Амбициозный AI-Лего, делающий алгоритмы составляемыми

Рыночные тренды меняются, несколько секторов вновь начинают активизироваться.

Помимо сферы биткоина, которая находится в центре внимания, AI-отрасль — как одна из самых устойчивых горячих тем этого года — продолжает оставаться ареной для появления новых «ф妖币».

Помимо популярных токенов FET, RNDR и OCEAN, недавно за последний месяц токен под названием TAO вырос в цене в 3 раза, а проект за ним — Bittensor — редко подвергается глубокому анализу на китайском рынке.

А на другом берегу реакция идет гораздо быстрее, чем у нас.

Резкий рост цен вызвал у проницательных инвесторов ощущение возможности. В четверг сообщество проекта Bittensor объявило, что известные крипто-VC Pantera и Collab Currency стали держателями TAO и будут оказывать дополнительную поддержку развитию экосистемы проекта.

VC-компании умеют ловить тренды и активно их развивать.

Что же такого особенного в TAO, который так быстро вырос в цене? Какие отличительные особенности у его нарратива, продукта и токеномики по сравнению с мейнстримовыми проектами AI-отрасли?

В этом выпуске мы подробно рассмотрим Bittensor: его контекст в отрасли, цели проекта, техническую составляющую, оценку токена и многое другое, чтобы помочь вам с анализом и принятием решений.

Не спешите, сначала разберемся с инвестиционной логикой Crypto + AI Любой рост токена подкреплен базовой инвестиционной логикой и крупным нарративом отрасли. Перед изучением TAO стоит взглянуть на общую картину AI-индустрии.

AI в эпоху пузыря облигаций Концепция токенов, связанных с AI, очень популярна, но даже без криптовалют интерес к AI остается высоким.

Данные CB Insights показывают, что в 2023 году интерес к генеративному AI значительно вырос, общий объем инвестиций в компании и проекты, связанные с AI, взлетел до 14 миллиардов долларов; в прошлом году эта цифра составляла всего 2,5 миллиарда.

Источник: CB INSIGHTS

Следовательно, за TAO, RNDR или FET стоят не только поверхностные факторы, такие как ChatGPT или Nvidia, — за ними скрываются более глубокие драйверы.

Известный отраслевой эксперт Артур Хейс в недавнем блоге описал возможную или уже происходящую ситуацию — массовый приток капитала в AI, вызванный пузырем облигаций.

По оценкам, в ближайшие 3 года глобальный долг правительств, в первую очередь США, из-за дефицита бюджета придется реструктурировать и выпускать новые облигации на сумму около 33,58 трлн долларов.

Когда правительство выпускает облигации и обещает выплатить долг по их истечении, высокий процент по ним означает, что большая часть средств идет на покупку государственных облигаций, что поглощает капитал частного сектора (государственного и муниципального), что, в свою очередь, сжимает возможности для финансирования других предприятий или ведет к падению фондового рынка.

Артур считает, что Федеральная резервная система США вынуждена будет печатать деньги для покупки своих долгов, что снизит влияние на частный сектор; и это, по прогнозам, приведет к значительному росту денежной массы в мире к 2026 году — даже превысит показатели периода COVID.

Куда же пойдет эта избыточная денежная масса?

«Деньги потекут в новые технологические компании, обещающие в зрелости приносить бешеную прибыль. Каждый пузырь ликвидности в истории сопровождался появлением новых технологий, привлекающих инвесторов и капитал».

В 90-х годах был интернет-бум, после кризиса 2008 — реклама и социальные сети; а сейчас — AI.

Возможно, именно это и является одной из глубинных причин, почему в этом году так много инвестиций в генеративный AI. Технология GPT очевидна, но в более широком контексте она — лишь одна из ярчайших жемчужин в потоке капитала, и тренд массового вливания капитала в AI уже очевиден.

Crypto + AI: нарративные направления Деньги пришли — следующий вопрос: во что инвестировать? Давайте подробнее рассмотрим инвестиционную логику Crypto + AI.

Это давно известный факт: AI по сути — это передовые производительные силы, быстро развивающиеся благодаря трем ключевым элементам: данным, алгоритмам и вычислительным мощностям; криптовалюта и блокчейн — скорее, отношения производства, которые через стимулы, координацию и организационные изменения способствуют развитию этих трех элементов.

Какие токены могут повысить эти три элемента — те и могут стать объектами внимания.

Пока не будем обсуждать реализуемость, но в предыдущих проектах мы видели два основных нарратива:

• Crypto + данные: AI требует огромных объемов данных для обучения моделей. Блокчейн может стимулировать участников предоставлять данные через механизмы вознаграждения или использовать децентрализованное хранение данных, чтобы обеспечить более демократичный и распределенный процесс обучения.

В рамках этого нарратива выгодными могут быть инфраструктурные криптовалюты, например Filecoin, активно продвигаемый Артуром.

• Crypto + вычислительные мощности: для реализации AI-моделей нужны мощные вычислительные ресурсы. Крупные компании или поставщики вычислительных ресурсов обладают ими, но также есть возможность привлечь распределенные ресурсы — например, личные видеокарты или устройства — и получать за это вознаграждение в криптовалюте.

В этом случае выигрышными могут стать такие криптовалюты, как RNDR и другие проекты, предоставляющие вычислительные мощности.

Что касается алгоритмов, то тут действует другая логика.

• Crypto + алгоритмы: в отличие от двух предыдущих, это ресурсно-емкая сфера. Алгоритмы — это технически сложные разработки, которые постоянно улучшают AI-компании, и их создание — секрет успеха и барьер входа. Невозможно просто так, за счет стимулов в криптовалюте, «создать» лучший алгоритм с нуля; логика поощрения и координации в создании алгоритмов не работает.

(Примечание: любой AI-модель — результат обучения алгоритма, строго говоря, алгоритм и модель связаны по порядку. Но для удобства в дальнейшем я буду смешивать эти понятия.)

Однако можно стимулировать существующие алгоритмы, чтобы выбрать из них лучший — как это делают оракулы, поощряя конкуренцию и отбор лучших источников данных.

На данный момент таких проектов, явно выделяющихся, немного, и Bittensor — один из них. Он не создает данные и не предоставляет вычислительные мощности напрямую, а использует блокчейн и механизмы вознаграждения для координации и отбора алгоритмов, формируя рынок свободной конкуренции и обмена знаниями в области AI (моделей).

Объяснение Bittensor: AI-Лего — делаем алгоритмы комбинируемыми Звучит сложно?

Для простоты можно кратко описать Bittensor так: «Мы не создаем алгоритмы, мы — перевозчики качественных алгоритмов».

Зачем перевозить алгоритмы? Посмотрите на текущую ситуацию в AI-индустрии.

Игроки в AI-отрасли сейчас используют изолированные модели и алгоритмы. В условиях конкуренции невозможно, чтобы разные компании учились друг у друга и совместно развивались; это означает, что с точки зрения поставки AI — конкуренция нулевая: выиграл один — остальные проиграли.

Источник: официальный сайт Bittensor

Для победителя это — нормально.

Но Bittensor считает, что такая ситуация тормозит прогресс AI и снижает эффективность инноваций. Изолированные модели и сервисы, выбирающие только победителя, означают, что при разработке новых моделей приходится начинать с нуля.

Например, модель A хорошо владеет испанским, модель B — программированием. Когда пользователь хочет, чтобы AI объяснил код с комментариями на испанском, лучше бы объединить их усилия, но сейчас это невозможно.

Кроме того, из-за необходимости разрешения владельца модели для интеграции сторонних приложений, ограниченные функции означают ограниченную ценность, и весь потенциал AI-отрасли не реализуется.

Поэтому главная цель Bittensor — сделать так, чтобы разные AI-модели могли взаимодействовать, учиться и комбинироваться, создавая более мощные модели и лучше обслуживая разработчиков и пользователей.

Эта идея и подход напоминают нам несколько лет назад, во время DeFi Summer — «Лего» для финансов.

Стейблкоины, кредиты, пулы ликвидности — все эти компоненты открыты и без разрешений, их можно комбинировать как конструктор, создавая новые продукты и услуги.

Аналогично, алгоритмы для обработки изображений, текста или аудио могут объединяться для решения различных задач, формируя AI-Лего.

Для Bittensor это означает, что проект не занимается собственными вычислениями или сбором данных для обучения на блокчейне, а мобилизует все сторонние AI-модели для совместной работы.

Теоретически, используя подход «Лего AI», Bittensor сможет быстрее и эффективнее расширять свои AI-функции, чем изолированные модели.

Но насколько реальные поставщики AI-моделей согласятся участвовать, как будет развиваться бизнес, и сможет ли это реализоваться — покажет время.

Механизм майнинга и стимулов: создание оракула AI Обеспечить взаимодействие разных AI — очень амбициозная задача. Как ее реализовать?

Bittensor предлагает создать блокчейн-сеть, которая будет функционировать за счет майнинговых стимулов и координации.

В основе — дизайн параллельных цепочек (парачейнов) на базе Polkadot, то есть отдельная цепочка для взаимодействия AI-моделей, с собственным токеном $TAO для стимулирования.

Чтобы понять работу этой цепочки, нужно разобраться в трех вопросах:

1. Какие роли есть в этой цепочке?

2. Чем эти роли занимаются и как связаны?

3. Какие действия участников стимулируются токеном?

Роли и функции в цепочке:

Майнеры: можно считать поставщиками AI-моделей со всего мира. Они размещают свои модели в сети Bittensor и предоставляют их для использования. Разные типы моделей формируют субсети, например, для изображений или звука.

Валидаторы: участники сети, оценивающие качество и эффективность AI-моделей. Они ранжируют модели по производительности для конкретных задач, помогая пользователям находить лучшие решения.

(Примечание: сейчас валидаторы, похоже, — это в основном структуры, связанные с командой проекта, что не очень децентрализовано. Но по мере развития сети, возможно, сюда подключатся и другие организации.)

Номинаторы: держатели токенов, делегирующие их валидаторам в знак поддержки. Можно сравнить с залогом в DeFi, когда вы делегируете свои токены для получения дохода.

Пользователи: конечные потребители AI-моделей. Это могут быть частные лица или разработчики, создающие приложения на базе AI.

Связь между ролями:

Пользователь ищет лучший AI-модель, валидатор отбирает модели по задачам, майнеры предоставляют свои модели, номинаторы выбирают поддержку валидаторов.

Проще говоря, это открытая цепочка спроса и предложения AI: кто-то предоставляет модели, кто-то оценивает их, кто-то использует лучшие результаты.

Источник: ReveloIntel

На схеме видно, что пользователь вводит свои требования, валидатор маршрутизирует их к майнерам; майнеры дают ответ, валидатор оценивает качество, и в итоге результат возвращается пользователю.

За что награждается токен TAO?

• Валидаторы: чем точнее и последовательнее они оценивают AI-модели, тем больше получают наград. Для этого они должны заложить определенное количество TAO.

• Майнеры: предоставляя свои модели по запросам пользователей, они зарабатывают TAO за вклад.

• Номинаторы: делегируют свои TAO валидаторам, получая аналогичные награды за стейкинг.

• Пользователи: платят TAO за выполнение задач, то есть используют их как плату.

В идеале, разные AI-модели в сети будут сотрудничать, а разные задачи — показывать разную эффективность моделей; поскольку все узлы видны в сети, модели могут учиться друг у друга и адаптироваться под задачи.

Источник: ReveloIntel

Более подходящая аналогия — это «оракул» AI. В DeFi оракулы предоставляют лучшие цены для приложений, а в Bittensor — лучшие модели для пользователей.

Как стать валидатором или майнером? Вопрос технический и требует разработки, поэтому здесь не будем углубляться. Заинтересованные могут ознакомиться с официальной документацией.

$TAO : как оценить токен?

Токеномика

По официальным данным, Bittensor стартовал в 2021 году с «честного запуска» (без предварительной добычи токенов), токен называется TAO.

Общий объем — 21 миллион (в честь BTC), с четырехлетним циклом халвинга: каждые 1050 тысяч блоков награда уменьшается вдвое. Всего произойдет 64 халвинга, последний — в августе 2025 года.

По расчетам, чтобы полностью добыть все токены по такому циклу, потребуется около 256 лет.

Сейчас каждые 12 секунд в сеть поступает один TAO. Приблизительно за сутки добывается 7200 токенов, половина — майнерам, половина — валидаторам.

Стартовая модель — без VC, приватных раундов, ICO/IEO/IDO или резервов фонда, то есть чисто майнинговая.

За каждую добытую партию TAO распределяется между валидаторами и майнерами.

Однако на сайте проекта указаны такие крупные инвесторы, как DCG, GSR, Polychain и Firstmask.

Можно предположить, что большинство валидаторов связаны с официальными структурами Bittensor, и добытые токены остаются у них, а затем распределяются через маркет-мейкеров.

Также крупные организации могут выступать в роли валидаторов или майнеров, участвуя в добыче TAO.

Как уже упоминалось, Pantera и другие криптоVC недавно стали держателями TAO. Поэтому Bittensor — стартовал честно, но не полностью без участия VC.

В новом цикле рынка модель «VC продает на вторичке» уже не в моде, и TAO с его «честным стартом и привлечением капитала» — по сути, максимально честный подход.

Рынок и оценка

Если смотреть только на рыночную динамику, цена TAO с минимальных значений выросла более чем в 5 раз.

Но и другие AI-проекты показывают хорошие росты. Например, RNDR с начала года вырос примерно в 5 раз.

Поэтому чисто по абсолютным показателям оценка токена не очень информативна.

Если сравнить с другими популярными AI-проектами, то по рыночной капитализации TAO сейчас уступает RNDR, но из-за долгосрочного механизма халвинга его рыночная капитализация относительно полностью разбавленной — одна из самых низких среди подобных проектов, что говорит о относительно низкой текущей ликвидности и высокой цене.

Изначальный график: пользователь @Moomsxxx, цена TAO по состоянию на момент публикации — расчет автора.

Низкая ликвидность иногда способствует более быстрому росту цены. При этом, при условии неизменной цены ($160), ежедневный выпуск 7200 TAO и текущий объем торгов (около 5 млн долларов в день) позволяют легко поглотить возможные продажи.

Если рассматривать не только TAO, то оценка токена должна сравниваться с похожими по бизнес-модели проектами.

Как уже говорилось, Bittensor — это crypto + алгоритмы/модели, и в строгом смысле его нельзя напрямую сравнивать с проектами вроде RNDR, предоставляющими базовые вычислительные мощности.

По данным исследования AI-отрасли от Nansen, Bittensor попадает в категорию «Model Training» (обучение моделей), среди конкурентов — Gensyn и Together, причем первый получил поддержку от a16z.

Но у обоих этих проектов пока нет публичных токенов, поэтому сравнивать их рыночную капитализацию с TAO — невозможно.

Источник: исследование Nansen

Соучредитель Omnichain Capital, Давид Аттерман, в блоге мая этого года предложил более радикальный подход — сравнить Bittensor напрямую с OpenAI.

Интересно, что он подчеркнул, что у него нет позиции по TAO, чтобы сохранить объективность.

Поскольку основная деятельность — обучение моделей и предоставление их пользователям, один — закрытая компания, другой — координация глобальных AI-моделей, оба в итоге делают одно — улучшают использование AI.

Учитывая, что ранее OpenAI получила оценку около 300 млрд долларов в частных раундах от Microsoft, а текущая FDV TAO — около 3,6 млрд долларов, можно сказать, что у TAO есть примерно 8-кратный потенциал роста.

Я не полностью разделяю такую методику оценки, поскольку фундаментальные показатели, темпы роста и рыночные фокусы Web3 и Web2 сильно различаются. Оценка в 8 раз — скорее ориентир, а окончательное решение зависит от внутренних факторов, новостей и инвесторского интереса.

Вывод Подытоживая, можно сказать, что TAO/Bittensor — это не только один из вариантов нарратива в AI-области, но и пример подхода, при котором проект не занимается производственными ресурсами (вычислительными мощностями и данными), а сосредоточен на координации отношений производства — взаимодействии, конкуренции и оптимизации AI-моделей.

Этот нарратив действительно привлекателен, но ключевые вопросы — интеграция моделей, централизация валидаторов, оценка качества моделей — не решаются простым whitepaper. AI — очень простая по сути технология, но бизнес-игры — уже нет. Убедить больше участников с токенами и заставить технологические компании сотрудничать — сложная задача, требующая времени и усилий.

Кроме того, вне зависимости от фундаментальных показателей, рост токена показывает, что рынок в целом позитивно воспринимает концепцию AI-отрасли. Учитывая, что в нишевых сегментах у Bittensor пока нет конкурентов такого масштаба, TAO может получить дополнительные бенефиты в общем крипто-ралли по AI. Но из-за отсутствия четких сравнительных оценок и метрик, вопрос о долгосрочной перспективе остается открытым.

Следить за новостями проекта и за внезапными изменениями в торговых объемах — возможно, более практичный подход.