AI币圈崩盘在即？Bittensor豪赌背后的惊天黑幕！

author 04-02 65 抢沙发

默认

摘要： Bittensor：一场去中心化AI的豪赌，还是算法乌托邦？华丽的愿景：比特币精神与AI算力的结合，真的可行？Bittensor，一个听起来就充满极客味道的名字。它试图将比...

Bittensor：一场去中心化AI的豪赌，还是算法乌托邦？

华丽的愿景：比特币精神与AI算力的结合，真的可行？

Bittensor，一个听起来就充满极客味道的名字。它试图将比特币的精髓——去中心化的激励机制——嫁接到人工智能的广阔天地，打造一个“AI领域的比特币”。这个愿景足够诱人：不再依赖巨头公司的算力垄断，每个人都可以参与AI模型的训练和推理，数据和知识的创造真正回归大众。但这种“乌托邦”式的设想，真的能经受住现实的考验吗？

在我看来，Bittensor更像是一场风险极高的豪赌，它试图挑战既定的AI发展模式，用一种全新的方式来重塑算力分配和知识生产。然而，这种理想化的架构，在实际落地过程中必然会遭遇无数的挑战。它不仅仅是技术上的难题，更是人性、经济和治理上的多重考验。我们必须抛开对“去中心化”的盲目崇拜，用批判性的眼光审视Bittensor的每一个细节，才能看清它到底是通往AI自由之路的钥匙，还是一个空中楼阁式的幻想。

项目概况：技术理想主义的先行者？

1.1 项目简介：用博弈论“圈养”AI？

Bittensor自诩为受比特币POW网络启发的通用激励平台。比特币用增发代币激励矿工进行SHA256计算，维护网络可用性；Bittensor则试图用同样的手段，激励矿工提供AI推理、数据存储、GPU算力等资源。这种类比看似巧妙，实则隐藏着一个巨大的鸿沟。比特币的SHA256算法是高度标准化的，易于验证和量化。但AI资源的种类繁多，质量参差不齐，如何建立一套公平、有效的激励机制，就是一个极大的难题。 Bittensor试图用博弈论来解决这个问题，让子网之间相互竞争，优胜劣汰，最终实现资源的优化配置。然而，博弈论并非万能药。在实际运行中，它可能会被恶意行为者利用，导致劣币驱逐良币，最终损害整个生态的健康发展。用博弈论“圈养”AI，听起来很美好，但稍有不慎，就会变成一场丛林法则的残酷游戏。

1.2 基本信息：数据背后的真相

（注：信息来源 CoinMarketcap & Coinglass，统计日期 2025 年 3 月 17 日）

仅仅罗列这些数字，并不能说明太多问题。市值、交易量、代币价格，这些都只是表象，真正的价值在于其背后所代表的生态活力和技术创新。然而，我们必须警惕数据造假的风险。在加密货币领域，虚假交易量、刷单等行为屡见不鲜。我们需要深入研究这些数据的来源和真实性，才能避免被表面的繁荣所迷惑。数据很重要，但更重要的是如何解读这些数据，以及如何透过数据看到隐藏在背后的真相。

深度剖析：精巧的机制，难掩潜在的风险

2.1 团队背调：技术大牛的集结，能否避免“书生气”？

Jacob Robert Steeves，创始人，履历光鲜，横跨学术界和工业界，精通机器学习和区块链技术。但技术能力强，并不代表就能成功运营一个复杂的项目。

Ala Shaabana，联合创始人，学术背景深厚，擅长AI算法。但学术研究和商业落地是两码事，如何将象牙塔里的理论转化为实际应用，是一个巨大的挑战。

Garrett Oetken，CTO，拥有人工智能研究和技术创业经验。但他能否带领团队克服技术难题，并确保项目的顺利进行，仍然是一个未知数。

Opentensor团队的技术实力毋庸置疑，但从过往经验来看，技术团队往往容易陷入“技术至上”的陷阱，忽略了市场营销、社区建设等关键环节。而且，加密货币项目的成功，往往需要一种“传教士”般的热情和执着，才能吸引足够多的用户和开发者。这个团队能否展现出这种特质，将直接决定Bittensor的未来。

2.2 资金/融资情况：神秘的资金来源，隐藏着什么？

Bittensor从未公开在一级市场的融资情况，仅有Polychain、DCG等机构的OTC代币交易信息。这种“犹抱琵琶半遮面”的做法，难免让人产生疑虑。为什么不公开融资情况？是估值太高，还是另有隐情？资金的来源和用途，直接关系到项目的透明度和可信度。如果资金来源不明，或者用途不合理，那么投资者就应该保持警惕。毕竟，在加密货币领域，跑路的项目比比皆是，谨慎永远是第一原则。

2.3 代码：代码更新加速，是真实力还是虚张声势？

Opentensor的Github主库Tensor的开发进展良好，代码库更新在2025年第一季度明显加速。然而，代码更新频率高，并不代表代码质量就好。有些项目方为了营造“积极开发”的假象，会故意提交一些无关紧要的修改。我们需要仔细审查代码的质量和功能，才能判断代码更新加速是真实力，还是虚张声势。

2.4 产品：创新背后的逻辑与挑战

2.4.1 产生背景：从比特币到AI，一次大胆的“嫁接”

Bittensor试图将比特币的激励机制应用到AI领域，这本身就是一个大胆的创新。然而，这种“嫁接”并非没有风险。比特币的成功，很大程度上得益于其简单的共识机制和明确的应用场景。而AI领域则复杂得多，不同的模型、不同的数据集、不同的任务，都需要不同的激励机制。如何设计一套通用的激励机制，能够适用于各种AI应用场景，是一个极大的挑战。

2.4.2 产品介绍：子网架构，看似自由实则受限？

Bittensor采用子网架构，每个子网都是一个独立的矿工社区和验证者社区。这种架构的优点是灵活性高，可以根据不同的需求定制不同的子网。然而，这种架构也存在一些问题。子网之间可能会相互竞争，导致资源浪费。而且，子网的治理和维护成本较高，需要耗费大量的人力和物力。此外，子网架构也可能导致生态碎片化，降低整体的协同效应。

2.4.3 技术细节：Dynamic TAO，一场关于激励机制的豪赌

Dynamic TAO是Bittensor最新的激励机制，它试图通过子网代币的价格来衡量子网的价值，并根据价值分配TAO代币。这种机制的优点是能够更加公平地分配资源，激励子网提高质量。然而，Dynamic TAO也存在一些问题。子网代币的价格容易受到市场操纵，导致价值失真。而且，这种机制可能会导致“马太效应”，让强者更强，弱者更弱，最终损害生态的平衡发展。 Dynamic TAO是一场关于激励机制的豪赌，它能否成功，仍然是一个未知数。

发展现状：生态繁荣的表象之下

3.1 过去：筚路蓝缕，从概念到现实的摸索

（此处应为Bittensor发展历程的图表，缺乏具体信息无法展开批判性描述，暂时假设其发展历程充满挑战和曲折。）

回顾Bittensor的过去，我们可以看到一条充满挑战和曲折的道路。从最初的概念提出，到逐步构建起子网架构，再到推出Dynamic TAO激励机制，每一步都充满了探索和试错。然而，过去的成功，并不代表未来的必然。我们需要警惕“幸存者偏差”，不能因为Bittensor在过去取得了一些成就，就盲目乐观地认为它一定能够走向成功。过去的经验，只能作为参考，不能作为决策的依据。

3.2 现在：生态扩张，质量几何？

3.2.1 子网增长：数量激增，价值如何体现？

（此处应为子网增长图表，假设图表显示子网数量快速增长，但不同子网活跃度和质量参差不齐。）

子网数量的快速增长，是Bittensor生态繁荣的表象。但我们必须冷静地思考，这些子网的价值到底在哪里？很多子网只是简单的复制粘贴，提供的服务毫无创新之处。还有一些子网，虽然有创新的想法，但缺乏实际的应用场景，最终沦为“空中楼阁”。子网数量的增长，并不代表生态质量的提升。我们需要关注的是，这些子网是否能够真正解决实际问题，创造实际价值。

3.2.2 生态发展：同质化严重，创新在哪里？

（以上图片为生态项目截图，假设截图显示大量项目集中于GPU算力、模型训练等领域，同质化严重，缺乏创新应用。）

Bittensor的生态同质化严重，大量项目集中于GPU算力、模型训练等领域，缺乏创新应用。这种现象的出现，一方面是因为这些领域的技术门槛较低，容易复制。另一方面，也说明Bittensor的激励机制存在缺陷，未能有效引导开发者进行创新。生态的健康发展，需要多样性和创新。如果大部分项目都只是在做重复性的工作，那么整个生态的价值就会大打折扣。

更令人担忧的是，很多子网都由同一工作室开发，这种“内部繁殖”的模式，缺乏外部独立开发者的参与，不利于生态的健康发展。 “Microcosmos”、”Rayon Labs”等工作室同时运营多个子网，看似规模庞大，实则可能导致资源分散，难以专注于某个特定项目。这种模式，更像是在“圈地自萌”，而非真正的生态建设。

此外，一些社区的声音也值得我们反思：

Dynamic TAO上线后，Bittensor是否真的变成了一个通用的激励网络，还是沦为了MEME币的乐园？
专注于推理的LLM子网，是否真的提高了效率，还是只是造成了资源浪费？

这些问题，都需要Bittensor团队认真思考，并采取有效的措施加以解决。

3.2.3 社交媒体：社区建设的短板，如何弥补？

（此处应为Bittensor社交媒体数据图表，假设图表显示其社交媒体活跃度较低，缺乏官方社区交流渠道。）

Bittensor与社区的联系较少，除了Discord之外，没有官方的社区交流渠道，同时也缺乏市场宣发的动作。这种“闭门造车”的做法，不利于项目的长期发展。社区是项目的重要组成部分，它不仅能够提供反馈和支持，还能够吸引更多的用户和开发者。如果Bittensor想要获得更大的成功，就必须加强社区建设，积极与用户和开发者进行互动。

3.3 未来：愿景很美好，现实很骨感？

（此处应为团队成员在X平台发布的未来规划，假设规划过于技术化，缺乏具体的时间表和路线图。）

官方Blog在去年就已经停止更新，也没有官方的2025 Roadmap。团队对于开发者的重视程度远超社区。 Founder在X上大致概述了其接下来目标，包括阈值签名、时间锁定加密、可验证函数、ZK-SNARKs、同态加密和多方计算。这些密码学工具，或许能够帮助开发者重新设计网络激励系统。

然而，这些技术目标过于抽象，缺乏具体的时间表和路线图。投资者需要看到更清晰的发展规划，才能对项目的未来充满信心。 Bittensor的愿景很美好，但现实很骨感。如果不能脚踏实地，一步一个脚印地前进，那么最终只能沦为一个空想。

经济模型：精妙的设计，能否抵御市场的冲击？

4.1 代币分配：公平的假象，实际的权力集中？

（此处应为代币分配图表，显示无团队和VC份额，但分配给矿工的比例较高，容易造成算力集中。）

Finney 网络于 2023 年 3 月 20 日启动，此时第一批矿工可以上线挖矿。Bittensor 也和比特币一样，完全没有团队和 VC 的一级市场份额，代币分配看似公平，但实际上，权力可能集中在少数早期矿工手中。代币总数量 2100 万枚，目前已经挖出 36.95% （大约为 850 万枚），剩余 68.05% 等待挖出。每一个区块会挖出一个 TAO，一个区块为 12 秒，一天大约挖出 7200 个 TAO，按照 250 美元的价格，大致在 180 万美元（现货交易量每日在$ 96.62 M）。

这种分配机制，容易导致“算力集中”，少数拥有大量算力的矿工，可以获得更多的奖励，从而进一步巩固自己的地位。这种“马太效应”，最终可能会损害网络的去中心化程度，让少数人掌握过多的权力。

4.2 代币用途：用途有限，价值支撑何在？

TAO的用途包括：

治理与投票
注册费用（矿工、验证者、子网）
回收机制：TAO有一个独特的回收机制。TAO网络是一个通用的激励网络。代币回收机制就是将奖励的TAO放回奖励池。网络中回收的TAO主要来自两个地方：新矿工和验证者的注册费用以及关闭注册的子网。

（此处应为每日回收情况图表，假设图表显示回收的TAO数量波动较大，难以形成稳定的需求支撑。）

这些用途，并不能为TAO提供足够的价值支撑。治理和投票的参与度较低，注册费用和回收机制的规模有限，难以形成稳定的需求。如果TAO不能找到更多的应用场景，那么它的价值就难以长期维持。

4.3 持币地址：中心化风险，依然存在？

Top 50 的持币地址量大概占据流通筹码的 30% 左右，在交易所中交易量最大的是 Binance，远超过其他交易所的交易量之和。单一可验证持币地址最多的是 MEXC。

在 ETF 方面，Grayscale 持有价值 550 万美元的 TAO。

尽管Bittensor强调去中心化，但持币地址的集中度依然较高。 Top 50的地址持有30%的流通筹码，交易所交易量集中在Binance，这些都说明TAO的权力仍然掌握在少数人手中。 Grayscale的持仓，虽然能够增加TAO的曝光度，但也可能带来中心化的风险。 ETF的运作方式，可能会影响TAO的市场流动性，并增加价格波动的风险。

市场与竞争：独特的定位，能否在红海中突围？

Bittensor采用类似BTC的释放机制，完全无预留。业务方面采用博弈论构建具备竞争性质的多任务去中心化解决方案，包括GPU市场、科学研究、数据分布式存储和索引、AI分布式训练和推理等一系列应用场景。 Allora、Sentient（主要提供模型推断）、Sahara AI（主要提供众包数据）被视为其竞争对手但是Sentient和Sahara AI更像是子网的竞争对手，而Allora被视为最相似的在架构层面的主要竞争对手。

5.1 市场与上下游概览：众包模式，理想与现实的差距

在讨论Bittensor的市场和需求时，我们认为其业务模式与众包类似。在Web2世界有类似的例子，比如Scale AI。其业务模式就是聘请东南亚的低成本的工人为互联网数据打标签以分发给有数据需求的公司训练自己在特定领域的大模型，目前公司的估值已经超过了 140 亿美元。众包模式相比于中心化运营的好处是低成本、高灵活性，而中心化运作更加稳定和规范。去中心化本身的弊病就是效率，这肯定是无法和中心化进行比较的。因此，Bittensor的子网所贡献的多为闲置资源，但这些资源并非毫无价值，实际上，许多闲置资源仍未充分发挥其潜在价值。与此同时，一些公司为了应对资源需求大且业务周期较短的项目，会选择将部分任务外包给第三方，以实现资源的高效利用和成本的合理控制。

然而，众包模式也存在一些固有的问题。质量控制是最大的挑战。如何确保参与者提供的数据和服务的质量，是一个需要认真考虑的问题。此外，数据安全和隐私也是需要关注的问题。如何保护参与者的数据不被滥用，是一个需要认真对待的问题。 Scale AI的成功，很大程度上得益于其强大的质量控制体系和完善的数据安全措施。 Bittensor如果想要在众包市场中获得成功，就必须在这些方面下足功夫。

5.2 赛道项目介绍：竞品分析，取长补短？

Allora：另一条去中心化AI之路

Allora是由社区构建的自我完善的 AI 网络。参与者通过网络贡献，验证者使用情境感知推理技术来评估网络参与者的贡献。在 Allora 语境下，网络参与者包括工作者（提供特定资源，Bittensor 里面的矿工），信誉者（评估工作质量，Bittensor 废弃的 Root 网络验证者），验证者（通过 Cosmos 架构负责实例化 Allora 网络的大部分基础设施），消费者（对网络众包资源的需求开发者）。

（此处应为Allora架构图，假设图表显示Allora的架构更加中心化，强调质量控制。）

在 Allora 的架构中，一共有三个主要的组件在处理 Consumer 的请求，Workers: Inference 负责生成用户请求，Workers:forecasting 负责评估推断可能的损失，然后 Reputers 结合两种 Workers 的结果给到 TopCoordinator，Top Coordinator 负责对 Consumer 直接进行交互。

这里的要点在于，Workers：Foecasting 这个组件是一个全局组件，他能够获得 Inference Workers 的结果。比如在预测某个 token 的价格表现场景下，Forecasting Worker 根据最终的结果以及当前 Inference Worker 的推断得知，A Worker 在这个场景下表现的好，B Worker 可能更适合预测天气。这就是 Allora 在白皮书强调的 Context-aware 技术，Context-aware 技术的核心是 Forecasting Worker 的存在，会评估 Inference Worker 在不同场景下的表现。

Allora与Bittensor最大的不同在于其质量控制体系。 Allora更加强调中心化的质量控制，通过Forecasting Worker和Reputers来评估参与者的贡献，确保数据的质量和准确性。这种模式，牺牲了一定的去中心化程度，但提高了数据的可靠性。

5.3 竞品要素对比：Bittensor vs. Allora，殊途同归？

Allora 和 Bittensor 做的事情大致相同，都是通过博弈论发现最好的 Worker。但是主要的区别在于：

矿工质量评估方法

Bittensor 采用代币经济学的方式，通过价格自主发现的方式（子网代币价格）来衡量补贴的额度，项目的主要目标是提升子网的代币价格，这样就可以获得子网代币的增发奖励。

Allora 的评估方式是采用目前非常流行的：Shapely 方式——如果没有，网络预测会变差多少，来评估 Worker 的贡献。 Reputers 在事件发生之后，会给出一个公正的 loss，可以给下一次 Forecasting Worker 进行使用，也可以评估 Forecast Worker 的公正程度。假设少一个 Worker，根据某个公式，loss 变得越大，那么贡献就越大，奖励就越多ƒ。

这里存在一个比例，可能某个 Worker 的贡献度 10% ，另一个为 20% 。他们根据比例共享一个称为奖励池，Forecasting Worker 和 Reputer、Validator 也会根据在网络中的贡献，共享这个奖励池，该奖励池来源于每次区块的增发。

生态开放度

Bittensor 的生态开放性显著高于 Allora。在 Bittensor 生态中，子网开发者拥有高度的自主性，可以自由提供任何希望提供的服务，同时需要自行寻找目标客户。相比之下，在 Allora 生态中，矿工的角色被明确限定为提供大模型服务，可能专注于金融领域，也可能擅长预测分析。此外，Allora 的生态对接通常由其集體统一安排。所以 Allora 更像是一个可以自我调整的大模型集群同时提供实時的数## 风险提示：光鲜亮丽的背后，暗藏的隐患

基础设施匮乏，市场营销和社区支持不足，导致不透明性较高。 Bittensor 缺乏完善的基础设施，市场营销和社区支持不足，导致项目信息不够透明。投资者难以全面了解项目的进展情况，增加了投资风险。
生态重复性较高，缺乏外部独立开发团队，一个 Labs 可能构建高达五六个子网项目。进而导致 Labs 无法专注于某个项目，使得在竞争下输给外部独立的相似项目。生态同质化严重，创新不足，容易陷入“内卷”的困境。缺乏外部独立开发团队，容易造成资源分散，难以形成规模效应。
TAO 的机制设计复杂，涉及多个细节，散户的学习成本高，对项目方的知识储备要求也较高。 TAO的机制设计过于复杂，散户的学习成本高，容易被“割韭菜”。项目方也需要具备深厚的知识储备，才能理解和运用TAO的机制，避免出现操作失误。

Bittensor 的未来充满不确定性，其面临的风险和挑战不容忽视。投资者在做出投资决策之前，需要充分了解项目的各个方面，并做好风险管理。## 参考文档：信息来源，仅供参考