Ist Bittensors Burggraben bei einem monatlichen Rückgang von fast 50% immer noch wirksam?

Originaltitel: Bittensor: Neue Trends in der Verwendung

Originalautor: Sami Kassab

Originalübersetzung: Joyce, BlockBeats

Anmerkung der Redaktion: Als KI-Projekt, das von mächtigen Investmentinstitutionen wie Polych unterstützt wirdain und DCG hat Bittensor viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen, mit einem Marktwert von über $4 Milliarden und gilt als führendes Projekt im KI-Bereich. Am 11. April wurde Bittensor auf Binance gelistet und TAO erreichte am selben Tag einen Höchststand von $700, was eine Reihe von KI-Münzen in die Höhe trieb. Einen Monat später lag der Preis von TAO bei $377, ein Rückgang von 47% vom Höchststand.

Selbst die allgemeine Erholung des KI-Sektors kann den Niedergang von Bittensor nicht aufhalten. Dies liegt hauptsächlich an den offensichtlichen Vor- und Nachteilen des Bittensor-Grabens. Der Subnet-Anreizmechanismus, der die Community einst in Erstaunen versetzte, ist derzeit in Kontroversen wie ineffektiver Wettbewerb und geringe Qualität verwickelt. In letzter Zeit haben einige KI-Projekte wie Myshell und Virtual Protocol nacheinander ihre Subnetze auf Bittensor gestartet und damit dem Bittensor-Ökosystem Vitalität verliehen, aber es ist noch nicht bekannt, ob sie TAO dabei helfen können, wieder zu seinem Höhepunkt zurückzukehren.

Sami Kassab, Mitglied von O$$ Capital und ehemaliger Messari-Forscher, war immer optimistisch gegenüber Bittensor. Kürzlich analysierte Sami die Vorteile und Entwicklung Potenzial des Subnetz-Mechanismus aus Sicht der KI-Projekte, die sich in Bittensor angesiedelt haben. BlockBeats kompiliert wie folgt:

Bild generiert mit Corcel, unterstützt durch Subnet 19

Bittensor wird oft als dezentrale Plattform für die Ausgabe von Datengütern beschrieben. Während Datengüter oft nur als Computer-, Speicher- und Netzwerkressourcen betrachtet werden, deckt Bittensor viel mehr als diese Kategorien ab. Im weiteren Sinne kann sich ein digitales Warennetzwerk auf jedes Netzwerk beziehen, das standardisierte digitale Aufgaben oder Dienste bereitstellt und durch einen klaren und konsistenten Anreiz- und Überprüfungsrahmen geregelt wird.

Das bedeutet, dass Bittensor neben den traditionellen Subnetzen, die sich auf Web Scraping, Datenspeicherung und Cloud Computing konzentrieren, auch Subnetze unterstützt, die sich speziellen Aufgaben und Diensten widmen, wie etwa der Erstellung von KI-Modellen für bestimmte Muster, der Feinabstimmung von Open Source1001> und Generierung von 3D-Inhalten, Bildern und Handelssignalen.

Bittensor bietet Minern Anreize, bestimmte Dienste bereitzustellen, und verwendet ein standardisiertes Anreiz- und Verifizierungsframework, das es den Teams ermöglicht, Bittensor kreativer einzusetzen. Zwei neue Trends sind:

1. Outsourcing technologischer Innovationen

2. Als Anreiz für unabhängige Netzwerke

Outsourcing technologischer Innovation

In jüngster Zeit gibt es einen Trend, bei dem Kryptowährungsteams Bittensor nutzen, um die Entwicklung der zugrunde liegenden Technologie auszulagern, die ihr Produkt oder ihre Dienstleistung unterstützt. Anstatt ein internes RD-Team zu unterhalten, wenden sich diese Unternehmen an Bittensor. Sowohl zentralisierte als auch dezentralisierte Projekte schaffen Wettbewerbsvorteile. Marktplatzs als Subnetze, wodurch die Mitwirkenden dazu angeregt werden, spezifische, von ihnen definierte Probleme zu lösen.

OpenKaito-Subnetz

Nehmen wir zum Beispiel Kaito, eine zentralisierte KI-Suchmaschine für die Kryptoindustrie. Ihr Ziel ist es, Informationen im Kryptobereich zugänglicher zu machen, indem sie Kryptoinhalte indizieren und unstrukturierte Daten in ein durchsuchbares und umsetzbares Format konvertieren.

Der Aufbau einer Suchmaschine ist mit vielen komplexen Aufgaben verbunden, darunter Datenerfassung, Indizierung, Ranking und Entwicklung von Wissensgraphen. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ohne eine große interne Forschungs- und Entwicklungsabteilung zu unterhalten, hat das Kaito-Team das OpenKaito-Subnetz auf Bittensor gestartet. Hier wird die Herausforderung der Suchrelevanz als Miner-Validator-Problem definiert. Miner im Subnetz übermitteln geordnete Ergebnisse für Suchanfragen, und Validatoren wenden ein Belohnungsmodell an, um die Qualität dieser Miner-Antworten zu bewerten.

Dieser Ansatz ermöglicht es Kaito, wichtige RD-Aufgaben auszulagern und das gesammelte Fachwissen von Mitwirkenden mit spezifischem Fachwissen zu nutzen, um eine dezentrale Suchmaschine aufzubauen. Kaitos Ziel ist die Entwicklung eines Such- und Analyseprodukts im Subnetz, das monetarisiert werden soll.

MyShell und virtuelles Subnetz

MyShell und Virtual sind zwei dezentrale Projekte, die ähnliche Strategien verfolgen. MyShell konzentriert sich auf die KI-Verbraucherebene und ermöglicht es Benutzern, personalisierte Chatbots zu erstellen. Um die Chatbot-Interaktionserfahrung zu verbessern, plant das Team, Sprachfunktionen hinzuzufügen. Da die Text-to-Speech-Technologie (TTS) jedoch noch in den Kinderschuhen steckt und es an Lösungen mangelt, die für benutzerdefinierte Sprachmodelle geeignet sind, hat MyShell ein Subnetz gestartet, um die Entwicklung von Open-Source-TTS-Modellen zu fördern. Dieser Schritt ermöglicht es ihnen, ihren Fokus von Problemen des maschinellen Lernens auf andere wichtige Aspekte des Netzwerks zu verlagern.

Virtual zog nach, allerdings mit einem Subnetzwerk, das sich auf die Entwicklung eines Anreizmodells zur Umwandlung von Audio in Animation konzentrierte.

Warum an Bittensor auslagern?

Sowohl MyShell als auch Virtual bieten Mitwirkenden über ihre Protokolle Anreize, Daten und Modelle beizusteuern, um Personas und benutzerdefinierte Chatbots zu entwickeln und andere Aufgaben zu erledigen, die für ihre Plattformprodukte und -dienste von entscheidender Bedeutung sind. Warum also nutzen sie Bittensor, um die Entwicklung wichtiger KI-Modelle voranzutreiben, die ihren Plattformen zugrunde liegen, anstatt dies über ihre eigenen Protokolle zu tun?

Dafür kann es mehrere Gründe geben:

Es ist einfacher, Mitwirkende zu gewinnen: Es ist eine Herausforderung, Experten mit spezifischem Fachwissen für Projekte im Frühstadium zu gewinnen, insbesondere Experten für maschinelles Lernen. Bittensor hat jedoch eine starke Marke und ein breites Netzwerk von Minern/Mitwirkenden mit unterschiedlichem Fachwissen. Zu diesen Mitwirkenden gehören Experten für maschinelles Lernen, die problemlos Beiträge zu Subnetzen von Projekten wie MyShell und Virtual leisten können, um ihre Ziele zu erreichen.

Sofortiger Wert für Mitwirkende: Mitwirkende möchten für ihre Arbeit sofort in einer wertvollen Währung belohnt werden. TakeMyShell hat beispielsweise kein Token, und obwohl es möglich ist, Mitwirkenden Punkte anzubieten, ist es unwahrscheinlich, dass ernsthafte Mitwirkende sich allein aufgrund des Versprechens zukünftiger Token zu substanzieller Arbeit verpflichten, ohne deren potenziellen Wert zu kennen. Selbst in Fällen, in denen kleine Projekte Token haben, können Mitwirkende mit Bittensor TAO verdienen (ein relativ ausgereiftes Token mit einer ziemlichen Liquidität), wodurch Mitwirkende sofort und auf stabile Weise entlohnt werden können.

Dient als Anreizebene des Netzwerks

Eine der größten Herausforderungen beim Start eines neuen Netzwerks besteht darin, die Angebotsseite (den Pool der Miner, die Ressourcen bereitstellen) auf eine kritische Masse zu skalieren, bevor die Nachfrageseite (Benutzer) beginnt, die Dienste des Netzwerks zu nutzen. Krypto-Netzwerke haben sich als wirksame Lösung für dieses Henne-Ei-Dilemma erwiesen, indem sie die Angebotsseite durch die Existenz und Verfügbarkeit von Tokens motivieren, selbst wenn sie nicht aktiv an Benutzeraufgaben teilnehmen.

Da KI jedoch immer weiter verbreitet ist und immer mehr Teams KI-Ressourcennetzwerke und allgemeine digitale Warennetzwerke aufbauen, wird es zunehmend schwieriger und wettbewerbsintensiver, Miner anzuziehen und die Angebotsseite des Netzwerks aufzubauen.

In dieser Umgebung ist Bittensor einzigartig positioniert, um zu einer externen Anreizschicht für das Netzwerk zu werden, wodurch das Netzwerk seine Angebotsseite problemlos hochfahren und sich ausschließlich auf die Ausführungsschicht des Protokolls konzentrieren kann.

Fallstudie: Inference Labs

Inference Labs arbeitet daran, KI in die Blockchain zu bringen, und zwar durch Proof-of-Inference-Verifizierungsmodelle, die Zero-Knowledge-Technologie (zk) über AVS auf Eigenlayer nutzen. Wichtig ist auch, dass sie ein Subnetz auf Omron Bittensor gestartet haben, um speziell einen zk-Prover und Model Reasoner für ihr Protokoll zu booten.

Im Wesentlichen verwendet Inference Labs Bittensor in der Anfangsphase als Anreizschicht für die Angebotsseite seines Netzwerks.

Die Begründung für die Nutzung von Bittensor ist einfach: Es ist viel einfacher, Mitwirkende für das Mining von Subnetzen in einem bestehenden Netzwerk wie Bittensor zu gewinnen, als sie für ein neues unabhängiges Netzwerk zu gewinnen. Wie oben erwähnt, ist Bittensors Fähigkeit, Mitwirkenden unmittelbaren Mehrwert zu bieten, ein wichtiges Verkaufsargument. Darüber hinaus verfügt das Netzwerk über Tausende von Minern, die bereits zu verschiedenen Subnetzen beigetragen haben, und da sie mit den Ressourcen und Aufgaben vertraut sind, die zum Mining verschiedener digitaler Rohstoffnetzwerke erforderlich sind, können sie sich problemlos für den Beitritt zu neuen Subnetzen entscheiden.

Durch die Einführung des Subnetzes auf Bittensor konnte Inference Labs einen vorhandenen Pool an erfahrenen Minern nutzen und so die Entwicklung und das Wachstum seines Protokolls beschleunigen. Und seine Entwicklung wurde beschleunigt. In nur zwei Wochen enthielt das Subnetz – vorausgesetzt, die Miner arbeiten mit den Mindesthardwareanforderungen (die die tatsächliche Kapazität unterschätzen könnten) – insgesamt 1900 CPU-Kerne, 15 TB RAM und 90 TB Speicher, was das Subnetz zum größten zkML-Rechencluster machte.

In der Zukunft plant Inference Labs, die Anreizebene zu internalisieren, sodass Miner, die direkt über das Protokoll beitragen, Token-Anreize und Netzwerknutzungsgebühren erhalten. Selbst wenn Inference Labs jedoch zu einem eigenen Anreizmechanismus übergeht, bleibt das Subnetz auf Bittensor bestehen und wird die native Angebotsseite des Protokolls auf unbestimmte Zeit weiter auffüllen. Dabei fungiert das Netzwerk von Inference Labs als Aggregator, der zkML-Mitwirkende aus einer Vielzahl von Quellen bezieht, darunter auch das Bittensor-Subnetz.

Während sich einige Netzwerke möglicherweise dazu entschließen, die Anreizebene letztendlich zusammenzuführen, delegieren andere diese Funktion möglicherweise dauerhaft an Bittensor, damit sie sich auf die Ausführungsebene konzentrieren können.

Wie wirkt sich die Subnetzdynamik auf den Preis von TAO aus?

Bei Bittensor haben Validierer typischerweise exklusiven Zugriff auf die von Minern produzierten digitalen Güter (mehr dazu das hier ). Wenn ein Team ein Subnetz als externe Anreizschicht startet oder die technische Innovation seines Netzwerks auslagert, hat das Protokoll oder das Team zwei Optionen:

Validator werden – Dazu müssen Sie TAO erwerben und es in einem bestimmten Subnetz einsetzen. Die Netzwerkressourcen oder der Zugriff auf Dienste, die ein Validator in einem Subnetz erhält, werden im Allgemeinen durch den Anteil bestimmt, den er hält. Wenn ein Team beispielsweise 20% des TAO-Anteils eines Subnetzes besitzt, um einen Validator zu betreiben, erhält es 20% der Ressourcen des entsprechenden Subnetzes.

Bezahlen Sie Ressourcengebühren an bestehende Subnetz-Validatoren – Alternativ können Teams bestehende Subnetz-Validatoren für ihre Subnetz-Ressourcen bezahlen. Diese Zahlung kann je nach Wunsch des Validators in verschiedenen Währungen erfolgen, beispielsweise in Fiat- oder Stablecoins. Taoshi entwickelt ein Anfragenetzwerk, das es Validatoren nahtlos ermöglicht, ihre Ressourcen zu monetarisieren, sodass Dritte über eine API problemlos auf die Waren eines Subnetzes zugreifen können.

Da das Umsatzpotenzial eines Subnetzes durch die steigende Nachfrage nach seinen Ressourcen oder Diensten wächst, beginnen die Validierer, um die Übernahme von TAO zu konkurrieren. So wird sichergestellt, dass die Miner zusätzliche Ressourcen und Priorität erhalten und sich dadurch größere Umsatzströme erschließen und ihre Betriebsabläufe verbessern.

Letztlich werden beide Optionen dazu beitragen, die Nachfrage nach TAO innerhalb des Bittensor-Ökosystems anzukurbeln. Da das Token-Angebot von TAO festgelegt ist, könnte diese wachsende Nachfrage zu einem Wertanstieg führen.

Da sich immer mehr hervorragende Miner dem Mining-Netzwerk von Bittensor anschließen, werden immer mehr Teams angezogen, Subnetze zu gründen, um die professionellen Talente zu gewinnen, die sie zur Lösung ihrer spezifischen Probleme und zum Erwerb der digitalen Ressourcen benötigen, nach denen sie suchen. Dadurch entsteht ein positiver Kreislaufeffekt, bei dem hervorragende Miner um Belohnungen konkurrieren, um qualitativ hochwertigere Subnetz-Teams anzuziehen, die wertvollere digitale Güter produzieren, was letztendlich die Nachfrage erhöht und Validierer dazu veranlasst, um TAO zu konkurrieren, um sicherzustellen, dass sie Sicherheiten erhalten und entsprechende Ressourcenzuteilungen erhalten.

Abschließende Gedanken

Das vorherrschende Thema unter den Teams, die Subnetze auf Bittensor starten möchten, scheint der Wunsch zu sein, die Macht der Mining-Community zu nutzen. Ein Netzwerk von Experten aus den Bereichen maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Handel, Cloud-Computing, Ressourcenzuweisung und mehr, die alle nach Möglichkeiten suchen, ihre Fähigkeiten und Ressourcen im Austausch gegen eine gemeinsame Währung einzusetzen. Dies scheint derzeit Bittensors größter Vorteil zu sein.

Am interessantesten finde ich, dass Bittensor die Entwicklung von Projekten erleichtern kann, die als eigenständige Netzwerke nicht realisierbar sind. Beispielsweise können Benutzer spezialisierte Subnetze starten, um bestimmte Komponenten ihres Technologie-Stacks auszulagern, genau wie bei der Bereitstellung spezialisierter Mikrodienste. Beispielsweise könnte ein dezentrales soziales Netzwerk Empfehlungsalgorithmen an Bittensor auslagern, ähnlich wie Projekte derzeit auf Bittensor angewiesen sind, um KI-Modelle in verschiedenen Modi zu entwickeln und zu beurteilen.

Mit der Erhöhung künftiger Subnetzschwellen wird die Aussicht, dass zentralisierte und dezentralisierte Projekte bestimmte Teile ihres Technologie-Stacks auf Bittensor hosten, immer realistischer und praktikabler. Ich gehe davon aus, dass in naher Zukunft eine dritte Kategorie von Anwendungsfällen für Bittensor entstehen wird.

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