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人民網(wǎng)

從OpenAi到Bittensor:去中心化AI網(wǎng)絡的范式轉(zhuǎn)移

來源:金色財經(jīng)

作者:Teng Yan,Delphi Digital NFT 研究負責人,;翻譯:金色財經(jīng)xiaozou

生活在亞洲有一件事要習慣,,那就是你經(jīng)常會一覺醒來就看到重磅新聞,必須惡補功課才能不掉隊,。

比如,,Sam Altman上周五被OpenAI解雇,看到這個新聞我差點被牛奶嗆到,。

為什么董事會要解雇一個極其聰明的成功典范,而且此人12天前剛剛在OpenAI大會上發(fā)表了精彩的主題演講,?

Andrew Cote認為是出于政治原因,,Altman之所以被解雇是因為“他或?qū)⑼ㄟ^部署最新突破推動人工智能發(fā)展得太快,。”一些人并不喜歡這樣,。

從OpenAi到Bittensor:去中心化AI網(wǎng)絡的范式轉(zhuǎn)移

OpenAI的公司結(jié)構(gòu)非常奇怪(幾近功能失調(diào)),因為OpenAI最初是一個非營利組織,,后來決定轉(zhuǎn)型為營利性企業(yè)。如今,,非營利組織控制著營利性實體的發(fā)展方向,同時為投資者提供有限的上行空間,。

隨著真相浮出水面,接下來的幾周會非常刺激,。

這會是又一個史蒂夫·喬布斯時刻嗎,?Sam會創(chuàng)辦另一家公司與OpenAI競爭嗎,?

但可以肯定的是,OpenAI的內(nèi)部運作籠罩著一層神秘的面紗,。盡管GPT已成為無所不在的工具,被全世界數(shù)億人使用,,但仍然存在明顯的脫節(jié)現(xiàn)象。

作為普通的日常用戶,,我們發(fā)現(xiàn)自己是站在外面,,試圖透過圍繞這些AI巨頭周圍的神秘面紗向里窺視。隨著GPT繼續(xù)融入我們這個社會的方方面面,,這種透明度的缺失令人擔憂。

從OpenAi到Bittensor:去中心化AI網(wǎng)絡的范式轉(zhuǎn)移

最近,,我一直在思考這樣一個問題:加密和人工智能之間的交集地帶是什么樣子的,?很模糊,,但大多數(shù)人都認可這樣的融合會釋放出巨大的潛力,。

當我們想到AI x Crypto(AI和加密的融合),我們通常會想到Akash Network和Render,。這些都是GPU去中心化網(wǎng)絡,可以為AI模型訓練提供必要的計算,。其中邏輯很簡單——隨著人工智能繼續(xù)飛速發(fā)展,,對計算資源的需求也會隨之猛增。在這種情況下,,點對點網(wǎng)絡可能會有顯著增長。所以他們從事的是鐵鎬和鐵鏟(picks and shovels)業(yè)務,,但我認為這只觸及了AI x Crypto潛力的表面。

這就像說猴子JPEG是NFT的頂峰一樣,。

然后我就碰到了Bittensor。

與支持AI模型訓練(上游)的Akash或Render不同,,Bittensor專注于AI推理(下游),,使用訓練模型生成輸出,。

Bittensor是一個去中心化網(wǎng)絡,激勵AI模型(特別是大語言模型LLM)處理各種任務,,如文本生成,圖像創(chuàng)建和音樂制作,。目前,該網(wǎng)絡有27個子網(wǎng),,每個子網(wǎng)都專注于特定的任務。

簡單來說,,可以把Bittensor想象成一個去中心化的ChatGPT + Midjourney + AI可以做的任何事,。

該網(wǎng)絡運營主要通過兩大角色:

從OpenAi到Bittensor:去中心化AI網(wǎng)絡的范式轉(zhuǎn)移

我可能過于簡化了技術(shù)上的復雜性,但有幾件事對我來說很明顯:

從OpenAi到Bittensor:去中心化AI網(wǎng)絡的范式轉(zhuǎn)移

TAO是Bittensor網(wǎng)絡的效用代幣,,與比特幣的代幣經(jīng)濟結(jié)構(gòu)類似:2100萬枚代幣的硬上限和公平發(fā)布,,沒有風投分配,。它甚至還有一個減半周期,第一次減半將在2025年發(fā)生,。

如今有565萬枚TAO在流通中,所有這些都是通過網(wǎng)絡上的挖礦和驗證來公平分配的。TAO的當前流通市值略高于10億美元,。每天向礦工和驗證者新發(fā)布的TAO數(shù)量為7200枚。

Bittensor仍處于初始階段,。該網(wǎng)絡擁有一個虔誠的社區(qū),,但參與者規(guī)模仍然不大——大約只有5萬多個活躍賬戶,。最繁忙的子網(wǎng)SN1專門用于文本生成,有大約40個活躍驗證者和990多名礦工,。

從OpenAi到Bittensor:去中心化AI網(wǎng)絡的范式轉(zhuǎn)移

真正吸引人的是去中心化AI網(wǎng)絡這一概念,在降低了中心化風險的同時還提出了一個問題:這些獨特的經(jīng)濟激勵措施能否培育出超越OpenAI和谷歌等資本雄厚的實體所開發(fā)的AI模型,?

在LLM隨著ChatGPT等工具的出現(xiàn)而成為主流之前,deep tech(深度技術(shù))初創(chuàng)公司通常專注于獲取專有數(shù)據(jù),,為特定任務開發(fā)專門的、基于機器學習的人工智能模型,。例如,,F(xiàn)latiron Health使用腫瘤患者的真實臨床數(shù)據(jù)開發(fā)人工智能模型,,將其融入支持癌癥研究人員和衛(wèi)生保健提供者的工具。歷來,,初創(chuàng)公司的目標是將這些專有模式產(chǎn)品化和貨幣化,。

然而,Bittensor可能代表了這種范式的轉(zhuǎn)變,?;蛟S更貼切的說法是,,這是一種由技術(shù)推動的商業(yè)模式創(chuàng)新,而不是一種技術(shù)突破,。例如,它為專有數(shù)據(jù)和AI模型提供了一條共同開發(fā)的途徑,,供更廣泛的受眾使用,,而不需要將它們開源。我可以設想這樣一個未來:Bittensor擁有數(shù)千個專門子網(wǎng),,可以應對一系列挑戰(zhàn),無論是環(huán)境,、醫(yī)療保健問題還是能源問題。

實話實說,,我發(fā)現(xiàn)如果一個團隊能以與比特幣相同的方式設計他們的代幣經(jīng)濟學是很吸引人的,。這表明了他們的動機,,他們與如今的團隊不同——后者經(jīng)常按照風投資助的模式優(yōu)化自己的代幣經(jīng)濟學,為創(chuàng)始人和投資者提供大量代幣分配,。

我不確定Bittensor將何去何從。它可能會獲取百倍的成功,,也可能徹底失敗,。但它的潛力和背后的理念太吸引人了,,讓我不能無動于衷。

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