Kripto selalu menarik bagi saya. Selalu ada hal-hal baru di suatu tempat yang bisa saya pelajari. Saya secara alami adalah orang yang ingin tahu, saya suka bertanya banyak pertanyaan bodoh terutama kepada orang-orang teknis hanya untuk melihat sedikit wawasan mereka & belajar dari pengalaman berharga mereka.

AI tidak terkecuali, bahkan segalanya bergerak dengan sangat cepat dengan raksasa teknologi Web2 yang terus-menerus meningkatkan model-model mereka, aplikasi-aplikasi utama yang memanfaatkan kecerdasan buatan, merilis kasus penggunaan yang didorong oleh kecerdasan buatan

• @canvameluncurkan alat kecerdasan buatan untuk memungkinkan seniman & kreator non-teknis membangun pengalaman interaktif dengan mudah & meningkatkan karyanya dengan kecerdasan buatan
• @YouTubememperkenalkan alat AI baru yang memungkinkan para pembuat untuk menghasilkan musik latar belakang untuk video
• Perusahaan ride-hailing seperti Grab menggunakan kecerdasan buatan agen untuk mendukung pedagang & mitra pengemudi
• Pemain e-commerce seperti Lazada membantu memperkenalkan alat GenAI untuk membantu penjual dengan penjualan, pemasaran, dan layanan pelanggan

Dan daftar terus berlanjut. Kasus penggunaan dunia nyata yang praktis yang memanfaatkan AI generatif & AI agen untuk meningkatkan alur kerja terus mendapatkan pengakuan dari perusahaan & pengguna ritel.

Hal baik tentang teknologi ini adalah bahwa mereka mudah diakses—Anda dapat menemukan solusi gratis atau dengan biaya rendah di mana-mana. Manfaatnya jauh lebih besar daripada biaya finansial.

Tetapi apa yang sering kali terlewat adalah kompromi tersembunyi saat menggunakan produk AI ini, seperti:

• Siapa yang memiliki data Anda?
• Dapatkah orang lain mengambil ide Anda dan membuat produk yang bersaing?
• Apakah platform ini aman? Apakah data Anda bisa bocor?
• Jika platform mengalami gangguan (seperti yang terjadi pada AWS), apakah itu bisa menghentikan bisnis Anda? Apakah dana pelanggan bisa berada dalam risiko?
• Apakah Anda selalu bisa mengakses platform Anda? Apakah Anda diharuskan untuk memverifikasi ID Anda? Jika platform ditutup, apakah Anda masih memiliki produk atau bisnis Anda?

Banyak pertanyaan lain (sudah saya bahas secara lebih mendalam di artikel sebelumnya jika Anda belum membacanya).

Pemain berpusat memiliki kekuatan pusat untuk membuat keputusan yang dapat secara tidak sengaja memengaruhi hidup Anda secara drastis.

Anda bisa berpendapat bahwa hal itu tidak penting—mungkin Anda tidak akan banyak menggunakan alat-alat ini, atau Anda percaya bahwa perusahaan-perusahaan ini akan bertindak demi kepentingan pengguna. Itu sah-sah saja. Anda bahkan mungkin ingin berinvestasi di startup AI ini karena mereka mengakses pasar yang sangat besar. Tapi masalahnya adalah—Anda tidak bisa. Kecuali jika Anda berada di@ycombinatoratau perusahaan modal ventura top, Anda tidak mendapatkan akses ke kesepakatan-kesepakatan ini.

Di sisi lain, dalam Web3 AI, ada banyak ekosistem AI yang dapat diinvestasikan dengan tim yang bekerja untuk membawa produk & layanan AI terdesentralisasi kepada pengguna. Salah satu ekosistem DeAI yang dapat diinvestasikan teratas adalah@opentensor (Bittensor)

Bittensor: Kecerdasan Buatan Darwinian

Bittensor termasuk dalam kategori "Darwinian AI"—evolusi AI melalui seleksi alam. Bayangkan ini seperti Hunger Games namun untuk AI di mana setiap subnet memiliki permainan kelaparan mereka sendiri dengan "penambang" sebagai penghormatan (atau peserta). Mereka bersaing satu sama lain dengan model mereka sendiri & data mereka sendiri pada kinerja dalam tugas tertentu. Hanya model-model terkuat (mereka yang tampil terbaik) yang mendapat imbalan. Model-model yang lebih lemah digantikan atau berevolusi (melalui pelatihan, penyesuaian, atau belajar dari orang lain). Seiring waktu, ini menghasilkan ekosistem AI yang lebih tangguh, beragam, dan berkinerja tinggi.

Apa yang menarik tentang Bittensor khususnya adalah mekanisme kompetisi & insentif yang dirancang untuk menyelaraskan insentif antara pemangku kepentingan yang berbeda. Saya telah menguraikan tantangan yang dihadapi tim agen AI Web3 dalam tweet di bawah ini...

Singkatnya, token agen saat ini bagus untuk spekulator & bagus untuk tim untuk digunakan sebagai alat untuk membangun ketenaran tetapi buruk untuk menggunakan token untuk mendapatkan & mempertahankan pengguna, dan juga buruk karena tidak bisa digunakan sebagai insentif untuk mempertahankan bakat (pengembang, pendiri, dll) terutama saat harga turun

Bittensor mengatasi hal ini dengan menggunakan mekanisme yang didorong oleh pasar yang mengalokasikan$TAOemisi ke subnet, dengan demikian mendorong & mendukung landasan tim. Pasar menentukan subnet mana yang menerima lebih banyak emisi dengan staking$TAOdalam subnet-subnet tersebut. Setelah dipertaruhkan, $TAOmengonversi menjadi token subnet Alpha. Semakin banyak orang yang melakukan staking, harga token alpha akan naik, semakin banyak emisi yang akan Anda terima (dalam bentuk token alpha)

$TAOmengikuti jadwal emisi yang sangat mirip dengan $BTCdengan pasokan token tetap 21 juta & siklus pembagi setiap 4 tahun (setiap hari 7.200$TAOdilepaskan ke subnet). Yang pertama$TAOPemotongan diproyeksikan akan terjadi sekitar 5 Januari 2026 dengan pasokan beredar mencapai 10,5 juta token.

Mengapa Ini Penting bagi Investor

Tidak terlalu mendalam dalam teknologi di sini—hanya ingin berbagi mengapa saya pikir Bittensor adalah salah satu ekosistem paling menarik dari perspektif perdagangan/investasi

Selain dinamika yang dibagikan di atas, ketika Anda melakukan perdagangan token alpha subnet, rasanya seperti Anda melakukan perdagangan & pertanian pada saat yang bersamaan.

Ini karena setiap kali ada apresiasi harga untuk token alpha, Anda mengalami apresiasi harga, dan pada saat yang sama, Anda mengalami$TAOemisi (dalam bentuk token alpha).

Jika subnet berperforma sangat baik dan naik peringkat, maka awal Anda$TAOstack akan mengalami apresiasi harga yang drastis & peningkatan besar dalam emisi. Semakin cepat Anda melakukan staking Anda$TAOdi subnet, semakin tinggi APY Anda (karena pasar belum menyadarinya sehingga jumlah orangnya lebih sedikit /$TAOditanam di dalam subnet)

dTAO vs Solidly

(h/t@DeSpreadTeam)

Solidly ve(3,3) memerlukan kunci jangka panjang & partisipasi yang berkelanjutan. Kerugian dari emisi yang tidak wajar (memilih pool LP yang salah) ditanggung oleh semua pemegang (emisi dibuang, harga semua pemegang token turun).

dTAO tidak memerlukan kunci jangka panjang sehingga siapa pun dapat masuk dan keluar kapan saja tetapi masuk (menempatkan taruhan pada subnet) memerlukan banyak kewaspadaan / DYOR. Menginvestasikan pada subnet yang salah bisa menyebabkan kerugian besar (karena orang dapat dengan mudah keluar, tidak ada kunci atau apa pun)

Tapi Jeff, FDV-nya begitu tinggi! Bagaimana kita bisa berinvestasi di subnet dengan FDV lebih dari $500 juta?

FDV mungkin bukan metrik yang tepat untuk dilihat di sini karena subnet masih dalam babak awal mereka jadi MC mungkin lebih cocok di sini (jika Anda melakukan perdagangan dalam jangka pendek hingga menengah).

Jika Anda khawatir tentang inflasi, penting untuk memahami 18%/41%/41% ini - ini adalah emisi yang didistribusikan kepada pemilik subnet, validator, penambang masing-masing (dalam bentuk token alpha). Sebagai staker/pemilik token alpha, Anda mendapatkan dari 41% bagian validator karena Anda mendelgasikan diri Anda $TAOke mereka ketika Anda melakukan staking.

Banyak pemilik subnet terus memegang token alpha yang diterima dari emisi untuk menunjukkan kepercayaan, banyak yang memiliki dialog aktif dengan validator & penambang untuk membuat mereka bullish dan tidak menjual sejumlah besar token mereka (ini tersedia untuk Anda telusuri di taostats btw)

Memperbesar, salah satu grafik terbaik yang bagus dalam menunjukkan tren dalam ekosistem Bittensor adalah grafik di bawah ini

Sumber: taoapp

% TAO di Roots (subnet OG yang mengelola sistem insentif Bittensor) terus turun sejak Februari yang merupakan bulan di mana dTAO diluncurkan sementara % TAO di Subnet terus naik. Ini berarti para staker / investor semakin merisikokan (meng-stake di jaringan Root akan menghasilkan APY konservatif sekitar 20-25% dan tidak ada apresiasi harga token subnet alpha di Root).

Tren ini sejalan dengan kecepatan di mana tim-tim subnet mengirimkan produk mereka. Sejak peluncuran dTAO, tim-tim perlu membangun secara publik, membangun produk yang diinginkan pengguna, mengiterasi & menemukan PMF dengan cepat, mendapatkan pengguna & menghasilkan utilitas dunia nyata dengan pendapatan yang nyata dengan cepat. Sejak saya masuk ke dalam ekosistem, saya bisa merasakan bahwa kecepatan di mana tim-tim mengirimkan produk jauh lebih cepat daripada ekosistem lainnya (karena persaingan & distribusi insentif)

Ini membawa kita ke subnets dan kasus penggunaan DeAI investasi unik mereka

Subnet Utama & Kasus Penggunaan

Tim yang dianggap sebagai #1 dalam pengiriman produk dengan PMF, melayani orang-orang sehari-hari, tim yang menjalankan secara profesional & terus-menerus menunjukkan bahwa mereka membangun secara publik adalah@rayon_labs""> @rayon_labs — SN64 (Chutes), SN56 (Gradients), SN19 (Nineteen)

Chutes - menawarkan infrastruktur untuk dengan mudah mendeploy AI Anda secara serverless. Studi kasus terbaik mengapa kita membutuhkan ini adalah gangguan AWS baru-baru ini, jika Anda bergantung pada penyedia terpusat, dengan gangguan aplikasi AI Anda dapat turun (yang mengakibatkan potensi kerugian dana / eksploitasi) karena titik kegagalan tunggal.

Gradients — Siapa pun (tanpa pengetahuan pemrograman) dapat melatih model AI mereka sendiri (untuk kasus penggunaan khusus, generasi gambar, LLM kustom) di Gradients. Baru-baru ini diluncurkan v3 yang lebih murah daripada pesaingnya

Nineteen — menyediakan platform untuk inferensi AI yang cepat, skalabel, dan terdesentralisasi (siapa pun dapat menggunakan ini untuk kasus penggunaan generasi teks & gambar karena ini jauh lebih cepat dari pesaing)

Di atas itu, Rayon sedang meluncurkan platform agen Squad AI yang merupakan platform pembangun agen AI gaya node seret-dan-taruh yang mudah digunakan dan telah menarik minat di komunitas

Semua 3 subnets yang digabungkan memiliki lebih dari 1/3 dari seluruh emisi $TAO—Ini merupakan bukti kemampuan tim untuk secara publik membangun & menghadirkan produk-produk yang bagus yang diinginkan orang (Rayon dihormati sebagai tim nomor satu oleh banyak pemilik subnet lol)

• Gradients naik 13x dalam sebulan (saat ini $32 juta MC)

• Chutes 2.3x ($63 juta MC)

• Sembilan belas 3x ($18m MC)

Tren sepertinya tidak akan berhenti dalam waktu dekat terutama dengan tingkat adopsi Chutes (saat ini subnet #1)

Selain subnets Rayon Labs, ada banyak tim menarik—lipatan protein, deteksi konten deepfake / AI, model 3D, strategi perdagangan, peran bermain LLM. Saya belum terlalu dalam ke dalam lubang kelinci untuk melihat semuanya, yang saya pikir paling relevan adalah subnets di bawah “Sistem Prediktif” (taopill) terutama dengan

SN41 @sportstensor

Banyak dari Anda mungkin mengenal mereka dari @AskBillyBets, Sportstensor adalah kecerdasan yang membantu memperkuat keputusan Billy (tim utama yang memimpin Billy adalah @ContangoDigitalyang merupakan seorang VC yang berinvestasi di DeAI serta validator/miner untuk subnet Bittensor)

Apa yang menarik tentang SN41 adalah produk mereka — Model Sportstensor. Ini adalah kompetisi antara penambang yang memiliki model + dataset terbaik untuk memprediksi hasil pertandingan olahraga.

Contoh: Dalam liga NBA terbaru, jika Anda bertaruh bersama kerumunan (bertaruh pada favorit kerumunan), Anda akan mengalami sekitar 68% akurasi / tingkat kemenangan. Apakah ini berarti semua orang yang bertaruh pada favorit kerumunan menghasilkan banyak uang? Tidak, sebenarnya mereka kehilangan uang. Jika Anda bertaruh $100 pada setiap favorit kerumunan, pada akhirnya Anda akan berakhir dengan ROI negatif, kehilangan sekitar $1.7k.

Meskipun favorit umum cenderung memiliki tingkat kemenangan yang lebih baik, mereka datang dengan peluang yang lebih baik yang berarti Anda akan mendapatkan uang lebih sedikit jika Anda benar. Orang sering bertumpuk pada favorit mereka yang menyebabkan underdog memiliki peluang yang cukup rendah untuk menang yang berarti ada banyak uang yang bisa didapatkan jika Anda bertaruh pada underdog yang tepat.

Di sinilah model Sportstensor masuk. Para penambang menjalankan model pembelajaran mesin mereka sendiri (Monte Carlo, Random Forest, Regresi Linear, dll) dengan data mereka sendiri (gratis atau properti) untuk mendapatkan hasil terbaik. Sportstensor kemudian mengambil rata-rata / median dari ini dan menggunakannya sebagai kecerdasan untuk mengidentifikasi keunggulan di pasar.

Peluang aktual di pasar adalah 25:75. Model mungkin menunjukkan bahwa ada peluang 45:55. Celah 15 ini adalah keuntungan. Jika model menemukan banyak celah semacam ini, Anda tidak perlu mendapatkan tingkat kemenangan besar untuk mulai mengumpulkan ROI positif dalam jangka panjang.

Periksa laporan perdagangan lengkap mereka di sini (jika Anda ingin menggali lebih dalam):

Ini adalah hasil dari model mereka yang dibagikan dalam laporan terbaru mereka. Angka-angka yang cukup mengesankan. Tim juga telah menjalankan dana taruhan setiap bulan dimulai dengan $10k sebagai buffer, menggunakan keuntungan untuk terus bertaruh dengan kecerdasan mereka. Pada akhir bulan, mereka akan menggunakan keuntungan untuk membeli kembali token alpha mereka. Tim menghasilkan keuntungan sekitar $18k pada bulan Maret

Bergantung pada bagaimana Anda menggunakan kecerdasan, Anda bisa mendapatkan hasil yang sangat berbeda juga misalnya kecerdasan menghasilkan 35:65 dan peluang aktual di pasar bisa menjadi 40:60. Seseorang mungkin bertaruh pada ini, Anda mungkin tidak karena kesenjangan kecil dan tidak cukup keuntungan. Apa yang Billy lakukan dengan kecerdasan berbeda dengan apa yang Sportstensor lakukan dengan kecerdasan mereka. (Tidak ada yang tahu cara terbaik untuk secara konsisten mendapatkan ROI positif hingga saat ini karena masih sangat awal)

Sportstensor berencana untuk lebih memonetisasi kecerdasan mereka dengan membuat dasbor di mana pengguna dapat dengan mudah memahami wawasan dan membuat keputusan taruhan berdasarkan mereka.

Saya pribadi suka tim ini karena ada banyak cara untuk memanfaatkan produk mereka. Kami sudah melihat dampaknya berdasarkan bagaimana Billy mampu mendapatkan perhatian dan membuat kerumunan penggemar olahraga tersenyum-senyum saat bertaruh bersama Billy. Karena tim ini mencakup banyak olahraga, ada banyak cara di mana agen dapat mengubah cara orang merasakan, berinteraksi, dan bertaruh.

SN44 @webuildscore

Skor digunakan untuk membangun sesuatu yang mirip dengan Sportstensor tetapi beralih ke Computer Vision setelah menyadari bahwa ada banyak nilai tambah yang datang dengan kemampuan untuk memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya.

Untuk memahami ini, Anda memerlukan visi komputer untuk menganalisis apa yang terjadi di layar, agar AI memahami objek di layar, menemukannya, dan membuat catatan data, lalu menarik kesimpulan dari data dengan berbagai algoritma (kesimpulan seperti probabilitas pemain melakukan gerakan tertentu), dan mengubah semua ini menjadi skor universal yang dapat digunakan untuk meningkatkan kinerja pemain (serta mencari bakat secara dini)

Penambang bersaing untuk mengomentari objek (ini adalah tujuan utama pertama bagi para penambang). Skor menggunakan algo internal mereka untuk mengambil kesimpulan (untuk saat ini).

Ketika Anda mencetak pemain (mirip dengan mengatur Elo pada catur atau di LoL tetapi lebih granular & dinamis.. berubah secara dinamis dalam setiap pertandingan berdasarkan keputusan pemain & dampaknya), Anda dapat melakukan banyak hal sebagai pemilik klub, Anda dapat menemukan bakat pada usia yang sangat muda. Jika Anda memiliki rekaman dari permainan anak-anak, itu akan menjadi pendekatan yang sama untuk permainan profesional. Ini mengkuantifikasi seluruh dunia sepakbola dengan pendekatan yang sama.

Dari data properti, Score dapat memonetisasi skor & wawasan ke pialang data, pemilik klub, perusahaan data olahraga, dan perusahaan taruhan.

Untuk aplikasi konsumen, Score melakukan hal-hal berbeda

@thedkingdao, sebuah dana lindung nilai olahraga DAO, pelanggan dari Score dengan model taruhan yang menyerap data Score & mengubahnya menjadi eksekusi taruhan yang dapat dijalankan. terminal v2 dengan peluncuran besok (pengguna akan mendapatkan akses ke model lengkap dengan berbagai model langganan dari analisis pertandingan, tanyakan pertanyaan lanjutan tentang manajemen bankroll, yaitu teman bertaruh terbaik, gunakan agen untuk mendapatkan strategi Anda sendiri bersama). Produk Vault di mana pengguna dapat menempatkan TVL dan agen akan otomatis bertaruh menawarkan hasil dari taruhan kemungkinan akan datang bulan depan (atau sebelum musim panas).

Segera orang-orang akan dapat mengunggah video di platform self-service Score untuk dianotasi oleh para penambang. Biasanya rekaman permainan sepak bola cenderung memakan waktu berjam-jam, para penambang hanya membutuhkan 10-12 menit untuk memberikan anotasi pada pertandingan 90 menit, yang jauh lebih cepat dibandingkan dengan tempat lain. Pengguna kemudian dapat menggunakan data yang telah dianotasi tersebut pada model mereka untuk kasus penggunaan mereka sendiri.

Secara pribadi saya suka Score karena ini dapat diterapkan pada segala hal di luar olahraga misalnya mobil otonom, robotika, dll. Di dunia di mana data sampah ada di mana-mana, data properti berkualitas tinggi sangat diminati.

SN18 @zeussubnet

Ini adalah subnet baru yang baru-baru ini mendapat banyak perhatian. Saya belum memiliki kesempatan untuk berbicara dengan tim, tetapi produknya cukup menarik.

Zeus adalah subnet ramalan iklim / cuaca berbasis ML yang dirancang untuk melampaui model tradisional dengan memberikan prediksi yang lebih cepat & akurat.

Jenis kecerdasan ini sangat dicari oleh dana lindung nilai karena dengan akurat memprediksi cuaca dapat mengarah pada ramalan yang lebih baik tentang harga komoditas (Hedgefund akan membayar jutaan untuk mengakses kecerdasan tersebut karena mereka dapat menghasilkan ratusan juta jika berhasil melakukan perdagangan komoditas)

Zeus subnet cukup baru karena mereka baru saja memperoleh subnet 18. Token alpha baru-baru ini naik sebesar 210% dalam 7 hari terakhir

Subnet lain yang saya minati tapi belum sempat menyelam lebih dalam

- @404gen_SN17 — infrastruktur untuk aset 3D yang dihasilkan oleh AI. Buat model 3D untuk game, karakter AI, vtuber, dll. Integrasi terbaru dengan@unitydapat mengaktifkan generasi model 3D yang mulus, mengubah alur kerja kreatif untuk 1.2 juta MAU Unity

- @metanova_labsSN68 — DeSci adalah sub-jaringan penemuan obat yang mengubah penemuan obat menjadi kompetisi kolaboratif yang cepat, menangani tantangan tradisional seperti biaya dan waktu (proses tradisional memakan waktu lebih dari satu dekade & bisa memakan miliaran)

Dan banyak lagi yang akan saya bagikan lebih lanjut nanti begitu saya mendapat kesempatan untuk menggali lebih dalam. Saya mulai dengan yang paling mudah bagi saya untuk memahami (karena saya bukan orang teknis)

Mengemas Segalanya

Berusaha sebaik mungkin untuk tidak terlalu teknis di sini. Ada banyak sumber daya bagus tentang penjelasan teknis tentang seluruh dTAO, emisi, distribusi insentif, semua pemangku kepentingan, dan sebagainya.

Berdasarkan apa yang saya pelajari selama musim agen (24 Oktober - Sekarang) adalah tetap cukup lincah. Saya telah menjadi pemegang tas untuk terlalu banyak proyek dan saya pikir dTAO menawarkan mekanisme yang cukup baik untuk tetap lincah dan berputar di berbagai startup DeAI yang dapat diinvestasikan.

Saat ini belum banyak peserta, sehingga pengguna dapat mengalami APY 80%–150%+ di atas peningkatan harga dari subnets. Dinamika ini kemungkinan akan berubah dalam 6 bulan ke depan ketika lebih banyak orang bergabung dan ekosistem TAO memiliki jembatan, dompet, infrastruktur perdagangan yang lebih baik.

Saat ini, saya menyarankan Anda untuk menikmati musim PvE di TAO dan mempelajari lebih lanjut tentang teknologi DeAI keren bersama saya :D

Terima kasih telah melihat karya pertamaku. Sampai jumpa lagi pada yang berikutnya!

0xJeff

Catatan Pribadi: Terima kasih banyak untuk membaca! Jika Anda berada di Crypto AI dan ingin terhubung, tembakkan DM!

Juga, terima kasih @mxmsbt, @luciancxyz,@gylestensora, @contangojosh, @mikecontango, @JosephJacks_,@Old_Samster,@bloomberg_sethuntuk membantu saya memahami segala hal mengenai Bittensor.

Saya akan menghubungi & terhubung dengan pemilik subnet lebih banyak minggu depan & belajar apa yang sedang dikerjakan semua orang.

Disclaimer：

1. Artikel ini diambil dari [X]. Semua hak cipta dimiliki oleh penulis asli [@Defi0xJeff]. Jika ada keberatan terhadap cetak ulang ini, harap hubungi Belajar Gatetim, dan mereka akan menanganinya dengan cepat.

2. Penolakan Tanggung Jawab: Pandangan dan opini yang terdapat dalam artikel ini semata-mata milik penulis dan tidak merupakan saran investasi apa pun.

3. Terjemahan artikel ke dalam bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan dilarang.