Tác giả: 0xJeff, KOL crypto
Biên dịch: Felix, PANews
Cạnh tranh là nền tảng của sự phát triển AI.
Các mục tiêu cạnh tranh của người tham gia bao gồm:
- Đào tạo mô hình tối ưu để hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể
- Cùng nhau đào tạo một mô hình để đạt được sự cải thiện tốt nhất
- Cung cấp những nhận xét/hiểu biết tốt nhất
- Cung cấp tín hiệu giao dịch tốt nhất
- Cung cấp dự đoán chính xác nhất
- Và nhiều cuộc cạnh tranh khác
Nếu không có cạnh tranh, đổi mới sẽ phát triển theo nhịp độ riêng của nó - thường rất chậm. Hiện tại, chúng ta đang chứng kiến cuộc đua Bittensor diễn ra, với nhiều mạng con có kết quả vượt qua các tiêu chuẩn ngành trong các nhiệm vụ của riêng chúng.
Chủ sở hữu mạng con có thể thiết kế bất kỳ cơ chế khích lệ nào để thợ đào cạnh tranh nhằm nhận được phần thưởng $TAO, để người xác thực kiểm tra nhiệm vụ của thợ đào, và để những người đặt cọc ủy thác $TAO của họ cho người xác thực giỏi nhất về việc xác thực (để nhận được khích lệ tối đa), điều này làm cho Bittensor trở thành một hệ sinh thái tốt để liên tục vượt qua các giới hạn của AI phi tập trung.
Flock đã triển khai các cơ chế tương tự như Bittensor trong hệ sinh thái của mình để đẩy nhanh quá trình phát triển mô hình ban đầu, và sử dụng học tập liên bang (Federated Learning) để tinh chỉnh thêm các mô hình cho các trường hợp sử dụng cụ thể.
Học tập liên bang là gì
Học tập liên bang: là một cách để nhiều thiết bị (con người) đào tạo một mô hình duy nhất mà không chia sẻ dữ liệu. Điều này đặc biệt hữu ích trong môi trường ưu tiên quyền riêng tư như chăm sóc sức khỏe, chính phủ, ngân hàng, dữ liệu khách hàng, nơi mà quyền riêng tư/bảo mật là rất quan trọng.
Thay vì chia sẻ dữ liệu gốc, học tập liên bang sẽ chia sẻ "gradient" với máy chủ trung tâm. Sau đó, máy chủ sẽ tổng hợp các bản cập nhật này để cải thiện mô hình và gửi lại các thiết bị được sử dụng để đào tạo mô hình. Quá trình này được lặp đi lặp lại liên tục.
Học tập liên bang thường sử dụng các thiết bị cạnh (điện thoại thông minh, máy tính, IoT) vì chúng có thể:
- Tạo và lưu trữ dữ liệu nhạy cảm tại địa phương, tuân thủ quy định
- Có tính mở rộng cao do sự đa dạng của điện thoại thông minh
- Chứa dữ liệu cá nhân hóa, rất phù hợp để đào tạo các mô hình cho các lĩnh vực cụ thể
Và do chỉ chia sẻ gradient (không phải dữ liệu gốc), nên các thiết bị cạnh có CPU và kết nối hạn chế vẫn có thể hoạt động hiệu quả.
(Phần còn lại của bản dịch tương tự như trên, tuân thủ các nguyên tắc dịch thuật đã nêu)Một khi Moonbase bắt đầu sử dụng thực tế mô hình, người ủy thác/người đặt cọc sẽ kiếm được lợi ích thực (chia sẻ lợi nhuận).
Khác với mô hình token hóa token hóa đại lý (như Virtuals), Flock giữ lại toàn bộ giá trị tích lũy phát sinh từ nhu cầu về mô hình không ngừng tăng trên nền tảng.
Mức độ tham gia mạng không ngừng tăng
Mức độ tham gia đặt cọc cao: Trong kinh tế học token v1 của mình (đặt cọc từ T+0 đến T+20 ngày), mức độ tham gia đặt cọc đạt trên 47%.
Trong mô hình gmFLOCK v2, khoảng 25% nguồn cung lưu thông đã được khóa trung bình 265 ngày.
Ngoài ra, báo cáo Messari cho thấy các chỉ báo trong quý đầu tiên đều kỳ vọng tăng giá.
Các yếu tố xúc tác liên tiếp trong nửa cuối năm nay
Các cổng của Moonbase đang mở ra, việc truy cập mô hình AI sẽ trở nên dân chủ hơn (tương tự như Virtuals mở ra nền tảng token hóa AI Agent). Hiệu ứng mạng bắt đầu hình thành, hiệu ứng bánh xe của $FLOCK bắt đầu khởi động.
Đã có nhiều mối quan hệ đối tác và hợp tác trong các lĩnh vực cụ thể đằng sau hậu trường, nhiều trong số đó hiện tại vẫn chưa thể công bố (nhưng có thể đoán mức độ hợp tác dựa trên các mối quan hệ hợp tác trong quá khứ của họ).
Thời gian khóa dài của các nhà đầu tư ban đầu
Sau khi đầu tư từ 150 triệu đến 300 triệu đô la (vòng cuối cùng là 300 triệu đô la), các nhà đầu tư có thời gian cliff 12 tháng và thời gian gia hạn 24 tháng. Còn khoảng 6 tháng nữa là hết thời gian cliff. Giá trị của cộng đồng tương tự như các công ty đầu tư mạo hiểm bị khóa vĩnh viễn.
Do niêm yết trên Upbit và Bithumb, thanh khoản từ thị trường Hàn Quốc đã tăng đáng kể.
Flock cũng đã đặt cọc hầu hết các token của quỹ trong một năm (ngay trước khi niêm yết trên Upbit/Bithumb)
Nhưng cũng có một số nhược điểm cần xem xét.
Thiết kế khích lệ có thể gây ra động thái tương tự như Bittensor (tức là áp lực bán ra hàng ngày mà người tham gia có thể tạo ra).
Cuối năm đầu tiên, nguồn cung lưu thông phải đạt 25%, năm thứ hai phải đạt 50%. Tốc độ tăng trưởng mạng và ứng dụng thực tế cần phải vượt qua tốc độ phát hành. (Nếu không thì... bạn biết điều gì sẽ xảy ra).
Việc phát hành chỉ kéo dài 5 năm và giảm dần mỗi năm - rất có thể sau khi mạng phát triển đến một mức độ nhất định, các doanh nghiệp và dự án sẽ cần phải trả thu nhập thực tế để duy trì việc đào tạo trên Flock, từ đó lấp đầy khoảng trống phát hành cho các huấn luyện viên, người xác thực và người ủy thác làm việc trên nền tảng.
Nói cách khác, các doanh nghiệp sẽ nhận thấy rằng trả tiền để Flock phát triển các trường hợp sử dụng cho các lĩnh vực cụ thể sẽ rẻ hơn và hiệu quả hơn so với việc tự phát triển.
Flock còn sử dụng mạng con Bittensor (SN96) để cải thiện R&D của FL Alliance, sử dụng phát hành mạng con dTAO thay vì phát hành $FLOCK. Điều này làm giảm áp lực bán tiềm năng của $FLOCK đồng thời cải thiện sản phẩm của Flock.
Flock kiếm tiền như thế nào?
Rất đơn giản. Khi chuyển đổi gmFLOCK trở lại FLOCK, Flock sẽ thu khoảng 5% phí chuyển đổi.
Tóm tắt
Bạn có thể coi Flock như sự kết hợp của Bittensor + Nous Research + Virtuals:
- Bittensor: AI Arena — Cạnh tranh để có được mô hình tốt nhất
- Nous: FL Alliance — Cộng tác điều chỉnh một mô hình duy nhất để phù hợp với các trường hợp sử dụng cho các lĩnh vực cụ thể
- Virtuals: Moonbase — Thị trường mô hình, nơi bất kỳ ai cũng có thể triển khai, kiếm lợi nhuận và đăng ký mô hình/đại lý
$FLOCK như là token của hệ sinh thái, là thứ cần thiết cho mọi hoạt động, tích hợp giá trị của phía cầu (doanh nghiệp/dự án) và phía cung (huấn luyện viên/người xác thực/người ủy thác).
Đây là hệ sinh thái AI phi tập trung duy nhất cung cấp quy trình phát triển mô hình từ đầu đến cuối cho các trường hợp sử dụng trong các lĩnh vực cụ thể, đồng thời sở hữu một kênh phân phối có thể tạo ra giá trị kinh tế thực tế.
Đồng thời, dự án đã thu hút sự chú ý của thị trường và giá token thấp hơn so với đánh giá của các công ty đầu tư mạo hiểm (với thời gian khóa và gia hạn dài).
Bài đọc liên quan: Nhìn từ liên minh năng lực của Flock và Alibaba về mô hình cơ sở hạ tầng AI thế hệ tiếp theo
