Giới thiệu dự án

Bittensor về cơ bản là một mạng ngang hàng (P2P) không được phép, thúc đẩy nền kinh tế mã thông báo blockchain để khuyến khích việc tạo và vận hành các sản phẩm AI. Đối với các nhà phát triển, mạng Bittensor cung cấp một phương pháp cho thị trường ứng dụng trí tuệ nhân tạo phi tập trung và đối với người dùng cuối, nó cho phép truy cập trực tiếp vào tài nguyên mạng với chi phí thấp hơn. Tầm nhìn của mạng Bittensor là khai thác sức mạnh của thị trường kỹ thuật số để thúc đẩy sự phát triển của mặt hàng kỹ thuật số quan trọng nhất—trí tuệ nhân tạo. Mục tiêu của nó là xây dựng mạng AI mạnh mẽ nhất, cho phép mọi người bình thường được hưởng lợi từ nó và nắm quyền sở hữu, thúc đẩy mô hình phát triển từ dưới lên thay vì từ trên xuống.

Mạng con

Tất cả các ứng dụng AI trên mạng Bittensor đều xuất hiện trên các mạng con hoặc mạng con của nó. Mỗi mạng con có một trường hợp sử dụng riêng. Hiện tại, có 32 mạng con trên Bittensor, như thể hiện trong hình sau.

Biểu đồ 1: Hệ sinh thái Subnet, nguồn từ X@0xai_dev

Dưới đây là một số ví dụ điển hình về mạng con:

Subnet1 thuộc danh mục mạng con tạo văn bản, trong đó người xác thực gửi lời nhắc đến người khai thác và người khai thác tạo ra kết quả dựa trên những lời nhắc này. Người khai thác có kết quả tốt nhất sẽ nhận được phần thưởng.

Subnet5 là mạng con để tạo hình ảnh từ văn bản, trong đó người khai thác tạo hình ảnh dựa trên yêu cầu của khách hàng. Trình xác thực xếp hạng hình ảnh dựa trên mức độ hấp dẫn về mặt thẩm mỹ và mức độ phù hợp của chúng với lời nhắc của khách hàng. Ngoài ra, người xác thực sẽ nhận một hình phạt nhỏ đối với những hình ảnh quá giống nhau về mặt phong cách, nhằm khuyến khích sự đa dạng trong các mô hình hình ảnh do người khai thác lưu trữ.

Subnet8 là mạng con sử dụng trí tuệ nhân tạo để dự đoán xu hướng thị trường tài chính, hiện tập trung chủ yếu vào việc dự đoán xu hướng giá Bitcoin. Tuy nhiên, khi dự án phát triển, nó sẽ dần dần mở rộng sang các thị trường tài chính khác hoặc các lĩnh vực cụ thể (chẳng hạn như cá cược thể thao). Dữ liệu mới nhất trên mạng con này cho thấy phần thưởng khai thác trung bình hàng ngày là 133.000 USD, với phần thưởng khai thác hàng năm ước tính là 32 triệu USD.

Biểu đồ 2: Dữ liệu liên quan đến subnet8, nguồn từ www.taoshi.io

Vai trò trong Blockchain

1) Thợ đào: Có thể hiểu là nhà cung cấp các mô hình hoặc thuật toán AI, lưu trữ các mô hình AI và cung cấp chúng cho mạng Bittensor. Các mạng con khác nhau trong Bittensor có nhiều mô hình khác nhau, chẳng hạn như mô hình tạo văn bản, mô hình tạo hình ảnh, v.v.

2) Người xác nhận: Đóng vai trò là người đánh giá mạng Bittensor, nhằm đánh giá và xác minh kết quả do thợ mỏ hoàn thành để giúp khách hàng có được giải pháp tốt nhất. Để trở thành người xác thực, người dùng phải nằm trong số 64 người nắm giữ TAO hàng đầu và đăng ký UID trên bất kỳ mạng con nào của nó. (Tuy nhiên, nhìn vào danh sách những người xác thực, có vẻ như hầu hết các tổ chức trong hệ sinh thái của dự án đều được đưa vào, có lẽ sau này các tổ chức hoặc người dùng khác sẽ trở thành người xác thực.)

Biểu đồ 3: Danh sách validator, mẫu nguồn www.taostats.io

3) Người đề cử: Người đề cử ủy quyền mã thông báo TAO của họ cho người xác thực để thể hiện sự hỗ trợ của họ và kiếm phần thưởng đặt cược. Thông tin về người xác thực được mở và phi tập trung, cho phép người đề cử nghiên cứu và chọn người xác thực phù hợp để đặt cọc mã thông báo của họ dựa trên thông tin có sẵn công khai.

4) Người dùng: Người dùng cuối cùng của các mô hình AI trong mạng Bittensor.

Trong một câu, mối quan hệ giữa bốn vai trò này có thể được tóm tắt như sau: Người dùng/khách hàng trình bày nhu cầu của họ; người khai thác tạo ra kết quả nhiệm vụ bằng cách sử dụng mô hình AI trên mạng con tương ứng dựa trên các nhu cầu này; người xác nhận đánh giá kết quả và chọn giải pháp tốt nhất cho khách hàng; người đề cử chọn người xác nhận mà họ hỗ trợ để đặt cược mã thông báo.

Kiến trúc kỹ thuật

Mạng Bittensor là một giao thức máy học ngang hàng phi tập trung. Trong mạng, trí thông minh của máy được đo lường bởi các hệ thống thông minh khác qua internet theo cách ngang hàng (P2P) liên tục và không đồng bộ. Hệ thống này không chỉ tập trung vào khả năng hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể của mô hình mà còn đánh giá khả năng tạo ra thông tin của mô hình. Mạng sử dụng sổ cái kỹ thuật số để ghi lại thành tích của các nhà nghiên cứu (thợ mỏ/nhà phát triển) và trao phần thưởng, cho phép họ hưởng lợi từ công việc do trí tuệ nhân tạo tạo ra. Mạng được chia thành hai phần: lớp AI xử lý thông tin thông minh và lớp blockchain chịu trách nhiệm ghi lại và khen thưởng.

Lớp blockchain là blockchain Lớp 0 dựa trên Polkadot Substrate, chịu trách nhiệm thực thi các cơ chế đồng thuận, đảm bảo nhận dạng nút và khuyến khích các nút mạng. Nằm bên dưới lớp trí tuệ nhân tạo, hai lớp giao tiếp thông qua giao tiếp giữa các quá trình. Để phân phối công bằng các ưu đãi giữa tất cả các nút tham gia, mạng Bittensor sử dụng sự đồng thuận và tận dụng niềm tin có trọng số cổ phần (đạt được thông qua sự tham gia của người xác thực và người đề cử). Lớp AI, bên cạnh việc suy luận và đào tạo, còn chịu trách nhiệm trừu tượng hóa hạt nhân Bittensor và đảm bảo tính tương thích của mạng nơ-ron nút với đầu vào/đầu ra của các nút khác trong mạng.

Biểu đồ 4: Hệ thống Blockchain và AI, nguồn từ bittensor.com

Sự đồng thuận của Yuma

Đồng thuận Yuma là một thuật toán đồng thuận ngang hàng phi tập trung được thiết kế để đạt được sự phân phối công bằng các tài nguyên tính toán trên mạng nút. Mạng Bittensor được hỗ trợ bởi thuật toán đồng thuận Yuma. Nó áp dụng cơ chế đồng thuận kết hợp tích hợp Bằng chứng công việc (POW) và Bằng chứng cổ phần (POS). Các nút trong mạng thực hiện công việc tính toán, xác minh giao dịch và tạo các khối mới, các khối này cũng được các nút khác xác minh. Những người đóng góp vượt qua xác minh sẽ nhận được phần thưởng mã thông báo. So với các cơ chế đồng thuận truyền thống, chế độ kết hợp này kết hợp các ưu điểm của cả hai cơ chế đồng thuận. Một mặt, nó tránh được việc tiêu thụ năng lượng quá mức của cơ chế POW, giải quyết các vấn đề về môi trường; mặt khác, nó tránh được các rủi ro tập trung có trong POS, đảm bảo tính an ninh và phân cấp của mạng.

Nền kinh tế mã thông báo

Mã thông báo của Bittensor, TAO, đóng vai trò là mã thông báo phần thưởng, mã thông báo truy cập và mã thông báo quản trị của mạng, cho phép chủ sở hữu mã thông báo cũng đặt cược mã thông báo của họ. Một TAO được tạo ra cứ sau 12 giây, tương đương với việc phát hành 7.200 mã thông báo hàng ngày. Mã thông báo mới được đúc được phân bổ đồng đều giữa những người khai thác và người xác thực. Tổng nguồn cung TAO được đặt ở mức 21 triệu, với tỷ lệ phát hành giảm một nửa sau khi một nửa nguồn cung được phát hành. Việc giảm một nửa này xảy ra cứ sau 12 giây trên mỗi khối, tương đương với việc giảm một nửa cứ sau bốn năm, với mỗi nửa dấu của đợt phát hành còn lại sẽ kích hoạt một sự kiện giảm một nửa mới cho đến khi tất cả 21 triệu TAO được lưu hành. Đây có thể được coi là một sự tôn kính đối với Bitcoin. Tính đến thời điểm viết bài, nguồn cung lưu hành của token đã đạt hơn 6 triệu, với vốn hóa thị trường là 3,5 tỷ USD, xếp thứ 26 trên CoinGecko.

Hình ảnh sau đây là ảnh chụp nhanh phân phối mã thông báo từ taostats.io, chỉ ra rằng TAO là một sự ra mắt công bằng, không có hoạt động bán trước cho các VC, v.v. Hiện tại, nguồn cung lưu hành chiếm khoảng 30% tổng nguồn cung.

Biểu đồ 5: Mô hình nền kinh tế token, nguồn từ www.taostats.io

Tóm tắt

Trong một bài báo được xuất bản vào tháng trước bởi Vitalik Buterin, “Mối giao thoa hiệu quả nhất giữa tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo là gì?”, nó đã đề cập, “Có thể đạt được việc sử dụng các biện pháp khuyến khích tiền điện tử để thúc đẩy trí tuệ nhân tạo tốt hơn mà không rơi vào hố sâu của mật mã hoàn toàn -các phương pháp được mã hóa và các phương pháp tiếp cận như Bittensor nằm trong số này.” Điều này nhấn mạnh sự chứng thực của Vitalik đối với dự án Bittensor. Dự án chọn các phương án tốt nhất từ các mô hình thuật toán hiện có thông qua các cơ chế khuyến khích, nghĩa là nó không tạo ra các thuật toán mà vận chuyển chúng, từ đó thúc đẩy sự phát triển của thị trường AI phi tập trung. Với sự phổ biến liên tục của trí tuệ nhân tạo, giá trị thị trường của dự án đã tăng gần gấp ba kể từ tháng 1 năm nay. Cá nhân tôi thấy hệ sinh thái ứng dụng phong phú trong mạng con của nó, chẳng hạn như chẩn đoán sức khỏe y tế, tạo nội dung 3D, tạo âm thanh, tạo hình ảnh, đào tạo trước mô hình phân tán, v.v., khá thú vị và đáng để khám phá thêm.