- 원문: "Bittering Down Bittensor's Network Effects"
- 저자: Seth Bloomberg(메사리 펠로우)
- 편집자: Zombit
Messari 연구원 Seth Bloomberg는 최근 X에 대한 기사를 게재하여 Bittensor의 네트워크 효과와 향후 개발에서 직면할 수 있는 병목 현상을 자세히 설명했습니다.
다음은 원문을 편집한 것입니다.
최근 비트텐서(Bittensor)에 대한 이야기가 많이 나오고 있어 이에 대한 제 생각과 고민을 공유하고 싶었습니다.
이 주제에 대해 대량 토론을 해주신 Saypien(전 Messari 임원)과 제가 알고 있는 Sami Kassab(전 Messari 연구원)에게 감사드립니다.
성공하려면 기본 계층 네트워크가 사용자와 개발자를 유치하고 유지할 수 있도록 네트워크 효과를 구축해야 합니다. 이더 과 같은 스마트 계약 플랫폼의 경우 네트워크 효과는 온체인 유동성과 안정적인 실행 기능에서 비롯됩니다. Bittensor의 경우 현재 네트워크 효과는 다음과 같습니다.
1) 네트워크 채굴 에 익숙한 AI/ML 개발자(예: AI 모델 및 서비스를 만드는 개발자)
2) 토큰 판매 압력을 흡수할 수 있는 깊고 유동적인 TAO 시장. 일반적으로 덜 성숙한 네트워크는 토큰 판매 압력에 더 취약합니다.
(2)는 일반적으로 대부분의 암호화된 네트워크에 적용 가능하므로 주로 (1)에 중점을 두겠습니다. 구체적으로 (1)에 의해 생성되는 네트워크 효과 또는 플라이휠 효과는 다음과 같습니다. 새로운 서브넷은 지속적으로 고품질 결과를 생성하는 숙련된 AI/ML Bittensor 개발자로부터 이익을 얻습니다. → AI/ML 엔지니어는 지속적인 TAO 토큰 발행으로 이익을 얻습니다. 기대할 수 있는 것은 Bittensor의 AI/ML 인재와 결합된 TAO 토큰의 수입이 계속해서 더 많은 서브넷 빌더를 유치하여 더 많은 AI/ML 인재를 유치하여 순환을 형성한다는 것입니다.
TAO가 짧든 길든 관계없이 이 네트워크 효과가 어떻게 분해될 수 있는지 탐구해 볼 가치가 있습니다. 이제 시작하겠습니다.
시나리오 1: TAO 토큰 수입 < 운영 비용
AI/ML 인재는 그들이 받는 TAO 토큰 수입이 Bittensor의 운영 비용을 초과하기 때문에 인터넷에 매력을 느낍니다. 계산은 간단합니다. 대량 자본 조달, 고객 확보 또는 수익 창출이 필요하지 않습니다. 모델을 Bittensor의 서브넷에 통합하고 TAO 토큰 발행 수익을 얻으세요. 이 모델에서는 귀하의 수입(현재 또는 예상 TAO 가치 기준)이 달러 표시 비용을 충당해야 한다고 가정합니다. 이 설명이 사실이 아닌 경우 AI/ML 인재는 Bittensor를 떠나 다른 기회를 찾기로 결정합니다.
시나리오 2: 기회 비용 계산
당신이 Bittensor의 강력한 AI/ML 개발자이거나 Bittensor에서 프로젝트를 구축하는 2~3명의 AI/ML 개발자로 구성된 소규모 팀이라고 상상해 보세요. 어느 시점에서는 "여기서 계속 채굴자로 활동하는 데 따른 기회 비용은 얼마입니까?"라고 자문해야 합니다. Bittensor에 머무르는 것의 장점은 TAO 토큰 발행과 TAO 토큰 가격 인상에서만 나온다는 것입니다. 이러한 측면의 이점과 함께 다른 측면도 고려해야 합니다. Bittensor를 떠나 새로운 프로토콜을 만들면 더 큰 이점을 얻을 수 있을까요? 나도 알아요...이것이 어떤 사람들에게는 "불경스럽다"고 들릴 수도 있지만, 이것을 고려하지 않는다면, 당신은 스스로 책임을 질 수 없습니다.
Bittensor는 서브넷과 해당 채굴자에게 추가 인센티브 혜택을 제공해야 할 필요성을 인식했습니다. Dynamic TAO(다음 트윗에서 Sami가 동적 TAO를 자세히 설명하는 기사로 링크하겠습니다)가 그들이 동의하는 솔루션인 것 같습니다.
현재 테스트넷에서 실행 중이므로 올해 말이나 내년 초에 출시될 가능성이 높습니다. 동적 TAO를 통해 각 서브넷은 Uniswap V2와 유사한 자금 풀을 갖게 되며, 이는 TAO와 서브넷 토큰을 페어링하고 가격을 책정합니다. 이 업그레이드의 "동적" 부분은 새로운 동적 TAO 토큰 발행 모델입니다. 자본 풀에 더 많은 TAO를 스테이킹 서브넷에 할당된 TAO 토큰이 더 많이 발행되고 서브넷 토큰 가격이 높아집니다. 좋은 거래인 것 같습니다. AI 개발자는 Bittensor 생태계(즉, TAO 토큰 발행)의 이점을 유지하면서 서브넷 토큰의 가치를 얻을 수 있습니다.
그러나 서브넷 토큰을 TAO와 페어링하면 개별 서브넷 토큰의 평가에 "인위적인 상한선"이 설정됩니다. 이더 과 L2 또는 Helium과 subDAO는 유사한 토큰 역학을 가지고 있습니다. 여기서 기회비용 계산이 시작됩니다. 당신이 강력한 AI/ML 개발자이거나 서브넷 소유자라면 왜 위와 같은 방식으로 자신을 제한해야 합니까? 자신만의 프로토콜이나 네트워크를 구축하면 어떨까요? 나는 평범한 AI 및 암호화폐 프로젝트를 본 후 귀하에게 자금을 지원하고 싶어하는 일부 VC가 있으며 그 가치는 엄격하게 설계된 서브넷보다 높을 수 있다고 감히 말씀드립니다. 또는 더 나은 방법은 채굴 중에 대량 TAO를 축적하고 자신의 프로토콜에 자체 자금을 조달하고 일부 애플리케이션, 사용자 및 수익을 유치한 다음 외부 자금 조달을 고려할 수 있다고 계산하는 것입니다(요즘에는 드물다).
제 생각에는 이것은 최고의 AI/ML 인재를 유지하기 위한 메커니즘, 인센티브 및 생태계를 설계하는 것 등 Bittensor가 대면 해야 하는 장기적인 과제입니다.
내 생각에는 mrink0(Delphi Digital 연구원)의 최근 트윗도 이 문제에 대해 암시하고 있다고 생각합니다. 제 생각에는 Nous(오픈 소스 AI 연구 조직인 Nous Research)와 같은 사람들이 Bittensor를 떠나 자신의 네트워크를 구축하는 것은 일부 Bittensor 개발자의 경우 Bittensor에 머무르는 인센티브가 현재 자신의 네트워크를 구축하고 게시하는 것과 비교할 만큼 높지 않다는 것을 보여줍니다. 자신의 네트워크.
다시 채우다:
mrink0은 나중에 Seth Bloomberg의 메시지 영역에서 Seth Bloomberg의 관점 대부분에 동의한다고 지적했으며, 핵심 과제는 Bittensor가 사람들이 기꺼이 비용을 지불할 의향이 있는 문제를 해결할 수 있는 모델을 유치할 수 있는지 여부라고 말했습니다. 그렇지 않으면 모두 (일시적인) 토큰 방출일 뿐입니다.
이에 대해 Seth Bloomberg는 다음과 같이 답변했습니다.
모델이 사람들이 기꺼이 비용을 지불할 수 있는 문제를 해결하더라도 채굴자가 반드시 그로부터 어떤 이익도 얻지는 않습니다. 사람들은 이러한 모델을 사용하는 애플리케이션이나 제품에 대해 비용을 지불하지만, 채굴자가 이러한 이익을 공유할 수 있는 메커니즘이 프로토콜에 정의되어 있지 않습니다. 최악의 시나리오는 채굴자의 수요가 증가했지만(추론 비용 상승) 이러한 애플리케이션이나 제품에서 수익을 창출할 수 없다는 것입니다. Bittensor 채굴자의 수입은 그들이 제공하는 애플리케이션의 수요나 수익에 따라 증가할 수 없습니다.
