DTAO 및 BITTENSOR의 진화 : 시장 중심의 인센티브와 분산 된 AI를 재구성

이 분석은 Bittensor의 DTAO (Dynamic Tao) 업그레이드가 분산 된 AI 내에서 고유 한 과제를 해결하여 네트워크를이 신흥 부문에서 선구적인 힘으로 배치하는 방법을 조사합니다.

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.

빠르게 진화하는 인공 지능 환경에서, 초점은 기초 모델 개발에서 기존 시스템의 최적화로 전환되었습니다. 이 전이는 분산 된 AI에 광범위한 영향을 미치는 움직임 인 Bittensor에 의한 동적 TAO (DTAO)의 도입과 밀접한 관련이있다.

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

이 분석은 DTAO가 분산화 된 AI 내에서 고유 한 도전을 해결하여 네트워크를이 신흥 부문에서 선구적인 힘으로 배치하는 방법을 탐구합니다.

Bittensor’s Architecture: A Framework for Decentralized AI

Bittensor의 아키텍처 : 분산 된 AI를위한 프레임 워크

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.

Bittensor의 아키텍처는 세 가지 주요 요소로 구성되어 있습니다. 하위 턴저 블록 체인, EVM 호환성이있는 Polkadot 낙하산; 64 특수 서브넷; 및 거버넌스 중심의 루트 서브넷. 네트워크는 듀얼 키 보안 시스템, Coldkey-Hotkey 및 서브넷 UID 프레임 워크를 사용하여 광부 및 유효성 검사기에 대한 안전하고 개방적인 참여를 용이하게합니다.

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.

운영 모델의 핵심에는 기존의 정적 보상 시스템에서 나오는 역동적 인 인센티브 메커니즘 인 YUMA Consensus (YC)가 있습니다. YC는 역사적 성능과 스테이크에서 파생 된 유효성 검사기의 체중 벡터를 평가하여 12 초마다 TAO 보상을 배포하여 자체 규제 "스테이크 → 무게 → 보상"루프를 설정합니다. 이 메커니즘은 지속적인 조정을 통해 악의적 인 활동을 완화하는 동시에 인센티브와 기여를 정렬합니다.

The dTao Upgrade: Shifting to Market-Driven Resources

DTAO 업그레이드 : 시장 중심의 자원으로 전환

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

2025 년 2 월 13 일에 구현 된 DTAO 업그레이드는 서브넷 토큰을위한 유동성 풀을 소개하여 기본적으로 Bittensor의 경제 프레임 워크를 변경합니다. 주요 혁신은 다음과 같습니다.

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

* 서브 턴의 모든 서브넷 토큰을위한 일반적인 유동성 풀 생성.

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

* 유효성 검사기의 성능 외에도 서브넷 토큰 가격을 고려하기위한 YC 조정.

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

* 토큰 가격 및 유동성과 같은 메트릭을 기반으로 한 서브넷 경제 성능 순위 시스템 소개.

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

* 시장 성능이 향상되고 사용자 참여가 높아진 서브넷을 선호하기 위해 TAO 배출 조정.

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.

이 업그레이드는 유효성 검사기 중앙 집중화, 자원 중복성 및 잘못 정렬 된 인센티브와 같은 이전의 체계적인 제한을 다룹니다. 서브넷 보상을 시장 성과에 연결함으로써 DTAO는 경쟁을 조성하여 경쟁을 조성하여 멀티 모달 컨텐츠 감지에서 분산 된 검색 엔진에 이르기까지 전문 AI 솔루션의 개발을 장려합니다.

Ecosystem Impact: High-Performance Subnets Emerge

생태계 영향 : 고성능 서브넷이 등장합니다

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:

DTAO의 구현으로 인해 고성능 서브넷의 출현으로 인해 자체 강화 피드백 루프 내에서 운영되는 토큰 가격이 증가하는 것이 더 큰 TAO 배출량을 유치하여 더 많은 사용자와 유효성 검사기를 끌어 들였습니다. 예제는 다음과 같습니다.

* **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 ** : 다중 모달 컨텐츠 탐지에 중점을 둔 Prado는 여러 AI 기반 서비스의 통합으로 인해 상당한 사용자 성장을 목격하여 높은 수준의 온쇄 활동과 토큰 가격 상승을 초래했습니다.

* 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.

* 탈 중앙화 검색의 기본 서브넷으로서 Kaito는 대규모 사용자 기반을 유치하여 토큰을 더욱 향상 시켰습니다. 그러나 기술적 인 기능에도 불구하고 핵심 제품 유틸리티와의 통합 부족으로 인해 사용자 참여가 제한되어 토큰 가격이 제한되어 기술적 능력의 균형을 인정하는 것의 중요성을 강조했습니다.

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.

HTX Research는 DTAO가 도입 한 발전에도 불구하고 TAO 보상에 대한 실제 수요 동인 부족, 중첩 서브넷 간의 리소스 중복성 가능성 및 지속적인 유효성 검사기 중앙 집중화를 포함한 지속적인 과제를 식별합니다.

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.

HTX Research는 지속적인 성장을 보장하기 위해 체인 검증 가능성, 표준화 된 서브넷 성능 벤치마킹 시스템 및 거버넌스 또는 서비스 액세스와 같은 서브넷 토큰 유틸리티의 통합을 강조하여 투기 거래를 줄입니다.

Conclusion

결론

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.

Bittensor의 DTAO 업그레이드는 중앙 거버넌스 모델에서 벗어나 시장 중심 인센티브 시스템을 소개합니다. 최적의 리소스 할당 및 지속적인 사용자 참여를 달성하는 데있어 도전 과제는 계속 유지되지만 Bittensor의 아키텍처 및 경제 모델은 분산 된 AI에 대한 고유 한 프레임 워크를 제공합니다.

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

서브넷 토큰은 유형의 유틸리티가있는 도구로 발전함에 따라 Bittensor는 AI 생태계 내에서 경쟁적이고 협력적인 역학을 재구성 할 수있는 잘 배치되어 있습니다.

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

HTX Research는 이러한 개발을 계속 조사하고 AI 및 블록 체인 기술의 교차점에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공 할 것입니다.