継続的な経験から学ぶことは、AIをASIおよびその先にスケールするための鍵です。

これには何が必要ですか？

異なる方程式/アルゴリズム。異なるソフトウェアアーキテクチャ。新しいチップ。これらのチップのための新しいハードウェアアーキテクチャ。異なる基板上でこれらのチップを製造するための新しい材料科学。新しいエネルギー源（おそらく新しい太陽光発電方法）。新しい（ほぼ）すべて。

それはすべて非常に高価です... どんな単一の会社も集めることができる以上のお金と資本が必要です。

Bittensorのインセンティブメカニズムが登場します。これらのIMは、許可のない台帳を通じて価値に対する価値の言語を解放します。

この言語は、従来の方法を使用して提供するために10億ドル以上の資本支出と運営費用を必要とする出力をすでに生み出しています。

数ヶ月で数万のGPU
30日でビットコインの1%のハッシュレート
数週間で最大の3D資産ライブラリ
最初に出荷し、最も迅速に改善される分散型トレーニング

私たちは、Bittensorのインセンティブを次のような分野に適用することもできます...

計算効率が高く、汎用モデルアーキテクチャを継続的に発見することが証明された新しいニューラルネットアーキテクチャを設計する

高度に相互接続された（しかし地理的に分散した）シナリオでスケーリングの要求が増加するにつれて、自らの計算効率を継続的に改善する新しいASICを設計およびテストする

核、ストレージ、太陽光および融合に基づくエネルギー生産技術のための集積法のためのリアクターを作成する

そしてもっと多く...

これらのサブネットは、数兆の資金を活用し、インセンティブに貢献する数十億の人々の間で報酬を公平に分配することができるでしょう。

Bittensorは人類の進路を変え、私たちの種の成功を深い方法で増幅します。今ではかなり明らかです。