Bittensor の詳細な分析: サブネットで期待できるプロジェクトは何ですか?

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Bittensorエコシステムは、ダーウィンの競争と$TAOインセンティブを通じて分散型AIイノベーションを促進します。

原題: Bittensor エコシステムへ
原著者: 0xJeff、AI 投資家
原訳: Lvdong Xiao deep

編集者注: 著者は、「ダーウィンの AI」を通じて分散型 AI の開発を促進する Web3 プラットフォームである Bittensor エコシステムを紹介しています。著者は暗号通貨と AI に対する情熱を共有し、データの所有権やプラットフォームの安定性の問題など、集中型 AI 製品の利便性と潜在的なリスクについて考察しています。 Bittensor は、競争とインセンティブのメカニズム、$TAO トークン、サブネット構造を使用して、AI モデルの自然選択と進化を促進し、投資家の注目を集めています。

以下は原文です（読みやすく理解しやすいように原文を再編成しています）。

暗号通貨は、私にとって常に魅力的なものでした。私にとって学ぶべき新しいことが常にあります。私はもともと好奇心が強く、技術者の人たちに「くだらない」質問をたくさんして、彼らの洞察を得たり、貴重な経験から学んだりするのが大好きです。

人工知能 (AI) も例外ではありません。実際、物事は驚くほど速いペースで動いています。 Web2 技術の大手企業はモデルの改善を続けており、主要なアプリケーションでは AI を活用してさまざまな AI 主導のユースケースを立ち上げています。

· @canva は、技術的なバックグラウンドを持たないアーティストやクリエイターでも簡単にインタラクティブな体験を構築し、AI で作品を強化できる AI ツールをリリースしました。

· @YouTube は、クリエイターが動画のバックグラウンドミュージックを生成できる新しい AI ツールを導入しました。

· Grab などの配車プラットフォームは、販売業者やドライバーパートナーをサポートするためにエージェント AI を導入しています。

· Lazada などの電子商取引プラットフォームでは、販売者が販売、マーケティング、顧客サービスを改善できるように、生成 AI (GenAI) ツールを導入しています。

このような例は無数にあります。生成 AI とエージェント AI を活用してワークフローを改善する実際のユースケースは、エンタープライズユーザーと小売ユーザーの間で採用が拡大し続けています。

これらのテクノロジーの利点は、すぐに利用できることです。ほとんどどこでも無料または低コストのソリューションを見つけることができます。利益は金銭的コストをはるかに上回ります。

しかし、これらの AI 製品を使用する際の隠れたトレードオフを見落としている人が多くいます。たとえば、次のようなものがあります。

・あなたのデータの所有者は誰ですか?

· 他の誰かがあなたのアイデアを採用して競合製品を開発する可能性がありますか?

· プラットフォームは安全ですか?データが漏洩してしまうのでしょうか？

· プラットフォームがダウンした場合 (AWS がかつてそうであったように)、ビジネスは停止しますか?顧客の資金は危険にさらされていますか?

· プラットフォームにはいつでもアクセスできますか?本人確認は必要ですか？プラットフォームが停止した場合、製品やビジネスは存続しますか?

他にも多くの問題があります（まだ読んでいない方は、前回の記事で詳しく解説しています）。

中央集権的なプレイヤーは権力を集中しており、彼らの決定は（意図せず）あなたの人生に大きな影響を与える可能性があります。

それは問題ではないと言う人もいるかもしれません。おそらく、これらのツールをあまり使用していないか、これらの企業がユーザーの利益のために行動すると信頼しているからでしょう。それはいいです。これらの AI スタートアップ企業は巨大な市場に参入しているので、投資を検討してもよいかもしれません。しかし、問題はそれができないということです。 @ycombinator やトップクラスの VC 企業に所属していない限り、こうした投資機会は得られません。

一方、Web3 AIには投資可能なAIエコシステムが数多く存在し、チームは分散型AI製品とサービスをユーザーに提供することに尽力しています。投資する価値のある分散型 AI (DeAI) エコシステムの最も優れたものの 1 つは、@opentensor (Bittensor) です。

Bittensor: ダーウィン主義の AI

Bittensor は、自然淘汰を通じて AI の進化を推進する「ダーウィン主義の AI」のカテゴリに分類されます。これを「ハンガーゲーム」の AI 版だと想像してください。各サブネットには独自の「ハンガーゲーム」があり、「マイナー」が参加者 (または「トリビュート」) として参加します。彼らは独自のモデルとデータを使用して、特定のタスクで互いに競争します。最も適合したモデル（最もパフォーマンスの優れたモデル）のみが報酬を受けます。弱いモデルは置き換えられるか、進化します（トレーニング、チューニング、または他のモデルからの学習によって）。時間が経つにつれて、より堅牢で多様性に富んだ、高性能な AI エコシステムが実現します。

Bittensor の特に興味深い点は、さまざまな利害関係者間のインセンティブを調整することを目的とした競争とインセンティブのメカニズムです。以下のツイートで、Web3 AI エージェントチームが直面している課題について概説しています…

要約: 現在のエージェントトークンは、投機家やチームが誇大広告を作成するための優れたツールですが、ユーザーの獲得と維持には適しておらず、特に価格が下落しているときは、才能のある人材 (開発者、創設者など) を維持するためのインセンティブメカニズムとしても適していません。

Bittensor は、$TAO 排出量をサブネットに割り当てる市場主導のメカニズムを通じてこの問題を解決し、チームの運用を奨励してサポートします。市場は、サブネット内で $TAO をステーキングすることによって、どのサブネットがより多くの排出を受け取るかを決定します。ステークされると、$TAO は Alpha サブネットトークンに変換されます。ステークする人が増えるほど、アルファトークンの価格が上がり、（アルファトークンの形で）発行される量も増えます。

TAO の発行メカニズムは BTC と非常に似ており、合計 2,100 万トークンに固定されており、4 年ごとに半減します (毎日 7,200 $TAO がサブネットに発行されます)。最初の$TAO半減期は2026年1月5日頃に発生し、流通供給量が1,050万トークンに達すると予想されています。

なぜこれが投資家にとって重要なのか

ここでは技術的な詳細には立ち入りません。トレーディング/投資の観点から見て、Bittensor が最もエキサイティングなエコシステムの 1 つである理由を共有したいと思います。

上記のダイナミクスに加えて、Alpha サブネットトークンを取引する場合、取引とマイニングを同時に行っているように感じられます。

これは、Alpha トークンの価格が上昇するたびに、価格上昇を感じられるだけでなく、$TAO の発行（Alpha トークンの形で）も受け取ることができるためです。

サブネットのパフォーマンスが非常に優れ、ランキングが上昇した場合、最初にステークした $TAO は大幅な価格上昇と発行量の急増を経験します。サブネットに $TAO をステークする方が早いほど、年間利回り (APY) が高くなります (市場がまだ追いついておらず、ステークする人が少なく、$TAO も少ないため)。

dTAO vs Solidly

Solidly の ve(3,3) では、長期的なロックインと継続的な参加が必要です。誤った投票（間違った LP プールへの投票）によって生じた排出損失は、すべての保有者が負担します（排出は売却され、すべてのトークン保有者の価格が下がります）。

dTAO では長期のロックアップは不要で、誰でもいつでも出入りできますが、サブネットへのステーキングには十分なデューデリジェンス (DYOR) が必要です。間違ったサブネットに投資すると、大きな損失につながる可能性があります (簡単に撤退でき、ロックイン期間がないため)。

しかし、FDV（完全希薄化後評価額）が高すぎます。 5億ドルを超えるFDVのサブネットに投資するにはどうすればいいでしょうか?

サブネットはまだ初期段階にあるため、FDV はここでは最適な指標ではない可能性があり、短期から中期の取引を行う場合は、Market Cap (MC) の方が適している可能性があります。

インフレが懸念される場合は、18%/41%/41% の排出量の分割を理解しておくと役立ちます。これらは、それぞれサブネット所有者、バリデーター、マイナーが獲得した排出量（アルファトークン単位）です。ステーカー/アルファトークン保有者は、ステーキング時にバリデーターに$TAOを委任するため、バリデーターの41%の部分から利益を得ることができます。

多くのサブネット所有者は、信頼の証として、発行によって受け取った Alpha トークンを保持し続けており、バリデーターやマイナーと積極的に対話して、プロジェクトに対する強気の姿勢を維持し、大量のトークンの販売を回避しています (この情報は taostats で確認できます)。

Bittensor エコシステム内の傾向を詳しく見てみると、次のグラフが最もよく分かります。

出典: taoapp

2 月に dTAO がリリースされて以来、Root (Bittensor インセンティブシステムを管理する元のサブネット) の %TAO は減少し続けていますが、サブネットの %TAO は増加し続けています。これは、ステーカー/投資家がリスクを負うことにますます意欲的になっていることを意味します (Root ネットワークでのステーキングの保守的な APY は、Alpha サブネットトークンの価格上昇がない場合、約 20 ～ 25% です)。

この傾向は、サブネットチームが製品をリリースする速度と一致しています。 dTAO の立ち上げ以来、チームはオープンに構築し、ユーザーが望む製品を開発し、迅速に反復して製品市場適合 (PMF) を見つけ、ユーザーを獲得し、実際の有用性と大きな収益を迅速に生み出す必要があります。このエコシステムに参加して以来、チームの開発スピードが他のエコシステムよりもはるかに速いことを実感しています（競争とインセンティブ配分のメカニズムによる）。

これで、サブネットとその独自の投資 DeAI ユースケースについて説明します。

主要なサブネットとユースケース

PMF を使用して製品をリリースし、一般ユーザーを対象として、プロフェッショナルビルドと継続的なパブリックビルドを実行するのに最も優れていると考えられているチームは @rayon_labs です。

- SN64 (Chutes)、SN56 (Gradients)、SN19 (Nineteen)。

Chutes — サーバーレスで AI を簡単に導入できるインフラストラクチャを提供します。最も良い例は、最近の AWS の障害です。集中型プロバイダーに依存している場合、単一障害点があるため、AI アプリケーションが停止する可能性があります (資金の損失や脆弱性につながる可能性があります)。

Gradients — コーディングの知識がなくても、誰でも Gradients を使用して独自の AI モデルをトレーニングできます (特定のユースケース、画像生成、カスタム LLM 用)。最近発売されたv3は同等の製品よりも安価です。

Nineteen - 高速でスケーラブルな分散型 AI 推論プラットフォームを提供します (誰でもテキストおよび画像生成のユースケースに使用でき、他のツールよりもはるかに高速です)。

さらに、Rayon は、使いやすいドラッグアンドドロップノードスタイルの AI エージェント構築プラットフォームである Squad AI エージェントプラットフォームを立ち上げており、コミュニティで幅広い関心を集めています。

これら 3 つのサブネットは、合計 $TAO 排出量の 1/3 以上を所有しています。これは、チームがオープンに構築し、ユーザーが望む優れた製品を提供できる能力の証です (Rayon は、多くのサブネット所有者から第 1 チームとして称賛されています)。

· Gradients は 1 か月で 13 倍に成長しました (現在の時価総額は 3,200 万ドル)。

· Chutes は 2.3 倍に成長しました (時価総額 6,300 万ドル)。

· Nineteen は 3 倍に成長しました (時価総額 1,800 万ドル)。

特にChutes（現在第1位のサブネット）の採用率を考えると、この傾向はすぐには止まりそうにありません。

Rayon Labs サブネット以外にも、タンパク質折り畳み、ディープフェイク/AI コンテンツ検出、3D モデル、取引戦略、ロールプレイング LLM など、興味深いチームが多数あります。まだすべてを調べているわけではありませんが、特に「予測システム」(taopill) のサブネットが最も理解しやすいと思います:

SN41 @sportstensor

@AskBillyBets でご存知かもしれません。 Sportstensor は、Billy の意思決定を支援する一種のインテリジェンスです (Billy を率いるコアチームは、DeAI に投資し、Bittensor サブネットのバリデーターおよびマイナーでもある VC の @ContangoDigital です)。

SN41 がユニークなのは、Sportstensor モデルを提供している点です。これは、スポーツの結果を予測するための最高のモデルとデータセットを持つマイナー間の競争です。

例: 最新の NBA リーグでは、人気の賭け方 (お気に入りのチーム) に従うと、精度/勝率は約 68% になります。これは、優勝候補に賭けることで誰もが大金を稼げるということでしょうか?いいえ、彼らは実際にお金を失いました。各お気に入り馬に 100 ドルずつ賭けると、投資収益率 (ROI) がマイナスとなり、約 1,700 ドルの損失が発生します。

お気に入りのチームが勝つ可能性は高くなりますが、オッズが高くなると、予想が当たったときに獲得できる金額が少なくなります。人々は優勝候補に賭ける傾向があるため、勝ち目のないチームのオッズが低くなります。つまり、勝ち目のないチームを正しく選べば、大金を儲けることができるということです。

ここで Sportstensor モデルの出番となります。マイナーは、独自のデータ（無料または独自のもの）を使用して独自の機械学習モデル（モンテカルロ、ランダムフォレスト、線形回帰など）を実行し、最良の結果を得ます。 Sportstensor は、これらの結果の平均/中央値を市場における優位性を特定するための情報として利用します。

実際の市場オッズは 25:75 である可能性がありますが、モデルでは 45:55 のオッズが表示される場合があります。この15ポイントの差が有利です。モデルがそのような利点を多く発見した場合、高い勝率を持たなくても長期的にはプラスの ROI を蓄積することができます。

彼らの完全な取引レポートを確認してください（さらに詳しく知りたい場合）。

以下は彼らの最新レポートで共有されたモデルの結果ですが、数字はかなり驚異的です。チームはまた、初期バッファーとして 10,000 ドルを備えた毎月の賭け基金を運営し、その利益を使って賭けを続けています。月末には、利益を使ってアルファトークンを買い戻します。チームは3月に約1万8000ドルの利益を上げた。

インテリジェンスをどのように使用するかによって、結果も大きく異なる可能性があります。たとえば、スマートウォッチには 35:65 と表示されていても、実際の市場オッズは 40:60 である可能性があります。これに賭ける人もいるかもしれませんが、差が小さく、十分な利点がないため、賭けないかもしれません。ビリーは、スポーツテンソルとは異なる方法でインテリジェンスを使用します。（まだ初期段階であるため、継続的にプラスの ROI を実現する方法はまだ誰も知りません。）

Sportstensor は、ユーザーが簡単に洞察を理解し、それに基づいて賭けの決定を行うことができるダッシュボードを作成することで、そのインテリジェンスをさらに収益化することを計画しています。

このチームの製品には多様な開発方向性があるため、私は個人的にこのチームが好きです。ビリーがいかに注目を集め、スポーツファンを興奮させて賭けを追いかけさせるかを見てきました。複数のスポーツを網羅するチームが存在するため、プロキシは人々の交流、賭け、感じ方を変える可能性があります。

SN44 @webuildscore

Score は当初 Sportstensor に似た製品を開発していましたが、将来の出来事を予測する能力がより大きな価値をもたらす可能性があることに気づき、コンピュータービジョンに目を向けました。

これを理解するには、画面上のものを分析するコンピュータービジョン、画面上のオブジェクトを理解し、データを見つけて注釈を付ける AI、さまざまなアルゴリズムを使用して結論を導き出す (プレーヤーが特定の動きをする確率など)、そしてこれらすべてをプレーヤーのパフォーマンスを向上させる (および才能を早期に特定する) ために使用できる汎用スコアに変換することが必要です。

マイナーはオブジェクトをマークするために競争します (これがマイナーの主な目的です)。 Score は、内部アルゴリズムを使用して結論を導き出します (現時点では)。

選手を評価すると（チェスやリーグ・オブ・レジェンドのイロレーティングに似ていますが、より細かく動的で、選手の決定とその影響に基づいてゲームごとに動的に変化します）、クラブのオーナーとして、選手が非常に若いときに才能を見抜くなど、さまざまなことができます。子どもの試合のビデオ映像がある場合は、プロの試合と同じ方法で分析します。これはサッカー界全体を定量化する統一されたアプローチです。

Score は独自のデータを通じてスコアと洞察を収益化し、データブローカー、クラブオーナー、スポーツデータ企業、ブックメーカーに販売できます。

まもなく、ユーザーは Score のセルフサービスプラットフォームにビデオをアップロードし、マイナーに注釈を付けてもらうことができるようになります。通常、サッカーの試合のビデオに注釈を付けるには何時間もかかりますが、マイナーはわずか10〜12分で90分の試合に注釈を付けることができ、これは他のプラットフォームよりもはるかに高速です。ユーザーは、注釈付きデータを独自のモデルやユースケースに使用できます。

Score が気に入っているのは、スポーツだけでなく、自動運転車やロボットなどの分野にも応用できるからです。データのゴミが散乱している世界では、高品質の独自データは非常に貴重です。

SN18 @zeussubnet

これは、最近注目を集めている新しいサブネットです。まだチームと話をする機会はありませんが、製品は非常に興味深いです。

Zeus は、従来のモデルよりも優れた性能を発揮し、より高速で正確な予測を提供するように設計された、機械学習ベースの天気/気候予測サブネットワークです。

天気を正確に予測することで商品価格の予測精度が向上するため、この情報はヘッジファンドに非常に求められています (ヘッジファンドは商品取引で勝てば数億ドルの利益が得られるため、この情報に何百万ドルも支払うことをいといません)。

Zeus サブネットは新しく、最近サブネット 18 を取得しました。その Alpha トークンは過去 7 日間で 210% 上昇しました。

興味深いが、まだ詳細に調査されていないその他のサブネットワーク

· @404gen_ SN17 — AI 生成の 3D アセットのインフラストラクチャ。ゲーム、AI キャラクター、仮想ホストなどの 3D モデルを作成します。最近の @unity との統合により、シームレスな 3D モデル生成が可能になり、Unity の月間アクティブユーザー 120 万人のクリエイティブワークフローが変革されました。

· @metanova_labs SN68 - 分散型科学 (DeSci) 創薬ネットワークは、創薬を協力的で高速な競争に変え、コストや時間などの従来の課題に対処します (従来のプロセスでは 10 年以上かかり、数十億ドルのコストがかかります)。

他にもたくさんありますが、詳しく調べたらまたシェアします。最も理解しやすいところから始めます（私は技術者ではないので）。