Cách mạng AI: Sự chuyển đổi từ tập trung đến Phi tập trung

Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo đang dẫn dắt chúng ta vào một kỷ nguyên mới dựa trên dữ liệu. Những tiến bộ đột phá trong các lĩnh vực như học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã khiến ứng dụng AI hiện diện ở khắp mọi nơi. Sự ra mắt của ChatGPT vào năm 2022 đã bùng nổ toàn ngành AI, theo sau đó là sự xuất hiện của nhiều công cụ AI khác nhau, từ việc tạo văn bản đến sản xuất video, AI đang thay đổi cách chúng ta làm việc và sinh hoạt. Dự báo đến năm 2030, quy mô thị trường ngành AI sẽ đạt con số ấn tượng là 1850 tỷ USD.

Tuy nhiên, hiện tại ngành AI chủ yếu bị một số ông lớn công nghệ thống trị, điều này không thể tránh khỏi mang lại một loạt các thách thức như tập trung dữ liệu, phân bổ tài nguyên tính toán không đồng đều. Trong khi đó, triết lý Phi tập trung của Web3 cung cấp những khả năng mới để giải quyết những vấn đề này. Trong mạng lưới phân tán của Web3, cấu trúc phát triển của AI dự kiến sẽ được tái hình thành.

Trong bối cảnh này, một loạt các dự án Web3+AI chất lượng cao đã ra đời. Trong đó, dự án Bittensor đã nắm bắt một khoảng trống quan trọng - thông qua cơ chế cạnh tranh và khuyến khích của Phi tập trung, xây dựng một nền tảng thuật toán AI có cơ chế cạnh tranh lọc sẵn, nhằm giữ lại những dự án AI chất lượng nhất. Mô hình đổi mới này có khả năng phá vỡ các rào cản phát triển AI truyền thống, mang lại sức sống mới cho ngành.

Bittensor: Phi tập trung AI mạng lưới tiên phong

Bittensor là một mạng lưới máy học phi tập trung và thị trường hàng hóa kỹ thuật số. Nó có một số đặc điểm chính sau:

• Phi tập trung:Bittensor chạy trên một mạng lưới gồm hàng ngàn máy tính phân tán, giải quyết hiệu quả các vấn đề như tập trung dữ liệu.

• Cơ chế khuyến khích công bằng: Phần thưởng mà mạng cung cấp cho các subnet tỷ lệ thuận với đóng góp của chúng, và việc phân phối phần thưởng trong subnet cũng tuân theo nguyên tắc tương tự.

• Tài nguyên học máy: Cung cấp dịch vụ cho từng cá nhân cần tài nguyên tính toán học máy.

• Thị trường hàng hóa số đa dạng: Ban đầu tập trung vào mô hình học máy và giao dịch dữ liệu liên quan, hiện đã phát triển thành nền tảng có thể giao dịch bất kỳ hình thức dữ liệu nào.

Quá trình phát triển của Bittensor đầy ắp những điểm nổi bật về đổi mới công nghệ và xây dựng cộng đồng:

• Năm 2021: Dự án khởi động, xây dựng blockchain thông qua khung Substrate.
• Năm 2022: Phát hành phiên bản Alpha của mạng, giới thiệu sự đồng thuận Yuma.
• Năm 2023: Phát hành phiên bản Beta, ra mắt mô hình kinh tế token TAO.
• Năm 2024: Giới thiệu công nghệ DHT, nâng cao hiệu suất lưu trữ và truy xuất dữ liệu.

Cần lưu ý rằng, Bittensor trong quá trình phát triển ít phụ thuộc vào đầu tư mạo hiểm truyền thống, mà thay vào đó thu hút các nút và thợ mỏ tham gia thông qua việc khuyến khích bằng token, giữ cho đặc tính Phi tập trung của mạng. Về bản chất, Bittensor là một dự án dịch vụ và sức mạnh tính toán AI do thợ mỏ GPU điều khiển.

Token gốc TAO của Bittensor tương tự như Bitcoin ở nhiều phương diện, với tổng cung là 21 triệu đồng, và sẽ giảm một nửa mỗi bốn năm. TAO được phân phối thông qua cách khởi động công bằng, không có khai thác trước và giữ lại cho đội ngũ. Hiện tại, mạng lưới tạo ra một khối khoảng mỗi 12 giây, với mỗi khối thưởng 1 TAO. Các phần thưởng này được phân phối theo đóng góp cho các subnet, và sau đó được các subnet phân phối cho các chủ sở hữu, xác thực và thợ mỏ.

Token TAO có thể được sử dụng để mua tài nguyên tính toán, dữ liệu và mô hình AI trên mạng Bittensor, đồng thời cũng là chứng nhận để tham gia vào quản trị cộng đồng. Hiện tại, tổng số tài khoản trên mạng Bittensor đã vượt quá 100,000, trong đó số tài khoản không bằng 0 đạt 80,000. Trong năm qua, giá TAO đã tăng mạnh, hiện tại giá trị thị trường đã đạt 2.278 triệu đô la, giá đồng tiền là 321 đô la.

Kiến trúc subnet của Bittensor: Nền tảng của trí tuệ tập thể

Giao thức Bittensor là một giao thức máy học phi tập trung, hỗ trợ việc trao đổi khả năng và dự đoán máy học giữa các người tham gia trong mạng, thúc đẩy sự hợp tác chia sẻ mô hình và dịch vụ. Giao thức bao gồm kiến trúc mạng, tensor con, kiến trúc mạng con cũng như các thành phần như nút xác thực, nút thợ đào.

Subnet là phần quan trọng nhất trong kiến trúc mạng Bittensor. Mỗi subnet là một đoạn mã chạy độc lập, thiết lập các động lực và chức năng người dùng cụ thể, nhưng giữ giao diện đồng thuận giống như mạng chính. Hiện tại, ngoài subnet gốc, có tổng cộng 45 subnet. Dự kiến đến tháng 5-7 năm 2024, số lượng subnet sẽ tăng từ 32 lên 64, với 4 subnet mới mỗi tuần.

Subnet chính chủ yếu bao gồm ba loại vai trò:

1. Chủ sở hữu mạng con: chịu trách nhiệm cung cấp mã cơ bản, thiết lập cơ chế khuyến khích, phân bổ động lực làm việc cho thợ mỏ.

2. Thợ mỏ: chịu trách nhiệm tối ưu hóa máy chủ và mã khai thác, để duy trì vị thế dẫn đầu trong cạnh tranh. Những thợ mỏ hoạt động kém sẽ bị thay thế bởi những thợ mỏ mới. Đáng lưu ý, thợ mỏ có thể chạy nút trên nhiều mạng con.

3. Người xác thực: chịu trách nhiệm đánh giá sự đóng góp của subnet và đảm bảo tính chính xác của nó, từ đó nhận được phần thưởng. Người xác thực có thể đặt cược token TAO để nhận thêm lợi nhuận.

Cơ chế phát thải (emission) của subnet quyết định sự phân bổ của token TAO trong mạng. Thông thường, 18% được phân bổ cho chủ sở hữu subnet, 41% được phân bổ cho các validator, 41% được phân bổ cho thợ mỏ. Subnet bao gồm 256 slot UDI, trong đó 64 slot được phân bổ cho các validator, 192 slot được phân bổ cho các thợ mỏ. Chỉ 64 validator có số lượng staking lớn nhất mới được cấp phép và được coi là validator hoạt động.

Sau khi đăng ký subnet, sẽ có thời gian miễn dịch 7 ngày. Phí đăng ký lần đầu là 100 TAO, giá đăng ký lại sẽ gấp đôi, nhưng sẽ giảm dần theo thời gian. Khi tất cả các vị trí subnet đã đầy, subnet mới đăng ký sẽ thay thế subnet có lượng phát thải thấp nhất và không trong thời gian miễn dịch. Do đó, subnet cần không ngừng nâng cao lượng staking của người xác thực và hiệu suất của thợ mỏ để đảm bảo không bị loại bỏ.

Nhờ vào kiến trúc subnet của Bittensor, mạng dữ liệu AI Phi tập trung Masa đã thành công ra mắt, trở thành hệ thống thưởng hai đồng tiền đầu tiên trong mạng và đã nhận được 18 triệu đô la tài trợ.

Cơ chế đồng thuận và chứng minh của Bittensor: Đảm bảo an toàn và hiệu quả cho mạng

Mạng Bittensor áp dụng nhiều cơ chế đồng thuận và chứng nhận sáng tạo để đảm bảo tính an toàn của mạng, chất lượng dữ liệu và việc sử dụng hiệu quả các nguồn tài nguyên tính toán.

Cơ chế chứng minh trí tuệ ( PoI ) là cơ chế xác minh và khuyến khích độc đáo của Bittensor. Trong cơ chế này:

• Các nút thợ mỏ chứng minh công việc của mình bằng cách hoàn thành các nhiệm vụ tính toán thông minh, những nhiệm vụ này có thể bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu, huấn luyện mô hình học máy, v.v.
• Người xác thực phân công nhiệm vụ cho thợ mỏ và đánh giá dựa trên chất lượng hoàn thành.

Yuma đồng thuận là cơ chế đồng thuận cốt lõi của mạng Bittensor. Trong cơ chế này:

• Người xác thực sẽ đánh giá dựa trên tình trạng hoàn thành nhiệm vụ và nhập điểm số vào thuật toán đồng thuận Yuma.
• Những người xác thực có số lượng TAO được đặt cọc nhiều có trọng số đánh giá cao hơn.
• Thuật toán sẽ loại bỏ những điểm số lệch xa so với kết quả của hầu hết các xác thực viên.
• Hệ thống cuối cùng phân bổ phần thưởng token dựa trên điểm số tổng hợp.

Một đặc điểm quan trọng của đồng thuận Yuma là "nguyên tắc không biết dữ liệu", điều này đảm bảo tính riêng tư và an toàn trong quá trình xử lý dữ liệu. Các nút không cần phải hiểu nội dung cụ thể của dữ liệu đang được xử lý để hoàn thành tính toán và xác thực.

Ngoài ra, Bittensor còn giới thiệu cơ chế MOE( chuyên gia hỗn hợp ), tích hợp nhiều mô hình con cấp chuyên gia trong một kiến trúc mô hình. Mỗi mô hình chuyên gia có lợi thế tương đối trong việc xử lý các vấn đề trong lĩnh vực cụ thể. Khi có dữ liệu mới được đưa vào, các mô hình con khác nhau có thể làm việc cùng nhau, đạt được kết quả tốt hơn so với một mô hình đơn lẻ.

Trong sự phối hợp của cơ chế đồng thuận Yuma, các xác thực viên có thể đánh giá và xếp hạng các mô hình chuyên gia, đồng thời phân bổ phần thưởng token, từ đó khuyến khích mô hình liên tục tối ưu hóa và cải tiến.

Hệ sinh thái mạng con Bittensor: Muôn hoa đua nở ứng dụng AI

Đến nay, số lượng mạng con Bittensor đã đăng ký đạt 45, trong đó 40 cái đã được đặt tên. Trong quá khứ, khi số lượng mạng con bị giới hạn, sự cạnh tranh trong việc đăng ký rất khốc liệt, giá đăng ký có lúc cao tới hàng triệu đô la. Khi Bittensor dần mở rộng thêm nhiều chỗ mạng con, các mạng con mới đăng ký có thể không ổn định và hiệu quả mô hình không bằng các mạng con đã hoạt động lâu hơn. Nhưng nhờ cơ chế loại bỏ mạng con, về lâu dài, đây sẽ là một quá trình chọn lọc, các mạng con có hiệu suất kém sẽ khó tồn tại.

Hiện tại, ngoại trừ mạng con root, mạng con số 19, 18 và 1 đang được quan tâm nhất, tỷ lệ phát thải lần lượt là 8.72%, 6.47% và 4.16%.

Mạng con số 19 Vision tập trung vào Phi tập trung tạo hình ảnh và suy luận, cung cấp tài nguyên LLM mã nguồn mở hàng đầu, mô hình tạo hình ảnh, và nhiều hơn nữa. Hiện tại, phí đăng ký cho các khe là 3.7 TAO, tổng lợi nhuận của các nút trong 24 giờ khoảng 627.84 TAO. Nếu các nút đăng ký mới đạt mức trung bình, lợi nhuận hàng ngày có thể đạt 2.472 TAO, khoảng 866 đô la.

Mạng con số 18 Cortex.t được phát triển bởi Corcel, nhằm xây dựng nền tảng AI tiên tiến, cung cấp phản hồi chất lượng cao về văn bản và hình ảnh qua API. Hiện tại, phí đăng ký khe cắm là 3.34 TAO, tổng thu nhập của các nút trong 24 giờ khoảng 457.2 TAO. Nếu các nút mới đăng ký đạt mức trung bình, thu nhập hàng ngày có thể đạt 1.76 TAO, khoảng 553.64 đô la.

Mạng con số 1 là mạng con phi tập trung được phát triển bởi quỹ Opentensor để tạo ra văn bản, là dự án mạng con đầu tiên của Bittensor, từng gặp phải nhiều nghi ngờ. Vào tháng 3 năm nay, người sáng lập Taproot Wizards, Eric Wall, thậm chí đã gọi token TAO là meme coin trong lĩnh vực AI, và chỉ ra rằng mạng con số 1 khi trả lời câu hỏi đã khiến nhiều node thông qua AI đưa ra kết quả tương tự, và không thể nâng cao hiệu quả giải quyết vấn đề thực tế.

Ngoài những mô hình sinh ra này, hệ sinh thái Bittensor còn bao gồm nhiều loại mô hình khác như mô hình xử lý dữ liệu lớn, mô hình AI giao dịch, v.v. Ví dụ, mạng con 22 Meta Search cung cấp phân tích tâm lý thị trường thông qua việc phân tích dữ liệu Twitter, trong khi mạng con 2 Omron sử dụng mạng nơ-ron sâu để học hỏi và tối ưu hóa chiến lược staking.

Từ góc độ lợi nhuận và rủi ro, nếu có thể vận hành thành công trong một vài tuần, lợi nhuận sẽ rất đáng kể. Tuy nhiên, nếu các nút đăng ký mới không thể sử dụng card đồ họa hiệu suất cao và tối ưu hóa thuật toán địa phương, sẽ rất khó để tồn tại trong môi trường cạnh tranh khốc liệt.

Triển vọng tương lai: Cơ hội và thách thức song song

Nhìn về tương lai, Bittensor và lĩnh vực Web3+AI mà nó đại diện đang đối mặt với những cơ hội và thách thức lớn.

1. Sự nóng lên của thị trường tiếp tục: Sự quan tâm đến khái niệm AI không kém gì Web3, thậm chí đã thu hút một phần vốn vốn có thể chảy vào Web3. Lĩnh vực Web3+AI dự kiến sẽ duy trì vị trí trung tâm của thị trường trong một khoảng thời gian dài.

2. Ưu điểm của dự án rõ ràng: Bittensor không phải là một dự án do VC truyền thống dẫn dắt, kể từ khi ra mắt đã tăng trưởng đáng kể, đồng thời có sự hỗ trợ về công nghệ và thị trường.

3. Đổi mới công nghệ dẫn dắt: Bittensor đã phá vỡ tình trạng các dự án Web3+AI hoạt động riêng lẻ, cấu trúc subnet độc đáo của nó đã giảm bớt rào cản cho các đội AI chuyển sang mạng Phi tập trung. Cơ chế loại bỏ cạnh tranh cũng buộc các dự án subnet phải tối ưu hóa mô hình và tăng lượng staking.

4. Rủi ro tiềm ẩn: Khi số lượng subnetwork tăng lên, việc giảm tiêu chuẩn đăng ký có thể dẫn đến sự tràn ngập các dự án kém chất lượng. Đồng thời, khi số lượng subnetwork tăng, phần thưởng TAO mà từng subnetwork nhận được sẽ giảm dần. Nếu giá token TAO không tăng theo, điều này có thể dẫn đến lợi nhuận không đạt kỳ vọng.

Tổng thể mà nói, Bittensor đại diện cho một nỗ lực quan trọng trong việc kết hợp AI và công nghệ blockchain. Nó cung cấp một nền tảng đổi mới cho sự phát triển AI Phi tập trung, có tiềm năng định hình lại bức tranh ngành AI. Tuy nhiên, để nổi bật trong sự cạnh tranh khốc liệt của thị trường và duy trì tăng trưởng lâu dài, Bittensor cần tiếp tục đổi mới, tối ưu hóa công nghệ và mô hình kinh tế của mình, đồng thời quản lý hiệu quả các rủi ro tiềm ẩn. Trong tương lai, với sự tham gia của nhiều dự án chất lượng cao hơn và sự trưởng thành hơn của công nghệ, hệ sinh thái Bittensor hy vọng sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong lĩnh vực Web3+AI.