AI x Crypto(AIと暗号の融合)について考えるとき、私たちは通常、Akash NetworkとRenderを思い浮かべます。 これらは、AIモデルのトレーニングに必要な計算を提供できるGPU分散型ネットワークです。 ロジックは単純で、AIが急増し続けるにつれて、コンピューティングリソースの需要も高まります。 この場合、ピアツーピア ネットワークが大幅に増加する可能性があります。 つまり、彼らはピック&シャベルビジネスをしているのですが、それはAI×クリプトの可能性のほんの一部に過ぎないと思います。
ChatGPTのようなツールの出現でLLMが主流になる前は、ディープテックのスタートアップは通常、特定のタスクに特化した機械学習ベースのAIモデルを開発するために独自のデータを取得することに重点を置いていました。 たとえば、Flatiron Health は、がん患者の実際の臨床データを使用して AI モデルを開発し、がん研究者や医療従事者をサポートするツールに組み込んでいます。 歴史的に、スタートアップはこれらの独自のモデルを製品化し、収益化することを目指してきました。
しかし、Bittensorは、このパラダイムシフトを象徴しているのかもしれません。 これは、技術的なブレークスルーというよりは、テクノロジー主導のビジネスモデルのイノベーションと言った方が適切かもしれません。 たとえば、独自のデータや AI モデルをオープンソース化することなく、より多くのユーザー向けに共同開発するための道筋を提供します。 Bittensor には、環境、医療、エネルギー問題など、さまざまな課題に対処できる何千もの特殊なサブネットがある未来を思い描くことができます。
OpenAiからBittensorへ:分散型AIネットワークのパラダイムシフト
Delphi Digital、NFTリサーチ責任者、Teng Yan、翻訳:xiaozou
アジアでの生活に慣れなければならないことの1つは、大きなニュースで目が覚め、後ろに残るために下調べをしなければならないことが多いことです。
たとえば、サム・アルトマンは先週の金曜日にOpenAIを解雇され、そのニュースを見たときは牛乳を喉に詰まらせそうになりました。
なぜ取締役会は、12日前にOpenAIで素晴らしい基調講演をしたばかりの非常にスマートなサクセスストーリーを解雇するのでしょうか?
アンドリュー・コートは、アルトマンが政治的な理由で解雇されたのは、「最新のブレークスルーを展開することでAIを急ぎすぎている可能性がある」からだと考えている。 「それが気に入らない人もいます。
OpenAIは非営利団体としてスタートし、後に営利事業への転換を決定したため、OpenAIの企業構造は非常に奇妙です(ほとんど機能不全です)。 今日では、非営利団体が営利団体の方向性をコントロールしているが、投資家に与える利益は限られている。
今後数週間は、真実が明らかになるので、非常にエキサイティングになるでしょう。
これはスティーブ・ジョブズのもう一つの瞬間であり、サムはOpenAIに対抗するために別の会社を立ち上げるのでしょうか?
しかし、確かなのは、OpenAIの内部構造が謎に包まれているということです。 GPTはユビキタスなツールとなり、世界中の何億人もの人々によって使用されていますが、まだ明確な断絶があります。
日常のユーザーである私たちは、外に立って、これらのAIの巨人を取り巻く謎のベールを覗き込もうとしていることに気づきます。 GPTが社会のあらゆる側面に統合され続ける中、この透明性の欠如は憂慮すべきことです。
最近、暗号資産とAIの交差点がどのようなものかを考えていますが、ほとんどの人は、そのような収束が大きな可能性を解き放つことに同意しています。
AI x Crypto(AIと暗号の融合)について考えるとき、私たちは通常、Akash NetworkとRenderを思い浮かべます。 これらは、AIモデルのトレーニングに必要な計算を提供できるGPU分散型ネットワークです。 ロジックは単純で、AIが急増し続けるにつれて、コンピューティングリソースの需要も高まります。 この場合、ピアツーピア ネットワークが大幅に増加する可能性があります。 つまり、彼らはピック&シャベルビジネスをしているのですが、それはAI×クリプトの可能性のほんの一部に過ぎないと思います。
猿のJPEGがNFTの最高峰だと言っているようなものです。
そんな時、Bittensorに出会いました。
#1 Hell5:豊穣
AIモデルのトレーニング(アップストリーム)をサポートするAkashやRenderとは異なり、BittensorはAI推論(ダウンストリーム)に焦点を当てており、トレーニングされたモデルを使用して出力を生成します。
Bittensorは、AIモデル、特に大規模言語モデルのLLMにインセンティブを与え、テキスト生成、画像作成、音楽制作などのさまざまなタスクを処理する分散型ネットワークです。 現在、ネットワークには 27 のサブネットがあり、それぞれが特定のタスクに重点を置いています。
簡単に言うと、Bittensorは分散型のChatGPT + Midjourney + AIでできることだと考えてください。 **
ネットワークは、主に次の 2 つの役割によって動作します。
マイナー(バリュープロデューサー):マイナーは、ネットワーク上でAIモデルを開発し、ホストします。 特定のタスクに関連するモデルのパフォーマンスに基づいて、TAOトークンが報酬として与えられます。 これにより、より優れた効率的なAIモデルの開発が促進されます。 バリデーター(コンセンサスプロデューサー):バリデーターは、マイナーのアウトプットを評価し、特定のタスクでのパフォーマンスをランク付けします。 また、バリデーターにタスクを送信し、適切なマイナーに送信するユーザーと対話します。
技術的な複雑さを単純化しすぎたかもしれませんが、いくつかのことは明らかです。
*ネットワーク上のマイナーとバリデーターは知識を交換し、時間の経過とともに自己最適化できるパラメータを共有します。
#2 Tさん
TAOはBittensorネットワークのユーティリティトークンであり、ビットコインのトークノミクス構造に似ています:2,100万トークンのハードキャップと公正なリリース、VC割り当てなし。 半減期もあり、最初の半減期は2025年です。
現在、565万枚のTAOが流通しており、そのすべてがネットワーク上でのマイニングと検証によって公平に分配されています。 TAOの現在の時価総額は10億ドル強です。 マイナーやバリデーターに毎日リリースされる新しいTAOの数は7,200です。
##3、私の考えを少し
Bittensorはまだ初期段階にあります。 このネットワークには敬虔なコミュニティがありますが、参加者の規模はまだ小さく、アクティブなアカウントは50,000をわずかに超えています。 最もビジーなサブネットであるSN1はテキスト生成専用で、約40人のアクティブなバリデーターと990人以上のマイナーがいます。
本当に魅力的なのは、中央集権化のリスクを軽減すると同時に、これらのユニークな経済的インセンティブが、OpenAIやGoogleのような資本力のある企業が開発したAIモデルを超えるAIモデルを育成できるのかという疑問を提起する分散型AIネットワークの概念です。
ChatGPTのようなツールの出現でLLMが主流になる前は、ディープテックのスタートアップは通常、特定のタスクに特化した機械学習ベースのAIモデルを開発するために独自のデータを取得することに重点を置いていました。 たとえば、Flatiron Health は、がん患者の実際の臨床データを使用して AI モデルを開発し、がん研究者や医療従事者をサポートするツールに組み込んでいます。 歴史的に、スタートアップはこれらの独自のモデルを製品化し、収益化することを目指してきました。
しかし、Bittensorは、このパラダイムシフトを象徴しているのかもしれません。 これは、技術的なブレークスルーというよりは、テクノロジー主導のビジネスモデルのイノベーションと言った方が適切かもしれません。 たとえば、独自のデータや AI モデルをオープンソース化することなく、より多くのユーザー向けに共同開発するための道筋を提供します。 Bittensor には、環境、医療、エネルギー問題など、さまざまな課題に対処できる何千もの特殊なサブネットがある未来を思い描くことができます。
正直なところ、チームがビットコインと同じ方法でトークノミクスを設計できるとしたら、それは魅力的だと思います。 これは、ベンチャーキャピタルモデルに従ってトークノミクスを最適化し、創業者や投資家にトークンを大量に配布する今日のチームとは異なる彼らのモチベーションを示しています。
Bittensorがどこに向かっているのかはわかりません。 それは100倍の成功もあれば、完全に失敗することもあります。 しかし、その可能性とその背後にある哲学は、無関心ではいられないほど魅力的です。