ما هو Bittensor (TAO)؟

ملخص

Bittensor (TAO) هو بروتوكول بلوكتشين لامركزي يهدف إلى تحفيز تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل تعاوني من خلال سوق رمزي مخصص للذكاء الآلي.

1. شبكة ذكاء اصطناعي لامركزية – تربط بين مزودي القدرة الحاسوبية ونماذج الذكاء الاصطناعي في نظام مفتوح لا يتطلب إذنًا.
2. اقتصاد رمزي مستوحى من البيتكوين – عرض ثابت يبلغ 21 مليون TAO، مع تقليل المكافآت بشكل دوري، وإطلاق عادل بدون عملات مسبقة التعدين.
3. هيكلية الشبكات الفرعية – شبكات متخصصة (subnets) تتنافس لتقديم خدمات الذكاء الاصطناعي، ويتم التحقق من صحتها بواسطة حاملي رموز TAO المرهونة.

شرح مفصل

1. الهدف: ديمقراطية تطوير الذكاء الاصطناعي

يهدف Bittensor إلى جعل بنية الذكاء الاصطناعي أكثر لامركزية من خلال مكافأة المشاركين الذين يقدمون موارد حاسوبية أو نماذج تعلم آلي. بخلاف المنصات المركزية مثل OpenAI، يخلق Bittensor سوقًا مفتوحًا حيث يتعاون المعدنون (المزودون) والمصادقون (المقيمون) لتحسين مخرجات الذكاء الاصطناعي. تضمن رموز TAO تحفيز المشاركين بشكل عادل بناءً على قيمة عملهم (مدونة Bittensor).

2. التكنولوجيا: الشبكات الفرعية وآلية التوافق

يعمل النظام عبر شبكات فرعية—وهي سلاسل متخصصة لمهام معينة مثل معالجة اللغة أو توليد الصور. يقوم المعدنون بتقديم مخرجات الذكاء الاصطناعي، بينما يقوم المصادقون بتقييمها وفقًا لقواعد توافق محددة. يحصل المعدنون ذوو الأداء العالي على المزيد من رموز TAO، مما يشجع المنافسة على جودة النتائج. هذا الهيكل يشبه آلية إثبات العمل في البيتكوين، لكنه يستبدل قوة التجزئة بحوسبة الذكاء الاصطناعي المفيدة.

3. الاقتصاد الرمزي: الندرة والتوزيع العادل

رموز TAO محدودة بحد أقصى 21 مليون، مع تقليل المكافآت بشكل دوري (على سبيل المثال، تنخفض المكافآت اليومية من 7,200 إلى 3,600 TAO). يتم إصدار الرموز الجديدة من خلال التعدين والتصديق وتوزيعها بالتساوي بين المجموعتين. يضمن الإطلاق العادل (بدون مستثمرين مؤسسين أو مبيعات مسبقة) أن تعكس الرموز المساهمات الحقيقية. كما يمكن للمستخدمين رهن رموز TAO لتفويض المصادقين، مما يتيح لهم الحصول على 82% من المكافآت والمشاركة في حوكمة الشبكة.

الخلاصة

يعيد Bittensor تصور تطوير الذكاء الاصطناعي كنظام لامركزي ورمزي يكافئ المشاركين مباشرة على تقدم الذكاء الآلي. إن ندرة الرموز المشابهة للبيتكوين وهيكلية الشبكات الفرعية تمثل تحديًا للاحتكارات المركزية في مجال الذكاء الاصطناعي. مع تزايد الاعتماد، هل سيتمكن نموذج Bittensor من تحقيق توازن مستدام بين التعاون المفتوح وضبط الجودة التنافسي؟