Subnet Bittensor và Mô hình Kinh tế Mới

Bối cảnh

Mặc dù thị trường hạ nhiệt vào năm 2025, Bittensor, với tư cách là mạng lưới AI phi tập trung hàng đầu, vẫn tiếp tục phát triển tích cực. Vào tháng 2, Bittensor đã hoàn thành đợt nâng cấp mạng lưới lớn nhất của mình, giới thiệu mô hình kinh tế token mới có tên là Dynamic TAO (dTAO), giúp việc khám phá giá trị của các dự án subnet trở nên phi tập trung hơn thông qua cơ chế cạnh tranh thị trường. Vào tháng 3, YZi Labs đã đầu tư vào Tensorplex Labs để thúc đẩy sự phát triển của AI phi tập trung. Nhóm này phát triển các subnet và ứng dụng trên Bittensor, một lần nữa thu hút sự chú ý của thị trường đến hệ sinh thái Bittensor.

Tổng quan về Bittensor

Về bản chất, Bittensor là một mạng lưới hỗ trợ nhiều marketplace hoặc subnet AI phi tập trung, tất cả đều dựa trên một hệ thống token thống nhất. Các marketplace độc lập này hoạt động thông qua blockchain của Bittensor, cho phép mỗi thị trường tương tác với nhau và tích hợp vào một cơ sở hạ tầng điện toán duy nhất.

Bittensor bao gồm ba thành phần:

1. Subnet: Subnet là các marketplace cạnh tranh dựa trên cơ chế khuyến khích, tạo ra các sản phẩm kỹ thuật số cụ thể liên quan đến AI.

2. Blockchain Bittensor: Đóng vai trò là hệ thống lưu trữ hồ sơ, sử dụng token TAO để khuyến khích những người khai thác và xác thực tham gia vào các hoạt động của subnet.

3. Bittensor SDK: Cung cấp hỗ trợ cho các tương tác với người khai thác và xác thực trong subnet

Subnet và Cơ chế Token

Subnet là cốt lõi của Bittensor, với hơn 70 subnet hiện đang hoạt động. Mỗi subnet tập trung vào các tác vụ AI cụ thể và bao gồm những người khai thác (những người tạo ra sản phẩm AI) và người xác thực (những người đánh giá chất lượng). Mỗi subnet là một cộng đồng độc lập chuyên tạo ra các sản phẩm kỹ thuật số liên quan đến AI cụ thể, chẳng hạn như sức mạnh tính toán, không gian lưu trữ, suy luận AI, thu thập dữ liệu, v.v. Thành phần của một subnet bao gồm:

• Người khai thác: Chịu trách nhiệm sản xuất các sản phẩm kỹ thuật số, chẳng hạn như chạy các mô hình AI hoặc cung cấp tài nguyên tính toán.

• Người xác thực: Đánh giá chất lượng công việc của người khai thác để đảm bảo giá trị của đầu ra.

• Người tạo Subnet: Xác định cơ chế khuyến khích của subnet và quản lý hoạt động của nó.

Mô hình Kinh tế và Phần thưởng

Nền kinh tế token của Bittensor là cốt lõi của nó, với TAO mới được tạo ra được phân phối cho tất cả các subnet. Bản nâng cấp Dynamic TAO đã mang lại những thay đổi đáng kể cho việc phân phối phát hành, cấu trúc khuyến khích và mô hình kinh tế của hệ sinh thái Bittensor. Nó chủ yếu được chia thành ba phần: phân phối TAO dựa trên giá token Alpha của subnet, bơm Alpha vào các pool thanh khoản subnet và phân bổ thêm Alpha cho chủ sở hữu, người xác thực và người khai thác subnet.

Cụ thể:

• Token TAO：

◦ TAO là token mainnet của Bittensor, với nguồn cung tối đa là 21 triệu. Tương tự như mô hình cung của Bitcoin, nó có tính năng halving.

◦ Một block được tạo ra sau mỗi 12 giây, tạo ra 1 TAO trên mỗi block, tổng cộng khoảng 7.200 TAO mỗi ngày.

• Token Alpha（Token Subnet）：

◦ Mỗi subnet có token Alpha riêng, đại diện cho quyền sở hữu hoặc tham gia trong subnet.

◦ Mỗi subnet có thể tạo ra tối đa 2 token Alpha trên mỗi block, được phân phối như sau:

▪ 1 token Alpha: 18% cho người tạo subnet, 41% cho người khai thác và 41% cho người xác thực (phần thưởng được tích lũy theo hình thức lãi kép).

▪ Phần còn lại được bơm vào pool thanh khoản Alpha-TAO, với số lượng được tính bằng TAO được phân bổ cho subnet chia cho giá token Alpha, giới hạn tối đa là 1 token Alpha.

Giá trị token Alpha của một subnet càng cao, hiệu suất của subnet càng được phản ánh tốt hơn, có khả năng kiếm được nhiều phần thưởng TAO hơn và tạo thành một vòng phản hồi tích cực. Nghiên cứu cho thấy rằng các subnet có tính thanh khoản tốt có thể thu hút nhiều người tham gia hơn, từ đó làm tăng giá trị của chúng. Điều đáng chú ý là khi người dùng mua token Alpha trên chuỗi, điều đó tương đương với việc stake các token TAO tương ứng với những người xác thực cơ bản, cho phép họ cũng chia sẻ phần thưởng của token Alpha.

Mô hình Kinh tế và Khả năng của Vòng Phản hồi Tích cực

Điểm mấu chốt của mô hình kinh tế của Bittensor nằm ở việc liệu việc phân phối token TAO và Alpha có thể tạo ra một vòng phản hồi tích cực hay không. Nguồn cung và pool thanh khoản của token TAO và Alpha là rất quan trọng đối với nền kinh tế subnet. Giá trị token của một subnet càng cao, nó càng có thể kiếm được nhiều phần thưởng TAO hơn, dẫn đến tính thanh khoản tốt hơn và hình thành một chu kỳ tích cực. Ngược lại, giá trị token của một subnet càng thấp, nó càng nhận được ít phần thưởng TAO hơn, dẫn đến tính thanh khoản kém hơn. Điều này có thể khiến người khai thác và người xác thực rời đi, cuối cùng biến subnet thành một "thị trấn ma".

Ngoài ra, token subnet có đặc điểm là lưu thông thấp và FDV (Định giá Pha loãng Hoàn toàn) cao. Trong giai đoạn khởi động nguội của một subnet, tỷ lệ lưu thông có thể thấp hơn 2% tổng nguồn cung, với việc phát hành token liên tục theo thời gian. Do đó, các subnet cần các mô hình kinh doanh bền vững để đảm bảo sự phát triển ổn định.

Hệ sinh thái Subnet

Hệ sinh thái subnet của Bittensor là lợi thế cạnh tranh cốt lõi của nó. Hiện tại, nó đã mở rộng lên hơn 70 subnet, bao gồm các ứng dụng đa dạng từ tài nguyên tính toán và triển khai mô hình AI nguồn mở đến giao dịch định lượng. Dưới đây là một số subnet:

Kết luận

Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, nhu cầu về AI phi tập trung đang gia tăng. Các mô hình AI tập trung truyền thống phải đối mặt với những thách thức như quyền riêng tư dữ liệu, chi phí tính toán và khả năng truy cập. Bittensor, thông qua mô hình subnet của mình, phân phối tài nguyên tính toán, đào tạo mô hình và xử lý dữ liệu cho những người tham gia trên toàn thế giới, cung cấp một giải pháp độc đáo. Trong tương lai, sự phát triển của Bittensor sẽ phụ thuộc vào tính bền vững của các subnet, sự phục hồi của điều kiện thị trường và những đột phá hơn nữa trong công nghệ AI. Chỉ thông qua sự tăng trưởng của các subnet chất lượng cao, Bittensor mới có thể duy trì vị trí dẫn đầu trong lĩnh vực AI phi tập trung.