オピニオン：ビテンザーにはいくつかの重大な欠陥がある。

著者：Teng Yan、Delphi Digitalの元NFT研究責任者、翻訳：0xjs@GoldenFinance

私は分散型集合知のアイデアに魅了されているので、最近、ドメイン固有のAIネットワークを立ち上げるためにBittensorモデルを探求しています。

しかし、Bittensorにはいくつかの重大な欠陥があることがわかりました。私が見つけたものは衝撃的で、私を立ち止まらせました。

Bittensorクイックレビュー

Source: bittensor.com

Bittensorは、AIモデルのための分散型インセンティブネットワークとして運営されています。

32のサブネットで、採掘者は特定の基準と競争するAIモデルを展開します。その後、バリデーターがこれらの出力を評価してランク付けし、マイナーたちは相対的なパフォーマンスに基づいてTAOトークンを獲得する。現在、これらのサブネットは、テキスト生成、画像生成、音声合成、モデルの微調整などのタスクを扱っている。

「AIモデルのための競馬」：DALL-E 2

一言で言えば：これはAIモデルのための競馬です。AIモデルの競馬です。最高の馬（モデル）が最大の報酬を得る。

ここで重要なのは、金銭的なインセンティブによって、最もパフォーマンスの高いモデルやイノベーターが、最も関連性の高いサブネットワークに自然と引き寄せられるということです。

私は昨年11月、Bittensorに関する初期の考えを初めて共有しました。それ以来、BittensorはCrypto Twitterの寵児となり、分散型AIムーブメントの旗手となりました。今日現在、Bittensorの時価総額は28億ドル、完全希薄化後の評価額は85億ドルです。

前途多難

私見では、Bittensorの最大の問題は次のとおりです：

1.水平経済が壊れている

正しく実装されていれば、最高のアウトプットを生み出すためのサブネット内でのインセンティブ主導の競争は理にかなっています。

太字で大文字の「もし」に注目してほしい。

インセンティブゲーミング、リレーマイニング、真の正しい出力に関する検証者の知識などの課題があります。これらの問題は、十分な研究と実験によって対処できると信じています。いくつかのサブネットでは、リレーマイニングやその他の不正行為を抑止するための手段を講じたり、基準を修正したりしています。

しかし、競争が水平方向に拡大すると、経済モデルは崩壊し始めます。

サブネットは、より大きなインフレ報酬の配分を求めて、互いに競争しなければなりません。このことは、ダイナミックTAOが実装されればさらに明らかになるでしょう（サブネットは独自のダイナミックトークンを持ち、トークン所有者はサブネット間の報酬分配に影響を与えることができます）

このことは、次のような疑問を投げかけます：

異なるサブネットがBittensorネットワークにもたらす経済的価値を、TAO所有者はどのように比較すべきでしょうか？たとえば、

(1) 音声合成モデル（サブネット3）対

(2) X線疾患のスクリーニングのための視覚モデル

ですか？

それぞれのケースで生成される値はまったく異なります。これを説明する方法はいくつもありますが、答えは決して決定的なものではありません。各サブネットワークの価値貢献を決定するために市場原理に頼ることは、長期的な戦略展開にとって最適ではありません。

AAPLの株主全員に、アップルが次に開発すべき製品について投票させるようなものです。

2.サブネットの競争上の課題

Bittensorサブネットが、一般的な画像やテキスト生成などの基本的な生成AIタスクにおいて競争力があるかどうかは疑問です。これらの分野に秀でたオープンソースプロジェクトはすでに数多くあり、多くの場合、評判や研究貢献、公共サービスによって推進されています。

たとえば、Meta社がオープンソースツールとしてリリースした強力な大規模言語モデル（LLM）であるLlama-3がそうです。Llama-3の開発には何十億ドルもの資金が投じられたにもかかわらず、Llama-3はまだ自由に利用でき、コミュニティの強力なサポートを享受しています。先週のリリース以来、Huggingfaceで50万回以上ダウンロードされている。

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ベンチマーク比較によると、Llama-3のようなオープンソースのLLMはすでにクラス最高であり、OpenAIのGPT-4のようなプロプライエタリなモデルと同等であることは間違いありません。

現在までのところ、Bittensorサブネットが既存のオープンソースモデルを上回る結果や機能を達成しているのを見たことがありません。また、確立されたベンチマークを上回るという証拠も見たことがありません。ある時点で、それがそうであるかどうかを自問する必要があります。

3.スマートネットは運営コストが高い

ネットワークの運営は、ネイティブトークンであるTAOに大きく依存しています。マイナーは主に、計算アービトラージの機会を見つけたとき、特にマイニング報酬が計算コストを上回ったときにネットワークに参加します。

TAOの需要は、

(1)投機家（ここでは議論しませんが、ワームの一群）

(2)より多くのBittensorサブネットの追加、またはマイナーやバリデーターになるための需要の増加に依存します。しかし、この成長は既存の参加者のやる気を失わせる傾向があります。トークン価格の下落は、採掘者や検証者の単位あたりの経済性が圧迫されるため、ネットワーク活動の反射的な減少につながる可能性があります。

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ソース：taostats.io

Bittensorは運用コストが高く、サブネット所有者+採掘者+認証者に1日あたり7,200ドルを支払っています。TAOに支払っています。これは1日あたり約320万ドル、年間12億ドルに相当します。

ここで重要な疑問が生じます。このお金はどこから来るのでしょうか？主に投機家だ。しかし、Bittensorは1年で12億ドルの価値を生み出すだろうか？すでにその価値よりもはるかに高く評価されているかもしれない。

4.透明性

Bittensorはある程度の分散化を提供していますが、オープンソースではないことは注目に値します。

• 採掘者は何をしているのか？

• どのようなアルゴリズムを実行しているのか？

• 最終結果はどのように出されるのか？

このような透明性の欠如は、多くの開発者が基礎となる推論プロセスを明確に理解する必要があるため、サブネット出力を使って開発されるアプリケーションの多様性を制限する可能性があります。

私はBittensorに恨みはありません。実際、暗号×AIという新たな領域における最も興味深い実験の1つだと思います。

Bittensorは、そのビジョンの周りに賢い人々を集めることに成功しました。将来の多くのプロジェクトに刺激を与えるかもしれない。しかし、Bittensorは現実世界での成功のチャンスを得るために、現在の課題に正面から取り組まなければならない。

• ネットワーク内のすべてのサブネットが、関連性のないさまざまなタスクに分散しているのではなく、セクターごとに分かれていれば、より大きな相乗効果が得られるでしょう。

• 例えば、「ゲノム研究／創薬のBittensor」や「金融／貿易のBittensor」などを想定しています。これは実際に非常にうまくいく。このようなビジョンの一致は、経済的結束、戦略的方向性、事業開発努力を促進する。

• Bittensorの経済モデルは(現状では)、あまり注目されていないが、的を絞ったインセンティブから利益を得ることができるAIの生態学的ニッチに最も適しているかもしれない。潜在的なアプリケーションには、トークン価格の予測など、暗号通貨特有のタスクが含まれます。

結論として、私はAIの非中央集権化が世界で非常に重要な役割を果たすと強く信じています。私の考えについては、今後の投稿で詳しく述べたいと思います。