От OpenAi к Bittensor: смена парадигмы для децентрализованных сетей ИИ

Автор: Тэн Янь, руководитель отдела исследований NFT, Delphi Digital, перевод: xiaozou

Одна из вещей, к которой вы должны привыкнуть к жизни в Азии, заключается в том, что вы часто просыпаетесь с важными новостями и должны делать домашнее задание, чтобы остаться позади.

Например, Сэма Альтмана уволили из OpenAI в прошлую пятницу, и я чуть не подавился молоком, когда увидел эту новость.

Зачем совету директоров увольнять чрезвычайно умную историю успеха, которая только что выступила с блестящим докладом на OpenAI 12 дней назад?

Эндрю Коут считает, что Альтмана уволили по политическим причинам, потому что «он, возможно, слишком быстро продвигает ИИ, внедряя последние прорывы». «Некоторым людям это не нравится.

Структура компании OpenAI очень странная (почти дисфункциональная), потому что OpenAI начинала как некоммерческая организация, а затем решила трансформироваться в коммерческий бизнес. Сегодня некоммерческие организации контролируют направление деятельности коммерческих организаций, обеспечивая при этом ограниченный потенциал роста для инвесторов.

Следующие несколько недель будут очень захватывающими, когда правда выйдет наружу.

Станет ли это еще одним моментом Стива Джобса, и создаст ли Сэм еще одну компанию, чтобы конкурировать с OpenAI?

Но что можно сказать наверняка, так это то, что внутренняя работа OpenAI окутана тайной. Несмотря на то, что GPT стал повсеместным инструментом и используется сотнями миллионов людей по всему миру, все еще существует явное несоответствие.

Как обычные повседневные пользователи, мы стоим снаружи, пытаясь заглянуть сквозь завесу тайны, окружающую этих гигантов искусственного интеллекта. Поскольку GPT продолжает интегрироваться во все аспекты нашего общества, отсутствие прозрачности вызывает беспокойство.

В последнее время я думаю о том, как выглядит пересечение между криптовалютой и искусственным интеллектом, но большинство людей сходятся во мнении, что такая конвергенция откроет большой потенциал.

Когда мы думаем об AI x Crypto (конвергенция ИИ и криптовалюты), мы обычно думаем о Akash Network и Render. Это децентрализованные сети GPU, которые могут обеспечить необходимые вычисления для обучения модели ИИ. Логика проста – по мере того, как ИИ продолжает стремительно расти, растет и спрос на вычислительные ресурсы. В этом случае может наблюдаться значительный рост одноранговых сетей. Таким образом, они занимаются кирками и лопатами, но я думаю, что это только поверхностная часть потенциала AI x Crypto.

Это все равно, что сказать, что обезьяний JPEG — это вершина NFT.

Потом я наткнулся на Bittensor.

#1 Ад5:Изобилиеили

В отличие от Akash или Render, которые поддерживают обучение модели ИИ (восходящий поток), Bittensor фокусируется на выводе ИИ (нисходящем), используя обученную модель для генерации выходных данных.

Bittensor — это децентрализованная сеть, которая стимулирует модели искусственного интеллекта, в частности, LLM с большими языковыми моделями, для выполнения различных задач, таких как генерация текста, создание изображений и создание музыки. В настоящее время сеть насчитывает 27 подсетей, каждая из которых ориентирована на определенную задачу.

Проще говоря, думайте о Bittensor как о чем-то, что может сделать децентрализованный ChatGPT + Midjourney + AI. **

Сеть работает в двух основных ролях:

Майнеры (производители стоимости): майнеры разрабатывают и размещают модели искусственного интеллекта в сети. В зависимости от производительности модели по отношению к конкретной задаче они будут вознаграждены токенами TAO. Это стимулирует разработку более совершенных и эффективных моделей ИИ. Валидаторы (Consensus Producers): Валидаторы оценивают производительность майнеров, ранжируя их производительность по конкретным задачам. Они также взаимодействуют с пользователями, которые отправляют задания валидаторам и отправляют их соответствующим майнерам.

Возможно, я слишком упростил техническую сложность, но несколько вещей для меня очевидны:

• Майнеры и валидаторы в сети обмениваются знаниями и общаются параметрами, которые могут самооптимизироваться с течением времени.
• Сеть спроектирована таким образом, чтобы использовать сильные стороны нескольких независимых моделей ИИ для получения наилучшего результата («экспертный набор»).

#2 Т

TAO — это служебный токен сети Bittensor, который похож на структуру токеномики Биткоина: hard cap в 21 миллион токенов и справедливый выпуск без распределения венчурных инвестиций. У него даже есть цикл халвинга, причем первый халвинг состоится в 2025 году.

На сегодняшний день в обращении находится 5,65 миллиона TAO, и все они справедливо распределены через майнинг и проверку в сети. Текущая непогашенная рыночная капитализация TAO составляет чуть более 1 миллиарда долларов. Количество новых TAO, выпускаемых майнерам и валидаторам каждый день, составляет 7 200.

3, немного моих мыслей

Bittensor все еще находится на начальных стадиях. В сети есть преданное сообщество, но размер участников все еще невелик — чуть более 50 000 активных аккаунтов. Самая загруженная подсеть, SN1, предназначена для генерации текста, с около 40 активными валидаторами и более чем 990 майнерами.

Что действительно привлекательно, так это концепция децентрализованных сетей ИИ, которая снижает риск централизации, а также поднимает вопрос: могут ли эти уникальные экономические стимулы способствовать моделям ИИ, которые выходят за рамки тех, которые разрабатываются хорошо капитализированными организациями, такими как OpenAI и Google?

До того, как LLM стали мейнстримом с появлением таких инструментов, как ChatGPT, стартапы в области глубоких технологий, как правило, были сосредоточены на получении собственных данных для разработки специализированных моделей искусственного интеллекта на основе машинного обучения для конкретных задач. Например, Flatiron Health использует реальные клинические данные больных раком для разработки моделей искусственного интеллекта, включая их в инструменты для поддержки исследователей рака и поставщиков медицинских услуг. Исторически сложилось так, что стартапы стремились производить и монетизировать эти проприетарные модели.

Тем не менее, Bittensor может олицетворять эту смену парадигмы. Возможно, правильнее было бы сказать, что это технологическая инновация бизнес-модели, а не технологический прорыв. Например, он предоставляет возможность для совместной разработки проприетарных данных и моделей ИИ для более широкой аудитории без необходимости открывать их исходный код. Я могу представить себе будущее, в котором Bittensor будет иметь тысячи специализированных подсетей, которые могут решать целый ряд проблем, будь то экология, здравоохранение или энергетика.

По правде говоря, я нахожу увлекательным, когда команда может разработать свою токеномику так же, как Биткойн. Это показывает их мотивацию, которая отличается от сегодняшних команд, которые часто оптимизируют свою токеномику в соответствии с моделью венчурного капитала, предлагая большую раздачу токенов основателям и инвесторам.

Я не знаю, куда движется Биттензор. Это может быть стократный успех, а может и полный провал. Но его потенциал и философия, лежащая в его основе, слишком увлекательны, чтобы я остался равнодушным.