争论Bittensor：无用项目还是AI Launchpad？
作者：Nick Hotz，Arca分析师；Sami Kassab，Messari前分析师、OSS Capital现合伙人；翻译：比特币买卖交易网xiaozou
上周末，Bittensor成为了众矢之的，一些知名投资人认为它是一个无用项目，或者将其代币TAO仅标记为一种meme币。自2023年中期以来，Arca一直是Bittensor的支持者也是TAO的投资者，我们希望能够消除一些误传信息，与此同时表达我们对协议未来的乐观看法。我们请来了前Messari分析师、OSS Capital现任合伙人Sami Kassab共同完成本文。
在这篇文章中，我们的目标是正面应对Bittensor的批评之音，有一些crypto和AI背景对于理解本文是有帮助的。
简言之，Bittensor是人工智能应用程序及其所需的底层基础设施的launchpad（发布平台），类似于以太坊是智能合约的基础平台。在Bittensor生态系统中，各种专业网络（子网）专门针对特定的AI用例，如财务预测、智能搜索功能和创意图像生成。其他以基础设施为中心的子网扩展了应用程序驱动子网，提供模型预训练、微调、数据收集和数据存储等资源和服务。
每个子网都由一个owner（所有者）监督，负责设计一个针对子网目标量身定制的独特激励系统。在这些子网中，有一组专用验证者（validators）和矿工。子网验证者全部运行由子网所有者设计的相同的验证软件（即激励机制），将矿工（模型操作员和资源提供者）的关注焦点引导到目标任务上。此外，子网验证者是外部访问子网服务和资源的专用网关，因为只有他们才具有质疑矿工的能力。
我们看到Bittensor的子网分为两大类：公共子网和验证服务子网。
1、公共子网加速开源AI的发展
“开源计划”长期以来一直面临着挑战，因为缺乏自由分享工作的经济激励。在开源人工智能领域尤其如此，对自愿贡献的依赖阻碍了该领域的增长。Bittensor的公共子网是一种解决方案，它允许开源AI研究员和工程师将他们的工作货币化，从而推动了该领域的发展。
以Nous Research的子网为例。该子网通过竞争性排行榜框架奖励最接近GPT-4性能的微调模型。为了竞争获胜，矿工必须将他们的模型上传到HuggingFace，确保它是开源的，供验证者进行基准测试。这可以防止验证者进行独家访问收费。
这种激励模型可积极激励贡献者对开源大语言模型（LLM）进行微调。因此，大量微调模型被生成并共享，成为一种公共产品，使整个社区受益，推动了开源人工智能的发展。
遵循此模式的其他子网还有：
· MyShell的Subnet 3：激励开源文本语音转换技术的进步
· RaoFoundation的Subnet 9：激励开源预训练模型的进步
· Omega Labs的Subnet 24：激励收集开源多通道数据集
虽然这些子网可能不会为验证者提供直接的创收机会，但它们的贡献使Bittensor的应用程序驱动的子网能够整合它们的输出并将其货币化。例如，Vision子网计划将Nous子网的头部模型集成到其去中心化推理网络中。这种集成将允许Vision子网上的验证者将这些模型货币化，例如通过Corcel提供的聊天机器人接口。
在未来，专注于微调和预训练的子网可能会从公共产品模型发展而来。例如，通过使用zkML，子网可以允许验证者评估矿工模型的性能，而不会透露他们的所有权权重。这可能催生新的货币化策略，保护知识产权隐私。
2、验证服务子网货币化矿工“情报”
对于那些熟悉金融术语的人来说，公共产品子网是“后台”，而验证服务子网则是“前台”。验证服务子网使用现有的AI模型和基础设施来创建可货币化的B2B或B2C产品或服务。
Subnet 8，所有权交易网络（PTN），属于验证服务子网。该子网激励矿工在数字资产、外汇和股票领域提供有利可图的交易策略。交易建议获取成功的矿工将被分配更多的TAO，而交易建议成功率减少10%以上的矿工将被注销。验证者可以获取这些建议“信号”亲自进行交易，或者将它们打包出售给其他交易者或基金。关键的是，像Timeless这样的验证者，他们了解矿工的情况，可以创建一个一加一大于二的产品——聚集最好的矿工预测，创建高可信度的交易建议。
Corcel是验证者在子网上建设可货币化产品的另一个示例。Subnet 18——Cortex.t——利用Anthropic、OpenAI和Google的付费订阅成本进行套利，并让矿工对这些中心化模型进行响应。Corcel免费提供这些模型，但从低延迟和访问Subnet 18上的矿工方面获取价值。随着用户越来越多，Corcel计划对API访问收费，在提供相同产品的同时，削减中心化提供商的价格点。
验证服务子网模型为实体提供了令人信服的激励机制，这些实体要么成为特定子网上的验证者，要么为访问验证者的API付费。这样一来，公司可以利用矿工的情报创造产品和服务并将其货币化。其他采用此业务模式的子网有：
· Manifold Labs的Subnet 4：能够利用去中心化可验证的推理网络创建产品
· Kaito AI的Subnet 5：为构建以去中心化搜索引擎为核心的应用程序提供基础，增强数据检索和分析能力
· Philanthrope的Subnet 21：为应用程序和云存储解决方案提供支撑，利用去中心化网络进行去中心化数据存储
3、应对针对Bittensor的批评之音
最近，Bittensor遭受了关于其运营效率和奖励制度的批评，一些人认为其阻碍了矿工的创新，并会激励矿工做出类似的反应。
为了解决效率问题，打破子网上的所有任务都被发送给了每个矿工这一神话是非常重要的。实际上，只有以评估矿工为目的的任务才会被分发到整个子网。用户发起的任务会根据验证者的路由策略选择性地发送给一个矿工或一组矿工。这使得验证者能够深入了解矿工生态系统，为特定应用程序创建复杂的路由算法。此外，任务不是在区块链上进行的，而是在完全独立于区块链的API层上进行的。
关于奖励系统的批评有一定的权重。由子网所有者制定的激励机制直接指导矿工的优化工作。这意味着激励设计的有效性约束了子网的集体智慧。目前，大多数子网都采用中心化模型来判断矿工的产出，这可能会限制对这些模型在质量或性能方面的超越。当开源模型还在发展时，这种方法就已经足够了，但一旦开源模型达到同等水平，创新的基准策略将成为必要元素。
这一挑战为Bittensor生态系统注入了竞争性，激励子网基于验证机制的有效性彼此超越。这已经推动了更完善的激励机制和验证框架的发展。一个例子就是一些团队提出的将人工评估纳入验证过程的建议，这可以显著强化输出。
对奖励制度的批评表示这种奖励制度会鼓励矿工做出类似的反应，而在现实中，矿工被推动通过优化其子网的特定目标来超越彼此。这不仅促进了输出的多样性，还推动了创新。Yuma共识机制激励验证者对矿工进行类似的排名，确保对输出的评估一致。
在这些批评声中，由RAO基金会创建的用于文本提示的subnet 1因其激励设计而受到审查。然而，这些批评源于缺乏对该子网目标的理解。Subnet 1不仅仅是一个聊天机器人，它真正的目的是奖励在其模型中有效检索信息的矿工。验证者使用这些检索到的文件来构建推理回答，从而可以衡量哪个矿工能够最快地检索到正确信息。
注意，subnet 1只代表一个团队解决特定问题的做法。基于subnet 1的缺点来批评整个网络，就如基于单个应用程序来评估以太坊网络一样。
另一个担忧是，当前系统严重依赖于验证者的利他主义才能正常运行。验证者来确定每个子网接收的代币分配量，但没有明确的激励措施让验证者选择有利于Bittensor长期生产力的子网。在目前的设计模式下，验证者可以很容易地采用pay-to-play（付费体验）模式或利用裙带关系。Opentensor基金会的贡献者针对这一问题最近提出了BIT001：动态TAO解决方案，建议增加一个市场机制来确定对所有TAO质押者都将参与其中进行竞争的子网的代币分配量。
4、TAO原生代币和Bittensor系统的深度集成
最后，还有人认为Bittensor的TAO原生代币是一个无用的meme币闹剧，只是因围绕crypto和AI的叙事而获得价值，其真正价值为零。尽管我们希望Bittensor的模因价值与dogwifhat的模因价值相当，但我们不得不认识到，TAO代币的效用远远超过了meme币。
总结下来就是，TAO由协议发送给三方主要利益相关者——矿工、子网所有者和验证者：
· 矿工完成特定的机器学习任务，如推理或微调，或提供文件存储或计算等基础设施。
· 子网所有者设计奖励模型以促进最大价值创造。
· 验证者使用子网所有者设计的奖励模型来确定矿工的任务完成度。
此外，TAO获取价值的四个主要机制包括：
· 质押TAO的验证者可以根据TAO质押数量，将代币分配直接分发给他们的子网或另一个子网。
· 子网所有者必须锁定TAO才能注册子网。
· 矿工和验证者必须燃烧TAO才能在子网上注册。
· 验证者必须质押TAO才能访问矿工，销售他们生产的产品和服务。
单个子网依赖于发给网络贡献者的原生代币来引导供应以及未来的网络价值，就像大多数去中心化物理基础设施网络（DePIN）一样。例如，像Filecoin、Arweave或Subnet 21-FileTAO这样的文件存储网络，需要向矿工支付存储和检索信息的费用，才能让需求方看到网络中的价值。
重要的是，TAO代币还通过将代币分配分发到子网，在Bittensor网络中发挥着独特的作用。在当前网络中，验证者的任务是确定哪些子网值得分发TAO。该网络实现了一个委托质押系统来选择验证者，委托者将他们的TAO质押给代表他们投票的验证者。虽然需要依靠验证者来做出符合网络最佳利益的决策，但分发代币这一职责本身就具有潜在价值。如果头部验证者不再相信网络的未来，搞裙带关系以及进行自我交易，可能会让他们利用自身的角色优势而获利。
当新的子网所有者注册子网时，一旦达到子网上限（目前为32），系统将自动注销代币分配量最低的子网。关键是，这将淘汰低质量的项目，允许新的潜在优质项目尝试吸引代币分配。系统通过算法来确定一个子网所有者需要锁定多少TAO，方法是回顾之前子网的注册情况。该机制旨在平衡现有子网所有者在Bittensor上进行建设的机会。随着注册锁定成本达到10,000 TAO，围绕这一平衡的争论最近有所加剧，这代表在该网络上建设的需求是巨大的。
与许多其他DePIN项目一样，矿工和验证者参与了一个燃烧铸造平衡（BME）系统，该系统为代币添加了反通胀效应。该代币的发行时间表与比特币类似，代币上限为2100万，每四年减半。然而，BME暂时性地从流通供应中移除代币，为TAO创造了一致的需求来源，从而推迟了未来的分配量减半。平均而言，这一效应减少了11%的新代币分配，将通常的4年减半计划推迟了5个月。随着子网和奖励机制的成熟，矿工间的竞争将会加剧，从而导致利润率下降和更大比例的代币发行被燃烧。
虽然所有这些系统内效用机制都很不错，但验证者对矿工访问货币化的能力是最关键的机制，因为它将代币经济学系统转移到现实世界的价值领域。矿工对验证者做出回应是有经济动机的，因为这会增加他们的“信任”评分。信任评分是矿工接收TAO分配量的关键决定因素。因此，验证者充当了矿工的唯一接入点。
不同验证者通过访问矿工实现不同级别的效用。在前面提到的PTN示例中，验证者可以查看矿工的交易建议。一个验证者可以简单地将交易从表现最佳的矿工那里转发给自己的客户，收取订阅费。然而，另一个矿工可以汇集矿工的回应，以增加自己的建议的可信度，利用这些回应来创建多元化的投资组合，甚至是对矿工进行分析。例如，某矿工在交易欧元时有明显的优势，但在交易澳元时却没了优势。在交易路径中添加这个额外的价值层将允许验证者在更高级别上实现货币化。因此，这两个验证者在拥有和质押TAO方面具有截然不同的个体效用。
重要的是，由于验证者可以通过他们的路由算法实现差异化，所以市场并没有实现商品化，随着时间的推移，利润将趋于零。这是一种垄断竞争，具有差异化的技能、品牌、技术，各团队基于矿工的商品化产出创建新产品。在PTN上，验证者每购买和质押一枚TAO的价值（边际成本）等于他们通过出售其产出可获取的增量价值（边际收入）。
显然，Bittensor还处于相当早期的阶段，大多数子网都处于预盈利甚至预收入阶段。然而，作为一般规则，TAO的最小公允价值应该等于验证者可以从转发矿工输出中获得的总收入加上从潜在的未来子网的货币化输出中获取的未来贴现收入。我们看到，在过去的六个月里，TAO价格的上涨并没有反映出模因投机，而是反映出人们对验证者未来潜在收益的预期越来越高。
与早期的加密飞轮（如Helium HNT的第一次迭代或Axie Infinity AXS）相比，TAO代币天生具有自反性。验证者，以及最终的代币持有者，负责确定子网间的代币分配量。随着TAO价值的上升，更多资金价值分配可以被引导到不同的项目中，而众所周知的接收代币分配量的“门槛率”将会下降。就像任何一个市场机制一样，这最终会造成浪费和效率低下，低质量的项目吸收了更大比例的代币分配，最终将导致TAO的重新定价变低，因为增长前景变弱了。
随着腰带收紧，验证者不得不重新审视他们代币分配决策，并提高提供代币分配的门槛率，淘汰不良行为者和表现不佳的子网。随着价格跌至低点，只有为Bittensor提供最大增长价值和潜在价值的最高质量子网才能获得代币分配，从而帮助稳定系统，类似于比特币的难度调整。更有效的资源分配将为网络的未来增长奠定基础。
5、对Bittensor的乐观态度
在我们第一次访问项目的Discord时就已看到Bittensor社区的热情，社区成员就机器学习的技术概念以及如何参与和推动Bittensor发展进行了深入探讨，而不是像许多其他加密项目一样主要争论的只是代币价格。Bittensor最初是一个由独立贡献者推动的草根计划，现在已经发展成为一个充满活力的生态系统，吸引了Nous、Kaito、MyShell、Wombo等知名开发者，他们都被Bittensor提供的巨大商业价值和成本节约所吸引。
我们都是比特币的坚定信徒，一开始都不太确定加密领域是否会产生其他有价值的东西。然而，我们看到了比特币社区所展示的强烈的免疫防御力，它拒绝以太坊“骗局”，同时还相信一些有用的项目正在以太坊上建立。后来，我们在Solana身上也看到了同样的刻薄言论（“毫无价值”），因为以太坊的信徒注意到，尽管DePIN项目正在大规模迁移到唯一能够支持处理它们的链上，但Solana正在侵占他们的领地。
这个周末让我们想起了以太坊和后来的Solana在获取主流加密用户支持时面临的困难，以及他们所遭受的批评。当一些人看到一个多余的ChatGPT克隆体附着在一个毫无价值的meme币上时，我们看到的是一个充满活力的由极其聪明的人组成的社区，他们热衷于使用新的激励机制来加速开源人工智能的发展。
我们仍然处于Bittensor的早期阶段，但所有迹象都表明它正在正确的轨道上前进。在自身成功的重压下挣扎的好项目和无用的项目之间是有很大区别的。最终，相信Bittensor就是在对市场动态的力量下注；这是一种信念，只要有适当的经济激励，最聪明的人就会聚集在一起，克服任何挑战。
The author, analyst, former analyst and current partner translated the bitcoin trading online, which became the target of public criticism last weekend. Some well-known investors thought it was a useless project or marked their tokens as a kind of currency. Since the middle of the year, they have been supporters and investors. We hope to eliminate some misinformation and express our optimistic views on the future of the agreement. We invited the former analyst and current partner to complete this article together. In this article, our goal is to respond positively. There are some criticisms and backgrounds that are helpful to understand this article. In short, the publishing platform of artificial intelligence applications and the underlying infrastructure they need is similar to Ethereum, which is the basic platform of smart contracts. In the ecosystem, various professional network subnets are specially designed for specific use, such as financial forecasting, intelligent search function and creative image generation, and other infrastructure-centered subnets have expanded the application-driven subnets to provide resources such as model pre-training, fine-tuning data collection and data storage. And each subnet is supervised by an owner, who is responsible for designing a unique incentive system tailored to the subnet objectives. In these subnets, there are a group of special verifiers and miners subnet verifiers who all run the same verification software designed by the subnet owner, that is, the incentive mechanism, to guide the focus of miners model operators and resource providers to the target tasks. In addition, subnet verifiers are special gateways for external access to subnet services and resources, because only they have the ability to question miners. Ability: The subnets we see are divided into two categories: public subnet and authentication service subnet. The public subnet accelerates the development of open source. The open source plan has been facing challenges for a long time, especially in the field of open source artificial intelligence. The dependence on voluntary contributions hinders the growth of this field. The public subnet is a solution, which allows open source researchers and engineers to monetize their work, thus promoting the development of this field. Take the subnet as an example, the subnet passed. The framework of competitive leaderboard rewards the fine-tuning model closest to performance. In order to win the competition, miners must upload their model to ensure that it is open source for verifiers to benchmark, which can prevent verifiers from charging for exclusive access. This incentive model can actively encourage contributors to fine-tune the open source big language model, so a large number of fine-tuning models are generated and shared as a public product, which benefits the whole community and promotes the development of open source artificial intelligence. The incentive of the progress of open source text-to-speech conversion technology, the incentive of the progress of open source pre-training model, the incentive of collecting open source multi-channel data sets, although these subnets may not provide direct income-generating opportunities for verifiers, their contributions enable application-driven subnets to integrate their outputs and monetize them. For example, subnet plans to integrate the head models of subnets into their decentralized reasoning networks. This integration will allow verifiers on subnets to monetize these models, for example, by mentioning In the future, the subnet of the chat robot interface that focuses on fine-tuning and pre-training may develop from the public product model. For example, by using the subnet, verifiers can be allowed to evaluate the performance of the miner model without revealing their ownership weight, which may lead to new monetization strategies to protect intellectual property rights, privacy, authentication service subnet and monetization of miner information. For those who are familiar with financial terms, the public product subnet is the background while the authentication service subnet is the foreground authentication service subnet. Some models and infrastructure to create a monetizable or product or service ownership trading network belong to the verification service subnet, which encourages miners to provide profitable trading strategies in the fields of digital assets, foreign exchange and stocks. The miners who succeed in trading suggestions will be allocated more, while the miners whose success rate of trading suggestions is reduced above will be cancelled. Verifiers can obtain these suggestions to trade in person or package them for sale to other traders or funds. The key is such a verification. The certifier, who knows the miners' situation, can create a product with one plus one greater than two to gather the best miners' predictions. The transaction proposal with high credibility is another example for the certifier to build monetizable products on the subnet, arbitrage by using the paid subscription cost of sum and let miners respond to these centralized models. These models are provided free of charge, but the value is obtained from the miners with low delay and access. As more and more users plan to reduce the access fee while providing the same products. The price point verification service subnet model of centralized provider provides a convincing incentive mechanism for entities. These entities either become verifiers on specific subnets or pay for visiting verifiers, so that companies can use miners' information to create products and services and monetize them. Other subnets that adopt this business model can use decentralized verifiable reasoning networks to create products, and provide basic enhancements for building applications with decentralized search engines as the core. According to the ability of retrieval and analysis, it provides support for applications and cloud storage solutions. It is very important to use decentralized network for decentralized data storage to deal with the criticism. Recently, it has been criticized for its operational efficiency and reward system. Some people think that it hinders miners' innovation and will encourage miners to make similar responses. In order to solve the efficiency problem, it is very important to break the myth that all tasks on the subnet are sent to every miner. In fact, it is only for the purpose of evaluating miners. The tasks initiated by users will be selectively sent to a miner or a group of miners according to the verifier's routing strategy, which enables the verifier to deeply understand the miner's ecosystem and create complex routing algorithms for specific applications. In addition, the tasks are not carried out on the blockchain, but the criticism on the reward system is carried out on a layer completely independent of the blockchain, which has certain weight and the incentive mechanism formulated by the subnet owner directly guides the miners' optimization work. This means that the effectiveness of incentive design restricts the collective wisdom of subnets. At present, most subnets use centralized models to judge the output of miners, which may limit the transcendence of these models in terms of quality or performance. When the open source model is still developing, this method is enough, but once the open source model reaches the same level, the benchmark strategy of innovation will become a necessary element. This challenge has injected competition into the ecosystem, and the effectiveness of incentive subnets based on verification mechanism has surpassed each other, which has promoted the development of more perfect incentive mechanism and verification framework. One example is that some teams put forward to manually evaluate and accept. 比特币今日价格行情网_okx交易所app_永续合约_比特币怎么买卖交易_虚拟币交易所平台
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