Крипто завжди була захоплюючою для мене. Десь завжди знаходяться нові речі, з яких я можу щось вивчити. Я природно допитлива людина, мені подобається задавати багато дурних питань, особливо технічним особам, щоб лише крапельку взнати їхні відомості та вивчити з їхніх цінних досвідів.

ШІ не є винятком, насправді речі рухаються зі швидкістю світла, коли веб-гіганти технології Web2 постійно вдосконалюють свої моделі, основні додатки використовують ШІ, випускають випадки використання, що працюють на ШІ

• @canvaзапустив інструменти штучного інтелекту для того, щоб непрофесійні митці та творці могли легко створювати інтерактивні враження та посилювати свої творіння штучним інтелектом
• @YouTubeпредставив новий інструмент штучного інтелекту, який дозволяє творцям створювати фонову музику для відео
• Сервіси таксі, такі як Grab, використовують агентичний штучний інтелект для підтримки торговців та водіїв-партнерів
• E-commerce players like Lazada helping to introduce GenAI tools to help sellers with sales, marketing, and customer service

І список продовжується. Практичні використання в реальному світі, які використовують генеративний штучний інтелект та агентний штучний інтелект для поліпшення робочих процесів, продовжують здобувати популярність серед підприємств та роздрібних користувачів.

Добре те, що ці технології легко доступні — ви можете знайти безкоштовні або недорогі рішення скрізь. Користь великою мірою перевищує фінансові витрати.

Але те, на що люди часто не звертають увагу, це приховані компроміси при використанні цих продуктів штучного інтелекту, такі як:

• Хто володіє вашими даними?
• Чи може хтось інший взяти вашу ідею і створити конкуруючий продукт?
• Чи безпечна платформа? Чи можуть ваші дані витікати?
• Якщо платформа вийде з ладу (як це сталося з AWS), чи це може зупинити ваш бізнес? Чи можуть бути під загрозою кошти клієнтів?
• Чи завжди ви можете отримати доступ до своєї платформи? Чи потрібно підтвердити свій ідентифікаційний документ? Якщо платформа припинить роботу, чи все ще належить вам ваш продукт або бізнес?

Багато інших питань (я говорив про це більш докладно у своєму попередньому статті, якщо ви ще не прочитали її).

Централізовані гравці мають централізовану владу приймати рішення, які можуть (необережно) радикально вплинути на ваше життя.

Ви можете стверджувати, що це не має значення - можливо, ви не будете використовувати ці інструменти часто, або ви довіряєте цим компаніям діяти в найкращих інтересах користувачів. Це добре. Ви навіть можете захотіти інвестувати в ці стартапи зі штучним інтелектом, оскільки вони використовують масштабні ринки, доступні для адреси. Але справа в тому, що ви не можете. Якщо ви не на @ycombinatorабо в топовий венчурний фонд, ви не отримуєте доступ до цих угод.

З іншого боку, у Web3 AI є багато інвестиційних AI екосистем з командами, що працюють над приведенням децентралізованих продуктів та послуг AI до користувачів. Одна з найбільш перспективних інвестиційних екосистем DeAI - @opentensor (Bittensor)

Біттензор: Дарвінівський штучний інтелект

Bittensor входить в категорію «Дарвінівської ШІ» — еволюція ШІ через природний відбір. Уявіть це як Голодні ігри, але для ШІ, де кожна підмережа має свій власний голодний ігровий процес з «шахраями» як жертвами (або учасниками). Вони конкурують один з одним зі своїми власними моделями та власними даними щодо виконання певного завдання. Лише найприспособленіші моделі (ті, які виконують найкраще) отримують винагороду. Слабші моделі замінюються або еволюціонують (через тренування, налаштування або вивчення від інших). З часом це призводить до більш стійкого, різноманітного та високопродуктивного екосистеми ШІ.

Що саме захоплює в Bittensor, це конкурентна & стимулююча механіка, яка розроблена для вирівнювання інцентивів між різними зацікавленими сторонами. Я описав виклики, з якими зіштовхуються команди Web3 AI агентів у твіті нижче...

у великих лініях поточні токени агента хороші для спекулянтів & хороші для команд використовувати як інструмент для створення шуму, але це погано для використання токенів для привласнення & утримання користувачів, а також погано через те, що їх не можна використовувати як стимули для утримання талантів (розробників, засновників тощо), особливо коли ціна падає

Bittensor вирішує це за допомогою ринкового механізму, який розподіляє$TAOемісії до підмереж, тим самим стимулюючи та підтримуючи команди взлітної смуги. Ринок визначає, які підмережі отримують більше емісій за допомогою стейкінгу$TAOв межах цих підмереж. Після того, як вони заручилися, $TAOперевести в токени підмережі Alpha. Чим більше людей утримують, тим вище ціна токенів альфа, тим більше емісій ви отримаєте (у формі токенів альфа)

$TAOслідує дуже схожому графіку емісії на $BTCз фіксованим постачанням 21 мільйона токенів & циклом зменшення вдвічі кожні 4 роки (щодня 7,200 $TAOвипускається на підмережі). Перший$TAOзменшення заплановано на близько 5 січня 2026 року, коли обігова кількість досягне 10,5 мільйонів токенів.

Чому це важливо для інвесторів

Не глибоко вдаючись в техніку тут — просто хочу поділитися, чому, на мою думку, Bittensor є однією з найцікавіших екосистем з точки зору торгівлі/інвестування

Поза динамічною спільною вище, коли ви торгуєте токенами альфа-підмережі, ви відчуваєте, що одночасно торгуєте та фармите.

Це тому, що кожного разу, коли цінність альфа-токенів зростає, ви відчуваєте зростання ціни, і в той же час ви відчуваєте$TAOвикиди (у формі токенів альфа).

Якщо підмережа виступає дуже добре і піднімається в рейтингу, ваш початковий$TAOстек буде драматично зростати ціну & великий підйом викидів. Чим раніше ви прийдете в стейкінг$TAOу підмережах, чим вище стає ваш APY (оскільки ринок ще не догнав, тому кількість людей менше /$TAOзастосовується в підмережах)

dTAO проти Solidly

(h/t @DeSpreadTeam)

Solidly ve(3,3) вимагає довгострокового блокування & постійної участі. Втрати від неприйнятних емісій (голосування за неправильні пули LP) несуть всі власники (емісії викидаються, ціна всіх токенів впадає).

dTAO не вимагає довгострокового блокування, тому будь-хто може в будь-який момент увійти і вийти, але вступити (депонування на підмережі) вимагає багато обережності / DYOR. Інвестування в неправильну підмережу може призвести до великої втрати (оскільки люди можуть досить легко вийти, тут немає блокування чи щось подібне)

Але Джеффе, FDV настільки високий! Як ми можемо інвестувати в підмережі з FDV >$500млн+?

FDV можливо не є правильною метрикою для аналізу тут, оскільки підмережі все ще на початковому етапі, тому MC може бути кращим варіантом тут (якщо ви торгуєте на короткий або середній термін).

Якщо ви турбуєтеся про інфляцію, варто розуміти 18%/41%/41% — це емісія, розподілена власникам підмереж, валідаторам, шахтарям відповідно (у вигляді альфа-токенів). Як власник стейкерів / альфа-токенів, ви заробляєте з 41% частини від валідаторів, оскільки делегуєте свої$TAOїм, коли ви ставите.

Багато власників підмереж продовжують утримувати свої альфа-токени, отримані від емісій, щоб показати впевненість, багато з них активно спілкуються з валідаторами & майнерами, щоб зробити їх биками і не виливати велику кількість своїх токенів (їх можна дослідити на taostats, до речі)

Зумуючи, одним з найкращих графіків, який чудово показує тенденції в екосистемі Bittensor, є графіки нижче

Джерело: taoapp

% TAO в Коренях (OG підмережа, яка керує системою стимулювання Bittensor) продовжує знижуватися з лютого, який є місяцем запуску dTAO, ПРИ ЦЬОМУ % TAO в Підмережах продовжує зростати. Це означає, що стейкери / інвестори більше ризикують (стейкання в мережі Root принесе консервативний APY приблизно 20-25%, і немає цінового зростання токену альфа-підмережі на Root).

Цей тренд відповідає темпам, з якими команди підмережів випускають свій продукт. З того часу, як був запущений dTAO, команди повинні будувати публічно, створювати продукти, які б користувачі хотіли б, ітерувати & знаходити PMF швидко, отримувати користувачів & генерувати реальну корисність у реальному світі з конкретними доходами швидко. З того часу, як я потрапив до екосистеми, я відчув, що темп, з якими команди випускають продукцію, набагато швидше, ніж в інших екосистемах (завдяки конкуренції & розподілу стимулів)

Це приводить нас до підмереж і їх унікальних інвестиційних використання DeAI

Провідні підмережі та сценарії використання

Команда, яка вважається №1 у відвантаженні продуктів з PMF, спрямована на звичайних людей, команди, які виконують професійно та постійно показують, що вони будують публічно@rayon_labs""> @rayon_labs — SN64 (Chutes), SN56 (Gradients), SN19 (Nineteen)

Chutes — пропонує інфраструктуру для легкого розгортання вашого штучного інтелекту в безсерверному режимі. Найкращим випадком для виправдання необхідності цього є остання аварія AWS, якщо ви покладаєтеся на централізованих постачальників, то у разі відмови ваші програми штучного інтелекту можуть перестати працювати (що може призвести до потенційної втрати коштів / використання) через одну точку відмови.

Градієнти — Будь-хто (без знань кодування) може навчати свої власні моделі штучного інтелекту (для спеціалізованих випадків використання, генерації зображень, користувальницьких LLMs) на Градієнтах. Недавно було запущено v3, який є дешевшим, ніж у конкурентів

Nineteen — забезпечує платформу для швидкого, масштабованого та децентралізованого виведення штучного інтелекту (будь-хто може використовувати це для випадків використання генерації тексту та зображень, оскільки це набагато швидше, ніж у конкурентів)

Крім цього, Rayon запускає платформу агента Squad AI, яка є простою у використанні платформою для створення штучного інтелекту в стилі перетягування та розміщення вузлів, яка викликала інтерес у спільноті

Усі 3 підмережі разом володіють >1/3 всіх емісій $TAO—Це свідчення про здатність команди публічно будувати & постачати хороші продукти, які б хотіли люди (Rayon вітається багатьма власниками підмереж як номер один команда лол)

• Градієнти збільшилися в 13 разів за місяць (в даний момент $32 млн MC)

• Жолоби 2,3x (63 мільйони доларів МС)

• Дев'ятнадцять 3x (18 мільйонів доларів МС)

Тенденція, схоже, не збирається припинятися найближчим часом, особливо з урахуванням темпів прийняття Chutes (в даний час #1 підмережа)

Окрім підмереж Rayon Labs, тут є багато цікавих команд - складання білків, виявлення глибоких фейків / штучний інтелект, 3D-моделі, торгові стратегії, ролеві LLM. Я ще не вдавався глибоко в кроличу нору, щоб подивитися на все, але ті, які, на мою думку, є найбільш релевантними, - це підмережі під "Прогностичні системи" (taopill) в основному з

SN41 @sportstensor

Багато з вас можливо знають їх з @AskBillyBets, Sportstensor - це інтелект, який допомагає приймати рішення Біллі (головна команда, яка керує Біллі @ContangoDigitalякий є VC, який інвестує в DeAI, а також валідатор/майнер для підмереж Bittensor)

Що цікаво у SN41 - це їх продукт - модель Sportstensor. Це конкурс між майнерами, у якому кращі моделі + набори даних для передбачення результатів спортивних матчів.

Приклад: В останньому чемпіонаті НБА, якщо ви ставите з натовпом (ставите на улюбленців натовпу), ви будете мати приблизно 68% точність / відсоток перемог. Чи це означає, що всі, хто ставлять на улюбленців натовпу, заробляють багато грошей? Ні, насправді вони втрачають гроші. Якщо ви ставите 100 доларів на кожному улюбленці натовпу, в кінці ви отримуєте від'ємний ROI, втрачаючи близько 1,7 тис. доларів.

Хоча улюбленці глядачів, як правило, мають кращий відсоток перемог, вони йдуть з кращими коефіцієнтами, що означає, що ви виграєте менше грошей, якщо ви вгадали. Люди часто збираються на своїх фаворитів, що призводить до того, що аутсайдери мають досить низькі шанси на перемогу, що означає, що є багато грошей, які можна заробити, якщо ви ставите на правильних аутсайдерів.

Ось де використовується модель Sportstensor. Майнери запускають власні моделі машинного навчання (Монте-Карло, Випадковий ліс, Лінійна регресія тощо) з власними даними (безкоштовними або пропріетарними), щоб отримати найкращі результати. Потім Sportstensor бере середнє / медіану цього та використовує його як інтелект для виявлення переваги на ринку.

Фактичні коефіцієнти на ринку становлять 25:75. Модель може показати, що ймовірність складає 45:55. Ця різниця в 15 є перевагою. Якщо моделі виявляють багато таких переваг, вам не потрібно мати великий відсоток виграшів, щоб почати накопичувати позитивний ROI в довгостроковій перспективі.

Перевірте їх повний торговий звіт тут (якщо ви хочете дізнатися більше):

Це результат їхньої моделі, поділений у їхньому останньому звіті. Дуже вражаючі цифри. Команда також щомісяця запускає беттінг-фонд, починаючи з буферу в $10 тис., використовуючи прибуток для продовження ставок за допомогою свого інтелекту. В кінці місяця вони використовують прибуток для викупу свого альфа-токена. Команда заробила близько $18 тис. прибутку у березні.

Залежно від того, як ви використовуєте інтелект, ви також можете отримати дуже різні результати, наприклад, інтелект дає 35:65, а фактичні шанси на ринку можуть бути 40:60. Особа може зробити ставку на це, а ви можете не зробити, оскільки різниця невелика і краю недостатньо. Те, що робить Біллі з інтелектом, відрізняється від того, що робить Спортстенсор зі своїм інтелектом. (Ніхто не знає, який спосіб постійно отримувати позитивний ROI є найкращим наразі, оскільки це дуже рано)

Sportstensor планують подальше монетизувати свою інтелектуальну власність, створивши інформаційну панель, де користувачі зможуть легко розуміти висновки та приймати рішення щодо ставок на їх підставі.

Я особисто люблю цю команду, оскільки є багато способів розвитку їхнього продукту. Ми вже бачили вплив цього на те, як Біллі зміг здобути увагу та підняти настрій та зацікавленість глядачів у ставках поруч з Біллі. Оскільки команда охоплює багато видів спорту, агенти можуть змінити способи, якими люди спілкуються та ставлять.

SN44 @webuildscore

Оцінка використовується для побудови чогось подібного до Sportstensor, але змінилася на комп'ютерне зору після усвідомлення, що існує набагато більше цінності, яка супроводжується можливістю передбачити, що буде далі.

Для того, щоб зрозуміти це, потрібно мати комп'ютерне зорове сприйняття для аналізу того, що відбувається на екрані, щоб штучний інтелект зрозумів об'єкти на екрані, знайшов їх і підписав дані, а потім зробив висновки з даних з різними алгоритмами (висновки, наприклад, ймовірність того, що гравець зробить певний хід), і перетворивши все це на універсальний бал, який можна використовувати для покращення результатів гравців (а також відшукання талантів на ранніх етапах)

Шахтарі змагаються за анотування об'єктів (це перший основний об'єктив для шахтарів). Рейтинг використовує їхній власний алгоритм для формулювання висновків (наразі).

Коли ви отримуєте рейтинг гравця (схожий на встановлення рейтингу Elo в шахах або в LoL, але більш деталізований й динамічний.. динамічно змінюється в кожній грі на основі рішень гравця й їх впливу), ви можете робити багато речей як власники клубу, ви можете знаходити таланти дуже молодого віку. Якщо у вас є відео з гри дітей, підхід буде такий самий до професійної гри. Це кількісне вимірювання всього футбольного світу з однаковим підходом.

З власних даних Score може монетизувати рахунок & висновки для даних брокерів, власників клубів, компаній зі спортивними даними та букмекерських компаній.

Для споживчих застосувань, Score робить різні речі

@thedkingdao, спортивний хедж-фонд DAO, клієнт Score з беттінговими моделями, які споживають дані Score & перетворюють їх на дієве виконання ставок. V2 термінал з запуском завтра (користувачі отримають доступ до повної моделі з різними підписницькими моделями для аналізу матчів, задавати вдосконалені запитання щодо управління банкролом, тобто найкращий ставковий спільник, використовувати агента для розробки власної стратегії разом). Продукт Vault, де користувачі можуть внести TVL, а агент автоматично робить ставки, пропонуючи доходи від ставок, ймовірно, наступного місяця (або до літа).

Незабаром люди зможуть завантажувати відео на самообслуговувальну платформу Score для анотування відео рудоками. Зазвичай кадри футбольних матчів займають години, рудоки потребують 10-12 хвилин для анотації 90-хвилинного матчу, що значно швидше, ніж деінде. Користувачі потім можуть використовувати анотовані дані у своїх моделях для власних цілей.

Особисто мені подобається Score, оскільки це можна застосовувати до всього іншого поза спортом, наприклад, до автономних автомобілів, робототехніки тощо. У світі, де сміттєві дані є скрізь, високоякісні власні дані дуже цінуються.

SN18 @zeussubnet

Це нова підмережа, яка недавно набула багато уваги. Я ще не мав можливості поговорити з командою, але продукт досить цікавий.

Zeus - це підмережа з прогнозування клімату / погоди на основі машинного навчання, яка призначена для перевершення традиційних моделей за рахунок швидших та точних прогнозів.

Цей вид інтелектуальності дуже цінується хедж-фондами, оскільки точне передбачення погоди може призвести до кращого прогнозу цін на сировину (хедж-фонди заплатили б мільйони за доступ до інтелекту, оскільки вони можуть заробити сотні мільйонів, якщо вони влучать в торгівлю сировиною).

Підмережа Зевса досить нова, оскільки вони недавно придбали підмережу 18. Альфа-токен недавно зросло на 210% за останні 7 днів

Інші підмережі, які мене цікавлять, але я ще не занурювався глибше

- @404gen_SN17 — інфраструктура для штучно створених 3D-активів. Створюйте 3D-моделі для ігор, штучних персонажів, втюберів тощо. Недавня інтеграція з/ @unityможе забезпечити безперервне створення 3D-моделей, змінюючи творчий робочий процес для 1,2 млн щомісячних активних користувачів Unity

- @metanova_labsSN68 — DeSci підмережа відкриття ліків, яка перетворює відкриття ліків на колаборативну, високошвидкісну конкуренцію, що вирішує традиційні виклики, такі як вартість і час (традиційний процес триває понад десятиліття & може коштувати мільярди)

І ще багато іншого, про що я поділюся пізніше, як тільки знайду можливість краще заглибитися. Я починаю з тих, які мені найлегше зрозуміти (оскільки я не технічна людина)

Завершуючи все

Спробував не заходити в технічні деталі. Є багато хороших ресурсів з технічним поясненням всього dTAO, емісій, розподілу стимулів, всіх учасників, і так далі.

За основу того, що я вивчив під час агента szn (24 жовтня - зараз), слід залишатися досить рухливим. Я був власником занадто багатьох проєктів, і я вважаю, що dTAO пропонує досить гарні механізми для того, щоб залишатися рухливими та переходити до різних інвестиційних стартапів DeAI.

Наразі учасників все ще небагато, тому користувачі можуть отримати досвід 80%–150%+ APY плюс цінове зростання з підмереж. Ймовірно, ця динаміка зміниться протягом наступних 6 місяців, коли до проекту приєднається більше людей, а у TAO eco буде краща інфраструктура мостів, гаманців, торгівлі.

Наразі раджу вам насолоджуватися сезоном PvE на TAO та дізнатися більше про класну технологію DeAI зі мною :D

Дякую за перевірку моєї першої статті. До зустрічі з вами знову незабаром на наступній!

0xДжеф

Особиста нотатка: Дуже дякую за читання! Якщо ви в криптовалюті AI і хочете підключитися, напишіть DM!

Також, дякую @mxmsbt, @luciancxyz, @gylestensora, @contangojosh, @mikecontango, @JosephJacks_, @Old_Samster, @bloomberg_sethдля допомоги мені швидко орієнтуватися в усьому Bittensor.

Наступного тижня я зв'яжуся та підключуся до більшої кількості власників підмереж та дізнаюся, над чим працює кожен.

Відмова від відповідальності:

1. Ця стаття перепринята з [ X]. Усі права належать оригінальному автору [@Defi0xJeff]. Якщо є виклики до цього перевидання, будь ласка, зв'яжіться з Ворота Навчитисякоманда, і вони оперативно з цим впораються.

2. Відповідальність за відмову: Погляди та думки, висловлені в цій статті, є виключно думкою автора та не становлять жодних інвестиційних порад.

3. Переклади статей на інші мови виконуються командою Gate Learn. Якщо не зазначено інше, копіювання, поширення або плагіатування перекладених статей заборонене.