Bittensor: Bintang baru desentralisasi dalam industri AI inovasi Web3

robot
Pembuatan abstrak sedang berlangsung

Bintang Baru Jaringan Desentralisasi di Bawah Gelombang Revolusi AI

Dalam beberapa tahun terakhir, teknologi kecerdasan buatan berkembang pesat, dengan kemajuan signifikan di bidang pembelajaran mendalam dan pemrosesan bahasa alami. Peluncuran ChatGPT pada tahun 2022 telah mengguncang industri AI, diikuti oleh munculnya banyak alat aplikasi AI. Diperkirakan bahwa pada tahun 2030, nilai pasar industri AI akan mencapai 1850 miliar dolar.

Namun, saat ini industri AI sebagian besar didominasi oleh beberapa raksasa teknologi, yang membawa masalah seperti sentralisasi data dan ketidakadilan dalam distribusi sumber daya. Ide desentralisasi Web3 memberikan cara baru untuk mengatasi tantangan ini. Dalam konteks ini, beberapa proyek Web3+AI muncul untuk mencoba merombak pola perkembangan AI.

Bittensor sebagai salah satu yang terkemuka, telah membangun platform algoritma AI dengan mekanisme penyaringan sendiri melalui teknologi blockchain. Ini adalah jaringan pembelajaran mesin terdesentralisasi dan pasar barang digital, yang berjalan di jaringan komputer terdistribusi, menyelesaikan masalah seperti sentralisasi data. Jaringan ini menggunakan mekanisme insentif yang adil, untuk memberikan layanan kepada setiap individu yang membutuhkan sumber daya pembelajaran mesin.

Bittensor: Bagaimana Sub-Jaringan AI Membentuk Kembali Jaringan Kecerdasan Kolektif?

Bittensor didirikan oleh sekelompok ahli teknologi pada tahun 2021. Versi Alpha dirilis pada tahun 2022 untuk memvalidasi kelayakan, memperkenalkan konsensus Yuma untuk melindungi privasi pengguna. Versi Beta dan model ekonomi token TAO diluncurkan pada tahun 2023. Pada tahun 2024, teknologi DHT akan diintegrasikan untuk meningkatkan efisiensi pemrosesan data, dan fokus pada ekspansi subnet dan pasar barang digital.

Bittensor: Bagaimana AI Subjaringan Membentuk Ulang Jaringan Kecerdasan Kolektif?

TAO adalah token asli Bittensor, dengan total 21 juta keping, yang mengalami pemotongan setengah setiap empat tahun. Token ini didistribusikan melalui peluncuran yang adil, tanpa alokasi untuk tim dan investor. Saat ini, 1 TAO dihasilkan setiap 12 detik dan didistribusikan kepada berbagai subnet dan peserta berdasarkan kontribusi. TAO dapat digunakan untuk membeli sumber daya jaringan, berpartisipasi dalam tata kelola, dan lain-lain.

Bittensor:Bagaimana AI Subjaringan Merombak Jaringan Kecerdasan Kolektif?

Hingga saat ini, jumlah akun jaringan Bittensor telah melebihi 100.000, di mana akun non-nol mencapai 80.000. Selama setahun terakhir, harga TAO meningkat pesat, dengan kapitalisasi pasar saat ini sekitar 2,278 juta dolar AS, harga per unit 321 dolar.

Bittensor:AI子网如何重塑群体智能网络?

Inti dari Bittensor adalah arsitektur subnet. Subnet adalah unit kode yang berjalan secara independen, menetapkan insentif dan fungsi tertentu. Saat ini terdapat 45 subnet, dan diperkirakan akan meningkat menjadi 64 dalam beberapa bulan ke depan. Subnet terdiri dari tiga jenis peran: pemilik, penambang, dan validator. Pemilik bertanggung jawab atas kode dasar, penambang menyediakan daya komputasi, dan validator mengevaluasi kontribusi serta mendapatkan hadiah staking.

Bittensor: Bagaimana Sub-Jaringan AI Mentransformasi Jaringan Kecerdasan Kolektif?

Subnet menggunakan mekanisme eliminasi, yang berkinerja buruk akan digantikan oleh subnet baru. Oleh karena itu, subnet perlu terus meningkatkan jumlah staker validator dan efisiensi penambang. Mekanisme ini mendorong seluruh jaringan untuk tetap hidup dan kompetitif.

Bittensor: Bagaimana Sub-jaringan AI Mengubah Jaringan Kecerdasan Kolektif?

Bittensor secara inovatif memperkenalkan mekanisme bukti kecerdasan (PoI), di mana penambang membuktikan kontribusi mereka dengan menyelesaikan tugas komputasi cerdas. Validator menilai kualitas penyelesaian tugas dan memasukkan algoritma konsensus Yuma, yang pada akhirnya menentukan distribusi hadiah. Ini memastikan keamanan jaringan dan penggunaan sumber daya yang efisien.

Bittensor:AI子网如何重塑群体智能网络?

Bittensor: Bagaimana Subjaringan AI Merombak Jaringan Kecerdasan Kolektif?

Bittensor:AI子网如何重塑群体智能网络?

Bittensor: Bagaimana AI Subnet Mendefinisikan Ulang Jaringan Kecerdasan Kolektif?

Bittensor:AI子网如何重塑群体智能网络?

Saat ini, subnet Bittensor nomor 19, 18, dan 1 paling menarik perhatian, menyumbang 19,35% dari total emisi. Subnet ini terutama menyediakan layanan AI seperti generasi gambar dan generasi teks. Node baru yang terdaftar dapat menghasilkan pendapatan harian yang signifikan jika kinerjanya memenuhi standar. Namun, persaingan sangat ketat, memerlukan perangkat berkinerja tinggi dan algoritma yang dioptimalkan untuk dapat terus menghasilkan keuntungan.

Bittensor: Bagaimana AI sub-jaringan membentuk kembali jaringan kecerdasan kolektif?

Bittensor:AI子网如何重塑群体智能网络?

Melihat ke depan, bidang Web3+AI masih akan menjadi sorotan pasar. Arsitektur subnet unik Bittensor mengurangi hambatan bagi proyek AI untuk berpindah ke jaringan desentralisasi. Namun, seiring dengan meningkatnya jumlah subnet, imbalan yang diperoleh subnet yang ada mungkin menurun, ini adalah titik risiko yang perlu diperhatikan. Secara keseluruhan, Bittensor sebagai proyek yang seimbang antara teknologi dan pasar, menunjukkan potensi besar dalam gelombang penggabungan AI dan blockchain.

Bittensor: Bagaimana Sub-Jaringan AI Mengubah Jaringan Kecerdasan Kolektif?

Bittensor: Bagaimana Sub-Jaringan AI Mengubah Jaringan Kecerdasan Kolektif?

TAO17.34%
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
  • Hadiah
  • 5
  • Posting ulang
  • Bagikan
Komentar
0/400
Tidak ada komentar
  • Sematkan
Perdagangkan Kripto Di Mana Saja Kapan Saja
qrCode
Pindai untuk mengunduh aplikasi Gate
Komunitas
Bahasa Indonesia
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)