Предпосылки революции ИИ
Восхождение искусственного интеллекта
Благодаря стремительному развитию технологий искусственного интеллекта (ИИ) мы вступаем в новую эру, движущей силой которой являются данные. Прорывы в таких областях, как глубокое обучение и обработка естественного языка, привели к повсеместному распространению приложений ИИ.
Рождение ChatGPT в 2022 году зажгло индустрию ИИ, что привело к появлению ряда инструментов ИИ для таких задач, как создание видео и автоматизация офисной работы, а концепция «ИИ+» теперь стоит на повестке дня. Рыночная стоимость индустрии ИИ также резко возросла: ожидается, что к 2030 году она достигнет 185 миллиардов долларов.
Монополия традиционных интернет-компаний на искусственный интеллект
В настоящее время в индустрии ИИ доминируют такие компании, как Nvidia, Microsoft, Google и OpenAI. В то время как технологический прогресс привел к централизации данных и неравномерному распределению вычислительных ресурсов, децентрализованная философия Web3 предлагает новые возможности для решения этих проблем. В распределенной сети Web3 нынешний ландшафт разработки ИИ может быть изменен.
Прогресс Web3+AI
На фоне бума индустрии ИИ появилось множество высококачественных Web3+AI-проектов. Fetch.ai использует технологию блокчейн для создания децентрализованной экономики, поддерживая автономных агентов и смарт-контракты для оптимизации обучения и применения моделей ИИ.
Numerai использует технологию блокчейн и сообщество ученых, изучающих данные, для прогнозирования рыночных тенденций и стимулирует разработчиков моделей с помощью механизмов вознаграждения. Velas создает высокопроизводительную платформу смарт-контрактов, объединяющую искусственный интеллект и блокчейн, обеспечивая более высокую скорость транзакций и безопасность.
Сами проекты ИИ включают в себя три основных элемента: данные, алгоритмы и вычислительные мощности. В то время как направления Web3+данные и Web3+вычислительные мощности процветают, направление Web3+алгоритмы раздроблено, что приводит к появлению проектов, формирующих только однонаправленные приложения.
Bittensor устраняет этот пробел, создавая платформу алгоритмов ИИ со встроенным механизмом отбора и конкуренции через присущие блокчейну конкурентные и стимулирующие структуры, сохраняя лучшие проекты ИИ.
Путь развития Bittensor
Инновационные прорывы
Bittensor — это децентрализованная стимулирующая сеть машинного обучения и торговая площадка цифровых товаров.
- Децентрализация: Bittensor работает в распределенной сети, состоящей из тысяч компьютеров, контролируемых различными компаниями и организациями, решая такие проблемы, как централизация данных.
- Справедливый механизм стимулирования: Сеть Bittensor предоставляет токены $TAO пропорционально вкладу своих подсетей, а подсети вознаграждают своих майнеров и валидаторов пропорционально вкладу их узлов.
- Ресурсы машинного обучения: Децентрализованная сеть может обслуживать каждого человека, нуждающегося в вычислительных ресурсах машинного обучения.
- Разнообразный рынок цифровых товаров: Изначально созданный для торговли моделями машинного обучения и связанными с ними данными, рынок цифровых товаров сети Bittensor расширился до торговли любыми формами данных благодаря расширению сети и механизму консенсуса Yuma, который не зависит от содержания данных.
Сроки разработки
В отличие от многих высокооцененных венчурных проектов, существующих на рынке, Bittensor — это более справедливый, интригующий и значимый проект для гиков. В процессе его разработки отсутствует типичный для других проектов подход «чрезмерных обещаний для привлечения инвестиций».
- Формирование концепции и запуск проекта (2021): Созданный группой энтузиастов и экспертов, стремящихся к развитию децентрализованных сетей искусственного интеллекта, Bittensor был построен с использованием фреймворка Substrate для обеспечения его гибкости и масштабируемости.
- Ранняя разработка и техническая проверка (2022): Команда выпустила альфа-версию, чтобы проверить осуществимость децентрализованного ИИ, представив консенсус Yuma, который подчеркивает принцип агностицизма данных для сохранения конфиденциальности пользователей.
- Расширение сети и создание сообщества (2023): Команда выпустила бета-версию и представила экономическую модель токенов (TAO) для стимулирования обслуживания сети.
- Технологические инновации и межцепочечная совместимость (2024): Команда использовала технологию интеграции DHT (Distributed Hash Table) для более эффективного хранения и поиска данных. Проект также начал фокусироваться на продвижении и дальнейшем расширении подсетей и рынка цифровых товаров.
На протяжении всего развития Bittensor избегал значительного участия традиционных венчурных фондов, что снижает риск централизованного контроля. Проект стимулирует узлы и майнеров с помощью токенов, обеспечивая жизнеспособность сети. По сути, Bittensor — это проект вычислительных мощностей и услуг ИИ, управляемый GPU-майнерами.
Экономика токенов
Токен сети Bittensor — TAO, который, отдавая дань уважения биткоину, имеет несколько общих черт с BTC. Общий объем предложения составляет 21 миллион, каждые четыре года происходит уменьшение вдвое. Токены TAO были распределены в ходе честного запуска при создании сети, без предварительного майнинга или резервирования токенов для команды основателей или венчурных фондов.
В настоящее время блок сети Bittensor генерируется примерно каждые 12 секунд, каждый блок приносит 1 токен TAO, в результате чего ежедневно генерируется около 7 200 TAO. Эти вознаграждения распределяются пропорционально вкладу каждой подсети и внутри подсети между владельцами, валидаторами и майнерами.
Токены TAO можно использовать для покупки и доступа к вычислительным ресурсам, данным и моделям искусственного интеллекта в сети Bittensor, а также в качестве учетной записи для участия в управлении сообществом.
Текущее состояние разработки
В настоящее время сеть Bittensor насчитывает более 100 000 аккаунтов, из них более 80 000 — с ненулевым балансом.
За последний год TAO выросла в несколько раз, ее текущая рыночная капитализация составляет 2,278 миллиарда долларов, а цена — 321 доллар.
Постепенно реализуемая архитектура подсети биттензоров
Протокол Биттензора
Протокол Bittensor — это децентрализованный протокол машинного обучения, который облегчает обмен возможностями машинного обучения и прогнозами между участниками сети и способствует совместному использованию и сотрудничеству моделей и сервисов машинного обучения в одноранговом режиме.
Протокол Bittensor включает в себя архитектуру сети, субтензор, архитектуру подсети и роли в экосистеме подсети, такие как узлы валидатора и узлы майнера. Сеть Bittensor состоит из узлов, участвующих в протоколе, на каждом из которых запущено клиентское программное обеспечение Bittensor для взаимодействия с другими узлами сети.
Эти узлы управляются подсетями, которые используют механизм выживания сильнейших, при котором плохо работающие подсети заменяются новыми, а плохо работающие узлы валидаторов и майнеров внутри подсетей также устраняются. Таким образом, подсети являются важнейшим компонентом архитектуры сети Bittensor.
Логика подсети
Подсеть можно рассматривать как независимо работающий сегмент кода, который устанавливает уникальные пользовательские стимулы и функциональные возможности, сохраняя при этом тот же интерфейс консенсуса, что и основная сеть Bittensor. Подсети включают в себя локальные подсети, подсети тестовых сетей и подсети основной сети.
Помимо корневой подсети, в настоящее время существует 45 подсетей, а в период с мая по июль 2024 года их число должно вырасти с 32 до 64, причем каждую неделю будет добавляться по четыре новые подсети.
Роли и выбросы в подсетях
Сеть Bittensor состоит из шести функциональных ролей: пользователи, разработчики, майнеры, валидаторы стейкеров, владельцы подсетей и комитеты. Внутри подсети роли включают владельцев подсети, майнеров и валидаторов стейкеров.
- Владельцы подсетей: Отвечает за предоставление базового кода майнеров и валидаторов, установку уникальных механизмов дополнительного стимулирования и распределение поощрений за работу майнеров.
- Шахтеры: Майнеры поощряются к итерациям кода сервера и майнинга, чтобы оставаться конкурентоспособными в пределах одной подсети. Майнеры с самым низким уровнем выбросов будут заменены новыми майнерами и должны будут перерегистрировать свои узлы. Примечательно, что майнеры могут использовать несколько узлов в разных подсетях.
- Валидаторы: Валидаторы измеряют вклад каждой подсети и обеспечивают ее корректность, получая соответствующее вознаграждение. Они могут ставить токены TAO на узлы валидаторов, при этом узлы валидаторов получают вознаграждение в размере 0-18 % (настраиваемое).
Эмиссия подсети относится к механизму распределения токенов TAO, вознаграждающему майнеров и валидаторов. Обычно 18 % вознаграждения за эмиссию подсети получает владелец подсети, 41 % — валидаторы и 41 % — майнеры. Подсеть содержит 256 слотов UID, из которых 64 слота выделяются валидаторам, а 192 — майнерам.
Только 64 лучших ставочника могут получить права валидатора и считаться активными валидаторами в подсети. Объем ставок и производительность майнеров определяют их статус и вознаграждение в подсети. Производительность майнеров оценивается с помощью запросов и оценок валидаторов подсети, а неуспешные майнеры заменяются новыми.
Таким образом, чем больше токенов ставят валидаторы и чем эффективнее вычисления майнеров, тем выше общая эмиссия и рейтинг подсети.
Регистрация и ликвидация подсетей
После регистрации подсеть вступает в 7-дневный период иммунитета. Первоначальный регистрационный взнос составляет 100 $TAO, а при повторной регистрации цена удваивается, хотя со временем постепенно возвращается к 100 $TAO. Когда все места в подсетях будут заполнены, регистрация новой подсети приведет к ликвидации той подсети с наименьшими выбросами, которая не находится в периоде иммунитета. Поэтому подсети должны максимизировать сумму ставок в слотах UID и эффективность майнеров, чтобы не быть ликвидированными после иммунитета.
Используя преимущества архитектуры подсети Bittensor, была создана децентрализованная сеть данных ИИ Masa, ставшая первой системой вознаграждения с двумя токенами в сети Bittensor и привлекшая 18 миллионов долларов финансирования.
Механизмы консенсуса и доказательства
Сеть Bittensor включает в себя несколько механизмов консенсуса и доказательства. В традиционных децентрализованных сетях майнерские узлы часто используют PoW (Proof of Work) для обеспечения своего вклада в работу сети, получая вознаграждение в зависимости от вычислительной мощности и качества обработки данных.
Для узлов-валидаторов обычно используется PoV (Proof of Validation) для обеспечения безопасности и целостности сети. Bittensor представляет уникальный механизм PoI (Proof of Intelligence) наряду с консенсусом Yuma для облегчения проверки и распределения вознаграждения.
Механизм доказательства интеллекта
Механизм PoI от Bittensor — это инновационная система проверки и поощрения, которая обеспечивает безопасность сети, качество данных и эффективное использование вычислительных ресурсов, подтверждая вклад участников с помощью интеллектуальных вычислительных задач.
- Майнерские узлы подтверждают свою работу, выполняя интеллектуальные вычислительные задачи, такие как обработка естественного языка, анализ данных и обучение моделей машинного обучения.
- Валидаторы распределяют задания между майнерами, которые возвращают результаты валидаторам для оценки качества выполнения заданий.
Юмский консенсус
Консенсус Yuma — это основной механизм сети Bittensor. После того как валидаторы оценивают выполнение задания, они вводят полученные оценки в алгоритм консенсуса Yuma. В этом алгоритме валидаторы с более высокими весами TAO имеют большее влияние, а результаты аутсайдеров отфильтровываются. Затем система распределяет вознаграждения за токены, основываясь на комплексном подведении итогов.
- Агностицизм данных: Обеспечивает конфиденциальность и безопасность при обработке данных, позволяя узлам выполнять вычисления и проверки, не зная фактического содержания данных.
- Вознаграждение по результатам работы: Вознаграждения распределяются в зависимости от производительности и вклада узла, обеспечивая эффективные и качественные вычисления и обработку данных.
Сотрудничество с механизмами МО
Bittensor представляет механизм MOE (Mixture of Experts), объединяющий несколько экспертных субмоделей в рамках единой архитектуры модели. Каждая экспертная модель обладает относительным преимуществом в решении конкретных проблем домена. При введении новых данных различные подмодели взаимодействуют между собой, добиваясь лучших результатов, чем при использовании одной модели.
В рамках консенсуса Yuma валидаторы также могут оценивать экспертные модели, ранжировать их возможности и назначать вознаграждение в виде токенов, стимулируя оптимизацию и улучшение моделей.
Проекты биттензорных подсетей
На данный момент в Bittensor зарегистрировано 45 подсетей, из них 40 именных. В прошлом конкуренция за регистрацию подсетей была очень высока, и плата за нее достигала миллиона долларов. В настоящее время Bittensor постепенно открывает все больше мест для регистрации подсетей.
Вновь зарегистрированные подсети могут не соответствовать стабильности и эффективности моделей давно существующих. Однако механизм устранения Bittensor обеспечивает процесс, при котором более качественные подсети со временем вытесняют менее качественные.
За исключением корневой подсети, значительное внимание привлекают подсети 19, 18 и 1, доля эмиссии которых составляет 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 изображений и выводов, предоставляя доступ к открытым LLM, моделям генерации изображений и другим различным моделям, обученным на наборе данных подсети 19.
- Регистрационный сбор: 3.7 TAO
- Доход от узла за 24 часа: Примерно 627.84 TAO
- Круглосуточное восстановление узлов: Примерно 64.79 TAO
- Средний ежедневный доход узла: 2,472 TAO (около $866)
В настоящее время подсеть Vision восстанавливает общую стоимость узла в размере около 19 200 TAO.
Подсеть 18
Подсеть 18 под названием Cortex.t, разработанная компанией Corcel, нацелена на создание передовой платформы искусственного интеллекта, предлагающей надежные и высококачественные ответы на текст и изображения через API.
- Регистрационный сбор: 3.34 TAO
- Доход от узла за 24 часа: Примерно 457.2 TAO
- Круглосуточное восстановление узлов: Примерно 106.32 TAO
- Средний ежедневный доход узла: 1,76 TAO (примерно 553,64 $)
В настоящее время подсеть Cortex.t восстанавливает общую стоимость узла в размере около 27 134 TAO.
Подсеть 1
Подсеть 1, разработанная фондом Opentensor, специализируется на генерации текстов в рамках децентрализованной подсети. Будучи первым проектом подсети Bittensor, он столкнулся со значительным скептицизмом. В марте основатель Taproot Wizards Эрик Уолл назвал токены TAO монетами-мемами в сфере ИИ, отметив, что подход подсети 1 к решению текстовых задач с помощью многочисленных узлов ИИ не способствовал эффективному повышению результативности решения задач.
Другие подсети
Среди других подсетей есть модели обработки больших данных, модели торгового искусственного интеллекта и многое другое. Например:
- Метапоиск подсети 22: Анализирует данные Twitter для определения настроения рынка.
- Подсеть 2 Omron: Оптимизация стратегий ставок с помощью глубоких нейронных сетей.
Будущее развитие
С точки зрения тепла, концепция ИИ конкурирует с концепцией Web3, привлекая значительные инвестиции. Вероятно, Web3 + AI будут оставаться в центре внимания рынка в течение длительного времени.
С точки зрения структуры проекта, Bittensor не является традиционным венчурным проектом. С момента запуска проект значительно вырос в цене, сочетая в себе техническую и рыночную поддержку.
С точки зрения технических инноваций, Bittensor разрушает изоляцию прошлых проектов Web3 + AI. Его уникальная архитектура подсетей снижает барьеры для команд ИИ при переходе на децентрализованные сети, быстро получая прибыль. Механизмы конкуренции и устранения требуют от подсетей постоянно оптимизировать модели и увеличивать ставки, чтобы избежать конкуренции со стороны новых подсетей.
С точки зрения рисков, увеличение количества подсетей снижает регистрационные барьеры, что потенциально может привести к появлению проектов более низкого качества. По мере роста числа подсетей вознаграждение TAO для существующих подсетей будет уменьшаться. Если цены на токены TAO не будут расти одновременно с ростом числа подсетей, ожидаемые доходы могут оказаться недостаточными.