# AI革命:中央集権化から分散化への転換人工知能技術の飛速な発展は、私たちを全く新しいデータ駆動の時代へと導いています。深層学習や自然言語処理などの分野での画期的な進展により、AIの応用は至る所に広がっています。2022年にChatGPTが登場したことで、AI業界全体が大きな注目を集め、その後、テキスト生成から動画制作に至るさまざまなAIツールが次々と登場し、AIは私たちの働き方や生活様式を変えつつあります。2030年までに、AI業界の市場規模は驚異の1850億ドルに達すると予測されています。しかし、現在AI業界は主に少数のテクノロジー大手によって独占されており、これは避けられない形でデータの集中、計算リソースの不均等な配分など一連の課題をもたらしています。一方、Web3の分散化の理念は、これらの問題を解決するための新たな可能性を提供しています。Web3の分散型ネットワークにおいて、AIの発展の構図が再形成されることが期待されています。この背景の中で、一連の高品質なWeb3+AIプロジェクトが登場しました。その中で、Bittensorプロジェクトは重要なギャップを捉えました - ブロックチェーンの競争とインセンティブメカニズムを通じて、自己選別競争メカニズムを備えたAIアルゴリズムプラットフォームを構築し、最も優れたAIプロジェクトを保持することを目的としています。この革新的なモデルは、従来のAI開発の壁を打破し、業界に新たな活力をもたらすことが期待されています。! [Bittensor:AIサブネットはSwarm Intelligenceネットワークをどのように再構築していますか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-db16949b31ca2033dd436a54668d77e4)# Bittensor:分散型AIネットワークのパイオニアBittensorは分散化された機械学習ネットワークとデジタル商品市場です。以下のいくつかの重要な特徴があります:- 分散化:Bittensorは数千の分散コンピュータから成るネットワーク上で動作し、データ集中などの問題を効果的に解決します。- 公平なインセンティブメカニズム: ネットワークはサブネットに対して提供する報酬をその貢献に比例させ、サブネット内部の報酬配分も同様の原則に従います。- 機械学習リソース:機械学習計算リソースを必要とする個人にサービスを提供します。- 多様化されたデジタル商品の市場:最初は機械学習モデルと関連データの取引に特化していましたが、現在はあらゆる形式のデータを取引できるプラットフォームに成長しました。Bittensorの発展の過程は、技術革新とコミュニティ構築のハイライトに満ちています:- 2021年:プロジェクト開始、Substrateフレームワークを使用してブロックチェーンを構築。- 2022年: Alpha版ネットワークを発表し、Yumaコンセンサスを導入。- 2023年:ベータ版をリリースし、トークンエコノミーモデルTAOを導入。- 2024年: DHT技術を導入し、データの保存と検索の効率を向上させる。言うまでもなく、Bittensorは発展の過程で伝統的なベンチャーキャピタルにあまり依存せず、トークンインセンティブを通じてノードやマイナーの参加を引き寄せ、ネットワークの分散化特性を維持しています。本質的には、BittensorはGPUマイナーによって駆動されるAI計算力とサービスプロジェクトです。BittensorのネイティブトークンTAOは、多くの点でビットコインに似ており、総供給量は2100万枚で、4年ごとに半減します。TAOは公平なスタート方式で分配され、プレマイニングやチームの保留はありません。現在、ネットワークは約12秒ごとに1ブロックを生成し、各ブロックには1 TAOの報酬があります。これらの報酬は貢献に応じて各サブネットに分配され、その後サブネットが所有者、検証者、マイナーに配分します。TAOトークンはBittensorネットワークで計算リソース、データ、AIモデルを購入するために使用でき、同時にコミュニティガバナンスに参加するための証明書でもあります。現在、Bittensorネットワークの総アカウント数は10万を超え、非ゼロアカウント数は8万に達しています。過去1年間でTAOの価格は大幅に上昇し、現在の時価総額は22.78億ドル、コイン価格は321ドルです。! [Bittensor:AIサブネットはSwarm Intelligenceネットワークをどのように再構築していますか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-15000cd64dfafb454476844f71ea4ec8)# Bittensorのサブネットワークアーキテクチャ: 集団知の基盤Bittensorプロトコルは、ネットワーク参加者間で機械学習の能力と予測を交換し、モデルやサービスの共有協力を促進する分散化された機械学習プロトコルです。プロトコルには、ネットワークアーキテクチャ、サブテンソル、サブネットアーキテクチャ、検証者ノード、マイナーノードなどの構成要素が含まれています。サブネットはBittensorネットワークアーキテクチャの中で最も重要な部分です。各サブネットは独立して動作するコードの一部であり、特定のユーザーインセンティブと機能を定めていますが、メインネットと同じコンセンサスインターフェースを維持しています。現在、ルートサブネットを除いて、合計45のサブネットがあります。2024年5月から7月にかけて、サブネットの数は32から64に増加する見込みで、毎週4つの新しいサブネットが追加されます。サブネットには主に3つの役割が含まれています:1. サブネットの所有者: 基本コードの提供、インセンティブメカニズムの設定、マイナーの作業インセンティブの配分を担当します。2. マイナー: サーバーとマイニングコードの反復最適化を担当し、競争の中で先を行く。パフォーマンスが悪いマイナーは新しいマイナーに置き換えられる。注目すべきは、マイナーは複数のサブネットでノードを運営できることです。3. バリデーター:サブネットの貢献を評価し、その正確性を確保する責任があり、報酬を得る。バリデーターは追加収益を得るためにTAOトークンをステーキングすることができる。サブネットの排出(emission)メカニズムは、ネットワーク内でのTAOトークンの配分を決定します。通常、18%がサブネットの所有者に配分され、41%がバリデーターに、41%がマイナーに配分されます。サブネットには256のUDIスロットがあり、そのうち64がバリデーターに、192がマイナーに配分されます。ステーク量が最も多い64名のバリデーターのみが許可を得て、アクティブなバリデーターと見なされます。サブネット登録後は7日の免疫期間があります。初回登録費用は100 TAOで、再登録の価格は倍増しますが、時間が経つにつれて戻ります。すべてのサブネット位置が埋まると、新しく登録されたサブネットは、排出量が最も少なく免疫期間外のサブネットを置き換えます。したがって、サブネットは検証者のステーク量とマイナーの効率を常に向上させる必要があります。Bittensorのサブネットアーキテクチャのおかげで、分散化AIデータネットワークMasaが成功裏に立ち上がり、ネットワーク内で初のデュアルトークン報酬システムとなり、1800万ドルの資金調達を実現しました。! [Bittensor:AIサブネットはSwarm Intelligenceネットワークをどのように再構築していますか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-1c84109da5ff6ffbd817edf590d0eec0)# Bittensorのコンセンサスと証明メカニズム:ネットワークの安全性と効率を確保するBittensorネットワークは、ネットワークの安全性、データ品質、計算リソースの効率的な利用を確保するために、さまざまな革新的なコンセンサスおよび証明メカニズムを採用しています。知能証明メカニズム(PoI)はBittensorの独自の検証とインセンティブメカニズムです。このメカニズムの下で:- マイナーのノードは、自然言語処理、データ分析、機械学習モデルのトレーニングなどのタスクを完了することで、その作業を証明します。- バリデーターがマイナーにタスクを割り当て、完了品質に基づいて評価します。YumaコンセンサスはBittensorネットワークのコアコンセンサスメカニズムです。このメカニズムでは:- バリデーターはタスクの完了状況に基づいて評価を行い、その評価をYumaコンセンサスアルゴリズムに入力します。- ステーキングTAOの数量が多いバリデーターのスコアの重みが高くなります。- アルゴリズムは、大多数の検証者の結果から大きく逸脱した評価を除外します。- システムは最終的に総合スコアに基づいてトークン報酬を配分します。Yumaコンセンサスの重要な特徴の一つは「データ不可知原則」であり、これはデータ処理プロセスにおけるプライバシーと安全性を保証します。ノードは、処理されるデータの具体的な内容を理解することなく、計算と検証を行うことができます。さらに、BittensorはMOE(混合専門家)メカニズムを導入し、1つのモデルアーキテクチャに複数の専門レベルのサブモデルを統合しています。各専門モデルは特定の分野の問題を処理する際に相対的な利点を持っています。新しいデータが導入されると、異なるサブモデルが協力して動作し、単一のモデルよりも優れた結果を得ることができます。Yumaコンセンサスメカニズムの協力により、検証者は専門家モデルに対して評価とランキングを行い、トークン報酬を分配することで、モデルの継続的な最適化と改善を促進します。! [Bittensor:AIサブネットはSwarm Intelligenceネットワークをどのように再構築していますか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-bb4bc6663bb70a74645896ab5b06ee64)# Bittensorサブネットエコシステム:百花繚乱のAIアプリケーション現在までに、Bittensorのサブネット登録数は45に達し、そのうち40が命名されています。過去にサブネットの数が制限されていた時期には、登録競争が非常に激しく、登録価格は一時100万ドルに達しました。Bittensorが徐々により多くのサブネットの枠を開放するにつれて、新たに登録されたサブネットは、稼働時間が長いサブネットに比べて安定性やモデルの効果が劣る可能性があります。しかし、サブネットの淘汰メカニズムのおかげで、長期的にはこれは優勝劣敗のプロセスとなり、性能が悪いサブネットは生き残りにくくなるでしょう。現在、rootサブネットを除いて、19号、18号、1号サブネットが最も注目されており、排出量の割合はそれぞれ8.72%、6.47%、4.16%です。19号サブネットVisionは分散化された画像生成と推論に焦点を当てており、トップクラスのオープンソースLLM、画像生成モデルなどのリソースを提供しています。現在、そのスロット登録費用は3.7 TAOで、24時間のノード総収益は約627.84 TAOです。新しく登録されたノードが平均的な水準に達した場合、日々の収益は2.472 TAO、約866ドルに達する可能性があります。18号子網Cortex.tはCorcelによって開発され、最先端のAIプラットフォームを構築することに取り組んでおり、APIを通じて高品質のテキストと画像のレスポンスを提供しています。現在のスロット登録費用は3.34 TAOで、24時間のノード総収益は約457.2 TAOです。新しく登録されたノードが平均水準に達した場合、日々の収益は1.76 TAO、約553.64ドルに達する可能性があります。1号サブネットはOpentensor財団が開発したテキスト生成分散化サブネットであり、Bittensorの最初のサブネットプロジェクトとして、いくつかの疑問を受けました。今年の3月、Taproot Wizardsの創設者Eric Wallは、TAOトークンをAI分野のミームコインと称し、1号サブネットが質問に答える際に多くのノードがAIを通じて類似の結果を導き出すことが、実際の問題解決効率を向上させないことを指摘しました。これらの生成モデルに加えて、Bittensorエコシステムにはデータ処理の大モデルや取引AIモデルなど、さまざまなタイプが含まれています。例えば、サブネット22 Meta SearchはTwitterデータを分析して市場の感情分析を提供し、サブネット2 Omronは深層ニューラルネットワークを利用してステーキング戦略を学習・最適化します。収益リスクの観点から見ると、スロットを数週間以上成功裏に運営できれば、収益はかなりのものになります。しかし、新規登録ノードが高性能なグラフィックカードを採用せず、ローカルアルゴリズムを最適化できない場合、激しい競争の中で生き残ることは難しいです。! [Bittensor:AIサブネットはSwarm Intelligenceネットワークをどのように再構築していますか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-a6491289020557c0f4df9c6f4fd1a48f)# 将来の展望:機会と課題が共存する未来を見据えると、Bittensorおよびそれが代表するWeb3+AI分野は、巨大な機会と課題に直面しています。1. 市場の熱気が持続: AIコンセプトの熱気はWeb3に劣らず、さらには元々Web3に流れる可能性のあった資金の一部を引き寄せています。Web3+AI分野は、相当長い間、市場の焦点の地位を維持することが期待されています。2. プロジェクトの利点が明確: Bittensorは従来のVC主導のプロジェクトではなく、ローンチ以来著しい上昇を示し、技術と市場のサポートを兼ね備えています。3. 技術革新の先導: BittensorはWeb3+AIプロジェクトの各自の戦いの状況を打破し、その独自のサブネットアーキテクチャによりAIチームが分散化ネットワークに移行するためのハードルを下げました。競争淘汰メカニズムは、サブネットプロジェクトがモデルを継続的に最適化し、ステーキング量を増加させることを強制します。4. 潜在リスクが存在します: サブネットの枠が増加し、登録のハードルが下がることで質の低いプロジェクトが流入する可能性があります。同時に、サブネットの数が増えるにつれて、個々のサブネットが得られるTAOの報酬は徐々に減少します。もしTAOトークンの価格がそれに伴って上がらない場合、期待した収益を得られない可能性があります。総じて、BittensorはAIとブロックチェーン技術の融合における重要な試みを表しています。分散化されたAIの発展に革新的なプラットフォームを提供し、AI業界の構図を再構築する可能性を秘めています。しかし、激しい市場競争の中で際立ち、長期的な成長を維持するためには、Bittensorは絶えず革新を続け、技術と経済モデルを最適化し、潜在的なリスクを効果的に管理する必要があります。今後、より多くの質の高いプロジェクトが参加し、技術がさらに成熟するにつれて、BittensorエコシステムはWeb3+AI分野でますます重要な役割を果たすことが期待されます。! [Bittensor:AIサブネットはSwarm Intelligenceネットワークをどのように再構築していますか? ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-a6a0a9cd30f27b7e81c269677cfe6de7)
Bittensor: Web3+AIの先駆者 分散化されたインテリジェントネットワークが未来を切り開く
AI革命:中央集権化から分散化への転換
人工知能技術の飛速な発展は、私たちを全く新しいデータ駆動の時代へと導いています。深層学習や自然言語処理などの分野での画期的な進展により、AIの応用は至る所に広がっています。2022年にChatGPTが登場したことで、AI業界全体が大きな注目を集め、その後、テキスト生成から動画制作に至るさまざまなAIツールが次々と登場し、AIは私たちの働き方や生活様式を変えつつあります。2030年までに、AI業界の市場規模は驚異の1850億ドルに達すると予測されています。
しかし、現在AI業界は主に少数のテクノロジー大手によって独占されており、これは避けられない形でデータの集中、計算リソースの不均等な配分など一連の課題をもたらしています。一方、Web3の分散化の理念は、これらの問題を解決するための新たな可能性を提供しています。Web3の分散型ネットワークにおいて、AIの発展の構図が再形成されることが期待されています。
この背景の中で、一連の高品質なWeb3+AIプロジェクトが登場しました。その中で、Bittensorプロジェクトは重要なギャップを捉えました - ブロックチェーンの競争とインセンティブメカニズムを通じて、自己選別競争メカニズムを備えたAIアルゴリズムプラットフォームを構築し、最も優れたAIプロジェクトを保持することを目的としています。この革新的なモデルは、従来のAI開発の壁を打破し、業界に新たな活力をもたらすことが期待されています。
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Bittensor:分散型AIネットワークのパイオニア
Bittensorは分散化された機械学習ネットワークとデジタル商品市場です。以下のいくつかの重要な特徴があります:
分散化:Bittensorは数千の分散コンピュータから成るネットワーク上で動作し、データ集中などの問題を効果的に解決します。
公平なインセンティブメカニズム: ネットワークはサブネットに対して提供する報酬をその貢献に比例させ、サブネット内部の報酬配分も同様の原則に従います。
機械学習リソース:機械学習計算リソースを必要とする個人にサービスを提供します。
多様化されたデジタル商品の市場:最初は機械学習モデルと関連データの取引に特化していましたが、現在はあらゆる形式のデータを取引できるプラットフォームに成長しました。
Bittensorの発展の過程は、技術革新とコミュニティ構築のハイライトに満ちています:
言うまでもなく、Bittensorは発展の過程で伝統的なベンチャーキャピタルにあまり依存せず、トークンインセンティブを通じてノードやマイナーの参加を引き寄せ、ネットワークの分散化特性を維持しています。本質的には、BittensorはGPUマイナーによって駆動されるAI計算力とサービスプロジェクトです。
BittensorのネイティブトークンTAOは、多くの点でビットコインに似ており、総供給量は2100万枚で、4年ごとに半減します。TAOは公平なスタート方式で分配され、プレマイニングやチームの保留はありません。現在、ネットワークは約12秒ごとに1ブロックを生成し、各ブロックには1 TAOの報酬があります。これらの報酬は貢献に応じて各サブネットに分配され、その後サブネットが所有者、検証者、マイナーに配分します。
TAOトークンはBittensorネットワークで計算リソース、データ、AIモデルを購入するために使用でき、同時にコミュニティガバナンスに参加するための証明書でもあります。現在、Bittensorネットワークの総アカウント数は10万を超え、非ゼロアカウント数は8万に達しています。過去1年間でTAOの価格は大幅に上昇し、現在の時価総額は22.78億ドル、コイン価格は321ドルです。
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Bittensorのサブネットワークアーキテクチャ: 集団知の基盤
Bittensorプロトコルは、ネットワーク参加者間で機械学習の能力と予測を交換し、モデルやサービスの共有協力を促進する分散化された機械学習プロトコルです。プロトコルには、ネットワークアーキテクチャ、サブテンソル、サブネットアーキテクチャ、検証者ノード、マイナーノードなどの構成要素が含まれています。
サブネットはBittensorネットワークアーキテクチャの中で最も重要な部分です。各サブネットは独立して動作するコードの一部であり、特定のユーザーインセンティブと機能を定めていますが、メインネットと同じコンセンサスインターフェースを維持しています。現在、ルートサブネットを除いて、合計45のサブネットがあります。2024年5月から7月にかけて、サブネットの数は32から64に増加する見込みで、毎週4つの新しいサブネットが追加されます。
サブネットには主に3つの役割が含まれています:
サブネットの所有者: 基本コードの提供、インセンティブメカニズムの設定、マイナーの作業インセンティブの配分を担当します。
マイナー: サーバーとマイニングコードの反復最適化を担当し、競争の中で先を行く。パフォーマンスが悪いマイナーは新しいマイナーに置き換えられる。注目すべきは、マイナーは複数のサブネットでノードを運営できることです。
バリデーター:サブネットの貢献を評価し、その正確性を確保する責任があり、報酬を得る。バリデーターは追加収益を得るためにTAOトークンをステーキングすることができる。
サブネットの排出(emission)メカニズムは、ネットワーク内でのTAOトークンの配分を決定します。通常、18%がサブネットの所有者に配分され、41%がバリデーターに、41%がマイナーに配分されます。サブネットには256のUDIスロットがあり、そのうち64がバリデーターに、192がマイナーに配分されます。ステーク量が最も多い64名のバリデーターのみが許可を得て、アクティブなバリデーターと見なされます。
サブネット登録後は7日の免疫期間があります。初回登録費用は100 TAOで、再登録の価格は倍増しますが、時間が経つにつれて戻ります。すべてのサブネット位置が埋まると、新しく登録されたサブネットは、排出量が最も少なく免疫期間外のサブネットを置き換えます。したがって、サブネットは検証者のステーク量とマイナーの効率を常に向上させる必要があります。
Bittensorのサブネットアーキテクチャのおかげで、分散化AIデータネットワークMasaが成功裏に立ち上がり、ネットワーク内で初のデュアルトークン報酬システムとなり、1800万ドルの資金調達を実現しました。
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Bittensorのコンセンサスと証明メカニズム:ネットワークの安全性と効率を確保する
Bittensorネットワークは、ネットワークの安全性、データ品質、計算リソースの効率的な利用を確保するために、さまざまな革新的なコンセンサスおよび証明メカニズムを採用しています。
知能証明メカニズム(PoI)はBittensorの独自の検証とインセンティブメカニズムです。このメカニズムの下で:
YumaコンセンサスはBittensorネットワークのコアコンセンサスメカニズムです。このメカニズムでは:
Yumaコンセンサスの重要な特徴の一つは「データ不可知原則」であり、これはデータ処理プロセスにおけるプライバシーと安全性を保証します。ノードは、処理されるデータの具体的な内容を理解することなく、計算と検証を行うことができます。
さらに、BittensorはMOE(混合専門家)メカニズムを導入し、1つのモデルアーキテクチャに複数の専門レベルのサブモデルを統合しています。各専門モデルは特定の分野の問題を処理する際に相対的な利点を持っています。新しいデータが導入されると、異なるサブモデルが協力して動作し、単一のモデルよりも優れた結果を得ることができます。
Yumaコンセンサスメカニズムの協力により、検証者は専門家モデルに対して評価とランキングを行い、トークン報酬を分配することで、モデルの継続的な最適化と改善を促進します。
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Bittensorサブネットエコシステム:百花繚乱のAIアプリケーション
現在までに、Bittensorのサブネット登録数は45に達し、そのうち40が命名されています。過去にサブネットの数が制限されていた時期には、登録競争が非常に激しく、登録価格は一時100万ドルに達しました。Bittensorが徐々により多くのサブネットの枠を開放するにつれて、新たに登録されたサブネットは、稼働時間が長いサブネットに比べて安定性やモデルの効果が劣る可能性があります。しかし、サブネットの淘汰メカニズムのおかげで、長期的にはこれは優勝劣敗のプロセスとなり、性能が悪いサブネットは生き残りにくくなるでしょう。
現在、rootサブネットを除いて、19号、18号、1号サブネットが最も注目されており、排出量の割合はそれぞれ8.72%、6.47%、4.16%です。
19号サブネットVisionは分散化された画像生成と推論に焦点を当てており、トップクラスのオープンソースLLM、画像生成モデルなどのリソースを提供しています。現在、そのスロット登録費用は3.7 TAOで、24時間のノード総収益は約627.84 TAOです。新しく登録されたノードが平均的な水準に達した場合、日々の収益は2.472 TAO、約866ドルに達する可能性があります。
18号子網Cortex.tはCorcelによって開発され、最先端のAIプラットフォームを構築することに取り組んでおり、APIを通じて高品質のテキストと画像のレスポンスを提供しています。現在のスロット登録費用は3.34 TAOで、24時間のノード総収益は約457.2 TAOです。新しく登録されたノードが平均水準に達した場合、日々の収益は1.76 TAO、約553.64ドルに達する可能性があります。
1号サブネットはOpentensor財団が開発したテキスト生成分散化サブネットであり、Bittensorの最初のサブネットプロジェクトとして、いくつかの疑問を受けました。今年の3月、Taproot Wizardsの創設者Eric Wallは、TAOトークンをAI分野のミームコインと称し、1号サブネットが質問に答える際に多くのノードがAIを通じて類似の結果を導き出すことが、実際の問題解決効率を向上させないことを指摘しました。
これらの生成モデルに加えて、Bittensorエコシステムにはデータ処理の大モデルや取引AIモデルなど、さまざまなタイプが含まれています。例えば、サブネット22 Meta SearchはTwitterデータを分析して市場の感情分析を提供し、サブネット2 Omronは深層ニューラルネットワークを利用してステーキング戦略を学習・最適化します。
収益リスクの観点から見ると、スロットを数週間以上成功裏に運営できれば、収益はかなりのものになります。しかし、新規登録ノードが高性能なグラフィックカードを採用せず、ローカルアルゴリズムを最適化できない場合、激しい競争の中で生き残ることは難しいです。
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将来の展望:機会と課題が共存する
未来を見据えると、Bittensorおよびそれが代表するWeb3+AI分野は、巨大な機会と課題に直面しています。
市場の熱気が持続: AIコンセプトの熱気はWeb3に劣らず、さらには元々Web3に流れる可能性のあった資金の一部を引き寄せています。Web3+AI分野は、相当長い間、市場の焦点の地位を維持することが期待されています。
プロジェクトの利点が明確: Bittensorは従来のVC主導のプロジェクトではなく、ローンチ以来著しい上昇を示し、技術と市場のサポートを兼ね備えています。
技術革新の先導: BittensorはWeb3+AIプロジェクトの各自の戦いの状況を打破し、その独自のサブネットアーキテクチャによりAIチームが分散化ネットワークに移行するためのハードルを下げました。競争淘汰メカニズムは、サブネットプロジェクトがモデルを継続的に最適化し、ステーキング量を増加させることを強制します。
潜在リスクが存在します: サブネットの枠が増加し、登録のハードルが下がることで質の低いプロジェクトが流入する可能性があります。同時に、サブネットの数が増えるにつれて、個々のサブネットが得られるTAOの報酬は徐々に減少します。もしTAOトークンの価格がそれに伴って上がらない場合、期待した収益を得られない可能性があります。
総じて、BittensorはAIとブロックチェーン技術の融合における重要な試みを表しています。分散化されたAIの発展に革新的なプラットフォームを提供し、AI業界の構図を再構築する可能性を秘めています。しかし、激しい市場競争の中で際立ち、長期的な成長を維持するためには、Bittensorは絶えず革新を続け、技術と経済モデルを最適化し、潜在的なリスクを効果的に管理する必要があります。今後、より多くの質の高いプロジェクトが参加し、技術がさらに成熟するにつれて、BittensorエコシステムはWeb3+AI分野でますます重要な役割を果たすことが期待されます。
! Bittensor:AIサブネットはSwarm Intelligenceネットワークをどのように再構築していますか?