Bittensor ($ tao)는 큰 인공 지능 또는 AI 부문입니다.

입력 : 인공 지능 또는 AI는 큰 부문입니다. 암호화에서는 많은 분산 AI 프로토콜을 찾습니다. 이것들은 Chatgpt와 같은 중앙 집중식 AI 시장에 대한 좋은 대안입니다.

Artificial Intelligence (AI) is a booming sector, and in the realm of cryptocurrency, we're seeing the rise of decentralized AI protocols. These protocols offer a compelling alternative to the centralized AI services. In this article, we'll delve into Bittensor ($TAO), a leading decentralized AI protocol.

인공 지능 (AI)은 급성장하는 부문이며, 암호 화폐 영역에서 우리는 분산 된 AI 프로토콜의 상승을보고 있습니다. 이 프로토콜은 중앙 집중식 AI 서비스에 대한 강력한 대안을 제공합니다. 이 기사에서는 선행 분산 AI 프로토콜 인 Bittensor ($ TAO)를 탐구합니다.

Bittensor is essentially a Peer-to-Peer (P2P) network that serves as an ecosystem for AI. It's also a decentralized protocol, which contrasts with the centralized control of AI and siloed data. Centralized control poses difficulties in sharing or accessing data. On the other hand, Bittensor's open-source protocol, which anyone can access, promotes transparency and collaboration.

Bittensor는 본질적으로 AI의 생태계 역할을하는 피어 투 피어 (P2P) 네트워크입니다. 또한 AI 및 SILED 데이터의 중앙 집중식 제어와 대조되는 분산 프로토콜입니다. 중앙 집중식 제어는 데이터를 공유하거나 액세스하는 데 어려움이 있습니다. 반면에 Bittensor의 오픈 소스 프로토콜은 누구나 액세스 할 수있는 투명성과 협업을 촉진합니다.

Bittensor features subnets, each performing different AI-related machine learning models, such as compute power, storage space, or even applications in medical research. These subnets are interlinked, and the aim is for all subnet projects to share their knowledge, forming a neural network, or as Bittensor calls it, a ‘digital hive mind’. The network should grow and improve as participants contribute, with machine learning models interacting and learning from each other.

Bittensor는 서브넷을 특징으로하며, 각각의 다른 AI 관련 머신 러닝 모델, 예 : 컴퓨팅 전력, 저장 공간 또는 의료 연구 응용 프로그램과 같은 다양한 AI 관련 머신 러닝 모델을 수행합니다. 이 서브넷은 서로 연결되어 있으며 모든 서브넷 프로젝트가 지식을 공유하거나 신경망을 형성하거나 Bittensor가 '디지털 하이브 마인드'라고 부르는 목표입니다. 머신 러닝 모델이 서로 상호 작용하고 학습하면서 참가자가 기여함에 따라 네트워크가 성장하고 개선되어야합니다.

On their part, Bittensor incentivizes the subnet with its $TAO token. This is where the P2P marketplace comes into play. Devs build their data models, train them, and trade them in the marketplace. Protocols providing more valuable and accurate output are selected for the validation process, rewarding them with $TAO tokens.

Bittensor는 $ tao 토큰으로 서브넷을 인센티브합니다. P2P 마켓 플레이스가 작동하는 곳입니다. Devs는 데이터 모델을 구축하고 교육하고 시장에서 거래합니다. 검증 프로세스를 위해보다 가치 있고 정확한 출력을 제공하는 프로토콜이 선택되어 $ tao 토큰으로 보상합니다.

Like Bitcoin, the $TAO token has a max supply of 21 million tokens, and Bittensor also has a 4-year halving cycle, reducing the issuance rate of new tokens. Nodes and validators ‘mine’ the $TAO token. You can find out more about the $TAO tokenomics in #2 of this deep dive.

Bitcoin과 마찬가지로 $ Tao 토큰은 2,100 만 개의 토큰을 보유하고 있으며 Bittensor는 4 년의 절반주기를 가지며 새로운 토큰의 발급률이 줄어 듭니다. 노드 및 유효성 검사기 '광산'은 $ tao 토큰입니다. 이 깊은 다이빙의 #2에서 $ tao 토큰 믹스에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

Currently, the team has around 40 members. The team opted for a fair distribution approach, rather than traditional ways of fundraising, setting up with much more community participation and fewer VCs.

현재이 팀에는 약 40 명의 회원이 있습니다. 이 팀은 전통적인 모금 방식이 아닌 공정한 배포 접근법을 선택하여 훨씬 더 많은 지역 사회 참여와 VC 수가 적습니다.

How Does Bittensor Work?

Bittensor는 어떻게 작동합니까?

So, as already mentioned, Bittensor is a decentralized network that interconnects machine learning (ML) models. It uses a different consensus mechanism, called Proof of Intelligence (PoI), also known as the Yuma Consensus (YC). With traditional blockchains, you mine or stake to receive rewards. However, with POI or YC, it depends on how valuable your ML contribution is.

따라서 이미 언급했듯이 Bittensor는 기계 학습 (ML) 모델을 서로 연결하는 분산 된 네트워크입니다. 유마 컨센서스 (YC)로도 알려진 지능 증명 (POI)이라는 다른 합의 메커니즘을 사용합니다. 전통적인 블록 체인을 사용하면 보상을받을 수있는 광산이나 스테이크. 그러나 POI 또는 YC를 사용하면 ML 기부금이 얼마나 귀중한 지에 달려 있습니다.

Its main network is the Subtensor, which is the coordination layer. The subnets all have different, specific tasks. They are interconnected, but also independent and have three different players:

주요 네트워크는 하위 센서이며, 이는 조정 계층입니다. 서브넷에는 모두 다른 특정 작업이 있습니다. 그들은 상호 연결되어 있지만 독립적이며 세 명의 다른 플레이어가 있습니다.

* ML miners: These are the ones who train, deploy and maintain their own unique ML models on the network.

* ML 광부 : 이들은 네트워크에서 고유 한 ML 모델을 훈련, 배치 및 유지 관리하는 사람들입니다.

* Validators: They aggregate and validate the contributions of the miners.

* 유효성 검사기 : 광부의 기여를 집계하고 검증합니다.

* Stakers: They stake their $TAO to secure the network and vote on proposals.

* Stakers : 그들은 네트워크를 확보하고 제안서에 투표하기 위해 $ tao를 정박합니다.

Its main network is the Subtensor, which is the coordination layer. The subnets all have different, specific tasks. They are interconnected, but also independent and have three different players.

주요 네트워크는 하위 센서이며, 이는 조정 계층입니다. 서브넷에는 모두 다른 특정 작업이 있습니다. 그들은 상호 연결되어 있지만 독립적이며 세 명의 다른 플레이어가 있습니다.

ML models that provide more accurate and valuable output also receive more rewards, which are in $TAO tokens. Validators that evaluate miners close to consensus also receive higher rewards.

보다 정확하고 귀중한 출력을 제공하는 ML 모델은 $ TAO 토큰으로 더 많은 보상을받습니다. 합의에 가까운 광부를 평가하는 유효성 검사기도 더 높은 보상을받습니다.

However, this also caused governance issues. Until February 2024, Bittensor had centralized governance, with 64 validators of the Root Subnet, and 50% of the voting power was with the top 5 validators, who also showed bias and favoritism. Hence, a new governance model was in order.

그러나 이것은 또한 거버넌스 문제를 일으켰습니다. 2024 년 2 월까지 Bittensor는 64 명의 루트 서브넷의 검증 자와 함께 중앙 거버넌스를 가졌으며, 투표권의 50%는 Top 5 Validators와 함께 편견과 호의를 보여주었습니다. 따라서 새로운 거버넌스 모델이 순서대로 진행되었습니다.

Introduction of Dynamic $TAO or $dTAO

동적 $ tao 또는 $ dtao의 소개

By introducing $dTAO there’s now a decentralized governance mechanism. For instance, this also removed the roles of the 64 Root Subnet validators. It took a year to get to this governance model, but on 13th February 2025 it launched. It’s possible to stake on a subnet or stake on the Root Subnet. Here, you stake $TAO and receive $TAO as a reward. Subnet staking is explained below.

$ dtao를 도입함으로써 이제 분산 된 거버넌스 메커니즘이 있습니다. 예를 들어, 이것은 64 루트 서브넷 유효성 검사기의 역할도 제거되었습니다. 이 거버넌스 모델에 도달하는 데 1 년이 걸렸지 만 2025 년 2 월 13 일에 시작되었습니다. 서브넷에 스테이크 또는 루트 서브넷의 스테이크를 할 수 있습니다. 여기, 당신은 $ tao를 스테이크하고 보상으로 $ tao를받습니다. 서브넷 스테이크는 아래에 설명되어 있습니다.

You can read the $dTAO whitepaper for a better understanding of it. However, that’s rather technical. For an easier explanation, check this OAK Research article or the Bittensor docs. The picture below shows the ecosystem before the $dTAO upgrade. Or check the video below.

더 잘 이해하기 위해 $ dtao 백서를 읽을 수 있습니다. 그러나 그것은 다소 기술적입니다. 더 쉬운 설명을 보려면이 오크 리서치 기사 나 Bittensor Docs를 확인하십시오. 아래 그림은 $ dtao 업그레이드 전 생태계를 보여줍니다. 또는 아래 비디오를 확인하십시오.

After this upgrade, each subnet has its own alpha token. However, you can’t trade them on a secondary market or exchange. You can only find them in dedicated liquidity pools for each subnet. In these liquidity pools, there are two tokens: $TAO and a subnet’s alpha token. You can see these tokens as a liquid staking token.

이 업그레이드 후 각 서브넷에는 자체 알파 토큰이 있습니다. 그러나 2 차 시장이나 교환에서 거래 할 수는 없습니다. 각 서브넷의 전용 유동성 풀에서만 찾을 수 있습니다. 이 유동성 풀에는 $ tao와 서브넷의 알파 토큰의 두 가지 토큰이 있습니다. 이 토큰을 액체 스테이킹 토큰으로 볼 수 있습니다.

To get access to such a liquidity pool, you need to buy

그러한 유동성 풀에 접근하려면 구매가 필요합니다.