1. Einführung

1.1 Hintergrund und Zweck

In der Ära des schnellen technologischen Fortschritts von heute verändern künstliche Intelligenz (KI) und Blockchain-Technologie als zwei revolutionäre Kräfte nachhaltig die Landschaft verschiedener Branchen. KI hat mit ihren leistungsstarken Datenanalysen, Mustererkennungen und intelligenten Entscheidungsfähigkeiten ein enormes Potenzial in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Transport gezeigt; während die Blockchain mit ihren Merkmalen der Dezentralisierung, Unveränderlichkeit, Sicherheit und Zuverlässigkeit eine neue Lösung für den Aufbau von Vertrauen, den Austausch von Daten und die Übertragung von Werten bietet. Wenn diese beiden hochmodernen Technologien verschmelzen, entstehen eine Reihe von innovativen Anwendungen und Projekten, wobei Bittensor (TAO) ein herausragender Vertreter unter ihnen ist.

Bittensor zielt darauf ab, ein dezentrales maschinelles Lernnetzwerk aufzubauen, das die Zusammenarbeit und den Austausch unter KI-Entwicklern, Forschern und Datenbesitzern weltweit durch den Anreizmechanismus der Blockchain-Technologie fördert. Es beseitigt die Barrieren in der traditionellen KI-Entwicklung, ermöglicht es mehr Menschen, sich an der Innovation und Entwicklung von KI zu beteiligen, und treibt die KI-Technologie in eine offenere, fairere und effizientere Richtung voran. Bittensor nimmt eine wichtige Position in der Integration von KI und Blockchain ein, und seine innovativen Konzepte und technische Architektur bieten neue Ideen und Methoden zur Bewältigung vieler Herausforderungen in der aktuellen KI-Entwicklung.

Zweitens eine umfassende Analyse des Bittensor (TAO) Projekts

2.1 Projektübersicht

Bittensor ist ein innovatives Open-Source-Protokoll mit dem Kernziel, ein auf der Blockchain basierendes Machine-Learning-Netzwerk aufzubauen, das sich der Schaffung eines dezentralen Marktes für künstliche Intelligenz widmet. In diesem Markt sind KI-Ressourcen integriert, und verschiedene Teilnehmer können Maschinenlernmodelle, Daten und Rechenressourcen teilen und handeln und so ein lebendiges und innovatives Ökosystem bilden.

2.2 Technische Grundlagen

Die technischen Prinzipien von Bittensor umfassen mehrere Schlüsselaspekte, darunter verteiltes Computing, Datenschutz, Konsensmechanismen und Anreizmechanismen. Diese Technologien arbeiten zusammen, um das dezentrale maschinelle Lernnetzwerk von Bittensor zu unterstützen.

2.2.1 Verteiltes Rechnen

Bittensor verwendet verteilte Rechentechnologie, um die ungenutzten Rechenressourcen der Teilnehmer im Netzwerk vollständig zu mobilisieren. Benutzer können ihre ungenutzten Rechenressourcen einbringen, die in das Bittensor-Netzwerk integriert werden, um Deep-Learning-Aufgaben auszuführen. Beim Ausführen von Aufgaben zerlegt Bittensor komplexe Deep-Learning-Aufgaben in kleinere Teile und weist diese Teilaufgaben dann mehreren Knoten im Netzwerk zur parallelen Ausführung zu. Diese parallele Rechenmethode verbessert die Recheneffizienz erheblich und ermöglicht es Bittensor, große Datenmengen und komplexe Modellierungsaufgaben schnell zu verarbeiten. Beispielsweise kann Bittensor bei Bilderkennungsaufgaben eine große Menge Bilddaten auf verschiedene Knoten zur Verarbeitung verteilen, wobei jeder Knoten unabhängig einen Teil der Bilderkennungsarbeit abschließt und schließlich die Ergebnisse aggregiert, um eine effiziente Bilderkennung zu erreichen.

2.2.2 Datenschutz

In Bezug auf den Schutz der Datenprivatsphäre verwendet Bittensor die homomorphe Verschlüsselungstechnologie. Die homomorphe Verschlüsselung ist eine spezielle Form der Verschlüsselung, die spezifische algebraische Operationen auf den Geheimtexten zulässt, wobei das entschlüsselte Ergebnis dasselbe ist, als ob dieselbe Operation auf dem Klartext durchgeführt worden wäre. Das bedeutet, dass die Daten während der Übertragung und Verarbeitung immer verschlüsselt bleiben, und Benutzer können nur ihre privaten Schlüssel verwenden, um das endgültige Ergebnis nach Abschluss der Berechnung zu entschlüsseln. Im Bittensor-Netzwerk wird die von den Benutzern hochgeladene Daten zuerst homomorph verschlüsselt, bevor sie an verschiedene Knoten zur Berechnung verteilt wird. Knoten können nicht auf den Klartextinhalt der verschlüsselten Daten zugreifen, wenn sie diese verarbeiten, was die Privatsphäre der Daten effektiv schützt. Selbst wenn ein Knoten im Netzwerk angegriffen wird, kann der Angreifer nur auf die verschlüsselten Daten zugreifen und keine wertvollen Informationen daraus extrahieren.

2.2.3 Konsensusmechanismus

Bittensor verwendet den Byzantine Fault Tolerance Konsensalgorithmus, um Konsens zu erzielen und die Genauigkeit der Berechnungsergebnisse zu überprüfen. Byzantine Fault Tolerance bezieht sich auf die Fähigkeit eines verteilten Systems, auch bei teilweisen Fehlern oder bösartigen Knoten normal zu funktionieren und Konsens zu erzielen. Im Bittensor-Netzwerk kommunizieren und arbeiten Knoten mithilfe des Byzantine Fault Tolerance Konsensalgorithmus zusammen, um sicherzustellen, dass jeder Knoten Konsens über die Berechnungsergebnisse erzielt. Dieser Algorithmus verteidigt durch mehrere Runden von Nachrichtenübermittlung und Validierung effektiv gegen Angriffe von bösartigen Knoten und gewährleistet die Sicherheit und Zuverlässigkeit des Netzwerks. Nachdem ein Knoten ein Berechnungsergebnis eingereicht hat, überprüfen andere Knoten das Ergebnis. Wenn die Mehrheit der Knoten das Ergebnis genehmigt, wird es als gültig angesehen. Wenn bösartige Knoten versuchen, das Ergebnis zu manipulieren, hindert ihre vergleichsweise geringe Anzahl sie daran, die Validierung anderer Knoten zu bestehen, und können somit den Konsens im Netzwerk nicht stören.

2.2.4 Anreizmechanismus

Bittensors Anreizmechanismus ist ein wichtiger Bestandteil seines Ökosystems, der Benutzer für die Bereitstellung von Rechenressourcen und die Teilnahme an der Netzwerkverwaltung durch den TAO-Token belohnt. Je mehr Rechenressourcen ein Benutzer beiträgt und je aktiver er an der Netzwerkverwaltung teilnimmt, desto mehr TAO-Token erhält er als Belohnung. Dieser Anreizmechanismus ermutigt Benutzer effektiv dazu, aktiv am Bittensor-Netzwerk teilzunehmen, um dem Netzwerk mehr Rechenressourcen und hochwertige Dienste bereitzustellen. TAO-Token können auch zum Kauf und zur Beschaffung von Rechenressourcen, Daten, KI-Modellen innerhalb des Bittensor-Netzwerks und zur Teilnahme an der Gemeinschaftsverwaltung verwendet werden. Benutzer, die TAO-Token halten, können über wichtige Angelegenheiten wie die Entwicklungsausrichtung des Netzwerks und die Regelsetzung abstimmen und so die Entwicklung des Netzwerks beeinflussen.

III. TAO Tokenökonomieanalyse

3.1 Token Basisinformationen

TAO ist das native Token des Bittensor-Netzwerks, ähnlich wie Bitcoin, mit einer Gesamtmaximalsummenbegrenzung von 21.000.000 Token, die in 256 Jahren ausgegeben werden.
$TAO wird alle 10,5 Millionen Blöcke halbiert und wird über einen Zeitraum von mehr als 45 Jahren 64 Halbierungsereignisse durchlaufen.
Im Hinblick auf den Markthandel weist TAO ein hohes Maß an Aktivität auf und kann auf mehreren bekannten Kryptowährungsbörsen wie Binance, Gate.io und anderen Mainstream-Börsen gehandelt werden, was den Investoren bequeme Handelskanäle bietet und die Zirkulation und Wertentdeckung von TAO auf dem Markt fördert.

3.2 Token Funktionalität

TAO hat mehrere wichtige Funktionen im Bittensor-Ökosystem und ist ein Schlüsselelement zur Aufrechterhaltung des normalen Netzwerkbetriebs und zur Entwicklung des Ökosystems.

• Handelsmedium: TAO fungiert als Handelsmedium im Bittensor-Netzwerk und wird in den Handelsszenarien von KI-Diensten und -Ressourcen weit verbreitet eingesetzt. Benutzer, die auf die KI-Modell-Trainingsdienste im Bittensor-Netzwerk zugreifen möchten, müssen TAO-Token verwenden, um die Gebühren zu bezahlen. Diese Zahlungsmethode macht den Handelsprozess bequemer und effizienter und nutzt gleichzeitig die Eigenschaften der Blockchain-Technologie, um die Sicherheit und Transparenz von Transaktionen zu gewährleisten. Ob es sich um ein kleines Startup handelt, das maßgeschneiderte KI-Lösungen sucht, oder ein großes Unternehmen, das groß angelegte KI-Modell-Trainings durchführt, Transaktionen können schnell und sicher im Bittensor-Netzwerk unter Verwendung von TAO abgeschlossen werden.

• Governance Token: TAO gibt Inhabern das Recht, an Entscheidungen zur Netzwerk-Governance von Bittensor teilzunehmen. Benutzer, die TAO-Tokens halten, können über wichtige Angelegenheiten wie Netzwerk-Upgrades, Regelsetzung, Ressourcenzuweisung usw. abstimmen. Wenn das Netzwerk eine größere technische Aktualisierung in Betracht zieht, werden die Abstimmungsergebnisse der TAO-Inhaber direkt darauf Einfluss haben, ob das Upgrade erfolgreich umgesetzt werden kann. Dieser Governance-Mechanismus verkörpert vollständig die dezentrale Philosophie von Bittensor, die es den Gemeindemitgliedern ermöglicht, gemeinsam an der Entwicklung des Netzwerks teilzunehmen und sicherzustellen, dass die Ausrichtung des Netzwerks im Einklang mit den Interessen der Mehrheit steht.

• Anreiztools: Der TAO-Token ist der Kern des Anreizmechanismus von Bittensor. Benutzer können TAO-Token als Belohnung erhalten, indem sie Rechenressourcen bereitstellen, hochwertige Daten bereitstellen oder an der Netzwerkverifizierung teilnehmen. Benutzer, die eine große Menge ungenutzter Rechenressourcen bereitstellen, erhalten eine entsprechende Anzahl von TAO-Token basierend auf der Nutzung und Beitragzeit ihrer Ressourcen. Dieser Anreizmechanismus stimuliert effektiv die Begeisterung der Benutzer, ermutigt mehr Menschen, am Bittensor-Netzwerk teilzunehmen, und bietet einen starken Anreiz für die Entwicklung des Netzwerks.

3.3 Token-Verteilung und Freigabe

Die anfängliche Verteilung von TAO folgt den Grundsätzen der Fairness und Gerechtigkeit und zielt darauf ab, weltweit Teilnehmer anzuziehen. Es gab keine anfängliche Token-Verteilung an spezifische Teams oder Institutionen, sondern durch Mining und Staking haben alle Teilnehmer die gleiche Möglichkeit, TAO-Token zu erwerben. Während des Mining-Prozesses nehmen Benutzer an wertvollen Deep-Learning-Berechnungen teil, indem sie GPU-Hash-Leistung beisteuern, und erhalten entsprechende TAO-Belohnungen basierend auf ihren Berechnungsbeiträgen. Was das Staking betrifft, setzen Benutzer TAO-Token im Netzwerk ein, um Sicherheit und Stabilität für das Netzwerk bereitzustellen und dabei Staking-Belohnungen zu verdienen.

Mit der Entwicklung des Netzwerks hat der Freigabemechanismus von TAO auch einzigartige Merkmale. Alle 10,5 Millionen Blöcke durchlaufen einen Halbierungszyklus. Die aktuelle Blockrate ist auf einen Block alle 12 Sekunden festgelegt, was bedeutet, dass das erste Halbierungsevent im Bittensor-Netzwerk voraussichtlich um August 2025 stattfinden wird. Die Einführung des Halbierungsmechanismus verringert allmählich die Freigabe von TAO, um die Knappheit der Token aufrechtzuerhalten und einen gewissen Wertstützung zu bieten. Mit der Zeit nimmt die neu generierte TAO-Menge allmählich ab, was die Benutzer dazu ermutigen wird, die TAO-Token in ihren Händen mehr zu schätzen, während es auch die Netzwerkteilnehmer dazu auffordert, mehr auf die Qualität ihrer Beiträge zu achten, um begrenzte TAO-Belohnungen zu erhalten.

Grundlegende Informationen zu 3,4 Token (2025-3-3)

1. Marktkapitalisierung: $2,909,261,683
2. Vollständige verwässerte Marktkapitalisierung: $7,262,717,509
3. Umlauf: 8.412.071
4. Gesamtangebot: 21,000,000
5. Maximalversorgung: 21,000,000

Marktperformance von 3,5 Token

Klicken Sie auf den Handelslink:https://www.gate.io/trade/TAO_USDT, Sie können teilnehmenGate.io Spot Handelsbereich TAO Handel!

3.6 Marktdatenleistung

Aus dem historischen Preisverlauf zeigt TAO eine signifikante Volatilität. Anfang 2023 war der Preis von TAO relativ niedrig, in der Anfangsphase der Markterkundung. Mit dem kontinuierlichen Fortschritt des Bittensor-Projekts wurden seine technischen Vorteile und Anwendungspotenziale allmählich vom Markt anerkannt, und der Preis von TAO begann stetig zu steigen. Im zweiten Halbjahr 2023, insbesondere mit dem Anreiz einiger wichtiger technologischer Durchbrüche und der Erweiterung von Anwendungsszenarien, erlebte der Preis von TAO einen rapiden Anstieg und erreichte am 11. April 2024 ein historisches Hoch von $767.68. Dieser Preis spiegelt die hohe Anerkennung und Erwartungen des Marktes an das Bittensor-Projekt wider. Anschließend erlebte der Preis von TAO aufgrund von Gesamtmarktanpassungen und Gewinnmitnahmen ein gewisses Maß an Rückgang und trat in eine Phase der Preisfluktuation ein.

Das Handelsvolumen von TAO steht in enger Beziehung zu den Preisentwicklungen. Während Preiserhöhungen wird das Handelsvolumen in der Regel verstärkt, was auf aktiven Markthandel und hohe Beteiligung von Investoren hinweist. Wenn die TAO-Preise schnell steigen, überschreiten die täglichen Handelsvolumen oft zehn Millionen US-Dollar, was eine starke Marktnachfrage nach TAO zeigt. Während Preiskorrekturen kann das Handelsvolumen abnehmen, bleibt aber insgesamt auf einem relativ hohen Niveau, was auf anhaltendes Marktinteresse an TAO und das Vertrauen der Investoren in dessen zukünftige Entwicklung hinweist. Zum Beispiel blieben während der Preisanpassungsperiode von Mai bis Juni 2024 die täglichen Handelsvolumen trotz des Rückgangs der TAO-Preise stabil bei über mehreren Millionen US-Dollar.

Vier, Bittensor (TAO) Anwendungsszenarien und Fälle

4.1 Anwendungsszenarien

Als innovatives dezentrales maschinelles Lernnetzwerk hat Bittensor mit seiner einzigartigen technischen Architektur und Anreizmechanismus ein breites Anwendungspotenzial in verschiedenen Bereichen gezeigt und bietet neue Ideen und Methoden zur Lösung verschiedener komplexer Probleme.

4.1.1 Bild- und Spracherkennung

Im Bereich der Bild- und Spracherkennung spielt die verteilte Rechenleistung von Bittensor eine entscheidende Rolle. Durch die Integration der Rechenressourcen vieler Knoten im Netzwerk kann Bittensor große Mengen von Bild- und Sprachdaten effizient verarbeiten. Bei Aufgaben zur Bilderkennung kann Bittensor schnell eine große Anzahl von Bildern analysieren, Objekte, Szenen und andere Informationen in den Bildern präzise identifizieren. In autonomen Fahrsystemen kann Bittensor Bilder, die von Innenraumkameras in Echtzeit erfasst wurden, verarbeiten, Verkehrszeichen, Fahrzeuge, Fußgänger usw. identifizieren und zuverlässige visuelle Unterstützung für autonomes Fahren bieten. In Bezug auf die Spracherkennung kann Bittensor Sprachsignale schnell und genau analysieren und konvertieren und eine effiziente Umwandlung von Sprache in Text erreichen. In intelligenten Sprachassistentensystemen kann Bittensor Benutzerstimmbefehle in Echtzeit erkennen, schnell reagieren und hochwertige Sprachinteraktionen bereitstellen. Bittensor kann auch kontinuierlich Bild- und Spracherkennungsmodelle mithilfe seiner umfangreichen Modellressourcen optimieren, um die Erkennungsgenauigkeit und -effizienz zu verbessern.

4.1.2 Natürliche Sprachverarbeitung

Bei natürlichsprachlichen Verarbeitungsaufgaben hat Bittensor auch wichtige Anwendungen. Bittensor unterstützen verschiedene natürlichsprachliche Verarbeitungsaufgaben wie Textklassifizierung, Stimmungsanalyse, maschinelle Übersetzung usw. Bei Textklassifizierungsaufgaben kann Bittensor Texte genau in entsprechende Kategorien anhand ihres Inhalts und ihrer Merkmale klassifizieren. In einem Nachrichtenklassifizierungssystem kann Bittensor Nachrichtenartikel schnell in verschiedene Kategorien wie Politik, Wirtschaft, Sport, Unterhaltung usw. einordnen, was es den Benutzern ermöglicht, bequem zu durchsuchen und zu suchen. Bei der Stimmungsanalyse kann Bittensor die in dem Text ausgedrückten emotionalen Tendenzen analysieren und bestimmen, ob sie positiv, negativ oder neutral sind. Bei der Überwachung sozialer Medien kann Bittensor die von Benutzern veröffentlichten Inhalte in Echtzeit analysieren, um die emotionalen Einstellungen der Öffentlichkeit zu einem bestimmten Ereignis oder Produkt zu verstehen. Im Bereich der maschinellen Übersetzung kann Bittensor seine leistungsstarken Rechenfähigkeiten und seine reichen Sprachmodelle nutzen, um eine genaue Übersetzung zwischen verschiedenen Sprachen zu erreichen. Ob es sich um die Übersetzung von Geschäftsdokumenten oder die Übersetzung im täglichen Gebrauch handelt, Bittensor kann qualitativ hochwertige Übersetzungsdienste bereitstellen, Sprachbarrieren überwinden und die internationale Kommunikation und Zusammenarbeit fördern.

4.1.3 Vorhersagemodellierung und Finanzanalyse

In den Bereichen der Vorhersagemodellierung und Finanzanalyse kann die Anwendung von Bittensor Unternehmen und Institutionen helfen, klügere Entscheidungen zu treffen. Bittensor kann seine leistungsstarken Datenanalyse- und Modellierungsfähigkeiten nutzen, um verschiedene Daten eingehend zu analysieren und genaue Vorhersagemodelle zu erstellen. Bei der Prognose von Finanzmärkten kann Bittensor Faktoren wie historische Preisdaten, Markttrends und makroökonomische Indikatoren analysieren, um die Trends finanzieller Variablen wie Aktienkurse, Wechselkurse und Rohstoffpreise vorherzusagen und Anlegern wertvolle Anlageberatung zu bieten. In Bezug auf die Risikobewertung kann Bittensor mehrere Faktoren umfassend berücksichtigen, um den Risikolevel von Investitionsprojekten zu bewerten, Anlegern bei der vernünftigen Vermögensallokation zu helfen und die Investitionsrisiken zu reduzieren. Bittensor kann auch für die Erkennung von Finanzbetrug verwendet werden, indem abnormalen Transaktionen durch die Analyse von Transaktionsdaten und Verhaltensmustern rechtzeitig erkannt werden, um das Auftreten von Finanzbetrug zu verhindern und die Stabilität und Sicherheit des Finanzmarktes zu gewährleisten.

4.1.4 Wissenschaftliche Forschung

Bittensor bietet leistungsstarke Unterstützung für komplexe Rechenaufgaben in der wissenschaftlichen Forschung. In vielen wissenschaftlichen Bereichen wie Physik, Chemie, Biologie usw. ist eine große Menge an komplexen Berechnungen und Simulationen erforderlich. Die verteilten Rechenressourcen von Bittensor können diese wissenschaftliche Forschung stark rechnerisch unterstützen und den Forschungsprozess beschleunigen. In der Physik kann Bittensor verwendet werden, um komplexe physikalische Phänomene wie Himmelsbewegungen und Teilchenkollisionen zu simulieren und Wissenschaftlern dabei zu helfen, in die Geheimnisse des Universums einzutauchen. Im Bereich der Chemie kann Bittensor für die Simulation der Molekularstruktur, die Erforschung der chemischen Reaktionskinetik und die wichtige theoretische Unterstützung für die Entwicklung neuer Medikamente und die materialwissenschaftliche Forschung verwendet werden. In der Biologie kann Bittensor für die Analyse von Gensequenzen, die Vorhersage von Proteinstrukturen und die Förderung der Entwicklung der Lebenswissenschaften eingesetzt werden. Bittensor kann auch die Zusammenarbeit und den Austausch in der wissenschaftlichen Forschung erleichtern. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus verschiedenen Regionen können über das Bittensor-Netzwerk Daten und Rechenressourcen austauschen, um gemeinsam wissenschaftliche Herausforderungen anzugehen.

Fazit

Bittensor, als innovatives Projekt zur Integration von künstlicher Intelligenz und Blockchain, zeigt einzigartige technische Vorteile und breite Anwendungsaussichten. Durch den Aufbau eines dezentralen maschinellen Lernnetzwerks integriert Bittensor effektiv globale Rechenressourcen, baut die Barrieren von Daten und Rechenressourcen in der traditionellen KI-Entwicklung ab, fördert offene Zusammenarbeit und innovative Entwicklung der KI-Technologie.