2025 Pembaruan Terbaru

Sejak awal berdirinya, jaringan Bittensor telah menunjukkan pertumbuhan dan perkembangan yang luar biasa. Pada tahun 2025, TAO telah dengan tegas menetapkan dirinya sebagai cryptocurrency teratas, saat ini menduduki peringkat #29 di pasar global dengan harga $455.37 USD. Kapitalisasi pasar berada di angka $3.97 miliar, dengan 8.72 juta token TAO yang beredar, mewakili 41.54% dari total pasokan maksimum.

Kinerja Pasar

TAO telah menunjukkan pergerakan harga yang signifikan sejak peluncurannya:

• Harga saat ini: $455.37 USD
• Volume perdagangan 24 jam: $162.221.408 USD
• Perubahan harga dalam 24 jam: -2,77%
• Kapitalisasi pasar: $3.972.524.296 USD

Token telah menunjukkan pertumbuhan yang luar biasa dari titik terendah historisnya, sambil mempertahankan posisi pasar yang kuat:

Evolusi dan Adopsi Jaringan

Jaringan Bittensor telah mengalami pertumbuhan yang substansial dalam adopsi dan pengembangan. Platform ini sekarang menawarkan sumber daya yang komprehensif termasuk penjelajah blok resmi di bittensor.com, meningkatkan transparansi dan aksesibilitas bagi pengguna dan pengembang.

Komunitas yang mengelilingi Bittensor telah berkembang secara signifikan, mendapatkan skor komunitas 3.7. Ini mencerminkan partisipasi dan keterlibatan aktif dari pengembang, validator, dan pengguna dalam ekosistem. Jaringan ini terus menarik perhatian karena pendekatannya yang inovatif terhadap pembelajaran mesin terdesentralisasi.

Klasifikasi Teknis dan Integrasi Ekosistem

Bittensor telah menetapkan dirinya di beberapa kategori blockchain kunci:

• AI & Big Data
• DePIN (Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi)
• Kecerdasan Buatan Generatif

Klasifikasi ini mencerminkan fokus proyek pada penciptaan infrastruktur terdesentralisasi untuk aplikasi AI dan pembelajaran mesin. Token TAO telah mendapatkan dukungan multi-platform yang kuat, dengan integrasi ke dalam dompet cryptocurrency utama termasuk Gate Wallet dan Trust Wallet, sehingga lebih mudah diakses oleh audiens yang lebih luas.

Proyek Sejenis

Seiring dengan perkembangan ruang AI terdesentralisasi, beberapa proyek telah muncul sebagai alternatif yang sebanding atau sistem pelengkap untuk Bittensor:

Proyek-proyek ini, bersama dengan Bittensor, mewakili ekosistem yang berkembang dari solusi AI terdesentralisasi pada teknologi blockchain, masing-masing mendekati berbagai aspek tantangan.

Aksesibilitas Perdagangan

Gate telah meningkatkan opsi perdagangan untuk TAO, menawarkan likuiditas dan pasangan perdagangan yang lebih baik. Selain pasangan utama TAO/USDT, TAO sekarang dapat diperdagangkan melawan berbagai mata uang, memberikan fleksibilitas yang lebih besar bagi trader dan investor di berbagai pasar.

Rasio volume perdagangan terhadap kapitalisasi pasar berada di 4,08%, menunjukkan aktivitas perdagangan yang sehat relatif terhadap kapitalisasi pasar keseluruhan token. Profil likuiditas ini mendukung penemuan harga yang lebih lancar dan mengurangi slippage bagi para trader.

Skor kelengkapan data sebesar 72% menunjukkan bahwa meskipun informasi yang komprehensif tersedia tentang proyek tersebut, masih ada peluang untuk meningkatkan transparansi dan pengungkapan informasi seiring dengan kematangan platform.

Seiring Bittensor terus mengembangkan teknologi dan memperluas ekosistemnya, proyek ini tetap menjadi proyek yang signifikan di persimpangan kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan teknologi blockchain, memelopori pendekatan terdesentralisasi untuk pengembangan dan penerapan AI.

Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan secara tanpa preseden mengubah dunia. Aplikasi pembelajaran mesin ada di mana-mana, mulai dari mobil otonom hingga asisten cerdas, dari diagnosis medis hingga hiburan. Namun, meskipun kemajuan dan inovasi yang cepat di bidang ini, banyak tantangan dan keterbatasan masih menghalangi potensi penuh dari pembelajaran mesin.

Salah satu tantangan utama adalah sifat terpusat dan terisolasi dari platform dan sistem pembelajaran mesin. Sebagian besar model dan data pembelajaran mesin dikendalikan oleh beberapa perusahaan dan institusi besar, menciptakan masalah seperti privasi data, keamanan, bias, dan akses. Selain itu, sebagian besar model pembelajaran mesin dilatih secara terpisah, tanpa mendapatkan manfaat dari kecerdasan kolektif dan keberagaman model serta sumber data lainnya.

Bittensor adalah protokol peer-to-peer yang bertujuan untuk menciptakan jaringan pembelajaran mesin global, terdesentralisasi, dan terinsentif. Bittensor memungkinkan model pembelajaran mesin untuk dilatih secara kolaboratif dan diberi imbalan sesuai dengan nilai informasi yang mereka tawarkan kepada kolektif. Bittensor juga menyediakan akses terbuka dan partisipasi bagi siapa saja yang ingin bergabung dengan jaringan dan menyumbangkan model serta data pembelajaran mesin mereka.

Apa itu Bittensor?

Bittensor adalah protokol peer-to-peer untuk subnet terdesentralisasi yang fokus pada pembelajaran mesin. Subnet adalah sekelompok node yang menawarkan layanan pembelajaran mesin khusus kepada jaringan, seperti teks, gambar, audio, video, dll. Misalnya, subnet teks dapat menyediakan layanan pemrosesan bahasa alami, seperti terjemahan, ringkasan, analisis sentimen, dll.

Visi Bittensor adalah menciptakan jaringan pembelajaran mesin global yang terdesentralisasi dan terinspirasi di mana siapa pun dapat bergabung dan menyumbangkan model serta data pembelajaran mesin mereka, dan akan dihargai sesuai dengan nilai informasi yang mereka tawarkan kepada kolektif. Bittensor bertujuan untuk mengatasi batasan dan tantangan dari platform dan sistem pembelajaran mesin saat ini, seperti sentralisasi, silo, privasi, keamanan, bias, dan akses.

Bagaimana Cara Kerja Bittensor?

Bittensor adalah jaringan terdesentralisasi yang merevolusi cara model pembelajaran mesin dibuat, dibagikan, dan diinsentifkan. Ini beroperasi secara peer-to-peer, membentuk ekosistem global di mana model AI berkolaborasi untuk membentuk jaringan saraf. Bagian ini membahas mekanisme yang membuat Bittensor berfungsi secara efektif.

Konsensus Yuma

Di jantung operasi Bittensor adalah Konsensus Yuma. Mekanisme konsensus ini dirancang untuk memungkinkan pemilik subnet menulis mekanisme insentif mereka sendiri, memungkinkan validator subnet untuk mengungkapkan preferensi subjektif mereka tentang apa yang seharusnya dipelajari jaringan. Konsensus Yuma bekerja dengan memberikan imbalan kepada validator subnet berupa dividen untuk menghasilkan evaluasi nilai-penambang yang sejalan dengan evaluasi subjektif yang dihasilkan oleh validator subnet lainnya, dengan bobot berdasarkan stake. Ini memastikan tidak ada kelompok yang memiliki kendali penuh atas apa yang dipelajari dan mempertahankan pemerintahan terdesentralisasi di seluruh jaringan.

Campuran Ahli (MoE)

Mekanisme kunci lainnya adalah model Mixture of Experts (MoE). Dalam model ini, Bittensor memanfaatkan beberapa jaringan saraf, masing-masing mengkhususkan diri dalam aspek data yang berbeda. Model-model ahli ini berkolaborasi ketika data baru diperkenalkan, menggabungkan pengetahuan khusus mereka untuk menghasilkan prediksi kolektif. Pendekatan ini memungkinkan Bittensor untuk menangani masalah kompleks dengan lebih efektif dibandingkan model individual mana pun.

Mekanisme Insentif

Bittensor juga memiliki struktur mekanisme insentif yang unik. Setiap subnet di dalam Bittensor memiliki mekanisme insentifnya sendiri, yang mendorong perilaku para penambang subnet dan mengatur konsensus di antara para validator subnet. Mekanisme ini analog dengan fungsi kehilangan dalam pembelajaran mesin, mengarahkan perilaku para penambang subnet menuju hasil yang diinginkan dan memberikan insentif untuk perbaikan berkelanjutan dan hasil berkualitas tinggi.

Bukti Kecerdasan

Proof of Intelligence adalah mekanisme konsensus unik yang digunakan oleh Bittensor. Ini memberikan imbalan kepada node dalam jaringan untuk berkontribusi dengan model dan output pembelajaran mesin yang berharga. Berbeda dengan mekanisme tradisional Proof of Work (PoW) atau Proof of Stake (PoS) yang bergantung pada kekuatan komputasi atau investasi finansial, Proof of Intelligence memprioritaskan kontribusi intelektual dari node. Ini menyelaraskan sistem imbalan jaringan dengan misi inti untuk memajukan kecerdasan mesin.

Node dalam jaringan Bittensor diharuskan untuk mendaftar dan berpartisipasi dalam proses konsensus. Mereka melakukannya dengan menyelesaikan tantangan proof of work (POW) atau membayar biaya. Setelah mendaftar, mereka menjadi bagian dari subnet dan berkontribusi pada kecerdasan kolektif jaringan. Validator kemudian menilai nilai model pembelajaran mesin dan output yang diberikan oleh node-node ini, memastikan kualitas dan integritas aset intelektual jaringan.

Mekanisme ini adalah pusat dari visi Bittensor tentang pasar pembelajaran mesin yang terdesentralisasi, di mana kecerdasan adalah mata uang utama dan inovasi terus-menerus diinsentifkan. Ini mewakili pergeseran signifikan dari mekanisme konsensus blockchain tradisional, menempatkan fokus pada kemajuan teknologi AI dan pembelajaran mesin.

Subnets

Subnet adalah blok bangunan dari Bittensor, berfungsi sebagai pasar komoditas terdesentralisasi di bawah sistem token yang terpadu. Setiap subnet memiliki domain atau topik tertentu dan terdiri dari node yang terdaftar serta model pembelajaran mesin yang terkait. Validator dalam subnet ini memainkan peran penting dalam menjaga integritas dan kualitas data serta model yang dipertukarkan dalam jaringan.

Bersama-sama, mekanisme ini memastikan bahwa Bittensor tetap menjadi platform yang terdesentralisasi, kolaboratif, dan inovatif untuk mengembangkan model AI dan pembelajaran mesin. Dengan memberikan insentif untuk berpartisipasi dan memanfaatkan kecerdasan kolektif dari jaringannya, Bittensor berada di garis depan teknologi pembelajaran mesin terdesentralisasi.

Komponen Bittensor

Bittensor adalah jaringan terdesentralisasi yang menghubungkan model pembelajaran mesin daripada komputer atau server. Model-model ini, yang disebut neuron, menawarkan layanan pembelajaran mesin khusus kepada jaringan, seperti teks, gambar, audio, video, dll. Neuron-neuron ini diorganisir ke dalam kelompok yang disebut subnet, yang mendefinisikan mekanisme insentif dan domain tugas untuk setiap subnet.

Bittensor menggunakan empat komponen utama: blockchain, neuron, sinapsis, dan metagraph untuk memungkinkan protokol pembelajaran mesin terdesentralisasi. Mari kita lihat masing-masing komponen ini dan bagaimana mereka bekerja sama.

Blockchain

Blockchain Bittensor didasarkan pada kerangka Substrate, yang memungkinkan interoperabilitas dan skalabilitas. Blockchain mencatat transaksi dan interaksi antara node di jaringan, serta aturan tata kelola dan konsensus. Blockchain juga memungkinkan penciptaan dan distribusi token $TAO, yang merupakan mata uang asli Bittensor.

Neuron

Neuron adalah node di jaringan yang menjalankan model pembelajaran mesin dan menawarkan layanan pembelajaran mesin kepada jaringan. Setiap neuron memiliki identitas unik dan kunci publik, yang terdaftar di blockchain. Setiap neuron juga memiliki file konfigurasi yang menentukan jenis model pembelajaran mesin, format input dan output, nomor port, dan parameter lainnya.

Sinapsis

Sinapsis adalah hubungan antara neuron yang memungkinkan pertukaran informasi dan kolaborasi. Setiap sinapsis memiliki bobot yang mewakili kekuatan dan kualitas koneksi. Bobot ditentukan oleh metagraph, yang merupakan kecerdasan kolektif jaringan. Sinapsis juga memiliki biaya dan imbalan, yang dinyatakan dalam token $TAO. Biaya adalah jumlah $TAO yang dibayarkan oleh satu neuron kepada neuron lain untuk menggunakan layanan pembelajaran mesinnya. Imbalan adalah jumlah $TAO yang diterima oleh satu neuron dari neuron lain untuk menyediakan layanan pembelajaran mesin.

Metagraph

Metagraf mewakili topologi dan dinamika jaringan, serta kualitas dan reputasi neuron. Metagraf adalah graf terarah, di mana nodenya adalah neuron dan tepinya adalah sinapsis. Metagraf diperbarui secara berkala oleh mekanisme konsensus, yang mempertimbangkan transaksi, interaksi, dan umpan balik antara neuron. Metagraf menentukan bobot sinapsis, yang mempengaruhi biaya dan imbalan sinapsis, serta peringkat dan visibilitas neuron. Metagraf juga memungkinkan tata kelola jaringan, karena neuron dapat memberikan suara pada proposal dan perubahan menggunakan token TAO mereka.

Piagam DeleGate Bittensor

Piagam DeleGate Bittensor adalah dokumen dasar yang menguraikan prinsip-prinsip panduan dan komitmen dari entitas dan individu yang berpartisipasi dalam jaringan Bittensor. Ini adalah deklarasi oleh Yayasan Opentensor dan penandatangan lainnya yang memiliki visi tentang lanskap AI terdesentralisasi. Berikut adalah inti dari piagam tersebut:

• Poin Penentang terhadap Kontrol Terpusat: Piagam tersebut menekankan bahaya kontrol terpusat atas AI, mendukung distribusi kekuasaan untuk mencegah penyalahgunaan dan bias. Ia menegaskan bahwa tata kelola AI seharusnya berada di tangan banyak orang, bukan segelintir orang.
• Konsensus Preferensi Terdesentralisasi: Para penandatangan berkomitmen untuk menentang penyalahgunaan AI dan mempromosikan penerapan etisnya. Mereka berjanji untuk mendesentralisasi kontrol atas preferensi AI, memanfaatkan kebijaksanaan kolektif manusia untuk menavigasi pertanyaan kompleks yang diajukan oleh teknologi AI.
• Kepemilikan Terbuka: Piagam ini mendukung akumulasi kepemilikan terbuka dan tidak memerlukan izin bagi kontributor jaringan Bittensor. Prinsip ini memastikan bahwa sebanyak mungkin orang dapat mengakses, mempengaruhi, dan memiliki kepentingan dalam pengembangan AI.
• Pengembangan Sumber Terbuka: Piagam menganggap pengembangan sumber terbuka sebagai keharusan moral, memungkinkan individu untuk mengendalikan nasib mereka sendiri di masa depan AI.

Piagam DeleGate Bittensor bukan hanya sekumpulan cita-cita, tetapi sebuah komitmen untuk masa depan AI yang terdesentralisasi, terbuka, dan adil, di mana kekuasaan didistribusikan, dan potensi AI dimanfaatkan untuk kebaikan bersama.

Bagaimana Bittensor Memungkinkan Model Pembelajaran Mesin

Bittensor memungkinkan model pembelajaran mesin untuk dilatih secara kolaboratif dan diberi imbalan sesuai dengan nilai informasi yang mereka tawarkan kepada kolektif. Ini dicapai dengan menggunakan proses berikut:

• Seorang konsumen yang ingin mengakses layanan pembelajaran mesin mengirimkan kueri ke jaringan, bersama dengan pembayaran dalam token TAO.
• Jaringan mengarahkan kueri ke subnet yang sesuai berdasarkan jenis dan format kueri.
• Subnet memilih neuron terbaik untuk menjawab permintaan berdasarkan reputasi dan ketersediaan mereka.
• Neuron yang dipilih memproses kueri dan mengirimkan kembali respons mereka, bersama dengan bukti kerja.
• Konsumen menerima tanggapan dan memilih yang terbaik berdasarkan preferensi dan kriteria.
• Konsumen membayar neuron yang memberikan respons terbaik dan secara opsional memberikan umpan balik kepada jaringan.
• Jaringan memperbarui metagraf berdasarkan transaksi, interaksi, dan umpan balik, serta mendistribusikan hadiah dan hukuman kepada neuron sesuai.

Jenis Tugas dan Aplikasi Pembelajaran Mesin yang Dapat Dilakukan di Bittensor

Bittensor dapat mendukung berbagai macam tugas dan aplikasi pembelajaran mesin, seperti generasi teks atau gambar, pemrosesan bahasa alami, penglihatan komputer, dll. Beberapa contoh jenis layanan pembelajaran mesin yang dapat dilakukan di Bittensor adalah:

• Teks permintaan: Seorang konsumen dapat mengirimkan permintaan teks, seperti kalimat atau paragraf, dan menerima penyelesaian teks, seperti cerita atau esai, dari jaringan.
• Penjelasan gambar: Seorang konsumen dapat mengirimkan gambar, dan menerima keterangan yang menggambarkan konten gambar dari jaringan.
• Pengenalan suara: Seorang konsumen dapat mengirimkan klip audio, dan menerima transkrip yang mengubah ucapan menjadi teks, dari jaringan.
• Pengakuan wajah: Seorang konsumen dapat mengirimkan gambar wajah, dan menerima nama atau label yang mengidentifikasi orang dalam gambar tersebut, dari jaringan.

Ini hanyalah beberapa contoh tugas dan aplikasi pembelajaran mesin yang dapat dilakukan di Bittensor. Kemungkinan tidak terbatas, karena subnet dan model baru dapat dibuat dan ditambahkan ke jaringan, memperluas jangkauan dan keragaman layanan pembelajaran mesin yang tersedia.

Bagaimana Cara Kerja Subnets?

Sumber: Dokumen Pengembang Bittensor

Subnets adalah inti dari ekosistem Bittensor. Subnets adalah kelompok neuron yang menawarkan layanan pembelajaran mesin khusus kepada jaringan, seperti teks, gambar, audio, video, dll. Subnets juga mendefinisikan mekanisme insentif dan domain tugas untuk setiap kelompok. Subnets memungkinkan penciptaan berbagai pasar komoditas terdesentralisasi, atau kompetisi, yang terletak di bawah sistem token yang terintegrasi.

Peran dan Fungsi Subnet

Subnets memainkan peran penting dalam jaringan Bittensor, karena mereka menyediakan fungsi-fungsi berikut:

• Subnets memungkinkan pembagian tugas dan spesialisasi di antara neuron-neuron. Setiap subnet berfokus pada jenis layanan pembelajaran mesin tertentu, seperti pengolahan teks, penulisan keterangan gambar, pengenalan suara, pengenalan wajah, dan lain-lain. Ini memungkinkan neuron-neuron untuk mengoptimalkan model dan sumber daya mereka untuk domain yang dipilih, serta menawarkan layanan berkualitas tinggi dan efisien kepada jaringan.
• Subnets memungkinkan pembuatan mekanisme insentif kustom untuk setiap kelompok neuron. Setiap subnet dapat merancang dan menerapkan sistem penghargaan dan hukuman sendiri, berdasarkan kriteria dan tujuan mereka. Ini memungkinkan subnet untuk menyelaraskan insentif neuron dengan hasil yang diinginkan dari subnet, dan mendorong kolaborasi serta inovasi di antara neuron.
• Subnets memfasilitasi tata kelola dan konsensus jaringan. Setiap subnet memiliki validatornya sendiri, yang bertanggung jawab untuk memperbarui metagraph dan mengamankan jaringan. Para validator dipilih oleh anggota subnet, yang mempertaruhkan token TAO mereka untuk memilih kandidat yang mereka pilih. Para validator juga berpartisipasi dalam tata kelola jaringan, dengan mengusulkan dan memberikan suara pada perubahan serta pembaruan yang mempengaruhi jaringan.

Proses Membuat dan Bergabung dengan Subnet

Untuk membuat atau bergabung dengan subnet, Anda perlu memiliki neuron, yang merupakan node Anda di jaringan. Anda juga perlu memiliki beberapa token TAO, yang merupakan mata uang jaringan. Anda dapat mengikuti langkah-langkah ini untuk membuat atau bergabung dengan subnet:

• Untuk membuat subnet, Anda harus mendaftarkan subnet di blockchain Bittensor dengan membayar biaya dalam token TAO. Biaya akan tergantung pada permintaan dan penawaran subnet di jaringan. Anda dapat menggunakan btcli subnet create perintah untuk membuat subnet dan menentukan parameter serta detail subnet Anda, seperti nama, deskripsi, tipe, port, dll. Anda juga perlu memberikan nama dompet dan kata sandi, yang akan digunakan untuk menghasilkan kunci publik dan privat Anda untuk subnet Anda. Anda akan menerima netuid, yang merupakan pengidentifikasi unik untuk subnet Anda di jaringan.
• Untuk bergabung dengan subnet, Anda perlu terhubung ke validator subnet, yang merupakan node yang memelihara dan memperbarui metagraf subnet. Anda dapat menggunakanbtcli subnet bergabung perintah untuk bergabung dengan subnet dan menentukan netuid dari subnet yang ingin Anda gabung. Anda juga perlu memberikan nama dompet dan kata sandi, yang akan digunakan untuk menghasilkan kunci publik dan privat Anda untuk subnet Anda. Anda akan menerima pesan konfirmasi yang menunjukkan bahwa Anda telah berhasil bergabung dengan subnet.

Jenis dan Interaksi Subnet

Ada berbagai jenis subnet di jaringan Bittensor, tergantung pada jenis dan format layanan pembelajaran mesin yang mereka tawarkan. Beberapa jenis subnet yang umum adalah:

• Subnet teks: Subnet ini menyediakan layanan pemrosesan bahasa alami, seperti pemicu teks, ringkasan teks, terjemahan teks, analisis sentimen teks, dll. Subnet ini menerima dan mengembalikan teks sebagai format input dan output.
• Subnet gambar: Subnet ini menyediakan layanan visi komputer, seperti penggambaran gambar, klasifikasi gambar, segmentasi gambar, generasi gambar, dll. Subnet ini menerima dan mengembalikan gambar sebagai format input dan output.
• Subnet audio: Subnet ini menyediakan layanan pengolahan suara dan suara, seperti pengenalan suara, sintesis suara, terjemahan suara, generasi suara, dll. Subnet ini menerima dan mengembalikan klip audio sebagai format input dan output.
• Subnet video: Subnet ini menyediakan layanan pemrosesan video dan gerakan, seperti penambahan keterangan video, klasifikasi video, segmentasi video, pembuatan video, dll. Subnet ini menerima dan mengembalikan video sebagai format input dan output.

Subnet ini dapat berinteraksi satu sama lain dan dengan jaringan dengan meminta dan menyediakan layanan pembelajaran mesin, serta dengan menukar informasi dan token $TAO. Sebagai contoh, subnet teks dapat meminta layanan penjelasan gambar dari subnet gambar dengan mengirimkan gambar dan membayar beberapa token $TAO. Subnet gambar kemudian dapat mengembalikan keterangan untuk gambar tersebut, dan menerima beberapa token $TAO sebagai imbalan. Subnet teks kemudian dapat menggunakan keterangan tersebut untuk layanannya, seperti ringkasan teks atau terjemahan.

Token $TAO

Token $TAO adalah cryptocurrency asli dari jaringan Bittensor. Ini memiliki beberapa fungsi dan tujuan utama dalam ekosistem:

• Insentivisasi: Token $TAO digunakan untuk memberikan insentif kepada berbagai peserta dalam jaringan Bittensor. Penambang yang menyumbangkan sumber daya komputasi mereka untuk melakukan tugas pembelajaran mesin diberi imbalan dengan $TAO atas kontribusi mereka. Mekanisme imbalan ini mendorong penyediaan daya komputasi ke jaringan, yang sangat penting untuk proses pembelajaran mesin terdesentralisasi.
• Staking: Untuk berpartisipasi dalam jaringan sebagai penambang dan mendapatkan imbalan, peserta harus mempertaruhkan token $TAO. Staking berfungsi sebagai bentuk jaminan atau "skin in the game," yang membantu memastikan bahwa penambang termotivasi untuk bertindak demi kepentingan terbaik jaringan. Ini juga membantu mengamankan jaringan dengan membuatnya mahal bagi peserta mana pun untuk bertindak secara jahat.
• Tata Kelola: $TAO dapat digunakan dalam tata kelola jaringan Bittensor. Pemegang token mungkin dapat mengusulkan perubahan, memberikan suara pada peningkatan protokol, atau berpartisipasi dalam proses pengambilan keputusan lainnya yang mempengaruhi jaringan. Ini sejalan dengan etos terdesentralisasi dari teknologi blockchain, di mana kendali didistribusikan di antara para pemangku kepentingan alih-alih terpusat pada satu otoritas.

Tokenomi dari token $TAO dirancang untuk mencerminkan nilai dan kualitas jaringan, serta untuk mendorong kolaborasi dan inovasi di antara node-node. Tokenomi dari token $TAO didasarkan pada prinsip dan mekanisme berikut:

• Pasokan: Jumlah maksimum token TAO yang akan ada selamanya dibatasi hingga 21 juta, mencerminkan batas pasokan Bitcoin untuk mendorong kelangkaan dan mengendalikan inflasi. Saat ini, sekitar 6,39 juta token TAO sedang beredar. Token TAO dihasilkan melalui penambangan, mirip dengan Bitcoin, dengan blok baru dibuat setiap 12 detik. Setiap blok memberikan 1 token TAO sebagai imbalan untuk para penambang dan validator. Menurut laju pembuatan saat ini, sekitar 7.200 token TAO baru ditambahkan ke pasokan yang beredar setiap hari, dan ini dibagikan secara merata antara penambang dan validator. Laju penerbitan dikurangi setengahnya setelah 50% dari total pasokan telah ditambang. 'Pengurangan' ini terjadi setiap empat tahun, mengingat waktu blok 12 detik. Proses pengurangan ini akan berlanjut pada setiap tonggak 50% berikutnya dari pasokan yang tersisa hingga seluruh 21 juta token TAO beredar.
• Emisi: Emisi token TAO dilakukan melalui hadiah jaringan, yang didistribusikan kepada penambang yang menyediakan layanan pembelajaran mesin kepada jaringan. Hadiah jaringan dihitung berdasarkan nilai informasional dari layanan, yang ditentukan oleh metagraf. Hadiah jaringan juga disesuaikan oleh faktor kesulitan berdasarkan aktivitas jaringan dan total token yang dipertaruhkan. Tingkat emisi token TAO dirancang untuk mengikuti kurva logaritmik, yang berarti bahwa emisi akan menurun seiring waktu saat jaringan matang dan permintaan meningkat.
• Pembakaran: Pembakaran token TAO dilakukan melalui biaya jaringan, yang dibayar oleh konsumen yang mengakses layanan pembelajaran mesin dari jaringan. Biaya jaringan dihitung berdasarkan biaya layanan, yang ditentukan oleh metagraph. Biaya jaringan juga disesuaikan oleh faktor permintaan, yang didasarkan pada aktivitas jaringan dan total token yang beredar. Tingkat pembakaran token TAO dirancang untuk mengikuti kurva eksponensial, yang berarti bahwa pembakaran akan meningkat seiring waktu seiring pertumbuhan jaringan dan penurunan pasokan.

Pendiri Bittensor

Para pendiri Bittensor adalah individu berbakat yang telah berkumpul untuk mengembangkan dan memajukan proyek Bittensor, yang bertujuan untuk merevolusi bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Setiap pendiri membawa keahlian dan pengalaman unik mereka di bidang terkait, berkontribusi pada kesuksesan proyek tersebut. Para pendiri adalah:

• Jacob Steeves: Jacob adalah CEO dan co-founder Bittensor. Dia memiliki latar belakang dalam penelitian pembelajaran mesin dan mendirikan Bittensor untuk mendesentralisasi AI. Dia sebelumnya telah bekerja untuk merek seperti Google dan Knowm.
• Ala Shaabana: Ala adalah salah satu pendiri Bittensor. Dia memiliki gelar Ph.D. dalam pembelajaran mesin. Sebelum membangun Bittensor, dia bekerja sebagai asisten profesor di Universitas Toronto, Kanada.

Apakah Bittensor $TAO merupakan Investasi yang Baik?

Bittensor $TAO adalah cryptocurrency yang menggerakkan jaringan Bittensor, sebuah protokol pembelajaran mesin terdesentralisasi. $TAO digunakan untuk memberikan imbalan kepada node yang menyediakan layanan pembelajaran mesin ke jaringan, untuk mengamankan jaringan, dan untuk memungkinkan tata kelola. $TAO memiliki pasokan terbatas sebanyak 21 juta token, dan pasokan serta permintaan jaringan menentukan harganya.

$TAO juga memiliki banyak potensi dan nilai, karena didukung oleh proyek yang revolusioner dan inovatif. Bittensor bertujuan untuk menciptakan jaringan pembelajaran mesin yang global, terdesentralisasi, dan terinsentif untuk mentransformasi pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Bittensor telah menunjukkan hasil dan pencapaian yang menjanjikan, seperti meluncurkan mainnet-nya, menarik perhatian dan minat, serta menerima dukungan dan pendanaan. Bittensor juga telah menetapkan beberapa tujuan dan rencana ambisius untuk masa depan, seperti memperluas dan mendiversifikasi jaringannya, memperbaiki dan mengoptimalkan jaringannya, serta mengembangkan dan melibatkan komunitasnya.

Oleh karena itu, $TAO adalah investasi yang baik bagi mereka yang percaya pada visi dan misi Bittensor, dan bersedia mengambil risiko serta memegang token tersebut dalam jangka panjang. Seperti biasa, investor harus melakukan penelitian dan uji tuntas mereka sendiri sebelum berinvestasi dalam cryptocurrency apa pun, dan hanya berinvestasi apa yang mereka mampu untuk kehilangan.

Cara Membeli $TAO di Gate

Untuk membeli token $TAO di Gate, ikuti langkah-langkah ini:

• Kunjungi the Situs web Gate.io dan buat akun dengan email dan kata sandi Anda.
• Setor beberapa dana ke akun Gate Anda.
• Tukarkan dana Anda untuk token $TAO dengan memilihTAO/USDT pasangan, dan memasukkan jumlah dan harga.

Ambil Tindakan pada $TAO

Cek harga $XPRT hari ini dan mulai trading pasangan mata uang favorit Anda:

• TAO/USDT