Introdução

Com a recente explosão e aumento da popularidade da IA, muitos têm apresentado diferentes teses sobre a interseção entre IA e criptomoedas. Estas inovações têm o potencial de revolucionar vários aspetos das nossas vidas digitais, desde a gestão de ativos digitais até à preservação da propriedade intelectual e combate à fraude. De salientar que esta convergência deu origem a duas tendências proeminentes:

• A integração de IA com infraestrutura blockchain, como Render ($RNDR), Akash ($AKT) ou Fetch.ai ($FET).
• A emergência de protocolos que incentivam a produção de inteligência em aprendizado de máquina, como Bittensor ($TAO).

As aplicações anteriores de IA da Blockchain concentravam-se principalmente na infraestrutura, permitindo o armazenamento de modelos de IA/ML e aluguer de GPU. Isso levou a tendências como aprendizado de reforço incentivado por token, zkML e registos de identidade baseados em blockchain para combater deep fakes. Simultaneamente, uma tendência paralela está ganhando impulso: protocolos que incentivam a inteligência.

Neste relatório, aprofundamos a interseção entre IA e criptomoedas, com foco no Bittensor e no token $TAO, explorando seus papéis no Mercado de Inteligência Peer-to-Peer e no surgimento de um Mercado de Commodities Digitais.

Aproveitando o mais recenteAtualização Revoluçãoque ocorreu em 2 de outubro, também fornecemos uma visão histórica, perspetiva setorial, análise competitiva e insights sobre a proposta de valor de $TAO.

Visão Geral

Bittensor é um protocolo de código aberto com uma missão central: impulsionar o desenvolvimento de IA através de uma estrutura de incentivos impulsionada pela blockchain. Neste ecossistema, os contribuidores são recompensados com tokens $TAO por seus esforços.

Bittensor funciona como uma rede de mineração, utilizando incentivos em Token para incentivar a participação, ao mesmo tempo que defende os princípios de abertura e descentralização. Dentro desta rede, múltiplos nós hospedam modelos de aprendizagem de máquina, contribuindo coletivamente para o pool de inteligência. Estes modelos desempenham um papel crucial na análise de extensos dados de texto, na extração de significado semântico e na geração de informações valiosas em vários domínios.

Para os utilizadores, as funcionalidades essenciais incluem a capacidade de consultar a rede para aceder à inteligência, envolver-se em mineradores e validadores para mineração de tokens $TAO, e supervisionar as suas carteiras e saldos.

A rede da Bittensor depende das contribuições de uma ampla gama de partes interessadas, incluindo mineradores, validadores, nomeados e consumidores. Esta abordagem colaborativa garante que os melhores modelos de IA se destaquem, melhorando a qualidade dos serviços de IA oferecidos pela rede.

O lado da oferta tem duas camadas: IA (Miners) e blockchain (Validators).

• Os mineiros dentro da rede Bittensor hospedam modelos de IA e os tornam disponíveis para a rede, sendo o seu sucesso determinado pela qualidade e desempenho que oferecem.
  • Os mineiros são compensados com $TAO com base na inteligência que contribuem para a rede (embora isso dependa da tarefa específica em questão).
  • Os modelos mais bem avaliados estão em maior demanda e resultam em mais receita para os mineiros.
• Os validadores atuam como avaliadores dentro da rede. Eles avaliam a qualidade e eficácia dos modelos de IA e gerenciam os pedidos dos usuários. Dessa forma, os validadores classificam os modelos com base em seu desempenho para tarefas específicas, ajudando os consumidores a encontrar as melhores soluções. Quanto mais precisas e consistentes forem suas avaliações, mais eles ganham em recompensas. Da mesma forma, avaliações inconsistentes podem resultar em penalidades, garantindo que os validadores mantenham altos padrões.
  • Os validadores são incentivados com $TAO para classificar os mineiros com base na sua "contribuição de inteligência".
  • Os validadores também são responsáveis por encaminhar as entradas para produzir o melhor resultado. Isso é alcançado através da formação de coalizões entre Mineiros (modelos) que se complementam (sub-redes).

Do lado da procura, os programadores podem construir aplicações em cima dos Validadores, aproveitando (e pagando por) capacidades de IA específicas do caso de uso da rede.

• Os nomeados são indivíduos que detêm tokens $TAO e apoiam ativamente validadores específicos, delegando os seus tokens a eles. Esta delegação ajuda os validadores a obter mais apoio e recompensas. Os nomeados em si próprios ganham recompensas pela sua participação neste processo. Se um validador não corresponder às expectativas ou se um nomeado acreditar que há uma opção melhor, podem transferir o seu apoio para outro validador.
• Os consumidores são os utilizadores finais dos modelos de IA fornecidos pela Bittensor. Podem ser desde desenvolvedores de aplicativos integrando capacidades de IA em suas aplicações até usuários de chatbot em busca de respostas de alta qualidade.
  • Os consumidores priorizam receber respostas precisas e valiosas.
  • Os desenvolvedores, em particular, escolhem validadores que acreditam ser os melhores para atender às suas necessidades e garantir a entrega de serviços de IA de alta qualidade aos seus utilizadores.

O produto da coordenação entre as partes interessadas listadas acima resulta numa rede que promove os melhores modelos para um caso de uso específico. Com qualquer pessoa capaz de experimentar, é difícil para as empresas de código fechado competir sequer.

Crédito - AI Legos: A Tese Bittensorpor David Attermann

Uma das concepções mais comuns é que a rede suporta treino de ML. No seu estado atual, Bittensor suporta exclusivamente a inferência, que é o processo de tirar conclusões e fornecer respostas com base em evidências e raciocínio. O treino, por outro lado, é um processo distinto que envolve ensinar a um modelo de machine learning a realizar uma tarefa. Isto é conseguido ao alimentar o modelo com um conjunto substancial de exemplos rotulados, permitindo-lhe aprender padrões e associações entre dados e rótulos. A inferência, entretanto, utiliza um modelo de machine learning treinado para fazer previsões sobre novos dados não vistos. Por exemplo, um modelo treinado para classificar imagens pode ser utilizado para inferir a classe de uma nova imagem previamente não vista.

Portanto, é importante notar que o Bittensor não executa ML on-chain, mas funciona mais como um Oráculo on-chain ou uma rede de validadores que conecta e orquestra nós de ML off-chain (mineradores). Esta configuração cria uma rede descentralizada de mistura de especialistas (MoE), uma arquitetura de ML que combina vários modelos otimizados para diferentes capacidades para formar um modelo geral mais robusto.

Um Mercado de Inteligência entre Pares

O Marketplace de Inteligência Peer-to-Peer da Bittensor é um conceito pioneiro no campo do desenvolvimento de IA, oferecendo uma plataforma descentralizada e sem permissão que contrasta fortemente com modelos mais fechados como o OpenAI ou o Gemini do Google.

Este mercado é projetado para fomentar a inovação competitiva, impulsionar o crescimento da indústria de IA e tornar a IA acessível a uma comunidade global de desenvolvedores e usuários. Qualquer forma de valor pode ser incentivada - um protocolo para incentivar/criar um mercado justo para qualquer mercadoria digital.

Em outras palavras, o protocolo incorpora uma abordagem peer-to-peer para a troca de capacidades de aprendizado de máquina e previsões entre os participantes dentro da rede. Facilita o compartilhamento e a colaboração de modelos e serviços de aprendizado de máquina, promovendo um ambiente colaborativo e inclusivo onde tanto modelos de código aberto quanto modelos de código fechado podem ser hospedados.

A Ascensão de um Mercado de Commodities Digitais

Bittensor é único no sentido em que lança as bases para o surgimento de um Mercado de Mercadorias Digitais, transformando efetivamente a inteligência artificial em um ativo negociável. No seu cerne, o protocolo estabelece um mercado onde a inteligência artificial é mercantilizada.

Assim como um algoritmo genético, o sistema de incentivo da Bittensor avalia continuamente o desempenho do minerador e faz seleções ou recicla mineradores ao longo do tempo. Esse processo dinâmico garante que a rede permaneça eficiente e responsiva à evolução do cenário de desenvolvimento de IA.

No mercado de inteligência Bittensor, a geração de valor segue uma abordagem dual:

• Modelos de IA de alto desempenho hospedados por mineiros, conhecidos como contribuidores, recebem recompensas na forma de tokens $TAO.
• Os validadores, que avaliam e utilizam a inteligência, também são recompensados com tokens $TAO.

Vale ressaltar que Bittensor não recompensa apenas o desempenho bruto, mas enfatiza a geração do "sinal" mais valioso. Isso significa que o sistema de recompensa prioriza a criação de informações que oferecem benefícios substanciais a um público amplo, contribuindo, em última análise, para o desenvolvimento de uma mercadoria mais valiosa.

Consensus Yuma

Como uma blockchain layer1 independente, Bittensor é impulsionado pelo algoritmo de consenso Yuma. É um algoritmo de consenso descentralizado, peer-to-peer que capacita a distribuição equitativa de recursos computacionais em uma rede de nós.

Yuma opera com um mecanismo de consenso híbrido que combina elementos de Prova de Trabalho (PoW) e Prova de Participação (PoS). Nós dentro da rede realizam trabalho computacional para validar transações e criar novos blocos. Este trabalho é então validado por outros nós, e os contribuintes bem-sucedidos são recompensados com tokens. É o componente PoS que incentiva os nós a manter tokens, alinhando seus interesses com a estabilidade e crescimento da rede.

Em comparação com os mecanismos de consenso convencionais, este modelo híbrido oferece várias vantagens. Por um lado, evita o consumo excessivo de energia frequentemente associado ao Proof of Work (PoW), abordando preocupações ambientais. Por outro lado, contorna os riscos de centralização vistos em prova de participação (PoS), preservando a descentralização e segurança da rede.

O mecanismo de consenso Yuma destaca-se pela sua capacidade de distribuir recursos computacionais por uma extensa rede de nós. Esta abordagem tem implicações de longo alcance, pois permite lidar com tarefas de IA mais complexas e processar conjuntos de dados maiores com facilidade. À medida que a rede incorpora nós adicionais, naturalmente escala para acomodar cargas de trabalho cada vez mais substanciais.

Em contraste com as aplicações de IA centralizadas tradicionais que dependem de um único servidor ou cluster, as aplicações alimentadas por Yuma podem ser distribuídas por uma rede de nós. Esta distribuição otimiza os recursos computacionais, tornando possível lidar com tarefas intrincadas e ao mesmo tempo mitigar os riscos associados a pontos únicos de falha e vulnerabilidades de segurança.

Destilação de Conhecimento – Uma Mente Coletiva Digital

A destilação do conhecimento é um conceito fundamental dentro do protocolo Bittensor, promovendo a aprendizagem colaborativa entre os nós da rede para melhorar o desempenho e a precisão. Semelhante à forma como os neurónios no cérebro humano trabalham juntos, a destilação do conhecimento permite que os nós melhorem coletivamente dentro da rede.

Este processo envolve a troca de amostras de dados e parâmetros do modelo entre nós, levando a uma rede que se auto-otimiza ao longo do tempo para previsões mais precisas. Cada nó contribui para um pool compartilhado, melhorando assim o desempenho geral da rede, tornando-a mais rápida e mais adequada para aplicações de aprendizado em tempo real, como robótica e carros autônomos.

Essencialmente, este método mitiga o risco de esquecimento catastrófico, um desafio comum na aprendizagem automática. Os nós mantêm e expandem o seu conhecimento existente enquanto incorporam novas perspetivas, melhorando a resiliência e adaptabilidade da rede.

Ao distribuir conhecimento por vários nós, a rede TAO da Bittensor torna-se mais resiliente contra interrupções e possíveis violações de dados. Esta robustez é particularmente vital para aplicações que lidam com dados de alta segurança e privacidade sensível, como informações financeiras e médicas (mais sobre privacidade posteriormente).

Mistura de Especialistas (MoE)

Levando a inovação ainda mais longe, a rede Bittensor introduz o conceito de um Mixture of Experts (MoE) descentralizado. Esta abordagem aproveita o poder de várias redes neurais, cada uma especializada em diferentes aspectos de dados. Quando novos dados são introduzidos, esses especialistas colaboram para produzir previsões coletivas mais precisas do que qualquer especialista individual poderia alcançar sozinho.

O mecanismo de consenso empregado combina aprendizagem profunda com algoritmos de consenso blockchain. Seu objetivo principal é distribuir a participação como um incentivo para os pares que contribuem com o maior valor informativo para a rede. Em essência, recompensa aqueles que melhoram o conhecimento e as capacidades da rede.

No seu núcleo, o protocolo Bittensor consiste em funções parametrizadas, frequentemente referidas como neurónios. Estes neurónios são distribuídos de forma peer-to-peer, sendo que cada um detém zero ou mais pesos de rede registados num livro digital. Os pares envolvem-se ativamente na classificação mútua, treinando redes neurais para determinar o valor dos nós vizinhos. Este processo de classificação é fundamental para avaliar as contribuições dos pares individuais para o desempenho geral da rede.

As pontuações geradas através deste processo de classificação acumulam-se num livro-razão digital. Os pares bem classificados recebem recompensas monetárias, ganhando peso adicional na rede. Isto estabelece uma ligação direta entre as contribuições de um par e as suas recompensas, promovendo a equidade e transparência dentro da rede.

Esta abordagem apresenta um mercado onde a inteligência é precificada por outros sistemas de inteligência de forma peer-to-peer em toda a internet. Isso incentiva os pares a melhorar continuamente seu conhecimento e expertise.

Para garantir a distribuição equitativa de recompensas, o Bittensor utiliza valores de Shapley, um conceito emprestado da teoria dos jogos cooperativos. Os valores de Shapley oferecem uma forma justa e eficiente de distribuir recompensas entre os pares de rede com base nas suas contribuições. Esta alinhamento de incentivos com as contribuições motiva os nodos a agir no melhor interesse da rede, melhorando a segurança e eficiência e impulsionando a melhoria contínua.

A missão central da Bittensor gira em torno de promover a inovação e a colaboração no espaço da IA através de um framework descentralizado. Este framework permite a expansão rápida e o compartilhamento de conhecimento, criando uma biblioteca de informações em constante crescimento e imparável. Neste mercado, os desenvolvedores são capacitados a monetizar seus modelos de IA e fornecer soluções valiosas para empresas e indivíduos.

A visão da Bittensor estende-se a um futuro onde os modelos de IA são facilmente acessíveis e implantáveis em uma ampla gama de indústrias. Esta acessibilidade impulsiona avanços e desbloqueia novas possibilidades, reduzindo a lacuna entre as capacidades de IA e as aplicações do mundo real.

Assim como modelos de IA globais proeminentes como o Chat GPT, os modelos do Bittensor geram 'representações' com base em um conjunto de dados universal. Para avaliar o desempenho do modelo,informação de Fisheré utilizado, estimando o impacto da remoção de um nó da rede, semelhante à perda de um neurónio no cérebro humano.

Para além da classificação do modelo, o Bittensor coloca uma forte ênfase na aprendizagem interativa. Cada modelo envolve-se ativamente com a rede, procurando interações com outros modelos, semelhante a uma pesquisa DNS. O Bittensor funciona como uma API que facilita a troca de dados entre esses modelos, promovendo a aprendizagem colaborativa e a partilha de conhecimento - usando modelos de código aberto e de código fechado.

Usando o consenso Yuma para garantir que todos sigam as regras, o ecossistema atua como uma força motriz para os desenvolvedores de código aberto e laboratórios de pesquisa em IA, oferecendo incentivos financeiros para melhorar modelos fundamentais abertos.

Na essência, o Bittensor funciona como um repositório constantemente em expansão de inteligência artificial. Isso é alcançado reunindo 4 camadas diferentes:

• A camada Miner é responsável por produzir trabalho valioso dentro da rede.
• A camada de Validador garante que os mineiros cumpram as regras estabelecidas de consenso.
• A camada empresarial baseia-se na infraestrutura existente para desenvolver produtos e serviços inovadores. Serve como plataforma para alavancar a inteligência coletiva da rede e criar novas soluções.
• A camada de consumidores beneficia do trabalho produzido pela camada empresarial. Representa os utilizadores finais ou organizações que utilizam os produtos e serviços fornecidos pela rede Bittensor.

História

Bittensor foi fundada em 2019 por dois pesquisadores de IA, Jacob Steeves e Ala Shaabana(e um autor de whitepaper pseudônimo, Yuma Rao) que estavam procurando uma maneira de tornar a IA composta. Logo perceberam que o crypto poderia ser a solução - uma forma de incentivar e orquestrar uma rede global de nós de ML para treinar & aprender juntos sobre problemas específicos. Recursos incrementais adicionados à rede aumentam a inteligência geral, compostos pelo trabalho realizado por pesquisadores & modelos anteriores.

A jornada da Bittensor começou com o lançamento de 'Kusanagi' em janeiro de 2021, marcando a ativação da rede e permitindo que os mineradores e validadores começassem a ganhar as primeiras recompensas $TAO. No entanto, esta iteração inicial encontrou paralisações temporárias devido a problemas de consenso. Em resposta, a Bittensor fez um fork do 'Kusanagi' para 'Nakamoto' em novembro de 2021.

Em 20 de março de 2023, foi atingido um marco significativo, pois 'Nakamoto' foi mais uma vez bifurcado, desta vez evoluindo para 'Finney'. O objetivo desta atualização era aprimorar o desempenho do código do kernel.

De notar que, inicialmente, a Bittensor tinha como objetivo tornar-se uma parachain na Polkadot, garantindo um lugar de parachain através de um leilão bem-sucedido em janeiro. No entanto, a decisão foi tomada de utilizar a sua própria blockchain L1 autónoma construída em Substratoem vez de depender de Polkadot devido a preocupações relacionadas com a velocidade de desenvolvimento do Polkadot.

Estado Atual

O Bittensor está na mainnet há mais de um ano e o seu foco tem sido a investigação pioneira e o estabelecimento das bases para o seu potencial futuro. Eis uma visão geral do estado atual e as razões pelas quais ainda não foram criados casos de uso empresarial em cima dos seus validadores:

• Modelo de Mistura Esparsa: Bittensor opera como ummodelo de mistura esparsa. Atrai modelos de IA específicos para esta mistura, cada um abordando papéis de nicho na resolução de problemas maiores definidos pelos validadores. Configurar e ajustar este modelo para alcançar o estado da arte e além é um processo complexo e iterativo. Esta fase do roteiro é atualmente liderada pela Fundação Opentensor.
• Compressão de Inteligência (Destilação): A compressão de inteligência é um foco central de pesquisa para Bittensor. Isso envolve técnicas de destilação para melhorar a eficiência e capacidades da rede.
• Otimizando para um Grande Objetivo: O foco principal da Bittensor tem sido otimizar para um grande objetivo em vez de casos de uso de negócios a curto prazo. Opentensor está comprometido em criar uma rede que vai além de ser uma simples plataforma peer-to-peer com um sistema de preços para modelos.
• Progresso e Atualizações: Ao longo do último ano, a Opentensor fez progressos significativos, incluindo a atualização Synapse, que abriu o Bittensor a pedidos externos. Em outubro de 2023, a atualização Revolution permitiu a expansão através de sub-redes. Isso capacita grandes validadores a definir problemas de forma independente, criando oportunidades de fluxo de caixa a partir de seu stake.
• Para Expansão no Mundo Real: A rede Finney marca um ponto de viragem para Bittensor, permitindo que os validadores atuem de forma mais independente e reduzindo a centralização inicial. À medida que a participação na rede cresce e as recompensas em bloco aumentam, alimenta o crescimento da IA.
• Casos de uso empresarial de IA no horizonte: A Bittensor prevê a expansão dos casos de uso empresarial de IA do mundo real à medida que as partes interessadas, incluindo humanos e IAs, seguem seus incentivos. A implementação de multi e meta-modalidade está no horizonte, fundindo sub-redes em um formato unificado de ‘inteligência’.

Com a mais recente atualização da Revolução, Bittensor abriu a capacidade para que qualquer pessoa crie uma sub-rede especializada em um tipo específico de aplicação. Por exemplo, Subnet 4utilizaJEPA (Joint Embedding Predicted Architecture), que é uma abordagem de IA pioneira pela Meta's Yann LeCunlidar com uma variedade de tipos de entrada e saída, como vídeo, imagens e áudio em um único modelo.

Outra realização notável é Cerebras, BTLM-3B-8K (Modelo de Linguagem Bittensor, um modelo de 3B parâmetros que torna possível executar modelos altamente precisos e performantes em dispositivos móveis, tornando a IA significativamente mais acessível. O BTLM-3B-8K está disponível em Hugging Facecom uma licença Apache 2.0 para uso comercial.

Modelos GPT grandes normalmente têm mais de 100B parâmetros, exigindo múltiplas GPUs de alta qualidade para realizar inferências. No entanto, o lançamento do LLaMA pela Meta deu ao mundo modelos de alto desempenho com tão pouco quanto 7B parâmetros, tornando possível executar LLMs em PCs de alta qualidade.

Mas mesmo um modelo de parâmetro 7B quantizado para uma precisão de 4 bits não cabe em muitos dispositivos populares, como o iPhone 13 (4GB de RAM). Enquanto um modelo de 3B caberia confortavelmente em quase todos os dispositivos móveis, os modelos de tamanho 3B anteriores apresentaram um desempenho substancialmente inferior aos seus homólogos de 7B.

BTLM atinge um equilíbrio entre o tamanho do modelo e o desempenho. Com 3 bilhões de parâmetros, oferece um nível de precisão e capacidade que supera significativamente os modelos anteriores de tamanho 3B.

Ao analisar os benchmarks individuais, o BTLM obtém a pontuação mais alta em todas as categorias, com exceção do TruthfulQA.

Não só o BTLM-3B supera todos os modelos 3B, mas também se comporta de forma semelhante a muitos modelos 7B.

Revolução - Atualização da Sub-rede Bittensor

A Atualização da Revolução Bittensor, lançada em 2 de outubro, significa um marco significativo no desenvolvimento do Bittensor, inaugurando mudanças substanciais em sua estrutura operacional. Central para esta atualização é a introdução de "sub-redes," um conceito inovador que concede aos desenvolvedores uma autonomia sem precedentes na definição de seus mecanismos de incentivo e no estabelecimento de mercados dentro do ecossistema Bittensor.

Uma das principais características desta atualização é a introdução de uma linguagem de programação especializada projetada especificamente para criar sistemas de incentivo. Esta inovação capacita os desenvolvedores a criar e implementar seus mecanismos de incentivo na rede Bitensor, utilizando seu extenso pool de inteligência para adaptar os mercados às suas necessidades e preferências específicas.

Esta atualização também representa uma notável partida de um modelo centralizado, onde uma única fundação controla todos os aspectos da rede, para um framework mais descentralizado. Várias pessoas ou grupos agora têm a oportunidade de possuir e gerir sub-redes.

Com a introdução de “sub-redes”, qualquer pessoa pode agora criar as suas próprias sub-redes e definir os seus mecanismos de incentivo, promovendo uma gama mais ampla de serviços dentro do ecossistema Bittensor. Esta mudança promove a diversidade e a descentralização dentro da rede, alinhando-se com os princípios de abertura e colaboração que sustentam a missão do Bittensor.

Além disso, as sub-redes competirão pelas emissões ao obter consenso dos delegados na nova “rede de rotas”, introduzindo um elemento competitivo que pode impulsionar a inovação e alocação de recursos.

A chegada das sub-redes criadas pelo utilizador pode fazer lembrar a explosão de aplicações na Ethereum uma vez que abriu as suas portas à comunidade global de programadores. Este upgrade também sublinha o potencial de fundir várias ferramentas e serviços numa rede coesa. Em essência, todos os elementos necessários para forjar inteligência estão agora reunidos sob um mesmo teto, regulados por um token único ($TAO).

A Rede de Rotas

A rede de rotas serve como um componente fundamental dentro do ecossistema da Bittensor. Atua como uma meta-sub-rede com o papel crucial de distribuir emissões por outras sub-redes, todas baseadas em consenso ponderado de delegados-chave. Esta mudança é transformadora por natureza, pois muda fundamentalmente a Bittensor de um sistema único controlado para uma “rede de redes” dinâmica.

É crucial que os cronogramas de emissão não estejam mais apenas sob o controle doFundação Opentensor. Os delegados dentro da rede "raiz" agora detêm autoridade sobre a distribuição de incentivos. Esta mudança descentraliza o controlo dos incentivos, eliminando a dependência exclusiva de qualquer entidade e colocando-a nas mãos da rede "raiz".

Sub-redes

As sub-redes dentro da rede Bittensor são mecanismos de incentivo autocontidos que fornecem um quadro para que os mineiros interajam com a plataforma. Estas sub-redes desempenham um papel fundamental na definição dos protocolos que regem as interações entre mineiros e validadores.

Além disso, os detalhes dos mecanismos de incentivo deixaram de estar codificados no código-fonte da Bittensor. Em vez disso, esses detalhes são definidos nos repositórios da sub-rede, permitindo maior flexibilidade e adaptabilidade.

O Bittensor apresenta sub-redes específicas, como a sub-rede de estímulo e a sub-rede de séries temporais. A sub-rede de estímulo permite a execução de várias redes neurais de estímulo, incluindo GPT-3, GPT-4, ChatGPT e outras, para inferência descentralizada. Esta funcionalidade permite aos utilizadores interagir com Validadores na rede e obter saídas dos modelos com melhor desempenho, capacitando as suas aplicações com capacidades avançadas de IA.

As sub-redes funcionam distribuindo tokens $TAO para mineradores e validadores com base no valor que contribuem para a rede. As regras precisas e os protocolos para as respostas dos mineradores às consultas do validador e o processo de avaliação conduzido pelos validadores são determinados pelo código dentro de cada repositório de sub-rede.

• No lançamento, nove slots de sub-rede estarão disponíveis, cada um acomodando 256 UIDs por padrão (exceto Subnet 1, que acomoda 1024). As sub-redes competirão ativamente por emissões, buscando pesos de consenso de delegados dentro da rede 'root'.
• Para registar uma sub-rede, indivíduos ou entidades devem bloquear uma quantidade específica de $TAO durante a existência da sub-rede. Os proprietários da sub-rede assumem o papel de administradores completos da rede e têm direito a emissões distribuídas através das suas sub-redes respetivas. Eles possuem permissões completas, incluindo a capacidade de realizar ações sudo em toda a rede, como definir hiperparâmetros como taxas mínimas de rede.

• Cada sub-rede está associada a um UID de rede único, e a propriedade de uma sub-rede é transferida para a carteira que bloqueou a quantidade necessária de $TAO para o seu registo. Quando uma sub-rede é criada, a quantidade correspondente de $TAO é deduzida da carteira do criador e anexada à sub-rede. No caso de uma sub-rede ser cancelada, o $TAO bloqueado é devolvido ao proprietário.
• Um aspecto notável é que 18% das emissões retornadas em $TAO apostado dentro de uma sub-rede são concedidas ao proprietário da sub-rede. Isto incentiva os criadores de sub-redes a elaborar mecanismos que atraiam delegados na rede de roteamento, pois aumenta as suas chances de evitar a desregulamentação.
• Às novas sub-redes registadas é concedido um período de imunidade de uma semana durante o qual não podem ser anuladas de registo. O custo inicial do bloqueio é fixado em 2500 $TAO, duplicando quando uma nova sub-rede é registada. Ao longo do tempo, o custo de bloqueio diminui gradualmente, seguindo um padrão linear semelhante a um mecanismo de leilão holandês. Esta abordagem visa encontrar um equilíbrio na procura de slots de sub-rede, ajustando o custo de bloqueio ao longo do tempo.

• Quando uma sub-rede é cancelada, o $TAO bloqueado para seu registro é retornado ao proprietário, todos os mineradores dentro da sub-rede são removidos e o estado da rede é redefinido.

A Rede Root

A Rede Raiz serve como uma "meta sub-rede" que opera acima e influencia outras sub-redes, desempenhando um papel fundamental na determinação das pontuações de emissão em todo o sistema.

A sua função principal é empregar um mecanismo de consenso ponderado envolvendo delegados para produzir um vetor de emissão para cada sub-rede. Os delegados dentro da rede 'root' atribuem pesos a diferentes sub-redes com base nas suas preferências, e um mecanismo de consenso determina, em última análise, a alocação de emissões.

Um aspecto notável é que a rede 'root' consolida eficazmente os papéis tanto do Senado quanto dos mecanismos de delegação, reunindo essas funções numa única entidade. Essa consolidação otimiza os processos de tomada de decisão dentro do ecossistema Bittensor.

A rede 'root' possui a autoridade para moldar o ecossistema, influenciando a alocação de emissões. Se considerar uma sub-rede ou um aspecto particular do sistema não valioso, tem a capacidade de reduzir ou eliminar as emissões para esse componente.

As sub-redes dentro da rede Bittensor devem se esforçar ativamente para atrair a maioria dos pesos dos delegados dentro da rede 'raiz' para garantir uma parte significativa das emissões. Este aspecto competitivo sublinha a importância das sub-redes em demonstrar seu valor e utilidade para o ecossistema mais amplo.

Além disso, capacita as 12 principais chaves dentro da rede com o potencial de vetar propostas submetidas pelo triunvirato, adicionando uma camada adicional de governação e controlo ao sistema.

Perspetivas do setor

No reino da tecnologia, o poder tem sido há muito concentrado nas mãos de alguns gigantes da tecnologia. Estes gigantes mantiveram o controle sobre commodities digitais valiosas que são essenciais para impulsionar a inovação. Bittensor, no entanto, reconhece e desafia este paradigma dominante ao introduzir um sistema mais democrático e acessível através do seu mercado.

A visão fundamental do Bittensor reside na compreensão de que a inteligência é o resultado de várias mercadorias digitais, como poder de computação e dados. Historicamente, essas mercadorias têm sido rigidamente controladas e restritas ao domínio das gigantes tecnológicas. O Bittensor procura quebrar essas correntes, introduzindo sub-redes criadas pelo utilizador. Estes mercados operarão sob um sistema de token unificado, garantindo que os programadores em todo o mundo tenham acesso igual aos recursos que anteriormente eram exclusivos de alguns dentro do ecossistema fechado das Big Tech.

Potencial Adoção

Na era digital de hoje, o poder transformador da Inteligência Artificial (IA) é inegável. A IA tornou-se uma parte integral das nossas vidas, simplificando a investigação, automatizando fluxos de trabalho, ajudando na codificação e gerando conteúdo a partir de texto. O rápido crescimento das capacidades de IA é evidente, mas este crescimento traz desafios relacionados com a escalabilidade e, mais importante ainda, a fiabilidade.

Incidentes recentes, como a interrupção temporária do ChatGPT durante discussões sobre regulamentos de IA em Washington, destacaram a necessidade crítica de soluções robustas para enfrentar os desafios de escala da IA. Essas interrupções deixaram os usuários preocupados com a estabilidade e a confiabilidade da IA, à medida que ela se torna cada vez mais integrada em nossas vidas diárias. É em momentos como estes que o significado da $TAO de Bittensor se torna evidente.

A abordagem da Bittensor não apenas defende a IA de código aberto, mas também demonstra que pode ser uma busca financeiramente recompensadora. Ela espelha a evolução competitiva vista na mineração de Bitcoin e abre caminho para um mercado próspero, onde os melhores modelos de IA se destacam. Essa mudança capacita os pesquisadores de IA a contribuir com sua experiência para um ambiente aberto e dinâmico, beneficiando, em última instância, a sociedade como um todo.

$TAO oferece uma infraestrutura de IA descentralizada que pode mitigar possíveis problemas como o experimentado pelo ChatGPT. Ao descentralizar a IA, o Bittensor garante a resiliência e a confiabilidade dos sistemas de IA, mesmo que sua demanda continue a crescer. Esta abordagem estabelece uma base fiável para o futuro dos serviços de IA.

Simplificando, o Bittensor surge como um mercado global para inteligência artificial de código aberto, apresentando uma solução convincente para os desafios colocados pelo desenvolvimento de IA de código fechado.

• Força Gravitacional para a Excelência em IA: Bittensor atua como uma força gravitacional que atrai os melhores modelos de IA de pesquisadores em todo o mundo. Ao fomentar um mercado livre para IA, a rede incentiva a submissão de modelos de ponta. À medida que amadurece, Bittensor promete preços mais baixos, elimina o risco da plataforma e oferece os melhores resultados de IA, quer seja em texto, imagens, vídeo ou outros formatos.
• Open Source Lucrativo: Bittensor transforma a inteligência artificial de código aberto numa iniciativa lucrativa. Seguindo o exemplo dado pelo Bitcoin, o Bittensor é estruturado com a suposição de que os intervenientes são orientados pelo lucro. Neste ecossistema, os melhores modelos de IA ganham mais dinheiro. Paralelamente à evolução da mineração de Bitcoin, ele transita para uma indústria competitiva e profissionalizada. Agora, os investigadores de doutoramento têm a oportunidade de trazer as suas pesquisas para este mercado aberto, reduzindo a distância entre a academia e a indústria privada.
• Escala impressionante: os incentivos do Bittensor têm produzido resultados notáveis. A rede atende a mais de 4.000 modelos de IA, compreendendo um espantoso total de 10 trilhões de parâmetros de modelo. Para colocar isso em perspetiva,GPT-3 tem 175 mil milhões de parâmetros.
• Diversas partes interessadas: O ecossistema da Bittensor envolve uma variedade de partes interessadas, incluindo mineradores, validadores, indicados e consumidores. Esta participação diversificada garante a robustez da rede e o crescimento contínuo.

Uma consideração significativa é o estado atual da IA, grande parte da qual permanece trancada atrás de portas fechadas e sob o controle de alguns gigantes da tecnologia. Isso levanta a questão: e se a IA pudesse ser aberta e aprender com outros modelos de IA em um ambiente colaborativo? O $TAO da Bittensor procura fornecer uma solução para esta questão.

• Adoção pelo crescimento: Embora algumas grandes empresas de IA possam hesitar em tornar públicas suas tecnologias proprietárias de IA, $TAO oferece uma proposta intrigante. Introduz a possibilidade de rentabilização adicional através de microtransações. Imagine soluções de IA estabelecidas, como a OpenAI, aceitando micropagamentos toda vez que alguém usa seus modelos de treinamento dentro do ecossistema Bittensor para construir seus produtos e negócios. Isso poderia abrir um novo fluxo de receita para essas empresas, incentivando-as a participar de uma rede aberta de IA.
• Adoção pela demanda: Alternativamente, suponha que as soluções atuais de IA permaneçam fechadas e resistentes a redes abertas. Mesmo com capital substancial à disposição, existe a possibilidade de que o open-source supere essas soluções fortemente financiadas. Embora os recursos financeiros sejam cruciais para o crescimento tecnológico, o potencial de uma tecnologia que pode aprender autonomamente e a partir do seu ambiente não deve ser subestimado.

O dilema do código aberto

O debate sobre se os modelos de IA devem ser de código aberto ganhou destaque à medida que as preocupações com o problema de alinhamento na IA continuam a crescer. A questão fundamental é se o código real por trás dos modelos de IA deve ser livremente acessível a todos. Curiosamente, mesmo que grandes players como a OpenAI decidissem disponibilizar seus modelos de código aberto, isso não necessariamente representaria uma ameaça para o Bittensor. Em um ambiente de código aberto, qualquer pessoa poderia utilizar esses modelos na rede Bittensor.

Dentro da comunidade tecnológica, existem divergências de opinião sobre este assunto. Alguns argumentam que a tecnologia de IA de código aberto poderia capacitar atores maliciosos a explorar a IA para fins prejudiciais. Por outro lado, outros defendem que conceder direitos exclusivos de tecnologias de IA a grandes corporações representa um perigo mais significativo. Por exemplo, concentrar o poder da IA nas mãos de algumas corporações de triliões de dólares, como visto com o foco da OpenAI em angariar fundos substanciais, poderia levantar preocupações éticas, destacando o risco de corrupção do poder.

Decisão da Meta de tornar o seu código aberto Llama2LLM indica uma mudança na indústria em direção à adoção de práticas de código aberto. Esta mudança oferece uma oportunidade para o Bittensor aprender e potencialmente integrar os avanços da Meta em sua rede, fechando a lacuna de desempenho de forma mais rápida.

É essencial examinar a valoração tanto do $TAO quanto da OpenAI. Atualmente, a OpenAI detém uma posição dominante na indústria, com um avaliação que varia entre US$ 80 bilhões e US$ 90 bilhõesNo entanto, funciona dentro de um ecossistema fechado fortemente dependente da Microsoft e dos seus serviços de nuvem com permissão. Apesar disso, a OpenAI conseguiu atrair com sucesso os melhores talentos de todo o mundo. Por outro lado, à medida que o tempo avança e as iniciativas de código aberto se tornam mais prevalentes, o grupo de talentos disponíveis está preparado para se expandir exponencialmente, chegando a todos os cantos da internet. Esta democratização da especialização em IA poderia desempenhar um papel crucial na formação da adoção da Bittensor.

Paisagem competitiva - IA centralizada

A adoção pelos desenvolvedores continua a ser um fator crucial na jornada do Bittensor. Atualmente, os desenvolvedores podem interagir com a rede através da API Python desenvolvida pela Fundação OpenTensor, sublinhando a importância de fomentar uma comunidade de desenvolvedores robusta para impulsionar a adoção. Atualmente, o Bittensor está a trabalhar ativamente na descentralização de aspectos críticos da rede, como a criação e formação de modelos, recompensando os modelos mais afinados enquanto fomenta a tomada de decisões impulsionada pela comunidade.

Curiosamente, os jogadores estabelecidos no domínio da IA, incluindo o OpenAI e o Google, tornaram-se agora concorrentes do $TAO. Estão profundamente envolvidos na fase de geração de modelos de IA e até se aventuraram em integrações verticais potenciais em várias indústrias. Neste contexto, um dos principais desafios que o $TAO enfrenta é o problema da divisão de dados.

Ao contrário de gigantes de tecnologia como Facebook, Apple, Amazon, Netflix e Google (FAANG), que têm acesso a vastos repositórios de dados significativos, as comunidades de crowdsourcing podem não ter o mesmo nível de recursos e acesso a dados. As organizações FAANG estão equipadas com os meios financeiros para impulsionar seus esforços de IA com hardware robusto, como a tecnologia de ponta da Nvidia, incluindo H100s e GH200s, que podem acelerar significativamente o treinamento de modelos de IA.

Ao mesmo tempo, é essencial notar que todas as principais soluções de IA hoje são caracterizadas por serem fechadas e centralizadas. Isso inclui empresas proeminentes como OpenAI, Google, Midjourney e outras, cada uma oferecendo soluções disruptivas de IA. No entanto, o fosso entre os modelos fechados e de código aberto está a diminuir rapidamente. Os modelos de código aberto estão ganhando terreno em termos de velocidade, personalização, privacidade e capacidade geral. Eles alcançam características impressionantes com orçamentos relativamente modestos e tamanhos de parâmetros em comparação com seus homólogos fechados. Além disso, esses modelos de código aberto operam em um cronograma acelerado, entregando resultados em semanas em vez de meses.

Google, um gigante tecnológico por si só, reconheceu esta tendência transformadora. A documento interno vazadoda empresa afirma: 'Não temos fosso, e a OpenAI também não tem.' Esta admiração destaca a crescente influência da IA de código aberto no panorama competitivo.

Neste ecossistema de IA em evolução, $TAO emerge como um catalisador de mudança, desafiando o modelo tradicional de desenvolvimento e treinamento de IA. Sua abordagem descentralizada e ethos impulsionado pela comunidade posicionam-no como um concorrente na arena dinâmica onde os gigantes da tecnologia reinavam outrora supremos.

Ao contrário das plataformas centralizadas que restringem o acesso a um único modelo de IA, a arquitetura da Bittensor fornece acesso sem permissão à inteligência. Ela funciona como uma loja única para desenvolvedores de IA, oferecendo todos os recursos computacionais necessários e aceitando contribuições externas. Este modelo inclusivo interconecta redes neurais em toda a internet, criando um sistema global, distribuído e orientado por incentivos de aprendizado de máquina.

Realizar o pleno potencial da IA exige uma partida das práticas de desenvolvimento de código fechado e suas limitações associadas. Assim como as crianças ampliam sua compreensão por meio de interações sociais, a IA floresce em ambientes dinâmicos. A exposição a conjuntos de dados diversos, insights de pesquisadores inovadores e interações com vários modelos nutrem a criação de sistemas de IA mais robustos e inteligentes. A trajetória da IA não deve ser ditada por uma única entidade.

Neste futuro starkly contrastante, a escolha entre um mundo dominado por algoritmos de caixa preta e autoridade centralizada e uma paisagem de IA aberta e democratizada torna-se crucial para a sociedade.

No primeiro cenário, onde mega-corporações como OpenAI ou Anthropic detêm as rédeas das soluções de IA, corremos o risco de viver sob um regime de vigilância constante. Essas corporações possuiriam um poder imenso sobre os nossos dados pessoais e interações diárias, com a autoridade para desligar serviços e denunciar indivíduos por opiniões ou discussões dissidentes.

No entanto, a alternativa mais otimista oferece um mundo onde a IA está enraizada em plataformas de código aberto, construídas em redes de propriedade universal. Aqui, o poder e o controlo são descentralizados, e a IA serve como uma ferramenta de capacitação em vez de vigilância. Neste cenário, a criatividade e o desenvolvimento podem prosperar sem o receio de preconceito corporativo ou censura.

Assim como a internet democratizou o acesso à informação, um ecossistema aberto de IA democratizaria o acesso à inteligência. Garante que a inteligência não seja monopolizada por alguns poucos, promovendo condições equitativas onde qualquer pessoa pode contribuir, aprender e beneficiar.

$TAO Tokenomics

• Tal como o bitcoin, o fornecimento máximo total de tokens $TAO está limitado a 21.000.000, que serão emitidos após 256 anos.
• O halving do $TAO ocorrerá a cada 10,5 milhões de blocos, com um total de 64 eventos de halving que acontecerão ao longo dos próximos 45+ anos.

• A rede opera com um tempo de bloco de aproximadamente 12 segundos, com 1 $TAO recompensado aos mineiros e validadores por bloco.
• Atualmente, isso equivale a 7.200 novos tokens $TAO sendo emitidos diariamente, distribuídos igualmente entre mineradores e validadores.

Outra semelhança com o Bitcoin é que o cronograma de emissão do $TAO também segue o conceito do halving, que ocorre aproximadamente a cada 4 anos. No entanto, isso é determinado pela emissão total do token em vez do número do bloco. Por exemplo, uma vez emitida metade do fornecimento total, a taxa de emissão é reduzida para metade.

É importante ressaltar que $TAO tokens usados para reciclar registros são queimados de volta no suprimento não emitido, levando a um aumento gradual dos intervalos de redução pela metade. Este mecanismo garante que o calendário de emissão se ajusta dinamicamente ao longo do tempo, refletindo as necessidades da rede e a dinâmica económica.

A Economia de Tokens $TAO

A economia de tokens $TAO da Bittensor é caracterizada pela sua simplicidade, compromisso com a descentralização e distribuição justa. Ao contrário de muitos outros projetos de blockchain, os tokens $TAO não foram alocados a nenhuma parte através de ICOs, IDOs, vendas privadas a VCs, ou alocações privilegiadas à equipa, fundação ou consultores. Em vez disso, cada token em circulação tem de ser conquistado através da participação ativa na rede.

Também há alocadores de capital envolvidos na rede, participando como mineiros ou validadores, bem como fornecendo serviços de criação de mercado, como DCG, GSR, ou Polychain. O relevante é que nenhum deles recebeu uma alocação de token originada de uma pré-venda ou venda privada.

O token $TAO pode ser usado para governança, para Staking e participação no mecanismo de consenso, e como meio de pagamento dentro da rede Bittensor.

Desta forma, os validadores e mineiros apostam os seus tokens como garantia para garantir a rede e ganhar recompensas através de emissões inflacionárias, enquanto os utilizadores e empresas podem usar $TAO para aceder a serviços de IA e aplicações construídas na rede.

Novos tokens $TAO só podem ser produzidos através de mineração e validação. A rede recompensa tanto os mineradores quanto os validadores, e cada bloco concede 1 recompensa $TAO, partilhada igualmente entre mineradores e validadores. Portanto, as únicas formas de adquirir $TAO é comprando tokens no mercado aberto ou participando em atividades de mineração e validação.

O modelo simples de distribuição de tokens de $TAO reflete os princípios de descentralização, reminiscentes do ethos do Bitcoin definido por Satoshi Nakamoto. A gênese da cunhagem de $TAO está alinhada com o cronograma de emissões do Bitcoin ($BTC), proporcionando uma oportunidade igual para quem contribui com valor para a rede. Esta abordagem sublinha a importância de evitar a concentração de poder e propriedade, particularmente no domínio da IA, que tem implicações societais significativas e não deve ser controlada por um número restrito de pessoas.

Este modelo de distribuição garante que a mineração permaneça um processo competitivo. À medida que mais mineiros se juntam à rede, a competição aumenta, tornando desafiante manter a rentabilidade. Isso, por sua vez, motiva os mineiros a encontrarem maneiras de reduzir seus custos operacionais, promovendo eficiência e inovação dentro da rede.

A Captura de Valor do $TAO

$TAO, o token nativo da rede Bittensor, deriva o seu valor intrínseco a partir do seu papel único no ecossistema. Ao contrário do modelo L1 padrão onde os tokens de rede derivam o seu valor da venda de espaço de bloco, o valor de $TAO está ligado aos serviços de IA que permite. À medida que estes serviços de IA se tornam mais impactantes e úteis, a procura por $TAO aumenta.

Manter $TAO concede acesso a uma vasta gama de recursos digitais interligados, incluindo dados, largura de banda e inteligência gerada e verificada pelos participantes da rede. Tal como refletido pelo cronograma de emissões, o valor do $TAO não se baseia exclusivamente em especulação ou escassez, mas está profundamente enraizado nas contribuições tangíveis e na utilidade que proporciona dentro da rede Bittensor.

No entanto, manter este ciclo de criação e recompensa não é garantido. Os mineradores e validadores, ao contribuírem com informações valiosas para a rede e ganharem tokens $TAO em troca, também têm um incentivo para vender e cobrir despesas, semelhante aos mineradores de Bitcoin.

Como é o valor no preço do Token?

Como qualquer outro TOKEN, o preço do $TAO é determinado pelos princípios econômicos fundamentais da oferta e da procura. Aumento da procura por $TAO resulta em valorização do preço, enquanto a diminuição da procura leva à desvalorização do preço. Assim, a ideia é que a procura da atividade do ecossistema compensará as desbloqueios de oferta.

Apenas podes obter $TAO ao contribuir para a rede. Para isso, precisas de comprar e manter ou gastá-lo para começar a usar a rede.

• Controladores da Procura:
  • Atividade do ecossistema:
    • Os validadores requerem tokens $TAO para registo.
    • Os utilizadores podem comprar $TAO para participar nos processos de votação relacionados com o alinhamento da inteligência.
    • Use como pagamento dentro da rede.
  • Demanda por Staking e delegação de $TAO para ganhar recompensas de Staking. Isso pode ajudar a proteger contra emissões inflacionárias.
  • Prémio especulativo como forma de apostar no potencial de crescimento da fusão de duas tecnologias disruptivas como blockchain e IA.
  • Efeitos de rede que resultam de mais desenvolvedores entrando na rede e aproveitando o potencial dos modelos de código aberto
• Controladores de fornecimento:
  • Emissão de Token a partir de emissões inflacionárias para atingir o fornecimento total de 21.000.000
  • Os mineiros e validadores podem vender tokens $TAO para cobrir as suas despesas operacionais. Este aspeto é semelhante aos mineiros de Bitcoin que vendem para cobrir custos.

À medida que a rede se expande e mais modelos de IA e sub-redes são adicionados, o potencial de captura de valor aumenta. O crescimento da rede também é impulsionado pela sinergia entre a IA e a blockchain, criando um ciclo auto-reforçador.

Desta forma, o Bittensor incorpora os princípios da Lei de Metcalfe, onde o valor de uma rede é proporcional ao quadrado do número de utilizadores ou nós conectados. À medida que mais participantes se juntam à rede, o valor que ela oferece aumenta exponencialmente.

Como Capturar Tal Valor

No Bittensor, os validadores são incentivados a atrair participação dos detentores de tokens, e essa participação é fundamental para a operação deles dentro da rede. Como detentor de tokens, você pode escolher uma variedade de validadores diferentes para apostar seu $TAO. A opção mais comum é a própria Fundação OpenTensor, com cerca de 20% de propriedade na rede.

Atualmente, os validadores distribuem 82% das suas recompensas aos delegados na forma de tokens $TAO. Como consequência, delegação $TAOtokens para um Validador apresenta uma oportunidade para os detentores de tokens ganharem recompensas de Staking. Isso pode ajudar a proteger os usuários contra a possível diluição das emissões inflacionárias.

• As recompensas do validador estão atualmente em 22.45%
• As recompensas de staking estão atualmente em 18.41%

Risco/Recompensa e Horizonte Temporal

Ao avaliar o risco/recompensa de alocar parte da carteira para $TAO, é importante estar ciente do que está realmente a comprar. A compra, por exemplo, não dá direito ao detentor a qualquer tipo de rendimento pago em USD gerado a partir da atividade económica da rede. Em vez disso, é recompensado com emissões de token. Como detentor de token, pode então delegar essas emissões para ganhar um APY e aumentar os seus $TAO.

As analogias com o Bitcoin são claras, mas há uma história implícita por trás do $BTC que o torna único. Ninguém consegue fornecer uma resposta satisfatória sobre qual é o valor do $BTC ou por que tem algum tipo de valor, daí a comunidade acabar por incorporar uma guerra tribalista entre os no-coiners, os "shitcoiner" e os maxis.

Na verdade, a economia de token real do Bitcoin é simples de entender: $BTC é usado para incentivar os mineiros a operar e executar a rede. Como consequência, os detentores existentes são diluídos (embora possam tornar-se mineiros - ou delegados no caso do Bittensor). Assim, aqueles que possuem o token não são recompensados e não recebem qualquer incentivo da rede subjacente.

Mas no caso do $BTC, no entanto, há um fator importante a considerar, e isso é a escassez. O fato de que só haverá $21M torna-o único. E embora a economia de tokens do $TAO tenha sido modelada após o próprio Bitcoin, ainda existem mais de 70% de tokens não emitidos. Isso apresenta um dilema para os investidores sobre o que valorizam mais: a descentralização da rede ou a escassez do ativo.

No final, a utilidade do $TAO deriva do acesso que proporciona aos modelos de IA, do seu uso para governação, acesso às recompensas de Staking e como mecanismo de incentivo.

Despesas Operacionais

Os desenvolvimentos atuais da infraestrutura são pagos pelo Fundação Opentensoratravés de financiamento por delegação para eles, bem como por recompensas de delegação. Outros desenvolvimentos são realizados por terceiros que operam seus próprios validadores e são financiados através de delegação também.

Assim como qualquer iniciativa global requer financiamento para pesquisa, desenvolvimento e implementação, o sucesso da IA depende de como o capital é coordenado e como os stakeholders são recompensados pelas suas contribuições. É essa alocação estratégica de recursos (pesquisa, GPUs para treinamento...) que impulsiona o crescimento e o impacto da IA.

No mundo da IA, especialmente no caso de grandes modelos de linguagem como o ChatGPT, os custos operacionais são substanciais. A OpenAI, por exemplo, estima gastar aproximadamente $700,000 por dia para operar ChatGPT, o que destaca o considerável fardo financeiro associado aos modelos de IA em grande escala. Os custos de treinamento podem variar de milhões a dezenas de milhões de dólares para cada modelo, tornando-o um empreendimento ainda mais intensivo em recursos. O custo de treinar um modelo em um grande conjunto de dados pode ser ainda maior, chegando a US$30 milhões.

Embora a empresa tenha levantado financiamento substancial, incluindo um investimento recente da Microsoft (aproximadamente metade na forma de créditos Azure), os crescentes custos de treino de grandes modelos de linguagem são uma preocupação. Cada execução de treino custa milhões, e a necessidade de começar do zero para novos modelos agrava esta questão.

Aqui é onde a abordagem da Bittensor de "Knowledge Compounding" se torna relevante. A abordagem única da Bittensor se concentra na descentralização e colaboração através do "Knowledge Compounding". Esta filosofia permite que os sistemas de IA construam sobre o conhecimento existente de maneira descentralizada, oferecendo vantagens como:

• Eficiência de custos: Ao aproveitar o conhecimento existente e melhorá-lo continuamente, a abordagem da Bittensor pode potencialmente reduzir a necessidade de caros processos de requalificação a partir do zero.
• Adaptabilidade: As aplicações de IA em larga escala frequentemente enfrentam necessidades e desafios em constante evolução. É aqui que uma abordagem descentralizada permite às organizações adaptar seus sistemas de IA de forma mais flexível, garantindo que permaneçam relevantes e eficazes num ambiente dinâmico.
• Descentralização: A rede descentralizada da Bittensor capacita uma comunidade global de contribuidores, reduzindo a dependência de uma única entidade ou infraestrutura centralizada. Isso promove a inovação e a diversidade no desenvolvimento de IA.
• Colaboração: A natureza colaborativa do Knowledge Compounding incentiva o compartilhamento de conhecimento e a aprendizagem cooperativa entre os nós na rede, promovendo um ambiente dinâmico para o avanço da IA.

Equipa e Investidores

Bittensor é um protocolo de código aberto que alimenta uma rede descentralizada de aprendizado de máquina baseada em blockchain. A equipe por trás do Bittensor inclui Jacob Steeves (Fundador), Ala Shaabana (Fundador), Jacqueline Dawn(Diretor de Marketing), eSaeideh Motlagh(Arquiteto Blockchain) entre outros. A Fundação Opentensor também planeia expandir a sua equipa este ano.

Existe um pseudônimo chamado Yuma Rao que também é mencionado no white paper do Bittensor, assim como no Bitcoin Satoshi Nakamoto. Não se sabe se essa pessoa realmente existe e talvez nunca venhamos a saber mais sobre ele ou ela.

Bittensor não divulgou quaisquer conselheiros ou investidores importantes, além de receber financiamento da OpenTensor Foundation, que é uma organização sem fins lucrativos que apoia o desenvolvimento do Bittensor. Bittensor também não anunciou quaisquer parcerias oficiais.

Tese

A maioria das empresas de tecnologia está muito abaixo das suas avaliações pré-pandémicas, no entanto, as empresas de IA estão agora a atingir ATHs tanto em múltiplos de avaliação como em taxa de crescimento.

Com uma capitalização de mercado significativamente inferior à dos gigantes do setor, a Bittensor pode ser na verdade o playground perfeito para aplicações de IA em grande escala/alta demanda e o uso de modelos de código aberto.

Obviamente, a comparação mais simples para medir o potencial de crescimento é comparar com a avaliação privada da OpenAI em $29B. Realista ou não, isto é ligeiramente mais de 28x superior ao $TAO's FDV. Considerando o tempo que levará para que todo o fornecimento entre em circulação, podemos usar a capitalização de mercado em circulação para obter uma estimativa aproximada onde a avaliação privada da OpenAI é mais de 108x a capitalização de mercado do $TAO.

No entanto, esta é uma abordagem altamente especulativa que pode ser simplificada como fazer uma aposta em projetos que podem beneficiar de estar na interseção da IA e da criptomoeda.

A característica mais importante a ter em mente é o fato de que o Bittensor está lidando com a questão da centralização da IA. Neste momento, um pequeno número de corporações controla uma minoria de modelos grandes e poderosos, mas todos eles estão isolados e quase não há colaboração ou compartilhamento de conhecimento.

Os modelos de IA isolados não podem aprender uns com os outros e, portanto, não são cumulativos (os investigadores têm de começar do zero cada vez que criam novos modelos). Isto contrasta fortemente com a pesquisa em IA, onde novos investigadores podem construir sobre o trabalho de investigadores anteriores, criando um efeito cumulativo que potencia o desenvolvimento de ideias.

IA isolada também é limitada em funcionalidade, uma vez que integrações de aplicativos de terceiros e dados requerem permissão do proprietário do modelo (sob a forma de parcerias tecnológicas e acordos comerciais). Essa limitação afeta diretamente o valor e a utilidade da IA, pois só pode ser tão valiosa quanto o leque de aplicações que pode impulsionar eficazmente.

Este ambiente centralizado e de vencedor-tudo-leva não é benéfico para pequenas equipas com menos recursos. Neste contexto, a principal força do Bittensor é a sua rede descentralizada e mecanismo de incentivos para encorajar pequenas equipas e investigadores a monetizar o seu trabalho.

Se o Bittensor conseguir reduzir a diferença de desempenho com os principais fornecedores de IA de código fechado, como o GPT-4, poderá tornar-se na escolha preferida para desenvolvedores, empresas e pesquisadores no espaço da criptomoeda e da IA. A sua natureza aberta e colaborativa posiciona-o como uma alternativa atraente aos ecossistemas fechados, potencialmente levando a uma adoção significativa.

Em última análise, a avaliação da TAO pode ser derivada da utilidade da rede (atividade econômica construída sobre ela) ou do fluxo de caixa direto para o protocolo.

• Como um token de utilidade, $TAO é necessário para aceder à rede. Assim, a sua avaliação pode ser derivada da utilidade económica construída por cima.
• Como um token de Staking, os detentores podem delegar $TAO aos validadores e receber uma parte da receita da rede.
• Também podemos medir retornos com base na quota de mercado e em múltiplas suposições (o que também faz com que o valor previsto seja pouco fiável).

Uma vez que a utilidade é mais subjetiva e abstrata para o valor, podemos começar com o fluxo de caixa. Supondo que o mercado de ML possa atingir um certo tamanho de mercado no futuro (ver A Pesquisa de Precedência estimana imagem abaixo), podemos valorizar a rede Bittensor com base na sua quota de mercado potencial e múltiplo de receitas.

Independentemente do tamanho estimado do mercado, Bittensor ainda é um projeto altamente especializado e complexo de entender, o que é um impedimento para a fácil integração de desenvolvedores e adoção por parte dos usuários.

O projeto ainda está numa fase muito inicial de desenvolvimento e pode haver problemas inesperados com a rede. Por exemplo, em junho houve uma colusão entre mineradores que manipularam a rede e causaram a venda de $TAO no mercado. A solução temporária foi reduzir as emissões em 90% para dar mais tempo à Fundação Opentensor para trabalhar numa solução que mantenha a rede honesta e permita que o protocolo funcione como pretendido.

A maioria dos produtos que estão atualmente em funcionamento na rede não conseguem competir contra contrapartes centralizadas e, até agora, têm uma baixa taxa de adoção. A melhor maneira de aprender e experimentar por si mesmo é testar os serviços oferecidos no Hub Bittensor.

Também devemos perguntar se a tokenomics do Bitcoin faz sentido para uma rede especializada em fornecer serviços de IA como o Bittensor. Talvez a natureza desinflacionária do $BTC não seja a melhor para uma rede que necessita de um número crescente de mineradores e aplicações construídas em cima para poder escalar. Idealmente, a token deveria inflacionar com o crescimento da adoção da rede, mais semelhante a petróleo digital do que ouro digital. De alguma forma, isso já está incorporado, incentivando os mineradores a competir entre si e distribuindo o fornecimento ao longo de mais de 200+ anos.

Outro desafio é a privacidade, devido à impossibilidade de cifrar os dados antes de passarem pela rede neural. Isto é ainda mais problemático num ambiente descentralizado, uma vez que quaisquer dados que passem pelo processo de aprendizagem e/ou inferência definitivamente não serão privados. Concedido que este é um problema potencial também em sistemas centralizados, mas nesse caso só tem de se preocupar com 1 parte conhecida a ver os seus dados em vez de muitas desconhecidas.

Economia

Preço do Token

Preço relativo ao ATH e ATL

Distribuição de fornecimento

Conclusão

O Bittensor pode ser uma aposta poderosa na interseção da IA e da criptografia. No entanto, é, sem dúvida, um dos projetos mais complexos para avaliar sua taxa de crescimento e potencial de valorização.

Existe claramente muito potencial numa rede descentralizada para alavancar a utilidade da IA, especialmente ao incentivar modelos de código aberto e descentralizar a propriedade da rede. No entanto, os serviços e casos de negócios construídos em cima do Bitensor ainda não são suficientemente competitivos.

A IA também é uma indústria que requer enormes despesas operacionais e grandes quantidades de financiamento que só podem ser alcançadas por gigantes da indústria. Bittensor é uma aposta muito contrária nesse sentido, por isso vale a pena considerar o máximo de fatores de risco/recompensa possíveis.

Referências

Bittensor – TAO

• Website
• Documentos
• Whitepaper
• O Consenso Yuma
• Exploradores
• Taobridge
• Delegar
• Estatísticas do TAO
• Notícias do TAO
• Coingecko
• Twitter
• Discord
• Grupo Telegram da comunidade
• Github
• @Bittensor">Youtube
• Blog Fundação Opentensor
• LinkedIn Opentensor Foundation
• Modelo de sub-rede Bittensor
• Lista de Validadores

Fontes externas

• A Convergência de Crypto e IA pela Multicoin Capital
• O Bittensor Hub – Agregador de conteúdo

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