Bittensor：AI和機器學習的去中心化協議

  1.項目簡介

Bittensor 是一個專註於AI和機器學習的去中心化協議，位於去中心化人工智慧（AI）領域的前沿。通過使用區塊鏈技術，BitTensor 旨在解決一些傳統AI發展過程中遇到的核心問題，比如數據所有權、模型訓練的激勵機制以及AI服務的可訪問性。

目前，訓練機器學習模型需要大量資源，通常只有谷歌和 OpenAI 等大公司才能負擔。對此，Bittensor 旨在將機器學習模型的訪問和訓練去中心化，並以抗審查的方式運行。去中心化的機器學習模型能夠防止由不同公司訓練的類似模型在孤島中訓練，推動開放開發的 AI 模型的Compound性和可組合性，以加快 AI 領域的發展。

Bittensor 的 AI 生態系統，以其原生代幣 $TAO 為動力：通過 $TAO 代幣獎勵貢獻，促進合作並保護區塊鏈生態系統。其特色之一是，專門的子網結構。這些子網是通過競爭和合作創造真正價值的地方，Bittensor 通過這種結構鼓勵創新，並承諾包容性及對質量的重視。

Bittensor 的代幣經濟（Tokenomics）是為了鼓勵公平分配實踐而設計的，確保網路參與者之間的激勵一致。TAO 代幣的設計是隨著網路參與者基礎的擴展而呈指數增長的。當前，大約 89% 的流通 TAO 代幣當前被質押，這也側面反映了網路的高參與度。

  2. 核心機制

網路生態動力

Bittensor 的生態系統因其獨特的子網動態而蓬勃發展，每個子網都為各種人工智慧應用提供適合的獎勵。這種設置展示了其多樣性和創新性，這也是許多服務於大型人工智慧公司可能忽視的領域。單一的 TAO 代幣生態系統支持這些活動，使代幣所有者在人工智慧如何在網路中發展方面擁有很大的發言權。

Bittensor機器學習方法和機制

Bittensor 連接其網路中幾種關鍵類型的參與者：

礦工層：是 Bittensor 內 AI 驅動創新的核心，礦工託管並運行各種 AI 模型。

驗證者層：在維護區塊鏈的完整性和共識方面發揮著關鍵作用，確保網路按既定規則運行。

企業層：致力於開發尖端應用程序，利用網路的 AI 能力來解決複雜問題。

消費者層：為最終用戶和組織提供了對網路生成的解決方案和服務的訪問。

這實現了區塊鏈運營和人工智慧服務之間安全高效的協作。

去中心化專家組合 Decentralised Mixture Of Experts (MoE)

此外，Bittensor 採用了去中心化的專家混合模型（MoE）來通過多個專業 AI 模型的協作提高 AI 預測的準確性和效率，這種方法通過結合每個模型的獨特優勢來解決複雜問題，從而實現更精確和全面的結果，超越了傳統的單一模型方法。例如，在生成帶有西班牙語評測的 Python 代碼時，一個模型的語言能力和另一個模型的編碼專長合併以提供優越的解決方案。

智能證明 （Proof Of intelligence）

智能證明是Bittensor 網路獎勵添加有用機器學習模型和結果的節點的一種方式。它類似於區塊鏈網路使用 PoW 和 PoS 的方式，但節點不是解決數學難題，而是執行機器學習任務來展示其智能。如果節點的機器學習工作準確且有價值，則它有更好的機會被選擇向鏈添加新區塊並賺取 TAO 代幣作為獎勵。為了在 Bittensor 網路中獲得獎勵，伺服器不僅必須產生有價值的知識，還必須獲得大多數驗證者的認可。通過採用這種共識機制，Bittensor 激勵有價值的貢獻，促進協作並保護區塊鏈。

  3. Tao

TAO 代幣是 Bittensor 網路的原生加密貨幣。它在生態系統中服務於幾個關鍵功能和目的：

激勵：TAO 代幣用於激勵 Bittensor 網路中的各種參與者。貢獻計算資源來執行機器學習任務的礦工將因其貢獻而獲得 TAO 代幣獎勵。這種獎勵機制鼓勵向網路提供計算能力，這對於去中心化機器學習過程至關重要。

質押：要作為礦工參與網路並獲得獎勵，參與者必須質押 TAO 代幣。質押作為質押品或「遊戲中的皮膚」的一種形式，有助於確保礦工有動力按照網路的最佳利益行事。它還使任何參與者的惡意行為付出高昂的代價，從而有助於保護網路安全。

治理：TAO 代幣可用於 Bittensor 網路的治理。代幣持有者可能有能力提出變更、對協議升級進行投票或參與影響網路的其他決策過程。這與區塊鏈技術的去中心化精神相一致，其中控制權分布在利益相關者之間，而不是中心化在單個機構中。

交易費用：Bittensor 網路上的交易，例如代幣轉移或智能合約的執行，可能需要支付費用。這些費用通常以 TAO 代幣支付，用於補償驗證者和礦工在區塊鏈上處理和保護交易的費用。

經濟模型：TAO 代幣支撐著 Bittensor 網路的經濟模型。它旨在平衡計算資源的供需，調整參與者之間的激勵，並促進生態系統內的價值交易所。

訪問服務：需要 Bittensor 網路提供的機器學習服務的用戶可能需要使用 TAO 代幣來支付這些服務的費用。這為機器學習服務創造了一個市場，可以用代幣交易所計算工作，例如數據分析、模型訓練或預測。

TAO 代幣是 Bittensor 網路功能不可或缺的一部分，因為它提供了支持去中心化機器學習市場的經濟和激勵結構，通過基於代幣的激勵措施來協調各個利益相關者的利益。

截止目前，TAO 代幣的當前價格為 $568.38 美元。其市值為3,721,338,889 美元，排名第 31 位。TAO 是一個較大的加密貨幣資產，具有重要的市場份額。其24小時交易量/市值比率：1.14%，這是一個比較活躍的市場，說明每天交易的量佔總市值的一小部分。其流通供應量：6,547,324 TAO，佔總供應量的 31.18%。這表明市場上有超過三分之一的最大供應量正在被交易或持有。TAO的最大供應量為21,000,000 TAO，這是固定的供應量上限，這樣的設計是為了防止通貨膨脹，並可能隨著時間的推移增加稀缺性。完全稀釋後市值為$11,936,827,522 美元，如果所有的 TAO 都按當前價格計算，市值將會達到近 120 億美元。

TAO 也像比特幣一樣每四年減半一次。一旦發行總量達到一半，發行率就會減半。每 12 秒開採一個區塊，這相當於大約每四年發生一次減半事件。隨後的每次減半事件都會按照與待發行的剩餘 TAO 的一半相對應的時間間隔發生，直到 2100 萬個 TAO 的全部供應量進入流通。

如果您想購買 TAO，您可以通過 MEXC、Bitget、Gate.io和Kucoin購買。TAO 也可以通過去中心化交易所 Kujira Fin 購買。

  4. 團隊/融資情況

Bittensor 背後有一支優秀的團隊。據LinkedIn稱，該公司共有14名員工。一些人擁有物理學和人工智慧博士學位。團隊的大多數成員都擁有計算機科學、人工智慧和工程背景和經驗。

Bittensor 的聯合創始人是 Jacob Steeves 和 Ala Shaabana。雅各布·斯蒂夫斯 (Jacob Steeves) 是 Bittensor 的首席執行官兼聯合創始人。他擁有機器學習研究背景，並創立了 Bittensor 來實現人工智慧的去中心化。他還曾在谷歌工作過幾年。Ala Shaabana 是 Bittensor 的首席運營官兼聯合創始人。他擁有博士學位。在機器學習中。

截止目前，已知Bittensor已完成三次融資：A 輪：Bittensor 於 2021 年 5 月 12 日完成 A 輪融資。金額未披露，並標記為「秘密」；早期風險投資：Bittensor 還完成了其他未具體說明的早期風險投資輪次；加速器/孵化器：Bittensor 還於 2021 年 1 月 1 日完成了一輪加速器/孵化器計劃，其細節再次標記為「秘密」。

Bittensor 的投資者包括 Collab+Currency、Gravity Fund、NGC Ventures、Oss Capital 和 Creative Destruction Lab 等風險投資公司，這表明多元化的支持者相信該公司的使命。

  5. TAO 和 Bittensor 的未來

公用事業擴張、網路增長和生態系統發展

作為 Bittensor 的原生代幣，TAO 在網路經濟中發揮著核心作用。隨著 Bittensor 網路的發展，TAO 的效用可能會擴展到簡單交易之外，包括治理、質押和獲得優質服務，這可能會增加其價值和需求。

如果 Bittensor 成功吸引更多礦工和用戶，網路上活動的增加可能會由於使用量的增加而導致 TAO 的估值更高。

在 Bittensor 之上開發附加服務和應用程序可以創建一個生態系統，其中 TAO 用於各種人工智慧相關服務，進一步將其融入人工智慧和區塊鏈市場。

研究與創新

TAO 可用於資助 Bittensor 網路內的研究和創新，從而推動人工智慧和區塊鏈技術的進步，從而增加代幣的價值。

全球人工智慧市場

如果 Bittensor 成為人工智慧服務的全球市場，TAO 可能會成為人工智慧交易的標準貨幣，就像比特幣成為加密的代名詞一樣。

監管合規性

隨著人工智慧和區塊鏈法規的發展，TAO 的設計可能會適應這些新標準，從而有可能使其成為更加穩定和可靠的資產。

合作與整合

與其他區塊鏈網路、數據提供商和人工智慧公司的戰略合作夥伴關係可能會為 TAO 帶來更廣泛的用例並集成到其他平台中。

  6. 結語

總之，人工智慧與區塊鏈技術的融合（以 Bittensor 等網路為例）有潛力創造一個更加開放、透明和協作的人工智慧環境。作為 Bittensor 的原生代幣，TAO 的未來潛力取決於該網路能否培育一個強大的生態系統，在該生態系統中，人工智慧模型可以以安全和去中心化的方式進行訓練、共享和使用。

隨著 Bittensor 和類似平台的發展，它們可以使較小的實體在使用尖端人工智慧工具方面與較大的組織競爭，從而對各個行業產生重大影響。此外，TAO 的使用可以激勵人工智慧模型的持續改進和部署，從而促進創新和採用的循環。

TAO 的成功可能取決於幾個因素，包括 Bittensor 網路的可擴展性、人工智慧服務的礦工和消費者的易用性、網路確保人工智慧輸出的質量和可靠性的能力，以及整體採用區塊鏈和人工智慧技術跨越不同領域。

如果 Bittensor 能夠應對這些挑戰並利用人工智慧和區塊鏈融合帶來的機遇，TAO 可能會成為去中心化人工智慧服務新興領域的關鍵資產。這不僅會提高 TAO 作為代幣的價值，而且還將 Bittensor 定位為塑造人工智慧和區塊鏈集成未來的關鍵參與者。