Mạng lưới máy học phi tập trung dưới làn sóng cách mạng AI

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mới được thúc đẩy bởi dữ liệu. Những tiến bộ đột phá trong các lĩnh vực như học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã khiến ứng dụng AI trở nên phổ biến ở khắp mọi nơi. Sự ra đời của ChatGPT vào năm 2022 đã kích thích sự tăng trưởng bùng nổ của ngành công nghiệp AI, ngay sau đó là sự xuất hiện của một loạt công cụ AI như sinh video từ văn bản, tự động hóa văn phòng. Giá trị thị trường của ngành công nghiệp AI cũng nhanh chóng tăng lên, dự kiến sẽ đạt 185 tỷ USD vào năm 2030.

Tuy nhiên, ngành công nghiệp AI hiện nay chủ yếu bị chi phối bởi một số gã khổng lồ công nghệ, và sự tập trung công nghệ này cũng mang lại những thách thức như độc quyền dữ liệu, phân bổ tài nguyên tính toán không đồng đều. Triết lý Phi tập trung của Web3 cung cấp những khả năng mới để giải quyết những vấn đề này, hứa hẹn sẽ tái định hình bối cảnh phát triển AI.

Trong làn sóng AI này, đã xuất hiện không ít dự án Web3+AI chất lượng cao. Trong số đó, dự án Bittensor nổi bật lên, thông qua cơ chế cạnh tranh và khuyến khích của blockchain, đã xây dựng một nền tảng thuật toán AI tự có cơ chế sàng lọc, nhằm giữ lại những dự án AI chất lượng nhất.

Bittensor: Người tiên phong trong mạng lưới máy học Phi tập trung

Bittensor là một mạng lưới máy học phi tập trung được khuyến khích và thị trường hàng hóa kỹ thuật số. Nó hoạt động trên một mạng máy tính phân tán được kiểm soát bởi các thực thể khác nhau, sử dụng cơ chế khuyến khích công bằng để cung cấp dịch vụ cho các cá nhân cần tài nguyên tính toán máy học.

Khác với nhiều dự án đầu tư mạo hiểm có giá trị cao, Bittensor giống như một dự án công nghệ công bằng, thú vị và có ý nghĩa. Trong quá trình phát triển của nó không có quá trình "vẽ bánh" hay "lừa đảo đầu tư":

• Năm 2021, dự án được thành lập bởi một nhóm các chuyên gia kỹ thuật thúc đẩy Phi tập trung AI mạng, sử dụng khung Substrate để xây dựng blockchain.
• Năm 2022, phát hành phiên bản Alpha của mạng, xác minh tính khả thi của AI phi tập trung. Giới thiệu đồng thuận Yuma, nhấn mạnh nguyên tắc dữ liệu không thể biết.
• Năm 2023, phát hành phiên bản Beta, giới thiệu mô hình kinh tế token (TAO) để khuyến khích việc duy trì mạng.
• Năm 2024, áp dụng công nghệ DHT để cải thiện hiệu quả lưu trữ và truy xuất dữ liệu, bắt đầu quảng bá khái niệm mạng con và thị trường hàng hóa số.

Token TAO của Bittensor tương tự như Bitcoin ở nhiều khía cạnh, tổng cung là 21 triệu mã. Mỗi bốn năm sẽ giảm một nửa. TAO được phân phối qua khởi động công bằng, không có khai thác trước hoặc giữ lại cho đội ngũ và nhà đầu tư. Hiện tại, mỗi 12 giây sẽ tạo ra một khối, mỗi khối thưởng 1 TAO, sản lượng hàng ngày khoảng 7200 TAO, được phân phối theo đóng góp cho các subnet và người tham gia của chúng.

Tính đến nay, tổng số tài khoản trên mạng Bittensor đã vượt qua 100.000, trong đó có gần 80.000 tài khoản không bằng 0. Trong năm qua, mức tăng giá cao nhất của TAO đã đạt hàng chục lần, giá trị thị trường hiện tại khoảng 2,278 triệu USD, giá đồng coin là 321 USD.

Cốt lõi của Bittensor: Kiến trúc mạng con

Giao thức Bittensor là một giao thức Phi tập trung cho học máy, hỗ trợ các bên tham gia trong mạng lưới trao đổi khả năng và dự đoán học máy, nhằm thúc đẩy sự hợp tác chia sẻ mô hình và dịch vụ theo cách điểm-điểm. Mạng lưới được cấu thành từ nhiều subnet, áp dụng cơ chế chọn lọc tự nhiên, các subnet hoạt động kém sẽ bị thay thế bởi các subnet mới.

Subnet có thể được coi là đoạn mã hoạt động độc lập, thiết lập các động lực và chức năng người dùng cụ thể, nhưng giữ nguyên giao diện đồng thuận giống như mạng chính. Hiện tại, ngoài mạng gốc, có 45 subnet, dự kiến sẽ tăng lên 64 vào tháng 5-7 năm 2024.

Mạng con chủ yếu bao gồm ba loại vai trò:

1. Chủ sở hữu subnet: cung cấp mã nguồn cơ bản, thiết lập cơ chế khuyến khích, phân bổ phần thưởng cho thợ mỏ.

2. Thợ mỏ: Vận hành máy chủ và mã khai thác, duy trì vị trí dẫn đầu thông qua cạnh tranh. Một thợ mỏ có thể chạy nút trên nhiều subnet.

3. Người xác thực: Đo lường đóng góp của mạng con và xác thực tính đúng đắn, nhận thưởng. Có thể đặt cọc TAO để nhận thêm lợi nhuận.

Phát thải subnet là cơ chế phân phối phần thưởng trong mạng Bittensor, thường 18% cho chủ sở hữu, 41% cho người xác thực, 41% cho thợ mỏ. Subnet bao gồm 256 slot, trong đó 64 slot dành cho người xác thực, 192 slot dành cho thợ mỏ. Hiệu suất của người xác thực và thợ mỏ quyết định vị trí và phần thưởng của họ.

Sau khi đăng ký subnet, có thời gian miễn nhiễm 7 ngày, phí đăng ký lần đầu là 100 TAO. Khi tất cả các vị trí được lấp đầy, subnet mới sẽ thay thế subnet có phát thải thấp nhất và không trong thời gian miễn nhiễm. Do đó, subnet cần liên tục nâng cao lượng stake và hiệu quả để tránh bị loại bỏ.

Cơ chế đồng thuận và chứng minh đổi mới

Mạng Bittensor áp dụng nhiều cơ chế đồng thuận và chứng minh, trong đó nổi bật nhất là cơ chế chứng minh trí tuệ PoI( và đồng thuận Yuma.

Cơ chế PoI xác thực đóng góp của người tham gia thông qua việc tính toán thông minh các nhiệm vụ, đảm bảo an ninh mạng và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Thợ mỏ hoàn thành nhiệm vụ được phân bổ bởi người xác thực, người xác thực đánh giá dựa trên chất lượng hoàn thành.

![Bittensor：AI子网如何重塑群体智能网络？])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6a0a9cd30f27b7e81c269677cfe6de7.webp(

Yuma đồng thuận là cơ chế đồng thuận cốt lõi. Sau khi thuật toán đầu vào điểm số của người xác thực, những người xác thực có số tiền đặt cược lớn hơn sẽ có trọng số điểm số cao hơn. Thuật toán sẽ loại bỏ các kết quả bất thường và cuối cùng phân bổ phần thưởng dựa trên điểm số tổng hợp. Cơ chế này tuân theo nguyên tắc không biết dữ liệu, bảo vệ an toàn quyền riêng tư.

![Bittensor：AI子网如何重塑群体智能网络？])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0ec0bfda342a09b663a9a765ce560bb9.webp(

Ngoài ra, Bittensor còn giới thiệu cơ chế MOE) chuyên gia hỗn hợp (, tích hợp nhiều mô hình con chuyên gia, hợp tác xử lý các vấn đề khác nhau trong các lĩnh vực. Các xác thực viên có thể đánh giá xếp hạng các mô hình chuyên gia và phân bổ phần thưởng, thúc đẩy tối ưu hóa liên tục.

![Bittensor：AI con đường nào để tái cấu trúc mạng lưới trí tuệ tập thể?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3389766be097d715b7ded35aeaea17b1.webp(

Hệ sinh thái dự án subnet

Hiện tại Bittensor đã có 45 subnet đăng ký, 40 subnet đã được đặt tên. Khi số lượng tăng lên, việc đăng ký subnet mới trở nên dễ dàng hơn, nhưng cũng đối mặt với cạnh tranh khốc liệt hơn. Trong dài hạn, các subnet có hiệu suất kém sẽ bị loại bỏ.

Ba subnet hàng đầu lần lượt là:

• Tầm nhìn số 19: Tập trung vào Phi tập trung trong việc tạo ra và suy diễn hình ảnh, cung cấp quyền truy cập vào LLM mã nguồn mở và các mô hình hình ảnh.
• 18号Cortex.t: Xây dựng nền tảng AI tiên tiến, cung cấp phản hồi văn bản và hình ảnh qua API.
• Mạng con tạo văn bản số 1: Dự án mạng con đầu tiên của Bittensor, tập trung vào việc tạo văn bản.

Các mạng con khác còn bao gồm các loại khác nhau như xử lý dữ liệu, AI giao dịch, v.v. Về lợi nhuận và rủi ro, việc hoạt động thành công trong hơn vài tuần có thể mang lại lợi nhuận đáng kể, nhưng các nút mới cần có card đồ họa hiệu suất cao và thuật toán tối ưu để có thể tồn tại trong cạnh tranh.

![Bittensor：AI子网如何重塑群体智能网络？])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-90afcebc243a5bba999fbc5d934e0b76.webp(

![Bittensor：AI子网如何重塑群体智能网络？])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2d7caff631e25946d647b04d8f654cd8.webp(

![Bittensor：AI子网如何重塑群体智能网络？])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-24cbf4e5ab83f7cfca8f45faa3f4bf2b.webp(

![Bittensor：AI Phi tập trung如何重塑群体智能网络？])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-64bc7ed81bbe8dd6fb8ed63f77ba59be.webp(

![Bittensor：AI con đường như thế nào để tái hình thành mạng lưới trí tuệ tập thể?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-da7383e7cf7f59f1b3262180eabde3f5.webp(

![Bittensor：AI subnetwork làm thế nào để tái cấu trúc mạng thông minh tập thể?])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-465ed00b9d030edbadc635598c6cb213.webp(

Triển vọng tương lai

1. Lĩnh vực Web3+AI dự kiến sẽ duy trì sức nóng thị trường lâu dài, thu hút lượng lớn đầu tư.

2. Kiến trúc dự án Bittensor vừa có sự đổi mới công nghệ vừa được thị trường công nhận, kể từ khi ra mắt đã có mức tăng trưởng đáng kể.

3. Cấu trúc mạng con độc đáo của nó làm giảm rào cản cho các nhóm AI chuyển sang Phi tập trung, cơ chế cạnh tranh cũng thúc đẩy tối ưu hóa liên tục.

4. Khi số lượng subnet tăng lên, phần thưởng TAO mà các subnet hiện có nhận được có thể giảm, cần chú ý đến sự thay đổi của lợi nhuận.

5. Số lượng subnet tăng lên cũng có thể mang lại vấn đề chất lượng dự án không đồng đều, cần cảnh giác với các dự án kém chất lượng.

![Bittensor：AI phi tập trung如何重塑群体智能网络？])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c7944bf3860ef409cc578a910c311a1e.webp(