L'écosystème Bittensor stimule l'innovation en IA décentralisée grâce à un mécanisme de compétition darwinienne et à des incitations TAO.
Titre original : 《Into the Bittensor Ecosystem》
Rédigé par : 0xJeff, investisseur AI
Compilation : Deep de Rhythm
Éditeur : L'auteur présente l'écosystème Bittensor, une plateforme Web3 qui promeut le développement de l'IA décentralisée grâce à l'"IA darwinienne". L'auteur partage sa passion pour les crypto-monnaies et l'IA, en explorant les commodités et les risques potentiels des produits d'IA centralisés, tels que la propriété des données et la stabilité des plateformes. Bittensor favorise la sélection naturelle et l'évolution des modèles d'IA à travers des mécanismes de concurrence et d'incitation, en utilisant le jeton $TAO et une structure de sous-réseau (subnet), attirant ainsi l'attention des investisseurs.
Voici le contenu original (pour faciliter la compréhension, le contenu original a été réorganisé) :
Les cryptomonnaies ont toujours été fascinantes pour moi. Il y a toujours quelque chose de nouveau à apprendre. Je suis naturellement curieux et j'aime poser beaucoup de « questions bêtes » aux techniciens, juste pour apercevoir leurs idées et apprendre de leurs précieuses expériences.
L'intelligence artificielle (IA) ne fait pas exception, en fait, les choses évoluent à un rythme incroyable. Les géants de la technologie Web2 améliorent constamment leurs modèles, et les applications principales utilisent l'IA pour lancer divers cas d'utilisation alimentés par l'IA :
@canva a lancé un outil AI, permettant aux artistes et créateurs sans formation technique de construire facilement des expériences interactives et d'améliorer leur création avec l'IA.
@YouTube a introduit un nouvel outil d'IA, permettant aux créateurs de générer de la musique de fond pour leurs vidéos.
Des plateformes de covoiturage comme Grab ont déployé une IA agentique pour soutenir les commerçants et les partenaires conducteurs.
Des plateformes de commerce électronique comme Lazada ont introduit des outils d'IA générative (GenAI) pour aider les vendeurs à améliorer leurs ventes, leur marketing et leur service client.
De tels exemples sont innombrables. Les cas d'utilisation pratiques de l'IA générative et de l'IA d'agent pour améliorer les flux de travail ont été continuellement adoptés par les entreprises et les utilisateurs de détail.
Les avantages de ces technologies résident dans leur accessibilité : vous pouvez presque trouver des solutions gratuites ou à faible coût partout. Les bénéfices l'emportent de loin sur les coûts financiers.
Mais les gens oublient souvent les compromis cachés lors de l'utilisation de ces produits d'IA, comme :
À qui appartiennent vos données ?
Les autres peuvent-ils s'approprier votre idée et développer un produit concurrent ?
La plateforme est-elle sécurisée ? Vos données vont-elles être divulguées ?
Si la plateforme tombe en panne (comme cela a été le cas avec AWS), votre activité sera-t-elle arrêtée ? Les fonds des clients seront-ils en danger ?
Pouvez-vous toujours accéder à votre plateforme ? Avez-vous besoin de vérifier votre identité ? Si la plateforme ferme, possédez-vous toujours vos produits ou votre entreprise ?
Il y a encore plus de questions (j'en ai discuté plus en détail dans mes articles précédents, si vous ne les avez pas encore lus).
Les joueurs centralisés détiennent un pouvoir centralisé, et leurs décisions peuvent (involontairement) avoir un impact énorme sur votre vie.
Vous pourriez dire que cela n'a pas d'importance - peut-être que vous n'utilisez pas souvent ces outils, ou que vous croyez que ces entreprises agiront dans le meilleur intérêt des utilisateurs. C'est d'accord. Vous pourriez même vouloir investir dans ces startups d'IA, car elles explorent un marché énorme. Mais le problème est - vous ne pouvez pas le faire. À moins que vous ne soyez chez @ycombinator ou dans une entreprise de capital-risque de premier plan, vous ne pouvez pas accéder à ces opportunités d'investissement.
D'autre part, dans le Web3 AI, il existe de nombreux écosystèmes AI dans lesquels investir, des équipes s'efforcent d'apporter aux utilisateurs des produits et services AI décentralisés. L'un des écosystèmes AI décentralisés (DeAI) les plus prometteurs à investir est @opentensor (Bittensor).
Bittensor : AI darwinien
Bittensor appartient à la catégorie de l'« IA darwinienne » - l'évolution de l'IA est propulsée par la sélection naturelle. Imaginez cela comme une version IA des « Hunger Games », chaque sous-réseau (subnet) ayant son propre « Hunger Games », les « mineurs » agissant en tant que participants (ou « tributs »). Ils rivalisent avec leurs modèles et données sur des tâches spécifiques. Seul le modèle le plus adapté (le modèle le mieux performant) sera récompensé. Les modèles plus faibles seront remplacés ou évolueront (par entraînement, ajustement ou apprentissage d'autres modèles). Avec le temps, cela formera un écosystème IA plus puissant, diversifié et performant.
Bittensor est particulièrement passionnant par son mécanisme de concurrence et d'incitation, qui vise à coordonner les incitations entre différents acteurs. J'ai résumé ci-dessous les défis auxquels l'équipe d'agents IA Web3 est confrontée...
tl;dr : Les jetons d'agence actuels sont un bon outil pour les spéculateurs et les équipes afin de créer de l'engouement, mais ils ne sont pas favorables à l'acquisition et à la rétention des utilisateurs, et ne peuvent pas servir de mécanisme d'incitation pour retenir les talents (développeurs, fondateurs, etc.), surtout lorsque le prix baisse.
Bittensor résout ce problème grâce à un mécanisme axé sur le marché qui alloue les émissions de $TAO aux sous-réseaux, ce qui encourage et soutient les opérations de l’équipe. La place de marché décide quels sous-réseaux reçoivent le plus d’émissions en jalonnant $TAO au sein des sous-réseaux. Une fois jalonnés, $TAO seront convertis en jetons de sous-réseau Alpha. Plus il y a de personnes qui misent, plus le prix du jeton Alpha est élevé et plus vous gagnez d’émissions (sous forme de jetons Alpha).
Le mécanisme d'émission du TAO est très similaire à celui du BTC, avec un total fixe de 21 millions de tokens, réduisant de moitié tous les 4 ans (7200 $TAO émis par jour dans le sous-réseau). La première réduction de moitié du $TAO est prévue autour du 5 janvier 2026, moment auquel l'offre en circulation atteindra 10,5 millions de tokens.
Pourquoi cela est important pour les investisseurs
Ici, je ne vais pas approfondir les détails techniques – je veux juste partager pourquoi je pense que Bittensor est l'un des écosystèmes les plus passionnants du point de vue des transactions / investissements.
En plus de la dynamique mentionnée ci-dessus, échanger le jeton Alpha du sous-réseau donne l'impression de faire du trading et du minage en même temps.
C'est parce qu'à chaque fois que le prix du jeton Alpha augmente, vous pouvez non seulement ressentir l'appréciation du prix, mais également obtenir des émissions de $TAO (sous forme de jetons Alpha).
Si le sous-réseau performe très bien et monte dans le classement, le $TAO que vous avez initialement mis en jeu connaîtra une forte appréciation de prix et une augmentation des émissions. Plus vous mettez en jeu le $TAO dans le sous-réseau tôt, plus votre rendement annuel (APY) sera élevé (car le marché n'a pas encore suivi, et le nombre de personnes mises en jeu et de $TAO est faible).
dTAO vs Solidly
Les ve(3 de Solidly, 3), nécessitent un verrouillage à long terme et une participation continue. Les pertes d'émission dues à des votes incorrects (voter pour le mauvais pool de LP) sont supportées par tous les détenteurs (les émissions sont vendues, ce qui fait baisser le prix de tous les détenteurs de jetons).
Et dTAO ne nécessite pas de verrouillage à long terme, tout le monde peut entrer ou sortir à tout moment, mais le staking sur les sous-réseaux nécessite une diligence raisonnable importante (DYOR). Investir dans le mauvais sous-réseau peut entraîner des pertes énormes (car les gens peuvent facilement sortir, sans période de verrouillage).
Cependant, la FDV (valeur diluée totale) est trop élevée ! Comment investir dans un sous-réseau avec une FDV de plus de 500 millions de dollars ?
FDV n'est peut-être pas le meilleur indicateur ici, car le sous-réseau est encore à un stade précoce, la capitalisation boursière (MC) pourrait être plus adaptée (si vous êtes un trader à court ou moyen terme).
Si vous êtes préoccupé par l'inflation, il est utile de comprendre la répartition des émissions de 18%/41%/41% - ce sont respectivement les émissions obtenues par les propriétaires de sous-réseaux, les validateurs et les mineurs (sous forme de jetons Alpha). En tant que staker / détenteur de jetons Alpha, vous tirez profit des 41% attribués aux validateurs, car vous avez délégué vos $TAO à eux lors de votre staking.
De nombreux propriétaires de sous-réseaux continuent de détenir des jetons Alpha obtenus par l'émission pour montrer leur confiance, beaucoup dialoguent activement avec les validateurs et les mineurs, les incitant à croire au projet et à éviter une vente massive de jetons (ces informations peuvent être consultées sur taostats).
Agrandir la perspective, l'un des meilleurs graphiques des tendances au sein de l'écosystème Bittensor est ci-dessous :
Source : taoapp
Depuis le lancement de dTAO en février, le %TAO dans Root (le sous-réseau original gérant le système d'incitation Bittensor) continue de diminuer, tandis que le %TAO dans le sous-réseau continue d'augmenter. Cela signifie que les stakers / investisseurs sont de plus en plus prêts à prendre des risques (le rendement annuel en pourcentage (APY) conservateur pour le staking sur le réseau Root est d'environ 20-25%, et il n'y a pas d'appréciation du prix des jetons du sous-réseau Alpha).
Cette tendance est en accord avec la rapidité à laquelle l'équipe de sous-réseau lance des produits. Depuis le lancement de dTAO, l'équipe doit construire publiquement, développer des produits que les utilisateurs souhaitent, itérer rapidement et trouver un point de convergence produit-marché (PMF), acquérir des utilisateurs et générer rapidement une utilité réelle et des revenus substantiels. Depuis que je suis entré dans cet écosystème, je ressens que la vitesse de développement de l'équipe est bien plus rapide que celle des autres écosystèmes (en raison de la concurrence et du mécanisme de répartition des incitations).
Cela a conduit aux sous-réseaux et à leurs cas d'utilisation DeAI uniques en matière d'investissement.
Sous-réseaux et cas d'utilisation de pointe
Considéré comme l'équipe la plus douée pour lancer des produits ayant un PMF, l'équipe qui s'adresse au grand public et qui exécute de manière professionnelle et continue la construction est @rayon_labs.
Chutes——fournit une infrastructure pour déployer facilement des IA de manière sans serveur. Le meilleur exemple est la récente panne d'AWS ; si vous dépendez de fournisseurs décentralisés, une panne peut entraîner l'arrêt de vos applications IA (ce qui peut entraîner des pertes financières ou des vulnérabilités), car il existe un point de défaillance unique.
Gradients——n'importe qui sans connaissances en codage peut entraîner son propre modèle d'IA sur Gradients (pour des cas d'utilisation spécifiques, la génération d'images, des LLM personnalisés). Le v3 récemment lancé est moins cher que ceux de la concurrence.
Nineteen——fournit une plateforme de raisonnement AI rapide, évolutive et décentralisée (accessible à tous pour des cas d'utilisation de génération de texte et d'image, avec une vitesse bien supérieure à celle de ses concurrents).
En outre, Rayon lance la plateforme d'agents Squad AI, une plateforme de construction d'agents AI de style nœud facile à utiliser et par glisser-déposer, qui suscite un large intérêt au sein de la communauté.
Ces trois sous-réseaux représentent plus d'un tiers des émissions totales de $TAO - cela prouve la capacité de l'équipe à construire et livrer publiquement des produits de qualité que les utilisateurs désirent (Rayon est considéré comme la première équipe par de nombreux propriétaires de sous-réseaux).
Les gradients ont augmenté de 13 fois en un mois (capitalisation boursière actuelle de 32 millions de dollars).
Chutes augmentent de 2,3 fois (capitalisation boursière de 63 millions de dollars).
Nineteen a augmenté de 3 fois (capitalisation boursière 18 millions de dollars).
Cette tendance ne semble pas s'arrêter à court terme, en particulier en ce qui concerne le taux d'adoption de Chutes (qui est actuellement le premier sous-réseau).
En plus du sous-réseau de Rayon Labs, il y a beaucoup d'équipes intéressantes - pliage de protéines, détection de contenu deepfake / AI, modèles 3D, stratégies de trading, LLM de rôle. Je n'ai pas encore exploré tout cela en profondeur, mais je pense que le sous-réseau sous le « système de prédiction » (taopill) est le plus facile à comprendre, en particulier :
SN41 @sportstensor
Vous pouvez les connaître grâce à @AskBillyBets. Sportstensor est une intelligence qui aide à la prise de décision de Billy (l'équipe dirigeante de Billy est @ContangoDigital, un VC qui investit dans DeAI et qui est également un validateurs et mineurs du sous-réseau Bittensor).
La particularité de SN41 réside dans son produit : le modèle Sportstensor. C'est une compétition entre les mineurs, avec le meilleur modèle et le meilleur ensemble de données pour prédire les résultats des matchs sportifs.
Exemple : dans la dernière saison de la NBA, si vous suivez les paris populaires (équipes populaires), vous aurez environ 68 % de précision / taux de victoire. Cela signifie-t-il que tout le monde peut gagner beaucoup d'argent en pariant sur les équipes populaires ? Non, en réalité, ils perdent de l'argent. Si vous pariez 100 dollars sur chaque équipe populaire, à la fin, votre retour sur investissement (ROI) est négatif, avec une perte d'environ 1700 dollars.
Bien que les équipes populaires aient un taux de victoire plus élevé, de meilleures cotes signifient que vous gagnez moins lorsque vous avez raison. Les gens ont tendance à parier sur les équipes populaires, ce qui entraîne des cotes très basses pour les équipes moins connues, ce qui signifie que si vous choisissez la bonne équipe moins connue, vous pouvez gagner beaucoup d'argent.
Le modèle Sportstensor joue ici un rôle. Les mineurs exécutent leurs propres modèles d'apprentissage automatique (Monte Carlo, forêts aléatoires, régression linéaire, etc.), utilisant leurs propres données (gratuites ou propriétaires) pour obtenir les meilleurs résultats. Sportstensor prend ensuite la moyenne / la médiane de ces résultats, comme intelligence pour identifier les avantages sur le marché.
Les cotes réelles du marché peuvent être de 25:75, tandis que le modèle peut afficher des cotes de 45:55. Cet écart de 15 représente l'avantage. Si le modèle trouve de nombreux avantages de ce type, vous n'avez pas besoin d'un taux de victoire élevé pour accumuler un retour sur investissement positif à long terme.
Consultez leur rapport de trading complet (si vous souhaitez en savoir plus) :
Voici les résultats du modèle partagés dans leur dernier rapport, les données sont assez impressionnantes. L'équipe gère également un fonds de paris chaque mois, avec un fonds de départ de 10 000 dollars, et continue de parier avec les bénéfices. À la fin du mois, ils rachètent des jetons Alpha avec les bénéfices. L'équipe a gagné environ 18 000 dollars de bénéfices en mars.
Selon la manière dont vous utilisez l'intelligence, les résultats peuvent également varier considérablement. Par exemple, l'intelligence affiche 35:65, tandis que les cotes réelles du marché peuvent être de 40:60. Certaines personnes pourraient parier en se basant sur cela, tandis que vous ne le feriez peut-être pas, car l'écart est faible et il n'y a pas d'avantage suffisant. La façon dont Billy utilise l'intelligence est différente de celle de Sportstensor. (Personne ne sait encore comment obtenir un ROI positif de manière continue, car c'est encore très précoce.)
Sportstensor prévoit de monétiser davantage leur intelligence en créant un tableau de bord permettant aux utilisateurs de comprendre facilement les insights et de prendre des décisions de pari basées sur ceux-ci.
J'aime beaucoup cette équipe personnellement, car leurs produits ont de nombreuses directions de développement. Nous avons déjà vu comment Billy attire l'attention et excite les fans de sport à suivre les paris. Étant donné que l'équipe couvre plusieurs sports, l'agent pourrait changer la façon dont les gens interagissent, parient et ressentent.
SN44 @webuildscore
Score a initialement construit un produit similaire à Sportstensor, mais après avoir réalisé que la capacité de prédire des événements futurs pouvait apporter plus de valeur, il s'est tourné vers la vision par ordinateur.
Pour comprendre cela, vous avez besoin de la vision par ordinateur pour analyser le contenu à l'écran, permettant à l'IA de comprendre les objets à l'écran, de localiser et d'annoter les données, puis de tirer des conclusions à l'aide de différents algorithmes (par exemple, la probabilité qu'un joueur effectue un certain mouvement) et de transformer tout cela en un score universel pour améliorer la performance des joueurs (et pour détecter tôt les talents).
Les mineurs rivalisent pour annoter des objets (c'est l'objectif principal des mineurs). Score utilise son algorithme interne pour tirer des conclusions (c'est actuellement le cas).
Lorsque vous évaluez les joueurs (similaire à l'Elo des échecs ou de League of Legends, mais plus détaillé et dynamique... évoluant dynamiquement à chaque match en fonction des décisions des joueurs et de leur impact), en tant que propriétaire de club, vous pouvez faire beaucoup de choses, comme découvrir des talents dès leur plus jeune âge. Si vous avez des vidéos de matchs d'enfants, l'analyse est la même que pour les matchs professionnels. C'est une méthode unifiée pour quantifier l'ensemble du monde du football.
Grâce à des données exclusives, Score peut monétiser des scores et des insights, les vendre à des courtiers en données, des propriétaires de clubs, des entreprises de données sportives et des bookmakers.
Bientôt, les utilisateurs pourront télécharger des vidéos sur la plateforme autonome de Score, annotées par des mineurs. En général, les vidéos de matches de football nécessitent des heures d'annotation, tandis que les mineurs peuvent annoter un match de 90 minutes en seulement 10 à 12 minutes, un rythme bien supérieur à celui des autres plateformes. Les utilisateurs peuvent utiliser les données d'annotation pour leurs propres modèles et cas d'utilisation.
J'aime Score, car il peut être appliqué à des domaines en dehors du sport, comme les voitures autonomes, les robots, etc. Dans un monde où les données inutiles sont omniprésentes, les données propriétaires de haute qualité ont une grande valeur.
SN18 @zeussubnet
C'est un nouveau sous-réseau qui a récemment attiré beaucoup d'attention. Je n'ai pas encore eu le temps de discuter avec l'équipe, mais le produit est très intéressant.
Zeus est un sous-réseau de prévision météorologique / climatique basé sur l'apprentissage automatique, dont l'objectif est de dépasser les modèles traditionnels en fournissant des prévisions plus rapides et plus précises.
Cet intelligence est très prisée par les fonds spéculatifs, car la prévision précise de la météo permet de mieux prédire les prix des matières premières (les fonds spéculatifs sont prêts à payer des millions de dollars pour obtenir cette intelligence, car s'ils peuvent gagner dans le commerce des matières premières, ils peuvent gagner des milliards de dollars).
Le sous-réseau Zeus est nouvellement ajouté et a récemment acquis le sous-réseau 18. Son jeton Alpha a augmenté de 210 % au cours des 7 derniers jours.
Autres sous-réseaux d'intérêt mais encore peu étudiés.
@404gen_ SN17——Infrastructure pour la génération d'actifs 3D par IA. Créez des modèles 3D pour des jeux, des personnages IA, des streamers virtuels, etc. Récemment en collaboration avec
L'intégration de @unity pourrait permettre une génération de modèles 3D sans couture, transformant le processus de création des 1,2 million d'utilisateurs actifs mensuels de Unity.
@metanova_labs SN68——Sous-réseau de découverte de médicaments décentralisée (DeSci), transformant la découverte de médicaments en une compétition collaborative et rapide, résolvant les défis traditionnels tels que le coût et le temps (le processus traditionnel nécessite plus de dix ans et coûte des milliards).
Il y a encore plus de contenu, que je partagerai après des recherches approfondies. Je commence par ce qui est le plus facile à comprendre (car je ne suis pas un technicien).
Résumé
J'essaie d'éviter d'être trop technique. Il existe de nombreuses ressources de qualité sur dTAO, les émissions, la répartition des incitations et les explications techniques pour toutes les parties prenantes.
Selon mon expérience dans la vague d'agents (d'octobre 2024 à aujourd'hui), il est important de rester flexible. J'ai détenu trop de jetons de projets, et je pense que dTAO offre un bon mécanisme qui me permet de faire pivoter facilement différentes startups DeAI d'investissement.
Actuellement, il y a encore peu de participants, les utilisateurs peuvent obtenir un APY de 80%-150%+, en plus de l'appréciation du prix des jetons de sous-réseau. Cette dynamique pourrait changer dans les 6 prochains mois, car davantage de personnes rejoignent, le pont, le portefeuille et les infrastructures de trading de l'écosystème TAO s'amélioreront.
Maintenant, je te conseille de profiter de la saison PvE de TAO et de découvrir avec moi plus de technologies DeAI impressionnantes.
Le contenu est fourni à titre de référence uniquement, il ne s'agit pas d'une sollicitation ou d'une offre. Aucun conseil en investissement, fiscalité ou juridique n'est fourni. Consultez l'Avertissement pour plus de détails sur les risques.
Analyse approfondie de Bittensor : quels projets intéressants attendent le subnet ?
Titre original : 《Into the Bittensor Ecosystem》
Rédigé par : 0xJeff, investisseur AI
Compilation : Deep de Rhythm
Éditeur : L'auteur présente l'écosystème Bittensor, une plateforme Web3 qui promeut le développement de l'IA décentralisée grâce à l'"IA darwinienne". L'auteur partage sa passion pour les crypto-monnaies et l'IA, en explorant les commodités et les risques potentiels des produits d'IA centralisés, tels que la propriété des données et la stabilité des plateformes. Bittensor favorise la sélection naturelle et l'évolution des modèles d'IA à travers des mécanismes de concurrence et d'incitation, en utilisant le jeton $TAO et une structure de sous-réseau (subnet), attirant ainsi l'attention des investisseurs.
Voici le contenu original (pour faciliter la compréhension, le contenu original a été réorganisé) :
Les cryptomonnaies ont toujours été fascinantes pour moi. Il y a toujours quelque chose de nouveau à apprendre. Je suis naturellement curieux et j'aime poser beaucoup de « questions bêtes » aux techniciens, juste pour apercevoir leurs idées et apprendre de leurs précieuses expériences.
L'intelligence artificielle (IA) ne fait pas exception, en fait, les choses évoluent à un rythme incroyable. Les géants de la technologie Web2 améliorent constamment leurs modèles, et les applications principales utilisent l'IA pour lancer divers cas d'utilisation alimentés par l'IA :
De tels exemples sont innombrables. Les cas d'utilisation pratiques de l'IA générative et de l'IA d'agent pour améliorer les flux de travail ont été continuellement adoptés par les entreprises et les utilisateurs de détail.
Les avantages de ces technologies résident dans leur accessibilité : vous pouvez presque trouver des solutions gratuites ou à faible coût partout. Les bénéfices l'emportent de loin sur les coûts financiers.
Mais les gens oublient souvent les compromis cachés lors de l'utilisation de ces produits d'IA, comme :
Il y a encore plus de questions (j'en ai discuté plus en détail dans mes articles précédents, si vous ne les avez pas encore lus).
Les joueurs centralisés détiennent un pouvoir centralisé, et leurs décisions peuvent (involontairement) avoir un impact énorme sur votre vie.
Vous pourriez dire que cela n'a pas d'importance - peut-être que vous n'utilisez pas souvent ces outils, ou que vous croyez que ces entreprises agiront dans le meilleur intérêt des utilisateurs. C'est d'accord. Vous pourriez même vouloir investir dans ces startups d'IA, car elles explorent un marché énorme. Mais le problème est - vous ne pouvez pas le faire. À moins que vous ne soyez chez @ycombinator ou dans une entreprise de capital-risque de premier plan, vous ne pouvez pas accéder à ces opportunités d'investissement.
D'autre part, dans le Web3 AI, il existe de nombreux écosystèmes AI dans lesquels investir, des équipes s'efforcent d'apporter aux utilisateurs des produits et services AI décentralisés. L'un des écosystèmes AI décentralisés (DeAI) les plus prometteurs à investir est @opentensor (Bittensor).
Bittensor : AI darwinien
Bittensor appartient à la catégorie de l'« IA darwinienne » - l'évolution de l'IA est propulsée par la sélection naturelle. Imaginez cela comme une version IA des « Hunger Games », chaque sous-réseau (subnet) ayant son propre « Hunger Games », les « mineurs » agissant en tant que participants (ou « tributs »). Ils rivalisent avec leurs modèles et données sur des tâches spécifiques. Seul le modèle le plus adapté (le modèle le mieux performant) sera récompensé. Les modèles plus faibles seront remplacés ou évolueront (par entraînement, ajustement ou apprentissage d'autres modèles). Avec le temps, cela formera un écosystème IA plus puissant, diversifié et performant.
Bittensor est particulièrement passionnant par son mécanisme de concurrence et d'incitation, qui vise à coordonner les incitations entre différents acteurs. J'ai résumé ci-dessous les défis auxquels l'équipe d'agents IA Web3 est confrontée...
tl;dr : Les jetons d'agence actuels sont un bon outil pour les spéculateurs et les équipes afin de créer de l'engouement, mais ils ne sont pas favorables à l'acquisition et à la rétention des utilisateurs, et ne peuvent pas servir de mécanisme d'incitation pour retenir les talents (développeurs, fondateurs, etc.), surtout lorsque le prix baisse.
Bittensor résout ce problème grâce à un mécanisme axé sur le marché qui alloue les émissions de $TAO aux sous-réseaux, ce qui encourage et soutient les opérations de l’équipe. La place de marché décide quels sous-réseaux reçoivent le plus d’émissions en jalonnant $TAO au sein des sous-réseaux. Une fois jalonnés, $TAO seront convertis en jetons de sous-réseau Alpha. Plus il y a de personnes qui misent, plus le prix du jeton Alpha est élevé et plus vous gagnez d’émissions (sous forme de jetons Alpha).
Le mécanisme d'émission du TAO est très similaire à celui du BTC, avec un total fixe de 21 millions de tokens, réduisant de moitié tous les 4 ans (7200 $TAO émis par jour dans le sous-réseau). La première réduction de moitié du $TAO est prévue autour du 5 janvier 2026, moment auquel l'offre en circulation atteindra 10,5 millions de tokens.
Pourquoi cela est important pour les investisseurs
Ici, je ne vais pas approfondir les détails techniques – je veux juste partager pourquoi je pense que Bittensor est l'un des écosystèmes les plus passionnants du point de vue des transactions / investissements.
En plus de la dynamique mentionnée ci-dessus, échanger le jeton Alpha du sous-réseau donne l'impression de faire du trading et du minage en même temps.
C'est parce qu'à chaque fois que le prix du jeton Alpha augmente, vous pouvez non seulement ressentir l'appréciation du prix, mais également obtenir des émissions de $TAO (sous forme de jetons Alpha).
Si le sous-réseau performe très bien et monte dans le classement, le $TAO que vous avez initialement mis en jeu connaîtra une forte appréciation de prix et une augmentation des émissions. Plus vous mettez en jeu le $TAO dans le sous-réseau tôt, plus votre rendement annuel (APY) sera élevé (car le marché n'a pas encore suivi, et le nombre de personnes mises en jeu et de $TAO est faible).
dTAO vs Solidly
Les ve(3 de Solidly, 3), nécessitent un verrouillage à long terme et une participation continue. Les pertes d'émission dues à des votes incorrects (voter pour le mauvais pool de LP) sont supportées par tous les détenteurs (les émissions sont vendues, ce qui fait baisser le prix de tous les détenteurs de jetons).
Et dTAO ne nécessite pas de verrouillage à long terme, tout le monde peut entrer ou sortir à tout moment, mais le staking sur les sous-réseaux nécessite une diligence raisonnable importante (DYOR). Investir dans le mauvais sous-réseau peut entraîner des pertes énormes (car les gens peuvent facilement sortir, sans période de verrouillage).
Cependant, la FDV (valeur diluée totale) est trop élevée ! Comment investir dans un sous-réseau avec une FDV de plus de 500 millions de dollars ?
FDV n'est peut-être pas le meilleur indicateur ici, car le sous-réseau est encore à un stade précoce, la capitalisation boursière (MC) pourrait être plus adaptée (si vous êtes un trader à court ou moyen terme).
Si vous êtes préoccupé par l'inflation, il est utile de comprendre la répartition des émissions de 18%/41%/41% - ce sont respectivement les émissions obtenues par les propriétaires de sous-réseaux, les validateurs et les mineurs (sous forme de jetons Alpha). En tant que staker / détenteur de jetons Alpha, vous tirez profit des 41% attribués aux validateurs, car vous avez délégué vos $TAO à eux lors de votre staking.
De nombreux propriétaires de sous-réseaux continuent de détenir des jetons Alpha obtenus par l'émission pour montrer leur confiance, beaucoup dialoguent activement avec les validateurs et les mineurs, les incitant à croire au projet et à éviter une vente massive de jetons (ces informations peuvent être consultées sur taostats).
Agrandir la perspective, l'un des meilleurs graphiques des tendances au sein de l'écosystème Bittensor est ci-dessous :
Source : taoapp
Depuis le lancement de dTAO en février, le %TAO dans Root (le sous-réseau original gérant le système d'incitation Bittensor) continue de diminuer, tandis que le %TAO dans le sous-réseau continue d'augmenter. Cela signifie que les stakers / investisseurs sont de plus en plus prêts à prendre des risques (le rendement annuel en pourcentage (APY) conservateur pour le staking sur le réseau Root est d'environ 20-25%, et il n'y a pas d'appréciation du prix des jetons du sous-réseau Alpha).
Cette tendance est en accord avec la rapidité à laquelle l'équipe de sous-réseau lance des produits. Depuis le lancement de dTAO, l'équipe doit construire publiquement, développer des produits que les utilisateurs souhaitent, itérer rapidement et trouver un point de convergence produit-marché (PMF), acquérir des utilisateurs et générer rapidement une utilité réelle et des revenus substantiels. Depuis que je suis entré dans cet écosystème, je ressens que la vitesse de développement de l'équipe est bien plus rapide que celle des autres écosystèmes (en raison de la concurrence et du mécanisme de répartition des incitations).
Cela a conduit aux sous-réseaux et à leurs cas d'utilisation DeAI uniques en matière d'investissement.
Sous-réseaux et cas d'utilisation de pointe
Considéré comme l'équipe la plus douée pour lancer des produits ayant un PMF, l'équipe qui s'adresse au grand public et qui exécute de manière professionnelle et continue la construction est @rayon_labs.
——SN64 (Chutes), SN56 (Gradients), SN19 (Nineteen).
Chutes——fournit une infrastructure pour déployer facilement des IA de manière sans serveur. Le meilleur exemple est la récente panne d'AWS ; si vous dépendez de fournisseurs décentralisés, une panne peut entraîner l'arrêt de vos applications IA (ce qui peut entraîner des pertes financières ou des vulnérabilités), car il existe un point de défaillance unique.
Gradients——n'importe qui sans connaissances en codage peut entraîner son propre modèle d'IA sur Gradients (pour des cas d'utilisation spécifiques, la génération d'images, des LLM personnalisés). Le v3 récemment lancé est moins cher que ceux de la concurrence.
Nineteen——fournit une plateforme de raisonnement AI rapide, évolutive et décentralisée (accessible à tous pour des cas d'utilisation de génération de texte et d'image, avec une vitesse bien supérieure à celle de ses concurrents).
En outre, Rayon lance la plateforme d'agents Squad AI, une plateforme de construction d'agents AI de style nœud facile à utiliser et par glisser-déposer, qui suscite un large intérêt au sein de la communauté.
Ces trois sous-réseaux représentent plus d'un tiers des émissions totales de $TAO - cela prouve la capacité de l'équipe à construire et livrer publiquement des produits de qualité que les utilisateurs désirent (Rayon est considéré comme la première équipe par de nombreux propriétaires de sous-réseaux).
Cette tendance ne semble pas s'arrêter à court terme, en particulier en ce qui concerne le taux d'adoption de Chutes (qui est actuellement le premier sous-réseau).
En plus du sous-réseau de Rayon Labs, il y a beaucoup d'équipes intéressantes - pliage de protéines, détection de contenu deepfake / AI, modèles 3D, stratégies de trading, LLM de rôle. Je n'ai pas encore exploré tout cela en profondeur, mais je pense que le sous-réseau sous le « système de prédiction » (taopill) est le plus facile à comprendre, en particulier :
SN41 @sportstensor
Vous pouvez les connaître grâce à @AskBillyBets. Sportstensor est une intelligence qui aide à la prise de décision de Billy (l'équipe dirigeante de Billy est @ContangoDigital, un VC qui investit dans DeAI et qui est également un validateurs et mineurs du sous-réseau Bittensor).
La particularité de SN41 réside dans son produit : le modèle Sportstensor. C'est une compétition entre les mineurs, avec le meilleur modèle et le meilleur ensemble de données pour prédire les résultats des matchs sportifs.
Exemple : dans la dernière saison de la NBA, si vous suivez les paris populaires (équipes populaires), vous aurez environ 68 % de précision / taux de victoire. Cela signifie-t-il que tout le monde peut gagner beaucoup d'argent en pariant sur les équipes populaires ? Non, en réalité, ils perdent de l'argent. Si vous pariez 100 dollars sur chaque équipe populaire, à la fin, votre retour sur investissement (ROI) est négatif, avec une perte d'environ 1700 dollars.
Bien que les équipes populaires aient un taux de victoire plus élevé, de meilleures cotes signifient que vous gagnez moins lorsque vous avez raison. Les gens ont tendance à parier sur les équipes populaires, ce qui entraîne des cotes très basses pour les équipes moins connues, ce qui signifie que si vous choisissez la bonne équipe moins connue, vous pouvez gagner beaucoup d'argent.
Le modèle Sportstensor joue ici un rôle. Les mineurs exécutent leurs propres modèles d'apprentissage automatique (Monte Carlo, forêts aléatoires, régression linéaire, etc.), utilisant leurs propres données (gratuites ou propriétaires) pour obtenir les meilleurs résultats. Sportstensor prend ensuite la moyenne / la médiane de ces résultats, comme intelligence pour identifier les avantages sur le marché.
Les cotes réelles du marché peuvent être de 25:75, tandis que le modèle peut afficher des cotes de 45:55. Cet écart de 15 représente l'avantage. Si le modèle trouve de nombreux avantages de ce type, vous n'avez pas besoin d'un taux de victoire élevé pour accumuler un retour sur investissement positif à long terme.
Consultez leur rapport de trading complet (si vous souhaitez en savoir plus) :
Voici les résultats du modèle partagés dans leur dernier rapport, les données sont assez impressionnantes. L'équipe gère également un fonds de paris chaque mois, avec un fonds de départ de 10 000 dollars, et continue de parier avec les bénéfices. À la fin du mois, ils rachètent des jetons Alpha avec les bénéfices. L'équipe a gagné environ 18 000 dollars de bénéfices en mars.
Selon la manière dont vous utilisez l'intelligence, les résultats peuvent également varier considérablement. Par exemple, l'intelligence affiche 35:65, tandis que les cotes réelles du marché peuvent être de 40:60. Certaines personnes pourraient parier en se basant sur cela, tandis que vous ne le feriez peut-être pas, car l'écart est faible et il n'y a pas d'avantage suffisant. La façon dont Billy utilise l'intelligence est différente de celle de Sportstensor. (Personne ne sait encore comment obtenir un ROI positif de manière continue, car c'est encore très précoce.)
Sportstensor prévoit de monétiser davantage leur intelligence en créant un tableau de bord permettant aux utilisateurs de comprendre facilement les insights et de prendre des décisions de pari basées sur ceux-ci.
J'aime beaucoup cette équipe personnellement, car leurs produits ont de nombreuses directions de développement. Nous avons déjà vu comment Billy attire l'attention et excite les fans de sport à suivre les paris. Étant donné que l'équipe couvre plusieurs sports, l'agent pourrait changer la façon dont les gens interagissent, parient et ressentent.
SN44 @webuildscore
Score a initialement construit un produit similaire à Sportstensor, mais après avoir réalisé que la capacité de prédire des événements futurs pouvait apporter plus de valeur, il s'est tourné vers la vision par ordinateur.
Pour comprendre cela, vous avez besoin de la vision par ordinateur pour analyser le contenu à l'écran, permettant à l'IA de comprendre les objets à l'écran, de localiser et d'annoter les données, puis de tirer des conclusions à l'aide de différents algorithmes (par exemple, la probabilité qu'un joueur effectue un certain mouvement) et de transformer tout cela en un score universel pour améliorer la performance des joueurs (et pour détecter tôt les talents).
Les mineurs rivalisent pour annoter des objets (c'est l'objectif principal des mineurs). Score utilise son algorithme interne pour tirer des conclusions (c'est actuellement le cas).
Lorsque vous évaluez les joueurs (similaire à l'Elo des échecs ou de League of Legends, mais plus détaillé et dynamique... évoluant dynamiquement à chaque match en fonction des décisions des joueurs et de leur impact), en tant que propriétaire de club, vous pouvez faire beaucoup de choses, comme découvrir des talents dès leur plus jeune âge. Si vous avez des vidéos de matchs d'enfants, l'analyse est la même que pour les matchs professionnels. C'est une méthode unifiée pour quantifier l'ensemble du monde du football.
Grâce à des données exclusives, Score peut monétiser des scores et des insights, les vendre à des courtiers en données, des propriétaires de clubs, des entreprises de données sportives et des bookmakers.
Bientôt, les utilisateurs pourront télécharger des vidéos sur la plateforme autonome de Score, annotées par des mineurs. En général, les vidéos de matches de football nécessitent des heures d'annotation, tandis que les mineurs peuvent annoter un match de 90 minutes en seulement 10 à 12 minutes, un rythme bien supérieur à celui des autres plateformes. Les utilisateurs peuvent utiliser les données d'annotation pour leurs propres modèles et cas d'utilisation.
J'aime Score, car il peut être appliqué à des domaines en dehors du sport, comme les voitures autonomes, les robots, etc. Dans un monde où les données inutiles sont omniprésentes, les données propriétaires de haute qualité ont une grande valeur.
SN18 @zeussubnet
C'est un nouveau sous-réseau qui a récemment attiré beaucoup d'attention. Je n'ai pas encore eu le temps de discuter avec l'équipe, mais le produit est très intéressant.
Zeus est un sous-réseau de prévision météorologique / climatique basé sur l'apprentissage automatique, dont l'objectif est de dépasser les modèles traditionnels en fournissant des prévisions plus rapides et plus précises.
Cet intelligence est très prisée par les fonds spéculatifs, car la prévision précise de la météo permet de mieux prédire les prix des matières premières (les fonds spéculatifs sont prêts à payer des millions de dollars pour obtenir cette intelligence, car s'ils peuvent gagner dans le commerce des matières premières, ils peuvent gagner des milliards de dollars).
Le sous-réseau Zeus est nouvellement ajouté et a récemment acquis le sous-réseau 18. Son jeton Alpha a augmenté de 210 % au cours des 7 derniers jours.
Autres sous-réseaux d'intérêt mais encore peu étudiés.
Il y a encore plus de contenu, que je partagerai après des recherches approfondies. Je commence par ce qui est le plus facile à comprendre (car je ne suis pas un technicien).
Résumé
J'essaie d'éviter d'être trop technique. Il existe de nombreuses ressources de qualité sur dTAO, les émissions, la répartition des incitations et les explications techniques pour toutes les parties prenantes.
Selon mon expérience dans la vague d'agents (d'octobre 2024 à aujourd'hui), il est important de rester flexible. J'ai détenu trop de jetons de projets, et je pense que dTAO offre un bon mécanisme qui me permet de faire pivoter facilement différentes startups DeAI d'investissement.
Actuellement, il y a encore peu de participants, les utilisateurs peuvent obtenir un APY de 80%-150%+, en plus de l'appréciation du prix des jetons de sous-réseau. Cette dynamique pourrait changer dans les 6 prochains mois, car davantage de personnes rejoignent, le pont, le portefeuille et les infrastructures de trading de l'écosystème TAO s'amélioreront.
Maintenant, je te conseille de profiter de la saison PvE de TAO et de découvrir avec moi plus de technologies DeAI impressionnantes.