宏观研究

TAO 興 TAO 廢!Messari 研究員拆解 Bittensor 的網路效應

字号+ 作者:车前子油焖虾网 来源:财富观察 2025-05-29 03:23:51 我要评论(0)

原文:《BreakingDownBittensor’sNetworkEffects》作者:SethBloomberg(Messari研究員)編譯:ZombitMessari研究員SethBloombe

  • 原文:《Breaking Down Bittensor’s Network Effects》
  • 作者:Seth Bloomberg(Messari 研究員)
  • 編譯:Zombit

Messari 研究員 Seth Bloomberg 近日在 X 上發布了一篇文章,詳細拆解 Bittensor 的網路效應,以及未來發展可能面臨的瓶頸。

以下為原文編譯:

由於最近大家對 Bittensor 談論頗多,我想分享一下我對它的看法和一些擔憂。

感謝 Saypien(前 Messari 高管) 關於此話題的大量討論,也要感謝 Sami Kassab(前 Messari 研究員),我知道他會來指出我這裡的錯誤。

一個基礎層網絡必須建立網路效應才能成功,這樣才能吸引並留住用戶和開發者。對於像以太坊這樣的智能合約平台,網路效應來自鏈上流動性和穩定的執行能力。對於 Bittensor,目前它的網路效應來源於:

1) 熟悉在網絡上挖礦的 AI/ML 開發者(即,創建 AI 模型和服務的開發者);

2) 能夠吸收代幣拋售壓力的深度流動性 TAO 市場。通常,較不成熟的網路更容易受到代幣拋售壓力的影響。

由於 (2) 對大多數加密網路普遍適用,我將主要關注 (1)。具體來說,(1) 產生的網路效應或飛輪效應如下:新子網受益於經驗豐富的 AI/ML Bittensor 開發者,這些開發者不斷產出高質量的結果 → AI/ML 工程師受益於持續的 TAO 代幣發行。能期望的是,TAO 代幣的收益,加上 Bittensor 的 AI/ML 人才,將繼續吸引更多的子網構建者,從而吸引更多的 AI/ML 人才,形成循環。

無論你是看空還是看多 TAO,都值得探討這種網路效應可能會如何崩潰。所以,讓我們開始吧。

情景一:TAO 代幣收益 < 經營費用

AI/ML 人才被吸引到網路上,是因為他們獲得的 TAO 代幣收益超過了他們在 Bittensor 上的經營成本。數學很簡單:不需要大量資金募集、不需要獲取客戶或產生收入。只需要將模型整合到 Bittensor 的子網中,並獲得 TAO 代幣發行收益。這個模型的假設是,你的收益(基於當前或預期的 TAO 價值)應該能覆蓋你用美元計價的開支。如果這筆賬不成立,那麼 AI/ML 人才就會選擇離開 Bittensor,尋找其他機會。

情景二:機會成本計算

想像一下,你是 Bittensor 上的一名厲害的 AI/ML 開發者,或者你是一個由兩三個 AI/ML 開發者組成的小團隊,在 Bittensor 上構建項目。在某個時候,你不得不問自己:「繼續在這裡當礦工的機會成本是什麼?」好吧,你知道留在 Bittensor 的上行收益僅來自於 TAO 代幣發行和 TAO 代幣價格上漲。有了這一側的收益,你還需要考慮另一側:離開 Bittensor 創建新的協議是否能帶來更大的收益?我知道……這對一些人來說可能是「褻瀆」,但如果不考慮這一點,那你就是不對自己負責任。

Bittensor 已意識到需要為子網及其礦工提供額外的激勵收益。「動態 TAO」似乎是他們認可的解決方案。

目前它在測試網上運行,因此很可能會在今年底或明年初上線。通過動態 TAO,每個子網都會擁有一個類似 Uniswap V2 的資金池,該資金池會將子網代幣與 TAO 進行配對並定價。這次升級的「動態」之處在於新的動態 TAO 代幣發行模型:資金池中質押的 TAO 越多,分配給子網的 TAO 代幣發行越多,子網代幣價格也越高。聽起來這很划算。AI 開發者可以獲得子網代幣的升值,同時保留在 Bittensor 生態系統中的優勢(即 TAO 代幣發行)。

然而,將子網代幣與 TAO 配對定價,會對個別子網代幣的估值設置一個「人為的上限」。以太坊和它的 L2 或 Helium 和它的 subDAOs 也有類似的代幣動態關係。這就是機會成本計算發揮作用的地方。如果你是這些厲害的 AI/ML 開發者或子網擁有者之一,為什麼要如上述方式限制自己?為什麼不乾脆建立自己的協議或網路?我敢說,有一些風投在看過一堆平庸的 AI 與加密項目後,可能會迫切希望資助你,而且這個估值可能比一個設計嚴格的子網更高。或者更好的是,你在挖礦期間積累了大量 TAO,經過計算後認為你可以自籌資金來建立自己的協議,吸引一些應用、用戶和收入,然後再考慮外部資金(這在當今很罕見)。

在我看來,這是 Bittensor 長期需要面對的挑戰——設計機制、激勵和生態系統,來留住最優秀的 AI/ML 人才。

我認為最近 mrink0(Delphi Digital 研究員)的一條推文也暗示了這個問題(如果並非如此,請原諒我斷章取義;如有錯誤,請指正)。在我看來,像 Nous(開源 AI 研究組織 Nous Research)這樣的人離開 Bittensor 建立自己的網路,表明對於某些 Bittensor 開發者而言,留在 Bittensor 的激勵目前並不足以比肩自行構建和發佈自己的網路。


補充:

mrink0 之後再 Seth Bloomberg 的留言區中指出,他同意 Seth Bloomberg 的大部分觀點,並表示關鍵的挑戰將是 Bittensor 是否能夠吸引能夠解決人們願意付費的問題的模式。否則都只是(短暫的)代幣排放。

對此,Seth Bloomberg 給出以下回覆:

即便模型解決了人們願意付費的問題,礦工並不一定能從中獲得任何好處。人們會為使用這些模型的應用或產品付費,但協議中並沒有定義任何機制,能讓礦工分享這些收益。最糟糕的情況是,礦工的需求增加(推理成本上升),但他們卻無法從這些應用或產品中獲得任何收入。Bittensor 礦工的收入無法隨著他們所服務的應用需求或收益而增加。

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