Bittensor 作為演算法聚合理念的首創者，透過 Yuma Consensus 建立了模型優劣的共識評估體系，將各種類型的 AI 演算法匯聚在一起，以更好地滿足用戶需求。
作者：Frontier Lab
專案基本資訊
運作模式
Bittensor 旨在創建一個 AI 演算法聚合平台，激勵人工智慧的發展和去中心化。 Bittensor 採用 Polkadot 平行鏈的設計概念，透過不同的子網路透過 Bittensor API 連接到主網形成整個區塊鏈網路。礦工和驗證者是子網的核心模組，礦工為每個子網的 AI 模型提供運維和升級支持，驗證者對礦工的工作質量進行評價，評價結果用於 TAO 代幣的獎勵分配。
子網創建者可以透過提供 AI 支援的各種服務獲得代幣獎勵，而用戶則可以購買這些服務來加速自己的業務發展。 Bittensor 透過將不同的 AI 模型聚合在一起，而 AI 類型是由演算法決定，所以 Bittensor 將各類型的 AI 演算法聚合到一處，以更好的滿足用戶需求，同時鼓勵各個子網之間進行知識共享，以促進不同演算法之間的合作研究。最終，該專案的願景是創建更強大的去中心化 AI 模型。
Bittensor 區塊鏈在目前發展階段的運作模式如圖 1–1 所示，目前網路已經上線了 32 個子網路。
專案團隊
Ala Shaabana ，電腦科學博士，機器學習研究員，曾在 Instacart 和 VMware 工作。
Jacob Steeves，數學和計算學士學位，機器學習研究員，曾在 Google 工作。
從 Bittensor 團隊成員公開的資料可以看出，核心團隊在 AI 領域擁有豐富的開發經驗，為專案的營運提供了堅實的支援。
去中心化傾向
公開資訊顯示 Bittensor 的開發工作僅接受了 OpenTensor Foundation 的支持，並未接受任何個人和機構投資，這表現出了團隊有意讓專案保持去中心化發展的意願。值得注意的是 Opentensor Foundation 經營目前最大的驗證池，其是 Bittensor 網路最大的驗證者，質押量佔 23.41%，是質押量第二名的兩倍之多。
Bittensor 的協議治理分為三個階段：
- 基金會集中管理；
- 參議院模式（目前階段）：參議院由質押金額超過 TAO 代幣流通市值的 2% 的質押池組成，共 12 個席位；
- 社區管理；
根據參議院模式的運作顯示，計畫的發展控制權仍集中在 Opentensor Foundation 手中。因此，Bittensor 計畫在邁向去中心化的過程中表現較為緩慢，其去中心化的傾向並不顯著。這種集中式的控制結構可能會影響專案在去中心化理念上的深入實踐和發展。
開發實力
2019 年 Bittensor 立項，由創辦人 Jacob Steeves 和共同創辦人 Ala Shaabana 創立，網路暱稱為 Yuma Rao 神秘開發者協助編寫了專案白皮書。項目發展的關鍵事件如表 1–1 所示：
從官方發布的關鍵時間節點可見，團隊在技術開發領域擁有紮實的技術基礎。然而，專案的經濟模型設計，尤其是 TAO 代幣的分配機制，皆出自一位名為 Yuma Rao 的神秘開發者之手。因此，TAO 代幣的分配共識機制— — Yuma Consensus，也隨之得名，從而使 Yuma Rao 被譽為 TAO 代幣的 “中本聰先生”，以彰顯其在項目進展中的核心地位。
與同賽道專案相比的創新
加密貨幣市場的 AI 賽道內可以細分為：算力、演算法和模型三個細分賽道，Bittensor 是演算法賽道的首創者，Bittensor 有著許多不同於其他項目的創新：
- 商業模式創新：在眾多專案聚焦於算力聚合交易的背景下，Bittensor 首次創新提出了演算法聚合交易模式，標誌著該領域的突破，為相關市場的開拓提供了新的路徑。
- 分散式混合專家模式（MOE）：每個子網路都專注於資料的某一個特定的方面，當引入新資料的時候，子網路合作產生一個集體，獲得一個最優答案，這個答案形成的速度和質量都遠遠的要高於傳統的單一解決問題的模型。
- 數位蜂巢思維：Bittensor 鼓勵網路節點之間的協作學習，以提高效能和準確性。與人類大腦中的神經元如何協同工作類似，此過程涉及節點之間交換資料樣本和模型參數，從而形成一個隨著時間的推移進行自我最佳化以實現更精確預測的網路。
專案模型
商業模型
Bittensor 經濟體系中由三者角色組成：用戶，驗證者，礦工
- 礦工：礦工的任務是託管人工智慧模型並提供給網絡，他們負責維護和保障模型的運作。根據礦工對網路的貢獻，他們將獲得相應的獎勵。礦工的關鍵成功因素在於降低成本並提供高品質的服務。
- 驗證者：驗證者分為子網路驗證者和主網驗證者兩種。子網路驗證者的任務是評估礦工產品和服務品質的裁判，主網驗證者用於評估每個子網路給予的結果質量，同時它們也是傳遞使用者需求和礦工服務之間的路由節點。主網驗證者由質押量最大的子網驗證者擔任，所以驗證者的關鍵成功因素在於抵押的代幣數量，抵押數量越大，驗證者對最終評估結果的影響力越大。
- 使用者：尋求高品質結果的終端使用者和使用 AI 服務建立應用程式的開發者。
Bittensor 業務流程如圖 2–1 所示。
關於使用者在網路內使用服務是否有收費，官方文件未提及。未來服務收入的分配方案也未明確說明。因此，當前網路的運作完全依賴 TAO 代幣的發行，這表明該專案仍處於早期階段。
YUMA Consensus YUMA 共識
Yuma Consensus 是一種共識機制，用於確定新產出的 TAO 代幣的分配方式，其創新之處在於為評估人工智慧模型輸出結果和模型支持者的工作品質提供了一套完整的評價體系和規則。
TAO 代幣的分配分為 3 個步驟：
- 主網驗證者對 32 個子網路進行評分，經過 Yuma Consensus 計算出每條子網路能夠分配的代幣數量。
- 每個子網路被分配的獎勵，18% 分配給主網創建者，41% 分配給該子網路的驗證者，41% 分配給該子網路的礦工。而每個礦工和驗證者的分配數量，則由 Yuma Consensus 決定。
- 在子網路上，子網路驗證者會對礦工的服務品質進行評分，Yuma Consensus 則在此基礎上，以每個子網路驗證者質押 TAO 的數量為權重，計算出每個礦工能夠得到代幣數量。而每個子網驗證者能夠得到的獎勵，則基於子網驗證者的評估結果是否接近最終的共識結果，結果越接近，獎勵的比例越高，反之則更低，這也體現出來 Yuma Consensus 防止驗證者作惡的機制。
代幣模型
質押模型
質押 TAO 代幣才可以成為子網驗證者，任何特定子網上只有最大的 64 個子網驗證者才被視為擁有許可的驗證者，只有許可的子網驗證器才可以獲得獎勵。
普通用戶則可以將自己的 TAO 質押給子網驗證者，進而享受 TAO 代幣獎勵。
85.3% 的流通量已經被質押，這項數據提示了以下資訊：
- Opentensor Foundation 在啟動階段就挖出了大量代幣，這些代幣被質押，作為官方礦池，吸引了更多了 TAO 質押，這也是其一直處於質押量排行榜首的原因；
- 新進用戶看好 TAO 代幣未來的價格前景，將獲得的代幣進行了質押；
因此，TAO 代幣的質押模型雖然簡單，但反映了生態參與者的樂觀傾向。
TAO 的價值判定
在 Bittensor 網路中，TAO 不存在集中銷毀或定期銷毀的場景，所以代幣總量會持續處於通膨狀態，只是隨著時間，通膨率不斷降低，這與比特幣通膨機制類似。
專案風險
- 中心化風險：上文已經提及 Opentensor Foundation 控制著 23.4% 的質押量，這一比例還在持續上升，所以 Bittensor 的去中心程度還有待提升。
- Yuma Consensus 的缺陷：主網驗證者由 64 個子網路驗證者中實力最強的兼任，對模型評價結果的客觀性並非完全取決於 TAO 持有者的真實評價。甚至可能出現驗證者偏袒所在子網路的情況，導致使用者獲得的評價結果並非最佳選擇，而是驗證者為獲取更多獎勵而做出的非客觀判斷。
- 子網數量限制：要與像 OpenAI 等大公司競爭，僅僅擁有 32 個簡單的 AI 模型是遠遠不夠的。然而，由於驗證者數量的限制，無法新增更多子網，也無法增加更多模型，專案在這方面仍有待升級。
近期發展動態
根據 Discord 的討論內容總結，未來可能實施以下兩點提案：
- 討論建立 Dynamic TAO 機制，透過這個機制把評價子網路工作品質的權力轉移到所有 TAO 持有者，而非少數驗證者。
- 討論取消主網驗證者數量的限制，子網數量上限提升至 1024 個，新模型接入 Bittensor 的門檻更低。
如果這兩項提案成功實施，Bittensor 的去中心化程度將大幅提升，同時模型種類更加豐富，商業競爭力將進一步增強。
總結
目前，各類投資人對 AI 概念資產的關注度空前高漲。算力和演算法成為 AI 發展中亟需突破的兩大領域，Bittensor 作為演算法聚合理念的首創者，透過 Yuma Consensus 建立了模型優劣的共識評價體系，將各種類型的 AI 演算法匯聚在一起，以更好地滿足用戶需求。同時，Bittensor 鼓勵不同子網路之間進行知識共享，推動不同演算法之間的合作研究，旨在打造更強大的去中心化 AI 模式。此計畫可望促進 AI 領域的創新發展，推動產業向前邁進，值得密切關注。
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