AI革命の背景
AI爆発の背景
人工知能 (AI) テクノロジーの急速な発展により、私たちは新たなデータ主導の時代を迎えています。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画期的な進歩により、AI アプリケーションがユビキタスになりました。 2022 年の ChatGPT の誕生は AI 業界に爆発をもたらし、その後 Vincent Video や自動オフィスなどの一連の AI ツールが登場し、「AI+」の応用も議題に上りました。 AI産業の市場価値も急上昇しており、2030年には1,850億ドルに達すると予想されています。
図1 AI市場価値の推移
従来のインターネット企業が AI を独占
現在、AI業界は主にNvidia、Microsoft、Google、OpenAIなどの企業によって独占されており、テクノロジーの進歩により、データの集中やコンピューティングリソースの偏在などの一連の課題も生じています。同時に、Web3 の分散化コンセプトは、Web3 の分散ネットワークにおいて、これらの問題を解決するための新たな可能性を提供し、現在の AI 開発パターンを再構築します。
Web3+AIの現在の進捗状況
AI 業界の急成長に伴い、高品質な Web3+AI プロジェクトが多数登場しています。 Fetch.ai は、ブロックチェーン テクノロジーを通じて分散型経済を構築し、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ます。Numerai は、ブロックチェーン テクノロジーとデータ サイエンティストのコミュニティを使用して、市場動向を予測し、報酬メカニズムを通じて市場動向を予測します。 Velas は、AI とブロックチェーン用の高性能スマート コントラクト プラットフォームを構築し、より高速なトランザクション速度とより高いセキュリティを提供します。 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能力という 3 つの主要な要素が含まれています。Web3+ データと Web3+ コンピューティング能力のトラックは現在本格化していますが、Web3+ アルゴリズムの方向性は常に独立しており、最終的にはそれしかできません。一方向のアプリケーションでプロジェクトを形成します。 Bittensor はこのギャップを捉え、最高品質の AI プロジェクトを維持するために、ブロックチェーン自体の競争およびインセンティブ メカニズムを通じて独自のスクリーニングおよび競争メカニズムを備えた AI アルゴリズム プラットフォームを構築しました。
Bittensor 開発の歴史
革新的なブレークスルー
Bitensor は、分散型のインセンティブ付き機械学習ネットワークおよびデジタル商品マーケットプレイスです。
分散化: Bittensor は、さまざまな企業や組織が管理する何千もの分散コンピューター ネットワーク上で実行され、データ集中などの問題を解決します。
公平なインセンティブ メカニズム: Bittensor ネットワークによってサブネットに提供される $TAO トークンは、サブネットの貢献度に比例し、サブネットによってマイナーおよびバリデーターに提供される報酬もノードの貢献度に比例します。
機械学習リソース: 分散型ネットワークは、機械学習コンピューティング リソースを必要とするすべての個人にサービスを提供できます。
多様化したデジタル商品市場: 当初、Bittensor ネットワークのデジタル商品市場は、機械学習モデルと関連データの取引に特化して設計されていましたが、Bittensor ネットワークの拡大と、データを気にしない Yuma コンセンサス メカニズムの恩恵を受けています。データの実質的な内容に応じて、あらゆる形式のデータが取引できる商品市場になりました。
開発パス
現在の市場で高く評価されている多くの VC プロジェクトとは異なり、Bittensor はより公平で、興味深く、有意義なオタク プロジェクトであり、その開発プロセスには、他のプロジェクトのような「利益を得て投資を騙す」というプロセスはありません。
コンセプトの形成とプロジェクトの開始 (2021 年): Bittensor は、分散型 AI ネットワークの推進に専念するテクノロジー愛好家と専門家のグループによって作成され、その柔軟性と拡張性を確保するために Substrate フレームワークを通じて Bittensor ブロックチェーンを構築しました。
初期開発と技術検証 (2022 年): チームは分散型 AI の実現可能性を検証するためにネットワークのアルファ版をリリースします。また、データ不可知主義の原則を強調し、ユーザーのプライバシーとセキュリティを維持する Yuma コンセンサスも導入しています。
ネットワークの拡張とコミュニティ構築 (2023 年): チームはベータ版をリリースし、ネットワークの保守を奨励するためにトークンエコノミーモデル (TAO) を導入します。
技術革新とクロスチェーン互換性 (2024 年): チームは DHT (分散ハッシュ テーブル) 統合テクノロジを使用して、データの保存と取得をより効率的にしました。同時に、このプロジェクトは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焦点を当て始めました。
図 2 Bittensor ネットワークのプロモーション画像
Bittensor の開発プロセスでは、従来の VC はあまり介入せず、集中管理のリスクを回避しています。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、Bittensor ネットワークの活力も確保します。本質的に、Bittensor は GPU マイナーによって推進される AI コンピューティング能力とサービス プロジェクトです。
トケノミクス
Bittensor ネットワーク トークンは TAO です。ビットコインへの敬意を表すために、TAO は多くの点で BTC に似ています。総供給量は 2,100 万枚で、4 年ごとに半減します。 TAO トークンは、Bittensor ネットワークの立ち上げ時に公正な立ち上げを通じて配布されます。プレマイニングがないため、トークンは創設チームや VC のために予約されません。現在、Bittensor ネットワーク ブロックは約 12 秒ごとに生成され、各ブロックで 1 $TAO トークンが毎日生成され、これらの報酬は貢献度に基づいて各サブネットに分配され、サブネット内のサブネットに分配されます。所有者、バリデーター、マイナー。
図 3 Bitensor コミュニティのプロモーション画像
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 モデルを購入および取得するために使用でき、コミュニティ ガバナンスに参加するための資格情報としても使用できます。
開発状況
Bittensor ネットワーク アカウントの総数は現在 100,000 以上に達しており、そのうち 80,000 もの非ゼロ アカウントが存在します。
図4 Bittensorアカウント数の推移
過去1年間でTAOは数十倍に上昇し、現在の市場価値は22億7,800万米ドル、通貨価格は321米ドルとなった。
図5 TAOトークン価格の推移
段階的に実装されたサブネット アーキテクチャ
ビテンソルプロトコル
Bittensor プロトコルは、ネットワーク参加者間での機械学習機能と予測の交換をサポートし、ピアツーピア方式での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。
図 6 Bitensor プロトコル
Bittensor プロトコルには、サブネット エコシステム内のネットワーク アーキテクチャ、サブテンソル、サブネット アーキテクチャ、バリデータ ノード、マイナー ノードなどが含まれます。 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のグループであり、各ノードは他のネットワークと対話するために Bittensor クライアント ソフトウェアを実行し、適者生存メカニズムを採用します。良好なサブネットは新しいサブネットによって排除され、各サブネット内のパフォーマンスの悪いバリデーターやマイナー ノードも絞り出されます。サブネットが Bittensor ネットワーク アーキテクチャの最も重要な部分であることがわかります。
サブネットロジック
サブネットは、独自のユーザー インセンティブと機能を備えた独立して実行されるコードの一部とみなすことができますが、各サブネットは 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 サブネットの 3 つのタイプがあります。ルート サブネットを除くと、現在 45 のサブネットが存在しますが、サブネットの数は 2024 年 5 月から 7 月の間に 32 から 64 に増加し、毎週 4 つの新しいサブネットが追加されると予想されます。
サブネットの役割と排出量
Bittensor ネットワーク全体には、ユーザー、開発者、マイナー、誓約検証者、サブネット所有者、および委員会という 6 つの機能的役割があります。サブネットには、サブネット所有者、マイナー、ステークバリデーターが含まれています。
サブネット所有者: サブネット所有者は、基本的なマイナー コードとバリデーター コードを提供する責任があり、マイナー作業のインセンティブを割り当てるための他の独自のインセンティブ メカニズムをセットアップできます。
マイナー: マイナー ノードは、同じサブネット内の他のマイナーとの競合に先んじ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ます。排出量が最も少ないマイナーは新しいマイナーに置き換えられるため、ノードを再登録する必要があります。マイナーは複数のサブネット上で複数のノードを実行できることに注意してください。
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、その正しさを保証することで、対応する報酬を獲得します。同時に、TAO トークンを検証者ノードに誓約することができ、検証者ノードは 0 ～ 18% (調整可能) のステーキング報酬を得ることができます。
サブネットエミッションは、マイナーと検証者に報酬を与える Bittensor ネットワークの TAO トークン配布メカニズムであり、サブネットによって得られるエミッション報酬は、通常、サブネット所有者に 18%、バリデーターに 41% が割り当てられるように設計されています。鉱夫。サブネットには 256 個の UDI スロットが含まれており、そのうち 64 個の UID スロットがバリデーターに割り当てられ、192 個の UID がマイナーに割り当てられます。プレッジ金額が最も大きい上位 64 個のバリデーターだけがバリデーター ライセンスを取得でき、サブネット内のアクティブなバリデーターとみなされます。バリデーターのステーク量とパフォーマンスによって、サブネット内でのステータスと報酬が決まります。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付けされ、パフォーマンスの悪いマイナーは新しく登録されたマイナーに置き換えられます。したがって、検証者によって誓約されたトークンの総量が多ければ多いほど、マイナーの計算効率が高くなり、サブネットの総排出量が増加し、ランキングが高くなります。
サブネットの登録と廃止
サブネットが登録されると、7 日間の免除期間に入ります。最初の登録料金は 100 $TAO ですが、その後の登録料金は 2 倍になり、時間が経つと料金は 100 TAO に戻ります。すべてのサブネットの場所がいっぱいになった場合、新しいサブネットを登録するときに、免疫期間内ではない排出量が最も少ないサブネットが新しいサブネットに対応するために削除されます。したがって、サブネットは、免責期間後に削除されないように、UID スロット内のバリデータ プレッジの量とマイナーの効率をできる限り増やす必要があります。
図7 サブネット名
Bittensor ネットワークのサブネットワーク アーキテクチャの恩恵を受けて、分散型 AI データ ネットワーク Mae が立ち上げられ、Bittensor ネットワーク初の二通貨報酬システムとなり、1,800 万米ドルの資金調達を集めました。
図8 マサ昇進
合意と証明のメカニズム
Bittensor ネットワークには、複数のコンセンサス メカニズムと証明メカニズムが含まれています。従来の分散型ネットワークでは、マイナー ノードのネットワークへの貢献を保証し、そのコンピューティング能力とデータ処理品質に基づいて報酬を受け取るために、PoW (Proof of Work) がよく使用されます。検証ノードには、一般的に PoV メカニズムが採用されます。 Proof of Verification)、ネットワークのセキュリティと整合性を確保します。 Bittensor ネットワークでは、独自の PoI メカニズム (知能の証明) と Yuma コンセンサスを使用して検証と報酬の分配を実現します。
インテリジェント証明メカニズム
Bittensor の PoI メカニズムは、インテリジェント コンピューティング タスクの完了を通じて参加者の貢献を証明する独自の検証およびインセンティブ メカニズムであり、それによってネットワーク セキュリティ、データ品質、コンピューティング リソースの効率的な使用を保証します。
マイニング 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を含むインテリジェント コンピューティング タスクを完了することで、その作業を証明します。
タスクは検証者によってマイナーに割り当てられ、マイナーがタスクを完了すると、結果が検証者に返され、検証者はタスクの完了の品質に基づいてスコアを付けます。
ユマの総意
Yuma コンセンサスは、Bittensor ネットワークの中核となるコンセンサス メカニズムです。検証者がタスクの完了に基づいてスコアを取得すると、そのスコアは Yuma コンセンサス アルゴリズムに入力されます。コンセンサスアルゴリズムでは、多数の TAO 誓約を持つバリデーターがより高いスコアを持ちます。同時に、アルゴリズムは大多数のバリデーターから逸脱する結果を選別し、最終的にシステムは総合的なスコアに基づいてトークン報酬を分配します。
図 9 コンセンサスアルゴリズムの概略図
データにとらわれない原則: これにより、データ処理中のプライバシーとセキュリティが確保されます。つまり、ノードは計算と検証を完了するために処理されるデータの特定の内容を知る必要がありません。
パフォーマンスベースの報酬: ノードのパフォーマンスと貢献度に基づいて報酬を割り当て、効率的で高品質なコンピューティング リソースとデータ処理を保証します。
MOE メカニズムが連携して機能する
Bittensor は、MOE メカニズムをネットワークに導入し、複数のエキスパート レベルのサブモデルをモデル アーキテクチャに統合します。各エキスパート モデルは、対応する分野の問題を処理する際に相対的な利点があります。したがって、新しいデータがモデル アーキテクチャ全体に導入されると、さまざまなサブモデルが連携して、単一のモデルよりも優れた結果を達成できます。
Yuma コンセンサス メカニズムの協力により、検証者はエキスパート モデルをスコアリングし、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もできるため、モデルの最適化と改善の動機付けが可能になります。
図 10 問題解決のアイデア
サブネットプロジェクト
この記事の執筆時点で、登録されている Bittensor サブネットの数は 45 に達しており、その番号は 40 と名付けられています。以前はサブネットの数が限られていたため、サブネットの登録競争は非常に熾烈で、登録価格が数百万ドルに達したこともありました。現在、Bittensor は、より多くのサブネット登録クォータを徐々に開放しており、安定性とモデル効率の点で、新しく登録されたサブネットほど優れていない可能性があります。しかし、Bittensor によって導入されたサブネット排除メカニズムにより、長期的には、モデルのパフォーマンスが低く、強度が不十分なサブネットは、優れたコインを排除するプロセスとなり、生き残ることは困難になります。
図 11 Bittensor サブネット プロジェクトの詳細
ルート サブネットを除くと、現在、サブネット No. 19、No. 18、および No. 1 がより注目されており、それらの排出割合はそれぞれ 8.72%、6.47%、および 4.16% です。
サブネット 19
サブネット 19 は Vision と呼ばれ、2023 年 12 月 18 日に登録されました。 Vision は分散型の画像生成と推論に焦点を当てており、ネットワークは最高のオープンソース LLM、画像生成モデル (サブネット 19 のデータセットでトレーニングされたモデルを含む)、およびその他のさまざまなモデル (埋め込みモデルなど) へのアクセスを提供します。
現在の Vison サブネット スロット登録料金は 3.7 TAO で、24 時間の合計ノード収益は約 627.84 TAO で、新規登録ノードが平均レベル (日次) に到達できた場合、過去 24 時間で 64.79 TAO 相当のノードが回復されました。収益は約 2.472 TAO に達する可能性があります。
図 12 Vision サブネット登録料金データ
Vision サブネット リサイクル ノードの現在の合計値は約 19,200 TAO です。
図 13 ビジョンサブネットのリサイクル料金
サブネット18
サブネット 18 は Cortex.t と呼ばれ、Corcel によって開発されています。 Cortex.t は、API を通じて信頼性の高い高品質のテキストおよび画像応答をユーザーに提供する最先端の AI プラットフォームの構築に取り組んでいます。
現在の Cortex.t サブネット スロットの登録料金は 3.34 TAO、24 時間の合計ノード収益は約 457.2 TAO で、新しく登録されたノードが平均レベルに達した場合、過去 24 時間で 106.32 TAO 相当のノードがリサイクルされました。 1 日あたりの収益は 1.76 TAO (約 553.64 ドル) に達する可能性があります。
図 14 Cortex.t サブネット登録料金データ
現在、Cortex.t サブネットのリサイクル ノードの合計値は約 27134 TAO です。
図 15 Cortex.t サブネットのリサイクル料金
サブネットNo.1
サブネット No. 1 は、Opentensor Foundation によって開発された分散型サブネットで、特にテキスト生成に使用されます。このサブネットは、Bittensor サブネットの最初のプロジェクトとして、今年 3 月に大きく疑問視されました。 TAO トークンは AI 分野のミームコインであり、サブネット No.1 では数百のノードが AI を使用してテキストベースの質問に答えるときに同様の結果が得られるが、実際の問題を解決する効果は向上しないと指摘しました。
他の
モデル カテゴリの観点から見ると、サブネット モデル No.19、No.18、および No.1 はすべて生成クラス モデルに属します。さらに、Twitter データを分析して市場センチメントを提供する Subnet 22 Meta Search などの大規模なデータ処理モデル、取引 AI モデルなどがあり、Subnet 2 オムロンはディープ ニューラル ネットワークを通じてステーキング戦略を学習し、継続的に最適化します。
利益リスクの観点から見ると、スロットを数週間以上正常に運営できれば、そのメリットは明らかに非常に大きくなります。しかし、新規登録ノードが高性能グラフィックスカードの採用やローカルアルゴリズムの最適化ができなければ、他のノードとの競争で生き残ることは困難になります。
将来の開発
人気の観点から見ると、AI コンセプト自体は Web3 コンセプトに劣らず人気があり、本来であれば Web3 業界に注ぎ込まれるはずの多くのホットマネーも AI 業界に引き寄せられています。したがって、今後もWeb3+AIが市場の中心となるでしょう。
プロジェクト アーキテクチャの観点から見ると、Bittensor は従来の VC プロジェクトではなく、開始以来数十倍に成長しており、技術面と市場面の両方でサポートされています。
技術革新の観点から見ると、Bittensor は、Web3+AI プロジェクトが独立して戦っていた過去の状況を打破し、AI テクノロジー機能を備えた多くのチームの分散型ネットワークへの移行の困難を軽減し、より早くメリットを得ることができます。また、競合排除メカニズムにより、サブネット プロジェクトはモデルを常に最適化し、新しいサブネットによって禁止されないようにプレッジ額を増やす必要があります。
リスクの観点から見ると、Bittensor はサブネットの数を増やしますが、サブネットの数が増えると必然的にサブネットの登録の困難さが軽減され、同時に無名プロジェクトが問題を引き起こす可能性が高まります。サブネットの数が増加するにつれて TAO トークンの価格が上昇しない場合、収益は期待に達しない可能性が高くなります。
