グレイスケール：分散型AIモデル市場Bittensorを深く探る
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グレイスケール：分散型AIモデル市場Bittensorを深く探る
Bittensorは、分散型ネットワークと経済的インセンティブを活用して、オープンでグローバルなAIシステムの発展を促進するプラットフォームです。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Grayscale
翻訳：Felix, PANews
概要
Bittensorは、ソフトウェア分野で最も革新的かつ変革的な二大トレンド——ブロックチェーンと人工知能（AI）の最前線に立っています。ビットコインが最初のピアツーピア通貨システムおよびデジタル価値保存手段として暗号資産業界の創出を助け、イーサリアムが分散型アプリケーション（dApps）を通じてエコシステムを拡大したように、Bittensorは全く新しいユースケースを代表し、許可不要のパブリックブロックチェーンと経済的インセンティブの特性を活用して、中央集権的な企業ではなく、オープンで分散化されたコミュニティによる高度なAIソフトウェアの開発を目指しています。
現在、AIの発展は非常に集中しており、少数の大手テック企業が大きな力を握っています。AIがより強力で重要なツールになるにつれて、ごく一部の実体がAIを支配するリスクが高まり、これは人間の価値観や広範な社会的利益と矛盾する可能性があります。これに対してBittensorは、ネイティブトークンTAOを通じて、AI開発におけるオープンな協力を経済的に促進するプラットフォームです。パブリックブロックチェーンを使用することで、Bittensorは所有権の民主化を進め、AIシステムの透明性を高め、AIの発展に関する意思決定を社会的利益と一致させることに貢献できるかもしれません。Bittensorの目標は「AIインターネット」を構築し、多数の相互接続されたAIエコシステムまたはサブネットが形成されるグローバルな分散型AIプラットフォームの未来を描いています。Bittensorネットワークに接続することで、世界中の誰もがどこからでも簡単にAIアプリケーションを構築、展開、利用できるようになります。
図1：8月16日時点でのTAOは、グレイスケールAI関連ポートフォリオの12%を占める
トークン
TAOはBittensorネットワークのネイティブトークンであり、TAOを保有することはエコシステムの一部を所有することを意味します（図2）。TAOの供給量はビットコインと完全に一致しており、上限は2100万枚で、約4年ごとに半減します。Bittensorの初回半減期は2025年8月に予定されています。
Bittensorは、ビットコインのようなインセンティブ構造をAI開発に適用することを目指しており、ネットワーク参加者が所定の機能を遂行するためのインセンティブとしてTAOトークンを使用しています。これらの参加者には、ネットワーク検証者、サブネット所有者、サブネット検証者、およびサブネットマイナーが含まれます。報酬インセンティブに加えて、TAOは現在主にサブネット所有者が自らのサブネットを登録する際のデポジットとして使用されています。今後、Bittensorネットワークが成熟するにつれ、TAOの他の潜在的な用途として、(i) ネットワークトランザクションのガス代、(ii) TAO新規発行の配分先となるサブネットを決定するための投票権、(iii) 一般的なネットワークガバナンスの意思決定などが考えられます。長期的には、Bittensorは自身のサブネットを利用するアプリケーションのエンドユーザーからの課金を通じてネットワークの収益化を実現する可能性があり、これによりTAOトークンに価値が付加されるかもしれません。
図2：TAOトークンの基本情報
ネットワークと技術
Bittensor上では、開発者たちが最高のAIモデルを開発することでTAO報酬を得ようと競い合っています。このシステムは、チャットボット、動画生成、ディープフェイク検出、ストレージ、計算など、AIに関連する幅広いサービスをサポートしています。AI開発の民主化を実現するため、BittensorはAI研究者や独立したオープンソース開発者が自らの革新をマネタイズできる環境を提供し、AIの利益がより公平に分配される可能性を高めています。
Bittensorはさまざまなサブネットを採用しており、それぞれ異なる機械学習タスクを専門に行います。たとえば、あるサブネットはAI画像生成専用、別のサブネットはAI音楽生成専用、さらに別のサブネットはAI生成ディープフェイクの検出に特化しています。各サブネットには主に三種類の参加者が関与します：サブネット所有者、サブネットマイナー、サブネット検証者。特定のサブネット上で、マイナーは「最良」の出力を得るために競い合い、検証者はどのマイナーが「最良」のパフォーマンスを示したかを評価します（以下参照）。このプロセスの詳細はサブネットによって異なりますが、全体の流れは以下の通りです：
動作原理
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エンドユーザーは、消費者向けアプリケーションを通じてネットワークにプロンプトを送信します。これはChatGPTに質問するのと似ています。
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サブネットマイナーは対象のサブネット上でAIモデルを実行し、そのプロンプトに対して最適な出力を生成しようと競います。例えば、チャットボットサブネットでは、マイナーはユーザーの質問に対する最良の回答を得るために競います。
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検証者は出力の品質に基づいてマイナーの応答を評価・順位付けし、最も高い評価を受けた応答を元のユーザーに返します。
検証者は「Yumaコンセンサス」と呼ばれる新しいプロセスを通じてマイナーのパフォーマンスを決定します。このコンセンサスメカニズムは、各検証者のランキングを統合し、彼らがステークしているTAOの数量に応じて重み付けを行うことで、マイナーの集団的ランキングリストを生成します。
より広範なBittensorブロックチェーンは「権威証明（Proof-of-Authority）」コンセンサスメカニズム下で動作しており、特定のノードにトランザクションの順序決定権が与えられ、ネットワークの整合性維持に寄与しています。Bittensorのブロックは、状態の更新やトークン残高の変更を記録し、ネットワーク検証者、サブネット所有者、マイナー、検証者に対する新規TAOのリリースを反映しています。
ユースケース
Bittensorには幅広い潜在的ユースケースがあり、各サブネットが異なる例を示しています。具体的には：
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画像生成サブネット：高品質な生成画像を作成するためのAIモデルに特化。
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チャットボットサブネット：自然言語処理に特化したAIモデルを最適化し、迅速に応答する仮想アシスタントへのアクセスを可能にする。
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ディープフェイク検出サブネット：Bittensorネットワーク内の高度な生成および識別AIモデルを活用し、AI生成画像の検出を目的とする。
暗号資産分野における分散型AIソリューションの中で、Bittensorの直接的な競合相手も複数存在し、これらはAI開発全般に取り組んでいます。たとえば、Alloraネットワークは金融サービス分野のAI開発に焦点を当て、DEXや予測市場向けの自動取引戦略プラットフォームを提供しています。インフラレベルで分散型AIを解決しようとする初期段階のプロジェクトには、SentientやSahara AIなどがあります。
これらの直接競合に加えて、特定のBittensorサブネットと競合するプロトコルも存在します。たとえば、Akashは計算サブネットと部分的に競合し、Filecoinはデータストレージサブネットと、Gensynは事前学習およびファインチューニングサブネットと競合しています。ただし、WomboやMyShellといった著名なAI企業、およびMasa、Kaito、Foundryなどの暗号資産チームはすでに独自のサブネットを構築しています。
考慮すべき要素
成長可能性のある市場機会：中央集権型AI市場の規模は2024年に2150億ドルと推定され、年間複合成長率（CAGR）は35.7％と予測されています。グレイスケールは、Bittensorが暗号資産分野において全く新しいユースケースを代表すると考えています。一方、分散型AIの市場規模は190億ドルにとどまっており、これはまだ初期段階にあることを示しています。AIの支配が少数のテック企業に集中しつつある時代において、Bittensorはこの交差点への早期投資を象徴しています。
強力な技術の無許可での開発・利用：AIがますます強力かつ重要なツールとなるにつれ、誰がこれらのアプリケーションを開発または利用できるかに関する規制や制限が増える可能性があります。Bittensorは、こうした制約を受けず、AIの開発・利用に必要なリソースへ無許可でアクセスできる代替手段を提供します。
公正なAI発展を促進する経済的インセンティブ：中央集権型の選択肢と比較して、Bittensorは独立系AI開発者が計算資源、ストレージ、データなどへのアクセスを得やすくなります。また、AI研究者やオープンソースAI開発者が自身の貢献をマネタイズし、運営資金を確保するのにも役立ちます。成功すれば、Bittensorのオープンで分散型のエコシステムは、テックジャイアントが開発するクローズドソースモデルとの均衡をもたらし、AIの経済的利益がより広範に共有されることに貢献するでしょう。
普及と認知の拡大：Bittensorは早期から注目を集めており、40以上の特定AIタスク専用のサブネットを擁し、著名なテックおよびAIリーダーからの支持も得ています。企業がBittensor上にサブネットやアプリケーションを構築するためにベンチャーキャピタル資金を調達しており、これは投資家や開発者のエコシステムへの関心の高まりを示しており、Bittensorにはネットワーク効果を拡大する潜在能力があります。
投資リスク
採用とネットワーク成長：Bittensorの存続は、多数の開発者やAIプロジェクトがプラットフォーム上で構築することに魅力を感じるかどうかにかかっています。Bittensorが大規模な採用を達成できなければ、ネットワークはその潜在能力を十分に発揮できない可能性があります。また、ネットワークがまだ初期段階であるため、多くのリソースは現在インフラ層やサブネット活動に集中しています。時間の経過とともに、Bittensorはエンドユーザー層の数量と質を拡大し、トークンの価値蓄積と一般消費者との関連性を高める必要があります。
分散化の程度とネットワークの耐性：Bittensorの運用は、多数の参加者による円滑なネットワーク動作に依存しています。技術的障害、バグ、サイバー攻撃などの中断が発生した場合、そのパフォーマンスや評判に悪影響を及ぼす可能性があります。また、Bittensorはネットワーク全体の分散化をさらに高めるとともに、TAOの新規リリースに伴う投票権をより広範に分散させる必要があります。
インセンティブ設計の実装：その潜在能力を最大限に発揮するため、グレイスケールはBittensorがサブネット所有者が自らのサブネットに適切なインセンティブ設計を行い、ネットワークが時間とともに適切なサブネットに適切な割合でTAOを配分できるようにすることが必要だと考えています。
競合ネットワーク：Bittensorは、Allora、Sentient、Sahara AIなど、トークンインセンティブを通じてAI開発に取り組む暗号資産からの競争に直面しています。また、FilecoinやGensynなど、さまざまなAI関連ユースケースをカバーする他の資産とも競合しています。この分野の交差が成熟するにつれ、将来的には競合リストがさらに増える可能性があります。
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