BITTENSOR（$TAO）の詳細解説：人工知能の発展構図を変えるリーディングパワー
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BITTENSOR（$TAO）の詳細解説：人工知能の発展構図を変えるリーディングパワー
AIは巨大な経済的ポテンシャルを有しており、Bittensorは分散型のアプローチを採用することで、この機会を獲得しようとしている。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Greythorn
プロジェクト名：Bittensor
プロジェクトタイプ：人工知能（AI）
コードネーム：$TAO
暗号資産ランキング：#30
時価総額：33億ドル
FDV: 33億ドル
流通供給量：623万（総供給量の29.69%）
最大供給量：2100万
はじめに
近年、人工知能（AI）業界は急速に発展しており、特にChatGPTのような画期的な技術の登場により、2023年だけで250億ドルの投資が集まり、2022年の5倍に達した。この大規模な資本流入は、AIが兆円規模の産業になるという積極的な期待を如実に示している。
では、AIの将来がますます明るくなる兆しとは何か。以下にその要点を挙げる：
まず、現在のAI分野は非常に分散している。異なるAIモデル同士が互いに学習できないため、機能が大きく制限されている。さらに、他のアプリケーションやデータと接続するには特別な権限が必要で、複雑さが増している。
次に、AIの参入障壁は非常に高い。AIモデルの訓練には大量のリソースが必要であり、そのためこの分野は主に大手企業が独占している。
暗号資産はまだ普及段階にあるものの、分散型リソースネットワークをインセンティブ化・組織化する強力なツールとしての可能性をすでに示している。また、ブロックチェーン技術を活用することで、AIアプリケーション間の相互運用性が実現され、協働能力が強化される。
特に最近、AIと暗号資産の融合分野で目覚ましい成功事例が登場し、人々はこれらの機会に注目し始めている。
出典: GrayScale Research
こうして我々はAIの岐路に立っている。一方には分散的でリソース集約的なAI分野があり、他方には明確な市場機会がある。今必要なのは、この二つを結びつける中核的な解決策である。まさにそれがBittensorが提供するものであり、注目に値する。
Bittensorは、AIの支配権を大企業からより広範なコミュニティへと移転させることで、AIの発展のあり方を変えている。同プロトコルは機械学習を取引可能な商品に変えることで、知識の迅速な伝播を促進し、拡大し続ける図書館のような存在となる。
プロジェクト概要
Bittensorは、AI研究者であるAla Shaabana氏とJacob Steeves氏によって2019年に設立された。当初はPolkadotのパラチェーンとして構想されていたが、2023年3月に戦略的に転換し、独自のブロックチェーンを開発することを決定した。これは、暗号資産をグローバルな機械学習ノードへのインセンティブとして利用し、AI開発の非中央集権的アプローチを推進するためである。これらのノードが協調して訓練・学習を行うことで、Bittensorは新たなパラダイムを導入している。すなわち、インクリメンタルなリソースを統合することでネットワークの集合的知性を高め、個人の研究者やモデルが全体に与える貢献を拡大するのである。
出典: Bittensor Website
中心構造と構成
Bittensorのアーキテクチャは、非中央集権ネットワークを通じて堅牢なAIエコシステムを支援することを目指している：
マイナー層：BittensorにおけるAI駆動型イノベーションの中核を担う層であり、多様なAIモデルをホスト・運用する。
バリデーター層：ブロックチェーンの整合性とコンセンサス維持において重要な役割を果たし、ネットワークが定められたルールに従って動作することを保証する。
エンタープライズ層：最先端アプリケーションの開発に注力し、ネットワークのAI能力を活用して複雑な問題を解決する。
消費者層：最終ユーザーおよび組織向けに、ネットワークが生成したソリューションやサービスを提供する。
出典: Revelo Intel
Bittensor としてのオラクル
Bittensorはオラクル（Oracle）としても機能し、ブロックチェーンシステムと外部データを接続する。これにより、AIとブロックチェーン技術を融合させて革新的なソリューションを生み出すことが可能になる。
ネットワークダイナミクス
Bittensorエコシステムは、各サブネットが異なる報酬を提供する独自のサブネットダイナミクスに依存しており、幅広いAIアプリケーションに適している。この構成は多様性と新アイデアの創出を促進し、大手AI企業が見過ごしがちな分野にも対応する。同時に、単一のTAOトークンエコシステムでこれらを支援することで、トークン保有者がネットワーク内のAI成長方向について大きな発言権を持つようになる。
出典: Bittensor
Bittensor 機械学習手法とメカニズム
Bittensorはネットワーク内の2つの主要参加者を接続する：
バリデーター：ブロックチェーンの整合性を維持し、取引や操作がネットワークのルールに準拠していることを保証する。
オンチェーン外機械学習マイナー：AIモデルをホスト・運用することでAIサービスを提供し、データ分析から意見生成までさまざまなタスクを遂行する。
この橋渡しにより、ブロックチェーン操作とAIサービス間の安全かつ効率的な協働が可能になる。
領域の詳細
供給側 - AI層（マイナー） AIモデルをホストするマイナー。これらがBittensorのAI能力の源泉であり、機械学習を通じてタスクを実行し価値を生み出す。
供給側 - ブロックチェーン層（バリデーター） マイナーがホストするAIモデルを管理・評価するバリデーター。これらのモデルがネットワーク基準を満たし、積極的に貢献していることを保証する役割を担う。
需要側 - バリデーター上でアプリを構築 開発者はバリデーター上にアプリを構築し、マイナーが提供する特定のAI能力を利用する。これにより、需要主導のエコシステムが生まれ、開発者は必要に応じてAIリソースを取得・資金調達できる。
出典: Greythorn Internal
出典: David Atterman
分散型エキスパートモデル（MoE）
Bittensorは、複数の専門化されたAIモデルを協働させる分散型エキスパートモデル（MoE）を採用し、AI予測を最適化することで、複雑な問題に対する正確性と効率を向上させている。このアプローチは各モデルの独自の強みを融合させ、従来の単一モデル方式よりも正確で包括的な結果を生み出す。例えば、スペイン語のコメント付きPythonコードを生成したい場合、AIの多言語モデルとコード専門知識モデルが連携して結果を生成できる。これは単一モデルよりも優れたソリューションを提供する。
出典: Greythorn Internal
インテリジェンス証明（Proof of Intelligence）
インテリジェンス証明は、Bittensorネットワークが有用な機械学習モデルや結果を追加したノードに報酬を与える仕組みである。ブロックチェーンネットワークにおける作業証明（PoW）やステークド証明（PoS）と同様に、インテリジェンス証明では数学的難題を解く代わりに、ノードが機械学習タスクを実行してその知性レベルを証明する必要がある。ノードの機械学習作業が正確かつ価値がある場合、新しいブロックをチェーンに追加される選ばれる可能性が高くなり、報酬としてTAOトークンを得られる。Bittensorネットワークで報酬を得るには、サーバーが価値ある知識を生成するだけでなく、大多数のバリデーターからの承認も必要である。このようなコンセンサスメカニズムにより、Bittensorは価値ある貢献を奨励し、協力を促進し、ブロックチェーンの安全性を確保している。
エコシステム
$TAOトークンで駆動されるBittensorエコシステムは、非中央集権型AI分野における革新的なアプローチを代表しており、特殊なサブネット構造はエコシステムの完全性と性能にとって極めて重要である。Bittensorは競争的かつダイナミックな環境を促進するために、サブネットに32のスロットを提供している。これはBittensorの包摂性への取り組みと、数量よりも品質を重視する戦略的関心を反映している。なお、Bittensorのサブネットは競争と協働を通じて真の価値が創造される場であることに注意されたい。
このエコシステムでは、ブロックチェーン技術が透明性と安全性を確保し、Bittensor APIが参加を促進するための必要なツールとガイドラインを提供する。
参加者はサブネット所有者、バリデーター、またはマイナーとしてコミュニティ構築に参加でき、それぞれの役割がエコシステムの健全性にとって不可欠である。Yumaコンセンサスメカニズムは、TAOトークンで貢献者に報酬を与えることでコンセンサス形成を促進する重要な特徴である。
OpSecとTensorageのような戦略的パートナーシップは、非中央集権型AI技術の推進に不可欠であり、シームレスなデータ処理・保存ソリューションを提供する。
AITProtocolのようなプラットフォームがBittensorネットワークに統合されたことは、その影響力の拡大と非中央集権型AIモデルの多様な応用を浮き彫りにしている。
Bittensorの発展可能性を考えると、こうしたパートナーシップや統合は今後も進展すると予想され、BittensorはAIの未来を形作る鍵となるプレイヤーの一つになるかもしれない。
トークノミクス
TAOトークノミクス概要
最大供給量：2100万枚のTAOトークン。
発行スケジュール：トークンは256年かけて完全に発行される。
現在価格：624.97ドル。
時価総額：39.2億ドル、ランキング第27位。
完全希釈時価総額（Fully Diluted Valuation）：39億ドル、ランキング第49位。
現在の流通供給量：625万枚のTAOトークン（最大供給量の29.75%）。
総供給量：625万枚のTAOトークン。
トークン生成と分配
TAOトークンは、マイニングおよびネットワーク検証活動を通じて創造され、非中央集権的エコシステムの発展を促進する。
ネットワークは1050万ブロックごとに半減イベントを実施し、約45年間にわたり計64回の半減が予定されている。
報酬は1ブロックあたり1TAOのペースで発行され、約12秒ごとに支払われ、1日あたり約7200TAOがマイナーとバリデーターに分配される。
トークンの実用性
TAOトークンの保有により、ネットワーク上のさまざまなデジタルリソース（データやAIに基づくコアインサイトなど）にアクセスできる。なお、TAOトークンの価値は、Bittensorネットワークが提供するAIサービスと直接連動している。こうしたAIサービスの重要性と実用性が高まるにつれ、TAOトークンへの需要もそれに応じて増加する。
出典: Bittensor
競合
AI技術はブロックチェーン業界で広範に応用されており、機械学習、ニューラルネットワーク、非中央集権型ストレージ、AIエージェントの訓練、マーケット、データ処理などが含まれる。
この多様性を踏まえると、BittensorをAkashのようなプロジェクトと直接比較するのは適切ではないかもしれない。Akashはクラウドコンピューティングに類似したサービスを提供するが、BittensorはAIモデル訓練といった特定分野に焦点を当てている。
さらに調査を進めると、Gensynという新興プロジェクトがBittensorに近い競合として浮かび上がる。ここではそれを詳しく見ていく。
Gensynに迫る
ベン・フィールディング（Ben Fielding）氏とハリー・グリーヴ（Harry Grieve）氏は、2020年初頭にスタートアップアクセラレーター「Entrepreneur First」で出会い、同年から共同でGensynの構築を開始した。彼らは2023年第2四半期まで研究開発に集中しており、今年中にテストネットの起動を予定している。
2023年6月、GensynはシリーズAラウンドで4300万ドルを調達。出資先にはa16z、Protocol Lab、CoinFund、Canonical Crypto、Eden Block、および複数のエンジェル投資家が含まれる。
GensynはL1 PoSプロトコルを基盤とするネットワークを構築しており、Substrateフレームワークを用いてピアツーピア通信を実現する。
Gensynは、誰でもいつでもアクセス可能なグローバルな計算リソース群を提供する、超スケーラブルなMLネットワークの構築を目指している。データセンターの空きリソースからGPU搭載の個人用ノートパソコンまで、さまざまな計算デバイスを接続することで、世界中のあらゆるデバイス上でAIモデルの訓練を可能にする。このイニシアチブは、グローバルなML計算リソースの可用性を大幅に高めることを目的としている。
Bittensorとの違い：
Gensynは典型的な計算ネットワークと異なり、計算作業を検証する独自の方法を持っている。それは「確率的学習証明（Probabilistic Proof-of-Learning）」と呼ばれる新システムであり、機械学習の重要な手法である勾配最適化のデータを利用している。この技術はコピーなしでスケーラブルかつ信頼性の高い作業検証を可能にし、機械学習タスクをより効率化する。
対照的に、Bittensorには2つの主要な利点がある：
第一に、専門化された複数のAIモデルを協働させるエキスパート混合（MoE）モデルを採用しており、AI予測を強化している。この協働により、AI結果の正確性と信頼性が向上する。
第二に、AIブロックと呼ばれる独自の機械学習アプローチを採用している。AIブロックの概念は、ブロックチェーンを活用してAI開発をよりオープンで非中央集権的、アクセス可能かつ効率的にすることにある。「計算ブロック（Compute Legos）」の思想を基盤とし、汎用計算の多機能性に注力することで、機械学習の革新を促進する。Bittensorのビジョンは、特定の複雑な課題に対処し、AIモデルの集合的知性と能力を強化するためのグローバルMLノードコミュニティネットワークを構築することにある。
しかし、別のシナリオも考えられる。つまり、許可不要のブロックチェーンを通じてさまざまなプロトコルが統合され、全体としての非中央集権型AIエコシステムが強化される可能性だ。例えば、Akash、Gensyn、Bittensorが共同で推論リクエストを処理し、チェーン上での異なるAIソリューション間の相乗効果を示すことも可能である。
中央集権型AIモデルとの比較：
Bittensorを最近マイクロソフトが290億ドルで評価したOpenAIのような中央集権型AIモデルと比較することで、その潜在的可能性が明確になる。Bittensorの非中央集権的アプローチは、AI知性の複合化とより広範な統合を目指しており、成功すればOpenAIの能力と価値を超える可能性がある。これはBittensorの巨大な潜在的価値に関する議論を引き起こす。
非中央集権モデル方式により、BittensorはAIモデルが洞察を共有し、互いの発見を基に構築することを可能にし、重複作業を削減する。Bittensorによれば：
「OpenAIや他のどの中央集権的代替案よりも大きなものは、それらすべての組み合わせだけだ」
出典: Bittensor
出典: Bittensor
ポジティブ要因
Bittensorのトークノミクスは公平な分配を促進し、ネットワーク参加者のインセンティブを一致させることを目的としている。ネットワーク参加者ベースが拡大するにつれ、TAOトークンは指数関数的に成長すると予想される。
現在流通しているすべてのTAOトークンのうち、約89%が5,561,230𝞃としてステーキングされており（現在の総発行量は6,254,373𝞃）。
TAOトークンの発行設計では、創造速度が時間とともに減少し、最大供給量に達すると完全に停止する。この戦略により、マイナーのインセンティブは直接的なタスク報酬にシフトしていく。
出典: Bittensor
AI市場は2030年までに1.8兆ドルに達すると予測されており、AI技術の巨大な経済的潜在力を示している。
OpenAIが大きな進展を遂げて以降、AI関連の暗号資産は好調に推移しており、この分野への関心と投資の高まりを浮き彫りにしている。
Bittensorは、AIモデルの開発と応用を促進する自己完結型のエコシステムの構築を目指している。このビジョンは、AI分野の革新と実用化の基盤を築く。
Bittensorネットワークには4,000以上のAIモデルが存在し、合計で10兆のモデルパラメータを持つ。この規模はGPT-3（1750億パラメータ）を大きく上回り、BittensorがAI開発においていかに大きな規模と多様性を持つかを際立たせている。
Bittensorはトップ25プロジェクトにランクインしており、これまでに主要取引所での上場情報はない。これが好材料かどうかは不明だが、その強固な地位を考えると、TAOトークンがより広く入手可能になった際の可能性に思いを巡らせる。
ネガティブ要因
Bittensorは広く批判されていないものの、いくつかの懸念も存在する。一部の人々は、シンプルなコードでありながら高評価を受けている点を疑問視している。また、Multicoin VCの創業者ケイル氏などは、TAOバリデーターがトップマイナーを選択する方法を特に批判しており、ChatGPTのような幅広いアプリケーション背景がない中でバリデーターが判断できるのか疑問を呈している。彼はユーザーインターフェースとモデル更新の連携強化が必要だと指摘している。暗号分野の多様な見解を考慮し、オープンマインドで臨むべきだろう。
非中央集権型AIは巨大な潜在力を秘めているが、依然初期段階にありリスクも伴う。過去のAIプロジェクト調査では、多くの非中央集権型プラットフォームが耐久性テストを十分に受けていないことが明らかになっている。ユーザーゲットの難しさや、開発者への過度な依存もよく見られる。
もう一つの重要な課題は、大手テック企業が利用可能なリソースと比べたとき、広範なデータベースや最先端のAIハードウェアへのアクセス障壁である。この制約はBittensorなどのプラットフォームの成長と効果に相当なリスクをもたらす。
結論
VanEckの最新リサーチでは、Bittensorを「機械知能のビットコイン」と称している。この研究は、ネットワークがAI/MLモデルに経済的インセンティブを与える方法を概説しており、「マイナー」がAIモデルを開発し、「バリデーター」がその出力を評価する仕組みを説明している。しかし、Bittensor上で開発者がdAppを構築でき、特定のAI分野に特化した多数のサブネットを包含するメインネットとして構築されている点を考慮すると、より適切な比喩は「非中央集権型AI分野のイーサリアム」ではないかと考える。
AIは巨大な経済的潜在力を有しており、2030年までに市場規模は1.8兆ドルに達すると予測されている。Bittensorは、この機会を非中央集権的アプローチで獲得しようとしている。
DeFiバブル期には、Cardanoの時価総額が1,000億ドル近くに達したことがある。現在Bittensorの時価総額は42億ドルであり、もしAIのトレンドがDeFiと同様の軌道を描けば、その成長可能性は依然として魅力的である。
Greythornでは、こうした市場に対して常に慎重な姿勢を取っている。本稿にご関心をお持ちの方は、ぜひお問い合わせいただきたい。過去のリサーチをご覧いただくほか、ウェブサイトからさらに詳しい情報を得ることができる。
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