什麼是 Bittensor TAO，它是如何運作的
Bittensor 代表了我們對人工智慧發展思維方式的一場徹底轉變。與其讓 AI 模型各自孤立競爭，Bittensor 創建了一個基於區塊鏈的市場，讓 AI 系統彼此評估並互相獎勵。該協議於 2021 年 1 月啟動，目標簡單明確：打破大型企業對機器智慧的壟斷，打造一個點對點網路，任何人都能貢獻並從 AI 發展中獲利。
Bittensor 要解決的核心問題相當直接。當前的 AI 開發大多在孤島中進行，大型公司為特定任務訓練龐大模型，形成「贏者全拿」的環境。獨立研究人員難以將成果變現，有價值的利基模型經常被遺棄。Bittensor 顛覆了這種模式，讓 AI 系統自己判斷什麼是有價值的，並根據模型為網路提供的「信息理論價值」以 TAO 代幣支付給貢獻者。
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Bittensor 的創辦人
Bittensor 由兩位共同創辦人合作而來：Ala Shaabana 與 Jacob Robert Steeves。他們結合各自的技能，改變了人工智慧的建構與分享方式。Steeves 早在 2016 年就開始著手研究 Bittensor，花了數年時間發展基礎概念。Shaabana 在 2019 年 12 月加入。兩人攜手將 Bittensor 打造成一個開源協議。它的運作方式類似比特幣，但處理的不是金錢，而是機器學習模型。
Jacob Robert Steeves 擁有強大的技術背景。他曾擔任 Knowm Inc. 的機器學習研究員，也曾在 Google 擔任軟體工程師。Steeves 定居於秘魯，於西門菲莎大學主修數學與電腦科學。他認為區塊鏈技術是改善 AI 發展的關鍵。他稱機器智慧為「這個第四次工業時代中最重要的事物」。他的目標簡單卻宏大：建立「一個龐大的去中心化神經網路，致力於更好地理解我們周遭世界的資訊」。
Ala Shaabana 則帶來了學術知識與產業經驗。這位加拿大的共同創辦人畢業於溫莎大學，取得理學士學位，之後於麥克馬斯特大學完成電腦科學博士學位。Shaabana 清楚闡述了 Bittensor 的使命：這個專案利用「區塊鏈技術去中心化 AI 研究，並建立一個讓貢獻者因打造有價值模型而獲得獎勵的系統」。這使得獎勵從學術論文轉移到真正的價值創造。
兩位創辦人共享同樣的核心信念：Bittensor 應該像比特幣提供抗審查的貨幣一樣，提供抗審查的 AI 存取。他們使用 TAO 代幣來獎勵網路參與者，並提供 AI 服務的存取權。他們的理念遵循三大原則：開放存取與所有權、去中心化治理，以及全球分布的運算能力與內建獎勵。這一哲學引導著他們的使命，即民主化 AI 的發展，讓個人研究者能與大企業公平競爭。
Bittensor 去中心化 AI 網路背後的技術
Bittensor 由兩個主要組件構成：Subtensor 與 Subnets。Subtensor 是協調一切的主區塊鏈，採用權威證明（Proof of Authority）模式，目前所有節點都由 Opentensor 基金會控制。這條鏈負責 TAO 的分配，並保持所有子網路的同步。
Subnets 則是實際運作的核心。每個 Subnet 都是針對特定任務的自治網路，可以視作專門的 AI 部門，各自擁有獨立的目標與獎勵系統。網路目前支援 64 個 Subnet，未來將擴展至 1,024 個。只有最有價值的 Subnet 才能生存下來，因為它們必須為有限的名額競爭。
每個 Subnet 中有三個關鍵參與者：
- Subnet 擁有者：建立並管理網路，定義用途，並鎖定 TAO 代幣以註冊
- 驗證者：分配任務給礦工並評估其工作質量
- 礦工：運行 AI 模型以完成任務，並根據表現獲得獎勵
其核心運作依賴於 Bittensor 所稱的「智能證明」（Proof-of-Intelligence）或 Yuma 共識。AI 模型會對彼此的貢獻進行排名。當超過 50% 的網路權益達成共識時，系統會獎勵這些同儕。這一設計能防止不誠實的小團體操縱系統，因為少數派的影響會隨時間衰減。
TAO 代幣經濟與分配模式
TAO 代幣遵循比特幣的模式，總量上限為 2100 萬枚。新代幣的鑄造速度為每 12 秒 1 枚 TAO，每日產出 7,200 枚。減半機制根據已發行的代幣總量而非區塊數來減少發行量。
兩個獨特因素延緩了減半進程。首先，註冊費會被回收再流通。其次，Root Network 的驗證者可以保留約 8% 的獎勵以供未來分配。這使排放計畫更複雜，但也更具可持續性。
TAO 在生態系統中有多種功能：
| 功能 | 描述 |
| 獎勵 | 向子網所有者、驗證者和礦工支付貢獻費用 |
| 質押 | 用戶將 TAO 委託給驗證者以獲得網路安全和獎勵 |
| 治理 | 質押的 TAO 提供投票權，特別是對於頂級驗證者 |
| 登記 | 新子網路和參與者註冊所需的押金 |
| 交易費 | Covers network operation costs |
目前約有 75% 的流通 TAO 被質押，顯示社群對網路長期成功的強烈承諾。
Root Network 與其在 TAO 分配中的角色
Root Network（也稱為 Subnet 0）在 Bittensor 中具有特殊地位。它決定了新鑄造的 TAO 如何在所有其他子網路之間分配。來自整個網路、基於委託質押排名前 64 的驗證者擔任其驗證者。子網路本身則在這個特殊網路中充當「礦工」。
這一設計讓 Root Network 對生態系統經濟具有巨大的影響力。它決定哪些子網能獲得更多獎勵，實際上引導了開發的優先順序。雖然這帶來了效率，但也引入了中心化風險，社群正在積極討論此問題。
動態 TAO 更新與市場驅動獎勵
動態 TAO 更新代表了 Bittensor 最重要的演進。它針對的是 64 位驗證者為整個網路分配獎勵所帶來的中心化問題。當前系統造成兩大問題。首先，權力集中在少數群體中，存在潛在串通的可能。其次，子網的實際價值與其獲得的 TAO 獎勵之間出現錯配，因為決策來自驗證者而非市場力量。
動態 TAO 將引入子網專屬代幣。每個子網將發行自己的 dTAO 代幣。用戶透過將 TAO 轉換為該子網的 dTAO 來進行質押。每個 dTAO 的市場價值將決定該子網的 TAO 發行量。熱門子網的 dTAO 價格上升，吸引更多質押並獲得更多 TAO 發行。
這一轉變將獎勵決策從委員會交到市場手中。它創造了一個更民主的系統，用戶能用自己的質押「投票」。該更新將於 2025 年初上線，標誌著邁向真正去中心化的重要一步。
Bittensor 開發時間表和關鍵里程碑
與 Kusanagi 的公平啟動
Bittensor 推出其首個主網版本「Kusanagi」。團隊強調公平啟動，沒有預挖代幣或 ICO。沒有代幣分配給風投、內部人士或顧問，除了他們透過參與網路所獲得的部分。
Kusanagi 因重新設計而停止
由於早期共識問題，Kusanagi 網路被迫停止。團隊花時間解決初始設計中的根本問題。
Nakamoto 升級發布
一個分叉且改進的版本以「Nakamoto」為代號上線。此版本吸收了 Kusanagi 問題中的經驗教訓。
Finney 分叉成為主網
網路最終分叉為「Finney」，即目前的版本。此更新解決了隨著網路擴張而出現的效能瓶頸。
EVM 整合擴展應用場景
Opentensor 基金會宣布整合 EVM，允許在 Bittensor 上運行智慧合約與 DeFi 應用。這為流動質押與借貸協議打開了大門。
dTAO 更新瞄準去中心化
動態 TAO（dTAO）更新預計上線，旨在解決 Root Network 的中心化問題。
現實應用與活躍子網
Bittensor 的架構催生了涵蓋商業與研究領域的多樣化應用。每個子網解決不同挑戰，構建出豐富的 AI 服務生態系統。
Subnet 1（Apex）：為 Chattensor 提供支持，一個類似 ChatGPT 的文字生成服務。使用者與由 Bittensor 網路訓練與維護的 AI 模型互動。
Subnet 4（Targon）：運行一個整合至 Sybil.com 的 AI 搜尋引擎。它提供來自語言模型的有來源答案，將搜尋與 AI 理解結合。
Subnet 6（Infinite Games）：運營政治、體育與科技事件的預測市場。AI 模型相互競爭以做出準確預測。
Subnet 10（Sturdy）：分析 DeFi 協議以提出最佳收益策略。使用者可直接投資於這些 AI 生成的策略。
Subnet 25（Protein Folding）：支援科學研究，運行複雜的蛋白質摺疊模擬。已完成超過 40 萬個蛋白質的摺疊，對醫學研究做出貢獻。
Subnet 51（Celium）：建立 GPU 運算能力的市場。用戶可租用算力進行 AI 訓練或其他高強度任務。
Bittensor 與 Fetch.ai：比較 AI 區塊鏈項目
Bittensor 與 Fetch.ai 代表了兩種不同的區塊鏈式人工智慧路徑。Fetch.ai 專注於自主人經濟代理人（AEAs），它們作為數位勞動者運作。在物流、智慧城市與醫療保健領域，這些代理人能不需人工干預就執行任務。
Bittensor 採取了不同的方向。它建立了一個人工智慧開發的去中心化市場。與其部署專門任務的 AI 代理人，Bittensor 更注重獎勵 AI 模型的訓練與改進。該網路透過模型間的競爭來推動創新。
Fetch.ai (FET) 擅長為產業提供具體的自動化解決方案。企業使用它來優化供應鏈、管理智慧城市基礎設施，以及改善醫療服務。該專案還與 Ocean Protocol 和 SingularityNET 組成了「人工超智慧聯盟」。
Bittensor 的優勢在於其社群驅動的 AI 協作模式。它創造了一個環境，使獨立研究人員能將其工作變現。點對點排名系統確保了品質，同時防止了對 AI 發展優先事項的集中化控制。
當前限制與中心化疑慮
儘管擁有去中心化的願景，Bittensor 仍面臨多個中心化挑戰。Subtensor 區塊鏈完全由 Opentensor 基金會控制的節點運行，這造成單點故障與潛在審查風險。雖然計畫過渡至權益證明（Proof of Stake），但尚未有具體時間表。
治理仍然高度集中。由三名 Opentensor 基金會員工組成的「三頭政治」負責提出所有更新方案。由前 12 名驗證者組成的「參議院」對這些提案進行投票。這將決策權力集中在極少數人手中。
區塊鏈大小也是一個挑戰。經過兩年，鏈數據已增長至約 1 TB。如果存儲需求持續快速擴張，能負擔運行節點的人將愈來愈少。這可能損害去中心化，因為參與會被限制於資金充足的運營者。
權重複製成為一種漏洞，驗證者透過複製誠實驗證者的評分來謀取最大獎勵，而不進行實際的評估工作。最近的一次更新引入了密碼雜湊來防範這種情況，但其長期有效性仍不確定。
市場地位與投資考量
Bittensor 作為 AI 加密趨勢的領導者，已獲得廣泛關注。該專案在 AI 訓練與協作上的創新方法推動了價值的顯著增長。然而，由於市場規模相對較小，TAO 的波動性很高。
對 TAO 的需求來自多個來源。驗證者需要 TAO 進行質押；礦工需用 TAO 支付註冊費；想要治理權的參與者必須持有 TAO。這些多樣化的用途創造了超越投機的有機需求。還有資金來源的矛盾引發疑問。Opentensor 基金會聲稱是公平啟動，沒有分配給風投。但一些消息來源提到有大量風投參與。這種差異值得潛在投資者關注。
即將推出的 dTAO 更新可能對 TAO 的價值主張產生重大影響。透過去中心化獎勵分配，它解決了一項主要批評。若成功，可能推動更多採用與價值增長；若失敗，則可能動搖外界對該專案實現真正去中心化能力的信心。
去中心化 AI 發展的未來
Bittensor 代表了一個民主化 AI 發展的雄心實驗。透過建立一個讓 AI 模型互相評估的市場，它挑戰了目前由企業控制機器智慧的模式。該網路已經透過多樣化子網處理實際問題，展示了可行性。
未來的道路取決於能否解決中心化問題。dTAO 更新是關鍵一步，但仍有更多工作需要完成。將 Subtensor 過渡到權益證明機制並擴大治理參與，將決定 Bittensor 能否實現其去中心化願景。
若成功，將意味著一個獨立研究人員能與企業在同一起跑線競爭的未來。利基模型能找到可持續的資金來源。創新透過開放協作而非封閉競爭加速發展。Bittensor 能否實現這一未來仍有待觀察，但其本身的實驗已經推動了我們對 AI 發展與所有權的思考邊界。