2025 Últimas Atualizações

Desde sua criação, a rede Bittensor mostrou um crescimento e desenvolvimento notáveis. Em 2025, o TAO se estabeleceu firmemente como uma das principais criptomoedas, atualmente ocupando a posição #29 no mercado global, com um preço de $455,37 USD. A capitalização de mercado está em $3,97 bilhões, com 8,72 milhões de tokens TAO em circulação, representando 41,54% do suprimento máximo.

Desempenho de Mercado

O TAO demonstrou um movimento de preço significativo desde seu lançamento:

• Preço atual: $455,37 USD
• Volume de negociação em 24 horas: $162.221.408 USD
• Mudança de preço em 24 horas: -2,77%
• Capitalização de mercado: $3.972.524.296 USD

O token mostrou um crescimento notável a partir de sua mínima histórica, enquanto mantinha uma forte posição no mercado:

Evolução e Adoção da Rede

A rede Bittensor experimentou um crescimento substancial em adoção e desenvolvimento. A plataforma agora oferece recursos abrangentes, incluindo um explorador de blocos oficial em bittensor.com, aumentando a transparência e acessibilidade para usuários e desenvolvedores.

A comunidade em torno do Bittensor se desenvolveu significativamente, alcançando uma pontuação comunitária de 3,7. Isso reflete a participação ativa e o engajamento de desenvolvedores, validadores e usuários dentro do ecossistema. A rede continua a atrair atenção por sua abordagem inovadora ao aprendizado de máquina descentralizado.

Classificação Técnica e Integração do Ecossistema

Bittensor se estabeleceu em várias categorias-chave de blockchain:

• IA & Big Data
• DePIN (Redes de Infraestrutura Física Descentralizadas)
• Inteligência Artificial Generativa

Essa classificação reflete o foco do projeto em criar uma infraestrutura descentralizada para aplicações de IA e aprendizado de máquina. O token TAO ganhou forte suporte em múltiplas plataformas, com integração em principais carteiras de criptomoeda, incluindo Gate Wallet e Trust Wallet, tornando-o mais acessível a um público mais amplo.

Projetos Comparáveis

À medida que o espaço de IA descentralizada continua a evoluir, vários projetos surgiram como alternativas comparáveis ou sistemas complementares ao Bittensor:

Esses projetos, junto com o Bittensor, representam o crescente ecossistema de soluções de IA descentralizadas na tecnologia blockchain, cada um abordando diferentes aspectos do desafio.

Acessibilidade de Negociação

A Gate aprimorou as opções de negociação para TAO, oferecendo liquidez e pares de negociação aprimorados. Além do par principal TAO/USDT, TAO agora pode ser trocado contra várias moedas, proporcionando maior flexibilidade para traders e investidores em diversos mercados.

A relação entre o volume de negociação e a capitalização de mercado é de 4,08%, indicando uma atividade de negociação saudável em relação à capitalização de mercado geral do token. Esse perfil de liquidez apoia uma descoberta de preço mais suave e reduz a derrapagem para os negociantes.

A pontuação de completude dos dados de 72% sugere que, embora informações abrangentes estejam disponíveis sobre o projeto, ainda existem oportunidades para maior transparência e divulgação de informações à medida que a plataforma continua a amadurecer.

À medida que o Bittensor continua a desenvolver sua tecnologia e expandir seu ecossistema, ele permanece um projeto significativo na interseção da inteligência artificial, aprendizado de máquina e tecnologia blockchain, pioneiro em uma abordagem descentralizada para o desenvolvimento e implantação de IA.

O aprendizado de máquina e a inteligência artificial estão transformando o mundo de maneira sem precedentes. As aplicações de aprendizado de máquina estão em toda parte, desde carros autônomos até assistentes inteligentes, desde diagnósticos médicos até entretenimento. No entanto, apesar dos avanços e inovações rápidos neste campo, muitos desafios e limitações ainda impedem o pleno potencial do aprendizado de máquina.

Um dos principais desafios é a natureza centralizada e isolada das plataformas e sistemas de aprendizado de máquina. A maioria dos modelos e dados de aprendizado de máquina é controlada por algumas grandes corporações e instituições, criando problemas como privacidade de dados, segurança, viés e acesso. Além disso, a maioria dos modelos de aprendizado de máquina é treinada de forma isolada, sem se beneficiar da inteligência coletiva e da diversidade de outros modelos e fontes de dados.

Bittensor é um protocolo peer-to-peer que visa criar uma rede global, descentralizada e incentivada de aprendizado de máquina. Bittensor permite que modelos de aprendizado de máquina treinem de forma colaborativa e sejam recompensados de acordo com o valor informacional que oferecem ao coletivo. Bittensor também fornece acesso aberto e participação para qualquer pessoa que queira ingressar na rede e contribuir com seus modelos de aprendizado de máquina e dados.

O que é Bittensor?

Bittensor é um protocolo peer-to-peer para sub-redes descentralizadas focadas em aprendizado de máquina. Uma sub-rede é um grupo de nós que oferecem serviços especializados de aprendizado de máquina para a rede, como texto, imagem, áudio, vídeo, etc. Por exemplo, uma sub-rede de texto pode fornecer serviços de processamento de linguagem natural, como tradução, sumarização, análise de sentimentos, etc.

A visão do Bittensor é criar uma rede global, descentralizada e incentivada de aprendizado de máquina onde qualquer pessoa pode se juntar e contribuir com seus modelos e dados de aprendizado de máquina, sendo recompensada de acordo com o valor informacional que oferece ao coletivo. O Bittensor visa superar as limitações e desafios das atuais plataformas e sistemas de aprendizado de máquina, como centralização, silos, privacidade, segurança, preconceito e acesso.

Como o Bittensor Funciona?

Bittensor é uma rede descentralizada que revoluciona a forma como modelos de aprendizado de máquina são criados, compartilhados e incentivados. Ela opera de forma peer-to-peer, formando um ecossistema global onde modelos de IA colaboram para formar uma rede neural. Esta seção explora os mecanismos que fazem o Bittensor funcionar de forma eficaz.

Yuma Consensus

No coração da operação do Bittensor está o Consenso Yuma. Este mecanismo de consenso foi projetado para permitir que os proprietários de sub-rede escrevam seus próprios mecanismos de incentivo, permitindo que os validadores de sub-rede expressem suas preferências subjetivas sobre o que a rede deve aprender. O Consenso Yuma funciona recompensando os validadores de sub-rede com dividendos por produzirem avaliações de valor de minerador que estão alinhadas com as avaliações subjetivas produzidas por outros validadores de sub-rede, ponderadas pelo stake. Isso garante que nenhum grupo tenha controle total sobre o que é aprendido e mantém uma governança descentralizada em toda a rede.

Mistura de Especialistas (MoE)

Outro mecanismo chave é o modelo Mixture of Experts (MoE). Neste modelo, a Bittensor utiliza múltiplas redes neurais, cada uma especializando-se em um aspecto diferente dos dados. Esses modelos especialistas colaboram quando novos dados são introduzidos, combinando seu conhecimento especializado para gerar uma previsão coletiva. Essa abordagem permite que a Bittensor aborde problemas complexos de forma mais eficaz do que qualquer modelo individual poderia.

Mecanismos de Incentivo

Bittensor também apresenta uma estrutura de mecanismo de incentivo única. Cada subnet dentro do Bittensor possui seu próprio mecanismo de incentivo, que impulsiona o comportamento dos mineradores da subnet e governa o consenso entre os validadores da subnet. Esses mecanismos são análogos às funções de perda em aprendizado de máquina, orientando o comportamento dos mineradores da subnet em direção a resultados desejáveis e incentivando a melhoria contínua e resultados de alta qualidade.

Prova de Inteligência

A Prova de Inteligência é um mecanismo de consenso exclusivo utilizado pelo Bittensor. Ele recompensa nós dentro da rede por contribuírem com modelos de aprendizado de máquina e saídas valiosas. Ao contrário dos mecanismos tradicionais de Prova de Trabalho (PoW) ou Prova de Participação (PoS) que dependem do poder computacional ou participação financeira, a Prova de Inteligência prioriza as contribuições intelectuais dos nós. Isso alinha o sistema de recompensas da rede com sua missão central de avançar a inteligência de máquina.

Os nós na rede Bittensor são obrigados a se registrar e participar do processo de consenso. Eles fazem isso resolvendo um desafio de prova de trabalho (POW) ou pagando uma taxa. Uma vez registrados, eles se tornam parte de uma sub-rede e contribuem para a inteligência coletiva da rede. Os validadores então avaliam o valor dos modelos de aprendizado de máquina e das saídas fornecidas por esses nós, garantindo a qualidade e a integridade dos ativos intelectuais da rede.

Este mecanismo é central para a visão do Bittensor de um mercado descentralizado de aprendizado de máquina, onde a inteligência é a principal moeda e a inovação é continuamente incentivada. Representa uma mudança significativa em relação aos mecanismos de consenso de blockchain tradicionais, colocando o foco no avanço das tecnologias de IA e aprendizado de máquina.

Sub-redes

Sub-redes são os blocos de construção do Bittensor, funcionando como mercados de commodities descentralizados sob um sistema de token unificado. Cada sub-rede tem um domínio ou tópico específico e consiste em nós registrados e modelos de aprendizado de máquina associados. Validadores dentro dessas sub-redes desempenham um papel crucial na manutenção da integridade e qualidade dos dados e modelos trocados dentro da rede.

Juntos, esses mecanismos garantem que o Bittensor permaneça uma plataforma descentralizada, colaborativa e inovadora para o desenvolvimento de modelos de IA e aprendizado de máquina. Ao incentivar a participação e aproveitar a inteligência coletiva de sua rede, o Bittensor está na vanguarda da tecnologia de aprendizado de máquina descentralizada.

Componentes do Bittensor

Bittensor é uma rede descentralizada que conecta modelos de aprendizado de máquina em vez de computadores ou servidores. Esses modelos, chamados de neurônios, oferecem serviços especializados de aprendizado de máquina para a rede, como texto, imagem, áudio, vídeo, etc. Os neurônios são organizados em grupos chamados sub-redes, que definem o mecanismo de incentivo e o domínio da tarefa para cada sub-rede.

Bittensor usa quatro componentes principais: a blockchain, os neurônios, as sinapses e o metagráfico para habilitar o protocolo de aprendizado de máquina descentralizado. Vamos analisar cada um desses componentes e como eles trabalham juntos.

A Blockchain

A blockchain do Bittensor é baseada na estrutura Substrate, que permite interoperabilidade e escalabilidade. A blockchain registra as transações e interações entre os nós na rede, bem como as regras de governança e consenso. A blockchain também possibilita a criação e distribuição do token $TAO, que é a moeda nativa do Bittensor.

Os Neurônios

Os neurônios são os nós na rede que executam modelos de aprendizado de máquina e oferecem serviços de aprendizado de máquina para a rede. Cada neurônio tem uma identidade única e uma chave pública, que estão registradas na blockchain. Cada neurônio também possui um arquivo de configuração que especifica o tipo de modelo de aprendizado de máquina, os formatos de entrada e saída, o número da porta e outros parâmetros.

As Sinapses

As sinapses são as conexões entre os neurônios que permitem a troca de informações e a colaboração. Cada sinapse tem um peso que representa a força e a qualidade da conexão. Os pesos são determinados pelo metagráfico, que é a inteligência coletiva da rede. As sinapses também têm um custo e uma recompensa, que são denominados em $TAO tokens. O custo é a quantidade de $TAO que um neurônio paga a outro neurônio pelo uso de seu serviço de aprendizado de máquina. A recompensa é a quantidade de $TAO que um neurônio recebe de outro neurônio por fornecer seu serviço de aprendizado de máquina.

O Metagráfico

O metagráfico representa a topologia e a dinâmica da rede, bem como a qualidade e a reputação dos neurônios. O metagráfico é um grafo direcionado, onde os nós são os neurônios e as arestas são as sinapses. O metagráfico é atualizado periodicamente por um mecanismo de consenso, que considera as transações, interações e feedback entre os neurônios. O metagráfico determina os pesos das sinapses, que afetam o custo e a recompensa das sinapses, bem como o ranking e a visibilidade dos neurônios. O metagráfico também permite a governança da rede, uma vez que os neurônios podem votar em propostas e mudanças usando seus tokens TAO.

A Carta do DeleGate Bittensor

A Carta DeleGate do Bittensor é um documento fundamental que descreve os princípios orientadores e os compromissos das entidades e indivíduos que participam da rede Bittensor. É uma declaração da Fundação Opentensor e de outros signatários que compartilham a visão de uma paisagem de IA descentralizada. Aqui estão os princípios centrais da carta:

• Contraponto ao Controle Centralizado: A carta enfatiza os perigos do controle centralizado sobre a IA, defendendo a distribuição de poder para prevenir abusos e preconceitos. Afirma que a governança da IA deve estar nas mãos de muitos, não de poucos.
• Consenso de Preferência Descentralizado: Os signatários se comprometem a se opor ao uso indevido de IA e a promover sua aplicação ética. Eles prometem descentralizar o controle sobre as preferências de IA, aproveitando a sabedoria coletiva humana para navegar nas complexas questões levantadas pela tecnologia de IA.
• Propriedade Aberta: O estatuto apoia a acumulação de propriedade aberta e não autorizada para os contribuintes da rede Bittensor. Este princípio garante que o maior número possível de pessoas possa acessar, influenciar e ter uma participação no desenvolvimento de IA.
• Desenvolvimento de Código Aberto: A carta considera o desenvolvimento de código aberto uma imperativa moral, permitindo que os indivíduos controlem seu próprio destino no futuro da IA.

A Carta do DeleGate Bittensor não é apenas um conjunto de ideais, mas um compromisso com um futuro de IA descentralizado, aberto e equitativo, onde o poder é distribuído e o potencial da IA é aproveitado para o bem maior.

Como o Bittensor Habilita Modelos de Aprendizado de Máquina

Bittensor permite que modelos de aprendizado de máquina sejam treinados colaborativamente e sejam recompensados de acordo com o valor informacional que oferecem ao coletivo. Isso é alcançado usando o seguinte processo:

• Um consumidor que deseja acessar um serviço de aprendizado de máquina envia uma consulta à rede, juntamente com um pagamento em tokens TAO.
• A rede roteia a consulta para a sub-rede apropriada com base no tipo e formato da consulta.
• A sub-rede seleciona os melhores neurônios para responder à consulta com base em sua reputação e disponibilidade.
• Os neurônios selecionados processam a consulta e enviam de volta suas respostas, junto com uma prova de trabalho.
• O consumidor recebe as respostas e escolhe a melhor com base em preferência e critérios.
• O consumidor paga ao neurônio que fornece a melhor resposta e opcionalmente dá feedback à rede.
• A rede atualiza o metagráfico com base nas transações, interações e feedback, e distribui as recompensas e penalidades para os neurônios de acordo.

Tipos de Tarefas e Aplicações de Aprendizado de Máquina que podem ser Realizadas no Bittensor

Bittensor pode suportar uma ampla gama de tarefas e aplicações de aprendizado de máquina, como geração de texto ou imagem, processamento de linguagem natural, visão computacional, etc. Alguns exemplos dos tipos de serviços de aprendizado de máquina que podem ser realizados no Bittensor são:

• Texto de prompt: Um consumidor pode enviar um prompt de texto, como uma frase ou um parágrafo, e receber uma conclusão de texto, como uma história ou um ensaio, da rede.
• Legendas de imagem: Um consumidor pode enviar uma imagem e receber uma legenda que descreve o conteúdo da imagem da rede.
• Reconhecimento de fala: Um consumidor pode enviar um clipe de áudio e receber uma transcrição que converte a fala em texto, da rede.
• Reconhecimento facial: Um consumidor pode enviar uma imagem de rosto e receber um nome ou um rótulo que identifica a pessoa na imagem, da rede.

Estes são apenas alguns exemplos de tarefas e aplicações de aprendizado de máquina que podem ser realizadas no Bittensor. As possibilidades são infinitas, pois novas sub-redes e modelos podem ser criados e adicionados à rede, expandindo o escopo e a diversidade dos serviços de aprendizado de máquina disponíveis.

Como funcionam as Subnets?

Fonte: Documento do Desenvolvedor Bittensor

As sub-redes são o núcleo do ecossistema Bittensor. Sub-redes são grupos de neurônios que oferecem serviços especializados de aprendizado de máquina para a rede, como texto, imagem, áudio, vídeo, etc. As sub-redes também definem o mecanismo de incentivo e o domínio de tarefas para cada grupo. As sub-redes permitem a criação de vários mercados descentralizados de commodities, ou competições, que estão situados sob um sistema de token unificado.

O Papel e Função das Sub-redes

As sub-redes desempenham um papel crucial na rede Bittensor, pois fornecem as seguintes funções:

• Sub-redes permitem a divisão de trabalho e especialização entre os neurônios. Cada sub-rede foca em um tipo específico de serviço de aprendizagem de máquina, como geração de texto, legendagem de imagens, reconhecimento de fala, reconhecimento facial, etc. Isso permite que os neurônios otimizem seus modelos e recursos para seu domínio escolhido, e ofereçam serviços de alta qualidade e eficiência para a rede.
• Sub-redes permitem a criação de mecanismos de incentivo personalizados para cada grupo de neurônios. Cada sub-rede pode projetar e implementar seu próprio sistema de recompensas e penalidades, com base em seus critérios e objetivos. Isso permite que a sub-rede alinhe os incentivos dos neurônios com os resultados desejados da sub-rede e incentive a colaboração e a inovação entre os neurônios.
• Os sub-redes facilitam a governança e o consenso da rede. Cada sub-rede possui seus validadores, que são responsáveis por atualizar o metagráfico e proteger a rede. Os validadores são eleitos pelos membros da sub-rede, que apostam seus tokens TAO para votar em seus candidatos preferidos. Os validadores também participam da governança da rede, propondo e votando em mudanças e atualizações que afetam a rede.

O Processo de Criação e Adesão a Sub-redes

Para criar ou ingressar em uma subnet, você precisará ter um neurônio, que é seu nó na rede. Você também precisará ter alguns tokens TAO, que são a moeda da rede. Você pode seguir estas etapas para criar ou ingressar em uma subnet:

• Para criar uma subnet, você deve registrar uma subnet na blockchain Bittensor pagando uma taxa em tokens TAO. A taxa dependerá da demanda e oferta de subnets na rede. Você pode usar o btcli subnet criarcomando para criar uma sub-rede e especificar os parâmetros e detalhes da sua sub-rede, como o nome, a descrição, o tipo, a porta, etc. Você também precisará fornecer um nome de carteira e uma senha, que serão usados para gerar suas chaves pública e privada para sua sub-rede. Você receberá um netuid, que é um identificador único para sua sub-rede na rede.
• Para ingressar em uma subnet, você precisará se conectar aos validadores da subnet, que são os nós que mantêm e atualizam o metagrupo da subnet. Você pode usar o btcli subnet join comando para ingressar em uma subnet e especificar o netuid da subnet que você deseja ingressar. Você também precisará fornecer um nome de carteira e uma senha, que serão usados para gerar suas chaves públicas e privadas para sua subnet. Você receberá uma mensagem de confirmação indicando que você ingressou com sucesso na subnet.

Os Tipos e Interações de Sub-redes

Existem diferentes tipos de sub-redes na rede Bittensor, dependendo do tipo e formato do serviço de aprendizado de máquina que oferecem. Alguns dos tipos comuns de sub-redes são:

• Sub-redes de texto: Essas sub-redes oferecem serviços de processamento de linguagem natural, como solicitação de texto, resumir texto, tradução de texto, análise de sentimento de texto, etc. Essas sub-redes aceitam e retornam texto como formatos de entrada e saída.
• Sub-redes de imagem: Essas sub-redes fornecem serviços de visão computacional, como legendagem de imagens, classificação de imagens, segmentação de imagens, geração de imagens, etc. Essas sub-redes aceitam e retornam imagens como formatos de entrada e saída.
• Sub-redes de áudio: Essas sub-redes fornecem serviços de processamento de fala e som, como reconhecimento de fala, síntese de fala, tradução de fala, geração de som, etc. Essas sub-redes aceitam e retornam clipes de áudio como formatos de entrada e saída.
• Sub-redes de vídeo: Essas sub-redes fornecem serviços de processamento de vídeo e movimento, como legendagem de vídeo, classificação de vídeo, segmentação de vídeo, geração de vídeo, etc. Essas sub-redes aceitam e retornam vídeos como formatos de entrada e saída.

Essas sub-redes podem interagir entre si e com a rede, solicitando e fornecendo serviços de aprendizado de máquina, além de trocar informações e tokens $TAO. Por exemplo, uma sub-rede de texto pode solicitar um serviço de legendagem de imagem de uma sub-rede de imagem, enviando uma imagem e pagando alguns tokens $TAO. A sub-rede de imagem pode então retornar uma legenda para a imagem e receber alguns tokens $TAO como recompensa. A sub-rede de texto pode então usar a legenda para seu serviço, como resumo de texto ou tradução.

O Token $TAO

O token $TAO é a criptomoeda nativa da rede Bittensor. Ele desempenha várias funções e propósitos importantes dentro do ecossistema:

• Incentivação: O token $TAO é utilizado para incentivar vários participantes na rede Bittensor. Mineradores que contribuem com seus recursos computacionais para realizar tarefas de aprendizado de máquina são recompensados com $TAO por suas contribuições. Esse mecanismo de recompensa incentiva a oferta de poder computacional para a rede, que é essencial para os processos descentralizados de aprendizado de máquina.
• Staking: Para participar da rede como minerador e ganhar recompensas, os participantes devem fazer staking de um token $TAO. O staking serve como uma forma de garantia ou "skin in the game", o que ajuda a garantir que os mineradores sejam motivados a agir no melhor interesse da rede. Também ajuda a proteger a rede, tornando custoso para qualquer participante agir de forma maliciosa.
• Governança: $TAO pode ser utilizado na governança da rede Bittensor. Os detentores de tokens podem ser capazes de propor mudanças, votar em atualizações de protocolo ou participar de outros processos de tomada de decisão que afetam a rede. Isso está alinhado com a ética descentralizada da tecnologia blockchain, onde o controle é distribuído entre os stakeholders em vez de centralizado em uma única autoridade.

A tokenomics do token $TAO é projetada para refletir o valor e a qualidade da rede, assim como para incentivar a colaboração e a inovação entre os nós. A tokenomics do token $TAO é baseada nos seguintes princípios e mecanismos:

• Oferta: A quantidade máxima de tokens TAO que existirá é limitada a 21 milhões, espelhando o limite de oferta do Bitcoin para promover a raridade e controlar a inflação. Atualmente, cerca de 6,39 milhões de tokens TAO estão em circulação. Os tokens TAO são gerados através da mineração, semelhante ao Bitcoin, com um novo bloco sendo criado aproximadamente a cada 12 segundos. Cada bloco recompensa 1 token TAO para os mineradores e validadores. De acordo com a taxa atual de criação, cerca de 7.200 novos tokens TAO são adicionados à oferta circulante diariamente, e estes são distribuídos igualmente entre mineradores e validadores. A taxa de emissão é cortada pela metade uma vez que 50% do total da oferta tenha sido minerado. Esse 'halving' ocorre a cada quatro anos, dado o tempo de bloco de 12 segundos. Esse processo de halving continuará a cada marco subsequente de 50% da oferta restante até que os 21 milhões de tokens TAO sejam totalmente circulados.
• Emissão: A emissão de tokens TAO é feita através das recompensas da rede, que são distribuídas para os mineradores que fornecem serviços de aprendizado de máquina para a rede. As recompensas da rede são calculadas com base no valor informativo dos serviços, que é determinado pelo metagráfico. As recompensas da rede também são ajustadas por um fator de dificuldade com base na atividade da rede e no total de tokens apostados. A taxa de emissão de tokens TAO é projetada para seguir uma curva logarítmica, o que significa que a emissão diminuirá ao longo do tempo à medida que a rede amadurecer e a demanda aumentar.
• Queima: A queima de tokens TAO é realizada através das taxas da rede, que são pagas pelos consumidores que acessam serviços de aprendizado de máquina da rede. As taxas da rede são calculadas com base no custo dos serviços, que é determinado pelo metagráfico. As taxas da rede também são ajustadas por um fator de demanda, que é baseado na atividade da rede e no total de tokens em circulação. A taxa de queima dos tokens TAO é projetada para seguir uma curva exponencial, o que significa que a queima aumentará ao longo do tempo à medida que a rede crescer e a oferta diminuir.

Fundadores do Bittensor

Os fundadores do Bittensor são indivíduos talentosos que se uniram para desenvolver e avançar o projeto Bittensor, que tem como objetivo revolucionar o campo de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Cada fundador traz sua experiência e especialização únicas em áreas relevantes, contribuindo para o sucesso do projeto. Os fundadores são:

• Jacob Steeves: Jacob é o CEO e co-fundador da Bittensor. Ele tem um histórico em pesquisa de aprendizado de máquina e fundou a Bittensor para descentralizar a IA. Ele trabalhou anteriormente para marcas como Google e Knowm.
• Ala Shaabana: Ala é o cofundador do Bittensor. Ele possui um doutorado em aprendizado de máquina. Antes de construir o Bittensor, trabalhou como professor assistente na Universidade de Toronto, Canadá.

O Bittensor $TAO é um bom investimento?

Bittensor $TAO é uma criptomoeda que alimenta a rede Bittensor, um protocolo de aprendizado de máquina descentralizado. $TAO é usado para recompensar os nós que fornecem serviços de aprendizado de máquina para a rede, para garantir a segurança da rede e para possibilitar a governança. $TAO tem um suprimento limitado de 21 milhões de tokens, e a oferta e demanda da rede determinam seu preço.

$TAO também tem muito potencial e valor, pois é apoiado por um projeto revolucionário e inovador. Bittensor visa criar uma rede global, descentralizada e incentivada de aprendizado de máquina para transformar o aprendizado de máquina e a inteligência artificial. Bittensor já mostrou resultados e conquistas promissores, como o lançamento de sua mainnet, atraindo atenção e interesse, e recebendo apoio e financiamento. Bittensor também estabeleceu algumas metas e planos ambiciosos para o futuro, como expandir e diversificar sua rede, melhorar e otimizar sua rede, e crescer e envolver sua comunidade.

Portanto, $TAO é um bom investimento para aqueles que acreditam na visão e na missão do Bittensor, e estão dispostos a assumir o risco e manter o token a longo prazo. Como sempre, os investidores devem fazer sua própria pesquisa e due diligence antes de investir em qualquer criptomoeda, e investir apenas o que podem se dar ao luxo de perder.

Como Comprar $TAO na Gate

Para comprar tokens $TAO na Gate, siga estas etapas:

• Visite o site do Gate.io e crie uma conta com seu e-mail e senha.
• Deposite alguns fundos na sua conta Gate.
• Troque seus fundos por tokens $TAO escolhendo o TAO/USDT par, e inserindo a quantidade e o preço.

Aja sobre $TAO

Confira o preço do $XPRT hoje e comece a negociar seus pares de moedas favoritos:

• TAO/USDT