TL;DR

• Bittensor, через dTAO, змінює розподіл винагороди підмережі з фіксованого співвідношення на те, яке визначається вагами у ставках, при цьому 50% надходить у ліквідність, спрямовуючи на розвиток високоякісних підмереж через децентралізовану оцінку.
• На початкових етапах висока волатильність, пастки APY та негативний відбір існують паралельно, потребуючи балансу між якістю відбору майнерів, порогами визнання користувачів та неузгодженістю рівня ентузіазму ринку.
• Серед поточних 10 найважливіших підмереж лише одна вимагає від гірників подавати відкриті моделі джерел, тоді як інші загалом стикаються з проблемами, такими як анонімні команди та відсутність продуктового закріплення, що вказує на проблеми в інфраструктурі Web3 AI.
• Остаточне підтвердження залежить від позитивного зворотного зв'язку між ціною TAO та практичною вартістю підмережі. Якщо це не вдасться, це може призвести до постійного зсуву треку штучного інтелекту Web3 в легшому напрямку.

Перегляд фону

Введення dTAO перетворює правила щоденного розподілу TAO в Bittensor:

Попередні правила: Нагороди за підмережу розподілялися у фіксованих пропорціях—41% для валідаторів, 41% для шахтарів та 18% для власників підмережі. Обсяг випуску TAO для підмережі визначався голосами валідаторів.

Правила після dTAO: Тепер 50% новостворених токенів dTAO буде додано до пулу ліквідності, а решта 50% буде розподілено серед валідаторів, майнерів та власників підмереж на підставі рішень учасників підмережі. Кількість випуску TAO для підмереж визначається вагою стейкінгу підмережі.

dTAO Цілі дизайну:

Основною метою dTAO є сприяння розвитку підмереж з потенціалом реального доходу, стимулювання народження додатків з реальними використаннями та забезпечення належної оцінки цих додатків.

Оцінка децентралізованої підмережі: Не покладаючись вже на кількох валідаторів, динамічне ціноутворення басейну dTAO визначатиме розподіл емісії TAO. Власники TAO можуть підтримувати підмережі, в які вони вірять, ставлячи TAO.

Збільшення ємності підмережі: видалення обмежень підмережі для стимулювання конкуренції та інновацій всередині екосистеми.

Заохочення ранньої участі: Це може мотивувати користувачів зосередитися на нових підмережах, стимулюючи всю екосистему оцінювати нові підмережі. Валідатори, які мігрують на нову підмережу раніше, можуть отримати вищі винагороди. Рання міграція на нові підмережі означає покупку dTAO за меншою ціною, збільшуючи потенціал для отримання більшої кількості TAO в майбутньому.

Заохочувати шахтарів та валідаторів зосередитися на високоякісних підмережах: подальше стимулювання шахтарів та валідаторів знаходити високоякісні нові підмережі. Моделі шахтарів є поза ланцюжком, а валідації валідаторів також є поза ланцюжком. Мережа Bittensor винагороджує шахтарів виключно на підставі оцінок валідаторів. Тому для різних типів, а навіть всіх типів інтелектуальних додатків, поки вони відповідають архітектурі шахтар-валідатор, Bittensor може їх точно оцінити. Bittensor має високий рівень інклюзивності для інтелектуальних додатків, забезпечуючи, що кожен учасник на кожному етапі може отримати стимули, тим самим сприяючи вартості Bittensor.

Аналіз трьох сценаріїв, що впливають на тенденції цін dTAO

Огляд основного механізму

Щоденний фіксований реліз TAO та еквівалентна сума dTAO, що вводиться в ліквідність, створюють нові параметри ліквідності пулу (коефіцієнт k). З цього 50% dTAO потрапляє в пул ліквідності, тоді як решта 50% розподіляється на основі ваг серед власників підмереж, валідаторів та майнерів. Підмережі з більш високими вагами отримують більший відсоток розподілу TAO.

Сценарій 1: Позитивний Цикл Зростання Стейкінгу

Оскільки кількість TAO, делегованих валідаторам, продовжує зростати, вага підмережі зростає, а частка винагороди для майнерів також розширюється. Мотивації для валідаторів придбати токени підмережі великими партіями можна розділити на дві категорії:

1. Поведінка арбітражу короткострокового

Власники підмереж, як валідатори, підвищують ціну токена, ставлячи TAO (продовжуючи стару модель релізу). Однак механізм dTAO підточує впевненість у цій стратегії:

• Коли відсоток нераціональних користувачів, які ставлять, вище, ніж відсоток спрямованих на якість користувачів, можливе підтримання короткострокового арбітражу.
• Навпаки, це призведе до швидкого депреціації токенів, що були накопичені на ранніх етапах, і разом із механізмом рівномірного випуску, який обмежує отримання токенів, високоякісні підмережі можуть в кінцевому підсумку усунути їх на довгостроковій перспективі.

2. Логіка захоплення вартості

Підмережі з реальними використаннями привертають користувачів через фактичний дохід, де учасники отримують зростаючі винагороди dTAO, а також додаткові винагороди за стейкінг, утворюючи стійкий цикл зростання.

Сценарій 2: Дилема стагнації відносного зростання

Коли стейкінг підмережі продовжує зростати, але відстає від провідних проектів, капіталізація ринку стабільно зростає, але не вдається максимізувати прибуток. На цьому етапі слід уважно розглянути наступне:

• Якість майнера визначає верхній ліміт: TAO, як платформа стимулювання моделей з відкритим вихідним кодом (а не навчальна платформа), визначає свою вартість від виведення та застосування високоякісних моделей. Стратегічний напрям, обраний власниками підмереж, разом з якістю моделей, представлених майнерами, формує потолок розвитку.
• Карта можливостей команди: Найкращі рудокопи часто походять з команд розробників підмереж, а якість рудокопа в суті відображає технічну силу команди.

Сценарій 3: Смертельний спіраль втрати стейкінгу

Коли відмовляється від ставки підмережі, це легко може спровокувати зловісний цикл (зменшення ставок → падіння доходу → подальші виходи). Специфічні тригери включають:

1. Конкурентне вибування: Хоча підмережа має практичну цінність, якість її продукції відстає, а її вага зменшується, що призводить до елімінації. Це ідеальний стан для здорового розвитку екосистеми, але поки що немає жодних ознак того, що цінність TAO стане очевидною як «лопата для інкубатора додатків Web3».
2. Ефект згортання очікувань: Ведмежий ринковий прогноз щодо майбутньої підмережі призводить до спекулятивних виведень стейкінгу. Починає зменшуватися щоденне видання, некорейні рударі прискорюють свій вихід, в результаті формується незворотній спадовий тренд.

Потенційні ризики та стратегії інвестування

• Вікно високої волатильності: Початкова велика кількість випуску dTAO, але постійний щоденний випуск може спричинити різкі коливання цін у перші тижні. Протягом цього періоду стейкінг в кореневій мережі стає стратегією зменшення ризику, забезпечуючи стабільний базовий прибуток.
• Пастка APY: Короткострокове спокусає високим APY може затінити довгострокові ризики нестачі ліквідності та відсутності конкурентоспроможності підмережі.
• Механізм гри з вагою: Вага перевірки спільно визначається значенням підмережі dTAO та ставками кореневої мережі TAO (композитна модель ваги). Протягом перших 100 днів після запуску підмережі, ставки кореневої мережі все ще мають визначену перевагу доходності.

• Характерні риси торгівлі, схожі на меми: На поточному етапі поведінка стейкінгу підмережі має схожі спекулятивні ризикові атрибути з Мемокоїнами.

Інвестування вартості та ринкова несумісність

• Парадокс екологічної конструкції: механізм dTAO спрямований на вирощування практичних підмереж, але характеристики інвестиційної вартості призводять до:
• Високі витрати на ринок освіти: Постійна оцінка якості майнера, сценаріїв застосування, фонду команди та моделей прибутку створює когнітивну бар'єр для не-професійних інвесторів у сфері ШІ.
• Відстаюча конверсія популярності: На відміну від токенів агента, токени підмережі ще не сформували ринкового консенсусу еквівалентного масштабу.

Системні ризики ірраціонального стейкінгу

• Повторення історичних дилем: Якщо користувачі продовжують сліпо слідувати показникам обсягу випуску, це призведе до:
• Оренда валідатора: Повторення проблем з само-голосуванням підмережі за старою ​​механікою.
• Помилка оновлення механізму: порушення початкового дизайну функції фільтрації якості dTAO.
• Вимоги когнітивної бар'єри: інвестори повинні мати можливість оцінити якість підмережі, але поточна зрілість ринку та вимоги механізму не відповідають один одному.

Дилема часу інвестування в грі теорії

• Оптимальне вікно входу: Час інвестування слід змінити через кілька місяців після запуску підмережі (коли стають видимими можливості команди та потенціал мережі), але з цим стикається:

1. Ризик зменшення уваги ринку
2. Зменшення ліквідності через виход ранніх спекулянтів

• Маркери успіху подвійної перевірки:

1. Ціна TAO та практична вартість підмережі формують позитивний зворотний зв'язок.
2. Валідатори обирають утримувати TAO для стабільного прибутку, а не продавати.

Ризик втрати якості майнера

• Ділема вибору негативного впливу:
• Відсутність якісного фільтрувального механізму: Поточні моделі не можуть ефективно відрізняти якість внеску майнера.
• Незбалансоване інцентивне середовище: арбітражна поведінка низькопродуктивних гірників стискає простір виживання для високоякісних розробників.
• Екологічна будівельна тупикова ситуація: середовище інкубації моделі відкритого джерела ще нещебрує, можливо, опиниться в дилемі "погані гроші виштовхують добрі гроші".

Тройне Дилема Інвестування в підмережі dTAO

Основна дилема:

• Чи можуть підмережі привертати ресурси високої якості майнерів?
• Чи має система оцінки користувача ефективність?

Другорядні Дилеми:

• Чи мають підмережі реальні бізнес-сценарії застосування?

Потенційні точки ризику:

• Прозорість інформації про команду розробників
• Раціональність дизайну моделі прибутку
• Можливість ринкового виконання
• Можливість зовнішнього капітального втручання
• Дизайн механізму емісії токенів

Спостереження та очікування

Хоча відкриті моделі є основним напрямком технологічної еволюції, вони можуть зіткнутися з викликами в подоланні розвиткових перешкод у децентралізованій галузі.

На даний момент, як лідер галузі, екосистема підмережі dTAO Bittensor все ще має значні якісні дефекти. З аналізу десяти найкращих підмереж за обсягом випуску винагород TAO, очевидно, що лише одна підмережа в ТОП10 потребує від гірників подання відкритих моделей, тоді як решта мають слабку кореляцію між гірниками та розробкою моделей.

Навчання моделей з відкритим вихідним кодом має високий технічний бар'єр, що становить значний виклик для розробників Web3. Для забезпечення достатньої кількості майнерів більшість підмереж активно знижують технічні вимоги до вступу та уникають вимог до моделей з відкритим вихідним кодом, щоб забезпечити постачання пулів стимулювання токенів.

Навіть підмережі без обов'язкових моделей відкритого коду все ще стикаються з проблемами якості екосистеми.

Наступні проблеми часто зустрічаються в ПРОМЕЖУТОЧНИХ10 підмережах:

Відсутність перевірених, впроваджених продуктів

• Занадто велика частка анонімних команд розробників
• Токени dTAO не мають ефективної прив'язки до вартості продукту
• Не переконливі моделі доходів на ринку
• Основна філософія дизайну dTAO має перспективний характер, але поточна інфраструктура Web3 недостатня для підтримки ідеальної конструкції екосистеми. Ця неспівмірність між ідеалами та реальністю може призвести до двох можливих результатів:
• Система оцінки підмереж dTAO може потребувати коригування вниз.
• Якщо платформа з відкритим вихідним кодом Bittensor не пройде валідацію, сектор штучного інтелекту Web3 може перейти до легших напрямків, таких як додатки агентів та розробка проміжного програмного забезпечення.

Disclaimer:

1. Ця стаття взята з [TechFlow], авторське право належить оригінальному автору [BlockBooster], якщо у вас є які-небудь зауваження до перепублікації, будь ласка, зв'яжіться Gate Learnкоманда, команда якнайшвидше вирішить це за відповідними процедурами.
2. Відмова від відповідальності: Погляди та думки, висловлені в цій статті, представляють лише особисті погляди автора і не становлять жодної інвестиційної поради.
3. Інші мовні версії статті перекладені командою Gate Learn, не згадано в Gate.io, перекладений матеріал не може бути відтворений, поширений або ухвалений.