สิ่งหนึ่งที่เกี่ยวกับการใช้ชีวิตในเอเชียชั่วโมงคือคุณมักจะตื่นขึ้นมาพร้อมกับข่าวสำคัญและต้องเล่นตามทัน

ตัวอย่างเช่น Sam Altman ถูกไล่ออกจาก OpenAI เมื่อวันศุกร์

ฉันเกือบจะสำลักนมของฉัน

เหตุใดคณะกรรมการจึงไล่คนที่ฉลาดอย่างยิ่ง มีประวัติความสำเร็จที่เป็นแบบอย่าง และใครเป็นผู้ได้รับปาฐกถาพิเศษที่ยอดเยี่ยมในการประชุม OpenAI เมื่อ 12 วันที่แล้ว

คิวนักประดิษฐ์ทฤษฎีเผ็ดร้อน Andrew Cote เชื่อว่ามันเป็นเรื่องการเมือง ที่ Altman ถูกไล่ออกเพราะ “เขาจะขับเคลื่อน AI ไปข้างหน้าเร็วเกินไปโดยปรับใช้การพัฒนาล่าสุด” และบางคนก็ไม่ชอบสิ่งนั้น

OpenAI มีโครงสร้างองค์กรที่น่าอึดอัดใจมาก (เกือบจะผิดปกติ) เนื่องจากเริ่มต้นจากการเป็นองค์กรที่ไม่แสวงหากำไร ซึ่งต่อมาได้ตัดสินใจเปลี่ยนไปสู่องค์กรที่แสวงหาผลกำไร ในปัจจุบัน องค์กรไม่แสวงหาผลกำไรควบคุมทิศทางขององค์กรที่แสวงหาผลกำไร ในขณะเดียวกันก็ให้ผลประโยชน์ต่อยอดแก่นักลงทุน

มันจะเป็นสองสามสัปดาห์ที่เผ็ดร้อนเมื่อความจริงปรากฏ

นี่จะเป็นช่วงเวลาของ Steve Jobs หรือไม่? Sam จะเริ่มก่อตั้งบริษัทอื่นเพื่อแข่งขันกับ OpenAI หรือไม่

สิ่งที่ชัดเจนคือความลึกลับที่ห่อหุ้มการดำเนินงานภายในของ OpenAI แม้ว่า GPT จะเป็นเครื่องมือที่แพร่หลายและมีผู้ใช้หลายร้อยล้านคนทั่วโลก แต่ก็ยังขาดการเชื่อมต่อที่เห็นได้ชัดเจน

เราในฐานะผู้ใช้ในชีวิตประจำวัน พบว่าตัวเองอยู่ภายนอกโดยมองเข้าไปข้างใน และพยายามมองผ่านม่านแห่งความลับที่ล้อมรอบยักษ์ใหญ่ AI เหล่านี้ เนื่องจาก GPT ยังคงสานต่อโครงสร้างสังคมของเรา การขาดความโปร่งใสนี้จึงเป็นเรื่องที่น่ากังวล

บล็อคเชน + คริปโต = ???

บล็อกเชน…และคริปโต? ที่มา: marketoonist.com

เมื่อเร็ว ๆ นี้ ฉันได้ต่อสู้กับคำถาม: จุดตัดระหว่าง crypto และ AI จะเป็นอย่างไร? ยังไม่ชัดเจน แต่คนส่วนใหญ่ยอมรับว่ามีศักยภาพมหาศาลที่รอการปลดล็อค

เมื่อเรานึกถึง AI x Crypto เรามักจะนึกถึง Akash Network และ Render เหล่านี้เป็นเครือข่ายแบบกระจายอำนาจสำหรับ GPU ซึ่งสามารถจัดเตรียมการประมวลผลที่จำเป็นสำหรับการฝึกฝนโมเดล AI ตรรกะนั้นตรงไปตรงมา เนื่องจาก AI ยังคงเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง ความต้องการทรัพยากรการคำนวณก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน เครือข่ายแบบเพียร์ทูเพียร์ในบริบทนี้อาจเติบโตอย่างมีนัยสำคัญ ดังนั้นพวกเขาจึงอยู่ในธุรกิจของหยิบและพลั่ว แต่ฉันคิดว่านี่เป็นเพียงการขีดข่วนศักยภาพของ AI x Crypto

มันเหมือนกับการบอกว่า Monkey JPEG คือจุดสุดยอดของสิ่งที่ NFT สามารถนำเสนอได้

แล้วฉันก็เจอ Bittensor

ELI5: บิทเทนเซอร์

ต่างจาก Akash หรือ Render ที่รองรับการฝึกโมเดล AI (อัปสตรีม) Bittensor มุ่งเน้นไปที่การอนุมาน AI (ดาวน์สตรีม) ซึ่งเป็นที่ซึ่งโมเดลที่ได้รับการฝึกจะใช้เพื่อสร้างเอาต์พุต

เป็นเครือข่ายแบบกระจายอำนาจที่สร้างแรงจูงใจให้กับโมเดล AI โดยเฉพาะโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สำหรับงานต่างๆ เช่น การสร้างข้อความ การสร้างภาพ และการผลิตเพลง ปัจจุบันเครือข่ายประกอบด้วยซับเน็ตมากกว่า 27 ซับเน็ต โดยแต่ละซับเน็ตมุ่งเน้นไปที่งานเฉพาะ

พูดง่ายๆ ก็คือให้คิดว่า Bittensor เป็น ChatGPT + Midjourney ที่มีการกระจายอำนาจ + สิ่งอื่นๆ ที่ AI สามารถทำได้

เครือข่ายดำเนินงานผ่านสองบทบาทหลัก:

1. นักขุด (ผู้สร้างคุณค่า): นักขุดพัฒนาและโฮสต์โมเดล AI บนเครือข่าย พวกเขาได้รับรางวัลเป็นโทเค็น TAO ตามประสิทธิภาพของแบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับงานเฉพาะ สิ่งนี้กระตุ้นให้เกิดการพัฒนาโมเดล AI ที่ดีขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
2. เครื่องมือตรวจสอบ (ผู้ผลิตฉันทามติ): เครื่องมือตรวจสอบจะประเมินผลลัพธ์จากนักขุด โดยจัดอันดับประสิทธิภาพในงานเฉพาะ พวกเขายังเชื่อมต่อกับผู้ใช้ที่ส่งงานไปยังเครื่องมือตรวจสอบความถูกต้อง (เช่น สำหรับซับเน็ตการสร้างภาพ: “/ลองนึกภาพ Sam Altman พร้อมหน้ากาก Darth Vader ในมื้อเย็นวันขอบคุณพระเจ้า”) และกำหนดเส้นทางพวกเขาไปยังคนงานเหมืองที่เหมาะสม

“Sam Altman สวมหน้ากาก Darth Vader ในงานเลี้ยงอาหารค่ำวันขอบคุณพระเจ้า” สร้างขึ้นโดยเครือข่ายย่อยการสร้างภาพของ Bittensor

ฉันอาจจะทำให้ความซับซ้อนทางเทคนิคซับซ้อนเกินไป แต่มีบางสิ่งที่โดดเด่นสำหรับฉัน:

• นักขุดและผู้ตรวจสอบในเครือข่ายแลกเปลี่ยนความรู้และแบ่งปันพารามิเตอร์ ช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพตนเองได้เมื่อเวลาผ่านไป
• เครือข่ายได้รับการออกแบบเพื่อควบคุมจุดแข็งของโมเดล AI ที่แยกจากกันหลายตัวเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ (“ผู้เชี่ยวชาญที่ผสมผสานกัน”)

ที่มา: Revelo Intel — Bittensor

มันเกินความตั้งใจของฉันที่จะลงรายละเอียดทางเทคนิค แต่นี่เป็นบทสรุปที่ดีบางส่วนที่ช่วยให้ฉันเข้าใจ Bittensor ได้ดีขึ้น:

Revelo Intel — Bittensor

Knower — รายงานสั้นๆ เกี่ยวกับ Bittensor และ AI

คุณสามารถทดลองใช้งาน chatGPT ของ Bittensor ได้ที่นี่

อบต

TAO เป็นโทเค็นยูทิลิตี้สำหรับเครือข่าย และมีโครงสร้างโทเค็นที่คล้ายกับ Bitcoin: โทเค็นแบบแข็งที่ 21 ล้านโทเค็น และการเปิดตัวที่ยุติธรรมโดยไม่มีการจัดสรร VC มันยังมีวงจรการลดลงครึ่งหนึ่ง โดยการแบ่งครึ่งครั้งแรกจะเกิดขึ้นในปี 2025

ปัจจุบันมี TAO หมุนเวียนอยู่ 5.65 ล้าน TAO และทั้งหมดมีการกระจายอย่างยุติธรรมผ่านการขุดและการตรวจสอบความถูกต้องบนเครือข่าย มูลค่าตลาดหมุนเวียนในปัจจุบันสูงกว่า 1 พันล้านดอลลาร์เล็กน้อย มีการออก TAO ใหม่ 7,200 รายการทุกวันให้กับนักขุดและผู้ตรวจสอบ

ความคิดเริ่มแรกของฉัน

Bittensor ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น เครือข่ายมีชุมชนที่ทุ่มเทและเกือบจะเหมือนลัทธิ แต่จำนวนผู้เข้าร่วมโดยรวมยังคงไม่มากนัก – มีบัญชีมากกว่า 50,000+ บัญชีที่เปิดใช้งานอยู่ เครือข่ายย่อยที่คึกคักที่สุด SN1 ซึ่งมีไว้สำหรับการสร้างข้อความโดยเฉพาะ มีผู้ตรวจสอบที่ใช้งานอยู่ประมาณ 40 รายและนักขุดมากกว่า 990 ราย

สิ่งที่น่าสนใจอย่างแท้จริงคือแนวคิดของเครือข่าย AI แบบกระจายอำนาจ สิ่งนี้ไม่เพียงลดความเสี่ยงของการรวมศูนย์ แต่ยังทำให้เกิดคำถาม: สิ่งจูงใจทางเศรษฐกิจที่เป็นเอกลักษณ์เหล่านี้สามารถส่งเสริมโมเดล AI ที่เหนือกว่าที่พัฒนาโดยหน่วยงานที่ได้รับทุนสนับสนุนอย่าง OpenAI และ Google ได้หรือไม่

ก่อนที่ LLM จะกลายเป็นกระแสหลักด้วยการถือกำเนิดของเครื่องมืออย่าง ChatGPT บริษัทสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีเชิงลึกมักมุ่งเน้นไปที่การรับชุดข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์เพื่อพัฒนาโมเดล AI ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเฉพาะทางสำหรับงานที่เฉพาะเจาะจงมาก ตัวอย่างเช่น Flatiron Health ใช้ข้อมูลทางคลินิกในโลกแห่งความเป็นจริงจากผู้ป่วยด้านเนื้องอกวิทยา และพัฒนาแบบจำลอง AI ที่ป้อนเข้าสู่เครื่องมือที่สนับสนุนนักวิจัยโรคมะเร็งและผู้ให้บริการดูแล ตามเนื้อผ้า เป้าหมายของสตาร์ทอัพคือการผลิตและสร้างรายได้จากโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์เหล่านี้

อย่างไรก็ตาม Bittensor อาจแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงในกระบวนทัศน์นี้ บางทีอาจเหมาะสมกว่าที่จะเรียกสิ่งนี้ว่านวัตกรรมโมเดลธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี มากกว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ตัวอย่างเช่น นำเสนอแนวทางสำหรับข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์และโมเดล AI เพื่อพัฒนาร่วมกันและใช้งานโดยผู้ชมในวงกว้าง โดยไม่จำเป็นต้องเปิดซอร์ส ฉันจินตนาการถึงอนาคตที่ Bittensor โฮสต์เครือข่ายย่อยพิเศษหลายพันเครือข่ายเพื่อจัดการกับความท้าทายต่างๆ ตั้งแต่ปัญหาด้านสิ่งแวดล้อมและการดูแลสุขภาพไปจนถึงโซลูชันด้านพลังงาน

และถ้าฉันพูดตามตรง มีบางอย่างที่ฉันพบว่าน่าสนใจเกี่ยวกับทีมที่ออกแบบโทโคโนมิกของพวกเขาในลักษณะเดียวกับ Bitcoin มันบ่งบอกถึงแรงจูงใจของพวกเขา ซึ่งเป็นสายพันธุ์ที่แตกต่างจากทีมในปัจจุบัน ซึ่งมักจะเพิ่มประสิทธิภาพโทคีโนมิกส์ของตนตามโมเดลที่ได้รับทุนสนับสนุนจาก VC โดยมีการจัดสรรจำนวนมากสำหรับผู้ก่อตั้งและนักลงทุน

ฉันไม่แน่ใจว่า Bittensor จะไปที่ไหน อาจเป็นความสำเร็จ 100 เท่าหรือพังทลายโดยสิ้นเชิง แต่ศักยภาพและปรัชญาเบื้องหลังมันน่าดึงดูดเกินกว่าที่ฉันจะเพิกเฉยได้

(หมายเหตุ: ในขณะที่เขียน ฉันเป็นเจ้าของ TAO และกำลังเดิมพันกับผู้ตรวจสอบความถูกต้อง)

ข้อสงวนสิทธิ์：

1. บทความนี้พิมพ์ซ้ำจาก [Teng's Thoughts] ลิขสิทธิ์ทั้งหมดเป็นของผู้แต่งต้นฉบับ [TENG YAN] หากมีการคัดค้านการพิมพ์ซ้ำนี้ โปรดติดต่อทีมงาน Gate Learn แล้วพวกเขาจะจัดการโดยเร็วที่สุด
2. การปฏิเสธความรับผิด: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นเพียงของผู้เขียนเท่านั้น และไม่ถือเป็นคำแนะนำในการลงทุนใดๆ
3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่นดำเนินการโดยทีมงาน Gate Learn เว้นแต่จะกล่าวถึง ห้ามคัดลอก แจกจ่าย หรือลอกเลียนแบบบทความที่แปลแล้ว