Одна особливість життя в азіатські години полягає в тому, що ви часто прокидаєтеся від головних новин і повинні грати в доганялки.

Наприклад, Сема Альтмана звільняють з OpenAI у п’ятницю.

Я мало не вдавився молоком.

Навіщо правлінню звільнити когось, хто явно надзвичайно розумний, має взірцевий послужний список успіху та хто щойно виступив із чудовою доповіддю на конференції OpenAI 12 днів тому?

Скористайтеся гострою теорією. Ендрю Коут вважає, що Альтмана звільнили через політику, оскільки «він надто швидко просуне ШІ вперед, розгорнувши нещодавній прорив». І декому це не сподобалося.

OpenAI має дуже незручну (майже нефункціональну) корпоративну структуру, оскільки вона починала як некомерційна організація, яка пізніше вирішила перетворитися на комерційне підприємство. Сьогодні некомерційна організація контролює напрямок діяльності комерційної організації, водночас забезпечуючи інвесторам обмежений потенціал зростання.

Це буде пікантна пара тижнів, коли правда з’явиться.

Це буде момент Стіва Джобса? Чи збирається Сем заснувати іншу компанію, щоб конкурувати з OpenAI?

Що зрозуміло, так це пелена таємниці, яка огортає внутрішні операції OpenAI. Незважаючи на те, що GPT є інструментом, який став повсюдним і яким користуються сотні мільйонів у всьому світі, існує відчутний розрив.

Ми, як звичайні користувачі, опиняємося ззовні, намагаючись зазирнути крізь завісу таємниці, яка оточує цих гігантів ШІ. Оскільки GPT продовжує вплітатися в саму структуру нашого суспільства, цей брак прозорості викликає занепокоєння.

Блокчейн + Крипто = ???

Блокчейн… і крипто? Джерело: marketoonist.com

Останнім часом я бився над питанням: яким буде перетин між криптовалютою та ШІ? Це неясно, але більшість погодиться, що існує монументальний потенціал, який чекає на розкриття.

Коли ми думаємо про AI x Crypto, ми зазвичай думаємо про Akash Network і Render. Це децентралізовані мережі для графічних процесорів, які можуть забезпечити необхідні обчислення для навчання моделей ШІ. Логіка проста: у міру стрімкого зростання ШІ зростатиме і попит на обчислювальні ресурси. Однорангові мережі в цьому контексті можуть зазнати значного зростання. Тож вони займаються кирками та лопатами, але я думаю, що це лише дряпає поверхню потенціалу AI x Crypto.

Це все одно, що сказати, що JPEG мавп є вершиною того, що можуть запропонувати NFT.

А потім я натрапив на Біттензора.

ELI5: Біттензор

На відміну від Akash або Render, які підтримують навчання моделі ШІ (вгорі), Bittensor зосереджується на висновках ШІ (вниз), де навчені моделі використовуються для генерації результатів.

Це децентралізована мережа, яка стимулює моделі штучного інтелекту, зокрема великі мовні моделі (LLM), для виконання різних завдань, таких як генерація тексту, створення зображень і створення музики. Мережа сьогодні складається з понад 27 підмереж, кожна з яких зосереджена на конкретних завданнях.

Простіше кажучи, уявіть Bittensor як децентралізований ChatGPT + Midjourney + будь-що інше, що може зробити ШІ.

Мережа виконує дві основні функції:

1. Майнери (виробники вартості): майнери розробляють і розміщують моделі ШІ в мережі. Вони отримують винагороду токенами TAO на основі продуктивності їхніх моделей, пов’язаних із конкретним завданням. Це стимулює розробку кращих і ефективніших моделей ШІ.
2. Валідатори (виробники консенсусу): валідатори оцінюють результати майнерів, ранжуючи їх продуктивність у виконанні конкретного завдання. Вони також взаємодіють із користувачами, які надсилають завдання валідаторам (наприклад, для підмережі генерації зображень: «/уявіть Сема Альтмана з маскою Дарта Вейдера на вечері на День подяки») і направляють їх до відповідних майнерів.

«Сем Альтман у масці Дарта Вейдера на обіді до Дня подяки», створений підмережею створення зображень Bittensor.

Можливо, я занадто спрощую технічні тонкощі, але кілька речей впадають у вічі:

• Майнери та валідатори в мережі обмінюються знаннями та параметрами, забезпечуючи самооптимізацію з часом
• Мережа розроблена таким чином, щоб використовувати сильні сторони кількох окремих моделей штучного інтелекту для отримання найкращих можливих результатів («Суміш експертів»).

Джерело: Revelo Intel — Bittensor

Я не маю наміру вникати в технічні подробиці, але ось кілька хороших підсумків, які допомогли мені краще зрозуміти Bittensor:

Revelo Intel — Bittensor

Знавець — короткий звіт про Біттензора та ШІ

Ви можете спробувати еквівалент chatGPT Bittensor тут

ТАО

TAO — це корисний токен для мережі, який має токеномічну структуру, схожу на біткойн: жорстке обмеження в 21 млн токенів і чесний запуск без розподілу VC. У нього навіть є цикл удвоєння, причому перше удвоєння відбудеться у 2025 році.

На сьогоднішній день в обігу знаходиться 5,65 млн. TAO, і все це справедливо розподілено за допомогою майнінгу та перевірки в мережі. Ринкова капіталізація сьогодні трохи перевищує 1 мільярд доларів. Щодня майнерам і валідаторам видається 7200 нових TAO.

Мої перші думки

Біттензор ще знаходиться в зародковому стані. Мережа може похвалитися відданою, майже культовою спільнотою, але загальна кількість учасників залишається скромною – близько 50 000+ облікових записів активні. Найжвавіша підмережа SN1, присвячена генерації тексту, має близько 40 активних валідаторів і понад 990 майнерів.

Що справді захоплює, так це концепція децентралізованої мережі ШІ. Це не тільки пом’якшує ризики централізації, але й викликає запитання: чи можуть ці унікальні економічні стимули сприяти створенню моделей штучного інтелекту, які перевершують ті, що розроблені організаціями, що фінансуються великими обсягами, такими як OpenAI і Google?

До того, як LLM стали масовими з появою таких інструментів, як ChatGPT, глибокі технологічні стартапи часто були зосереджені на отриманні власних наборів даних для розробки спеціалізованих моделей ШІ на основі машинного навчання для дуже конкретних завдань. Наприклад, Flatiron Health використовує реальні клінічні дані онкологічних пацієнтів і розробляє моделі штучного інтелекту, які вводяться в інструменти, що підтримують дослідників раку та медичних працівників. Традиційно метою стартапу було виробництво та монетизація цих власних моделей.

Однак Біттензор може означати зміну цієї парадигми. Мабуть, доречніше назвати це інновацією бізнес-моделі, створеною завдяки технології, а не технологічним проривом. Наприклад, він пропонує шлях для спільної розробки пропрієтарних даних і моделей штучного інтелекту та використання ширшою аудиторією без необхідності їх відкритого доступу. Я можу уявити собі майбутнє, де Bittensor розміщуватиме тисячі спеціалізованих підмереж, які вирішуватимуть широкий спектр завдань, від проблем навколишнього середовища та охорони здоров’я до енергетичних рішень.

І якщо я чесно, я вважаю щось захоплюючим у команді, яка розробляє свою токеноміку так само, як біткойн. Це говорить про їхню мотивацію, відмінну породу від сучасних команд, які часто оптимізують свою токеноміку за моделлю, що фінансується венчурним капіталом, із великими асигнуваннями для засновників та інвесторів.

Я не впевнений, куди піде Біттенсор. Це може бути 100-кратний успіх або повний крах. Але потенціал і філософія, що стоїть за ним, надто переконливі, щоб я міг їх ігнорувати.

(ПРИМІТКА: на момент написання я володію TAO і роблю ставку на валідатори).

Відмова від відповідальності:

1. Цю статтю передруковано з [Думки Тенга]. Усі авторські права належать оригінальному автору [TENG YAN]. Якщо є заперечення щодо цього передруку, будь ласка, зв’яжіться з командою Gate Learn , і вони негайно розглянуть це.
2. Відмова від відповідальності: погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору та не є жодною інвестиційною порадою.
3. Переклади статті на інші мови виконує команда Gate Learn. Якщо не зазначено вище, копіювання, розповсюдження або плагіат перекладених статей заборонено.