AI革命の背景

AIブームの背景

人工知能（AI）技術の急速な進歩により、データ駆動の新時代に入りました。深層学習や自然言語処理などの分野での突破がAIアプリケーションの普及を可能にしました。ChatGPTの2022年のローンチはAI産業を点火し、ビデオ生成や自動化されたオフィスタスクのための一連のAIツール、および「AI+」アプリケーションの採用が続きました。AI産業の市場価値もそれに伴い急増し、2030年までに1850億ドルに達すると見込まれています。

図1：AI市場価値の変化

従来のインターネット企業がAIを独占する
現在、AI産業はNVIDIA、Microsoft、Google、OpenAIなどの企業によって支配されています。 技術革新により急速な進歩がもたらされましたが、データの集中化や計算リソースの不均衡などの課題も生み出しました。 しかし、Web3の分散型の性質は、これらの問題に対処する新たな可能性を提供し、現在のAI開発の景観を再構築する可能性があります。

Web3+AIの最新動向

AI業界が急成長を続ける中、質の高いWeb3+AIプロジェクトの波が押し寄せています。Fetch.ai ブロックチェーン技術を活用して分散型経済を構築し、AIモデルのトレーニングとアプリケーションを最適化するための自律型エージェントとスマートコントラクトをサポートします。Numeraiは、ブロックチェーン技術とデータサイエンティストのコミュニティを使用して市場動向を予測し、インセンティブメカニズムを通じてモデル開発者に報酬を与えています。Velasは、AIとブロックチェーンを統合した高性能なスマートコントラクトプラットフォームを構築し、より高速なトランザクション速度とより高いセキュリティを提供しています。

AIプロジェクトは、本質的にデータ、アルゴリズム、およびコンピューティングパワーの3つの要素で構成されています。Web3+データとWeb3+コンピューティングパワーのセクターは繁栄していますが、Web3+アルゴリズムの方向は分断されており、孤立した単方向のアプリケーションが生まれています。Bittensorは、組み込みの選択およびインセンティブメカニズムを備えた競争力のあるAIアルゴリズムプラットフォームを作成することで、このギャップに対処しており、優れたAIプロジェクトのみが生き残ることを保証しています。

Bittensorの開発タイムライン

革新的な突破
Bittensorは分散型のインセンティブ付き機械学習ネットワークおよびデジタルグッズのマーケットプレイスです。

分散化：Bittensorは、さまざまな企業や組織によって制御される数千台のコンピューターからなる分散ネットワーク上で動作し、データの集中化などの問題に対処しています。

Fair Incentive Mechanism: In the Bittensor network, the $TAO tokens are distributed in proportion to the contribution of each subnet. Similarly, rewards provided by the subnet to its miners and validators are also proportional to their node contributions.

機械学習リソース：分散型ネットワークは必要な個人に機械学習コンピューティングリソースを提供できます。

多様なデジタルグッズマーケットプレイス：最初は、Bittensorのデジタルグッズマーケットプレイスは、機械学習モデルや関連データの取引を目的として設計されていました。しかし、Bittensorネットワークの拡大とYumaコンセンサスメカニズムのデータに対して中立的な原則により、どんな形のデータでも取引できるマーケットプレイスに進化しました。

1. 開発プロセス

現在の市場における多くの高評価のVCプロジェクトとは異なり、Bittensorはテック愛好家によって作成されたより公正で興味深く意義深いプロジェクトです。その開発経緯には他のプロジェクトで見られる典型的な「投資を誘う壮大なビジョン」のフェーズが欠けています。

コンセプト形成とプロジェクトの立ち上げ（2021年）：Bittensorは、分散型AIネットワークの進歩に取り組んでいる技術愛好家や専門家のグループによって設立されました。彼らは、柔軟性と拡張性を確保するために、Substrateフレームワークを使用してBittensorブロックチェーンを構築しました。

Early Development and Technical Validation（2022）: チームは、ネットワークのアルファバージョンをリリースし、分散型AIの実現可能性を検証しました。また、ユーザーのプライバシー保護のためにデータ非依存性の原則を重視するユマのコンセンサスを導入しました。

ネットワークの拡張とコミュニティの構築（2023年）：チームはベータ版を開始し、ネットワークのメンテナンスをインセンティブ化するためにトークン経済モデル（TAO）を導入しました。

技術革新とクロスチェーン互換性（2024年）：チームは分散ハッシュテーブル（DHT）統合技術を利用してデータの保存と取得効率を向上させました。プロジェクトはまた、サブネットとデジタル商品のマーケットプレイスの促進と拡大に焦点を当て始めました。

図2：Bittensorネットワークのプロモーション画像

Bittensorの開発プロセスでは、多くの伝統的なベンチャーキャピタルは介入しておらず、集中制御のリスクを回避しています。プロジェクトはトークンを通じてノードとマイナーをインセンティブ化し、Bittensorネットワークの活力を確保しています。本質的に、BittensorはGPUマイナーによって駆動されるAIコンピューティングパワーとサービスプロジェクトです。

Tokenomics

BittensorネットワークトークンはTAOです。Bitcoinへの敬意を表すため、TAOは多くの点でBTCに似ています。総発行量は2100万枚であり、4年ごとに半減します。TAOトークンはBittensorネットワークのローンチ時に公平に配布されます。創設チームやVCのためにトークンを確保するプリマイニングはありません。現在、Bittensorネットワークのブロックは約12秒ごとに生成されます。各ブロックでユーザーは1 $TAOトークンを獲得します。約7200 TAOが毎日生成されます。これらの報酬は現在、貢献度に基づいて各サブネットに配布され、その後、サブネット内の所有者、バリデータ、およびマイナーに配布されます。

図3：Bittensorコミュニティプロモーション画像

TAOトークンは、Bittensorネットワーク上でコンピューティングリソース、データ、AIモデルを購入および取得するために使用することができ、また、コミュニティのガバナンスに参加するための証明書でもあります。

現在の開発状況

Bittensorネットワーク上のアカウント総数は、現在10万を超え、そのうち8万以上が非ゼロ残高アカウントです。

図4: Bittensorアカウント番号の変更

過去1年間で、TAOの価格は数倍に急上昇し、時価総額は22.78億ドルに達し、現在のトークン価格は321ドルとなっています。

図5：TAOトークン価格の変動

サブネットアーキテクチャの徐々の実装

Bittensorプロトコル

Bittensorプロトコルは、ネットワーク参加者が機械学習の能力と予測を交換できるようにする分散型機械学習プロトコルです。これにより、機械学習モデルやサービスの共有と協力がピアツーピアで行われます。

図6：Bittensorプロトコル

The Bittensor Protocol encompasses network architecture, sub-tensors, subnet architecture, validator nodes, miner nodes within the subnet ecosystem, and more. Essentially, the Bittensor network consists of groups of nodes participating in the protocol, with each node running the Bittensor client software to interact with other networks. These nodes are managed by subnets, which operate on a survival-of-the-fittest basis. Poorly performing subnets are replaced by new ones, and underperforming validators and miners within each subnet are also pushed out. Thus, subnets are a crucial component of the Bittensor network architecture.

サブネットロジック

サブネットは、Bittensorメインネットと同じコンセンサスインターフェースを維持しながら、ユーザーインセンティブと機能を確立する独立したコードの一部として考えることができます。サブネットは、ローカルサブネット、テストネットサブネット、メインネットサブネットに分類されます。ルートサブネットを除いて、現在は45のサブネットがあり、2024年5月から7月までに32から64に増えることが予想されており、毎週4つの新しいサブネットが追加されます。

サブネットの役割とエミッション

Bittensorネットワーク全体には、ユーザー、開発者、マイナー、ステーカー検証者、サブネットの所有者、委員会の6つの機能的な役割が含まれています。サブネット内では、サブネットの所有者、マイナー、ステーカー検証者の役割があります。

1. サブネット所有者：サブネット所有者は、基本のマイナーおよびバリデータコードの提供に責任を持ちます。彼らは独自の追加のインセンティブメカニズムを設定し、マイナーに作業インセンティブを割り当てることができます。
2. マイナー: マイナーノードは、同じサブネット内の競争に先んじるために、サーバーとマイニングコードを反復することが奨励されています。最も低い排出量を持つマイナーは新しいマイナーに置き換えられ、ノードを再登録する必要があります。特に、マイナーは複数のノードを複数のサブネット上で運用することができます。
3. バリデータ：バリデータは各サブネットの貢献を評価し、正確性を確保することで報酬を受け取ります。また、バリデータはバリデータノードにTAOトークンをステーキングすることもでき、0〜18％（調整可能）のステーキング報酬を得ることができます。

サブネットエミッションとは、マイナーやバリデーターへの報酬としてTAOトークンを配布するBittensorネットワーク内のメカニズムを指します。通常、サブネット内の排出報酬は、サブネット所有者に18%、バリデーターに41%、マイナーに41%を割り当てるように設計されています。サブネットは256個のUIDスロットで構成され、64個のUIDスロットがバリデーターに、192個のUIDスロットがマイナーに割り当てられます。ステーキング金額が最も高い上位64人のバリデータのみがバリデーターの権限を取得し、サブネット内のアクティブなバリデーターとして認識されます。バリデータのステークとパフォーマンスによって、サブネット内のランクと報酬が決まります。マイナーのパフォーマンスは、サブネットバリデーターによるリクエストと評価に基づいて評価およびスコアリングされます。パフォーマンスの低いマイナーは、新しく登録されたマイナーに置き換えられます。したがって、バリデーターがステーキングするトークンの総量が多く、マイナーの計算効率が高いほど、サブネットの総排出量が高くなり、より良いランキングが得られます。

サブネット登録と置き換え

登録後、サブネットは7日間の免疫期間に入ります。初回登録料は100 $TAOで、再登録すると料金が倍になり、時間の経過とともに100 $TAOに戻ります。すべてのサブネットスロットが埋まると、新しいサブネットの登録によって、免疫期間内でない最も低いエミッションのサブネットが削除されます。したがって、サブネットはUIDスロット内のステーキング額とマイナー効率を最大化し、免疫期間が終了した後に削除されないようにする必要があります。

図7：サブネット名

Bittensorネットワークのサブネットワークアーキテクチャの恩恵を受けて、分散型AIデータネットワークMasaが実装され、Bittensorネットワークで初めてのデュアル通貨報酬システムとなり、1800万米ドルの資金調達を集めました。

図8:マサのプロモーション

コンセンサスと証明メカニズム

Bittensorネットワークは、さまざまなコンセンサスと証明メカニズムを組み込んでいます。従来の分散型ネットワークでは、マイナーノードは通常、PoW（Proof of Work）を使用してネットワークへの貢献を確保し、計算能力とデータ処理品質に基づいて報酬を獲得します。バリデータノードは、ネットワークのセキュリティと整合性を確保するために、通常、PoV（Proof of Validation）メカニズムの下で運用されます。ただし、Bittensorネットワーク内では、革新的なPoI（Proof of Intelligence）メカニズムとYuma Consensusが組み合わされ、検証と報酬分配が実現されています。

知能機構の証明

Bittensor の PoI メカニズムは、インテリジェントな計算タスクの完了を通じて参加者の貢献度を測定する独自の検証およびインセンティブ システムです。これにより、ネットワークのセキュリティ、データ品質、および計算リソースの効率的な使用が保証されます。

マイナーノードは、自然言語処理、データ分析、機械学習モデルのトレーニングなど、知的な計算タスクを完了することによって作業を証明します。

タスクはバリデータによってマイナーに割り当てられ、その後、マイナーはタスクを完了して結果をバリデータに返します。バリデータはタスクの完了の品質を評価し、それに応じてスコアを割り当てます。

Yuma Consensus

Yuma ConsensusはBittensorネットワーク内のコアコンセンサスメカニズムです。バリデータが完了したタスクにスコアを付けた後、そのスコアはYuma Consensusアルゴリズムに入力されます。このアルゴリズムでは、より多くのTAOを賭けているバリデータのスコアにはより重みがあります。アルゴリズムは、大多数のバリデータから大きく逸脱した結果をフィルタリングします。最終的に、システムは集計されたスコアに基づいてトークン報酬を割り当てます。

図9：コンセンサスアルゴリズムのイラスト

1. データアグノスティック原則：この原則は、データ処理中のプライバシーとセキュリティを保証します。ノードは、扱っているデータの具体的な内容を理解する必要なく、計算と検証を完了することができます。
2. パフォーマンスベースの報酬：報酬はノードのパフォーマンスと貢献に基づいて割り当てられ、効率的で高品質な計算リソースとデータ処理を確保します。

MOEメカニズム協力

Bittensorは、ネットワーク内でMOE（エキスパートの混合）メカニズムを統合し、複数のエキスパートレベルのサブモデルを単一のモデルアーキテクチャに組み込みます。各エキスパートモデルは、特定のドメイン問題を処理する際に相対的な優位性を持っています。したがって、新しいデータがモデルアーキテクチャに導入されると、異なるサブモデルが協力して、単一のモデルが実現できないより良い結果を生み出すことができます。

ユマのコンセンサスメカニズムにより、バリデーターは専門モデルの能力に基づいてスコアリングおよびランキングを行い、トークン報酬を分配することもできます。これにより、モデルの最適化と改善が促進されます。

図10: 問題解決アプローチ

サブネットプロジェクト

この記事を書いている時点で、Bittensorネットワークに登録されているサブネットの数は45に達しており、そのうち40が正式に名前が付けられています。サブネットの数が限られていたかつては、サブネット登録の競争が激しく、登録価格は100万米ドルにも跳ね上がりました。現在、Bittensor はサブネット登録用のスロットを徐々に増やしています。新しく登録されたサブネットは、長期間運用されているサブネットの安定性とモデルの有効性と一致しない場合があります。ただし、Bittensorによって導入されたサブネット除去メカニズムにより、このプロセスは、長期的には適者生存に有利になります。モデルのパフォーマンスが低く、機能が不十分なサブネットは、生き残るのに苦労します。

図11：Bittensorサブネットプロジェクトの詳細

ルートサブネットを除くと、サブネット19、18、1はそれぞれ8.72%、6.47%、4.16%の放出シェアを獲得し、注目を集めています。

サブネット19

ビジョンという名前のサブネット19は、2023年12月18日に登録されました。ビジョンは分散型画像生成と推論に焦点を当てています。このネットワークは、最高のオープンソースLLM、画像生成モデル（サブネット19のデータセットでトレーニングされたものも含む）、および埋め込みモデルなどのその他のモデルにアクセスできます。

現在、Visionのサブネットスロットの登録料は3.7 TAOです。 24時間のノードの総収益はおよそ627.84 TAOであり、ノードは過去24時間でおよそ64.79 TAOを回収しました。 新たに登録されたノードが平均的なパフォーマンスレベルに到達する場合、1日の収益は最大で2.472 TAOになり、約$866に相当します。

図12：ビジョンサブネット登録料データ

現在、Vision サブネットの総回収ノード値は約19,200 TAOです。

図13：ビジョンサブネット回収手数料

サブネット 18

コルセルによって開発されたサブネット18であるCortex.tは、最新のAIプラットフォームを構築することに特化しており、APIを通じて信頼性の高い高品質のテキストおよびイメージの応答をユーザーに提供しています。

現在、Cortex.tサブネットスロットの登録料は3.34 TAOです。24時間のノード収益の合計は約457.2 TAOで、ノードは過去24時間で約106.32 TAOを回収しました。新たに登録されたノードが平均パフォーマンスレベルに達する場合、1日の収益は最大1.76 TAOになり、約$553.64に相当します。

図14: Cortex.tサブネット登録料データ

現在、Cortex.tサブネットの合計回復ノード値は約27,134 TAOです。

図15：Cortex.tサブネット回収手数料

サブネット1

Subnet 1はOpentensor Foundationによって開発された分散型サブネットで、テキスト生成に特化しています。Bittensorサブネットの最初のプロジェクトとして、当初はかなりの懐疑的な目で見られました。今年3月、Taproot Wizardsの創設者であるEric Wallは、BittensorのTAOトークンをAI分野の「ミームコイン」としてラベル付けし、テキストベースの質問に答える際に数百のノード間で類似した結果を生成し、問題解決の結果を効果的に改善できなかったSubnet 1を批判しました。

その他

モデルのカテゴリに関して、サブネット19、18、1はすべて生成モデルカテゴリに属しています。さらに、データ処理大規模モデル、トレードAIモデルなどがあります。たとえば、サブネット22、メタ検索は、Twitterデータを分析して市場のセンチメントを提供し、サブネット2、オムロンは、ディープニューラルネットワークの学習を通じてステーキング戦略を最適化します。

収益リスクの観点から：新しく登録されたノードが数週間にわたって正常に運営できる場合、相当な収益潜在能力があります。しかし、ノードが高性能のGPUを使用し、ローカルアルゴリズムを最適化できない場合、他のノードとの競争に生き残るのは困難です。

将来の発展

人気の点で言えば、AIのコンセプトはWeb3のコンセプトと同じくらい、もしくはそれ以上に熱いです。以前はWeb3産業に流れたかもしれなかった多くの資本が、今ではAIに引き寄せられています。したがって、Web3+AIは長期的に市場の焦点となる可能性があります。

プロジェクトアーキテクチャの観点から見ると、Bittensor は従来の VC が支援するプロジェクトではありません。発売以来、技術と市場の需要の両方に支えられ、価値は数倍に上昇しています。

技術革新の観点から：Bittensorは、従来のWeb3+AIプロジェクトが独立して動作するパターンを打破しています。その革新的なサブネットアーキテクチャは、AIに精通したチームが分散型ネットワークに移行し、迅速に収益を上げる障壁を下げることができます。さらに、競争的な排除メカニズムにより、サブネットプロジェクトはモデルを継続的に最適化し、ステーキングを増やして新しいサブネットに置き換えられないようにする必要があります。

リスクの観点から：Bittensorがサブネットスロットの数を増やすにつれて、登録の閾値が低下し、低品質のプロジェクトが混入する可能性が高まります。同時に、サブネットの数が増えるにつれて、以前に登録したサブネットのTAO報酬は徐々に低下します。TAOトークンの価格がサブネットの数に比例して上昇しない場合、リターンは期待に応えられない可能性があります。

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