원제: Bittensor 생태계로
원저자: 0xJeff, AI 투자자
원번역: Lvdong Xiao deep

편집자 주: 저자는 "다윈의 AI"를 통해 분산형 AI 개발을 촉진하는 Web3 플랫폼인 Bittensor 생태계를 소개합니다. 저자는 암호화폐와 AI에 대한 자신의 열정을 공유하며, 데이터 소유권과 플랫폼 안정성 문제 등 중앙 집중형 AI 제품의 편의성과 잠재적 위험을 탐구합니다. Bittensor는 경쟁과 인센티브 메커니즘, $TAO 토큰 및 서브넷 구조를 사용하여 AI 모델의 자연 선택과 진화를 촉진하고 투자자의 관심을 끌고 있습니다.

다음은 원본 텍스트입니다(원래 내용은 읽고 이해하기 쉽도록 재구성되었습니다).

암호화폐는 항상 저에게 매력적이었습니다. 저는 항상 배울 새로운 것이 있습니다. 저는 본래 호기심이 많고 기술 분야에 종사하는 사람들에게 "어리석은" 질문을 많이 하는 걸 좋아합니다. 그들의 통찰력을 얻고 귀중한 경험으로부터 배우기 위해서죠.

인공지능(AI)도 예외는 아닙니다. 사실, 일은 놀라울 정도로 빠른 속도로 진행되고 있습니다. Web2 기술 거대 기업들은 지속적으로 모델을 개선하고 있으며, 주요 애플리케이션에서는 AI를 활용해 다양한 AI 기반 사용 사례를 출시하고 있습니다.

· @canva는 기술적 배경이 없는 아티스트와 크리에이터가 AI를 통해 쉽게 대화형 경험을 구축하고 창작물을 향상시킬 수 있는 AI 도구를 출시했습니다.

· @YouTube는 크리에이터가 동영상에 사용할 배경음악을 제작할 수 있는 새로운 AI 도구를 소개합니다.

· Grab과 같은 승차 공유 플랫폼은 판매자와 운전자 파트너를 지원하기 위해 에이전트 AI를 배포했습니다.

· Lazada와 같은 전자상거래 플랫폼은 판매자가 판매, 마케팅 및 고객 서비스를 개선하는 데 도움이 되는 생성적 AI(GenAI) 도구를 도입했습니다.

이와 같은 예는 수없이 많습니다. 생성적 AI와 에이전트 AI를 활용해 워크플로를 개선하는 실제 사용 사례는 기업과 소매 사용자 사이에서 꾸준히 채택되고 있습니다.

이러한 기술의 장점은 쉽게 이용할 수 있다는 것입니다. 거의 모든 곳에서 무료 또는 저렴한 솔루션을 찾을 수 있습니다. 그 혜택은 재정적 비용보다 훨씬 더 큽니다.

하지만 사람들은 이러한 AI 제품을 사용할 때 다음과 같은 숨은 상충 관계를 간과하는 경우가 많습니다.

· 누가 귀하의 데이터를 소유합니까?

· 다른 사람이 여러분의 아이디어를 받아들여 경쟁 제품을 개발할 수 있을까요?

· 플랫폼은 안전한가요? 귀하의 데이터가 유출될까요?

· 플랫폼이 다운되면(AWS가 한 번 그랬던 것처럼) 사업도 중단되나요? 고객의 자금이 위험에 처해 있습니까?

· 언제든지 플랫폼에 접속할 수 있나요? 본인 확인을 해야 하나요? 플랫폼이 폐쇄되면 제품이나 사업은 계속 유지될 수 있나요?

훨씬 더 많은 문제가 있습니다(이전 기사에서 이에 대해 더 자세히 논의했으니 아직 읽지 않으셨다면 참고하세요).

중앙집중형 플레이어는 중앙집중적인 권한을 가지고 있으며, 그들의 결정은 (의도치 않게) 여러분의 삶에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

그건 중요하지 않다고 말할 수도 있습니다. 아마도 이러한 도구를 자주 사용하지 않거나 이러한 회사가 사용자의 최대 이익을 위해 행동할 것이라고 믿을 수도 있습니다. 괜찮습니다. 거대한 시장에 진출하고 있기 때문에 이러한 AI 스타트업에 투자하고 싶을 수도 있습니다. 하지만 문제는, 당신은 그것을 할 수 없다는 것입니다. @ycombinator나 최고 수준의 VC 회사가 아니라면 이런 투자 기회를 얻을 수 없습니다.

한편, Web3 AI에는 투자 가능한 AI 생태계가 많이 있으며, 팀은 사용자에게 분산형 AI 제품과 서비스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 투자할 만한 가치가 가장 높은 분산형 AI(DeAI) 생태계 중 하나는 @opentensor(Bittensor)입니다.

Bittensor: 다윈의 AI

Bittensor는 자연선택을 통해 AI의 진화를 주도하는 "다윈의 AI" 범주에 속합니다. 이것이 헝거게임의 AI 버전이라고 상상해보세요. 각 서브넷에는 "광부"를 참가자(또는 "조공")로 하는 자체 "헝거게임"이 있습니다. 그들은 각자의 모델과 데이터를 사용하여 특정 작업에 대해 서로 경쟁합니다. 가장 적합한 모델(가장 좋은 성과를 내는 모델)만 보상을 받게 됩니다. 약한 모델은 대체되거나 진화됩니다(다른 모델로부터 학습, 조정 또는 학습을 통해). 시간이 지남에 따라 더욱 강력하고 다양하며 성능이 뛰어난 AI 생태계가 구축될 것입니다.

Bittensor의 특히 흥미로운 점은 다양한 이해관계자 간의 인센티브를 조정하는 것을 목표로 하는 경쟁 및 인센티브 메커니즘입니다. 아래 트윗에서 Web3 AI 에이전트 팀이 직면한 과제를 간략하게 설명하겠습니다...

요약: 현재 에이전트 토큰은 투기자와 팀이 과대광고를 만드는 데 좋은 도구이지만, 사용자 확보 및 유지에 좋지 않으며, 특히 가격이 하락할 때 인재(개발자, 창업자 등)를 유지하기 위한 인센티브 메커니즘으로도 좋지 않습니다.

Bittensor는 $TAO 배출량을 서브넷에 할당하는 시장 기반 메커니즘을 통해 이 문제를 해결하여 팀 운영에 대한 인센티브를 제공하고 지원합니다. 시장은 서브넷 내에서 $TAO를 스테이킹하여 어느 서브넷이 더 많은 배출량을 받는지 결정합니다. 스테이킹이 완료되면 $TAO는 Alpha 서브넷 토큰으로 전환됩니다. 더 많은 사람이 지분을 스테이킹할수록 알파 토큰 가격이 높아지고, 더 많은 배출량(알파 토큰 형태)을 얻을 수 있습니다.

TAO의 발행 메커니즘은 BTC와 매우 유사하며 총 발행량은 2,100만 개로 고정되어 있으며 4년마다 절반으로 줄어듭니다(매일 7,200개의 $TAO가 서브넷으로 발행됩니다). 첫 번째 $TAO 반감기는 2026년 1월 5일경에 발생할 것으로 예상되며, 이때 유통 공급량은 1,050만 토큰에 도달할 것입니다.

투자자에게 중요한 이유

여기서는 기술적인 세부 사항을 다루지 않겠습니다. 다만 거래/투자 관점에서 Bittensor가 가장 흥미로운 생태계 중 하나라고 생각하는 이유를 공유하고 싶습니다.

위의 역학 외에도 Alpha 서브넷 토큰을 거래할 때는 거래와 채굴을 동시에 하는 것 같은 느낌이 듭니다.

알파 토큰 가격이 오를 때마다 가격 상승을 느낄 수 있을 뿐만 아니라 $TAO 발행(알파 토큰 형태로)도 받기 때문입니다.

서브넷의 성능이 매우 뛰어나고 순위가 상승하면, 처음 지분을 투자한 $TAO는 엄청난 가격 상승과 발행량 급증을 경험하게 됩니다. $TAO를 서브넷에 빨리 스테이킹할수록 연간 수익률(APY)이 높아집니다(시장이 아직 따라잡지 못했고 스테이킹하는 사람과 $TAO가 적기 때문입니다).

dTAO 대 Solidly

Solidly의 ve(3,3)에는 장기적 잠금과 지속적인 참여가 필요합니다. 잘못된 투표(잘못된 LP 풀에 투표)로 인해 발생하는 배출 손실은 모든 보유자가 부담합니다(배출량은 판매되고 모든 토큰 보유자의 가격이 하락합니다).

dTAO는 장기 잠금이 필요하지 않지만 누구나 언제든지 진입하거나 나갈 수 있습니다. 그러나 서브넷에서 스테이킹하려면 상당한 실사(DYOR)가 필요합니다. 잘못된 서브넷에 투자하면 엄청난 손실로 이어질 수 있습니다(사람들이 쉽게 빠져나갈 수 있고 잠금 기간이 없기 때문입니다).

하지만 FDV(완전희석가치평가)가 너무 높습니다! 5억 달러가 넘는 FDV 서브넷에 투자하는 방법은 무엇입니까?

서브넷이 아직 초기 단계이기 때문에 FDV가 가장 적합한 지표는 아닐 수 있으며, 단기에서 중기적으로 거래하는 경우 시가총액(MC)이 더 적합할 수 있습니다.

인플레이션이 걱정된다면 18%/41%/41%의 배출량 분배를 이해하는 것이 도움이 됩니다. 이는 각각 서브넷 소유자, 검증자, 채굴자가 획득한 배출량(알파 토큰)입니다. 스테이커/알파 토큰 보유자는 스테이킹을 할 때 검증자에게 $TAO를 위임하므로 검증자의 41% 지분에서 이익을 얻습니다.

많은 서브넷 소유자는 자신감을 보여주기 위해 방출을 통해 받은 알파 토큰을 계속 보유하고 있으며, 많은 사람이 검증자와 채굴자와 적극적으로 대화하여 프로젝트에 대한 강세를 유지하고 대량의 토큰 매도를 피하고 있습니다(이 정보는 taostats에서 확인할 수 있습니다).

축소하여 보면 Bittensor 생태계 내의 추세를 보여주는 가장 좋은 차트 중 하나가 아래와 같습니다.

출처: taoapp

2월에 dTAO가 출시된 이후, Bittensor 인센티브 시스템을 관리하는 원래 서브넷인 Root의 %TAO는 계속 감소한 반면, 서브넷의 %TAO는 계속 증가했습니다. 이는 스테이커/투자자가 위험을 감수할 의향이 점점 커지고 있음을 의미합니다(루트 네트워크에서 스테이킹할 경우의 보수적인 APY는 알파 서브넷 토큰의 가격 상승 없이 약 20~25%입니다).

이러한 추세는 서브넷 팀이 제품을 출시하는 속도와 일치합니다. dTAO를 출시한 이후, 팀은 오픈 소스로 개발하고, 사용자가 원하는 제품을 개발하고, 빠르게 반복하며 제품-시장 적합성(PMF)을 찾고, 사용자를 확보하고, 실제 유용성과 상당한 수익을 빠르게 창출해야 했습니다. 제가 이 생태계에 들어온 이후, 다른 생태계보다 팀의 개발 속도가 훨씬 빠르다는 걸 느낄 수 있었습니다(경쟁과 인센티브 배분 메커니즘 때문입니다).

이제 서브넷과 고유한 투자 DeAI 사용 사례에 대해 알아보겠습니다.

주요 서브넷 및 사용 사례

PMF를 사용하여 제품을 출시하고, 일반인을 타겟으로 하고, 전문적이고 지속적인 공개 빌드를 실행하는 데 가장 뛰어난 것으로 간주되는 팀은 @rayon_labs입니다.

- SN64(Chutes), SN56(Gradients), SN19(Nineteen).

Chutes — 서버리스 방식으로 AI를 쉽게 배포할 수 있는 인프라를 제공합니다. 가장 좋은 예는 최근의 AWS 서비스 중단입니다. 중앙 집중식 서비스 제공업체에 의존할 경우 단일 장애 지점이 있기 때문에 AI 애플리케이션이 중단되어 자금 손실이나 취약성으로 이어질 수 있습니다.

Gradients — 코딩 지식이 없는 사람도 Gradients를 사용하여 자신의 AI 모델을 훈련할 수 있습니다(특정 사용 사례, 이미지 생성, 사용자 정의 LLM). 최근 출시된 v3는 동급 제품보다 저렴합니다.

19 - 빠르고 확장 가능하며 분산된 AI 추론 플랫폼을 제공합니다(누구나 텍스트 및 이미지 생성 사용 사례에 사용할 수 있으며, 경쟁사보다 훨씬 빠름).

또한 Rayon은 커뮤니티에서 폭넓은 관심을 불러일으킨 사용하기 쉬운 드래그 앤 드롭 노드 스타일 AI 에이전트 구축 플랫폼인 Squad AI 에이전트 플랫폼을 출시합니다.

이 세 개의 서브넷은 총 $TAO 배출량의 1/3 이상을 소유하고 있습니다. 이는 팀이 공개적으로 빌드하고 사용자가 원하는 훌륭한 제품을 제공할 수 있는 능력을 입증합니다(많은 서브넷 소유자는 Rayon을 1위 팀으로 칭송합니다).

· Gradients는 한 달 만에 13배 성장했습니다(현재 시가총액 3,200만 달러).

· 슈트는 2.3배 성장했습니다(시가총액 6,300만 달러).

· Nineteen은 3배 성장했습니다(시가총액 1,800만 달러).

이러한 추세는 특히 Chutes(현재 1위 서브넷)의 도입률을 고려할 때 언제든 멈출 것 같지는 않습니다.

Rayon Labs 서브넷 외에도 단백질 접힘, 딥페이크/AI 콘텐츠 감지, 3D 모델, 거래 전략, 롤플레잉 LLM 등 흥미로운 팀이 많이 있습니다. 아직 모든 것을 파헤쳐보지는 않았지만, "예측 시스템"(taopill)에 있는 서브넷이 이해하기 가장 쉬울 것 같습니다. 특히:

SN41 @sportstensor

@AskBillyBets에서 알고 있을 수도 있습니다. Sportstensor는 Billy의 의사결정을 돕는 일종의 인텔리전스입니다(Billy를 이끄는 핵심 팀은 DeAI에 투자한 VC이자 Bittensor 서브넷의 검증자이자 채굴자인 @ContangoDigital입니다).

SN41을 독특하게 만드는 것은 Sportstensor 모델입니다. 이는 스포츠 결과를 예측하는 최고의 모델과 데이터 세트를 갖춘 채굴자들 간의 경쟁입니다.

예: 최신 NBA 리그에서 인기 있는 베팅(선호하는 팀)을 따르면 정확도/승률은 약 68%가 됩니다. 이는 누구나 인기 있는 팀을 위해 경쟁하면서 큰 돈을 벌 수 있다는 것을 의미합니까? 아니요, 실제로는 돈을 잃었습니다. 만약 여러분이 각 인기 종목에 100달러씩 베팅한다면, 투자 수익률(ROI)은 마이너스가 되고 약 1,700달러의 손실을 보게 될 것입니다.

우승 확률이 높지만, 확률이 높을수록 정답을 맞혔을 때 얻는 수익은 줄어듭니다. 사람들은 우승 후보에 베팅하는 경향이 있는데, 이로 인해 약자의 배당률이 낮아지고, 올바른 약자를 선택하면 많은 돈을 벌 수 있다는 의미입니다.

여기서 Sportstensor 모델이 활용됩니다. 채굴자들은 최상의 결과를 얻기 위해 자체 데이터(무료 또는 독점 데이터)를 사용하여 자체 머신 러닝 모델(몬테카를로, 랜덤 포레스트, 선형 회귀 등)을 실행합니다. Sportstensor는 이러한 결과의 평균/중앙값을 정보로 활용하여 시장의 이점을 파악합니다.

실제 시장 배당률은 25:75일 수 있고, 모델은 45:55의 배당률을 보여줄 수 있습니다. 이 15점 차이가 이점입니다. 모델이 이러한 많은 장점을 발견하면 높은 승률 없이도 장기적으로 긍정적인 ROI를 축적할 수 있습니다.

자세히 알아보고 싶다면 전체 거래 보고서를 확인하세요.

최신 보고서에서 공유된 모델 결과는 다음과 같으며, 숫자가 매우 놀랍습니다. 이 팀은 또한 10,000달러의 초기 버퍼를 두고 월별 베팅 기금을 운영하며, 수익을 사용하여 베팅을 계속합니다. 그들은 월말에 수익을 사용하여 알파 토큰을 다시 매수합니다. 이 팀은 3월에 약 18,000달러의 이익을 냈습니다.

지능을 어떻게 활용하느냐에 따라서도 결과는 매우 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 스마트워치는 35:65를 표시하지만 실제 시장 배당률은 40:60일 수 있습니다. 어떤 사람들은 여기에 베팅할 수도 있지만, 격차가 작고 이점이 충분하지 않기 때문에 베팅하지 않을 수도 있습니다. 빌리는 스포츠텐서와는 다르게 지능을 사용합니다. (아직 초기 단계이기 때문에 꾸준히 양의 ROI를 얻는 방법을 아는 사람은 없습니다.)

Sportstensor는 사용자가 통찰력을 쉽게 이해하고 이를 기반으로 베팅 결정을 내릴 수 있는 대시보드를 만들어 인텔리전스를 더욱 수익화할 계획입니다.

저는 개인적으로 이 팀을 좋아합니다. 왜냐하면 그들의 제품에는 다양한 개발 방향이 있기 때문입니다. 우리는 빌리가 어떻게 주목을 끌고 스포츠 팬들이 베팅을 흥미롭게 지켜보도록 만드는지 보았습니다. 팀이 여러 스포츠를 담당하게 되면 프록시는 사람들이 상호 작용하고, 베팅하고, 느끼는 방식을 바꿀 수 있습니다.

SN44 @webuildscore

Score는 원래 Sportstensor와 유사한 제품을 만들었지만 미래 이벤트를 예측하는 능력이 더 큰 가치를 가져올 수 있다는 것을 깨닫고 컴퓨터 비전으로 전향했습니다.

이를 이해하려면 화면에 있는 내용을 분석하는 컴퓨터 비전, 화면에 있는 객체를 이해하고 데이터를 찾아 주석을 단 다음 다양한 알고리즘을 사용하여 결론(예: 플레이어가 특정 움직임을 할 확률)을 도출하고 이 모든 것을 플레이어 성과를 개선하고(그리고 조기에 재능을 식별)하는 데 사용할 수 있는 보편적인 점수로 변환하는 AI가 필요합니다.

광부들은 사물에 표시를 하기 위해 경쟁합니다(이것이 광부의 주요 목표입니다). Score는 (지금으로서는) 내부 알고리즘을 사용해 결론을 도출합니다.

선수를 평가할 때(체스나 리그 오브 레전드의 Elo와 유사하지만 더욱 세부적이고 역동적이며 선수의 결정과 그 영향에 따라 매 게임마다 동적으로 변경됨) 클럽 소유자로서 많은 일을 할 수 있습니다. 예를 들어 선수가 아주 어릴 때 재능을 발견하는 것과 같습니다. 어린이 경기의 비디오 영상이 있다면 전문가 경기와 같은 방식으로 분석하세요. 이는 축구계 전체의 성과를 정량화하기 위한 통합된 접근 방식입니다.

Score는 독점 데이터를 통해 점수와 통찰력을 수익화하고 이를 데이터 브로커, 클럽 소유자, 스포츠 데이터 회사 및 북메이커에 판매할 수 있습니다.

곧, 사용자들은 Score의 셀프 서비스 플랫폼에 비디오를 업로드하고 채굴자들이 주석을 달 수 있게 될 것입니다. 일반적으로 축구 경기 영상에 주석을 달려면 몇 시간이 걸리지만, 채굴자들은 90분짜리 경기 영상에 단 10~12분 만에 주석을 달 수 있어 다른 플랫폼보다 훨씬 빠릅니다. 사용자는 주석이 달린 데이터를 자신의 모델과 사용 사례에 사용할 수 있습니다.

저는 Score가 스포츠를 넘어 자율주행차, 로봇 등 다양한 분야에 적용될 수 있다는 점에서 마음에 듭니다. 데이터 쓰레기가 난무하는 세상에서 고품질의 독점 데이터는 매우 귀중합니다.

SN18 @zeussubnet

최근 많은 주목을 받고 있는 새로운 서브넷입니다. 아직 팀원들과 이야기할 기회는 없었지만, 제품이 매우 흥미롭네요.

Zeus는 기존 모델보다 성능이 뛰어나고 더 빠르고 정확한 예측을 제공하도록 설계된 머신 러닝 기반 날씨/기후 예측 하위 네트워크입니다.

이러한 정보는 헤지 펀드에서 매우 중요하게 여기는 정보입니다. 날씨를 정확하게 예측하면 상품 가격을 더 정확하게 예측할 수 있기 때문입니다(헤지 펀드는 이러한 정보에 수백만 달러를 기꺼이 지불합니다. 상품 거래에서 이길 수 있다면 수억 달러를 벌 수 있기 때문입니다).

Zeus 서브넷은 최근 서브넷 18을 인수한 새로운 서브넷입니다. Alpha 토큰은 지난 7일 동안 210% 상승했습니다.

관심은 있지만 아직 심도 있게 탐색되지 않은 다른 하위 네트워크

· @404gen_ SN17 — AI가 생성한 3D 자산을 위한 인프라. 게임, AI 캐릭터, 가상 호스트 등을 위한 3D 모델을 만들어보세요. 최근

· @unity와의 통합을 통해 원활한 3D 모델 생성이 가능해져 Unity의 월간 활성 사용자 120만 명의 창의적인 워크플로가 혁신되었습니다.

· @metanova_labs SN68 - 분산형 과학(DeSci) 약물 발견 네트워크는 약물 발견을 협력적이고 고속 경쟁으로 전환하여 비용과 시간과 같은 기존 과제를 해결합니다(기존 프로세스는 10년 이상 걸리고 수십억 달러의 비용이 듭니다).

더 많은 내용이 있는데, 더 자세히 알아보면 공유해 드리겠습니다. 저는 기술에 대한 지식이 없으므로, 가장 이해하기 쉬운 것부터 시작하겠습니다.

요약

너무 기술적인 내용은 피하려고 노력했습니다. dTAO, 배출량, 인센티브 할당, 모든 이해관계자를 위한 기술적 설명 등에 관한 유용한 자료가 많이 있습니다.

에이전시 붐(2024년 10월~현재) 동안의 제 경험에 따르면, 유연성을 유지하는 것이 중요합니다. 저는 너무 많은 프로젝트의 토큰을 보유하고 있으며, dTAO는 다양한 DeAI 스타트업에 대한 투자를 유연하게 순환할 수 있는 좋은 메커니즘을 제공한다고 생각합니다.

현재 참여자가 많지 않으며, 사용자는 80%-150%+ APY와 서브넷 토큰의 가격 상승을 얻을 수 있습니다. 더 많은 사람들이 참여하고 TAO 생태계의 브리지, 지갑, 거래 인프라가 개선됨에 따라 향후 6개월 안에 이러한 역학 관계가 바뀔 수도 있습니다.

지금은 TAO의 PvE 시즌을 즐기시고 저와 함께 멋진 DeAI 기술에 대해 더 자세히 알아보시기 바랍니다.

「원본 링크」

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