월간 하락폭이 거의 50%인데도 Bittensors 해자가 여전히 효과적입니까?

원제: Bittensor: New Trends in Usage

원작자: Sami Kassab

원문: Joyce, BlockBeats

편집자 주: Polych와 같은 강력한 투자 기관이 지원하는 AI 프로젝트일체 포함n과 DCG인 Bittensor는 시장 가치가 $40억이 넘는 등 많은 주목을 받았으며 AI 트랙의 선두 프로젝트로 평가받고 있습니다. 4월 11일 Bittensor가 Binance에 상장되었고, TAO는 같은 날 최고치인 $700을 기록하며 AI 코인의 연속 상승을 주도했습니다. 한 달 뒤 TAO 가격은 $377로 고점 대비 47% 하락했다.

AI 부문의 전반적인 회복조차도 Bittensor의 쇠퇴를 막을 수는 없습니다. 이는 주로 Bittensors 해자의 명백한 장점과 단점 때문입니다. 한때 커뮤니티를 놀라게 했던 서브넷 인센티브 메커니즘은 현재 비효율적인 경쟁, 낮은 품질 등의 논란에 휩싸여 있습니다. 최근 Myshell 및 Virtual Protocol과 같은 일부 AI 프로젝트가 Bittensor에서 서브넷을 연속적으로 출시하여 Bittensor 생태계에 활력을 가져왔지만 TAO가 최고 수준으로 돌아갈 수 있도록 도울 수 있는지 여부는 아직 알 수 없습니다.

O$$ Capiτal의 회원이자 전 Messari 연구원인 Sami Kassab은 항상 Bittensor에 대해 낙관적이었습니다. 최근 Sami는 장점을 분석하고 개발 Bittensor에 정착한 AI 프로젝트의 관점에서 본 서브넷 메커니즘의 잠재력. BlockBeats는 다음과 같이 컴파일되었습니다.

Subnet 19로 구동되는 Corcel을 사용하여 생성된 이미지

Bittensor는 종종 데이터 상품 발행을 위한 분산형 플랫폼으로 설명됩니다. 데이터 상품은 종종 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크 리소스로만 간주되지만 Bittensor는 이러한 범주보다 훨씬 더 많은 것을 다룹니다. 더 넓은 의미에서 디지털 상품 네트워크는 표준화된 디지털 작업이나 서비스를 제공하고 명확하고 일관된 인센티브 및 검증 프레임워크에 의해 관리되는 모든 네트워크를 의미할 수 있습니다.

즉, Bittensor는 웹 스크래핑, 데이터 저장 및 클라우드 컴퓨팅을 중심으로 하는 기존 서브넷 외에도 특정 패턴에 대한 AI 모델 생성, 오픈 소스 미세 조정과 같은 특수 작업 및 서비스 전용 서브넷도 지원합니다.1001>, 3D 콘텐츠, 이미지 생성, 거래 신호 생성 등을 수행합니다.

Bittensor는 채굴자에게 특정 서비스를 제공하도록 장려하고 표준화된 인센티브 및 검증 프레임워크를 채택하여 팀이 Bittensor를 보다 창의적으로 사용할 수 있도록 합니다. 두 가지 새로운 추세는 다음과 같습니다.

1. 아웃소싱 기술혁신

2. 독립 네트워크를 위한 인센티브 계층

아웃소싱 기술 혁신

최근 암호화폐 팀이 Bittensor를 활용하여 제품이나 서비스를 지원하는 기본 기술 개발을 아웃소싱하는 추세가 있습니다. 내부 RD 팀을 유지하는 대신 이러한 기업은 Bittensor로 전환하고 있습니다. 중앙집중형 프로젝트와 분산형 프로젝트 모두 경쟁력을 창출하고 있습니다. 시장s는 서브넷으로서 기여자가 정의한 특정 문제를 해결하도록 인센티브를 제공합니다.

오픈카이토 서브넷

암호화폐 산업을 위한 중앙 집중식 AI 검색 엔진인 Kaito를 예로 들어 보겠습니다. 그들의 목표는 암호화 콘텐츠를 색인화하고 구조화되지 않은 데이터를 검색 가능하고 실행 가능한 형식으로 변환하여 암호화 정보에 대한 접근성을 높이는 것입니다.

데이터 수집, 색인 생성, 순위 지정, 지식 그래프 개발 등 검색 엔진을 구축하는 데는 많은 복잡성이 있습니다. 대규모 내부 RD 부서를 유지하지 않고 이러한 문제를 해결하기 위해 Kaito 팀은 Bittensor에서 OpenKaito 서브넷을 시작했습니다. 여기서 검색 관련성에 대한 문제는 채굴자-검증자 문제로 정의됩니다. 서브넷의 채굴자는 검색 쿼리에 대해 순위가 매겨진 결과를 제출하고 검증자는 이러한 채굴자 응답의 품질을 평가하기 위해 보상 모델을 적용합니다.

이러한 접근 방식을 통해 Kaito는 특정 도메인 지식을 갖춘 기여자의 집단적 전문 지식을 활용하여 분산형 검색 엔진을 구축함으로써 중요한 RD 작업을 아웃소싱할 수 있습니다. Kaitos의 목표는 서브넷에서 검색 및 분석 제품을 개발하여 수익을 창출하는 것입니다.

MyShell 및 가상 서브넷

MyShell과 Virtual은 유사한 전략을 채택하는 두 가지 분산형 프로젝트입니다. MyShell은 AI 소비자 계층에 중점을 두어 사용자가 맞춤형 챗봇을 만들 수 있도록 합니다. 챗봇 상호 작용 경험을 향상시키기 위해 팀은 음성 기능을 추가할 계획입니다. 그러나 TTS(텍스트 음성 변환) 기술이 아직 초기 단계이고 맞춤형 음성 모델에 적합한 솔루션이 부족하다는 점을 고려하여 MyShell은 오픈 소스 TTS 모델 개발을 장려하기 위해 서브넷을 출시했습니다. 이러한 움직임을 통해 그들은 기계 학습 문제에서 네트워크의 다른 중요한 측면으로 초점을 전환할 수 있습니다.

Virtual이 그 뒤를 따랐지만 인센티브가 부여된 오디오-애니메이션 모델 개발에 초점을 맞춘 하위 네트워크를 사용했습니다.

Bittensor에 아웃소싱하는 이유는 무엇입니까?

MyShell과 Virtual은 모두 프로토콜을 통해 기여자에게 인센티브를 제공하여 데이터와 모델을 제공하여 페르소나, 맞춤형 챗봇을 개발하고 플랫폼 제품 및 서비스에 중요한 기타 작업을 완료합니다. 그렇다면 그들이 자체 프로토콜을 통해 수행하는 대신 Bittensor를 사용하여 플랫폼을 뒷받침하는 주요 AI 모델 개발을 추진하는 이유는 무엇입니까?

여러 가지 이유가 있을 수 있습니다.

기여자 유치가 더 쉬워짐: 특정 도메인 지식을 갖춘 전문가를 유치하여 초기 단계 프로젝트에 기여하는 것은 어려운 일이며, 특히 기계 학습 전문가는 더욱 그렇습니다. 그러나 Bittensor는 강력한 브랜드와 다양한 전문 지식을 갖춘 광부/기여자로 구성된 광범위한 네트워크를 보유하고 있습니다. 이러한 기여자 중에는 목표 달성을 돕기 위해 MyShell 및 Virtual과 같은 프로젝트의 서브넷에 기여하도록 원활하게 선택할 수 있는 기계 학습 전문가가 있습니다.

기여자를 위한 즉각적인 가치: 기여자는 자신의 작업에 대해 가치 있는 통화로 즉시 보상받는 것을 선호합니다. 예를 들어 TakeMyShell에는 토큰이 없으며 기여자에게 포인트를 제공할 수는 있지만 진지한 기여자가 잠재적인 가치를 알지 못한 채 미래 토큰에 대한 약속에만 기초하여 실질적인 작업에 전념할 가능성은 거의 없습니다. 소규모 프로젝트에 토큰이 있는 경우에도 Bittensor를 사용하면 기여자는 TAO(상당한 양의 유동성을 갖춘 비교적 성숙한 토큰)를 얻을 수 있으므로 기여자는 즉시 안정적인 방식으로 보상을 받을 수 있습니다.

네트워크의 인센티브 계층 역할을 합니다.

새로운 네트워크를 출시할 때 가장 큰 과제 중 하나는 수요 측(사용자)이 네트워크 서비스를 사용하기 시작하기 전에 공급 측(자원을 제공하는 채굴자 풀)을 임계 질량으로 확장하는 것입니다. 암호화폐 네트워크는 사용자 작업에 적극적으로 참여하지 않더라도 토큰의 존재와 가용성을 통해 공급 측에 인센티브를 제공함으로써 이러한 닭과 달걀의 딜레마에 대한 효과적인 솔루션임이 입증되었습니다.

그러나 AI가 더욱 널리 보급되고 AI 리소스 네트워크 및 일반 디지털 상품 네트워크를 구축하는 팀이 급증함에 따라 채굴자를 유치하고 네트워크 공급 측면을 부트스트래핑하는 것이 점점 더 어려워지고 경쟁이 치열해지고 있습니다.

이 환경에서 Bittensor는 네트워크의 외부 인센티브 계층이 될 수 있는 고유한 위치에 있으므로 네트워크가 공급 측면을 쉽게 부트스트랩하고 프로토콜 실행 계층에만 집중할 수 있습니다.

사례 연구: 추론 연구소

Inference Labs는 Eigenlayer의 AVS를 통해 영지식(zk) 기술을 활용하는 추론 증명 검증 모델을 통해 AI를 체인에 도입하기 위해 노력하고 있습니다. 중요한 것은 프로토콜에 대한 zk 증명자 및 모델 추론기를 부트스트랩하기 위해 특별히 Omron Bittensor에서 서브넷을 시작했다는 것입니다.

기본적으로 Inference Labs는 초기 단계에서 네트워크 공급 측면에 대한 인센티브 계층으로 Bittensor를 사용하고 있습니다.

Bittensor를 활용하는 이유는 간단합니다. 기여자를 새로운 독립 네트워크로 유치하는 것보다 Bittensor와 같은 기존 네트워크의 서브넷을 마이닝하도록 유도하는 것이 훨씬 쉽습니다. 위에서 언급했듯이 기여자에게 즉각적인 가치를 제공하는 Bittensor의 능력은 주요 판매 포인트입니다. 또한 네트워크에는 이미 다양한 서브넷에 기여한 수천 명의 채굴자가 있으며, 이들은 다양한 디지털 상품 네트워크를 채굴하는 데 필요한 리소스와 작업에 익숙하기 때문에 원활하게 새 서브넷에 가입하도록 선택할 수 있습니다.

따라서 Bittensor에서 서브넷을 출시함으로써 Inference Labs는 기존의 숙련된 채굴자 풀을 활용하여 프로토콜의 개발과 성장을 가속화할 수 있었습니다. 그리고 개발을 가속화했습니다. 채굴자가 최소 하드웨어 요구 사항(실제 용량을 과소평가할 수 있음)에서 실행한다고 가정하면 단 2주 만에 서브넷에 총 1900개의 CPU 코어, 15TB RAM 및 90TB 스토리지가 포함되어 가장 큰 zkML 컴퓨팅 클러스터로 자리매김했습니다.

앞으로 Inference Labs는 프로토콜을 통해 직접 기여하는 채굴자가 토큰 인센티브와 네트워크 사용 수수료를 받을 수 있는 인센티브 계층을 내부화할 계획입니다. 그러나 Inference Labs가 자체 인센티브 메커니즘으로 전환하더라도 Bittensor의 서브넷은 지속되어 프로토콜 기본 공급 측면을 무기한으로 계속 보충합니다. 이를 통해 Inference Labs 네트워크는 Bittensor 서브넷을 포함한 다양한 소스에서 zkML 기여자를 소싱하는 집계자 역할을 합니다.

일부 네트워크는 결국 인센티브 계층을 병합하기로 선택할 수 있지만 다른 네트워크는 이 기능을 Bittensor에 영구적으로 위임하여 실행 계층에 집중할 수 있습니다.

서브넷 역학은 TAO 가격에 어떤 영향을 미치나요?

Bittensor에서 검증인은 일반적으로 채굴자가 생산한 디지털 상품에 독점적으로 접근할 수 있습니다(자세한 내용은 여기 여기 ). 팀이 외부 인센티브 계층으로 서브넷을 시작하거나 네트워크의 기술 혁신을 아웃소싱하는 경우 프로토콜 또는 팀에는 두 가지 옵션이 있습니다.

검증인 되기 – 여기에는 TAO를 획득하고 이를 특정 서브넷에 스테이킹하는 것이 포함됩니다. 검증인이 서브넷에서 받는 네트워크 리소스나 서비스에 대한 액세스는 일반적으로 그들이 보유한 지분에 따라 결정됩니다. 예를 들어, 팀이 검증인을 실행하기 위해 서브넷의 TAO 스테이크 중 20%를 소유한 경우 해당 서브넷의 리소스 중 20%를 받게 됩니다.

기존 서브넷 유효성 검사기에 리소스 요금 지불 – 또는 팀은 서브넷 리소스에 대해 기존 서브넷 유효성 검사기에 비용을 지불하도록 선택할 수 있습니다. 이 지불은 검증인의 선호에 따라 법정화폐나 스테이블 코인과 같은 다양한 통화로 이루어질 수 있습니다. Taoshi는 유효성 검사기가 리소스로 원활하게 수익을 창출할 수 있도록 지원하는 요청 네트워크를 개발하고 있으며, 이를 통해 제3자가 API를 통해 서브넷의 상품에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

리소스나 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 서브넷의 수익 잠재력이 확장됨에 따라 검증인은 채굴자가 추가 리소스와 우선 순위를 받을 수 있도록 TAO를 획득하기 위해 경쟁하기 시작하여 더 큰 수익원을 확보하고 운영을 향상시킵니다.

궁극적으로 두 옵션 모두 Bittensor 생태계 내에서 TAO에 대한 수요를 촉진하는 데 도움이 될 것입니다. TAO의 토큰 공급이 고정되어 있다는 점을 감안할 때, 이러한 수요 증가로 인해 TAO의 가치가 상승할 수 있습니다.

점점 더 많은 우수한 채굴자가 Bittensor의 채굴 네트워크에 합류함에 따라 점점 더 많은 팀이 서브넷을 시작하여 특정 문제를 해결하고 원하는 디지털 리소스를 얻는 데 필요한 전문 인재를 확보하게 되었습니다. 이는 우수한 채굴자가 보상을 위해 경쟁하여 보다 가치 있는 디지털 상품을 생산하는 고품질 서브넷 팀을 유치하여 궁극적으로 수요를 증가시키고 검증자가 담보를 얻고 해당 리소스 할당을 확보하기 위해 TAO를 위해 경쟁하도록 유도하는 긍정적인 순환 효과를 만듭니다.

마지막 생각들

Bittensor에서 서브넷을 출시하려는 팀들 사이에서 널리 퍼져 있는 주제는 채굴 커뮤니티의 힘을 활용하려는 욕구인 것 같습니다. 기계 학습, 데이터 과학, 거래, 클라우드 컴퓨팅, 리소스 할당 등 다양한 분야의 전문가 네트워크로, 모두 공통 통화와 교환하여 자신의 기술과 리소스를 활용할 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 이것이 현시점에서 Bittensor의 가장 큰 장점인 것 같습니다.

제가 가장 흥미롭게 생각하는 점은 Bittensor가 독립형 네트워크로는 실현 가능하지 않은 프로젝트 개발을 촉진할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 사용자는 특수한 마이크로서비스를 배포하는 것처럼 특수한 서브넷을 시작하여 기술 스택의 특정 구성 요소를 아웃소싱할 수 있습니다. 예를 들어, 분산형 소셜 네트워크는 현재 프로젝트가 Bittensor를 사용하여 다양한 모드에서 AI 모델을 개발하고 추론하는 방식과 유사하게 추천 알고리즘을 Bittensor로 오프로드할 수 있습니다.

미래의 서브넷 임계값이 증가함에 따라 Bittensor에서 기술 스택의 특정 부분을 호스팅하는 중앙 집중식 및 분산형 프로젝트의 전망이 점점 현실화되고 실행 가능해집니다. 저는 가까운 미래에 Bittensor의 세 번째 사용 사례 카테고리가 등장할 것으로 예상합니다.

원본 링크

이 기사는 인터넷에서 가져온 것입니다. 월간 하락폭이 거의 50%인데도 Bittensors 해자는 여전히 효과적입니까?

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