ثورة الذكاء الاصطناعي وشبكة Bittensor: صعود منصة قوة الحوسبة اللامركزية

انفجار صناعة الذكاء الاصطناعي ودمج Web3

إن التطور السريع لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي يقودنا إلى عصر جديد مدفوع بالبيانات. إن الاختراقات في مجالات مثل التعلم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية جعلت تطبيقات الذكاء الاصطناعي متواجدة في كل مكان. ولدت ChatGPT في عام 2022، مما أثار ثورة في صناعة الذكاء الاصطناعي، وتبعتها سلسلة من أدوات الذكاء الاصطناعي، كما أن القيمة السوقية للذكاء الاصطناعي تزداد بسرعة، ومن المتوقع أن تصل إلى 185 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2030.

تسيطر على صناعة الذكاء الاصطناعي حاليًا عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا، مما أدى إلى تحديات مثل مركزية البيانات وعدم توزيع موارد الحوسبة بشكل عادل. توفر فلسفة اللامركزية في Web3 إمكانيات جديدة لحل هذه المشكلات، مع إمكانية إعادة تشكيل مشهد تطوير الذكاء الاصطناعي. في هذا السياق، ظهرت مجموعة من مشاريع Web3 + AI عالية الجودة. من بينها، استحوذت Bittensor على هذه الحلقة الرئيسية في منصة خوارزميات Web3 + AI، من خلال المنافسة وآليات التحفيز على البلوكشين، أنشأت منصة خوارزميات الذكاء الاصطناعي ذات آلية تصفية مدمجة.

Bittensor: رائد شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية

Bittensor هو شبكة تحفيز AI اللامركزية وسوق السلع الرقمية. إنه يعمل على شبكة حواسيب موزعة، ويحل مشاكل مثل تركيز البيانات. إن آلية التحفيز العادلة تجعل مكافآت الشبكة للنقاط الفرعية متناسبة مع المساهمات. كما يوفر Bittensor موارد تعلم الآلة للأفراد، ويقوم ببناء سوق متنوع لتجارة السلع الرقمية.

على عكس العديد من مشاريع رأس المال الاستثماري ذات التقييم المرتفع، فإن Bittensor هو مشروع تقني أكثر عدلاً وذات مغزى. تم تأسيسه في عام 2021 من قبل مجموعة من الخبراء الفنيين المكرسين للذكاء الاصطناعي اللامركزي، وتم بناء blockchain من خلال إطار عمل Substrate. تم إصدار النسخة Alpha في عام 2022 للتحقق من الجدوى، وتم تقديم آلية توافق Yuma. في عام 2023، تم إطلاق النسخة Beta ونموذج الاقتصاد الرمزي TAO. في عام 2024، سيتم تحسين التقنية بشكل أكبر وتوسيع مجالات التطبيق.

يعتبر الرمز الأصلي Bittensor TAO مشابهًا لبيتكوين من نواحٍ عديدة، حيث يبلغ إجمالي المعروض منه 21 مليون قطعة، ويتقلص بمقدار النصف كل أربع سنوات. يتم توزيع TAO من خلال إطلاق عادل، دون تعدين مسبق أو حجز لفريق العمل. حاليًا، يقوم شبكة Bittensor بإنشاء كتلة كل 12 ثانية، وتمنح كل كتلة 1 TAO. تُوزع هذه المكافآت وفقًا للمساهمة على الشبكات الفرعية ومشاركيها.

حتى الآن، تجاوز العدد الإجمالي لحسابات شبكة Bittensor 100,000، ووصل عدد الحسابات غير الصفرية إلى 80,000. حقق رمز TAO زيادة تصل إلى عشرات الأضعاف في العام الماضي، وبلغت قيمته السوقية 2.278 مليار دولار، وسعر العملة 321 دولار.

بنية الشبكة الفرعية لـ Bittensor

بروتوكول Bittensor هو بروتوكول تعلم آلي لامركزي، يدعم المشاركين في الشبكة لتبادل قدرات الذكاء الاصطناعي والتنبؤات. تتكون الشبكة بأكملها من مجموعة من العقد، تديرها الشبكات الفرعية، وتتبنى آلية البقاء للأصلح.

الشبكة الفرعية هي الجزء الأكثر أهمية في شبكة Bittensor. يمكن اعتبارها جزءًا من الكود الذي يعمل بشكل مستقل، ويحدد حوافز المستخدمين المحددة والوظائف. حاليًا، هناك 45 شبكة فرعية باستثناء الشبكة الجذرية، ومن المتوقع أن تزداد إلى 64 شبكة في مايو إلى يوليو 2024.

تتضمن الشبكة الفرعية ثلاثة أدوار هي مالك الشبكة الفرعية، وعمال المناجم، والمتحققون. مالك الشبكة الفرعية مسؤول عن توفير الشيفرة الأساسية وتعيين آلية التحفيز. عمال المناجم مسؤولون عن تقديم خدمات الحوسبة، ويتنافسون فيما بينهم للحفاظ على الصدارة. المتحققون مسؤولون عن تقييم أداء عمال المناجم والحصول على المكافآت المناسبة.

في آلية مكافآت تصريف الشبكة الفرعية (، يتم تخصيص 18% عادةً للمالكين، و41% للمحققين، و41% للعمال. كلما كانت الشبكة الفرعية أفضل، زادت كمية التصريف الكلية التي تم الحصول عليها. الشبكات الفرعية المسجلة حديثًا تتمتع بفترة مناعة مدتها 7 أيام، وبعد ذلك قد يتم استبدالها بشبكات فرعية جديدة ذات أداء أفضل.

![Bittensor: كيف تعيد الشبكة الفرعية للذكاء الاصطناعي تشكيل شبكة الذكاء الجماعي؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6491289020557c0f4df9c6f4fd1a48f.webp(

آلية التوافق وإثبات في Bittensor

شبكة Bittensor تعتمد على مجموعة من آليات الإجماع وإثبات جديدة:

1. إثبات الذكاء ) PoI ( آلية: يقوم المعدنون بإثبات مساهمتهم من خلال إكمال مهام الحساب الذكي، ويقوم المراجعون بتقييم جودة الإنجاز.

2. توافق Yuma: إدخال تصنيف المدققين لخوارزمية Yuma، بناءً على مقدار الرهان، يتم وزنه واستبعاد القيم الشاذة، وأخيرًا يتم الحصول على تصنيف شامل لتوزيع المكافآت.

3. مبدأ عدم معرفة البيانات: ضمان خصوصية وأمان معالجة البيانات.

4. آلية MOE: دمج نماذج خبراء متعددة للعمل معًا، تحت توافق Yuma، لتصنيف قدرات النماذج وتوزيع المكافآت.

تضمن هذه الآليات معًا أمان الشبكة وجودة البيانات وكفاءة استخدام موارد الحوسبة.

![Bittensor: كيف تعيد الشبكة الفرعية للذكاء الاصطناعي تشكيل شبكة الذكاء الجماعي؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a6a0a9cd30f27b7e81c269677cfe6de7.webp(

![Bittensor: كيف تعيد الشبكة الفرعية للذكاء الاصطناعي تشكيل شبكة الذكاء الجماعي؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-0ec0bfda342a09b663a9a765ce560bb9.webp(

![Bittensor：كيف تعيد الشبكة الفرعية للذكاء الاصطناعي تشكيل شبكة الذكاء الجماعي؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3389766be097d715b7ded35aeaea17b1.webp(

![Bittensor：كيف تعيد شبكة الذكاء الاصطناعي تشكيل الشبكات الذكية الجماعية؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-90afcebc243a5bba999fbc5d934e0b76.webp(

![Bittensor：كيف تعيد شبكة الذكاء الاصطناعي تشكيل الشبكات الذكية الجماعية؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2d7caff631e25946d647b04d8f654cd8.webp(

![Bittensor：كيف تعيد الشبكة الفرعية الذكاء الاصطناعي تشكيل شبكة الذكاء الجماعي؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-24cbf4e5ab83f7cfca8f45faa3f4bf2b.webp(

نظرة عامة على مشروع شبكة Bittensor

حاليًا، لدى Bittensor 45 شبكة فرعية مسجلة، منها 40 تم تسميتها. مع فتح الأماكن، تم تخفيف المنافسة على تسجيل الشبكات الفرعية الجديدة، ولكن على المدى الطويل، لا يزال يتعين تحسين آلية المنافسة.

أعلى ثلاثة شبكات فرعية هي:

1. شبكة Vision رقم 19: تركز على توليد الصور والذكاء الاصطناعي اللامركزي.
2. الشبكة الفرعية Cortex.t رقم 18: بناء منصة AI متقدمة، وتوفير خدمات واجهة برمجة التطبيقات للنصوص والصور.
3. شبكة الفرعية لتوليد النصوص رقم 1: Bittensor واحدة من أقدم مشاريع الشبكة الفرعية.

بالإضافة إلى ذلك، توجد مشاريع مختلفة من نوع الشبكات الفرعية مثل معالجة البيانات وذكاء التداول. من ناحية العائدات، فإن أرباح عقد الشبكة الفرعية التي تعمل بنجاح تكون ملحوظة، لكن العقد الجديدة تحتاج إلى أجهزة ذات أداء عالٍ وخوارزميات محسّنة للبقاء في المنافسة.

![Bittensor：كيف تعيد الشبكة الفرعية للذكاء الاصطناعي تشكيل شبكة الذكاء الجماعي؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-64bc7ed81bbe8dd6fb8ed63f77ba59be.webp(

![Bittensor：كيف تعيد شبكة الذكاء الاصطناعي تشكيل الشبكات الذكية الجماعية؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-da7383e7cf7f59f1b3262180eabde3f5.webp(

![Bittensor: كيف تعيد الشبكة الفرعية للذكاء الاصطناعي تشكيل شبكة الذكاء الجماعي؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-465ed00b9d030edbadc635598c6cb213.webp(

![Bittensor：كيف تعيد شبكة الذكاء الاصطناعي تشكيل الشبكات الذكية الجماعية؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-c7944bf3860ef409cc578a910c311a1e.webp(

آفاق المستقبل

1. من المتوقع أن يستمر مجال Web3+AI في كونه نقطة جذب في السوق.

2. Bittensor تتمتع بالابتكار التكنولوجي والاعتراف السوقي، ولها آفاق تطوير واسعة.

3. يقلل هيكل الشبكة الفرعية من عائق انتقال فرق الذكاء الاصطناعي إلى الشبكة اللامركزية.

4. يجب الانتباه إلى مخاطر تخفيف العائدات التي قد تنجم عن زيادة عدد الشبكات الفرعية.

بشكل عام، Bittensor كرواد في شبكة الذكاء الاصطناعي اللامركزية، يعيد تشكيل مشهد صناعة الذكاء الاصطناعي، ويستحق المتابعة المستمرة لتطوره المستقبلي.