Hệ sinh thái Bittensor thúc đẩy đổi mới AI phi tập trung thông qua cơ chế cạnh tranh theo kiểu Darwin và các động lực TAO.
Tiêu đề gốc: 《Vào hệ sinh thái Bittensor》
Tác giả: 0xJeff, Nhà đầu tư AI
Biên dịch: Nhịp điệu nhỏ deep
Ghi chú của biên tập viên: Tác giả giới thiệu hệ sinh thái Bittensor, một nền tảng Web3 thúc đẩy sự phát triển của AI phi tập trung thông qua "Darwin AI". Các tác giả chia sẻ niềm đam mê của họ đối với tiền điện tử và AI, đồng thời thảo luận về sự tiện lợi và rủi ro tiềm ẩn của các sản phẩm AI tập trung, chẳng hạn như quyền sở hữu dữ liệu và các vấn đề ổn định nền tảng. Bittensor tận dụng $TAO mã thông báo và cấu trúc mạng con thông qua cạnh tranh và khuyến khích để thúc đẩy sự chọn lọc tự nhiên và phát triển của các mô hình AI và thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư.
Dưới đây là nội dung gốc (để thuận tiện cho việc đọc hiểu, nội dung gốc đã được biên soạn lại):
Tiền điện tử luôn hấp dẫn đối với tôi. Luôn có điều gì đó mới mẻ để tôi học hỏi. Bản chất tôi tò mò và thích hỏi rất nhiều câu hỏi "ngớ ngẩn" cho các kỹ thuật viên chỉ để có cái nhìn thoáng qua về những hiểu biết của họ và học hỏi từ những kinh nghiệm quý giá của họ.
Trí tuệ nhân tạo (AI) cũng không phải là ngoại lệ, thực tế, mọi thứ phát triển nhanh đến kinh ngạc. Các ông lớn công nghệ Web2 liên tục cải tiến các mô hình của họ, chủ yếu ứng dụng đang tận dụng AI để tung ra nhiều trường hợp sử dụng được điều khiển bởi AI:
@canva đã ra mắt công cụ AI, cho phép các nghệ sĩ và người sáng tạo không có nền tảng kỹ thuật dễ dàng xây dựng trải nghiệm tương tác và tăng cường sáng tạo của họ bằng AI.
@YouTube đã giới thiệu một công cụ AI mới, cho phép các nhà sáng tạo tạo nhạc nền cho video.
Các nền tảng gọi xe như Grab triển khai AI đại diện (agentic AI) để hỗ trợ các đối tác thương gia và tài xế.
Các nền tảng thương mại điện tử như Lazada đã giới thiệu công cụ AI sinh tạo (GenAI) để giúp người bán nâng cao doanh số, tiếp thị và dịch vụ khách hàng.
Có rất nhiều ví dụ như vậy. Các trường hợp sử dụng thực tế của việc sử dụng AI sinh sinh và AI đại lý để cải thiện quy trình làm việc đã liên tục được áp dụng trong các doanh nghiệp và người dùng bán lẻ.
Những lợi ích của các công nghệ này là chúng dễ tiếp cận - bạn gần như có thể tìm thấy các giải pháp miễn phí hoặc chi phí thấp ở khắp mọi nơi. Lợi ích của chúng vượt xa chi phí tài chính.
Nhưng mọi người thường bỏ qua những thỏa hiệp ẩn chứa khi sử dụng những sản phẩm AI này, chẳng hạn như:
Dữ liệu của bạn thuộc về ai?
Người khác có thể lấy ý tưởng của bạn và phát triển sản phẩm cạnh tranh không?
Nền tảng có an toàn không? Dữ liệu của bạn có bị rò rỉ không?
Nếu nền tảng bị sập (như AWS đã từng), doanh nghiệp của bạn có bị dừng lại không? Tiền của khách hàng có gặp rủi ro không?
Bạn có thể luôn truy cập nền tảng của mình không? Có cần xác thực danh tính không? Nếu nền tảng đóng cửa, bạn có còn sở hữu sản phẩm hoặc doanh nghiệp của mình không?
Còn nhiều câu hỏi hơn (tôi đã thảo luận chi tiết hơn về những điều này trong bài viết trước, nếu bạn chưa đọc).
Người chơi tập trung có quyền lực tập trung, và các quyết định của họ có thể (vô tình) ảnh hưởng lớn đến cuộc sống của bạn.
Bạn có thể nói điều này không quan trọng - có thể bạn không thường xuyên sử dụng những công cụ này, hoặc bạn tin rằng những công ty này sẽ hành động vì lợi ích tốt nhất của người dùng. Điều đó không sao cả. Bạn thậm chí có thể muốn đầu tư vào những công ty khởi nghiệp AI này vì chúng đang khai thác một thị trường khổng lồ. Nhưng vấn đề là - bạn không thể làm điều đó. Trừ khi bạn ở @ycombinator hoặc một công ty đầu tư mạo hiểm hàng đầu, bạn sẽ không thể có được những cơ hội đầu tư này.
Mặt khác, trong Web3 AI, có nhiều hệ sinh thái AI có thể đầu tư, các đội ngũ đang nỗ lực mang đến cho người dùng các sản phẩm và dịch vụ AI Phi tập trung. Một trong những hệ sinh thái AI (DeAI) Phi tập trung đáng đầu tư nhất là @opentensor (Bittensor).
Bittensor: AI kiểu Darwin
Bittensor thuộc về loại "AI theo kiểu Darwin" - thúc đẩy sự tiến hóa của AI thông qua chọn lọc tự nhiên. Hãy tưởng tượng đây là một phiên bản AI của "Trò chơi đói", mỗi subnet đều có "trò chơi đói" riêng, "thợ mỏ" đóng vai trò là người tham gia (hoặc "cống phẩm"). Họ cạnh tranh với nhau trên các nhiệm vụ cụ thể bằng mô hình và dữ liệu của mình. Chỉ có mô hình thích nghi nhất (mô hình hoạt động tốt nhất) mới nhận được phần thưởng. Các mô hình yếu hơn sẽ bị thay thế hoặc tiến hóa (thông qua đào tạo, điều chỉnh hoặc học hỏi từ các mô hình khác). Theo thời gian, điều này sẽ hình thành một hệ sinh thái AI mạnh mẽ, đa dạng và hiệu suất cao hơn.
Bittensor đặc biệt thú vị với cơ chế cạnh tranh và khuyến khích của nó, nhằm điều phối các động lực giữa các bên liên quan khác nhau. Tôi đã tóm tắt những thách thức mà đội ngũ đại lý AI Web3 phải đối mặt trong tweet dưới đây...
tl;dr: Các mã thông báo đại diện hiện tại là công cụ tốt cho các nhà đầu tư và đội ngũ, có thể được sử dụng để tạo ra sự chú ý, nhưng lại không có lợi cho việc thu hút và giữ chân người dùng, cũng không thể làm cơ chế khuyến khích để giữ chân nhân tài (nhà phát triển, người sáng lập, v.v.), đặc biệt là khi giá giảm.
Bittensor giải quyết vấn đề này bằng cơ chế định hướng thị trường phân bổ lượng khí thải $TAO cho các mạng con, từ đó khuyến khích và hỗ trợ hoạt động của nhóm. Thị trường quyết định mạng con nào nhận được nhiều phát thải hơn bằng cách đặt cọc $TAO trong các mạng con. Sau khi được đặt cọc, $TAO sẽ được chuyển đổi thành mã thông báo mạng con Alpha. Càng nhiều người đặt cược, giá mã thông báo Alpha càng cao và bạn càng kiếm được nhiều khí thải (dưới dạng mã thông báo Alpha).
Cơ chế phát hành của TAO rất giống với BTC, với tổng số lượng token cố định là 21 triệu, giảm một nửa mỗi 4 năm (mỗi ngày 7200 $TAO được phát hành ra mạng con). Lần giảm một nửa đầu tiên của $TAO dự kiến sẽ xảy ra vào khoảng ngày 5 tháng 1 năm 2026, khi đó nguồn cung lưu thông sẽ đạt 10,5 triệu token.
Tại sao điều này quan trọng đối với các nhà đầu tư
Ở đây không đi sâu vào chi tiết kỹ thuật - chỉ muốn chia sẻ lý do tại sao tôi nghĩ rằng Bittensor là một trong những hệ sinh thái thú vị nhất từ góc độ giao dịch / đầu tư.
Ngoài các động thái trên, khi giao dịch token Alpha subnet, cảm giác như đang giao dịch và khai thác cùng một lúc.
Điều này là vì mỗi khi giá của mã thông báo Alpha tăng lên, bạn không chỉ cảm nhận được sự gia tăng giá mà còn nhận được $TAO phát hành (dưới dạng mã thông báo Alpha).
Nếu subnet hoạt động rất tốt và xếp hạng tăng lên, số $TAO bạn đã stake ban đầu sẽ trải qua sự tăng giá mạnh và lượng phát hành tăng vọt. Càng sớm stake $TAO vào subnet, tỷ lệ lợi nhuận hàng năm (APY) của bạn càng cao (bởi vì thị trường vẫn chưa theo kịp, số người stake và số lượng $TAO còn ít).
dTAO vs Solidly
Solidly ve(3, 3) yêu cầu khóa lâu dài và tham gia liên tục. Tổn thất phát thải do bỏ phiếu sai (bỏ phiếu cho nhóm LP sai) do tất cả chủ sở hữu chịu (lượng khí thải được bán hết và giá của tất cả chủ sở hữu mã thông báo giảm).
Và dTAO không cần phải khóa lâu dài, bất kỳ ai cũng có thể gia nhập hoặc rời đi bất cứ lúc nào, nhưng việc đặt cược trên các mạng con yêu cầu nhiều nghiên cứu kỹ lưỡng (DYOR). Đầu tư vào mạng con sai có thể dẫn đến tổn thất lớn (bởi vì mọi người có thể dễ dàng rời đi, không có thời gian khóa).
Tuy nhiên, FDV (định giá hoàn toàn pha loãng) quá cao! Làm thế nào để đầu tư vào subnet có FDV hơn 500 triệu đô la?
FDV có thể không phải là chỉ số tốt nhất ở đây, vì subnet vẫn đang ở giai đoạn đầu, giá trị thị trường (MC) có thể phù hợp hơn (nếu bạn đang giao dịch ngắn hạn hoặc trung hạn).
Nếu bạn lo lắng về lạm phát, việc hiểu phân bổ phát thải 18%/41%/41% là rất hữu ích - đây là tỷ lệ phát thải mà các chủ sở hữu subnet, xác thực viên và thợ mỏ nhận được (dưới dạng token Alpha). Là một người đặt cược / người nắm giữ token Alpha, bạn kiếm lời từ phần 41% của xác thực viên, vì bạn đã ủy thác $TAO cho họ khi đặt cược.
Nhiều chủ sở hữu mạng con tiếp tục giữ Alpha token nhận được từ phát thải như một dấu hiệu của sự tự tin, nhiều người đã tích cực trò chuyện với các xác thực viên và thợ mỏ, khiến họ lạc quan về dự án và tránh việc bán tháo token lớn (thông tin này có thể được xem trên taostats).
Mở rộng góc nhìn, một trong những biểu đồ tốt nhất về xu hướng trong hệ sinh thái Bittensor như sau:
Nguồn: taoapp
Kể từ khi dTAO ra mắt vào tháng 2, %TAO trong Root (mạng con gốc quản lý hệ thống khuyến khích Bittensor) liên tục giảm, trong khi %TAO trong mạng con lại liên tục tăng. Điều này có nghĩa là những người staking / nhà đầu tư ngày càng sẵn sàng chấp nhận rủi ro (APY bảo thủ khoảng 20-25% khi staking trên mạng Root, và không có sự tăng giá của token mạng con Alpha).
Xu hướng này nhất quán với tốc độ ra mắt sản phẩm của đội ngũ subnet. Kể từ khi dTAO ra mắt, đội ngũ cần phải công khai xây dựng, phát triển những sản phẩm mà người dùng muốn, nhanh chóng lặp lại và tìm ra điểm phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (PMF), thu hút người dùng và nhanh chóng tạo ra giá trị thực tế cũng như doanh thu đáng kể. Kể từ khi tôi gia nhập hệ sinh thái này, tôi cảm thấy tốc độ phát triển của đội ngũ nhanh hơn rất nhiều so với các hệ sinh thái khác (do cạnh tranh và cơ chế phân phối phần thưởng).
Điều này dẫn đến subnet và các trường hợp sử dụng DeAI đầu tư độc đáo của nó.
Mạng con hàng đầu và trường hợp sử dụng
Được coi là đội ngũ xuất sắc nhất trong việc ra mắt các sản phẩm có PMF, hướng đến người bình thường, thực hiện chuyên nghiệp và liên tục công khai xây dựng là @rayon_labs
——SN64（Chutes）、SN56（Gradients）、SN19（Nineteen）。
Chutes——Cung cấp cơ sở hạ tầng để bạn dễ dàng triển khai AI theo cách không máy chủ. Trường hợp tốt nhất là sự cố gần đây của AWS, nếu bạn phụ thuộc vào nhà cung cấp phi tập trung, sự cố sẽ khiến ứng dụng AI của bạn ngừng hoạt động (có thể dẫn đến tổn thất tài chính hoặc lỗ hổng), vì có điểm lỗi đơn.
Gradients – Bất kỳ ai không có kiến thức về mã hóa đều có thể đào tạo các mô hình AI của riêng họ (cho các trường hợp sử dụng cụ thể, tạo hình ảnh, LLM tùy chỉnh) trên Gradients. V3 mới ra mắt gần đây rẻ hơn so với các đồng nghiệp của nó.
Nineteen——cung cấp nền tảng suy diễn AI nhanh chóng, có thể mở rộng, Phi tập trung (bất kỳ ai cũng có thể sử dụng cho các trường hợp tạo văn bản và hình ảnh, tốc độ vượt xa các đối thủ khác).
Ngoài ra, Rayon đang ra mắt nền tảng đại lý Squad AI, đây là một nền tảng xây dựng đại lý AI kiểu nút kéo và thả dễ sử dụng, thu hút sự quan tâm rộng rãi từ cộng đồng.
Ba subnet này tổng cộng sở hữu hơn 1/3 tổng phát thải $TAO - điều này chứng minh khả năng của đội ngũ trong việc công khai xây dựng và giao hàng các sản phẩm chất lượng mà người dùng mong muốn (Rayon được nhiều chủ sở hữu subnet ca ngợi là đội đầu tiên).
Gradients tăng trưởng gấp 13 lần trong vòng một tháng (vốn hóa thị trường hiện tại 32 triệu đô la).
Chutes tăng 2.3 lần (vốn hóa 6300 triệu USD).
Nineteen tăng 3 lần (vốn hóa 18 triệu đô la Mỹ).
Xu hướng này có vẻ sẽ không dừng lại trong ngắn hạn, đặc biệt là tỷ lệ áp dụng của Chutes (mạng con hiện đang đứng đầu).
Ngoài subnet của Rayon Labs, còn nhiều đội ngũ thú vị khác - gập protein, phát hiện nội dung giả mạo / AI, mô hình 3D, chiến lược giao dịch, LLM nhập vai. Tôi chưa đi sâu vào tất cả các nội dung, nhưng tôi nghĩ subnet dưới "hệ thống dự đoán" (taopill) là dễ hiểu nhất, đặc biệt là:
SN41 @sportstensor
Bạn có thể tìm hiểu về họ thông qua @AskBillyBets. Sportstensor là một trí tuệ, hỗ trợ quyết định của Billy (đội ngũ cốt lõi lãnh đạo Billy là @ContangoDigital, một quỹ đầu tư vào DeAI và cũng là người xác thực và khai thác của mạng con Bittensor).
Điểm độc đáo của SN41 nằm ở sản phẩm của nó - mô hình Sportstensor. Đây là một cuộc thi giữa các thợ mỏ, với mô hình và tập dữ liệu tốt nhất để dự đoán kết quả các trận thể thao.
Ví dụ: Trong giải NBA mới nhất, nếu bạn theo dõi cược của đám đông (đội bóng hot), bạn sẽ có khoảng 68% độ chính xác / tỷ lệ thắng. Điều này có nghĩa là mọi người đều có thể kiếm được nhiều tiền nhờ đội hot? Không, thực tế họ đã thua lỗ. Nếu bạn đặt cược 100 đô la cho mỗi đội hot, cuối cùng tỷ lệ hoàn vốn đầu tư (ROI) của bạn là âm, mất khoảng 1700 đô la.
Mặc dù đội bóng nổi tiếng có tỷ lệ thắng cao hơn, nhưng tỷ lệ cược tốt hơn, có nghĩa là bạn sẽ kiếm được ít tiền hơn khi đoán đúng. Người ta thường tập trung đặt cược vào các đội bóng nổi tiếng, dẫn đến tỷ lệ cược của các đội bóng không nổi tiếng rất thấp, điều này có nghĩa là nếu bạn chọn đúng đội bóng không nổi tiếng, bạn sẽ kiếm được rất nhiều tiền.
Mô hình Sportstensor hoạt động ở đây. Các thợ mỏ chạy mô hình học máy của riêng họ (Monte Carlo, rừng ngẫu nhiên, hồi quy tuyến tính, v.v.), sử dụng dữ liệu của riêng họ (miễn phí hoặc độc quyền) để đạt được kết quả tốt nhất. Sportstensor sau đó lấy trung bình / trung vị của những kết quả này như là trí thông minh để nhận diện lợi thế trong thị trường.
Tỷ lệ cược thực tế trên thị trường có thể là 25:75, mô hình có thể hiển thị tỷ lệ 45:55. Khoảng cách 15 này chính là lợi thế. Nếu mô hình tìm thấy nhiều lợi thế như vậy, bạn không cần tỷ lệ thắng cao cũng có thể tích lũy ROI dương trong thời gian dài.
Xem báo cáo giao dịch đầy đủ của họ (nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn):
Đây là kết quả mô hình được chia sẻ trong báo cáo mới nhất của họ, dữ liệu khá ấn tượng. Nhóm cũng vận hành một quỹ đặt cược hàng tháng, với vốn đệm ban đầu là 10.000 USD, sử dụng lợi nhuận để tiếp tục đặt cược. Đến cuối tháng, họ đã sử dụng lợi nhuận để mua lại token Alpha. Nhóm đã kiếm được khoảng 18.000 USD lợi nhuận vào tháng 3.
Tùy thuộc vào cách bạn sử dụng trí tuệ, kết quả cũng có thể khác nhau rất nhiều. Ví dụ, trí tuệ hiển thị 35:65, trong khi tỷ lệ thực tế trên thị trường có thể là 40:60. Ai đó có thể đặt cược dựa trên điều này, bạn có thể không làm vậy vì khoảng cách nhỏ, không có đủ lợi thế. Billy sử dụng trí tuệ theo cách khác với Sportstensor. (Hiện tại không ai biết cách duy trì ROI dương, vì vẫn còn rất sớm.)
Sportstensor dự định tạo ra một bảng điều khiển để kiếm tiền từ trí tuệ của họ, giúp người dùng dễ dàng hiểu các thông tin chi tiết và từ đó đưa ra quyết định đặt cược.
Tôi cá nhân rất thích đội ngũ này, vì sản phẩm của họ có nhiều hướng phát triển. Chúng ta đã thấy Billy thu hút sự chú ý và làm cho người hâm mộ thể thao phấn khích theo dõi cá cược như thế nào. Do đội ngũ bao phủ nhiều môn thể thao, đại lý có thể thay đổi cách mọi người tương tác, cá cược và cảm nhận.
SN44 @webuildscore
Score ban đầu đã xây dựng một sản phẩm tương tự như Sportstensor, nhưng nhận ra khả năng dự đoán các sự kiện trong tương lai có thể mang lại giá trị lớn hơn, đã chuyển sang thị giác máy tính.
Để hiểu điều này, bạn cần thị giác máy tính để phân tích nội dung trên màn hình, giúp AI hiểu các đối tượng trên màn hình, xác định và đánh dấu dữ liệu, sau đó sử dụng các thuật toán khác nhau để đưa ra kết luận (ví dụ, xác suất cầu thủ thực hiện một hành động nào đó), và chuyển tất cả những điều này thành một điểm số chung, nhằm cải thiện hiệu suất của cầu thủ (cũng như phát hiện tài năng sớm).
Cạnh tranh của thợ mỏ để đánh dấu đối tượng (đây là mục tiêu hàng đầu của thợ mỏ). Score sử dụng thuật toán nội bộ của nó để đưa ra kết luận (hiện tại là như vậy).
Khi bạn đánh giá cầu thủ (tương tự như Elo trong cờ vua hoặc Liên Minh Huyền Thoại, nhưng chi tiết và động hơn... thay đổi một cách động dựa trên quyết định của cầu thủ và ảnh hưởng của nó trong mỗi trận đấu), với tư cách là chủ sở hữu câu lạc bộ, bạn có thể làm nhiều việc, chẳng hạn như phát hiện tài năng khi cầu thủ còn nhỏ. Nếu bạn có video các trận đấu trẻ em, cách phân tích cũng giống như các trận đấu chuyên nghiệp. Đây là phương pháp thống nhất để định lượng toàn bộ thế giới bóng đá.
Thông qua dữ liệu độc quyền, Score có thể biến điểm số và thông tin thành tiền, bán cho các nhà môi giới dữ liệu, chủ sở hữu câu lạc bộ, công ty dữ liệu thể thao và các nhà cái.
Rất nhanh, người dùng sẽ có thể tải lên video trên nền tảng tự phục vụ của Score, do các thợ mỏ ghi chú. Thông thường, video trận đấu bóng đá cần hàng giờ để ghi chú, trong khi các thợ mỏ chỉ cần 10-12 phút để ghi chú cho trận đấu 90 phút, tốc độ nhanh hơn nhiều so với các nền tảng khác. Người dùng có thể sử dụng dữ liệu ghi chú cho mô hình và trường hợp sử dụng của riêng họ.
Tôi thích Score, vì nó có thể được áp dụng trong các lĩnh vực ngoài thể thao, chẳng hạn như ô tô tự lái, robot, v.v. Trong thế giới ngập tràn dữ liệu rác, dữ liệu độc quyền chất lượng cao có giá trị rất lớn.
SN18 @zeussubnet
Đây là một subnet mới gần đây nhận được nhiều sự chú ý. Tôi vẫn chưa kịp trao đổi với nhóm, nhưng sản phẩm rất thú vị.
Zeus là một mạng con dự báo thời tiết / khí hậu dựa trên máy học được thiết kế để cung cấp dự báo nhanh hơn và chính xác hơn so với các mô hình truyền thống.
Loại trí tuệ nhân tạo này rất được quỹ phòng hộ ưa chuộng, vì việc dự đoán thời tiết chính xác có thể giúp dự đoán giá hàng hóa tốt hơn (các quỹ phòng hộ sẵn sàng chi hàng triệu đô la để có được loại trí tuệ này, vì nếu họ có thể chiến thắng trong giao dịch hàng hóa, họ có thể kiếm được hàng triệu đô la).
Mạng con Zeus là một bổ sung mới, gần đây đã mua lại mạng con 18. Token Alpha của nó đã tăng 210% trong 7 ngày qua.
Các subnet khác mà tôi quan tâm nhưng chưa nghiên cứu sâu.
@404gen_ SN17——Cơ sở hạ tầng tạo ra tài sản 3D bằng AI. Tạo mô hình 3D cho trò chơi, nhân vật AI, phát thanh viên ảo, v.v. Gần đây đã hợp tác với
Sự tích hợp của @unity có thể thực hiện việc tạo ra mô hình 3D liền mạch, thay đổi quy trình sáng tạo của 1.2 triệu người dùng hoạt động hàng tháng của Unity.
@metanova_labs SN68——Phi tập trung khoa học (DeSci) mạng con phát hiện thuốc, biến quá trình phát hiện thuốc thành hợp tác, cạnh tranh tốc độ cao, giải quyết những thách thức truyền thống như chi phí và thời gian (quá trình truyền thống mất hơn mười năm, tốn hàng tỷ).
Còn nhiều nội dung hơn, tôi sẽ chia sẻ sau khi nghiên cứu sâu hơn. Tôi bắt đầu từ những điều dễ hiểu nhất (bởi vì tôi không phải là người kỹ thuật).
Tóm tắt
Tôi cố gắng tránh quá nhiều kỹ thuật. Về dTAO, phát thải, phân phối khuyến khích, có rất nhiều nguồn tài nguyên chất lượng cao cho giải thích kỹ thuật của tất cả các bên liên quan.
Dựa trên kinh nghiệm của tôi trong cơn sốt đại lý (từ tháng 10 năm 2024 đến nay), việc giữ được sự linh hoạt là rất quan trọng. Tôi đã nắm giữ quá nhiều token của các dự án, tôi cho rằng dTAO cung cấp một cơ chế rất tốt, cho phép tôi linh hoạt xoay vòng giữa các công ty khởi nghiệp DeAI đầu tư khác nhau.
Hiện tại số lượng người tham gia vẫn chưa nhiều, người dùng có thể nhận được APY từ 80%-150%+ cùng với sự tăng giá của token sub-network. Tình huống này có thể thay đổi trong vòng 6 tháng tới, khi ngày càng nhiều người tham gia, cầu nối, ví và cơ sở hạ tầng giao dịch của hệ sinh thái TAO sẽ được cải thiện.
Bây giờ, tôi khuyên bạn nên tận hưởng mùa PvE của TAO, cùng tôi tìm hiểu thêm về công nghệ DeAI tuyệt vời.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Phân tích sâu Bittensor: Dự án nào của mạng con đáng mong đợi?
Tiêu đề gốc: 《Vào hệ sinh thái Bittensor》
Tác giả: 0xJeff, Nhà đầu tư AI
Biên dịch: Nhịp điệu nhỏ deep
Ghi chú của biên tập viên: Tác giả giới thiệu hệ sinh thái Bittensor, một nền tảng Web3 thúc đẩy sự phát triển của AI phi tập trung thông qua "Darwin AI". Các tác giả chia sẻ niềm đam mê của họ đối với tiền điện tử và AI, đồng thời thảo luận về sự tiện lợi và rủi ro tiềm ẩn của các sản phẩm AI tập trung, chẳng hạn như quyền sở hữu dữ liệu và các vấn đề ổn định nền tảng. Bittensor tận dụng $TAO mã thông báo và cấu trúc mạng con thông qua cạnh tranh và khuyến khích để thúc đẩy sự chọn lọc tự nhiên và phát triển của các mô hình AI và thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư.
Dưới đây là nội dung gốc (để thuận tiện cho việc đọc hiểu, nội dung gốc đã được biên soạn lại):
Tiền điện tử luôn hấp dẫn đối với tôi. Luôn có điều gì đó mới mẻ để tôi học hỏi. Bản chất tôi tò mò và thích hỏi rất nhiều câu hỏi "ngớ ngẩn" cho các kỹ thuật viên chỉ để có cái nhìn thoáng qua về những hiểu biết của họ và học hỏi từ những kinh nghiệm quý giá của họ.
Trí tuệ nhân tạo (AI) cũng không phải là ngoại lệ, thực tế, mọi thứ phát triển nhanh đến kinh ngạc. Các ông lớn công nghệ Web2 liên tục cải tiến các mô hình của họ, chủ yếu ứng dụng đang tận dụng AI để tung ra nhiều trường hợp sử dụng được điều khiển bởi AI:
Có rất nhiều ví dụ như vậy. Các trường hợp sử dụng thực tế của việc sử dụng AI sinh sinh và AI đại lý để cải thiện quy trình làm việc đã liên tục được áp dụng trong các doanh nghiệp và người dùng bán lẻ.
Những lợi ích của các công nghệ này là chúng dễ tiếp cận - bạn gần như có thể tìm thấy các giải pháp miễn phí hoặc chi phí thấp ở khắp mọi nơi. Lợi ích của chúng vượt xa chi phí tài chính.
Nhưng mọi người thường bỏ qua những thỏa hiệp ẩn chứa khi sử dụng những sản phẩm AI này, chẳng hạn như:
Còn nhiều câu hỏi hơn (tôi đã thảo luận chi tiết hơn về những điều này trong bài viết trước, nếu bạn chưa đọc).
Người chơi tập trung có quyền lực tập trung, và các quyết định của họ có thể (vô tình) ảnh hưởng lớn đến cuộc sống của bạn.
Bạn có thể nói điều này không quan trọng - có thể bạn không thường xuyên sử dụng những công cụ này, hoặc bạn tin rằng những công ty này sẽ hành động vì lợi ích tốt nhất của người dùng. Điều đó không sao cả. Bạn thậm chí có thể muốn đầu tư vào những công ty khởi nghiệp AI này vì chúng đang khai thác một thị trường khổng lồ. Nhưng vấn đề là - bạn không thể làm điều đó. Trừ khi bạn ở @ycombinator hoặc một công ty đầu tư mạo hiểm hàng đầu, bạn sẽ không thể có được những cơ hội đầu tư này.
Mặt khác, trong Web3 AI, có nhiều hệ sinh thái AI có thể đầu tư, các đội ngũ đang nỗ lực mang đến cho người dùng các sản phẩm và dịch vụ AI Phi tập trung. Một trong những hệ sinh thái AI (DeAI) Phi tập trung đáng đầu tư nhất là @opentensor (Bittensor).
Bittensor: AI kiểu Darwin
Bittensor thuộc về loại "AI theo kiểu Darwin" - thúc đẩy sự tiến hóa của AI thông qua chọn lọc tự nhiên. Hãy tưởng tượng đây là một phiên bản AI của "Trò chơi đói", mỗi subnet đều có "trò chơi đói" riêng, "thợ mỏ" đóng vai trò là người tham gia (hoặc "cống phẩm"). Họ cạnh tranh với nhau trên các nhiệm vụ cụ thể bằng mô hình và dữ liệu của mình. Chỉ có mô hình thích nghi nhất (mô hình hoạt động tốt nhất) mới nhận được phần thưởng. Các mô hình yếu hơn sẽ bị thay thế hoặc tiến hóa (thông qua đào tạo, điều chỉnh hoặc học hỏi từ các mô hình khác). Theo thời gian, điều này sẽ hình thành một hệ sinh thái AI mạnh mẽ, đa dạng và hiệu suất cao hơn.
Bittensor đặc biệt thú vị với cơ chế cạnh tranh và khuyến khích của nó, nhằm điều phối các động lực giữa các bên liên quan khác nhau. Tôi đã tóm tắt những thách thức mà đội ngũ đại lý AI Web3 phải đối mặt trong tweet dưới đây...
tl;dr: Các mã thông báo đại diện hiện tại là công cụ tốt cho các nhà đầu tư và đội ngũ, có thể được sử dụng để tạo ra sự chú ý, nhưng lại không có lợi cho việc thu hút và giữ chân người dùng, cũng không thể làm cơ chế khuyến khích để giữ chân nhân tài (nhà phát triển, người sáng lập, v.v.), đặc biệt là khi giá giảm.
Bittensor giải quyết vấn đề này bằng cơ chế định hướng thị trường phân bổ lượng khí thải $TAO cho các mạng con, từ đó khuyến khích và hỗ trợ hoạt động của nhóm. Thị trường quyết định mạng con nào nhận được nhiều phát thải hơn bằng cách đặt cọc $TAO trong các mạng con. Sau khi được đặt cọc, $TAO sẽ được chuyển đổi thành mã thông báo mạng con Alpha. Càng nhiều người đặt cược, giá mã thông báo Alpha càng cao và bạn càng kiếm được nhiều khí thải (dưới dạng mã thông báo Alpha).
Cơ chế phát hành của TAO rất giống với BTC, với tổng số lượng token cố định là 21 triệu, giảm một nửa mỗi 4 năm (mỗi ngày 7200 $TAO được phát hành ra mạng con). Lần giảm một nửa đầu tiên của $TAO dự kiến sẽ xảy ra vào khoảng ngày 5 tháng 1 năm 2026, khi đó nguồn cung lưu thông sẽ đạt 10,5 triệu token.
Tại sao điều này quan trọng đối với các nhà đầu tư
Ở đây không đi sâu vào chi tiết kỹ thuật - chỉ muốn chia sẻ lý do tại sao tôi nghĩ rằng Bittensor là một trong những hệ sinh thái thú vị nhất từ góc độ giao dịch / đầu tư.
Ngoài các động thái trên, khi giao dịch token Alpha subnet, cảm giác như đang giao dịch và khai thác cùng một lúc.
Điều này là vì mỗi khi giá của mã thông báo Alpha tăng lên, bạn không chỉ cảm nhận được sự gia tăng giá mà còn nhận được $TAO phát hành (dưới dạng mã thông báo Alpha).
Nếu subnet hoạt động rất tốt và xếp hạng tăng lên, số $TAO bạn đã stake ban đầu sẽ trải qua sự tăng giá mạnh và lượng phát hành tăng vọt. Càng sớm stake $TAO vào subnet, tỷ lệ lợi nhuận hàng năm (APY) của bạn càng cao (bởi vì thị trường vẫn chưa theo kịp, số người stake và số lượng $TAO còn ít).
dTAO vs Solidly
Solidly ve(3, 3) yêu cầu khóa lâu dài và tham gia liên tục. Tổn thất phát thải do bỏ phiếu sai (bỏ phiếu cho nhóm LP sai) do tất cả chủ sở hữu chịu (lượng khí thải được bán hết và giá của tất cả chủ sở hữu mã thông báo giảm).
Và dTAO không cần phải khóa lâu dài, bất kỳ ai cũng có thể gia nhập hoặc rời đi bất cứ lúc nào, nhưng việc đặt cược trên các mạng con yêu cầu nhiều nghiên cứu kỹ lưỡng (DYOR). Đầu tư vào mạng con sai có thể dẫn đến tổn thất lớn (bởi vì mọi người có thể dễ dàng rời đi, không có thời gian khóa).
Tuy nhiên, FDV (định giá hoàn toàn pha loãng) quá cao! Làm thế nào để đầu tư vào subnet có FDV hơn 500 triệu đô la?
FDV có thể không phải là chỉ số tốt nhất ở đây, vì subnet vẫn đang ở giai đoạn đầu, giá trị thị trường (MC) có thể phù hợp hơn (nếu bạn đang giao dịch ngắn hạn hoặc trung hạn).
Nếu bạn lo lắng về lạm phát, việc hiểu phân bổ phát thải 18%/41%/41% là rất hữu ích - đây là tỷ lệ phát thải mà các chủ sở hữu subnet, xác thực viên và thợ mỏ nhận được (dưới dạng token Alpha). Là một người đặt cược / người nắm giữ token Alpha, bạn kiếm lời từ phần 41% của xác thực viên, vì bạn đã ủy thác $TAO cho họ khi đặt cược.
Nhiều chủ sở hữu mạng con tiếp tục giữ Alpha token nhận được từ phát thải như một dấu hiệu của sự tự tin, nhiều người đã tích cực trò chuyện với các xác thực viên và thợ mỏ, khiến họ lạc quan về dự án và tránh việc bán tháo token lớn (thông tin này có thể được xem trên taostats).
Mở rộng góc nhìn, một trong những biểu đồ tốt nhất về xu hướng trong hệ sinh thái Bittensor như sau:
Nguồn: taoapp
Kể từ khi dTAO ra mắt vào tháng 2, %TAO trong Root (mạng con gốc quản lý hệ thống khuyến khích Bittensor) liên tục giảm, trong khi %TAO trong mạng con lại liên tục tăng. Điều này có nghĩa là những người staking / nhà đầu tư ngày càng sẵn sàng chấp nhận rủi ro (APY bảo thủ khoảng 20-25% khi staking trên mạng Root, và không có sự tăng giá của token mạng con Alpha).
Xu hướng này nhất quán với tốc độ ra mắt sản phẩm của đội ngũ subnet. Kể từ khi dTAO ra mắt, đội ngũ cần phải công khai xây dựng, phát triển những sản phẩm mà người dùng muốn, nhanh chóng lặp lại và tìm ra điểm phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (PMF), thu hút người dùng và nhanh chóng tạo ra giá trị thực tế cũng như doanh thu đáng kể. Kể từ khi tôi gia nhập hệ sinh thái này, tôi cảm thấy tốc độ phát triển của đội ngũ nhanh hơn rất nhiều so với các hệ sinh thái khác (do cạnh tranh và cơ chế phân phối phần thưởng).
Điều này dẫn đến subnet và các trường hợp sử dụng DeAI đầu tư độc đáo của nó.
Mạng con hàng đầu và trường hợp sử dụng
Được coi là đội ngũ xuất sắc nhất trong việc ra mắt các sản phẩm có PMF, hướng đến người bình thường, thực hiện chuyên nghiệp và liên tục công khai xây dựng là @rayon_labs
——SN64（Chutes）、SN56（Gradients）、SN19（Nineteen）。
Chutes——Cung cấp cơ sở hạ tầng để bạn dễ dàng triển khai AI theo cách không máy chủ. Trường hợp tốt nhất là sự cố gần đây của AWS, nếu bạn phụ thuộc vào nhà cung cấp phi tập trung, sự cố sẽ khiến ứng dụng AI của bạn ngừng hoạt động (có thể dẫn đến tổn thất tài chính hoặc lỗ hổng), vì có điểm lỗi đơn.
Gradients – Bất kỳ ai không có kiến thức về mã hóa đều có thể đào tạo các mô hình AI của riêng họ (cho các trường hợp sử dụng cụ thể, tạo hình ảnh, LLM tùy chỉnh) trên Gradients. V3 mới ra mắt gần đây rẻ hơn so với các đồng nghiệp của nó.
Nineteen——cung cấp nền tảng suy diễn AI nhanh chóng, có thể mở rộng, Phi tập trung (bất kỳ ai cũng có thể sử dụng cho các trường hợp tạo văn bản và hình ảnh, tốc độ vượt xa các đối thủ khác).
Ngoài ra, Rayon đang ra mắt nền tảng đại lý Squad AI, đây là một nền tảng xây dựng đại lý AI kiểu nút kéo và thả dễ sử dụng, thu hút sự quan tâm rộng rãi từ cộng đồng.
Ba subnet này tổng cộng sở hữu hơn 1/3 tổng phát thải $TAO - điều này chứng minh khả năng của đội ngũ trong việc công khai xây dựng và giao hàng các sản phẩm chất lượng mà người dùng mong muốn (Rayon được nhiều chủ sở hữu subnet ca ngợi là đội đầu tiên).
Xu hướng này có vẻ sẽ không dừng lại trong ngắn hạn, đặc biệt là tỷ lệ áp dụng của Chutes (mạng con hiện đang đứng đầu).
Ngoài subnet của Rayon Labs, còn nhiều đội ngũ thú vị khác - gập protein, phát hiện nội dung giả mạo / AI, mô hình 3D, chiến lược giao dịch, LLM nhập vai. Tôi chưa đi sâu vào tất cả các nội dung, nhưng tôi nghĩ subnet dưới "hệ thống dự đoán" (taopill) là dễ hiểu nhất, đặc biệt là:
SN41 @sportstensor
Bạn có thể tìm hiểu về họ thông qua @AskBillyBets. Sportstensor là một trí tuệ, hỗ trợ quyết định của Billy (đội ngũ cốt lõi lãnh đạo Billy là @ContangoDigital, một quỹ đầu tư vào DeAI và cũng là người xác thực và khai thác của mạng con Bittensor).
Điểm độc đáo của SN41 nằm ở sản phẩm của nó - mô hình Sportstensor. Đây là một cuộc thi giữa các thợ mỏ, với mô hình và tập dữ liệu tốt nhất để dự đoán kết quả các trận thể thao.
Ví dụ: Trong giải NBA mới nhất, nếu bạn theo dõi cược của đám đông (đội bóng hot), bạn sẽ có khoảng 68% độ chính xác / tỷ lệ thắng. Điều này có nghĩa là mọi người đều có thể kiếm được nhiều tiền nhờ đội hot? Không, thực tế họ đã thua lỗ. Nếu bạn đặt cược 100 đô la cho mỗi đội hot, cuối cùng tỷ lệ hoàn vốn đầu tư (ROI) của bạn là âm, mất khoảng 1700 đô la.
Mặc dù đội bóng nổi tiếng có tỷ lệ thắng cao hơn, nhưng tỷ lệ cược tốt hơn, có nghĩa là bạn sẽ kiếm được ít tiền hơn khi đoán đúng. Người ta thường tập trung đặt cược vào các đội bóng nổi tiếng, dẫn đến tỷ lệ cược của các đội bóng không nổi tiếng rất thấp, điều này có nghĩa là nếu bạn chọn đúng đội bóng không nổi tiếng, bạn sẽ kiếm được rất nhiều tiền.
Mô hình Sportstensor hoạt động ở đây. Các thợ mỏ chạy mô hình học máy của riêng họ (Monte Carlo, rừng ngẫu nhiên, hồi quy tuyến tính, v.v.), sử dụng dữ liệu của riêng họ (miễn phí hoặc độc quyền) để đạt được kết quả tốt nhất. Sportstensor sau đó lấy trung bình / trung vị của những kết quả này như là trí thông minh để nhận diện lợi thế trong thị trường.
Tỷ lệ cược thực tế trên thị trường có thể là 25:75, mô hình có thể hiển thị tỷ lệ 45:55. Khoảng cách 15 này chính là lợi thế. Nếu mô hình tìm thấy nhiều lợi thế như vậy, bạn không cần tỷ lệ thắng cao cũng có thể tích lũy ROI dương trong thời gian dài.
Xem báo cáo giao dịch đầy đủ của họ (nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn):
Đây là kết quả mô hình được chia sẻ trong báo cáo mới nhất của họ, dữ liệu khá ấn tượng. Nhóm cũng vận hành một quỹ đặt cược hàng tháng, với vốn đệm ban đầu là 10.000 USD, sử dụng lợi nhuận để tiếp tục đặt cược. Đến cuối tháng, họ đã sử dụng lợi nhuận để mua lại token Alpha. Nhóm đã kiếm được khoảng 18.000 USD lợi nhuận vào tháng 3.
Tùy thuộc vào cách bạn sử dụng trí tuệ, kết quả cũng có thể khác nhau rất nhiều. Ví dụ, trí tuệ hiển thị 35:65, trong khi tỷ lệ thực tế trên thị trường có thể là 40:60. Ai đó có thể đặt cược dựa trên điều này, bạn có thể không làm vậy vì khoảng cách nhỏ, không có đủ lợi thế. Billy sử dụng trí tuệ theo cách khác với Sportstensor. (Hiện tại không ai biết cách duy trì ROI dương, vì vẫn còn rất sớm.)
Sportstensor dự định tạo ra một bảng điều khiển để kiếm tiền từ trí tuệ của họ, giúp người dùng dễ dàng hiểu các thông tin chi tiết và từ đó đưa ra quyết định đặt cược.
Tôi cá nhân rất thích đội ngũ này, vì sản phẩm của họ có nhiều hướng phát triển. Chúng ta đã thấy Billy thu hút sự chú ý và làm cho người hâm mộ thể thao phấn khích theo dõi cá cược như thế nào. Do đội ngũ bao phủ nhiều môn thể thao, đại lý có thể thay đổi cách mọi người tương tác, cá cược và cảm nhận.
SN44 @webuildscore
Score ban đầu đã xây dựng một sản phẩm tương tự như Sportstensor, nhưng nhận ra khả năng dự đoán các sự kiện trong tương lai có thể mang lại giá trị lớn hơn, đã chuyển sang thị giác máy tính.
Để hiểu điều này, bạn cần thị giác máy tính để phân tích nội dung trên màn hình, giúp AI hiểu các đối tượng trên màn hình, xác định và đánh dấu dữ liệu, sau đó sử dụng các thuật toán khác nhau để đưa ra kết luận (ví dụ, xác suất cầu thủ thực hiện một hành động nào đó), và chuyển tất cả những điều này thành một điểm số chung, nhằm cải thiện hiệu suất của cầu thủ (cũng như phát hiện tài năng sớm).
Cạnh tranh của thợ mỏ để đánh dấu đối tượng (đây là mục tiêu hàng đầu của thợ mỏ). Score sử dụng thuật toán nội bộ của nó để đưa ra kết luận (hiện tại là như vậy).
Khi bạn đánh giá cầu thủ (tương tự như Elo trong cờ vua hoặc Liên Minh Huyền Thoại, nhưng chi tiết và động hơn... thay đổi một cách động dựa trên quyết định của cầu thủ và ảnh hưởng của nó trong mỗi trận đấu), với tư cách là chủ sở hữu câu lạc bộ, bạn có thể làm nhiều việc, chẳng hạn như phát hiện tài năng khi cầu thủ còn nhỏ. Nếu bạn có video các trận đấu trẻ em, cách phân tích cũng giống như các trận đấu chuyên nghiệp. Đây là phương pháp thống nhất để định lượng toàn bộ thế giới bóng đá.
Thông qua dữ liệu độc quyền, Score có thể biến điểm số và thông tin thành tiền, bán cho các nhà môi giới dữ liệu, chủ sở hữu câu lạc bộ, công ty dữ liệu thể thao và các nhà cái.
Rất nhanh, người dùng sẽ có thể tải lên video trên nền tảng tự phục vụ của Score, do các thợ mỏ ghi chú. Thông thường, video trận đấu bóng đá cần hàng giờ để ghi chú, trong khi các thợ mỏ chỉ cần 10-12 phút để ghi chú cho trận đấu 90 phút, tốc độ nhanh hơn nhiều so với các nền tảng khác. Người dùng có thể sử dụng dữ liệu ghi chú cho mô hình và trường hợp sử dụng của riêng họ.
Tôi thích Score, vì nó có thể được áp dụng trong các lĩnh vực ngoài thể thao, chẳng hạn như ô tô tự lái, robot, v.v. Trong thế giới ngập tràn dữ liệu rác, dữ liệu độc quyền chất lượng cao có giá trị rất lớn.
SN18 @zeussubnet
Đây là một subnet mới gần đây nhận được nhiều sự chú ý. Tôi vẫn chưa kịp trao đổi với nhóm, nhưng sản phẩm rất thú vị.
Zeus là một mạng con dự báo thời tiết / khí hậu dựa trên máy học được thiết kế để cung cấp dự báo nhanh hơn và chính xác hơn so với các mô hình truyền thống.
Loại trí tuệ nhân tạo này rất được quỹ phòng hộ ưa chuộng, vì việc dự đoán thời tiết chính xác có thể giúp dự đoán giá hàng hóa tốt hơn (các quỹ phòng hộ sẵn sàng chi hàng triệu đô la để có được loại trí tuệ này, vì nếu họ có thể chiến thắng trong giao dịch hàng hóa, họ có thể kiếm được hàng triệu đô la).
Mạng con Zeus là một bổ sung mới, gần đây đã mua lại mạng con 18. Token Alpha của nó đã tăng 210% trong 7 ngày qua.
Các subnet khác mà tôi quan tâm nhưng chưa nghiên cứu sâu.
Còn nhiều nội dung hơn, tôi sẽ chia sẻ sau khi nghiên cứu sâu hơn. Tôi bắt đầu từ những điều dễ hiểu nhất (bởi vì tôi không phải là người kỹ thuật).
Tóm tắt
Tôi cố gắng tránh quá nhiều kỹ thuật. Về dTAO, phát thải, phân phối khuyến khích, có rất nhiều nguồn tài nguyên chất lượng cao cho giải thích kỹ thuật của tất cả các bên liên quan.
Dựa trên kinh nghiệm của tôi trong cơn sốt đại lý (từ tháng 10 năm 2024 đến nay), việc giữ được sự linh hoạt là rất quan trọng. Tôi đã nắm giữ quá nhiều token của các dự án, tôi cho rằng dTAO cung cấp một cơ chế rất tốt, cho phép tôi linh hoạt xoay vòng giữa các công ty khởi nghiệp DeAI đầu tư khác nhau.
Hiện tại số lượng người tham gia vẫn chưa nhiều, người dùng có thể nhận được APY từ 80%-150%+ cùng với sự tăng giá của token sub-network. Tình huống này có thể thay đổi trong vòng 6 tháng tới, khi ngày càng nhiều người tham gia, cầu nối, ví và cơ sở hạ tầng giao dịch của hệ sinh thái TAO sẽ được cải thiện.
Bây giờ, tôi khuyên bạn nên tận hưởng mùa PvE của TAO, cùng tôi tìm hiểu thêm về công nghệ DeAI tuyệt vời.