0xPrismatic

これはかなりクールです：SpaceXミラートークン。
私の頭の中の質問は:
- どれだけの流動性があるのか
- トークン保有者はどんな法的権利を持つのか

実践における分散型トレーニング:

コンピュータ、データ、および検証はすべて別々のアクターによって行われ、各アクターはトークンまたはマイクロペイメントを獲得します。

正当性はしばしば何らかの形の暗号経済学によって強制されます: 不正を行うと、罰せられます。 公正にプレイすれば、報酬を得ます。

オープンウェイト ≠ オープンシステム。

今日のほとんどの「無料」のAIモデルは、リリースする戦略的理由を持つ大規模なAI研究所によって訓練されました。

しかし、それが止まったらどうなりますか？

トークン化されたAIが解決策かもしれません。 🧵

今日の分散コンピュートネットワークがこのAIスーパーコンピュータのパフォーマンスチャートでどこに位置するかを見るのは非常に興味深いでしょう。

h/t @EpochAIResearch

あなたは調整を解決できます。
あなたは検証を解決できます。
あなたはそれを速くすることさえできます。

しかし、インセンティブがなければ、分散型トレーニングは機能しません。なぜ誰も無料でコンピュートを燃やすのでしょうか？

インセンティブ設計が最後のボスである理由について話しましょう。🧵

暗号ネイティブユーザーを主要市場として構築している場合、持続的な需要を見つけるのは難しいでしょう。

私にとって、最も興味深いスタートアップは、すでに無限の市場（AI、ロボティクスなど）を対象とした製品を持っています。

12ヶ月前、私たちはビンゴカードに「Nasdaq企業がTAOにアピールする」という項目を持っていませんでした。

しかし、ここにいます。

- Synaptogenix (SNPX) は、Bittensor株に対してマイクロストラテジー方式の賭けを行い、1000万ドルのTAO購入を発表した後に株価が40%上昇しました（自社の時価総額の2倍）。彼らは1億ドルを目指しています。

James Altucherがリーダーを務めています。550万ドルの個人出資です。彼らは優先株とTAOに連動するワラントを発行しています。そして、完全なブランドリニューアルが進行中です。

- Oblong (OBLG) が次です。750万ドルの資金調達でTAOを蓄積し、Subnet 0を支援します。発表後に株価が急騰しました。

これらの企業のテーゼはシンプルです：TAOは希少で、プログラム可能で、生産的です。それは分散型インテリジェンスのネイティブ資産です。

これが最後ではありません。私たちは暗号AIインフラストラクチャのための公開市場の土地の獲得の始まりを見ています。

私たちはそれを成し遂げました。@cot_researchの1周年です！

私たちのAI＆暗号ニュースレターの第1版が2024年6月11日に公開されて以来、私たちはあなたがArxivの中に住んだり、Twitter/Xをスクロールして目が痛くなることなく、この混乱を解明してきました。

これは私たちの生涯の中で最大の技術的変革です。これは混沌としており、速く、もしあなたがそれに首まで浸かっていないなら、実際に何が起こっているのかを見逃すのは簡単です。

ですので、私たちと共にいてくれてありがとう。第2年が今始まります。🫡

別の @cot_research ドロップが数時間後にあなたの受信箱に届きます。

これは @ChappieOnChain による考察の作品です。

推測してみてください: 今回はどのウサギの穴に入っていくのでしょうか？

(リンクはプロフィールに)

Weekly AI Edge #51は公開されています！これを読んで、夏を楽しむことに戻ってください:

🌈 プロジェクトの更新
= @NillionNetworkの新しいエンタープライズクラスターが稼働中で、Vodafone、Deutsche Telekom、Alibaba Cloud、stc Bahrainと提携し、プライバシーに配慮したインターネットを目指しています。
= @TRNR_Nasdaq、NASDAQに上場している企業が、ATWとDWF Labsに支えられ、米国の取引所で最大のAIトークン財務を構築するために5億ドルを調達しています。
= @USDai_Officialが1,000万ドルの預金でトークン化された国債およびAI資産に結びつく利回りモデルのプライベートベータに入りました。
= @PondGNNがAIプロジェクトの成長と資金調達を支援するためにAIスタジオとポンドマーケットを立ち上げました。
= @WorldcoinがWorld Chain上でネイティブUSDCとCCTP V2を立ち上げ、2,700万人のユーザーのために送金を強化しました。
= @peaqとPulsarがUAEでAI駆動の機械パイロットのためのマシンエコノミー自由区を立ち上げました。
= @thedkingdaoがオンチェーンDeFAIシステムを介してスポーツベッティングヘッジファンドと共に3億ドルを展開しています。
= @CrucibleLabsがスマートアロケーターを立ち上げ、TAOをトップサブネットに自動ステークします。
= @hyperlaneがTaoFiのSolanaからBittensorへのUSDCブリッジを導入し、Solana、Base、EthereumのDeFiアクセスを解放しました。

🌴 AIエージェント
= @Virtuals_ioがI.R.I.S.をリリースし、Ethereum上で契約セキュリティアラートのためのVirtuals Genesis AIエージェントを提供しています。
= @TheoriqAIがリアルタイムのオンチェーン効率のためのAIストラテジストTheo Rooを立ち上げました。
= @AlloraNetworkがトップエージェントのために$ALLO助成金を提供する6週間のエージェントアクセラレーターを開始しました。
= @GizatechxyzのArmaが今、Rainbow Walletに統合され、利回りの追跡が可能になりました。
= @Chain_GPTがオンチェーンデータを使用して暗号の洞察を投稿するためのオープンソースAIであるAgenticOSを立ち上げました。

🐼 Web2 AI
= @MistralAIがドメイン特化型タスクのための多言語モデルMagistralをリリースしました。
= @xAIとPolymarketがGrokのAIと予測市場を統合するために提携しています。
= @OpenAIが新しいChatGPT Proモデルo3-proを立ち上げ、機能を強化しました。
= @YutoriがパーソナライズされたインターネットアラートのためのAIエージェントScoutsをリリースしました; ベータ版はhttps://t.co/gxJvB6iC7hで入手可能です。
= @KreaがKrea 1で画像モデリングに入っており、アーティストグレードの出力を提供しています。

+ フルニュースレター@cot_researchにもっと多くのアルファがあります（リンクはバイオにあります）

h/t @issyadelaja

新しい研究論文が水曜日に @cot_research で公開されます。

今回は、プロトコルがどのように機能するかを解明するだけでなく、それが投資可能かどうかを探ります。

いつものように、購読者は最初に見ることができます。(リンクはプロフィールにあります)

トークンローンチを計画していますか？ 代わりにIPOに切り替えましょう。

今夜、送信する前にその投資家デッキをまだ書き直すことができます。

私たちはBittensorがCrypto x AIが展開されるのを見るための最も魅力的な場所であると信じています。

ここでは、チームと話し、野生のサブネットを見ることで学んだいくつかの教訓をご紹介します: 🧵

Bittensorは現在110のサブネットを超えており、まだ増え続けています

私たちが注目している12のBittensorサブネットをご紹介します👇

最近、分散型トレーニングに関する詳細な深堀りを発表しました。そこでは多くのことをカバーしていますが、私の考えが新鮮なうちに簡単なブレインダンプをします：

過去3ヶ月で多くのことが起こり、興奮しないのは難しいです
- @NousResearch は15Bモデルを分散方式で事前トレーニングし、現在は40Bモデルをトレーニングしています。

- @PrimeIntellect は分散メッシュ上で32BのQwenベースモデルをファインチューニングし、数学とコードにおいてそのQwenベースラインを上回りました。

- @tplr_ai はトークン報酬を使用して1.2Bモデルをゼロからトレーニングしました。初期の損失曲線は集中型ランを上回りました。

- @PluralisHQ は低帯域幅のモデル並列トレーニングが実際にはかなり実現可能であることを示しました... これはほとんどの人が不可能だと思っていました

- @MacrocosmosAI はデータ+パイプライン並列性 + インセンティブデザインを持つ新しいフレームワークをリリースし、15Bモデルのトレーニングを開始します

今日のほとんどのチームは、~40Bパラメータにスケールアップしています。これはオープンネットワーク全体でのデータ並列性の実用的な限界を示すレベルのようです。それを超えると、ハードウェア要件が非常に厳しくなり、参加は限られた数の十分な装備を持つアクターのみに制限されます。

100Bまたは1T以上のパラメータモデルに向けたスケーリングは、モデル並列性に依存する可能性が高く、これはアクティベーションを扱うなど、桁違いに難しい課題を伴います（勾配だけでなく）

真の分散型トレーニングは、単に分散クラスタでAIをトレーニングすることではありません。それは信頼しない当事者間でのトレーニングです。そこが複雑になるところです。

調整、検証、パフォーマンスを克服しても、参加がなければすべては機能しません。計算は無料ではありません。人々は強いインセンティブがなければ貢献しません。

これらのインセンティブを設計することは難しい問題です：トークノミクスに関する多くの厄介な問題があり、後で詳しく説明します。

分散型トレーニングが重要であるためには、モデルをより安価に、
より早く、
そしてより適応可能にトレーニングできることを証明する必要があります。

分散型トレーニングはしばらくニッチに留まるかもしれません。しかし、コストのダイナミクスが変わると、かつては実験的に見えたものが新しいデフォルトになる可能性が高いです。

私はこれを注意深く見守っています。

私たちは重要なBittensorメトリクスを追跡してきました (h/t @taoapp_)

データは、ほとんどの人がまだ理解していない物語を語っています... 👇

分散型コンピュートネットワーク（DCN）は安価なGPUを提供します。

しかし、企業はそれに手を出していません（主に）。

なぜ？なぜ？ A 🧵

これは素晴らしい読み物であり、Bittensorサブネットトークンの価値を評価する上での視点を追加しました @UnsupervisedCap @Old_Samster

"2年間保有すると、割引は約75%に近づきます"

私たちの最新のBittensorレポート @cot_research から：

2025年12月までに、現在のトレンドを外挿することによって、468百万ドル以上の資本がアルファトークン市場に移動すると推定しています。

100以上のBittensorサブネットの中で上位10のサブネットは、総排出量の55%以上を受け取っています

排出量の5%以上を受け取るサブネットは4つだけです：
- @chutes_ai
- @taohash
- @gradients_ai
- Targon.