تحليل نظام بيئي شبكة فرعية Bittensor: استغلال الفرصة القادمة في بنية الذكاء الاصطناعي
نظرة عامة على السوق: ترقية Dynamic TAO تؤدي إلى انفجار النظام البيئي
في فبراير 2025، أكمل شبكة Bittensor ترقية Dynamic TAO (dTAO) التي تحمل أهمية تاريخية، حيث تم تحويل نمط حوكمة الشبكة إلى توزيع موارد غير مركزي مدفوع بالسوق. بعد الترقية، تمتلك كل شبكة فرعية رموز ألفا مستقلة، ويمكن لحاملي TAO اختيار موضوعات الاستثمار بحرية، مما يحقق آلية اكتشاف قيمة سوقية حقيقية.
تشير البيانات إلى أن ترقية dTAO أطلقت طاقة ابتكارية هائلة. في غضون بضعة أشهر فقط، نمت Bittensor من 32 شبكة فرعية إلى 118 شبكة فرعية نشطة، بزيادة بلغت 269%. تغطي هذه الشبكات الفرعية جميع المجالات الفرعية لصناعة الذكاء الاصطناعي، من الاستدلال النصي الأساسي، وتوليد الصور، إلى أحدث تقنيات طي البروتين، والتداول الكمي، مما يشكل الآن أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية اكتمالاً.
أداء السوق كان ممتازاً أيضاً. ارتفع إجمالي القيمة السوقية لأعلى شبكة فرعية من 4 ملايين دولار قبل الترقية إلى 690 مليون دولار، مع استقرار عائدات التثبيت السنوية بين 16-19%. يتم توزيع الحوافز الشبكية وفقاً لمعدل تثبيت TAO في السوق لكل شبكة فرعية، حيث تستحوذ أكبر 10 شبكات فرعية على 51.76% من الانبعاثات الشبكية، مما يعكس آلية السوق القائمة على المنافسة.
تحليل الشبكة الأساسية (أعلى 10 تصريفات)
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
القيمة الأساسية: تجديد تجربة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكلفة القدرة الحسابية بشكل كبير
تستخدم Chutes بنية "التشغيل الفوري"، مما يقلل وقت بدء تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي إلى 200 مللي ثانية، مع زيادة الكفاءة بمقدار 10 مرات. أكثر من 8000 عقدة GPU في جميع أنحاء العالم، تدعم النماذج الرائجة، وتعالج أكثر من 5 ملايين طلب يوميًا، مع التحكم في زمن الاستجابة في أقل من 50 مللي ثانية.
نموذج الأعمال ناضج، يعتمد على استراتيجية القيمة المضافة المجانية. من خلال التكامل مع منصة مفتوحة معينة، يتم تقديم دعم قوة الحوسبة للنماذج الشائعة، ويتم الحصول على الإيرادات من استدعاءات API. المزايا التكلفية ملحوظة، أقل بنسبة 85% من خدمة سحابية معينة. حاليًا، تجاوز إجمالي استخدام التوكنات 9042.37B، وقد خدم أكثر من 3000 عميل من الشركات.
بعد 9 أسابيع من إطلاق dTAO، وصلت القيمة السوقية إلى 100 مليون دولار، والقيمة السوقية الحالية 79 مليون دولار، ولديها خندق تقني عميق، وتقدم تجاري سلس، واعتراف عالي في السوق، وهي حاليا رائدة في الشبكة الفرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين حسابات الأجهزة
القيمة الأساسية: تحسين الأجهزة الأساسية، وزيادة كفاءة حسابات الذكاء الاصطناعي
تركيز على تحسين الحسابات على مستوى الأجهزة. من خلال أربعة وحدات تقنية: جدولة GPU، التجريد من الأجهزة، تحسين الأداء وإدارة كفاءة الطاقة، يتم تعظيم كفاءة استخدام الأجهزة. يدعم جميع أنواع الأجهزة، والأسعار مقارنة بالمنتجات المماثلة انخفضت بنسبة 90%، وكفاءة الحساب زادت بنسبة 45%.
حاليًا، تعد شبكة فرعية الثانية من حيث الانبعاثات على Bittensor، حيث تمثل 7.28٪ من انبعاثات الشبكة. تحسين الأجهزة هو عنصر أساسي في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، ويتميز بحواجز تقنية، مما يؤدي إلى اتجاه قوي لزيادة الأسعار، والقيمة السوقية الحالية 56M.
القيمة الأساسية: تقنية الحوسبة السرية، لضمان أمان خصوصية البيانات
النواة الأساسية لـ Targon هي TVM (آلة Targon الافتراضية) ، وهي منصة حساب سرية آمنة تدعم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستنتاجها والتحقق منها. تستخدم TVM تقنية حساب سرية من شركة معينة ، مما يضمن أمان وخصوصية سير العمل الكامل للذكاء الاصطناعي. يدعم النظام التشفير من النهاية إلى النهاية من مستوى الأجهزة إلى مستوى التطبيق ، مما يسمح للمستخدمين باستخدام خدمات الذكاء الاصطناعي القوية دون الكشف عن البيانات.
تارغون لديها عتبة تقنية عالية، ونموذج عمل واضح، ولديها مصدر دخل ثابت. تم بالفعل تفعيل آلية استرداد الدخل، حيث يتم استخدام جميع الإيرادات لاسترداد الرموز، وكانت آخر عملية استرداد 18000 دولار.
القيمة الأساسية: تدريب تعاوني لنماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، خفض عتبة التدريب
Templar هو الشبكة الفرعية الرائدة المتخصصة في التدريب الموزع لنماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، وتهدف إلى أن تصبح "أفضل منصة لتدريب النماذج في العالم". من خلال التدريب التعاوني باستخدام موارد GPU التي يساهم بها المشاركون من جميع أنحاء العالم، تركز على التدريب التعاوني والابتكار للنماذج المتقدمة، مع التأكيد على مقاومة الغش والتعاون الفعال.
فيما يتعلق بالإنجازات التقنية، نجح Templar في إكمال تدريب نموذج يحتوي على 1.2 مليار معلمة، بعد أكثر من 20 ألف دورة تدريبية، بمشاركة حوالي 200 وحدة معالجة رسوميات في العملية بأكملها. في عام 2024، سيتم ترقية آلية الالتزام والكشف، لتعزيز اللامركزية والأمان في التحقق؛ في عام 2025، سيتم الاستمرار في دفع تدريب النماذج الكبيرة، حيث يصل حجم المعلمات إلى أكثر من 70 مليار، مع أداء يتماشى مع المعايير الصناعية في اختبارات الذكاء الاصطناعي القياسية.
تتمتع Templar بميزة تقنية بارزة، حيث تبلغ القيمة السوقية الحالية 35 مليون، وتشغل 4.79% من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
القيمة الأساسية: تدريب الذكاء الاصطناعي بطريقة شعبية، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة الدخول
حل مشكلة تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. يعتمد نظام الجدولة الذكي على مزامنة التدرجات، ويقوم بتوزيع المهام بكفاءة على آلاف وحدات معالجة الرسوميات. تم الانتهاء من تدريب نموذج يحتوي على 118 تريليون معلمة، بتكلفة لا تتجاوز 5 دولارات في الساعة، أي أرخص بنسبة 70% مقارنة بالخدمات السحابية التقليدية، وسرعة التدريب أسرع بنسبة 40% من الحلول المركزية. تقلل الواجهة ذات الزر الواحد من عائق الاستخدام، وقد تم استخدامه في أكثر من 500 مشروع لتعديل النماذج، تغطي مجالات مثل الطب والمالية والتعليم.
القيمة السوقية الحالية 30M، الطلب في السوق كبير، المزايا التقنية واضحة، وهي واحدة من الشبكات الفرعية التي تستحق المتابعة على المدى الطويل.
6. التداول الخاص (SN8) - التداول الكمي المالي
القيمة الأساسية: إشارات تداول متعددة الأصول وتوقعات مالية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي
SN8 هو منصة للتداول الكمي اللامركزي وتوقعات التمويل، مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لإشارات التداول متعددة الأصول. تستخدم الشبكة التجارية الخاصة تقنيات التعلم الآلي في توقعات الأسواق المالية، وقد أنشأت هيكل نموذج توقعات متعدد المستويات. يجمع نموذج التوقع الزمني بين تقنيات LSTM وTransformer، مما يمكنه من معالجة بيانات السلاسل الزمنية المعقدة. يوفر نموذج تحليل مشاعر السوق مؤشرات عاطفية كإشارات مساعدة للتوقع من خلال تحليل وسائل التواصل الاجتماعي ومحتوى الأخبار.
يمكن رؤية عوائد الاستراتيجيات والاختبارات العكسية التي تقدمها مجموعة مختلفة من المعدنين على الموقع. يجمع SN8 بين الذكاء الاصطناعي و blockchain ، ويقدم طرق مبتكرة لتداول الأسواق المالية ، والقيمة السوقية الحالية 27M.
7. نتيجة (SN44) - تحليل وتقييم الرياضة
القيمة الأساسية: تحليل فيديو الرياضة، تستهدف صناعة كرة القدم بقيمة 600 مليار دولار
إطار رؤية الكمبيوتر الذي يركز على تحليل الفيديو الرياضي، يقلل من تكلفة تحليل الفيديو المعقدة من خلال تقنية التحقق الخفيفة الوزن. يستخدم التحقق على مرحلتين: كشف الملعب وفحص الكائنات المعتمد على CLIP، مما يقلل من تكلفة التوصيف التقليدية لمباراة واحدة التي تصل إلى آلاف الدولارات إلى 1/10 إلى 1/100. بالتعاون مع شركة معينة، كان متوسط دقة توقعات وكيل الذكاء الاصطناعي 70%، وقد وصل إلى دقة 100% في يوم واحد.
صناعة الرياضة كبيرة الحجم، والابتكار التكنولوجي ملحوظ، وآفاق السوق واسعة، Score هو شبكة فرعية ذات اتجاه تطبيق واضح، ويستحق الاهتمام.
8. OpenKaito (SN5) - نص مفتوح للاستدلال
القيمة الأساسية: تطوير نموذج تضمين النصوص، تحسين استرجاع المعلومات
OpenKaito يركز على تطوير نماذج تضمين النصوص بدعم من بعض المشاركين المهمين في المجال. كمشروع مفتوح المصدر مدعوم من المجتمع، يكرس OpenKaito جهوده لبناء قدرات عالية الجودة لفهم النصوص واستنتاجها، وخاصة في مجالات استرجاع المعلومات والبحث الدلالي.
تتواجد هذه الشبكة الفرعية في مرحلة البناء المبكرة، حيث يتم بناء النظام البيئي حول نماذج تضمين النصوص. ومن الجدير بالذكر أن هناك مشروعًا قادمًا سيتم دمجه، مما قد يوسع بشكل كبير من نطاق استخدامه وقاعدة مستخدميه.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
القيمة الأساسية: معالجة البيانات على نطاق واسع، إمداد بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
يتم معالجة 500 مليون صف من البيانات يومياً، ويصل الإجمالي إلى أكثر من 55.6 مليار صف، مع دعم 100 جيجابايت من التخزين. يوفر هيكل DataEntity وظائف أساسية مثل توحيد البيانات، وتحسين الفهرسة، والتخزين الموزع. آلية التصويت المبتكرة "الجاذبية" تحقق تعديل الوزن الديناميكي.
البيانات هي النفط للذكاء الاصطناعي، وقيمة البنية التحتية مستقرة، وموضعها البيئي مهم. كموفر بيانات لعدة شبكة فرعية، فإن التعاون العميق مع مشاريع مثل Score يعكس قيمة البنية التحتية.
TAOHash يسمح لبعض عمالة تعدين العملات المشفرة بإعادة توجيه قوة الحوسبة إلى شبكة Bittensor، من خلال التعدين للحصول على رموز alpha لاستخدامها في الرهن أو التداول. هذه الطريقة تجمع بين التعدين التقليدي PoW وحوسبة الذكاء الاصطناعي، مما يوفر لمعدني العملات مصدر دخل جديد.
في غضون أسابيع قليلة ، جذبت أكثر من 6EH/s من قوة التعدين (حوالي 0.7٪ من القوة العالمية) ، مما يثبت اعتراف السوق بهذا النموذج المختلط. يمكن للعمال المناجم الاختيار بين التعدين التقليدي والحصول على رموز TAOHash ، لتحسين العائدات بناءً على ظروف السوق.
11. Creator.Bid - منصة إطلاق بيئة وكيل الذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن Creator.Bid ليست شبكة فرعية، إلا أنها تلعب دورًا مهمًا في نظام Bittensor البيئي. يعتمد نظامها البيئي على ثلاثة أعمدة رئيسية. يوفر نموذج Launchpad خدمات إطلاق وكيل AI بشكل عادل وشفاف، من خلال عقد ذكي للإطلاق العادل وخالية من التطفل وآلية إطلاق منسقة، مما يوفر نقطة انطلاق آمنة وشفافة لوكلاء AI الجدد. يوحد نموذج Tokenomics النظام البيئي بأكمله من خلال رمز BID، مما يوفر لوكلاء الذكاء الاصطناعي نموذج دخل مستدام. بينما يقدم نموذج Hub خدمات قوية مدفوعة بواجهة برمجة التطبيقات، بما في ذلك أتمتة المحتوى، وواجهة برمجة التطبيقات لوسائل التواصل الاجتماعي، ونماذج الصور الدقيقة.
الابتكار الأساسي للمنصة يكمن في مفهوم مفاتيح الوكيل. تتيح هذه الرموز الرقمية للأعضاء للمنشئين بناء مجتمع حول وكلاء الذكاء الاصطناعي وتحقيق الملكية المشتركة. يحصل كل وكيل ذكاء اصطناعي على هوية فريدة من خلال خدمة اسم الوكيل (ANS)، حيث يتم تنفيذ ANS على شكل NFT، مما يضمن أن كل وكيل لديه معرف غير قابل للتكرار. يمكن للمستخدمين إدخال الخصائص الشخصية من خلال موجه بسيط، دون الحاجة إلى معرفة البرمجة، لإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي كاملين الوظائف.
على الرغم من أن Creator.Bid تم بناؤه على شبكة معينة، إلا أنه أقام علاقة تعاون عميقة مع نظام Bittensor البيئي. من خلال تشغيل مجلس TAO، تجمع Creator.Bid بين الشبكات الفرعية الرائدة مثل BitMind (SN34) و Dippy (SN11 & SN58)، ليصبح "طبقة التنسيق لوكالات المحاذاة TAO، والشبكات الفرعية، والبنائين".
تتمثل قيمة هذه العلاقة التعاونية في دمج مزايا الشبكات المختلفة. يوفر Bittensor قدرات قوية في الاستدلال والتدريب بالذكاء الاصطناعي، بينما يوفر Creator.Bid منصة سهلة الاستخدام لإنشاء وإطلاق الوكلاء. يتيح دمج النظامين البيئيين للمطورين الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي لـ Bittensor لإنشاء وكلاء، ثم توكينهم وتطويرهم من خلال Launchpad الخاص بـ Creator.Bid.
تعاون مع AI Agent Arena (SN59) لشركة معينة يعكس هذه التآزر بشكل أكبر. توفر Creator.Bid أدوات لإنشاء الوكلاء للملعب، مما يسمح للمستخدمين بنشر وكلاء AI للمنافسة بسرعة. أصبحت هذه النموذج التعاوني عبر الأنظمة البيئية اتجاهًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
تحليل النظام البيئي
المزايا الأساسية للهندسة التقنية
تبتكر تقنية Bittensor نظامًا بيئيًا فريدًا من نوعه للذكاء الاصطناعي اللامركزي. يضمن خوارزمية إجماع Yuma جودة الشبكة من خلال التحقق اللامركزي، بينما آلية توزيع الموارد السوقية التي أدخلتها ترقية dTAO تعزز الكفاءة بشكل ملحوظ. كل شبكة فرعية مزودة بآلية AMM، مما يحقق اكتشاف الأسعار بين TAO والرموز المميزة alpha، وهذا التصميم يسمح لقوى السوق بالمشاركة مباشرة في تخصيص موارد الذكاء الاصطناعي.
تدعم بروتوكولات التعاون بين الشبكات الفرعية معالجة المهام المعقدة للذكاء الاصطناعي بشكل موزع، مما يخلق تأثيرات شبكية قوية. تضمن بنية الحوافز المزدوجة (انبعاثات TAO وزيادة قيمة الرموز alpha) دوافع المشاركة على المدى الطويل، حيث يمكن لمبدعي الشبكات الفرعية، وعمال المناجم، والمدققين، والمراهنين الحصول على العوائد المناسبة، مما يخلق حلقة اقتصادية مستدامة.
الميزة التنافسية والتحديات التي تواجهها
بالمقارنة مع مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي المركزيين التقليديين، تقدم Bittensor بديلاً حقيقياً لامركزياً، حيث تتميز بكفاءة التكلفة. تظهر عدة شبكة فرعية مزايا تكلفة ملحوظة، على سبيل المثال، Chutes أرخص بنسبة 85% من بعض خدمات السحابة، وهذه الميزة التكلفة تأتي من تحسين كفاءة الهيكل اللامركزي. يعزز النظام البيئي المفتوح الابتكار السريع، حيث يتزايد عدد وجودة الشبكات الفرعية، وتفوق سرعة الابتكار بكثير على البحث والتطوير داخل الشركات التقليدية.
ومع ذلك، فإن النظام البيئي يواجه تحديات واقعية. لا يزال عائق التكنولوجيا مرتفعًا، على الرغم من أن الأدوات في تحسن مستمر، إلا أن المشاركة في التعدين والتحقق تتطلب معرفة تقنية كبيرة. عدم اليقين في بيئة التنظيم هو عامل خطر آخر، حيث قد يواجه الشبكة الفرعية AI اللامركزية سياسات تنظيمية مختلفة في البلدان.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 14
أعجبني
14
7
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
RunWhenCut
· 08-14 13:37
果然又是白送 حمقى فرصة
شاهد النسخة الأصليةرد0
LuckyHashValue
· 08-14 05:47
ما زلت تفعل هذه الأشياء الوهمية وتقول إنها تستطيع جني الأموال؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
PhantomMiner
· 08-13 02:41
إذا استمر الأمر بهذه الطريقة، فلن نتمكن من مواكبة أسعار جهاز التعدين.
شاهد النسخة الأصليةرد0
ser_ngmi
· 08-13 02:35
ما أجمل فرصة يُستغل بغباء.
شاهد النسخة الأصليةرد0
TestnetFreeloader
· 08-13 02:29
خذها وانتهى الأمر! طالما يمكن للتاو جني المال.
شاهد النسخة الأصليةرد0
YieldWhisperer
· 08-13 02:27
رأيت نمط الضخ هذا من قبل... اقتصاد العملة التقليدي قبل الانخفاض بصراحة
انفجار إيكولوجيا Bittensor: ترقية dTAO تقود اتجاه جديد للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية
تحليل نظام بيئي شبكة فرعية Bittensor: استغلال الفرصة القادمة في بنية الذكاء الاصطناعي
نظرة عامة على السوق: ترقية Dynamic TAO تؤدي إلى انفجار النظام البيئي
في فبراير 2025، أكمل شبكة Bittensor ترقية Dynamic TAO (dTAO) التي تحمل أهمية تاريخية، حيث تم تحويل نمط حوكمة الشبكة إلى توزيع موارد غير مركزي مدفوع بالسوق. بعد الترقية، تمتلك كل شبكة فرعية رموز ألفا مستقلة، ويمكن لحاملي TAO اختيار موضوعات الاستثمار بحرية، مما يحقق آلية اكتشاف قيمة سوقية حقيقية.
تشير البيانات إلى أن ترقية dTAO أطلقت طاقة ابتكارية هائلة. في غضون بضعة أشهر فقط، نمت Bittensor من 32 شبكة فرعية إلى 118 شبكة فرعية نشطة، بزيادة بلغت 269%. تغطي هذه الشبكات الفرعية جميع المجالات الفرعية لصناعة الذكاء الاصطناعي، من الاستدلال النصي الأساسي، وتوليد الصور، إلى أحدث تقنيات طي البروتين، والتداول الكمي، مما يشكل الآن أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية اكتمالاً.
أداء السوق كان ممتازاً أيضاً. ارتفع إجمالي القيمة السوقية لأعلى شبكة فرعية من 4 ملايين دولار قبل الترقية إلى 690 مليون دولار، مع استقرار عائدات التثبيت السنوية بين 16-19%. يتم توزيع الحوافز الشبكية وفقاً لمعدل تثبيت TAO في السوق لكل شبكة فرعية، حيث تستحوذ أكبر 10 شبكات فرعية على 51.76% من الانبعاثات الشبكية، مما يعكس آلية السوق القائمة على المنافسة.
تحليل الشبكة الأساسية (أعلى 10 تصريفات)
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
القيمة الأساسية: تجديد تجربة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكلفة القدرة الحسابية بشكل كبير
تستخدم Chutes بنية "التشغيل الفوري"، مما يقلل وقت بدء تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي إلى 200 مللي ثانية، مع زيادة الكفاءة بمقدار 10 مرات. أكثر من 8000 عقدة GPU في جميع أنحاء العالم، تدعم النماذج الرائجة، وتعالج أكثر من 5 ملايين طلب يوميًا، مع التحكم في زمن الاستجابة في أقل من 50 مللي ثانية.
نموذج الأعمال ناضج، يعتمد على استراتيجية القيمة المضافة المجانية. من خلال التكامل مع منصة مفتوحة معينة، يتم تقديم دعم قوة الحوسبة للنماذج الشائعة، ويتم الحصول على الإيرادات من استدعاءات API. المزايا التكلفية ملحوظة، أقل بنسبة 85% من خدمة سحابية معينة. حاليًا، تجاوز إجمالي استخدام التوكنات 9042.37B، وقد خدم أكثر من 3000 عميل من الشركات.
بعد 9 أسابيع من إطلاق dTAO، وصلت القيمة السوقية إلى 100 مليون دولار، والقيمة السوقية الحالية 79 مليون دولار، ولديها خندق تقني عميق، وتقدم تجاري سلس، واعتراف عالي في السوق، وهي حاليا رائدة في الشبكة الفرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين حسابات الأجهزة
القيمة الأساسية: تحسين الأجهزة الأساسية، وزيادة كفاءة حسابات الذكاء الاصطناعي
تركيز على تحسين الحسابات على مستوى الأجهزة. من خلال أربعة وحدات تقنية: جدولة GPU، التجريد من الأجهزة، تحسين الأداء وإدارة كفاءة الطاقة، يتم تعظيم كفاءة استخدام الأجهزة. يدعم جميع أنواع الأجهزة، والأسعار مقارنة بالمنتجات المماثلة انخفضت بنسبة 90%، وكفاءة الحساب زادت بنسبة 45%.
حاليًا، تعد شبكة فرعية الثانية من حيث الانبعاثات على Bittensor، حيث تمثل 7.28٪ من انبعاثات الشبكة. تحسين الأجهزة هو عنصر أساسي في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، ويتميز بحواجز تقنية، مما يؤدي إلى اتجاه قوي لزيادة الأسعار، والقيمة السوقية الحالية 56M.
3. Targon (SN4) - منصة استدلال الذكاء الاصطناعي اللامركزية
القيمة الأساسية: تقنية الحوسبة السرية، لضمان أمان خصوصية البيانات
النواة الأساسية لـ Targon هي TVM (آلة Targon الافتراضية) ، وهي منصة حساب سرية آمنة تدعم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستنتاجها والتحقق منها. تستخدم TVM تقنية حساب سرية من شركة معينة ، مما يضمن أمان وخصوصية سير العمل الكامل للذكاء الاصطناعي. يدعم النظام التشفير من النهاية إلى النهاية من مستوى الأجهزة إلى مستوى التطبيق ، مما يسمح للمستخدمين باستخدام خدمات الذكاء الاصطناعي القوية دون الكشف عن البيانات.
تارغون لديها عتبة تقنية عالية، ونموذج عمل واضح، ولديها مصدر دخل ثابت. تم بالفعل تفعيل آلية استرداد الدخل، حيث يتم استخدام جميع الإيرادات لاسترداد الرموز، وكانت آخر عملية استرداد 18000 دولار.
4. τemplar (SN3) - أبحاث الذكاء الاصطناعي والتدريب الموزع
القيمة الأساسية: تدريب تعاوني لنماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، خفض عتبة التدريب
Templar هو الشبكة الفرعية الرائدة المتخصصة في التدريب الموزع لنماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، وتهدف إلى أن تصبح "أفضل منصة لتدريب النماذج في العالم". من خلال التدريب التعاوني باستخدام موارد GPU التي يساهم بها المشاركون من جميع أنحاء العالم، تركز على التدريب التعاوني والابتكار للنماذج المتقدمة، مع التأكيد على مقاومة الغش والتعاون الفعال.
فيما يتعلق بالإنجازات التقنية، نجح Templar في إكمال تدريب نموذج يحتوي على 1.2 مليار معلمة، بعد أكثر من 20 ألف دورة تدريبية، بمشاركة حوالي 200 وحدة معالجة رسوميات في العملية بأكملها. في عام 2024، سيتم ترقية آلية الالتزام والكشف، لتعزيز اللامركزية والأمان في التحقق؛ في عام 2025، سيتم الاستمرار في دفع تدريب النماذج الكبيرة، حيث يصل حجم المعلمات إلى أكثر من 70 مليار، مع أداء يتماشى مع المعايير الصناعية في اختبارات الذكاء الاصطناعي القياسية.
تتمتع Templar بميزة تقنية بارزة، حيث تبلغ القيمة السوقية الحالية 35 مليون، وتشغل 4.79% من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
القيمة الأساسية: تدريب الذكاء الاصطناعي بطريقة شعبية، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة الدخول
حل مشكلة تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. يعتمد نظام الجدولة الذكي على مزامنة التدرجات، ويقوم بتوزيع المهام بكفاءة على آلاف وحدات معالجة الرسوميات. تم الانتهاء من تدريب نموذج يحتوي على 118 تريليون معلمة، بتكلفة لا تتجاوز 5 دولارات في الساعة، أي أرخص بنسبة 70% مقارنة بالخدمات السحابية التقليدية، وسرعة التدريب أسرع بنسبة 40% من الحلول المركزية. تقلل الواجهة ذات الزر الواحد من عائق الاستخدام، وقد تم استخدامه في أكثر من 500 مشروع لتعديل النماذج، تغطي مجالات مثل الطب والمالية والتعليم.
القيمة السوقية الحالية 30M، الطلب في السوق كبير، المزايا التقنية واضحة، وهي واحدة من الشبكات الفرعية التي تستحق المتابعة على المدى الطويل.
6. التداول الخاص (SN8) - التداول الكمي المالي
القيمة الأساسية: إشارات تداول متعددة الأصول وتوقعات مالية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي
SN8 هو منصة للتداول الكمي اللامركزي وتوقعات التمويل، مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لإشارات التداول متعددة الأصول. تستخدم الشبكة التجارية الخاصة تقنيات التعلم الآلي في توقعات الأسواق المالية، وقد أنشأت هيكل نموذج توقعات متعدد المستويات. يجمع نموذج التوقع الزمني بين تقنيات LSTM وTransformer، مما يمكنه من معالجة بيانات السلاسل الزمنية المعقدة. يوفر نموذج تحليل مشاعر السوق مؤشرات عاطفية كإشارات مساعدة للتوقع من خلال تحليل وسائل التواصل الاجتماعي ومحتوى الأخبار.
يمكن رؤية عوائد الاستراتيجيات والاختبارات العكسية التي تقدمها مجموعة مختلفة من المعدنين على الموقع. يجمع SN8 بين الذكاء الاصطناعي و blockchain ، ويقدم طرق مبتكرة لتداول الأسواق المالية ، والقيمة السوقية الحالية 27M.
7. نتيجة (SN44) - تحليل وتقييم الرياضة
القيمة الأساسية: تحليل فيديو الرياضة، تستهدف صناعة كرة القدم بقيمة 600 مليار دولار
إطار رؤية الكمبيوتر الذي يركز على تحليل الفيديو الرياضي، يقلل من تكلفة تحليل الفيديو المعقدة من خلال تقنية التحقق الخفيفة الوزن. يستخدم التحقق على مرحلتين: كشف الملعب وفحص الكائنات المعتمد على CLIP، مما يقلل من تكلفة التوصيف التقليدية لمباراة واحدة التي تصل إلى آلاف الدولارات إلى 1/10 إلى 1/100. بالتعاون مع شركة معينة، كان متوسط دقة توقعات وكيل الذكاء الاصطناعي 70%، وقد وصل إلى دقة 100% في يوم واحد.
صناعة الرياضة كبيرة الحجم، والابتكار التكنولوجي ملحوظ، وآفاق السوق واسعة، Score هو شبكة فرعية ذات اتجاه تطبيق واضح، ويستحق الاهتمام.
8. OpenKaito (SN5) - نص مفتوح للاستدلال
القيمة الأساسية: تطوير نموذج تضمين النصوص، تحسين استرجاع المعلومات
OpenKaito يركز على تطوير نماذج تضمين النصوص بدعم من بعض المشاركين المهمين في المجال. كمشروع مفتوح المصدر مدعوم من المجتمع، يكرس OpenKaito جهوده لبناء قدرات عالية الجودة لفهم النصوص واستنتاجها، وخاصة في مجالات استرجاع المعلومات والبحث الدلالي.
تتواجد هذه الشبكة الفرعية في مرحلة البناء المبكرة، حيث يتم بناء النظام البيئي حول نماذج تضمين النصوص. ومن الجدير بالذكر أن هناك مشروعًا قادمًا سيتم دمجه، مما قد يوسع بشكل كبير من نطاق استخدامه وقاعدة مستخدميه.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
القيمة الأساسية: معالجة البيانات على نطاق واسع، إمداد بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
يتم معالجة 500 مليون صف من البيانات يومياً، ويصل الإجمالي إلى أكثر من 55.6 مليار صف، مع دعم 100 جيجابايت من التخزين. يوفر هيكل DataEntity وظائف أساسية مثل توحيد البيانات، وتحسين الفهرسة، والتخزين الموزع. آلية التصويت المبتكرة "الجاذبية" تحقق تعديل الوزن الديناميكي.
البيانات هي النفط للذكاء الاصطناعي، وقيمة البنية التحتية مستقرة، وموضعها البيئي مهم. كموفر بيانات لعدة شبكة فرعية، فإن التعاون العميق مع مشاريع مثل Score يعكس قيمة البنية التحتية.
10. TAOHash (SN14) - تعدين قوة الحوسبة PoW
القيمة الأساسية: ربط التعدين التقليدي وحساب الذكاء الاصطناعي، دمج موارد الحوسبة
TAOHash يسمح لبعض عمالة تعدين العملات المشفرة بإعادة توجيه قوة الحوسبة إلى شبكة Bittensor، من خلال التعدين للحصول على رموز alpha لاستخدامها في الرهن أو التداول. هذه الطريقة تجمع بين التعدين التقليدي PoW وحوسبة الذكاء الاصطناعي، مما يوفر لمعدني العملات مصدر دخل جديد.
في غضون أسابيع قليلة ، جذبت أكثر من 6EH/s من قوة التعدين (حوالي 0.7٪ من القوة العالمية) ، مما يثبت اعتراف السوق بهذا النموذج المختلط. يمكن للعمال المناجم الاختيار بين التعدين التقليدي والحصول على رموز TAOHash ، لتحسين العائدات بناءً على ظروف السوق.
11. Creator.Bid - منصة إطلاق بيئة وكيل الذكاء الاصطناعي
على الرغم من أن Creator.Bid ليست شبكة فرعية، إلا أنها تلعب دورًا مهمًا في نظام Bittensor البيئي. يعتمد نظامها البيئي على ثلاثة أعمدة رئيسية. يوفر نموذج Launchpad خدمات إطلاق وكيل AI بشكل عادل وشفاف، من خلال عقد ذكي للإطلاق العادل وخالية من التطفل وآلية إطلاق منسقة، مما يوفر نقطة انطلاق آمنة وشفافة لوكلاء AI الجدد. يوحد نموذج Tokenomics النظام البيئي بأكمله من خلال رمز BID، مما يوفر لوكلاء الذكاء الاصطناعي نموذج دخل مستدام. بينما يقدم نموذج Hub خدمات قوية مدفوعة بواجهة برمجة التطبيقات، بما في ذلك أتمتة المحتوى، وواجهة برمجة التطبيقات لوسائل التواصل الاجتماعي، ونماذج الصور الدقيقة.
الابتكار الأساسي للمنصة يكمن في مفهوم مفاتيح الوكيل. تتيح هذه الرموز الرقمية للأعضاء للمنشئين بناء مجتمع حول وكلاء الذكاء الاصطناعي وتحقيق الملكية المشتركة. يحصل كل وكيل ذكاء اصطناعي على هوية فريدة من خلال خدمة اسم الوكيل (ANS)، حيث يتم تنفيذ ANS على شكل NFT، مما يضمن أن كل وكيل لديه معرف غير قابل للتكرار. يمكن للمستخدمين إدخال الخصائص الشخصية من خلال موجه بسيط، دون الحاجة إلى معرفة البرمجة، لإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي كاملين الوظائف.
على الرغم من أن Creator.Bid تم بناؤه على شبكة معينة، إلا أنه أقام علاقة تعاون عميقة مع نظام Bittensor البيئي. من خلال تشغيل مجلس TAO، تجمع Creator.Bid بين الشبكات الفرعية الرائدة مثل BitMind (SN34) و Dippy (SN11 & SN58)، ليصبح "طبقة التنسيق لوكالات المحاذاة TAO، والشبكات الفرعية، والبنائين".
تتمثل قيمة هذه العلاقة التعاونية في دمج مزايا الشبكات المختلفة. يوفر Bittensor قدرات قوية في الاستدلال والتدريب بالذكاء الاصطناعي، بينما يوفر Creator.Bid منصة سهلة الاستخدام لإنشاء وإطلاق الوكلاء. يتيح دمج النظامين البيئيين للمطورين الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي لـ Bittensor لإنشاء وكلاء، ثم توكينهم وتطويرهم من خلال Launchpad الخاص بـ Creator.Bid.
تعاون مع AI Agent Arena (SN59) لشركة معينة يعكس هذه التآزر بشكل أكبر. توفر Creator.Bid أدوات لإنشاء الوكلاء للملعب، مما يسمح للمستخدمين بنشر وكلاء AI للمنافسة بسرعة. أصبحت هذه النموذج التعاوني عبر الأنظمة البيئية اتجاهًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
تحليل النظام البيئي
المزايا الأساسية للهندسة التقنية
تبتكر تقنية Bittensor نظامًا بيئيًا فريدًا من نوعه للذكاء الاصطناعي اللامركزي. يضمن خوارزمية إجماع Yuma جودة الشبكة من خلال التحقق اللامركزي، بينما آلية توزيع الموارد السوقية التي أدخلتها ترقية dTAO تعزز الكفاءة بشكل ملحوظ. كل شبكة فرعية مزودة بآلية AMM، مما يحقق اكتشاف الأسعار بين TAO والرموز المميزة alpha، وهذا التصميم يسمح لقوى السوق بالمشاركة مباشرة في تخصيص موارد الذكاء الاصطناعي.
تدعم بروتوكولات التعاون بين الشبكات الفرعية معالجة المهام المعقدة للذكاء الاصطناعي بشكل موزع، مما يخلق تأثيرات شبكية قوية. تضمن بنية الحوافز المزدوجة (انبعاثات TAO وزيادة قيمة الرموز alpha) دوافع المشاركة على المدى الطويل، حيث يمكن لمبدعي الشبكات الفرعية، وعمال المناجم، والمدققين، والمراهنين الحصول على العوائد المناسبة، مما يخلق حلقة اقتصادية مستدامة.
الميزة التنافسية والتحديات التي تواجهها
بالمقارنة مع مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي المركزيين التقليديين، تقدم Bittensor بديلاً حقيقياً لامركزياً، حيث تتميز بكفاءة التكلفة. تظهر عدة شبكة فرعية مزايا تكلفة ملحوظة، على سبيل المثال، Chutes أرخص بنسبة 85% من بعض خدمات السحابة، وهذه الميزة التكلفة تأتي من تحسين كفاءة الهيكل اللامركزي. يعزز النظام البيئي المفتوح الابتكار السريع، حيث يتزايد عدد وجودة الشبكات الفرعية، وتفوق سرعة الابتكار بكثير على البحث والتطوير داخل الشركات التقليدية.
ومع ذلك، فإن النظام البيئي يواجه تحديات واقعية. لا يزال عائق التكنولوجيا مرتفعًا، على الرغم من أن الأدوات في تحسن مستمر، إلا أن المشاركة في التعدين والتحقق تتطلب معرفة تقنية كبيرة. عدم اليقين في بيئة التنظيم هو عامل خطر آخر، حيث قد يواجه الشبكة الفرعية AI اللامركزية سياسات تنظيمية مختلفة في البلدان.