Tiền điện tử luôn mang lại cho tôi sự phấn khích, luôn có điều gì mới để học hỏi. Tôi có tính tò mò bẩm sinh, thích đặt nhiều câu hỏi dường như ngớ ngẩn với các kỹ sư để có thể nhìn vào cái nhìn của họ và học hỏi từ kinh nghiệm quý báu của họ. Trí tuệ nhân tạo cũng không phải ngoại lệ, thực tế là, với việc các ông lớn công nghệ Web2 liên tục cải tiến các mô hình của họ, các ứng dụng lớn đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để đưa ra các trường hợp sử dụng được điều khiển bởi AI với tốc độ tiến triển rất nhanh.
@canva đã ra mắt công cụ AI, giúp các nghệ sĩ và nhà sáng tạo không có nền tảng kỹ thuật dễ dàng xây dựng trải nghiệm tương tác và nâng cao tác phẩm của họ thông qua AI;
@YouTube đã giới thiệu một công cụ AI mới cho phép các nhà sáng tạo tạo nhạc nền cho video.
Các công ty taxi trực tuyến như Grab đang triển khai AI đại diện để hỗ trợ các đối tác thương mại và tài xế.
Các công ty thương mại điện tử như Lazada đang giúp giới thiệu các công cụ AI sinh sinh để hỗ trợ người bán trong việc bán hàng, tiếp thị và dịch vụ khách hàng.
Có rất nhiều ví dụ tương tự. Các ứng dụng thực tế của việc sử dụng AI sinh tạo và AI đại diện để cải thiện quy trình làm việc đang ngày càng được các doanh nghiệp và người tiêu dùng bán lẻ áp dụng. Lợi ích của những công nghệ này là chúng dễ dàng tiếp cận - bạn có thể tìm thấy các giải pháp miễn phí hoặc giá rẻ ở bất kỳ đâu, và lợi ích thu được vượt xa chi phí tài chính.
Nhưng mọi người thường bỏ qua những cân nhắc về lợi ích và rủi ro ẩn chứa khi sử dụng các sản phẩm AI này, chẳng hạn như:
Ai sở hữu dữ liệu của bạn?
Có ai đó có thể đánh cắp ý tưởng của bạn và tạo ra một sản phẩm cạnh tranh không?
Nền tảng có an toàn không? Dữ liệu của bạn có bị rò rỉ không?
Nếu nền tảng bị ngưng hoạt động (như trường hợp đã xảy ra với AWS), liệu có ảnh hưởng đến doanh nghiệp của bạn không? Liệu có rủi ro cho tiền của khách hàng không?
Bạn có thể luôn truy cập vào nền tảng của mình không? Có cần xác minh danh tính của bạn không? Nếu nền tảng đóng cửa, bạn có vẫn sở hữu sản phẩm hoặc doanh nghiệp của mình không?
Còn rất nhiều vấn đề khác (nếu bạn chưa đọc, tôi đã bàn luận chi tiết hơn về chủ đề này trong các bài viết trước đây).
Các tác nhân tập trung có quyền lực tập trung để đưa ra quyết định có thể (vô tình) có tác động đáng kể đến cuộc sống của bạn. Bạn có thể nghĩ rằng điều đó không quan trọng - có thể bạn không sử dụng các công cụ này thường xuyên hoặc có thể bạn tin tưởng các công ty này hành động vì lợi ích tốt nhất của người dùng. Vậy là tốt rồi. Bạn thậm chí có thể muốn đầu tư vào các công ty khởi nghiệp AI này vì họ đang khai thác vào một thị trường khổng lồ có thể tiếp cận được. Nhưng đây là vấn đề - bạn không thể đầu tư. Trừ khi bạn đang ở trong @ycombinator hoặc một công ty đầu tư mạo hiểm hàng đầu, bạn sẽ không có quyền truy cập vào các giao dịch này.
Mặt khác, trong lĩnh vực Web3 AI, có nhiều hệ sinh thái AI có thể đầu tư, những đội ngũ này đang nỗ lực mang đến cho người dùng các sản phẩm và dịch vụ AI phi tập trung. Một trong những hệ sinh thái AI phi tập trung hàng đầu có thể đầu tư là @opentensor (Bittensor).
Bittensor: AI theo kiểu Darwin
Bittensor thuộc thể loại "Darwin AI" - AI phát triển thông qua chọn lọc tự nhiên. Hãy nghĩ về nó như một phiên bản AI của The Hunger Games, trong đó mỗi mạng con có "Hunger Games" riêng, nơi "thợ mỏ" là những người tôn vinh (hoặc người tham gia). Họ cạnh tranh trên các nhiệm vụ cụ thể với các mô hình và dữ liệu của họ. Chỉ mô hình mạnh nhất (người hoạt động tốt nhất) mới được thưởng. Các mô hình yếu hơn được thay thế hoặc phát triển (bằng cách đào tạo, tinh chỉnh hoặc học hỏi từ những người khác). Theo thời gian, điều này dẫn đến một hệ sinh thái AI mạnh mẽ, đa dạng và hiệu suất cao hơn.
Điều đặc biệt thú vị của Bittensor là cơ chế cạnh tranh và khuyến khích được thiết kế nhằm giữ cho các động lực giữa các bên liên quan khác nhau được đồng bộ. Tôi đã phác thảo những thách thức mà đội ngũ AI đại diện Web3 đang phải đối mặt trong tweet dưới đây...
Nói tóm lại, các token đại diện hiện tại có lợi cho các nhà đầu cơ và đội ngũ, có thể được sử dụng như một công cụ để thổi phồng, nhưng lại không hiệu quả trong việc thu hút và giữ chân người dùng bằng token, cũng như không thể được sử dụng như một động lực để giữ chân nhân tài (nhà phát triển, người sáng lập, v.v.) khi giá giảm, điều này thật sự tồi tệ.
Bittensor giải quyết vấn đề này thông qua cơ chế thị trường, phân phối phát hành $TAO cho các subnet, từ đó khuyến khích và hỗ trợ hoạt động của các đội ngũ. Thị trường quyết định subnet nào nhận được nhiều phát hành hơn bằng cách staking $TAO trên các subnet này. Khi đã được staking, $TAO sẽ được chuyển đổi thành token subnet Alpha. Càng nhiều người staking, giá token Alpha càng cao, và lượng phát hành mà bạn nhận được (dưới dạng token Alpha) càng nhiều.
Kế hoạch phát hành $TAO rất giống với BTC, với tổng cung cố định là 21 triệu token, và sẽ giảm một nửa sau mỗi bốn năm (mỗi ngày có 7,200 $TAO được phát cho subnet). Dự kiến, lần giảm một nửa đầu tiên của $TAO sẽ xảy ra vào khoảng ngày 5 tháng 1 năm 2026, thời điểm đó tổng cung lưu hành sẽ đạt 10,5 triệu token.
Tại sao điều này lại quan trọng đối với các nhà đầu tư
Chúng tôi không đi sâu vào các vấn đề kỹ thuật - chỉ muốn chia sẻ lý do tại sao tôi nghĩ rằng từ góc độ giao dịch/đầu tư, Bittensor là một trong những hệ sinh thái thú vị nhất.
Ngoài các động thái trên, khi bạn giao dịch token Alpha subnetwork, đó giống như việc giao dịch và "khai thác" cùng một lúc.
Điều này là vì mỗi khi giá của token Alpha tăng, bạn không chỉ tận hưởng lợi nhuận từ sự tăng giá mà còn nhận được phát hành $TAO (dưới dạng token Alpha).
Nếu subnet hoạt động tốt và xếp hạng tăng, số lượng $TAO mà bạn nắm giữ ban đầu sẽ trải qua sự tăng giá mạnh mẽ và lượng phát hành tăng lên đáng kể. Bạn càng sớm staking $TAO của mình vào subnet, tỷ lệ lợi nhuận hàng năm (APY) của bạn càng cao (bởi vì thị trường vẫn chưa chú ý, nên những người staking vào subnet và $TAO còn ít).
dTAO vs Solidly
Nguồn: @DeSpreadTeam
Cơ chế ve(3 của Solidly yêu cầu khóa dài hạn và tham gia liên tục. Các khoản lỗ do phát hành không hợp lý (bỏ phiếu cho các bể thanh khoản sai) sẽ được tất cả các chủ sở hữu gánh chịu chung (phát hành bị bán tháo, giá của tất cả các chủ sở hữu token đều giảm).
Và dTAO không cần khóa lâu dài, do đó bất kỳ ai cũng có thể ra vào bất cứ lúc nào, nhưng việc tham gia (đặt cược trên mạng con) đòi hỏi một lượng lớn kiểm tra kỹ lưỡng/nghiên cứu tự thực hiện. Đầu tư vào mạng con sai có thể dẫn đến tổn thất lớn (bởi vì mọi người có thể dễ dàng rút lui, không có thời gian khóa hoặc hạn chế nào khác).
Nhưng, Jeff, định giá hoàn toàn pha loãng (FDV) cao như vậy! Chúng ta sẽ đầu tư vào một subnet có giá trị thị trường trên 500 triệu đô la như thế nào?
FDV có thể không phải là chỉ số phù hợp để xem xét ở đây, vì subnet vẫn đang ở giai đoạn đầu, vì vậy vốn hóa thị trường (MC) có thể phù hợp hơn (nếu bạn giao dịch ngắn hạn đến trung hạn). Nếu bạn lo ngại về lạm phát, thì đáng để hiểu tỷ lệ 18%/41%/41% - đây là tỷ lệ phân bổ cho chủ sở hữu subnet, người xác thực và thợ mỏ (dưới dạng token Alpha). Là một người staker/nhà nắm giữ token Alpha, bạn hưởng lợi từ phần 41% của người xác thực, vì bạn ủy thác $TAO cho họ khi staking.
Nhiều chủ sở hữu subnet tiếp tục nắm giữ các token Alpha mà họ nhận được từ đợt phát hành để thể hiện niềm tin, nhiều người có các cuộc đối thoại tích cực với các validator và thợ mỏ để khuyến khích họ lạc quan về thị trường và không xả token ồ ạt (bạn có thể khám phá thông tin này trên taostats).
Nhìn tổng thể, biểu đồ dưới đây là một trong những biểu đồ tốt nhất để trình bày xu hướng của hệ sinh thái Bittensor.
Nguồn: taoapp
Kể từ khi ra mắt dTAO vào tháng Hai, %TAO trong Roots, mạng con OG quản lý hệ thống khuyến khích Bittensor, đã tiếp tục giảm, trong khi %TAO trong mạng con tiếp tục tăng. Điều này có nghĩa là những người đặt cọc / nhà đầu tư trở nên chấp nhận rủi ro hơn (đặt cọc trên mạng Root sẽ tạo ra APY thận trọng khoảng 20-25% và không có sự tăng giá cho các mã thông báo mạng con Alpha trên Root). Xu hướng này phù hợp với tốc độ mà các nhóm mạng con đang tung ra sản phẩm. Kể từ khi dTAO đi vào hoạt động, nhóm cần xây dựng công khai, phát triển sản phẩm mà người dùng muốn, lặp lại nhanh chóng và tìm thấy sản phẩm phù hợp với thị trường, thu hút người dùng và nhanh chóng tạo ra tiện ích trong thế giới thực với doanh thu thực. Kể từ khi tôi bước vào hệ sinh thái này, tôi có thể cảm thấy rằng nhóm đang tung ra sản phẩm nhanh hơn nhiều so với các hệ sinh thái khác (do cạnh tranh và phân phối khuyến khích).
Điều này đưa chúng ta đến mạng con và các trường hợp sử dụng AI phi tập trung (DeAI) có thể đầu tư độc đáo của nó.
Các mạng con và trường hợp sử dụng hàng đầu
Đội ngũ được coi là số một về sự phù hợp với thị trường sản phẩm (PMF) là @rayon \ _labs, những người tập trung vào việc phục vụ người dùng hàng ngày và nhóm thực hiện chuyên nghiệp và nhất quán thể hiện khả năng xây dựng công khai, bao gồm SN64 (Chutes), SN56 (Gradients), SN19 (Nineteen).
Chutes——Cung cấp cơ sở hạ tầng để dễ dàng triển khai AI của bạn theo cách không cần máy chủ. Sự cố ngừng hoạt động gần đây của AWS là ví dụ tốt nhất cho nhu cầu về dịch vụ này, nếu bạn phụ thuộc vào nhà cung cấp tập trung, sự cố ngừng hoạt động có thể khiến ứng dụng AI của bạn bị ngừng hoạt động do lỗi điểm đơn (dẫn đến tổn thất tiềm năng/tấn công khai thác).
Gradients——bất kỳ ai (ngay cả khi không có kiến thức lập trình) cũng có thể đào tạo mô hình AI của riêng mình trên Gradients (cho các trường hợp sử dụng chuyên nghiệp, tạo hình ảnh, tùy chỉnh LLM). Phiên bản v3 mới ra mắt gần đây rẻ hơn so với các đối thủ.
Nineteen — Cung cấp một nền tảng suy luận AI nhanh chóng, có thể mở rộng và phi tập trung (bất kỳ ai cũng có thể sử dụng nó để tạo văn bản và hình ảnh, vì nó nhanh hơn nhiều so với các sản phẩm cùng loại).
Ngoài ra, Rayon đang ra mắt nền tảng đại lý AI Squad, một nền tảng xây dựng đại lý AI theo kiểu nút kéo và thả dễ sử dụng, đã thu hút sự chú ý rộng rãi trong cộng đồng.
Ba mạng con sở hữu tổng cộng hơn một phần ba tổng lượng phát hành $TAO - điều này chứng minh khả năng của đội ngũ trong việc công khai xây dựng và cung cấp các sản phẩm chất lượng mà người dùng cần (Rayon được nhiều chủ sở hữu mạng con ca ngợi là đội tốt nhất).
Gradients đã tăng 13 lần trong một tháng (vốn hóa thị trường hiện tại là 32 triệu đô la)
Chutes đã tăng 2,3 lần (vốn hóa thị trường 63 triệu đô la)
Nineteen đã tăng gấp 3 lần (vốn hóa thị trường 18 triệu đô la)
Xu hướng này dường như sẽ không sớm dừng lại, đặc biệt là khi tỷ lệ áp dụng của Chutes (mạng con đứng đầu hiện nay) ngày càng tăng.
Ngoài subnet của Rayon Labs, còn nhiều đội ngũ thú vị khác - bao gồm gập protein, phát hiện nội dung giả mạo sâu/AI, mô hình 3D, chiến lược giao dịch, và LLM đóng vai trò. Tôi vẫn chưa đi sâu vào tất cả nội dung, nhưng tôi nghĩ subnet dưới "hệ thống dự đoán" (taopill) là liên quan nhất.
SN41 @sportstensor
Nhiều người có thể biết đến họ thông qua @AskBillyBets, Sportstensor là hệ thống thông minh hỗ trợ quyết định của Billy (đội ngũ chính của Billy là @ContangoDigital, một công ty đầu tư vào AI phi tập trung (DeAI) và các nhà đầu tư/thợ mỏ xác thực mạng con Bittensor).
Sản phẩm SN41 - mô hình Sportstensor rất thú vị. Đây là một cuộc cạnh tranh giữa các thợ mỏ, mục tiêu là sở hữu mô hình và tập dữ liệu tốt nhất để dự đoán kết quả các trận thể thao.
Ví dụ: Trong giải NBA mới nhất, nếu bạn theo dõi đám đông để đặt cược (đặt cược vào những lựa chọn phổ biến của đám đông), bạn sẽ trải nghiệm tỷ lệ chính xác khoảng 68%. Điều này có nghĩa là tất cả những người đặt cược vào những lựa chọn nổi bật đều kiếm được nhiều tiền không? Không phải vậy, thực tế là họ đã thua lỗ. Nếu bạn đặt cược 100 đô la vào mỗi lựa chọn nổi bật, cuối cùng bạn sẽ có tỷ suất lợi nhuận đầu tư âm, mất khoảng 1700 đô la.
Mặc dù những lựa chọn phổ biến thường có tỷ lệ thắng cao hơn, nhưng tỷ lệ cược của chúng lại thấp, điều này có nghĩa là ngay cả khi bạn đặt cược đúng, số tiền bạn thắng cũng ít. Mọi người thường tập trung vào những lựa chọn yêu thích của họ, dẫn đến tỷ lệ thắng của những lựa chọn ít phổ biến rất thấp, điều này có nghĩa là nếu bạn đặt cược đúng vào một lựa chọn ít phổ biến, bạn có thể kiếm được nhiều tiền.
Đó là nơi mô hình Sportstensor xuất hiện. Các thợ đào sử dụng các mô hình học máy của riêng họ (như Monte Carlo, rừng ngẫu nhiên, hồi quy tuyến tính, v.v.) và dữ liệu của riêng họ (miễn phí hoặc độc quyền) để có được kết quả tốt nhất. Sportstensor sau đó lấy giá trị trung bình / trung bình của những kết quả này và sử dụng nó làm trí thông minh để xác định sức mạnh thị trường.
Tỷ lệ cược thực tế trên thị trường là 25:75. Mô hình có thể hiển thị tỷ lệ cược là 45:55. Chênh lệch 15 này chính là lợi thế. Nếu mô hình phát hiện ra nhiều lợi thế như vậy, bạn không cần tỷ lệ thắng cao để có thể bắt đầu tích lũy tỷ suất sinh lợi tích cực trong dài hạn.
Nguồn: Sportstensor, được dịch bởi Shen Chao TechFlow
Xem báo cáo giao dịch đầy đủ của họ (nếu bạn muốn nghiên cứu sâu hơn): Đây là kết quả mô hình mà họ đã chia sẻ trong báo cáo mới nhất. Các con số khá ấn tượng. Đội ngũ cũng vận hành một quỹ cược hàng tháng, với vốn khởi đầu là 10.000 USD như là một phần đệm, sử dụng lợi nhuận để tiếp tục thực hiện cược thông minh. Cuối tháng, họ sẽ dùng lợi nhuận để mua lại token Alpha của họ. Đội ngũ đã kiếm được khoảng 18.000 USD lợi nhuận vào tháng Ba.
Tùy thuộc vào cách bạn sử dụng hệ thống thông minh, kết quả cũng có thể khác nhau rất nhiều. Ví dụ, tỷ lệ cược mà hệ thống thông minh hiển thị là 35:65, trong khi tỷ lệ cược thực tế trên thị trường có thể là 40:60. Có thể có người sẽ đặt cược trong trường hợp này, còn bạn thì không, vì khoảng cách không lớn và không đủ lợi thế. Cách sử dụng hệ thống thông minh của Billy khác với cách sử dụng của Sportstensor. (Hiện tại chưa ai biết cách duy trì tỷ suất sinh lợi đầu tư dương, vì lĩnh vực này vẫn còn rất sớm.)
Sportstensor dự định sẽ tăng cường việc kiếm tiền từ hệ thống thông minh của họ bằng cách tạo ra một bảng điều khiển cho phép người dùng dễ dàng hiểu những thông tin bên trong và từ đó đưa ra quyết định đặt cược.
Tôi cá nhân thích đội ngũ này, vì sản phẩm của họ có nhiều hướng phát triển. Chúng ta đã thấy Billy thu hút được sự chú ý lớn bằng cách này, và khiến những người hâm mộ thể thao cảm thấy phấn khích khi đặt cược cùng Billy. Bởi vì đội ngũ bao phủ nhiều môn thể thao, các đại lý có thể thay đổi bầu không khí, tương tác và cách đặt cược của mọi người theo nhiều cách khác nhau.
SN44 @webuildscore
Score đã từng cố gắng xây dựng một hệ thống tương tự như Sportstensor, nhưng khi nhận ra khả năng dự đoán các sự kiện trong tương lai có giá trị lớn hơn, họ đã chuyển sang lĩnh vực thị giác máy tính. Để hiểu điều này, bạn cần thị giác máy tính để phân tích những gì đang xảy ra trên màn hình, giúp AI hiểu các đối tượng trên màn hình, xác định vị trí của chúng và gán nhãn dữ liệu, sau đó rút ra kết luận thông qua các thuật toán khác nhau (chẳng hạn như xác suất một cầu thủ thực hiện một hành động cụ thể), và chuyển tất cả những điều này thành một điểm số chung, nhằm nâng cao hiệu suất của cầu thủ và phát hiện tài năng sớm.
Các thợ mỏ cạnh tranh để đánh dấu đối tượng (đây là mục tiêu chính của thợ mỏ). Score hiện đang sử dụng thuật toán nội bộ của họ để rút ra kết luận.
Khi bạn đánh giá cầu thủ (giống như thiết lập Elo cho một ván cờ hoặc cho trò chơi "Liên Minh Huyền Thoại", nhưng chi tiết và động hơn, sẽ thay đổi dựa trên quyết định của cầu thủ trong mỗi trận đấu và ảnh hưởng của nó), các ông chủ câu lạc bộ có thể làm rất nhiều điều, chẳng hạn như phát hiện tài năng khi còn trẻ. Nếu bạn có video trận đấu của trẻ, bạn có thể sử dụng phương pháp giống như trong các trận đấu chuyên nghiệp. Đây là cách định lượng toàn bộ thế giới bóng đá bằng cùng một phương pháp.
Thông qua dữ liệu độc quyền, Score có thể biến điểm số và cái nhìn thành tiền, bán cho các nhà môi giới dữ liệu, chủ câu lạc bộ, công ty dữ liệu thể thao và nhà cái.
Đối với ứng dụng của người tiêu dùng, Score đang thực hiện các biện pháp khác nhau.
@thedkingdao, một quỹ phòng hộ thể thao DAO, là một trong những khách hàng của Score, sử dụng dữ liệu Score để phát triển các mô hình cá cược và biến chúng thành các quyết định cá cược có thể hành động. Thiết bị đầu cuối v2 sẽ được ra mắt vào ngày mai (người dùng sẽ có thể truy cập mô hình đầy đủ thông qua các mô hình đăng ký khác nhau, từ phân tích trận đấu, đặt câu hỏi quản lý tiền nâng cao, tức là các đối tác cá cược tốt nhất, sử dụng các đại lý để phát triển chiến lược của riêng họ). Người dùng có thể khóa tiền của họ trong sản phẩm Vault và các đại lý sẽ tự động đặt cược, cung cấp thu nhập từ cược, dự kiến sẽ ra mắt vào tháng tới hoặc trước mùa hè.
Rất nhanh chóng, mọi người sẽ có thể tải video lên nền tảng tự phục vụ của Score, nơi các thợ mỏ sẽ thực hiện việc gán nhãn. Thông thường, video trận đấu bóng đá cần vài giờ, trong khi các thợ mỏ chỉ mất 10-12 phút để gán nhãn cho trận đấu 90 phút, nhanh hơn nhiều so với nơi khác. Người dùng có thể sử dụng dữ liệu gán nhãn cho các mô hình và tình huống ứng dụng của riêng họ.
Tôi cá nhân thích Score, vì nó có thể được áp dụng trong các lĩnh vực khác ngoài thể thao, chẳng hạn như ô tô tự lái, robot, v.v. Trong thế giới tràn ngập dữ liệu rác, dữ liệu độc quyền chất lượng cao rất được săn đón.
SN18 @zeussubnet
Đây là một subnet mới gần đây đã thu hút được nhiều sự chú ý. Tôi vẫn chưa có cơ hội giao tiếp với đội ngũ, nhưng sản phẩm rất thú vị.
Zeus là một mạng con dự đoán khí hậu/thời tiết dựa trên học máy, nhằm vượt qua các mô hình truyền thống bằng cách cung cấp các dự đoán nhanh hơn và chính xác hơn.
Loại trí thông minh này được các quỹ phòng hộ ưa chuộng vì dự báo thời tiết chính xác giúp dự đoán giá hàng hóa tốt hơn (các quỹ phòng hộ sẵn sàng trả hàng triệu đô la cho thông tin này vì họ có thể kiếm được hàng trăm triệu đô la nếu họ giao dịch hàng hóa thành công).
Mạng con Zeus tương đối mới, vì gần đây họ đã mua lại Subnet 18. Mã thông báo Alpha tăng 210% trong 7 ngày qua.
Các mạng con khác mà tôi quan tâm nhưng chưa xem xét sâu bao gồm:
@404gen_SN17 - Cơ sở hạ tầng để tạo tài sản 3D do AI tạo ra. Tạo mô hình 3D của trò chơi, nhân vật AI, bộ phát trực tuyến ảo và hơn thế nữa. Các tích hợp gần đây với @unity có tiềm năng cho phép tạo mô hình 3D liền mạch và chuyển đổi quy trình sáng tạo cho 1,2 triệu người dùng hoạt động hàng tháng của Unity.
@metanova_labs SN68 — Mạng con DeSci khám phá thuốc, biến việc khám phá thuốc thành một cuộc cạnh tranh hợp tác tốc độ cao, giải quyết các thách thức truyền thống như chi phí và thời gian (quy trình truyền thống mất hơn mười năm và có thể tiêu tốn hàng tỷ đô la).
Còn nhiều subnet khác nữa, tôi sẽ chia sẻ thêm khi có cơ hội tìm hiểu sâu hơn. Tôi bắt đầu từ những cái dễ hiểu nhất (vì tôi không phải là người kỹ thuật).
Tóm tắt
Tôi cố gắng tránh việc quá kỹ thuật. Về toàn bộ dTAO, phát thải, phân phối động lực, tất cả các bên liên quan và các giải thích kỹ thuật khác, có rất nhiều tài nguyên xuất sắc để tham khảo.
Theo những gì tôi đã học trong mùa đại lý (từ ngày 24 tháng 10 đến nay), tôi nghĩ rằng việc giữ được sự linh hoạt là rất quan trọng. Tôi đã từng đầu tư vào quá nhiều dự án, và tôi nghĩ rằng dTAO cung cấp một cơ chế khá tốt để linh hoạt chuyển đổi và thoát khỏi các công ty khởi nghiệp DeAI có thể đầu tư khác nhau.
Hiện tại số lượng người tham gia chưa nhiều, vì vậy người dùng có thể trải nghiệm tỷ lệ lợi nhuận hàng năm (APY) từ 80% đến 150%+, cộng thêm sự tăng giá của subnetwork. Động thái này có thể thay đổi trong sáu tháng tới, khi ngày càng nhiều người tham gia và hệ sinh thái TAO có những cầu nối, ví và cơ sở hạ tầng giao dịch tốt hơn.
Bây giờ, tôi đề nghị bạn tận hưởng mùa PvE của TAO và cùng tôi tìm hiểu thêm về công nghệ DeAI thú vị :D
Cảm ơn đã đọc bài viết đầu tiên của tôi. Mong được gặp lại mọi người trong bài tiếp theo!
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Cùng quay lại những nơi cũ, trong Bittensor còn có những mạng con nào đáng theo dõi?
Tác giả: 0xJeff
Biên dịch: Shenchao TechFlow
Tiền điện tử luôn mang lại cho tôi sự phấn khích, luôn có điều gì mới để học hỏi. Tôi có tính tò mò bẩm sinh, thích đặt nhiều câu hỏi dường như ngớ ngẩn với các kỹ sư để có thể nhìn vào cái nhìn của họ và học hỏi từ kinh nghiệm quý báu của họ. Trí tuệ nhân tạo cũng không phải ngoại lệ, thực tế là, với việc các ông lớn công nghệ Web2 liên tục cải tiến các mô hình của họ, các ứng dụng lớn đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để đưa ra các trường hợp sử dụng được điều khiển bởi AI với tốc độ tiến triển rất nhanh.
@canva đã ra mắt công cụ AI, giúp các nghệ sĩ và nhà sáng tạo không có nền tảng kỹ thuật dễ dàng xây dựng trải nghiệm tương tác và nâng cao tác phẩm của họ thông qua AI;
@YouTube đã giới thiệu một công cụ AI mới cho phép các nhà sáng tạo tạo nhạc nền cho video.
Các công ty taxi trực tuyến như Grab đang triển khai AI đại diện để hỗ trợ các đối tác thương mại và tài xế.
Các công ty thương mại điện tử như Lazada đang giúp giới thiệu các công cụ AI sinh sinh để hỗ trợ người bán trong việc bán hàng, tiếp thị và dịch vụ khách hàng.
Có rất nhiều ví dụ tương tự. Các ứng dụng thực tế của việc sử dụng AI sinh tạo và AI đại diện để cải thiện quy trình làm việc đang ngày càng được các doanh nghiệp và người tiêu dùng bán lẻ áp dụng. Lợi ích của những công nghệ này là chúng dễ dàng tiếp cận - bạn có thể tìm thấy các giải pháp miễn phí hoặc giá rẻ ở bất kỳ đâu, và lợi ích thu được vượt xa chi phí tài chính.
Nhưng mọi người thường bỏ qua những cân nhắc về lợi ích và rủi ro ẩn chứa khi sử dụng các sản phẩm AI này, chẳng hạn như:
Ai sở hữu dữ liệu của bạn?
Có ai đó có thể đánh cắp ý tưởng của bạn và tạo ra một sản phẩm cạnh tranh không?
Nền tảng có an toàn không? Dữ liệu của bạn có bị rò rỉ không?
Nếu nền tảng bị ngưng hoạt động (như trường hợp đã xảy ra với AWS), liệu có ảnh hưởng đến doanh nghiệp của bạn không? Liệu có rủi ro cho tiền của khách hàng không?
Bạn có thể luôn truy cập vào nền tảng của mình không? Có cần xác minh danh tính của bạn không? Nếu nền tảng đóng cửa, bạn có vẫn sở hữu sản phẩm hoặc doanh nghiệp của mình không?
Còn rất nhiều vấn đề khác (nếu bạn chưa đọc, tôi đã bàn luận chi tiết hơn về chủ đề này trong các bài viết trước đây).
Các tác nhân tập trung có quyền lực tập trung để đưa ra quyết định có thể (vô tình) có tác động đáng kể đến cuộc sống của bạn. Bạn có thể nghĩ rằng điều đó không quan trọng - có thể bạn không sử dụng các công cụ này thường xuyên hoặc có thể bạn tin tưởng các công ty này hành động vì lợi ích tốt nhất của người dùng. Vậy là tốt rồi. Bạn thậm chí có thể muốn đầu tư vào các công ty khởi nghiệp AI này vì họ đang khai thác vào một thị trường khổng lồ có thể tiếp cận được. Nhưng đây là vấn đề - bạn không thể đầu tư. Trừ khi bạn đang ở trong @ycombinator hoặc một công ty đầu tư mạo hiểm hàng đầu, bạn sẽ không có quyền truy cập vào các giao dịch này.
Mặt khác, trong lĩnh vực Web3 AI, có nhiều hệ sinh thái AI có thể đầu tư, những đội ngũ này đang nỗ lực mang đến cho người dùng các sản phẩm và dịch vụ AI phi tập trung. Một trong những hệ sinh thái AI phi tập trung hàng đầu có thể đầu tư là @opentensor (Bittensor).
Bittensor: AI theo kiểu Darwin
Bittensor thuộc thể loại "Darwin AI" - AI phát triển thông qua chọn lọc tự nhiên. Hãy nghĩ về nó như một phiên bản AI của The Hunger Games, trong đó mỗi mạng con có "Hunger Games" riêng, nơi "thợ mỏ" là những người tôn vinh (hoặc người tham gia). Họ cạnh tranh trên các nhiệm vụ cụ thể với các mô hình và dữ liệu của họ. Chỉ mô hình mạnh nhất (người hoạt động tốt nhất) mới được thưởng. Các mô hình yếu hơn được thay thế hoặc phát triển (bằng cách đào tạo, tinh chỉnh hoặc học hỏi từ những người khác). Theo thời gian, điều này dẫn đến một hệ sinh thái AI mạnh mẽ, đa dạng và hiệu suất cao hơn.
Điều đặc biệt thú vị của Bittensor là cơ chế cạnh tranh và khuyến khích được thiết kế nhằm giữ cho các động lực giữa các bên liên quan khác nhau được đồng bộ. Tôi đã phác thảo những thách thức mà đội ngũ AI đại diện Web3 đang phải đối mặt trong tweet dưới đây...
Nói tóm lại, các token đại diện hiện tại có lợi cho các nhà đầu cơ và đội ngũ, có thể được sử dụng như một công cụ để thổi phồng, nhưng lại không hiệu quả trong việc thu hút và giữ chân người dùng bằng token, cũng như không thể được sử dụng như một động lực để giữ chân nhân tài (nhà phát triển, người sáng lập, v.v.) khi giá giảm, điều này thật sự tồi tệ.
Bittensor giải quyết vấn đề này thông qua cơ chế thị trường, phân phối phát hành $TAO cho các subnet, từ đó khuyến khích và hỗ trợ hoạt động của các đội ngũ. Thị trường quyết định subnet nào nhận được nhiều phát hành hơn bằng cách staking $TAO trên các subnet này. Khi đã được staking, $TAO sẽ được chuyển đổi thành token subnet Alpha. Càng nhiều người staking, giá token Alpha càng cao, và lượng phát hành mà bạn nhận được (dưới dạng token Alpha) càng nhiều.
Kế hoạch phát hành $TAO rất giống với BTC, với tổng cung cố định là 21 triệu token, và sẽ giảm một nửa sau mỗi bốn năm (mỗi ngày có 7,200 $TAO được phát cho subnet). Dự kiến, lần giảm một nửa đầu tiên của $TAO sẽ xảy ra vào khoảng ngày 5 tháng 1 năm 2026, thời điểm đó tổng cung lưu hành sẽ đạt 10,5 triệu token.
Tại sao điều này lại quan trọng đối với các nhà đầu tư
Chúng tôi không đi sâu vào các vấn đề kỹ thuật - chỉ muốn chia sẻ lý do tại sao tôi nghĩ rằng từ góc độ giao dịch/đầu tư, Bittensor là một trong những hệ sinh thái thú vị nhất.
Ngoài các động thái trên, khi bạn giao dịch token Alpha subnetwork, đó giống như việc giao dịch và "khai thác" cùng một lúc.
Điều này là vì mỗi khi giá của token Alpha tăng, bạn không chỉ tận hưởng lợi nhuận từ sự tăng giá mà còn nhận được phát hành $TAO (dưới dạng token Alpha).
Nếu subnet hoạt động tốt và xếp hạng tăng, số lượng $TAO mà bạn nắm giữ ban đầu sẽ trải qua sự tăng giá mạnh mẽ và lượng phát hành tăng lên đáng kể. Bạn càng sớm staking $TAO của mình vào subnet, tỷ lệ lợi nhuận hàng năm (APY) của bạn càng cao (bởi vì thị trường vẫn chưa chú ý, nên những người staking vào subnet và $TAO còn ít).
dTAO vs Solidly
Nguồn: @DeSpreadTeam
Cơ chế ve(3 của Solidly yêu cầu khóa dài hạn và tham gia liên tục. Các khoản lỗ do phát hành không hợp lý (bỏ phiếu cho các bể thanh khoản sai) sẽ được tất cả các chủ sở hữu gánh chịu chung (phát hành bị bán tháo, giá của tất cả các chủ sở hữu token đều giảm).
Và dTAO không cần khóa lâu dài, do đó bất kỳ ai cũng có thể ra vào bất cứ lúc nào, nhưng việc tham gia (đặt cược trên mạng con) đòi hỏi một lượng lớn kiểm tra kỹ lưỡng/nghiên cứu tự thực hiện. Đầu tư vào mạng con sai có thể dẫn đến tổn thất lớn (bởi vì mọi người có thể dễ dàng rút lui, không có thời gian khóa hoặc hạn chế nào khác).
Nhưng, Jeff, định giá hoàn toàn pha loãng (FDV) cao như vậy! Chúng ta sẽ đầu tư vào một subnet có giá trị thị trường trên 500 triệu đô la như thế nào?
FDV có thể không phải là chỉ số phù hợp để xem xét ở đây, vì subnet vẫn đang ở giai đoạn đầu, vì vậy vốn hóa thị trường (MC) có thể phù hợp hơn (nếu bạn giao dịch ngắn hạn đến trung hạn). Nếu bạn lo ngại về lạm phát, thì đáng để hiểu tỷ lệ 18%/41%/41% - đây là tỷ lệ phân bổ cho chủ sở hữu subnet, người xác thực và thợ mỏ (dưới dạng token Alpha). Là một người staker/nhà nắm giữ token Alpha, bạn hưởng lợi từ phần 41% của người xác thực, vì bạn ủy thác $TAO cho họ khi staking.
Nhiều chủ sở hữu subnet tiếp tục nắm giữ các token Alpha mà họ nhận được từ đợt phát hành để thể hiện niềm tin, nhiều người có các cuộc đối thoại tích cực với các validator và thợ mỏ để khuyến khích họ lạc quan về thị trường và không xả token ồ ạt (bạn có thể khám phá thông tin này trên taostats).
Nhìn tổng thể, biểu đồ dưới đây là một trong những biểu đồ tốt nhất để trình bày xu hướng của hệ sinh thái Bittensor.
Nguồn: taoapp
Kể từ khi ra mắt dTAO vào tháng Hai, %TAO trong Roots, mạng con OG quản lý hệ thống khuyến khích Bittensor, đã tiếp tục giảm, trong khi %TAO trong mạng con tiếp tục tăng. Điều này có nghĩa là những người đặt cọc / nhà đầu tư trở nên chấp nhận rủi ro hơn (đặt cọc trên mạng Root sẽ tạo ra APY thận trọng khoảng 20-25% và không có sự tăng giá cho các mã thông báo mạng con Alpha trên Root). Xu hướng này phù hợp với tốc độ mà các nhóm mạng con đang tung ra sản phẩm. Kể từ khi dTAO đi vào hoạt động, nhóm cần xây dựng công khai, phát triển sản phẩm mà người dùng muốn, lặp lại nhanh chóng và tìm thấy sản phẩm phù hợp với thị trường, thu hút người dùng và nhanh chóng tạo ra tiện ích trong thế giới thực với doanh thu thực. Kể từ khi tôi bước vào hệ sinh thái này, tôi có thể cảm thấy rằng nhóm đang tung ra sản phẩm nhanh hơn nhiều so với các hệ sinh thái khác (do cạnh tranh và phân phối khuyến khích).
Điều này đưa chúng ta đến mạng con và các trường hợp sử dụng AI phi tập trung (DeAI) có thể đầu tư độc đáo của nó.
Các mạng con và trường hợp sử dụng hàng đầu
Đội ngũ được coi là số một về sự phù hợp với thị trường sản phẩm (PMF) là @rayon \ _labs, những người tập trung vào việc phục vụ người dùng hàng ngày và nhóm thực hiện chuyên nghiệp và nhất quán thể hiện khả năng xây dựng công khai, bao gồm SN64 (Chutes), SN56 (Gradients), SN19 (Nineteen).
Chutes——Cung cấp cơ sở hạ tầng để dễ dàng triển khai AI của bạn theo cách không cần máy chủ. Sự cố ngừng hoạt động gần đây của AWS là ví dụ tốt nhất cho nhu cầu về dịch vụ này, nếu bạn phụ thuộc vào nhà cung cấp tập trung, sự cố ngừng hoạt động có thể khiến ứng dụng AI của bạn bị ngừng hoạt động do lỗi điểm đơn (dẫn đến tổn thất tiềm năng/tấn công khai thác).
Gradients——bất kỳ ai (ngay cả khi không có kiến thức lập trình) cũng có thể đào tạo mô hình AI của riêng mình trên Gradients (cho các trường hợp sử dụng chuyên nghiệp, tạo hình ảnh, tùy chỉnh LLM). Phiên bản v3 mới ra mắt gần đây rẻ hơn so với các đối thủ.
Nineteen — Cung cấp một nền tảng suy luận AI nhanh chóng, có thể mở rộng và phi tập trung (bất kỳ ai cũng có thể sử dụng nó để tạo văn bản và hình ảnh, vì nó nhanh hơn nhiều so với các sản phẩm cùng loại).
Ngoài ra, Rayon đang ra mắt nền tảng đại lý AI Squad, một nền tảng xây dựng đại lý AI theo kiểu nút kéo và thả dễ sử dụng, đã thu hút sự chú ý rộng rãi trong cộng đồng.
Ba mạng con sở hữu tổng cộng hơn một phần ba tổng lượng phát hành $TAO - điều này chứng minh khả năng của đội ngũ trong việc công khai xây dựng và cung cấp các sản phẩm chất lượng mà người dùng cần (Rayon được nhiều chủ sở hữu mạng con ca ngợi là đội tốt nhất).
Gradients đã tăng 13 lần trong một tháng (vốn hóa thị trường hiện tại là 32 triệu đô la)
Chutes đã tăng 2,3 lần (vốn hóa thị trường 63 triệu đô la)
Nineteen đã tăng gấp 3 lần (vốn hóa thị trường 18 triệu đô la)
Xu hướng này dường như sẽ không sớm dừng lại, đặc biệt là khi tỷ lệ áp dụng của Chutes (mạng con đứng đầu hiện nay) ngày càng tăng.
Ngoài subnet của Rayon Labs, còn nhiều đội ngũ thú vị khác - bao gồm gập protein, phát hiện nội dung giả mạo sâu/AI, mô hình 3D, chiến lược giao dịch, và LLM đóng vai trò. Tôi vẫn chưa đi sâu vào tất cả nội dung, nhưng tôi nghĩ subnet dưới "hệ thống dự đoán" (taopill) là liên quan nhất.
SN41 @sportstensor
Nhiều người có thể biết đến họ thông qua @AskBillyBets, Sportstensor là hệ thống thông minh hỗ trợ quyết định của Billy (đội ngũ chính của Billy là @ContangoDigital, một công ty đầu tư vào AI phi tập trung (DeAI) và các nhà đầu tư/thợ mỏ xác thực mạng con Bittensor).
Sản phẩm SN41 - mô hình Sportstensor rất thú vị. Đây là một cuộc cạnh tranh giữa các thợ mỏ, mục tiêu là sở hữu mô hình và tập dữ liệu tốt nhất để dự đoán kết quả các trận thể thao.
Ví dụ: Trong giải NBA mới nhất, nếu bạn theo dõi đám đông để đặt cược (đặt cược vào những lựa chọn phổ biến của đám đông), bạn sẽ trải nghiệm tỷ lệ chính xác khoảng 68%. Điều này có nghĩa là tất cả những người đặt cược vào những lựa chọn nổi bật đều kiếm được nhiều tiền không? Không phải vậy, thực tế là họ đã thua lỗ. Nếu bạn đặt cược 100 đô la vào mỗi lựa chọn nổi bật, cuối cùng bạn sẽ có tỷ suất lợi nhuận đầu tư âm, mất khoảng 1700 đô la.
Mặc dù những lựa chọn phổ biến thường có tỷ lệ thắng cao hơn, nhưng tỷ lệ cược của chúng lại thấp, điều này có nghĩa là ngay cả khi bạn đặt cược đúng, số tiền bạn thắng cũng ít. Mọi người thường tập trung vào những lựa chọn yêu thích của họ, dẫn đến tỷ lệ thắng của những lựa chọn ít phổ biến rất thấp, điều này có nghĩa là nếu bạn đặt cược đúng vào một lựa chọn ít phổ biến, bạn có thể kiếm được nhiều tiền.
Đó là nơi mô hình Sportstensor xuất hiện. Các thợ đào sử dụng các mô hình học máy của riêng họ (như Monte Carlo, rừng ngẫu nhiên, hồi quy tuyến tính, v.v.) và dữ liệu của riêng họ (miễn phí hoặc độc quyền) để có được kết quả tốt nhất. Sportstensor sau đó lấy giá trị trung bình / trung bình của những kết quả này và sử dụng nó làm trí thông minh để xác định sức mạnh thị trường.
Tỷ lệ cược thực tế trên thị trường là 25:75. Mô hình có thể hiển thị tỷ lệ cược là 45:55. Chênh lệch 15 này chính là lợi thế. Nếu mô hình phát hiện ra nhiều lợi thế như vậy, bạn không cần tỷ lệ thắng cao để có thể bắt đầu tích lũy tỷ suất sinh lợi tích cực trong dài hạn.
Nguồn: Sportstensor, được dịch bởi Shen Chao TechFlow
Xem báo cáo giao dịch đầy đủ của họ (nếu bạn muốn nghiên cứu sâu hơn): Đây là kết quả mô hình mà họ đã chia sẻ trong báo cáo mới nhất. Các con số khá ấn tượng. Đội ngũ cũng vận hành một quỹ cược hàng tháng, với vốn khởi đầu là 10.000 USD như là một phần đệm, sử dụng lợi nhuận để tiếp tục thực hiện cược thông minh. Cuối tháng, họ sẽ dùng lợi nhuận để mua lại token Alpha của họ. Đội ngũ đã kiếm được khoảng 18.000 USD lợi nhuận vào tháng Ba.
Tùy thuộc vào cách bạn sử dụng hệ thống thông minh, kết quả cũng có thể khác nhau rất nhiều. Ví dụ, tỷ lệ cược mà hệ thống thông minh hiển thị là 35:65, trong khi tỷ lệ cược thực tế trên thị trường có thể là 40:60. Có thể có người sẽ đặt cược trong trường hợp này, còn bạn thì không, vì khoảng cách không lớn và không đủ lợi thế. Cách sử dụng hệ thống thông minh của Billy khác với cách sử dụng của Sportstensor. (Hiện tại chưa ai biết cách duy trì tỷ suất sinh lợi đầu tư dương, vì lĩnh vực này vẫn còn rất sớm.)
Sportstensor dự định sẽ tăng cường việc kiếm tiền từ hệ thống thông minh của họ bằng cách tạo ra một bảng điều khiển cho phép người dùng dễ dàng hiểu những thông tin bên trong và từ đó đưa ra quyết định đặt cược.
Tôi cá nhân thích đội ngũ này, vì sản phẩm của họ có nhiều hướng phát triển. Chúng ta đã thấy Billy thu hút được sự chú ý lớn bằng cách này, và khiến những người hâm mộ thể thao cảm thấy phấn khích khi đặt cược cùng Billy. Bởi vì đội ngũ bao phủ nhiều môn thể thao, các đại lý có thể thay đổi bầu không khí, tương tác và cách đặt cược của mọi người theo nhiều cách khác nhau.
SN44 @webuildscore
Score đã từng cố gắng xây dựng một hệ thống tương tự như Sportstensor, nhưng khi nhận ra khả năng dự đoán các sự kiện trong tương lai có giá trị lớn hơn, họ đã chuyển sang lĩnh vực thị giác máy tính. Để hiểu điều này, bạn cần thị giác máy tính để phân tích những gì đang xảy ra trên màn hình, giúp AI hiểu các đối tượng trên màn hình, xác định vị trí của chúng và gán nhãn dữ liệu, sau đó rút ra kết luận thông qua các thuật toán khác nhau (chẳng hạn như xác suất một cầu thủ thực hiện một hành động cụ thể), và chuyển tất cả những điều này thành một điểm số chung, nhằm nâng cao hiệu suất của cầu thủ và phát hiện tài năng sớm.
Các thợ mỏ cạnh tranh để đánh dấu đối tượng (đây là mục tiêu chính của thợ mỏ). Score hiện đang sử dụng thuật toán nội bộ của họ để rút ra kết luận.
Khi bạn đánh giá cầu thủ (giống như thiết lập Elo cho một ván cờ hoặc cho trò chơi "Liên Minh Huyền Thoại", nhưng chi tiết và động hơn, sẽ thay đổi dựa trên quyết định của cầu thủ trong mỗi trận đấu và ảnh hưởng của nó), các ông chủ câu lạc bộ có thể làm rất nhiều điều, chẳng hạn như phát hiện tài năng khi còn trẻ. Nếu bạn có video trận đấu của trẻ, bạn có thể sử dụng phương pháp giống như trong các trận đấu chuyên nghiệp. Đây là cách định lượng toàn bộ thế giới bóng đá bằng cùng một phương pháp.
Thông qua dữ liệu độc quyền, Score có thể biến điểm số và cái nhìn thành tiền, bán cho các nhà môi giới dữ liệu, chủ câu lạc bộ, công ty dữ liệu thể thao và nhà cái.
Đối với ứng dụng của người tiêu dùng, Score đang thực hiện các biện pháp khác nhau.
@thedkingdao, một quỹ phòng hộ thể thao DAO, là một trong những khách hàng của Score, sử dụng dữ liệu Score để phát triển các mô hình cá cược và biến chúng thành các quyết định cá cược có thể hành động. Thiết bị đầu cuối v2 sẽ được ra mắt vào ngày mai (người dùng sẽ có thể truy cập mô hình đầy đủ thông qua các mô hình đăng ký khác nhau, từ phân tích trận đấu, đặt câu hỏi quản lý tiền nâng cao, tức là các đối tác cá cược tốt nhất, sử dụng các đại lý để phát triển chiến lược của riêng họ). Người dùng có thể khóa tiền của họ trong sản phẩm Vault và các đại lý sẽ tự động đặt cược, cung cấp thu nhập từ cược, dự kiến sẽ ra mắt vào tháng tới hoặc trước mùa hè.
Rất nhanh chóng, mọi người sẽ có thể tải video lên nền tảng tự phục vụ của Score, nơi các thợ mỏ sẽ thực hiện việc gán nhãn. Thông thường, video trận đấu bóng đá cần vài giờ, trong khi các thợ mỏ chỉ mất 10-12 phút để gán nhãn cho trận đấu 90 phút, nhanh hơn nhiều so với nơi khác. Người dùng có thể sử dụng dữ liệu gán nhãn cho các mô hình và tình huống ứng dụng của riêng họ.
Tôi cá nhân thích Score, vì nó có thể được áp dụng trong các lĩnh vực khác ngoài thể thao, chẳng hạn như ô tô tự lái, robot, v.v. Trong thế giới tràn ngập dữ liệu rác, dữ liệu độc quyền chất lượng cao rất được săn đón.
SN18 @zeussubnet
Đây là một subnet mới gần đây đã thu hút được nhiều sự chú ý. Tôi vẫn chưa có cơ hội giao tiếp với đội ngũ, nhưng sản phẩm rất thú vị.
Zeus là một mạng con dự đoán khí hậu/thời tiết dựa trên học máy, nhằm vượt qua các mô hình truyền thống bằng cách cung cấp các dự đoán nhanh hơn và chính xác hơn.
Loại trí thông minh này được các quỹ phòng hộ ưa chuộng vì dự báo thời tiết chính xác giúp dự đoán giá hàng hóa tốt hơn (các quỹ phòng hộ sẵn sàng trả hàng triệu đô la cho thông tin này vì họ có thể kiếm được hàng trăm triệu đô la nếu họ giao dịch hàng hóa thành công).
Mạng con Zeus tương đối mới, vì gần đây họ đã mua lại Subnet 18. Mã thông báo Alpha tăng 210% trong 7 ngày qua.
Các mạng con khác mà tôi quan tâm nhưng chưa xem xét sâu bao gồm:
@404gen_SN17 - Cơ sở hạ tầng để tạo tài sản 3D do AI tạo ra. Tạo mô hình 3D của trò chơi, nhân vật AI, bộ phát trực tuyến ảo và hơn thế nữa. Các tích hợp gần đây với @unity có tiềm năng cho phép tạo mô hình 3D liền mạch và chuyển đổi quy trình sáng tạo cho 1,2 triệu người dùng hoạt động hàng tháng của Unity.
@metanova_labs SN68 — Mạng con DeSci khám phá thuốc, biến việc khám phá thuốc thành một cuộc cạnh tranh hợp tác tốc độ cao, giải quyết các thách thức truyền thống như chi phí và thời gian (quy trình truyền thống mất hơn mười năm và có thể tiêu tốn hàng tỷ đô la).
Còn nhiều subnet khác nữa, tôi sẽ chia sẻ thêm khi có cơ hội tìm hiểu sâu hơn. Tôi bắt đầu từ những cái dễ hiểu nhất (vì tôi không phải là người kỹ thuật).
Tóm tắt
Tôi cố gắng tránh việc quá kỹ thuật. Về toàn bộ dTAO, phát thải, phân phối động lực, tất cả các bên liên quan và các giải thích kỹ thuật khác, có rất nhiều tài nguyên xuất sắc để tham khảo.
Theo những gì tôi đã học trong mùa đại lý (từ ngày 24 tháng 10 đến nay), tôi nghĩ rằng việc giữ được sự linh hoạt là rất quan trọng. Tôi đã từng đầu tư vào quá nhiều dự án, và tôi nghĩ rằng dTAO cung cấp một cơ chế khá tốt để linh hoạt chuyển đổi và thoát khỏi các công ty khởi nghiệp DeAI có thể đầu tư khác nhau.
Hiện tại số lượng người tham gia chưa nhiều, vì vậy người dùng có thể trải nghiệm tỷ lệ lợi nhuận hàng năm (APY) từ 80% đến 150%+, cộng thêm sự tăng giá của subnetwork. Động thái này có thể thay đổi trong sáu tháng tới, khi ngày càng nhiều người tham gia và hệ sinh thái TAO có những cầu nối, ví và cơ sở hạ tầng giao dịch tốt hơn.
Bây giờ, tôi đề nghị bạn tận hưởng mùa PvE của TAO và cùng tôi tìm hiểu thêm về công nghệ DeAI thú vị :D
Cảm ơn đã đọc bài viết đầu tiên của tôi. Mong được gặp lại mọi người trong bài tiếp theo!