Giá Bittensor (TAO)

Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ thúc đẩy thị trường tăng mạnh trong năm 2024, tương tự như thị trường tăng mạnh trước được thúc đẩy bởi internet. AI không phải là một khái niệm mới, và hiện nay ứng dụng của chuỗi khối đang là một điểm chật. Sự phát triển của AI đã tạo ra nhu cầu mạnh mẽ cho chuỗi khối.

Sự phát triển của AI phụ thuộc vào hai cơ sở hạ tầng quan trọng: sức mạnh tính toán phân tán và lưu trữ phân tán. Bởi vì lõi của AI, đó là dữ liệu và xử lý dữ liệu, trở nên rất đắt đỏ nếu phụ thuộc vào sức mạnh tính toán và lưu trữ trung tâm.

Thời gian thu thập dữ liệu và thời gian học của AI rất lâu, đặc biệt là đối với AI được sử dụng trong quảng cáo, nơi các chu kỳ thu thập dữ liệu và học tập kéo dài. AI được chia thành hai cấp độ:

1. Các chương trình AI, dựa trên các mô hình học tập được thiết lập trước.


2. Các ứng dụng AI. Tạo ra các ứng dụng tự động tương ứng dựa trên dữ liệu được thu thập bởi mạng nơ-ron.

Đối với doanh nghiệp, thường họ sẽ ưu tiên sử dụng AI thay vì dành nhiều thời gian để phát triển một lõi AI mới. Ví dụ, thiết kế một robot giao dịch tự động bằng cách sử dụng mạng nơ-ron thay thế cho người giao dịch. Thậm chí có thể tự động dự đoán xu hướng giá dựa trên thông tin thị trường, chẳng hạn như tin tức.

Các chương trình AI chính nó cũng được chia thành nhiều cấp độ, bao gồm:

1. Học máy: Khám phá các quy tắc thông qua dữ liệu hoặc học các quy tắc hiện có. Điều này giúp máy tính ra quyết định.


2. Học sâu: Xử lý lượng lớn dữ liệu thông qua mạng nơ-ron để hiểu dữ liệu. Thường được sử dụng đồng thời với học máy.


3. Hệ thống chuyên gia: AI chuyên sâu, chẳng hạn như robot giao dịch hoàn toàn tự động.


4. Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên: Xử lý và hiểu ngôn ngữ, có khả năng tương tác với con người.


5. Tầm nhìn máy tính: Xử lý và hiểu hình ảnh và video.


6. Học tăng cường: Khi máy học tự quyết định, tăng cường hiệu suất quyết định chính xác thông qua việc thử nghiệm liên tục và thưởng cho các quyết định đúng trong trường hợp học máy tự động.

Các loại AI khác nhau có thể không phát triển đến tất cả sáu cấp độ này do các mục tiêu thiết kế khác nhau. Mục tiêu chính của AI là nâng cao năng suất kinh doanh và giảm chi phí sản xuất.

Bittensor, được tạo ra bởi Jacob Robert Steeves vào năm 2021, là một AI Học máy, chủ yếu sử dụng dữ liệu chuỗi khối để tạo ra các ứng dụng AI trong lĩnh vực Web 3, chẳng hạn như Yield Farming tự động.

DeFi là một mỏ vàng trên chuỗi khối ngoại trừ khai thác. AI tập trung, chẳng hạn như ChatGPT, phụ thuộc nhiều vào dữ liệu được thu thập từ các công cụ tìm kiếm. Dữ liệu trên chuỗi không thể được công cụ tìm kiếm truy xuất. Một vấn đề khác là sự phổ biến gần đây của Telegram Bot, đó chỉ là một chiến dịch tiếp thị và không có giá trị thực tế, thực sự không phải là AI. Do đó, Bittensor trở thành duy nhất một AI đang thực hiện học máy trên chuỗi khối trong năm 2021.

Đây là lý do chính khiến giá Bittensor tăng vọt - AI chuỗi khối thực sự.

Bittensor, thông qua một số nguyên tắc của dự đoán như BAND, cho phép người đào tạo cung cấp dữ liệu cho Bittensor và nhận phần thưởng dưới dạng mã thông báo Bittensor $TAO. Tương tự, việc sử dụng Bittensor cũng đòi hỏi thanh toán bằng mã thông báo $TAO.

Bittensor là gì?

Bittensor là một nền tảng mã nguồn mở cách mạng, kết hợp công nghệ blockchain với trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra một mạng lưới học máy phi tập trung, có tính hợp tác cao. Nền tảng này cho phép các thành viên đóng góp vào việc huấn luyện các mô hình AI trên mạng lưới phân tán và thưởng cho họ bằng loại tiền mã hóa gốc, TAO, dựa trên giá trị thông tin họ cung cấp. Cấu trúc độc đáo này không chỉ dân chủ hóa quyền truy cập vào phát triển AI mà còn tạo ra một thị trường minh bạch và không cần niềm tin, nơi AI có thể được phát triển, chia sẻ và thương mại hóa.

Mục tiêu cuối cùng của Bittensor là thiết lập một thị trường trí tuệ toàn cầu, nơi các tài nguyên AI có thể tiếp cận được cho tất cả mọi người, thúc đẩy sự đổi mới mở ở quy mô chưa từng có. Thông qua cơ chế kinh tế dựa trên token để khuyến khích sự tham gia, Bittensor hướng đến việc tạo ra một hệ sinh thái phi tập trung, nơi người tiêu dùng và nhà sản xuất AI có thể tương tác tự do, thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI và phân phối quyền sở hữu cũng như phần thưởng một cách công bằng.

Bittensor hoạt động như thế nào?

Bittensor vận hành dưới dạng một mạng lưới học máy phi tập trung, tận dụng công nghệ blockchain để đảm bảo an ninh, minh bạch và quản trị phi tập trung. Tại cốt lõi của kiến trúc này là token TAO, đóng vai trò vừa là công cụ thưởng cho các thành viên vừa là token tiện ích để truy cập vào các tài nguyên AI của mạng lưới.

Dưới đây là cách nó hoạt động:

Huấn luyện Hợp tác: Các mô hình học máy trên Bittensor được huấn luyện thông qua sự hợp tác của các “thợ mỏ” (miners), những người đóng góp tài nguyên tính toán của họ cho mạng lưới. Các mô hình này được thưởng bằng TAO dựa trên giá trị thông tin mà chúng cung cấp. Giá trị này được đánh giá bởi giao thức, đảm bảo rằng các người đóng góp được đền bù phù hợp với sự đóng góp của họ, tạo động lực trực tiếp cho sự tham gia và đổi mới liên tục.

Thị trường AI Phi tập trung: Tính phi tập trung của Bittensor có nghĩa là không có thực thể nào kiểm soát toàn bộ mạng lưới. Thay vào đó, nó hoạt động như một thị trường ngang hàng, nơi các mô hình AI được phát triển, chia sẻ và thương mại hóa. Thông qua blockchain, Bittensor tạo ra một môi trường minh bạch và mở, nơi các nhà phát triển có thể đóng góp vào hệ sinh thái AI và người dùng có thể truy cập vào một tập hợp phong phú các tài nguyên học máy.

Truy cập và Sử dụng: Token TAO cho phép người dùng truy cập vào các mô hình AI trên mạng lưới, cho phép họ khai thác và sử dụng trí tuệ tập thể do cộng đồng tạo ra. Chẳng hạn, doanh nghiệp hoặc cá nhân có thể tìm kiếm thông tin trên mạng lưới, huấn luyện mô hình mới hoặc cải thiện các ứng dụng hiện có bằng cách sử dụng dữ liệu AI sẵn có. Mô hình quản trị phi tập trung đảm bảo rằng tất cả các bên liên quan đều có tiếng nói trong sự phát triển của mạng lưới, góp phần tạo nên một hệ sinh thái tự duy trì.

Bằng cách kết hợp sức mạnh của blockchain và AI, Bittensor mang lại một giải pháp tối ưu, có khả năng mở rộng cho phát triển AI. Giao thức này hỗ trợ sự hợp tác toàn cầu, cho phép cá nhân và tổ chức tận dụng sức mạnh tính toán phân tán và đổi mới trong một khung cảnh coi trọng tính minh bạch, quyền sở hữu và phần thưởng công bằng.

Đội ngũ sáng lập của Bittensor

Bittensor được đồng sáng lập bởi Jacob Steeves và Ala Shaabana, cả hai đều có nền tảng rộng lớn trong lĩnh vực khoa học máy tính và nghiên cứu AI. Jacob Steeves, với kiến thức sâu rộng về các hệ thống phân tán, đã đưa ra ý tưởng kết hợp blockchain với AI để tạo ra một mạng lưới học tập phi tập trung. Ala Shaabana, chuyên gia về AI và học máy, đã đóng góp đáng kể vào sự phát triển kỹ thuật của nền tảng, tập trung vào việc tối ưu hóa cơ chế huấn luyện hợp tác và các mô hình phân phối giá trị.

Cùng nhau, Steeves và Shaabana đã thiết lập Bittensor như một nền tảng tiên phong, tái định nghĩa cách AI được tạo ra và chia sẻ. Tầm nhìn chung của họ là xây dựng một cộng đồng toàn cầu, nơi AI có thể phát triển mạnh mẽ trong một môi trường mở và phi tập trung, cho phép các nhà sáng tạo đóng góp và hưởng lợi từ một thị trường trí tuệ chia sẻ. Thông qua Bittensor, họ mong muốn thiết lập một tiêu chuẩn mới về tính minh bạch, khả năng tiếp cận và phân phối phần thưởng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng.

Tokenomics của Bittensor

Bittensor là một mạng phi tập trung kết hợp blockchain và học máy, cho phép các mô hình hợp tác đào tạo trong khi được thưởng bằng token TAO cho những đóng góp của họ. Token TAO khuyến khích sự tham gia và cấp quyền truy cập vào trí tuệ tập thể của mạng lưới. Hệ thống hoạt động mà không có sự kiểm soát trung tâm, thúc đẩy sự phát triển AI mở và minh bạch trên toàn cầu, với phần thưởng được phân phối dựa trên giá trị người dùng cung cấp.

Tổng cung của Bittensor được giới hạn ở mức 21 triệu token, phân bổ như sau:

• Người xác thực 50%
• Thợ đào Bằng Chứng Trí Thông Minh 50%