Bittensor: AI 서브넷이 집단 지능 네트워크를 어떻게 재구성하는가

1.

AI 혁명의 배경 =======

AI 폭발 배경

인공지능(AI) 기술의 급속한 발전과 함께 우리는 데이터 기반의 새로운 시대에 접어들고 있습니다. 딥러닝과 자연어 처리 등 분야의 혁신은 AI의 응용을 어디서나 가능하게 했습니다. 2022년 ChatGPT의 출현은 AI 산업을 폭발적으로 성장시켰고, 이어서 문서 생성 비디오, 자동 사무 작업 등의 AI 도구가 등장했습니다. "AI+"의 활용도 본격적으로 논의되고 있습니다. AI 산업의 시장 가치는 급격히 상승하고 있으며, 2030년에는 1850억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

그림 1 AI 시장 가치 변화

전통 인터넷 기업의 AI 독점

현재 AI 산업은 주로 엔비디아, 마이크로소프트, 구글, OpenAI 등의 기업이 독점하고 있으며, 기술 발전은 데이터 집중화, 계산 자원 분배 불균형 등의 일련의 도전 과제를 동반하고 있습니다. 한편, Web3의 탈중앙화 개념은 이러한 문제를 해결할 새로운 가능성을 제공하며, Web3의 분산 네트워크는 현재 AI 발전의 패러다임을 재편할 것입니다.

Web3+AI 현재 진행 상황

AI 산업이 급변하는 가운데, 많은 우수한 Web3+AI 프로젝트가 등장하고 있습니다. Fetch.ai는 블록체인 기술을 통해 탈중앙화된 경제체를 구축하고, 자율 에이전트와 스마트 계약을 지원하여 AI 모델의 훈련과 응용을 최적화합니다; Numerai는 블록체인 기술과 데이터 과학자 커뮤니티를 활용하여 시장 동향을 예측하고, 보상 메커니즘을 통해 모델 개발자를 유도합니다; Velas는 AI와 블록체인의 고성능 스마트 계약 플랫폼을 구축하여 더 빠른 거래 속도와 높은 보안을 제공합니다. AI 프로젝트는 본질적으로 데이터, 알고리즘, 계산 능력의 세 가지 요소를 포함하며, Web3+데이터, Web3+계산 능력 분야는 현재 활발히 발전하고 있지만, Web3+알고리즘 방향은 여전히 각자 따로 진행되고 있어 결국 단일 방향 응용 프로젝트로만 형성될 수 있습니다. Bittensor는 이러한 격차를 포착하여 블록체인 자체의 경쟁과 보상 메커니즘을 통해 최적의 AI 프로젝트를 보유한 AI 알고리즘 플랫폼을 구축했습니다.

2.

Bittensor 발전 맥락 =============

혁신적 돌파구

Bittensor는 탈중앙화된 인센티브 머신러닝 네트워크 및 디지털 상품 시장입니다.

• 탈중앙화: Bittensor는 수천 개의 다양한 회사와 조직이 제어하는 분산 컴퓨터 네트워크에서 운영되어 데이터 집중화 문제를 해결합니다.
• 공정한 인센티브 메커니즘: Bittensor 네트워크는 자율 네트워크가 제공하는 $TAO 토큰과 자율 네트워크의 기여 비율에 비례하여 보상을 제공합니다.
• 머신러닝 자원: 탈중앙화된 네트워크는 머신러닝 계산 자원이 필요한 모든 개인에게 서비스를 제공합니다.
• 다양한 디지털 상품 시장: 초기 Bittensor 네트워크의 디지털 상품 시장은 머신러닝 모델과 관련 데이터의 거래를 위해 설계되었지만, Bittensor 네트워크의 확장과 Yuma 합의 메커니즘 덕분에 데이터의 실질적 내용에 상관없이 거래할 수 있는 상품 시장으로 발전했습니다.

발전 과정

현재 시장에 있는 많은 고평가 VC 프로젝트와 달리, Bittensor는 더 공정하고 흥미롭고 의미 있는 극한 프로젝트입니다. 그 발전 과정에서 다른 프로젝트의 "큰 그림을 그리며 투자자를 속이는" 과정이 없었습니다.

• 개념 형성과 프로젝트 시작(2021년): Bittensor는 탈중앙화 AI 네트워크를 추진하는 기술 애호가와 전문가들에 의해 설립되었으며, Substrate 프레임워크를 통해 Bittensor 블록체인을 구축하여 유연성과 확장성을 보장합니다.
• 초기 발전 및 기술 검증(2022년): 팀은 Alpha 버전 네트워크를 출시하여 탈중앙화 AI의 가능성을 검증했습니다. Yuma 합의를 도입하여 데이터 불확실성 원칙을 강조하고 사용자 프라이버시를 보호합니다.
• 네트워크 확장 및 커뮤니티 구축(2023년): 팀은 Beta 버전을 출시하고 네트워크 유지 관리를 위한 토큰 경제 모델(TAO)을 도입합니다.
• 기술 혁신 및 크로스 체인 호환성(2024년): 팀은 DHT(분산 해시 테이블) 통합 기술을 활용하여 데이터 저장 및 검색을 보다 효율적으로 만듭니다. 동시에 프로젝트는 자율 네트워크와 디지털 상품 시장의 홍보 및 추가 확장에 주목하기 시작했습니다.
  
  그림 2 Bittensor 네트워크 홍보 이미지
  Bittensor의 발전 과정에서 전통적인 VC의 개입이 많지 않아 중앙 집중화 통제의 위험을 피했습니다. 프로젝트는 토큰으로 노드와 채굴자를 인센티브하여 Bittensor 네트워크의 활력을 보장합니다. 본질적으로 Bittensor는 GPU 채굴자 주도의 AI 계산 능력 및 서비스 프로젝트입니다.

토큰 경제학

Bittensor 네트워크의 토큰은 TAO로, 비트코인에 대한 존경을 나타내며, TAO는 여러 면에서 BTC와 유사합니다. 총 공급량은 2100만 개이며, 4년마다 반감기가 있습니다. TAO 토큰은 Bittensor 네트워크 시작 시 공정하게 배포되었으며, 사전 채굴이 없으므로 창립 팀과 VC를 위한 토큰이 남겨지지 않았습니다. 현재 약 12초마다 하나의 Bittensor 네트워크 블록이 생성되며, 각 블록은 1 $TAO 토큰을 보상으로 제공합니다. 하루에 약 7200개의 TAO가 생성되며, 이 보상은 기여도에 따라 각 자율 네트워크에 분배되고, 이후 자율 네트워크 내에서 자율 네트워크 소유자, 검증자 및 채굴자에게 분배됩니다.

그림 3 Bittensor 커뮤니티 홍보 이미지
TAO 토큰은 Bittensor 네트워크에서 계산 자원, 데이터 및 AI 모델을 구매하고 획득하는 데 사용되며, 커뮤니티 거버넌스에 참여하는 증명서 역할도 합니다.

발전 현황

현재 Bittensor 네트워크의 총 계정 수는 10만 개 이상이며, 그 중 비영 계정 수는 8만 개에 달합니다.

그림 4 Bittensor 계정 수 변화
지난 1년 동안 TAO는 수십 배 상승했으며, 현재 시가 총액은 22.78억 달러, 코인 가격은 321달러입니다.

그림 5 TAO 토큰 가격 변화

3.

점진적으로 실현되는 자율 네트워크 구조 =========

Bittensor 프로토콜

Bittensor 프로토콜은 탈중앙화된 머신러닝 프로토콜로, 네트워크 참여자 간의 머신러닝 능력과 예측을 교환하고, P2P 방식으로 머신러닝 모델과 서비스의 공유 및 협력을 촉진합니다.

그림 6 Bittensor 프로토콜
Bittensor 프로토콜은 네트워크 아키텍처, 서브 텐서, 자율 네트워크 아키텍처, 자율 네트워크 생태계 내의 검증자 노드, 채굴자 노드 등을 포함합니다. Bittensor 네트워크는 본질적으로 프로토콜에 참여하는 노드의 집합으로, 각 노드에서 Bittensor 클라이언트 소프트웨어가 실행되어 다른 네트워크와 상호작용합니다. 이러한 노드는 각각의 자율 네트워크에 의해 관리되며, 우열을 가리는 메커니즘을 채택하여 전체 성능이 좋지 않은 자율 네트워크는 새로운 자율 네트워크에 의해 대체됩니다. 각 자율 네트워크 내에서 성능이 좋지 않은 검증자와 채굴자 노드도 제외됩니다. 따라서 자율 네트워크는 Bittensor 네트워크 구조에서 가장 중요한 요소입니다.

자율 네트워크 논리

자율 네트워크는 독립적으로 실행되는 코드로 볼 수 있으며, 독특한 사용자 인센티브와 기능을 설정하지만, 각 자율 네트워크는 Bittensor 메인넷과 동일한 합의 인터페이스를 유지합니다. 자율 네트워크는 로컬 자율 네트워크, 테스트넷 자율 네트워크 및 메인넷 자율 네트워크의 세 가지 유형으로 구성됩니다. 루트 자율 네트워크를 제외하고 현재 45개의 자율 네트워크가 존재하며, 2024년 5월부터 7월까지 자율 네트워크 수가 32개에서 64개로 증가할 것으로 예상되며, 매주 4개의 새로운 자율 네트워크가 추가됩니다.

자율 네트워크 역할 및 배출

Bittensor 네트워크에는 사용자, 개발자, 채굴자, 스테이킹 검증자, 자율 네트워크 소유자, 위원회 등 여섯 가지 기능 역할이 존재합니다. 자율 네트워크에는 자율 네트워크 소유자, 채굴자 및 스테이킹 검증자가 포함됩니다.

• 자율 네트워크 소유자: 자율 네트워크 소유자는 기본 채굴자 및 검증자 코드를 제공하며, 독특한 다른 인센티브 메커니즘을 설정하고 채굴자 작업 인센티브를 분배할 수 있습니다.
• 채굴자: 채굴자 노드는 서버 및 채굴 코드를 반복적으로 개선하도록 장려되며, 동일한 자율 네트워크 내의 다른 채굴자와의 경쟁에서 우위를 점하기 위해 최소한의 배출량을 유지해야 합니다. 배출량이 가장 낮은 채굴자는 새로운 채굴자에 의해 대체되어 노드를 다시 등록해야 합니다. 주목할 점은 채굴자가 여러 자율 네트워크에서 여러 노드를 운영할 수 있다는 것입니다.
• 검증자: 검증자는 각 자율 네트워크의 기여도를 측정하고 그 정확성을 보장하여 해당 보상을 받습니다. 또한 TAO 토큰을 검증자 노드에 스테이킹할 수 있으며, 검증자 노드는 0-18% (조정 가능)의 스테이킹 보상을 받을 수 있습니다.
  자율 네트워크 배출(emission)은 Bittensor 네트워크에서 채굴자와 검증자에게 보상으로 지급되는 TAO 토큰 분배 메커니즘으로, 자율 네트워크가 획득한 배출량 보상은 일반적으로 18%가 자율 네트워크 소유자에게, 41%가 자율 네트워크 검증자에게, 41%가 채굴자에게 분배됩니다. 하나의 자율 네트워크는 256개의 UDI 슬롯을 포함하며, 그 중 64개의 UID 슬롯은 검증자에게, 192개의 UID는 채굴자에게 할당됩니다. 오직 스테이킹량이 가장 많은 상위 64명의 검증자만이 검증자 허가를 받을 수 있으며, 자율 네트워크 내에서 활성 검증자로 간주됩니다. 검증자의 스테이킹량과 성능은 자율 네트워크 내에서의 지위와 보상을 결정합니다. 채굴자의 성과는 자율 네트워크 검증자의 요청과 평가를 통해 점수화되며, 성과가 좋지 않은 채굴자는 새로 등록된 채굴자에 의해 대체됩니다. 따라서 검증자가 스테이킹한 토큰 총량이 많을수록 채굴자의 계산 효율성이 높아지고, 자율 네트워크의 총 배출량이 높아지며, 순위가 높아집니다.

자율 네트워크 등록 및 탈락

자율 네트워크 등록 후 7일의 면역 기간에 들어가며, 최초 등록 비용은 100 $TAO이고, 재등록 시 가격이 두 배로 증가하며, 이 가격은 시간이 지남에 따라 100TAO로 회귀합니다. 모든 자율 네트워크 위치가 채워지면, 새로운 자율 네트워크 등록 시 배출량이 가장 낮고 면역 기간에 있지 않은 자율 네트워크 하나가 삭제되어 새로운 자율 네트워크를 수용합니다. 따라서 자율 네트워크는 UID 슬롯 내 검증자의 스테이킹량과 채굴자 효율성을 최대한 높여 면역 기간 후 삭제되지 않도록 해야 합니다.

그림 7 자율 네트워크 이름
Bittensor 네트워크의 자율 네트워크 구조 덕분에 탈중앙화 AI 데이터 네트워크 Masa가 실현되어 Bittensor 네트워크 내 첫 번째 이중 보상 시스템이 되었으며, 1800만 달러의 자금을 유치했습니다.

그림 8 Masa 홍보

4.

합의 및 증명 메커니즘 =======

Bittensor 네트워크는 다양한 합의 메커니즘과 증명 메커니즘을 포함합니다. 전통적인 탈중앙화 네트워크에서는 채굴자 노드에 대해 PoW(작업 증명)를 적용하여 채굴자가 네트워크에 기여한 바를 보장하고, 그들의 계산 능력과 데이터 처리 품질에 따라 보상을 받습니다. 검증자 노드에 대해서는 일반적으로 PoV 메커니즘(검증 증명)을 적용하여 네트워크의 안전성과 완전성을 보장합니다. 그러나 Bittensor 네트워크에서는 독창적인 PoI 메커니즘(지능 증명)을 도입하고 Yuma 합의와 결합하여 검증 및 보상 분배를 실현합니다.

지능 증명 메커니즘

Bittensor의 PoI 메커니즘은 독창적인 검증 및 인센티브 메커니즘으로, 스마트 계산 작업의 완료를 통해 참여자의 기여를 증명하여 네트워크의 안전성, 데이터 품질 및 계산 자원의 효율적 사용을 보장합니다.

• 채굴자 노드는 스마트 계산 작업을 완료하여 자신의 작업을 증명하며, 이러한 작업은 자연어 처리, 데이터 분석, 머신러닝 모델 훈련 등을 포함할 수 있습니다.
• 작업은 검증자가 채굴자에게 할당하며, 채굴자는 작업을 완료한 후 결과를 검증자에게 반환하고, 검증자는 작업 완료 품질에 따라 점수를 매깁니다.

Yuma 합의

Yuma 합의는 Bittensor 네트워크의 핵심 합의 메커니즘으로, 검증자가 작업 완료 상황에 따라 점수를 매긴 후 이 점수를 Yuma 합의 알고리즘에 입력합니다. 합의 알고리즘에서는 스테이킹한 TAO 수량이 많은 검증자의 점수 비중이 높으며, 알고리즘은 대다수 검증자와 편차가 있는 결과를 필터링하여 최종적으로 시스템이 종합 점수에 따라 토큰 보상을 분배합니다.

그림 9 합의 알고리즘 개요

• 데이터 불확실성 원칙: 데이터 처리 과정에서의 프라이버시와 안전성을 보장하며, 노드는 처리하는 데이터의 구체적인 내용을 알 필요 없이 계산 및 검증을 수행할 수 있습니다.
• 성과 기반 보상: 노드의 성과와 기여도에 따라 보상을 분배하여 효율적이고 고품질의 계산 자원과 데이터 처리를 보장합니다.

MOE 메커니즘 협력 작업

Bittensor는 네트워크 내에서 MOE 메커니즘을 도입하여 하나의 모델 아키텍처 내에 여러 전문가 수준의 서브 모델을 통합합니다. 각 전문가 모델은 해당 분야 문제를 처리할 때 상대적인 장점을 가집니다. 따라서 새로운 데이터가 전체 모델 아키텍처에 도입될 때, 서로 다른 서브 모델이 협력하여 단일 모델보다 더 나은 실행 결과를 얻을 수 있습니다.
Yuma 합의 메커니즘과 결합하여 검증자는 전문가 모델에 대한 점수를 매기고 그 능력을 순위화하며, 토큰 보상을 분배하여 모델 최적화 및 개선을 유도할 수 있습니다.

그림 10 문제 해결 접근법

5.

자율 네트워크 프로젝트 ====

작성 시점 기준으로 Bittensor 자율 네트워크 등록 수는 45개에 달하며, 명명된 수는 40개입니다. 자율 네트워크 수가 제한되었던 과거에는 자율 네트워크 등록 경쟁이 매우 치열했으며, 등록 가격이 한때 백만 달러에 달하기도 했습니다. 현재 Bittensor는 점차 더 많은 자율 네트워크 등록 자리를 개방하고 있으며, 새로 등록된 자율 네트워크는 안정성, 모델 효율성 등에서 운영 시간이 긴 자율 네트워크에 비해 부족할 수 있습니다. 그러나 Bittensor가 도입한 자율 네트워크 탈락 메커니즘 덕분에 장기적으로는 좋은 모델이 나쁜 모델을 대체하는 과정이 될 것입니다. 모델 성능이 떨어지거나 실력이 부족한 자율 네트워크는 생존하기 어려울 것입니다.

그림 11 Bittensor 자율 네트워크 프로젝트 세부사항
루트 자율 네트워크를 제외하고 현재 자율 네트워크 중 19번, 18번, 1번이 큰 주목을 받고 있으며; 배출량 비율은 각각 8.72%, 6.47% 및 4.16%입니다.

• 19번 자율 네트워크

19번 자율 네트워크는 Vision으로, 2023년 12월 18일에 등록되었습니다. Vision은 탈중앙화된 이미지 생성 및 추론에 집중하며; 해당 네트워크는 최상의 오픈 소스 LLM, 이미지 생성 모델(자율 네트워크 19의 데이터셋에서 훈련된 모델 포함) 및 기타 다양한 모델에 대한 접근을 제공합니다.
현재 Vision 자율 네트워크 슬롯 등록 비용은 3.7 TAO이며, 24시간 노드 총 수익은 약 627.84 TAO, 지난 24시간 동안 64.79 TAO 가치의 노드를 회수했습니다; 새로 등록된 노드가 평균 수준에 도달하면, 일일 수익은 2.472 TAO, 약 866달러에 이를 수 있습니다.

그림 12 Vision 자율 네트워크 등록 비용 데이터
현재 Vision 자율 네트워크 회수 노드 총 가치는 약 19200 TAO입니다.

그림 13 Vision 자율 네트워크 회수 비용

• 18번 자율 네트워크

18번 자율 네트워크는 Cortex.t로, Corcel이 개발했습니다. Cortex.t는 최첨단 AI 플랫폼 구축에 전념하며, API를 통해 사용자에게 신뢰할 수 있고 고품질의 텍스트 및 이미지 응답을 제공합니다.
현재 Cortex.t 자율 네트워크 슬롯 등록 비용은 3.34 TAO이며, 24시간 노드 총 수익은 약 457.2 TAO, 지난 24시간 동안 106.32 TAO 가치의 노드를 회수했습니다; 새로 등록된 노드가 평균 수준에 도달하면, 일일 수익은 1.76 TAO, 약 553.64달러에 이를 수 있습니다.

그림 14 Cortex.t 자율 네트워크 등록 비용 데이터
현재 Cortex.t 자율 네트워크 회수 노드 총 가치는 약 27134 TAO입니다.

그림 15 Cortex.t 자율 네트워크 회수 비용

• 1번 자율 네트워크

1번 자율 네트워크는 Opentensor 재단이 개발한 텍스트 생성 전용 탈중앙화 자율 네트워크입니다; 이 자율 네트워크는 Bittensor 자율 네트워크의 첫 번째 프로젝트로, 큰 의구심을 받았습니다; 올해 3월, Taproot Wizards의 창립자 Eric Wall은 Bittensor의 TAO 토큰을 AI 분야의 meme 코인이라고 언급하며, 1번 자율 네트워크가 텍스트 관련 질문에 대해 수백 개의 노드가 AI를 통해 유사한 결과를 도출하게 하여 실제 문제 해결 효과를 높이지 못한다고 지적했습니다.

• 기타

모델 종류로 보면, 19번, 18번, 1번 자율 네트워크 모델은 모두 생성 모델에 해당합니다. 이외에도 데이터 처리 대형 모델, 거래 AI 모델 등이 있으며, 예를 들어 자율 네트워크 22 Meta Search는 트위터 데이터를 분석하여 시장 감정을 제공하고, 자율 네트워크 2 Omron은 심층 신경망을 통해 스테이킹 전략을 학습하고 지속적으로 최적화합니다.
수익 위험 측면에서, 슬롯을 몇 주 이상 성공적으로 운영할 수 있다면 수익은 확실히 매우 유망합니다. 그러나 새로 등록된 노드가 고성능 그래픽 카드를 사용하지 못하고 로컬 알고리즘을 최적화하지 못한다면, 다른 노드와의 경쟁에서 생존하기 어려울 것입니다.

6.

미래 발전 ====

• 열기 측면에서 AI 개념 자체의 열기는 Web3 개념에 못지않으며, 심지어 Web3 산업에 유입될 원래의 자금도 AI 산업으로 끌려가고 있습니다. 따라서 Web3+AI는 앞으로 오랜 시간 동안 시장의 중심이 될 것입니다.
• 프로젝트 구조 측면에서 Bittensor는 전통적인 VC 프로젝트가 아니며, 프로젝트가 출시된 이후 수십 배 상승했으며, 기술과 시장 지원을 모두 갖추고 있습니다.
• 기술 혁신 측면에서 Bittensor는 과거 Web3+AI 프로젝트가 각자 따로 진행되는 상황을 타파하였으며, 독창적인 자율 네트워크 구조는 AI 기술 실력을 가진 많은 팀이 탈중앙화 네트워크로의 이전 난이도를 낮추고 빠르게 수익을 얻을 수 있도록 합니다. 또한 경쟁 탈락 메커니즘 덕분에 자율 네트워크 프로젝트는 지속적으로 모델을 최적화하고 스테이킹량을 높여야 하며, 새로운 자율 네트워크에 의해 대체되는 것을 방지해야 합니다.
• 위험 측면에서 Bittensor는 자율 네트워크 자리를 늘리는 동시에 자율 네트워크 등록 난이도를 낮추고, 잡다한 프로젝트가 섞여들 가능성을 높일 것입니다; 또한 자율 네트워크 수가 증가함에 따라 기존 등록된 자율 네트워크가 획득하는 TAO 수량은 점차 감소할 것이며, TAO 토큰 가격이 자율 네트워크 수 증가에 따라 상승하지 않으면 수익이 예상에 미치지 못할 가능성이 큽니다.