Від OpenAi до Bittensor: зміна парадигми децентралізованих мереж штучного інтелекту

Автор: Тен Янь, керівник відділу досліджень NFT, Delphi Digital, переклад xiaozou

Одна з речей, до яких ви повинні звикнути жити в Азії, полягає в тому, що ви часто прокидаєтеся від важливих новин і повинні виконувати домашнє завдання, щоб залишитися позаду.

Наприклад, минулої п’ятниці Сема Альтмана звільнили з OpenAI, і я ледь не захлинувся молоком, коли побачив новину.

Чому рада директорів випустила надзвичайно розумну історію успіху, яка щойно виступила з блискучою доповіддю на OpenAI 12 днів тому?

Ендрю Кот вважає, що Альтмана звільнили з політичних мотивів, тому що «він, можливо, занадто швидко просуває ШІ, розгортаючи останні прориви». "Деяким людям це не подобається.

Структура компанії OpenAI дуже дивна (майже нефункціональна), тому що OpenAI починалася як некомерційна організація, а пізніше вирішила трансформуватися в комерційний бізнес. Сьогодні некомерційні організації контролюють напрямок діяльності комерційних організацій, забезпечуючи при цьому обмежену вигоду для інвесторів.

Наступні кілька тижнів будуть дуже захоплюючими, коли правда вийде назовні.

Чи стане це ще одним моментом Стіва Джобса, і чи запустить Сем ще одну компанію, щоб конкурувати з OpenAI?

Але безсумнівним є те, що внутрішня робота OpenAI оповита таємницею. Незважаючи на те, що GPT став повсюдним інструментом і використовується сотнями мільйонів людей у всьому світі, все ще існує явний розрив.

Як звичайні повсякденні користувачі, ми опиняємося на вулиці, намагаючись зазирнути крізь завісу таємниці, що оточує цих гігантів штучного інтелекту. Оскільки GPT продовжує інтегруватися в усі аспекти нашого суспільства, ця відсутність прозорості викликає занепокоєння.

Останнім часом я думаю про те, як виглядає взаємозв’язок між криптовалютою та штучним інтелектом, але більшість людей сходяться на думці, що таке зближення відкриє великий потенціал.

Коли ми думаємо про AI x Crypto (зближення штучного інтелекту та криптовалюти), ми зазвичай думаємо про Akash Network та Render. Це децентралізовані мережі GPU, які можуть забезпечити необхідні обчислення для навчання моделі ШІ. Логіка проста – у міру того, як ШІ продовжує стрімко зростати, зростає і попит на обчислювальні ресурси. У цьому випадку може спостерігатися значне зростання однорангових мереж. Отже, вони займаються виборами та лопатами, але я думаю, що це лише поверхня потенціалу AI x Crypto.

Це все одно, що сказати, що мавпячий JPEG — це вершина NFT.

Потім натрапив на Bittensor.

#1 Пекло5:Достатокабо

На відміну від Akash або Render, які підтримують навчання моделі ШІ (upstream), Bittensor фокусується на висновках ШІ (downstream), використовуючи навчену модель для генерації результатів.

Bittensor — це децентралізована мережа, яка стимулює моделі штучного інтелекту, зокрема великі мовні моделі LLM, для виконання різноманітних завдань, таких як генерація тексту, створення зображень і виробництво музики. В даний час мережа налічує 27 підмереж, кожна з яких орієнтована на певне завдання.

Простіше кажучи, думайте про Bittensor як про все, що може зробити децентралізований ChatGPT + Midjourney + AI. **

Мережа виконує дві основні ролі:

Майнери (виробники цінності): майнери розробляють і розміщують моделі штучного інтелекту в мережі. Виходячи з продуктивності моделі щодо конкретного завдання, вони будуть винагороджені токенами TAO. Це стимулює розробку кращих та ефективніших моделей штучного інтелекту. Валідатори (виробники консенсусу): валідатори оцінюють результати майнерів, ранжуючи їхню продуктивність у конкретних завданнях. Також вони взаємодіють з користувачами, які надсилають завдання валідаторам і відправляють їх відповідним майнерам.

Можливо, я занадто спростив технічну складність, але кілька речей для мене очевидні:

• Майнери та валідатори в мережі обмінюються знаннями та діляться параметрами, які з часом можуть самооптимізуватися.
• Мережа розроблена таким чином, щоб використовувати сильні сторони кількох незалежних моделей штучного інтелекту для отримання найкращого можливого результату («експертного набору»).

#2 Т

TAO - це службовий токен мережі Bittensor, який схожий на структуру токеноміки Bitcoin: жорсткий ліміт у 21 мільйон токенів і справедливий випуск без розподілу венчурного капіталу. Він навіть має цикл халвінгу, причому перший халвінг відбудеться у 2025 році.

Сьогодні в обігу перебуває 5,65 мільйона TAO, і всі вони справедливо розподілені за допомогою майнінгу та верифікації в мережі. Поточна непогашена ринкова капіталізація TAO становить трохи більше 1 мільярда доларів. Кількість нових TAO, що випускаються майнерам і валідаторам щодня, становить 7 200.

3, трохи моїх думок

Біттензор все ще знаходиться на початковій стадії. У мережі є віддане ком’юніті, але розмір учасників поки що невеликий – трохи більше 50 000 активних акаунтів. Найбільш завантажена підмережа, SN1, призначена для генерації тексту, з близько 40 активними валідаторами та понад 990 майнерами.

Що дійсно приваблює, так це концепція децентралізованих мереж штучного інтелекту, яка зменшує ризик централізації, а також піднімає питання: чи можуть ці унікальні економічні стимули сприяти моделям штучного інтелекту, які виходять за рамки тих, що розроблені добре капіталізованими організаціями, такими як OpenAI та Google?

До того, як LLM стали мейнстрімом з появою таких інструментів, як ChatGPT, глибокотехнологічні стартапи зазвичай зосереджувалися на отриманні власних даних для розробки спеціалізованих моделей штучного інтелекту на основі машинного навчання для конкретних завдань. Наприклад, Flatiron Health використовує реальні клінічні дані від хворих на рак для розробки моделей штучного інтелекту, включаючи їх в інструменти для підтримки дослідників раку та медичних працівників. Історично склалося так, що стартапи прагнули виробляти та монетизувати ці власні моделі.

Однак Bittensor може представляти цю зміну парадигми. Можливо, доречніше було б сказати, що це інновація в бізнес-моделі, керована технологіями, а не технологічний прорив. Наприклад, це відкриває шлях для спільної розробки власних даних і моделей штучного інтелекту для ширшої аудиторії без необхідності відкривати їх вихідний код. Я можу уявити собі майбутнє, в якому Bittensor матиме тисячі спеціалізованих підмереж, які можуть вирішити цілий ряд проблем, будь то екологічні, охорона здоров’я або енергетика.

По правді кажучи, мені цікаво, якщо команда може розробити свою токеноміку так само, як Bitcoin. Це показує їхню мотивацію, яка відрізняється від сучасних команд, які часто оптимізують свою токеноміку відповідно до моделі венчурного капіталу, пропонуючи засновникам та інвесторам велику роздачу токенів.

Я не впевнений, куди прямує Bittensor. Це може бути стократний успіх, а може і зовсім провалитися. Але його потенціал і філософія, що лежить в його основі, занадто захоплюючі, щоб я залишався байдужим.