1. Вступ

1.1 Фон та мета

У епоці швидкого технологічного розвитку сьогоднішнього дня штучний інтелект (AI) та технологія блокчейн, як дві революційні сили, глибоко змінюють ландшафт різних галузей. AI, завдяки своїм потужним аналізом даних, розпізнаванням шаблонів та інтелектуальним прийняттям рішень, показав величезний потенціал у багатьох галузях, таких як охорона здоров'я, фінанси та транспорт; тоді як блокчейн, завдяки своїм характеристикам децентралізації, незмінності, безпеці та надійності, надає нове рішення для встановлення довіри, обміну даними та передачі вартості. Коли ці дві передові технології об'єднуються, вони породжують серію інноваційних застосувань та проектів, з Bittensor (TAO) як видатним представником серед них.

Bittensor має на меті побудувати децентралізовану мережу машинного навчання, яка сприяє співпраці та обміну між розробниками штучного інтелекту, дослідниками та власниками даних по всьому світу за допомогою стимулюючого механізму технології блокчейн. Це допомагає знищувати бар'єри в традиційній розробці штучного інтелекту, дозволяючи більшій кількості людей брати участь у інноваціях та розвитку штучного інтелекту, спрямовуючи технологію штучного інтелекту в більш відкритому, справедливому та ефективному напрямку. Bittensor володіє важливим положенням в інтеграції штучного інтелекту та блокчейну, а його інноваційні концепції та технічна архітектура надають нові ідеї та методи для вирішення багатьох викликів у поточній розробці штучного інтелекту.

Друге, комплексний аналіз проекту Bittensor (TAO)

2.1 Огляд проекту

Bittensor - це інноваційний відкритий протокол з основною метою побудови мережі машинного навчання на основі блокчейну, присвяченої створенню децентралізованого ринку штучного інтелекту. На цьому ринку інтегровані ресурси штучного інтелекту, і різні учасники можуть обмінюватися та торгувати моделями машинного навчання, даними та обчислювальними ресурсами, утворюючи живу та інноваційну екосистему.

2.2 Технічні принципи

Технічні принципи Bittensor включають кілька ключових аспектів, включаючи розподілене обчислення, захист конфіденційності даних, механізми консенсусу та механізми стимулювання, ці технології спільно працюють для підтримки децентралізованої мережі машинного навчання Bittensor.

2.2.1 Розподілена обчислювальна

Bittensor використовує технологію розподіленого обчислення для повного мобілізування неактивних обчислювальних ресурсів учасників мережі. Користувачі можуть внести свої неактивні обчислювальні ресурси, які будуть інтегровані в мережу Bittensor для виконання завдань глибокого навчання. Під час виконання завдань Bittensor декомпонує складні завдання глибокого навчання на менші частини, а потім призначає ці підзадачі декільком вузлам у мережі для паралельного виконання. Цей метод паралельних обчислень значно підвищує ефективність обчислень, дозволяючи Bittensor швидко обробляти завдання з великим обсягом даних та складним навчанням моделей. Наприклад, у завданнях розпізнавання зображень Bittensor може розподілити велику кількість зображень на різні вузли для обробки, при цьому кожен вузол незалежно завершує частину роботи з розпізнавання зображень та нарешті агрегує результати для досягнення ефективного розпізнавання зображень.

2.2.2 Захист конфіденційності даних

Щодо захисту конфіденційності даних, Bittensor використовує технологію гомоморфного шифрування. Гомоморфне шифрування - це особлива форма шифрування, яка дозволяє виконувати конкретні алгебраїчні операції над криптотекстом, і розшифрований результат такий самий, якщо б ту саму операцію виконано над звичайним текстом. Це означає, що дані завжди залишаються зашифрованими під час передачі та обробки, і користувачі можуть розшифрувати кінцевий результат лише за допомогою своїх приватних ключів після завершення обчислення. У мережі Bittensor дані, завантажені користувачами, спочатку гомоморфно шифруються перед розподілом на різні вузли для обчислення. Вузли не можуть отримати доступ до звичайного тексту зашифрованих даних під час їх обробки, що ефективно захищає конфіденційність даних. Навіть якщо вузол у мережі піддається атакам, зловмисник може отримати доступ лише до зашифрованих даних і не може видобути з них цінну інформацію.

2.2.3 Механізм консенсусу

Bittensor використовує візантійський алгоритм консенсусу Fault Tolerance для досягнення консенсусу та перевірки точності результатів обчислень. Візантійська відмовостійкість відноситься до здатності розподіленої системи працювати нормально і досягати консенсусу навіть за наявності часткових помилок або шкідливих вузлів. У мережі Bittensor вузли спілкуються та співпрацюють за допомогою алгоритму консенсусу Byzantine Fault Tolerance, щоб гарантувати, що кожен вузол досягає консенсусу щодо результатів обчислень. Цей алгоритм за допомогою кількох раундів передачі повідомлень і перевірки ефективно захищає від атак з боку шкідливих вузлів, забезпечуючи безпеку та надійність мережі. Після того, як вузол надішле результат обчислення, інші вузли перевірять результат. Якщо більшість вузлів схвалює результат, він вважається дійсним. Якщо шкідливі вузли намагаються втрутитися в результат, їхня відносно невелика кількість заважає їм пройти перевірку інших вузлів, таким чином не маючи змоги порушити консенсус мережі.

2.2.4 Механізм стимулювання

Механізм заохочення Bittensor є важливою частиною його екосистеми, яка винагороджує користувачів за внесок обчислювальних ресурсів та участь в управлінні мережею за допомогою токена TAO. Чим більше обчислювальних ресурсів вносить користувач і чим активніше він бере участь в управлінні мережею, тим більше токенів TAO він отримує в якості винагороди. Цей механізм заохочення ефективно заохочує користувачів активно брати участь у мережі Bittensor, надаючи мережі більше обчислювальних ресурсів та високоякісних послуг. Токени TAO також можна використовувати для покупки та отримання обчислювальних ресурсів, даних, моделей штучного інтелекту в мережі Bittensor та участі в управлінні спільнотою. Користувачі, які володіють токенами TAO, можуть голосувати з таких важливих питань, як напрямок розвитку мережі та прийняття правил, впливаючи на розвиток мережі.

III. Аналіз економіки токенів TAO

3.1 Основна інформація про токен

TAO - це власний токен мережі Bittensor, схожий на Bitcoin, з загальним максимальним обмеженням поставок у розмірі 21 000 000 токенів, які будуть видані протягом 256 років.
$TAO буде поділятися на дві частини кожні 10,5 мільйонів блоків і пройде 64 події поділу протягом понад 45 років.
Щодо ринкової торгівлі, TAO має високий рівень активності і може бути торговано на кількох відомих криптовалютних біржах, таких як Binance, Gate.io та інших основних біржах, надаючи інвесторам зручні торгові канали та сприяючи обігу та відкриттю вартості TAO на ринку.

3.2 Функціональність токена

TAO має кілька важливих функцій в екосистемі Bittensor і є ключовим елементом для забезпечення нормальної роботи мережі та розвитку екосистеми.

• Торговий середній: TAO служить торговим посередником у мережі Bittensor, широко використовується в торгових сценаріях сервісів і ресурсів штучного інтелекту. Користувачі, які хочуть отримати доступ до послуг навчання моделі штучного інтелекту в мережі Bittensor, повинні використовувати токени TAO для оплати зборів. Цей спосіб оплати робить процес торгівлі більш зручним та ефективним, а також використовує характеристики технології блокчейн для забезпечення безпеки та прозорості транзакцій. Незалежно від того, чи це невеликий стартап, який шукає індивідуальні рішення для штучного інтелекту, чи велике підприємство, яке проводить масштабне навчання моделей штучного інтелекту, транзакції можуть бути швидко та безпечно завершені в мережі Bittensor за допомогою TAO.

• Токен управління: TAO надає власникам право брати участь у вирішенні питань управління мережею Bittensor. Користувачі, які утримують токени TAO, можуть голосувати за важливі питання, такі як оновлення мережі, створення правил, розподіл ресурсів тощо. Коли мережа розглядає важливе технічне оновлення, результати голосування власників TAO безпосередньо впливають на те, чи може оновлення бути успішно реалізоване. Цей механізм управління повністю втілює децентралізовану філософію Bittensor, дозволяючи членам спільноти колективно брати участь у розвитку мережі та забезпечувати відповідність напрямку розвитку мережі інтересам більшості.

• Інструменти стимулювання: ТОА-токен - це основа інцентивної ​​системи Bittensor. Користувачі можуть отримати токени TAO в якості винагороди за надання обчислювальних ресурсів, надання високоякісних даних або участь у мережевій верифікації. Користувачі, які надають велику кількість вільних обчислювальних ресурсів, отримають відповідну кількість токенів TAO на основі використання та часу внеску своїх ресурсів. Ця інцентивна ​​система ефективно стимулює ентузіазм користувачів, заохочуючи більше людей брати участь в мережі Bittensor та забезпечуючи потужний поштовх для розвитку мережі.

3.3 Розподіл токенів та випуск

Початковий розподіл TAO дотримується принципів справедливості та справедливості, спрямованих на залучення учасників з усього світу. Не було початкового розподілу токенів конкретним командам або установам, але завдяки майнінгу та стейкінгу всі учасники мають рівні можливості отримати токени TAO. Під час процесу майнінгу користувачі беруть участь у цінних обчисленнях глибокого навчання, вносячи потужність хешу GPU та отримуючи відповідні винагороди TAO залежно від їх обчислювальних внесків. Щодо стейкінгу, користувачі вкладають токени TAO в мережу, щоб забезпечити безпеку та стабільність мережі, отримуючи винагороди за стейкінг.

З розвитком мережі механізм випуску TAO також має унікальні характеристики. Кожні 10,5 мільйонів блоків проходять цикл подвоєння. Поточна швидкість блоку встановлена ​​на один блок кожні 12 секунд, що означає, що перша подвоєння на мережі Bittensor може відбутися приблизно у серпні 2025 року. Введення механізму подвоєння поступово зменшує випуск TAO, тим самим забезпечуючи рідкість токенів та надаючи підтримку їх вартості. З плином часу кількість недавно згенерованого TAO поступово зменшується, що буде спонукати користувачів докладніше дбати про токени TAO у своїх руках, а також підштовхувати учасників мережі приділяти більше уваги якості своїх внесків, щоб отримати обмежені винагороди в TAO.

Основна інформація про 3.4 токени (2025-3-3)

1. Капіталізація ринку: $2,909,261,683
2. Повністю розведена ринкова капіталізація: $7,262,717,509
3. Обіг: 8,412,071
4. Загальна кількість: 21,000,000
5. Максимальний постачання: 21,000,000

Ринкова продуктивність 3,5 токенів

Перейдіть за посиланням для торгівлі:https://www.gate.io/trade/TAO_USDT, ви можете прийняти участьТорговий майданчик Gate.io TAO торгівля!

3.6 Дані ринку Производительність

Судячи з історичного цінового тренду, TAO демонструє значну волатильність. На початку 2023 року ціна TAO була відносно низькою, на початковому етапі дослідження ринку. З безперервним прогресом проекту Bittensor, його технічними перевагами та потенціалом застосування, які поступово визнавалися ринком, ціна TAO почала неухильно зростати. До другої половини 2023 року, особливо завдяки стимулюванню деяких ключових технологічних проривів і розширенню сценарію застосування, ціна TAO швидко зросла, досягнувши історичного максимуму в 767,68 долара 11 квітня 2024 року. Ця ціна відображає високе визнання та очікування ринку щодо проекту Bittensor. Згодом, через загальні коригування ринку та фіксацію прибутку деякими інвесторами, ціна TAO зазнала певного ступеня відкату, увійшовши у фазу коригування коливань ціни.

Торговий обсяг TAO тісно пов'язаний зі зміною цін. Під час зростання цін торговий обсяг зазвичай збільшується, що свідчить про активність на ринку торгівлі та високу участь інвесторів. Коли ціни на TAO стрімко зростають, щоденні обсяги торгів часто перевищують десятки мільйонів доларів США, що свідчить про сильний ринковий попит на TAO. Під час корекції цін торговий обсяг може зменшуватися, але загалом залишається на відносно високому рівні, що свідчить про стійкий ринковий інтерес до TAO та довіру інвесторів до його майбутнього розвитку. Наприклад, під час періоду корекції цін з травня по червень 2024 року, хоча ціни на TAO знизились, щоденні обсяги торгів залишалися стабільними на рівні кількох мільйонів доларів США.

Чотири, сценарії та випадки використання Bittensor (TAO)

4.1 Сценарії застосування

Як інноваційна децентралізована мережа машинного навчання, Bittensor продемонструвала широкий потенціал застосування в різних галузях завдяки своїй унікальній технічній архітектурі та інцентивному механізму, надаючи нові ідеї та методи для вирішення різних складних проблем.

4.1.1 Розпізнавання зображень та голосу

У галузі розпізнавання зображень і мови розподілені обчислювальні можливості Bittensor відіграють вирішальну роль. Інтегруючи обчислювальні ресурси багатьох вузлів мережі, Bittensor може ефективно обробляти великомасштабні зображення та мовні дані. У завданнях на розпізнавання зображень Bittensor може швидко аналізувати велику кількість зображень, точно ідентифікувати об'єкти, сцени та іншу інформацію на зображеннях. У системах автономного водіння Bittensor може обробляти зображення, зняті автомобільними камерами в режимі реального часу, ідентифікувати дорожні знаки, транспортні засоби, пішоходів тощо, а також забезпечувати надійну візуальну підтримку автономного водіння. З точки зору розпізнавання мови, Bittensor може швидко і точно аналізувати і перетворювати мовні сигнали, досягаючи ефективної перетворення мови в текст. В інтелектуальних системах голосових помічників Bittensor може розпізнавати голосові команди користувачів в режимі реального часу, швидко реагувати і надавати високоякісні послуги голосової взаємодії. Bittensor також може постійно оптимізувати моделі розпізнавання зображень і мови, використовуючи свої багаті ресурси моделей для підвищення точності та ефективності розпізнавання.

4.1.2 Обробка природної мови

У завданнях обробки природної мови Bittensor також має важливе застосування. Bittensor може підтримувати різні завдання обробки природної мови, такі як класифікація тексту, аналіз настроїв, машинний переклад тощо. У завданнях класифікації тексту Bittensor може точно класифікувати текст за відповідними категоріями на основі його змісту та особливостей. У системі класифікації новин Bittensor може швидко класифікувати новинні статті за різними категоріями, такими як політика, економіка, спорт, розваги тощо, що робить користувачам зручним перегляд і пошук. У аналізі настроїв Біттензор може аналізувати емоційні тенденції, виражені в тексті, визначаючи, чи є він позитивним, негативним або нейтральним. У моніторингу соціальних мереж Bittensor може в режимі реального часу аналізувати контент, опублікований користувачами, щоб зрозуміти емоційне ставлення публіки до певної події або продукту. У галузі машинного перекладу Bittensor може використовувати свої потужні обчислювальні можливості та багаті мовні моделі для досягнення точного перекладу між різними мовами. Незалежно від того, чи це переклад ділових документів або переклад повсякденного спілкування, Bittensor може надати високоякісні послуги перекладу, руйнуючи мовні бар'єри та сприяючи міжнародному спілкуванню та співпраці.

4.1.3 Прогностичне моделювання та фінансовий аналіз

У сферах прогнозного моделювання та фінансового аналізу застосування Bittensor може допомогти підприємствам та установам приймати більш розумні рішення. Bittensor може використовувати свої потужні можливості аналізу та моделювання даних для глибокого аналізу різних даних та створення точних прогнозних моделей. У прогнозуванні фінансових ринків Bittensor може аналізувати такі фактори, як історичні дані про ціни, ринкові тенденції та макроекономічні показники, щоб передбачити тенденції фінансових змінних, таких як ціни на акції, обмінні курси та ціни на сировинні товари, надаючи цінні інвестиційні поради інвесторам. З точки зору оцінки ризиків, Bittensor може всебічно розглянути безліч факторів для оцінки рівня ризику інвестиційних проектів, допомогти інвесторам розумно розподілити активи і знизити інвестиційні ризики. Bittensor також може використовуватися для виявлення фінансового шахрайства, своєчасного виявлення аномальних транзакцій за допомогою аналізу даних про транзакції та моделей поведінки, запобігання виникненню фінансового шахрайства та забезпечення стабільності та безпеки фінансового ринку.

4.1.4 Наукові дослідження

Bittensor забезпечує потужну підтримку складних обчислювальних завдань у наукових дослідженнях. У багатьох наукових галузях, таких як фізика, хімія, біологія тощо, потрібна велика кількість складних обчислень і симуляцій. Розподілені обчислювальні ресурси Bittensor можуть забезпечити потужну обчислювальну підтримку для цих наукових досліджень, прискорюючи процес дослідження. У фізиці Bittensor можна використовувати для моделювання складних фізичних явищ, таких як рух небес і зіткнення частинок, допомагаючи вченим заглибитися в таємниці Всесвіту. У галузі хімії Bittensor може бути використаний для моделювання молекулярної структури, дослідження кінетики хімічних реакцій, надаючи важливу теоретичну підтримку для розробки нових ліків та досліджень у галузі матеріалознавства. У біології Bittensor може використовуватися для аналізу послідовностей генів, прогнозування структури білка та сприяння розвитку наук про життя. Bittensor також може сприяти співпраці та участі в наукових дослідженнях. Вчені з різних регіонів можуть обмінюватися даними та обчислювальними ресурсами через мережу Bittensor для спільного вирішення наукових проблем.

Висновок

Bittensor, як інноваційний проект у сфері інтеграції штучного інтелекту та блокчейну, демонструє унікальні технічні переваги та широкі перспективи застосування. Шляхом побудови децентралізованої мережі машинного навчання, Bittensor ефективно інтегрує глобальні обчислювальні ресурси, руйнуючи бар'єри даних та обчислювальних ресурсів у традиційній розробці штучного інтелекту, сприяючи відкритій співпраці та інноваційному розвитку технологій штучного інтелекту.