Bittensor: 打造去中心化AI算法生態的Web3先鋒

AI革命正席卷全球

人工智能技術的飛速發展正在引領我們進入一個全新的數據驅動時代。深度學習和自然語言處理等領域的突破性進展，使AI應用無處不在。2022年ChatGPT的橫空出世引爆了整個AI行業,隨之而來的是一系列文字生成視頻、自動化辦公等AI工具的湧現。AI產業的市場價值也隨之飆升，預計到2030年將達到1850億美元的規模。

然而,當前AI行業主要由少數科技巨頭主導,這不可避免地帶來了數據集中、計算資源分配不均等一系列挑戰。Web3的去中心化理念爲解決這些問題提供了新的可能性,有望重塑AI發展格局。

在這一背景下,一批優質的Web3+AI項目應運而生。Fetch.ai利用區塊鏈技術構建去中心化經濟體,支持AI代理和智能合約的優化訓練與應用。Numerai借助區塊鏈和數據科學家社區來預測市場走勢,通過獎勵機制激勵模型開發。Velas則致力於打造AI與區塊鏈結合的高性能智能合約平台。

AI項目的三大核心要素是數據、算法和算力。目前Web3+數據、Web3+算力賽道發展迅速,但Web3+算法方向卻相對滯後,各項目往往各自爲戰,難以形成合力。Bittensor敏銳地捕捉到了這一缺口,通過區塊鏈的競爭與激勵機制,搭建了一個自帶篩選功能的AI算法平台,致力於吸引和保留最優質的AI項目。

Bittensor:去中心化AI網路的開拓者

Bittensor是一個去中心化的激勵機器學習網路和數字商品市場。它的獨特之處在於:

1. 去中心化架構:Bittensor網路由分布在全球的數千個節點組成,有效解決了數據集中等問題。

2. 公平激勵機制:網路對子網的獎勵與其貢獻成正比,子網內部對節點的獎勵也遵循同樣原則。

3. 機器學習資源共享:任何需要機器學習計算資源的個體都可以從這個去中心化網路獲得服務。

4. 多元化數字商品交易:最初專注於機器學習模型和相關數據交易,現已擴展爲可交易各類數字資產的開放平台。

Bittensor的發展歷程可以追溯到2021年,當時一羣熱衷於推動去中心化AI的技術專家開始利用Substrate框架構建項目基礎。2022年,團隊發布了Alpha版本網路,驗證了去中心化AI的可行性,並引入了Yuma共識機制。2023年,Beta版本問世,同時引入了TAO代幣經濟模型。2024年,團隊開始運用分布式哈希表技術提升數據存儲和檢索效率,並着力擴展子網和數字商品市場。

Bittensor網路的原生代幣是TAO,其設計在多方面致敬了比特幣。TAO的總供應量爲2100萬枚,每四年減半一次。TAO通過公平啓動方式分發,沒有預挖或團隊保留。目前每12秒生成一個區塊,每個區塊獎勵1 TAO。這些獎勵按貢獻比例分配給各個子網,再由子網分配給所有者、驗證者和礦工。

TAO代幣可用於在Bittensor網路中購買計算資源、數據和AI模型,同時也是參與社區治理的憑證。目前,Bittensor網路的帳戶總數已超過10萬,其中活躍帳戶近8萬。過去一年中,TAO幣價最高上漲了數十倍,當前市值約22.78億美元,單價321美元。

Bittensor的子網架構

Bittensor協議是一種去中心化的機器學習協議,支持網路參與者之間交換機器學習能力和預測,促進模型和服務的共享與協作。整個網路由多個子網組成,每個子網都有自己的驗證者和礦工節點。子網的表現決定了其在網路中的地位,表現不佳的子網可能會被新的子網取代。

子網可以視爲一段獨立運行的代碼,制定了特定的用戶激勵和功能機制,但都保持與Bittensor主網相同的共識接口。目前除根子網外,共有45個子網。預計到2024年5月至7月,子網數量將從32個增至64個,每週新增4個。

在子網中,主要角色包括:

1. 子網所有者:負責提供基礎代碼,設置激勵機制,分配礦工獎勵。

2. 礦工:運行服務器和挖礦代碼,與其他礦工競爭以保持領先地位。表現不佳的礦工可能被新礦工替代。

3. 驗證者:評估子網貢獻並確保其正確性,獲得相應獎勵。驗證者還可以通過質押TAO代幣獲得額外收益。

子網的獎勵分配機制通常爲:18%給子網所有者,41%給驗證者,41%給礦工。每個子網有256個UID插槽,其中64個分配給驗證者,192個分配給礦工。只有質押量最高的64個驗證者才能獲得許可,成爲活躍驗證者。

子網註冊後有7天的保護期。首次註冊費用爲100 TAO,再次註冊價格會翻倍,但會隨時間降回100 TAO。當所有子網位置被佔滿時,新子網註冊將替換掉排放量最低且不在保護期的子網。因此,子網需要不斷提高驗證者質押量和礦工效率,以確保不被淘汰。

Bittensor的共識機制

Bittensor網路採用了多種創新的共識和證明機制:

1. 智力證明(PoI)機制:這是Bittensor的獨創機制,通過智能計算任務來驗證參與者的貢獻。礦工完成驗證者分配的任務,驗證者根據完成質量進行評分。

2. Yuma共識:這是核心共識機制。驗證者的評分通過Yuma算法綜合,其中質押TAO較多的驗證者評分權重更高。算法會剔除與大多數驗證者偏離較大的結果,最終根據綜合評分分配獎勵。

3. 數據不可知原則:確保了數據處理過程中的隱私和安全性,節點無需了解具體數據內容就能完成計算和驗證。

4. 基於性能的獎勵:根據節點的表現和貢獻分配獎勵,鼓勵高效和高質量的資源利用。

5. MOE機制:在一個模型架構中整合多個專家級子模型,使不同領域的模型能夠協同工作,產生比單一模型更優的結果。

通過這些機制的結合,Bittensor構建了一個高效、安全且激勵充分的去中心化AI網路。

Bittensor的未來展望

1. 市場前景:AI和Web3作爲兩大熱門領域的結合,有望在未來較長時間內保持市場關注度。

2. 項目優勢:Bittensor不同於傳統VC項目,自上線以來價值大幅增長,兼具技術實力和市場認可。

3. 技術創新:子網架構降低了AI團隊遷移至去中心化網路的難度,有利於吸引更多優質項目加入。

4. 潛在風險:隨着子網數量增加,單個子網獲得的獎勵可能減少;如果TAO代幣價格無法相應漲,可能影響參與者收益預期。

5. 發展方向:Bittensor需要在擴大規模和維持質量之間尋求平衡,確保網路長期健康發展。