月跌近50%，Bittensor的护城河还有效吗？

原标题：Bittensor：使用新趋势

原作者：萨米·卡萨布

原文翻译：Joyce、BlockBeats

编者按：作为Polychain、DCG等实力投资机构支持的AI项目，Bittensor备受关注，市值超$4亿，堪称AI赛道的龙头项目。4月11日，Bittensor上线币安，同日TAO创下$700的高点，带动一系列AI币上涨。一个月后，TAO价格为$377，较高点下跌47%。

即便是AI板块普遍回暖，也无法阻挡Bittensor的颓势。这主要得益于Bittensor护城河的优缺点明显。曾经令社区惊叹的Subnet激励机制，目前陷入了竞争无效、质量低下等争议。近期，Myshell、Virtual Protocol等AI项目相继在Bittensor上线子网，为Bittensor生态带来生机，但能否助力TAO重回巅峰仍是未知数。

O$$ Capital 成员、前 Messari 研究员 Sami Kassab 一直看好 Bittensor，近日，Sami 从入驻 Bittensor 的 AI 项目角度分析了子网机制的优势和发展潜力，BlockBeats 整理如下：

图像使用 Corcel 生成，由 Subnet 19 提供支持

Bittensor 经常被描述为一个发行数据商品的去中心化平台。虽然数据商品通常被认为只是计算、存储和网络资源，但 Bittensor 涵盖的范围远不止这些类别。从更广义上讲，数字商品网络可以指任何提供标准化数字任务或服务并由明确一致的激励和验证框架治理的网络。

这意味着，除了以网络抓取、数据存储和云计算为中心的传统子网之外，Bittensor 还支持专用于专门任务和服务的子网，例如为特定模式创建 AI 模型、微调开源1001>，并生成3D内容、图像和交易信号生成。

Bittensor 激励矿工提供特定服务，并采用标准化的激励和验证框架，使团队在使用 Bittensor 时能够更具创造力。两个新兴趋势是：

1. 外包技术创新

2. 作为独立网络的激励层

外包技术创新

最近出现了一种趋势，加密货币团队正在利用 Bittensor 外包支持其产品或服务的底层技术的开发。这些实体不再维持内部研发团队，而是转向 Bittensor。中心化和去中心化项目都在创造竞争 市场作为子网，激励贡献者解决他们定义的特定问题。

OpenKaito 子网

以 Kaito 为例，这是一款面向加密行业的中心化 AI 搜索引擎。他们的目标是通过索引加密内容并将非结构化数据转换为可搜索和可操作的格式，使加密信息更易于访问。

构建搜索引擎有很多复杂性，包括数据采集、索引、排名和知识图谱开发。为了在不维持庞大的内部研发部门的情况下应对这些挑战，Kaito 团队在 Bittensor 上推出了 OpenKaito 子网。在这里，搜索相关性的挑战被定义为矿工-验证者问题。子网上的矿工为搜索查询提交排名结果，验证者应用奖励模型来评估这些矿工响应的质量。

这种方法使 Kaito 能够外包重要的研发任务，利用具有特定领域知识的贡献者的集体专业知识来构建去中心化的搜索引擎。Kaitos 的目标是在子网上开发搜索和分析产品，并打算将其货币化。

MyShell 和虚拟子网

MyShell 和 Virtual 是两个采用类似策略的去中心化项目。MyShell 专注于 AI 消费者层，允许用户制作个性化的聊天机器人。为了增强他们的聊天机器人交互体验，团队计划添加语音功能。然而，鉴于文本转语音 (TTS) 技术仍处于起步阶段，缺乏适合自定义语音模型的解决方案，MyShell 推出了一个子网络，以激励开源 TTS 模型的开发。此举使他们能够将重点从机器学习问题转移到网络的其他重要方面。

Virtual 也紧随其后，但其子网络专注于开发激励音频到动画模型。

为什么要外包给 Bittensor？

MyShell 和 Virtual 都通过其协议激励贡献者贡献数据和模型来开发角色、自定义聊天机器人以及完成对其平台产品和服务至关重要的其他任务。那么，为什么他们使用 Bittensor 来推动支撑其平台的关键 AI 模型的开发，而不是通过自己的协议来做到这一点呢？

可能有几个原因：

更容易吸引贡献者：吸引具有特定领域知识的专家为早期项目做出贡献是一项挑战，尤其是机器学习专家。然而，Bittensor 拥有强大的品牌和广泛的具有不同专业知识的矿工/贡献者网络。这些贡献者中包括机器学习专家，他们可以无缝选择为 MyShell 和 Virtual 等项目的子网做出贡献，以帮助他们实现目标。

为贡献者提供即时价值：贡献者更希望立即以有价值的货币获得对其工作的奖励。例如，TakeMyShell 没有代币，虽然可以向贡献者提供积分，但认真的贡献者不太可能仅仅基于未来代币的承诺而致力于实质性工作，而不知道其潜在价值。即使在小型项目确实有代币的情况下，使用 Bittensor，贡献者也可以赚取 TAO（一种相对成熟且具有相当流动性的代币），这允许贡献者以稳定的方式立即获得补偿。

充当网络的激励层

启动新网络的最大挑战之一是在需求方（用户）开始使用网络服务之前将供应方（贡献资源的矿工池）扩大到临界规模。加密网络已被证明是解决这种“先有鸡还是先有蛋”难题的有效方法，它通过代币的存在和可用性激励供应方，即使他们没有积极参与用户任务。

然而，随着人工智能变得越来越普遍，构建人工智能资源网络和通用数字商品网络的团队不断增多，吸引矿工和引导网络供应方变得越来越具有挑战性和竞争性。

在这种环境下，Bittensor 具有独特的优势，可以成为网络的外部激励层，使网络能够轻松引导其供应方并只关注协议的执行层。

案例研究：推理实验室

Inference Labs 致力于通过推理证明验证模型将 AI 引入链上，该模型通过 Eigenlayer 上的 AVS 利用零知识 (zk) 技术。重要的是，他们还在 Omron Bittensor 上启动了一个子网，专门用于为他们的协议引导 zk 证明器和模型推理器。

本质上，Inference Labs 在初始阶段使用 Bittensor 作为其网络供应方的激励层。

利用 Bittensor 背后的原理很简单：吸引贡献者在 Bittensor 等现有网络上挖掘子网比吸引他们加入新的独立网络要容易得多。如上所述，Bittensor 能够为贡献者提供即时价值，这是一个主要卖点。此外，该网络拥有数千名已经为各个子网做出贡献的矿工，由于他们熟悉挖掘不同数字商品网络所需的资源和任务，因此他们可以无缝选择加入新子网。

因此，在 Bittensor 上启动子网使 Inference Labs 能够利用现有的熟练矿工池，加速其协议的开发和增长。并加速了其发展。在短短两周内，假设矿工以最低硬件要求运行（这可能低估了实际容量），该子网总共包含 1900 个 CPU 核心、15TB RAM 和 90TB 存储空间，使该子网成为最大的 zkML 计算集群。

未来，Inference Labs 计划将激励层内部化，直接通过其协议做出贡献的矿工将获得代币激励和网络使用费。但是，即使 Inference Labs 过渡到自己的激励机制，Bittensor 上的子网仍将存在，继续无限期地补充协议的原生供应方。在此过程中，Inference Labs 网络充当聚合器，从各种来源（包括 Bittensor 子网）寻找 zkML 贡献者。

虽然有些网络可能最终选择合并激励层，但其他网络可能选择将此功能永久委托给 Bittensor，从而让它们专注于执行层。

子网动态如何影响 TAO 的价格？

在 Bittensor 中，验证者通常对矿工生产的数字商品拥有独家访问权（更多信息 这里 当一个团队推出一个子网作为外部激励层或者将其网络的技术创新外包时，协议或团队有两种选择：

成为验证者 – 这涉及获取 TAO 并将其质押到特定子网。验证者在子网上获得的网络资源或服务访问权限通常由其持有的质押决定。例如，如果一个团队拥有子网的 20% TAO 质押来运行验证者，它将获得相应子网的 20% 资源。

向现有子网验证者支付资源费用——或者，团队可以选择向现有子网验证者支付其子网资源的费用。这笔付款可以用多种货币进行，例如法定货币或稳定币，具体取决于验证者的偏好。Taoshi 正在开发一个请求网络，该网络将无缝地使验证者能够将其资源货币化，从而允许第三方通过 API 轻松访问子网的商品。

随着对子网资源或服务的需求增加，子网的收入潜力也随之扩大，验证者开始竞争获取 TAO，以确保矿工获得额外的资源和优先权，从而获得更大的收入来源并增强他们的运营。

最终，这两种选择都将有助于推动 Bittensor 生态系统中对 TAO 的需求。鉴于 TAO 的代币供应量是固定的，这种不断增长的需求可能会导致其价值上升。

随着越来越多优秀的矿工加入 Bittensor 挖矿网络，越来越多的团队被吸引来启动子网，以获得解决特定问题所需的专业人才，并获得他们所寻找的数字资源。这产生了一个正向循环效应，优秀的矿工争夺奖励，以吸引更优质的子网团队，从而生产出更有价值的数字商品，最终增加需求并促使验证者竞争 TAO，以确保他们获得抵押品并获得相应的资源分配。

最后的想法

希望在 Bittensor 上启动子网的团队的主要主题似乎是希望利用挖矿社区的力量。机器学习、数据科学、交易、云计算、资源分配等领域的专家网络都在寻找利用他们的技能和资源来换取共同货币的方法。这似乎是 Bittensor 目前最强大的优势。

我发现最有趣的是，Bittensor 可以促进无法作为独立网络开展的项目的开发。例如，用户可以启动专用子网来外包其技术堆栈的特定组件，就像部署专用微服务一样。例如，去中心化的社交网络可以将推荐算法卸载到 Bittensor，类似于项目目前依赖 Bittensor 来开发和推理不同模式下的 AI 模型的方式。

随着未来子网阈值的提高，集中式和分散式项目在 Bittensor 上托管其技术堆栈特定部分的前景变得越来越现实和可行。我预计在不久的将来会出现 Bittensor 的第三类用例。

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本文来源：月跌近50%，Bittensor的护城河还有效吗？

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