IOSG｜Tao - AI铁王座的权力游戏

前言

AI开发随着近年来，数据，计算能力，和算法研究的进展，产生了巨大的突破，特别是OpenAI GPT-4的出现，所代表的基础LLM大模型的到来，推动了生产力的提升和社会效率的变革。

但是这些以GPT-4所代表的闭源大模型弊端也显示了出来，即中心化的模型，通常会有third party integrations的限制，使得基于中心化模型的AI agent的拓展性和可互相协作性受到打击。

因此开源大模型如Llama等系列的模型受到了越来越多researchers的追捧，但是open source 并不代表transparency, 它也有面临很多挑战。

主要的困境在，开源AI开发对于大部分贡献者来说，毫无任何的经济激励，即使有一些竞赛奖励的出现，但是这通常是一次性的，后续的改良开发工作还是需要为爱发电，除非到一定的规模以后，有了大的社区followers，才会有更多实现收入的可能，有更多的贡献者去继续改良。

因此，Bittensor这个AI项目尝试利用web3代币挖矿的方式，致力于让开源的AI开发变得更加可持续，可验证和高效运转。通过Yuma Consensus, 去引入并对齐资源与研究方Miner，验证方Validator, 和AI项目方Subnet Creator，让整个AI研究变得更加透明与去中心化，任何人都可以参与到AI的贡献中来，并赢得该有的奖励。

二级市场的代币的表现，也印证了人们的期待， 价格从2023年9月份的50多块美金，涨到了现在2024年12月份的500多块钱，涨幅达到了10倍！

近日，Bittensor的投资人兼Digtal Currency Group的创始人，成立了一个专门孵化bittensor生态内部subnet项目的加速器Yuma并担任CEO，显示出了他对Bittensor项目的信心和潜力。

Source: Coindesk

当然，任何项目的成功无法不经历质疑。Bittensor自从项目诞生以来，也有非常多的FUD，我们在此文章中，总结了许多还未得到完整解答的疑问，并尝试通过研究分析去理解Bittensor未来在去中心AI赛道的定位与可能性。

Bittensor是什么？

Bittensor是由来自加拿大多伦多的团队，Jacob Robert Steeves，Ala Shaabana，Garrett Oetken一起在2021年创立。

Bittensor是一个去中心化的AI基础设施，被AI开发人员用于在其上构建和部署机器学习模型或者其他AI相关的开发。许多Web3的AI项目，无论其自己本身是否已经有一个本身的区块链，都可以接入Bittensor的区块链”subtensor”，成为其中的一个子网络subnet。

Subnet是什么?

子网构成Bittensor生态系统的核心，Bittensor的每个subnet都是一个独立的基于激励的竞争市场。任何人都可以创建一个子网，自定义该子网要执行的任务是什么，并且设计激励机制（在机器学习类比中，激励机制可以理解为目标损失函数，可以引导模型训练走向理想的结果）。只需要支付注册费用（以TAO为计价）来创建子网，就可获得一个子网的netuid。注意，一个子网创建者并不需要承担子网内的运行任务，而是把操作该子网任务的权利转交给其他人。

操作该子网的任务提供了其它人另一种参与方式 ，即加入一个现有的子网。如果是加入现有子网，那可以有两种方式参与：作为子网矿工miner或子网验证者validator。除了支付以TAO为计价的注册费用（如果是验证者还需要质押TAO）以外，他只需要提供一台具有足够计算资源的计算机，并将该计算机以及他的钱包注册到一个subnet子网中，同时在这台计算机上运行子网建立者提供的子网矿工模块miner module或子网验证者模块validator module（模块均为Bittensor API里的Python 代码）。

子网的竞争市场是如何工作的?

子网竞争的运作方式如下：假设你决定成为一名子网矿工subet miner。子网验证者subnet validator会分配一些任务给你完成。子网中的其他矿工miner也会收到相同工种的任务。所有子网矿工完成任务后，将结果提交给子网验证者validator。

随后，子网验证者会各自评估并对子网矿工提交的任务质量进行排名。作为子网矿工，你将根据工作质量获得奖励（以 TAO 计价）。同样，其他子网矿工也会根据其表现获得相应的奖励。同时，子网验证者也会因为确保高质量的子网矿工获得更好的奖励而获得奖励，从而推动子网整体质量的持续提升。这些所有竞赛的过程都是根据子网建立者subnet creator所编写的代码激励机制，自动化完成的。

Source: Steps on how Subnet Creator defines Incentive Mechanism

激励机制最终是对子网矿工表现的评判。当激励机制得到良好校准时，可以形成良性循环，子网矿工在竞争中不断改进所需的任务。

相反，设计不当的激励机制可能会导致漏洞利用和走捷径，从而对子网的整体质量产生不利影响，并阻碍公平矿工的积极性。

每个子网miner的具体工作取决于该子网建立者当初建立该子网的目的是什么，即可以是比较多变的，也可是比较具体的。比如子网1的miner任务是响应子网验证器发送的文本提示并给出最佳的提示完成结果，又或者是子网47中miner的任务是提供存储。

每个子网络同时也有自己独特的研究和商业化方向，例如尝试去攻克某个AI领域的技术难点，比如去中心化AI的训练，可验证推理，又或者提供一些AI所需的基础设施和资源，例如GPU交易市场或者数据标注服务，又或者是帮助用户识别AIGC deepfake技术的subnet，比如Subnet 34 - BitMind。

目前Bittensor已有超过55个子网，而这个数字还在不停地增加！

Source: IOSG Ventures

Subtensor区块链的作用

显然，区块链和项目代币TAO在这一系列竞赛的过程中，发挥了很大的作用。

首先，Subtensor 区块链在其账本中记录了所有子网的关键活动。更重要的是，Subtensor 区块链负责确定子网矿工和子网验证者的奖励分配。一个名为 Yuma 共识（YC）的算法在区块链Subtensor上持续运行。各个子网验证者分别为所有的子网矿工工作质量排名，而每个子网验证者的所有的排名都将会一起被送达，作为集体输入提供给 YC 算法。一般不同子网验证者的排名会在不同时间到达Subtensor，但是Subtensor上的YC算法会等所有的排名到达以后，通常是每隔 12 秒，YC 算法会基于所有验证者的排名输入计算出奖励。这些奖励（以 TAO 计价）会被存入子网矿工和子网验证者的钱包中。Subtensor 区块链会为每个子网独立地持续不断地运行着 YC 算法。

YC共识算法主要是考虑两个因素，第一是每个子网验证器都会维护的一个权重向量，向量的每个元素代表对分配给子网矿工的权重，该权重表示子网矿工根据该子网验证器的历史执行情况，每个子网验证器通过该权重向量对所有子网矿工进行排名。第二个因素是，每个验证者和矿工的质押数量。链上的Yuma共识会使用该权重向量和质押数量来计算奖励，并在子网验证者和子网矿工中分配。

而Bittensor API则会起到传输并连接子网上的验证者意见和Subtensor区块链上的Yuma共识的作用。另外，同一个子网中的验证者只会连接到同一个子网中的矿工，不同子网的验证者以及矿工不会互相沟通和连接。

Source: Bittenso

Validator的博弈论

要作为子网验证者或子网矿工参与，必须先注册并质押。注册意味着在想选的子网中注册密钥，获得该子网中的 UID 插槽，UID插槽代表了对该子网的验证权利。注意，子网验证者可以同时拥有多个UID插槽，并为多个子网进行验证，但是不需要质押数量有所提升，质押一次数量TAO即可选择多个UID插槽，为多个子网验证（类似restaking的概念）。

因此为了获得最多的reward奖励，验证质押者会倾向于选择为所有的子网提供验证服务。但是，并不是所有质押了的验证者，都有权利真正提供质押服务。一个subnet中只有根据质押数量排名的前64个验证者，才被视为拥有该子网的真正的验证许可。这降低了验证者作恶的风险，因为质押数量成为了一个很高的门槛并提升了作恶的成本（必须至少得有1000 TAO 才能在子网中设置权重）。每个验证者为了提升自身的质押数量，会尝试去建立良好的声誉和业绩记录，去吸引更多TAO的委托质押来增加质押数量，成为该子网的前64个验证者。

当子网验证者和子网矿工（运行矿工不需要质押）将密钥注册到子网后，就可以开始挖矿了。

独特的代币激励经济

所有的TAO代币奖励都是新铸造的，与比特币类似。Bittensor的$TAO具有与比特币相同的代币经济学和发行曲线。TAO供应：总量上限为2100万，每4年减半。

Bittensor以公平启动的方式开始，没有预挖的TAO代币或ICO。目前，网络每天生成7,200个TAO，每个区块生成1个TAO，区块大约每12秒产生一个。代币总供应量上限设定为2100万，遵循类似比特币的程序化发行计划。

然而，Bittensor引入了一个独特的机制，即一旦总供应量的一半被分发，发行速率就会减半。这个减半大约每4年发生一次，并在剩余代币的每一半分界点继续进行，直到2100万个TAO代币全部流通。

尽管TAO采用了比特币的发行曲线和理念，但由于其回收机制，这条曲线是积极动态的，并不像比特币那样完全固定。

回收机制：

当前周期的每日代币发行量为7,200个TAO（与比特币从2009年1月到2012年11月的第一个周期发行量相同）。

然而，每天都有一定数量的动态TAO通过密钥（重新）注册进行回收。

要成为矿工或验证者，必须在网络中注册一个密钥，并满足其他GPU和算力要求。而注册需要回收TAO，即支付一定数量的TAO重新投入网络。

每次密钥（重新）注册都会将该TAO从流通供应中移除，并重新放入协议的发行池中，未来可以再次被开采。

这种机制推迟了计划中的4年减半时间，因为回收的TAO是动态的。当更多密钥被（重新）注册、TAO回收成本增加或其他子网发布时，回收的TAO可能会大幅增加。

不仅如此，注册不仅适用于新加入者，也适用于那些由于以下原因被取消注册的用户：

• 对于矿工，他们的模型和推理在其他矿工中不够具竞争力；

• 对于验证者，他们未能持续设置正确的权重、维持发行，或在密钥中没有足够的TAO（自我委托+其他委托者的份额）。

这些因素本身也会加剧注册需求的增长。

回收的TAO数量 = 各子网总和注册（或重新注册）密钥数量 * 平均注册（或重新注册）成本）

因此，原计划在启动4年后进行的第一次减半可能会推迟到5年或6年，甚至更久。这完全取决于TAO的发行量与回收量之间的平衡。

Bittensor网络于2021年1月3日上线，根据来自taostats的代币回收数据，计划中的减半日期预计将延迟到2025年11月。

Source: https://taostats.io/tokenomics

dTAO是什么?

dTAO 是 Opentensor/Bittensor 网络提出的一种创新的激励机制，旨在解决去中心化网络中资源分配效率低下的问题。与传统由验证者手动投票决定资源分配的方式不同，dTAO 引入了基于市场的动态调整机制，将资源分配与子网网络性能直接挂钩，从而优化奖励分配的公平性和效率。

核心机制

1. 基于市场的动态资源分配
   动态 TAO 的分配机制建立在子网代币的市场表现基础上。网络中的每个子网拥有独立的代币，其相对价格决定了 TAO 发行量在子网之间的分配比例。随着市场信息的变化，这一分配比例会动态调整，确保资源流向高效且有潜力的子网。

2. 嵌入式流动性池设计
   每个子网配置一个由 TAO 和子网代币组成的流动性池（子网/TAO 代币对）。用户可通过将 TAO 抵押到流动性池中换取子网代币。这种设计激励用户对表现优异的子网进行投资，并间接支持网络的整体发展。

3. 公平代币分配机制
   子网代币通过“公平发行”（Fair Launch）模式逐步分配，确保团队需要通过长期的贡献和建设来逐步获取代币份额。这一机制避免了代币被快速抛售的风险，同时鼓励团队专注于技术改进和生态构建。

4. 用户与验证者的角色平衡
   动态 TAO 的资源分配不仅由市场决定，也受到验证者和用户的共同影响。验证者需像风险投资者（VC）一样，对团队的技术能力、市场潜力和实际表现进行严格评估。而用户通过质押 TAO 和参与市场交易，进一步推动子网的市场价值形成。

经济模型分析

1. 当前资金支持
   数据显示，目前网络中的子网每天平均可获得约 47,000 美元的奖励，对应年均约 1,700 万美元的支持。这一资金规模远高于传统 AI 创业公司种子轮（约 300 万美元）和 A 轮融资（约 1,400 万美元）的中位值，为子网的快速发展提供了强大助力。

2. 未来潜力
   当前Bittensor 的年预算预计达到 13 亿美元，堪比 OpenAI 和 Anthropic 等中心化AI研究机构。随着动态 TAO 的推出，未来 TAO 的新增发行将主要流向子网代币的流动性池，进一步推动生态内资本与价值的循环。

3. 长期激励
   dTAO 的设计通过将发行量与市场表现挂钩，极大地激励团队不断改进其技术和应用。这一机制也抑制了通过场外交易（OTC）快速套现的短期行为，为网络的长期可持续发展奠定了基础。

影响与意义

1. 资源分配优化

   dTAO 通过市场动态调整资源分配，确保高效用和高增长潜力的子网获得更多资源。这种机制不仅提高了网络整体效率，也推动了竞争与创新。

2. 去中心化的 AI 生态建设

   Bittensor 不仅是一个去中心化 AI 网络，更通过动态 TAO 成为 AI 网络的孵化平台。子网间的竞争与协作，进一步推动了去中心化 AI 生态系统的发展。

3. 生态参与者的激励

   动态 TAO 平衡了用户、验证者和团队三方利益，通过经济激励机制确保所有参与者都能为网络的成长做出贡献。

4. 验证者角色提升

验证者在网络中需扮演更为重要的角色。他们通过类似风险投资的方式，严格评估子网的价值与潜力，确保网络资源分配的科学性与合理性。

dTAO 的推出标志着去中心化网络资源分配机制的重大进步。通过市场化的动态调整、嵌入式流动性池设计和公平发行模式，dTAO 实现了资源分配的高效与公平。此外，其作为一个 AI 网络孵化平台，不仅赋能了子网的发展，也为去中心化 AI 网络的未来提供了新的发展路径。

Bittensor上的Agents应用

很多人说 Bittensor 是 VC 权贵所代表的AI币，已经落后于现今各大agents开发者框架生态中百花齐放的应用时代。随着最近 AI Agents 热潮的兴起，以及 AI Agent 相关代币总市值突破 100 亿美元，特别是以 Virtuals 生态为代表的项目，占了总Marketcap中的50亿美元市值为主导（包括各种实用类投资与投研分析型 Agents，如 $AIXBT、$VADER、$SEKOIA 等），Bittensor 在许多人眼中似乎正被甩在后面。

然而实际上，Bittensor 依然拥有许多 “Alpha”。许多人没有意识到的是, Virtuals/ai16z 在消费者 AI Agent 领域的成功，与 Bittensor 子网在去中心化 AI 基础设施上的努力，是互为补充的。

随着 Agents 的 TVL（总锁仓量）和影响力的扩大，强大的训练和推理基础设施变得更加重要。

目前，Virtuals与Bittensor在生态上进行了许多合作。

许多面向消费者的virtuals protocol agent由Bittensor 子网提供支持，利用 TAO 的算力和数据生态系统创造新的可能性，例

$TAOCAT

• TAOCAT 是 Virtuals 生态系统中 由Masa 打造的人工智能代理，其主要作用是作为 TAO 的坚定捍卫者，在 X上积极参与讨论，为 TAO 的影响力发声。

• TAOCAT 利用子网 42 Masa 的实时数据基础设施，和Bittensor 子网 19 提供的高级 LLM，在 Bittensor子网59上的 Agent Arena 中竞争TAO代币分配，创造了代币化 AI 价值捕获的新范式，任何用户在 X上的互动将成为 TAO Cat 的训练数据。

其它由Bittensor子网支持的项目有：

• $AION: 第一个能够预测预测结果并参与预测市场下注的 Agent, copy-trading复制交易功能也即将上线

• $SERAPH：首个专注于验证基础设施的项目，旨在认证即将席卷我们数字世界的 AI Agent 浪潮。

Virtuals和Bittensor的合作，证明了在 Bittensor 基础设施之上可以创造出巨大的实用价值。随着AgenTAO（SN62）的正式推出，这将成为 Bittensor 上自动化软件工程 Agent 的重要里程碑，所有 Bittensor 子网将逐步由 Bittensor 上的 Agents 而开发完成。未来，我们将会看到更多应用端的AI Agent从 Bittensor 生态中涌现！

Source: taogod

结语

Bittesor的未来是令人兴奋的，许多专门围绕Bittensor生态的研究与投资机构开始出现，类似于以太坊网络。包括DCG创始人的下场喊单，Podcast, 博客，还有专注于Bittensor投资的OSS Capital，致力于专门研究Bittensor生态同时又是一个subnet的研究组织，一个类似于paypal黑帮的bittensor的人脉网络已经形成，Contango, Canonical, Delphi Labs and DCG最近有个聚会，许多Crytpo x AI界的专家们，也开始向Bittensor靠其并支持。因此前段时间，Bittensor能够在Kaito的mindshare上超过Virtuals，其实并非毫无道理。过Virtuals，其实并非毫无道理。

Source: BitMind Bittensor Subet 34

而明年2025年4月份，Austin，Texax Bittensor将会举办一场300人+的The Endgame Summit大会和黑客松，专门专注于引入更多的subnets, validators和miners到bittensor生态，并开阔其版图。

Endgame Summit

当然不管是中心化的AI项目又或者是去中心化的AI项目也好，最终的标准，都将回归到产品上说话，目前，

Bittensor的生态已经涌现并且百花齐放。

Source: Outpost AI Research

近日，Bittensor的创始人在他的个人X上，总结了过去一年Bittensor各个subnets上的主要成就:

Source: https://x.com/const_reborn/status/1873359385373909008

因此，让我们继续保持对Bittensor的期待，看看未来将会有哪些产品与用例能从Bittensor跑出来，并且去成为人们的寻找特定 AI 问题解决方案的首选之地！