元のタイトルを転送する：'Bittensor とこれらの 暗号資産 AI ネットワークは注目に値するか？'

過去1年間、分散型AIの概念の普及とさまざまなAIツールの広範な適用により、AI + Web3は暗号資産業界で最も注目されるトピックの1つになっています。不完全な統計によると、現在、業界にはWeb3とAIを組み合わせたプロジェクトが140以上あり、計算、検証、メタバース、ゲームなど、複数の方向をカバーしています。イーサリアムの共同創設者であるVitalikは、ブロックチェーンとAIを組み合わせたユースケースについて論じた記事を執筆し、両者のクロスフィールドのユースケースが増加しており、一部のユースケースはより高い意義と堅牢性を持っていることを指摘しました。また、香港で開催された最近の「香港Web3カーニバル」イベントでは、メイン会場でもサイド会場でもAIとWeb3の組み合わせについて頻繁に言及されました。

この記事では、Web3とAIを組み合わせた価値のある3つのプロジェクトを選択し、暗号資産AI分野におけるそれらのユニークな位置と開発展望について議論します。

Bittensor: マーケットキャピタリゼーションでリーディングですが、実用性は市場から疑問視されています

AI分野において、リソース集中型の計算やデータとは異なり、暗号化アルゴリズムは技術集約型の作業に重点を置いています。ただし、現在のAI分野には問題があり、技術的な障壁の存在により、アルゴリズムやモデルが効果的に協力できないことがよくあり、ゼロサムゲームの状況に至ることがあります。これを変えるために、Bittensorは、異なるアルゴリズム間の協力を促進するために、ブロックチェーンネットワークとインセンティブメカニズムを活用する解決策を提案し、共有知識アルゴリズム市場を徐々に構築しています。要するに、Bitcoinのマイニングネットワークに類似して、BittensorはBitcoinのマイニング計算プロセスをAIモデルのトレーニングと検証に置き換えました。

名前'Bittensor'は、'Bit'と'Tensor'に分解できます。 'Bit'は、Bitcoinの最小通貨単位として多くの人に馴染みがありますが、コンピューターサイエンスでは、最も基本的な情報単位を表します。 'Tensor'はラテン語の'Tendera'に由来し、「拡張」を意味します。 物理学では、Tensorは多重指標テンソルまたは多次元配列または行列であり、さまざまなタイプのデータを表すことができます。 機械学習では、Tensorは多次元データを表すために使用されます。

Bittensorのアーキテクチャは、下位レイヤーがPolkadot Substrateに基づいたブロックチェーンであり、コンセンサスメカニズムの実行とネットワークのインセンティブ付与を担当しています。AIレイヤーは推論、トレーニング、およびBittensorプロトコルノード間の入出力互換性を確保する責任があります。 Bittensorネットワークには、マイナーとバリデータの2つの主要な参加者がいます。マイナーはトークン報酬と引き換えにネットワークにトレーニングモデルを提出し、一方、バリデータはモデルの出力の妥当性と正確性を確認し、最も正確な出力をユーザーに返す責任があります。 Bittensorは肯定的な競争サイクルを作成するためにYumaコンセンサスメカニズムを通じてインセンティブ分配を実装しています。 YumaコンセンサスはPoWとPoSメカニズムを組み合わせたもので、マイナーは計算結果を競ってトークン報酬を得る一方、バリデータはサブネットに自分のトークンをステークし、検証作業を完了して一定数のTAOインセンティブを得る必要があります。 AIモデルのスクリーニングと評価が正確で一貫しているほど、より多くの報酬が得られます。

サブネットはBittensorエコシステムの中核です。Bittensorは2023年10月にRevolutionアップグレードを通じて「サブネット」という概念を導入しました。さまざまなタスク、例えば機械翻訳、画像認識、生成、大規模言語モデルなどを処理できる異なるサブネットがあります。これらのサブネットは互いに相互作用し合い、学び合うことができます。誰でもBittensor上でサブネットを作成することができます。ただし、TAOトークンを使用して手数料を支払う必要があります。手数料の額は、ネットワーク上のサブネットの供給と需要によって異なります。さらに、サブネットはメインネットでのローンチ前にローカルおよびテストネットでテストする必要があります。

現在、Bittensor には 1 つの一意のサブネット (0# Root) と、他に 32 のサブネットがあります。0# Opentensor Foundation によって作成された Root は、Bittensor のガバナンス センターとして機能します。コンセンサスによって生成されたTAOを他のサブネットに配布します。0# Rootでのバリデーターの役割は、他のサブネットで最もステークされた量の多い上位64人のバリデーターから得られますが、マイナーの役割は他のサブネットによって果たされます。さらに、0# Root は、他のサブネットの貢献度に基づいてインセンティブを割り当てることができます。残りの32サブネットについては、バリデータノードとマイナーは、その貢献度に応じて一定の割合のTAOを受け取ります。通常、41%はバリデーターに、さらに41%はマイナーに割り当てられ、最後の18%はサブネット作成者に割り当てられます。Bittensor エコシステムのサブネット間の競争は熾烈です。システムは現在、最大32のサブネットを許可していますが、200を超えるサブネットがテストネットのメインネットへの登録を待機しています。最近、MyShell TTS などのいくつかの注目すべきチームが、Bittensor に独自のサブネットを登録しました。サブネット登録ルールに従って、サブネットの数が制限に達すると、システムはトークン割り当てが最も少ないサブネットを自動的に登録解除します。

Bittensorは最近、登録料と実用性に関して疑問が呈されています。報告によると、Bittensorでサブネットを登録する現在のコストは2078.49 TAOsです。3月1日には、このコストが10281 TAOsに達し、700万ドル以上に相当しました。TAOの価格が上昇すると、登録料がさらに増加する可能性があります。プロジェクトがサブネットを登録するたびに、料金が倍になります。誰も登録しない場合、価格は4日以内に線形的に半分になります。この高い登録料は、サブネットを作成したり参加したりしたい開発者にとって重大な負担となる可能性があります。Bittensorサブネットの実用性も検証されています。32のサブネットのうち、ほとんどは「データ収集」、「テキスト、画像、音声変換」などの低閾値アプリケーションに使用されています。Bittensor上で構築されているチームのほとんどは、常勤メンバーが12人に満たない。ほとんどが2〜3人しかいない。Bitcoin OrdinalsプロジェクトのイニシエーターであるEric Wallは、Bitcoin NFTプロジェクトQuantum Catsに関する彼の見解をソーシャルプラットフォームで共有しました。彼は、Bittensorは単なる実用価値のない分散型実験に過ぎないと提案しています。指摘されました「サブネット#1は、テキストプロンプトサービスとして自己を説明しています。ただし、その動作は単純で、ユーザーがプロンプトを送信し、マイナーがChatGPTのように応答します。このプロセスに関与するマイナーはTAOトークンを報酬として受け取ります。ただし、検証者は単純に回答の類似性をチェックするだけであり、重複がかなりあります。マイナーの回答が他と異なる場合、報酬は受け取れません。システムの効率は非常に低く、モデルが効果的に実行されているかどうかを検証することは不可能です。さらに、一般ユーザーはネットワークとまったくやり取りすることができません。サブネットの唯一の目的は内部運用のようです。このプロセスは、分散型AIに露出するために無駄なAIトークンを購入するように見えます。」

Ritual: スーパーラグジュアリーな背景で、AIモデル推論トレーニングにZKPを使用

既存のAIスタックには、計算の整合性、プライバシー、検閲への保証が不足しているという問題が多くあります。さらに、わずかな中央集権企業によってホストされたインフラは、開発者やユーザーの地域での統合能力を制限し、妥当性の問題の発生を招いています。この背景に対し、分散型AIコンピューティングプラットフォームであるRitualが誕生しました。

Ritualの主な目標は、AIに対してEVM、SVM、および他の仮想マシン環境にAIを導入する方法である、すなわち、オープンでモジュラーな主権実行レイヤーを提供することです。単純に言えば、Ritualは分散ノードネットワークコンピューティングリソースとモデル作成者を接続し、作成者がAIモデルをホストできるようにし、ユーザーはAIモデルのすべての推論機能を既存のワークフローに検証可能な方法で追加できます。

Ritualチームは非常に強力なバックグラウンドを持っています。共同創設者のNiraj PantとAkilesh Pottは、Polychainの一般パートナーでした。さらに、チームには、Microsoft AIやFacebook Noviなどの有名企業のシニアエンジニア、およびDragonfly、Protocol Labs、dYdXなどの著名な機関の専門家が含まれています。さらに、Ritualのアドバイザリーラインナップは非常に印象的であり、EigenLayerの創設者兼パートナーであるSreeram Kannan、Gauntletの創設者兼CEOであるTarun Chitra、およびBitMEXの共同創設者であるArthur Hayesが含まれています。

Ritualはこれまでに2回の資金調達を完了しています。2023年11月、Archetypeを先導とし、ccomplice、Robot Ventures、dao5、Accel、Dilectic、Anagram、Avra、Hyperspher、および元Coinbase CTOのBalaji Srinivasan、Protocol Labsの研究者Nicola Greco、Worldcoinの研究エンジニアDC Builder、EigenLayerのCSO Calvin Liu、Monadの共同創業者Keone Hon、そしてAI+CryptoプロジェクトModulus LabsのDaniel ShorrとRyan Caoなどのエンジェル投資家の参加を得て、2500万ドルの資金調達の完了を発表しました。そして2024年4月8日、Ritual受け取りましたPolychain Capitalからの数百万ドル規模の投資、具体的な金額は不明です。

現在、RitualはInfernetを立ち上げ、軽量ライブラリを提供し、オンチェーンでの計算を可能にし、スマートコントラクト開発者に対し、Infernetノードからのオフチェーンでの計算要求をすることを可能にし、計算結果をInfernet SDKを介してオンチェーンのスマートコントラクトに渡すことができます。Infernetノードは軽量なオフチェーンクライアントであり、主にオンチェーンまたはオフチェーンの要求を受け付け、ワークフローの出力と任意の証明をオンチェーントランザクションまたはオフチェーンAPIを介して配信する責任があります。Infernet SDKは、オフチェーン計算ワークロードの出力にサブスクライブすることを可能にするスマートコントラクトのセットです。その主なユースケースの1つは、チェーン上での機械学習推論の導入です。Infernetはどのチェーンにもデプロイ可能であり、どのプロトコルやアプリケーションにも統合できます。さらに、InfernetはHalo2検証者やPlonky3検証者を含む独自の証明システムを導入することも可能にします。

Infernetはオンチェーンで推論を直接実行しませんが、オラクルシステムに似ており、チェーンがリクエストを発行し、オフチェーンノードがそれを実行し、オンチェーンで応答を返します。ただし、このメソッドには非同期の問題もあり、開発者はリクエストを送信した後にブロックを待つ必要があり、すぐに応答を得ることができません。Ritualの手法は、開発者が操作が発生する場所を気にすることなく、使い慣れた環境で推論操作を直接実行できるようにすることです。これらの操作は依然としてオフチェーンで実行されますが、これらの計算操作を仮想マシンに埋め込むことで、各ノードは変更された仮想マシンを実行しながら、超最適化されたAI操作を実行できます。このメソッドは、プリコンパイルによって実装される一種の対話型通信と見なすことができます。この方法の出現は、ブロックチェーンエコシステムの発展傾向でもあります。

具体的には、Infernetを通じて、開発者はオフチェーンに計算集中型の操作を委任し、オンチェーンのコールバックを介してスマートコントラクトでの出力と任意の証明を消費することで、スマートコントラクトの実行環境の制約を回避することができます。たとえば、Emilyは新しいNFTコレクションを開発し、ミンターがNFTに新機能を自律的に追加できるようにしています。Emilyはミントウェブサイトを構築し、カスタムワークフローを実行しているInfernetノードに署名された委任を公開し、ワークフローはユーザーの入力を解析し、新しい画像を生成し、その後Infernetノードは最終画像を彼女のスマートコントラクトにオンチェーン取引を介して送信します。

2023年末、RitualはInfernet SDKによってサポートされたアプリケーションをリリースしました。FrenrugFrenrugは、Friend.techのチャットルームで実行されているチャットボットです。Frenrug Keyを保持しているユーザーは、Frenrugにメッセージを送信できます。たとえば、ユーザーはFrenrugを介して対応するfriend.techユーザーキーを購入または売却することができますが、Frenrugはユーザーメッセージを直接処理せず、代わりに複数のInfernetノードにメッセージを送信します。これらのノードは異なる言語モデルを実行します。Infernetノードはユーザーメッセージを処理し、ブロックチェーン上で投票を生成します。十分なノードが投票すると、システムはこれらの投票を集計し、ブロックチェーン上で対応する操作を実行します。最後に、Frenrugはチャットルームで応答し、各ノードの投票結果と最終操作が含まれているため、ユーザーはシステムがリクエストを処理する方法を理解できます。

Ritualは現在、第2の製品である「Sovereign Chain Ritual Chain」を開発中です。InfernetはどのEVMチェーンにも簡単に統合できるため、どのプロトコルでも利用可能になります。ただし、Ritualは依然として、チェーンの構築が必要であると強く信じています。なぜなら、これにより、コア実行レイヤーやコンセンサスレイヤーでより効率的な機能を構築できるだけでなく、プロトコルにAIがもたらす価値を最大化したいユーザーが自分のビジョンを実現できるからです。もちろん、主権チェーンを実装するには、Ritualはさまざまなタイプのバリデータ、証明システム、およびさまざまな複雑な機能を構築する必要があり、ユーザーが簡単に始められるようにする必要があります。

Virtual: より楽しく、ユーザーの参加を重視したもの

バーチャルプロトコルは、さまざまな機械モデルと対話するBittensorやRitualとは異なり、さまざまな仮想世界のためのAIキャラクターを作成するために専用の分散型工場のような存在です。このプロトコルは、ユーザーの関与に焦点を当て、人間の主観的な考えと社会的な合意を取り入れて、個人化と没入感の開発を促進するためのビジョンを実現しています。バーチャルプロトコルの核となる哲学は、将来の仮想的な相互作用はAIによって実装され、個人化された没入体験を提供するために分散型で構築されるというものです。個人化により、各相互作用がユーザーとの個人的なつながりを確立し、それをユニークに関連付けます。一方、没入体験はユーザーのさまざまな感覚を刺激し、より現実的な体験を作り出すことができます。

仮想エコシステムの参加者には、貢献者と検証者が含まれます。貢献者は、既存のモデルの改善や新しいモデルの提案など、さまざまなテキストデータ、音声データ、およびビジュアルデータをモデルに提供することができます。これらのコンテンツは、検証者によってレビューおよび認定され、正確性と信頼性を確保するため、およびその貢献の質を評価し、仮想プロトコルエコシステムで設定された基準を満たしていることを確認します。

• 新しい提案: 誰でもジェネシスバーチャルの作成を開始できますが、指定された3か月以内に少なくとも100,000 VIRTUALをステーキングし、DAO提案プロセスを経る必要があります。バーチャルコミュニティ内のすべてのトークン保有者がこの提案に投票できます。提案が承認されると、新しいバーチャルNFTが発行されます。
• 既存モデルへの貢献：提案は自動で生成され、バリデーターは変更を行うかどうかについてレビュー、議論、検証、投票を行います。

現在、検証者のみが提案の検証または投票の権利を持ち、検証プロセス全体が匿名です。検証者は少なくとも10ラウンドの各モデルとやり取りする必要があります。検証タスクを完了した後、検証者は総ステーキング比率に応じてステーキング報酬を得ることができます。ユーザーが検証者になりたい場合、仮想アカウントに仮想トークンを1,000保有し、すべての提案を検証することを約束する必要があります。さらに、仮想はDPosメカニズムを使用しているため、検証せずにステーキング報酬を得たい場合、任意の量のトークンを仮想の検証者に委任することができます。検証者は、10％の収入比率を差し引いた後、委任ユーザーにステーキング報酬を返します。

仮想通貨における参加プロセス全体は透明であり、パブリックブロックチェーンを通じて記録されています。すべての貢献はNFTに変換され、トレーサビリティと公平な報酬分配を確保するためにImmutable Contribution Vault（ICV）に保存されます。Immutable Contribution Vault（ICV）は、Virtualのすべての承認済み貢献物をアーカイブするVirtualのマルチレイヤーオンチェーンストレージリポジトリです。各Virtualの現在の状態を示すことができ、その歴史的な進化を追跡することができます。さらに、VIRTUALsのコードベースモデルをオープンソース化することで、ICVは透明な環境を作り出します。これにより、開発者や貢献者が既存のVIRTUALsを基盤として構築し、シームレスに統合することが可能となります。

バーチャルトークンはバーチャルプロトコルの中核です。その主な機能には、貢献者や検証者への報酬、プロトコルの開発支援、エアドロップの実施などがあります。バーチャルトークンの総供給量は10億で、そのうち60%が既に一般に流通しており、5%が流動性プールに予約されており、残りの35%はコミュニティインセンティブ措置やバーチャルプロトコルエコシステムの開発のためのイニシアチブに充てられています。また、次の3年間では、リリース量は年間で10%を超えず、展開には管理部門の承認が必要です。

仮想プロトコルは、収入とインセンティブを通じてフライホイールメカニズムを駆動します。収入は、プロトコルに使用料を支払うさまざまなdAppsの使用から発生します。毎月末に、Virtual ProtocolはdAppに流入する総収入に応じてインセンティブを分配します。このうち、10%はプロトコルに割り当てられ、残りの90%はステーキング比率に基づいてさまざまな仮想アプリケーションに分割されます。これにより、収入が貢献に見合ったものになります。例:総収入流入額が100ドルの場合、10ドルがプロトコルに分配されます。残りの90ドルのうち、仮想Aのステーキングプールには9000トークンがあり、仮想Bのステーキングプールには1000トークンしかないため、仮想Aは90トークンを取得します90%= $81 ドル、一方、仮想通貨Bは90を取得します10%= $9 ドル。

各仮想アプリケーション内では、収入は均等にバリデーターと貢献者に分配されます。バリデーターは、稼働時間とステークされた金額に応じて収入を得ます。ここで、稼働時間とは提案検証の数の割合を総提案数に対する比率としています。たとえば、仮想AのバリデーターAの稼働時間が90%の場合、その収入は81/2*90% = $36.45ドルになります。その後、収入はステークされた金額に応じてさらに様々なステークホルダーに分配されます。さらに、デフォルトでは、プールのバリデーターに10%が委任手数料として支払われます。その後、貢献者は貢献活用率とインパクトプールに応じて収入が割り当てられます。貢献活用率は、システム内での貢献者の貢献のアクティブ利用時間を考慮しています。モデルの開発とメンテナンスを行う貢献者は、総分配収入の30%を受け取り、モデルの微調整のためのデータセットを提供および維持するユーザーは、総分配収入の70%を受け取ります。その後、インパクトプールは貢献の重要性に応じてポイントを授与します。

現在、バーチャルはバーチャルコンパニオンゲームに統合されていますAIウェイフゲームのストーリーは、「Arcadia」という世界で展開されます。ゲームでは、Arcadiaの魔法使いとして他の魔法使いと彼らのWaifusに立ち向かう必要があります。 Waifuとの会話を選択して、つながりを深め、隠されたストーリーを解き明かし、またギフトを贈ることで報酬をより多く得ることができます。現在、ゲームには異なる3つのWaifusがあり、それぞれ独自のバックグラウンドストーリーと個性を持っています。さらに、ゲームではバトルモードも導入されており、他のWaifusを誘惑し、自分のWaifuを守ることができます。ゲーム内のすべての支出はゲームの報酬プールに入り、WAIトランザクション手数料の60%も報酬プールの一部として分配されます。

他のAIコンパニオンやチャットボットとは異なり、AI Waifuは3Dモデルとして視覚的に表現され、声やテキストに感情的に、生き生きと応えることができます。AI Waifuとのやり取りを通じて、彼女はコンテンツスタイルを繰り返すことはありませんが、学習を続け、プレイヤーにパーソナライズされた応答を提供します。さらに、AI WaifuはクロスプラットフォームのPWAで、暗号資産を有効にした経済設計を備え、共同所有を可能にし、支出を開発者に収入分配として還元します。

AI Waifuのほか、Virtualも計画していますローンチクロスゲームメモリと究極の意識を備えた新しいAI RPG。これらのAIエージェントは、ゲーム内でプレイヤーや他のエージェントとの相互作用を通じて動的に進化することができます。ユーザーはゲームAでエージェントを訓練し、その訓練メモリを保持することができます。そして、エージェントをゲームBに配置すると、ゲームAのメモリを保持したままです。連続的な学習を通じて、AIエージェントは人間のプレイヤーの行動を模倣し、プレイヤーの行動やゲーム環境の変化に基づいて動的に構築することができます。これにより、ユーザーのゲーム体験がより多様で個人的になり、予測不可能性さえ含まれることがあります。ユーザーはインタラクション記録をアップロードしてトークン報酬を得ることもできます。さらに、Virtualは、どのプラットフォームでもライブ配信できる仮想アイドルを立ち上げる予定です。

結論

暗号資産AIの分野では、Bittensor、Ritual、Virtual Protocolがそれぞれ異なる領域で深く研究されています。Bittensorは共有知識アルゴリズム市場を構築することを目指しており、現在は暗号資産AI分野で市場価値のリーダーです。しかし、最近、コミュニティメンバーからはそのサブネット登録料や実用性についていくつかの疑問が提起されています。個々のサブネットの問題が全体のネットワークの欠陥に帰するかどうかについては、さらなる評価が必要です。さらに、システムが強くバリデーターの操作に依存しているという問題に関して、Opentensor Foundationの貢献者が最近、動的なTAOソリューション「BIT001」を提案しました。

強力な資金調達ラインナップとチームのバックグラウンドを持つRitualは、暗号化AIトラックで新たな人気のある競技者となっています。以前、DragonflyのパートナーであるHaseeb Qureshiは、Ritualが使用している暗号経済学が検証可能な推論トラックで最も単純であり、おそらく最も安価であると述べましたが、ノードの共謀にはセキュリティの問題があると指摘しました。ただし、Ritualの共同創設者はその後、ソーシャルプラットフォームで説明しました。ステイティングRitualプラットフォームは、ノードの協力と選択的な共謀に基づいた暗号経済学的手法を採用していませんが、ユーザーには好みに応じてセキュリティレベルを選択するオプションが提供されています。

それに対して、バーチャルプロトコルはより興味深く、ユーザーの参加に焦点を当てています。たとえば、そのプロトコルはAI Waifuバーチャルコンパニオンゲームを発売し、ゲームAIエージェントを発売する予定です。従来のゲームの確立されたルールに比べて、バーチャルプロトコルはプレイヤーとのインタラクティブな関係を確立し、プレイヤーの行動やゲーム環境に応じて動的に進化し、ゲームの社会的属性と継続性を高めることに専念しています。

もちろん、この記事で言及されている3つのプロジェクトに加えて、価値があると注目される多くの暗号資産AIプロジェクトが市場に存在しています。具体的にはGPUレンタル市場に焦点を当てたio.net、AIエージェントプロトコルAutonolas、そしてクリエイターに特化したWeb3対応のAIプラットフォームMyShellなどがあります。これらのプロジェクトはすべて、暗号資産AI分野の多様性とポテンシャルを示しており、我々は引き続きこの分野の展開を注視していきます。

免責事項：

1. この記事は、再印刷されました [ChainFeeds研究]. 元のタイトル「Bittensor 和这些 Crypto AI 网络值得关注吗？」を転載します。すべての著作権は元の著者[LINDABELL]に帰属します。この再版に異議がある場合は、お問い合わせください。Gate Learnチームが迅速に対応いたします。
2. 責任の免責事項：本文に表現されている見解や意見はすべて著者個人のものであり、投資アドバイスを意味するものではありません。
3. 他の言語への記事の翻訳はGate Learnチームによって行われます。特に記載がない限り、翻訳された記事のコピー、配布、または盗用は禁止されています。