비텐서: 집단 지성을 재정의하는 AI 서브넷

비텐서

AI 혁명의 배경

AI의 부상

인공지능(AI) 기술의 급속한 발전으로 우리는 데이터가 주도하는 새로운 시대에 접어들고 있습니다. 딥러닝 및 자연어 처리와 같은 분야의 획기적인 발전으로 AI 애플리케이션은 어디에나 존재하게 되었습니다.

2022년 ChatGPT의 탄생은 AI 산업에 불을 지폈고, 동영상 제작과 자동화된 사무 업무와 같은 작업을 위한 일련의 AI 도구로 이어졌으며, 이제 ‘AI+’라는 개념이 화두로 떠오르고 있습니다. AI 산업의 시장 가치도 급증하여 2030년에는 1,850억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

기존 인터넷 기업의 AI 독점

현재 AI 산업은 엔비디아, 마이크로소프트, 구글, 오픈AI와 같은 기업들이 주도하고 있습니다. 기술 발전으로 인해 데이터의 중앙 집중화와 컴퓨팅 자원의 불균등한 분배가 발생했지만, Web3의 탈중앙화 철학은 이러한 문제를 해결할 수 있는 새로운 가능성을 제시합니다. Web3의 분산 네트워크에서는 현재의 AI 개발 환경이 재편될 것입니다.

Web3+AI의 진행 상황

AI 산업의 붐과 함께 고품질의 Web3+AI 프로젝트가 많이 등장했습니다. Fetch.ai는 블록체인 기술을 사용하여 탈중앙화된 경제를 만들고, 자율 에이전트와 스마트 계약을 지원하여 AI 모델 학습과 애플리케이션을 최적화합니다.

Numerai는 블록체인 기술과 데이터 과학자 커뮤니티를 사용하여 시장 동향을 예측하고 보상 메커니즘을 통해 모델 개발자에게 인센티브를 제공합니다. Velas는 AI와 블록체인을 결합한 고성능 스마트 컨트랙트 플랫폼을 구축하여 더 빠른 거래 속도와 높은 보안을 제공합니다.

AI 프로젝트는 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워라는 세 가지 주요 요소로 구성됩니다. 웹3+데이터와 웹3+컴퓨팅 파워 트랙은 번창하고 있지만, 웹3+알고리즘 방향은 파편화되어 단방향 애플리케이션만 형성하는 프로젝트로 이어지고 있습니다.

비텐서는 블록체인 고유의 경쟁 및 인센티브 구조를 통해 선택과 경쟁 메커니즘이 내장된 AI 알고리즘 플랫폼을 구축하여 이러한 격차를 해소하고, 최고의 AI 프로젝트를 보존합니다.

비텐서의 개발 경로

혁신적인 혁신

비텐서는 탈중앙화된 인센티브형 머신러닝 네트워크이자 디지털 상품 마켓플레이스입니다.

개발 타임라인

현재 시장에 나와 있는 많은 고가치 VC 프로젝트와 달리, Bittensor는 보다 공평하고 흥미로우며 의미 있는 괴짜 프로젝트입니다. 개발 과정에서도 다른 프로젝트에서 흔히 볼 수 있는 ‘투자 유치를 위한 과대 포장’ 방식이 없습니다.

비텐서는 개발 과정에서 기존 벤처캐피탈의 개입을 최소화하여 중앙화된 통제에 따른 위험을 완화했습니다. 이 프로젝트는 토큰을 통해 노드와 채굴자에게 인센티브를 제공하여 네트워크의 활력을 보장합니다. 기본적으로 Bittensor는 GPU 마이너가 주도하는 AI 컴퓨팅 파워 및 서비스 프로젝트입니다.

토큰 경제학

비텐서 네트워크의 토큰은 TAO로, 비트코인을 오마주하여 BTC와 몇 가지 유사점을 공유합니다. 총 공급량은 2,100만 개이며, 4년마다 반감기 이벤트가 있습니다. TAO 토큰은 네트워크가 시작될 때 공정한 런칭을 통해 배포되었으며, 창립 팀이나 VC를 위한 사전 채굴이나 토큰 예약은 없었습니다.

현재 비텐서 네트워크 블록은 약 12초마다 생성되며, 각 블록은 1 TAO 토큰을 보상으로 지급하여 매일 약 7,200 TAO가 생성됩니다. 이러한 보상은 각 서브넷의 기여도에 비례하여, 그리고 서브넷 내에서 소유자, 검증자, 채굴자에게 분배됩니다.

TAO 토큰은 비트센서 네트워크에서 컴퓨팅 리소스, 데이터, AI 모델을 구매하고 액세스하는 데 사용할 수 있으며 커뮤니티 거버넌스에 참여하기 위한 자격 증명 역할을 합니다.

현재 개발 현황

비텐서 네트워크는 현재 10만 개 이상의 계정을 보유하고 있으며, 잔액이 0이 아닌 계정은 8만 개가 넘습니다.

비텐서 계정 번호 변경

지난 1년 동안 TAO는 여러 배로 급등하여 현재 시가 총액은 22억 7,800만 달러, 가격은 321달러입니다.

TAO 토큰 가격 변동

점진적으로 구현된 비트센서 서브넷 아키텍처

비텐서 프로토콜

비텐서 프로토콜은 네트워크 참여자 간의 머신 러닝 기능과 예측의 교환을 촉진하고 P2P 방식으로 머신 러닝 모델과 서비스의 공유와 협력을 촉진하는 탈중앙화된 머신 러닝 프로토콜입니다.

비텐서 프로토콜

비텐서 프로토콜에는 네트워크 아키텍처, 서브텐서, 서브넷 아키텍처, 검증자 노드 및 채굴자 노드와 같은 서브넷 생태계 내 역할이 포함됩니다. 비트센서 네트워크는 기본적으로 프로토콜에 참여하는 노드로 구성되며, 각 노드는 다른 네트워크 노드와 상호 작용하기 위해 비트센서 클라이언트 소프트웨어를 실행합니다.

이러한 노드는 서브넷에 의해 관리되며, 서브넷은 성능이 낮은 서브넷을 새로운 서브넷으로 교체하고 서브넷 내 성능이 낮은 검증자와 채굴자 노드도 제거되는 적자생존 메커니즘을 사용합니다. 따라서 서브넷은 비텐서 네트워크 아키텍처의 중요한 구성 요소입니다.

서브넷 로직

서브넷은 비트센서 메인넷과 동일한 합의 인터페이스를 유지하면서 고유한 사용자 인센티브와 기능을 설정하는 독립적으로 실행되는 코드 세그먼트로 볼 수 있습니다. 서브넷에는 로컬 서브넷, 테스트넷 서브넷, 메인넷 서브넷이 포함됩니다.

루트 서브넷을 제외하고 현재 45개의 서브넷이 있으며, 2024년 5월부터 7월까지 매주 4개의 새로운 서브넷이 추가되어 그 수가 32개에서 64개로 증가할 것으로 예상됩니다.

서브넷에서의 역할 및 배출

비텐서 네트워크는 사용자, 개발자, 채굴자, 스테이커 검증자, 서브넷 소유자, 위원회의 여섯 가지 기능적 역할로 구성됩니다. 서브넷 내 역할에는 서브넷 소유자, 채굴자, 스테이커 검증자가 포함됩니다.

서브넷 배출량은 채굴자와 검증자에게 보상을 제공하는 TAO 토큰 분배 메커니즘을 의미합니다. 일반적으로 서브넷 배출 보상의 18%는 서브넷 소유자에게, 41%는 검증자에게, 41%는 채굴자에게 돌아갑니다. 서브넷에는 256개의 UID 슬롯이 있으며, 64개의 슬롯은 검증자에게, 192개의 슬롯은 채굴자에게 할당됩니다.

상위 64명의 스테이커만이 검증자 권한을 획득하고 서브넷에서 활성 검증자로 간주될 수 있습니다. 검증인의 스테이킹 수량과 성과에 따라 서브넷 내에서 검증인의 지위와 보상이 결정됩니다. 채굴자의 성과는 서브넷 검증자의 요청과 평가를 통해 채점되며, 실적이 저조한 채굴자는 새로운 채굴자로 교체됩니다.

따라서 검증자가 더 많은 토큰을 스테이킹하고 채굴자가 더 효율적으로 계산할수록 서브넷의 총 배출량과 순위가 높아집니다.

서브넷 등록 및 제거

등록과 동시에 서브넷은 7일간의 면책 기간에 들어갑니다. 초기 등록비는 100 $TAO이며, 재등록 시에는 가격이 두 배로 증가하지만 시간이 지남에 따라 점차 100 $TAO로 돌아옵니다. 모든 서브넷 슬롯이 채워지면 새로운 서브넷을 등록하면 면책 기간에 있지 않은 가장 낮은 배출량을 가진 서브넷이 제거됩니다. 따라서 서브넷은 면역 이후 제거되지 않으려면 UID 슬롯에 스테이킹된 양과 채굴자 효율성을 극대화해야 합니다.

비텐서 서브넷 아키텍처의 혜택을 받은 탈중앙화 AI 데이터 네트워크 마사는 비텐서 네트워크 내 최초의 이중 토큰 보상 시스템이 되어 1,800만 달러의 자금을 유치했습니다.

마사 홍보 이미지

합의 및 증명 메커니즘

비텐서 네트워크는 여러 합의 및 증명 메커니즘을 통합합니다. 기존의 탈중앙화 네트워크에서 채굴자 노드는 종종 작업 증명(작업 증명)를 활용하여 컴퓨팅 파워와 데이터 처리 품질에 따라 보상을 받으면서 네트워크에 대한 기여도를 보장받습니다.

검증자 노드의 경우, 네트워크 보안과 무결성을 보장하기 위해 일반적으로 PoV(검증 증명)가 사용됩니다. 비텐서는 검증과 보상 분배를 용이하게 하기 위해 유마 컨센서스와 함께 고유한 PoI(지능 증명) 메커니즘을 도입합니다.

인텔리전스 증명 메커니즘

비텐서의 PoI 메커니즘은 지능형 계산 작업을 통해 참여자의 기여도를 검증하여 네트워크 보안, 데이터 품질, 컴퓨팅 자원의 효율적인 활용을 보장하는 혁신적인 검증 및 인센티브 시스템입니다.

유마 컨센서스

유마 합의는 비텐서 네트워크의 핵심 메커니즘입니다. 검증자는 작업 완료에 점수를 매긴 후, 그 점수를 유마 합의 알고리즘에 입력합니다. 이 알고리즘에서는 스테이킹된 TAO 가중치가 높은 검증인이 더 큰 영향력을 가지며, 이상값이 있는 결과는 필터링됩니다. 그런 다음 시스템은 종합적인 점수에 따라 토큰 보상을 할당합니다.

MOE 메커니즘 협업

비텐서는 단일 모델 아키텍처 내에 여러 전문가 수준의 하위 모델을 통합하는 MOE(전문가 혼합) 메커니즘을 도입했습니다. 각 전문가 모델은 특정 도메인 문제를 해결하는 데 상대적인 이점이 있습니다. 새로운 데이터가 도입되면 서로 다른 하위 모델이 협업하여 단일 모델보다 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

유마 컨센서스에 따라 검증자는 전문가 모델에 점수를 매기고, 역량을 평가하고, 토큰 보상을 할당하여 모델 최적화와 개선을 장려할 수 있습니다.

비텐서 서브넷 프로젝트

이 글을 쓰는 현재, 비텐서에는 45개의 서브넷이 등록되어 있으며, 40개의 서브넷이 이름을 올렸습니다. 과거에는 서브넷 등록 경쟁이 치열하여 수수료가 최대 100만 달러에 달하기도 했습니다. 현재 비트센서는 점차적으로 더 많은 서브넷 등록 슬롯을 개방하고 있습니다.

새로 등록된 서브넷은 장기적으로 운영되는 서브넷의 안정성 및 모델 효율성과 일치하지 않을 수 있습니다. 그러나 비텐서의 제거 메커니즘은 시간이 지남에 따라 더 높은 품질의 서브넷이 더 낮은 품질의 서브넷을 능가하는 프로세스를 보장합니다.

비트센서 서브넷 프로젝트 세부 정보

루트 서브넷을 제외한 19번, 18번, 1번 서브넷은 각각 8.72%, 6.47%, 4.16%의 배출 점유율로 큰 주목을 받고 있습니다.

서브넷 19

비전이라는 이름의 서브넷 19는 2023년 12월 18일에 등록되었습니다. Vision은 탈중앙화된 이미지 생성 및 추론에 중점을 두고 있으며, 서브넷 19 데이터 세트에서 학습된 오픈 소스 LLM, 이미지 생성 모델 및 기타 기타 모델에 대한 액세스를 제공합니다.

Vison 서브넷 등록비

현재 Vision 서브넷은 약 19,200 TAO의 총 노드 값을 회수하고 있습니다.

비전 서브넷 재활용 수수료

서브넷 18

코셀이 개발한 Cortex.t라는 이름의 서브넷 18은 API를 통해 신뢰할 수 있는 고품질 텍스트 및 이미지 응답을 제공하는 최첨단 AI 플랫폼을 구축하는 것을 목표로 합니다.

Cortex.t 서브넷 등록비

현재 Cortex.t 서브넷은 약 27,134 TAO의 총 노드 값을 회수하고 있습니다.

Cortex.t 서브넷 재활용 수수료

서브넷 1

오픈서버 재단에서 개발한 서브넷 1은 탈중앙화된 서브넷 내에서 텍스트 생성에 특화되어 있습니다. 최초의 비텐서 서브넷 프로젝트인 이 프로젝트는 상당한 회의론에 직면했습니다. 지난 3월 탭루트 위저즈의 창립자 에릭 월은 TAO 토큰을 AI 분야의 밈 코인이라고 언급하며 수많은 AI 노드를 사용하는 서브넷 1의 텍스트 문제 해결 방식이 문제 해결 결과를 효과적으로 향상시키지 못한다고 지적했습니다.

기타 서브넷

다른 서브넷에는 대규모 데이터 처리 모델, 트레이딩 AI 모델 등이 있습니다. 예를 들어

향후 개발

열기 측면에서 볼 때, AI 개념은 Web3에 필적하는 개념으로 상당한 투자를 유치하고 있습니다. Web3 + AI는 상당 기간 동안 시장의 초점이 될 것입니다.

프로젝트 구조 측면에서 볼 때, 비텐서는 전통적인 VC 프로젝트가 아닙니다. 출시 이후 기술 및 시장 지원을 결합하여 프로젝트의 가치가 크게 상승했습니다.

기술 혁신의 관점에서 볼 때, 비텐서는 과거 Web3 + AI 프로젝트의 고립성을 깨뜨립니다. 고유한 서브넷 아키텍처는 AI 팀이 탈중앙화 네트워크로 마이그레이션하는 데 있어 장벽을 낮춰 빠르게 수익을 얻을 수 있도록 합니다. 경쟁 및 제거 메커니즘을 통해 서브넷은 지속적으로 모델을 최적화하고 새로운 서브넷에 의해 경쟁에서 밀리지 않도록 스테이킹을 늘려야 합니다.

리스크 관점에서 보면, 서브넷 슬롯이 늘어나면 등록 장벽이 낮아져 잠재적으로 품질이 낮은 프로젝트가 유입될 수 있습니다. 서브넷 수가 증가함에 따라 기존 서브넷에 대한 TAO 보상은 감소할 것입니다. TAO 토큰 가격이 서브넷 수와 함께 상승하지 않으면 기대 수익률이 떨어질 수 있습니다.

Exit mobile version