Viết bởi Teng Yan, Trưởng phòng Nghiên cứu NFT, Delphi Digital, được dịch bởi xiaozou

Một trong những điều bạn phải làm quen với cuộc sống ở châu Á là bạn thường thức dậy với những tin tức lớn và phải làm bài tập về nhà để ở lại.

Ví dụ, Sam Altman đã bị sa thải khỏi OpenAI vào thứ Sáu tuần trước và tôi gần như bị sặc sữa khi xem tin tức.

Tại sao ban giám đốc lại sa thải một câu chuyện thành công cực kỳ thông minh, người vừa có một bài phát biểu tuyệt vời tại OpenAI 12 ngày trước?

Andrew Cote tin rằng Altman đã bị sa thải vì lý do chính trị bởi vì “ông ta có thể đang thúc đẩy AI quá nhanh bằng cách triển khai những đột phá mới nhất”. "Một số người không thích điều đó.

Cấu trúc công ty của OpenAI rất kỳ lạ (gần như rối loạn chức năng) vì OpenAI bắt đầu như một tổ chức phi lợi nhuận và sau đó quyết định chuyển đổi thành một doanh nghiệp vì lợi nhuận. Ngày nay, các tổ chức phi lợi nhuận kiểm soát hướng đi của các thực thể vì lợi nhuận trong khi cung cấp lợi thế hạn chế cho các nhà đầu tư.

Vài tuần tới sẽ rất thú vị khi sự thật được phơi bày.

Đây sẽ là một khoảnh khắc khác của Steve Jobs và Sam sẽ bắt đầu một công ty khác để cạnh tranh với OpenAI?

Nhưng điều chắc chắn là hoạt động bên trong của OpenAI bị che giấu trong bí ẩn. Mặc dù GPT đã trở thành một công cụ phổ biến và được sử dụng bởi hàng trăm triệu người trên khắp thế giới, nhưng vẫn có một sự ngắt kết nối rõ ràng.

Là người dùng thường xuyên hàng ngày, chúng ta thấy mình đứng bên ngoài, cố gắng nhìn trộm qua bức màn bí ẩn xung quanh những người khổng lồ AI này. Khi GPT tiếp tục được tích hợp vào mọi khía cạnh của xã hội chúng ta, sự thiếu minh bạch này là đáng lo ngại.

Gần đây, tôi đã suy nghĩ về sự giao thoa giữa tiền điện tử và AI trông như thế nào, nhưng hầu hết mọi người đều đồng ý rằng sự hội tụ như vậy sẽ mở ra tiềm năng lớn.

Khi chúng ta nghĩ về AI x Crypto (sự hội tụ của AI và tiền điện tử), chúng ta thường nghĩ đến Akash Network và Render. Đây là những mạng phi tập trung GPU có thể cung cấp tính toán cần thiết cho việc đào tạo mô hình AI. Logic rất đơn giản - khi AI tiếp tục tăng vọt, nhu cầu về tài nguyên máy tính cũng tăng theo. Trong trường hợp này, có thể có sự tăng trưởng đáng kể trong các mạng ngang hàng. Vì vậy, họ đang kinh doanh cuốc và xẻng, nhưng tôi nghĩ rằng điều đó chỉ làm trầy xước bề mặt tiềm năng của AI x Crypto.

Nó giống như nói rằng JPEG khỉ là đỉnh cao của NFT.

Sau đó, tôi bắt gặp Bittensor.

#1 Địa ngục5: Sự phong phú

Không giống như Akash hoặc Render, hỗ trợ đào tạo mô hình AI (ngược dòng), Bittensor tập trung vào suy luận AI (xuôi dòng), sử dụng mô hình được đào tạo để tạo đầu ra.

Bittensor là một mạng phi tập trung khuyến khích các mô hình AI, đặc biệt là LLM mô hình ngôn ngữ lớn, để xử lý nhiều tác vụ khác nhau như tạo văn bản, tạo hình ảnh và sản xuất âm nhạc. Hiện tại, mạng có 27 mạng con, mỗi mạng tập trung vào một nhiệm vụ cụ thể.

Nói một cách đơn giản, hãy nghĩ về Bittensor như bất cứ thứ gì mà ChatGPT + Midjourney + AI phi tập trung có thể làm được. **

Mạng lưới hoạt động thông qua hai vai trò chính:

Miners (Nhà sản xuất giá trị): Các thợ đào phát triển và lưu trữ các mô hình AI trên mạng. Dựa trên hiệu suất của mô hình liên quan đến một nhiệm vụ cụ thể, họ sẽ được thưởng bằng mã thông báo TAO. Điều này khuyến khích sự phát triển của các mô hình AI tốt hơn và hiệu quả hơn. Trình xác thực (Nhà sản xuất đồng thuận): Người xác thực đánh giá đầu ra của thợ đào, xếp hạng hiệu suất của họ trên các nhiệm vụ cụ thể. Họ cũng tương tác với những người dùng gửi nhiệm vụ cho người xác thực và gửi chúng đến các thợ đào thích hợp.

Tôi có thể đã đơn giản hóa quá mức độ phức tạp kỹ thuật, nhưng một vài điều rõ ràng đối với tôi:

• Các thợ đào và trình xác nhận trên mạng trao đổi kiến thức và chia sẻ các thông số, có thể tự tối ưu hóa theo thời gian.
• Mạng được thiết kế để tận dụng thế mạnh của nhiều mô hình AI độc lập để tạo ra đầu ra tốt nhất có thể (“bộ chuyên gia”).

2 T

TAO là mã thông báo tiện ích của mạng Bittensor, tương tự như cấu trúc tokenomics của Bitcoin: giới hạn cứng là 21 triệu mã thông báo và phát hành công bằng, không có phân bổ VC. Nó thậm chí còn có chu kỳ giảm một nửa, với đợt giảm một nửa đầu tiên diễn ra vào năm 2025.

Ngày nay, có 5,65 triệu TAO đang lưu hành, tất cả đều được phân phối công bằng thông qua khai thác và xác minh trên mạng. Vốn hóa thị trường nổi bật hiện tại của TAO chỉ hơn 1 tỷ USD. Số lượng TAO mới được phát hành cho các thợ đào và người xác nhận mỗi ngày là 7.200.

3, một chút suy nghĩ của tôi

Bittensor vẫn đang trong giai đoạn đầu. Mạng lưới có một cộng đồng sùng đạo, nhưng quy mô của những người tham gia vẫn còn nhỏ - chỉ hơn 50.000 tài khoản đang hoạt động. Mạng con bận rộn nhất, SN1, được dành riêng cho việc tạo văn bản, với khoảng 40 trình xác thực hoạt động và hơn 990 thợ mỏ.

Điều thực sự hấp dẫn là khái niệm mạng AI phi tập trung, giúp giảm nguy cơ tập trung hóa đồng thời đặt ra câu hỏi: Liệu những ưu đãi kinh tế độc đáo này có thể thúc đẩy các mô hình AI vượt xa những mô hình được phát triển bởi các thực thể có vốn tốt như OpenAI và Google không?

Trước khi LLM trở thành xu hướng chủ đạo với sự ra đời của các công cụ như ChatGPT, các công ty khởi nghiệp công nghệ sâu thường tập trung vào việc thu thập dữ liệu độc quyền để phát triển các mô hình AI chuyên dụng, dựa trên máy học cho các nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ, Flatiron Health sử dụng dữ liệu lâm sàng trong thế giới thực từ bệnh nhân ung thư để phát triển các mô hình AI, kết hợp chúng vào các công cụ để hỗ trợ các nhà nghiên cứu ung thư và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Trong lịch sử, các công ty khởi nghiệp đã nhằm mục đích sản xuất và kiếm tiền từ các mô hình độc quyền này.

Tuy nhiên, Bittensor có thể đại diện cho sự thay đổi mô hình này. Có lẽ sẽ thích hợp hơn khi nói rằng đây là một sự đổi mới mô hình kinh doanh dựa trên công nghệ hơn là một bước đột phá công nghệ. Ví dụ, nó cung cấp một đường dẫn cho dữ liệu độc quyền và các mô hình AI được đồng phát triển cho nhiều đối tượng hơn mà không cần phải mở nguồn chúng. Tôi có thể hình dung ra một tương lai nơi Bittensor có hàng ngàn mạng con chuyên dụng có thể giải quyết một loạt các thách thức, cho dù đó là các vấn đề về môi trường, chăm sóc sức khỏe hay năng lượng.

Sự thật mà nói, tôi thấy thật hấp dẫn nếu một nhóm có thể thiết kế tokenomics của họ giống như Bitcoin. Điều này cho thấy động lực của họ, khác với các nhóm ngày nay, những người thường tối ưu hóa tokenomics của họ theo mô hình đầu tư mạo hiểm, cung cấp một lượng lớn mã thông báo cho người sáng lập và nhà đầu tư.

Tôi không chắc Bittensor sẽ đi đâu. Nó có thể là một thành công gấp trăm lần, hoặc nó có thể thất bại hoàn toàn. Nhưng tiềm năng của nó và triết lý đằng sau nó quá hấp dẫn để tôi thờ ơ.