Екосистема Bittensor сприяє децентралізації інновацій в AI через механізм конкуренції в дусі Дарвіна та стимул TAO.
Оригінальна назва: 《Into the Bittensor Ecosystem》
Автор: 0xJeff, інвестор у штучний інтелект
Переклад: Ритмічний малий deep
Редакційна примітка: Автор представляє екосистему Bittensor, веб-платформу Web3, що сприяє децентралізації AI через «дарвінівський AI». Автор ділиться своїм захопленням криптовалютою та AI, досліджуючи зручність та потенційні ризики централізованих AI продуктів, такі як питання власності даних та стабільності платформ. Bittensor через конкуренцію та механізми стимулювання використовує токени $TAO та структуру підмереж (subnet) для сприяння природному відбору та еволюції AI моделей, залучаючи увагу інвесторів.
Наступний текст є оригінальним вмістом (для зручності читання та розуміння, оригінальний текст був частково відредагований):
Криптовалюта завжди була для мене привабливою. Завжди є щось нове, що можна вивчити. Я природжений допитливий, люблю ставити технічним фахівцям багато «дурних» запитань, просто щоб зазирнути в їхні погляди та вчитися з їхнього безцінного досвіду.
Штучний інтелект (ШІ) також не є винятком, насправді події розвиваються вражаюче швидко. Технологічні гіганти Web2 постійно вдосконалюють свої моделі, основні застосування вже використовують ШІ для впровадження різних випадків використання на основі ШІ:
@canva запустила AI інструменти, які дозволяють художникам і творцям без технічного досвіду легко створювати інтерактивні досвіди та покращувати їх творчість за допомогою AI.
@YouTube впровадив новий AI інструмент, який дозволяє творцям генерувати фонову музику для відео.
Платформи для замовлення таксі, такі як Grab, впровадили агентний ШІ (agentic AI) для підтримки бізнес-партнерів і водіїв.
Маркетплейси, такі як Lazada, представили інструменти генеративного штучного інтелекту (GenAI), щоб допомогти продавцям покращити продажі, маркетинг та обслуговування клієнтів.
Прикладів такого роду безліч. Реальні випадки використання генеративного AI та агентного AI для покращення робочих процесів постійно отримують прийняття серед підприємств та роздрібних користувачів.
Переваги цих технологій полягають у їхній легкості доступу — ви майже скрізь можете знайти безкоштовні або недорогі рішення. Їхні вигоди значно перевищують фінансові витрати.
Але люди часто ігнорують приховані компроміси при використанні цих AI продуктів, такі як:
Кому належать ваші дані?
Чи можуть інші забрати твою ідею та розробити конкурентний продукт?
Чи безпечна платформа? Чи можуть твої дані бути витоками?
Якщо платформа дасть збій (як це сталося з AWS), ваш бізнес зупиниться? Чи буде ризик для коштів клієнтів?
Чи завжди можете ви отримати доступ до вашої платформи? Чи потрібно підтверджувати особу? Якщо платформа закриється, чи зможете ви все ще володіти своїм продуктом чи бізнесом?
Є ще більше питань (я детальніше обговорив це в попередніх статтях, якщо ви їх ще не читали).
!
Централізовані гравці мають централізовану владу, їхні рішення можуть (недоумисно) мати величезний вплив на ваше життя.
Ви можете сказати, що це не має значення — можливо, ви не часто користуєтеся цими інструментами, або ви вірите, що ці компанії діятимуть в найкращих інтересах користувачів. Це нормально. Ви навіть можете захотіти інвестувати в ці стартапи ШІ, оскільки вони відкривають величезний ринок. Але проблема в тому, що ви не можете цього зробити. Якщо ви не в @ycombinator або у провідній венчурній компанії, ви не зможете отримати ці інвестиційні можливості.
З іншого боку, у Web3 AI існує безліч інвестиційних AI екосистем, команди яких прагнуть надати користувачам децентралізовані AI продукти та послуги. Однією з найбільш вартісних для інвестицій децентралізованих AI (DeAI) екосистем є @opentensor (Bittensor).
Bittensor: Дарвінівський AI
Bittensor відноситься до категорії «дарвінівського штучного інтелекту» – еволюції штучного інтелекту шляхом природного відбору. Уявіть, що це версія «Голодних ігор» зі штучним інтелектом, де кожна підмережа має власні «Голодні ігри» з «шахтарями» як учасниками (або «триб'ютами»). Вони конкурують один з одним у конкретних завданнях зі своїми власними моделями та даними. Винагороджується лише найбільш адаптивна модель (найкраща модель). Слабші моделі замінюються або розвиваються (шляхом навчання, налаштування або навчання на інших моделях). З часом це призведе до сильнішої, різноманітнішої та високопродуктивнішої екосистеми штучного інтелекту.
Bittensor особливо захоплює своєю конкурентною та стимулюючою механікою, спрямованою на координацію стимулів між різними зацікавленими сторонами. Я вказав на виклики, з якими стикається команда Web3 AI агентів, у наведеному нижче твітті…
tl;dr: Поточні токени-агенти є хорошим інструментом для спекулянтів і команд, щоб створити ажіотаж, але вони шкідливі для залучення та утримання користувачів, а також не можуть служити механізмом стимулювання для утримання талантів (розробників, засновників тощо), особливо коли ціна падає.
!
Bittensor вирішує цю проблему за допомогою механізму, що керується ринком, розподіляючи емісію $TAO на підмережі, тим самим стимулюючи та підтримуючи роботу команд. Ринок вирішує, які підмережі отримують більше емісії, шляхом стейкінгу $TAO всередині підмереж. Щойно стейковано, $TAO перетворюється на токени Alpha підмережі. Чим більше людей стейкує, тим вищою є ціна токенів Alpha, і тим більше емісії (у формі токенів Alpha) ви отримуєте.
Механізм емісії TAO дуже схожий на BTC, з фіксованою загальною кількістю 21 мільйон токенів, з півтора кожні 4 роки (щодня 7200 $TAO емітуються в підмережу). Перше зменшення $TAO, як очікується, відбудеться приблизно 5 січня 2026 року, коли обсяг обігу досягне 10,5 мільйонів токенів.
Чому це важливо для інвесторів
Тут не будемо заглиблюватися в технічні деталі — просто хочу поділитися, чому вважаю, що Bittensor є однією з найбільш захоплюючих екосистем з точки зору торгівлі / інвестування.
Окрім вищезазначених динамік, під час торгівлі токенами Alpha підмережі, відчувається, ніби ви одночасно торгуєте та видобуваєте.
Це тому, що щоразу, коли ціна токена Alpha зростає, ви не лише відчуваєте зростання ціни, але й отримуєте $TAO викиди (у формі токенів Alpha).
Якщо підмережа працює дуже добре і піднімається в рейтингу, $TAO, на який ви спочатку поставили, відбудеться значне зростання ціни та сплеск викидів. Чим раніше ви зробите стейкінг $TAO в підмережі, тим вищим буде ваш APY (оскільки ринок ще не наздогнав, а кількість людей і $TAO стейкінгу менша).
dTAO проти Solidly
!
Solidly ve(3, 3) вимагають тривалого локдауну та постійної взаємодії. Втрати емісії через помилкове голосування (голосування за неправильний пул LP) несуть усі власники (емісія розпродається, а ціна всіх власників токенів падає).
А dTAO не потребує тривалого блокування, будь-хто може в будь-який момент увійти або вийти, але для стейкінгу в підмережах потрібне велике дотримання належної обачності (DYOR). Інвестиції в неправильну підмережу можуть призвести до величезних втрат (оскільки люди можуть легко вийти, немає періоду блокування).
Але FDV (повна розведена оцінка) занадто висока! Як інвестувати в підмережу з FDV понад 500 мільйонів доларів?
FDV, можливо, не є найкращим показником тут, оскільки підмережа все ще перебуває на ранній стадії, ринкова капіталізація (MC) може бути більш підходящою (якщо ви торгуєте в короткостроковій або середньостроковій перспективі).
Якщо ви стурбовані інфляцією, корисно зрозуміти розподіл емісії 18%/41%/41% — це частки, які отримують власники підмереж, валідатори та майнери (у формі токенів Alpha). Як стейкер / власник токенів Alpha, ви отримуєте прибуток з 41% частини валідаторів, оскільки ви делегували $TAO їм під час стейкінгу.
Багато власників підмереж продовжують утримувати Alpha токени, отримані з випуску, як знак довіри, багато хто активно спілкується з валідаторами та майнерами, що вселяє в них оптимізм щодо проєкту та запобігає масовому продажу токенів (цю інформацію можна переглянути на taostats).
Розширте перспективу, один з найкращих графіків тенденцій в екосистемі Bittensor наведено нижче:
!
Джерело: taoapp
З моменту запуску dTAO у лютому, %TAO у Root (первинній підмережі, що управляє системою стимулювання Bittensor) постійно знижується, в той час як %TAO у підмережі постійно зростає. Це означає, що стейкери/інвестори все більше готові приймати ризик (консервативний APY у Root мережі становить приблизно 20-25%, і немає підвищення ціни на токени Alpha підмережі).
Ця тенденція узгоджується з швидкістю, з якою команда підмережі запускає продукти. Від моменту запуску dTAO команда повинна публічно розробляти, створювати продукти, які хочуть користувачі, швидко ітерувати та знаходити точку зіткнення продукту з ринком (PMF), залучати користувачів і швидко генерувати реальну користь та значний дохід. Відтоді, як я увійшов в цю екосистему, я відчуваю, що швидкість розробки команди набагато вища, ніж в інших екосистемах (через конкуренцію та механізми розподілу стимулів).
Це призводить до підмережі та її унікального інвестиційного випадку DeAI.
Провідні підмережі та використання
Вважається, що команда @rayon_labs є найкращою у запуску продуктів з PMF, орієнтованих на звичайних людей, яка професійно та постійно відкрито будує.
Chutes——надає інфраструктуру, щоб ви могли легко розгорнути AI без серверів. Найкращий приклад - нещодавній збій AWS; якщо ви покладаєтеся на централізованих постачальників, збій може призвести до зупинки ваших AI-додатків (можливо, завдасть фінансових втрат або вразливостей), оскільки існує єдина точка відмови.
!
Градієнти——будь-хто без знань коду може навчити свою AI модель на Градієнтах (для конкретних випадків використання, генерації зображень, кастомізованих LLM). Нещодавно запущена версія v3 є дешевшою за конкурентів.
!
Nineteen——надає швидку, масштабовану, Децентралізація платформу для AI-інференції (будь-хто може використовувати для генерації тексту та зображень, швидкість значно перевищує конкурентів).
!
На додаток до цього, Rayon запускає платформу агентів Squad AI, просту у використанні платформу для створення агентів штучного інтелекту в стилі вузла з функцією перетягування, яка викликала великий інтерес з боку спільноти.
!
Ці три підмережі в сумі мають понад 1/3 загальних викидів $TAO — це доводить здатність команди відкрито створювати та надавати користувачам якісні продукти, яких вони бажають (Rayon визнано першим командою багатьма власниками підмереж).
Gradients зросли в 13 разів за місяць (поточна ринкова капіталізація 32000000 доларів).
Chutes зросли в 2,3 рази (ринкова вартість 63 мільйонів доларів).
Дев'ятнадцять зріс у 3 рази (ринкова капіталізація 18 мільйонів доларів).
Ця тенденція, здається, не зупиниться найближчим часом, особливо з урахуванням рівня впровадження Chutes (на даний момент провідна підмережа).
Окрім підмережі Rayon Labs, є багато цікавих команд — згортання білків, глибинне підроблення / перевірка AI контенту, 3D моделі, торгові стратегії, рольові LLM. Я ще не заглиблювався в усі цікавинки, але найбільш зрозумілою мені видається підмережа під назвою «прогнозна система» (taopill), зокрема:
SN41 @sportstensor
!
Можливо, ви знаєте їх через @AskBillyBets. Sportstensor — це інтелект, який допомагає Біллі приймати рішення (очолює основну команду Біллі @ContangoDigital, венчурний капітал, який інвестує в DeAI, а також валідатор і майнер підмережі Bittensor).
Унікальність SN41 полягає в його продукті — моделі Sportstensor. Це змагання між майнерами, які мають найкращу модель і набір даних для прогнозування результатів спортивних змагань.
Приклад: В останній лізі НБА, якщо ви слідкуєте за популярною ставкою (фаворитом), у вас буде близько 68% точності/коефіцієнта виграшу. Чи означає це, що кожен може заробити багато грошей на гарячих командах? Ні, насправді вони втратили гроші. Якщо ви поставите $100 на кожного з фаворитів, ви отримаєте негативну віддачу від інвестицій (ROI) і втрату близько $1700.
Хоча популярні команди мають вищий відсоток перемог, кращі коефіцієнти означають, що ви заробляєте менше, коли вгадуєте правильно. Люди часто скупчуються на ставках на популярні команди, що призводить до дуже низьких коефіцієнтів для непопулярних команд, що означає, що якщо ви вгадаєте непопулярну команду, ви зможете заробити багато грошей.
Модель Sportstensor відіграє роль тут. Майнери запускають свої власні моделі машинного навчання (Монте-Карло, випадковий ліс, лінійна регресія тощо), використовуючи свої дані (безкоштовні або власницькі) для досягнення найкращих результатів. Sportstensor потім бере середнє / медіану цих результатів, як розуміння для виявлення переваг на ринку.
Ринковий реальний коефіцієнт може бути 25:75, а модель може показувати коефіцієнт 45:55. Ця різниця в 15 - це перевага. Якщо модель знаходить багато таких переваг, вам не потрібно мати високу вірогідність перемоги, щоб довгостроково накопичувати позитивний ROI.
!
Перегляньте їхній повний звіт про торгівлю (якщо ви хочете дізнатися більше):
!
Це результати моделі, поділені в їхньому останньому звіті, дані досить вражаючі. Команда також щомісяця проводить фонд ставок, початковий резервний капітал якого становить 10 000 доларів, використовуючи прибуток для продовження ставок. До кінця місяця вони використовують прибуток для викупу токенів Alpha. Команда заробила близько 18 000 доларів прибутку в березні.
!
Залежно від того, як ви використовуєте інтелект, результати можуть суттєво відрізнятися. Наприклад, інтелект показує 35:65, тоді як фактичні шанси на ринку можуть бути 40:60. Хтось може зробити ставку на основі цього, а ви, можливо, ні, оскільки різниця невелика і немає достатньої переваги. Біллі використовує інтелект інакше, ніж Sportstensor. (Поки ніхто не знає, як постійно отримувати позитивний ROI, оскільки все ще на початковому етапі.)
Sportstensor планує ще більше монетизувати свій інтелект, створивши інформаційну панель, що дозволить користувачам легко розуміти інсайти та на їх основі ухвалювати рішення про ставки.
Мені особисто дуже подобається ця команда, оскільки їхні продукти мають багато напрямків розвитку. Ми вже бачили, як Біллі привертає увагу та змушує спортивних фанатів з нетерпінням слідкувати за ставками. Оскільки команда охоплює різні види спорту, агенти можуть змінити спосіб, яким люди взаємодіють, ставлять ставки та відчувають.
SN44 @webuildscore
!
Score спочатку створив продукт, подібний до Sportstensor, але усвідомивши, що здатність прогнозувати майбутні події може принести більше цінності, звернувся до комп'ютерного зору.
Щоб зрозуміти це, вам потрібно комп'ютерне зір, щоб аналізувати вміст на екрані, дати штучному інтелекту можливість розуміти об'єкти на екрані, локалізувати та маркувати дані, а потім використовувати різні алгоритми для отримання висновків (наприклад, ймовірність того, що гравець виконує певну дію) і перетворити все це в універсальний бал, який використовується для покращення виступів гравців (а також для раннього виявлення талантів).
Конкуренція між майнерами за позначення об'єктів (це головна мета майнерів). Score використовує свій внутрішній алгоритм для отримання висновків (наразі так).
Коли ви оцінюєте гравців (схоже на рейтинг Elo в шахах або «Ліга легенд», але більш детально і динамічно… змінюється в залежності від рішень гравців та їх впливу в кожній грі), як власник клубу, ви можете робити багато речей, наприклад, знаходити таланти, коли гравці ще молоді. Якщо у вас є відео дитячих матчів, аналіз буде таким же, як і для професійних матчів. Це єдиний спосіб кількісно оцінити весь світ футболу.
!
За допомогою власних даних Score може монетизувати бали та інсайти, продаючи їх брокерам даних, власникам клубів, спортивним компаніям з даними та букмекерським конторам.
Незабаром користувачі зможуть завантажувати відео на самостійній платформі Score, яке будуть позначати майнери. Зазвичай відео футбольних матчів потребують кілька годин для позначення, тоді як майнери можуть позначити 90-хвилинний матч всього за 10-12 хвилин, що значно швидше, ніж на інших платформах. Користувачі можуть використовувати дані позначення для своїх моделей і випадків використання.
Мені подобається Score, тому що його можна застосовувати в сферах поза спортом, таких як безпілотні автомобілі, роботи тощо. У світі, де панують дані-сміття, якісні спеціалізовані дані мають велику цінність.
SN18 @zeussubnet
!
Це нова підмережа, яка нещодавно отримала багато уваги. Я ще не встиг поспілкуватися з командою, але продукт дуже цікавий.
Zeus є підмережею для прогнозування погоди / клімату на основі машинного навчання, метою якої є перевершити традиційні моделі, надаючи швидші та точніші прогнози.
Цей інтелект користується великим попитом у хедж-фондів, оскільки точне прогнозування погоди дозволяє краще прогнозувати ціни на товари (хедж-фонди готові заплатити мільйони доларів за цей інтелект, оскільки якщо вони зможуть виграти в торгах товарами, то можуть заробити сотні мільйонів доларів).
Мережа Zeus є новою і нещодавно придбала підмережу 18. Її Alpha токен за останні 7 днів зріс на 210%.
Інші підмережі, які викликають інтерес, але ще не були досліджені глибше.
@404gen_ SN17——Інфраструктура для генерації 3D активів за допомогою AI. Створення 3D моделей для ігор, AI персонажів, віртуальних ведучих тощо. Нещодавно з
Інтеграція @unity може забезпечити безшовне генерування 3D моделей, змінюючи процес творчості 1,2 мільйона активних користувачів Unity.
@metanova_labs SN68——Децентралізація наукових досліджень (DeSci) підмережа відкриття ліків, яка перетворює відкриття ліків на співпрацю та швидкі змагання, вирішуючи традиційні проблеми, такі як вартість і час (традиційний процес триває понад десять років і коштує десятки мільярдів).
Є ще багато контенту, я поділюсь ним після поглибленого дослідження. Я почну з найзрозумілішого (бо я не технічний спеціаліст).
Підсумок
Я намагаюся уникати надмірно технічних термінів. Щодо dTAO, викидів, розподілу стимулів та технічних пояснень для всіх зацікавлених сторін існує багато якісних ресурсів.
Згідно з моїм досвідом у агенції з гарячими новинами (з жовтня 2024 року до сьогодні), важливо залишатися гнучким. Я тримав занадто багато токенів проектів, вважаю, що dTAO пропонує чудовий механізм, який дозволяє мені гнучко змінювати різні інвестиційні DeAI стартапи.
Наразі учасників ще не так багато, користувачі можуть отримати APY від 80% до 150%+, а також зростання ціни токенів підмережі. Ця динаміка може змінитися протягом наступних 6 місяців, оскільки більше людей приєднується, а інфраструктура мостів, гаманців та торгівлі екосистеми TAO стане кращою.
Зараз я пропоную тобі насолодитися PvE сезоном TAO та дізнатися більше про класні технології DeAI разом зі мною.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Глибокий аналіз Bittensor: які проекти підмережі варто очікувати?
Оригінальна назва: 《Into the Bittensor Ecosystem》
Автор: 0xJeff, інвестор у штучний інтелект
Переклад: Ритмічний малий deep
Редакційна примітка: Автор представляє екосистему Bittensor, веб-платформу Web3, що сприяє децентралізації AI через «дарвінівський AI». Автор ділиться своїм захопленням криптовалютою та AI, досліджуючи зручність та потенційні ризики централізованих AI продуктів, такі як питання власності даних та стабільності платформ. Bittensor через конкуренцію та механізми стимулювання використовує токени $TAO та структуру підмереж (subnet) для сприяння природному відбору та еволюції AI моделей, залучаючи увагу інвесторів.
Наступний текст є оригінальним вмістом (для зручності читання та розуміння, оригінальний текст був частково відредагований):
Криптовалюта завжди була для мене привабливою. Завжди є щось нове, що можна вивчити. Я природжений допитливий, люблю ставити технічним фахівцям багато «дурних» запитань, просто щоб зазирнути в їхні погляди та вчитися з їхнього безцінного досвіду.
Штучний інтелект (ШІ) також не є винятком, насправді події розвиваються вражаюче швидко. Технологічні гіганти Web2 постійно вдосконалюють свої моделі, основні застосування вже використовують ШІ для впровадження різних випадків використання на основі ШІ:
Прикладів такого роду безліч. Реальні випадки використання генеративного AI та агентного AI для покращення робочих процесів постійно отримують прийняття серед підприємств та роздрібних користувачів.
Переваги цих технологій полягають у їхній легкості доступу — ви майже скрізь можете знайти безкоштовні або недорогі рішення. Їхні вигоди значно перевищують фінансові витрати.
Але люди часто ігнорують приховані компроміси при використанні цих AI продуктів, такі як:
Є ще більше питань (я детальніше обговорив це в попередніх статтях, якщо ви їх ще не читали).
!
Централізовані гравці мають централізовану владу, їхні рішення можуть (недоумисно) мати величезний вплив на ваше життя.
Ви можете сказати, що це не має значення — можливо, ви не часто користуєтеся цими інструментами, або ви вірите, що ці компанії діятимуть в найкращих інтересах користувачів. Це нормально. Ви навіть можете захотіти інвестувати в ці стартапи ШІ, оскільки вони відкривають величезний ринок. Але проблема в тому, що ви не можете цього зробити. Якщо ви не в @ycombinator або у провідній венчурній компанії, ви не зможете отримати ці інвестиційні можливості.
З іншого боку, у Web3 AI існує безліч інвестиційних AI екосистем, команди яких прагнуть надати користувачам децентралізовані AI продукти та послуги. Однією з найбільш вартісних для інвестицій децентралізованих AI (DeAI) екосистем є @opentensor (Bittensor).
Bittensor: Дарвінівський AI
Bittensor відноситься до категорії «дарвінівського штучного інтелекту» – еволюції штучного інтелекту шляхом природного відбору. Уявіть, що це версія «Голодних ігор» зі штучним інтелектом, де кожна підмережа має власні «Голодні ігри» з «шахтарями» як учасниками (або «триб'ютами»). Вони конкурують один з одним у конкретних завданнях зі своїми власними моделями та даними. Винагороджується лише найбільш адаптивна модель (найкраща модель). Слабші моделі замінюються або розвиваються (шляхом навчання, налаштування або навчання на інших моделях). З часом це призведе до сильнішої, різноманітнішої та високопродуктивнішої екосистеми штучного інтелекту.
Bittensor особливо захоплює своєю конкурентною та стимулюючою механікою, спрямованою на координацію стимулів між різними зацікавленими сторонами. Я вказав на виклики, з якими стикається команда Web3 AI агентів, у наведеному нижче твітті…
tl;dr: Поточні токени-агенти є хорошим інструментом для спекулянтів і команд, щоб створити ажіотаж, але вони шкідливі для залучення та утримання користувачів, а також не можуть служити механізмом стимулювання для утримання талантів (розробників, засновників тощо), особливо коли ціна падає.
!
Bittensor вирішує цю проблему за допомогою механізму, що керується ринком, розподіляючи емісію $TAO на підмережі, тим самим стимулюючи та підтримуючи роботу команд. Ринок вирішує, які підмережі отримують більше емісії, шляхом стейкінгу $TAO всередині підмереж. Щойно стейковано, $TAO перетворюється на токени Alpha підмережі. Чим більше людей стейкує, тим вищою є ціна токенів Alpha, і тим більше емісії (у формі токенів Alpha) ви отримуєте.
Механізм емісії TAO дуже схожий на BTC, з фіксованою загальною кількістю 21 мільйон токенів, з півтора кожні 4 роки (щодня 7200 $TAO емітуються в підмережу). Перше зменшення $TAO, як очікується, відбудеться приблизно 5 січня 2026 року, коли обсяг обігу досягне 10,5 мільйонів токенів.
Чому це важливо для інвесторів
Тут не будемо заглиблюватися в технічні деталі — просто хочу поділитися, чому вважаю, що Bittensor є однією з найбільш захоплюючих екосистем з точки зору торгівлі / інвестування.
Окрім вищезазначених динамік, під час торгівлі токенами Alpha підмережі, відчувається, ніби ви одночасно торгуєте та видобуваєте.
Це тому, що щоразу, коли ціна токена Alpha зростає, ви не лише відчуваєте зростання ціни, але й отримуєте $TAO викиди (у формі токенів Alpha).
Якщо підмережа працює дуже добре і піднімається в рейтингу, $TAO, на який ви спочатку поставили, відбудеться значне зростання ціни та сплеск викидів. Чим раніше ви зробите стейкінг $TAO в підмережі, тим вищим буде ваш APY (оскільки ринок ще не наздогнав, а кількість людей і $TAO стейкінгу менша).
dTAO проти Solidly
!
Solidly ve(3, 3) вимагають тривалого локдауну та постійної взаємодії. Втрати емісії через помилкове голосування (голосування за неправильний пул LP) несуть усі власники (емісія розпродається, а ціна всіх власників токенів падає).
А dTAO не потребує тривалого блокування, будь-хто може в будь-який момент увійти або вийти, але для стейкінгу в підмережах потрібне велике дотримання належної обачності (DYOR). Інвестиції в неправильну підмережу можуть призвести до величезних втрат (оскільки люди можуть легко вийти, немає періоду блокування).
Але FDV (повна розведена оцінка) занадто висока! Як інвестувати в підмережу з FDV понад 500 мільйонів доларів?
FDV, можливо, не є найкращим показником тут, оскільки підмережа все ще перебуває на ранній стадії, ринкова капіталізація (MC) може бути більш підходящою (якщо ви торгуєте в короткостроковій або середньостроковій перспективі).
Якщо ви стурбовані інфляцією, корисно зрозуміти розподіл емісії 18%/41%/41% — це частки, які отримують власники підмереж, валідатори та майнери (у формі токенів Alpha). Як стейкер / власник токенів Alpha, ви отримуєте прибуток з 41% частини валідаторів, оскільки ви делегували $TAO їм під час стейкінгу.
Багато власників підмереж продовжують утримувати Alpha токени, отримані з випуску, як знак довіри, багато хто активно спілкується з валідаторами та майнерами, що вселяє в них оптимізм щодо проєкту та запобігає масовому продажу токенів (цю інформацію можна переглянути на taostats).
Розширте перспективу, один з найкращих графіків тенденцій в екосистемі Bittensor наведено нижче:
!
Джерело: taoapp
З моменту запуску dTAO у лютому, %TAO у Root (первинній підмережі, що управляє системою стимулювання Bittensor) постійно знижується, в той час як %TAO у підмережі постійно зростає. Це означає, що стейкери/інвестори все більше готові приймати ризик (консервативний APY у Root мережі становить приблизно 20-25%, і немає підвищення ціни на токени Alpha підмережі).
Ця тенденція узгоджується з швидкістю, з якою команда підмережі запускає продукти. Від моменту запуску dTAO команда повинна публічно розробляти, створювати продукти, які хочуть користувачі, швидко ітерувати та знаходити точку зіткнення продукту з ринком (PMF), залучати користувачів і швидко генерувати реальну користь та значний дохід. Відтоді, як я увійшов в цю екосистему, я відчуваю, що швидкість розробки команди набагато вища, ніж в інших екосистемах (через конкуренцію та механізми розподілу стимулів).
Це призводить до підмережі та її унікального інвестиційного випадку DeAI.
Провідні підмережі та використання
Вважається, що команда @rayon_labs є найкращою у запуску продуктів з PMF, орієнтованих на звичайних людей, яка професійно та постійно відкрито будує.
——SN64(Жолоби)、SN56(Градієнти)、SN19(Дев'ятнадцять)。
Chutes——надає інфраструктуру, щоб ви могли легко розгорнути AI без серверів. Найкращий приклад - нещодавній збій AWS; якщо ви покладаєтеся на централізованих постачальників, збій може призвести до зупинки ваших AI-додатків (можливо, завдасть фінансових втрат або вразливостей), оскільки існує єдина точка відмови.
!
Градієнти——будь-хто без знань коду може навчити свою AI модель на Градієнтах (для конкретних випадків використання, генерації зображень, кастомізованих LLM). Нещодавно запущена версія v3 є дешевшою за конкурентів.
!
Nineteen——надає швидку, масштабовану, Децентралізація платформу для AI-інференції (будь-хто може використовувати для генерації тексту та зображень, швидкість значно перевищує конкурентів).
!
На додаток до цього, Rayon запускає платформу агентів Squad AI, просту у використанні платформу для створення агентів штучного інтелекту в стилі вузла з функцією перетягування, яка викликала великий інтерес з боку спільноти.
!
Ці три підмережі в сумі мають понад 1/3 загальних викидів $TAO — це доводить здатність команди відкрито створювати та надавати користувачам якісні продукти, яких вони бажають (Rayon визнано першим командою багатьма власниками підмереж).
Ця тенденція, здається, не зупиниться найближчим часом, особливо з урахуванням рівня впровадження Chutes (на даний момент провідна підмережа).
Окрім підмережі Rayon Labs, є багато цікавих команд — згортання білків, глибинне підроблення / перевірка AI контенту, 3D моделі, торгові стратегії, рольові LLM. Я ще не заглиблювався в усі цікавинки, але найбільш зрозумілою мені видається підмережа під назвою «прогнозна система» (taopill), зокрема:
SN41 @sportstensor
!
Можливо, ви знаєте їх через @AskBillyBets. Sportstensor — це інтелект, який допомагає Біллі приймати рішення (очолює основну команду Біллі @ContangoDigital, венчурний капітал, який інвестує в DeAI, а також валідатор і майнер підмережі Bittensor).
Унікальність SN41 полягає в його продукті — моделі Sportstensor. Це змагання між майнерами, які мають найкращу модель і набір даних для прогнозування результатів спортивних змагань.
Приклад: В останній лізі НБА, якщо ви слідкуєте за популярною ставкою (фаворитом), у вас буде близько 68% точності/коефіцієнта виграшу. Чи означає це, що кожен може заробити багато грошей на гарячих командах? Ні, насправді вони втратили гроші. Якщо ви поставите $100 на кожного з фаворитів, ви отримаєте негативну віддачу від інвестицій (ROI) і втрату близько $1700.
Хоча популярні команди мають вищий відсоток перемог, кращі коефіцієнти означають, що ви заробляєте менше, коли вгадуєте правильно. Люди часто скупчуються на ставках на популярні команди, що призводить до дуже низьких коефіцієнтів для непопулярних команд, що означає, що якщо ви вгадаєте непопулярну команду, ви зможете заробити багато грошей.
Модель Sportstensor відіграє роль тут. Майнери запускають свої власні моделі машинного навчання (Монте-Карло, випадковий ліс, лінійна регресія тощо), використовуючи свої дані (безкоштовні або власницькі) для досягнення найкращих результатів. Sportstensor потім бере середнє / медіану цих результатів, як розуміння для виявлення переваг на ринку.
Ринковий реальний коефіцієнт може бути 25:75, а модель може показувати коефіцієнт 45:55. Ця різниця в 15 - це перевага. Якщо модель знаходить багато таких переваг, вам не потрібно мати високу вірогідність перемоги, щоб довгостроково накопичувати позитивний ROI.
!
Перегляньте їхній повний звіт про торгівлю (якщо ви хочете дізнатися більше):
!
Це результати моделі, поділені в їхньому останньому звіті, дані досить вражаючі. Команда також щомісяця проводить фонд ставок, початковий резервний капітал якого становить 10 000 доларів, використовуючи прибуток для продовження ставок. До кінця місяця вони використовують прибуток для викупу токенів Alpha. Команда заробила близько 18 000 доларів прибутку в березні.
!
Залежно від того, як ви використовуєте інтелект, результати можуть суттєво відрізнятися. Наприклад, інтелект показує 35:65, тоді як фактичні шанси на ринку можуть бути 40:60. Хтось може зробити ставку на основі цього, а ви, можливо, ні, оскільки різниця невелика і немає достатньої переваги. Біллі використовує інтелект інакше, ніж Sportstensor. (Поки ніхто не знає, як постійно отримувати позитивний ROI, оскільки все ще на початковому етапі.)
Sportstensor планує ще більше монетизувати свій інтелект, створивши інформаційну панель, що дозволить користувачам легко розуміти інсайти та на їх основі ухвалювати рішення про ставки.
Мені особисто дуже подобається ця команда, оскільки їхні продукти мають багато напрямків розвитку. Ми вже бачили, як Біллі привертає увагу та змушує спортивних фанатів з нетерпінням слідкувати за ставками. Оскільки команда охоплює різні види спорту, агенти можуть змінити спосіб, яким люди взаємодіють, ставлять ставки та відчувають.
SN44 @webuildscore
!
Score спочатку створив продукт, подібний до Sportstensor, але усвідомивши, що здатність прогнозувати майбутні події може принести більше цінності, звернувся до комп'ютерного зору.
Щоб зрозуміти це, вам потрібно комп'ютерне зір, щоб аналізувати вміст на екрані, дати штучному інтелекту можливість розуміти об'єкти на екрані, локалізувати та маркувати дані, а потім використовувати різні алгоритми для отримання висновків (наприклад, ймовірність того, що гравець виконує певну дію) і перетворити все це в універсальний бал, який використовується для покращення виступів гравців (а також для раннього виявлення талантів).
Конкуренція між майнерами за позначення об'єктів (це головна мета майнерів). Score використовує свій внутрішній алгоритм для отримання висновків (наразі так).
Коли ви оцінюєте гравців (схоже на рейтинг Elo в шахах або «Ліга легенд», але більш детально і динамічно… змінюється в залежності від рішень гравців та їх впливу в кожній грі), як власник клубу, ви можете робити багато речей, наприклад, знаходити таланти, коли гравці ще молоді. Якщо у вас є відео дитячих матчів, аналіз буде таким же, як і для професійних матчів. Це єдиний спосіб кількісно оцінити весь світ футболу.
!
За допомогою власних даних Score може монетизувати бали та інсайти, продаючи їх брокерам даних, власникам клубів, спортивним компаніям з даними та букмекерським конторам.
Незабаром користувачі зможуть завантажувати відео на самостійній платформі Score, яке будуть позначати майнери. Зазвичай відео футбольних матчів потребують кілька годин для позначення, тоді як майнери можуть позначити 90-хвилинний матч всього за 10-12 хвилин, що значно швидше, ніж на інших платформах. Користувачі можуть використовувати дані позначення для своїх моделей і випадків використання.
Мені подобається Score, тому що його можна застосовувати в сферах поза спортом, таких як безпілотні автомобілі, роботи тощо. У світі, де панують дані-сміття, якісні спеціалізовані дані мають велику цінність.
SN18 @zeussubnet
!
Це нова підмережа, яка нещодавно отримала багато уваги. Я ще не встиг поспілкуватися з командою, але продукт дуже цікавий.
Zeus є підмережею для прогнозування погоди / клімату на основі машинного навчання, метою якої є перевершити традиційні моделі, надаючи швидші та точніші прогнози.
Цей інтелект користується великим попитом у хедж-фондів, оскільки точне прогнозування погоди дозволяє краще прогнозувати ціни на товари (хедж-фонди готові заплатити мільйони доларів за цей інтелект, оскільки якщо вони зможуть виграти в торгах товарами, то можуть заробити сотні мільйонів доларів).
Мережа Zeus є новою і нещодавно придбала підмережу 18. Її Alpha токен за останні 7 днів зріс на 210%.
Інші підмережі, які викликають інтерес, але ще не були досліджені глибше.
Є ще багато контенту, я поділюсь ним після поглибленого дослідження. Я почну з найзрозумілішого (бо я не технічний спеціаліст).
Підсумок
Я намагаюся уникати надмірно технічних термінів. Щодо dTAO, викидів, розподілу стимулів та технічних пояснень для всіх зацікавлених сторін існує багато якісних ресурсів.
Згідно з моїм досвідом у агенції з гарячими новинами (з жовтня 2024 року до сьогодні), важливо залишатися гнучким. Я тримав занадто багато токенів проектів, вважаю, що dTAO пропонує чудовий механізм, який дозволяє мені гнучко змінювати різні інвестиційні DeAI стартапи.
Наразі учасників ще не так багато, користувачі можуть отримати APY від 80% до 150%+, а також зростання ціни токенів підмережі. Ця динаміка може змінитися протягом наступних 6 місяців, оскільки більше людей приєднується, а інфраструктура мостів, гаманців та торгівлі екосистеми TAO стане кращою.
Зараз я пропоную тобі насолодитися PvE сезоном TAO та дізнатися більше про класні технології DeAI разом зі мною.