Bittensor: كيف يهرب الذكاء الاصطناعي أخيرًا من احتكار الشركات الكبرى

لنكن صادقين - معظم تطوير الذكاء الاصطناعي اليوم محصور خلف أبواب الحديد لعدد قليل من الشركات الضخمة. OpenAI و Google و Meta… هم من يتحكمون في الساحة. لكن ماذا لو انقلبت لوحة اللعبة؟

المشكلة: الذكاء الاصطناعي مركزي للغاية

إن بناء نماذج التعلم الآلي المتطورة يكلف الملايين ويتطلب بنية تحتية لا تستطيع معظم الفرق تحمل تكاليفها. والنتيجة؟ عدد قليل من الكيانات تتقرر ما يبدو عليه الذكاء الاصطناعي، وكيف يتطور، ومن يحصل على الوصول.

هذه هي بالضبط مشكلة المركزية التي تم تصميم البلوكشين لحلها. أدخل Bittensor.

ماذا تفعل Bittensor بالفعل؟

أُطلقت في عام 2021 بواسطة مؤسسة أوبنتنسور، بتيتنسر هو شبكة نظير إلى نظير حيث يمكن لأي شخص لديه قوة حوسبة إنشاء وتدريب ونشر نماذج التعلم الآلي. اعتبرها سوقًا تعاونيًا للذكاء الاصطناعي - تتنافس نماذج مختلفة وتتعلم من بعضها البعض على نفس الشبكة.

السحر؟ يعمل Bittensor على 32 شبكة فرعية مختلفة، كل منها متخصص في مهام الذكاء الاصطناعي المحددة:

• الشبكة الفرعية 1: توليد النص
• الشبكة الفرعية 11: تحويل الكلام إلى نص
• الشبكة الفرعية 19: التعرف على الصور

يقوم المعدّنون بحل المشكلات، ويتحقق المدققون من الحلول، وتكافئ الشبكة كلاهما برموز TAO. إنه مثل DAO، ولكن للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

اقتصاد التوكن: TAO

تستخدم Bittensor رمزها الأصلي TAO، الذي يعكس نموذج بيتكوين بشكل قريب جداً:

الإمداد: 21 مليون TAO cap (نسخة من بيتكوين للطاقة)

الحالة الحالية: ~6.5 مليون TAO تم تعدينها من 21M

معدل التعدين: 1 TAO كل 12 ثانية = 7,200 TAO/يوم

آلية تقليل المكافآت: على عكس تقليل المكافآت الثابت في البيتكوين، يتم تقليل مكافآت TAO حسب العرض. يحدث أول تقليل مكافآت عند تعدين 11.5 مليون TAO—ثم يحصل المعدّنون على 0.5 TAO بدلاً من 1. يأتي تقليل المكافآت التالي بعد تعدين 5.75 مليون TAO أخرى.

توزيع المكافآت لكل شبكة فرعية:

• 18% → مالك الشبكة الفرعية
• 41% → عمال المناجم (عائد)
• 41٪ → المدققين (incentive)

فائدة TAO: الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي، التصويت على الحوكمة، أو المشاركة للتحقق.

كيف يعمل التوافق فعلاً

تعمل Bittensor على شيء يسمى إجماع يومات - وهو هجين يجمع بين إثبات العمل ( miners ) + إثبات الحصة ( validators ):

1. تقوم المناجم باستخدام قوة الحوسبة لحل مهام الذكاء الاصطناعي على الشبكات الفرعية
2. يقوم المدققون برهن TAO وترتيب جودة الحلول
3. تتدفق النتائج إلى سلسلة كتل Subtensor المركزية
4. كتل جديدة كل 12 ثانية = تم سك TAO جديدة
5. يتم توزيع TAO بناءً على أداء الشبكة الفرعية

إنه لامركزي من حيث التصميم، تنافسي من حيث الحوافز.

اللعب الحقيقي: ما الذي يجعل هذا مختلفًا

✓ الوصول: لا حاجة لميزانية تزيد عن 100 مليون دولار لبناء ذكاء اصطناعي جاد

✓ مفتوح المصدر: شفافية كاملة، يمكن لأي شخص فحصه وتعديله

✓ قابلية التوسع: يتم حاليًا الاختبار باستخدام 32 شبكة فرعية، ومن المتوقع أن تتضاعف

✓ الشبكات الفرعية تتحدث إلى بعضها البعض: باستخدام “خليط من الخبراء,” يجمعون المعرفة المتخصصة لحل المشكلات المعقدة متعددة الخطوات

الخطر: المخاطر الحقيقية

⚠ التعقيد: طبقات متعددة، منحنى تعلم حاد للمبتدئين

⚠ غير مختبر على نطاق واسع: الشبكة تبدو جيدة من الناحية النظرية ولكن لم يتم اختبارها تحت الضغط بعد

⚠ الرياح المعاكسة التنظيمية: مع تشديد الحكومات لوائح الذكاء الاصطناعي، قد يواجه Bittensor بعض الاحتكاك

⚠ الحاجز الفني: تحتاج إلى مهارات جدية في البرمجة/البنية التحتية للمشاركة بشكل ذو معنى

أين تذهب هذه

مع زيادة الطلب على الحوسبة الذكائية واحتكار شركات التكنولوجيا الكبيرة للابتكار، يجلس Bittensor في تقاطع مثير. نظام الشبكات الفرعية الذي يتوسع من 32 → 64+ يفتح الأبواب لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الجديدة. المزيد من المطورين الذين يكتشفونه = المزيد من تأثيرات الشبكة.

الرهان: يصبح Bittensor “البديل الديمقراطي” للأنظمة البيئية المغلقة للذكاء الاصطناعي. إذا وفى بهذا الوعد، فقد يعيد تشكيل كيفية تطور الذكاء الاصطناعي فعلاً - بعيدًا عن قاعات الاجتماعات نحو الجماهير.

ليس نصيحة مالية، ولكن الأطروحة قوية.