Wat is Bittensor (TAO)?

Diepgaande uitleg

1. Doel & Waardepropositie

Bittensor wil de productie van kunstmatige intelligentie decentraliseren. Het belangrijkste probleem is dat AI-ontwikkeling nu vooral geconcentreerd is bij enkele grote bedrijven. Het netwerk biedt een protocol waarbij iedereen machine learning-modellen, data of rekenkracht kan bijdragen. In ruil daarvoor verdienen deelnemers TAO-tokens, waardoor er een open en concurrerende markt voor intelligentie ontstaat. Dit model belooft eerlijkere, toegankelijkere en innovatievere AI dan de gecentraliseerde alternatieven (Opentensor Foundation).

2. Technologie & Architectuur

Het netwerk werkt via een systeem van onafhankelijke subnets. Elk subnet is een gespecialiseerde marktplaats voor een bepaald type digitale dienst, zoals AI-inferentie, dat opslag of financiële voorspellingen. Miners binnen een subnet leveren de daadwerkelijke dienst (bijvoorbeeld het draaien van een AI-model), terwijl Validators de kwaliteit van het werk van de miners beoordelen en rangschikken. Deze structuur zorgt ervoor dat beloningen worden toegekend op basis van bewezen waardevolle bijdragen, en niet alleen op basis van rekenkracht (Docs Home | Bittensor).

3. Tokenomics & Governance

TAO is een puur utility-token met een eenvoudig en transparant ontwerp. Nieuwe tokens worden uitgegeven als beloningen voor miners en validators, waarbij het dagelijkse uitgiftepercentage periodiek halveert totdat de maximale voorraad is bereikt. TAO is nodig om deel te nemen aan het netwerk; bijvoorbeeld validators moeten TAO inzetten (staken) en miners betalen registratiekosten in TAO. Tokenhouders kunnen ook hun TAO delegeren (staken) aan validators om een deel van de beloningen te verdienen, wat helpt om het netwerk te beveiligen en projecten binnen het ecosysteem te financieren.

Conclusie

Bittensor is in essentie een protocol dat blockchain-gebaseerde prikkels gebruikt om de creatie van machine-intelligentie te coördineren en te belonen binnen een gedecentraliseerd netwerk. De vraag is hoe de competitieve dynamiek van de subnet-architectuur in de loop van de tijd de kwaliteit en diversiteit van AI-diensten zal stimuleren.