Інтерв’ю з засновником Bittensor Джейкобом: застосування майнінгу до AI, ТОП-3 підмережі створені китайськими командами

Гість: Jacob Robert Steeves, засновник Bittensor
Інтерв'ю: zhou & chilli, ChainCatcher

 

Останніми роками децентралізований штучний інтелект як передова сфера інтеграції блокчейну та AI технологій привертає увагу світової технологічної спільноти. Bittensor (TAO) як відкритий протокол застосовує біткоїн-подібний механізм “майнінгових стимулів” до AI-обчислень, організовуючи на блокчейні різні підмережі для інференсу, тренування тощо, де постачальники змагаються та отримують винагороду відповідно до внеску.

Згідно з даними CoinGecko, токен Bittensor TAO вийшов на біржу у березні 2023 року, на момент публікації його ціна становить 423 долари, ринкова капіталізація близько 4 мільярдів доларів, займаючи 42 місце серед криптовалют. Нещодавно компанія TAO Synergies Inc., що управляє TAO treasury, оголосила про завершення приватного раунду фінансування на 11 мільйонів доларів, серед інвесторів — стратегічний радник TAO James Altucher та материнська компанія Grayscale DCG.

У цьому випуску ексклюзивного інтерв’ю ChainCatcher ми мали честь поспілкуватися із засновником Bittensor Jacob, глибоко обговорити його технологічне бачення, шлях від Google до підприємництва та те, як Bittensor руйнує бар’єри традиційного AI через “стимульовані обчислення”.

 

Від Google до децентралізованого AI: Bittensor — це застосування майнінгу до AI

ChainCatcher: Останні місяці ми помітили, що Bittensor (TAO) викликав сильний інтерес у США, а також швидко набирає популярності в азійській спільноті. Сподіваємось, це інтерв’ю допоможе читачам краще зрозуміти Bittensor і ваші думки щодо майбутнього “децентралізованого AI”. Розкажіть трохи про себе: багато хто знає, що ви працювали інженером-програмістом у Google. Чому ви пішли з Google і почали власну справу? Який досвід вплинув на вас найбільше?

Jacob: Я навчався математиці та комп’ютерним наукам в Simon Fraser University у Ванкувері, Канада, після чого працював у підрядника DARPA над чипами для інтерфейсу мозок-комп’ютер. Мій наставник (він же засновник компанії) був одним із перших прихильників біткоїна, він познайомив мене з концепціями “енергія/термодинамічні обчислення” і допоміг по-справжньому зрозуміти біткоїн.

З 2015 року я паралельно займався біткоїном і AI, і ці дві речі природно поєднуються, адже суть AI — це дослідження зворотного зв’язку (backpropagation, еволюційні алгоритми, reinforcement learning тощо), а біткоїн — це перший програмований економічний зворотний зв’язок. Потім я працював інженером машинного навчання в Google і у вільний час розробляв Bittensor, поки у 2018 році не вирішив повністю присвятити себе Bittensor, а у 2021 році запустив основну мережу.

Під час роботи в Google я став свідком публікації статті “Attention Is All You Need” (Transformer), яка дала поштовх експоненційному розвитку великих моделей, таких як GPT. Я також багато чому навчився у передових команд щодо практик розподіленого машинного навчання — параметричні сервери, модельний паралелізм, паралелізм даних тощо. Цей досвід став ключовим для побудови обчислювальної архітектури Bittensor.

ChainCatcher: Перш ніж продовжити, чи могли б ви коротко представити Bittensor?

Jacob: Звісно. Bittensor — це відкритий протокол, який застосовує біткоїн-подібний механізм майнінгу до AI: ми використовуємо програмовані економічні стимули, щоб організувати розподілені обчислення, моделі, дані та застосунки у справедливий ринок. Bittensor — це блокчейн із нативним токеном TAO, на якому працює близько 128 підмереж (Subnets), кожна з яких спеціалізується на інференсі, тренуванні, reinforcement learning, code agents, зберіганні, прогнозах/трейдингових сигналах тощо. AI по суті — це обчислювальна задача; біткоїн вже довів, що “стимулювання + конкуренція” ефективно координує розподілені ресурси, ми просто переносимо ці принципи на виробництво інтелекту.

З точки зору користувача, розробники можуть створювати або приєднуватися до підмереж, вносити моделі та обчислювальні потужності й отримувати винагороду відповідно до ефективності; споживачі ж купують через мережу послуги інференсу, обчислень, AutoML чи прогнозних сигналів. Простіше кажучи, Bittensor трансформує парадигму “майнер — нагорода — консенсус” у “корисна AI-пропозиція — ринкова винагорода — мережевий консенсус”.

 

Відкриття для китайських розробників: найсильніше конкурентне середовище та нове джерело пропозиції

ChainCatcher:Чи це ваш перший візит до Китаю? Чому ви обрали саме цей час для туру Китаєм?

Jacob: Так, це мій перший раз. Я зараз живу в Перу, раніше не проводив закордонних турів, цього разу спеціально приїхав до Китаю, щоб розповісти про Bittensor. По-перше, Bittensor — це застосування біткоїн-майнінгу до AI, а Китай — одна з найдинамічніших і, можливо, найсильніших країн у сфері штучного інтелекту; коли майнінг біткоїна був легальним, Китай мав понад 50% світових потужностей, а й досі виробляє 90% світових чипів.

Я дуже поважаю технічний потенціал Китаю у розвитку таких мереж і сподіваюся, що більше китайських розробників долучаться до побудови мережі Bittensor і допоможуть нам масштабувати її.

Bittensor — це децентралізована, бездозвільна, прозора відкрита мережа, у якій будь-який регіон може брати участь на рівних, що є важливою противагою до нинішньої централізації AI-інфраструктури. Ми вже довели життєздатність у деяких напрямках: через підмережі залучаємо GPU-ресурси та модельні сервіси на ринок, конкуруючи за ціною та ефективністю з централізованими рішеннями. Мета приїзду до Китаю — інтегрувати ці підходи у ширшу екосистему розробників.

ChainCatcher:Які ключові меседжі ви хочете донести до азійських розробників та інвесторів під час цієї поїздки? Чи є китайські проекти або спільноти, які справили на вас враження?

Jacob: Так, є. У Bittensor часто кажуть: коли китайські майнери заходять у підмережу, конкуренція одразу стає набагато жорсткішою, і багато хто залишає її — це цілком очікувано, адже рівень конкуренції в Китаї справді вражає. Починаючи з організації та тренування у вишах, ви — одна з найконкурентніших спільнот у світі, тому я вважаю, що Китай і Bittensor природно підходять одне одному.

Я хочу донести: це абсолютно нова й справедлива економічна платформа, де китайські інженери, будівельники, майнери можуть зробити справді продуктивний внесок — відкрито, прозоро, за справедливими правилами. Щодо конкретних проектів, одна з найбільших підмереж на Bittensor — Affine — створена китайськими розробниками, і вона стає однією з найконкурентніших у мережі. Я сподіваюся, що більше таких команд приєднається, адже рівень інженерів тут справді дуже високий, майже неперевершений.

ChainCatcher: Як ви оцінюєте унікальну позицію Китаю, Гонконгу та Сінгапуру у Web3 та AI?

Jacob: На даний момент Китай, Сінгапур і компанії Східної Азії ведуть тренд відкритого штучного інтелекту. Такі топові open-source моделі, як DeepSeek, створені китайськими командами; Гонконг і Сінгапур більш гнучкі у питаннях комплаєнсу та капіталу, що сприяє індустріалізації та транскордонній співпраці. Загалом, Азія просуває “відкриті моделі + інженерну реалізацію” на передову, а це саме те, що потрібно децентралізованому AI. Крім того, провідні університети Китаю, як Пекінський університет і Цінхуа, також роблять величезний внесок у науку та знання.

ChainCatcher: Ви згадали, що на Bittensor близько 128 підмереж. Можете розповісти про розподіл ресурсів або інженерів?

Jacob: Три найкращі підмережі (Subnet Ecosystem Projects) створені китайськими командами, і це дуже показово. Bittensor — анонімна платформа, але ми точно знаємо, що багато азійських команд і обчислювальних потужностей підключені. Наприклад, Lium — топова підмережа для GPU-ресурсів, це бездозвільний ринок, де кожен може надати GPU-потужності або отримати до них доступ через мережу. Багато китайських майнерів надають ці чипи (ми бачимо за IP-адресами, що вони дійсно знаходяться в Азії), і ми виводимо ці ресурси на світовий ринок.

ChainCatcher: Чи контактуєте ви зараз із інвестиційними установами? Напевно, багато фондів чи компаній зацікавлені у Bittensor.

Jacob: Так, ми часто отримуємо запити від інвесторів, які хочуть приєднатися чи купити TAO. Але я не займаюся цими питаннями напряму, я просто інженер. Мережа Bittensor відкрита, ринок ліквідний. Тому ми радимо всім брати участь у вторинному ринку TAO, бо вважаємо це найсправедливішим способом — кожен може зайти на ринок однаково. Насправді інвесткомпанії часто звертаються до нас, але ми хочемо, щоб усі брали участь на рівних.

ChainCatcher: Чи можливе майбутнє співробітництво Bittensor із традиційними інтернет-гігантами (наприклад, OpenAI, Alibaba, Baidu тощо)?

Jacob: Так, це можливо, але залежить від збігу ідеологій. Деякі американські централізовані лабораторії, ймовірно, не дуже зацікавлені, вони схильні до контролю, а ми наголошуємо на відкритості та бездозвільності. Натомість такі відкриті команди, як DeepSeek, Kimi, Moonshot, можуть підключати ресурси до Bittensor, запускати підмережі та монетизувати, а також споживати пропозицію мережі. Я вважаю, що це лише питання часу: або співпраця, або прийняття наших підходів до децентралізованого тренування. Якщо ми з Moonshot зможемо реалізувати справжнє децентралізоване тренування, ми будемо дуже раді.

 

Суть Bittensor: використання криптоекономічних стимулів для досліджень штучного інтелекту

ChainCatcher: Нещодавно ви писали у X, що Crypto + AI — це поверхневе визначення, а справжнє значення має incentive computing. Багато хто сприймає Bittensor як “агрегатор AI-моделей”, але ви більше наголошуєте на “стимульованій мережі”. Чи могли б ви пояснити нашим читачам: у чому головна відмінність Bittensor від традиційних агрегаторів? Що саме змінює “децентралізація”?

Jacob: “Агрегатор AI-моделей” — це неправильне розуміння. Суть Bittensor — це впровадження “програмованих стимулів” у процес навчання AI: той, хто надає корисніший інференс, тренування чи інструмент, отримує більше винагороди, і це зовсім не те саме, що “скласти моделі разом”. Прориви AI за останні 15 років відбулися завдяки адаптивному навчанню на основі зворотного зв’язку/нагороди (наприклад, BP, RL), а ми безпосередньо впроваджуємо валюту та стимули у цей механізм, постійно оптимізуючи пропозицію та якість через ринкові сигнали.

“Децентралізація” означає бездозвільний доступ і стійкість до єдиної точки відмови, тобто будь-яка особа чи команда може запустити підмережу й брати участь у конкуренції, хороша пропозиція підсилюється стимулами, а погана — природно відсіюється; водночас розподіленість ресурсів і гнучкість маршрутизації роблять сервіси стійкішими до відмов. Але наша мета — не “децентралізація заради децентралізації”, а масштабування корисних обчислень через стимули — саме це і є фундаментальна різниця Bittensor від традиційних агрегаторів.

Насправді, так зване Crypto + AI — це просто застосування криптовалюти до AI або AI до крипти, але це не стосується суті нашої роботи: ми використовуємо криптоекономічні стимули для досліджень штучного інтелекту.

ChainCatcher: Днями AWS зазнав масштабного збою, і багато AI-сервісів зупинилися. Як ви це оцінюєте?

Jacob: Я вважаю, що ця подія довела цінність децентралізації — вона забезпечує стійкість до єдиної точки відмови. Bittensor не зупинився, бо ми покладаємось на децентралізований розподіл ресурсів, і це наша перевага. Але ця подія також показала, що багато так званих децентралізованих екосистем насправді не повністю децентралізовані, бо деякі проекти не змогли відновитися після збою. Bittensor не ставить децентралізацію як основну мету, хоча ми використовуємо механізми протидії цензурі на технічному рівні, але це не головна рушійна сила Bittensor.

 

Економіка та бачення: цикл халвінгу TAO, джерела доходу протоколу, прогнозні ринки та п’ятирічна мета

ChainCatcher: 2025 рік — перший цикл халвінгу TAO. Як ви вважаєте, як це вплине на поведінку розробників і валідаторів в екосистемі?

Jacob: Насправді, я вважаю, що єдиний вплив халвінгу на Bittensor — це скорочення пропозиції. Але це не вплине на базовий механізм стимулювання мережі, економічні стимули залишаються значними, щоб заохочувати розробників будувати на платформі.

ChainCatcher:Звідки надходить основний дохід протоколу Bittensor?

Jacob: Основні джерела — продаж інференсу (inference), обчислень (compute), AutoML (автоматизованого машинного навчання), а також продаж сигналів для прогнозних ринків.

ChainCatcher: Ви згадали прогнозні ринки. Як ви оцінюєте їхню роль і бізнес-модель у Web3 екосистемі?

Jacob: Я вважаю, що це дуже гарна ідея. Якщо ви маєте на увазі Kalshi і Polymarket, то це справжні фінтех-застосунки, одні з перших для масового споживача. Вони дуже значущі й глибоко змінюють спосіб роботи людей.

ChainCatcher: Нарешті, розкажіть про бачення Bittensor. Який заголовок про Bittensor ви хотіли б побачити через п’ять років? Яке ваше бачення застосування? Як ви плануєте це реалізувати?

Jacob: Найбільше я хочу побачити — і це найважливіше — заголовок про те, що ми донесли цю технологію до “мільйонів” користувачів і справді надали відкриті інтелектуальні сервіси всьому світу, а мережа продовжує масштабуватися й працювати стійко. Зараз ми вже бачимо обриси цього шляху: на економічному рівні ми в багатьох випадках можемо перемагати централізованих провайдерів за собівартістю, особливо в інференсі (inference). Зараз близько ста тисяч користувачів користуються нашою технологією; наступний крок — лідерство не лише на рівні інференсу, а й на рівні застосунків.

Наша мета — обслуговувати мільярди користувачів по всьому світу. Наприклад, Ridges — велика підмережа на Bittensor, яка займається кодовими агентами (coding agents), і ці агенти оптимізуються майнерами з усього світу. Такий підхід має очевидну перевагу: ціна може суттєво знизитися. Ми пасивно й постійно оптимізуємо співвідношення ціна/якість у глобальному масштабі — коли централізований продукт може коштувати 1000 доларів за підписку, але давати лише 200 доларів реальної цінності, ми можемо зробити підписку за 10 доларів, а собівартість для мережі — лише 6 доларів. Такі економічні масштаби дозволяють нам охопити весь світ; а централізовані AI-компанії, якщо не приймуть ці базові технологічні принципи, навряд чи зможуть довго конкурувати за продуктивністю, швидкістю й вартістю.

Це і є наш “клин” (wedge). Якщо ми довгостроково будемо кращими за цими ключовими параметрами, їм буде важко нас перемогти; навпаки, якщо ми цього не досягнемо, то й говорити нема про що.

Те саме з біткоїном: він зміг перемогти на мережевому рівні суверенні держави чи централізовані системи, бо використав правильні технологічні принципи й механізми. Bittensor, звісно, ще не досяг цього у всіх сферах, але в деяких уже досяг, і багато людей насправді користуються Bittensor щодня, навіть не знаючи про це.