Что такое Bittensor (TAO)?

Подробный обзор

1. Цель и ценностное предложение

Bittensor ставит своей задачей децентрализацию разработки и распространения искусственного интеллекта. Основная идея — ИИ не должен контролироваться несколькими крупными корпорациями. Вместо этого создаётся открытый рынок без ограничений, где любой желающий может внести свой вклад — будь то модели машинного обучения, данные или вычислительные ресурсы — и получить вознаграждение за полезную работу. Такая модель способствует созданию объективного, «антикорпоративного» интеллекта через открытую конкуренцию на рынке.

2. Технология и архитектура

Сеть работает на основе нового механизма консенсуса — proof-of-intelligence (доказательство интеллекта). В отличие от традиционных методов, таких как proof-of-work (основанный на вычислительной мощности) или proof-of-stake (основанный на владении токенами), этот механизм оценивает и ранжирует качество ИИ-сервисов, предоставляемых участниками, называемыми майнерами. Валидаторы проверяют эти вклады, а вознаграждения в токенах TAO распределяются в зависимости от эффективности. Сеть организована в субсети (например, SN1, SN2 и т.д.), каждая из которых специализируется на конкретных задачах ИИ — например, моделирование языка, генерация изображений или финансовое прогнозирование.

3. Токеномика и управление

TAO — это внутренний утилитарный токен с фиксированным максимальным предложением в 21 миллион, что напоминает ограниченность биткоина. Новые токены создаются с предсказуемой и уменьшающейся скоростью через майнинг и вознаграждения валидаторов. Запуск сети был честным — без предварительного майнинга или выделения токенов венчурным инвесторам; каждый токен можно получить только через участие в сети или купить на открытом рынке. TAO используется для стейкинга, оплаты комиссий в сети и управления протоколом, что стимулирует создание ценной интеллектуальной продукции.

Заключение

Bittensor — это децентрализованный протокол, который мотивирует создание и обмен машинным интеллектом через токенизированный конкурентный рынок. Вопрос в том, насколько эффективно модель субсетей сможет перейти от экспериментальных проектов к решению масштабных задач реального мира?