1. Pengenalan

1.1 Latar Belakang dan Tujuan

Di era perkembangan teknologi yang pesat saat ini, kecerdasan buatan (AI) dan teknologi blockchain, sebagai dua kekuatan revolusioner, secara mendalam mengubah lanskap berbagai industri. AI, dengan analisis data yang kuat, pengenalan pola, dan kemampuan pengambilan keputusan cerdasnya, telah menunjukkan potensi besar di banyak bidang seperti kesehatan, keuangan, dan transportasi; sementara blockchain, dengan karakteristik desentralisasi, ketidakbisaan diubah, keamanan, dan keandalan, menyediakan solusi baru untuk pembentukan kepercayaan, berbagi data, dan transmisi nilai. Ketika dua teknologi mutakhir ini bergabung, mereka melahirkan serangkaian aplikasi dan proyek inovatif, dengan Bittensor (TAO) menjadi perwakilan yang luar biasa di antaranya.

Bittensor bertujuan untuk membangun jaringan pembelajaran mesin terdesentralisasi, yang mempromosikan kolaborasi dan berbagi di antara pengembang AI, peneliti, dan pemilik data di seluruh dunia melalui mekanisme insentif teknologi blockchain. Ini menghilangkan hambatan dalam pengembangan AI tradisional, memungkinkan lebih banyak orang untuk berpartisipasi dalam inovasi dan pengembangan AI, serta mendorong teknologi AI menuju arah yang lebih terbuka, adil, dan efisien. Bittensor memiliki posisi penting dalam integrasi AI dan blockchain, dan konsep inovatif serta arsitektur teknisnya memberikan gagasan dan metode baru untuk mengatasi banyak tantangan dalam pengembangan AI saat ini.

Kedua, Analisis Komprehensif Proyek Bittensor (TAO)

2.1 Gambaran Proyek

Bittensor adalah protokol open-source inovatif dengan tujuan inti membangun jaringan pembelajaran mesin berbasis blockchain, yang didedikasikan untuk menciptakan pasar kecerdasan buatan terdesentralisasi. Di pasar ini, sumber daya kecerdasan buatan terintegrasi, dan berbagai peserta dapat berbagi dan memperdagangkan model pembelajaran mesin, data, dan sumber daya komputasi, membentuk ekosistem yang dinamis dan inovatif.

2.2 Prinsip Teknis

Prinsip-prinsip teknis Bittensor melibatkan beberapa aspek kunci, termasuk komputasi terdistribusi, perlindungan privasi data, mekanisme konsensus, dan mekanisme insentif, teknologi ini bekerja sama untuk mendukung jaringan pembelajaran mesin terdesentralisasi Bittensor.

2.2.1 Komputasi Terdistribusi

Bittensor menggunakan teknologi komputasi terdistribusi untuk sepenuhnya memobilisasi sumber daya komputasi yang tidak terpakai dari peserta dalam jaringan. Pengguna dapat menyumbangkan sumber daya komputasi yang tidak terpakai mereka, yang akan diintegrasikan ke dalam jaringan Bittensor untuk menjalankan tugas deep learning. Saat menjalankan tugas, Bittensor mendekomposisi tugas deep learning kompleks menjadi bagian-bagian kecil, dan kemudian menugaskan sub-tugas ini ke beberapa node dalam jaringan untuk eksekusi paralel. Metode komputasi paralel ini sangat meningkatkan efisiensi komputasi, memungkinkan Bittensor untuk dengan cepat menangani data dalam skala besar dan tugas pelatihan model yang kompleks. Sebagai contoh, dalam tugas pengenalan gambar, Bittensor dapat mendistribusikan sejumlah besar data gambar ke node-node yang berbeda untuk diproses, dengan setiap node menyelesaikan bagian dari pekerjaan pengenalan gambar secara independen, dan akhirnya mengumpulkan hasil untuk mencapai pengenalan gambar yang efisien.

2.2.2 Perlindungan Privasi Data

Dalam hal perlindungan privasi data, Bittensor menggunakan teknologi enkripsi homomorfik. Enkripsi homomorfik adalah bentuk khusus dari enkripsi yang memungkinkan operasi aljabar tertentu dilakukan pada teks sandi, dan hasil dekripsi sama dengan jika operasi yang sama dilakukan pada teks biasa. Ini berarti bahwa data selalu tetap terenkripsi selama transmisi dan pemrosesan, dan pengguna hanya dapat menggunakan kunci pribadi mereka untuk mendekripsi hasil akhir setelah komputasi selesai. Dalam jaringan Bittensor, data yang diunggah oleh pengguna pertama-tama dienkripsi secara homomorfik sebelum didistribusikan ke berbagai node untuk komputasi. Node tidak dapat mengakses konten teks biasa dari data terenkripsi saat memprosesnya, yang secara efektif melindungi privasi data. Bahkan jika sebuah node dalam jaringan diserang, penyerang hanya dapat mengakses data terenkripsi dan tidak dapat mengekstrak informasi berharga darinya.

2.2.3 Mekanisme Konsensus

Bittensor menggunakan algoritma konsensus Byzantine Fault Tolerance untuk mencapai konsensus dan memverifikasi akurasi hasil komputasi. Byzantine Fault Tolerance mengacu pada kemampuan sistem terdistribusi untuk beroperasi secara normal dan mencapai konsensus bahkan saat terdapat kesalahan parsial atau node jahat. Dalam jaringan Bittensor, node berkomunikasi dan berkolaborasi melalui algoritma konsensus Byzantine Fault Tolerance untuk memastikan setiap node mencapai konsensus pada hasil komputasi. Algoritma ini, melalui beberapa putaran pengiriman pesan dan validasi, efektif mempertahankan serangan dari node-node jahat, menjamin keamanan dan keandalan jaringan. Setelah sebuah node mengirimkan hasil komputasi, node lain akan memverifikasi hasil tersebut. Jika mayoritas node menyetujui hasilnya, itu dianggap valid. Jika node-node jahat mencoba merusak hasilnya, jumlah yang relatif kecil mencegah mereka lolos dari validasi node lain, sehingga tidak dapat mengganggu konsensus jaringan.

2.2.4 Mekanisme Insentif

Mekanisme insentif Bittensor adalah bagian penting dari ekosistemnya, memberi penghargaan kepada pengguna yang menyumbangkan sumber daya komputasi dan berpartisipasi dalam tata kelola jaringan melalui token TAO. Semakin banyak sumber daya komputasi yang diambil oleh pengguna dan semakin aktif mereka berpartisipasi dalam tata kelola jaringan, semakin banyak token TAO yang mereka terima sebagai imbalan. Mekanisme insentif ini secara efektif mendorong pengguna untuk aktif berpartisipasi dalam jaringan Bittensor, menyediakan lebih banyak sumber daya komputasi dan layanan berkualitas tinggi ke jaringan. Token TAO juga dapat digunakan untuk membeli dan mendapatkan sumber daya komputasi, data, model AI dalam jaringan Bittensor, dan berpartisipasi dalam tata kelola komunitas. Pengguna yang memegang token TAO dapat memberikan suara dalam hal-hal penting seperti arah pengembangan jaringan dan pembuatan aturan, memengaruhi perkembangan jaringan.

III. Analisis Ekonomi Token TAO

3.1 Informasi Dasar Token

TAO adalah token asli dari jaringan Bittensor, mirip dengan Bitcoin, dengan total pasokan maksimum terbatas hingga 21.000.000 token, yang akan diterbitkan dalam 256 tahun.
$TAO akan dibagi setengah setiap 10,5 juta blok dan akan mengalami 64 peristiwa pembagian setengah selama lebih dari 45 tahun.
Dalam hal perdagangan pasar, TAO memiliki tingkat aktivitas yang tinggi dan dapat diperdagangkan di beberapa bursa kripto terkenal, seperti Binance, Gate.io, dan bursa utama lainnya, menyediakan investor dengan saluran perdagangan yang nyaman dan mempromosikan sirkulasi dan penemuan nilai TAO di pasar.

Fungsi Token 3.2

TAO memiliki beberapa fungsi penting dalam ekosistem Bittensor, dan merupakan elemen kunci dalam menjaga operasi jaringan normal dan pengembangan ekosistem.

• Medium Perdagangan: TAO berfungsi sebagai medium perdagangan di jaringan Bittensor, banyak digunakan dalam skenario perdagangan layanan dan sumber daya kecerdasan buatan. Pengguna yang ingin mengakses layanan pelatihan model AI di jaringan Bittensor perlu menggunakan token TAO untuk membayar biaya. Metode pembayaran ini membuat proses perdagangan lebih nyaman dan efisien, sambil memanfaatkan karakteristik teknologi blockchain untuk memastikan keamanan dan transparansi transaksi. Baik itu startup kecil yang mencari solusi AI yang disesuaikan maupun perusahaan besar yang melakukan pelatihan model AI dalam skala besar, transaksi dapat segera dan aman diselesaikan di jaringan Bittensor menggunakan TAO.

• Token Governance: TAO memberdayakan pemegang dengan hak untuk berpartisipasi dalam keputusan tata kelola jaringan Bittensor. Pengguna yang memegang token TAO dapat memberikan suara dalam hal-hal penting seperti upgrade jaringan, pembuatan aturan, alokasi sumber daya, dll. Ketika jaringan mempertimbangkan upgrade teknis utama, hasil pemungutan suara dari pemegang TAO akan secara langsung mempengaruhi apakah upgrade dapat berhasil diimplementasikan. Mekanisme tata kelola ini sepenuhnya mencerminkan filosofi terdesentralisasi Bittensor, memungkinkan anggota komunitas untuk secara bersama-sama berpartisipasi dalam pengembangan jaringan dan memastikan arah jaringan sejalan dengan kepentingan mayoritas.

• Alat Insentif: Token TAO adalah inti dari mekanisme insentif Bittensor. Pengguna dapat memperoleh token TAO sebagai imbalan dengan menyumbangkan sumber daya komputasi, menyediakan data berkualitas tinggi, atau berpartisipasi dalam verifikasi jaringan. Pengguna yang menyumbang sejumlah besar sumber daya komputasi yang tidak terpakai akan menerima sejumlah token TAO yang sesuai berdasarkan penggunaan dan waktu kontribusi sumber daya mereka. Mekanisme insentif ini efektif merangsang antusiasme pengguna, mendorong lebih banyak orang untuk berpartisipasi dalam jaringan Bittensor, dan memberikan dorongan kuat bagi perkembangan jaringan.

3.3 Distribusi Token dan Rilis

Distribusi awal TAO mengikuti prinsip keadilan dan keadilan, bertujuan untuk menarik peserta secara global. Tidak ada distribusi token awal untuk tim atau institusi tertentu, tetapi melalui penambangan dan staking, semua peserta memiliki kesempatan yang sama untuk mendapatkan token TAO. Selama proses penambangan, pengguna berpartisipasi dalam komputasi pembelajaran mendalam yang berharga dengan menyumbangkan daya hash GPU dan menerima imbalan TAO yang sesuai berdasarkan kontribusi komputasional mereka. Mengenai staking, pengguna melakukan staking token TAO di jaringan untuk menyediakan keamanan dan stabilitas jaringan sambil mendapatkan imbalan staking.

Dengan perkembangan jaringan, mekanisme pelepasan TAO juga memiliki karakteristik unik. Setiap 10,5 juta blok mengalami siklus pengurangan separuh. Tingkat blok saat ini diatur satu blok setiap 12 detik, yang berarti bahwa peristiwa pengurangan separuh pertama pada jaringan Bittensor mungkin terjadi sekitar Agustus 2025. Pengenalan mekanisme pengurangan separuh secara bertahap mengurangi pelepasan TAO, dengan demikian menjaga kelangkaan token dan memberikan beberapa dukungan pada nilainya. Seiring berjalannya waktu, jumlah TAO yang baru dihasilkan secara bertahap berkurang, yang akan mendorong pengguna untuk lebih menghargai token TAO yang ada di tangan mereka, sambil juga mendorong peserta jaringan untuk lebih memperhatikan kualitas kontribusi mereka untuk mendapatkan imbalan TAO terbatas.

Informasi dasar dari 3.4 token (2025-3-3)

1. Market Cap: $2,909,261,683
2. Nilai kapitalisasi pasar sepenuhnya: $7,262,717,509
3. Peredaran: 8.412.071
4. Total pasokan: 21,000,000
5. Pasokan Maksimum: 21,000,000

Kinerja pasar 3.5 token

Klik pada tautan perdagangan:https://www.gate.io/trade/TAO_USDT, Anda dapat berpartisipasiArea perdagangan spot Gate.io perdagangan TAO!

Kinerja Data Pasar 3.6

Dari tren harga historis, TAO menunjukkan volatilitas yang signifikan. Pada awal 2023, harga TAO relatif rendah, dalam tahap eksplorasi awal pasar. Dengan kemajuan terus-menerus dari proyek Bittensor, keunggulan teknisnya dan potensi aplikasinya secara bertahap diakui oleh pasar, harga TAO mulai naik secara stabil. Pada paruh kedua 2023, terutama dengan rangsangan beberapa terobosan teknologi kunci dan ekspansi skenario aplikasi, harga TAO mengalami peningkatan yang cepat, mencapai level tertinggi sepanjang sejarah sebesar $767.68 pada 11 April 2024. Harga ini mencerminkan pengakuan pasar yang tinggi dan harapan untuk proyek Bittensor. Selanjutnya, karena penyesuaian pasar secara keseluruhan dan pengambilan keuntungan oleh sebagian investor, harga TAO mengalami penurunan tertentu, memasuki fase penyesuaian fluktuasi harga.

Volume perdagangan TAO erat kaitannya dengan tren harga. Selama kenaikan harga, volume perdagangan biasanya meningkat, menunjukkan perdagangan pasar aktif dan partisipasi investor yang tinggi. Ketika harga TAO naik dengan cepat, volume perdagangan harian sering kali melebihi puluhan juta dolar AS, menunjukkan permintaan pasar yang kuat untuk TAO. Selama koreksi harga, volume perdagangan mungkin menyusut, tetapi secara keseluruhan tetap pada level yang relatif tinggi, menunjukkan minat pasar yang berkelanjutan terhadap TAO dan keyakinan investor dalam pengembangannya di masa depan. Sebagai contoh, selama periode penyesuaian harga dari Mei hingga Juni 2024, meskipun harga TAO turun, volume perdagangan harian tetap stabil di atas beberapa juta dolar AS.

Empat, skenario aplikasi dan kasus Bittensor (TAO)

4.1 Aplikasi Skenario

Sebagai jaringan pembelajaran mesin terdesentralisasi inovatif, Bittensor telah menunjukkan potensi aplikasi yang luas di berbagai bidang dengan arsitektur teknis uniknya dan mekanisme insentif, memberikan gagasan dan metode baru untuk memecahkan berbagai masalah kompleks.

4.1.1 Pengenalan Gambar dan Suara

Dalam bidang pengenalan gambar dan ucapan, kemampuan komputasi terdistribusi Bittensor memainkan peran penting. Dengan mengintegrasikan sumber daya komputasi dari banyak node di jaringan, Bittensor dapat memproses data gambar dan ucapan dalam skala besar secara efisien. Dalam tugas pengenalan gambar, Bittensor dapat dengan cepat menganalisis sejumlah besar gambar, mengidentifikasi objek, suasana, dan informasi lain dalam gambar dengan akurat. Dalam sistem pengemudi otonom, Bittensor dapat memproses gambar yang diambil oleh kamera di dalam mobil secara real-time, mengidentifikasi rambu jalan, kendaraan, pejalan kaki, dll., dan memberikan dukungan visual yang dapat diandalkan untuk pengemudi otonom. Dalam hal pengenalan ucapan, Bittensor dapat dengan cepat dan akurat menganalisis dan mengonversi sinyal ucapan, mencapai konversi yang efisien dari ucapan ke teks. Dalam sistem asisten suara cerdas, Bittensor dapat mengenali perintah suara pengguna secara real-time, merespons dengan cepat, dan memberikan layanan interaksi suara berkualitas tinggi. Bittensor juga dapat terus mengoptimalkan model pengenalan gambar dan ucapan menggunakan sumber daya model kaya untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi pengenalan.

4.1.2 Pemrosesan Bahasa Alami

Dalam tugas pemrosesan bahasa alami, Bittensor juga memiliki aplikasi penting. Bittensor dapat mendukung berbagai tugas pemrosesan bahasa alami seperti klasifikasi teks, analisis sentimen, terjemahan mesin, dll. Dalam tugas klasifikasi teks, Bittensor dapat mengklasifikasikan teks secara akurat ke dalam kategori yang sesuai berdasarkan konten dan fiturnya. Dalam sistem klasifikasi berita, Bittensor dapat dengan cepat mengategorikan artikel berita ke dalam berbagai kategori seperti politik, ekonomi, olahraga, hiburan, dll., sehingga memudahkan pengguna untuk menelusuri dan mencari. Dalam analisis sentimen, Bittensor dapat menganalisis kecenderungan emosional yang terungkap dalam teks, menentukan apakah itu positif, negatif, atau netral. Dalam pemantauan media sosial, Bittensor dapat menganalisis secara real-time konten yang diposting oleh pengguna untuk memahami sikap emosional masyarakat terhadap suatu acara atau produk tertentu. Dalam bidang terjemahan mesin, Bittensor dapat memanfaatkan kemampuan komputasi yang kuat dan model bahasa yang kaya untuk mencapai terjemahan yang akurat antara berbagai bahasa. Baik itu terjemahan dokumen bisnis atau terjemahan komunikasi sehari-hari, Bittensor dapat memberikan layanan terjemahan berkualitas tinggi, meruntuhkan hambatan bahasa dan mempromosikan komunikasi dan kerjasama internasional.

4.1.3 Pemodelan Prediktif dan Analisis Keuangan

Dalam bidang pemodelan prediktif dan analisis keuangan, penerapan Bittensor dapat membantu perusahaan dan lembaga membuat keputusan yang lebih bijaksana. Bittensor dapat memanfaatkan kemampuan analisis data dan pemodelan yang kuat untuk menganalisis berbagai data secara mendalam dan membuat model prediksi yang akurat. Dalam ramalan pasar keuangan, Bittensor dapat menganalisis faktor-faktor seperti data harga historis, tren pasar, dan indikator makroekonomi untuk memprediksi tren variabel keuangan seperti harga saham, nilai tukar, dan harga komoditas, memberikan saran investasi berharga kepada investor. Dalam hal penilaian risiko, Bittensor dapat secara komprehensif mempertimbangkan berbagai faktor untuk menilai tingkat risiko proyek investasi, membantu investor mengalokasikan aset secara wajar, dan mengurangi risiko investasi. Bittensor juga dapat digunakan untuk deteksi penipuan keuangan, dengan mendeteksi transaksi abnormal secara tepat waktu melalui analisis data transaksi dan pola perilaku, mencegah terjadinya penipuan keuangan dan menjamin stabilitas serta keamanan pasar keuangan.

4.1.4 Penelitian Ilmiah

Bittensor menyediakan dukungan kuat untuk tugas komputasi kompleks dalam penelitian ilmiah. Di banyak bidang ilmiah seperti fisika, kimia, biologi, dll., dibutuhkan sejumlah besar komputasi kompleks dan simulasi. Sumber daya komputasi terdistribusi Bittensor dapat memberikan dukungan komputasi yang kuat untuk penelitian ilmiah ini, mempercepat proses penelitian. Dalam fisika, Bittensor dapat digunakan untuk mensimulasikan fenomena fisik kompleks seperti gerakan langit dan tumbukan partikel, membantu ilmuwan menyelami misteri alam semesta. Di bidang kimia, Bittensor dapat digunakan untuk simulasi struktur molekul, penelitian tentang kinetika reaksi kimia, memberikan dukungan teoritis penting untuk pengembangan obat baru dan penelitian ilmu bahan. Dalam biologi, Bittensor dapat digunakan untuk analisis urutan gen, prediksi struktur protein, dan mempromosikan pengembangan ilmu kehidupan. Bittensor juga dapat memfasilitasi kolaborasi dan berbagi dalam penelitian ilmiah. Ilmuwan dari berbagai wilayah dapat berbagi data dan sumber daya komputasi melalui jaringan Bittensor untuk bersama-sama mengatasi tantangan ilmiah.

Kesimpulan

Bittensor, sebagai proyek inovatif dalam integrasi kecerdasan buatan dan blockchain, menunjukkan keunggulan teknis yang unik dan prospek aplikasi yang luas. Dengan membangun jaringan pembelajaran mesin terdesentralisasi, Bittensor secara efektif mengintegrasikan sumber daya komputasi global, meruntuhkan hambatan data dan sumber daya komputasi dalam pengembangan AI tradisional, mempromosikan kolaborasi terbuka dan pengembangan inovatif teknologi AI.