Gate Ventures 研究洞察：Bittensor 革命——人工智能的比特幣崛起與新經濟格局

Gate Ventures

投資概述

Bittensor是一個通用激勵平台，靈感來自比特幣網路，建立在子網架構和博弈論之上。比特幣通過代幣發行激勵礦工進行SHA-256計算並維護網路可用性。相比之下，Bittensor通過爲提供各種資源（包括AI推理、數據存儲、GPU計算能力和帶寬）發放代幣來激勵子網礦工。

1. 團隊：三位核心成員都有計算機科學背景。Ala 更加專注於學術研究和人工智能算法，Jacob 專攻機器學習和區塊鏈架構，而 Garrett 則帶來了工程執行和產品開發的專業知識。他們共同組成了一個強大的技術創始團隊。

2. 開發進展：該項目保持了穩定的發展進展，過去三個月的活動有所增加。

3. 產品：創新的代幣經濟學——子網團隊只能在提升其項目質量的情況下獲得激勵，從而推動其子網代幣的價格漲。在Bittensor的博弈論設計下，子網競爭以提供最佳資源，包括模型性能、GPU定價、存儲效率，甚至蛋白質折疊發現速度。

4. 生態系統增長：目前生態系統由大約80個子網項目組成，增長速度正在加快。然而，許多項目在業務範圍上是重復和相似的。

5. 敘述：Bittensor 與更廣泛的敘述（如人工智能、去中心化物理基礎設施和第一層區塊鏈）高度一致。

風險

1. 基礎設施限制：基礎設施不足，營銷薄弱，以及缺乏社區支持導致高度不透明。

2. 生態系統冗餘高：缺乏獨立的外部開發團隊。一個實驗室可能會創建多達五個或六個子網項目，這使得實驗室無法專注於任何一個項目。這使得它們在市場環境中更可能輸給獨立競爭對手。

3. TAO機制的復雜性：TAO的設計涉及多個技術細節，使得零售用戶學習成本高，同時也要求項目團隊具備深厚的知識儲備。

也就是說，Bittensor的生態系統正在加速增長，其架構獨特——目前沒有類似的競爭對手。如今大多數AI產品是與子網絡項目競爭，而不是與Bittensor本身競爭。我們對其生態系統的發展持樂觀態度。與Allora和Sentiment不同，礦工只能提供大型模型，或Sahara AI，僅提供數據，Bittensor的子網絡（礦工）更像是在統一全球系統內運作的多個“國家”。Bittensor獎勵那些發展最好的國家，同時允許每個國家自由選擇追求的業務，只要他們不超出Bittensor設定的世界觀。評估標準是每個國家的貨幣是否持有價值。在這種更開放、基於子網絡代幣的激勵結構下，Bittensor有潛力促進一個充滿活力的生態系統。我們還觀察到，像YZi Labs這樣的風險投資公司開始投資Bittensor生態系統。

1 基本概述

1.1 項目介紹

Bittensor是一個通用激勵平台，靈感來源於比特幣的PoW網路，建立在子網架構和博弈論基礎上。比特幣通過代幣發行激勵礦工進行SHA-256計算並維護網路可用性。而Bittensor則通過代幣發行激勵子網礦工提供資源，如AI推理、數據存儲、GPU計算能力和帶寬。通過將博弈論與代幣激勵相結合，Bittensor創造了一個促進分布式衆包服務的競爭環境。

1.2 基本信息

注意：信息來源於CoinMarketCap和Coinglass，截至2025年3月17日。

2 項目詳情

2.1 團隊背景調查

Jacob Robert Steeves: 創始人

雅各布·羅伯特·史蒂夫斯（創始人）：
畢業於西蒙弗雷澤大學，獲得應用科學學士學位，主修數學和計算機科學。在學習期間，他參加了ACM-ICPC編程比賽，在2014年獲得了北美西北地區第八名。

雅各布的職業生涯涵蓋了機器學習研究（Knowm）、算法開發（Google）和去中心化技術（Bittensor）的探索。他的專長在於機器學習、分布式計算和密碼技術，同時還擁有傳統科技企業的經驗。

阿拉·沙巴納：聯合創始人

Ala Shaabana (聯合創始人):
擁有溫莎大學計算機科學學士學位和麥克馬斯特大學博士學位。他的職業生涯涵蓋了軟件開發（firmCHANNEL、VMware、Instacart）以及在大學的學術研究。Ala的工作專注於計算機科學、機器學習和分布式計算，結合了行業研發經驗和學術研究背景。

加雷特·奧特肯：首席技術官

Garrett Oetken (CTO)：
畢業於愛達荷大學，主修計算機科學。他的職業生涯涵蓋了軟件開發（Safeguard Equipment）、人工智能研究以及科技創業（Quantum Star Technologies，Opentensor Foundation）。他的專業領域包括人工智能、計算機視覺、自然語言處理和分布式計算。Opentensor 是 Bittensor 的開發團隊。Opentensor 基金會成立於 2023 年 3 月，目前約有 40 名員工，在過去六個月中減少了 3%，平均任期爲 1.3 年。

在三位核心成員中：Ala 更加專注於學術研究和人工智能算法，Jacob 專注於機器學習和區塊鏈架構，而 Garrett 在工程實施和產品開發方面表現出色。三人共同組成了一個強大的技術創始團隊。

2.2 資金 / 資本

Bittensor從未公開披露任何主要市場的融資信息。唯一可用的信息顯示，涉及Polychain、DCG和DAO5的幾筆價值數百萬美元的場外代幣交易。

2.3 代碼

貢獻者，來源：Github

Opentensor的主要Github倉庫Tensor的發展進展順利，2025年第一季度更新明顯加速。

2.4 產品

2.4.1 背景

Bittensor的概念源自對比特幣網路的解釋。從Bittensor的角度來看，比特幣使用基於代幣的經濟激勵來激勵全球的礦工運行算法，以維護網路的可用性。然而，比特幣網路貢獻的計算資源非常基礎且單一。

受到這個啓發，Bittensor 鼓勵礦工提供更廣泛類別的數字資源或在 AI 時代更相關的智能計算資源。在比特幣網路中，所有礦工運行相同的 SHA-256 算法。相比之下，在 Bittensor 內，礦工可以運行不同的算法或提供不同的資源（AI 推理、數據存儲、計算能力、帶寬等），這些資源可以被抽象到一個去中心化的市場中，Bittensor 的統一激勵機制在其中分配獎勵。

2.4.2 產品描述

Bittensor是一個開源平台，參與者可以生產數字商品，包括計算能力、存儲空間、AI推理和訓練、蛋白質折疊以及金融市場預測。網路由不同的子網絡組成。每個子網絡是一個獨立的礦工（生產商品）和驗證者（評估礦工工作）的社區。子網絡創建者負責管理激勵機制，而TAO質押者可以通過質押他們的TAO代幣來支持特定的驗證者。

TAO的架構，來源：Bittensor

TAO由以下組件組成，如上所示：

1. 子網：每個子網都是一個激勵驅動的競爭市場，生產與AI相關的特定數字商品。它由一羣礦工組成，礦工生產商品，驗證者根據子網的標準衡量礦工的工作，以確保質量。

2. Bittensor 主網：作爲帳本運行。其原生代幣 TAO 用作參與子網活動的激勵。區塊鏈記錄礦工、驗證者和子網創建者的餘額和交易。

3. Bittensor API：支持礦工和驗證者在子網之間的交互，並允許所有參與方根據需要與區塊鏈進行交互。

每個子網都有兩個關鍵角色：礦工和驗證者。

• 礦工：在Bittensor的模型中，“礦工”不僅僅是爲PoW提供計算能力。相反，他們爲AI模型（或其他數字商品，如數據帶寬）提供訓練或推理資源。不同的子網可能專注於不同的任務（NLP、CV、多模態等）。礦工可以選擇與他們的硬件或算法匹配的子網，貢獻資源，並獲得獎勵。

• 驗證者：驗證者通過生成區塊、驗證交易和確保網路平穩運行來維護Bittensor主鏈的安全（類似於Polkadot/Substrate的機制）。在子網層面，驗證者還會驗證子網參與者遵循共識規則，並防止惡意行爲。

子網流動性

Bittensor 引入的一個關鍵機制是每個子網都有自己的 AMM 機制。這個 AMM 池包含兩個代幣儲備：一個是 TAO（主網的原生代幣），另一個是子網自己的代幣（我們將統稱爲 Alpha Token）。要獲取子網的 Alpha 代幣，必須將 TAO 存入子網的儲備池。例如，假設一個池中持有 1,000 TAO 和 16,000 Alpha 代幣。根據公式：

這意味着一個 Alpha 代幣的價值爲 0.0625 TAO。當人們對 Alpha 代幣持樂觀態度時，他們會用 TAO 購買它。隨着 Alpha 代幣供應量的減少而 TAO 增加，Alpha 的價格漲。

需要注意的是，在每個區塊中，網路還會根據特定規則向池中注入一定數量的新發行TAO和新的子網代幣，這進一步影響了代幣定價。

然而，子網代幣的發行細節，以及TAO如何激勵子網，均與Bittensor最新的動態TAO（dTAO）機制相關，我們將在接下來介紹。

2.4.3 技術細節

在過去，Bittensor 的關鍵技術是其 Yuma 共識算法，旨在解決一個主要問題：如何在去中心化網路中達成共識並分配“AI 模型貢獻”的激勵，同時防範節點之間的串通和作弊。該算法不僅處理驗證者的共識投票，還決定哪個子網應該獲得多少 TAO 激勵。

然而，有幾個問題：

• 驗證者無法全面評估大量子網，導致評分不準確、漠不關心或賄賂。

• 子網可能會私下賄賂驗證者以提升他們的投票。

• 在不公平的環境中，值得更高獎勵的高質量子網可能會被忽視。

爲了解決這些問題，Bittensor引入了一種改進的機制，稱爲動態TAO（dTAO）。

dTAO的新理念：它不僅僅依賴於驗證者投票，而是允許市場決定哪些子網應該獲得更多的代幣發行。這是通過爲每個子網發行特定於子網的代幣（Alpha），並配對一個AMM池來實現的。Alpha代幣的市場價格決定了子網的感知價值。

• 如果一個子網被認爲更有前景，它的Alpha代幣價格就會漲。

• 這導致更大比例的TAO發行分配到該子網。

• 與此同時，該子網的Alpha代幣發行激勵也增加。

例子：假設我們有兩個子網，子網A和子網B，並且每個區塊發放一個TAO。

• 當子網A和子網B啓動時，它們各自擁有自己的子網代幣（AlphaA和AlphaB），價格分別爲Pₐ和P_b。通常，起始比例爲1:1與TAO，並且Alpha代幣的總供應上限與TAO相同，均爲2100萬。

• 每個子網可以接收的TAO注入總量（Δτ）與其代幣價格相對於網路中所有子網代幣價格總和的份額成正比。一般公式是：
  

因此，假設兩個子網的價格 Pₐ 和 P_b 都等於 1 TAO。在每個區塊發行後，子網可以收到 0.5Δτ。如果市場偏向 AlphaA，那麼將會有更多的 TAO 注入到子網 A 的 AMM 池中。

爲了保持AMM池的價格穩定，子網還會收到相應的Alpha代幣注入。通常的過程是：

• 計算 Δαᵢ — 需要注入的 Alpha 數量，以維持當前價格 pᵢ。

• 如果計算的值超過子網的Alpha發行上限，實際注入的值將被截斷（僅注入到上限爲止）。

根據dTAO規則，除了注入池中的Alpha外，等量的Alpha代幣也直接分配給子網參與者，取代了之前分配TAO的方法。分配如下：

• 礦工：41%
• 驗證者：41%
• 子網所有者: 18%
  

對流動池的注入旨在維持價格穩定，而對節點的分配則旨在激勵生態系統參與者。Alpha 代幣被暫時保留，然後在一個 Tempo 期間（360 個區塊）後集中分配，以避免過度分散的獎勵。礦工負責爲子網提供計算、存儲和推理功能，他們唯一可以賺取的代幣是通過這種發行機制。驗證者負責驗證。這裏的一個常見問題是，盡管每次注入 TAO 時，Alpha 代幣會按比例分配到 AMM 流動池中以保持池價格恆定，但相應代幣的額外發行會造成額外的賣出壓力。這與比特幣的礦工獎勵機制相似。

TAO和Alpha按比例注入AMM池的目的是爲了提高子網代幣流動性，減少滑點，提高市場定價準確性，並增強代幣持有者的信心。同時，按比例發行的Alpha作爲獎勵旨在補償高質量的礦工和子網開發者。實際上，由於代幣總供應量上限爲2100萬，子網代幣不會無限發行，而是會逐漸接近2100萬單位——就像比特幣對礦工和區塊獎勵的發行機制一樣。

正反饋機制
在新的動態TAO (dTAO) 架構下，存在一個正反饋循環，激勵子網開發者進行建設，因爲他們通常依賴新發行來獲得更公平和更透明的獎勵。這個激勵機制有效地防止了投票操縱，因爲人爲地抬高子網的價格需要真實資本。只有基礎扎實的子網才能在長期內維持高價格。試圖通過人爲手段提升價格的較弱子網將發現這種方式不可持續，實際上，甚至這些子網的代幣持有者也更傾向於看到真正強大的基礎推動價值。

3 開發

3.1 過去

3.2 現在

子網於2023年10月上線，在經歷了一年半的開發後，Bittensor目前擁有80個子網（包括根子網）。該生態系統顯示出快速增長的趨勢。截至3月23日，生態系統的總市值達到了16.5億美元，子網代幣的24小時交易總量爲4766萬美元。

3.2.1 生態系統發展

Bittensor生態系統，來源：OKA Research

根據流動性，前20名排名，來源：Taostates

我們匯總了前20個子網的統計數據（不包括根網路）——根網路是Bittensor之前的代幣分配機制，依賴於驗證者來確定貢獻，但現在已被廢棄。這些子網根據其AMM池中的流動性進行排名，這反映了在生態系統中長期積累的價值和認可。

Bittensor的生態系統顯示出高度的冗餘。在前20個項目中，有11個專注於利用現有的GPU進行大型模型的預訓練、訓練、微調和推理。然而，我們也看到子網被應用於去中心化的GPU使用，處理其他任務，包括蛋白質折疊、圖論和大型模型計算。值得注意的是，許多子網由相同的工作室開發，如Microcosmos（#1, #9, #13, #25, #37）和Rayon Labs（#64, #19, #Gradients）。這表明生態系統可能仍然缺乏足夠數量的獨立開發團隊。

在生態系統的實際效用方面，確實有一些值得反思的社區關注。例如：

• 自動態TAO主網啓動以來，Bittensor已發展成爲一個去中心化的通用激勵網路。然而，隨着Root子網的關閉（該子網之前提供集中監督），機制現在依賴於子網市值，某些表情幣可能最終會獲得激勵。這可能會削弱網路的長期願景。

• 一些專注於LLM推理的子網由於礦工數量龐大而面臨效率低下和冗餘的問題。同時，推理的激勵機制和質量評估在各子網之間有所不同。因此，礦工們傾向於依賴相同的模型以避免被誤判，這減少了多樣性。

在我們看來，第一個問題確實值得注意。引入額外的機制來評估價值，甚至重新引入 DAO 結構，可以幫助防止對網路造成傷害的活動。關於第二個問題，我們認爲它突顯了子網所有者執行方面的不足。如果一個子網未能提供真正的價值，其價格和激勵將逐漸下降——這是市場可以自我調整的問題。從長遠來看，作爲通用激勵網路的 Bittensor 仍然具有重要價值。在生態系統部分，我們將討論其適用的應用場景。

在資本支持方面，Bittensor生態系統也在逐漸擴展，我們已經看到項目開始獲得風險投資資金。例如：

3.2.2 社交媒體

Bittensor 與其社區的互動有限。除了 Discord，它缺乏官方的社區溝通渠道，而且市場營銷和推廣活動也明顯不足。

3.3 未來

團隊成員X，來源：const

官方博客去年停止更新，且沒有官方的2025路線圖。團隊對開發者的重視程度遠超過社區。在X（Twitter）上，創始人大致勾勒了即將到來的目標，包括：閾值籤名、時間鎖加密、可驗證函數、ZK-SNARKs、同態加密和多方計算。這些密碼學工具旨在幫助開發者重新設計網路的激勵系統。

4 經濟模型

4.1 代幣分配

歸屬時間表，來源：Defillama

Finney網路於2023年3月20日上線，屆時第一批礦工可以開始挖礦。與比特幣一樣，Bittensor沒有爲團隊或風險投資者分配的主要市場份額。總代幣供應量爲2100萬，其中36.95%（約850萬）已經被挖掘，剩下68.05%尚未被挖掘。每個區塊發行1 TAO，平均區塊時間爲12秒，日均挖掘約7200 TAO。以250美元的價格計算，這相當於每天約180萬美元的發行量（而每日現貨交易量約爲9662萬美元）。

質押驗證者, 來源: Taostates

目前，總共質押了6,143,675 TAO，佔流通供應的72.3%。平均年化質押收益率約爲15%–17%。相比之下，Solana的APR爲7.5%，NEAR爲9.2%，以太坊爲2.9%。

TAO的代幣經濟學與比特幣完全一致。整個網路的價值與TAO本身的價值息息相關。TAO的代幣經濟學完全致力於驗證者獎勵和子網激勵，完整的發行設計將持續數百年，保持穩定和漸進的釋放計劃。

4.2 代幣用途

• 治理與投票
• 註冊費用（針對礦工、驗證者和子網）
• 回收機制：TAO具有獨特的回收機制。由於TAO爲通用激勵網路提供動力，其獎勵回收系統將獎勵的TAO返還至激勵池。TAO主要通過兩個來源進行回收：新礦工和驗證者的註冊費用，以及關閉的子網。

註冊回收，來源：Taostates

上述圖表顯示了每日回收量。這些回收數據在一定程度上反映了生態系統內的關注程度。平均而言，每天回收約150–300 TAO。

4.3 代幣持有者地址

交易所交易，來源：Taostates

Top50 餘額，來源：Taostates

前50名持有地址大約佔流通供應量的30%。在交易所中，最大的交易量來自Binance，遠遠超過所有其他交易所的總交易量。持有最多TAO的唯一可驗證地址屬於MEXC。

TAO Trust , 來源：Grayscale

在ETF方面，Grayscale持有價值550萬美元的TAO。

5 市場與競爭

Bittensor採用類似比特幣的發行機制，沒有保留分配。在業務方面，它利用博弈論構建一個競爭性的多任務去中心化解決方案，涵蓋GPU市場、科學研究、分布式數據存儲和索引、AI分布式訓練和推理等場景。

競爭對手包括 Allora、Sentient（主要提供模型推斷）和 Sahara AI（主要提供衆包數據）。然而，Sentient 和 Sahara AI 更接近子網級別的競爭對手，而 Allora 被視爲在架構層面上最相似的競爭對手。

5.1 市場和行業概述

在討論Bittensor的市場和需求時，我們認爲其商業模型類似於衆包。Web2世界中的一個可比例子是Scale AI，其模型涉及從東南亞僱傭低成本勞動力爲需要領域特定大型模型訓練數據集的公司標記互聯網數據。Scale AI的估值現在已超過140億美元。

與集中式操作相比，衆包模型的優勢在於成本更低和靈活性更大。然而，集中式操作更穩定和標準化。去中心化不可避免地存在效率缺陷，這與集中式系統無法相提並論。

因此，Bittensor子網貢獻的大多數資源都是閒置資源，但這些資源並非沒有價值。事實上，許多閒置資源仍然具有未被開發的潛力。同時，一些面臨大規模、短週期項目的公司可能會選擇將部分任務外包給第三方，以提高資源效率並保持成本控制。

5.2 競爭對手概述

那麼：
Allora是一個由社區構建的自我改進AI網路。參與者爲網路貢獻資源，而驗證者使用上下文感知推理技術來評估這些貢獻。在Allora的框架中，參與者包括：

• Workers (提供特定資源，類似於Bittensor中的礦工)
• Reputers（評估工作質量，類似於Bittensor已棄用的Root網路中的驗證者）
• 驗證者（負責通過Cosmos架構實例化大部分Allora的基礎設施）
• 消費者（對網路衆包資源有需求的開發者）

Allora 結構，來源：Allora

在Allora的架構中，有三個主要組件處理消費者請求：

• 工作人員：推理 — 負責生成對用戶請求的響應。
• 工作人員：預測 — 負責評估推斷的潛在錯誤或損失。
• Reputers — 將兩種類型的工作者的結果結合起來，並將其傳遞給頂級協調者，後者與消費者直接互動。

這裏的關鍵點是，Workers: Forecasting組件作爲一個全局模塊，能夠訪問所有Inference Workers的輸出。例如，在預測某個代幣價格趨勢的場景中，Forecasting Worker可以根據最終結果和推理過程確定Worker A在此場景中表現更好，而Worker B可能更適合預測天氣模式。

這說明了Allora的白皮書強調的上下文感知技術。上下文感知的核心在於預測工作者的存在，它評估不同上下文中推理工作者的表現。

5.3 競爭對比

Allora 和 Bittensor 追求廣泛相似的目標——都利用博弈論來識別表現最好的工作者。然而，關鍵的區別在於幾個方面：

1. 礦工質量評估方法

Bittensor 使用代幣經濟，通過子網代幣價格的價格發現來確定補貼水平。項目的主要目標是提高子網代幣的價格，從而賺取更多的發行獎勵。

Allora使用流行的Shapley值方法——衡量如果移除一個工作者，網路預測會變得多糟——來評估貢獻。在事件發生後，Reputers分配一個公平的損失值，這可以被下一個預測工作者使用，並用於評估之前預測的公平性。例如，如果移除一個工作者導致損失更大，則該工作者被認爲貢獻更多，因此獲得更大的獎勵。

存在一個按比例分配的系統：例如，如果一個工作者貢獻10%，另一個貢獻20%，他們會根據各自的貢獻分享獎勵池。預測工作者、信譽者和驗證者也會根據他們的貢獻分享獎勵。這一獎勵池來自每個區塊的代幣發行。
2. 生態系統開放性

Bittensor的生態系統顯著更加開放。子網開發者具有較高的自主權，可以自由提供他們選擇的任何服務，並負責尋找自己的目標用戶。

與此相反，Allora 的生態系統限制礦工提供大型模型服務，這些服務可能專注於金融或預測分析等領域。生態系統連接通常由中心協調。

因此，Allora更像是一個大型模型集羣，能夠自我調整並提供實時數據——類似於像迪拜這樣的島嶼城市。Bittensor更像是由橋梁連接的多個島嶼，每個島嶼都有自己的貨幣和主要產業。
3. 社區和資本支持

Allora具有明顯的優勢。它籌集了大約3300萬美元的資金，主要投資者包括Framework Ventures、CoinFund、Blockchain Capital、Polychain和Archetype。它在Telegram、X (Twitter)、Discord和論壇上也有強大的社區存在。

Bittensor沒有外部融資，只維護一個Discord社區，更傾向於比特幣啓發的草根、社區驅動的增長理念。

4. 代幣經濟學

Bittensor子網可以發行自己的代幣，而Allora的工作者只能提供模型，並且僅限於使用一個Allora代幣。

Bittensor的代幣是公平發行，沒有團隊或風險投資分配。然而，Allora的代幣則包括大量分配給團隊和投資者。

兩者都遵循比特幣類似的發行模型，供應每四年減半。

摘要
Bittensor的架構更爲獨特，能夠實現更開放的生態系統和子網級別的自主性。然而，Allora的生態系統增長更快，因爲集中協調加速了合作，而Bittensor對獨立開發者的依賴限制了其規模。嚴格來說，目前市場上還沒有任何項目可以與Bittensor直接比較。它的設計——子網作爲具有自己代幣的獨立項目運作——進一步強調了生態系統的獨特性和獨立性。

6個風險

基礎設施的缺乏，加上營銷和社區支持不足，導致相對較高的透明度缺失。

該生態系統顯示出高度冗餘，缺乏獨立的外部開發團隊。一個實驗室可能會構建多達五或六個子網項目，這阻礙了實驗室對任何一個項目的專注，可能導致其在獨立開發的類似項目中失去競爭力。

TAO機制是復雜的，涉及許多詳細的方面。這導致零售用戶的學習成本高，並且需要項目團隊具備相當的知識和準備。

參考文獻

《Bittensor (TAO) : 一個結合人工智能和區塊鏈的協議的綜合介紹》：https://oakresearch.io/en/reports/protocols/bittensor-tao-presentation-protocol-combining-ai-blockchain

《Bittensor 文檔》:https://docs.bittensor.com/

《THUBA 研報 | Bittensor：音樂何時停止》：https://foresightnews.pro/article/detail/67830

《揭開Bittensor的神祕面紗：去中心化AI網路如何運作？》：https://www.trendx.tech/news/comprehensive-analysis-of-the-decentralized-ai-network-bittensor-1215435

《Reflexivity Research》:https://x.com/reflexivityres/status/1843319486138474552

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