Bittensorプロトコルの理解(2025年アップデート)

上級3/21/2024, 2:23:09 AM
中央集権化はAIを殺しています。Bittensorがブロックチェーンの分散型パワーを利用して、人工知能と機械学習の世界をどのように変革しているかを発見してください。2025年現在、TAOは世界で29位にランクインし、価格は455.37ドル、市場資本は39.7億ドルで、過去最低から1397%の成長を示しています。このネットワークは、強力なコミュニティの関与、包括的なウォレット統合、AI&ビッグデータ、DePIN、生成AI分野での確立されたプレゼンスにより、顕著に進化しています。

2025年最新情報

Bittensorネットワークは、その発足以来、顕著な成長と発展を示しています。2025年現在、TAOはトップ暗号通貨として確固たる地位を築いており、現在グローバル市場で29位にランクインし、価格は455.37ドルです。時価総額は39.7億ドルで、流通しているTAOトークンは872万枚で、最大供給量の41.54%を占めています。

市場パフォーマンス

TAOはそのローンチ以来、重要な価格変動を示しています:

  • 現在の価格: $455.37 USD
  • 24時間の取引量: $162,221,408 USD
  • 24時間の価格変動:-2.77%
  • 時価総額: $3,972,524,296 USD

そのトークンは歴史的な安値から顕著な成長を示し、強力な市場ポジションを維持しています:

ネットワークの進化と採用

Bittensorネットワークは、採用と開発において大幅な成長を遂げました。このプラットフォームは、ユーザーと開発者のために透明性とアクセス性を高める、bittensor.comでの公式ブロックエクスプローラーを含む包括的なリソースを提供しています。

Bittensorを取り巻くコミュニティは大きく発展し、コミュニティスコアは3.7を獲得しました。これは、エコシステム内での開発者、バリデーター、ユーザーの積極的な参加と関与を反映しています。ネットワークは、分散型機械学習への革新的なアプローチで引き続き注目を集めています。

技術的分類とエコシステム統合

Bittensorは、いくつかの主要なブロックチェーンカテゴリに確立されています:

  • AI & ビッグデータ
  • DePIN(分散型物理インフラネットワーク)
  • 生成AI

この分類は、AIおよび機械学習アプリケーションのための分散型インフラストラクチャの構築にプロジェクトが焦点を当てていることを反映しています。TAOトークンは、Gate WalletやTrust Walletなどの主要な暗号通貨ウォレットへの統合により、強力なマルチプラットフォームサポートを獲得しており、より広いオーディエンスにアクセスしやすくなっています。

比較可能なプロジェクト

分散型AI分野が進化し続ける中、いくつかのプロジェクトがBittensorに匹敵する代替案または補完的なシステムとして登場しています:

これらのプロジェクトは、Bittensorと共に、ブロックチェーン技術上の分散型AIソリューションの成長するエコシステムを表しており、それぞれが課題の異なる側面にアプローチしています。

取引のアクセス性

GateはTAOの取引オプションを強化し、流動性と取引ペアを改善しました。主要なTAO/USDTペアに加えて、TAOは複数の通貨に対して交換可能になり、さまざまな市場でトレーダーと投資家により大きな柔軟性を提供します。

取引量と時価総額の比率は4.08%で、トークンの全体的な時価総額に対して健全な取引活動を示しています。この流動性プロファイルは、トレーダーにとっての価格発見をスムーズにし、スリッページを減少させることをサポートします。

72%のデータ完全性スコアは、プロジェクトに関する包括的な情報が利用可能であることを示唆していますが、プラットフォームが成熟するにつれて、より大きな透明性と情報開示の機会が残されています。

Bittensorがその技術を発展させ、エコシステムを拡大し続ける中、人工知能、機械学習、ブロックチェーン技術の交差点において重要なプロジェクトであり、AIの開発と展開に対する分散型アプローチを先駆けています。

機械学習と人工知能は前例のない形で世界を変革しています。機械学習の応用は、自動運転車からスマートアシスタント、医療診断からエンターテイメントに至るまであらゆる場所に存在します。しかし、この分野での急速な進歩と革新にもかかわらず、多くの課題や制限が依然として機械学習の完全な可能性を妨げています。

機械学習プラットフォームやシステムの中央集権的で孤立した性質は、主な課題の一つです。ほとんどの機械学習モデルとデータは、いくつかの大企業や機関によって制御されており、データプライバシーやセキュリティ、バイアス、アクセスなどの問題を引き起こしています。さらに、ほとんどの機械学習モデルは、他のモデルやデータソースの集合的な知性や多様性から恩恵を受けることなく、孤立して訓練されています。

Bittensorは、グローバルで分散型かつインセンティブのある機械学習ネットワークを構築することを目指すピアツーピアプロトコルです。Bittensorは、機械学習モデルが協力してトレーニングを行い、集団に提供する情報価値に応じて報酬を受け取ることを可能にします。Bittensorは、ネットワークに参加し、自身の機械学習モデルやデータを提供したいと考える誰もがオープンにアクセスし参加できる環境を提供します。

Bittensorとは何ですか?

Bittensorは、機械学習に特化した分散型サブネットのためのピアツーピアプロトコルです。サブネットとは、テキスト、画像、音声、動画などの専門的な機械学習サービスをネットワークに提供するノードのグループです。例えば、テキストサブネットは、翻訳、要約、感情分析などの自然言語処理サービスを提供することができます。

Bittensorのビジョンは、誰でも参加し、自分の機械学習モデルやデータを提供でき、提供する情報の価値に応じて報酬を受け取ることができる、グローバルで分散型のインセンティブ付き機械学習ネットワークを作ることです。Bittensorは、中央集権、サイロ、プライバシー、セキュリティ、バイアス、アクセスなど、現在の機械学習プラットフォームやシステムの制限や課題を克服することを目指しています。

Bittensorはどのように機能しますか?

Bittensorは、機械学習モデルの作成、共有、インセンティブ付けを革新する分散型ネットワークです。ピアツーピアで運営されており、AIモデルが協力して神経ネットワークを形成するグローバルエコシステムを構築します。このセクションでは、Bittensorが効果的に機能するためのメカニズムについて掘り下げます。

ユマコンセンサス

Bittensorの運用の中心にはYumaコンセンサスがあります。このコンセンサスメカニズムは、サブネットの所有者が独自のインセンティブメカニズムを書くことを可能にし、サブネットのバリデーターがネットワークが学ぶべきことに対する主観的な好みを表現できるように設計されています。Yumaコンセンサスは、サブネットのバリデーターが他のサブネットのバリデーターによって生成された主観的な評価に一致するマイナー価値評価を生成することで配当を受け取ることにより機能し、ステークによって重み付けされます。これにより、どのグループも学習内容を完全に支配することがなく、ネットワーク全体で分散型ガバナンスが維持されます。

専門家の混合 (MoE)

もう一つの重要なメカニズムは、専門家のミクスチャー(MoE)モデルです。このモデルでは、Bittensorは異なるデータの側面に特化した複数のニューラルネットワークを利用します。これらの専門家モデルは、新しいデータが導入されると協力し、専門的な知識を組み合わせて集合的な予測を生成します。このアプローチにより、Bittensorはどの個別モデルよりも効果的に複雑な問題に対処することができます。

インセンティブメカニズム

Bittensorは、独自のインセンティブメカニズム構造も特徴としています。Bittensor内の各サブネットは独自のインセンティブメカニズムを持っており、これがサブネットマイナーの行動を促進し、サブネットバリデーター間の合意を調整します。これらのメカニズムは機械学習における損失関数に類似しており、サブネットマイナーの行動を望ましい結果に導き、継続的な改善と高品質な結果を促進します。

知能の証明

インテリジェンスの証明は、Bittensorによって利用される独自のコンセンサスメカニズムです。これは、貴重な機械学習モデルと出力に貢献するネットワーク内のノードに報酬を与えます。従来のプルーフ・オブ・ワーク (PoW) やプルーフ・オブ・ステーク (PoS) メカニズムが計算能力や財政的な出資に依存するのに対し、インテリジェンスの証明はノードの知的貢献を優先します。これにより、ネットワークの報酬システムは、機械知能の向上というその核心的な使命と一致します。

Bittensorネットワークのノードは、登録し、コンセンサスプロセスに参加する必要があります。彼らは、プルーフ・オブ・ワーク(POW)チャレンジを解決するか、手数料を支払うことでそれを行います。登録後、彼らはサブネットの一部となり、ネットワークの集合知に貢献します。バリデーターは、そのノードが提供する機械学習モデルと出力の価値を評価し、ネットワークの知的資産の品質と整合性を確保します。

このメカニズムは、知能が主要な通貨であり、革新が継続的に奨励される分散型機械学習マーケットプレイスにおけるBittensorのビジョンの中心です。これは、伝統的なブロックチェーンコンセンサスメカニズムからの重要なシフトを代表しており、AIおよび機械学習技術の進展に焦点を当てています。

サブネット

サブネットはBittensorの構成要素であり、統一されたトークンシステムの下で分散型商品市場として機能します。各サブネットは特定のドメインまたはトピックを持ち、登録されたノードと関連する機械学習モデルで構成されています。これらのサブネット内のバリデーターは、ネットワーク内で交換されるデータとモデルの整合性と質を維持する上で重要な役割を果たします。

これらのメカニズムは、BittensorがAIおよび機械学習モデルの開発のための分散型、協力的、革新的なプラットフォームであり続けることを保証します。参加を奨励し、ネットワークの集合知を活用することによって、Bittensorは分散型機械学習技術の最前線に立っています。

Bittensorのコンポーネント

Bittensorは、コンピュータやサーバーではなく、機械学習モデルを接続する分散型ネットワークです。これらのモデルはニューロンと呼ばれ、テキスト、画像、音声、動画などの専門的な機械学習サービスをネットワークに提供します。ニューロンはサブネットと呼ばれるグループに整理されており、各サブネットのインセンティブメカニズムとタスクドメインを定義します。

Bittensorは、分散型機械学習プロトコルを実現するために、ブロックチェーン、ニューロン、シナプス、メタグラフという4つの主要なコンポーネントを使用しています。これらの各コンポーネントと、それらがどのように連携して機能するかを見てみましょう。

ブロックチェーン

Bittensorのブロックチェーンは、相互運用性とスケーラビリティを可能にするSubstrateフレームワークに基づいています。このブロックチェーンは、ネットワーク上のノード間の取引や相互作用、ならびにガバナンスとコンセンサスルールを記録します。また、このブロックチェーンは、Bittensorのネイティブ通貨である$TAOトークンの作成と配布を可能にします。

ニューロン

ニューロンは、機械学習モデルを実行し、ネットワークに機械学習サービスを提供するネットワーク上のノードです。各ニューロンは、ブロックチェーンに登録されたユニークなアイデンティティと公開鍵を持っています。各ニューロンには、機械学習モデルのタイプ、入力および出力フォーマット、ポート番号、その他のパラメータを指定する設定ファイルもあります。

シナプス

シナプスは、情報の交換と協力を可能にするニューロン間の接続です。各シナプスには、接続の強さと質を表す重みがあります。重みは、ネットワークの集合的知性であるメタグラフによって決定されます。シナプスにはコストと報酬もあり、これらは$TAOトークンで表されます。コストは、ニューロンが別のニューロンにその機械学習サービスを使用するために支払う$TAOの量です。報酬は、ニューロンが別のニューロンからその機械学習サービスを提供するために受け取る$TAOの量です。

メタグラフ

メタグラフは、ネットワークのトポロジーとダイナミクス、ならびにニューロンの質と評判を表します。メタグラフは有向グラフであり、ノードはニューロン、エッジはシナプスです。メタグラフは、ニューロン間の取引、相互作用、フィードバックを考慮するコンセンサスメカニズムによって定期的に更新されます。メタグラフはシナプスの重みを決定し、シナプスのコストと報酬、さらにはニューロンのランキングと可視性に影響を与えます。メタグラフはネットワークのガバナンスを可能にし、ニューロンはTAOトークンを使用して提案や変更に投票することができます。

Bittensor DeleGate 憲章

Bittensor DeleGate憲章は、Bittensorネットワークに参加するエンティティや個人の指針となる原則とコミットメントを概説した基礎的な文書です。これは、分散型AIのビジョンを共有するOpentensor Foundationおよび他の署名者による宣言です。憲章の核心的な原則は次のとおりです:

  • 中央集権的な支配への反論:憲章はAIに対する中央集権的な支配の危険を強調し、悪用や偏見を防ぐために権力の分配を提唱しています。それは、AIのガバナンスは少数の手にではなく、多くの手に委ねられるべきであると主張しています。
  • 分散型選好コンセンサス:署名者はAIの悪用に反対し、その倫理的適用を促進することを約束します。彼らはAIの選好に対する制御を分散させ、AI技術がもたらす複雑な問いに対処するために集団的な人間の知恵を活用することを誓います。
  • オープンオーナーシップ:この憲章は、Bittensorネットワークの貢献者に対してオープンで許可不要な所有権の蓄積を支持します。この原則は、できるだけ多くの人々がAIの発展にアクセスし、影響を与え、利害関係を持つことができることを保証します。
  • オープンソース開発:この憲章は、オープンソース開発を倫理的な義務と見なし、個人がAIの未来において自らの運命をコントロールできるようにしています。

Bittensor DeleGate憲章は単なる理想の集合ではなく、権力が分散され、AIの可能性がより大きな善のために活用される分散型でオープンかつ公平なAIの未来へのコミットメントです。

Bittensorが機械学習モデルを可能にする方法

Bittensorは、機械学習モデルが協力して訓練し、集団に提供する情報的価値に応じて報酬を受け取ることを可能にします。これは、以下のプロセスを使用して実現されます:

  • 機械学習サービスにアクセスしたい消費者は、ネットワークに対してクエリを送信し、TAOトークンでの支払いを行います。
  • ネットワークは、クエリのタイプと形式に基づいて、適切なサブネットにクエリをルーティングします。
  • サブネットは、評判と可用性に基づいて、クエリに応答するための最良のニューロンを選択します。
  • 選択されたニューロンはクエリを処理し、作業証明と共に応答を返します。
  • 消費者は回答を受け取り、好みや基準に基づいて最良のものを選択します。
  • 消費者は、最も良い応答を提供するニューロンに対して支払いを行い、オプションでネットワークにフィードバックを提供します。
  • ネットワークは、トランザクション、インタラクション、フィードバックに基づいてメタグラフを更新し、それに応じてニューロンに報酬と罰を分配します。

Bittensor上で実行できる機械学習タスクとアプリケーションの種類

Bittensorは、テキストや画像生成、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、幅広い機械学習タスクやアプリケーションをサポートできます。Bittensorで実行できる機械学習サービスの種類のいくつかの例は次のとおりです。

  • テキストプロンプト: 消費者は、文や段落などのテキストプロンプトを送信し、ネットワークから物語やエッセイなどのテキスト補完を受け取ることができます。
  • 画像キャプション: 消費者は画像を送信し、ネットワークから画像の内容を説明するキャプションを受け取ることができます。
  • 音声認識:消費者は音声クリップを送信し、ネットワークから音声をテキストに変換するトランスクリプトを受け取ることができます。
  • 顔認識:消費者は顔の画像を送信し、ネットワークから画像にいる人物を特定する名前またはラベルを受け取ることができます。

これらは、Bittensor上で実行できる機械学習タスクとアプリケーションの一部の例に過ぎません。新しいサブネットやモデルが作成され、ネットワークに追加されることで、機械学習サービスの範囲と多様性が拡大し、可能性は無限です。

サブネットはどのように機能しますか?


出典: Bittensor 開発者文書

サブネットはBittensorエコシステムの核心です。サブネットは、テキスト、画像、音声、動画などの専門的な機械学習サービスをネットワークに提供するニューロンのグループです。サブネットはまた、各グループのインセンティブメカニズムとタスクドメインを定義します。サブネットは、統一されたトークンシステムの下に位置するさまざまな分散型商品市場や競技の創出を可能にします。

サブネットの役割と機能

Bittensorネットワークにおいて、サブネットは以下の機能を提供するため重要な役割を果たします:

  • サブネットは、ニューロン間の労働の分業と専門化を可能にします。各サブネットは、テキストプロンプティング、画像キャプショニング、音声認識、顔認識など、特定のタイプの機械学習サービスに焦点を合わせています。これにより、ニューロンは自分たちの選択したドメインに対してモデルとリソースを最適化し、高品質で効率的なサービスをネットワークに提供することができます。
  • サブネットは、各ニューロンのグループに対してカスタムインセンティブメカニズムを作成することを可能にします。各サブネットは、自身の基準と目標に基づいて独自の報酬と罰則のシステムを設計および実装できます。これにより、サブネットはニューロンのインセンティブをサブネットの望ましい成果と一致させ、ニューロン間の協力と革新を促進することができます。
  • サブネットはネットワークのガバナンスとコンセンサスを促進します。各サブネットにはそのバリデーターがあり、メタグラフを更新しネットワークを保護する責任があります。バリデーターはサブネットのメンバーによって選出され、彼らは好みの候補者に投票するためにTAOトークンをステークします。バリデーターはネットワークに影響を与える変更やアップグレードを提案し投票することによって、ネットワークのガバナンスにも参加します。

サブネットの作成と参加のプロセス

サブネットを作成または参加するには、ネットワーク上のノードであるニューロンが必要です。また、ネットワークの通貨であるTAOトークンも必要です。サブネットを作成または参加するには、以下の手順に従ってください。

  • サブネットを作成するには、Bittensorブロックチェーン上でサブネットを登録し、TAOトークンで手数料を支払う必要があります。手数料は、ネットワーク上のサブネットの需要と供給に依存します。あなたは、btcli サブネットを作成サブネットを作成し、名前、説明、タイプ、ポートなどのサブネットのパラメーターと詳細を指定するコマンドです。また、サブネットの公開鍵と秘密鍵を生成するために使用されるウォレット名とパスワードを提供する必要があります。ネットワーク上のサブネットの一意の識別子であるnetuidを受け取ります。
  • サブネットに参加するには、サブネットのメタグラフを維持および更新するノードであるサブネットのバリデーターに接続する必要があります。次のように使用できます。btcli サブネット参加サブネットに参加するコマンドを実行し、参加したいサブネットのnetuidを指定してください。また、ウォレット名とパスワードも提供する必要があります。これらは、サブネット用の公開鍵と秘密鍵を生成するために使用されます。サブネットに正常に参加したことを示す確認メッセージが届きます。

サブネットの種類と相互作用

Bittensorネットワークには、提供する機械学習サービスのタイプと形式に応じて、異なる種類のサブネットがあります。一般的なサブネットの種類は次のとおりです:

  • テキストサブネット: これらのサブネットは、テキストプロンプト、テキスト要約、テキスト翻訳、テキスト感情分析などの自然言語処理サービスを提供します。これらのサブネットは、テキストを入力および出力形式として受け入れ、返します。
  • 画像サブネット: これらのサブネットは、画像キャプション、画像分類、画像セグメンテーション、画像生成などのコンピュータビジョンサービスを提供します。これらのサブネットは、画像を入力および出力形式として受け入れ、返します。
  • オーディオサブネット: これらのサブネットは、音声認識、音声合成、音声翻訳、音の生成などの音声および音響処理サービスを提供します。これらのサブネットは、オーディオクリップを入力および出力形式として受け入れ、返します。
  • ビデオサブネット: これらのサブネットは、ビデオキャプション、ビデオ分類、ビデオセグメンテーション、ビデオ生成などのビデオおよびモーション処理サービスを提供します。これらのサブネットは、ビデオを入力および出力形式として受け入れ、返します。

これらのサブネットは、機械学習サービスを要求および提供し、情報や$TAOトークンを交換することで、相互におよびネットワークと相互作用できます。たとえば、テキストサブネットは、画像サブネットに画像を送信し、いくつかの$TAOトークンを支払うことで画像キャプショニングサービスを要求できます。画像サブネットは、その後、写真に対するキャプションを返し、報酬としていくつかの$TAOトークンを受け取ることができます。テキストサブネットは、その後、キャプションをそのサービス、たとえばテキスト要約や翻訳に使用できます。

$TAOトークン

$TAOトークンは、Bittensorネットワークのネイティブ暗号通貨です。エコシステム内でいくつかの重要な機能と目的を果たします:

  • インセンティブ: $TAO トークンは、Bittensor ネットワークのさまざまな参加者にインセンティブを提供するために使用されます。マイナーは、機械学習タスクを実行するために計算リソースを提供し、その貢献に対して $TAO で報酬を受け取ります。この報酬メカニズムは、分散型機械学習プロセスに不可欠なネットワークへの計算力の提供を促進します。
  • ステーキング:ネットワークにマイナーとして参加し、報酬を得るためには、参加者は$TAOトークンをステークする必要があります。ステーキングは担保または「ゲームにおける皮膚」の一形態として機能し、マイナーがネットワークの最善の利益に沿って行動するように動機づけるのに役立ちます。また、参加者が悪意を持って行動することをコスト高にすることで、ネットワークを保護するのにも役立ちます。
  • ガバナンス:$TAOはBittensorネットワークのガバナンスに使用できます。トークン保有者は、変更を提案したり、プロトコルのアップグレードに投票したり、ネットワークに影響を与える他の意思決定プロセスに参加したりできるかもしれません。これは、制御が単一の権限に集中するのではなく、利害関係者の間で分散されるブロックチェーン技術の分散型の精神と一致しています。

$TAOトークンのトークノミクスは、ネットワークの価値と品質を反映し、ノード間のコラボレーションとイノベーションを促進するように設計されています。$TAOトークンのトークノミクスは、以下の原則とメカニズムに基づいています:

  • 供給:TAOトークンの最大量は2100万に制限されており、これはビットコインの供給制限を反映して希少性を促進し、インフレーションを制御します。現在、約639万TAOトークンが流通しています。TAOトークンはビットコインと同様にマイニングを通じて生成され、新しいブロックは約12秒ごとに作成されます。各ブロックはマイナーとバリデーターに1TAOトークンを報酬として与えます。現在の生成速度に基づき、毎日約7200の新しいTAOトークンが流通供給に追加され、これらはマイナーとバリデーターの間で均等に分配されます。総供給量の50%がマイニングされると、発行率は半減します。この「半減」は、12秒のブロック時間を考慮して4年ごとに発生します。この半減プロセスは、残りの供給の各50%のマイルストーンで継続され、最終的に2100万TAOトークンが流通するまで続きます。
  • 発行:TAOトークンの発行は、ネットワーク報酬を通じて行われ、これはネットワークに機械学習サービスを提供するマイナーに配布されます。ネットワーク報酬は、メタグラフによって決定されるサービスの情報価値に基づいて計算されます。ネットワーク報酬は、ネットワークの活動と総ステークトークンに基づく難易度係数によっても調整されます。TAOトークンの発行率は対数曲線に従うように設計されており、これはネットワークが成熟し需要が増加するにつれて発行が時間と共に減少することを意味します。
  • バーン: TAOトークンのバーンは、ネットワークから機械学習サービスにアクセスする消費者が支払うネットワーク手数料を通じて行われます。ネットワーク手数料は、メタグラフによって決定されるサービスのコストに基づいて計算されます。また、ネットワーク手数料は、ネットワークの活動と流通しているトークンの総数に基づく需要係数によって調整されます。TAOトークンのバーン率は指数関数的な曲線に従うように設計されており、これはネットワークが成長し供給が減少するにつれてバーンが時間とともに増加することを意味します。

Bittensorの創設者

Bittensorの創設者は、機械学習と人工知能の分野を革新することを目的としたBittensorプロジェクトの開発と推進のために集まった才能ある個人です。各創設者は、プロジェクトの成功に寄与する関連分野での独自の専門知識と経験を持ち寄っています。創設者は:

  • ジェイコブ・スティーブス:ジェイコブはBittensorのCEO兼共同創設者です。彼は機械学習研究のバックグラウンドを持ち、AIの分散化を目的にBittensorを設立しました。彼は以前、GoogleやKnowmなどのブランドで働いていました。
  • アラ・シャアバナ:アラはBittensorの共同創設者です。彼は機械学習の博士号を持っています。Bittensorを構築する前は、カナダのトロント大学で助教授として働いていました。

Bittensor $TAOは良い投資ですか?

Bittensor $TAOは、Bittensorネットワークを支える暗号通貨であり、分散型機械学習プロトコルです。$TAOは、ネットワークに機械学習サービスを提供するノードに報酬を与え、ネットワークを保護し、ガバナンスを可能にするために使用されます。$TAOの供給は2100万トークンに制限されており、ネットワークの供給と需要がその価格を決定します。

$TAOには、革命的で革新的なプロジェクトに支えられているため、大きな可能性と価値があります。Bittensorは、機械学習と人工知能を変革するための、グローバルで分散型のインセンティブを持つ機械学習ネットワークを作成することを目指しています。Bittensorはすでに、メインネットの立ち上げ、注目と関心の獲得、支援と資金調達の受け入れなど、期待できる結果と成果を示しています。また、Bittensorは将来に向けて、ネットワークの拡大と多様化、ネットワークの改善と最適化、コミュニティの成長と関与など、いくつかの野心的な目標と計画を設定しています。

したがって、$TAOはBittensorのビジョンとミッションを信じ、リスクを取ってトークンを長期的に保持する意欲がある人にとって良い投資です。常に、投資家はどの暗号通貨に投資する前にも自分自身でリサーチとデューデリジェンスを行い、失っても構わない範囲でのみ投資を行うべきです。

Gateで$TAOを購入する方法

Gateで$TAOトークンを購入するには、以下の手順に従ってください:

  • 訪れてくださいGate.ioウェブサイトメールアドレスとパスワードでアカウントを作成します。
  • Gateアカウントに資金を入金してください。
  • $TAOトークンのために資金を取引するには、TAO/USDTペアと金額と価格を入力します。

$TAOにアクションを起こす

今日の$XPRTの価格をチェックして、お気に入りの通貨ペアを取引開始しましょう:

著者: Angelnath
翻訳者: Cedar
レビュアー: Edward、Matheus、Ashley
* 本情報はGateが提供または保証する金融アドバイス、その他のいかなる種類の推奨を意図したものではなく、構成するものではありません。
* 本記事はGateを参照することなく複製/送信/複写することを禁じます。違反した場合は著作権法の侵害となり法的措置の対象となります。

Bittensorプロトコルの理解(2025年アップデート)

上級3/21/2024, 2:23:09 AM
中央集権化はAIを殺しています。Bittensorがブロックチェーンの分散型パワーを利用して、人工知能と機械学習の世界をどのように変革しているかを発見してください。2025年現在、TAOは世界で29位にランクインし、価格は455.37ドル、市場資本は39.7億ドルで、過去最低から1397%の成長を示しています。このネットワークは、強力なコミュニティの関与、包括的なウォレット統合、AI&ビッグデータ、DePIN、生成AI分野での確立されたプレゼンスにより、顕著に進化しています。

2025年最新情報

Bittensorネットワークは、その発足以来、顕著な成長と発展を示しています。2025年現在、TAOはトップ暗号通貨として確固たる地位を築いており、現在グローバル市場で29位にランクインし、価格は455.37ドルです。時価総額は39.7億ドルで、流通しているTAOトークンは872万枚で、最大供給量の41.54%を占めています。

市場パフォーマンス

TAOはそのローンチ以来、重要な価格変動を示しています:

  • 現在の価格: $455.37 USD
  • 24時間の取引量: $162,221,408 USD
  • 24時間の価格変動:-2.77%
  • 時価総額: $3,972,524,296 USD

そのトークンは歴史的な安値から顕著な成長を示し、強力な市場ポジションを維持しています:

ネットワークの進化と採用

Bittensorネットワークは、採用と開発において大幅な成長を遂げました。このプラットフォームは、ユーザーと開発者のために透明性とアクセス性を高める、bittensor.comでの公式ブロックエクスプローラーを含む包括的なリソースを提供しています。

Bittensorを取り巻くコミュニティは大きく発展し、コミュニティスコアは3.7を獲得しました。これは、エコシステム内での開発者、バリデーター、ユーザーの積極的な参加と関与を反映しています。ネットワークは、分散型機械学習への革新的なアプローチで引き続き注目を集めています。

技術的分類とエコシステム統合

Bittensorは、いくつかの主要なブロックチェーンカテゴリに確立されています:

  • AI & ビッグデータ
  • DePIN(分散型物理インフラネットワーク)
  • 生成AI

この分類は、AIおよび機械学習アプリケーションのための分散型インフラストラクチャの構築にプロジェクトが焦点を当てていることを反映しています。TAOトークンは、Gate WalletやTrust Walletなどの主要な暗号通貨ウォレットへの統合により、強力なマルチプラットフォームサポートを獲得しており、より広いオーディエンスにアクセスしやすくなっています。

比較可能なプロジェクト

分散型AI分野が進化し続ける中、いくつかのプロジェクトがBittensorに匹敵する代替案または補完的なシステムとして登場しています:

これらのプロジェクトは、Bittensorと共に、ブロックチェーン技術上の分散型AIソリューションの成長するエコシステムを表しており、それぞれが課題の異なる側面にアプローチしています。

取引のアクセス性

GateはTAOの取引オプションを強化し、流動性と取引ペアを改善しました。主要なTAO/USDTペアに加えて、TAOは複数の通貨に対して交換可能になり、さまざまな市場でトレーダーと投資家により大きな柔軟性を提供します。

取引量と時価総額の比率は4.08%で、トークンの全体的な時価総額に対して健全な取引活動を示しています。この流動性プロファイルは、トレーダーにとっての価格発見をスムーズにし、スリッページを減少させることをサポートします。

72%のデータ完全性スコアは、プロジェクトに関する包括的な情報が利用可能であることを示唆していますが、プラットフォームが成熟するにつれて、より大きな透明性と情報開示の機会が残されています。

Bittensorがその技術を発展させ、エコシステムを拡大し続ける中、人工知能、機械学習、ブロックチェーン技術の交差点において重要なプロジェクトであり、AIの開発と展開に対する分散型アプローチを先駆けています。

機械学習と人工知能は前例のない形で世界を変革しています。機械学習の応用は、自動運転車からスマートアシスタント、医療診断からエンターテイメントに至るまであらゆる場所に存在します。しかし、この分野での急速な進歩と革新にもかかわらず、多くの課題や制限が依然として機械学習の完全な可能性を妨げています。

機械学習プラットフォームやシステムの中央集権的で孤立した性質は、主な課題の一つです。ほとんどの機械学習モデルとデータは、いくつかの大企業や機関によって制御されており、データプライバシーやセキュリティ、バイアス、アクセスなどの問題を引き起こしています。さらに、ほとんどの機械学習モデルは、他のモデルやデータソースの集合的な知性や多様性から恩恵を受けることなく、孤立して訓練されています。

Bittensorは、グローバルで分散型かつインセンティブのある機械学習ネットワークを構築することを目指すピアツーピアプロトコルです。Bittensorは、機械学習モデルが協力してトレーニングを行い、集団に提供する情報価値に応じて報酬を受け取ることを可能にします。Bittensorは、ネットワークに参加し、自身の機械学習モデルやデータを提供したいと考える誰もがオープンにアクセスし参加できる環境を提供します。

Bittensorとは何ですか?

Bittensorは、機械学習に特化した分散型サブネットのためのピアツーピアプロトコルです。サブネットとは、テキスト、画像、音声、動画などの専門的な機械学習サービスをネットワークに提供するノードのグループです。例えば、テキストサブネットは、翻訳、要約、感情分析などの自然言語処理サービスを提供することができます。

Bittensorのビジョンは、誰でも参加し、自分の機械学習モデルやデータを提供でき、提供する情報の価値に応じて報酬を受け取ることができる、グローバルで分散型のインセンティブ付き機械学習ネットワークを作ることです。Bittensorは、中央集権、サイロ、プライバシー、セキュリティ、バイアス、アクセスなど、現在の機械学習プラットフォームやシステムの制限や課題を克服することを目指しています。

Bittensorはどのように機能しますか?

Bittensorは、機械学習モデルの作成、共有、インセンティブ付けを革新する分散型ネットワークです。ピアツーピアで運営されており、AIモデルが協力して神経ネットワークを形成するグローバルエコシステムを構築します。このセクションでは、Bittensorが効果的に機能するためのメカニズムについて掘り下げます。

ユマコンセンサス

Bittensorの運用の中心にはYumaコンセンサスがあります。このコンセンサスメカニズムは、サブネットの所有者が独自のインセンティブメカニズムを書くことを可能にし、サブネットのバリデーターがネットワークが学ぶべきことに対する主観的な好みを表現できるように設計されています。Yumaコンセンサスは、サブネットのバリデーターが他のサブネットのバリデーターによって生成された主観的な評価に一致するマイナー価値評価を生成することで配当を受け取ることにより機能し、ステークによって重み付けされます。これにより、どのグループも学習内容を完全に支配することがなく、ネットワーク全体で分散型ガバナンスが維持されます。

専門家の混合 (MoE)

もう一つの重要なメカニズムは、専門家のミクスチャー(MoE)モデルです。このモデルでは、Bittensorは異なるデータの側面に特化した複数のニューラルネットワークを利用します。これらの専門家モデルは、新しいデータが導入されると協力し、専門的な知識を組み合わせて集合的な予測を生成します。このアプローチにより、Bittensorはどの個別モデルよりも効果的に複雑な問題に対処することができます。

インセンティブメカニズム

Bittensorは、独自のインセンティブメカニズム構造も特徴としています。Bittensor内の各サブネットは独自のインセンティブメカニズムを持っており、これがサブネットマイナーの行動を促進し、サブネットバリデーター間の合意を調整します。これらのメカニズムは機械学習における損失関数に類似しており、サブネットマイナーの行動を望ましい結果に導き、継続的な改善と高品質な結果を促進します。

知能の証明

インテリジェンスの証明は、Bittensorによって利用される独自のコンセンサスメカニズムです。これは、貴重な機械学習モデルと出力に貢献するネットワーク内のノードに報酬を与えます。従来のプルーフ・オブ・ワーク (PoW) やプルーフ・オブ・ステーク (PoS) メカニズムが計算能力や財政的な出資に依存するのに対し、インテリジェンスの証明はノードの知的貢献を優先します。これにより、ネットワークの報酬システムは、機械知能の向上というその核心的な使命と一致します。

Bittensorネットワークのノードは、登録し、コンセンサスプロセスに参加する必要があります。彼らは、プルーフ・オブ・ワーク(POW)チャレンジを解決するか、手数料を支払うことでそれを行います。登録後、彼らはサブネットの一部となり、ネットワークの集合知に貢献します。バリデーターは、そのノードが提供する機械学習モデルと出力の価値を評価し、ネットワークの知的資産の品質と整合性を確保します。

このメカニズムは、知能が主要な通貨であり、革新が継続的に奨励される分散型機械学習マーケットプレイスにおけるBittensorのビジョンの中心です。これは、伝統的なブロックチェーンコンセンサスメカニズムからの重要なシフトを代表しており、AIおよび機械学習技術の進展に焦点を当てています。

サブネット

サブネットはBittensorの構成要素であり、統一されたトークンシステムの下で分散型商品市場として機能します。各サブネットは特定のドメインまたはトピックを持ち、登録されたノードと関連する機械学習モデルで構成されています。これらのサブネット内のバリデーターは、ネットワーク内で交換されるデータとモデルの整合性と質を維持する上で重要な役割を果たします。

これらのメカニズムは、BittensorがAIおよび機械学習モデルの開発のための分散型、協力的、革新的なプラットフォームであり続けることを保証します。参加を奨励し、ネットワークの集合知を活用することによって、Bittensorは分散型機械学習技術の最前線に立っています。

Bittensorのコンポーネント

Bittensorは、コンピュータやサーバーではなく、機械学習モデルを接続する分散型ネットワークです。これらのモデルはニューロンと呼ばれ、テキスト、画像、音声、動画などの専門的な機械学習サービスをネットワークに提供します。ニューロンはサブネットと呼ばれるグループに整理されており、各サブネットのインセンティブメカニズムとタスクドメインを定義します。

Bittensorは、分散型機械学習プロトコルを実現するために、ブロックチェーン、ニューロン、シナプス、メタグラフという4つの主要なコンポーネントを使用しています。これらの各コンポーネントと、それらがどのように連携して機能するかを見てみましょう。

ブロックチェーン

Bittensorのブロックチェーンは、相互運用性とスケーラビリティを可能にするSubstrateフレームワークに基づいています。このブロックチェーンは、ネットワーク上のノード間の取引や相互作用、ならびにガバナンスとコンセンサスルールを記録します。また、このブロックチェーンは、Bittensorのネイティブ通貨である$TAOトークンの作成と配布を可能にします。

ニューロン

ニューロンは、機械学習モデルを実行し、ネットワークに機械学習サービスを提供するネットワーク上のノードです。各ニューロンは、ブロックチェーンに登録されたユニークなアイデンティティと公開鍵を持っています。各ニューロンには、機械学習モデルのタイプ、入力および出力フォーマット、ポート番号、その他のパラメータを指定する設定ファイルもあります。

シナプス

シナプスは、情報の交換と協力を可能にするニューロン間の接続です。各シナプスには、接続の強さと質を表す重みがあります。重みは、ネットワークの集合的知性であるメタグラフによって決定されます。シナプスにはコストと報酬もあり、これらは$TAOトークンで表されます。コストは、ニューロンが別のニューロンにその機械学習サービスを使用するために支払う$TAOの量です。報酬は、ニューロンが別のニューロンからその機械学習サービスを提供するために受け取る$TAOの量です。

メタグラフ

メタグラフは、ネットワークのトポロジーとダイナミクス、ならびにニューロンの質と評判を表します。メタグラフは有向グラフであり、ノードはニューロン、エッジはシナプスです。メタグラフは、ニューロン間の取引、相互作用、フィードバックを考慮するコンセンサスメカニズムによって定期的に更新されます。メタグラフはシナプスの重みを決定し、シナプスのコストと報酬、さらにはニューロンのランキングと可視性に影響を与えます。メタグラフはネットワークのガバナンスを可能にし、ニューロンはTAOトークンを使用して提案や変更に投票することができます。

Bittensor DeleGate 憲章

Bittensor DeleGate憲章は、Bittensorネットワークに参加するエンティティや個人の指針となる原則とコミットメントを概説した基礎的な文書です。これは、分散型AIのビジョンを共有するOpentensor Foundationおよび他の署名者による宣言です。憲章の核心的な原則は次のとおりです:

  • 中央集権的な支配への反論:憲章はAIに対する中央集権的な支配の危険を強調し、悪用や偏見を防ぐために権力の分配を提唱しています。それは、AIのガバナンスは少数の手にではなく、多くの手に委ねられるべきであると主張しています。
  • 分散型選好コンセンサス:署名者はAIの悪用に反対し、その倫理的適用を促進することを約束します。彼らはAIの選好に対する制御を分散させ、AI技術がもたらす複雑な問いに対処するために集団的な人間の知恵を活用することを誓います。
  • オープンオーナーシップ:この憲章は、Bittensorネットワークの貢献者に対してオープンで許可不要な所有権の蓄積を支持します。この原則は、できるだけ多くの人々がAIの発展にアクセスし、影響を与え、利害関係を持つことができることを保証します。
  • オープンソース開発:この憲章は、オープンソース開発を倫理的な義務と見なし、個人がAIの未来において自らの運命をコントロールできるようにしています。

Bittensor DeleGate憲章は単なる理想の集合ではなく、権力が分散され、AIの可能性がより大きな善のために活用される分散型でオープンかつ公平なAIの未来へのコミットメントです。

Bittensorが機械学習モデルを可能にする方法

Bittensorは、機械学習モデルが協力して訓練し、集団に提供する情報的価値に応じて報酬を受け取ることを可能にします。これは、以下のプロセスを使用して実現されます:

  • 機械学習サービスにアクセスしたい消費者は、ネットワークに対してクエリを送信し、TAOトークンでの支払いを行います。
  • ネットワークは、クエリのタイプと形式に基づいて、適切なサブネットにクエリをルーティングします。
  • サブネットは、評判と可用性に基づいて、クエリに応答するための最良のニューロンを選択します。
  • 選択されたニューロンはクエリを処理し、作業証明と共に応答を返します。
  • 消費者は回答を受け取り、好みや基準に基づいて最良のものを選択します。
  • 消費者は、最も良い応答を提供するニューロンに対して支払いを行い、オプションでネットワークにフィードバックを提供します。
  • ネットワークは、トランザクション、インタラクション、フィードバックに基づいてメタグラフを更新し、それに応じてニューロンに報酬と罰を分配します。

Bittensor上で実行できる機械学習タスクとアプリケーションの種類

Bittensorは、テキストや画像生成、自然言語処理、コンピュータビジョンなど、幅広い機械学習タスクやアプリケーションをサポートできます。Bittensorで実行できる機械学習サービスの種類のいくつかの例は次のとおりです。

  • テキストプロンプト: 消費者は、文や段落などのテキストプロンプトを送信し、ネットワークから物語やエッセイなどのテキスト補完を受け取ることができます。
  • 画像キャプション: 消費者は画像を送信し、ネットワークから画像の内容を説明するキャプションを受け取ることができます。
  • 音声認識:消費者は音声クリップを送信し、ネットワークから音声をテキストに変換するトランスクリプトを受け取ることができます。
  • 顔認識:消費者は顔の画像を送信し、ネットワークから画像にいる人物を特定する名前またはラベルを受け取ることができます。

これらは、Bittensor上で実行できる機械学習タスクとアプリケーションの一部の例に過ぎません。新しいサブネットやモデルが作成され、ネットワークに追加されることで、機械学習サービスの範囲と多様性が拡大し、可能性は無限です。

サブネットはどのように機能しますか?


出典: Bittensor 開発者文書

サブネットはBittensorエコシステムの核心です。サブネットは、テキスト、画像、音声、動画などの専門的な機械学習サービスをネットワークに提供するニューロンのグループです。サブネットはまた、各グループのインセンティブメカニズムとタスクドメインを定義します。サブネットは、統一されたトークンシステムの下に位置するさまざまな分散型商品市場や競技の創出を可能にします。

サブネットの役割と機能

Bittensorネットワークにおいて、サブネットは以下の機能を提供するため重要な役割を果たします:

  • サブネットは、ニューロン間の労働の分業と専門化を可能にします。各サブネットは、テキストプロンプティング、画像キャプショニング、音声認識、顔認識など、特定のタイプの機械学習サービスに焦点を合わせています。これにより、ニューロンは自分たちの選択したドメインに対してモデルとリソースを最適化し、高品質で効率的なサービスをネットワークに提供することができます。
  • サブネットは、各ニューロンのグループに対してカスタムインセンティブメカニズムを作成することを可能にします。各サブネットは、自身の基準と目標に基づいて独自の報酬と罰則のシステムを設計および実装できます。これにより、サブネットはニューロンのインセンティブをサブネットの望ましい成果と一致させ、ニューロン間の協力と革新を促進することができます。
  • サブネットはネットワークのガバナンスとコンセンサスを促進します。各サブネットにはそのバリデーターがあり、メタグラフを更新しネットワークを保護する責任があります。バリデーターはサブネットのメンバーによって選出され、彼らは好みの候補者に投票するためにTAOトークンをステークします。バリデーターはネットワークに影響を与える変更やアップグレードを提案し投票することによって、ネットワークのガバナンスにも参加します。

サブネットの作成と参加のプロセス

サブネットを作成または参加するには、ネットワーク上のノードであるニューロンが必要です。また、ネットワークの通貨であるTAOトークンも必要です。サブネットを作成または参加するには、以下の手順に従ってください。

  • サブネットを作成するには、Bittensorブロックチェーン上でサブネットを登録し、TAOトークンで手数料を支払う必要があります。手数料は、ネットワーク上のサブネットの需要と供給に依存します。あなたは、btcli サブネットを作成サブネットを作成し、名前、説明、タイプ、ポートなどのサブネットのパラメーターと詳細を指定するコマンドです。また、サブネットの公開鍵と秘密鍵を生成するために使用されるウォレット名とパスワードを提供する必要があります。ネットワーク上のサブネットの一意の識別子であるnetuidを受け取ります。
  • サブネットに参加するには、サブネットのメタグラフを維持および更新するノードであるサブネットのバリデーターに接続する必要があります。次のように使用できます。btcli サブネット参加サブネットに参加するコマンドを実行し、参加したいサブネットのnetuidを指定してください。また、ウォレット名とパスワードも提供する必要があります。これらは、サブネット用の公開鍵と秘密鍵を生成するために使用されます。サブネットに正常に参加したことを示す確認メッセージが届きます。

サブネットの種類と相互作用

Bittensorネットワークには、提供する機械学習サービスのタイプと形式に応じて、異なる種類のサブネットがあります。一般的なサブネットの種類は次のとおりです:

  • テキストサブネット: これらのサブネットは、テキストプロンプト、テキスト要約、テキスト翻訳、テキスト感情分析などの自然言語処理サービスを提供します。これらのサブネットは、テキストを入力および出力形式として受け入れ、返します。
  • 画像サブネット: これらのサブネットは、画像キャプション、画像分類、画像セグメンテーション、画像生成などのコンピュータビジョンサービスを提供します。これらのサブネットは、画像を入力および出力形式として受け入れ、返します。
  • オーディオサブネット: これらのサブネットは、音声認識、音声合成、音声翻訳、音の生成などの音声および音響処理サービスを提供します。これらのサブネットは、オーディオクリップを入力および出力形式として受け入れ、返します。
  • ビデオサブネット: これらのサブネットは、ビデオキャプション、ビデオ分類、ビデオセグメンテーション、ビデオ生成などのビデオおよびモーション処理サービスを提供します。これらのサブネットは、ビデオを入力および出力形式として受け入れ、返します。

これらのサブネットは、機械学習サービスを要求および提供し、情報や$TAOトークンを交換することで、相互におよびネットワークと相互作用できます。たとえば、テキストサブネットは、画像サブネットに画像を送信し、いくつかの$TAOトークンを支払うことで画像キャプショニングサービスを要求できます。画像サブネットは、その後、写真に対するキャプションを返し、報酬としていくつかの$TAOトークンを受け取ることができます。テキストサブネットは、その後、キャプションをそのサービス、たとえばテキスト要約や翻訳に使用できます。

$TAOトークン

$TAOトークンは、Bittensorネットワークのネイティブ暗号通貨です。エコシステム内でいくつかの重要な機能と目的を果たします:

  • インセンティブ: $TAO トークンは、Bittensor ネットワークのさまざまな参加者にインセンティブを提供するために使用されます。マイナーは、機械学習タスクを実行するために計算リソースを提供し、その貢献に対して $TAO で報酬を受け取ります。この報酬メカニズムは、分散型機械学習プロセスに不可欠なネットワークへの計算力の提供を促進します。
  • ステーキング:ネットワークにマイナーとして参加し、報酬を得るためには、参加者は$TAOトークンをステークする必要があります。ステーキングは担保または「ゲームにおける皮膚」の一形態として機能し、マイナーがネットワークの最善の利益に沿って行動するように動機づけるのに役立ちます。また、参加者が悪意を持って行動することをコスト高にすることで、ネットワークを保護するのにも役立ちます。
  • ガバナンス:$TAOはBittensorネットワークのガバナンスに使用できます。トークン保有者は、変更を提案したり、プロトコルのアップグレードに投票したり、ネットワークに影響を与える他の意思決定プロセスに参加したりできるかもしれません。これは、制御が単一の権限に集中するのではなく、利害関係者の間で分散されるブロックチェーン技術の分散型の精神と一致しています。

$TAOトークンのトークノミクスは、ネットワークの価値と品質を反映し、ノード間のコラボレーションとイノベーションを促進するように設計されています。$TAOトークンのトークノミクスは、以下の原則とメカニズムに基づいています:

  • 供給:TAOトークンの最大量は2100万に制限されており、これはビットコインの供給制限を反映して希少性を促進し、インフレーションを制御します。現在、約639万TAOトークンが流通しています。TAOトークンはビットコインと同様にマイニングを通じて生成され、新しいブロックは約12秒ごとに作成されます。各ブロックはマイナーとバリデーターに1TAOトークンを報酬として与えます。現在の生成速度に基づき、毎日約7200の新しいTAOトークンが流通供給に追加され、これらはマイナーとバリデーターの間で均等に分配されます。総供給量の50%がマイニングされると、発行率は半減します。この「半減」は、12秒のブロック時間を考慮して4年ごとに発生します。この半減プロセスは、残りの供給の各50%のマイルストーンで継続され、最終的に2100万TAOトークンが流通するまで続きます。
  • 発行:TAOトークンの発行は、ネットワーク報酬を通じて行われ、これはネットワークに機械学習サービスを提供するマイナーに配布されます。ネットワーク報酬は、メタグラフによって決定されるサービスの情報価値に基づいて計算されます。ネットワーク報酬は、ネットワークの活動と総ステークトークンに基づく難易度係数によっても調整されます。TAOトークンの発行率は対数曲線に従うように設計されており、これはネットワークが成熟し需要が増加するにつれて発行が時間と共に減少することを意味します。
  • バーン: TAOトークンのバーンは、ネットワークから機械学習サービスにアクセスする消費者が支払うネットワーク手数料を通じて行われます。ネットワーク手数料は、メタグラフによって決定されるサービスのコストに基づいて計算されます。また、ネットワーク手数料は、ネットワークの活動と流通しているトークンの総数に基づく需要係数によって調整されます。TAOトークンのバーン率は指数関数的な曲線に従うように設計されており、これはネットワークが成長し供給が減少するにつれてバーンが時間とともに増加することを意味します。

Bittensorの創設者

Bittensorの創設者は、機械学習と人工知能の分野を革新することを目的としたBittensorプロジェクトの開発と推進のために集まった才能ある個人です。各創設者は、プロジェクトの成功に寄与する関連分野での独自の専門知識と経験を持ち寄っています。創設者は:

  • ジェイコブ・スティーブス:ジェイコブはBittensorのCEO兼共同創設者です。彼は機械学習研究のバックグラウンドを持ち、AIの分散化を目的にBittensorを設立しました。彼は以前、GoogleやKnowmなどのブランドで働いていました。
  • アラ・シャアバナ:アラはBittensorの共同創設者です。彼は機械学習の博士号を持っています。Bittensorを構築する前は、カナダのトロント大学で助教授として働いていました。

Bittensor $TAOは良い投資ですか?

Bittensor $TAOは、Bittensorネットワークを支える暗号通貨であり、分散型機械学習プロトコルです。$TAOは、ネットワークに機械学習サービスを提供するノードに報酬を与え、ネットワークを保護し、ガバナンスを可能にするために使用されます。$TAOの供給は2100万トークンに制限されており、ネットワークの供給と需要がその価格を決定します。

$TAOには、革命的で革新的なプロジェクトに支えられているため、大きな可能性と価値があります。Bittensorは、機械学習と人工知能を変革するための、グローバルで分散型のインセンティブを持つ機械学習ネットワークを作成することを目指しています。Bittensorはすでに、メインネットの立ち上げ、注目と関心の獲得、支援と資金調達の受け入れなど、期待できる結果と成果を示しています。また、Bittensorは将来に向けて、ネットワークの拡大と多様化、ネットワークの改善と最適化、コミュニティの成長と関与など、いくつかの野心的な目標と計画を設定しています。

したがって、$TAOはBittensorのビジョンとミッションを信じ、リスクを取ってトークンを長期的に保持する意欲がある人にとって良い投資です。常に、投資家はどの暗号通貨に投資する前にも自分自身でリサーチとデューデリジェンスを行い、失っても構わない範囲でのみ投資を行うべきです。

Gateで$TAOを購入する方法

Gateで$TAOトークンを購入するには、以下の手順に従ってください:

  • 訪れてくださいGate.ioウェブサイトメールアドレスとパスワードでアカウントを作成します。
  • Gateアカウントに資金を入金してください。
  • $TAOトークンのために資金を取引するには、TAO/USDTペアと金額と価格を入力します。

$TAOにアクションを起こす

今日の$XPRTの価格をチェックして、お気に入りの通貨ペアを取引開始しましょう:

著者: Angelnath
翻訳者: Cedar
レビュアー: Edward、Matheus、Ashley
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