투자 개요
Bittensor는 비트코인 네트워크에서 영감을 받아 서브넷 아키텍처와 게임 이론을 기반으로 하는 일반적인 인센티브 플랫폼입니다. 비트코인은 채굴자들이 SHA 256 계산을 완료하고 더 많은 토큰을 발행하여 네트워크 가용성을 유지하도록 인센티브를 제공합니다. Bittensor는 추가 토큰을 발행하여 AI 추론, 데이터 저장, GPU 컴퓨팅 성능, 대역폭 등 다양한 리소스를 제공하도록 서브넷 광부에게 인센티브를 제공합니다.
1. 팀: 핵심 멤버 3명은 모두 컴퓨터 관련 분야를 전공했습니다. Ala는 학술 연구와 AI 알고리즘에 더 관심이 있고, Jacob은 머신 러닝과 블록체인 아키텍처에 능숙하며, Garrett은 엔지니어링 구현과 제품 개발에 경험이 있습니다. 전반적으로 강력한 기술 및 기업적 결합입니다.
2. 개발 진행 상황: 정상적인 개발 진행 상황이 유지되고 있으며, 지난 3개월 동안 개발 빈도가 증가했습니다.
3. 제품: 혁신적인 토큰 경제. 서브넷 팀이 프로젝트의 품질을 향상시키고 서브넷 토큰의 가격을 인상하는 경우에만 인센티브를 받을 수 있습니다. Bittensor의 게임 이론 메커니즘에 따라 하위 네트워크는 양적 모델 성능, GPU 컴퓨팅 성능 가격, 저장 비용 효율성, 접힘 단백질 발견 속도 등을 포함한 최고의 리소스를 제공하기 위해 경쟁합니다.
4. 생태 발전: 현재 생태계에는 80개의 하위 네트워크 프로젝트가 있으며, 생태계 수는 가속적인 성장 추세를 보이고 있습니다. 하지만 중복되고 비슷한 사업이 많습니다.
5. 내러티브 측면: Bittensor는 AI, DePin, 퍼블릭 체인 등의 내러티브와 밀접한 관련이 있습니다.
위험:
1. 인프라 부족, 마케팅 및 커뮤니티 지원 부족으로 인해 불투명성이 높아짐.
2. 생태계는 반복성이 높고 외부 독립 개발팀이 부족합니다. 하나의 연구실은 최대 5~6개의 하위 네트워크 프로젝트를 구축할 수 있습니다. 이로 인해 Labs는 특정 프로젝트에 집중할 수 없게 되었고, 결국 외부의 독립적인 경쟁자에게 밀려나게 되었습니다.
3. TAO의 메커니즘 디자인은 복잡하고 많은 세부 사항이 포함되어 있습니다. 소매 투자자의 학습 비용은 높고, 프로젝트 당사자의 지식 보유 요구 사항도 높습니다.
비텐서의 생태적 발전은 가속화되는 추세를 보이고 있습니다. 그 건축양식은 비교적 독특합니다. 현재로선 매우 유사한 경쟁자가 없습니다. 대부분의 AI 제품은 서브넷 프로젝트의 경쟁자입니다. 우리는 생태계의 발전에 대해 낙관적입니다. Allora와 Sentiment에서는 채굴자가 대규모 모델만 제공할 수 있고 Sahara AI는 데이터만 제공할 수 있는 반면, Bittensor의 서브넷(채굴자)은 세계 시스템에서 운영되는 여러 국가와 더 비슷합니다. 비텐서는 선진화된 국가에 보상을 제공하며, 각 국가는 특정 사업을 개발할 완전한 자유를 가지고 있지만, 비텐서가 정한 세계관을 넘어설 수는 없습니다. 평가 기준은 각국의 통화가 가치 있는지 여부입니다. 각 서브넷이 자체 토큰을 갖는 이러한 보다 개방적이고 독특한 인센티브 구조 하에서는 눈부신 생태계를 만들 수 있는 기회가 있습니다. YZi Labs를 포함한 VC도 Bittensor 생태계에 투자를 시작했습니다.
기본 정보
1.1 프로젝트 소개
Bittensor는 비트코인 POW 네트워크에서 영감을 받아 서브넷 아키텍처와 게임 이론을 기반으로 한 일반적인 인센티브 플랫폼입니다. 비트코인은 채굴자들이 SHA 256 계산을 완료하고 더 많은 토큰을 발행하여 네트워크 가용성을 유지하도록 인센티브를 제공합니다. Bittensor는 추가 토큰을 발행하여 AI 추론, 데이터 저장, GPU 컴퓨팅 성능, 대역폭 등 다양한 리소스를 제공하도록 서브넷 광부에게 인센티브를 제공합니다. 게임 이론과 토큰 인센티브를 통해 분산형 크라우드소싱 서비스를 제공하기 위한 건강한 경쟁 환경을 구축합니다.
1.2 기본 정보
참고: 정보 출처: CoinMarketcap Coinglass, 통계 날짜: 2025년 3월 17일
2 프로젝트 세부 정보
2.1 팀 배경 조사
제이콥 로버트 스티브스: 창립자. 사이먼 프레이저 대학교에서 수학과 컴퓨터 과학을 전공하여 응용 과학 학사 학위를 취득했습니다. 그는 재학 시절 ACM-ICPC 프로그래밍 대회에 참여하여 2014년 북미 서부 지역에서 8위를 차지했습니다. 제이콥의 경력은 머신 러닝 연구(Knowm), 알고리즘 개발(Google), 분산형 기술 탐색(Bittensor)에 걸쳐 있습니다. 그의 업무 분야는 주로 머신 러닝, 분산 컴퓨팅, 암호화 기술을 중심으로 이뤄지고 있으며, 전통적인 기술 회사에서 일한 경험도 갖고 있습니다.
알라 샤바나: 공동 창립자이며, 윈저 대학교에서 컴퓨터 과학 학사 학위를, 맥마스터 대학교에서 박사 학위를 받았습니다. 그의 경력 개발 경험에는 소프트웨어 개발(firmCHANNEL, VMware, Instacart)과 대학 학술 연구가 포함됩니다. 그의 연구 분야에는 컴퓨터 과학, 머신 러닝, 분산 컴퓨팅이 포함됩니다. 그는 기업 RD 경험과 학술 연구 배경을 모두 갖추고 있습니다.
개럿 오트켄: CTO이며, 아이다호 대학교에서 컴퓨터 과학 학위를 취득했습니다. 그의 경력 경험에는 소프트웨어 개발(Safeguard Equipment), 인공지능 연구, 기술 기업가 정신(Quantum Star Technologies, Opentensor Foundation)이 포함됩니다. 그의 연구 분야는 AI, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 분산 컴퓨팅 등 다양합니다.
Opentensor는 Bittensor의 개발팀입니다. 오픈텐서 재단은 2023년 3월에 설립되었으며, 총 직원 수는 약 40명으로 지난 6개월 동안 3% 감소했으며, 평균 임기는 1.3년입니다. 핵심 멤버 3명은 모두 컴퓨터 분야에 종사했습니다. Ala는 학문적 연구와 AI 알고리즘에 더 관심이 많고, Jacob은 머신 러닝과 블록체인 아키텍처에 능숙하며, Garrett은 엔지니어링 구현과 제품 개발에 경험이 있습니다. 전반적으로 강력한 기술 및 기업적 결합입니다.
2.2 자금 조달/자금 조달
Bittensor는 1차 시장에서의 자금 조달 내역을 공개한 적이 없습니다. 현재 공개적으로 이용 가능한 것은 Polychain, DCG, DAO의 5개 수백만 달러 규모의 OTC 토큰 거래입니다.
2.3 코드
기여자, 출처: Github
Opentensor의 Github 메인 라이브러리 Tensor의 개발은 순조롭게 진행되고 있으며, 2025년 1분기에 코드 기반 업데이트가 상당히 가속화되었습니다.
2.4 제품
2.4.1 배경
Bittensor의 제품 개념은 비트코인 네트워크에 대한 해석으로 시작되었습니다. Bittensor의 관점에서 보면, 비트코인 네트워크는 토큰 경제적 인센티브를 사용하여 글로벌 채굴자들이 전체 네트워크의 가용성을 유지하는 알고리즘을 실행하도록 장려합니다. 그러나 비트코인 네트워크가 기여하는 컴퓨팅 리소스는 매우 기초적이고 단일합니다. 이러한 점에서 영감을 얻은 Bittensor는 채굴자들이 AI 시대에 더 광범위한 디지털 리소스 또는 지능형 컴퓨팅 리소스를 제공하도록 장려합니다. 비트코인 네트워크에서는 모든 채굴자가 동일한 알고리즘 SHA 256을 실행하지만, Bittensor에서는 채굴자가 다양한 알고리즘을 실행하거나 다양한 리소스(AI 추론, 데이터 저장, 컴퓨팅 성능, 대역폭 등)를 제공할 수 있습니다. 이를 더욱 추상화하여 분산형 시장으로 만들고 Bittensor의 통합 인센티브 메커니즘을 통해 보상을 제공할 수 있습니다.
2.4.2 제품 소개
Bittensor는 참여자가 컴퓨팅 파워, 저장 공간, AI 추론 및 훈련, 단백질 접힘, 금융 시장 예측 등을 포함한 디지털 상품을 생산할 수 있는 오픈 소스 플랫폼입니다. Bittensor는 여러 서브넷으로 구성되어 있습니다. 각 서브넷은 채굴자(상품을 생산하는 사람)와 검증자(채굴자의 작업을 평가하는 사람)로 구성된 독립적인 커뮤니티입니다. 서브넷 생성자는 인센티브 메커니즘을 관리할 책임이 있으며, TAO 스테이커는 TAO를 스테이킹하여 특정 검증자를 지원할 수 있습니다.
TAO 아키텍처, 출처: Bittensor
TAO는 위 그림에서 볼 수 있듯이 여러 구성 요소로 구성됩니다.
1. 서브넷. 각 서브넷은 특정 AI 관련 디지털 상품을 생산하는 인센티브 기반의 경쟁 시장입니다. 이는 상품을 생산하는 채굴자와 채굴자의 작업을 서브넷별 기준에 따라 측정하여 품질을 보장하는 검증자 커뮤니티로 구성됩니다.
2. Bittensor 메인넷은 기록 시스템 역할을 하며, 토큰 TAO는 서브넷 활동 참여를 위한 인센티브 역할을 합니다. Bittensor 블록체인은 채굴자, 검증자, 서브넷 생성자의 잔액과 거래를 기록합니다.
3. 서브넷 내에서 채굴자와 검증자 간의 상호작용을 지원하고 모든 당사자가 필요에 따라 블록체인과 상호작용할 수 있도록 하는 Bittensor API입니다.
각 서브넷에는 채굴자와 검증자라는 두 가지 역할이 있습니다.
갱부
● Bittensor의 개념에서 광부는 PoW를 채굴하기 위해 컴퓨팅 파워를 실행할 뿐만 아니라 AI 모델에 대한 교육 또는 추론 리소스(또는 데이터 대역폭 등의 다른 디지털 상품)를 제공할 수 있습니다.
● 다른 서브넷은 다른 작업(NLP, CV, 멀티모달 등)을 타겟으로 할 수 있습니다. 광부들은 자신의 하드웨어/알고리즘에 맞는 서브넷에 가입하고, 리소스를 기여하고 인센티브를 얻을 수 있습니다.
검증기
● 검증자는 네트워크가 정상적으로 작동하도록 Bittensor 메인 체인의 보안을 유지하고 블록을 패키지하고 거래를 검증하는 등의 작업을 계속해야 합니다(Polkadot/Substrate 메커니즘 참조).
● 서브넷 내에서 합의 규칙이 준수되는지 확인하고 악의적인 동작을 방지하는 데 도움이 되는 서브넷 수준 검증기도 있습니다.
서브넷 모빌리티
Bittensor가 도입한 주요 메커니즘은 각 서브넷에 고유한 AMM 메커니즘이 있다는 것입니다. 이 AMM 풀에는 두 개의 토큰 리저브가 있는데, 하나는 TAO 메인넷 자체의 토큰을 포함하고 다른 하나는 서브넷 자체의 토큰입니다(우리는 이를 총칭하여 알파 토큰이라고 합니다). 서브넷 토큰을 구매하려면 TAO 토큰을 서브넷 리저브에 예치해야 합니다. 예를 들어, 풀에 1,000개의 TAO 토큰과 16,000개의 서브넷 Alpha 토큰이 있다고 가정하면 다음 공식에 따르면
즉, 알파 토큰 1개는 0.0625 TAO의 가치가 있습니다. 사람들이 알파 토큰에 대해 낙관적일 경우 TAO를 통해 알파를 구매할 것입니다. 이런 방식으로 알파의 공급은 감소하고 TAO는 증가하게 되며, 이로 인해 알파의 가격이 상승하게 됩니다. 네트워크가 각 블록의 특정 규칙에 따라 새로운 TAO 및 새로운 서브넷 토큰의 일부를 서브넷에 주입한다는 점도 주목할 만합니다. 이는 토큰 가격에도 영향을 미칩니다.
하지만 서브넷 토큰이 어떻게 발행되고 TAO가 서브넷에 인센티브를 제공하는지는 우리가 다음에 소개할 Bittensor의 최신 동적 TAO 메커니즘과 관련이 있습니다.
2.4.3 기술 세부 사항
과거 Bittensor의 핵심 기술은 Yuma Consensus 알고리즘이었는데, 이는 분산형 네트워크에서 AI 모델 기여에 대한 합의에 도달하고 인센티브를 분배하는 방법, 그리고 노드 간의 공모와 사기를 방지하는 방법을 해결하는 것을 목표로 합니다. 알고리즘은 검증자의 합의 투표에 대한 책임이 있을 뿐만 아니라, 어느 서브넷이 얼마만큼의 TAO 인센티브를 받을 것인지 결정하는 데도 책임이 있습니다. 하지만:
1. 검증자는 많은 수의 서브넷을 완전히 평가할 수 없어 부정확한 채점, 무관심 또는 뇌물 수수가 발생합니다.
2. 서브넷은 투표 수를 늘리기 위해 검증자에게 비공개적으로 뇌물을 줄 수 있습니다.
3. 더 많은 인센티브를 받을 만한 고품질 서브넷은 불공정한 환경에서는 무시될 수 있습니다.
따라서 Bittensor는 동적 TAO라고 불리는 서브넷의 기여도를 평가하는 개선된 메커니즘을 구축했습니다. DTAO의 새로운 아이디어: 어느 서브넷이 더 많은 토큰을 받아야 하는가에 대한 결정을 시장에 맡기고, 각 서브넷에 서브넷 토큰(알파)을 발행하여 AMM 풀과 결합한 후, 시장 가격으로 서브넷의 가치를 판단합니다. 서브넷이 더 유망할수록 서브넷 토큰 가격이 높아지고, 추가 발행 시 TAO 비율이 높아지며, 추가 알파 토큰 발행에 대한 인센티브도 더 많아집니다.
예를 들어, 서브넷 A와 서브넷 B라는 두 개의 서브넷이 있고 각 블록에 하나의 TAO가 발급된다고 가정해 보겠습니다.
1. 서브넷 A와 서브넷 B가 출시되면 해당 서브넷 토큰은 alphaA와 alphaB이고 가격은 P_a와 $P_b입니다. 특별한 구성이 없다면 TAO와 서브넷 토큰의 비율은 일반적으로 1:1입니다. 동시에 알파 토큰의 총량은 TAO와 동일한 2,100만개로 유지됩니다.
2. 각 서브넷이 얻을 수 있는 총 TAO 주입량 Δτ는 전체 네트워크의 토큰 가격 합계에서 해당 서브넷의 토큰 가격이 차지하는 비율에 비례합니다. 일반 공식은 다음과 같습니다.
따라서 두 서브넷 P_a와 P_b의 가격이 각각 1 TAO와 1 TAO라고 가정할 때 서브넷은 각 블록 발행 후 0.5 Δτ를 얻을 수 있습니다. 시장이 alphaA에 대해 더 낙관적이라면 시장은 A 서브넷 AMM 풀에 더 많은 TAO를 주입할 것입니다.
AMM 풀 가격을 안정적으로 유지하기 위해 서브넷도 해당 알파 주입을 받게 됩니다. 상습:
1. 먼저 Δαi를 계산합니다. - 현재 가격 pi를 유지하면서 얼마나 많은 알파를 주입해야 하는가
2. 계산된 값이 서브넷의 알파 발급 상한(cap)을 초과하는 경우 실제 주입 값은 잘립니다(cap까지만 주입).
DTAO 규칙에 따르면 풀에 주입된 알파 토큰 외에도 동일한 수의 알파 토큰이 서브넷 역할에 직접 배포되어 기존의 TAO 발급 방식을 대체합니다.
● 광부가 41%를 차지
● 검증자는 41%를 차지합니다.
● 서브넷 소유자는 18%를 차지합니다.
풀에 주입하는 것은 가격을 유지하기 위한 것입니다. 노드에 분배하는 것은 생태적 역할에 대한 인센티브를 제공하는 것입니다. 알파 토큰은 예약되어 있으며 보상이 너무 분산되는 것을 방지하기 위해 템포 기간(360블록)이 지난 후 한꺼번에 모두 배포됩니다. 광부는 서브넷에 대한 컴퓨팅 파워, 저장 공간, 추론 및 기타 기능을 제공하는 역할을 합니다. 그들이 얻을 수 있는 유일한 토큰은 이 발급 메커니즘이며, 검증자는 검증의 책임을 집니다.
여기에는 공통적인 문제가 있습니다. TAO가 주입될 때마다 알파 토큰이 AMM에 발행되더라도 풀의 이 부분의 가격은 일정하게 유지됩니다. 하지만 해당 토큰이 추가로 발행되면 추가적인 매도 압력이 발생합니다. 이는 비트코인의 채굴자 보상 메커니즘과 유사합니다. AMM 풀에 TAO와 ALpha 토큰을 동일 비율로 주입하는 것은 서브넷 토큰의 유동성을 높여 시장을 심화시키고, 슬리피지를 줄이며, 시장 가격을 더 정확하게 만들고, 토큰 보유자에게 더 많은 신뢰를 제공하기 위한 것입니다. 알파 토큰을 비례적으로 발행하는 것은 고품질 채굴자와 서브넷 개발자에게 보상하기 위한 것입니다. 사실 토큰의 총 개수가 2,100만개로 제한되어 있기 때문에 서브넷 토큰이 무한정 발행되는 것은 아니고, 2,100만개에 무한히 접근하게 됩니다. 비트코인 채굴자와 비트코인 발행 메커니즘과 유사합니다.
양의 사이클 메커니즘
새로운 Dynamic TAO 아키텍처에서는 서브넷 개발자가 네트워크를 구축하도록 유도하는 긍정적 피드백 루프가 있으며, 개발자는 더 공정하고 투명한 보상을 얻기 위해 추가 발행을 기대하는 경우가 많습니다. 이러한 인센티브를 통해 효과적으로 투표 조작을 방지할 수 있습니다. 투표 조작은 서브넷 가격을 올리기 위해 실제 돈을 사용해야 하며, 기본 원칙이 양호한 가격만이 장기간 높은 수준에서 안정을 유지할 수 있기 때문입니다. 취약한 서브넷이 투표 조작을 통해 서브넷 가격을 올리는 경우, 우선 지속 불가능하며, 둘째로 서브넷 코인 보유자들 역시 그런 일이 일어나는 것을 기쁘게 생각합니다.
3 개발
3.1 과거
3.2 지금
서브넷 성장, 출처: taostats
서브넷은 2023년 10월에 출시되었습니다. 1년 반의 개발 끝에 Bittensor는 현재 80개의 서브넷(Root 서브넷 포함)을 보유하고 있으며, 생태계는 빠른 성장 추세를 보이고 있습니다. 3월 23일 현재, 생태계의 전체 시장 가치는 16.5B이고, 서브넷 토큰의 총 24시간 거래량은 47.66m입니다.
3.2.2 생태적 발전
Bittensor 생태계, 출처: OKA Research
Liquidity별 상위 20개 순위, 출처: Taostates
우리는 루트 네트워크(Bittensor의 이전 토큰 분배 메커니즘으로, 기여를 결정하기 위해 검증자에 의존했으며 현재는 폐지됨)를 제외한 상위 20개 네트워크를 계산하고 AMM 풀의 유동성에 따라 순위를 매겼습니다. 이는 장기적인 가치 축적과 인식을 반영할 수 있습니다.
Bittensor의 생태계는 매우 재현성이 높습니다. 20개 프로젝트 중 11개는 기존 GPU를 사용하여 대규모 모델의 사전 학습, 훈련, 미세 조정 및 추론을 수행합니다. 그러나 생태계에서 서브넷이 단백질, 그래프 이론, 대규모 모델을 포함한 계산을 수행하기 위해 분산형 GPU를 사용한다는 것도 볼 수 있습니다. 많은 서브넷 생태계가 동일한 스튜디오에서 개발되었다는 점이 주목할 만합니다. 예를 들어 Microcosmos(#1 #9 #13 #25 #37)와 Rayon Labs(#64 #19 #Gradients)가 있습니다. 생태계 내에는 아직 독립적인 개발자 팀이 부족할 수 있습니다.
생태계의 실제적 효용성 측면에서, 우리가 성찰해 볼 만한 지역 사회의 목소리도 분명히 있습니다. 예를 들어:
1. Bittensor는 동적 TAO 메인넷 출시 이후 분산형 범용 인센티브 네트워크로 발전했습니다. 루트 서브넷의 공식 오프라인(중앙화된 규제의 상실)과 서브넷의 시장 가치에 의존하는 메커니즘으로 인해 MEME와 같은 일부 토큰에 인센티브가 제공되어 네트워크의 장기적 비전이 무효화됩니다.
2. 일부 LLM 서브넷은 추론에 초점을 맞추고 있으며, 많은 수의 마이너는 비효율성과 중복성을 초래합니다. 동시에, 서브넷 자체의 인센티브 메커니즘과 추론 품질 판단 수준은 다양하며, 채굴자들은 잘못된 판단을 피하기 위해 동일한 모델을 사용하는 경향이 있습니다.
우리는 1호가 실제로 주목할 만한 가치가 있다고 믿습니다. 네트워크에 해로운 일이 발생하지 않도록 가치를 판단하는 메커니즘을 더 많이 도입하거나 DAO 조직을 다시 도입할 수 있습니다. 두 번째 질문에 대한 답은 서브넷 소유자가 관련 작업을 제대로 수행하지 않았다는 것을 보여준다고 생각합니다. 서브넷이 가치를 잃으면 가격과 인센티브가 점차 감소하므로 이 측면은 시장에서 독립적으로 조정될 수 있습니다. 매우 장기적인 관점에서 살펴보면, 일반적인 인센티브 네트워크인 비텐서는 여전히 중요한 의미를 갖고 있습니다. 생태학 섹션에서는 적합한 적용 시나리오에 대해 논의하겠습니다.
자본 지원 측면에서도 Bittensor 생태계는 점차 확장되고 있으며, 많은 프로젝트가 VC 자금을 지원받고 있습니다. 예를 들어:
3.2.2 소셜 미디어
Bittensor는 커뮤니티와의 연결이 거의 없습니다. Discord 외에는 공식 커뮤니티 커뮤니케이션 채널이 없으며, 마케팅 홍보도 부족합니다.
3.3 미래
팀원 X, 출처: const
공식 블로그는 작년에 업데이트가 중단되었고, 공식적인 2025년 로드맵은 없습니다. 팀은 커뮤니티보다 개발자를 훨씬 더 소중하게 여깁니다. 창립자는 X에서의 다음 목표를 다음과 같이 설명했습니다. 임계값 서명, 시간 잠금 암호화, 검증 가능한 함수, ZK-SNARK, 동형 암호화, 다자간 계산 등입니다. 이러한 암호화 도구는 개발자가 네트워크 인센티브 시스템을 재설계하는 데 도움을 주기 위해 고안되었습니다.
4 경제 모델
4.1 토큰 할당
귀속 일정, 출처: Defillama
피니 네트워크는 2023년 3월 20일에 출시되는데, 이때 첫 번째 채굴자들이 온라인에 접속해 채굴을 시작할 수 있습니다. 비트코인과 마찬가지로 비텐서는 팀이나 VC의 주요 시장 점유율이 전혀 없습니다. 토큰의 총 수는 2,100만개이며, 지금까지 36.95%(약 850만개)가 채굴되었으며, 나머지 68.05%는 채굴을 기다리고 있습니다. 각 블록에서 하나의 TAO가 채굴되고, 한 블록을 채굴하는 데 12초가 걸립니다. 하루에 약 7,200 TAO가 채굴될 것입니다. 가격이 250달러이므로 약 180만 달러입니다(현물 거래량은 하루 9,662만 달러입니다).
스테이킹 검증자, 출처: Taostates
현재 6,143,675개의 TAO 토큰이 스테이킹되어 있으며(유통 중인 모든 토큰의 72.3%), 스테이킹 채굴의 연간 평균 수익률은 15%~17%입니다. 비교해 보면 Solana의 APR은 7.5%, NEAR는 9.2%, Ethereum은 2.9%입니다.
TAO의 토큰 경제는 BTC와 완전히 일치합니다. 네트워크 전체의 가치는 TAO의 가치입니다. TAO의 토큰 경제는 네트워크 검증자의 분배와 서브넷의 인센티브에 전적으로 사용됩니다. 동시에 완전히 방출되기까지는 수백 년이 걸리며, 전체 네트워크는 안정적이고 느린 방출 리듬을 유지합니다.
4.2 토큰 사용
● 거버넌스 및 투표
● 등록 수수료(광부, 검증자, 서브넷)
● 재활용 메커니즘 : TAO는 독특한 재활용 메커니즘을 가지고 있습니다. TAO 네트워크는 일반적인 인센티브 네트워크입니다. 토큰 회수 메커니즘은 보상받은 TAO를 보상 풀에 다시 넣는 것입니다. 네트워크에서 재활용되는 TAO는 주로 두 가지 곳에서 발생합니다. 새로운 채굴자와 검증자에 대한 등록 수수료와 등록된 서브넷 폐쇄입니다.
등록 재활용, 출처: Taostates
위의 그림은 일상적인 재활용 상황을 보여줍니다. 이 재활용 차트는 생태계에 대한 관심의 정도를 어느 정도 반영한다고 할 수 있습니다. 평균 일일 재활용 TAO는 150~300입니다.
4.3 코인 보유 주소
교환 거래, 출처: Taostates
상위 50개 균형, 출처: Taostates
코인을 보유한 상위 50개 주소는 유통 칩의 약 30%를 차지합니다. 거래소 중에서는 바이낸스의 거래량이 가장 크며, 다른 거래소의 전체 거래량을 훨씬 웃돌고 있습니다. MEXC는 검증 가능한 단일 코인 보유 주소가 가장 많습니다.
TAO Trust, 출처: Grayscale
ETF 측면에서 Grayscale은 550만 달러 상당의 TAO를 보유하고 있습니다.
5 시장과 경쟁
Bittensor는 BTC와 유사한 릴리스 메커니즘을 채택하며, 예약이 전혀 없습니다. 비즈니스 측면에서 게임 이론은 GPU 시장, 과학 연구, 데이터 분산 저장 및 인덱싱, AI 분산 교육 및 추론 등과 같은 일련의 응용 프로그램 시나리오를 포함하여 경쟁력 있는 멀티태스크 분산 솔루션을 구축하는 데 사용됩니다. Allora, Sentient(주로 모델 추론 제공), Sahara AI(주로 크라우드소싱 데이터 제공)는 경쟁자로 간주되지만 Sentient와 Sahara AI는 서브넷의 경쟁자와 더 유사한 반면 Allora는 아키텍처 수준에서 가장 유사한 주요 경쟁자로 간주됩니다.
5.1 시장 및 상류 및 하류 개요
Bittensor의 시장과 수요를 논의할 때, 우리는 그 비즈니스 모델이 크라우드소싱과 유사하다고 생각합니다. Web2 세계에서도 비슷한 사례가 있는데, Scale AI가 대표적이다. 이 회사의 사업 모델은 동남아시아에서 저비용 노동자를 고용하여 인터넷 데이터에 레이블을 지정하고 이를 데이터가 필요한 회사에 배포하여 특정 분야에서 자체 대규모 모델을 훈련시키는 것입니다. 현재 회사 가치는 140억 달러를 넘어섰습니다. 크라우드소싱 모델의 장점은 중앙 집중형 운영에 비해 비용이 낮고 유연성이 높은 반면, 중앙 집중형 운영은 보다 안정적이고 표준화되어 있습니다. 분권화 자체의 단점은 효율성인데, 이는 확실히 중앙집중화와 비교할 수 없습니다. 따라서 Bittensor의 서브넷은 대부분 유휴 리소스를 제공하지만 이러한 리소스가 가치가 없는 것은 아닙니다. 실제로 많은 유휴 자원은 아직 잠재적 가치를 충분히 활용하지 못했습니다. 동시에, 많은 자원이 필요하고 사업 주기가 짧은 프로젝트를 처리하기 위해 일부 회사에서는 효율적인 자원 사용과 합리적인 비용 관리를 달성하기 위해 일부 작업을 제3자에게 아웃소싱하기로 결정합니다.
5.2 프로젝트 소개 추적
알로라:
Allora는 커뮤니티가 구축한 자체 개선 AI 네트워크입니다. 참가자는 네트워크를 통해 기여하며, 검증자는 상황 인식 추론 기술을 사용하여 네트워크 참가자의 기여를 평가합니다. Allora의 맥락에서 네트워크 참여자는 작업자(Bittensor의 채굴자 등 특정 리소스를 제공), 수탁자(Bittensor의 폐쇄된 Root 네트워크 검증자 등 작업의 품질을 평가), 검증자(Cosmos 아키텍처를 통해 Allora 네트워크의 대부분 인프라를 인스턴스화하는 역할을 담당), 소비자(네트워크에서 크라우드소싱된 리소스를 요구하는 개발자)를 포함합니다.
Allora 구조, 출처: Allora
Allora의 아키텍처에는 Consumer 요청을 처리하는 세 가지 주요 구성 요소가 있습니다. Workers: 추론은 사용자 요청을 생성하는 역할을 담당하고, Workers: 예측은 가능한 추론 손실을 평가하는 역할을 담당하며, Reputers는 두 Workers의 결과를 결합하여 TopCoordinator에게 제공합니다. 상위 코디네이터는 소비자와 직접 상호 작용하는 일을 담당합니다.
여기서 중요한 점은 Workers: Foecasting 구성 요소가 Inference Workers의 결과를 얻을 수 있는 글로벌 구성 요소라는 것입니다. 예를 들어, 특정 토큰의 가격 성과를 예측하는 시나리오에서 예측 작업자는 최종 결과와 현재 추론 작업자의 추론을 바탕으로 작업자 A가 이 시나리오에서 좋은 성과를 보이고 작업자 B는 날씨를 예측하는 데 더 적합할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 이는 Allora가 백서에서 강조한 컨텍스트 인식 기술입니다. 컨텍스트 인식 기술의 핵심은 다양한 시나리오에서 추론 작업자의 성능을 평가하는 예측 작업자의 존재입니다.
5.3 경쟁 제품 요소의 비교
Allora와 Bittensor는 거의 비슷한 일을 합니다. 둘 다 게임 이론을 사용하여 최고의 Worker를 찾습니다. 하지만 주요 차이점은 다음과 같습니다.
광부 품질 평가 방법
Bittensor는 자율적인 가격 발견(서브넷 토큰 가격)을 통해 보조금 금액을 측정하는 토큰 경제 접근 방식을 채택합니다. 이 프로젝트의 주요 목표는 서브넷 토큰 가격을 높여 서브넷 토큰에 대한 추가 발행 보상을 얻는 것입니다.
Allora의 평가 방법은 현재 매우 인기 있는 Shapely 방법입니다. 이 방법을 사용할 수 없다면 네트워크 예측이 Worker의 기여도를 평가하는 데 얼마나 더 나쁠까요? 이벤트가 발생한 후 평판자는 공정한 손실을 발생시키고, 이는 다음 예측 작업자가 사용할 수 있으며 예측 작업자의 공정성을 평가하는 데 사용될 수도 있습니다. 근로자가 한 명 적다고 가정할 때, 어떤 공식에 따르면 손실이 클수록 기여도가 커지고 보상도 커집니다.
여기에는 비율이 있는데, 예를 들어 한 근로자가 10%를 기여하고 다른 근로자가 20%를 기여하는 경우가 있습니다. 그들은 비율에 따라 보상 풀을 공유합니다. 예측 작업자, 평판 작성자 및 검증자도 네트워크에 대한 기여도에 따라 이 보상 풀을 공유합니다. 보상 풀은 각 추가 블록 발행에서 발생합니다.
생태계 개방성
비텐서의 생태적 개방성은 알로라보다 훨씬 높습니다. Bittensor 생태계에서 서브넷 개발자는 높은 수준의 자율성을 가지며 원하는 서비스를 제공할 수 있는 자유가 있지만, 동시에 타겟 고객을 스스로 찾아야 합니다. 이와 대조적으로 Allora 생태계에서 채굴자의 역할은 대규모 모델 서비스를 제공하는 것으로 명확히 정의되며, 이는 금융 분야에 집중하거나 예측 분석에 능숙할 수 있습니다. 또한 알로라의 생태적 도킹은 일반적으로 집단별로 이루어집니다. 따라서 Allora는 두바이 섬과 비슷하게, 실시간 데이터를 제공하면서 스스로를 조정할 수 있는 대규모 모델 클러스터와 더 비슷합니다. 비텐서는 각기 다른 화폐와 주요 산업을 갖춘 여러 섬을 잇는 바다를 가로지르는 다리와 같습니다.
커뮤니티 및 자본 지원
알로라는 커뮤니티 구축과 자본 지원에 있어서 확실한 우위를 가지고 있습니다. Bittensor는 외부 자금을 조달하지 않았지만 Allora는 Framework Ventures*, CoinFund*, Blockchain Capital*, Polychain, Archetype의 주도로 약 3,300만 달러의 자금을 조달받았습니다. Bittensor에는 Discord 외에는 커뮤니티나 포럼이 없지만 Allora TG, X, Discord, 포럼 등은 비교적 완벽합니다. 일반적으로 Bittensor의 철학은 BTC의 영향을 더 많이 받으며 커뮤니티에서 자발적으로 주도되는 경향이 있습니다.
토큰 경제학
Bittensor의 서브넷은 자체 토큰을 발행할 수 있지만 Allora의 마이너는 모델만 제공하고 동일한 Allora 토큰을 전체적으로 사용할 수 있습니다. Bittensor 토큰은 공정한 출시이지만 Allora에는 많은 수의 팀과 VC 예비금이 있습니다. 둘 다 비트코인의 방출 모델을 채택하고 4년마다 절반으로 줄어듭니다.
전반적으로 Bittensor의 아키텍처는 더욱 독특하며, 더욱 개방적인 생태적 가능성을 제공합니다. 하지만 알로라의 생태적 협력 속도는 비텐서보다 빠를 것입니다. Bittensor는 독립적인 개발자가 개발해야 하므로 생태계의 규모가 제한됩니다. 엄밀히 말해서, 현재 시장에는 Bittensor와 유사한 경쟁자가 없습니다. Bittensor의 서브넷은 독립적인 프로젝트로 운영되며 토큰을 독립적으로 발행할 수 있는 메커니즘을 갖추고 있어 생태계의 고유성과 자율성이 더욱 강조됩니다.
6가지 위험
1. 인프라 부족, 마케팅 및 커뮤니티 지원 부족으로 인해 불투명성이 높아짐.
2. 생태계는 반복성이 높고 외부 독립 개발팀이 부족합니다. 하나의 연구실은 최대 5~6개의 하위 네트워크 프로젝트를 구축할 수 있습니다. 이로 인해 Labs는 특정 프로젝트에 집중할 수 없게 되었고, 경쟁에서 비슷한 외부 독립적인 프로젝트에 밀려나게 되었습니다.
3. TAO의 메커니즘 디자인은 복잡하고 많은 세부 사항이 포함되어 있습니다. 소매 투자자의 학습 비용은 높고, 프로젝트 당사자의 지식 보유 요구 사항도 높습니다.
참조 문서
Bittensor (TAO): AI와 블록체인을 결합한 프로토콜의 포괄적인 프레젠테이션: https://oakresearch.io/en/reports/protocols/bittensor-tao-presentation-protocol-combining-ai-blockchain
Bittensor 문서: https://docs.bittensor.com/
THUBA 연구 보고서 | Bittensor: 음악은 언제 멈출까: https://foresightnews.pro/article/detail/67830
Bittensor의 신비를 풀어보세요: 분산형 AI 네트워크는 어떤가요?: https://www.trendx.tech/news/comprehensive-analysis-of-the-decentralized-ai-network-bittensor-1215435
《반성성 연구》: https://x.com/reflexivityres/status/1843319486138474552
부인 성명:
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