خلفية ثورة الذكاء الاصطناعي

خلفية طفرة الذكاء الاصطناعي

مع التقدم السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (AI)، نحن ندخل عصرا جديدا مدفوعا بالبيانات. لقد جعلت الاختراقات في مجالات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية تطبيقات الذكاء الاصطناعي شائعة. أشعل إطلاق ChatGPT في عام 2022 صناعة الذكاء الاصطناعي، تلاه سلسلة من الأدوات الذكاء الاصطناعي لإنشاء الفيديو، ومهام المكتب الآلية، واعتماد تطبيقات "AI+". قفزت القيمة السوقية لصناعة الذكاء الاصطناعي وفقا لذلك، مع توقعات تصل إلى 185 مليار دولار بحلول عام 2030.

الشكل 1: التغيرات في قيمة سوق الذكاء الاصطناعي

الشركات التقليدية على الإنترنت تحتكر الذكاء الاصطناعي
حاليًا، يهيمن قطاع الذكاء الاصطناعي على شركات مثل NVIDIA و Microsoft و Google و OpenAI. في حين أن التطورات التكنولوجية أحدثت تقدمًا سريعًا، فإنها أدت أيضًا إلى تحديات مثل تركيز البيانات وعدم المساواة في توزيع موارد الحوسبة. ومع ذلك، يوفر الطابع المفتوح للويب 3.0 إمكانيات جديدة للتعامل مع هذه المشاكل، وقد يعيد تشكيل المشهد الحالي لتطوير الذكاء الاصطناعي.

التطورات الحالية في الويب 3 + الذكاء الاصطناعي

مع استمرار انتعاش صناعة الذكاء الاصطناعي، ظهرت موجة من مشاريع ويب3+AI عالية الجودة. تستفيد Fetch.ai من تكنولوجيا سلسلة الكتل لإنشاء اقتصادات متمركزة، تدعم الوكلاء الذاتيين والعقود الذكية لتحسين تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته. يستخدم Numerai تكنولوجيا سلسلة الكتل ومجتمع من علماء البيانات لتوقع اتجاهات السوق، مكافأة مطوري النماذج من خلال آلية حوافز. قامت Velas ببناء منصة عقود ذكية عالية الأداء تدمج الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل، مما يوفر سرعات معاملات أسرع وأمان أعلى.

يتكون مشاريع الذكاء الاصطناعي بشكل طبيعي من ثلاثة عناصر رئيسية: البيانات والخوارزميات وقوة الحوسبة. في حين أن قطاعات الويب3 + البيانات والويب3 + قوة الحوسبة مزدهرة ، فإن اتجاه الويب3 + الخوارزمية قد تشتت ، مما يؤدي إلى تطبيقات معزولة واحدة الاتجاه. يعالج Bittensor هذه الفجوة من خلال إنشاء منصة خوارزمية للذكاء الاصطناعي تتميز بآلية اختيار وحوافز مدمجة ، مما يضمن فوز أفضل مشاريع الذكاء الاصطناعي فقط.

الجدول الزمني لتطوير Bittensor

ابتكارات مبتكرة
بيتنسور هو شبكة تعلم آلي لامركزية مشجعة وسوق للسلع الرقمية.

اللامركزية: تعمل Bittensor على شبكة موزعة من آلاف أجهزة الكمبيوتر التي تسيطر عليها شركات ومؤسسات مختلفة ، ومعالجة قضايا مثل مركزية البيانات.

آلية حوافز عادلة: في شبكة Bittensor، يتم توزيع رموز $TAO بنسبة مؤهلة للمساهمة في كل شبكة فرعية. بالمثل، الجوائز المقدمة من قبل الشبكة الفرعية لمنقبيها وموثقيها تتناسب أيضًا مع مساهمتهم في العقد.

مصادر تعلم الآلة: يمكن للشبكة اللامركزية توفير موارد حوسبة تعلم الآلة لأي فرد يحتاج إليها.

سوق السلع الرقمية المتنوعة: في البداية، تم تصميم سوق السلع الرقمية لشركة بيتينسور خصيصًا لتداول نماذج التعلم الآلي والبيانات ذات الصلة. ومع ذلك، بسبب توسع شبكة بيتينسور ومبدأ يوما للتوافق البيانات الذي لا يهتم بنوع البيانات، فقد تطور إلى سوق يمكن فيه تداول أي شكل من أشكال البيانات.

1. عملية التطوير

على عكس العديد من مشاريع رأس المال الاستثماري العالي في السوق الحالي، فإن Bittensor مشروع أكثر عدالة وإثارة ومعنى تم إنشاؤه من قبل محبي التكنولوجيا. تاريخ تطويره يفتقر إلى المرحلة النموذجية "رؤية كبيرة لجذب الاستثمارات" التي تظهر في مشاريع أخرى.

تشكيل المفهوم وإطلاق المشروع (2021): تأسست Bittensor على يد مجموعة من هواة وخبراء التكنولوجيا الذين ملتزمون بتقدم شبكات الذكاء الاصطناعي المتميزة. استخدموا إطار Substrate لبناء سلسلة كتل Bittensor ، مما يضمن مرونتها وقابليتها للتوسع.

التطوير المبكر والتحقق الفني (2022): قام الفريق بإصدار النسخة الألفا من الشبكة ، مما يثبت جدوى الذكاء الاصطناعي المتمركز. كما قدموا توافق يوما ، الذي يؤكد مبدأ عدم التحيز في البيانات لحماية خصوصية المستخدم.

توسيع الشبكة وبناء المجتمع (2023): قام الفريق بإطلاق الإصدار التجريبي وقدم نموذج الاقتصاد الرمزي (TAO) لتحفيز صيانة الشبكة.

الابتكار التكنولوجي والتوافق عبر السلسلة (2024): استخدم الفريق تقنية تكامل جدول التجزئة الموزع (DHT) لتعزيز تخزين البيانات وكفاءة استرجاعها. بدأ المشروع أيضا في التركيز على تعزيز وتوسيع شبكاته الفرعية وسوق السلع الرقمية.

الشكل 2: الصورة الترويجية لشبكة Bittensor

في عملية تطوير Bittensor، لم يتدخل الكثير من رؤساء الاستثمار التقليديين، مما يجنب خطر التحكم المركزي. يحفز المشروع العقد والمنقبون من خلال الرموز، مما يضمن أيضًا حيوية شبكة Bittensor. في جوهره، Bittensor هو مشروع لطاقة الحوسبة الذكية والخدمة يدفعه منقبو الوحدات المركزية المعالجة الرسومية.

علم الرموز

توكن شبكة Bittensor هو TAO. للتعبير عن إعجابها ببيتكوين، يشبه TAO BTC في العديد من الجوانب. إجمالي العرض هو 21 مليون عملة، ويتم تقسيمها إلى نصف كل أربع سنوات. يتم توزيع توكنات TAO من خلال إطلاق عادل عند إطلاق شبكة Bittensor. لا يوجد تعدين مسبق، لذلك لا توجد توكنات محجوزة لفريق التأسيس ورأس المال الاستثماري. حاليًا، يتم إنشاء كل كتلة في شبكة Bittensor تقريبًا كل 12 ثانية. يكسب كل كتلة المستخدمين 1 $TAO تقريبًا. يتم إنشاء حوالي 7200 TAO يوميًا. يتم توزيع هذه المكافآت الآن إلى كل شبكة فرعية بناءً على المساهمة، ثم يتم توزيعها على المالكين والمحققين والمعدنين داخل الشبكة الفرعية.

الشكل 3: صورة ترويجية لمجتمع بيتينسور

يمكن استخدام رموز TAO لشراء والحصول على موارد الحوسبة والبيانات ونماذج الذكاء الاصطناعي على شبكة Bittensor، وهي أيضًا شهادة للمشاركة في حوكمة المجتمع.

الوضع التنموي الحالي

عدد الحسابات الإجمالي على شبكة Bittensor تجاوز الآن 100،000، مع أكثر من 80،000 حساب لديه رصيد غير صفر.

الشكل 4: التغييرات في أرقام حسابات Bittensor

خلال العام الماضي، ارتفع سعر TAO بضعة أضعاف، مصلحة رأس المال السوقية بلغت 2.278 مليار دولار، مع سعر الرمز الحالي عند 321 دولارًا.

الشكل 5: تغيرات سعر رمز TAO

التنفيذ التدريجي لهندسة الشبكة الفرعية

بروتوكول بيتيسور

بروتوكول Bittensor هو بروتوكول تعلم آلي لامركزي يتيح لمشاركي الشبكة تبادل قدرات وتوقعات التعلم الآلي. يسهل مشاركة والتعاون بين نماذج وخدمات التعلم الآلي بطريقة ند لند.

الشكل 6: بروتوكول بيتنسور

يشمل بروتوكول Bittensor معمارية الشبكة والتناظرات الفرعية ومعمارية الشبكة الفرعية وعقد المتحققين وعقد المنقبين داخل بيئة الشبكة الفرعية والمزيد. في الأساس، يتكون شبكة Bittensor من مجموعات من العقد المشاركة في البروتوكول، حيث يقوم كل عقد بتشغيل برنامج العميل Bittensor للتفاعل مع الشبكات الأخرى. يتم إدارة هذه العقد من قبل الشبكات الفرعية، التي تعمل على أساس البقاء على قيد الحياة للأقوى. تتم استبدال الشبكات الفرعية الغير مؤدية بأخرى جديدة، ويتم طرد المتحققين والمنقبين الغير مؤدية أيضًا داخل كل شبكة فرعية. وبالتالي، تعتبر الشبكات الفرعية عنصرًا حاسمًا في معمارية شبكة Bittensor.

منطق الشبكة الفرعية

يمكن اعتبار الشبكات الفرعية قطعًا من الشفرة التشغيلية المستقلة التي تنشئ حوافز ووظائف فريدة للمستخدمين ، مع الحفاظ على واجهة الاتفاقية نفسها كشبكة بيت تنسور الرئيسية. تم تصنيف الشبكات الفرعية إلى شبكات فرعية محلية وشبكات اختبار وشبكات رئيسية. باستثناء شبكة الجذر ، يوجد حاليًا 45 شبكة فرعية ، مع التوقعات بزيادة العدد من 32 إلى 64 بين مايو ويوليو 2024 ، مما يضيف أربع شبكات فرعية جديدة كل أسبوع.

أدوار وانبعاثات الشبكة الفرعية

تتضمن شبكة Bittensor بأكملها ستة أدوار وظيفية: المستخدمون والمطورون وعمال المناجم ومدققو التخزين وأصحاب الشبكات الفرعية واللجان. داخل الشبكة الفرعية، تتكون الأدوار من مالكي الشبكة الفرعية وعمال المناجم ومدققي التخزين.

1. أصحاب الشبكة الفرعية: يتحمل أصحاب الشبكة الفرعية مسؤولية توفير رمز المعدن والمصادق الأساسي. يمكنهم تعيين آليات حوافز إضافية فريدة وتخصيص حوافز عمل للمعدنين.
2. المُنقبون: يُشجع عُقَد المُنقبين على تكرار خوادمهم وكود التعدين للبقاء في المُنافسة داخل نفس الشبكة الفرعية. يُستبدل المُنقبون الذين يُصدرون أقل انبعاثات بالمُنقبين الجُدد ويجب أن يُسجِّلوا عُقَدَهم مرة أخرى. لا بد من الإشارة إلى أن المُنقبين يمكنهم تشغيل عُقَد متعددة عبر شبكات فرعية مُتعددة.
3. المحققون: يتم مكافأة المحققين عن التقييمات الخاصة بمساهمات كل شبكة فرعية وضمان صحتها. يمكنهم أيضًا رهن رموز TAO في عقد المحقق، مما يتيح لهم الحصول على مكافأة للرهن تتراوح بين 0-18٪ (قابل للتعديل).

تشير انبعاثات الشبكة الفرعية إلى الآلية داخل شبكة Bittensor التي توزع رموز TAO كمكافآت لعمال المناجم والمدققين. عادة ما يتم تصميم مكافآت الانبعاثات داخل الشبكة الفرعية لتخصيص 18٪ لمالك الشبكة الفرعية ، و 41٪ للمدققين ، و 41٪ لعمال المناجم. تتكون الشبكة الفرعية من 256 فتحة UID ، مع تخصيص 64 فتحة UID للمدققين و 192 فتحة UID لعمال المناجم. يمكن فقط لأفضل 64 مدققا لديهم أعلى مبالغ تخزين الحصول على أذونات المدقق والتعرف عليهم كمدققين نشطين داخل الشبكة الفرعية. تحدد حصة المدقق وأدائه رتبته ومكافآته في الشبكة الفرعية. يتم تقييم أداء عامل المنجم وتسجيله بناء على الطلبات والتقييمات من قبل مدققي الشبكة الفرعية. يتم استبدال عمال المناجم ذوي الأداء الضعيف بعمال المناجم المسجلين حديثا. لذلك ، كلما زاد المبلغ الإجمالي للرموز المميزة المخزنة بواسطة المدققين ، وكلما زادت كفاءة الحوسبة لعمال المناجم ، زاد إجمالي انبعاثات الشبكة الفرعية ، مما أدى إلى ترتيب أفضل.

تسجيل الشبكة الفرعية واستبدالها

بعد التسجيل ، تدخل الشبكة الفرعية فترة حصانة مدتها 7 أيام. تبلغ رسوم التسجيل الأولية 100 $TAO ، وتتضاعف الرسوم عند إعادة التسجيل ، وتنخفض في النهاية إلى 100 $TAO بمرور الوقت. عند شغل جميع فتحات الشبكة الفرعية، سيؤدي تسجيل شبكة فرعية جديدة إلى إزالة الشبكة الفرعية ذات الانبعاثات الأقل التي ليست في فترة الحصانة لاستيعاب الشبكة الفرعية الجديدة. ومن ثم ، يجب على الشبكات الفرعية زيادة مقدار التخزين داخل فتحات UID وكفاءة عامل المناجم لتجنب حذفها بعد انتهاء فترة الحصانة.

Figure 7: اسم الشبكة الفرعية

من خلال الهندسة المعمارية للشبكة الفرعية لشبكة Bittensor، تم تنفيذ شبكة Masa للبيانات الذكية المركزية وأصبحت أول نظام مكافآت ثنائي العملات في شبكة Bittensor، مما جذب 18 مليون دولار أمريكي في تمويل.

الشكل 8: الترويج لماسا

آليات التوافق والبرهان

تتضمن شبكة Bittensor آليات إجماع وإثبات مختلفة. في الشبكات اللامركزية التقليدية ، تستخدم عقد التعدين عادة PoW (إثبات العمل) لضمان مساهمتها في الشبكة ، وكسب المكافآت بناء على قوتها الحسابية وجودة معالجة البيانات. غالبا ما تعمل عقد المدقق بموجب آليات PoV (إثبات التحقق) ، والتي تضمن أمان الشبكة وسلامتها. ومع ذلك ، داخل شبكة Bittensor ، يتم استخدام آلية PoI (إثبات الذكاء) المبتكرة ، جنبا إلى جنب مع إجماع يوما ، لتحقيق التحقق من الصحة وتوزيع المكافأة.

آلية البرهان على الذكاء

آلية PoI لـ Bittensor هي نظام فريد للتحقق والحوافز يقيس مساهمات المشاركين من خلال إكمال المهام الحسابية الذكية. يضمن هذا أمان الشبكة وجودة البيانات واستخدام كفاءة للموارد الحسابية.

تثبت عقدة المُنقب عن العملات عبر إكمال المهام الحسابية الذكية، والتي قد تشمل معالجة اللغة الطبيعية وتحليل البيانات وتدريب نماذج التعلم الآلي، وما إلى ذلك.

تتم تعيين المهام من قبل المحققين للمنقبين، الذين يكملون المهام ويعيدون النتائج إلى المحققين. يقوم المحققون بتقييم جودة اكمال المهمة وتعيين الدرجات وفقا لذلك.

توافق يوما

توافق يوما هو آلية التوافق الأساسية داخل شبكة Bittensor. بعد أن يقوم المعتمدين بتقييم المهام المكتملة، يتم إدخال النتائج في خوارزمية التوافق يوما. في هذه الخوارزمية، يتمتع المعتمدون الذين يراهنون بمبلغ أعلى من TAO بوزن أكبر في نتائجهم. تقوم الخوارزمية بتصفية النتائج التي تتباعد بشكل كبير عن غالبية المعتمدين. وأخيرًا، يقوم النظام بتخصيص مكافآت الرمز الرقمي بناءً على النتائج المجتمعة.

الشكل 9: رسم توضيحي لخوارزمية الاتفاق

1. مبدأ عدم التعصب للبيانات: يضمن هذا المبدأ الخصوصية والأمان أثناء معالجة البيانات. يمكن للعقد إكمال الحسابات والتحقق دون الحاجة إلى فهم المحتوى المحدد للبيانات التي يتم التعامل معها.
2. المكافآت القائمة على الأداء: يتم تخصيص المكافآت استنادًا إلى الأداء والمساهمات من العقد، مما يضمن موارد حسابية فعالة وعالية الجودة ومعالجة البيانات.

تعاون آلية MOE

يدمج Bittensor آلية MOE (Mixture of Experts) داخل الشبكة، والتي تدمج عدة نماذج فرعية على مستوى الخبراء في تصميم نموذج واحد. يتمتع كل نموذج فرعي بميزة نسبية عند التعامل مع قضايا المجال المحددة. لذلك، عند إدخال بيانات جديدة في تصميم النموذج، يمكن للنماذج الفرعية المختلفة التعاون، مما يؤدي إلى نتائج أفضل مما يمكن أن يحققه نموذج واحد.

تحت آلية الاتفاقية يوما، يمكن للمدققين أيضًا تسجيل نقاط وتصنيف النماذج الخبيرة بناءً على قدراتها، موزعين مكافآت الرمز الرقمي وفقًا لذلك. هذا يحفز على تحسين النماذج وتطويرها.

الشكل 10: نهج حل المشكلات

مشاريع الشبكة الفرعية

حتى وقت الكتابة، وصل عدد الشبكات الفرعية المسجلة في شبكة Bittensor إلى 45، ومن بينها 40 تم تسميتها رسميًا. في الماضي، عندما كان عدد الشبكات الفرعية محدودًا، كانت المنافسة على تسجيل الشبكة الفرعية مكثفة، مع ارتفاع أسعار التسجيل لتصل إلى مليون دولار. حاليًا، يفتح Bittensor تدريجيًا المزيد من الفتحات لتسجيل الشبكة الفرعية. قد لا تتطابق الشبكات الفرعية الجديدة التي تم تسجيلها مؤخرًا مع الاستقرار وفعالية النموذج لتلك التي كانت تعمل لفترة أطول. ومع ذلك، بفضل آلية القضاء على الشبكة الفرعية التي قدمها Bittensor، ستكون هذه العملية، على المدى الطويل، لصالح البقاء للأقوى. ستكافح الشبكات الفرعية ذات الأداء النموذجي السيء والقدرات غير الكافية للبقاء.

الشكل 11: تفاصيل مشروع شبكة Bittensor

باستثناء الشبكة الفرعية الجذرية، فقد نالت الشبكات الفرعية 19 و 18 و 1 اهتمامًا كبيرًا، مع حصص الانبعاثات تبلغ 8.72% و 6.47% و 4.16% على التوالي.

الشبكة الفرعية 19

تم تسجيل Subnet 19 واسمها Vision في 18 ديسمبر 2023. تركز Vision على إنتاج الصور المركزة والاستدلال. يوفر هذا الشبكة الوصول إلى أفضل LLMs مفتوحة المصدر ، ونماذج إنشاء الصور (بما في ذلك تلك التي تم تدريبها على مجموعة البيانات الفرعية 19) ، ونماذج أخرى متنوعة ، مثل نماذج التضمين.

حاليًا، رسوم التسجيل لفتحة شبكة Vision هي 3.7 TAO. إجمالي إيرادات العقد القائمة لمدة 24 ساعة تقدر بحوالي 627.84 TAO، وتم استرداد حوالي 64.79 TAO خلال الـ 24 ساعة الماضية. إذا وصلت العقد الجديدة المسجلة إلى مستوى الأداء المتوسط، فإن الأرباح اليومية يمكن أن تصل إلى 2.472 TAO، ما يعادل تقريبًا 866 دولارًا.

الشكل 12: بيانات رسوم تسجيل الشبكة الفرعية للرؤية

حالياً، القيمة الإجمالية المستعادة للعقدة لشبكة Vision تقدر بحوالي 19,200 تاو.

الشكل 13: رسوم استعادة شبكة الرؤية

شبكة فرعية 18

تم تطوير الشبكة الفرعية 18، تحت اسم Cortex.t، بواسطة شركة Corcel. تهدف Cortex.t إلى بناء منصة ذكاء اصطناعي متطورة توفر للمستخدمين ردود نصية وصور عالية الجودة وموثوقة من خلال واجهة برمجة التطبيقات.

حاليا ، رسوم التسجيل لفتحة الشبكة الفرعية Cortex.t هي 3.34 TAO. يبلغ إجمالي إيرادات العقدة على مدار 24 ساعة حوالي 457.2 TAO ، وقد استعادت العقد حوالي 106.32 TAO خلال ال 24 ساعة الماضية. إذا وصلت العقد المسجلة حديثا إلى متوسط مستوى الأداء ، فقد تصل الأرباح اليومية إلى 1.76 TAO ، أي ما يعادل حوالي 553.64 دولارا.

الشكل 14: بيانات رسوم تسجيل شبكة Cortex.t Subnet

في الوقت الحالي ، القيمة الإجمالية للعقد المستردة لشبكة Cortex.t تقريبًا 27،134 تاو.

الشكل 15: رسوم استرداد شبكة Cortex.t

الشبكة الفرعية 1

تم تطوير الشبكة الفرعية 1 بواسطة مؤسسة Opentensor وهي شبكة فرعية لامركزية متخصصة في إنشاء النصوص. كأول مشروع تحت الشبكة الفرعية Bittensor ، واجه في البداية شكوكا كبيرة. في مارس من هذا العام ، وصف مؤسس Taproot Wizards إريك وول رمز TAO الخاص ب Bittensor بأنه "عملة ميم" في مساحة الذكاء الاصطناعي وانتقد الشبكة الفرعية 1 لتوليد نتائج مماثلة عبر مئات العقد عند الإجابة على الأسئلة النصية ، والفشل في تحسين نتائج حل المشكلات بشكل فعال.

الآخرين

من حيث فئات النماذج، تنتمي الشبكات الفرعية 19 و 18 و 1 جميعها إلى فئة النموذج الإنتاجي. بالإضافة إلى ذلك، هناك نماذج كبيرة لمعالجة البيانات، نماذج ذكاء اصطناعي للتداول وغيرها. على سبيل المثال، تحلل شبكة الفرع 22، البحث الذكي، بيانات تويتر لتوفير رأي السوق، وتحسين شبكة الفرع 2 ، أومرون، استراتيجيات الرهان من خلال تعلم الشبكات العصبية العميقة.

من منظور المخاطر الإيرادية: إذا كان بإمكان العقدة المسجلة حديثًا أن تعمل بنجاح لعدة أسابيع، فإنها توفر إمكانات إيرادات كبيرة. ومع ذلك، إذا لم تتمكن العقدة من استخدام وحدات المعالجة الرسومية عالية الأداء وتحسين الخوارزميات المحلية، فسيكون من الصعب البقاء في المنافسة مع العقد الأخرى.

تطوير المستقبل

من حيث الشعبية: مفهوم الذكاء الاصطناعي ساخن مثل مفهوم Web3 ، إن لم يكن أكثر من ذلك ، مع جذب الكثير من رأس المال الذي ربما يكون قد تدفق إلى صناعة Web3 الآن إلى الذكاء الاصطناعي. لذلك ، من المرجح أن يظل Web3 + الذكاء الاصطناعي محور تركيز السوق لفترة طويلة.

من وجهة نظر هندسة المشروع: بيتتينسور ليس مشروعًا تقليديًا مدعومًا من قبل شركة رأس المال الاستثماري ، حيث زادت قيمته عدة مرات منذ إطلاقه بفضل التكنولوجيا وطلب السوق.

من منظور الابتكار التكنولوجي: قام Bittensor بكسر النمط السابق لمشاريع Web3+AI العمل بشكل مستقل. يمكن لهندسة الشبكة الفرعية الابتكارية خفض الحواجز لفرق الذكاء الاصطناعي المؤهلة للهجرة إلى الشبكات اللامركزية وتوليد الإيرادات بسرعة. بالإضافة إلى ذلك، نظرًا لآلية الإقصاء التنافسية، يجب على مشاريع الشبكة الفرعية تحسين النماذج بشكل مستمر وزيادة الرهانات لتجنب الاستبدال بالشبكات الفرعية الجديدة.

من وجهة نظر المخاطر: بمجرد زيادة Bittensor لعدد فتحات الشبكة الفرعية، فإنه بالضرورة يخفض عتبة التسجيل، مما يرفع احتمالية دخول المشاريع ذات الجودة المنخفضة في المزيج. في الوقت نفسه، مع زيادة عدد الشبكات الفرعية، ستنخفض تدريجياً مكافآت TAO للشبكات الفرعية المسجلة مسبقاً. إذا لم يرتفع سعر رمز TAO مع زيادة عدد الشبكات الفرعية، قد تكون العوائد أقل من التوقعات.

اخلاء المسؤوليه:

1. تمت إعادة طبع هذه المقالة من [PANews]. جميع حقوق النشر تنتمي إلى المؤلف الأصلي [rustless Labs]. إذا كان هناك اعتراضات على هذا النشر المعاد، يرجى التواصل مع بوابة التعلمالفريق، وسيتعاملون معه على الفور.
2. تنويه المسؤولية: الآراء والآراء المعبر عنها في هذه المقالة هي فقط تلك للكاتب ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. تتم ترجمة المقال إلى لغات أخرى من قبل فريق Gate Learn. ما لم يذكر غير ذلك، يُحظر نسخ أو توزيع أو نسخ المقالات المترجمة.