AI 개발의 재구성: Bittensor가 오픈소스 및 분산 AI의 지속 가능한 발전을 어떻게 촉진하는가

IOSG 벤처스

2024-12-31 11:11:15

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Bittensor 이 AI 프로젝트는 web3 토큰 채굴 방식을 활용하여 오픈 소스 AI 개발이 더욱 지속 가능하고, 검증 가능하며, 효율적으로 운영될 수 있도록 노력하고 있습니다.

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作者：IOSG Ventures

서문

AI 개발은 최근 몇 년간 데이터, 계산 능력 및 알고리즘 연구의 발전에 따라 큰 돌파구를 이루었으며, 특히 OpenAI GPT-4의 출현은 기초 LLM 대모델의 도래를 상징하며 생산성 향상과 사회 효율성의 변화를 촉진했습니다.

하지만 GPT-4가 대표하는 폐쇄형 대모델의 단점도 드러났습니다. 즉, 중앙 집중형 모델은 일반적으로 제3자 통합의 제한이 있어 중앙 집중형 모델 기반 AI 에이전트의 확장성과 상호 협력성이 저해됩니다.

따라서 Llama와 같은 오픈 소스 대모델 시리즈는 점점 더 많은 연구자들의 주목을 받고 있지만, 오픈 소스가 반드시 투명성을 의미하는 것은 아니며, 많은 도전에 직면해 있습니다.

주요한 어려움은 오픈 소스 AI 개발이 대부분의 기여자에게 경제적 인센티브가 전혀 없다는 점입니다. 일부 경연 대회 보상이 있더라도 이는 일반적으로 일회성이며, 후속 개선 개발 작업은 여전히 자발적인 기여에 의존해야 합니다. 일정 규모 이상의 커뮤니티 팔로워가 생기기 전까지는 더 많은 수익을 실현할 가능성이 낮습니다.

따라서 Bittensor라는 AI 프로젝트는 웹3 토큰 채굴 방식을 활용하여 오픈 소스 AI 개발을 보다 지속 가능하고 검증 가능하며 효율적으로 운영하는 데 힘쓰고 있습니다. Yuma Consensus를 통해 자원과 연구자(Miner), 검증자(Validator), AI 프로젝트(Subnet Creator)를 정렬하여 AI 연구를 보다 투명하고 분산화된 방식으로 만들고, 누구나 AI 기여에 참여하고 정당한 보상을 받을 수 있도록 합니다.

2차 시장에서의 토큰 성과는 사람들의 기대를 증명하고 있으며, 가격은 2023년 9월의 50달러에서 현재 2024년 12월의 500달러 이상으로 10배 상승했습니다!

최근 Bittensor의 투자자이자 Digital Currency Group의 창립자는 Bittensor 생태계 내부의 서브넷 프로젝트를 전문적으로 육성하는 가속기 Yuma를 설립하고 CEO로 취임하여 Bittensor 프로젝트에 대한 신뢰와 잠재력을 보여주었습니다.

출처: Coindesk 물론, 어떤 프로젝트의 성공도 의심을 피할 수 없습니다. Bittensor는 프로젝트 출범 이후 많은 FUD에 직면했으며, 이 글에서는 아직 완전한 답변을 얻지 못한 여러 의문을 정리하고, 연구 분석을 통해 Bittensor의 미래에 대한 분산형 AI 분야에서의 위치와 가능성을 이해하고자 합니다.

Bittensor란 무엇인가?

Bittensor는 캐나다 토론토의 팀인 Jacob Robert Steeves, Ala Shaabana, Garrett Oetken이 2021년에 공동 설립한 분산형 AI 인프라입니다. Bittensor는 AI 개발자가 기계 학습 모델이나 기타 AI 관련 개발을 구축하고 배포하는 데 사용됩니다. 많은 Web3 AI 프로젝트는 자체 블록체인이 있든 없든 Bittensor의 블록체인 "subtensor"에 연결되어 그 중 하나의 서브넷이 될 수 있습니다.

서브넷이란 무엇인가?

서브넷은 Bittensor 생태계의 핵심을 구성하며, Bittensor의 각 서브넷은 독립적인 인센티브 기반 경쟁 시장입니다. 누구나 서브넷을 생성하고, 해당 서브넷이 수행할 작업을 사용자 정의하며, 인센티브 메커니즘을 설계할 수 있습니다(기계 학습 유사성에서 인센티브 메커니즘은 목표 손실 함수로 이해할 수 있으며, 모델 훈련을 이상적인 결과로 유도할 수 있습니다). 서브넷을 생성하려면 등록 비용(TAO로 계산)을 지불하면 서브넷의 netuid를 얻을 수 있습니다. 주의할 점은 서브넷 생성자는 서브넷 내의 운영 작업을 수행할 필요가 없으며, 해당 서브넷 작업의 권리를 다른 사람에게 위임할 수 있습니다.

서브넷의 작업은 다른 사람들이 기존 서브넷에 참여하는 또 다른 방법을 제공합니다. 기존 서브넷에 참여하는 경우 두 가지 방식으로 참여할 수 있습니다: 서브넷 채굴자(miner) 또는 서브넷 검증자(validator)로서. TAO로 계산된 등록 비용을 지불하는 것 외에, 충분한 계산 자원을 갖춘 컴퓨터를 제공하고, 해당 컴퓨터와 자신의 지갑을 서브넷에 등록하며, 이 컴퓨터에서 서브넷 생성자가 제공한 서브넷 채굴자 모듈(miner module) 또는 서브넷 검증자 모듈(validator module)을 실행하면 됩니다(모듈은 모두 Bittensor API의 Python 코드입니다).

서브넷의 경쟁 시장은 어떻게 작동하는가?

서브넷 경쟁의 운영 방식은 다음과 같습니다: 당신이 서브넷 채굴자(subnet miner)가 되기로 결정했다고 가정해 보겠습니다. 서브넷 검증자(subnet validator)는 당신에게 완료할 몇 가지 작업을 할당합니다. 서브넷의 다른 채굴자들도 동일한 작업을 받습니다. 모든 서브넷 채굴자가 작업을 완료한 후, 결과를 서브넷 검증자에게 제출합니다.

그 후, 서브넷 검증자는 각자 평가하여 서브넷 채굴자가 제출한 작업의 품질을 순위 매깁니다. 서브넷 채굴자로서, 당신은 작업 품질에 따라 보상을 받게 됩니다(TAO로 계산). 마찬가지로, 다른 서브넷 채굴자들도 그들의 성과에 따라 적절한 보상을 받습니다. 동시에, 서브넷 검증자는 높은 품질의 서브넷 채굴자가 더 나은 보상을 받을 수 있도록 보장함으로써 보상을 받게 되며, 서브넷 전체 품질의 지속적인 향상을 촉진합니다. 이러한 모든 경쟁 과정은 서브넷 생성자가 작성한 코드 인센티브 메커니즘에 따라 자동으로 완료됩니다.

출처: 서브넷 생성자가 인센티브 메커니즘을 정의하는 방법

인센티브 메커니즘은 궁극적으로 서브넷 채굴자의 성과를 평가합니다. 인센티브 메커니즘이 잘 조정되면, 서브넷 채굴자는 경쟁을 통해 필요한 작업을 지속적으로 개선하는 선순환을 형성할 수 있습니다.

반대로, 잘못 설계된 인센티브 메커니즘은 취약점 악용과 지름길을 초래하여 서브넷의 전체 품질에 부정적인 영향을 미치고 공정한 채굴자의 의욕을 저해할 수 있습니다.

각 서브넷 채굴자의 구체적인 작업은 해당 서브넷 생성자가 처음 서브넷을 설계할 때의 목적에 따라 달라질 수 있으며, 이는 다양할 수 있습니다. 예를 들어, 서브넷 1의 채굴자 작업은 서브넷 검증자가 보낸 텍스트 프롬프트에 응답하고 최상의 프롬프트 완료 결과를 제공하는 것이거나, 서브넷 47의 채굴자 작업은 저장소를 제공하는 것일 수 있습니다.

각 서브넷은 또한 고유한 연구 및 상업화 방향을 가지고 있으며, 특정 AI 분야의 기술적 난제를 해결하려고 시도하거나, 분산형 AI 훈련, 검증 가능한 추론을 제공하거나, GPU 거래 시장이나 데이터 주석 서비스와 같은 AI에 필요한 인프라 및 자원을 제공하거나, AIGC 딥페이크 기술을 식별하는 데 도움을 주는 서브넷(예: 서브넷 34 - BitMind) 등이 있습니다.

현재 Bittensor에는 55개 이상의 서브넷이 있으며, 이 숫자는 계속 증가하고 있습니다!

출처: IOSG Ventures

Subtensor 블록체인의 역할

분명히, 블록체인과 프로젝트 토큰 TAO는 이 일련의 경쟁 과정에서 큰 역할을 합니다.

첫째, Subtensor 블록체인은 모든 서브넷의 주요 활동을 기록합니다. 더 중요한 것은, Subtensor 블록체인이 서브넷 채굴자와 서브넷 검증자의 보상 분배를 결정하는 역할을 한다는 점입니다. Yuma Consensus(YC)라는 알고리즘이 Subtensor 블록체인에서 지속적으로 실행됩니다. 각 서브넷 검증자는 모든 서브넷 채굴자의 작업 품질을 순위 매기며, 각 서브넷 검증자의 모든 순위는 함께 전달되어 YC 알고리즘에 대한 집단 입력으로 제공됩니다. 일반적으로 서로 다른 서브넷 검증자의 순위는 서로 다른 시간에 Subtensor에 도착하지만, Subtensor의 YC 알고리즘은 모든 순위가 도착한 후, 보통 12초마다 모든 검증자의 순위를 기반으로 보상을 계산합니다. 이러한 보상(TAO로 계산)은 서브넷 채굴자와 서브넷 검증자의 지갑에 입금됩니다. Subtensor 블록체인은 각 서브넷에 대해 독립적으로 YC 알고리즘을 지속적으로 실행합니다.

YC 합의 알고리즘은 주로 두 가지 요소를 고려합니다. 첫째, 각 서브넷 검증자가 유지하는 가중치 벡터로, 벡터의 각 요소는 서브넷 채굴자에게 할당된 가중치를 나타내며, 이 가중치는 서브넷 검증자의 과거 수행에 따라 서브넷 채굴자를 순위 매기는 데 사용됩니다. 두 번째 요소는 각 검증자와 채굴자의 스테이킹 수량입니다. 체인上的 Yuma 합의는 이 가중치 벡터와 스테이킹 수량을 사용하여 보상을 계산하고 서브넷 검증자와 서브넷 채굴자에게 분배합니다.

Bittensor API는 서브넷 내 검증자의 의견과 Subtensor 블록체인上的 Yuma 합의를 연결하고 전송하는 역할을 합니다. 또한, 동일한 서브넷 내의 검증자는 동일한 서브넷 내의 채굴자와만 연결되며, 서로 다른 서브넷의 검증자와 채굴자는 서로 소통하거나 연결되지 않습니다.

출처: Bittenso

검증자의 게임 이론

서브넷 검증자 또는 서브넷 채굴자로 참여하려면 먼저 등록하고 스테이킹해야 합니다. 등록은 선택한 서브넷에 키를 등록하여 해당 서브넷의 UID 슬롯을 얻는 것을 의미합니다. UID 슬롯은 해당 서브넷에 대한 검증 권리를 나타냅니다. 주의할 점은 서브넷 검증자가 여러 UID 슬롯을 동시에 가질 수 있으며 여러 서브넷을 검증할 수 있지만, 스테이킹 수량이 증가할 필요는 없으며, 한 번의 스테이킹 수량(TAO)으로 여러 UID 슬롯을 선택하여 여러 서브넷을 검증할 수 있습니다(유사한 개념인 restaking).

따라서 최대의 보상(reward)을 얻기 위해 스테이킹 검증자는 모든 서브넷에 검증 서비스를 제공하는 것을 선호하게 됩니다. 그러나 모든 스테이킹 검증자가 실제로 스테이킹 서비스를 제공할 권리가 있는 것은 아닙니다. 한 서브넷에서 스테이킹 수량에 따라 순위가 매겨진 상위 64명의 검증자만이 해당 서브넷의 실제 검증 허가를 가진 것으로 간주됩니다. 이는 검증자가 악용할 위험을 줄이며, 스테이킹 수량이 높은 장벽이 되어 악용의 비용을 증가시킵니다(서브넷에서 가중치를 설정하려면 최소 1000 TAO가 필요합니다). 각 검증자는 자신의 스테이킹 수량을 늘리기 위해 좋은 평판과 성과 기록을 쌓아 더 많은 TAO의 위임 스테이킹을 유치하여 스테이킹 수량을 증가시키고 해당 서브넷의 상위 64명의 검증자가 되기 위해 노력합니다.

서브넷 검증자와 서브넷 채굴자(채굴자는 스테이킹이 필요 없음)가 키를 서브넷에 등록하면 채굴을 시작할 수 있습니다.

독특한 토큰 인센티브 경제

모든 TAO 토큰 보상은 새로 발행된 것으로, 비트코인과 유사합니다. Bittensor의 $TAO는 비트코인과 동일한 토큰 경제학 및 발행 곡선을 가지고 있습니다. TAO 공급: 총량 한도는 2100만이며, 4년마다 반으로 줄어듭니다.

Bittensor는 공정한 시작 방식으로 시작되었으며, 사전 채굴된 TAO 토큰이나 ICO가 없습니다. 현재 네트워크는 매일 7200개의 TAO를 생성하며, 각 블록에서 1개의 TAO가 생성되고, 블록은 약 12초마다 생성됩니다. 토큰 총 공급량 한도는 2100만으로 설정되어 있으며, 비트코인과 유사한 프로그래밍된 발행 계획을 따릅니다.

그러나 Bittensor는 독특한 메커니즘을 도입했습니다. 즉, 총 공급량의 절반이 분배되면 발행 속도가 반으로 줄어듭니다. 이 반감기는 약 4년마다 발생하며, 남은 토큰의 각 절반 경계에서 계속 진행되어 2100만 TAO 토큰이 모두 유통될 때까지 지속됩니다.

TAO는 비트코인의 발행 곡선과 개념을 채택했지만, 회수 메커니즘 덕분에 이 곡선은 적극적으로 동적이며 비트코인처럼 완전히 고정되지 않습니다.

회수 메커니즘:

현재 주기의 일일 토큰 발행량은 7200개의 TAO입니다(비트코인이 2009년 1월부터 2012년 11월까지의 첫 번째 주기 발행량과 동일).

그러나 매일 일정량의 동적 TAO가 키(재)등록을 통해 회수됩니다.

채굴자 또는 검증자가 되려면 네트워크에 키를 등록하고 다른 GPU 및 계산 요구 사항을 충족해야 합니다. 등록하려면 TAO를 회수해야 하며, 일정량의 TAO를 지불하여 네트워크에 재투자해야 합니다.

각 키(재)등록은 해당 TAO를 유통 공급에서 제거하고 프로토콜의 발행 풀에 다시 넣어 향후 다시 채굴할 수 있게 합니다.

이 메커니즘은 계획된 4년 반감기를 지연시킵니다. 회수된 TAO는 동적이기 때문입니다. 더 많은 키가 (재)등록되거나 TAO 회수 비용이 증가하거나 다른 서브넷이 출시될 경우 회수된 TAO가 크게 증가할 수 있습니다.

뿐만 아니라, 등록은 신규 가입자에게만 해당되는 것이 아니라, 다음과 같은 이유로 등록이 취소된 사용자에게도 적용됩니다:

채굴자의 경우, 그들의 모델과 추론이 다른 채굴자들 사이에서 경쟁력이 부족한 경우;
검증자의 경우, 지속적으로 올바른 가중치를 설정하지 못하거나 발행을 유지하지 못하거나 키에 충분한 TAO가 없는 경우(자기 위임 + 다른 위임자의 지분).

이러한 요소들은 등록 수요의 증가를 더욱 가속화할 것입니다.

회수된 TAO 수량 = 각 서브넷 총 등록(또는 재등록) 키 수량 * 평균 등록(또는 재등록) 비용

따라서 원래 계획된 4년 후의 첫 번째 반감기는 5년 또는 6년, 심지어 더 늦춰질 수 있습니다. 이는 TAO의 발행량과 회수량 간의 균형에 따라 전적으로 달려 있습니다.

Bittensor 네트워크는 2021년 1월 3일에 출시되었으며, taostats의 토큰 회수 데이터에 따르면, 계획된 반감기 날짜는 2025년 11월로 예상됩니다.

출처: https://taostats.io/tokenomics

dTAO란 무엇인가?

dTAO는 Opentensor/Bittensor 네트워크에서 제안한 혁신적인 인센티브 메커니즘으로, 분산형 네트워크에서 자원 분배의 비효율성을 해결하는 것을 목표로 합니다. 전통적으로 검증자가 수동으로 투표하여 자원 분배를 결정하는 방식과 달리, dTAO는 시장 기반의 동적 조정 메커니즘을 도입하여 자원 분배를 서브넷 네트워크 성능과 직접 연결하여 보상 분배의 공정성과 효율성을 최적화합니다.

핵심 메커니즘

시장 기반의 동적 자원 분배
동적 TAO의 분배 메커니즘은 서브넷 토큰의 시장 성과를 기반으로 구축됩니다. 네트워크의 각 서브넷은 독립적인 토큰을 보유하고 있으며, 그 상대 가격이 TAO 발행량의 서브넷 간 분배 비율을 결정합니다. 시장 정보의 변화에 따라 이 분배 비율은 동적으로 조정되어 자원이 효율적이고 잠재력이 있는 서브넷으로 흐르도록 보장합니다.
임베디드 유동성 풀 설계
각 서브넷은 TAO와 서브넷 토큰으로 구성된 유동성 풀(서브넷/TAO 토큰 쌍)을 구성합니다. 사용자는 TAO를 유동성 풀에 담보로 제공하여 서브넷 토큰을 교환할 수 있습니다. 이러한 설계는 사용자가 성과가 우수한 서브넷에 투자하도록 유도하고, 네트워크의 전체 발전을 간접적으로 지원합니다.
공정한 토큰 분배 메커니즘
서브넷 토큰은 "공정한 발행"(Fair Launch) 방식으로 점진적으로 분배되어 팀이 장기적인 기여와 구축을 통해 토큰 지분을 점진적으로 확보해야 합니다. 이 메커니즘은 토큰이 빠르게 매각되는 위험을 피하고, 팀이 기술 개선 및 생태계 구축에 집중하도록 장려합니다.
사용자와 검증자의 역할 균형
동적 TAO의 자원 분배는 시장에 의해 결정될 뿐만 아니라, 검증자와 사용자의 공동 영향을 받습니다. 검증자는 팀의 기술 능력, 시장 잠재력 및 실제 성과를 엄격하게 평가해야 하며, 사용자는 TAO를 스테이킹하고 시장 거래에 참여함으로써 서브넷의 시장 가치 형성을 더욱 촉진합니다.

경제 모델 분석

현재 자금 지원
데이터에 따르면, 현재 네트워크의 서브넷은 매일 평균 약 47,000달러의 보상을 받을 수 있으며, 연간 약 1,700만 달러의 지원에 해당합니다. 이 자금 규모는 전통적인 AI 스타트업의 시드 라운드(약 300만 달러) 및 A 라운드 자금 조달(약 1,400만 달러)의 중위값보다 훨씬 높아 서브넷의 빠른 발전에 강력한 지원을 제공합니다.
미래 잠재력
현재 Bittensor의 연간 예산은 13억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 OpenAI 및 Anthropic과 같은 중앙 집중형 AI 연구 기관과 비슷한 수준입니다. 동적 TAO의 출시와 함께, 향후 TAO의 신규 발행은 주로 서브넷 토큰의 유동성 풀로 흐르게 되어 생태계 내 자본과 가치의 순환을 더욱 촉진할 것입니다.
장기 인센티브
dTAO의 설계는 발행량을 시장 성과와 연결하여 팀이 지속적으로 기술과 응용을 개선하도록 크게 유도합니다. 이 메커니즘은 또한 장외 거래(OTC)를 통한 빠른 현금화의 단기 행동을 억제하여 네트워크의 장기적인 지속 가능성을 위한 기초를 마련합니다.

영향 및 의의

자원 분배 최적화

dTAO는 시장의 동적 조정을 통해 자원 분배를 최적화하여 효율적이고 높은 성장 잠재력을 가진 서브넷이 더 많은 자원을 얻도록 보장합니다. 이 메커니즘은 네트워크 전체의 효율성을 높일 뿐만 아니라 경쟁과 혁신을 촉진합니다.
분산형 AI 생태계 구축

Bittensor는 단순한 분산형 AI 네트워크가 아니라, 동적 TAO를 통해 AI 네트워크의 인큐베이터 플랫폼이 됩니다. 서브넷 간의 경쟁과 협력이 분산형 AI 생태계의 발전을 더욱 촉진합니다.
생태계 참여자의 인센티브

동적 TAO는 사용자, 검증자 및 팀 간의 이익을 균형 있게 조정하여 경제적 인센티브 메커니즘을 통해 모든 참여자가 네트워크 성장에 기여할 수 있도록 합니다.
검증자 역할 강화

검증자는 네트워크에서 더 중요한 역할을 수행해야 합니다. 그들은 마치 벤처 캐피탈리스트(VC)처럼 팀의 가치와 잠재력을 엄격하게 평가하여 네트워크 자원 분배의 과학성과 합리성을 보장해야 합니다.

dTAO의 출시는 분산형 네트워크 자원 분배 메커니즘의 중대한 진전을 의미합니다. 시장 기반의 동적 조정, 임베디드 유동성 풀 설계 및 공정한 발행 모델을 통해 dTAO는 자원 분배의 효율성과 공정성을 실현했습니다. 또한, AI 네트워크 인큐베이터 플랫폼으로서 서브넷의 발전을 지원하고, 분산형 AI 네트워크의 미래에 새로운 발전 경로를 제공합니다.

Bittensor에서의 에이전트 응용

많은 사람들이 Bittensor를 VC 권력자들이 대표하는 AI 코인으로 보고 있으며, 현재의 다양한 에이전트 개발자 프레임워크 생태계에서 뒤처지고 있다고 생각합니다. 최근 AI 에이전트 열풍과 AI 에이전트 관련 토큰의 총 시가총액이 100억 달러를 돌파하면서, 특히 Virtuals 생태계를 대표하는 프로젝트가 총 시가총액의 50억 달러를 차지하고 있습니다(여기에는 $AIXBT, $VADER, $SEKOIA와 같은 다양한 실용 투자 및 연구 분석형 에이전트가 포함됩니다). 많은 사람들에게 Bittensor는 뒤처지고 있는 것처럼 보입니다.

하지만 실제로 Bittensor는 여전히 많은 "알파"를 보유하고 있습니다. 많은 사람들이 인식하지 못하는 것은, Virtuals/ai16z가 소비자 AI 에이전트 분야에서 성공한 것과 Bittensor 서브넷이 분산형 AI 인프라에서 노력하고 있는 것이 서로 보완적이라는 점입니다.

에이전트의 TVL(총 잠금량)과 영향력이 확대됨에 따라, 강력한 훈련 및 추론 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

현재 Virtuals와 Bittensor는 생태계에서 많은 협력을 진행하고 있습니다.

소비자 지향의 Virtuals 프로토콜 에이전트는 Bittensor 서브넷의 지원을 받아 TAO의 계산 능력과 데이터 생태계를 활용하여 새로운 가능성을 창출하고 있습니다. 예를 들어,

$TAOCAT

TAOCAT은 Virtuals 생태계에서 Masa가 만든 인공지능 에이전트로, TAO의 확고한 수호자로서 X에서 활발히 논의에 참여하고 TAO의 영향력을 발언합니다.
TAOCAT은 서브넷 42 Masa의 실시간 데이터 인프라와 Bittensor 서브넷 19에서 제공하는 고급 LLM을 활용하여 Bittensor 서브넷 59의 에이전트 아레나에서 TAO 토큰 분배를 경쟁하며, 토큰화된 AI 가치 포착의 새로운 패러다임을 창출하고, X에서의 모든 사용자 상호작용이 TAO Cat의 훈련 데이터가 됩니다.

Bittensor 서브넷이 지원하는 다른 프로젝트는 다음과 같습니다:

$AION: 예측 결과를 예측하고 예측 시장에 베팅할 수 있는 첫 번째 에이전트, 복사 거래 기능도 곧 출시 예정
$SERAPH: 검증 인프라에 초점을 맞춘 첫 번째 프로젝트로, 다가오는 디지털 세계의 AI 에이전트 물결을 인증하는 것을 목표로 합니다.

Virtuals와 Bittensor의 협력은 Bittensor 인프라 위에서 거대한 실용 가치를 창출할 수 있음을 증명합니다. AgenTAO(SN62)의 공식 출시와 함께, 이는 Bittensor에서 자동화된 소프트웨어 엔지니어링 에이전트의 중요한 이정표가 될 것이며, 모든 Bittensor 서브넷은 점차 Bittensor의 에이전트에 의해 개발될 것입니다. 앞으로 우리는 Bittensor 생태계에서 더 많은 응용 프로그램 기반 AI 에이전트가 등장하는 것을 보게 될 것입니다!

출처: taogod

결론

Bittensor의 미래는 흥미롭습니다. Bittensor 생태계를 중심으로 한 많은 연구 및 투자 기관이 등장하고 있으며, 이는 이더리움 네트워크와 유사합니다. DCG 창립자의 다음 투자 제안, 팟캐스트, 블로그, 그리고 Bittensor 투자에 전념하는 OSS Capital이 Bittensor 생태계를 연구하는 동시에 서브넷 연구 조직으로 전념하고 있습니다. PayPal 갱단과 유사한 Bittensor의 인맥 네트워크가 형성되었으며, Contango, Canonical, Delphi Labs 및 DCG는 최근 모임을 가졌고, 많은 Crypto x AI 전문가들이 Bittensor에 접근하고 지원하기 시작했습니다. 따라서 최근 Bittensor가 Kaito의 마인드셰어에서 Virtuals를 초과한 것은 결코 무의미한 일이 아닙니다.