TL;DR

• Bittensor, qua dTAO, chuyển sự phân phối thưởng của subnet từ tỷ lệ cố định sang một tỷ lệ được xác định bởi trọng số đặt cược, với 50% được đưa vào hồ bơi thanh khoản, nhằm mục tiêu tạo điều kiện phát triển cho các subnet chất lượng cao thông qua đánh giá phi tập trung.
• Ở các giai đoạn đầu, sự biến động cao, các cạm bẫy APY và lựa chọn bất lợi cùng tồn tại, yêu cầu sự cân bằng giữa việc lọc chất lượng của thiết bị đào, người dùng nhận diện ngưỡng, và sự không phù hợp giữa sự hứng thú của thị trường.
• Trong số 10 mạng con hàng đầu hiện tại, chỉ có một mạng yêu cầu các thợ đào nộp các mô hình mã nguồn mở, trong khi các mạng khác thường gặp vấn đề như đội ngũ ẩn danh và thiếu việc gắn kết sản phẩm, tiết lộ các vấn đề chậm trễ trong cơ sở hạ tầng AI Web3.
• Sự xác thực cuối cùng phụ thuộc vào vòng lặp phản hồi tích cực giữa giá TAO và giá trị thực tế của mạng con. Nếu điều này thất bại, có thể dẫn đến sự dịch chuyển liên tục của đường theo dõi trí tuệ nhân tạo Web3 theo hướng nhẹ hơn.

Phản biện lịch sử

Sự giới thiệu của dTAO đã thay đổi các quy tắc cho việc phân phối TAO hàng ngày trong Bittensor:

Các quy tắc trước đây: Phần thưởng mạng lưới con được phân bổ theo tỷ lệ cố định - 41% cho người xác thực, 41% cho người đào, và 18% cho chủ sở hữu mạng lưới con. Số lượng TAO phát hành cho mạng lưới con được xác định bởi phiếu bầu của người xác thực.

Quy tắc Post-dTAO: Bây giờ, 50% số dTAO mới phát hành sẽ được thêm vào hồ chứng khoán, và 50% còn lại sẽ được phân phối cho các validator, người đào, và chủ sở hữu mạng con dựa trên quyết định của các thành viên mạng con. Số lượng phát hành TAO cho các mạng con được xác định bởi trọng lượng đặt cược của mạng con.

Mục tiêu thiết kế dTAO:

Mục tiêu chính của dTAO là thúc đẩy sự phát triển của các mạng con với tiềm năng thu nhập thực sự, kích thích sự ra đời của các ứng dụng trường hợp sử dụng thực sự và đảm bảo rằng những ứng dụng này được đánh giá đúng cách.

Đánh Giá Mạng Lưới Phân Cấp Phi Tập Trung: Không còn phụ thuộc vào một số ít người xác nhận, giá động của hồ bơi dTAO sẽ xác định phân phối của việc phát hành TAO. Những người giữ TAO có thể ủng hộ các mạng lưới phân cấp mà họ tin tưởng bằng cách đặt cược TAO.

Tăng Khả Năng Mạng Con: Loại bỏ giới hạn mạng con để khuyến khích sự cạnh tranh và sáng tạo trong hệ sinh thái.

Khuyến khích Sự Tham Gia Sớm: Điều này có thể thúc đẩy người dùng tập trung vào các mạng lưới con mới, khuyến khích toàn bộ hệ sinh thái đánh giá các mạng lưới con mới. Các Validator chuyển đổi sang một mạng lưới con mới sớm hơn có thể nhận được phần thưởng cao hơn. Việc chuyển đổi sớm sang các mạng lưới con mới có nghĩa là mua dTAO với giá thấp hơn, tăng cơ hội sở hữu nhiều TAO hơn trong tương lai.

Thúc đẩy các máy đào và xác minh viên tập trung vào các mạng con chất lượng cao: Kích thích thêm các máy đào và xác minh viên tìm kiếm các mạng con mới chất lượng cao. Mô hình của các máy đào là ngoại chuỗi, và các xác minh của các xác minh viên cũng là ngoại chuỗi. Mạng Bittensor thưởng cho các máy đào dựa hoàn toàn vào các đánh giá của các xác minh viên. Do đó, đối với các loại ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác nhau, hoặc thậm chí tất cả các loại ứng dụng, miễn là chúng phù hợp với kiến trúc máy đào-xác minh viên, Bittensor có thể đánh giá chúng một cách chính xác. Bittensor có mức độ bao hàm cao đối với các ứng dụng trí tuệ nhân tạo, đảm bảo rằng mỗi người tham gia ở mỗi giai đoạn có thể nhận được động lực, từ đó đóng góp cho giá trị của Bittensor.

Phân tích ba tình huống ảnh hưởng đến xu hướng giá dTAO

Đánh giá về Cơ chế Cơ bản

Việc phát hành cố định hàng ngày của TAO và một lượng tương đương dTAO được tiêm vào hồ chứa thanh khoản tạo ra các thông số hồ chứa thanh khoản mới (giá trị k). Trong số đó, 50% dTAO đi vào hồ chứa thanh khoản, trong khi 50% còn lại được phân phối dựa trên trọng số giữa chủ sở hữu mạng con, nhà xác thực và thợ đào. Các mạng con có trọng số cao nhận một phần lớn hơn của phân bổ TAO.

Kịch bản 1: Chu kỳ tích lũy tích cực

Khi lượng TAO được ủy quyền cho các máy chủ tiếp tục tăng, trọng lượng mạng con tăng, và tỷ lệ phần thưởng của người đào cũng mở rộng. Động lực để các máy chủ mua số lượng lớn các mã thông báo mạng con có thể được chia thành hai loại:

1. Hành vi Arbitrage Ngắn Hạn

Các chủ sở hữu Subnet, trong vai trò là những người xác thực, đẩy giá token lên bằng cách giao dịch TAO (tiếp tục mô hình phát hành cũ). Tuy nhiên, cơ chế dTAO làm yếu đi sự chắc chắn của chiến lược này:

• Khi tỷ lệ người dùng giao dịch không hợp lý cao hơn so với người dùng tập trung vào chất lượng, cơ hội cắt lỗ ngắn hạn có thể được duy trì.
• Ngược lại, điều này sẽ dẫn đến sự giảm giá nhanh chóng của các token tích luỹ từ sớm, và kết hợp với cơ chế phát hành đồng nhất giới hạn việc sở hữu token, các mạng con chất lượng cao cuối cùng có thể loại bỏ chúng trong dài hạn.

2. Logic thu nhận giá trị

Các mạng con có các trường hợp sử dụng thực sự thu hút người dùng thông qua doanh thu thực tế, nơi người stakeholder kiếm được các phần thưởng dTAO đòn bẩy cũng như lợi tức stakeholder bổ sung, tạo thành một vòng lặp tăng trưởng bền vững.

Kịch bản 2: Tình thế bế tắc về tăng trưởng tương đối

Khi việc đặt cọc mạng con tiếp tục tăng nhưng vẫn đuối sau các dự án hàng đầu, vốn hóa thị trường tăng ổn định nhưng không tối đa hóa lợi nhuận. Tại thời điểm này, cần xem xét kỹ lưỡng các điểm sau:

• Chất lượng của Miner quyết định ranh giới cao nhất: TAO, như một nền tảng khuyến khích mô hình mã nguồn mở (không phải là nền tảng đào tạo), rút ra giá trị của mình từ việc xuất và áp dụng các mô hình chất lượng cao. Hướng chiến lược được chọn bởi chủ sở hữu mạng lưới phụ, cùng với chất lượng của các mô hình được nộp bởi các Miner, tạo nên mái cao phát triển.
• Phân Tích Năng Lực Đội Ngũ: Các thợ đào hàng đầu thường đến từ các nhóm phát triển mạng con, và chất lượng thợ đào về cơ bản phản ánh sức mạnh kỹ thuật của nhóm.

Kịch bản 3: Vòng xoay tử thần của việc mất Staking

Khi việc đặt cọc mạng con giảm đi, nó có thể dễ dàng kích hoạt một chu kỳ ác liệt (việc đặt cọc giảm đi → lợi nhuận giảm → dòng tiền rút thêm). Các kích hoạt cụ thể bao gồm:

1. Loại bỏ Cạnh tranh: Mặc dù mạng con mang giá trị thực tế, chất lượng sản phẩm của nó đang đứng sau và trọng lượng giảm đi, dẫn đến việc loại bỏ. Đây là trạng thái lý tưởng cho sự phát triển của hệ sinh thái lành mạnh, nhưng chưa có dấu hiệu nào cho thấy giá trị của TAO trở nên rõ ràng như một “cái xẻng ủng hộ ứng dụng Web3”.
2. Hiệu ứng Sụp đổ Kỳ vọng: Tầm nhìn thị trường giảm giá về tương lai của mạng con dẫn đến việc rút cọc đầu cơ. Khi phát hành hàng ngày bắt đầu giảm, các nhà khai thác không chính thức tăng tốc việc rút lui của họ, cuối cùng tạo thành một xu hướng suy thoái không thể đảo ngược.

Rủi ro tiềm ẩn và Chiến lược Đầu tư

• Cửa sổ biến động cao: Số lượng phát hành dTAO lớn ban đầu nhưng việc phát hành hàng ngày ổn định có thể gây ra sự biến động giá mạnh trong vài tuần đầu. Trong giai đoạn này, việc đặt cược trong mạng gốc trở thành chiến lược giảm thiểu rủi ro, cung cấp lợi tức cơ bản ổn định.
• APY Trap: Sự cám dỗ ngắn hạn của APY cao có thể che mờ những rủi ro dài hạn do tính thanh khoản không đủ và thiếu tính cạnh tranh của mạng con.
• Cơ chế Trò chơi Trọng lượng: Trọng lượng của người Xác minh được xác định chung bởi giá trị dTAO của mạng lưới con và root network TAO staking (mô hình trọng lượng kết hợp). Trong 100 ngày đầu tiên sau khi mạng lưới con được phát hành, staking root network vẫn giữ ưu thế sinh lời xác định.

• Đặc điểm Giao dịch Giống như Meme: Ở giai đoạn hiện tại, hành vi đặt cược subnet chia sẻ các thuộc tính rủi ro đầu cơ tương tự với Memecoins.

Đầu tư giá trị và Sự không phù hợp trên thị trường

• Nghịch Lý Xây Dựng Sinh Thái: Cơ chế dTAO nhằm phát triển các mạng con thực tế, nhưng đặc điểm đầu tư giá trị dẫn đến:
• Chi phí giáo dục Thị trường Cao: Việc đánh giá liên tục chất lượng khai thác, các kịch bản ứng dụng, nền tảng nhóm và mô hình lợi nhuận tạo ra rào cản nhận thức cho nhà đầu tư không chuyên nghiệp về AI.
• Chuyển đổi Sự phổ biến Kém: Hoàn toàn ngược với các token Đại lý, các token mạng con vẫn chưa tạo ra một sự đồng thuận thị trường cùng quy mô tương đương.

Rủi ro hệ thống của việc gửi cọc một cách không hợp lý

• Lặp lại Các Tình huống Lịch sử: Nếu người dùng tiếp tục mù quáng theo dõi các chỉ số khối lượng phát hành, điều đó sẽ dẫn đến:
• Validator Rent-Seeking: Sự lặp lại của vấn đề tự bỏ phiếu mạng lưới con dưới cơ chế cũ.
• Lỗi Nâng cấp Cơ chế: Vi phạm thiết kế ban đầu của chức năng lọc chất lượng của dTAO.
• Yêu cầu Rào Cản Nhận Thức: Nhà đầu tư cần có khả năng đánh giá chất lượng mạng con, tuy nhiên trình độ thị trường hiện tại và yêu cầu cơ chế không phù hợp.

Lý thuyết trò chơi về vấn đề thời điểm đầu tư

• Cửa Sổ Nhập Hàng Tối Ưu: Cửa sổ đầu tư nên được dời sang vài tháng sau khi mạng con được ra mắt (khi khả năng của nhóm và tiềm năng của mạng trở nên rõ ràng), nhưng điều này đối mặt với:

1. Rủi ro giảm sự chú ý của thị trường
2. Suy thoái tính thanh khoản do những người đầu cơ sớm rời đi

• Chỉ số thành công của Chứng thực Kép:

1. Giá TAO và giá trị thực tế của mạng con tạo ra phản hồi tích cực.
2. Các nhà xác thực chọn giữ TAO để có lợi tức ổn định thay vì bán.

Rủi ro mất chất lượng của máy đào

• Tiến triển Bất lợi:
• Thiếu Cơ Chế Lọc Chất Lượng: Các mô hình hiện tại không thể phân biệt một cách hiệu quả chất lượng đóng góp của người đào.
• Môi trường động cơ mất cân bằng: Hành vi buôn bán không công bằng của các nhà khai thác chất lượng thấp làm co cụm không gian tồn tại cho các nhà phát triển chất lượng cao.
• Rào Cản Xây Dựng Sinh Thái: Môi Trường Ổn Định Mô Hình Mã Nguồn Mở Vẫn Còn Non Trẻ, Có Thể Rơi Vào Tình Trạng “Tiền Xấu Đuổi Tiền Tốt”.

Sự khó khăn ba lần khi đầu tư vào các mạng con dTAO

Vấn đề cốt lõi:

• Có thể thu hút nguồn tài nguyên máy đào chất lượng cao cho các mạng con không?
• Hệ thống đánh giá người dùng có hiệu quả không?

Tình huống khó xử thứ cấp:

• Có các kịch bản ứng dụng kinh doanh thực sự cho các mạng con không?

Điểm rủi ro tiềm năng:

• Sự minh bạch về thông tin của đội ngũ phát triển
• Tính hợp lý của thiết kế mô hình lợi nhuận
• Khả năng thực thi thị trường
• Khả năng can thiệp của vốn bên ngoài
• Thiết kế cơ chế phát hành Token

Quan sát và Kỳ vọng

Mặc dù mô hình mã nguồn mở là hướng phát triển chính của sự tiến hóa công nghệ, nhưng họ có thể đối mặt với thách thức trong việc vượt qua các chướng ngại trong lĩnh vực phi tập trung.

Hiện tại, với tư cách là một nhà lãnh đạo ngành công nghiệp, hệ sinh thái mạng lưới dTAO của Bittensor vẫn có các khuyết điểm chất lượng đáng kể. Từ việc phân tích của mười mạng lưới con hàng đầu theo lượng phát hành phần thưởng TAO, rõ ràng chỉ có một mạng lưới con trong TOP10 yêu cầu các thợ đào gửi các mô hình mã nguồn mở, trong khi phần còn lại có mối tương quan yếu kém giữa các thợ đào và việc phát triển mô hình.

Việc huấn luyện các mô hình mã nguồn mở có rào cản kỹ thuật cao, gây ra thách thức lớn đối với các nhà phát triển Web3. Để duy trì một số lượng đủ lớn các thợ đào, hầu hết các mạng con giảm yêu cầu kỹ thuật đầu vào và tránh yêu cầu mô hình mã nguồn mở để đảm bảo cung cấp cho hồ bơi khuyến nghị token.

Ngay cả các mạng con không có mô hình mã nguồn mở bắt buộc vẫn đối mặt với mối quan tâm về chất lượng hệ sinh thái.

Các vấn đề sau thường được tìm thấy trong các mạng con TOP10:

Thiếu các sản phẩm có thể xác minh, triển khai

• Tỷ lệ phần lớn quá nhiều nhóm phát triển ẩn danh
• Token dTAO thiếu việc cố định hiệu quả vào giá trị sản phẩm
• Mô hình doanh thu không thuyết phục trên thị trường
• Triết lý thiết kế cơ bản của dTAO là hướng về tương lai, nhưng cơ sở hạ tầng Web3 hiện tại chưa đủ để hỗ trợ việc xây dựng hệ sinh thái lý tưởng. Sự không phù hợp giữa lý tưởng và hiện thực có thể dẫn đến hai kết quả có thể xảy ra:
• Hệ thống định giá của các mạng con dTAO có thể cần được điều chỉnh giảm.
• Nếu mô hình nền tảng mã nguồn mở của Bittensor không được xác nhận, ngành công nghiệp Web3 AI có thể chuyển hướng sang các ứng dụng Đại lý và phát triển middleware nhẹ hơn.

Miễn trừ trách nhiệm：

1. Bài viết này được sao chép từ [GateTechFlow], bản quyền thuộc về tác giả gốc [BlockBooster], nếu bạn có bất kỳ ý kiến ​​nào về việc sao chép, vui lòng liên hệ Gate Learnđội, đội sẽ xử lý nó càng sớm càng tốt theo các quy trình liên quan.
2. Bản quyền: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ đại diện cho quan điểm cá nhân của tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các phiên bản ngôn ngữ khác của bài viết được dịch bởi nhóm Gate Learn, không được đề cập trong Gate.io, bài viết dịch có thể không được sao chép, phân phối hoặc đạo văn.