دليل استثمار شبكة فرعية Bittensor: اغتنام الفرصة التالية للذكاء الاصطناعي
نظرة عامة على السوق: ترقية dTAO تؤدي إلى اندلاع النظام البيئي
في فبراير 2025، أكمل شبكة Bittensor ترقية Dynamic TAO (dTAO)، مما حول الشبكة إلى نموذج توزيع موارد لا مركزي مدفوع بالسوق. حصلت كل شبكة فرعية على رموز alpha مستقلة، ويمكن لحاملي TAO اختيار مواضيع الاستثمار بحرية، مما تحقق آلية اكتشاف القيمة السوقية الحقيقية.
بعد الترقية، شهد نظام Bittensor البيئي نموًا متفجرًا. زاد عدد الشبكات الفرعية من 32 إلى 118، بزيادة قدرها 269%. تغطي هذه الشبكات الفرعية جميع القطاعات الفرعية في صناعة الذكاء الاصطناعي، من الاستدلال على النصوص الأساسية، وتوليد الصور، إلى تقنيات الطي البروتيني المتطورة، والتداول الكمي، مما شكل الآن أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية شمولاً.
كانت أداء السوق لافتًا أيضًا. ارتفعت القيمة السوقية الإجمالية لأفضل الشبكات الفرعية من 4 ملايين دولار إلى 690 مليون دولار، واستقر العائد السنوي على التوكيل بين 16-19%. يتم توزيع الحوافز الشبكية بين الشبكات الفرعية وفقًا لنسبة توكيل TAO في السوق، حيث تمثل أكبر 10 شبكات فرعية 51.76% من الانبعاثات الشبكية، مما يعكس آلية السوق القائمة على المنافسة.
تحليل الشبكة الأساسية (أعلى 10 انبعاثات)
1. Chutes (SN64) - حسابات AI بدون خادم
القيمة الأساسية: تجديد تجربة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكلفة الحوسبة بشكل كبير
تستخدم Chutes بنية "البدء الفوري" لتقليل وقت بدء نموذج الذكاء الاصطناعي إلى 200 مللي ثانية، مما يزيد الكفاءة بمقدار 10 مرات. تدعم أكثر من 8000 عقد GPU في جميع أنحاء العالم النماذج الرئيسية، وتتعامل مع أكثر من 5 ملايين طلب يوميًا، مع التحكم في تأخير الاستجابة ضمن 50 مللي ثانية.
نموذج العمل ناضج، يعتمد على استراتيجية القيمة المضافة المجانية. يتم توفير دعم قوة الحوسبة للنماذج الشهيرة من خلال تكامل منصة معينة، وجني الإيرادات من استدعاءات API. التكاليف أقل بنسبة 85% من خدمات سحابية معينة. حاليًا، تجاوز إجمالي استخدام الرمز 9042.37B، مع خدمة أكثر من 3000 عميل من الشركات.
وصلت dTAO إلى قيمة سوقية تبلغ 100 مليون دولار بعد 9 أسابيع من الإطلاق، والقيمة السوقية الحالية 79 مليون، ولديها خندق تقني عميق، وتقدم تجاري سلس، واعتراف عالٍ في السوق، وهي الرائدة في الشبكة الفرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين حسابات الأجهزة
القيمة الأساسية: تحسين الأجهزة الأساسية، وزيادة كفاءة حسابات الذكاء الاصطناعي
تركيز على تحسين الحسابات على مستوى الأجهزة. من خلال أربعة وحدات تقنية: جدولة GPU، التجريد من الأجهزة، تحسين الأداء وإدارة كفاءة الطاقة، لتحقيق أقصى استفادة من كفاءة استخدام الأجهزة. يدعم الأجهزة الرائجة، بأسعار تقل عن المنتجات المماثلة بنسبة 90%، وزيادة كفاءة الحسابات بنسبة 45%.
حاليًا هي شبكة فرعية الثانية من حيث الانبعاثات على Bittensor، حيث تمثل 7.28% من انبعاثات الشبكة. تحسينات الأجهزة هي جزء أساسي من بنية AI التحتية، ولديها حواجز تقنية، واتجاه قوي لزيادة الأسعار، والقيمة السوقية الحالية 56 مليون.
القيمة الأساسية: تقنية الحوسبة السرية، لضمان خصوصية وأمان البيانات
النواة الأساسية لـ Targon هي TVM (آلة Targon الافتراضية)، وهي منصة حساب سرية آمنة تدعم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستدلالها والتحقق منها. تستخدم تقنيات متقدمة في الحساب السري لضمان أمان وخصوصية سير العمل الكامل للذكاء الاصطناعي. يدعم النظام التشفير من النهاية إلى النهاية من مستوى الأجهزة إلى مستوى التطبيقات، مما يتيح للمستخدمين استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي القوية دون الكشف عن البيانات.
تارغون لديها عتبة تقنية عالية، ونموذج أعمال واضح، ولديها مصدر دخل ثابت. لقد تم تفعيل آلية استرداد الإيرادات، حيث يتم استخدام جميع الإيرادات لشراء الرموز.
القيمة الأساسية: تدريب تعاوني على نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، خفض عتبة التدريب
تخصص Templar في التدريب الموزع للنماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي، وتهدف إلى أن تصبح "أفضل منصة لتدريب النماذج في العالم". من خلال تدريب تعاوني باستخدام موارد GPU التي يساهم بها المشاركون من جميع أنحاء العالم، تركز على التدريب التعاوني والابتكار للنماذج المتقدمة، مع التأكيد على مقاومة الغش والتعاون الفعال.
في مجال إنجازات التكنولوجيا، تم الانتهاء من تدريب نموذج يحتوي على 1.2 مليار معلمة، بعد أكثر من 20,000 دورة تدريبية، بمشاركة حوالي 200 وحدة معالجة الرسوميات. في عام 2024، سيتم ترقية آلية التحقق، مما يعزز اللامركزية والأمان؛ وفي عام 2025، سيتم مواصلة دفع تدريب النماذج الكبيرة، حيث تصل حجم المعلمات إلى أكثر من 70 مليار، مع أداء متميز في اختبارات المعايير القياسية للذكاء الاصطناعي.
تتميز تقنية Templar بمزايا بارزة، حيث تبلغ القيمة السوقية الحالية 35 مليون، وتحتل 4.79% من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
القيمة الأساسية: تدريب الذكاء الاصطناعي للجميع، خفض كبير في عتبة التكلفة
حل نقاط الألم في تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. يعتمد نظام الجدولة الذكي على مزامنة التدرجات، ويوزع المهام بكفاءة على آلاف وحدات معالجة الرسوميات. تم الانتهاء من تدريب نماذج تحتوي على 118 تريليون معلمة، بتكلفة تبلغ فقط 5 دولارات في الساعة، أي أقل بـ 70% من خدمات السحابة التقليدية، وسرعة تدريب أسرع بنسبة 40%. واجهة بنقرة واحدة تقلل من عتبة الاستخدام، وهناك أكثر من 500 مشروع مستخدم لضبط النموذج، تغطي مجالات مثل الطب والمالية والتعليم.
القيمة السوقية الحالية 30M، الطلب في السوق كبير، المزايا التقنية واضحة، وهي واحدة من الشبكات الفرعية التي تستحق المتابعة على المدى الطويل.
6. التداول الخاص (SN8) - التداول الكمي المالي
القيمة الأساسية: إشارات تداول متعددة الأصول وتوقعات مالية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي
SN8 هو منصة للتداول الكمي اللامركزي وتوقعات المالية، مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لإشارات تداول متعددة الأصول. تستخدم الشبكة التجارية الخاصة تقنيات التعلم الآلي في التنبؤ بالأسواق المالية، وتبني بنية نماذج توقع متعددة المستويات. يدمج نموذج التنبؤ الزمني تقنيات LSTM وTransformer، مما يمكّنه من معالجة البيانات الزمنية المعقدة. يوفر وحدة تحليل مشاعر السوق من خلال تحليل وسائل التواصل الاجتماعي ومحتوى الأخبار، مؤشرات المشاعر كإشارات مساعدة للتنبؤ.
يمكنك رؤية عوائد واستراتيجيات مختلفة قدمها عمال المناجم على المنصة. يجمع SN8 بين الذكاء الاصطناعي و blockchain، ويقدم طريقة مبتكرة للتداول في الأسواق المالية، القيمة السوقية الحالية 27M.
7. النتيجة (SN44) - التحليل والتقييم الرياضي
القيمة الأساسية: تحليل الفيديو الرياضي، يستهدف صناعة كرة القدم بقيمة 6000 مليار دولار
إطار رؤية الكمبيوتر الذي يركز على تحليل الفيديو الرياضي، يخفض تكاليف تحليل الفيديو المعقدة من خلال تقنية التحقق الخفيفة. يعتمد على تحقق من خطوتين: كشف الملعب وفحص الكائنات بناءً على CLIP، مما يقلل من تكلفة التوصيف التقليدية لمباراة واحدة من آلاف الدولارات إلى 1/10 إلى 1/100. بالتعاون مع منصة بيانات معينة، حقق وكلاء الذكاء الاصطناعي معدل دقة تنبؤ متوسط يبلغ 70%، وقد وصل إلى 100% دقة في يوم واحد.
صناعة الرياضة كبيرة الحجم، والابتكار التكنولوجي ملحوظ، وآفاق السوق واسعة، وScore هو شبكة فرعية ذات اتجاه تطبيق واضح، ويستحق الانتباه.
8. OpenKaito (SN5) - نص مفتوح للاستدلال
القيمة الأساسية: تطوير نماذج تضمين النصوص، تحسين استرجاع المعلومات
تركز OpenKaito على تطوير نماذج تضمين النصوص. باعتبارها مشروع مفتوح المصدر مدفوعًا بالمجتمع، فهي تسعى لبناء قدرات عالية الجودة في فهم النصوص واستنتاجها، وخاصة في مجالات استرجاع المعلومات والبحث الدلالي.
توجد هذه الشبكة الفرعية في مرحلة البناء المبكر، حيث يتم بناء النظام البيئي حول نماذج تضمين النصوص. ومن الجدير بالذكر أن هناك تكاملًا قادمًا، والذي قد يوسع بشكل كبير من مجالات التطبيق وقاعدة المستخدمين.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية البيانات الذكية
القيمة الأساسية: معالجة البيانات على نطاق واسع، توفير بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
يتم معالجة 500 مليون صف من البيانات يوميًا، بإجمالي يزيد عن 55.6 مليار صف، ويدعم تخزين سعة 100 جيجابايت. يوفر هيكل DataEntity وظائف أساسية مثل توحيد البيانات، تحسين الفهرسة، والتخزين الموزع. آلية التصويت المبتكرة "الجاذبية" تحقق تعديل الوزن الديناميكي.
البيانات هي نفط الذكاء الاصطناعي، وقيمة البنية التحتية مستقرة، ومكانة النظام البيئي مهمة. باعتبارها مزود بيانات لعدة شبكة فرعية، فإن التعاون العميق مع مشاريع مثل Score يعكس قيمة البنية التحتية.
10. TAOHash (SN14) - تعدين قوة الحوسبة PoW
القيمة الأساسية: ربط التعدين التقليدي مع حسابات الذكاء الاصطناعي، دمج موارد قوة الحوسبة
تتيح TAOHash لمعدني البيتكوين إعادة توجيه قوة التعدين إلى شبكة Bittensor، والحصول على رموز alpha من خلال التعدين لاستخدامها في الرهانات أو التداول. يجمع هذا النموذج بين تعدين PoW التقليدي وحسابات AI، مما يوفر لمعدني العملات الرقمية مصدر دخل جديد.
في غضون أسابيع قليلة، جذب أكثر من 6EH/s من قوة الحوسبة (حوالي 0.7% من القوة الحاسوبية العالمية)، مما يثبت اعتراف السوق بهذا النموذج المختلط. يمكن للعمال المناجم الاختيار بين التعدين التقليدي لبيتكوين والحصول على رموز TAOHash، مما يتيح لهم تحسين العوائد وفقًا لظروف السوق.
11. Creator.Bid - منصة إطلاق بيئة الوكلاء الذكية
على الرغم من أن Creator.Bid ليست شبكة فرعية ، إلا أنها تلعب دورًا مهمًا كمنسق في نظام Bittensor البيئي. يُبنى نظامها البيئي على ثلاثة أعمدة رئيسية: يوفر نموذج Launchpad خدمات إطلاق وكلاء AI بشكل عادل وشفاف؛ يوحد نموذج Tokenomics النظام البيئي بالكامل من خلال رمز BID؛ يوفر نموذج Hub خدمات قوية مدفوعة بواجهة برمجة التطبيقات.
الابتكار الأساسي للمنصة يكمن في مفهوم مفاتيح الوكلاء، حيث تتيح هذه الرموز الرقمية للأعضاء للمبدعين بناء مجتمعات حول وكلاء الذكاء الاصطناعي وتحقيق الملكية المشتركة. يحصل كل وكيل ذكاء اصطناعي على هوية فريدة من خلال خدمة أسماء الوكلاء (ANS) على شكل NFT.
على الرغم من أن Creator.Bid مبني على شبكة معينة، إلا أنه أقام علاقة تعاون عميقة مع نظام Bittensor البيئي. من خلال تشغيل مجلس TAO، تم جمع عدة شبكات فرعية رائدة، ليصبح "طبقة التنسيق التي تجمع بين وكلاء TAO والشبكات الفرعية والبنائين".
تكمن قيمة هذه العلاقة التعاونية في دمج مزايا الشبكات المختلفة. يوفر Bittensor قدرات قوية للاستدلال والتدريب على الذكاء الاصطناعي، بينما يوفر Creator.Bid منصة سهلة الاستخدام لإنشاء وإطلاق الوكلاء. يتيح دمج النظامين البيئيين للمطورين الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي لـ Bittensor لإنشاء وكلاء، ثم توكينهم وتشكيل مجتمع من خلال Launchpad الخاص بـ Creator.Bid.
التعاون مع ساحة معينة يعكس هذا التأثير التآزري بشكل أكبر. توفر Creator.Bid أدوات لإنشاء وكلاء، مما يمكّن المستخدمين من نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي بسرعة للمشاركة في المنافسة. أصبحت هذه النمط من التعاون عبر الأنظمة البيئية اتجاهًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
تحليل النظام البيئي
المزايا الأساسية للهيكل الفني
تأسست الابتكارات التقنية لـ Bittensor نظامًا بيئيًا فريدًا للذكاء الاصطناعي اللامركزي. يضمن خوارزمية الإجماع الخاصة بها جودة الشبكة من خلال التحقق اللامركزي، بينما يعزز آلية توزيع الموارد السوقية المتاحة من ترقية dTAO الكفاءة بشكل ملحوظ. تم تجهيز كل شبكة فرعية بآلية AMM لتحقيق اكتشاف الأسعار بين TAO ورموز alpha، مما يتيح لقوى السوق المشاركة مباشرة في تخصيص موارد الذكاء الاصطناعي.
تدعم بروتوكولات التعاون بين الشبكات الفرعية المعالجة الموزعة للمهام المعقدة للذكاء الاصطناعي، مما يشكل تأثيرات شبكة قوية. يضمن هيكل الحوافز المزدوجة (إصدار TAO وزيادة قيمة الرموز المميزة alpha) حوافز المشاركة على المدى الطويل، حيث يمكن لمبدعي الشبكات الفرعية، والعاملين، والمدققين، والمشاركين الحصول على المكافآت المناسبة، مما يشكل حلقة اقتصادية مستدامة.
الميزة التنافسية والتحديات التي تواجهها
بالمقارنة مع مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي المركزيين التقليديين، يقدم Bittensor بديلاً فعليًا لامركزيًا، حيث يظهر أداءً بارزًا من حيث كفاءة التكلفة. تظهر عدة شبكة فرعية مزايا تكلفة ملحوظة، وهذه الميزة تأتي من تحسين كفاءة الهيكل اللامركزي. يعزز النظام البيئي المفتوح الابتكار السريع، مع استمرار زيادة عدد وجودة الشبكات الفرعية، حيث تتجاوز سرعة الابتكار بكثير تطوير المنتجات داخل الشركات التقليدية.
ومع ذلك، يواجه النظام البيئي أيضًا تحديات واقعية. لا تزال عتبة التكنولوجيا مرتفعة، على الرغم من أن الأدوات تتحسن باستمرار، إلا أن المشاركة في mining وvalidation لا تزال تتطلب معرفة تقنية كبيرة. إن عدم اليقين في بيئة التنظيم هو عامل خطر آخر، حيث قد تواجه شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية سياسات تنظيمية مختلفة في البلدان. لن يجلس مقدمو خدمات السحابة التقليدية مكتوفي الأيدي، ومن المتوقع أن يطلقوا منتجات تنافسية. مع زيادة حجم الشبكة، أصبح الحفاظ على التوازن بين الأداء واللامركزية اختبارًا مهمًا.
النمو السريع في صناعة الذكاء الاصطناعي يوفر فرص سوق ضخمة لـ Bittensor. تتوقع وكالة ما أن تصل الاستثمارات العالمية في الذكاء الاصطناعي إلى حوالي 200 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025، مما يوفر دعماً قوياً لطلب البنية التحتية. من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي العالمي من 294 مليار دولار أمريكي في عام 2025 إلى 1.77 تريليون دولار أمريكي في عام 2032، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 29%، مما يسهم في تعزيز الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 20
أعجبني
20
9
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
CoconutWaterBoy
· 08-11 20:07
又 هو يوم آخر من خداع الناس لتحقيق الربح.
شاهد النسخة الأصليةرد0
UnluckyValidator
· 08-11 18:11
لا أعرف ماذا أقول، هل جاءت موجة جديدة من الضجة؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
NullWhisperer
· 08-11 05:14
همم... إحصائيات نمو مثيرة للاهتمام، لكن دعنا نتحدث عن تدقيقات الأمان على هذه الشبكات الفرعية 118... أي شخص؟ تنفيذ مشكوك فيه بصراحة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
just_another_fish
· 08-11 00:58
شبكة فرعية big pump ثور啊 ثور啊
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoCross-TalkClub
· 08-10 11:00
حمقى进化史：AI智能 خداع الناس لتحقيق الربح，这波我先叫好
شاهد النسخة الأصليةرد0
MoonlightGamer
· 08-10 10:57
كيف أشعر أن btt ستنطلق مرة أخرى~
شاهد النسخة الأصليةرد0
Hash_Bandit
· 08-10 10:48
يبدو كأنه صعوبة التعدين مرة أخرى... ولكن مع عقد الذكاء الاصطناعي بدلاً من أجهزة ASIC بصراحة
شاهد النسخة الأصليةرد0
ApeShotFirst
· 08-10 10:48
استمر في الإيمان بالهبوط إلى الصفر! ربحنا بشكل كبير
انفجار نظام Bittensor البيئي: ترقية dTAO تقود عصر جديد من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
دليل استثمار شبكة فرعية Bittensor: اغتنام الفرصة التالية للذكاء الاصطناعي
نظرة عامة على السوق: ترقية dTAO تؤدي إلى اندلاع النظام البيئي
في فبراير 2025، أكمل شبكة Bittensor ترقية Dynamic TAO (dTAO)، مما حول الشبكة إلى نموذج توزيع موارد لا مركزي مدفوع بالسوق. حصلت كل شبكة فرعية على رموز alpha مستقلة، ويمكن لحاملي TAO اختيار مواضيع الاستثمار بحرية، مما تحقق آلية اكتشاف القيمة السوقية الحقيقية.
بعد الترقية، شهد نظام Bittensor البيئي نموًا متفجرًا. زاد عدد الشبكات الفرعية من 32 إلى 118، بزيادة قدرها 269%. تغطي هذه الشبكات الفرعية جميع القطاعات الفرعية في صناعة الذكاء الاصطناعي، من الاستدلال على النصوص الأساسية، وتوليد الصور، إلى تقنيات الطي البروتيني المتطورة، والتداول الكمي، مما شكل الآن أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية شمولاً.
كانت أداء السوق لافتًا أيضًا. ارتفعت القيمة السوقية الإجمالية لأفضل الشبكات الفرعية من 4 ملايين دولار إلى 690 مليون دولار، واستقر العائد السنوي على التوكيل بين 16-19%. يتم توزيع الحوافز الشبكية بين الشبكات الفرعية وفقًا لنسبة توكيل TAO في السوق، حيث تمثل أكبر 10 شبكات فرعية 51.76% من الانبعاثات الشبكية، مما يعكس آلية السوق القائمة على المنافسة.
تحليل الشبكة الأساسية (أعلى 10 انبعاثات)
1. Chutes (SN64) - حسابات AI بدون خادم
القيمة الأساسية: تجديد تجربة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكلفة الحوسبة بشكل كبير
تستخدم Chutes بنية "البدء الفوري" لتقليل وقت بدء نموذج الذكاء الاصطناعي إلى 200 مللي ثانية، مما يزيد الكفاءة بمقدار 10 مرات. تدعم أكثر من 8000 عقد GPU في جميع أنحاء العالم النماذج الرئيسية، وتتعامل مع أكثر من 5 ملايين طلب يوميًا، مع التحكم في تأخير الاستجابة ضمن 50 مللي ثانية.
نموذج العمل ناضج، يعتمد على استراتيجية القيمة المضافة المجانية. يتم توفير دعم قوة الحوسبة للنماذج الشهيرة من خلال تكامل منصة معينة، وجني الإيرادات من استدعاءات API. التكاليف أقل بنسبة 85% من خدمات سحابية معينة. حاليًا، تجاوز إجمالي استخدام الرمز 9042.37B، مع خدمة أكثر من 3000 عميل من الشركات.
وصلت dTAO إلى قيمة سوقية تبلغ 100 مليون دولار بعد 9 أسابيع من الإطلاق، والقيمة السوقية الحالية 79 مليون، ولديها خندق تقني عميق، وتقدم تجاري سلس، واعتراف عالٍ في السوق، وهي الرائدة في الشبكة الفرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين حسابات الأجهزة
القيمة الأساسية: تحسين الأجهزة الأساسية، وزيادة كفاءة حسابات الذكاء الاصطناعي
تركيز على تحسين الحسابات على مستوى الأجهزة. من خلال أربعة وحدات تقنية: جدولة GPU، التجريد من الأجهزة، تحسين الأداء وإدارة كفاءة الطاقة، لتحقيق أقصى استفادة من كفاءة استخدام الأجهزة. يدعم الأجهزة الرائجة، بأسعار تقل عن المنتجات المماثلة بنسبة 90%، وزيادة كفاءة الحسابات بنسبة 45%.
حاليًا هي شبكة فرعية الثانية من حيث الانبعاثات على Bittensor، حيث تمثل 7.28% من انبعاثات الشبكة. تحسينات الأجهزة هي جزء أساسي من بنية AI التحتية، ولديها حواجز تقنية، واتجاه قوي لزيادة الأسعار، والقيمة السوقية الحالية 56 مليون.
3. Targon (SN4) - منصة استدلال الذكاء الاصطناعي اللامركزية
القيمة الأساسية: تقنية الحوسبة السرية، لضمان خصوصية وأمان البيانات
النواة الأساسية لـ Targon هي TVM (آلة Targon الافتراضية)، وهي منصة حساب سرية آمنة تدعم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستدلالها والتحقق منها. تستخدم تقنيات متقدمة في الحساب السري لضمان أمان وخصوصية سير العمل الكامل للذكاء الاصطناعي. يدعم النظام التشفير من النهاية إلى النهاية من مستوى الأجهزة إلى مستوى التطبيقات، مما يتيح للمستخدمين استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي القوية دون الكشف عن البيانات.
تارغون لديها عتبة تقنية عالية، ونموذج أعمال واضح، ولديها مصدر دخل ثابت. لقد تم تفعيل آلية استرداد الإيرادات، حيث يتم استخدام جميع الإيرادات لشراء الرموز.
4. τemplar (SN3) - أبحاث الذكاء الاصطناعي والتدريب الموزع
القيمة الأساسية: تدريب تعاوني على نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، خفض عتبة التدريب
تخصص Templar في التدريب الموزع للنماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي، وتهدف إلى أن تصبح "أفضل منصة لتدريب النماذج في العالم". من خلال تدريب تعاوني باستخدام موارد GPU التي يساهم بها المشاركون من جميع أنحاء العالم، تركز على التدريب التعاوني والابتكار للنماذج المتقدمة، مع التأكيد على مقاومة الغش والتعاون الفعال.
في مجال إنجازات التكنولوجيا، تم الانتهاء من تدريب نموذج يحتوي على 1.2 مليار معلمة، بعد أكثر من 20,000 دورة تدريبية، بمشاركة حوالي 200 وحدة معالجة الرسوميات. في عام 2024، سيتم ترقية آلية التحقق، مما يعزز اللامركزية والأمان؛ وفي عام 2025، سيتم مواصلة دفع تدريب النماذج الكبيرة، حيث تصل حجم المعلمات إلى أكثر من 70 مليار، مع أداء متميز في اختبارات المعايير القياسية للذكاء الاصطناعي.
تتميز تقنية Templar بمزايا بارزة، حيث تبلغ القيمة السوقية الحالية 35 مليون، وتحتل 4.79% من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
القيمة الأساسية: تدريب الذكاء الاصطناعي للجميع، خفض كبير في عتبة التكلفة
حل نقاط الألم في تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. يعتمد نظام الجدولة الذكي على مزامنة التدرجات، ويوزع المهام بكفاءة على آلاف وحدات معالجة الرسوميات. تم الانتهاء من تدريب نماذج تحتوي على 118 تريليون معلمة، بتكلفة تبلغ فقط 5 دولارات في الساعة، أي أقل بـ 70% من خدمات السحابة التقليدية، وسرعة تدريب أسرع بنسبة 40%. واجهة بنقرة واحدة تقلل من عتبة الاستخدام، وهناك أكثر من 500 مشروع مستخدم لضبط النموذج، تغطي مجالات مثل الطب والمالية والتعليم.
القيمة السوقية الحالية 30M، الطلب في السوق كبير، المزايا التقنية واضحة، وهي واحدة من الشبكات الفرعية التي تستحق المتابعة على المدى الطويل.
6. التداول الخاص (SN8) - التداول الكمي المالي
القيمة الأساسية: إشارات تداول متعددة الأصول وتوقعات مالية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي
SN8 هو منصة للتداول الكمي اللامركزي وتوقعات المالية، مدفوعة بالذكاء الاصطناعي لإشارات تداول متعددة الأصول. تستخدم الشبكة التجارية الخاصة تقنيات التعلم الآلي في التنبؤ بالأسواق المالية، وتبني بنية نماذج توقع متعددة المستويات. يدمج نموذج التنبؤ الزمني تقنيات LSTM وTransformer، مما يمكّنه من معالجة البيانات الزمنية المعقدة. يوفر وحدة تحليل مشاعر السوق من خلال تحليل وسائل التواصل الاجتماعي ومحتوى الأخبار، مؤشرات المشاعر كإشارات مساعدة للتنبؤ.
يمكنك رؤية عوائد واستراتيجيات مختلفة قدمها عمال المناجم على المنصة. يجمع SN8 بين الذكاء الاصطناعي و blockchain، ويقدم طريقة مبتكرة للتداول في الأسواق المالية، القيمة السوقية الحالية 27M.
7. النتيجة (SN44) - التحليل والتقييم الرياضي
القيمة الأساسية: تحليل الفيديو الرياضي، يستهدف صناعة كرة القدم بقيمة 6000 مليار دولار
إطار رؤية الكمبيوتر الذي يركز على تحليل الفيديو الرياضي، يخفض تكاليف تحليل الفيديو المعقدة من خلال تقنية التحقق الخفيفة. يعتمد على تحقق من خطوتين: كشف الملعب وفحص الكائنات بناءً على CLIP، مما يقلل من تكلفة التوصيف التقليدية لمباراة واحدة من آلاف الدولارات إلى 1/10 إلى 1/100. بالتعاون مع منصة بيانات معينة، حقق وكلاء الذكاء الاصطناعي معدل دقة تنبؤ متوسط يبلغ 70%، وقد وصل إلى 100% دقة في يوم واحد.
صناعة الرياضة كبيرة الحجم، والابتكار التكنولوجي ملحوظ، وآفاق السوق واسعة، وScore هو شبكة فرعية ذات اتجاه تطبيق واضح، ويستحق الانتباه.
8. OpenKaito (SN5) - نص مفتوح للاستدلال
القيمة الأساسية: تطوير نماذج تضمين النصوص، تحسين استرجاع المعلومات
تركز OpenKaito على تطوير نماذج تضمين النصوص. باعتبارها مشروع مفتوح المصدر مدفوعًا بالمجتمع، فهي تسعى لبناء قدرات عالية الجودة في فهم النصوص واستنتاجها، وخاصة في مجالات استرجاع المعلومات والبحث الدلالي.
توجد هذه الشبكة الفرعية في مرحلة البناء المبكر، حيث يتم بناء النظام البيئي حول نماذج تضمين النصوص. ومن الجدير بالذكر أن هناك تكاملًا قادمًا، والذي قد يوسع بشكل كبير من مجالات التطبيق وقاعدة المستخدمين.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية البيانات الذكية
القيمة الأساسية: معالجة البيانات على نطاق واسع، توفير بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
يتم معالجة 500 مليون صف من البيانات يوميًا، بإجمالي يزيد عن 55.6 مليار صف، ويدعم تخزين سعة 100 جيجابايت. يوفر هيكل DataEntity وظائف أساسية مثل توحيد البيانات، تحسين الفهرسة، والتخزين الموزع. آلية التصويت المبتكرة "الجاذبية" تحقق تعديل الوزن الديناميكي.
البيانات هي نفط الذكاء الاصطناعي، وقيمة البنية التحتية مستقرة، ومكانة النظام البيئي مهمة. باعتبارها مزود بيانات لعدة شبكة فرعية، فإن التعاون العميق مع مشاريع مثل Score يعكس قيمة البنية التحتية.
10. TAOHash (SN14) - تعدين قوة الحوسبة PoW
القيمة الأساسية: ربط التعدين التقليدي مع حسابات الذكاء الاصطناعي، دمج موارد قوة الحوسبة
تتيح TAOHash لمعدني البيتكوين إعادة توجيه قوة التعدين إلى شبكة Bittensor، والحصول على رموز alpha من خلال التعدين لاستخدامها في الرهانات أو التداول. يجمع هذا النموذج بين تعدين PoW التقليدي وحسابات AI، مما يوفر لمعدني العملات الرقمية مصدر دخل جديد.
في غضون أسابيع قليلة، جذب أكثر من 6EH/s من قوة الحوسبة (حوالي 0.7% من القوة الحاسوبية العالمية)، مما يثبت اعتراف السوق بهذا النموذج المختلط. يمكن للعمال المناجم الاختيار بين التعدين التقليدي لبيتكوين والحصول على رموز TAOHash، مما يتيح لهم تحسين العوائد وفقًا لظروف السوق.
11. Creator.Bid - منصة إطلاق بيئة الوكلاء الذكية
على الرغم من أن Creator.Bid ليست شبكة فرعية ، إلا أنها تلعب دورًا مهمًا كمنسق في نظام Bittensor البيئي. يُبنى نظامها البيئي على ثلاثة أعمدة رئيسية: يوفر نموذج Launchpad خدمات إطلاق وكلاء AI بشكل عادل وشفاف؛ يوحد نموذج Tokenomics النظام البيئي بالكامل من خلال رمز BID؛ يوفر نموذج Hub خدمات قوية مدفوعة بواجهة برمجة التطبيقات.
الابتكار الأساسي للمنصة يكمن في مفهوم مفاتيح الوكلاء، حيث تتيح هذه الرموز الرقمية للأعضاء للمبدعين بناء مجتمعات حول وكلاء الذكاء الاصطناعي وتحقيق الملكية المشتركة. يحصل كل وكيل ذكاء اصطناعي على هوية فريدة من خلال خدمة أسماء الوكلاء (ANS) على شكل NFT.
على الرغم من أن Creator.Bid مبني على شبكة معينة، إلا أنه أقام علاقة تعاون عميقة مع نظام Bittensor البيئي. من خلال تشغيل مجلس TAO، تم جمع عدة شبكات فرعية رائدة، ليصبح "طبقة التنسيق التي تجمع بين وكلاء TAO والشبكات الفرعية والبنائين".
تكمن قيمة هذه العلاقة التعاونية في دمج مزايا الشبكات المختلفة. يوفر Bittensor قدرات قوية للاستدلال والتدريب على الذكاء الاصطناعي، بينما يوفر Creator.Bid منصة سهلة الاستخدام لإنشاء وإطلاق الوكلاء. يتيح دمج النظامين البيئيين للمطورين الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي لـ Bittensor لإنشاء وكلاء، ثم توكينهم وتشكيل مجتمع من خلال Launchpad الخاص بـ Creator.Bid.
التعاون مع ساحة معينة يعكس هذا التأثير التآزري بشكل أكبر. توفر Creator.Bid أدوات لإنشاء وكلاء، مما يمكّن المستخدمين من نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي بسرعة للمشاركة في المنافسة. أصبحت هذه النمط من التعاون عبر الأنظمة البيئية اتجاهًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي.
تحليل النظام البيئي
المزايا الأساسية للهيكل الفني
تأسست الابتكارات التقنية لـ Bittensor نظامًا بيئيًا فريدًا للذكاء الاصطناعي اللامركزي. يضمن خوارزمية الإجماع الخاصة بها جودة الشبكة من خلال التحقق اللامركزي، بينما يعزز آلية توزيع الموارد السوقية المتاحة من ترقية dTAO الكفاءة بشكل ملحوظ. تم تجهيز كل شبكة فرعية بآلية AMM لتحقيق اكتشاف الأسعار بين TAO ورموز alpha، مما يتيح لقوى السوق المشاركة مباشرة في تخصيص موارد الذكاء الاصطناعي.
تدعم بروتوكولات التعاون بين الشبكات الفرعية المعالجة الموزعة للمهام المعقدة للذكاء الاصطناعي، مما يشكل تأثيرات شبكة قوية. يضمن هيكل الحوافز المزدوجة (إصدار TAO وزيادة قيمة الرموز المميزة alpha) حوافز المشاركة على المدى الطويل، حيث يمكن لمبدعي الشبكات الفرعية، والعاملين، والمدققين، والمشاركين الحصول على المكافآت المناسبة، مما يشكل حلقة اقتصادية مستدامة.
الميزة التنافسية والتحديات التي تواجهها
بالمقارنة مع مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي المركزيين التقليديين، يقدم Bittensor بديلاً فعليًا لامركزيًا، حيث يظهر أداءً بارزًا من حيث كفاءة التكلفة. تظهر عدة شبكة فرعية مزايا تكلفة ملحوظة، وهذه الميزة تأتي من تحسين كفاءة الهيكل اللامركزي. يعزز النظام البيئي المفتوح الابتكار السريع، مع استمرار زيادة عدد وجودة الشبكات الفرعية، حيث تتجاوز سرعة الابتكار بكثير تطوير المنتجات داخل الشركات التقليدية.
ومع ذلك، يواجه النظام البيئي أيضًا تحديات واقعية. لا تزال عتبة التكنولوجيا مرتفعة، على الرغم من أن الأدوات تتحسن باستمرار، إلا أن المشاركة في mining وvalidation لا تزال تتطلب معرفة تقنية كبيرة. إن عدم اليقين في بيئة التنظيم هو عامل خطر آخر، حيث قد تواجه شبكات الذكاء الاصطناعي اللامركزية سياسات تنظيمية مختلفة في البلدان. لن يجلس مقدمو خدمات السحابة التقليدية مكتوفي الأيدي، ومن المتوقع أن يطلقوا منتجات تنافسية. مع زيادة حجم الشبكة، أصبح الحفاظ على التوازن بين الأداء واللامركزية اختبارًا مهمًا.
النمو السريع في صناعة الذكاء الاصطناعي يوفر فرص سوق ضخمة لـ Bittensor. تتوقع وكالة ما أن تصل الاستثمارات العالمية في الذكاء الاصطناعي إلى حوالي 200 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025، مما يوفر دعماً قوياً لطلب البنية التحتية. من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي العالمي من 294 مليار دولار أمريكي في عام 2025 إلى 1.77 تريليون دولار أمريكي في عام 2032، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 29%، مما يسهم في تعزيز الذكاء الاصطناعي اللامركزي.