1. Вступление

1.1 Фон и Цель

В эпоху быстрого технологического развития сегодня искусственный интеллект (ИИ) и технология блокчейн, как две революционные силы, глубоко изменяют облик различных отраслей. ИИ со своими мощными возможностями анализа данных, распознавания образов и принятия интеллектуальных решений показал огромный потенциал во многих областях, таких как здравоохранение, финансы и транспорт; в то время как технология блокчейн с характеристиками децентрализации, неизменности, безопасности и надежности предоставляет новое решение для установления доверия, обмена данными и передачи ценности. Когда эти две передовые технологии объединяются, они порождают ряд инновационных приложений и проектов, с Bittensor (TAO) как выдающимся представителем среди них.

Bittensor стремится построить децентрализованную сеть машинного обучения, которая способствует сотрудничеству и обмену опытом среди разработчиков ИИ, исследователей и владельцев данных со всего мира через механизм стимулирования технологии блокчейн. Это разрушает барьеры в традиционной разработке ИИ, позволяя большему числу людей участвовать в инновациях и развитии ИИ, и толкая технологию ИИ в более открытом, справедливом и эффективном направлении. Bittensor занимает важное положение в интеграции ИИ и блокчейна, и его инновационные концепции и техническая архитектура предлагают новые идеи и методы для решения многих вызовов в текущей разработке ИИ.

Во-вторых, Комплексный анализ проекта Bittensor (TAO)

2.1 Обзор проекта

Bittensor - инновационный протокол с открытым исходным кодом, целью которого является создание сети машинного обучения на основе блокчейна, посвященной созданию децентрализованного рынка искусственного интеллекта. На этом рынке интегрируются ресурсы искусственного интеллекта, и различные участники могут обмениваться и торговать моделями машинного обучения, данными и вычислительными ресурсами, образуя живую и инновационную экосистему.

2.2 Технические принципы

Технические принципы Bittensor включают в себя несколько ключевых аспектов, включая распределенные вычисления, защиту конфиденциальности данных, механизмы консенсуса и стимулирующие механизмы, эти технологии работают вместе для поддержки децентрализованной сети машинного обучения Bittensor.

2.2.1 Распределенные вычисления

Bittensor использует технологию распределенных вычислений для полного мобилизации неиспользуемых вычислительных ресурсов участников в сети. Пользователи могут внести свои неиспользуемые вычислительные ресурсы, которые будут интегрированы в сеть Bittensor для выполнения задач глубокого обучения. При выполнении задач Bittensor декомпозирует сложные задачи глубокого обучения на более мелкие части, а затем назначает эти подзадачи нескольким узлам в сети для параллельного выполнения. Этот метод параллельных вычислений значительно повышает эффективность вычислений, позволяя Bittensor быстро обрабатывать данные большого объема и сложные задачи обучения моделей. Например, в задачах распознавания изображений Bittensor может распределить большое количество изображений по различным узлам для обработки, причем каждый узел самостоятельно завершает часть работы по распознаванию изображений, а затем агрегирует результаты для эффективного распознавания изображений.

2.2.2 Защита конфиденциальности данных

В плане защиты конфиденциальности данных Bittensor использует технологию гомоморфного шифрования. Гомоморфное шифрование - это специальная форма шифрования, которая позволяет выполнять определенные алгебраические операции над шифротекстом, и расшифрованный результат совпадает с результатом, который был бы получен при выполнении той же операции над открытым текстом. Это означает, что данные всегда остаются зашифрованными во время передачи и обработки, и пользователи могут использовать только свои закрытые ключи для расшифровки окончательного результата после завершения вычислений. В сети Bittensor данные, загруженные пользователями, сначала зашифровываются гомоморфно, прежде чем распределяться по различным узлам для вычислений. Узлы не могут получить доступ к открытому содержимому зашифрованных данных при обработке их, что эффективно защищает конфиденциальность данных. Даже если узел в сети подвергается атаке, злоумышленник может получить доступ только к зашифрованным данным и не сможет извлечь из них ценную информацию.

2.2.3 Механизм консенсуса

Bittensor использует алгоритм консенсуса Byzantine Fault Tolerance для достижения согласия и проверки точности результатов вычислений. Byzantine Fault Tolerance относится к способности распределенной системы работать нормально и достигать согласия даже в присутствии частичных ошибок или злонамеренных узлов. В сети Bittensor узлы общаются и сотрудничают через алгоритм консенсуса Byzantine Fault Tolerance, чтобы гарантировать, что каждый узел достигает согласия относительно результатов вычислений. Этот алгоритм, благодаря многочисленным раундам передачи сообщений и валидации, эффективно защищает от атак злонамеренных узлов, обеспечивая безопасность и надежность сети. После того как узел отправляет результат вычислений, другие узлы проверяют результат. Если большинство узлов одобряют результат, он считается допустимым. Если злонамеренные узлы пытаются подделать результат, их относительно небольшое количество не позволяет им пройти валидацию других узлов, тем самым не способствуя нарушению консенсуса сети.

2.2.4 Механизм стимулирования

Инцентивная механика Bittensor является важной частью его экосистемы, вознаграждая пользователей за предоставление вычислительных ресурсов и участие в управлении сетью через токен TAO. Чем больше вычислительных ресурсов вносит пользователь и чем активнее он участвует в управлении сетью, тем больше токенов TAO он получает в качестве вознаграждения. Эта инцентивная механика эффективно стимулирует пользователей активно участвовать в сети Bittensor, предоставляя больше вычислительных ресурсов и качественных услуг сети. Токены TAO также могут использоваться для приобретения и получения вычислительных ресурсов, данных, моделей искусственного интеллекта в сети Bittensor и участия в управлении сообществом. Пользователи, удерживающие токены TAO, могут голосовать по важным вопросам, таким как направление развития сети и создание правил, влияя на развитие сети.

III. Анализ экономики токенов TAO

3.1 Основная информация о токене

TAO - это местный токен сети Bittensor, аналогичный Bitcoin, с общим предельным предложением в 21 000 000 токенов, которые будут выпущены за 256 лет.
$TAO будет уменьшаться вдвое каждые 10,5 миллиона блоков и пройдет 64 события уменьшения в течение более чем 45 лет.
В торговле на рынке TAO имеет высокий уровень активности и может быть торгован на нескольких известных криптовалютных биржах, таких как Binance, Gate.io и других основных биржах, обеспечивая инвесторов удобными торговыми каналами и способствуя циркуляции и открытию ценности TAO на рынке.

3.2 Функциональность токена

TAO имеет несколько важных функций в экосистеме Bittensor и является ключевым элементом в поддержании нормальной сетевой работы и развитии экосистемы.

• Торговая среда: TAO служит торговой средой в сети Bittensor, широко используемой в сценариях торговли ИИ-услугами и ресурсами. Пользователи, которые хотят получить доступ к услугам по обучению моделей ИИ в сети Bittensor, должны использовать токены TAO для оплаты сборов. Этот способ оплаты делает процесс торговли более удобным и эффективным, а также использует характеристики технологии блокчейн для обеспечения безопасности и прозрачности транзакций. Независимо от того, является ли это малый стартап, ищущий индивидуальные решения ИИ, или крупное предприятие, проводящее масштабное обучение моделей ИИ, транзакции могут быстро и безопасно завершаться в сети Bittensor с использованием TAO.

• Токен управления: TAO дает держателям право участвовать в принятии решений о управлении сетью Bittensor. Пользователи, удерживающие токены TAO, могут голосовать по важным вопросам, таким как обновление сети, создание правил, выделение ресурсов и т. д. Когда сеть рассматривает крупное техническое обновление, результаты голосования держателей TAO напрямую влияют на то, может ли обновление быть успешно внедрено. Этот механизм управления полностью воплощает децентрализованную философию Bittensor, позволяя членам сообщества коллективно участвовать в развитии сети и обеспечивать соответствие направления развития сети интересам большинства.

• Инструменты поощрения: Токен TAO является основой инцентивной системы Bittensor. Пользователи могут получить токены TAO в качестве вознаграждения за предоставление вычислительных ресурсов, предоставление качественных данных или участие в сетевой верификации. Пользователи, предоставляющие большое количество неиспользуемых вычислительных ресурсов, получат соответствующее количество токенов TAO на основе использования и времени вклада своих ресурсов. Эта инцентивная система эффективно стимулирует энтузиазм пользователей, поощряя больше людей принимать участие в сети Bittensor и обеспечивать сильный импульс развитию сети.

3.3 Распределение токенов и выпуск

Первоначальное распределение TAO следует принципам справедливости и правосудия, нацеленным на привлечение участников по всему миру. Начального распределения токенов конкретным командам или институтам не было, но через майнинг и стейкинг все участники имеют равные возможности для приобретения токенов TAO. Во время процесса майнинга пользователи участвуют в ценных вычислениях глубокого обучения, внося GPU-мощность хэширования и получая соответствующие награды TAO на основе их вычислительных вкладов. Что касается стейкинга, пользователи стейкают токены TAO в сети, обеспечивая безопасность и стабильность сети, получая при этом стейкинговые награды.

С развитием сети механизм выпуска TAO также обладает уникальными характеристиками. Каждые 10,5 миллиона блоков проходят цикл деления пополам. Текущая скорость блока установлена на один блок каждые 12 секунд, что означает, что первое событие деления пополам в сети Bittensor может произойти примерно в августе 2025 года. Введение механизма деления пополам постепенно уменьшает выпуск TAO, тем самым поддерживая дефицит токенов и обеспечивая определенную поддержку их стоимости. С течением времени количество новых создаваемых TAO постепенно уменьшается, что побудит пользователей бережно относиться к токенам TAO в своих руках, а также побудит участников сети уделять больше внимания качеству своих вкладов для получения ограниченных наград TAO.

Основная информация о 3.4 токенах (2025-3-3)

1. Капитализация рынка: $2,909,261,683
2. Полная рыночная капитализация: $7,262,717,509
3. Оборот: 8,412,071
4. Общее количество: 21,000,000
5. Максимальное предложение: 21,000,000

Рыночная производительность 3,5 токенов

Нажмите на торговую ссылку:https://www.gate.io/trade/TAO_USDT, вы можете принять участиеТорговая площадка Gate.io предлагает торговлю TAO!

3.6 Производительность рыночных данных

Исходя из исторической тенденции цен, TAO проявляет значительную волатильность. В начале 2023 года цена TAO была относительно низкой, на начальном этапе исследования рынка. С непрерывным прогрессом проекта Bittensor, его технические преимущества и потенциал применения постепенно признавались рынком, и цена TAO начала устойчиво расти. Ко второй половине 2023 года, особенно с поддержкой некоторых ключевых технологических прорывов и расширения сценариев применения, цена TAO испытала быстрый рост, достигнув исторического максимума в $767.68 11 апреля 2024 года. Эта цена отражает высокое признание рынка и ожидания относительно проекта Bittensor. Впоследствии, в связи с общими рыночными коррекциями и частичным изъятием прибыли некоторыми инвесторами, цена TAO испытала определенную степень отката, входя в фазу корректировки флуктуаций цен.

Торговый объем TAO тесно связан с динамикой цен. Во время увеличения цен торговый объем обычно увеличивается, указывая на активность на рынке торговли и высокое участие инвесторов. Когда цены на TAO быстро растут, ежедневные объемы торгов часто превышают десятки миллионов долларов США, что свидетельствует о сильном рыночном спросе на TAO. Во время коррекций цен торговый объем может уменьшиться, но в целом остается на относительно высоком уровне, указывая на продолжающийся интерес рынка к TAO и уверенность инвесторов в его будущем развитии. Например, во время периода коррекции цен с мая по июнь 2024 года, хотя цены на TAO снижались, ежедневные объемы торгов оставались стабильными на уровне нескольких миллионов долларов США.

Четыре приложения и случая использования Bittensor (TAO)

4.1 Сценарии применения

Как инновационная децентрализованная сеть машинного обучения, Bittensor продемонстрировала широкий потенциал применения в различных областях благодаря своей уникальной технической архитектуре и инцентивной системе, предлагая новые идеи и методы решения разнообразных сложных проблем.

4.1.1 Распознавание изображений и голоса

В области распознавания изображений и речи возможности распределенных вычислений Bittensor играют решающую роль. Интегрируя вычислительные ресурсы многих узлов в сети, Bittensor может эффективно обрабатывать крупномасштабные изображения и речевые данные. В задачах распознавания изображений Bittensor может быстро анализировать большое количество изображений, точно идентифицировать объекты, сцены и другую информацию на изображениях. В системах автономного вождения Bittensor может обрабатывать изображения, снятые автомобильными камерами в режиме реального времени, идентифицировать дорожные знаки, транспортные средства, пешеходов и т. д., а также обеспечивать надежную визуальную поддержку автономного вождения. С точки зрения распознавания речи, Bittensor может быстро и точно анализировать и преобразовывать речевые сигналы, достигая эффективного преобразования речи в текст. В интеллектуальных системах голосовых помощников Bittensor может распознавать голосовые команды пользователей в режиме реального времени, быстро реагировать и предоставлять высококачественные услуги голосового взаимодействия. Bittensor также может непрерывно оптимизировать модели распознавания изображений и речи, используя свои богатые модельные ресурсы для повышения точности и эффективности распознавания.

4.1.2 Обработка естественного языка

В задачах обработки естественного языка Bittensor также имеет важное применение. Bittensor может поддерживать различные задачи обработки естественного языка, такие как классификация текста, анализ тональности, машинный перевод и т. д. В задачах классификации текста Bittensor может точно классифицировать текст по соответствующим категориям на основе его содержимого и особенностей. В системе классификации новостей Bittensor может быстро классифицировать новостные статьи по различным категориям, таким как политика, экономика, спорт, развлечения и т. д., что делает удобным для пользователей просмотр и поиск. При анализе тональности Bittensor может анализировать эмоциональные тенденции, выраженные в тексте, определяя, является ли он положительным, отрицательным или нейтральным. При мониторинге социальных сетей Bittensor может в режиме реального времени анализировать контент, опубликованный пользователями, чтобы понять эмоциональное отношение общественности к тому или иному событию или продукту. В области машинного перевода Bittensor может использовать свои мощные вычислительные возможности и богатые языковые модели для достижения точного перевода между разными языками. Будь то перевод деловых документов или перевод повседневных коммуникаций, Bittensor может предоставить высококачественные переводческие услуги, преодолевая языковые барьеры и способствуя международному общению и сотрудничеству.

4.1.3 Прогностическое моделирование и финансовый анализ

В областях прогностического моделирования и финансового анализа применение Bittensor может помочь предприятиям и учреждениям принимать более мудрые решения. Bittensor может использовать свои мощные возможности анализа данных и моделирования для глубокого анализа различных данных и установления точных прогностических моделей. В прогнозировании финансового рынка Bittensor может анализировать такие факторы, как исторические данные о ценах, рыночные тенденции и макроэкономические показатели, чтобы предсказать тенденции финансовых переменных, таких как цены на акции, обменные курсы и цены на товары, предоставляя ценные инвестиционные советы инвесторам. В плане оценки рисков Bittensor может всесторонне учитывать множество факторов для оценки уровня риска инвестиционных проектов, помогая инвесторам разумно распределять активы и снижать инвестиционные риски. Bittensor также может использоваться для выявления финансовых мошенничеств, своевременно обнаруживая аномальные транзакции через анализ данных о транзакциях и шаблоны поведения, предотвращая возникновение финансовых мошенничеств и обеспечивая стабильность и безопасность финансового рынка.

4.1.4 Научные исследования

Bittensor обеспечивает мощную поддержку сложных вычислительных задач в научных исследованиях. Во многих научных областях, таких как физика, химия, биология и т.д., требуется большой объем сложных вычислений и моделирования. Распределенные вычислительные ресурсы Bittensor могут обеспечить мощную вычислительную поддержку для этих научных исследований, ускоряя процесс исследований. В физике Bittensor можно использовать для моделирования сложных физических явлений, таких как движение небесных тел и столкновения частиц, помогая ученым углубиться в тайны Вселенной. В области химии Bittensor может быть использован для моделирования молекулярной структуры, исследований кинетики химических реакций, обеспечивая важную теоретическую поддержку для разработки новых лекарств и исследований в области материаловедения. В биологии Bittensor может быть использован для анализа последовательности генов, прогнозирования структуры белка и содействия развитию наук о жизни. Bittensor также может облегчить совместную работу и обмен информацией в научных исследованиях. Ученые из разных регионов могут обмениваться данными и вычислительными ресурсами через сеть Bittensor для совместного решения научных задач.

Вывод

Bittensor, как инновационный проект в интеграции искусственного интеллекта и блокчейна, демонстрирует уникальные технические преимущества и широкие перспективы применения. Путем создания децентрализованной сети машинного обучения Bittensor эффективно интегрирует глобальные вычислительные ресурсы, разрушая барьеры данных и вычислительных ресурсов в традиционной разработке искусственного интеллекта, способствуя открытому сотрудничеству и инновационному развитию технологий искусственного интеллекта.