I. Gambaran Proyek

1.1 Pengantar Inti

Bittensor adalah protokol terdesentralisasi yang fokus pada AI dan pembelajaran mesin, berada di garis depan kecerdasan buatan terdesentralisasi. Ini memanfaatkan teknologi blockchain untuk mengatasi tantangan utama dalam proses pengembangan AI tradisional, seperti kepemilikan data, insentif pelatihan model, dan ketersediaan layanan AI. Saat ini, pelatihan model pembelajaran mesin membutuhkan permintaan yang tinggi untuk sumber daya, biasanya hanya terjangkau oleh perusahaan besar seperti Google dan OpenAI. Dalam pandangan ini, Bittensor berkomitmen untuk mendesentralisasi akses dan pelatihan model pembelajaran mesin, beroperasi dengan cara anti-sensor, mencegah model serupa yang dilatih oleh perusahaan yang berbeda untuk berperang secara independen, dan mempromosikan komposabilitas dan keterbukaan model AI untuk percepatan pengembangan di bidang AI.

Ekosistem kecerdasan buatan Bittensor mendorong perilaku kooperatif dan memastikan stabilitas ekosistem blockchain melalui sistem imbalan token TAO aslinya. Salah satu fitur utamanya adalah struktur sub-jaringan yang didedikasikan, yang merupakan tempat kunci di mana nilai nyata diciptakan melalui persaingan dan kerja sama. Bittensor menggunakan hal ini untuk mendorong inovasi, berkomitmen pada inklusivitas, dan memprioritaskan kualitas. Model ekonomi token Bittensor bertujuan untuk mempromosikan praktik distribusi yang adil dan memastikan insentif yang konsisten bagi peserta jaringan. Saat ini, sekitar 89% dari token TAO yang beredar berada dalam keadaan staking, yang mencerminkan tingkat partisipasi yang tinggi dalam jaringan.

Sumber gambar: situs web resmi TAO

1.2 Sejarah Pengembangan

• Pada tahun 2019, Bittensor didirikan oleh Jacob Robert Steeves dan Ala Shaabana, dan proyek ini diluncurkan, yang didedikasikan untuk menjelajahi cara inovatif dalam menggabungkan blockchain dan AI.

• Pada bulan Januari 2021, mainnet awal (Kusangi) diluncurkan, tetapi kemudian dihentikan dan bermigrasi.

• Pada November 2021, mainnet Nakamoto saat ini diluncurkan untuk menyediakan infrastruktur yang lebih stabil untuk pengembangan proyek.

• Pada tahun 2023, Bittensor mengalami serangkaian upgrade dan ekspansi, seperti upgrade revolusioner pada bulan Oktober yang memperkenalkan subnets, memungkinkan siapa pun untuk membuat subnet mereka sendiri dengan insentif kustom dan berbagai kasus penggunaan yang berbeda, yang lebih memperkaya ekosistem.

• Pada tahun 2024, proyek ini terus berkembang, dan Subnet 42 Bittensor milik Masa diluncurkan di mainnet pada tanggal 28 Agustus, menyediakan data agregat real-time yang bersifat tanpa izin untuk pengembang AI. Lebih banyak institusi dan proyek bergabung, terus memperluas ekosistemnya.

2. Analisis Teknis

2.1 Arsitektur Unik

2.1.1 Struktur Subnet

Struktur subnet Bittensor unik, seperti 'ruang' khusus yang dirancang dengan cermat untuk aplikasi AI yang berbeda. Setiap subnet dapat menyesuaikan mekanisme imbalan sesuai dengan kebutuhan khusus dari aplikasi AI tersebut. Ini berarti bahwa proyek AI yang fokus pada pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, atau prediksi cerdas dapat menemukan ruang yang paling cocok untuk perkembangan mereka sendiri dalam sistem subnet Bittensor. Mengambil Subnet 6 sebagai contoh, tim penelitian terkenal Nous mengoperasikan subnet ini dan menggunakan data sintetis Corcel di Subnet 18 untuk memperbaiki model bahasa besar (LLM). Setiap penambang dalam subnet menerima data sintetis yang sama setiap hari dan menggunakan strategi dan teknik mereka sendiri untuk menyempurnakan LLM. Melalui mekanisme insentif imbalan TAO, 'kerugian positif' dari model dikurangi, kesalahan dikurangi, dan mereka berusaha untuk berada di puncak peringkat subnet penyempurnaan yang baik. Model ini memecahkan keadaan terisolasi dari data dan model dalam pengembangan AI tradisional, memungkinkan model dari tim yang berbeda untuk belajar dan berevolusi bersama dalam subnet, sangat merangsang inovasi dan menyediakan tanah subur untuk perkembangan teknologi AI yang beragam.

2.1.2 Desain Berlapis

Desain berlapis Bittensor membangun ekosistem AI yang efisien dan kolaboratif. Lapisan penambang, sebagai kekuatan inti yang mendorong inovasi AI, menghosting dan menjalankan berbagai model AI, berfungsi sebagai 'bengkel kreatif' dari seluruh ekosistem, terus menerus menghasilkan model-model cerdas yang beragam. Lapisan validator memikul tanggung jawab untuk menjaga integritas dan konsensus blockchain, bertindak sebagai 'inspektur kualitas' yang ketat untuk mengevaluasi dengan cermat kualitas dan efektivitas model yang disediakan oleh penambang, dan menilai model-model tersebut dengan akurat berdasarkan tugas-tugas khusus, memastikan bahwa hanya model-model berkualitas tinggi yang dapat masuk ke tahap berikutnya. Lapisan perusahaan berperan sebagai 'konverter pintar', dengan cermat memanfaatkan kemampuan AI jaringan untuk mengembangkan aplikasi terdepan dan memecahkan masalah dunia nyata yang kompleks. Lapisan konsumen membuka pintu gerbang yang nyaman bagi pengguna akhir dan berbagai organisasi, memungkinkan mereka dengan mudah mengakses solusi dan layanan yang dihasilkan oleh jaringan, memungkinkan nilai AI untuk direalisasikan secara nyata. Setiap lapisan menjalankan tugasnya dan bekerja sama dengan erat, memungkinkan aliran informasi dan nilai yang lancar antara lapisan-lapisan, mencapai integrasi yang mulus dan efisien antara operasi blockchain dan layanan AI, membentuk dasar yang kokoh untuk aplikasi berskala besar dan inovasi berkelanjutan dalam teknologi AI.

Algoritma Inti 2.2

2.2.1 Model Campuran Ahli Terdesentralisasi (MoE)

Model campuran ahli terdesentralisasi (MoE) yang diadopsi oleh Bittensor adalah salah satu "senjata" kunci untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi prediksi kecerdasan buatan. Dalam konstruksi model kecerdasan buatan tradisional, model tunggal sering dibatasi oleh strukturnya sendiri dan data pelatihan dan terbatas ketika menghadapi tugas-tugas yang kompleks dan beragam. Model MoE mengambil pendekatan yang berbeda dengan mengintegrasikan beberapa model kecerdasan buatan profesional, setiap model bertindak sebagai "ahli" dengan kelebihan masing-masing. Dalam operasi sebenarnya, jaringan gating secara cerdas menugaskan tugas-tugas kepada model ahli yang paling sesuai berdasarkan fitur-fitur data masukan. Sebagai contoh, dalam tugas menghasilkan kode Python dengan komentar berbahasa Spanyol, model pemrosesan bahasa bertanggung jawab untuk parsing komentar-komentar berbahasa Spanyol, sementara model pemrograman berfokus pada menghasilkan kode Python yang akurat. Kombinasi kedua model tersebut menghasilkan solusi yang jauh lebih unggul daripada model tunggal. Kerja kolaboratif ini sepenuhnya memanfaatkan keunggulan unik dari masing-masing model, secara efektif mengatasi masalah-masalah kompleks dan memungkinkan Bittensor untuk menunjukkan performa yang luar biasa dalam menangani tugas-tugas multi-domain dan tugas-tugas yang sulit, sehingga membuat prediksi kecerdasan buatan menjadi lebih akurat dan komprehensif.

2.2.2 Intelligent Proof (Proof Of intelligence)

Bukti Kecerdasan adalah 'aturan' inovatif jaringan Bittensor untuk mendorong kontribusi berkualitas tinggi dan memastikan kualitas jaringan. Di bawah mekanisme ini, node tidak dapat mengandalkan persaingan jaringan blockchain tradisional berdasarkan daya komputasi (misalnya, PoW) atau kepemilikan saham (misalnya, PoS) untuk menerima imbalan. Sebaliknya, mereka harus mengandalkan 'kemampuan nyata' mereka untuk melakukan tugas pembelajaran mesin. Node perlu menjalankan model pembelajaran mesin berkualitas tinggi dengan usaha penuh, memproses tugas secara akurat dan efisien, dan menghasilkan hasil yang berharga. Selain itu, pencapaian ini perlu melalui pengawasan ketat dari sebagian besar validator dan diakui sebelum mereka memiliki kesempatan untuk dipilih untuk menambahkan blok baru ke rantai dan mendapatkan imbalan token TAO. Ini mendorong node untuk terus mengoptimalkan model, meningkatkan kecerdasan, dan terus menyuntikkan pengetahuan dan layanan bernilai tinggi ke dalam jaringan, efektif menghindari gangguan dari node berkualitas rendah atau jahat dan memastikan pengembangan jaringan Bittensor secara keseluruhan yang tangguh dan berkualitas tinggi di bawah pendorong cerdas.

Tiga, Sistem Ekonomi Token

3.1 Fungsi Token TAO

3.1.1 Mekanisme Insentif

Token TAO membangun sistem insentif yang efektif di jaringan Bittensor, sepenuhnya menginspirasi antusiasme peserta jaringan. Bagi penambang, mereka menginvestasikan sejumlah besar sumber daya komputasi untuk menjalankan model AI dan menyediakan layanan cerdas ke jaringan. Setiap output model yang akurat dan hasil analisis data yang berharga dapat ditukar dengan imbalan token TAO yang sesuai. Ini mendorong penambang untuk terus mengoptimalkan arsitektur model, meningkatkan daya komputasi, dan mengeksplorasi perbatasan baru teknologi AI untuk memperoleh lebih banyak imbalan. Validator memiliki tanggung jawab untuk meninjau kualitas pekerjaan penambang. Dengan pengetahuan profesional dan sikap yang ketat, mereka mengevaluasi hasil yang diajukan oleh penambang. Ketika validator secara tidak memihak dan akurat mengidentifikasi model berkualitas tinggi dan memastikan kualitas layanan jaringan, mereka juga menerima token TAO, mendorong mereka untuk mempertahankan penilaian yang tinggi. Mekanisme insentif ini bertindak sebagai mesin yang kuat mendorong inovasi berkelanjutan dan operasi yang efisien dari seluruh jaringan Bittensor, memungkinkan ekosistem AI terdesentralisasi berkembang dan berkembang.

3.1.2 Aturan Staking

Menjamin token TAO adalah jaminan kunci untuk menjaga stabilitas dan integritas jaringan Bittensor. Peserta yang ingin terintegrasi secara mendalam ke dalam jaringan sebagai penambang atau validator dan meraup keuntungan harus menjamin sejumlah TAO. Token yang dijamin ini seperti 'deposito integritas' yang membatasi perilaku peserta. Di satu sisi, bagi penambang, menjamin berarti jika mereka mencoba menipu atau menyediakan model berkualitas rendah untuk menipu imbalan, mereka tidak hanya tidak akan menerima apa-apa, tetapi juga menghadapi kerugian berat dari token yang dijamin, memaksa mereka untuk mengikuti aturan dan fokus pada meningkatkan kinerja model. Di sisi lain, validator tidak berani meremehkan pekerjaan audit mereka. Begitu terjadi penilaian yang tidak adil dan merusak kredibilitas jaringan, token yang dijamin mereka juga akan berisiko. Dengan cara ini, mekanisme penjaminan menciptakan lingkungan kompetitif yang adil dan teratur untuk jaringan, memastikan bahwa setiap peserta dapat berkontribusi pada kepentingan keseluruhan jaringan daripada merusak fondasinya.

3.1.3 Kekuatan Tata Kelola

Token TAO memberdayakan pemegangnya dengan kekuatan pengelolaan jaringan yang nyata, sepenuhnya menunjukkan konsep desentralisasi Bittensor. Pada node pengambilan keputusan kritis yang mempengaruhi perkembangan jaringan, seperti peningkatan protokol, penyesuaian parameter, dan peluncuran fitur-fitur baru, pemegang token dapat memberikan suara berdasarkan bobot kepemilikan mereka. Mekanisme pengambilan keputusan demokratis ini memecahkan batasan manajemen terpusat tradisional, memungkinkan setiap pemangku kepentingan memiliki suara dalam masa depan jaringan. Ketika anggota komunitas umumnya berharap mengoptimalkan algoritma bukti kecerdasan untuk meningkatkan efisiensi atau menyesuaikan aturan distribusi imbalan subnet untuk mendorong persaingan yang adil, mereka dapat menginisiasi proposal dan memberikan suara untuk mendorong perubahan. Hal ini memastikan bahwa pengembangan jaringan tetap mengikuti kebutuhan komunitas, terus berkembang, dan benar-benar menjadi platform inovasi AI yang dipimpin oleh semua peserta, bekerja untuk kepentingan publik.

3.1.4 Biaya Transaksi dan Pembayaran Layanan

Dalam operasi harian jaringan Bittensor, token TAO memainkan peran kunci sebagai pelumas transaksi dan medium pertukaran layanan. Berbagai transaksi dalam jaringan, baik itu penyelesaian pendapatan antara penambang dan validator, transfer token, atau pembelian pengguna layanan AI dan invokasi model cerdas, semuanya membutuhkan konsumsi token TAO untuk membayar biaya yang sesuai. Dari perspektif teknis, biaya transaksi ini menggantikan konsumsi daya komputasi dan biaya waktu penambang dan validator dalam memproses dan memverifikasi transaksi, memastikan motivasi mereka yang terus melayani jaringan. Dari perspektif ekologis, pengguna yang menggunakan TAO untuk membeli layanan AI seperti menyuntikkan vitalitas ke dalam jaringan, memungkinkan penambang, pengembang, dan kelompok lainnya untuk menginvestasikan lebih banyak sumber daya dalam penelitian dan pengembangan teknis, membentuk lingkaran yang berkelanjutan. Token TAO membangun ekosistem ekonomi yang mandiri, beredar secara internal, dan lancar, membentuk dasar yang kokoh untuk kemakmuran berkelanjutan jaringan Bittensor.

3.2 Distribusi dan Peredaran Token

Jumlah total token TAO ditetapkan sebesar 21 juta, dan model distribusinya dirancang dengan hati-hati untuk menyeimbangkan kepentingan semua pihak dan memastikan pengembangan berkelanjutan jaringan. Selama tahap distribusi awal, tidak ada saham khusus yang disimpan untuk mencegah pre-mining yang tidak adil, dan sepenuhnya mengandalkan partisipasi aktif dan kontribusi output para peserta. Saat ini, sekitar 6,5 juta token TAO beredar, yang mewakili 31,18% dari total pasokan, mencerminkan bahwa ada sejumlah token yang digunakan untuk pertukaran nilai dan distribusi insentif di pasar, menjaga aktivitas ekonomi jaringan. Perlu dicatat bahwa sebanyak 89% dari token TAO beredar sudah di-stake, yang sepenuhnya menunjukkan keyakinan kuat para peserta jaringan dalam proyek Bittensor. Mereka bersedia mengunci token tersebut, secara mendalam mengikat kepentingan mereka sendiri dengan masa depan jaringan, dan bekerja sama untuk mendorong pengembangan yang makmur dari AI terdesentralisasi. Pada saat yang sama, rasio staking yang tinggi juga memberikan dukungan yang kuat untuk keamanan jaringan dan operasi yang stabil, memastikan serangan jahat, spekulasi jangka pendek, dan perilaku negatif lainnya sulit untuk menggoyahkan dasar ekologi.

Informasi Dasar Token 3.3

• Kapitalisasi Pasar: $4,384,744,371
• Market cap dilusikan sepenuhnya: $11,339,614,537
• Peredaran: 8.120.173
• Total Supply: 21,000,000
• Supply maksimum: 21,000,000

Informasi dasar token TAO diperbarui pada tanggal 7 Januari 2025 pukul 17:22. Cryptocurrency fluktuatif dengan sangat besar, informasi di atas hanya untuk referensi.

Kinerja pasar 3.4 TAO

Kinerja pasar TAO ditampilkan dalam grafik berikut:

TAO telah membuka perdagangan spot dan kontrak di platform Gate.io.Klik untuk memulai trading!

Sebagai token asli Bittensor, kinerja pasar TAO telah menarik banyak perhatian. Selama setahun terakhir, harga TAO fluktuatif secara dramatis, menunjukkan potensi pertumbuhan yang tinggi dan risiko tinggi yang berdampingan. Pada awal tahun, harga TAO relatif rendah, sekitar $200. Pada saat itu, pasar masih berada dalam tahap pengenalan dan eksplorasi proyek Bittensor, dan ketidakpastian dalam tahap awal pengembangan ekologi menyebabkan harga tetap terdiam. Dengan iterasi teknologi proyek, seperti optimisasi arsitektur subnet, peningkatan algoritma bukti cerdas, dan ekspansi skenario aplikasi, terutama kinerja luar biasa di bidang pemrosesan bahasa alami, telah menarik banyak investor untuk masuk, dan harga melonjak sepanjang jalan, mencapai titik tertinggi $800 pada pertengahan tahun.

Dari perspektif nilai pasar, dengan naiknya harga dan kemakmuran ekosistem, nilai pasar TAO telah melonjak, melebihi $4 miliar pada puncaknya dan masuk dalam daftar mata uang kripto teratas, mencerminkan pengakuan yang mendalam terhadap nilainya oleh pasar. Volume perdagangan juga aktif, dengan volume perdagangan harian ratusan juta dolar selama periode harga puncak, mencerminkan antusiasme investor dan likuiditas pasar yang melimpah. Namun, volatilitas keseluruhan pasar mata uang kripto, seperti fluktuasi signifikan pada mata uang utama seperti Bitcoin dan penyesuaian kebijakan makroekonomi, juga dapat menyebabkan penurunan tajam pada harga TAO, seperti penarikan terbaru menjadi sekitar $500, yang mengakibatkan penurunan yang sesuai dalam nilai pasar. Namun, tren naik jangka panjang tetap tidak berubah, masih menarik banyak investor untuk memposisikan diri dan berharap mendapatkan pengembalian yang substansial dari pertumbuhan berkelanjutan ekosistem Bittensor.

3.5 Analisis Perbandingan Benchmark Kompetitor

Di bidang AI, seri GPT OpenAI dan Midjourney adalah pemimpin industri. Dibandingkan dengan Bittensor, mereka memiliki diferensiasi signifikan dan keunggulan kompetitif. OpenAI telah membangun model umum yang kuat seperti GPT-4, dengan data besar dan tim penelitian teratas, menjadikannya unik dalam pemahaman bahasa alami dan generasi teks. Ini banyak digunakan dalam penciptaan konten, layanan pelanggan pintar, dan skenario lainnya. Namun, model pengembangan dan operasi yang sangat terpusat, privasi data yang terpusat, dan kontrol model, kurang transparansi dalam penggunaan data bagi pengguna. Di sisi lain, Bittensor bergantung pada arsitektur terdesentralisasi, dengan data yang disediakan oleh banyak node, menawarkan perlindungan privasi yang lebih baik. Pengguna dapat berpartisipasi dalam tata kelola dan memiliki kata dalam arah model. Mekanisme insentif mendorong pengembang global untuk mengoptimalkan model, menghindari keterbatasan pemikiran satu tim dan terus menghasilkan aplikasi inovatif, seperti akurasi yang lebih tinggi dalam menerjemahkan bahasa niche untuk memenuhi kebutuhan yang beragam.

Midjourney berfokus pada generasi gambar, dikenal karena efek visual yang menakjubkan, memberikan inspirasi bagi desainer dan seniman. Ini dapat dengan cepat menghasilkan karya seni yang indah berdasarkan teks sederhana. Namun, model penggantian layanan mereka relatif sederhana, dan terikat pada banyak aturan platform. Aplikasi generasi gambar Bittensor didistribusikan di berbagai subnet, dan subnet yang berbeda menyesuaikan aturan insentif berdasarkan kebutuhan komunitas mereka sendiri untuk mendorong pencipta untuk mengoptimalkan model dan menghasilkan gambar yang lebih beragam dan rinci. Pengguna dapat membeli layanan gambar berkualitas tinggi dengan token TAO dan juga menerima imbalan dengan berpartisipasi dalam pembangunan jaringan, mengurangi biaya penggunaan dan memperluas saluran pendapatan, membangun ekosistem yang lebih adil dan aktif bagi pencipta dan pengguna, dan membuka dunia baru yang luas di industri kreatif AI.

4. Perluasan Skenario Aplikasi

4.1 Pengolahan Bahasa Alami

Bittensor menunjukkan potensi aplikasi yang kuat di bidang Pemrosesan Bahasa Alami (NLP), memberikan solusi inovatif untuk banyak tantangan tradisional. Dalam skenario tanya jawab sehari-hari, ketika menghadapi pertanyaan yang kompleks dan beragam seperti 'Bagaimana cuaca di Beijing besok?' dan 'Jelaskan penyebab Revolusi Amerika', model cerdas Bittensor, mengandalkan arsitektur terdistribusi, dapat dengan cepat mengakses pengetahuan dari seluruh jaringan dan memberikan jawaban yang akurat secara real-time. Dibandingkan dengan mesin pencari tradisional yang mengandalkan pencocokan kata kunci dan memiliki pola penyortiran jawaban yang membingungkan, jawaban Bittensor lebih ditargetkan dan akurat. Dibandingkan dengan asisten cerdas berbasis satu model besar, Bittensor mengintegrasikan keuntungan dari beberapa model, menghasilkan dimensi jawaban yang lebih kaya.

Dalam hal pembuatan teks, Bittensor unggul dalam menciptakan segala sesuatu mulai dari laporan berita hingga cerita novel. Dengan tema 'Revolusi Transportasi Kota di Masa Depan', ia dapat menghasilkan artikel yang logis dan beragam yang mencakup berbagai aspek seperti terobosan teknologi, arah kebijakan, dan pengalaman publik, jauh melampaui metode generasi tradisional berdasarkan template tetap dan konten yang kaku. Ini juga mengatasi beberapa masalah pelepasan konteks yang umum terlihat pada model.

Dalam bidang terjemahan bahasa, Bittensor menembus batas bahasa. Ini dapat menerjemahkan dengan akurat istilah profesional dalam kontrak bisnis serta ekspresi kolokial dalam komunikasi sehari-hari. Sebagai contoh, menerjemahkan salinan iklan e-commerce China ke dalam bahasa Inggris, tidak hanya memiliki tata bahasa yang benar, tetapi juga sesuai dengan gaya pemasaran dalam konteks bahasa Inggris. Lebih fleksibel dan cerdas dibanding perangkat lunak terjemahan mesin tradisional, secara efektif membantu komunikasi dan kerjasama internasional.

4.2 Pengolahan Gambar dan Audio

Di bidang pengenalan gambar, aplikasi Bittensor sangat luas dan mendalam. Dalam skenario pemantauan keamanan, menghadapi adegan pejalan kaki dan kendaraan yang kompleks, ia dapat dengan cepat dan akurat mengidentifikasi individu-individu tertentu, fitur-fitur kendaraan seperti nomor plat, kontur wajah, dan informasi kunci lainnya, untuk memastikan keamanan publik. Dibandingkan dengan sistem pengenalan model tunggal tradisional, akurasi dan adaptabilitasnya sangat meningkat, efektif mengurangi positif palsu dan kesalahan penilaian.

Dalam hal generasi gambar, dari desain kreatif hingga kreasi artistik, Bittensor menginspirasi kemungkinan tak terbatas. Para desainer hanya perlu memasukkan deskripsi abstrak seperti 'kota-kota masa depan di bawah langit berbintang yang mempesona', dan ia dapat menggunakan model terdistribusi untuk menghasilkan karya gambar terperinci dan unik, memenuhi beragam kebutuhan estetika, yang tidak dapat dicapai oleh perangkat lunak grafis tradisional karena bergantung pada bahan prasetel dan kreativitas terbatas.

Dalam bidang pemrosesan audio, Bittensor juga berkinerja sangat baik. Untuk komposisi musik, ketika pencipta memberikan instruksi "melodi musik elektronik yang menggugah disatukan dengan elemen string klasik," ia dapat dengan cepat menghasilkan segmen musik yang berirama dan harmonis, membawa inspirasi baru bagi komposisi; Dalam bidang pengenalan ucapan, baik itu percakapan beberapa orang dalam lingkungan berisik atau komunikasi dialek dengan aksen, dapat dengan akurat ditranskripsikan menjadi teks, membantu mencatat dan menyebarkan informasi dengan efisien, serta menyelesaikan masalah penurunan tajam akurasi perangkat lunak pengenalan ucapan tradisional dalam skenario yang kompleks.

4.3 Dukungan Keputusan Cerdas

Dalam bidang operasi bisnis, Bittensor memberdayakan perusahaan untuk membuat keputusan yang tepat. Mengambil industri ritel sebagai contoh, melalui pembelajaran mendalam dari data penjualan massal, tren pasar, preferensi konsumen, dan informasi lainnya, dapat memberikan rekomendasi keputusan kunci kepada perusahaan seperti timing peluncuran produk baru, strategi optimisasi persediaan, dan rencana pemasaran yang tepat. Dibandingkan dengan model pengambilan keputusan tradisional yang mengandalkan pengalaman manual dan analisis data sederhana, wawasan Bittensor lebih prospektif dan tepat, membantu perusahaan memanfaatkan peluang dalam persaingan sengit.

Di industri medis dan kesehatan, Bittensor juga memiliki nilai yang besar. Dalam proses diagnosis penyakit, ia dapat mengintegrasikan dan menganalisis berbagai sumber informasi seperti catatan medis pasien, data gambaran, dan informasi genetik untuk memberikan pendapat diagnostik tambahan kepada dokter dan mengurangi risiko kesalahan diagnosis. Dalam proses pengembangan obat, dengan menambang sejumlah besar data uji klinis dan informasi struktur molekul, dapat mempercepat penyaringan komponen obat yang efektif potensial dan secara signifikan mempersingkat siklus pengembangan, yang merupakan terobosan yang sulit dicapai oleh proses penelitian dan pengembangan tradisional karena adanya silo data dan efisiensi analisis yang rendah.

Dalam bidang investasi keuangan, Bittensor telah menjadi asisten yang efektif bagi para investor. Menghadapi pasar saham dan valuta asing yang selalu berubah, ia menganalisis data makroekonomi, tren industri, laporan keuangan perusahaan, dan informasi massal lainnya secara real-time untuk memprediksi tren pasar dan membantu investor dalam merumuskan strategi portofolio investasi yang rasional. Dibandingkan dengan metode investasi tradisional yang mengandalkan data historis dan model sederhana atau penilaian subyektif, Bittensor memberikan dasar yang lebih ilmiah dan tepat waktu bagi para investor dalam pengambilan keputusan, secara efektif mengelola risiko dan meningkatkan potensi pengembalian.

Lima, Konstruksi Ekosistem

5.1 Ekologi Peserta

5.1.1 Komunitas Penambang

Para penambang adalah dasar ekosistem Bittensor, menyuntikkan aliran terus-menerus kekuatan cerdas ke seluruh jaringan dengan menjadi tuan rumah model AI dan menyediakan daya komputasi. Mereka berasal dari latar belakang yang berbeda, ada yang merupakan tim profesional yang fokus pada penelitian dan pengembangan AI, dan ada juga pengembang individu yang antusias tentang teknologi terkini. Mengambil Subnet 6 sebagai contoh, banyak penambang menerima data sintetis dari Corcel Subnet 18 setiap hari, dan dengan algoritma dan strategi unik mereka, mereka memperhalus Large Language Model (LLM). Seperti tukang yang terampil, mereka terus-menerus bereksperimen dengan mengoptimalkan arsitektur dan menyesuaikan parameter dalam proses 'memahat' model, dengan tujuan mengurangi 'positive loss' dan meminimalkan probabilitas kesalahan model, sehingga menonjol dalam persaingan sengit untuk hadiah TAO. Mekanisme kompetitif ini mendorong para penambang untuk terus menjelajahi inovasi, meningkatkan kinerja model, dan mendorong teknologi AI dari seluruh jaringan Bittensor ke level baru.

5.1.2 Tim Validasi

Validator dalam ekosistem Bittensor bertanggung jawab dalam menjaga keadilan dan kualitas jaringan. Mereka biasanya terdiri dari para ahli kecerdasan buatan yang berpengalaman dan praktisi blockchain, dengan pengetahuan profesional yang mendalam dan sikap penilaian yang ketat. Selama operasi jaringan, validator bertindak sebagai 'wasit' yang ketat untuk secara komprehensif mengevaluasi output model yang diajukan oleh penambang. Dari akurasi penanganan model terhadap tugas-tugas kompleks hingga efisiensi operasional dan stabilitasnya, semua aspek berada dalam ruang lingkup pengawasan mereka. Mengambil tugas menjawab pertanyaan bahasa alami dalam suatu sub-jaringan tertentu sebagai contoh, validator akan memberi skor pada jawaban yang diberikan oleh penambang dari berbagai dimensi seperti akurasi pemahaman semantik, kohesi logis, dan cakupan pengetahuan komprehensif, serta merangking akurasi model berdasarkan kinerja tugas spesifik. Hanya output model berkualitas tinggi yang telah lolos dari proses penyaringan yang ketat dari validator yang memiliki kesempatan untuk disampaikan kepada pengguna, memastikan bahwa pengguna memperoleh layanan kecerdasan buatan yang paling dapat diandalkan dan berharga, serta menjaga operasi yang tertib dan efisien dari seluruh ekosistem.

5.1.3 Pengembang dan Enterprise

Pengembang dan perusahaan adalah kekuatan utama dalam memperluas ekosistem Bittensor. Dengan wawasan teknis yang tajam, pengembang memanfaatkan kemampuan kecerdasan buatan yang kaya yang disediakan oleh jaringan Bittensor untuk menciptakan berbagai aplikasi inovatif. Ini mulai dari alat bantu menulis cerdas, yang membantu pencipta menghasilkan konten berkualitas tinggi secara efisien, hingga perangkat lunak analisis keuangan cerdas, yang memberikan prediksi pasar yang tepat kepada investor, dan lainnya. Sementara itu, perusahaan bertindak sebagai 'aggregator' dalam ekosistem, dengan cerdik mengintegrasikan layanan kecerdasan buatan Bittensor ke dalam proses bisnis mereka sendiri. Misalnya, perusahaan perawatan kesehatan menggunakan teknologi pengenalan gambar Bittensor untuk membantu dalam diagnosis penyakit, meningkatkan akurasi diagnostik; perusahaan e-commerce mengoptimalkan rekomendasi produk melalui algoritma rekomendasi cerdasnya, meningkatkan tingkat konversi pembelian pengguna. Sambil memperoleh nilai komersial, mereka juga membawa lebih banyak rentang skenario aplikasi dan lalu lintas pengguna ke ekosistem Bittensor, membentuk pola pengembangan saling menguntungkan.

5.1.4 Komunitas dan Pengguna

Komunitas dan pengguna adalah vitalitas dari optimasi berkelanjutan ekosistem Bittensor. Anggota komunitas termasuk penambang, validator, pengembang, dan banyak penggemar AI, yang aktif di platform seperti Discord dan GitHub, berbagi wawasan teknis dan pertukaran pengalaman proyek. Ketika ada masalah teknis atau bottleneck pengembangan dalam jaringan, anggota komunitas bekerja sama untuk mendiskusikan solusi; arsitektur subnet baru dan ide peningkatan algoritma sering kali muncul dalam kolisi intelektual komunitas. Sebagai pengguna akhir dari ekosistem, umpan balik pengguna secara langsung memengaruhi arah pengembangan ekosistem. Jika pengguna menemukan masalah seperti terjemahan yang tidak akurat atau tidak lancar saat menggunakan aplikasi terjemahan AI, mereka harus memberikan umpan balik kepada pengembang dengan cepat, mendorong mereka untuk mengoptimalkan model. Interaksi yang baik antara komunitas dan pengguna memungkinkan ekosistem Bittensor untuk secara erat sesuai dengan kebutuhan yang sebenarnya dan terus mengulang dan meningkatkan.

5.2 Hubungan Mitra

Bittensor secara aktif bekerja sama dengan berbagai pihak, mengintegrasikan sumber daya yang menguntungkan, dan mempercepat implementasi dan promosi teknologi. Dalam bidang penelitian ilmiah, Bittensor bekerja sama dengan lembaga riset AI teratas, seperti bermitra dengan Nous Research untuk mendirikan sebuah subnet, memanfaatkan kemampuan penelitian profesional dan sumber daya akademik yang kaya untuk menyuntikkan algoritma AI dan pemikiran inovatif yang terdepan ke dalam jaringan Bittensor. Kedua belah pihak secara bersama-sama menjelajahi aplikasi arsitektur model baru dalam skenario terdesentralisasi, mempromosikan transformasi prestasi akademik AI menjadi produktivitas praktis.

Dalam hal kerja sama perusahaan, telah dicapai kerja sama strategis dengan perusahaan-perusahaan terkemuka di industri. Mengambil contoh perusahaan teknologi terkenal, perusahaan tersebut menyediakan dukungan daya komputasi yang kuat untuk Bittensor, memastikan operasi jaringan yang efisien dan stabil saat memproses tugas-tugas AI massal; Bittensor memberdayakan perusahaan dengan layanan AI yang matang, membantu meningkatkan produk secara cerdas, seperti mengoptimalkan sistem layanan pelanggan pintar dan meningkatkan kualitas layanan pelanggan. Daya komputasi dan teknologi yang saling melengkapi ini mencapai situasi saling menguntungkan bagi kedua belah pihak dalam ekspansi bisnis dan inovasi teknologi.

Selain itu, Bittensor juga bekerja sama dengan komunitas sumber terbuka, mendorong pengembang untuk berkontribusi dalam kode dan berbagi ide untuk meningkatkan fungsionalitas jaringan bersama. Dengan mengadakan hackathon, kompetisi sumber terbuka, dan kegiatan lainnya, hal ini menarik pengembang global untuk berpartisipasi, mengeksplorasi aplikasi inovatif potensial, lebih memperkaya keragaman ekosistem, dan terus memperluas pengaruh Bittensor di bidang kecerdasan buatan terdesentralisasi.

VI. Kesimpulan

Ke depan, Bittensor diharapkan terus melakukan terobosan dalam berbagai dimensi dan menciptakan ulang lanskap industri kecerdasan buatan. Secara teknologi, dengan terobosan kebuntuan daya komputasi, seperti penerapan teknologi komputasi terdistribusi yang muncul dan pencapaian fase komputasi kuantum, efisiensi pelatihan modelnya akan meningkat secara eksponensial, mencapai simulasi cerdas yang lebih kompleks dan presisi. Keamanan kontrak pintar juga akan terus diperkuat melalui verifikasi formal, audit yang dibantu kecerdasan buatan, dan cara lainnya, membentuk dasar yang kuat untuk ekologi.