Atualizações mais recentes de 2025

Desde a sua criação, a rede Bittensor tem demonstrado um crescimento e desenvolvimento notáveis. A partir de 2025, o TAO estabeleceu-se firmemente como uma das principais criptomoedas, ocupando atualmente a 29ª posição no mercado global, com um preço de $455,37 USD. A capitalização de mercado é de $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 o seu lançamento:

• Preço atual: $455,37 USD
• Volume de negociação em 24 horas: $162.221.408 USD
• Alteração de preço nas últimas 24 horas: -2,77%
• Capitalização de mercado: $3,972,524,296 USD

O token mostrou um crescimento notável a partir do seu mínimo histórico, enquanto mantém uma forte posição no mercado:

Evolução e Adoção da Rede

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

A comunidade em torno do Bittensor desenvolveu-se significativamente, obtendo uma pontuação comunitária de 3,7. Isso reflete a participação ativa e o envolvimento de desenvolvedores, validadores e usuários dentro do ecossistema. A rede continua a atrair atenção pela sua abordagem inovadora à aprendizagem de máquina descentralizada.

Classificação Técnica e Integração do Ecossistema

Bittensor estabeleceu-se em várias categorias-chave de blockchain:

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

Esta classificação reflete o foco do projeto em criar uma infraestrutura descentralizada para aplicações de IA e machine learning. O token TAO ganhou um forte suporte em várias plataformas, com integração em carteiras de criptomoedas importantes, incluindo a Gate Wallet e a Trust Wallet, tornando-o mais acessível a um público mais amplo.

Projetos Comparáveis

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

Estes projetos, juntamente 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 melhorou 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 vários 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. Este perfil de liquidez suporta uma descoberta de preços mais suave e uma redução do deslizamento para os traders.

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

À medida que o Bittensor continua a desenvolver a sua tecnologia e a expandir o seu ecossistema, permanece um projeto significativo na interseção da inteligência artificial, do aprendizado de máquina e da tecnologia blockchain, pioneiro numa abordagem descentralizada ao desenvolvimento e implementação de IA.

A aprendizagem de máquina e a inteligência artificial estão a transformar o mundo de forma sem precedentes. As aplicações de aprendizagem de máquina estão em todo o lado, desde carros autónomos a assistentes inteligentes, desde diagnósticos médicos a entretenimento. No entanto, apesar dos avanços e inovações rápidos nesta área, muitos desafios e limitações ainda impedem o pleno potencial da aprendizagem de máquina.

Um dos principais desafios é a natureza centralizada e isolada das plataformas e sistemas de aprendizado de máquina. A maioria dos modelos de aprendizado de máquina e dados 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 beneficiar-se 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 oferece acesso aberto e participação para qualquer pessoa que queira se juntar à rede e contribuir com seus modelos de aprendizado de máquina e dados.

O que é Bittensor?

Bittensor é um protocolo ponto a ponto para sub-redes descentralizadas focado em aprendizagem automática. Uma sub-rede é um grupo de nós que oferecem serviços especializados de aprendizagem automática à 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, e ser 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 a centralização, silos, privacidade, segurança, viés e acesso.

Como Funciona o Bittensor?

Bittensor é uma rede descentralizada que revoluciona a forma como os modelos de aprendizagem automática são criados, partilhados e incentivados. Funciona de forma peer-to-peer, formando um ecossistema global onde os modelos de IA colaboram para formar uma rede neural. Esta seção explora os mecanismos que fazem com que o Bittensor funcione de forma eficaz.

Yuma Consensus

No cerne da operação do Bittensor está o Consenso Yuma. Este mecanismo de consenso é projetado para permitir que os proprietários de sub-redes escrevam os 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 produzir avaliações de valor de minerador que alinham 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, o Bittensor utiliza várias redes neurais, cada uma especializada em um aspecto diferente dos dados. Esses modelos especialistas colaboram quando novos dados são introduzidos, combinando seu conhecimento especializado para gerar uma previsão coletiva. Esta abordagem permite que o Bittensor aborde problemas complexos de forma mais eficaz do que qualquer modelo individual poderia.

Mecanismos de Incentivo

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

Prova de Inteligência

Proof of Intelligence é um mecanismo de consenso único utilizado pelo Bittensor. Ele recompensa os nós dentro da rede por contribuírem com modelos de aprendizado de máquina e saídas valiosas. Ao contrário dos tradicionais mecanismos de Proof of Work (PoW) ou Proof of Stake (PoS) que dependem do poder computacional ou do investimento financeiro, o Proof of Intelligence 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 o fazem resolvendo um desafio de prova de trabalho (POW) ou pagando uma taxa. Uma vez registrados, eles se tornam parte de uma subnet e contribuem para a inteligência coletiva da rede. Os validadores então avaliam o valor dos modelos de aprendizado de máquina e dos resultados fornecidos por esses nós, garantindo a qualidade e a integridade dos ativos intelectuais da rede.

Este mecanismo é central para a visão da 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 tradicionais de blockchain, colocando o foco no avanço das tecnologias de IA e aprendizado de máquina.

Sub-redes

As 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 registados e modelos de machine learning associados. Os 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 de aprendizado de máquina especializados à rede, como texto, imagem, áudio, vídeo, etc. Os neurônios estão organizados em grupos chamados sub-redes, que definem o mecanismo de incentivo e o domínio de tarefa para cada sub-rede.

O Bittensor utiliza quatro componentes principais: a blockchain, os neurônios, as sinapses e o metagraph para permitir 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 regista as transações e interações entre os nós na rede, bem como as regras de governação e consenso. A blockchain também permite 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 à 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 estão denominados em $TAO tokens. O custo é a quantidade de $TAO que um neurônio paga a outro neurônio pelo uso do 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 dinâmicas da rede, bem como a qualidade e 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 recompensa das sinapses, assim como o ranking e visibilidade dos neurônios. O metagráfico também possibilita 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 do DeleGate Bittensor é um documento fundamental que descreve os princípios orientadores e 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 um panorama de IA descentralizado. 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, e não de poucos.
• Consenso de Preferência Descentralizado: Os signatários comprometem-se a opor-se ao uso indevido da IA e a promover a sua aplicação ética. Eles prometem descentralizar o controle sobre as preferências da IA, aproveitando a sabedoria coletiva humana para navegar nas complexas questões levantadas pela tecnologia de IA.
• Propriedade Aberta: A carta 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 aceder, influenciar e ter uma participação no desenvolvimento da 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 DeleGate do 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 comum.

Como o Bittensor Permite Modelos de Aprendizagem de Máquina

Bittensor permite que modelos de aprendizado de máquina treinem de forma colaborativa e sejam recompensados de acordo com o valor informativo que oferecem ao coletivo. Isso é alcançado através do seguinte processo:

• Um consumidor que deseja acessar um serviço de aprendizagem de máquina envia uma consulta para a 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 na sua reputação e disponibilidade.
• Os neurônios selecionados processam a consulta e enviam de volta suas respostas, juntamente com uma prova de trabalho.
• O consumidor recebe as respostas e escolhe a melhor com base na 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 penalizações aos neurônios de acordo.

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

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

• Texto de solicitação: Um consumidor pode enviar um texto de solicitação, 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 facial 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 aprendizagem de máquina que podem ser realizadas no Bittensor. As possibilidades são infinitas, uma vez que novas sub-redes e modelos podem ser criados e adicionados à rede, expandindo o âmbito e a diversidade dos serviços de aprendizagem de máquina disponíveis.

Como Funcionam as Sub-redes?

Fonte: Documento do Desenvolvedor Bittensor

As sub-redes são o núcleo do ecossistema Bittensor. As sub-redes são grupos de neurônios que oferecem serviços de aprendizado de máquina especializados para a rede, como texto, imagem, áudio, vídeo, etc. As sub-redes também definem o mecanismo de incentivo e o domínio da tarefa 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:

• Os sub-redes permitem a divisão de trabalho e especialização entre os neurônios. Cada sub-rede foca em um tipo específico de serviço de machine learning, como prompting de texto, legendagem de imagens, reconhecimento de fala, reconhecimento facial, etc. Isso permite que os neurônios otimizem seus modelos e recursos para o domínio escolhido e ofereçam serviços de alta qualidade e eficiência para a rede.
• As 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.
• As sub-redes facilitam a governança e o consenso da rede. Cada sub-rede tem os seus validadores, que são responsáveis por atualizar o metagráfico e garantir a segurança da rede. Os validadores são eleitos pelos membros da sub-rede, que apostam os seus tokens TAO para votar nos seus candidatos preferidos. Os validadores também participam na governança da rede, propondo e votando em mudanças e atualizações que afetam a rede.

O Processo de Criação e Participação em Sub-redes

Para criar ou entrar em uma sub-rede, você precisará ter um neurônio, que é o seu nó na rede. Você também precisará ter alguns tokens TAO, que são a moeda da rede. Você pode seguir estes passos para criar ou entrar em uma sub-rede:

• Para criar uma sub-rede, você deve registrar uma sub-rede na blockchain Bittensor pagando uma taxa em tokens TAO. A taxa dependerá da demanda e oferta de sub-redes na rede. Você pode usar o btcli subnet criar comando 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 públicas e privadas para sua sub-rede. Você receberá um netuid, que é um identificador único para sua sub-rede na rede.
• Para se juntar a uma sub-rede, você precisará conectar-se aos validadores da sub-rede, que são os nós que mantêm e atualizam o metagráfico da sub-rede. Você pode usar a btcli subnet join comando para juntar-se a uma sub-rede e especificar o netuid da sub-rede que deseja juntar-se. Você também precisará fornecer um nome de carteira e uma senha, que serão usados para gerar suas chaves públicas e privadas para sua sub-rede. Você receberá uma mensagem de confirmação indicando que se juntou com sucesso à sub-rede.

Os Tipos e Interações das Sub-redes

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

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

Esses sub-redes podem interagir entre si e com a rede, solicitando e fornecendo serviços de aprendizado de máquina, e trocando 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 o seu serviço, como resumo de texto ou tradução.

O Token $TAO

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

• Incentivação: O token $TAO é utilizado para incentivar vários participantes na rede Bittensor. Os mineradores que contribuem com os seus recursos computacionais para realizar tarefas de aprendizado de máquina são recompensados com $TAO pelas suas contribuições. Este mecanismo de recompensa incentiva a disponibilização de poder computacional para a rede, o que é essencial para os processos de aprendizado de máquina descentralizados.
• Staking: Para participar na rede como minerador e ganhar recompensas, os participantes devem fazer staking de um token $TAO. O staking serve como uma forma de colateral ou "skin in the game", o que ajuda a garantir que os mineradores estejam 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 usado 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 as partes interessadas em vez de centralizado em uma única autoridade.

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

• Fornecimento: A quantidade máxima de tokens TAO que existirá é limitada a 21 milhões, espelhando o limite de fornecimento 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 ao fornecimento circulante diariamente, e estes são distribuídos igualmente entre mineradores e validadores. A taxa de emissão é reduzida pela metade assim que 50% do fornecimento total tiver sido minerado. Essa 'redução pela metade' ocorre a cada quatro anos, dado o tempo de bloco de 12 segundos. Esse processo de redução pela metade continuará a cada marco subsequente de 50% do fornecimento restante até que os 21 milhões de tokens TAO estejam circulando.
• Emissão: A emissão de tokens TAO é feita através das recompensas da rede, que são distribuídas aos mineradores que fornecem serviços de aprendizagem de máquina à rede. As recompensas da rede são calculadas com base no valor informativo dos serviços, que é determinado pelo metagrama. 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 amadurece e a demanda aumenta.
• Queima: A queima de tokens TAO é feita através das taxas de rede, que são pagas pelos consumidores que acedem a serviços de machine learning da rede. As taxas de rede são calculadas com base no custo dos serviços, que é determinado pelo metagraph. As taxas de rede também são ajustadas por um fator de procura, que se baseia 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 cresce e a oferta diminui.

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 da aprendizagem de máquina e da 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 co-fundador da Bittensor. Ele possui um doutoramento em aprendizagem de máquina. Antes de construir a Bittensor, trabalhou como professor assistente na Universidade de Toronto, no Canadá.

O Bittensor $TAO é um bom investimento?

Bittensor $TAO é uma criptomoeda que alimenta a rede Bittensor, um protocolo descentralizado de aprendizado de máquina. $TAO é utilizado para recompensar os nós que fornecem serviços de aprendizado de máquina à rede, para garantir a segurança da rede e para permitir a governança. $TAO tem uma oferta limitada 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 de aprendizado de máquina global, descentralizada e incentivada para transformar o aprendizado de máquina e a inteligência artificial. Bittensor já mostrou resultados e conquistas promissoras, como o lançamento da sua mainnet, atraindo atenção e interesse, e recebendo apoio e financiamento. Bittensor também estabeleceu alguns objetivos 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 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 diligência antes de investir em qualquer criptomoeda, e investir apenas o que podem perder.

Como Comprar $TAO na Gate

Para comprar tokens $TAO na Gate, siga estes passos:

• Visite o Gate.io website e crie uma conta com o seu email 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

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• TAO/USDT