ما هو Bittensor (TAO)؟

Bittensor هي شبكة مفتوحة تدفع للأشخاص مقابل إنتاج الذكاء الاصطناعي بدلاً من استهلاكه. يمكن للمشاركين المساهمة بنماذج، أو سعة الحوسبة، أو البيانات، مع مكافآت TAO بناءً على مدى فائدة مخرجاتهم كما يقدرها المشاركون الآخرون.

تستعير اقتصادياتها من Bitcoin وتطبق هذا النموذج على التعلم الآلي. تمتلك TAO حداً أقصى صارماً يبلغ 21 مليون رمز مميز، مع تضمين عمليات halving في الكود. لم يتضمن إطلاق يناير 2021 أي تخصيص للمخاطر، أو تعدين مسبق، أو بيع رموز، مما يعني أن كل TAO موجود تم كسبه من خلال المشاركة.

يتم العمل داخل subnets. كل منها عبارة عن سوق مستقل مخصص لمهمة مثل الاستدلال، أو تدريب النماذج، أو توفير الحوسبة، أو التنبؤ بالأسعار، وتحدد كل منها عملاً قيماً لنفسها. يوجد حالياً 128 subnet نشطة، مع التخطيط للتوسع نحو 256.

تجاوزت الشبكة أيضاً الاستخدام النظري. خلال الربع الأول، تولدت subnets ما يقريب من 43 مليون دولار من إيرادات خدمات AI. قارن الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia علناً التدريب الموزع لـ Bittensor بـ folding@home. وفي الوقت نفسه، يتم تداول TAO بالقرب من 190 دولاراً بعد انخفاضها بحوالي الثلثين عن ذروتها في أوائل عام 2024.

كيف يعمل Bittensor؟

تقوم Bittensor بالتنسيق بين أربع مجموعات من المشاركين من خلال نظام تسجيل يحول الجودة المقدرة إلى دفعات بالرموز المميزة. يدخل العمل إلى الشبكة من خلال هذه الأدوار، بينما تتدفق المكافآت وفقاً للأداء.

1. subnets

تعمل subnet كسوق مستقل لسلعة رقمية واحدة. يحدد منشئها آلية الحوافز: ما يحتاج المعدنون إلى إنتاجه والقواعد التي يستخدمها المدققون لتقييمه. ونتيجة لذلك، تصبح كل subnet تجربة منفصلة في تسعير نوع معين من الذكاء.

تدعم كل subnet ما يصل إلى 256 فتحة مشاركة. بمجرد امتلاء هذه الفتحات، يؤدي تسجيل جديد إلى إزاحة الأداء الأضعف. المنافسة بين subnets تتبع نفس المبدأ ضد الحد الأقصى للشبكة بأكملها.

2. المعدنون

يقوم المعدنون بتشغيل النماذج أو الأجهزة التي تولد مخرجات subnet. على subnet الاستدلال، فإنهم يستجيبون لاستعلامات المدققين ويتم تقييمهم من حيث الجودة، والكمون، والمتانة. قد تكافئ subnet التدريب بدلاً من ذلك التدرجات، أو نقاط التفتيش، أو تحسينات النماذج التحقق منها.

وقت التشغيل وحدها لا يحدد المكافآت؛ بل تصنيفات الأداء تفعل ذلك. المخرجات المتوسطة تكسب أقل بشكل تناسبي، والأداء الضعيف المستمر يمكن أن يؤدي إلى إلغاء التسجيل عندما يأخذ مشارك جديد الفتحة.

3. المدققون

Validators تستعلم من عمال المناجم (miners) وتصنف الاستجابات وفقاً لقواعد subnet قبل إرسال تلك الأوزان على السلسلة (on-chain). تحدد تلك الدرجات كيفية تقسيم انبعاثات عمال المناجم، مما يحول التقييمات الذاتية للجودة إلى مدفوعات موضوعية.

يُتطلب staking كبير لتشغيل validator. يُسوي إجماع Yuma الخلافات بين validators بحيث لا يمكن لمُقيّم غير صادق إعادة توجيه الانبعاثات. تعتمد عملية التقييم على تقدير validator بدلاً من الدليل التشفيري للحساب. يحتفظ validators بنسبة مئوية قابلة للتكوين ويوزعون الباقي على المفوضين (delegators).

4. Stakers and Delegators

يمكن للأشخاص الذين يريدون التعرض دون تشغيل البنية التحتية المشاركة من خلال staking. في ظل dTAO، فإن staking TAO في subnet ليس مجرد إيداع بسيط. يدخل TAO في liquidity pool الخاصة بـ subnet ويتم استبداله برمز alpha الخاص بها.

تقدم هذه الهيكلية مخاطر واضحة. نظراً لأن الشريك (staker) يحمل أصلًا خاصًا بالـ subnet، يمكن أن تنخفض قيمة رمز ألفا (alpha token) مقابل TAO حتى أثناء استمرار الـ subnet في كسب الانبعاثات. ونتيجة لذلك، تعتمد العوائد على سعر ألفا بالإضافة إلى الـ yield.

5. الانبعاثات والتسجيل

يتم توزيع الانبعاثات في مرحلتين. يضخ كل كتلة TAO وalpha في تجمعات subnet وفقاً لصيغة عبر الـ subnets. في نهاية كل دورة (tempo)، والتي تستمر نحو 360 كتلة، يتم توزع المكافآت المتراكمة داخل كل subnet من خلال إجماع Yuma.

يتطلب التسجيل عملة TAO، مع تعديل الرسوم ديناميكياً وفقاً للطلب. يحصل المشاركون الجدد على فترة حصانة تحميهم من الإزالة الفورية. بمجرد انتهاء هذه الفترة، يحل تسجيل جديد محل عقدة أدنى انبعاث خارج فترة الحصانة.

ما هو TAO الديناميكي (dTAO)؟

تم إطلاق ترقية dTAO في فبراير 2025 وغيرت الطريقة التي تقرر بها الشبكة وجهة الانبعاثات. في السابق، شكل 64 مدققاً جذرياً مجلساً يصوت على الـ subnets التي يجب أن تستقبلها، مما مركز نفوذاً هائلاً داخل مجموعة صغيرة.

مع dTAO، يصدر كل subnet رمز alpha مقترناً بـ TAO في صانع سوق تلقائي (automated market maker). يحدد نشاط staking باستمرار سعر alpha، والذي بدوره يحدد حصة الـ subnet من الانبعاثات اليومية. وعليه، ينتقل تخصيص رأس المال من تصويت اللجنة إلى سوق مفتوحة.

تخصص مكافآت الـ subnet القياسية 41% للمدققين و41% أخرى للمعدنين، مما يترك 18% لمالك الـ subnet. بحلول مارس، وصلت جميع رموز alpha معاً إلى حوالي 1.12 مليار دولار في القيمة السوقية، وهو ما يعادل تقريباً 27% من القيمة السوقية لـ TAO نفسه.

جاء الاعتماد مصحوباً بـ انتقادات. لقد تغيرت قواعد اقتصاديات الـ subnet مراراً وتكراراً، بما في ذلك حركة TAO للشبكة، والسعر مضافاً إليه الحرق، وبوابة الانبعاثات التي وجهت المزيد من المكافآت نحو الـ subnets ذات التصنيف الأعلى. كما تم إلغاء تسجيل الفرق ذات المنتجات الحقيقية مع تغير المعلمات.

رائدة Bittensor subnets

تظهر تقييمات الـ subnet المكان الذي يرى فيه السوق طلباً حقيقياً. مقاسة في أواخر مارس، القادة حسب القيمة السوقية يشملون التدريب والاستدلال والحوسبة:

• τemplar (SN3), ~$134.9M: أكمل نموذج Covenant-72B في مارس، وهو نموذج ذو 72 مليار معامل تم تدريبه عبر أكثر من 70 عقدة موزع. قامت خوارزميته بضغط التدرجات بنسبة 97% دون فقدان الدقة.
• Chutes (SN64)، ~132.9 مليون دولار: منصة استدلال بدون خادم عالجت 9.1 تريليون رمز تراكمي، مع ذروات يومية تتجاوز 50 ملياراً. ومن خلال استخدام الحوسبة اللامركزية غير المستغلة، فإنها تسعّر الخدمات بأقل بنحو 85% مقارنة بـ AWS.
• Targon (SN4)، ~91.8 مليون دولار: سوق حوسبة GPU سري من Manifold Labs. وقد جمعت جولة تمويل أولي بقيمة 10.5 مليون دولار ونقلت Dippy AI، وهو تطبيق يضم 8.6 مليون مستخدم، إلى البنية التحتية اللامركزية.
• Affine (SN120)، ~71.8 مليون دولار: بيئة تعلم تعززي تتلقى فيها النماذج الموجودة على حدود باريتو وحدها مكافآت مجزية. وهي تستضيف نماذجها الخاصة على Chutes بدلاً من تكرار البنية التحتية.
• Lium (SN51)، ~52.1 مليون دولار: سوق GPU بنظام peer-to-peer يضم أكثر من 500 وحدة Nvidia H100 مضافة. يقوم المدققون التحقق برمجيًا من مواصفات الأجهزة بدلاً من الاعتماد على مزاعم المزود.
• Ridges AI (SN62)، ~50.8 مليون دولار: تبني وكلاء مستقلين لمهام هندسة البرمجيات الشاملة وتنافس مباشرة المساعدين المركزيين لكتابة الكود.

يتمتع فريق تطوير واحد بموقع مهيمن. تدير Rayon Labs منصة Chutes بالإضافة إلى Gradients (SN56) وNineteen (SN19). ومعاً، تتلقى الـ subnets الثلاثة نحو 23.7% من إجمالي انبعاثات TAO اليومية.

اقتصاد الرمز TAO و halving

قليل من الرموز الرئيسية تتبع تصميم العرض الخاص بـ Bitcoin عن كثب مثل TAO. تتضمن آليات إصدارها ما يلي:

• الحد الأقصى الثابت: إجمالي العرض ثابت عند 21 مليون TAO، مع تداول نحو 11 مليون. لا يمكن للحوكمة زيادة هذا الرقم.
• halving: حدث first halving في ديسمبر 2025. انخفضت الإصدارات اليومية من 7200 إلى 3600 TAO، مما أدى إلى تقليل ضغط البيع اليومي بنحو 500000 دولار.
• تقسيم الإصدار: في ظل نموذج dTaO، تخصص مكافآت الكتل 41% للمعدنين، و41% للتدقيق، و18% لمالكي الـ subnets.
• حصة المفوض: يمرر المدققون ما يقرب من 82% من إصداراتهم إلى حاملي TAO الذين يفوضون staking لهم، ناقصاً رسوم الاقتطاع القابلة للتكوين.
• العرض الخاضع لـ staking: حوالي 70% من العرض خاضع لـ staking. وتقفل المراكز المؤسسية المبلغ عنها جزءاً إضافياً، مما يقلل من السيولة المتاحة لعمليات تداول.
• إعادة التدوير والحرق: تعود رسوم التسجيل والمكافآت غير المستخدمة إلى العرض غير الإصدار. ويمكن لمالكي الـ subnets أيضاً حرق الألفا بشكل دائم، حيث يدفع كلا الآليتين النصف التالي إلى أبعد من ذلك.

السعر وتمركز المؤسسات

يتم تداول TAO بالقرب من 190 دولاراً بقيمة سوقية تبلغ حوالي 3 مليارات دولار، مما يتركها أقل بنحو الثلثين عن مستواها القياسي في أوائل عام 2024 بالقرب من 757 دولاراً. حققت العملة عائدًا بنسبة 21.57% في الربع الأول، متعافية من 230 دولارًا لتغلق بالقرب من 251 دولارًا قبل أن تتحرك نحو الانخفاض مرة أخرى.

وصل رأس المال المؤسسي بسرعة. تشير التقارير إلى أن مركز Nvidia يقارب 420 مليون دولار، مع خضوع 77% لـ staking، ومركز Polychain Capital بنحو 200 مليون دولار. ومع ذلك، لم تؤكد أي من الشركات هذه الأرقام رسمياً، ولم يتم نشر أي تحقق على السلسلة.

يبقى الوصول التنظيمي هو المحفز المنتظر. تقدمت Grayscale بطلب لتحويل صندوق Bittensor Trust الخاص بها إلى spot ETF على NYSE Arca، بينما قدمت Bitwise منتجاً منافساً. افتتح SEC decision window في أغسطس. كما زادت Grayscale وزن TAO في صندوقها الموجه نحو AI إلى 43.06%.

تبني المؤسسات ومسألة الETF

جذبت Bittensor اهتماماً من التمويل التقليدي أكثر من معظم مشاريع AI اللامركزية. الأغلفة التنظيمية مهمة لأنها تحدد ما إذا كان رأس مال المعاشات التقاعدية والثروات يمكنه الاحتفاظ بالأصل أم لا.

يتم تداول صندوق Bittensor Trust التابع لـ Grayscale تحت رمز GTAO وقد تم تداوله بعلاوة جوهرية على صافي قيمة الأصول، وهو نمط سبق تحويل ETF الخاص بBitcoin نفسه. في نهاية يونيو، أفاد أحدث filing له بوجود 46,331 TAO مقابل 9.4 مليون دولار من صافي الأصول.

الموافقة على ETF ليست مؤكدة بأي حال من الأحوال. لا تمتلك TAO سوق عقود آجلة منظم على منصة مثل CME. كما تخلت Grayscale عن التطبيقات المرتبطة بCardano وHedera وPolkadot في الماضي، مما يترك أول spot ETF في قطاع AI crypto سؤالاً مفتوحاً.

توسعت بنية الحفظ التحتية جنباً إلى جنب مع هذه الملفات. دخلت BitGo في شراكة مع Yuma لتوفير حفظ وstaking بمستوى مؤسسي. أكملت Kraken integration dTaO الأصلية أيضاً، مع خطط لإدراج رموز ألفا للsubnets مباشرة وتوسيع الوصول إلى ما بعد حزمة wallet الأصلية.

كيفية استخدام Bittensor

تتراوح المشاركة من staking البسيط نسبياً إلى تشغيل subnet كامل، حيث تتطلب كل دور مستوى مختلفاً من الالتزام والمهارة التقنية. تبدأ العملية بشراء TAO على منصة تداول كريبتو.

من الأسهل إلى الأصعب، المسارات المتاحة هي:

1. Stake TAO: التفويض إلى مدقق أو stake في subnet معين. يمكن لكليهما كسب حصة من الإصدارات، لكن اختيار subnet بدلاً من الجذر يترتب عليه أيضاً مخاطر سعر الألفا.
2. شراء رموز الألفا: شراء TAO على منصة تداول ونقلها إلى wallet متوافقة. من هناك، قم بعمل swap لها مقابل رمز ألفا الخاص بsubnet عبر Taostats أو واجهة wallet.
3. تشغيل معدن: التسجيل في subnet وتشغيل النماذج أو الأجهزة المطلوبة. التنافس ضد المعدنين الآخرين من أجل الإصدارات يتطلب وحدات GPU وتحسينًا مستمرًا.
4. تشغيل مدقق: الحصول على ما يكفي من staking لتشغيل البنية التحتية للتحقق، ثم تسجيل نتائج المعدنين بموجب قواعد subnet مع كسب رسوم اقتطاع من المفوضين.
5. إطلاق subnet: إنشاء آلية حوافز ودفع تكلفة التسجيل، ثم جذب المعدنين والمدققين أثناء المنافسة مع subnets الحالية للحصول على إحدى الفتحات المحدودة.

المحافظ وإدارة المفاتيح

يخصص Bittensor وظائف مختلفة لمفاتيح منفصلة. يحمي coldkey رصيد TAO ويظل غير متصل بالإنترنت. تستخدم العمليات النشطة مثل التعدين والتحقق hotkey بدلاً من ذلك، مما يعني أن اختراق hotkey لا يعرض الحيازات الأساسية للخطر.

يتم دعم التخزين والنقل وstaking من خلال إضافة المتصفح الرسمية، بينما توفر Talisman وSubWallet بدائل. يجب على أي شخص لديه رصيد مهم حماية تخزين مفتاح البارد بنفس العناية المستخدمة لأي wallet ذاتية الحفظ.

أدوات المطورين والتحليلات

للمطورين، تعد Python SDK أداة البناء الأساسية للشبكة. وهي تدعم إنشاء subnets، وتسجيل المشاركين، والتفاعل عبر البرامج النصية. يمكن لأولئك الذين يفضلون واجهة الأوامر استخدام واجهة سطر الأوامر لإنشاء محفظة، وإدارة المفاتيح، وstaking.

تعمل Taostats مستكشف كتل (block explorer) لـ Bittensor منذ عام 2022، حيث تتابع الانبعاثات وأداء subnet بالإضافة إلى تصنيفات validators والتقارير الضريبية. عند تقييم subnet، تكون حركة staking الصافية وعمق liquidity pool أكثر أهمية من القيمة السوقية الرئيسية.

مؤسسو Bittensor والحوكمة

شارك Jacob Steeves وAla Shaabana في تأسيس Bittensor وأطلقا mainnet في عام 2021. بعد دراسة الرياضيات وعلوم الكمبيوتر، عمل Steeves مهندس برمجيات في Google. وقد عمل في تقاطع Bitcoin والتعلم الآلي منذ عام 2015.

يحمل Shaabana درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر وكان أستاذاً مساعداً في جامعة تورنتو قبل المشاركة في تأسيس الشبكة. يواصل كلا المؤسسين المساهمة من خلال Opentensor Foundation، التي تدير تطوير البروتوكول.

في الممارسة العملية، كانت الحوكمة مثيرة للجدل. تسبب خروج مشغل Covenant AI في انخفاض الرمز بنسبة 38%. استعادت Community لاحقاً subnets المتضررة دون تدخل مركزي، وهي نتيجة اعتبرها المؤيدون دليلاً على المرونة بينما رأى النقاد أنها مخاطر تركيز.

مخاطر يجب فهمها

يجمع Bittensor بين اقتصاديات AI في المراحل المبكرة ورمز متقلب، مما يخلق مخاطر محددة وليست عامة. ضع في اعتبارك هذه المخاطر قبل تخصيص رأس المال:

• مخاطر رمز ألفا (alpha token): يعني staking في subnet الاحتفاظ برمز ألفا الخاص به. يمكن أن ينخفض مقابل TAO حتى عندما يكسب subnet انبعاثات، لذا فإن تلقي عائد لا يضمن عائداً إيجابياً.
• عدم استقرار القواعد: تغيرت معاملات الانبعاث والتسجيل بشكل متكرر. الفرق التي بنت قرارات التوظيف والبنية التحتية على القواعد السابقة تم إلغاء تسجيلها لاحقاً.
• التركيز: تحكم مجموعة تطوير واحدة في نحو 23.7% من الانبعاثات اليومية من خلال ثلاثة subnets. تركز المراكز المؤسسية المبلغ عنها جزءاً إضافياً من العرض.
• إلغاء التسجيل: يمكن إزالة subnets والمشاركين ضعيفي الأداء، مما يعني أن البناة يخاطرون بفقدان فتحة بغض النظر عن جودة المنتج.
• أرقام غير مؤكدة: أرقام الاستثمار المؤسسي المبلغ عنها على نطاق واسع ليس لها تأكيد على السلسلة ولا بيانات من الشركة خلفها. لذلك ينبغي التعامل مع التدفقات الوافدة الرئيسية باعتبارها مُبلّغاً عنها وليست ثابتة.
• حجم الإيرادات: إيرادات خدمات AI الفصلية التي تبلغ نحو 43 مليون دولار حقيقية، لكنها تظل صغيرة نسبياً مقارنة بقيمة سوقية تبلغ 3 مليارات دولار. لذلك يعتمد التقييم على الطلب المستقبلي.
• السيولة (Liquidity): تتداول رموز ألفا الأصغر في صانعي السوق الآليين (automated market makers) الذين يمكن أن تنخفض تجمعاتهم إلى أقل من مليون دولار. يمكن للطلبات الكبيرة تحريك الأسعار بشكل حاد، وقد تختفي سيولة الخروج (exit liquidity) خلال الفترات المتقلبة.

الأفكار الأخيرة

لقد بنى Bittensor شيئاً غير معتاد حقاً: سوقاً تكافئ الذكاء الآلي وفقاً للجودة المقدرة بدلاً من الوعود. وسّع dTAO هذا النموذج عن طريق تحويل القرارات بشأن مهام AI التي تتلقى تمويلاً من مجلس validator إلى رأس المال.

هناك أدلة على الاستخدام الحقيقي. لقد تم تدريب نموذج بـ 72 مليار معامل (72-billion-parameter model) عبر عقد موزعة، بينما تم تقديم تليينات من رموز الاستدلال وتم ترحيل تطبيقات المؤسسات إلى subnets. تشير هذه الأمثلة إلى شبكة تؤدي عملاً بدلاً من مجرد إصدار رموز.

تظل المتانة هي السؤال المفتوح. لقد أدت التغييرات في القواعد إلى إثارة قلق البناء، وتستحوذ مجموعة صغيرة من الفرق على حصة مركزة من الإصدارات، ولا تزال الإيرادات الفصلية متواضعة نسبياً مقارنة بالتقييم. لأي شخص يتابع البنية التحتية اللامركزية، تظل Bittensor المحاولة الأكثر تقدماً لتسعير الذكاء بشكل علني. سيزين قرار ETF شكل كمية رأس المال التي يمكنها متابعة هذه الأطروحة.