(在發(fā)表這篇文章的幾天前,我首先在 Delphi Digital 的Alpha Feed上向會(huì)員發(fā)布了我對 TAO 的看法)

生活在亞洲時(shí)間的一件事是,你經(jīng)常醒來就會(huì)看到重大新聞,并且必須趕上新聞。

例如,薩姆·奧爾特曼 (Sam Altman) 于周五被 OpenAI 解雇。

我差點(diǎn)被牛奶噎住了。

為什么董事會(huì)會(huì)解雇一個(gè)顯然非常聰明、擁有堪稱典范的成功記錄、并且 12 天前剛剛在 OpenAI 會(huì)議上發(fā)表了精彩主題演講的人?

引發(fā)了辛辣的理論家們的爭論。安德魯-科特(Andrew Cote)認(rèn)為這是政治原因,阿爾特曼被解雇的原因是 "他將人工智能發(fā)展得太快,部署了最新的突破"。有些人不喜歡這樣。

OpenAI 的公司結(jié)構(gòu)非常尷尬(幾乎功能失調(diào)),因?yàn)樗畛跏且粋€(gè)非營利實(shí)體,后來決定轉(zhuǎn)型為營利性企業(yè)。如今,非營利組織控制著營利實(shí)體的方向,同時(shí)為投資者提供有限的上漲空間。

隨著真相的浮出水面,這將是令人興奮的幾周。

這會(huì)是史蒂夫·喬布斯的時(shí)刻嗎?Sam 會(huì)繼續(xù)創(chuàng)辦另一家公司來與 OpenAI 競爭嗎?

但顯而易見的是,OpenAI 的內(nèi)部運(yùn)作籠罩著一層神秘的面紗。盡管 GPT 是一種無處不在的工具,并且在全球范圍內(nèi)有數(shù)億人使用,但仍然存在明顯的脫節(jié)。

作為日常用戶,我們發(fā)現(xiàn)自己處于局外人的角度,試圖透過這些人工智能巨頭的秘密面紗來窺視。隨著 GPT 繼續(xù)融入我們社會(huì)的結(jié)構(gòu),這種缺乏透明度的情況令人擔(dān)憂。

區(qū)塊鏈 + 加密貨幣 = ?

最近,我一直在思考一個(gè)問題:加密貨幣和人工智能之間的交集會(huì)是什么樣?雖然這很模糊,但大多數(shù)人都會(huì)同意,有巨大的潛力等待被釋放。

當(dāng)我們想到 AI x Crypto 時(shí),我們通常會(huì)想到 Akash 網(wǎng)絡(luò)和 Render。這些是 GPU 的去中心化網(wǎng)絡(luò),可以為人工智能模型的訓(xùn)練提供必要的計(jì)算。邏輯很簡單——隨著人工智能的不斷飆升,對計(jì)算資源的需求也將隨之猛增。在這種背景下,點(diǎn)對點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)經(jīng)歷顯著的增長。所以他們從事的是鎬和鏟子業(yè)務(wù),但我認(rèn)為這只是人工智能 x 加密貨幣潛力的表面。

這就像說猴子 JPEG 是 NFT 所能提供的巔峰一樣。

然后我遇到了 Bittensor。

ELI5:位張量

與支持 AI 模型訓(xùn)練(上游)的 Akash 或 Render 不同, Bittensor專注于 AI 推理(下游),即使用經(jīng)過訓(xùn)練的模型生成輸出。

這是一個(gè)去中心化的網(wǎng)絡(luò),可以激勵(lì)人工智能模型,特別是大型語言模型(LLM)來完成文本生成、圖像創(chuàng)建和音樂制作等各種任務(wù)。如今,該網(wǎng)絡(luò)由超過 27 個(gè)子網(wǎng)組成,每個(gè)子網(wǎng)專注于特定任務(wù)。

簡單來說,可以將 Bittensor 視為去中心化的 ChatGPT + Midjourney + 人工智能可以做的任何其他事情。

該網(wǎng)絡(luò)通過兩個(gè)主要角色運(yùn)行:The network operates through two main roles:

1. 礦工(價(jià)值生產(chǎn)者):礦工在網(wǎng)絡(luò)上開發(fā)和托管人工智能模型。他們根據(jù)與特定任務(wù)相關(guān)的模型的性能獲得 TAO 代幣獎(jiǎng)勵(lì)。這激勵(lì)了更好、更高效的人工智能模型的開發(fā)。
2. 驗(yàn)證者(共識(shí)生成者):驗(yàn)證者評估礦工的輸出,對他們在特定任務(wù)上的表現(xiàn)進(jìn)行排名。他們還與向驗(yàn)證器提交任務(wù)的用戶進(jìn)行交互(例如,對于圖像生成子網(wǎng):“/想象薩姆·奧特曼在感恩節(jié)晚餐時(shí)戴著達(dá)斯·維德面具”)并將其路由給適當(dāng)?shù)牡V工。

我可能過于簡單化了技術(shù)的復(fù)雜性,但有幾件事對我來說很突出:

• 網(wǎng)絡(luò)中的礦工和驗(yàn)證者交換知識(shí)并共享參數(shù),從而隨著時(shí)間的推移進(jìn)行自我優(yōu)化
• 該網(wǎng)絡(luò)旨在利用多個(gè)獨(dú)立人工智能模型的優(yōu)勢來生成最佳輸出(“專家混合”)

我無意深入探討技術(shù)細(xì)節(jié),但這里有一些很好的總結(jié),可以幫助我更好地理解 Bittensor:

Revelo 英特爾 — Bittensor

Knower——關(guān)于 Bittensor 和 AI 的簡短報(bào)告

您可以在這里嘗試一下 Bittensor 的 chatGPT 等效項(xiàng)。

The TAO

TAO 是網(wǎng)絡(luò)的實(shí)用代幣,它具有與比特幣類似的代幣結(jié)構(gòu):2100 萬代幣的硬上限和沒有 VC 分配的公平發(fā)行。它甚至還有一個(gè)減半周期,第一次減半發(fā)生在 2025 年。

目前流通的 TAO 數(shù)量為 565 萬枚,全部通過網(wǎng)絡(luò)挖礦和驗(yàn)證公平分配。今天的流通市值略高于 $1B。每天向礦工和驗(yàn)證者發(fā)放 7,200 個(gè)新 TAO。

我的早期想法

Bittensor 仍處于起步階段。該網(wǎng)絡(luò)擁有一個(gè)專門的、近乎邪教般的社區(qū),但參與者總數(shù)仍然不多——大約有 50,000 多個(gè)活躍帳戶。最繁忙的子網(wǎng) SN1 專門用于文本生成,擁有大約 40 個(gè)活躍驗(yàn)證者和超過 990 個(gè)礦工。

真正令人著迷的是去中心化人工智能網(wǎng)絡(luò)的概念。這不僅減輕了中心化的風(fēng)險(xiǎn),還提出了一個(gè)問題:這些獨(dú)特的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)措施能否培育出超越 OpenAI 和谷歌等資金雄厚的實(shí)體開發(fā)的人工智能模型?

在法學(xué)碩士隨著 ChatGPT 等工具的出現(xiàn)而成為主流之前,深度科技初創(chuàng)公司通常專注于獲取專有數(shù)據(jù)集,為非常具體的任務(wù)開發(fā)專門的、基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能模型。例如,Flatiron Health使用來自腫瘤患者的真實(shí)臨床數(shù)據(jù),并開發(fā)人工智能模型,將其輸入到支持癌癥研究人員和護(hù)理提供者的工具中。傳統(tǒng)上,初創(chuàng)公司的目標(biāo)是將這些專有模型產(chǎn)品化并貨幣化。

然而,Bittensor 可能代表了這種范式的轉(zhuǎn)變。與其說是技術(shù)突破,不如說是技術(shù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)模式創(chuàng)新更貼切。例如,它為專有數(shù)據(jù)和人工智能模型提供了一種共同開發(fā)并由更廣泛的受眾使用的途徑,而無需將它們開源。我可以設(shè)想一個(gè)未來,Bittensor 托管數(shù)千個(gè)專用子網(wǎng),以應(yīng)對從環(huán)境和醫(yī)療保健問題到能源解決方案等一系列挑戰(zhàn)。老實(shí)說,我對一個(gè)以與比特幣相同的方式設(shè)計(jì)代幣經(jīng)濟(jì)的團(tuán)隊(duì)感到著迷。它說明了他們的動(dòng)機(jī),與當(dāng)今的團(tuán)隊(duì)不同——他們經(jīng)常沿著風(fēng)險(xiǎn)投資資助的模式優(yōu)化他們的代幣經(jīng)濟(jì),為創(chuàng)始人和投資者提供大量分配。