Grayscale: Đi sâu khám phá thị trường mô hình AI phi tập trung Bittensor
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Grayscale: Đi sâu khám phá thị trường mô hình AI phi tập trung Bittensor
Bittensor là một nền tảng thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống AI mở và toàn cầu thông qua việc sử dụng mạng phi tập trung và các động lực kinh tế.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Grayscale
Biên dịch: Felix, PANews
Tóm tắt
Bittensor đang dẫn đầu trong hai xu hướng đột phá và biến đổi nhất ở lĩnh vực phần mềm: blockchain và trí tuệ nhân tạo (AI). Trong khi Bitcoin giúp hình thành ngành tiền mã hóa với tư cách là hệ thống tiền tệ ngang hàng đầu tiên và nơi lưu trữ giá trị kỹ thuật số, còn Ethereum mở rộng hệ sinh thái thông qua các ứng dụng phi tập trung, thì Bittensor đại diện cho một trường hợp sử dụng hoàn toàn mới và độc đáo – tận dụng đặc điểm của blockchain công khai không cần cấp phép cùng cơ chế khuyến khích kinh tế để phát triển phần mềm AI tiên tiến thông qua cộng đồng mở, phi tập trung (thay vì các công ty tập trung).
Hiện nay, sự phát triển AI đang bị tập trung cao độ, với quyền lực dồn vào tay một vài công ty công nghệ lớn. Khi AI trở nên mạnh mẽ và quan trọng hơn, rủi ro về việc kiểm soát AI bởi một số ít thực thể có thể mâu thuẫn với các giá trị nhân loại và lợi ích xã hội rộng lớn hơn. Ngược lại, Bittensor là một nền tảng khuyến khích hợp tác mở trong phát triển AI thông qua động lực kinh tế từ token gốc TAO. Bằng cách sử dụng blockchain công khai, Bittensor có thể góp phần dân chủ hóa quyền sở hữu, nâng cao tính minh bạch của các hệ thống AI và đảm bảo các quyết định phát triển AI phù hợp với lợi ích xã hội. Mục tiêu của Bittensor là xây dựng "Internet AI", hình dung một tương lai gồm nhiều hệ sinh thái AI liên kết với nhau hoặc các mạng con (subnet), tạo thành một nền tảng AI toàn cầu, phi tập trung. Bằng cách kết nối vào mạng Bittensor, nền tảng này sẽ giúp bất kỳ ai ở bất cứ đâu dễ dàng xây dựng, triển khai và truy cập các ứng dụng AI.
Biểu đồ 1: Tính đến ngày 16 tháng 8, TAO chiếm 12% trong lĩnh vực AI của Grayscale
Token
TAO là token gốc của mạng Bittensor; sở hữu token TAO đồng nghĩa với việc sở hữu một phần tài sản của hệ sinh thái (xem biểu đồ 2). Lượng cung TAO được thiết kế giống hệt Bitcoin, giới hạn tối đa 21 triệu token, giảm một nửa khoảng bốn năm một lần. Sự kiện giảm thưởng đầu tiên của Bittensor dự kiến diễn ra vào tháng 8 năm 2025.
Bittensor nhằm mục đích áp dụng cơ chế khuyến khích theo kiểu Bitcoin vào phát triển AI, sử dụng token TAO như phần thưởng cho những người tham gia mạng lưới thực hiện đúng chức năng mong muốn. Những người tham gia này bao gồm các bộ xác thực mạng, chủ sở hữu subnet, bộ xác thực subnet và thợ đào subnet. Ngoài phần thưởng khuyến khích, TAO hiện tại chủ yếu được dùng làm khoản đặt cọc để chủ sở hữu subnet đăng ký subnet của họ. Trong tương lai, khi mạng Bittensor non trẻ dần trưởng thành, các trường hợp sử dụng tiềm năng khác của TAO có thể bao gồm: (i) làm phí gas cho giao dịch trên mạng, (ii) quyền quyết định phân bổ lượng TAO phát hành cho các subnet, và (iii) các quyết định quản trị mạng tổng thể. Về lâu dài, Bittensor có thể thương mại hóa mạng bằng cách thu phí từ người dùng cuối của các ứng dụng sử dụng subnet, điều này có thể tạo ra giá trị cho token TAO.
Biểu đồ 2: Thông tin cơ bản về token TAO
Mạng lưới và Công nghệ
Trên Bittensor, các nhà phát triển cạnh tranh để xây dựng các mô hình AI tốt nhất nhằm nhận phần thưởng TAO. Hệ thống hỗ trợ một loạt dịch vụ liên quan đến AI, bao gồm chatbot, tạo video, phát hiện deepfake, lưu trữ và tính toán. Để dân chủ hóa việc phát triển AI, Bittensor cho phép các nhà nghiên cứu AI và các lập trình viên mã nguồn mở độc lập thương mại hóa sáng tạo của họ, và có thể đóng góp vào việc phân phối lợi ích AI một cách công bằng hơn.
Bittensor sử dụng nhiều mạng con chuyên biệt để thực hiện các nhiệm vụ học máy khác nhau. Ví dụ, một subnet chuyên về tạo ảnh AI, một subnet khác dành cho tạo nhạc AI, và một subnet khác để phát hiện deepfake do AI tạo ra. Mỗi subnet có ba loại người tham gia chính: chủ sở hữu subnet, thợ đào subnet và bộ xác thực subnet. Trên một subnet cụ thể, các thợ đào cạnh tranh để tạo ra "đầu ra tốt nhất", trong khi các bộ xác thực đánh giá xem thợ đào nào hoạt động "tốt nhất" (xem bên dưới). Mặc dù chi tiết quy trình có thể khác nhau tùy theo từng subnet, nhưng ý tưởng tổng thể được mô tả như sau:
Cơ chế hoạt động
-
Người dùng cuối đưa yêu cầu vào mạng thông qua các ứng dụng dành cho người tiêu dùng. Điều này tương tự như đặt câu hỏi cho ChatGPT.
-
Các thợ đào subnet chạy mô hình AI trên subnet liên quan và cạnh tranh để tạo ra đầu ra tốt nhất cho yêu cầu đó. Ví dụ, trên subnet chatbot, các thợ đào sẽ đua nhau đưa ra câu trả lời tốt nhất cho câu hỏi của người dùng.
-
Các bộ xác thực xếp hạng phản hồi của thợ đào dựa trên chất lượng đầu ra, và trả lại phản hồi được xếp hạng cao nhất cho người dùng đã đặt câu hỏi.
Các bộ xác thực xác định hiệu suất của thợ đào thông qua một quy trình mới gọi là đồng thuận Yuma. Cơ chế đồng thuận này tổng hợp bảng xếp hạng từ mỗi bộ xác thực và được cân nhắc theo lượng TAO mà họ stake để tạo ra danh sách xếp hạng tập thể cho hiệu suất của các thợ đào.
Mạng blockchain Bittensor nói chung vận hành dưới cơ chế đồng thuận "Proof-of-Authority" (PoA), trong đó một số nút được trao quyền sắp xếp các giao dịch trên chuỗi và hỗ trợ duy trì tính toàn vẹn của mạng. Các khối của Bittensor ghi lại các thay đổi trạng thái và số dư token, phản ánh việc phát hành mới cho các bộ xác thực mạng cũng như chủ sở hữu, thợ đào và bộ xác thực subnet.
Ứng dụng thực tiễn
Bittensor có nhiều trường hợp sử dụng tiềm năng rộng rãi, mỗi subnet đại diện cho một ví dụ khác nhau. Bao gồm:
-
Subnet tạo ảnh: Được thiết kế riêng cho các mô hình AI chuyên tạo ra hình ảnh sinh nội dung chất lượng cao.
-
Subnet chatbot: Được tối ưu hóa cho các mô hình AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép người tiêu dùng truy cập các trợ lý ảo phản hồi nhanh chóng.
-
Subnet phát hiện Deepfake: Tận dụng các mô hình AI sinh và phân biệt tiên tiến trong mạng Bittensor nhằm phát hiện hình ảnh do AI tạo ra.
Trong lĩnh vực giải pháp AI phi tập trung của tiền mã hóa, Bittensor đang đối mặt với một số đối thủ cạnh tranh trực tiếp đang giải quyết toàn diện vấn đề phát triển AI. Ví dụ, mạng Allora tập trung vào phát triển AI trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, cung cấp nền tảng chiến lược giao dịch tự động cho sàn giao dịch phi tập trung và thị trường dự đoán. Các dự án sơ khai khác cố gắng giải quyết vấn đề AI phi tập trung ở cấp độ hạ tầng bao gồm Sentient và Sahara AI.
Ngoài các đối thủ cạnh tranh trực tiếp này, một số giao thức khác đang cạnh tranh với các subnet cụ thể của Bittensor. Ví dụ, Akash cạnh tranh một phần với subnet tính toán, Filecoin cạnh tranh với subnet lưu trữ dữ liệu, Gensyn cạnh tranh với subnet huấn luyện trước và tinh chỉnh. Tuy nhiên, một số công ty AI nổi bật (như Wombo và MyShell) và các nhóm mã hóa (như Masa, Kaito và Foundry) đã xây dựng subnet riêng của họ.
Các yếu tố cần cân nhắc
Cơ hội thị trường có tiềm năng tăng trưởng: Quy mô thị trường AI tập trung ước tính đạt 215 tỷ USD vào năm 2024, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm dự kiến là 35,7%. Grayscale cho rằng Bittensor đại diện cho một trường hợp sử dụng hoàn toàn mới và độc đáo trong tiền mã hóa. Giá trị thị trường của AI phi tập trung hiện chỉ đạt 19 tỷ USD, phản ánh giai đoạn sơ khai của lĩnh vực này. Trong thời đại mà dường như chỉ một vài công ty công nghệ kiểm soát AI, Bittensor đại diện cho một khoản đầu tư sớm tại điểm giao thoa này.
Phát triển và truy cập công nghệ mạnh mẽ mà không cần cấp phép: Khi AI ngày càng phát triển thành công cụ mạnh mẽ và quan trọng hơn, các quy định hoặc hạn chế về việc ai được xây dựng hoặc truy cập các ứng dụng này có thể ngày càng gia tăng. Bittensor cung cấp một phương án thay thế, cho phép truy cập tài nguyên để phát triển và sử dụng AI mà không cần xin phép.
Động lực kinh tế thúc đẩy sự phát triển AI công bằng: So với các giải pháp tập trung, Bittensor có thể giúp các nhà phát triển AI độc lập tiếp cận tốt hơn các tài nguyên AI như tính toán, lưu trữ và dữ liệu. Nó cũng có thể giúp các nhà nghiên cứu AI và lập trình viên AI mã nguồn mở thương mại hóa đóng góp của họ và có thể tài trợ cho hoạt động của họ. Nếu thành công, hệ sinh thái mở và phân tán của Bittensor có thể giúp cân bằng các mô hình đóng nguồn do các gã khổng lồ công nghệ phát triển, đồng thời góp phần đảm bảo lợi ích kinh tế từ AI được chia sẻ rộng rãi hơn.
Ngày càng phổ biến và được công nhận: Bittensor đã thu hút sự chú ý ban đầu, với hơn 40 subnet chuyên biệt cho các nhiệm vụ AI cụ thể, và nhận được sự công nhận từ các lãnh đạo công nghệ và AI hàng đầu. Các công ty đang huy động vốn đầu tư mạo hiểm để xây dựng subnet và ứng dụng trên Bittensor, cho thấy sự quan tâm ngày càng tăng từ các nhà đầu tư và nhà phát triển, đồng thời cho thấy tiềm năng mở rộng hiệu ứng mạng của Bittensor.
Rủi ro đầu tư
Việc áp dụng và tăng trưởng mạng lưới: Tuổi đời của Bittensor phụ thuộc vào khả năng thu hút một lượng lớn nhà phát triển và các dự án AI xây dựng trên nền tảng này. Nếu Bittensor không đạt được mức độ áp dụng trên diện rộng, mạng lưới có thể khó phát huy hết tiềm năng của mình. Ngoài ra, do mạng lưới còn non trẻ, phần lớn tài nguyên hiện tập trung ở cấp độ hạ tầng và hoạt động subnet. Theo thời gian, Bittensor cần mở rộng về số lượng và chất lượng người dùng cuối ứng dụng để hỗ trợ tích lũy giá trị token và tăng tính liên quan đến người tiêu dùng hàng ngày.
Mức độ phi tập trung và độ bền mạng: Hoạt động của Bittensor phụ thuộc vào sự vận hành trơn tru của một mạng lưới người tham gia rộng khắp. Bất kỳ sự gián đoạn nào như lỗi kỹ thuật, sai sót hay tấn công mạng đều có thể ảnh hưởng đến hiệu suất và uy tín của nó. Bittensor cũng cần nâng cao mức độ phi tập trung tổng thể và phân bổ quyền biểu quyết từ lượng TAO phát hành rộng rãi hơn trên toàn mạng.
Thực thi thiết kế cơ chế khuyến khích: Để phát huy đầy đủ tiềm năng, Grayscale cho rằng Bittensor cần đảm bảo rằng chủ sở hữu subnet thiết kế đúng cơ chế khuyến khích cho subnet của họ, đồng thời đảm bảo rằng theo thời gian, việc phân bổ lượng TAO phát hành sẽ được điều chỉnh hợp lý cho các subnet phù hợp.
Cạnh tranh từ các mạng khác: Bittensor phải đối mặt với sự cạnh tranh từ các tài sản mã hóa liên quan đến AI, những dự án đang tìm cách giải quyết vấn đề phát triển AI thông qua cơ chế khuyến khích bằng token, chẳng hạn như Allora, Sentient, Sahara AI, cũng như các tài sản khác phục vụ nhiều trường hợp sử dụng liên quan đến AI như Filecoin và Gensyn. Khi lĩnh vực giao thoa này trưởng thành, danh sách này có thể tiếp tục mở rộng theo thời gian.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@Grayscale
