의견: 비텐서에는 몇 가지 심각한 결함이 있습니다. 실패로 끝날까요?

저자: Teng Yan, 전 델파이 디지털의 NFT 연구 책임자, 0xjs@GoldenFinance 번역

저는 탈중앙화된 집단 지성의 아이디어에 매료되어 최근 도메인별 AI 네트워크를 시작하는 부트스트랩으로 비텐서 모델을 탐구하고 있습니다.

그러나 저는 Bittensor에서 몇 가지 심각한 결함을 발견했습니다. 제가 발견한 것은 충격적이었고 저를 멈추게 했습니다.

Bittensor 간략한 리뷰

출처: bittensor.com

Bittensor는 AI 모델을 위한 탈중앙화된 인센티브 네트워크로 운영됩니다.

32개의 서브넷에서 채굴자는 특정 기준에 따라 경쟁하는 AI 모델을 배포합니다. 그런 다음 검증자가 이러한 결과물을 평가하고 순위를 매기면 채굴자는 상대적 성과에 따라 TAO 토큰을 얻습니다. 현재 이러한 서브넷은 텍스트 생성, 이미지 생성, 텍스트 음성 변환, 모델 미세 조정과 같은 작업을 처리하고 있습니다.

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"AI 모델을 위한 경마": DALL-E 2를 사용하여 생성된 이미지

요약하면 다음과 같습니다. 인공지능 모델을 위한 경마대회입니다. 최고의 말(모델)이 가장 큰 보상을 받습니다.

여기서 중요한 아이디어는 금전적 인센티브가 자연스럽게 최고의 성과를 내는 모델과 혁신가들을 가장 관련성이 높은 하위 네트워크로 끌어들인다는 것입니다.

저는 작년 11월에 처음으로 비트센서에 대한 초기 생각을 공유했습니다. 그 이후로 비텐서는 크립토 트위터의 사랑이자 탈중앙화 AI 운동의 기수로 성장했습니다. 현재 비트센서의 시가총액은 28억 달러, 완전 희석된 가치는 85억 달러에 달합니다.

앞에 놓인 험난한 길

제 생각에 비텐서의 가장 큰 문제는 다음과 같습니다.

1. 수평적 경제가 깨졌다

올바르게 구현된다면 서브넷 내에서 인센티브 중심의 경쟁을 통해 최상의 결과물을 만들어내는 것이 합리적입니다.

굵은 글씨로 대문자로 표시된 "만약"에 주목하세요.

인센티브 게임, 릴레이 마이닝, 진정한 올바른 출력에 대한 검증자의 지식과 같은 문제가 있습니다. 이러한 문제는 충분한 연구와 실험을 통해 해결될 수 있다고 생각합니다. 일부 서브넷은 릴레이 마이닝과 기타 잘못된 행동을 막기 위해 조치를 취하거나 표준을 수정했습니다.

그러나 경쟁이 수평적으로 확장되면 경제 모델이 무너지기 시작합니다.

서브넷은 인플레이션 보상을 더 많이 할당받기 위해 서로 경쟁해야 합니다. 이는 동적 TAO가 구현되면 더욱 분명해질 것입니다(서브넷은 자체 동적 토큰을 갖게 되고 토큰 보유자는 서브넷 간의 보상 분배에 영향을 미칠 수 있습니다)

이것은 다음과 같은 질문을 제기합니다:

TAO 보유자는 다른 서브넷이 비트코인 네트워크에 가져오는 경제적 가치를 어떻게 비교해야 할까요? 예를 들어,

(1) 텍스트 음성 변환 모델(서브넷 3) 대

(2) 엑스레이 질병 검진을 위한 시각적 모델?

각 경우에서 생성되는 값은 완전히 다릅니다. 이를 여러 가지 방법으로 설명할 수 있지만 정답은 결코 확정적이지 않습니다. 각 하위 네트워크의 가치 기여도를 결정하기 위해 시장의 힘에 의존하는 것은 장기적인 전략 개발에 최적이 아닙니다.

애플이 개발해야 할 다음 제품에 대해 모든 AAPL 주주가 투표하는 것과 마찬가지입니다.

2. 서브넷의 경쟁 과제

비트센서 서브넷이 일반적인 이미지 및 텍스트 생성과 같은 기본적인 생성 AI 작업에서 경쟁력이 있는지 의문입니다. 이미 이러한 분야에서 뛰어난 오픈 소스 프로젝트가 다수 존재하며, 종종 평판, 연구 기여도, 공공 서비스를 기반으로 합니다.

예를 들어 Meta에서 오픈 소스 도구로 공개한 강력한 대규모 언어 모델(LLM)인 Llama-3을 생각해 보세요. Llama-3의 개발에 수십억 달러가 투자되었음에도 불구하고 여전히 무료로 제공되며 커뮤니티의 강력한 지지를 받고 있습니다. 지난 주 출시 이후 Huggingface에서 50만 회 이상 다운로드되었습니다.

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벤치마크 비교에 따르면 Llama-3와 같은 오픈 소스 LLM은 이미 동급 최고 수준이며 OpenAI의 GPT-4와 같은 독점 모델과 거의 대등한 수준입니다.

현재까지는 비텐서 서브넷이 기존 오픈 소스 모델을 능가하는 결과나 기능을 달성한 것을 보지 못했습니다. 또한 기존 벤치마크를 능가한다는 증거도 보지 못했습니다. 언젠가는 스스로에게 물어봐야 할 것입니다.

3. 스마트넷은 운영 비용이 많이 든다

스마트넷은 네트워크 운영을 위해 기본 토큰인 TAO에 크게 의존합니다. 채굴자들은 주로 계산 차익 거래 기회를 발견했을 때, 특히 채굴 보상이 계산 비용을 초과할 때 네트워크에 참여합니다.

TAO에 대한 수요는 (1) 투기꾼(여기서는 다루지 않는 수많은 웜)

(2) 더 많은 비텐서 서브넷의 추가 또는 채굴자 또는 검증자가 되려는 수요의 증가에 따라 달라집니다. 그러나 이러한 성장은 기존 참여자들의 동기를 떨어뜨리는 경향이 있습니다. 토큰 가격이 하락하면 채굴자/검증자의 단위당 경제성이 압박을 받으면서 네트워크 활동이 반사적으로 감소할 수 있습니다.

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출처: taostats.io

비트센서는 운영 비용이 비싸서 서브넷 소유자 + 채굴자 + 인증자에게 하루에 7,200달러를 지불합니다. TAO를 지불합니다. 이는 하루에 약 320만 달러, 연간 12억 달러에 해당하는 금액입니다.

그렇다면 이 돈의 출처가 어디일까요? 주로 투기꾼들이죠. 하지만 비텐서가 1년에 12억 달러의 가치를 창출할 수 있을까요? 이미 그 가치보다 훨씬 더 높은 가격에 거래되고 있을지도 모릅니다.

4. 투명성

비텐서는 어느 정도의 탈중앙화를 제공하지만, 오픈소스가 아니라는 점에 주목할 필요가 있습니다. 누구나 서브넷에 참여할 수 있지만, 내부 메커니즘이 투명하지 않기 때문에 사용자는 다음과 같은 사항에 대한 가시성이 제한됩니다.

• 채굴자들은 무엇을 하고 있나요?

• 어떤 알고리즘을 실행하고 있나요?

• 최종 결과는 어떻게 생성되나요?

이러한 투명성 부족은 많은 개발자가 기본 추론 과정을 명확히 이해해야 하기 때문에 서브넷 출력을 사용하여 개발된 애플리케이션의 다양성을 제한할 수 있습니다.

몇 가지 생각

저는 비텐서에 반대할 생각은 없습니다. 사실 저는 비텐서가 새롭게 떠오르는 암호화폐와 인공지능 분야에서 가장 흥미로운 실험 중 하나라고 생각합니다.

비텐서는 비전을 중심으로 똑똑한 사람들을 모으는 데 성공했습니다. 향후 많은 프로젝트에 영감을 줄 수 있습니다. 그러나 비텐서가 실제 성공의 기회를 잡으려면 현재의 과제를 정면으로 해결하지 않으면 투기적 과대광고의 무덤에서 길을 잃을 것입니다.

마무리 생각:

• 네트워크 내의 모든 서브넷이 서로 관련이 없는 다양한 업무에 분산되어 있지 않고 분야별로 특화되어 있다면 더 큰 시너지 효과를 얻을 수 있을 것입니다.

• 예를 들어 '게놈 연구/약물 발견을 위한 비트센서'나 '금융/트레이딩을 위한 비트센서'를 상상해볼 수 있습니다. 이는 실제로 매우 잘 이루어질 수 있습니다. 이러한 비전 조율은 경제적 결속력, 전략적 방향 및 비즈니스 개발 노력을 촉진합니다.

• (현재 상태의) 비텐서의 경제 모델은 많은 관심을 끌지는 못하지만 타깃 인센티브의 혜택을 받을 수 있는 AI의 생태적 틈새에 가장 적합할 수 있습니다. 잠재적인 응용 분야에는 토큰 가격 예측과 같은 암호화폐 관련 작업이 포함됩니다.

결론적으로, 저는 AI의 탈중앙화가 전 세계에서 특히 오픈 소스 이니셔티브를 통해 대기업의 글로벌 지배력과 균형을 맞추고 혁신을 촉진하는 매우 중요한 역할을 한다고 굳게 믿습니다. 향후 포스팅에서 제 생각에 대해 자세히 설명하겠습니다.