DTAO und die Entwicklung des Bittensors: Umgestaltung der dezentralen KI mit marktorientierten Anreizen

In dieser Analyse wird untersucht, wie Bittensors dynamisches TAO -Upgrade (dynamisches TAO) inhärente Herausforderungen innerhalb der dezentralen KI behandelt und das Netzwerk als wegweisende Kraft in diesem aufstrebenden Sektor positioniert.

In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence, the focus has shifted from foundational model development to the optimization of existing systems, a trend evident in the contributions of industry leaders such as DeepSeek and OpenAI. This transition is closely tied to the introduction of Dynamic TAO (dTAO) by Bittensor, a move that has far-reaching implications for decentralized AI.

In der sich schnell entwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz hat sich der Fokus von der Entwicklung des Grundmodells zur Optimierung bestehender Systeme verlagert, ein Trend, der sich in den Beiträgen von Branchenführern wie Deepseek und OpenAI zeigt. Dieser Übergang ist eng mit der Einführung von dynamischem TAO (DTAO) nach Bittensor verbunden, ein Schritt, der weitreichende Auswirkungen auf die dezentrale KI hat.

This analysis delves into how dTAO addresses inherent challenges within decentralized AI, positioning the network as a pioneering force in this emerging sector.

Diese Analyse befasst sich mit der Frage, wie DTAO inhärente Herausforderungen innerhalb der dezentralen KI begegnen und das Netzwerk als wegweisende Kraft in diesem aufstrebenden Sektor positioniert.

Bittensor’s Architecture: A Framework for Decentralized AI

Bittensor -Architektur: Ein Rahmen für dezentrale KI

Bittensor’s architecture is composed of three key elements: the Subtensor blockchain, a Polkadot parachain with EVM compatibility; 64 specialized subnets; and a governance-focused Root Subnet. The network employs a dual-key security system, Coldkey-Hotkey, and a subnet UID framework to facilitate secure and open participation for miners and validators.

Die Architektur von Bittensor besteht aus drei Schlüsselelementen: der Subtensor -Blockchain, einem Polkadot -Parachain mit EVM -Kompatibilität; 64 Spezial Subnetze; und ein Governance-orientiertes Root-Subnetz. Das Netzwerk verwendet ein zweischlachtes Sicherheitssystem, Coldkey-Hotkey und ein Subnetz-UID-Framework, um Bergarbeitern und Validatoren eine sichere und offene Teilnahme zu erleichtern.

At the heart of its operational model is the Yuma Consensus (YC), a dynamic incentive mechanism that diverges from traditional static reward systems. YC assesses validators’ weight vectors, derived from historical performance and stake, to distribute TAO rewards every 12 seconds, establishing a self-regulating “stake → weight → reward” loop. This mechanism aligns contributions with incentives while mitigating malicious activities through continuous adjustments.

Im Zentrum seines Betriebsmodells steht der Yuma Consensus (YC), ein dynamischer Anreizmechanismus, der sich von traditionellen statischen Belohnungssystemen abweicht. YC bewertet die Gewichtsvektoren der Validatoren, die aus der historischen Leistung und dem Anteil abgeleitet sind, um die TAO-Belohnungen alle 12 Sekunden zu verteilen und einen selbstregulierenden „Anteil → Gewicht → Belohnung“ zu erstellen. Dieser Mechanismus richtet Beiträge mit Anreizen aus und mildern gleichzeitig böswillige Aktivitäten durch kontinuierliche Anpassungen.

The dTao Upgrade: Shifting to Market-Driven Resources

Das DTAO-Upgrade: Verlagerung auf marktorientierte Ressourcen

The dTao upgrade, implemented on February 13, 2025, introduces liquidity pools for subnet tokens, fundamentally altering Bittensor’s economic framework. Key innovations include:

Das am 13. Februar 2025 durchgeführte DTAO -Upgrade führt Liquiditätspools für Subnetz -Token ein und verändert den wirtschaftlichen Rahmen von Bittensor grundlegend. Zu den wichtigsten Innovationen gehören:

* Creation of a common liquidity pool for all subnet tokens on Subtensor.

* Schaffung eines gemeinsamen Liquiditätspools für alle Subnetz -Token auf Subtensor.

* Adjustment of the YC to factor in subnet token prices in addition to validators’ performance.

* Anpassung des YC, um zusätzlich zur Leistung der Validatoren Subnetz -Token -Preise zu berücksichtigen.

* Introduction of a subnet economic performance ranking system based on metrics like token price and liquidity.

* Einführung eines Subnetzes -Ranking -Systems für Wirtschaftsleistung auf Basis von Metriken wie Token -Preis und Liquidität.

* Adjustment of TAO emissions to favor subnets with better market performance and higher user engagement.

* Anpassung der TAO -Emissionen zur Bevorzugung von Subnetzen mit besserer Marktleistung und höherer Benutzerbindung.

This upgrade addresses previous systemic limitations, such as validator centralization, resource redundancy, and misaligned incentives. By linking subnet rewards to market performance, dTao fosters competition, encouraging the development of specialized AI solutions, ranging from multimodal content detection to decentralized search engines.

Dieses Upgrade befasst sich mit früheren systemischen Einschränkungen, wie z. B. Zentralisierung der Validator, Ressourcenreduktion und falsch ausgerichteten Anreizen. Durch die Verknüpfung von Subnetzprämien mit der Marktleistung fördert der DTAO -Wettbewerb und fördert die Entwicklung spezialisierter KI -Lösungen, die von der Erkennung multimodaler Inhalte bis hin zu dezentralen Suchmaschinen reichen.

Ecosystem Impact: High-Performance Subnets Emerge

Auswirkung des Ökosystems: Hochleistungs-Subnetze tauchen auf

The implementation of dTao has led to the emergence of high-performing subnets, operating within a self-reinforcing feedback loop where increasing token prices attract greater TAO emissions, subsequently drawing more users and validators. Examples include:

Die Implementierung von DTAO hat dazu geführt, dass leistungsstarke Subnetze aufgetreten sind und in einer selbstverstärkenden Rückkopplungsschleife arbeiten, in der steigende Tokenpreise höhere TAO-Emissionen anziehen und anschließend mehr Benutzer und Validatoren anziehen. Beispiele sind:

* **Prado**: Focused on multi-modal content detection, Prado has witnessed significant user growth due to the integration of several AI-powered services, resulting in high levels of on-chain activity and a rising token price.

*** PRADO **: In Bezug auf multimodale Inhaltserkennung hat Prado aufgrund der Integration mehrerer KI-angetanter Dienste ein erhebliches Nutzerwachstum verzeichnet, was zu einem hohen Maß an Aktivität auf Ketten und einem steigenden Tokenpreis geführt hat.

* As the primary subnet for decentralized search, Kaito has attracted a large user base, further boosting its token. However, despite technical capabilities, the lack of integration with core product utility has led to limited user engagement and a stagnating token price, highlighting the importance of balancing technical proficiency with market responsiveness.

* Als primäres Subnetz für die dezentrale Suche hat Kaito eine große Benutzerbasis angezogen, die das Token weiter steigert. Trotz der technischen Fähigkeiten hat der Mangel an Integration in das Kernproduktnutzen zu einem begrenzten Einsatz von Benutzern und einem stagnierenden Tokenpreis geführt, wodurch die Bedeutung der Ausgleiche der technischen Kenntnisse mit der Verantwortlichkeit von Markt hervorgehoben wird.

Despite the advancements introduced by dTao, HTX Research also identifies ongoing challenges, including the lack of real-world demand drivers for TAO rewards, the potential for resource redundancy among overlapping subnets, and persistent validator centralization.

Trotz der von DTAO eingeführten Fortschritte identifiziert die HTX-Forschung auch laufende Herausforderungen, einschließlich des Mangels an realen Nachfrage-Treibern für TAO-Belohnungen, dem Potenzial für eine Ressourcenreduktion bei überlappenden Subnetzen und die anhaltende Validator-Zentralisierung.

To ensure sustained growth, HTX Research emphasizes the necessity for on-chain verifiability, standardized subnet performance benchmarking systems, and the integration of subnet token utility, such as governance or service access, to reduce speculative trading.

Um ein nachhaltiges Wachstum zu gewährleisten, betont HTX Research die Notwendigkeit einer Überprüfbarkeit der Onkette, standardisierten Subnetz-Benchmarking-Systeme und der Integration des Subnetz-Nutzens wie Governance oder Servicezugang, um den spekulativen Handel zu verringern.

Conclusion

Abschluss

Bittensor’s dTao upgrade marks a departure from centralized governance models and introduces a system of market-driven incentives. While challenges remain in achieving optimal resource allocation and sustained user engagement, Bittensor’s architecture and economic model provide a unique framework for decentralized AI.

Das DTAO-Upgrade von Bittensor markiert eine Abkehr von zentralisierten Governance-Modellen und führt ein System marktorientierter Anreize ein. Während die Herausforderungen bei der Erreichung einer optimalen Ressourcenallokation und der anhaltenden Benutzerbindung bestehen, bieten die Architektur und das Wirtschaftsmodell von Bittensor einen einzigartigen Rahmen für die dezentrale KI.

As subnet tokens evolve into tools with tangible utility, Bittensor is well-positioned to reshape the competitive and collaborative dynamics within AI ecosystems.

Da sich Subnetz-Token zu Werkzeugen mit materiellem Nutzen entwickeln, ist Bittensor gut positioniert, um die wettbewerbsfähige und kollaborative Dynamik innerhalb der AI-Ökosysteme neu zu gestalten.

HTX Research will continue to closely examine these developments and offer actionable insights into the intersection of AI and blockchain technology.

Die HTX -Forschung wird diese Entwicklungen weiterhin genau untersuchen und umsetzbare Einblicke in den Schnittpunkt der KI- und Blockchain -Technologie bieten.