投資概要
Bittensor は、サブネット アーキテクチャとゲーム理論に基づいて、Bitcoin ネットワークにヒントを得た一般的なインセンティブ プラットフォームです。ビットコインは、マイナーに SHA 256 計算を完了し、より多くのトークンを発行することでネットワークの可用性を維持するようにインセンティブを与えます。 Bittensor は、追加のトークンを発行することで、サブネット マイナーに AI 推論、データ ストレージ、GPU コンピューティング能力、帯域幅などのさまざまなリソースを提供するようインセンティブを与えます。
1. チーム: 中心メンバー 3 名は全員コンピューター関連のバックグラウンドを持っています。 Ala は学術研究と AI アルゴリズムに興味があり、Jacob は機械学習とブロックチェーン アーキテクチャが得意で、Garrett はエンジニアリング実装と製品開発の経験があります。全体として、これは強力なテクノロジーと起業家精神の組み合わせです。
2. 開発進捗状況：正常な開発進捗が維持されており、過去3か月間で開発頻度が増加しました。
3. 製品: 革新的なトークンエコノミクス。サブネット チームがプロジェクトの品質を向上させ、サブネット トークンの価格を引き上げた場合のみ、インセンティブを得ることができます。 Bittensor のゲーム理論メカニズムでは、サブネットワークは、定量モデルのパフォーマンス、GPU コンピューティング パワーの価格、ストレージの費用対効果、フォールディング タンパク質の発見速度など、最適なリソースを提供するために競争します。
4. エコシステムの発展：現在、エコシステムには 80 のサブネットワーク プロジェクトがあり、エコシステムの数は加速的に増加傾向にあります。しかし、重複した類似のビジネスが数多く存在します。
5. 物語的側面: Bittensor は、AI、DePin、パブリック チェーンなどの物語と密接に関連しています。
リスク：
1. インフラが不足し、マーケティングとコミュニティのサポートが不十分なため、不透明性が高くなります。
2. エコシステムは非常に反復的であり、外部の独立した開発チームが不足しています。 1 つのラボでは、最大 5 つまたは 6 つのサブネットワーク プロジェクトを構築できます。その結果、ラボは特定のプロジェクトに集中できなくなり、外部の独立した競合他社に負けることになります。
3. TAO の機構設計は複雑で、多くの詳細が含まれます。個人投資家の学習コストは高く、プロジェクト関係者の知識準備要件も高くなります。
ビッテンゾルの生態系の発展は加速傾向を示しています。その建築は比較的ユニークです。現時点では、類似性の高い競合相手は存在しません。ほとんどの AI 製品はサブネット プロジェクトの競合製品です。私たちはそのエコシステムの発展に楽観的です。マイナーが大規模なモデルしか提供できず、Sahara AI がデータしか提供できない Allora や Sentiment とは異なり、Bittensor のサブネット (マイナー) は、世界システムの下で動作する複数の国のようなものです。 Bittensor は発展した国に報酬を与え、各国は特定のビジネスを完全に自由に展開できますが、Bittensor が設定した世界観を超えることはできません。評価基準は各国の通貨に価値があるかどうかです。サブネットが独自のトークンを持つ、よりオープンでユニークなインセンティブ構造の下では、魅力的なエコシステムを構築する機会があります。また、YZi Labs を含む VC が Bittensor エコシステムへの投資を開始していることも確認されています。
基本情報
1.1 プロジェクトの紹介
Bittensor は、サブネット アーキテクチャとゲーム理論に基づいて、Bitcoin POW ネットワークにヒントを得た一般的なインセンティブ プラットフォームです。ビットコインは、マイナーに SHA 256 計算を完了し、より多くのトークンを発行することでネットワークの可用性を維持するようにインセンティブを与えます。 Bittensor は、追加のトークンを発行することで、サブネット マイナーに AI 推論、データ ストレージ、GPU コンピューティング能力、帯域幅などのさまざまなリソースを提供するようインセンティブを与えます。ゲーム理論とトークンインセンティブを通じて、分散型クラウドソーシングサービスを提供する健全な競争環境を構築します。
1.2 基本情報
注: 情報元: CoinMarketcap Coinglass、統計日: 2025年3月17日
2 プロジェクトの詳細
2.1 チームの背景調査
Jacob Robert Steeves: 創設者。サイモンフレーザー大学を卒業し、数学とコンピューターサイエンスを専攻して応用科学の学士号を取得。在学中、ACM-ICPCプログラミングコンテストに参加し、2014年北米西部地域で8位を獲得しました。 Jacob のキャリアは、機械学習の研究 (Knowm)、アルゴリズムの開発 (Google)、分散型テクノロジーの探求 (Bittensor) にわたります。彼の業務分野は主に機械学習、分散コンピューティング、暗号化技術を中心に展開しており、従来のテクノロジー企業での経験も持っています。
Ala Shaabana: 共同創設者。ウィンザー大学でコンピューターサイエンスの学士号を取得し、マクマスター大学で博士号を取得。彼のキャリア開発経験には、ソフトウェア開発 (firmCHANNEL、VMware、Instacart) と大学の学術研究が含まれます。彼の仕事分野には、コンピューターサイエンス、機械学習、分散コンピューティングが含まれます。彼は企業の研究開発経験と学術研究のバックグラウンドの両方を持っています。
Garrett Oetken: CTO。アイダホ大学でコンピューターサイエンスの学位を取得。彼のキャリア経験は、ソフトウェア開発 (Safeguard Equipment)、人工知能研究、技術起業 (Quantum Star Technologies、Opentensor Foundation) にわたります。彼の仕事は、AI、コンピューター ビジョン、自然言語処理、分散コンピューティングにわたります。
Opentensor は Bittensor の開発チームです。 Opentensor Foundation は 2023 年 3 月に設立され、従業員数は約 40 名で、過去 6 か月間で 3% 減少し、平均在職期間は 1.3 年となっています。中心メンバー 3 人は全員コンピューター関連の経歴を持っています。 Ala は学術研究と AI アルゴリズムに興味があり、Jacob は機械学習とブロックチェーン アーキテクチャに長けており、Garrett はエンジニアリング実装と製品開発の経験があります。全体として、これは強力なテクノロジーと起業家精神の組み合わせです。
2.2 資金調達
ビッテンソールはプライマリー市場での資金調達をこれまで一度も公表していない。現在公開されているのは、Polychain、DCG、DAO の 5 つの数百万ドル規模の OTC トークン取引です。
2.3 コード
貢献者、出典: Github
Opentensor の Github メインライブラリ Tensor の開発は順調に進んでおり、2025 年第 1 四半期にはコードベースの更新が大幅に加速しました。
2.4 製品
2.4.1 背景
Bittensor の製品構想は、ビットコイン ネットワークの解釈から始まりました。 Bittensor の観点から見ると、ビットコイン ネットワークはトークンの経済的インセンティブを使用して、世界中のマイナーがアルゴリズムを実行し、ネットワーク全体の可用性を維持するように促します。しかし、ビットコイン ネットワークによって提供されるコンピューティング リソースは非常に初歩的で単一のものです。これに触発されて、Bittensor は AI 時代においてマイナーがより広範なデジタル リソースやインテリジェント コンピューティング リソースを提供することを奨励しています。 Bitcoin ネットワークでは、すべてのマイナーが同じアルゴリズム SHA 256 を実行しますが、Bittensor では、マイナーは異なるアルゴリズムを実行したり、異なるリソース (AI 推論、データ ストレージ、コンピューティング能力、帯域幅など) を提供したりできます。これらは、分散型市場にさらに抽象化され、Bittensor の統一されたインセンティブ メカニズムを通じて報酬を得ることができます。
2.4.2 製品紹介
Bittensor は、コンピューティング能力、ストレージ スペース、AI 推論とトレーニング、タンパク質の折り畳み、金融市場の予測など、参加者がデジタル商品を作成できるようにするオープン ソース プラットフォームです。 Bittensor はさまざまなサブネットで構成されています。各サブネットは、マイナー（商品を生産する人々）とバリデータ（マイナーの作業を評価する人々）の独立したコミュニティです。サブネット作成者はインセンティブ メカニズムの管理に責任を持ち、TAO ステーカーは TAO をステークすることで特定のバリデーターをサポートできます。
TAO アーキテクチャ、出典: Bittensor
TAO は、上の図に示すように、いくつかのコンポーネントで構成されています。
1. サブネット。各サブネットは、特定の AI 関連デジタル商品を生産するインセンティブベースの競争市場です。これは、商品を生産するマイナーと、その品質を保証するためにサブネット固有の標準に照らしてマイナーの作業を測定するバリデーターのコミュニティで構成されます。
2. Bittensor メインネットは記録システムとして機能し、そのトークン TAO はサブネット アクティビティへの参加に対するインセンティブとして機能します。 Bittensor ブロックチェーンは、マイナー、バリデーター、サブネット作成者の残高とトランザクションを記録します。
3. Bittensor API は、サブネット内のマイナーとバリデーター間のやり取りをサポートし、必要に応じてすべての関係者がブロックチェーンとやり取りできるようにします。
各サブネットには、マイナーとバリデーターの 2 つの役割があります。
鉱夫
● Bittensor のコンセプトでは、「マイナー」は PoW をマイニングするために計算能力を実行するだけでなく、AI モデルのトレーニングや推論リソース (またはデータ帯域幅などのその他のデジタル商品) を提供することもできます。
● 異なるサブネットは異なるタスク（NLP、CV、マルチモーダルなど）をターゲットにする場合があります。マイナーは、自分のハードウェア/アルゴリズムに適したサブネットに参加し、リソースを提供してインセンティブを獲得することを選択できます。
バリデーター
● バリデーターは、ネットワークを正常に稼働させるために、Bittensor メインチェーンのセキュリティを維持し、ブロックをパッケージ化し、トランザクションを検証するなど (Polkadot/Substrate メカニズムを参照) を行う必要があります。
● サブネット内でコンセンサスルールが遵守されているかどうかを検証し、悪意のある動作を防ぐのに役立つサブネットレベルのバリデーターもあります。
サブネットモビリティ
Bittensor によって導入された重要なメカニズムは、各サブネットに独自の AMM メカニズムがあることです。この AMM プールには 2 つのトークン リザーブがあり、1 つには TAO メインネット自体のトークンが含まれ、もう 1 つはサブネット独自のトークン (総称してアルファ トークンと呼びます) です。サブネット トークンを購入するには、サブネット リザーブに TAO トークンをステークする必要があります。例えば、プールに1,000個のTAOトークンと16,000個のサブネットアルファトークンがあるとすると、次の式に従うと
つまり、1 つのアルファ トークンの価値は 0.0625 TAO になります。人々が Alpha トークンについて楽観的であれば、TAO を通じて Alpha を購入するでしょう。このようにして、Alpha の供給は減少し、TAO は増加し、Alpha の価格が上昇します。注目すべきは、ネットワークが各ブロック内の特定のルールに従って、新しい TAO トークンと新しいサブネット トークンの一部をサブネットに「注入」し、トークンの価格にも影響を与えることです。
ただし、サブネット トークンの発行方法と TAO がサブネットにインセンティブを与える方法は、次に紹介する Bittensor の最新の動的 TAO メカニズムに関連しています。
2.4.3 技術的な詳細
これまで、Bittensor の主要技術は Yuma Consensus アルゴリズムであり、これは、ノード間の共謀や不正行為に抵抗しながら、分散型ネットワークでどのように合意に達し、「AI モデルの貢献」に対するインセンティブを分配するかという問題を解決することを目的としていました。このアルゴリズムは、バリデーターのコンセンサス投票を担当するだけでなく、どのサブネットがどのくらいの TAO インセンティブを受け取るかを決定する役割も担っています。しかし：
1. バリデーターは多数のサブネットを完全に評価することができず、不正確なスコアリング、無関心、または賄賂につながる。
2. サブネットは、投票数を増やすためにバリデーターに個人的に「賄賂」を贈ることがあります。
3. 不公平な環境では、より多くのインセンティブに値する高品質のサブネットが無視される可能性があります。
そのため、Bittensor は、サブネットの貢献を評価するための改良されたメカニズムを構築しました。これは動的 TAO と呼ばれます。 DTAOの新しいアイデア：「どのサブネットにもっとトークンを付与するか」という決定を市場に任せ、サブネットごとにサブネットトークン（アルファ）を発行してAMMプールと組み合わせ、市場価格でサブネットの価値を判断する。サブネットの将来性が高ければ高いほど、サブネット トークンの価格が高くなり、追加発行ごとに得られる TAO 比率が高くなり、追加の Alpha トークン発行に対するインセンティブが高まります。
たとえば、サブネット A とサブネット B の 2 つのサブネットがあり、各ブロックに 1 つの TAO が発行されるとします。
1. サブネット A とサブネット B が起動されると、サブネット トークンは alphaA と alphaB になり、価格は P_a と $P_b になります。特別な設定がない場合、TAO とサブネット トークンの比率は通常 1:1 になります。同時に、アルファトークンの総量はTAOと同じ2100万の上限に維持されます。
2. 各サブネットが取得できる総TAO注入量Δτは、「ネットワーク全体のトークン価格の合計」におけるそのサブネットのトークン価格の割合に比例します。一般的な式は次のとおりです。
したがって、2つのサブネットP_aとP_bの価格がそれぞれ1 TAOと1 TAOであると仮定すると、サブネットは各ブロック発行後に0.5 Δτを取得できます。市場が alphaA についてより楽観的であれば、市場は A サブネット AMM プールにさらに多くの TAO を注入するでしょう。
AMM プールの価格を安定させるために、サブネットも対応するアルファ インジェクションを受け取ります。一般的な慣行:
1. まずΔαiを計算します - 「現在の価格piを維持しながらどれだけのアルファを注入する必要があるか」
2. 計算された値がサブネットの Alpha 発行上限 (cap) を超える場合、実際の注入値は切り捨てられます (cap までのみ注入されます)。
DTAO ルールでは、プールに注入された Alpha に加えて、同数の Alpha トークンがサブネット ロールに直接配布され、以前の TAO 発行方法に代わることになります。
● 鉱山労働者が41%を占める
● バリデーターが41%を占める
● サブネット所有者は18%を占める
プールへの注入は価格を維持するためです。ノードへの配布は、生態学的役割を奨励するためのものです。アルファ トークンは予約されており、報酬の分散を避けるため、テンポ期間 (360 ブロック) の後に一度に配布されます。マイナーは、サブネットに計算能力、ストレージ、推論、およびその他の機能を提供する責任があります。取得できる唯一のトークンはこの発行メカニズムであり、検証はバリデーターが担当します。
ここで共通の問題があります。TAO が注入されるたびに、Alpha トークンが AMM に発行されますが、プールのこの部分の価格は一定のままですが、対応するトークンの追加発行により追加の売り圧力が発生します。これはビットコインのマイナー報酬の仕組みに似ています。 TAO トークンと ALpha トークンを AMM プールに均等に注入することで、サブネット トークンの流動性が高まり、市場が深まり、スリッページが減少し、市場価格がより正確になり、トークン保有者にさらなる信頼がもたらされます。アルファ トークンの比例発行は、高品質のマイナーとサブネット開発者に報酬を与えることを目的としています。実際、トークンの総数は 2100 万に制限されているため、サブネット トークンは無制限に発行されるわけではなく、無限に 2100 万に近づいていきます。ビットコインのマイナーとビットコインの発行メカニズムに似ています。
ポジティブサイクルメカニズム
新しいダイナミック TAO アーキテクチャでは、サブネット開発者に構築を奨励する正のフィードバック ループがあり、開発者はより公平で透明性の高い報酬を得るために追加の発行を期待することがよくあります。この一連のインセンティブは、不正投票を効果的に防止できます。不正投票では、サブネットの価格を引き上げるために実際のお金を使用する必要があり、優れたファンダメンタルズを備えた価格だけが長期間にわたって高いレベルで安定できるためです。貧弱なサブネットがサブネットの価格を上げるために不正投票に頼っている場合、まず第一にそれは持続不可能であり、第二に、サブネット コインの所有者自身もそれが起こることを喜んでいます。
3 開発
3.1 過去
3.2 現在
サブネットの成長、出典: taostats
サブネットは 2023 年 10 月に開始されました。1 年半の開発を経て、Bittensor には現在 80 個のサブネット (ルート サブネットを含む) があり、エコシステムは急速な成長傾向を示しています。 3月23日現在、エコシステムの総市場価値は16.5億ドル、サブネットトークンの24時間の総取引量は4766万です。
3.2.2 生態学的開発
Bittensor エコシステム、出典: OKA Research
流動性によるトップ20ランキング、出典：Taostates
ルート ネットワーク (Bittensor の以前のトークン配布メカニズムで、バリデーターに依存して貢献を決定していたが、現在は廃止されている) を除く上位 20 のネットワークを数え、AMM プールの流動性に応じてランク付けしました。これは長期的な価値の蓄積と認識を反映している可能性があります。
Bittensor のエコシステムは再現性が非常に高いです。 20 件のプロジェクトのうち 11 件では、大規模モデルの事前トレーニング、トレーニング、微調整、推論に既存の GPU を使用しています。ただし、エコシステムでは、サブネットが分散型 GPU を使用して、タンパク質、グラフ理論、大規模モデルなどの計算を実行していることもわかります。注目すべきは、Microcosmos (#1 #9 #13 #25 #37) や Rayon Labs (#64 #19 #Gradients) など、サブネット エコシステムの多くが同じスタジオによって開発されたことです。エコシステム内には依然として十分な数の独立した開発チームが不足している可能性があります。
生態系の実際の有用性という点では、私たちが熟考する価値のあるコミュニティの声がいくつかあります。例えば：
1. Bittensor は、ダイナミック TAO メインネットの立ち上げ以来、分散型のユニバーサル インセンティブ ネットワークへと進化してきました。ルートサブネットが正式にオフラインになり（集中管理が失われ）、サブネットの市場価値に依存するメカニズムにより、MEME などの一部のトークンがインセンティブを受け取ることになり、ネットワークの長期的なビジョンが無効になります。
2. 一部の LLM サブネットは推論に重点を置いており、多数のマイナーは非効率性と冗長性をもたらします。同時に、サブネット独自のインセンティブメカニズムと推論品質判断のレベルは異なり、マイナーは誤った判断を避けるために同じモデルを使用する傾向があります。
問題 1 は確かに注目に値すると考えています。価値を判断するためのメカニズムをさらに導入したり、ネットワークに悪影響を与えるものを回避するために DAO 組織を再導入したりすることができます。 2 番目の質問に関しては、これはサブネットの所有者が関連する作業を適切に行っていないことを示していると考えられます。サブネットの価値が失われると、その価格とインセンティブは徐々に減少するため、この側面は市場によって独立して調整できます。非常に長期的な視点で見ると、一般的なインセンティブ ネットワークである Bittensor は依然として意義を持ちます。エコロジーセクションでは、適切な適用シナリオについて説明します。
資本支援の面でも、Bittensor エコシステムは徐々に拡大しており、VC からの資金調達を受けるプロジェクトも数多く見られます。例えば：
3.2.2 ソーシャルメディア
ビッテンソールはコミュニティとほとんどつながりがありません。 Discord以外には公式のコミュニティコミュニケーションチャネルはなく、マーケティングプロモーションも不足しています。
3.3 将来
チームメンバーX、ソース:const
公式ブログは昨年更新されなくなり、公式の2025年ロードマップも存在しません。チームはコミュニティよりも開発者を重視しています。創設者は、X での次の目標として、しきい値署名、タイムロック暗号化、検証可能な関数、ZK-SNARK、準同型暗号化、マルチパーティ計算などについて概説しました。これらの暗号化ツールは、開発者がネットワーク インセンティブ システムを再設計するのに役立つように設計されています。
4 経済モデル
4.1 トークンの割り当て
権利確定スケジュール、出典：Defillama
Finney ネットワークは 2023 年 3 月 20 日に開始され、最初のバッチのマイナーがオンラインでマイニングできるようになります。 Bittensor には、Bitcoin と同様に、チームや VC による主要な市場シェアがまったくありません。トークンの総数は2100万で、これまでに36.95％（約850万）が採掘されており、残りの68.05％は採掘を待っている状態です。各ブロックで 1 つの TAO がマイニングされ、1 つのブロックの採掘には 12 秒かかります。 1日あたり約7,200TAOが採掘されます。価格が250ドルの場合、およそ180万ドルになります（スポット取引量は1日あたり9,662万ドル）。
ステーキングバリデーター、出典：Taostates
現在、6,143,675 個の TAO トークンがステークされており (流通しているすべてのトークンの 72.3%)、ステークされたマイニングの平均年間収益は 15% から 17% の間です。比較すると、Solana の APR は 7.5%、NEAR は 9.2%、Ethereum は 2.9% です。
TAO のトークン経済は BTC と完全に一致しています。ネットワーク全体の価値がTAOの価値となります。 TAO のトークンエコノミクスは、ネットワークバリデーターの配布とサブネットのインセンティブに完全に使用されます。同時に、完全に解放されるまでには数百年かかり、ネットワーク全体では安定したゆっくりとした解放リズムを維持しています。
4.2 トークンの使用
● ガバナンスと投票
● 登録料（マイナー、バリデーター、サブネット）
●リサイクル機構：TAOは独自のリサイクル機構を備えています。 TAO ネットワークは一般的なインセンティブ ネットワークです。トークン回復メカニズムは、報酬を受け取った TAO を報酬プールに戻すことです。ネットワーク内でリサイクルされる TAO は、主に 2 つの場所から発生します。新しいマイナーとバリデーターからの登録料と、登録済みサブネットの閉鎖です。
登録リサイクル、出典：Taostates
上の写真は日々のリサイクル状況を示したものです。このリサイクルチャートは、環境への配慮の度合いを部分的に反映することができます。 1日あたりの平均リサイクルTAOは150〜300です。
4.3 コイン保有アドレス
為替取引、出典：Taostates
トップ 50 バランス、出典: Taostates
コインを保有する上位 50 のアドレスは、流通チップの約 30% を占めています。取引所の中で、Binance は取引量が最も多く、他の取引所の総取引量をはるかに上回っています。 MEXC には、検証可能な単一コイン保有アドレスが最も多くあります。
TAO Trust、出典：グレースケール
ETFに関しては、グレイスケールは550万ドル相当のTAOを保有している。
5 市場と競争
Bittensor は、BTC と同様のリリース メカニズムを使用しますが、まったく予約はありません。ビジネス面では、ゲーム理論は、GPU市場、科学研究、データ分散ストレージとインデックス作成、AI分散トレーニングと推論などの一連のアプリケーションシナリオを含む、競争力のあるマルチタスク分散ソリューションを構築するために使用されます。Allora、Sentient（主にモデル推論を提供）、Sahara AI（主にクラウドソーシングデータを提供）は競合相手と見なされていますが、SentientとSahara AIはサブネットの競合に近いのに対し、Alloraはアーキテクチャレベルで最も類似した主要な競合相手と見なされています。
5.1 市場と上流・下流の概要
Bittensor の市場と需要について議論すると、そのビジネス モデルはクラウドソーシングに似ていると考えられます。 Web2 の世界にも、Scale AI など、同様の例があります。同社のビジネスモデルは、東南アジアで低コストの労働者を雇用してインターネットデータにラベルを付け、特定分野で独自の大規模モデルをトレーニングするためのデータを必要とする企業に配布するというものだ。同社の現在の評価額は140億ドルを超えている。集中型運用と比較したクラウドソーシング モデルの利点は、コストが低く柔軟性が高いことです。一方、集中型運用はより安定しており、標準化されています。分散化自体の欠点は効率性であり、これは確かに集中化とは比較になりません。したがって、Bittensor のサブネットは主にアイドル リソースを提供しますが、これらのリソースは価値がないわけではありません。実際のところ、多くの未使用リソースは、その潜在的な価値をまだ十分に活用していません。同時に、リソース要件が大きくビジネス サイクルが短いプロジェクトに対処するために、リソースの効率的な使用と合理的なコスト管理を実現するために、一部の企業はタスクの一部をサードパーティにアウトソーシングすることを選択します。
5.2 トラックプロジェクトの紹介
アローラ：
Allora はコミュニティによって構築された自己改善型 AI ネットワークです。参加者はネットワークを通じて貢献し、バリデーターはコンテキスト認識推論技術を使用してネットワーク参加者の貢献を評価します。 Allora のコンテキストでは、ネットワーク参加者には、ワーカー (Bittensor のマイナーなど、特定のリソースを提供する人)、受託者 (Bittensor の放棄されたルート ネットワーク バリデーターなど、作業の品質を評価する人)、バリデーター (Cosmos アーキテクチャを通じて Allora ネットワークのインフラストラクチャの大部分をインスタンス化する責任を負う人)、および消費者 (ネットワークからクラウドソーシングされたリソースを要求する開発者) が含まれます。
アローラの構造、出典: アローラ
Allora のアーキテクチャには、コンシューマーのリクエストを処理する 3 つの主要コンポーネントがあります。ワーカー: 推論はユーザー リクエストの生成を担当し、ワーカー: 予測は起こり得る推論損失の評価を担当し、その後、レピュテーションは 2 つのワーカーの結果を組み合わせて TopCoordinator に渡します。トップコーディネーターは消費者と直接やり取りする責任を負います。
ここで重要な点は、Workers: Foecasting コンポーネントが、Inference Workers の結果を取得できるグローバル コンポーネントであるということです。たとえば、あるトークンの価格パフォーマンスを予測するシナリオでは、予測ワーカーは最終結果と現在の推論ワーカーの推論に基づいて、このシナリオではワーカー A のパフォーマンスが良好であり、天気の予測にはワーカー B の方が適している可能性があることを認識します。これは、Allora がホワイト ペーパーで強調しているコンテキスト認識テクノロジーです。コンテキスト認識テクノロジーの中核となるのは、さまざまなシナリオで推論ワーカーのパフォーマンスを評価する予測ワーカーの存在です。
5.3 競合製品の要素の比較
Allora と Bittensor はほぼ同じことを行いますが、どちらもゲーム理論を使用して最適なワーカーを見つけます。しかし、主な違いは次のとおりです。
鉱夫の品質評価方法
Bittensor はトークン経済学のアプローチを採用し、自律的な価格発見 (サブネット トークン価格) を通じて補助金の額を測定します。プロジェクトの主な目的は、サブネット トークンの価格を引き上げ、サブネット トークンの追加発行報酬を獲得できるようにすることです。
Allora の評価方法は、現在非常に人気のある Shapely 方法です。これが利用できない場合、ワーカーの貢献を評価するためのネットワーク予測はどれほど悪くなるでしょうか。イベントが発生すると、レピュターは公平な損失を与えます。これは次の予測ワーカーが使用できるほか、予測ワーカーの公平性を評価するためにも使用できます。ある公式によれば、労働者が 1 人少ないと仮定すると、損失が大きくなるほど、貢献度が大きくなり、報酬 ƒ も大きくなります。
ここには比率があり、おそらく 1 人のワーカーが 10% を拠出し、別のワーカーが 20% を拠出します。彼らは、その割合に基づいて報酬プールを共有します。予測ワーカー、レピュター、バリデーターも、ネットワークへの貢献度に基づいてこの報酬プールを共有します。報酬プールは、追加のブロック発行ごとに発生します。
エコシステムの開放性
ビッテンソールの生態学的開放性はアローラより大幅に高いです。 Bittensor エコシステムでは、サブネット開発者は高度な自律性を持ち、希望するサービスを自由に提供できる一方で、ターゲット顧客を自ら見つける必要もあります。対照的に、Allora エコシステムでは、マイナーの役割は、金融分野に重点を置いたり、予測分析に優れた大規模なモデル サービスを提供するものと明確に定義されています。さらに、Allora のエコロジカル ドッキングは通常、その集団によって手配されます。つまり、Allora は、ドバイ島と同様に、リアルタイムのデータを提供しながら自己調整できる大規模なモデル クラスターのようなものです。ビッテンゾルは、それぞれ独自の通貨と主要産業を持つ複数の島々の間に架けられた海上橋のようなものです。
コミュニティと資本の支援
Allora はコミュニティ構築と資本支援において明らかな優位性を持っています。 Bittensor は外部からの資金調達を求めませんでしたが、Allora は Framework Ventures*、CoinFund*、Blockchain Capital*、Polychain、Archetype が主導する約 3,300 万ドルの資金を調達しました。 Bittensor には Discord 以外のコミュニティやフォーラムはありませんが、Allora TG、X、Discord、Forum などは比較的充実しています。一般的に、Bittensor の哲学は BTC の影響をより強く受けており、コミュニティによって自発的に主導される傾向があります。
トークンエコノミクス
Bittensor のサブネットは独自のトークンを発行できますが、Allora のマイナーはモデルを提供することしかできず、Allora のトークンを完全に同じものしか使用できません。 Bittensor トークンは Fair Launch ですが、Allora には多数のチームと VC 準備金があります。どちらもビットコインの排出モデルを採用しており、4年ごとに半減します。
一般的に、Bittensor のアーキテクチャはよりユニークで、よりオープンな生態学的可能性をもたらします。しかし、アローラの生態学的協力のスピードはビッテンソルよりも速くなります。 Bittensor では開発に独立した開発者が必要であり、エコシステムの規模が制限されます。厳密に言えば、市場にはまだ Bittensor に類似した競合製品は存在しません。 Bittensor のサブネットは独立したプロジェクトとして動作し、トークンを独立して発行するメカニズムを備えているため、エコシステムの独自性と自律性がさらに強調されます。
6 リスク
1. インフラが不足し、マーケティングとコミュニティのサポートが不十分なため、不透明性が高くなります。
2. エコシステムは非常に反復的であり、外部の独立した開発チームが不足しています。 1 つのラボでは、最大 5 つまたは 6 つのサブネットワーク プロジェクトを構築できます。その結果、ラボは特定のプロジェクトに集中できなくなり、競争において同様の独立した外部プロジェクトに負けることになります。
3. TAO の機構設計は複雑で、多くの詳細が含まれます。個人投資家の学習コストは高く、プロジェクト関係者の知識準備要件も高くなります。
参照ドキュメント
「Bittensor (TAO): AI とブロックチェーンを組み合わせたプロトコルの包括的なプレゼンテーション」: https://oakresearch.io/en/reports/protocols/bittensor-tao-presentation-protocol-combining-ai-blockchain
「Bittensor ドキュメント」: https://docs.bittensor.com/
「THUBA 調査レポート | Bittensor: 音楽はいつ止まるのか」: https://foresightnews.pro/article/detail/67830
「Bittensor の謎を解明: 分散型 AI ネットワークとは?」: https://www.trendx.tech/news/comprehensive-analysis-of-the-decentralized-ai-network-bittensor-1215435
《反射性研究》: https://x.com/reflexivityres/status/1843319486138474552
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