作者：Chloe Zheng

根据红杉资本2023年的研究，85%的开发者更倾向于对现有模型进行微调，而非从零开始训练。近期趋势进一步验证了这一点：DeepSeek开源其模型，并引入模型蒸馏技术，通过教师模型（大型模型）将推理逻辑传递给学生模型（小型模型），以优化知识压缩和性能保留。类似地，OpenAI的ChatGPT O3版本也强调了后期训练和强化学习。Bittensor提供了一个开放的、去中心化的平台，支持AI模型的协作与共享。2024年7月，Bittensor与Cerebras发布了BTLM-3b-8k开源大型语言模型（LLM），在Hugging Face上获得了超过16,000次下载，充分体现了Bittensor的技术能力。

尽管Bittensor于2021年上线，但在2024年Q4的AI Agent热潮中几乎未曾亮相，代币价格也一直停滞不前。2025年2月13日，Bittensor推出了dTAO升级，旨在优化代币发行、提高公平性并增加流动性。这一变化类似于Virtuals Protocol推出AI Agent LaunchPad，其影响导致$VIRTUAL的市值在2024年飙升了50倍。

报告《dTAO与Bittensor的演进：通过市场驱动的激励重塑开源AI生态》深入分析了2月13日完成的dTAO升级对Bittensor生态系统的影响，重点探讨了其架构创新、经济模型和整体生态动态。

Bittensor系统中的账户数量增加了100%，从2024年初的100,000个增长到接近200,000个

Bittensor 系统由以下三个主要模块组成：

• Subtensor 平行链及其 EVM 兼容层（tao evm）：Subtensor 是基于 Polkadot 的 Substrate SDK 开发的 Layer1 区块链，负责管理 Bittensor 网络的区块链层。其 EVM 兼容层（tao evm）允许开发者在网络上部署和运行以太坊智能合约，增强了系统的可扩展性和兼容性。Subtensor 区块链每隔 12 秒出块一次，每个区块产生一枚 TAO 代币。此外，Subtensor 记录子网中的关键活动，包括验证者的评分权重和质押代币数量。每隔 360 个区块（约 72 分钟），通过 Yuma 共识算法计算 64 个子网获得的代币（Emissions）。

• 子网（Subnets）：Bittensor 网络包含 64 个子网，每个子网专注于特定类型的 AI 模型或应用场景。这种模块化结构提升了网络的效率和性能，促进了不同 AI 模型的专业化发展。每个子网的激励机制由子网所有者制定，决定代币在矿工和验证者之间的分配方式。例如，子网 1 由 Opentensor Foundation 运营，任务为文本提示（Text Prompting）。在该子网中，验证者提供类似 ChatGPT 的提示，矿工根据提示进行回答，验证者根据矿工回答的质量进行排序，定期更新权重并上传到 Subtensor 区块链。区块链每隔 360 个区块进行一次 Yuma 共识计算，并分配子网的代币释放。

  
  

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