Kaum eine Technologie fand jemals so schnell Anwendung unter der breiten Masse wie die künstliche Intelligenz (KI). Chat-GPT hat den Weg für die KI in unsere Wohn- und Arbeitszimmer geebnet und verändert bereits jetzt in vielen Aspekten, wie wir Informationen suchen, aufarbeiten und generieren. In die Welt der Kryptowährungen ist dieser neue Trend ebenfalls eingedrungen, und kaum ein Projekt dieser Nische erfreut sich dabei so großer Aufmerksamkeit unter Investoren wie Bittensor. Doch was ist Bittensor eigentlich und welche Rolle spielt sein TAO Token?
Das erste Mal, dass wir auf Bitcoin-Bude von Bittensor geredet haben, war in unserem kostenlosen Newsletter vom Februar 2023. Das war noch bevor der TAO Token auf irgendeiner Krypto-Börse gelistet war. Das zweite Mal, dass Bittensor und TAO explizit bei uns Erwähnung fanden, war in meinem Research-Bericht für die KI-Narrative Ende Oktober. In diesem habe ich für unsere Premium-Club mein KI-Portfolio vorgestellt, bei dem der TAO Token einen Teil davon darstellt. Nun ist es allerdings an der Zeit, der breiteren Öffentlichkeit das Projekt näher zu bringen und unsere Expertise aus über einem Jahr, in dem wir das Projekt verfolgen, in einen umfassenden Ratgeber einfließen zu lassen. Wenn du also mehr über das Projekt erfahren möchtest, bist du hier genau richtig!
In diesem Ratgeber schlüsseln wir mit Hilfe einfacher Erklärungen und Visualisierungen für dich auf, was sich hinter Bittensor (TAO) versteckt und warum es der Bitcoin der KI genannt wird.
Was ist Bittensor?
Bittensor ist in erster Linie ein dezentralisiertes Netzwerk. Allerdings verbindet es nicht Computer und Server miteinander. Stattdessen dient es dazu, Modelle für maschinelles Lernen miteinander zu verbinden.
Beim sogenannten maschinellen Lernen wird eine künstliche Intelligenz mit Daten gefüttert, die bestimmten Regeln oder Mustern folgen. Die KI lernt diese Regeln und Muster zu erkennen, um sie wie beispielsweise Chat-GPT auf alle beliebigen Daten anwenden zu können. Bittensor ist ein Netzwerk, bestehend aus vielen verschiedenen solcher maschinellen Lernmodelle. Sie alle kooperieren innerhalb des Netzwerkes miteinander, um Daten bestmöglich zu verarbeiten.
Ein guter Vergleich ist daher, sich das Netzwerk von Bittensor als Gehirn vorzustellen, in dem jedes “Neuron” ein maschinelles Lernmodell ist. Ähnlich wie die Neuronen in unserem Gehirn zusammenarbeiten, um uns bei der Verarbeitung von Informationen zu helfen, übernehmen die maschinellen Lernmodelle diesen Job für das Netzwerk von Bittensor.
Wo kommen die maschinellen Lernmodelle von Bittensor her?
Die maschinellen Lernmodelle stammen von Individuen und Unternehmungen, die im Netzwerk als Miner agieren. Später, wenn wir darüber sprechen, wie Bittensor funktioniert, gehen wir auf die Miner und ihre Funktion genauer ein. An dieser Stelle reicht es aber bereits, zu verinnerlichen, dass damit die maschinellen Lernmodelle vielen verschiedenen Menschen auf der ganzen Welt gehören. Sie stellen sie Nutzern von Bittensor zur Verfügung, um im Gegenzug mit dem netzwerkeigenen TAO Token bezahlt zu werden.
Solche Nutzer, die quasi die Kunden des Netzwerks sind, benötigen die maschinellen Lernmodelle (ML-Modelle), damit sie ihnen Input für ihre eigenen Lösungen liefern. Zur Zeit bietet Bittensor maschinelle Lernmodelle in mehr als 30 verschiedenen Bereichen an. Dazu gehören mitunter populäre Funktionen wie Text Prompting, Bildgenerierung, maschinelle Übersetzung, Data Scraping und vieles mehr.
Erhält das Netzwerk von Bittensor eine solche Kundenanfrage, wählt ein wettbewerbsorientierter Prozess das beste Modell aus, um die Anfrage zu bedienen. Jede angebotene Lösung eines Miners wird nämlich nach ihrer Qualität bewertet, was sich direkt auf den Verdienst der Miner auswirkt. Dadurch sind sie dazu incentiviert, dem Kunden die bestmöglichste Antwort zu liefern. Gleichzeitig stehen sie im Wettbewerb zu anderen Minern, die mit ihrem Lernmodell die Anfrage theoretisch ebenfalls bedienen können.
Ein Beispiel zur Veranschaulichung:
Stelle dir die Miner in dieser Hinsicht vereinfacht wie Verkäufer auf Amazon vor, die das gleiche Produkt verkaufen. Käufer bewerten den Verkäufer anhand ihrer Dienstleistung, und ihre Bewertung wirkt sich direkt auf die Wahrscheinlichkeit aus, dass zukünftige Kunden das Produkt von ihnen kaufen. Verkäufer, die ein qualitativ hochwertiges Produkt verkaufen, sammeln über die Zeit positive Bewertungen an. Diese werden von weiteren potentiellen Käufern gelesen und tragen dazu bei, dass sie diesen und keinen anderen Verkäufer auswählen, um das Produkt zu erwerben. Im Gegenzug machen sie einen Bogen um Verkäufer, die schlechte Bewertungen angesammelt haben. Selbst dann noch, wenn diese mit niedrigeren Preisen werben.
Von der Logik her verhält es sich genauso mit den Lernmodellen im Netzwerk von Bittensor. Solche, welche die beste Qualität liefern, werden am besten bewertet und dadurch am häufigsten ausgewählt und besitzen dadurch die Möglichkeit, vergleichsweise mehr TAO für ihre Dienste zu bekommen. Dadurch stellt das Netzwerk sicher, dass Kunden durch die Lernmodelle des Netzwerks den bestmöglichen Input erhalten.
Wie die Bewertung der maschinellen Lernmodelle tatsächlich funktioniert
Natürlich läuft diese Bewertung bei Bittensor in der Realität anders ab als bei Amazon und weiter oben grafisch dargestellt. Bei Bittensor kommen spieltheoretische Bewertungsmethoden zum Einsatz, darunter auch die Anwendung des Shapley-Wertes, um die Leistung und Zuverlässigkeit der Modelle innerhalb des Netzwerks zu beurteilen.
Der Shapley-Wert, ein Konzept aus der kooperativen Spieltheorie, ordnet jedem Modell einen Wert zu, der auf seinem marginalen Beitrag zur Gesamtgenauigkeit der Vorhersagen und zur kollektiven Intelligenz des Netzwerks basiert. Innerhalb von Bittensor dient der Shapley-Wert also dazu, den Beitrag jedes Modells zum Konsensfindungsprozess und zur Erstellung präziser Vorhersagen zu bewerten. Er berücksichtigt die kooperative Natur des Netzwerks, in dem Modelle miteinander interagieren und Informationen austauschen, um ihre gemeinsame Leistung zu steigern. Der Shapley-Wert erfasst die Bedeutung jedes Modells, indem er untersucht, in welchem Maße es die Genauigkeit und Erkenntnisse des gesamten Modellensembles verbessert.
Während des Bewertungsprozesses werden die Modelle anhand ihrer individuellen Vorhersagegenauigkeit, ihrer Fähigkeit zur Generierung wertvoller Erkenntnisse und ihrer Übereinstimmung mit dem Konsens anderer Modelle bewertet.
Dennoch bleibt die Grundlogik dieselbe wie in unserem Beispiel mit Amazon. Die Qualität der Leistung, die für den Kunden des Netzwerks erbracht wird, wird bewertet, und je besser die Bewertung ist, desto mehr Aufträge erhält der Erbringer der Leistung. Während Amazon gut bewertete Verkäufer prominenter darstellt als andere, weil sie zu der Funktion und guten Reputation des gesamten Marktplatzes beisteuern, folgt Bittensor derselben Logik.
Was du bis hier hin gerlernt hast: | Bittensor ist ein dezentrales Netzwerk, bestehend aus vielen unabhängigen und spezialisierten ML-Modellen. Die einzelnen Modelle arbeiten aber nicht isoliert. Die Modelle kommunizieren über das Netzwerk, um Daten auszutauschen und die bestmöglichen Lösungen für Kundenanfragen zu liefern. Gleichzeitig stehen die ML-Modelle derselben Kategorie im Wettbewerb zueinander. Ihre Leistung wird bewertet und ML-Modelle mit der besten Bewertung erhalten mehr Belohnungen in Form des TAO Token. |
Wie funktioniert Bittensor?
Wir haben bereits etwas an der Oberfläche gekratzt, doch nun wollen wir uns genauer mit der Frage beschäftigen, wie Bittensor funktioniert.
Wir wissen bereits, dass Miner wichtige Akteure im Netzwerk sind. Sie stellen ihm maschinelle Lernmodelle zur Verfügung, die Anfragen von Kunden bearbeiten und die eigentliche Dienstleistung erbringen. Wir wissen allerdings noch nicht, wie in diesem Netzwerk Konsens gefunden wird und wie die Blockchain von Bittensor architektonisch aufgebaut ist. Doch das ändern wir jetzt.
Proof of Intelligence (PoI) und Konsensfindung
Der Prozess des Konsensmechanismus bei Bittensor kann als eine zweigeteilte Abfolge beschrieben werden. In einem ersten Schritt wird Konsens darüber erzielt, welche Antwort die beste für eine Kundenanfrage ist. Hierbei nutzt Bittensor einen Wettbewerbsprozess namens Proof of Intelligence (PoI), um das präziseste Modell für die Anfrage auszuwählen.
Diejenigen von den Minern, die hochwertige Modelle beisteuern, werden belohnt und haben eine höhere Chance, für die Validierung von Transaktionsblöcken ausgewählt zu werden. Da die Algorithmen für künstliche Intelligenz eine intensive Rechenleistung erfordern, müssen erfolgreiche Teilnehmer in der Regel eine bedeutende Menge an Rechenleistung investieren, um mit ihren Modellen die Anfragen zu bedienen.
Die Komponenten einer Aufgabe, die es zu bewältigen gilt, und der Einsatz von Rechenleistung, um diese zu bewältigen, machen diesen ersten Schritt des Konsensverfahrens von Bittensor ähnlich dem von Bitcoins Proof of Work (PoW). In einem klassischen PoW-System konkurrieren die Miner ebenfalls miteinander, um ein Rechenrätsel zu lösen, und investieren erhebliche Rechenressourcen, um dies zu bewerkstelligen. Anders als bei Bitcoin dient dieser PoW-ähnliche Schritt des Bittensor-Konsensverfahrens jedoch nicht dazu, validierte Blöcke dem Hauptbuch des Netzwerks hinzuzufügen.
Die eigentliche Blockvalidierung erfolgt im zweiten Schritt des Gesamtprozesses. Diejenigen Miner, die im ersten Schritt (PoI) aufgrund der Qualität ihrer Beiträge ausgewählt wurden, erhalten die Gelegenheit, Transaktionsblöcke zu validieren. Der zweite Schritt des Bittensor-Konsenses ist eine klassische Proof of Stake (PoS) Validierung. Miner müssen TAO Token auf der Plattform hinterlegen (staken), um an der Blockvalidierung teilzunehmen. Zudem können TAO-Inhaber ihren Stake an einen Subnetz-Validierer delegieren und im Gegenzug einen Teil der Staking-Belohnung erhalten.
Blockchain-Architektur
Gerade war davon die Rede, dass TAO-Inhaber ihren Stake an einen Subnetz-Validierer delegieren können. Was aber ist ein solches Subnetz von Bittensor?
Ein Subnetz ist ein eigenständiges Netzwerk und im Kontext von Kryptowährungen eine Blockchain, die ihre eigenen Regeln und Tokenökonomie definiert. Bei Bittensor bauen diese Subnetze auf dem primären Netzwerk auf. Bittensor verwendet nämlich eine einzigartige Blockchain-Architektur, die entwickelt wurde, um ein dezentrales Protokoll für maschinelles Lernen zu ermöglichen.
Die Blockchain von Bittensor wird mit dem Substrate-Framework aufgebaut. Hierbei handelt es sich um ein modulares Framework, das die Erstellung von zweckgebundenen Blockchains ermöglicht.
Die Blockchain von Bittensor basiert also auf dem Substrate-Framework, der gleichen Technologie, die auch Polkadot zugrunde liegt. Substrate wurde von Parity Technologies entwickelt und soll es Entwicklern ermöglichen, hochgradig anpassbare Blockchains zu erstellen, die sich problemlos mit dem Polkadot-Netzwerk verbinden können, wenn sie dies wünschen.
Subnetzwerke stellen eigenständige Anreizsysteme dar, die auf der Blockchain von Bittensor operieren und Anreize für Wertschöpfung zwischen Validatoren und Minern schaffen, wobei sie stets in TAO belohnt werden. Der Besitzer eines Subnetzes legt durch den von ihm erstellten Code allerdings fest, wie das Subnetz betrieben wird. Dieser Code enthält das Protokoll, das die Reaktionen der Miner auf Anfragen von Validatoren definiert, und wie Validatoren die Antworten der Miner bewerten, um Gewichtungen zu erzeugen, welche sich wiederum auf die Höhe der Belohnungen auswirken.
Durch Subnetze ist es also möglich, die Umgebung perfekt an die Bedürfnisse eines maschinellen Lernmodells anzupassen. So gibt es auf Bittensor beispielsweise jeweils ein Subnetz für Text-Prompting, maschinelle Übersetzungen, Data Scraping, Vorhersorgen, Transkription und vieles mehr.
Bildquelle: Bittensor
Insgesamt existieren zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Artikels 32 solcher Subnetze. Diese Subnetze auf Bittensor stellen allerdings alles andere als Silos dar. Wie wir bereits am Anfang dieses Ratgebers erfahren haben, stehen alle ML-Modelle miteinander im Kontakt. Ähnlich wie es bei den Neuronen in unserem Gehirn der Fall ist. Um das zu ermöglichen, nutzt das Netzwerk das sogenannte Mixture of Experts Modell.
Mixture of Experts Modell
In einem innovativen dezentralen Mixture of Experts (MoE) Modell nutzt Bittensor die kollektive Kraft verschiedener neuronaler Netze (= Subnetze), um komplexe Herausforderungen zu meistern. Jedes Expertenmodell konzentriert sich dabei auf spezifische Datenaspekte, und im Zusammenspiel generieren sie bei neu eintreffenden Daten gemeinschaftlich präzisere Vorhersagen als ein einzelnes Modell es könnte.
Das Hauptziel dieses Ansatzes liegt in der Überwindung von Problemen, die bisher außerhalb der Reichweite konventioneller zentralisierter Modelle lagen. Indem Bittensor auf die kollektive Intelligenz mehrerer Expertenmodelle setzt, kann es eine höhere Vorhersagegenauigkeit erzielen und größere Datensätze verarbeiten. Auf diese Weise ist das Netzwerk in der Lage, detailliertere und umfassendere Antworten zu liefern, als es mit einem einzelnen Modell möglich wäre.
Nehmen wir beispielsweise die Anfrage nach einem Python-Code mit spanischen Kommentaren als Erläuterung. Ein einzelnes Modell könnte hierbei möglicherweise unzureichende Ergebnisse liefern. Im MoE-Ansatz jedoch werden die Stärken jedes Modells im Netzwerk ausgenutzt, während Schwächen durch andere Modelle ausgeglichen werden. Modell A beherrscht beispielsweise die spanische Sprache, während Modell B sich auf die Programmierung spezialisiert.
Durch die Synergie dieser Modelle entsteht eine Lösung, die präzise spanische Kommentare und gut geschriebenen Code liefert.
Stelle dir Bittensor am besten als einen Industriepark vor, in dem jedes Subnetz eine Fabrik darstellt, in der Individuen arbeiten, um eine spezifische Leistung zu erbringen. Diese Spezialisierung schafft Expertise und damit eine hohe Qualität der Leistung. Wenn nötig, schließen sich diese Fabriken als einzelne Teile einer Lieferkette zusammen, um eine komplexere Leistung zu erbringen, die aus mehreren Einzelteilen besteht.
Was du bis hier hin gerlernt hast: | Bittensor nutzt einen Konsensmechanismus, der eine Kombination aus einem "Quasi-PoW" und einem PoS-Algorithmus darstellt. Subnetze erlauben zudem die Anpassung für spezifische Anwendungsfälle im Bereich des maschinellen Lernens. Das Mixture of Experts sorgt dafür, dass alle Subnetze wie Neuronen zusammenarbeiten, um eine höhere Vorhersagegenauigkeit erzielen und größere Datensätze verarbeiten. |
Was ist der Bittensor TAO Token?
Wir haben jetzt schon einige Male den TAO Token erwähnt. Lass uns nun darüber sprechen, wie dieser konzipiert ist und welche Funktionen er im Netzwerk erfüllt.
Der Bittensor TAO Token ist die native Kryptowährung des Netzwerks. Sein maximales Angebot beträgt 21.000.000 Einheiten, genauso wie es auch bei Bitcoin (BTC) der Fall ist. Genauso wie Bitcoins geraten auch die Bittensor TAO Token als Block-Belohnungen nach und nach in den Umlauf. Die Emissionsrate der TAO Token wird zudem ebenfalls durch Halving-Events gesteuert und über die Jahre kontinuierlich verringert, bis im Jahr 2046 alle Einheiten im Umlauf sein werden.
Bildquelle: taostats
Der Bittensor TAO Token erfüllt diverse Funktionen innerhalb des Netzwerks. Diese sind:
Belohnungen
Der TAO Token wird genutzt, um Anreize für unterschiedliche Teilnehmer im Netzwerk zu schaffen. Miner, die ihre Rechenkapazitäten für maschinelles Lernen bereitstellen, erhalten TAO Token als Belohnung für ihre Beiträge. Diese Belohnungsstruktur motiviert zur Bereitstellung von Rechenleistung, die für die dezentralen maschinellen Lernprozesse unerlässlich ist.
TAO Staking
Um als Miner am Netzwerk teilzunehmen und Belohnungen zu erhalten, müssen die Teilnehmer TAO Token staken. Dieser Stake fungiert als Sicherheitsmechanismus, der sicherstellt, dass Miner ein Interesse daran haben, im besten Interesse des Netzwerks zu agieren. TAO Staking trägt zudem zur Netzwerksicherheit bei, indem es bösartiges Verhalten abschreckt.
Governance
Der Bittensor Token dient ebenfalls als Mittel zur Abstimmung innerhalb der Governance. Die Governance steuert wichtige Entscheidungen innerhalb des Netzwerks und Token-Inhaber haben die Möglichkeit, Änderungen vorzuschlagen, über Protokoll-Upgrades abzustimmen oder an anderen Entscheidungsprozessen teilzunehmen, die das Netzwerk betreffen.
Transaktionsgebühren
Für Transaktionen im Netzwerk fallen Gebühren an. Solche Transaktionen fallen beispielsweise bei dem Transfer von Token oder der Ausführung von Smart Contracts an. Diese Gebühren werden in der Regel in TAO bezahlt und dienen dazu, Validierer und Miner für die Verarbeitung und Sicherung von Transaktionen zu entschädigen.
Zugang zu Dienstleistungen
Nutzer, die maschinelle Lerndienstleistungen des Netzwerks nutzen möchten, müssen diese mit TAO Token bezahlen. Dadurch entsteht ein Markt für maschinelle Lerndienstleistungen, auf dem Teilnehmer Token für Arbeiten wie Datenanalyse, Modelltraining oder Vorhersagen austauschen können.
Der TAO Token bildet durch seine vielfältigen Funktionen also das Rückgrat des Wirtschaftsmodells von Bittensor. Er ist dafür da, um das Angebot und die Nachfrage nach Rechenleistung auszubalancieren, Anreize zwischen den Teilnehmern zu schaffen und den Austausch von Werten innerhalb des Ökosystems zu erleichtern.
Welches Problem löst Bittensor?
Eine wichtige Frage ist stets, ob ein Projekt ein bestehendes Problem löst. Die Antwort lautet in diesem Fall: Ja, das tut es.
Das Trainieren von KI-Modellen erfordert immense Datenmengen und Rechenleistung. Diese sind jedoch aufgrund ihrer Kosten oft nur für große Unternehmen und Forschungseinrichtungen zugänglich. Diese zentralisierte Verteilung hat zur Bildung genehmigungspflichtiger und isolierter KI-Modelle geführt. Dieser Umstand schränkt automatisch die Kollaboration ein und behindert die Weiterentwicklung von KI. Solche Silo-Modelle können nicht voneinander lernen, und die Integration von Drittanbietern erfordert Genehmigungen. All das sind Punkte, welche die Funktionalität im KI-Ökosystem einschränken und ihren Wert begrenzen.
Wie wir gelernt haben, ist das bei Bittensor nicht der Fall. Hier unterstützen sich die verschiedenen Modelle und tauschen sich aus, um zusammen die bestmögliche Leistung zu erbringen.
Ein weiteres Problem, welches von Bittensor angegangen wird, sind Engpässe in der Datenverarbeitung. Ein Datenverarbeitungsengpass in der KI-Entwicklung bezieht sich auf die erhebliche Rechenleistung, die Unternehmungen benötigen, um KI-Modelle in großem Maßstab effizient zu trainieren. Mit der zunehmenden Komplexität und Datengröße der Modelle steigt der Bedarf an Rechenressourcen exponentiell an. Dies stellt eine Herausforderung dar, da Unternehmen teure Hardware kaufen oder auf kostenintensive Cloud-Anbieter zurückgreifen müssen, was insbesondere für kleinere Unternehmen oder Start-ups zu hohen Kosten führt.
Im Netzwerk von Bittensor haben Nutzer die Möglichkeit, diese Hardware-Kosten auszusourcen und nur für das Maß an Leistung zu bezahlen, die sie tatsächlich benötigen, um den geforderten Input zu erstellen.
Bittensor (TAO) im Vergleich zu Bitcoin (BTC)
Zu guter Letzt wollen wir noch darüber sprechen, warum Bittensor für viele der Bitcoin der KI ist. Um das zu verstehen, müssen wir uns die Gemeinsamkeiten anschauen, die beide Kryptowährungen miteinander verbinden.
Beide Netzwerke haben ihre eigene digitale Währung, um Teilnahmeanreize zu schaffen und Transaktionen zu erleichtern. Was hier natürlich direkt ins Auge sticht, sind die auf den ersten Blick ähnlichen Tokenomics von TAO und BTC. Bei beiden Projekten wird es insgesamt 21 Millionen Token geben, während Halvings die jeweilige Emissionsrate kontinuierlich senken.
Bittensor und Bitcoin teilen sich zudem die dezentrale Netzwerkarchitektur, was sie widerstandsfähig gegen Zensur und zentrale Fehlerquellen macht. Während Bitcoin Mining mit Hilfe von Rechenleistung Transaktionen verifiziert, liefert das Bittensor Mining Rechenleistung für maschinelles Lernen.
Bitcoin hat das Konzept einer dezentralen digitalen Währung eingeführt, während Bittensor dies für dezentrale Rechenleistung und künstliche Intelligenz erreicht. Damit versuchen beide Netzwerke ihre jeweilige Nische zu revolutionieren und vor allem zu demokratisieren.
Neben diesen Gemeinsamkeiten existieren natürlich allerhand Unterschiede. Trotzdem sind es eben diese Gemeinsamkeiten, welche Bittensor zum Bitcoin der KI machen.
Abschließende Gedanken
Plattformen wie Bittensor integrieren die künstliche Intelligenz in die Landschaft der Blockchain-Technologie. Damit verschmelzen sie zwei disruptive Technologien miteinander und schaffen Möglichkeiten für eine transparentere und kooperativere KI-Landschaft. Sie besitzen das Potential, kleineren Unternehmern den Zugang zu hochmodernen KI-Tools zu ermöglichen, um mit größeren Organisationen zu konkurrieren.
Der Einsatz von TAO schafft Anreize für die kontinuierliche Verbesserung und Nutzung von KI-Modellen in dem Netzwerk von Bittensor. Damit spielt der Preisverlauf des Tokens natürlich eine entscheidende Rolle, da er einen direkten Einfluss auf das Maß der Anreize besitzt.
Die Zukunftsaussichten des nativen Tokens von Bittensor, TAO, hängen allerdings von vielen verschiedenen Aspekten ab. Dazu gehört die Fähigkeit des Netzwerks, ein robustes Ökosystem zu schaffen, das sichere und dezentrale Schulung und gemeinsame Nutzung von KI-Modellen ermöglicht. Damit besteht eine direkte Wechselbeziehung zwischen dem Produkt und dem Token.
Zusammenfassend wird der Erfolg von TAO von mehreren Faktoren beeinflusst. Dazu gehört die Skalierbarkeit des Netzwerks von Bittensor, die Benutzerfreundlichkeit für Miner und Nutzer von KI-Diensten sowie die Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI-Ergebnissen. Wenn Bittensor diese Herausforderungen bewältigen kann, könnte TAO zu einem bedeutenden Vermögenswert im aufstrebenden Bereich der dezentralen KI-Dienste werden.
