインと呼び、多数のAIノードを用いたサブネット1のテキスト問題解決アプローチが、問題解決の成果を効果的に高めるものではなかったと指摘した。

その他のサブネット

その他のサブネットの中には、大規模なデータ処理モデル、トレーディングAIモデルなどがある。例えば

• サブネット22 メタ検索: ツイッターデータを分析し、市場センチメントを提供。
• サブネット2 オムロン: ディープ・ニューラル・ネットワークを使ってステーキング戦略を最適化する。

今後の展開

熱の観点からは、AIのコンセプトはWeb3に匹敵し、多額の投資を集めている。Web3＋AIは、かなりの期間、市場の焦点であり続けるだろう。

プロジェクトの構造から見ると、Bittensorは伝統的なVCプロジェクトではない。立ち上げ以来、このプロジェクトは、技術的支援と市場支援を組み合わせることで、大きく評価されてきた。

技術革新の観点から、Bittensorは過去のWeb3 + AIプロジェクトの孤立を打破します。そのユニークなサブネットアーキテクチャは、AIチームが分散型ネットワークに移行する際の障壁を低くし、迅速にリターンを得ることができる。競争と排除のメカニズムにより、サブネットは継続的にモデルを最適化し、新しいサブネットに負けないようにステーキングを増やす必要がある。

リスクの観点からは、サブネット枠を増やすと登録障壁が低くなり、質の低いプロジェクトを招き入れる可能性がある。サブネット数が増加すると、既存のサブネットに対するTAO報酬は減少する。TAOトークン価格がサブネット数に連動して上昇しない場合、期待リターンが不足する可能性がある。