HTX Research丨วิวัฒนาการของ Bittentor: dTAO ใช้แรงจูงใจทางการตลาดเพื่อปรับเปลี่ยนระบบนิเวศ AI โอเพนซอร์ส
เขียนโดย: Chloe Zheng
จากการศึกษาวิจัยในปี 2023 ของ Sequoia Capital พบว่านักพัฒนา 85% ชอบปรับแต่งโมเดลที่มีอยู่ให้ดีขึ้นแทนที่จะฝึกฝนพวกมันตั้งแต่ต้น แนวโน้มล่าสุดยังยืนยันสิ่งนี้เพิ่มเติม: DeepSeek เปิดซอร์สโมเดลของตนเองและนำเทคโนโลยีการกลั่นโมเดลมาใช้ ซึ่งส่งตรรกะของการใช้เหตุผลจากโมเดลครู (โมเดลขนาดใหญ่) ไปยังโมเดลนักเรียน (โมเดลขนาดเล็ก) เพื่อปรับให้การบีบอัดความรู้และการรักษาประสิทธิภาพการทำงานเหมาะสมที่สุด ในทำนองเดียวกัน ChatGPT เวอร์ชัน O3 ของ OpenAI ยังเน้นที่การฝึกอบรมหลังการฝึกอบรมและการเรียนรู้แบบเสริมแรงอีกด้วย Bittensor มอบแพลตฟอร์มแบบเปิดและกระจายอำนาจที่รองรับการทำงานร่วมกันและการแบ่งปันโมเดล AI ในเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2567 Bittentor และ Cerebras เปิดตัวโมเดลภาษาขนาดใหญ่โอเพ่นซอร์ส (LLM) BTLM-3b-8k ซึ่งมียอดดาวน์โหลดบน Hugging Face มากกว่า 16,000 ครั้ง แสดงให้เห็นถึงศักยภาพทางเทคนิคของ Bittentor ได้อย่างเต็มที่ แม้ว่า Bittensor จะเปิดตัวในปี 2021 แต่แทบจะไม่ได้ปรากฏตัวเลยในช่วงที่ AI Agent กำลังได้รับความนิยมในไตรมาสที่ 4 ปี 2024 และราคาโทเค็นก็ยังคงทรงตัว เมื่อวันที่ 13 กุมภาพันธ์ 2025 Bittentor ได้เปิดตัวการอัปเกรด dTAO ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการออกโทเค็น ปรับปรุงความยุติธรรม และเพิ่มสภาพคล่อง การเปลี่ยนแปลงนี้คล้ายคลึงกับการเปิดตัว AI Agent LaunchPad ของ Virtuals Protocol ซึ่งผลกระทบดังกล่าวทำให้มูลค่าตลาดของ $VIRTUAL พุ่งสูงขึ้น 50 เท่าในปี 2024
รายงาน "dTAO และวิวัฒนาการของ Bittentor: การปรับเปลี่ยนระบบนิเวศ AI ของโอเพ่นซอร์สผ่านแรงจูงใจที่ขับเคลื่อนโดยตลาด" วิเคราะห์ผลกระทบของการอัปเกรด dTAO ที่เสร็จสิ้นเมื่อวันที่ 13 กุมภาพันธ์ต่อระบบนิเวศ Bittentor อย่างลึกซึ้ง โดยเน้นที่นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรม โมเดลเศรษฐกิจ และพลวัตทางระบบนิเวศโดยรวม
จำนวนบัญชีในระบบ Bittencor เพิ่มขึ้น 100% จาก 100,000 บัญชีในช่วงต้นปี 2024 เป็นเกือบ 200,000 บัญชี
1. สถาปัตยกรรมพื้นฐานของ Bittentor
ระบบ Bittentor ประกอบด้วยโมดูลหลักสามโมดูลดังต่อไปนี้:
1. พาราเชน Subtensor และเลเยอร์ความเข้ากันได้ของ EVM (tao evm): Subtensor คือบล็อคเชน Layer1 ที่พัฒนาขึ้นบนพื้นฐานของ Substrate SDK ของ Polkadot ซึ่งรับผิดชอบในการจัดการเลเยอร์บล็อคเชนของเครือข่าย Bittentor เลเยอร์ความเข้ากันได้ของ EVM (tao evm) ช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถปรับใช้และรันสัญญาอัจฉริยะ Ethereum บนเครือข่ายได้ ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการปรับขนาดและความเข้ากันได้ของระบบ บล็อคเชน Subtensor สร้างบล็อกทุก ๆ 12 วินาที และแต่ละบล็อกจะสร้างโทเค็น TAO หนึ่งอัน นอกจากนี้ Subtensor ยังบันทึกกิจกรรมสำคัญในซับเน็ต รวมถึงน้ำหนักคะแนนของผู้ตรวจสอบและจำนวนโทเค็นที่เดิมพัน อัลกอริทึมฉันทามติของ Yuma จะคำนวณโทเค็น (การปล่อยมลพิษ) ที่ได้รับจากซับเน็ต 64 แห่งทุกๆ 360 บล็อก (ประมาณ 72 นาที)
2. ซับเน็ต: เครือข่าย Bittenz ประกอบด้วยซับเน็ต 64 ซับเน็ต โดยแต่ละซับเน็ตจะมุ่งเน้นไปที่ประเภทเฉพาะของโมเดล AI หรือสถานการณ์แอปพลิเคชัน โครงสร้างแบบโมดูลาร์นี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลของเครือข่ายและส่งเสริมความพิเศษของโมเดล AI ที่แตกต่างกัน กลไกการสร้างแรงจูงใจสำหรับแต่ละซับเน็ตจะถูกกำหนดโดยเจ้าของซับเน็ตซึ่งจะกำหนดว่าโทเค็นจะถูกแจกจ่ายระหว่างคนขุดและผู้ตรวจสอบอย่างไร ตัวอย่างเช่น Subnet 1 ดำเนินการโดย Opentensor Foundation และงานคือ Text Prompting ในซับเน็ตนี้ ผู้ตรวจสอบจะให้คำแนะนำที่คล้ายกับ ChatGPT นักขุดจะตอบคำถามตามคำแนะนำ และผู้ตรวจสอบจะจัดอันดับนักขุดตามคุณภาพของคำตอบ อัปเดตน้ำหนักเป็นประจำ และอัปโหลดไปยังบล็อคเชน Subtensor บล็อคเชนดำเนินการคำนวณฉันทามติของ Yuma ทุกๆ 360 บล็อก และจัดสรรการปล่อยโทเค็นสำหรับซับเน็ต
3. ซับเน็ตรูท: เนื่องจากเป็นแกนหลักของเครือข่าย ซับเน็ตจึงมีหน้าที่รับผิดชอบในการประสานงานและจัดการการทำงานของซับเน็ตทั้งหมดเพื่อให้แน่ใจถึงการประสานงานและความเสถียรโดยรวมของเครือข่าย
นอกจากนี้ API ของ Bittentor ยังทำหน้าที่เป็นการขนส่งและการเชื่อมต่อระหว่างผู้ตรวจสอบซับเน็ตและฉันทามติ Yuma บนบล็อคเชน Subtensor ผู้ตรวจสอบที่อยู่ในซับเน็ตเดียวกันจะเชื่อมต่อกับนักขุดในซับเน็ตเดียวกันเท่านั้น ผู้ตรวจสอบและนักขุดในซับเน็ตที่แตกต่างกันจะไม่สื่อสารและเชื่อมต่อกัน
การออกแบบสถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้ Bittenor สามารถบูรณาการเทคโนโลยีบล็อคเชนและปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อสร้างระบบนิเวศ AI ที่กระจายอำนาจและมีประสิทธิภาพ
เลเยอร์ความเข้ากันได้ของ Subtensor EVM หรือ tao evm จะเปิดตัวอย่างเป็นทางการในวันที่ 30 ธันวาคม 2024 โดยสามารถนำไปใช้และโต้ตอบบนบล็อคเชน Subtensor ได้โดยไม่ต้องแก้ไขสัญญาอัจฉริยะ Ethereum ใดๆ ในเวลาเดียวกัน การดำเนินการ EVM ทั้งหมดจะดำเนินการบนบล็อคเชน Subtensor เท่านั้น และจะไม่โต้ตอบกับ Ethereum ซึ่งหมายความว่าสัญญาอัจฉริยะบน Bittentor จะจำกัดอยู่เฉพาะเครือข่าย Bittentor เท่านั้นและไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับเครือข่ายหลักของ Ethereum ปัจจุบัน Tao EVM ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น ซึ่งรวมถึงโปรเจ็กต์เชิงนิเวศ TaoFi ที่มีแผนจะพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน DeFi ที่ใช้ AI รวมถึง stablecoin ที่ได้รับการสนับสนุนจาก TAO ตัวแรก การแลกเปลี่ยนแบบกระจายอำนาจ และเวอร์ชันสเตคกิ้งสภาพคล่องของโทเค็น TAO
1.1 ระบบบัญชี
1.1.1 ระบบคีย์คู่ Coldkey-Hotkey
ระบบบัญชีของ dTAO ใช้กลไกคีย์คู่ Coldkey-Hotkey เพื่อให้มั่นใจถึงความปลอดภัยและความยืดหยุ่นที่สูงขึ้น เมื่อสร้างกระเป๋าเงิน ผู้ใช้สามารถเลือกที่จะสร้างกระเป๋าเงินผ่านส่วนขยาย Chrome หรือในเครื่องได้ กระเป๋าเงินที่สร้างผ่านส่วนขยาย Chrome ใช้เพื่อจัดเก็บ ส่งและรับ TAO ระบบจะสร้างโค้ดแบบเย็น (48 ตัวอักษร โดยปกติจะเริ่มด้วย 5 ตัวอักษร) และระบบช่วยจำแบบ 12 คำ นอกจากการสร้างคีย์แบบเย็นแล้ว กระเป๋าสตางค์ที่สร้างในเครื่องยังจะสร้างคีย์ลัด ซึ่งจะใช้ในการเข้าร่วมในการสร้างซับเน็ต การขุด และการดำเนินการตรวจสอบอีกด้วย เหตุผลหลักในการใช้ระบบคีย์คู่ Coldkey-Hotkey ก็คือ มีการใช้คีย์ลัดบ่อยครั้งในการทำงานประจำวันของซับเน็ตและเผชิญกับภัยคุกคามต่อความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นได้ ในขณะที่ Coldkey ส่วนใหญ่ใช้เพื่อจัดเก็บและโอน TAO ดังนั้นจึงสามารถลดความเสี่ยงในการสูญเสีย TAO ได้อย่างมีประสิทธิภาพ กลไกการป้องกันสองชั้นนี้ช่วยให้มั่นใจถึงความปลอดภัยและความยืดหยุ่นในการดำเนินการบัญชี
ในแง่ของการผูกมัด ฮ็อตคีย์สามารถผูกมัดกับโคลด์คีย์ในซับเน็ตเดียวกันได้ แต่ยังสามารถผูกมัดกับโคลด์คีย์ในซับเน็ตที่แตกต่างกันได้อีกด้วย (ไม่แนะนำ) สามารถเชื่อมโยงโคลด์คีย์หนึ่งปุ่มกับฮ็อตคีย์หลายปุ่มได้
1.1.2 ระบบ UID ของซับเน็ต
1.1.2.1 การสร้าง UID ของซับเน็ต
หลังจากชำระค่าลงทะเบียนอย่างน้อย 100 TAO แล้ว ระบบจะสร้าง UID ของซับเน็ตและผูกเข้ากับคีย์ลัดของคุณ UID นี้เป็นข้อมูลประจำตัวที่จำเป็นสำหรับการเข้าร่วมในการขุดหรือการยืนยันซับเน็ต หากต้องการเป็นนักขุด คุณเพียงแค่ต้องมีคีย์ลัด คีย์เย็น และ UID ของซับเน็ต จากนั้นจึงรัน Bittentor เพื่อเข้าร่วมในการขุด
1.1.2.2 ข้อกำหนดในการเป็นผู้ตรวจสอบ
หากต้องการเป็นผู้ตรวจสอบซับเน็ต คุณต้องวางเดิมพันอย่างน้อย 1,000 TAO และอยู่ในอันดับ 64 อันดับแรกในแง่ของการวางเดิมพันในแต่ละซับเน็ต สิ่งสำคัญที่ต้องทราบคือผู้ตรวจสอบสามารถถือช่อง UID ได้หลายช่องพร้อมๆ กัน ดังนั้นจึงตรวจสอบได้ในหลายซับเน็ต โดยที่ไม่ต้องเพิ่มจำนวนเงินเดิมพันเพิ่มเติม (คล้ายกับแนวคิดของการเดิมพันซ้ำ) กลไกนี้ไม่เพียงช่วยลดความเสี่ยงที่ผู้ตรวจสอบจะทำความชั่ว แต่ยังเพิ่มต้นทุนในการทำความชั่วอีกด้วย เนื่องจากการสเตค TAO จำนวนมาก (อย่างน้อย 1,000 TAO) จะเพิ่มต้นทุนในการทำความชั่วอย่างมาก เพื่อเพิ่มความสามารถในการแข่งขันในซับเน็ต ผู้ตรวจสอบแต่ละรายจะทำงานอย่างหนักเพื่อสร้างชื่อเสียงและบันทึกผลงานที่ดีเพื่อดึงดูดผู้ถือหุ้น TAO ที่ได้รับมอบหมายให้มาลงทุนมากขึ้น จึงรับประกันตำแหน่งที่มั่นคงใน 64 อันดับแรก
1.1.2.3 โครงสร้างซับเน็ตและข้อจำกัดความจุ
ซับเน็ต 1: มีสล็อต UID ทั้งหมด 1,024 สล็อต ซึ่งสามารถรองรับผู้ตรวจสอบได้มากถึง 128 ราย; จำนวนผู้ตรวจสอบและนักขุดทั้งหมดถูกจำกัดไว้ที่ 1,024
ซับเน็ตอื่นๆ: แต่ละซับเน็ตมีช่อง UID 256 ช่องและรองรับผู้ตรวจสอบได้มากถึง 64 คน จำนวนทั้งหมดของผู้ตรวจสอบและนักขุดในแต่ละซับเน็ตจะต้องไม่เกิน 256 ราย
1.1.2.4 การแข่งขันในซับเน็ตและกลไกสร้างแรงจูงใจ
ภายในซับเน็ต ผู้ตรวจสอบจะมอบหมายงานให้กับนักขุด หลังจากนักขุดทุกคนทำภารกิจเสร็จสิ้น พวกเขาจะส่งผลลัพธ์ไปยังผู้ตรวจสอบที่เกี่ยวข้อง ผู้ตรวจสอบจะประเมินและจัดอันดับคุณภาพของงานที่ส่งโดยนักขุดแต่ละคน และนักขุดจะได้รับรางวัล TAO ตามคุณภาพของงานของเขา ในเวลาเดียวกัน ผู้ตรวจสอบจะได้รับรางวัลจูงใจสำหรับการรับประกันว่านักขุดที่มีคุณภาพสูงจะได้รับรางวัลที่ดีกว่า เพื่อส่งเสริมการปรับปรุงคุณภาพของซับเน็ตทั้งหมดอย่างต่อเนื่อง กระบวนการการแข่งขันชุดนี้จะดำเนินการโดยอัตโนมัติโดยกลไกสร้างแรงจูงใจโค้ดที่ออกแบบโดยผู้สร้างซับเน็ตเพื่อให้แน่ใจว่าระบบทำงานอย่างยุติธรรมและมีประสิทธิภาพ
แต่ละซับเน็ตมีช่วงเวลาการป้องกัน 7 วัน (ระยะเวลาภูมิคุ้มกัน) ซึ่งเริ่มตั้งแต่เวลาที่นักขุดลงทะเบียน UID ของซับเน็ต ในช่วงเวลานี้นักขุดจะได้รับผลตอบแทน หากมีนักขุดรายใหม่ลงทะเบียนระหว่างช่วงการป้องกัน และช่อง UID ของซับเน็ตปัจจุบันเต็ม นักขุดที่มีรางวัลสะสมน้อยที่สุดจะถูกกำจัด และ UID ของนักขุดคนนั้นจะถูกจัดสรรใหม่ให้กับนักขุดที่ลงทะเบียนใหม่
1.2 ซับเน็ตสร้างระบบนิเวศหลายระดับ
ซับเน็ต Bittentor สร้างระบบนิเวศหลายระดับซึ่งนักขุด ผู้ตรวจสอบ ผู้สร้างซับเน็ต และผู้บริโภคต่างปฏิบัติหน้าที่ของตนและร่วมกันส่งเสริมการสร้างบริการ AI คุณภาพสูง
นักขุด: เนื่องจากเป็นโหนดการประมวลผลหลักของเครือข่าย นักขุดจึงโฮสต์โมเดล AI และให้บริการการอนุมานและการฝึกอบรม พวกเขาแข่งขันกันในการให้คะแนนแบบเพียร์ทูเพียร์เพื่อรับรางวัล TAO โดยลดฟังก์ชันการสูญเสียให้เหลือน้อยที่สุด ความสำเร็จของนักขุดขึ้นอยู่กับคุณภาพและประสิทธิภาพของบริการที่ให้
ผู้ตรวจสอบ: ผู้ตรวจสอบมีหน้าที่รับผิดชอบในการประเมินผลงานที่ส่งโดยนักขุด สร้างเมทริกซ์ความน่าเชื่อถือ ป้องกันการสมรู้ร่วมคิดและการโกง และทำให้แน่ใจว่านักขุดที่มีคุณภาพสูงจะได้รับผลตอบแทนที่สูงขึ้น การจัดอันดับจะขึ้นอยู่กับคุณภาพคำตอบของคนขุด ยิ่งการจัดอันดับแม่นยำและสม่ำเสมอมากเท่าใด ผู้ตรวจสอบก็จะได้รับรางวัลมากขึ้นเท่านั้น
ผู้สร้างซับเน็ต: ผู้สร้างซับเน็ตออกแบบซับเน็ตที่กำหนดเองตามความต้องการของพื้นที่แอปพลิเคชั่นเฉพาะ (เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การมองเห็นคอมพิวเตอร์ ฯลฯ) และสร้างกลไกฉันทามติอิสระ กระบวนการงาน และโครงสร้างแรงจูงใจ พวกเขารับบทบาทเป็นผู้ดูแลระบบเครือข่ายและมีอำนาจในการแจกจ่ายแรงจูงใจทั่วทั้งเครือข่ายย่อยของตน
ผู้บริโภค: ผู้บริโภคจ่ายโทเค็น TAO เพื่อเรียกใช้บริการ AI เพื่อค้นหา API รับข้อมูลการฝึกอบรม หรือใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์สำหรับการฝึกอบรมโมเดล พวกเขาคือผู้ใช้ปลายทางของโมเดล AI ที่จัดทำโดย Bittentor
กระบวนการโดยรวมมีดังนี้: ผู้ตรวจสอบซับเน็ตจะสร้างคำถามและแจกจ่ายให้กับคนขุดทั้งหมด นักขุดจะสร้างคำตอบตามงานและส่งกลับไปยังผู้ตรวจสอบ ผู้ตรวจสอบจะให้คะแนนคุณภาพคำตอบและอัปเดตน้ำหนักของนักขุด ซึ่งจะถูกอัปโหลดไปยังเครือข่ายเป็นระยะๆ ผ่านการแข่งขันที่ดุเดือดและกลไกการอยู่รอดของผู้แข็งแกร่งที่สุด เราจะยังคงส่งเสริมความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและการเพิ่มประสิทธิภาพทางนิเวศวิทยาของโมเดล AI ภายในซับเน็ตต่อไป
1.2.1 ชั้นนักขุด
นักขุดทำหน้าที่เป็นโหนดการประมวลผลหลักในเครือข่าย Bittentor หน้าที่หลักของพวกเขาได้แก่:
การโฮสต์โมเดล AI และให้บริการการอนุมานหรือการฝึกอบรม: นักขุดให้บริการการทำนายสำหรับแอปพลิเคชันไคลเอนต์โดยการโฮสต์โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรในพื้นที่ เมื่อไคลเอนต์ต้องการคำทำนาย ไคลเอนต์จะส่งคำขอไปยังเครือข่าย Bittentor ซึ่งจะส่งต่อไปยังนักขุดที่ลงทะเบียนเป็นผู้ให้บริการ นักขุดประมวลผลคำขอและส่งผลลัพธ์การคาดการณ์กลับไปยังไคลเอนต์
รับโทเค็น TAO เป็นแรงจูงใจในการประมวลผลโดยการแข่งขันในการจัดอันดับ P2P: นักขุดแข่งขันกันในการจัดอันดับแบบเพียร์ทูเพียร์เพื่อรับรางวัลโทเค็น TAO ตามประสิทธิภาพของโมเดลและการมีส่วนสนับสนุนต่อเครือข่าย กลไกสร้างแรงจูงใจนี้ส่งเสริมให้คนขุดเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดลของตนอย่างต่อเนื่อง และให้บริการ AI คุณภาพสูงแก่เครือข่าย
การรับประกันการมีส่วนร่วมของโมเดล AI คุณภาพสูง: นักขุดมีความมุ่งมั่นที่จะมอบโมเดล AI คุณภาพสูงเพื่อตอบสนองความต้องการของเครือข่ายและเพื่อมั่นใจในคุณภาพของบริการ สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยให้พวกเขาได้รับอันดับและผลตอบแทนที่สูงขึ้นในเครือข่ายเท่านั้น แต่ยังช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมและความน่าเชื่อถือของเครือข่าย Bittencor ทั้งหมดอีกด้วย
ด้วยการปฏิบัติหน้าที่ตามความรับผิดชอบเหล่านี้ นักขุดจะได้มีส่วนสนับสนุนอย่างสำคัญต่อการดำเนินงานและการพัฒนาอย่างมีประสิทธิภาพของเครือข่าย Bittentor
ในเครือข่าย Bittensor ผู้บริโภคคือผู้ใช้ปลายทางหรือธุรกิจที่จ่ายโทเค็น TAO เพื่อเข้าถึงบริการปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ให้มาโดยนักขุด โมเดลนี้ช่วยให้ผู้บริโภคสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI ภายในเครือข่ายโดยไม่จำเป็นต้องเป็นเจ้าของหรือบำรุงรักษาโมเดล AI ของตัวเอง ทำให้ลดต้นทุนการประมวลผล AI
สถานการณ์การใช้งานที่เฉพาะเจาะจงสำหรับผู้บริโภค ได้แก่:
· API การค้นหา AI ของนักพัฒนา: นักพัฒนาสามารถเรียกใช้อินเทอร์เฟซ AI ที่จัดทำโดย Bittenz เพื่อรับบริการอัจฉริยะที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันหรือการรวมฟังก์ชัน
· การเข้าถึงชุดข้อมูลการฝึกอบรม AI สำหรับสถาบันวิจัย: สถาบันวิจัยสามารถใช้ทรัพยากรภายในเครือข่ายเพื่อเข้าถึงและวิเคราะห์ชุดข้อมูลการฝึกอบรม AI ขนาดใหญ่เพื่อสนับสนุนโครงการวิจัยและการทดลองทางวิทยาศาสตร์
· องค์กรต่างๆ ใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ของ Bittentor เพื่อฝึกโมเดล AI: องค์กรต่างๆ สามารถใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์แบบกระจายอำนาจของ Bittentor เพื่อฝึกและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล AI ของตนเอง และปรับปรุงระดับของปัญญาทางธุรกิจ
ด้วยวิธีนี้ Bittencor จึงมอบวิธีการที่ยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพให้กับผู้บริโภคในการรับบริการ AI ส่งเสริมการเผยแพร่และการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์
1.2.3 กลไกฉันทามติที่อิงตามคำมั่นสัญญา
กลไกฉันทามติที่อิงตามคำมั่นสัญญาของ Bittensor สามารถแก้ไขปัญหาต่อไปนี้ได้เป็นหลัก:
1.2.3.1 การปรับให้เรียบและวิวัฒนาการความหนาแน่น
เพื่อหลีกเลี่ยงความไม่เสถียรของระบบที่เกิดจากการแก้ไขกะทันหัน ฟังก์ชันการแก้ไขจึงใช้ "การปรับให้เรียบ" เราได้กำหนดค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์เฉลี่ยถ่วงน้ำหนักส่วนของผู้ถือหุ้นเป็น:
กระบวนการนี้คล้ายกับการปรับเรียบทางสถิติของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ หลังจากผ่านการ "ปรับคะแนน" หลายรอบ อันดับที่แท้จริงของผู้เข้าร่วมแต่ละคนก็จะถูกเปิดเผย ประเด็นสำคัญก็คือวิวัฒนาการความหนาแน่นสามารถบีบอัดน้ำหนักที่ผิดปกติ (นั่นคือ น้ำหนักที่มากเกินไปของผู้เล่นที่เป็นอันตราย) ลงในระดับที่มากขึ้น ในขณะที่ส่งผลกระทบน้อยลงต่อผู้เล่นที่ซื่อสัตย์
1.2.3.2 กลไกความน่าเชื่อถือแบบถ่วงน้ำหนักและการป้องกันช่องโหว่แบบถ่วงน้ำหนักเป็นศูนย์
การอัปเกรด dtao ได้ทำการปรับปรุงปัญหาที่กล่าวมาข้างต้น รวมถึง:
· เพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลการวนซ้ำและการปรับให้เรียบ: เพิ่มจำนวนการวนซ้ำ η และปรับแต่งพารามิเตอร์การปรับให้เรียบ α หรือ δ เพื่อลดช่องโหว่น้ำหนักเป็นศูนย์และป้องกันการแก้ไขมากเกินไป
· กลไกความน่าเชื่อถือของน้ำหนักที่ได้รับการปรับปรุง: ตรวจจับน้ำหนักที่ไม่เป็นศูนย์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น และใช้เกณฑ์ที่เข้มงวดยิ่งขึ้น เพื่อให้เฉพาะโหนดที่ได้รับการยอมรับจากคนส่วนใหญ่เท่านั้นที่จะได้รับรางวัลเต็มจำนวน
· ลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณ: ลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณผ่านการปรับปรุงอัลกอริธึมเพื่อปรับให้เข้ากับข้อจำกัดในการคำนวณบล็อคเชนโดยไม่ส่งผลกระทบต่อความแม่นยำทางทฤษฎี กลไกฉันทามติตามหลักความเสมอภาคของ Bittensor ผสมผสานแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และเครื่องมือทฤษฎีเกม โดยใช้กระบวนการต่างๆ เช่น การอัปเดตสูตร การหาค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก การแก้ไขแบบวนซ้ำ และการพัฒนาความหนาแน่น ระบบสามารถปรับเทียบความเบี่ยงเบนของน้ำหนักที่ผิดปกติได้โดยอัตโนมัติ เพื่อให้แน่ใจว่ามีการแจกจ่ายรางวัลสุดท้ายอย่างยุติธรรม
กระบวนการนี้คล้ายกับระบบสมดุลอัจฉริยะหรือกลไกชื่อเสียงที่ปรับเทียบตัวเองอย่างต่อเนื่องเพื่อให้แน่ใจว่ามีการให้คะแนนอย่างยุติธรรม สร้างแรงจูงใจให้กับผู้มีส่วนสนับสนุนที่ดี และป้องกันการสมรู้ร่วมคิดที่เป็นอันตรายและการจัดการคะแนนเสียง
บนพื้นฐานนี้ การอัพเกรด dtao นำการควบคุมการปรับให้ราบรื่นที่ซับซ้อนมากขึ้นมาใช้ และกลยุทธ์ความน่าเชื่อถือของน้ำหนักที่ปรับปรุงดีขึ้น เพื่อเพิ่มความทนทานและความยุติธรรมของระบบต่อไป ดังนั้นในสภาพแวดล้อมที่เป็นปฏิปักษ์ ผู้มีส่วนสนับสนุนที่ซื่อสัตย์สามารถรักษาความได้เปรียบทางการแข่งขันไว้ได้เสมอ ในขณะที่การใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์โดยรวมก็ได้รับการปรับให้เหมาะสมและลดลง
2. Yuma Consensus: แรงจูงใจและฉันทามติที่ตั้งโปรแกรมได้อย่างไดนามิก
Bitcoin ได้สร้างเครือข่ายคอมพิวเตอร์แบบเพียร์ทูเพียร์ที่ใหญ่ที่สุดในโลก และใครก็ตามสามารถดูแลบัญชีแยกประเภทระดับโลกได้โดยการมีส่วนร่วมในพลังการประมวลผลในท้องถิ่น กฎเกณฑ์จูงใจจะได้รับการแก้ไขในเวลาออกแบบ ส่งผลให้ระบบนิเวศพัฒนาในลักษณะที่ค่อนข้างคงที่ ในทางตรงกันข้าม Yuma Consensus (YC) เป็นกรอบงานสร้างแรงจูงใจที่สามารถตั้งโปรแกรมได้และมีไดนามิก ต่างจากกลไกสร้างแรงจูงใจแบบคงที่ของ Bitcoin YC จะบูรณาการฟังก์ชันเป้าหมาย รางวัลการเดิมพัน และกลไกการปรับน้ำหนักเข้ากับกระบวนการฉันทามติโดยตรง ซึ่งหมายความว่าระบบจะไม่พึ่งพาเพียงกฎเกณฑ์ตายตัว แต่จะปรับเปลี่ยนแบบไดนามิกตามการสนับสนุนและพฤติกรรมจริงของโหนด ซึ่งจะทำให้การแจกจ่ายผลตอบแทนยุติธรรมและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
อัลกอริทึมฉันทามติ YC ทำงานอย่างต่อเนื่องบนบล็อคเชน Subtensor และทำงานอย่างอิสระสำหรับแต่ละซับเน็ต เวิร์กโฟลว์หลักประกอบด้วยส่วนประกอบต่อไปนี้:
· เวกเตอร์น้ำหนักของตัวตรวจสอบซับเน็ต: ตัวตรวจสอบซับเน็ตแต่ละตัวจะรักษาเวกเตอร์น้ำหนัก โดยที่แต่ละองค์ประกอบแสดงน้ำหนักคะแนนที่ตัวตรวจสอบกำหนดให้กับนักขุดซับเน็ตทั้งหมด น้ำหนักนี้ขึ้นอยู่กับประสิทธิภาพในประวัติของผู้ตรวจสอบและใช้ในการจัดอันดับคนขุด ตัวอย่างเช่น หากเวกเตอร์คะแนนของผู้ตรวจสอบคือ 
การจัดอันดับที่ได้จะสะท้อนถึงการประเมินของผู้ตรวจสอบในระดับการมีส่วนร่วมของคนขุดแต่ละคน
· ผลกระทบของจำนวนเงินที่เดิมพัน: ผู้ตรวจสอบและนักขุดแต่ละคนบนเครือข่ายจะเดิมพันโทเค็นจำนวนหนึ่ง ฉันทามติ YC จะรวมเวกเตอร์น้ำหนักและจำนวนเงินที่เดิมพันเพื่อคำนวณการแจกจ่ายผลตอบแทน นั่นคือ รางวัลสุดท้ายไม่ได้ขึ้นอยู่กับน้ำหนักคะแนนเพียงอย่างเดียว แต่ยังขึ้นอยู่กับจำนวนคำมั่นสัญญาด้วย จึงเกิดเป็นวงจรปิดของ “คำมั่นสัญญา → น้ำหนัก → รางวัล”
· การบรรลุฉันทามติเชิงอัตวิสัยแบบไดนามิก: ผู้เข้าร่วมแต่ละคนกำหนดน้ำหนักในระดับท้องถิ่นให้กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของตน น้ำหนักในพื้นที่เหล่านี้จะได้รับการปรับผ่านนโยบายฉันทามติและรวบรวมเข้าเป็นเมตริกระดับโลกบนบล็อคเชน กล่าวอีกนัยหนึ่ง YC สามารถบรรลุฉันทามติในระดับขนาดใหญ่ได้แม้ในสภาพแวดล้อมที่เป็นปฏิปักษ์ และสามารถปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลงในพฤติกรรมของโหนดได้อย่างไดนามิก
· การคำนวณและการแจกจ่ายรางวัล:ผู้ตรวจสอบซับเน็ตจะรวบรวมผลการจัดอันดับตามลำดับและส่งเป็นอินพุตรวมไปยังอัลกอริทึม YC แม้ว่าการจัดอันดับจากผู้ตรวจสอบที่แตกต่างกันอาจมาถึงในเวลาที่ต่างกัน แต่ Subtensor ประมวลผลข้อมูลการจัดอันดับทั้งหมดประมาณทุก 12 วินาที ระบบจะคำนวณผลตอบแทน (ใน TAO) จากข้อมูลเหล่านี้ และฝากเข้าในกระเป๋าเงินของนักขุดและผู้ตรวจสอบซับเน็ต
กลไกที่ครอบคลุมนี้ช่วยให้ YC สามารถแจกจ่ายผลตอบแทนอย่างต่อเนื่องและยุติธรรมในเครือข่ายแบบกระจายอำนาจ ปรับตัวตามคุณภาพของการสนับสนุนอย่างไดนามิก และรักษาความปลอดภัยและประสิทธิภาพของเครือข่ายโดยรวม
2.1 การกลั่นความรู้และการผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ (MoE): การเรียนรู้ร่วมกันและการประเมินผลการมีส่วนร่วมที่มีประสิทธิภาพ
2.1.1 การกลั่นความรู้ (Digital Hivemind)
Bittensor แนะนำแนวคิดของการกลั่นความรู้ ซึ่งคล้ายกับการทำงานร่วมกันของเซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์ โดยที่โหนดต่างๆ จะเรียนรู้ร่วมกันโดยการแบ่งปันความรู้ แลกเปลี่ยนตัวอย่างข้อมูล และพารามิเตอร์ของแบบจำลอง
ในระหว่างกระบวนการนี้ โหนดจะแลกเปลี่ยนข้อมูลและพารามิเตอร์ของแบบจำลองอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะสร้างเครือข่ายที่ปรับให้เหมาะสมเองตามเวลาเพื่อให้ได้คำทำนายที่แม่นยำยิ่งขึ้น โหนดแต่ละโหนดจะนำความรู้ของตัวเองมาแบ่งปันในแหล่งรวมข้อมูล ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมของเครือข่ายทั้งหมด ทำให้รวดเร็วขึ้นและเหมาะสมมากขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้แบบเรียลไทม์ เช่น หุ่นยนต์และระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติ
<...ที่สำคัญ แนวทางนี้สามารถบรรเทาความเสี่ยงของการลืมที่ร้ายแรงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นความท้าทายทั่วไปในระบบการเรียนรู้ของเครื่องจักร โหนดสามารถรวมข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ในขณะที่ยังคงและขยายความรู้ที่มีอยู่ ซึ่งจะช่วยเพิ่มความแข็งแกร่งและความสามารถในการปรับตัวของเครือข่าย
การกระจายความรู้ไปทั่วหลายโหนดทำให้เครือข่าย Bittentor TAO ทนทานต่อการรบกวนและการรั่วไหลของข้อมูลมากขึ้น ความทนทานนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ประมวลผลข้อมูลที่มีความละเอียดอ่อนด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวสูง เช่น ข้อมูลทางการเงินและการแพทย์
2.1.2 การผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญ (MoE)
Bittensor ใช้โมเดลผู้เชี่ยวชาญแบบกระจาย (MoE) เพื่อปรับให้การคาดการณ์ AI เหมาะสมที่สุด ด้วยการทำงานร่วมกันของโมเดล AI เฉพาะทางหลายแบบ ช่วยเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมาก ตัวอย่างเช่น เมื่อสร้างโค้ด Python พร้อมข้อคิดเห็นภาษาสเปน โมเดลหลายภาษาและโมเดลความเชี่ยวชาญด้านโค้ดสามารถทำงานร่วมกันเพื่อสร้างผลลัพธ์คุณภาพสูงที่ดีกว่าโมเดลเดี่ยวอย่างมาก
แกนหลักของโปรโตคอล Bittentor ประกอบด้วยฟังก์ชันพารามิเตอร์ที่เรียกกันทั่วไปว่า นิวรอน ซึ่งจะกระจายในลักษณะจุดต่อจุด แต่ละนิวรอนจะบันทึกน้ำหนักเครือข่ายเป็นศูนย์หรือมากกว่านั้น และฝึกเครือข่ายนิวรอนเพื่อประเมินค่าของโหนดข้างเคียงโดยการจัดอันดับซึ่งกันและกัน แล้วจึงสะสมคะแนนการจัดอันดับบนสมุดบัญชีดิจิทัล โหนดที่มีอันดับสูงกว่าจะไม่เพียงแต่ได้รับผลตอบแทนทางการเงิน แต่ยังได้รับน้ำหนักเพิ่มเติมด้วย ซึ่งจะสร้างความเชื่อมโยงโดยตรงระหว่างการสนับสนุนและผลตอบแทนของโหนด และปรับปรุงความยุติธรรมและความโปร่งใสของเครือข่าย กลไกนี้จะสร้างตลาดที่ช่วยให้ระบบข่าวกรองอื่นกำหนดราคาข้อมูลในลักษณะเพียร์ทูเพียร์ผ่านทางอินเทอร์เน็ต และสร้างแรงจูงใจให้แต่ละโหนดปรับปรุงความรู้และศักยภาพทางวิชาชีพของตนอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้แน่ใจว่ามีการแจกจ่ายผลตอบแทนอย่างยุติธรรม Bittentor ยืมค่า Shapley จากทฤษฎีเกมความร่วมมือ และนำเสนอวิธีการแจกจ่ายผลตอบแทนอย่างมีประสิทธิภาพระหว่างฝ่ายต่างๆ ตามการสนับสนุนโหนด ภายใต้ฉันทามติ YC ผู้ตรวจสอบจะให้คะแนนและจัดอันดับแต่ละโมเดลมืออาชีพ และแจกจ่ายรางวัลอย่างยุติธรรมตามหลักคุณค่าของ Shapley เพื่อปรับปรุงความปลอดภัย ประสิทธิภาพ และความสามารถในการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องของเครือข่ายให้ดียิ่งขึ้น
3.การอัปเกรด dtao
โครงการ Bittenz มีปัญหาสำคัญต่อไปนี้ในการจัดสรรทรัพยากรและการออกแบบโมเดลเศรษฐกิจ:
1. การทับซ้อนและซ้ำซ้อนของทรัพยากร: เครือข่ายย่อยหลายเครือข่ายมุ่งเน้นไปที่งานที่คล้ายคลึงกัน เช่น การสร้างข้อความเป็นรูปภาพ คำแนะนำข้อความ และการคาดการณ์ราคา ส่งผลให้เกิดการซ้ำซ้อนและการจัดสรรทรัพยากรโดยสิ้นเปลือง
2. ขาดกรณีการใช้งานจริง: เครือข่ายย่อยบางส่วน (เช่น การคาดการณ์ราคา หรือการคาดเดาผลการแข่งขันกีฬา) ยังไม่ได้รับการพิสูจน์ถึงความเหมาะสมในการใช้งานจริง ซึ่งอาจนำไปสู่ความไม่ตรงกันระหว่างการลงทุนด้านทรัพยากรกับความต้องการที่แท้จริง
3. ปรากฏการณ์ "เงินที่ไม่ดีขับไล่เงินที่ดีออกไป": เครือข่ายย่อยที่มีคุณภาพสูงอาจพบว่ามันยากที่จะได้รับเงินทุนและพื้นที่พัฒนาที่เพียงพอ โดยมีช่วงเวลาการป้องกันเพียงเจ็ดวัน ซับเน็ตที่ไม่ได้รับการสนับสนุนเพียงพอจากผู้ตรวจสอบรูทอาจถูกกำจัดก่อนเวลาอันควร
4. การรวมศูนย์ของผู้ตรวจสอบและแรงจูงใจที่ไม่เพียงพอสำหรับซับเน็ตใหม่:
· ผู้ตรวจสอบระดับรูทอาจไม่ได้เป็นตัวแทนผู้ถือ TAO ทั้งหมดอย่างครบถ้วน และผลการประเมินของพวกเขาอาจไม่สะท้อนมุมมองที่หลากหลาย ภายใต้ฉันทามติของ Yuma ผู้ตรวจสอบชั้นนำจะครองคะแนนสุดท้าย แต่การประเมินของพวกเขาไม่ได้เป็นกลางเสมอไป แม้ว่าจะตรวจพบอคติก็อาจไม่ได้รับการแก้ไขทันที
· นอกจากนี้ ผู้ตรวจสอบยังขาดแรงจูงใจในการโยกย้ายไปยังซับเน็ตใหม่ เนื่องจากการย้ายจากซับเน็ตเก่าที่มีการออกใบรับรองสูงไปยังซับเน็ตใหม่ที่มีการออกใบรับรองต่ำอาจส่งผลให้สูญเสียรางวัลทันที ความไม่แน่นอนว่าซับเน็ตใหม่ ๆ จะสามารถจับคู่กับการออกโทเค็นของซับเน็ตที่สร้างขึ้นได้หรือไม่ จะทำให้ความเต็มใจที่จะย้ายลดลง
ปัญหาหลักของโมเดลเศรษฐกิจ:
ปัญหาสำคัญในการออกแบบกลไกของ Bittentor ก็คือ แม้ว่าผู้เข้าร่วมทั้งหมดจะได้รับ TAO แต่ไม่มีใครจ่ายเงิน TAO จริงๆ ซึ่งทำให้เกิดแรงกดดันในการขายอย่างต่อเนื่อง ในปัจจุบัน คำถามที่นักขุดตอบไม่ได้ถูกถามโดยผู้ใช้จริง แต่เป็นคำถามที่เจ้าของซับเน็ตเป็นผู้ตอบ โดยเป็นการจำลองคำถามของผู้ใช้จริงหรืออิงตามความต้องการของผู้ใช้ในอดีต ดังนั้น แม้ว่าคำตอบของนักขุดจะมีค่า แต่ค่าดังกล่าวก็จะถูกจับโดยเจ้าของซับเน็ต ไม่ว่าคำตอบของนักขุดจะช่วยให้เจ้าของซับเน็ตปรับปรุงอัลกอริทึมโมเดลของตนหรือใช้โดยเจ้าของซับเน็ตโดยตรงสำหรับการฝึกอบรมโมเดลเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของตนก็ตาม มูลค่าที่สร้างขึ้นจากการทำงานของนักขุดและผู้ตรวจสอบจะถือเป็นของเจ้าของซับเน็ต ในทางทฤษฎี เจ้าของซับเน็ตควรต้องถูกเรียกเก็บเงินสำหรับมูลค่านี้
นอกจากนี้ เจ้าของซับเน็ตไม่เพียงแต่ไม่ต้องรับผิดชอบค่าใช้จ่ายใดๆ แต่ยังได้รับส่วนแบ่ง 18% จากการออกซับเน็ตอีกด้วย ซึ่งหมายความว่าระบบนิเวศ Bittentor ไม่มีการเชื่อมโยงกันอย่างแน่นหนา ผู้เข้าร่วมจะรักษาการเชื่อมต่อที่หลวมๆ ไว้ตามการพัฒนาและการทำงานร่วมกัน โครงการบนซับเน็ตสามารถออกได้ตลอดเวลาโดยไม่เกิดการสูญเสียใดๆ (เพราะค่าธรรมเนียมการลงทะเบียนซับเน็ตจะได้รับการคืน) ปัจจุบันกลไกหลักในการกู้คืนโทเค็นในระบบ Bittentor คือค่าธรรมเนียมการลงทะเบียนที่ชำระโดยนักขุดและผู้ตรวจสอบซับเน็ต อย่างไรก็ตาม ค่าธรรมเนียมเหล่านี้มีจำนวนน้อยและไม่เพียงพอที่จะรองรับการจับมูลค่าที่มีประสิทธิผล แม้ว่าการวางเดิมพันจะกลายเป็นกลไกหลัก แต่จำนวน TAO ที่ได้รับคืนผ่านค่าธรรมเนียมธุรกรรมบล็อคเชนและค่าธรรมเนียมการลงทะเบียนยังคงจำกัด
การเดิมพันแบ่งออกเป็นสองรูปแบบ:
1. Validator Staking: ผู้เข้าร่วม Staking TAO เพื่อสนับสนุนความปลอดภัยของเครือข่ายและรับรางวัล คิดเป็น 75% ของ TAO ที่ออกทั้งหมด ในปัจจุบันผู้ตรวจสอบสามารถรับรายได้ประมาณ 3,000 TAO ต่อวัน โดยมีอัตราผลตอบแทนต่อปีมากกว่า 15% อย่างไรก็ตาม หลังจากการแบ่งครึ่งครั้งแรก การแจกจ่ายนี้จะลดลงเหลือ 1,500 TAO ต่อวัน ทำให้การเดิมพันน่าสนใจน้อยลงและประสิทธิภาพในการรักษาสมดุลระหว่างอุปทานและอุปสงค์ของโทเค็นลดน้อยลง
2. การลงทะเบียนและการเดิมพันซับเน็ต: การเพิ่มซับเน็ตใหม่ส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่ออุปทานของ TAO ซึ่งถือเป็นความท้าทาย เนื่องจากการออก TAO ทั้งหมดนั้นมีลักษณะคงที่ การเพิ่มจำนวนของซับเน็ตจะทำให้ผลตอบแทนของซับเน็ตทั้งหมดเจือจางลง ทำให้ซับเน็ตที่มีอยู่ประสบความยากลำบากในการรักษาการดำเนินงาน และอาจทำให้ซับเน็ตบางส่วนต้องออกจากเครือข่าย
ปัญหาเหล่านี้บ่งชี้ว่าการจัดสรรทรัพยากรและการออกแบบโมเดลเศรษฐกิจของ Bittentor จำเป็นต้องได้รับการปรับให้เหมาะสมต่อไปเพื่อให้แน่ใจว่าการพัฒนาจะยั่งยืนและได้รับแรงจูงใจที่ยุติธรรมจากเครือข่าย
3.1 dtao คืออะไร
dTAO คือกลไกสร้างแรงจูงใจเชิงนวัตกรรมที่เสนอโดยเครือข่าย Bittensor ซึ่งมุ่งหวังที่จะแก้ปัญหาการจัดสรรทรัพยากรที่ไม่มีประสิทธิภาพในเครือข่ายแบบกระจายอำนาจ วิธีนี้ละทิ้งวิธีการดั้งเดิมในการกำหนดการจัดสรรทรัพยากรโดยการลงคะแนนเสียงด้วยตนเองโดยผู้ตรวจสอบ และนำกลไกที่ปรับเปลี่ยนตามพลวัตของตลาดมาใช้แทน โดยเชื่อมโยงการแจกจ่าย TAO ในซับเน็ตกับประสิทธิภาพตลาดของโทเค็นซับเน็ตโดยตรง การออกแบบของกลุ่มสภาพคล่องที่ฝังไว้จะส่งเสริมให้ผู้ใช้จำนำ TAO เพื่อแลกกับโทเค็นซับเน็ต จึงสนับสนุนซับเน็ตที่มีประสิทธิภาพโดดเด่น
ในเวลาเดียวกัน ยังได้นำแบบจำลองการออกที่ยุติธรรมมาใช้เพื่อให้แน่ใจว่ามีการแจกจ่ายโทเค็นซับเน็ตอย่างค่อยเป็นค่อยไป โดยกระตุ้นให้ทีมงานได้รับส่วนแบ่งโทเค็นผ่านการสนับสนุนระยะยาว และสร้างสมดุลระหว่างบทบาทของผู้ตรวจสอบและผู้ใช้ ผู้ตรวจสอบจะประเมินเทคโนโลยีของทีมและศักยภาพทางการตลาดอย่างเคร่งครัด เช่นเดียวกับนักลงทุนร่วมทุน ในขณะที่ผู้ใช้จะส่งเสริมการสร้างมูลค่าซับเน็ตต่อไปผ่านการเดิมพันและธุรกรรมทางการตลาด
3.1.1 กลไกหลักของ dTAO
3.1.1.1 เชื่อมโยงผู้ตรวจสอบและทีมงานเข้ากับระบบนิเวศอย่างแน่นแฟ้น: หากคุณต้องการได้รับผลประโยชน์ ก่อนอื่นคุณจะต้องลงทุนในโทเค็นซับเน็ต
การออกแบบของ dTAO ขึ้นอยู่กับปัจจัยทั้งทางตลาดและเทคโนโลยี แต่ละซับเน็ตจะมีพูลสภาพคล่องที่ประกอบด้วย TAO และโทเค็นของซับเน็ต เมื่อผู้ถือ $TAO (ผู้ตรวจสอบและเจ้าของซับเน็ต) ดำเนินการจำนำ จะเทียบเท่ากับการใช้ $TAO เพื่อซื้อ $dTAO ที่สอดคล้องกัน จำนวน $dTAO ที่สามารถแลกเปลี่ยนได้จะคำนวณตามสูตรต่อไปนี้:
ไม่เหมือนกับ Uniswap V2 พูลสภาพคล่องของ $dTAO ไม่อนุญาตให้เพิ่มสภาพคล่องโดยตรง ยกเว้นเมื่อเจ้าของซับเน็ตสร้างซับเน็ต สภาพคล่องใหม่ที่ถูกเพิ่มเข้ามาทั้งหมดมาจาก $TAO ที่ได้รับการจัดสรรทั้งหมดและ 50% ของการออก $dTAO ทั้งหมด กล่าวอีกนัยหนึ่ง $TAO ที่เพิ่งออกใหม่ซึ่งจัดสรรให้กับแต่ละ Subnet จะไม่ถูกจัดสรรให้กับ Validator\Miner\Owner ของ Subnet โดยตรง แต่จะถูกฉีดเข้าในกลุ่มสภาพคล่องเพื่อการไถ่ถอน ในเวลาเดียวกัน 50% ของ $dTAO ที่เพิ่งออกใหม่ก็จะถูกฉีดเข้าในกลุ่มสภาพคล่องด้วยเช่นกัน และ 50% ที่เหลือจะถูกจัดสรรให้กับ Validator\Miner\Owner ตามกลไกจูงใจที่ตกลงกันโดย Subnet เอง
วิธีนี้ช่วยป้องกันไม่ให้ทีมขายโทเค็นจำนวนมากออกไปอย่างรวดเร็วในช่วงเริ่มต้น และยังส่งเสริมให้ทีมมีส่วนสนับสนุนและทดลองใช้เทคโนโลยีอย่างต่อเนื่อง ผู้ตรวจสอบต้องมีบทบาทเช่นเดียวกับนักลงทุนเสี่ยงและดำเนินการประเมินเทคโนโลยีของซับเน็ต ศักยภาพทางการตลาด และประสิทธิภาพที่แท้จริงอย่างเคร่งครัด
Stake\Unstake จะไม่เปลี่ยนขนาดของ K ในขณะที่การฉีดสภาพคล่องจะเพิ่ม K เป็น K'
3.1.1.2 โทเค็นซับเน็ตที่มีราคาตลาดสูงสุดจะได้รับการปล่อย $TAO มากที่สุด
ในแผนก่อนหน้านี้ สัดส่วนของ $TAO ที่ออกใหม่ที่แต่ละซับเน็ตสามารถรับได้นั้นจะถูกกำหนดโดยผู้ตรวจสอบของเครือข่ายรูท แผนนี้เผยให้เห็นปัญหาที่อาจเกิดขึ้นบางประการ ตัวอย่างเช่น เนื่องจากอำนาจของ Root Network รวมอยู่ในมือของ Validator เพียงไม่กี่คน ดังนั้นจึงไม่มีการลงโทษแม้ว่า Validator จะสมคบคิดกันแจกจ่าย $TAO ที่เพิ่งออกใหม่ให้กับ Subnet ที่มีมูลค่าต่ำก็ตาม
TAO ไดนามิกจะยุติสิทธิพิเศษของ Root Network และมอบอำนาจในการตัดสินใจว่าควรจะแจกจ่าย $TAO ที่ออกใหม่ให้กับผู้ถือ $TAO ทั้งหมดอย่างไร แนวทางเฉพาะคือการใช้ Yuma Consensus V2 ใหม่ และดำเนินการ softmax กับราคาของแต่ละ Subnet Token เพื่อรับอัตราการปล่อยที่สอดคล้องกัน กล่าวคือ:
Softmax เป็นฟังก์ชันการทำให้เป็นมาตรฐานที่ใช้กันทั่วไปซึ่งสามารถแปลงแต่ละองค์ประกอบในชุดเวกเตอร์ให้เป็นค่าที่ไม่เป็นลบในขณะที่ยังคงความสัมพันธ์ของขนาดสัมพันธ์กันระหว่างองค์ประกอบและทำให้แน่ใจว่าผลรวมขององค์ประกอบทั้งหมดหลังจากการแปลงคือ 1
โดยที่ P คือราคาของ $dTAO เมื่อเทียบกับ $TAO คำนวณโดยการหารจำนวน $TAO ในกลุ่มสภาพคล่องด้วยจำนวน $dTAOตามสูตร ยิ่งราคาของ Subnet Token เมื่อเทียบกับ $TAO สูงเท่าไร อัตราการออก $TAO ใหม่ก็จะสูงขึ้นเท่านั้น
3.1.1.3 กระจายอำนาจเพื่อกำหนดกลไกสร้างแรงจูงใจให้กับแต่ละ Subnet
แรงจูงใจ $TAO ที่ Subnet ได้รับมาก่อนหน้านี้จะถูกแจกจ่ายให้กับ Validator\Miner\Owner ในอัตราส่วนคงที่ 41%-41%-18%
TAO ไดนามิกให้แต่ละ Subnet มีอำนาจในการออก "Subnet Token" ของตัวเอง และกำหนดว่านอกเหนือจาก 50% ของจำนวนเงินที่ออกเพิ่มเติมจะต้องถูกฉีดเข้าในกลุ่มสภาพคล่องแล้ว 50% ที่เหลือจะถูกจัดสรรให้กับ Validator\Miner\Owner ตามกลไกที่เฉพาะเจาะจง ซึ่งจะได้รับการตัดสินใจโดยผู้เข้าร่วม Subnet เอง
กลไกนี้ยังช่วยให้แน่ใจว่ามีเพียงเครือข่ายย่อยที่ปรับปรุงผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่องและดึงดูดผู้ใช้เท่านั้นที่จะได้รับแรงจูงใจเพิ่มเติมได้ โดยป้องกันการเกิดขึ้นของโครงการพอนซีเพื่อสร้างผลกำไรในระยะสั้น
3.1.2 การวิเคราะห์ตัวอย่าง
หลังจากอัปเกรดเครือข่าย TAO แบบไดนามิกแล้ว ตอนนี้ Subnet ทั้งหมดจะสร้าง $dTAO ที่สอดคล้องกัน จำนวนของ $dTAOs ที่สร้างขึ้นจะเท่ากับจำนวนของ $TAOs ที่เจ้าของ Subnet ล็อคไว้เมื่อสร้าง Subnet ในจำนวนนี้ 50% ของ $dTAO จะถูกฉีดเข้าในกลุ่มสภาพคล่องของซับเน็ต และ 50% ที่เหลือจะถูกแจกจ่ายให้กับเจ้าของซับเน็ต
หากถือว่าเจ้าของ Subnet #1 ล็อค $TAO จำนวน 1,000 รายการ ปริมาณการสร้าง $dTAO ก็จะเป็น 1,000 เช่นกัน ในจำนวนนี้ มีการเพิ่ม $dTAO จำนวน 500 เหรียญและ $TAO จำนวน 1,000 เหรียญไปในกลุ่มสภาพคล่องเป็นสภาพคล่องเริ่มต้น และ $dTAO ที่เหลืออีก 500 เหรียญได้รับการจัดสรรให้กับเจ้าของ
ถัดไป เมื่อผู้ตรวจสอบเข้ามาที่ Subnet #1 เพื่อลงทะเบียนและเดิมพัน 1,000 $TAO ผู้ตรวจสอบจะได้รับ 250 $dTAO ในเวลานี้ จะมี $TAO จำนวน 2,000 และ $dTAO จำนวน 250 คงเหลืออยู่ในกลุ่มสภาพคล่อง
โดยถือว่า Subnet #1 สามารถรับรางวัลบล็อก 720 $TAO ได้ทุกวัน จากนั้น 720 $TAO จะถูกฉีดเข้าในกลุ่มสภาพคล่องโดยอัตโนมัติทุกวัน สำหรับปริมาณ $dTAO ที่ถูกฉีดทุกวัน ขึ้นอยู่กับอัตราการออกที่กำหนดโดย Subnet เอง
3.2 ผลกระทบของ dtao
การนำ dTAO มาใช้ทำให้กลไกการแจกจ่ายและการจำนำของ TAO มีการเปลี่ยนแปลงไปในทางพื้นฐาน ประการแรก TAO ที่ออกใหม่จะไม่ได้รับการจัดสรรโดยพลการโดยผู้ตรวจสอบเพียงไม่กี่คนอีกต่อไป แต่ถูกกำหนดโดยผู้ถือ TAO ทั้งหมดร่วมกันโดยอ้อมผ่านพฤติกรรมของตลาด สิ่งนี้ทำให้การเดิมพัน TAO เป็นเหมือนการ "ซื้อ" โทเค็นของ Subnet มากกว่าจะเป็นรายได้ที่รับประกันอย่างง่ายๆ ภายใต้กลไกนี้ ผลกระทบของการวางเดิมพันและการยกเลิกการวางเดิมพันต่อราคาของ dTAO ในระยะสั้นจะเกินกว่าผลกระทบของจำนวน TAO จริงที่ได้รับจาก Subnet มาก ซึ่งทำให้รายได้จากการวางเดิมพันเต็มไปด้วยความไม่แน่นอน
ประโยชน์ก็คือ การควบคุมโดยสมบูรณ์ของผู้ตรวจสอบระดับสูงในการจัดสรรรางวัลบล็อกจะหายไป ทำให้ต้นทุนสำหรับผู้โจมตีที่อาจเกิดขึ้นในการโจมตีเครือข่ายผ่านจำนวนเงินที่เดิมพันเพิ่มสูงขึ้นอย่างมาก ในเวลาเดียวกัน ซับเน็ตคุณภาพสูงที่พัฒนาในช่วงปลายจะมีโอกาสที่จะโดดเด่นขึ้นมาได้มากกว่า และผู้ตรวจสอบในช่วงแรกๆ ที่สนับสนุนซับเน็ตคุณภาพสูงจะมีศักยภาพในการส่งคืนที่สูงมาก และอาจได้รับผลตอบแทนมากกว่าต้นทุนหลายเท่าด้วยซ้ำ นอกจากนี้ การแข่งขันที่เพิ่มขึ้นระหว่างซับเน็ตจะผลักดันให้ผู้ถือครองกลายเป็นนักลงทุนที่มีเหตุผลมากขึ้น โดยคัดเลือกซับเน็ตที่มีแนวโน้มดีที่สุดผ่านการตรวจสอบอย่างรอบคอบและเข้มงวด
โดยทั่วไปแล้ว การนำกลไก dTAO มาใช้จะผลักดันระบบนิเวศทั้งหมดไปสู่ทิศทางที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น มีการแข่งขันมากขึ้น และมุ่งเน้นตลาดมากขึ้น
3.3 ระบบนิเวศ Bittenz จะพัฒนาอย่างไรหลังจากการอัปเกรด dTAO?
เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบของการอัปเกรด dTAO เราจำเป็นต้องมุ่งเน้นไปที่คำถามสำคัญสองข้อ:
1. ความต้องการของซับเน็ตถูกแปลเป็นความต้องการโทเค็นซับเน็ตอย่างไร
2. การเปิดตัวโทเค็นซับเน็ตสามารถสร้าง "TAO Summer" และเร่งนวัตกรรมภายในระบบนิเวศ TAO ได้หรือไม่
3.3.1 ความต้องการของซับเน็ตถูกแปลเป็นความต้องการโทเค็นซับเน็ตอย่างไร ในตอนแรก โทเค็นของซับเน็ตทั้งหมดจะมีราคาเท่ากัน และกลุ่มสภาพคล่องของซับเน็ตแต่ละแห่งจะมีโทเค็น TAO และ dTAO จำนวนเล็กน้อยเท่านั้น ดังนั้นกิจกรรมการซื้อขายใดๆ ก็ตามอาจทำให้เกิดความผันผวนของราคาอย่างมีนัยสำคัญ
เพื่อเข้าร่วมในซับเน็ตและรับรางวัล ผู้ใช้จะต้องซื้อโทเค็นซับเน็ต dTAO ก่อนและเดิมพันกับผู้ตรวจสอบ ความต้องการนี้ส่งผลให้ราคาของ dTAO ภายในซับเน็ตสูงขึ้น เมื่อราคาของ dTAO เพิ่มขึ้น มูลค่ารวมของ dTAO ในกลุ่มสภาพคล่องก็จะเพิ่มขึ้น และระบบจะจัดสรรรางวัล TAO ให้กับซับเน็ตมากขึ้นโดยอัตโนมัติ ช่วยให้คนขุดและผู้เดิมพันสามารถรับผลตอบแทนที่สูงขึ้นได้
สิ่งนี้ก่อให้เกิดวงจรป้อนกลับเชิงบวก: ผู้ใช้ซื้อ dTAO ทำให้ราคาสูงขึ้น - การเพิ่มราคาจะนำไปสู่การออก TAO มากขึ้นสำหรับซับเน็ต - รางวัลที่มากขึ้นจะดึงดูดให้ผู้ใช้เพิ่มเติมเข้าร่วม - ส่งผลให้ราคา dTAO สูงขึ้นไปอีก
ในทางกลับกัน หากผู้ใช้เริ่มขาย dTAO ในปริมาณมาก ราคาจะลดลง ส่งผลให้จำนวน TAO ที่ได้รับจากซับเน็ตลดลง ส่งผลให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมน้อยลง โดยทั่วไปแล้ว ความผันผวนของราคาโทเค็นซับเน็ตได้รับผลกระทบจากอุปสงค์และอุปทานของตลาด ขนาดของกลุ่มสภาพคล่อง และกลไกสร้างแรงจูงใจอัตโนมัติของระบบเป็นหลัก
กลไกนี้จะคล้ายคลึงกับโมเดล AI Agent Launchpad โดยที่ผู้ใช้จะต้องซื้อโทเค็นแพลตฟอร์มก่อนเพื่อลงทุนในโทเค็น AI Agent ในระบบนิเวศ AI Agent Launchpad เมื่อราคาของโทเค็นตัวแทน AI เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วและสร้างผลกระทบด้านความมั่งคั่ง ผู้ใช้จำนวนมากจะแห่เข้ามา ส่งผลให้ความต้องการโทเค็นแพลตฟอร์มเพิ่มมากขึ้น
อย่างไรก็ตาม มีความแตกต่างที่สำคัญบางประการระหว่างกลไก dTAO และ AI Agent Launchpad:
· ในระบบนิเวศ AI Agent Launchpad โดยทั่วไปแล้ว ผู้ใช้จะซื้อโทเค็น AI Agent เหล่านี้โดยใช้โทเค็นแพลตฟอร์มเฉพาะเมื่อมูลค่าตลาดของโทเค็น AI Agent ต่ำ (นั่นคือ ในตลาดภายในของโครงการ)
· เมื่อ AI Proxy Token มีมูลค่าถึงระดับหนึ่ง ผู้ใช้สามารถขายมันเพื่อแลกกับ ETH/SOL เพื่อรับกำไร และผู้ใช้ใหม่ยังสามารถใช้ ETH/SOL เพื่อซื้อ AI Proxy Token ได้โดยตรงอีกด้วย
ในทางกลับกัน ในระบบ dTAO:
· เมื่อราคา dTAO เพิ่มขึ้น และผู้ใช้ต้องการถอนเงินหรือย้ายไปยังซับเน็ตอื่นที่มีศักยภาพสูงกว่า พวกเขาสามารถแลก dTAO เป็น TAO ได้เท่านั้น
· กระบวนการนี้อาจทำให้ราคา dTAO ในกลุ่มสภาพคล่องผันผวนอย่างมาก
ปัจจุบัน ผู้ใช้สามารถซื้อขายโทเค็น dTAO บน Backprop Finance ซึ่งให้สภาพคล่องในตลาดรองสำหรับโทเค็นซับเน็ต
3.3.2 กลไกการออกโทเค็นที่เป็นเอกลักษณ์ของระบบนิเวศ dTAO
อีกด้านที่สำคัญของระบบนิเวศ dTAO ก็คือกลไกการออกโทเค็นที่เป็นเอกลักษณ์ ตามที่แสดงในรูปด้านล่าง หลังจากการอัพเกรด dTAO การออกจะมุ่งเน้นไปที่โครงการซับเน็ตแรกๆ เป็นอย่างมาก โครงการซับเน็ตห้าอันดับแรกในปัจจุบันได้รับการออก 40% ของทั้งหมด
ขณะนี้มีการแจกจ่าย TAO จำนวน 7,200 รายการต่อวัน ซึ่งเมื่อพิจารณาจากราคา TAO ณ วันที่ 18 กุมภาพันธ์ 2025 หมายความว่าเฉพาะโครงการซับเน็ต 5 อันดับแรกเท่านั้นก็ได้รับ TAO มูลค่าประมาณ 1 ล้านดอลลาร์ต่อวัน
หากระบบนิเวศ dTAO พัฒนาในลักษณะเดียวกับ ระบบนิเวศเสมือน ซึ่งโครงการบางโครงการได้รับความสนใจจากตลาดเป็นอย่างมาก เครือข่ายย่อยที่มีมูลค่าตลาดสูงจะคิดเป็นส่วนใหญ่ของการออก TAO ใหม่ หากต้องการให้โครงการใหม่ชนะการแข่งขัน ก็ต้องแสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่แข็งแกร่งในการดึงดูดผู้วางเดิมพัน ผู้ขุด และผู้ตรวจสอบให้เข้ามามีส่วนร่วม โดยทั่วไปจะหมายถึง:
· ผู้เข้าร่วมจำเป็นต้องย้ายจากซับเน็ตอื่น โดยแลกเปลี่ยน TAO ของตนเป็น dTAO ของซับเน็ตใหม่
· ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการขายโทเค็นของซับเน็ตในกลุ่มสภาพคล่องที่มีอยู่ ซึ่งจะทำให้มูลค่าตลาดของซับเน็ตใหม่เพิ่มขึ้น
รูปแบบการแข่งขันนี้จะทำให้ตลาดโทเค็นซับเน็ตมีความเคลื่อนไหวมากขึ้น และส่งเสริมนวัตกรรมและการพัฒนาของระบบนิเวศ TAO ทั้งหมดได้มากขึ้น
3.4 dTAO แก้ไขปัญหาในโมเดลซับเน็ต Bittentor ได้หรือไม่
3.4.1 ยังคงมีปัญหาเกี่ยวกับกลไกอยู่
การอัปเกรด dTAO จะเชื่อมโยงการออก TAO เข้ากับประสิทธิภาพของตลาดโทเค็นซับเน็ต โดยเปลี่ยนการตัดสินใจจัดสรรทรัพยากรจากตัวตรวจสอบรูทจำนวนน้อยไปเป็นแนวทางที่ขับเคลื่อนโดยตลาด โดยมุ่งหวังที่จะกระตุ้นให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมและโต้ตอบกันในวงกว้างมากขึ้น แม้ว่ากลไกนี้จะช่วยบรรเทาความไม่มีประสิทธิภาพที่เกิดจากการทับซ้อนของทรัพยากรได้บางส่วนและช่วยให้มั่นใจได้ว่ามีเพียง ซับเน็ตที่มีประสิทธิภาพสูงพร้อมประสิทธิภาพราคาโทเค็นที่แข็งแกร่ง เท่านั้นที่จะได้รับรางวัล TAO มากขึ้น แต่กลไกนี้ก็ยังไม่สามารถแก้ไขปัญหาสำคัญต่อไปนี้ได้อย่างแท้จริง:
· การทับซ้อนและซ้ำซ้อนของทรัพยากร: หากซับเน็ตหลายตัวมุ่งเน้นไปที่งานที่คล้ายคลึงกัน (เช่น การสร้างข้อความ การสร้างรูปภาพ หรือการคาดการณ์ราคา) แม้ว่าจะมีการปรับเปลี่ยนตามกลไกของตลาดแล้วก็ตาม การซ้ำซ้อนของทรัพยากรและการใช้ทรัพยากรอย่างไม่มีประสิทธิภาพ ก็ยังไม่ได้รับการแก้ไขอย่างแท้จริง
· แม้ว่าผู้เข้าร่วมทุกคนสามารถรับ TAO ได้ แต่ไม่มีผู้ใช้ภายนอกรายใดจ่ายเงินให้กับนักขุดและผู้ตรวจสอบสำหรับการสนับสนุนของพวกเขา ส่งผลให้เกิดแรงกดดันในการขาย TAO อย่างต่อเนื่อง เนื่องจากมีการออกรางวัลต่างๆ อย่างต่อเนื่อง แต่ขาดกลไกความต้องการที่ยั่งยืนเพื่อสนับสนุนราคาของ TAO
· ซับเน็ตบางส่วนอาจมีปัญหาเกี่ยวกับโมเดลปลอมและเกณฑ์การประเมินที่ไม่สมบูรณ์แบบ: Bittentor กำลังพัฒนาไปเป็น เลเยอร์การเอาท์ซอร์ส" ในสแต็กเทคโนโลยี AI โดยที่ แรงจูงใจโทเค็นดึงดูดทรัพยากรได้อย่างรวดเร็วและขับเคลื่อนการจัดสรรงาน AI เฉพาะ ตัวอย่างเช่น Kaito AI ได้จ้างบุคคลภายนอกให้พัฒนาเครื่องมือค้นหาให้กับเครือข่ายย่อย โดยใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์เพื่อลดต้นทุน อย่างไรก็ตาม แม้ว่ารูปแบบการขับเคลื่อนด้วยแรงจูงใจนี้จะดึงดูดนักพัฒนาได้ในระยะสั้น แต่ความสำเร็จในระยะยาวยังคงขึ้นอยู่กับความต้องการที่แท้จริงและการรับรองคุณภาพ เมื่อทดสอบซับเน็ต Cortex.t พบว่าคำตอบมาจาก OpenAI API โดยตรง แทนที่จะถูกสร้างโดยโปรแกรมขุด Bittensor สิ่งนี้บ่งชี้ว่าซับเน็ตบางส่วนเป็นเพียง "แอปพลิเคชันตัวห่อหุ้ม" และไม่ได้ใช้งานความสามารถในการประมวลผล AI แบบกระจายอำนาจของ Bittentor จริงๆ ผู้ตรวจสอบซับเน็ตบางรายอาศัยผลลัพธ์ของ OpenAI ในการเปรียบเทียบ ซึ่งอาจนำไปสู่ความเสี่ยงในการรวมศูนย์ ในเวลาเดียวกัน ความแม่นยำของซับเน็ตการคาดการณ์ราคาบางส่วนยังคงต่ำและยากต่อการนำไปใช้ในทางปฏิบัติ ทิศทางการปรับปรุง: ปรับปรุงประสิทธิภาพในการใช้งานและความโปร่งใส: นักขุดควรส่งข้อมูลกลางหรือหลักฐานแฮชเพื่อตรวจสอบกระบวนการฝึกอบรมและการอนุมานของโมเดลเพื่อให้แน่ใจว่าเอาต์พุตนั้นมาจากเครือข่าย Bittentor จริง ๆ ไม่ใช่ API ภายนอก
· ควรจัดตั้งชุดข้อมูลการทดสอบมาตรฐานสำหรับการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเครือข่ายย่อยประเภทต่างๆ (เช่น โมเดลเชิงทำนาย โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์)
· เผยแพร่การจัดอันดับเกณฑ์มาตรฐานอย่างสม่ำเสมอเพื่อส่งเสริมการแข่งขันที่มีสุขภาพดีระหว่างเครือข่ายย่อยและปรับปรุงคุณภาพของโมเดล
3.4.2 dTAO ยังคงเผชิญกับปัญหาด้านการนำไปใช้ การขาดสถานการณ์การใช้งาน และอัตราการให้คำมั่นสัญญาที่ลดลง
ปัจจุบัน dTAO จำกัดเฉพาะเครือข่าย Bittensor เป็นหลัก และยังไม่ได้รับการนำไปใช้อย่างเพียงพอในตลาดคริปโตที่กว้างขึ้น แม้ว่า dTAO จะเปิดตัวความเข้ากันได้ของ EVM แต่ก็ไม่ได้สร้างกระแสบนโซเชียลมีเดียเท่ากับโทเค็น AI Agent ของ Virtual Ecosystem ในเวลาเดียวกัน แทบไม่มีโครงการใดเลยที่นำ dTAO เข้าไว้ในโมเดลเศรษฐกิจโทเค็นหลัก ส่งผลให้ dTAO ยังคงขาดความต้องการใช้งานจริง ในปัจจุบัน การซื้อโทเค็นซับเน็ตเป็นเพียงพฤติกรรมการลงทุนครั้งเดียว และเมื่อผู้ใช้เลือกที่จะถอนเงินออก อาจทำให้ราคาผันผวนอย่างมาก ปัญหานี้เห็นได้ชัดเจนโดยเฉพาะในเครือข่ายย่อยการเอาท์ซอร์สโครงสร้างพื้นฐาน AI เช่นโทเค็น dTAO ของ Kaito ที่แทบไม่มีความเกี่ยวโยงกับธุรกิจหลักของบริษัท ทำให้โทเค็นขาดการสนับสนุนมูลค่าทางการตลาด
ถึงแม้จะเป็นเช่นนี้ dTAO ก็ยังคงมีข้อได้เปรียบบางประการเหนือ AI Agent Launchpad ตามแบบจำลองเศรษฐกิจของ dTAO นั้น dTAO ที่ออกใหม่ 50% จะต้องถูกฉีดเข้าในกลุ่มสภาพคล่อง ในขณะที่ 50% ที่เหลือจะถูกจัดสรรโดยผู้เข้าร่วมซับเน็ต (รวมถึงผู้ตรวจสอบ ผู้ขุด และเจ้าของซับเน็ต) กลไกนี้จะช่วยให้แน่ใจว่าเฉพาะซับเน็ตที่ปรับปรุงผลิตภัณฑ์อย่างต่อเนื่องและดึงดูดผู้ใช้เท่านั้นที่จะได้รับรางวัลมากขึ้น โดยหลีกเลี่ยงการแพร่หลายของตัวแทน AI คุณภาพต่ำและส่งเสริมนวัตกรรมเทคโนโลยีในระบบนิเวศ TAO อย่างไรก็ตาม เนื่องจากระบบนิเวศ dTAO ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น ขอบเขตของกลุ่มเป้าหมายจึงยังไม่ขยายตัว และขาดสถานการณ์การใช้งานขนาดใหญ่ ดังนั้นการรับรู้ในตลาดจึงยังค่อนข้างต่ำ
ขณะนี้ ความเร็วการขยายตัวของระบบนิเวศ Bittentor ไม่สามารถตอบสนองความต้องการการเติบโตของเศรษฐกิจโทเค็นได้ ตามข้อมูลล่าสุด อัตราการเดิมพันของ TAO ลดลงจากจุดสูงสุด 90% เหลือ 71% สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าผู้ถือเหรียญบางรายขาดความเชื่อมั่นในกลไกจูงใจระยะยาวของเครือข่าย และอาจหันไปใช้โครงการระบบนิเวศ DeFi หรือ AI อื่นที่ให้ผลตอบแทนที่น่าดึงดูดใจมากกว่า
3.5 มุ่งเน้นไปที่โครงการซับเน็ตที่มีการบูรณาการอย่างใกล้ชิดกับระบบนิเวศ Bittentor และมีกรณีการใช้งานจริง
การพัฒนาอย่างมีสุขภาพดีของระบบนิเวศ Bittentor ขึ้นอยู่กับว่าสามารถดึงดูดและรองรับซับเน็ตคุณภาพสูงได้หรือไม่ ในการประเมินศักยภาพในระยะยาวของซับเน็ต จำเป็นต้องเน้นที่สถานการณ์การใช้งาน กลไกสร้างแรงจูงใจ พื้นหลังทีม และการใช้โทเค็นจริง
ประการแรก ซับเน็ตจะต้องมีสถานการณ์การใช้งานที่ชัดเจนและปฏิบัติได้จริง โครงการที่ประสบความสำเร็จไม่เพียงแต่ต้องแก้ไขปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงเท่านั้น แต่ยังต้องได้รับผลตอบรับจากผู้ใช้จริงด้วย สถาปัตยกรรมทางเทคนิคต้องแข็งแกร่งและสร้างสรรค์เพื่อรองรับการฝึกอบรมและการใช้เหตุผลของโมเดล AI แบบกระจาย นอกจากนี้ ซับเน็ตควรใช้ข้อมูลบนเชนและนำกลไกการประเมินที่โปร่งใสมาใช้เพื่อแสดงให้เห็นถึงการมีส่วนสนับสนุนต่อระบบนิเวศ Bittentor
ประการที่สอง กลไกแรงจูงใจที่สมเหตุสมผลถือเป็นกุญแจสำคัญในการรักษาการดำเนินงานระยะยาวของซับเน็ต โครงสร้างแรงจูงใจควรได้รับการกระจายอย่างยุติธรรมแก่คนขุด ผู้ตรวจสอบ และเจ้าของซับเน็ต เพื่อหลีกเลี่ยงแรงกดดันในการขายในตลาดอันเนื่องมาจากความต้องการใช้งานที่ไม่เพียงพอ ซับเน็ตจะต้องสามารถสร้างเลือดของตัวเองได้โดยใช้รูปแบบทางธุรกิจ แทนที่จะพึ่งพาการออก TAO เพียงอย่างเดียวเพื่อเป็นแรงจูงใจ
นอกจากนี้ โปรเจ็กต์ซับเน็ตที่ประสบความสำเร็จมักจะมาพร้อมกับพื้นฐานทีมงานที่แข็งแกร่ง ความสามารถในการบูรณาการทางนิเวศน์ และการสนับสนุนจากชุมชน การให้ความสำคัญกับซับเน็ตดั้งเดิมของ Bittentor แทนที่จะเป็นเพียงซับเน็ตการเอาท์ซอร์ส AI เพียงอย่างเดียว จะช่วยให้มั่นใจในเสถียรภาพในระยะยาวของระบบนิเวศทั้งหมดได้ สำหรับโครงการแบบเอาท์ซอร์ส สิ่งสำคัญอยู่ที่ว่าโทเค็นซับเน็ตนั้นถูกผนวกรวมเข้ากับโมเดลเศรษฐกิจโทเค็นหลักอย่างแท้จริงหรือไม่ มากกว่าจะเป็นเพียงเครื่องมือสร้างแรงจูงใจเท่านั้น
สุดท้าย การใช้งานจริงของโทเค็นซับเน็ตเป็นหัวใจสำคัญในการกำหนดมูลค่าในระยะยาว ในปัจจุบัน แทบไม่มีโครงการใดเลยที่นำโทเค็นซับเน็ตเข้าไว้ในระบบปฏิบัติการ และ dTAO ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น หากสามารถใช้โทเค็นซับเน็ตเพื่อการชำระเงิน การเข้าถึงบริการ AI การมีส่วนร่วมในการกำกับดูแล หรือเพื่อเพิ่มแรงจูงใจเพิ่มเติม ก็จะสามารถสร้างความต้องการของตลาดที่แท้จริงได้ ซึ่งจะช่วยให้เกิดมูลค่าในระยะยาวและสุขภาพทางนิเวศวิทยา มิฉะนั้น โทเค็นซับเน็ตจะยังคงเป็นสินทรัพย์ที่เก็งกำไรล้วนๆ มีแนวโน้มที่จะเกิดความผันผวนในตลาด และท้ายที่สุดแล้วไม่สามารถดึงดูดผู้ใช้และนักพัฒนาในระยะยาวได้
4. โมเดลทางเศรษฐกิจ
รางวัลโทเค็น TAO ทั้งหมดได้รับการสร้างขึ้นใหม่ คล้ายกับ Bitcoin, TAO ของ Bittensor ใช้หลักเศรษฐศาสตร์ของโทเค็นและเส้นโค้งการออกโทเค็นแบบเดียวกับ Bitcoin โดยมีปริมาณอุปทานรวมอยู่ที่ 21 ล้าน ซึ่งจะลดลงครึ่งหนึ่งทุก 4 ปี
Bittensor ใช้แนวทางการเปิดตัวที่เป็นธรรม โดยไม่มีการขุดล่วงหน้าหรือ ICO และทุกโทเค็นที่หมุนเวียนจะต้องได้รับมาผ่านการมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในเครือข่าย ในปัจจุบันเครือข่ายสร้าง TAO ได้ 7,200 TAO ต่อวัน (1 TAO ต่อบล็อก หรือประมาณ 1 TAO ทุก ๆ 12 วินาที) โดยปฏิบัติตามตารางการออกโปรแกรมไว้ เมื่อกระจายอุปทานทั้งหมดไปครึ่งหนึ่ง อัตราการออกก็จะลดลงครึ่งหนึ่ง กระบวนการนี้เกิดขึ้นประมาณทุก 4 ปี และดำเนินต่อไปที่โหนดครึ่งหนึ่งในแต่ละครั้ง จนกระทั่ง TAO ทั้งหมด 21 ล้านรายการหมุนเวียนอยู่ในระบบ
แม้ว่าเส้นโค้งการออกของ TAO จะคล้ายกับของ Bitcoin แต่เนื่องจากมีการนำกลไกการรีไซเคิลมาใช้ จึงคาดว่าวันที่แบ่งครึ่งของเครือข่าย Bittens ที่วางแผนไว้ (เปิดตัวเมื่อวันที่ 3 มกราคม 2021) จะถูกเลื่อนออกไปเป็นเดือนธันวาคม 2025 ตามข้อมูลการรีไซเคิลโทเค็นของ taostats
เกี่ยวกับ HTX Research:
HTX Research เป็นหน่วยงานวิจัยเฉพาะของ HTX Group ซึ่งรับผิดชอบในการดำเนินการวิเคราะห์เชิงลึก การเขียนรายงานที่ครอบคลุม และการให้การประเมินระดับมืออาชีพในหลากหลายด้าน เช่น สกุลเงินดิจิทัล เทคโนโลยีบล็อกเชน และแนวโน้มของตลาดเกิดใหม่ HTX Research มุ่งมั่นที่จะมอบข้อมูลเชิงลึกและการมองการณ์ไกลเชิงกลยุทธ์ โดยมีบทบาทสำคัญในการกำหนดมุมมองของอุตสาหกรรมและสนับสนุนการตัดสินใจอย่างรอบรู้ในพื้นที่สินทรัพย์ดิจิทัล ด้วยวิธีวิจัยอันเข้มงวดและการวิเคราะห์ข้อมูลอันล้ำสมัย HTX Research จึงอยู่แนวหน้าของนวัตกรรมอยู่เสมอ เป็นผู้นำในการพัฒนาความคิดในอุตสาหกรรม และส่งเสริมความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับพลวัตของตลาดที่เปลี่ยนแปลงไป
บทความนี้มาจากการสนับสนุนและไม่แสดงถึงมุมมองของ Blockbeats
ยินดีต้อนรับสู่ชุมชนทางการของ BlockBeats:
กลุ่ม Telegram สมัครสมาชิก: https://t.me/theblockbeats
กลุ่ม Telegram พูดคุย: https://t.me/BlockBeats_App
บัญชี Twitter ทางการ: https://twitter.com/BlockBeatsAsia
บทความที่เกี่ยวข้อง
