AI革命:BittensorがSwarm Intelligenceネットワークをどのように再考しているか

人工知能技術の急成長は、私たちを全く新しいデータ駆動型の時代へと導いています。深層学習や自然言語処理などの分野での画期的な進展は、AIの応用を至る所に広げています。2022年にChatGPTが登場し、AI業界を沸かせ、その後に文生動画や自動オフィスなどの革新的なAIツールが次々と登場しました。AI技術の広範な応用も議題に上がり、業界市場価値は持続的に上昇し、2030年には1850億ドルに達する見込みです。

しかし、現在AI業界は主に少数のテクノロジー巨人によって独占されており、これはデータの集中化や計算リソースの不均等な配分など、一連の課題をもたらしています。一方で、Web3の分散化の理念は、これらの問題を解決するための新しい可能性を提供しています。Web3の分散型ネットワークの枠組みの下で、現在のAIの発展の状況を再構築することが期待されています。

AI業界が盛り上がる中、質の高いWeb3+AIプロジェクトが続々と登場しています。その中でBittensorは、ブロックチェーンの競争とインセンティブメカニズムを通じて、自動的にフィルタリング機能を持つAIアルゴリズムプラットフォームを構築し、最も質の高いAIプロジェクトを保持することを目指しています。

! Bittensor:AIサブネットはSwarm Intelligenceネットワークをどのように再構築していますか?

Bittensorの革新と開発

Bittensorは分散型のインセンティブ機械学習ネットワークおよびデジタル商品市場です。これには以下の特徴があります:

• 非中央集権:多くの人によって制御される分散コンピュータネットワークで運営され、データ集中の問題を解決します。
• 公平なインセンティブメカニズム: サブネットとノードの報酬は貢献に比例します。
• 機械学習リソースの提供: 機械学習計算リソースを必要とする個人にサービスを提供します。
• 多様なデジタル商品市場:さまざまな形式のデータを取引可能。

多くの高評価のVCプロジェクトとは異なり、Bittensorはより公平で面白く、意義のあるギークプロジェクトのようです。その発展の経緯は以下の通りです:

• 2021年:技術専門家のグループによって設立され、Substrateフレームワークを使用してブロックチェーンを構築。
• 2022年:Alpha版ネットワークをリリースし、分散型AIの実現可能性を検証。Yumaコンセンサスを導入。
• 2023年: ベータ版をリリースし、TAOトークンの経済モデルを導入。
• 2024年: DHT技術を活用してデータの保存と検索効率を向上させ、サブネットとデジタル商品市場を拡大する。

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BittensorのトークンTAOの総供給量は2100万枚で、4年ごとに半減します。公平なスタートアップ配布を通じて、プレマイニングはありません。現在、12秒ごとにブロックが生成され、各ブロックは1 TAOの報酬があります。報酬は貢献に応じて各サブネットに分配され、その後サブネットの所有者、バリデーター、マイナーに再分配されます。

現在、Bittensorネットワークのアカウント総数は10万を超え、非ゼロアカウントは8万以上です。過去1年間でTAOは数十倍の最高上昇を記録し、現在の時価総額は22.78億ドル、コイン価格は321ドルです。

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サブネットアーキテクチャの実装

Bittensorプロトコルは、ネットワーク参加者が機械学習能力と予測を交換することをサポートする分散型機械学習プロトコルです。サブネットは、Bittensorネットワークの最も重要な構成要素です。

サブネットは独立して動作するコードと見なされ、特定のユーザーインセンティブと機能メカニズムを定めています。現在、ルートサブネットを除いて45のサブネットが存在し、2024年5月から7月にかけて64に増加する見込みです。サブネットには、オーナー、マイナー、バリデーターの3つの役割が含まれています。

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サブネットの排出はBittensorネットワークにおける報酬分配メカニズムであり、通常18%が所有者に、41%が検証者に、41%がマイナーに分配されます。1つのサブネットには256のスロットがあり、そのうち64が検証者に、192がマイナーに割り当てられます。検証者とマイナーのパフォーマンスが、ネットワーク内での地位と報酬を決定します。

サブネットに登録後、7日間の免疫期間があります。初回登録料は100 TAOで、再登録費用は2倍になります。すべてのサブネットが満員になった場合、排出量が最も低く、免疫期間にないサブネットは新しいサブネットに置き換えられます。したがって、サブネットは淘汰されないように、常にステーキング量と効率を向上させる必要があります。

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革新的な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採用しています:

• PoI(知的証明)メカニズム: マイナーはスマート計算タスクを完了することで貢献を証明します。
• Yumaコンセンサス: バリデーターはタスクの完了状況に基づいてスコアを付け、コンセンサスアルゴリズムに入力します。ステークが多いバリデーターはスコア付けの重みが高くなります。
• データ不可知原則: データ処理のプライバシーとセキュリティを確保すること。
• MOE機構:複数の専門家レベルのサブモデルを統合し、協力して全体のパフォーマンスを向上させる。

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主要サブネットプロジェクト

現在、Bittensorには45の登録されたサブネットがあり、そのうち40が名前が付けられています。ランキング上位3つのサブネットはそれぞれ:

1. 19号Visionサブネット:分散型画像生成と推論に焦点を当てています。
2. 18号Cortex.t子网:最前線のAIプラットフォームを構築し、テキストと画像サービスを提供します。
3. 1号サブネット: テキスト生成のための分散型ネットワーク。

他のサブネットには、データ処理の大規模モデルや取引AIモデルなども含まれます。全体的に見ると、成功裏に運営されているサブネットの収益はかなりのものですが、新しく登録されたノードは競争の中で生き残るために高性能のデバイスと最適化されたアルゴリズムが必要です。

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今後の展望

• AI+Web3は引き続き市場の焦点となるでしょう。
• Bittensorプロジェクトのアーキテクチャは、技術と市場のサポートを兼ね備えており、将来の発展の可能性は非常に大きい。
• サブネットアーキテクチャは、AIチームが分散型ネットワークに移行するためのハードルを下げました。
• サブネットの数の増加がもたらすリスクに注意する必要があります。たとえば、雑多なプロジェクトの増加や、個々のサブネットの収益の低下などです。

Bittensorは革新的なサブネットアーキテクチャとコンセンサスメカニズムを通じて、分散型AIの発展に新たな可能性を提供しています。将来的にはAI業界の構図を再構築する上で重要な役割を果たすことが期待されていますが、一方でいくつかの課題や不確実性にも直面しています。

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