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    TAO一周1.6倍涨幅 降息行情轮动至AI板块

    作者:Revc,金色财经

    前言

    自美联储开启降息周期以来,加密资产市值增加超三千亿美元,近一周MEME、AI和公链板块轮动,而Bittensor(TAO)以七天近66%涨幅的爆发表现领涨AI和公链板块,币价创18个月新高。具有强叙事性和广阔应用前景的项目更容易受到资本和用户的青睐,下文我们分析Bittensor的爆发逻辑,找到本轮周期的投资节奏。

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    Bittensor亮眼表现因素探究

    Bittensor 在过去一周的崛起归因于技术进步、战略合作伙伴关系开拓、社区情绪以及广泛的市场动态等因素相结合,这些因素有利于 AI 和区块链交叉领域的项目表现,因为过去一年资本市场的主题就是AI经梳理,Bittensor上涨的具体原因有以下几点: 

    技术升级和创新:

    Bittensor宣布发布 Bittensor v8.0.0,通过新的 BTCLI Bittensor SDK引入了显着的性能增强。BTCLI是用来和 Bittensor 网络进行交互的工具,本次重新写了代码,使得交互效率更高。而Bittensor SDK将辅助功能分离,变得更轻便易部署,此次升级不仅改善了用户体验和与网络的交互,可能会吸引更多的开发者、用户和投资者。

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    AI训练的进步:

    Bittensor发布了关于去中心化大型语言模型 (LLM) 训练的公告,以及提到网络和 EVM 兼容性,表明人工智能训练方法正在不断创新。激发人们对 TAO 的兴趣和投资。

    战略合作:

    Bittensor披露与 @MacrocosmosAI、@manifoldlabs 和 @const_reborn 等实体进行分布式训练的合作,表明 Bittensor 正在通过合作伙伴关系扩展其生态系统。合作可以增强 Bittensor 的功能,吸引更多用户,并向更广泛的受众验证其技术,从而对其市场认知产生积极影响。 

    增加实用性和实际应用:

    分布式 AI 训练的实用性在提高。随着 Bittensor 的技术在实际应用中得到更多应用,其内在价值可能会增加

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    网络增长和影响:

    随着更多参与者的加入,每个节点的价值都会增加,网络效应的概念可能会实现。这种增长可以形成一个正反馈循环,参与度的提高会提升价值,从而吸引更多参与者。

    关于 Bittensor

    Bittensor 是一种开源协议,旨在支持基于区块链的去中心化机器学习网络。在这一网络中,机器学习模型可以进行协同训练,并根据其为集体提供的信息价值获得代币 TAO 奖励。TAO 不仅为用户提供访问网络的权限,还允许用户根据自身需求调整其活动。

    Bittensor 通过利用区块链技术,推动了一种新型的人工智能开发和分发策略,强调开放访问、分散治理以及激励框架内的全球计算能力与创新资源的利用。作为一个开源的机器智能存储库,Bittensor 为全球用户提供了平等的访问权限,促进开放、无需许可的创新。奖励和网络所有权的分配则基于用户贡献的价值。

    Bittensor 的核心在于构建一个去中心化的网络,改变人工智能的开发、共享和货币化方式。通过点对点智能市场,矿工能够为机器学习模型训练贡献力量,并获得相应的代币奖励。该平台的原生加密货币 TAO 采用固定总供应量的设计,激励用户参与网络的建设。

    Bittensor的架构包括子网(Subnets)、SubtensorBittensor API。子网是基于激励的竞争市场,专注于不同的AI任务,可以相互竞争和协作;Subtensor则是核心区块链,记录交易和模型贡献,确保网络透明性和安全性;Bittensor API连接两者,协调整个网络的运行。 

    激励机制是Bittensor的关键,每个子网有独特的规则,参与者分为子网矿工、验证人和提名人。矿工解决任务,验证人评估矿工的工作,提名人质押TAO并根据验证人的表现获得奖励。奖励通过Yuma共识机制分配TAO代币。子网之间存在竞争和淘汰机制,确保网络持续优化和高效运作。

    Bittensor 允许在分布式网络中训练机器学习模型,形成协作环境,确保为网络贡献者提供相应补偿。Bittensor 通过多重安全措施确保其网络的完整性。基于代币的激励机制鼓励矿工贡献价值,分散控制权以防止单一实体主宰平台。此外,平台实施反作弊协议和可选热键安全功能,以维护公平透明的生态系统,并保护用户的数据和交易隐私。

    结语

    Bittensor的价值,取决于和OpenAI等中心化项目的竞争过程中,能否建立去中心化优势。短期价值取决于各子网的AI算力模型能否直接结合商业化场景,否则只是炒作的AI泡沫。长期价值取决于AI计算结果的验证、模型的有效工作量评价、任务分发系统和矿工奖励能否摆脱对Web2项目的依赖。

    在Web2市场,多数AI项目的估值是以收入为年金进行折算预估的,特别是在其已经商业化运营了一段时间,估值体系相对成熟,产品收入因其面向市场可审计确认。但Bittensor存在一个主要的问题,即代币激励总量上限已经确定,但矿工贡献的价值,没有收入和场景进行评估,仅在自身体系内所能达到最高算力水平进行代币奖励分配,造成与市场脱节,所以尽早商业化而不是单纯依靠网络激励,才能保证项目长远的发展。目前TAO的日交易量已经降低35%,投资者需注意相关风险。

    jinse.cn 7
    好文章,需要你的鼓励
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    提示:投资有风险,入市须谨慎。本资讯不作为投资理财建议。

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