Mises à jour les plus récentes de 2025

Depuis sa création, le réseau Bittensor a montré une croissance et un développement remarquables. En 2025, TAO s'est fermement établi comme une cryptomonnaie de premier plan, occupant actuellement la 29e place sur le marché mondial avec un prix de 455,37 USD. La capitalisation boursière s'élève à 3,97 milliards de dollars, avec 8,72 millions de tokens TAO en circulation, représentant 41,54 % de l'offre maximale.

Performance du marché

TAO a démontré un mouvement de prix significatif depuis son lancement :

• Prix actuel : 455,37 $ USD
• Volume de trading sur 24 heures : 162 221 408 $ USD
• Changement de prix sur 24 heures : -2,77 %
• Capitalisation boursière : 3 972 524 296 $ USD

Le jeton a montré une croissance remarquable par rapport à son point bas historique, tout en maintenant une position de marché solide :

Évolution et adoption du réseau

Le réseau Bittensor a connu une croissance substantielle en matière d'adoption et de développement. La plateforme propose désormais des ressources complètes, y compris un explorateur de blocs officiel sur bittensor.com, améliorant la transparence et l'accessibilité pour les utilisateurs et les développeurs.

La communauté entourant Bittensor a considérablement évolué, obtenant un score communautaire de 3,7. Cela reflète la participation active et l'engagement des développeurs, des validateurs et des utilisateurs au sein de l'écosystème. Le réseau continue d'attirer l'attention grâce à son approche innovante de l'apprentissage automatique décentralisé.

Classification technique et intégration de l'écosystème

Bittensor s'est établi dans plusieurs catégories clés de la blockchain :

• IA & Big Data
• DePIN (Réseaux d'Infrastructure Physique Décentralisée)
• IA générative

Cette classification reflète l'objectif du projet de créer une infrastructure décentralisée pour les applications d'IA et d'apprentissage automatique. Le jeton TAO a obtenu un solide soutien multi-plateforme, avec une intégration dans les principaux portefeuilles de cryptomonnaies, y compris Gate Wallet et Trust Wallet, le rendant plus accessible à un public plus large.

Projets comparables

Alors que l'espace IA décentralisé continue d'évoluer, plusieurs projets ont émergé comme des alternatives comparables ou des systèmes complémentaires à Bittensor :

Ces projets, avec Bittensor, représentent l'écosystème croissant des solutions d'IA décentralisées sur la technologie blockchain, chacun abordant différents aspects du défi.

Accessibilité au trading

Gate a amélioré les options de trading pour TAO, offrant une liquidité et des paires de trading améliorées. Au-delà de la paire principale TAO/USDT, TAO peut désormais être échangé contre plusieurs devises, offrant une plus grande flexibilité pour les traders et les investisseurs sur divers marchés.

Le ratio du volume de négociation par rapport à la capitalisation boursière s'établit à 4,08 %, ce qui indique une activité de négociation saine par rapport à la capitalisation boursière globale du jeton. Ce profil de liquidité favorise une découverte des prix plus fluide et réduit le glissement pour les traders.

Le score de complétude des données de 72 % suggère que, bien qu'une information complète soit disponible sur le projet, il reste des opportunités pour une plus grande transparence et divulgation d'informations à mesure que la plateforme continue de mûrir.

Alors que Bittensor continue de développer sa technologie et d'élargir son écosystème, il reste un projet significatif à l'intersection de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de la technologie blockchain, pionnier d'une approche décentralisée du développement et du déploiement de l'IA.

L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle transforment le monde de manière sans précédent. Les applications de l'apprentissage automatique sont omniprésentes, des voitures autonomes aux assistants intelligents, du diagnostic médical au divertissement. Cependant, malgré les avancées rapides et les innovations dans ce domaine, de nombreux défis et limitations entravent encore le plein potentiel de l'apprentissage automatique.

L'un des principaux défis est la nature centralisée et cloisonnée des plateformes et systèmes d'apprentissage automatique. La plupart des modèles et des données d'apprentissage automatique sont contrôlés par quelques grandes entreprises et institutions, créant des problèmes tels que la confidentialité des données, la sécurité, les biais et l'accès. De plus, la plupart des modèles d'apprentissage automatique sont formés de manière isolée, sans bénéficier de l'intelligence collective et de la diversité des autres modèles et sources de données.

Bittensor est un protocole peer-to-peer qui vise à créer un réseau mondial, décentralisé et incitatif d'apprentissage automatique. Bittensor permet aux modèles d'apprentissage automatique de s'entraîner de manière collaborative et d'être récompensés en fonction de la valeur informationnelle qu'ils apportent à l'ensemble. Bittensor offre également un accès ouvert et une participation à quiconque souhaite rejoindre le réseau et contribuer avec ses modèles d'apprentissage automatique et ses données.

Qu'est-ce que Bittensor ?

Bittensor est un protocole pair à pair pour des sous-réseaux décentralisés axés sur l'apprentissage automatique. Un sous-réseau est un groupe de nœuds qui offrent des services d'apprentissage automatique spécialisés au réseau, tels que le texte, l'image, l'audio, la vidéo, etc. Par exemple, un sous-réseau de texte peut fournir des services de traitement du langage naturel, tels que la traduction, le résumé, l'analyse des sentiments, etc.

La vision de Bittensor est de créer un réseau mondial, décentralisé et incitatif d'apprentissage automatique où chacun peut rejoindre et contribuer ses modèles et données d'apprentissage automatique, et être récompensé en fonction de la valeur informative qu'il offre à la collectivité. Bittensor vise à surmonter les limites et les défis des plateformes et systèmes d'apprentissage automatique actuels, tels que la centralisation, les silos, la confidentialité, la sécurité, le biais et l'accès.

Comment fonctionne Bittensor ?

Bittensor est un réseau décentralisé qui révolutionne la manière dont les modèles d'apprentissage automatique sont créés, partagés et incités. Il fonctionne de manière pair-à-pair, formant un écosystème mondial où les modèles d'IA collaborent pour former un réseau neuronal. Cette section explore les mécanismes qui permettent à Bittensor de fonctionner efficacement.

Consensus Yuma

Au cœur de l'opération de Bittensor se trouve le Consensus Yuma. Ce mécanisme de consensus est conçu pour permettre aux propriétaires de sous-réseaux d'écrire leurs propres mécanismes d'incitation, permettant aux validateurs de sous-réseaux d'exprimer leurs préférences subjectives sur ce que le réseau devrait apprendre. Le Consensus Yuma fonctionne en récompensant les validateurs de sous-réseaux avec des dividendes pour la production d'évaluations de valeur de mineur qui s'alignent sur les évaluations subjectives produites par d'autres validateurs de sous-réseaux, pondérées par le montant de mise. Cela garantit qu'aucun groupe n'a un contrôle total sur ce qui est appris et maintient une gouvernance décentralisée à travers le réseau.

Mélange d'experts (MoE)

Un autre mécanisme clé est le modèle Mixture of Experts (MoE). Dans ce modèle, Bittensor utilise plusieurs réseaux de neurones, chacun spécialisé dans un aspect différent des données. Ces modèles experts collaborent lorsqu de nouvelles données sont introduites, combinant leurs connaissances spécialisées pour générer une prédiction collective. Cette approche permet à Bittensor de résoudre des problèmes complexes plus efficacement que ne le pourrait un modèle individuel.

Mécanismes d'incitation

Bittensor présente également une structure unique de mécanisme d'incitation. Chaque sous-réseau au sein de Bittensor a son propre mécanisme d'incitation, qui influence le comportement des mineurs de sous-réseau et régit le consensus parmi les validateurs de sous-réseau. Ces mécanismes sont analogues aux fonctions de perte en apprentissage automatique, orientant le comportement des mineurs de sous-réseau vers des résultats souhaitables et incitant à une amélioration continue et à des résultats de haute qualité.

Preuve d'intelligence

La Preuve d'Intelligence est un mécanisme de consensus unique utilisé par Bittensor. Il récompense les nœuds au sein du réseau pour leur contribution de modèles et de résultats d'apprentissage machine précieux. Contrairement aux mécanismes traditionnels de Preuve de Travail (PoW) ou de Preuve de Participation (PoS) qui reposent sur la puissance de calcul ou la participation financière, la Preuve d'Intelligence privilégie les contributions intellectuelles des nœuds. Cela aligne le système de récompenses du réseau avec sa mission principale d'avancement de l'intelligence machine.

Les nœuds du réseau Bittensor doivent s'enregistrer et participer au processus de consensus. Ils le font en résolvant un défi de preuve de travail (POW) ou en payant des frais. Une fois enregistrés, ils font partie d'un sous-réseau et contribuent à l'intelligence collective du réseau. Les validateurs évaluent ensuite la valeur des modèles d'apprentissage automatique et des résultats fournis par ces nœuds, garantissant la qualité et l'intégrité des actifs intellectuels du réseau.

Ce mécanisme est central à la vision de Bittensor d'un marché décentralisé d'apprentissage automatique, où l'intelligence est la principale monnaie et l'innovation est continuellement incitée. Il représente un changement significatif par rapport aux mécanismes de consensus blockchain traditionnels, plaçant l'accent sur l'avancement des technologies d'IA et d'apprentissage automatique.

Sous-réseaux

Les sous-réseaux sont les éléments constitutifs de Bittensor, fonctionnant comme des marchés de commodités décentralisés sous un système de jetons unifié. Chaque sous-réseau a un domaine ou un sujet spécifique et se compose de nœuds enregistrés et de modèles d'apprentissage automatique associés. Les validateurs au sein de ces sous-réseaux jouent un rôle crucial dans le maintien de l'intégrité et de la qualité des données et des modèles échangés au sein du réseau.

Ensemble, ces mécanismes garantissent que Bittensor reste une plateforme décentralisée, collaborative et innovante pour le développement de modèles d'IA et d'apprentissage automatique. En incitant à la participation et en tirant parti de l'intelligence collective de son réseau, Bittensor se positionne à l'avant-garde de la technologie d'apprentissage automatique décentralisée.

Composants de Bittensor

Bittensor est un réseau décentralisé qui connecte des modèles d'apprentissage automatique plutôt que des ordinateurs ou des serveurs. Ces modèles, appelés neurones, offrent des services d'apprentissage automatique spécialisés au réseau, tels que le texte, l'image, l'audio, la vidéo, etc. Les neurones sont organisés en groupes appelés sous-réseaux, qui définissent le mécanisme d'incitation et le domaine de tâche pour chaque sous-réseau.

Bittensor utilise quatre composants majeurs : la blockchain, les neurones, les synapses et le métagrafe pour permettre le protocole d'apprentissage machine décentralisé. Examinons chacun de ces composants et comment ils fonctionnent ensemble.

La Blockchain

La blockchain de Bittensor est basée sur le framework Substrate, qui permet l'interopérabilité et l'évolutivité. La blockchain enregistre les transactions et les interactions entre les nœuds du réseau, ainsi que les règles de gouvernance et de consensus. La blockchain permet également la création et la distribution du token $TAO, qui est la monnaie native de Bittensor.

Les Neurons

Les neurones sont les nœuds du réseau qui exécutent des modèles d'apprentissage automatique et offrent des services d'apprentissage automatique au réseau. Chaque neurone possède une identité unique et une clé publique, qui sont enregistrées sur la blockchain. Chaque neurone a également un fichier de configuration qui spécifie le type de modèle d'apprentissage automatique, les formats d'entrée et de sortie, le numéro de port et d'autres paramètres.

Les synapses

Les synapses sont les connexions entre les neurones qui permettent l'échange d'informations et la collaboration. Chaque synapse a un poids qui représente la force et la qualité de la connexion. Les poids sont déterminés par le métagraphe, qui est l'intelligence collective du réseau. Les synapses ont également un coût et une récompense, qui sont exprimés en tokens $TAO. Le coût est le montant de $TAO qu'un neurone paie à un autre neurone pour utiliser son service d'apprentissage automatique. La récompense est le montant de $TAO qu'un neurone reçoit d'un autre neurone pour fournir son service d'apprentissage automatique.

Le Metagraph

Le métagraphe représente la topologie et la dynamique du réseau, ainsi que la qualité et la réputation des neurones. Le métagraphe est un graphe orienté, où les nœuds sont les neurones et les arêtes sont les synapses. Le métagraphe est mis à jour périodiquement par un mécanisme de consensus, qui prend en compte les transactions, interactions et retours d'expérience entre les neurones. Le métagraphe détermine les poids des synapses, qui affectent le coût et la récompense des synapses, ainsi que le classement et la visibilité des neurones. Le métagraphe permet également la gouvernance du réseau, car les neurones peuvent voter sur des propositions et des changements en utilisant leurs tokens TAO.

La Charte DeleGate de Bittensor

La Charte DeleGate de Bittensor est un document fondamental qui définit les principes directeurs et les engagements des entités et des individus participant au réseau Bittensor. C'est une déclaration de la Fondation Opentensor et d'autres signataires qui partagent la vision d'un paysage d'intelligence artificielle décentralisé. Voici les principes fondamentaux de la charte :

• Contrepoint au contrôle centralisé : La charte souligne les dangers du contrôle centralisé sur l'IA, plaidant pour une répartition du pouvoir afin de prévenir les abus et les biais. Elle affirme que la gouvernance de l'IA devrait être entre les mains de nombreux acteurs, et non de quelques-uns.
• Consensus de Préférence Décentralisée : Les signataires s'engagent à s'opposer à l'utilisation abusive de l'IA et à promouvoir son application éthique. Ils promettent de décentraliser le contrôle sur les préférences de l'IA, en s'appuyant sur la sagesse humaine collective pour naviguer dans les questions complexes posées par la technologie de l'IA.
• Propriété Ouverte : La charte soutient l'accumulation de propriété ouverte et sans autorisation pour les contributeurs au réseau Bittensor. Ce principe garantit que le plus grand nombre possible de personnes puisse accéder, influencer et avoir un intérêt dans le développement de l'IA.
• Développement Open Source : La charte considère le développement open source comme un impératif moral, permettant aux individus de contrôler leur propre destin dans le futur de l'IA.

La Charte DeleGate de Bittensor n'est pas seulement un ensemble d'idéaux, mais un engagement envers un avenir IA décentralisé, ouvert et équitable, où le pouvoir est distribué et le potentiel de l'IA est exploité pour le bien commun.

Comment Bittensor permet aux modèles d'apprentissage automatique

Bittensor permet aux modèles d'apprentissage automatique de s'entraîner de manière collaborative et d'être récompensés en fonction de la valeur informative qu'ils offrent au collectif. Cela est réalisé grâce au processus suivant :

• Un consommateur qui souhaite accéder à un service d'apprentissage machine envoie une requête au réseau, accompagnée d'un paiement en tokens TAO.
• Le réseau achemine la requête vers le sous-réseau approprié en fonction du type et du format de la requête.
• Le sous-réseau sélectionne les meilleures neurones pour répondre à la requête en fonction de leur réputation et de leur disponibilité.
• Les neurones sélectionnés traitent la requête et renvoient leurs réponses, accompagnées d'une preuve de travail.
• Le consommateur reçoit les réponses et choisit la meilleure en fonction de ses préférences et de ses critères.
• Le consommateur paie le neurone qui fournit la meilleure réponse et donne éventuellement des retours au réseau.
• Le réseau met à jour le métagraphe en fonction des transactions, des interactions et des retours, et distribue les récompenses et les pénalités aux neurones en conséquence.

Types de tâches et d'applications d'apprentissage automatique pouvant être effectuées sur Bittensor

Bittensor peut prendre en charge un large éventail de tâches et d'applications d'apprentissage automatique, telles que la génération de texte ou d'images, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, etc. Quelques exemples des types de services d'apprentissage automatique qui peuvent être effectués sur Bittensor sont :

• Texte d'invite : Un consommateur peut envoyer une invite textuelle, comme une phrase ou un paragraphe, et recevoir une complétion textuelle, comme une histoire ou un essai, du réseau.
• Légende d'image : Un consommateur peut envoyer une image et recevoir une légende qui décrit le contenu de l'image depuis le réseau.
• Reconnaissance vocale : Un consommateur peut envoyer un clip audio et recevoir une transcription qui convertit la parole en texte, depuis le réseau.
• Reconnaissance faciale : Un consommateur peut envoyer une image de visage et recevoir un nom ou une étiquette qui identifie la personne sur l'image, depuis le réseau.

Voici quelques exemples de tâches et d'applications d'apprentissage automatique qui peuvent être effectuées sur Bittensor. Les possibilités sont infinies, car de nouveaux sous-réseaux et modèles peuvent être créés et ajoutés au réseau, élargissant ainsi la portée et la diversité des services d'apprentissage automatique disponibles.

Comment fonctionnent les sous-réseaux ?

Source : Document de Développeur Bittensor

Les sous-réseaux sont au cœur de l'écosystème Bittensor. Les sous-réseaux sont des groupes de neurones qui offrent des services d'apprentissage automatique spécialisés au réseau, tels que le texte, l'image, l'audio, la vidéo, etc. Les sous-réseaux définissent également le mécanisme d'incitation et le domaine de tâche pour chaque groupe. Les sous-réseaux permettent la création de divers marchés de commodités décentralisés, ou compétitions, qui se situent sous un système de jetons unifié.

Le Rôle et la Fonction des Sous-réseaux

Les sous-réseaux jouent un rôle crucial dans le réseau Bittensor, car ils fournissent les fonctions suivantes :

• Les sous-réseaux permettent la division du travail et la spécialisation parmi les neurones. Chaque sous-réseau se concentre sur un type spécifique de service d'apprentissage automatique, tel que la rédaction de texte, la légende d'images, la reconnaissance vocale, la reconnaissance faciale, etc. Cela permet aux neurones d'optimiser leurs modèles et leurs ressources pour leur domaine choisi, et d'offrir des services de haute qualité et efficaces au réseau.
• Les sous-réseaux permettent la création de mécanismes d'incitation personnalisés pour chaque groupe de neurones. Chaque sous-réseau peut concevoir et mettre en œuvre son propre système de récompenses et de pénalités, en fonction de ses critères et de ses objectifs. Cela permet au sous-réseau d'aligner les incitations des neurones avec les résultats souhaités du sous-réseau, et d'encourager la collaboration et l'innovation parmi les neurones.
• Les sous-réseaux facilitent la gouvernance et le consensus du réseau. Chaque sous-réseau a ses propres validateurs, qui sont responsables de la mise à jour du métagraphe et de la sécurisation du réseau. Les validateurs sont élus par les membres du sous-réseau, qui misent leurs jetons TAO pour voter pour leurs candidats préférés. Les validateurs participent également à la gouvernance du réseau, en proposant et en votant sur des changements et des mises à niveau qui affectent le réseau.

Le processus de création et d'adhésion aux sous-réseaux

Pour créer ou rejoindre un sous-réseau, vous devez avoir un neurone, qui est votre nœud sur le réseau. Vous devez également avoir des jetons TAO, qui sont la monnaie du réseau. Vous pouvez suivre ces étapes pour créer ou rejoindre un sous-réseau :

• Pour créer un sous-réseau, vous devez enregistrer un sous-réseau sur la blockchain Bittensor en payant des frais en tokens TAO. Les frais dépendront de la demande et de l'offre de sous-réseaux sur le réseau. Vous pouvez utiliser le btcli subnet créer commande pour créer un sous-réseau et spécifier les paramètres et les détails de votre sous-réseau, tels que le nom, la description, le type, le port, etc. Vous devrez également fournir un nom de portefeuille et un mot de passe, qui seront utilisés pour générer vos clés publiques et privées pour votre sous-réseau. Vous recevrez un netuid, qui est un identifiant unique pour votre sous-réseau sur le réseau.
• Pour rejoindre un sous-réseau, vous devrez vous connecter aux validateurs du sous-réseau, qui sont les nœuds qui maintiennent et mettent à jour le métagraphe du sous-réseau. Vous pouvez utiliser le btcli subnet rejoindre commande pour rejoindre un sous-réseau et spécifier le netuid du sous-réseau que vous souhaitez rejoindre. Vous devrez également fournir un nom de portefeuille et un mot de passe, qui seront utilisés pour générer vos clés publiques et privées pour votre sous-réseau. Vous recevrez un message de confirmation indiquant que vous avez réussi à rejoindre le sous-réseau.

Les types et interactions des sous-réseaux

Il existe différents types de sous-réseaux sur le réseau Bittensor, en fonction du type et du format du service d'apprentissage automatique qu'ils proposent. Certains des types courants de sous-réseaux sont :

• Sous-réseaux de texte : Ces sous-réseaux fournissent des services de traitement du langage naturel, tels que l'invite de texte, le résumé de texte, la traduction de texte, l'analyse de sentiment de texte, etc. Ces sous-réseaux acceptent et retournent le texte comme formats d'entrée et de sortie.
• Sous-réseaux d'images : Ces sous-réseaux fournissent des services de vision par ordinateur, tels que la légende d'images, la classification d'images, la segmentation d'images, la génération d'images, etc. Ces sous-réseaux acceptent et retournent des images comme formats d'entrée et de sortie.
• Sous-réseaux audio : Ces sous-réseaux fournissent des services de traitement de la parole et du son, tels que la reconnaissance vocale, la synthèse vocale, la traduction vocale, la génération de son, etc. Ces sous-réseaux acceptent et retournent des extraits audio comme formats d'entrée et de sortie.
• Sous-réseaux vidéo : Ces sous-réseaux fournissent des services de traitement vidéo et de mouvement, tels que le sous-titrage vidéo, la classification vidéo, la segmentation vidéo, la génération vidéo, etc. Ces sous-réseaux acceptent et renvoient des vidéos comme formats d'entrée et de sortie.

Ces sous-réseaux peuvent interagir les uns avec les autres et avec le réseau en demandant et en fournissant des services d'apprentissage automatique, et en échangeant des informations et des $TAO tokens. Par exemple, un sous-réseau de texte peut demander un service de légendage d'image à un sous-réseau d'image en envoyant une image et en payant quelques $TAO tokens. Le sous-réseau d'image peut alors retourner une légende pour l'image et recevoir des $TAO tokens en guise de récompense. Le sous-réseau de texte peut ensuite utiliser la légende pour son service, tel que le résumé de texte ou la traduction.

Le $TAO Token

Le token $TAO est la cryptocurrency native du réseau Bittensor. Il remplit plusieurs fonctions et objectifs clés au sein de l'écosystème :

• Incitation : Le token $TAO est utilisé pour inciter divers participants dans le réseau Bittensor. Les mineurs qui contribuent leurs ressources informatiques pour effectuer des tâches d'apprentissage automatique sont récompensés par des $TAO pour leurs contributions. Ce mécanisme de récompense encourage la fourniture de puissance de calcul au réseau, ce qui est essentiel pour les processus d'apprentissage automatique décentralisés.
• Staking : Pour participer au réseau en tant que mineur et gagner des récompenses, les participants doivent miser un jeton $TAO. Le staking sert de forme de garantie ou de "skin in the game", ce qui aide à garantir que les mineurs sont motivés à agir dans le meilleur intérêt du réseau. Cela contribue également à sécuriser le réseau en rendant coûteux pour tout participant d'agir de manière malveillante.
• Gouvernance : $TAO peut être utilisé dans la gouvernance du réseau Bittensor. Les détenteurs de jetons peuvent être en mesure de proposer des modifications, de voter sur les mises à niveau du protocole ou de participer à d'autres processus décisionnels qui affectent le réseau. Cela s'aligne avec l'éthique décentralisée de la technologie blockchain, où le contrôle est distribué parmi les parties prenantes plutôt que centralisé dans une seule autorité.

La tokenomique du jeton $TAO est conçue pour refléter la valeur et la qualité du réseau, ainsi que pour inciter à la collaboration et à l'innovation entre les nœuds. La tokenomique du jeton $TAO repose sur les principes et mécanismes suivants :

• Approvisionnement : Le nombre maximum de tokens TAO qui existeront jamais est limité à 21 millions, reflétant la limite d'approvisionnement de Bitcoin pour favoriser la rareté et contrôler l'inflation. Actuellement, environ 6,39 millions de tokens TAO sont en circulation. Les tokens TAO sont générés par le minage, de manière similaire à Bitcoin, avec un nouveau bloc créé environ toutes les 12 secondes. Chaque bloc récompense 1 token TAO pour les mineurs et les validateurs. Selon le taux actuel de création, environ 7 200 nouveaux tokens TAO sont ajoutés à l'approvisionnement en circulation chaque jour, et ceux-ci sont répartis également entre les mineurs et les validateurs. Le taux d'émission est réduit de moitié une fois que 50 % de l'approvisionnement total a été miné. Cette 'réduction de moitié' se produit tous les quatre ans, compte tenu du temps de bloc de 12 secondes. Ce processus de réduction de moitié se poursuivra à chaque jalon suivant de 50 % de l'approvisionnement restant jusqu'à ce que les 21 millions de tokens TAO soient entièrement en circulation.
• Émission : L'émission des jetons TAO se fait par le biais des récompenses du réseau, qui sont distribuées aux mineurs fournissant des services d'apprentissage automatique au réseau. Les récompenses du réseau sont calculées en fonction de la valeur informative des services, qui est déterminée par le métagraphe. Les récompenses du réseau sont également ajustées par un facteur de difficulté basé sur l'activité du réseau et le total des jetons mis en jeu. Le taux d'émission des jetons TAO est conçu pour suivre une courbe logarithmique, ce qui signifie que l'émission diminuera au fil du temps à mesure que le réseau mûrit et que la demande augmente.
• Brûlage : Le brûlage des jetons TAO se fait par le biais des frais de réseau, qui sont payés par les consommateurs qui accèdent aux services d'apprentissage automatique du réseau. Les frais de réseau sont calculés en fonction du coût des services, qui est déterminé par le métagraphe. Les frais de réseau sont également ajustés par un facteur de demande, qui est basé sur l'activité du réseau et le total des jetons en circulation. Le taux de brûlage des jetons TAO est conçu pour suivre une courbe exponentielle, ce qui signifie que le brûlage augmentera avec le temps à mesure que le réseau se développe et que l'offre diminue.

Fondateurs de Bittensor

Les fondateurs de Bittensor sont des individus talentueux qui se sont réunis pour développer et faire progresser le projet Bittensor, qui vise à révolutionner le domaine de l'apprentissage machine et de l'intelligence artificielle. Chaque fondateur apporte son expertise et son expérience uniques dans des domaines pertinents, contribuant au succès du projet. Les fondateurs sont :

• Jacob Steeves : Jacob est le PDG et co-fondateur de Bittensor. Il a une formation en recherche sur l'apprentissage automatique et a fondé Bittensor pour décentraliser l'IA. Il a précédemment travaillé pour des marques telles que Google et Knowm.
• Ala Shaabana : Ala est le co-fondateur de Bittensor. Il a un doctorat en apprentissage automatique. Avant de créer Bittensor, il a travaillé en tant que professeur adjoint à l'Université de Toronto, au Canada.

Bittensor $TAO est-il un bon investissement ?

Bittensor $TAO est une cryptomonnaie qui alimente le réseau Bittensor, un protocole d'apprentissage automatique décentralisé. $TAO est utilisé pour récompenser les nœuds qui fournissent des services d'apprentissage automatique au réseau, pour sécuriser le réseau et pour permettre la gouvernance. $TAO a une offre limitée de 21 millions de tokens, et l'offre et la demande du réseau déterminent son prix.

$TAO a également beaucoup de potentiel et de valeur, car il est soutenu par un projet révolutionnaire et innovant. Bittensor vise à créer un réseau mondial, décentralisé et incitatif d'apprentissage automatique pour transformer l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Bittensor a déjà montré des résultats et des réalisations prometteuses, comme le lancement de son mainnet, attirant l'attention et l'intérêt, et recevant du soutien et du financement. Bittensor a également défini des objectifs et des plans ambitieux pour l'avenir, tels que l'expansion et la diversification de son réseau, l'amélioration et l'optimisation de son réseau, et la croissance et l'engagement de sa communauté.

Par conséquent, $TAO est un bon investissement pour ceux qui croient en la vision et la mission de Bittensor, et qui sont prêts à prendre le risque et à conserver le token sur le long terme. Comme toujours, les investisseurs doivent faire leurs propres recherches et diligences raisonnables avant d'investir dans une cryptomonnaie, et n'investir que ce qu'ils peuvent se permettre de perdre.

Comment acheter $TAO sur Gate

Pour acheter des jetons $TAO sur Gate, suivez ces étapes :

• Visitez le site web de Gate.io et créez un compte avec votre email et mot de passe.
• Déposez des fonds sur votre compte Gate.
• Échangez vos fonds contre des jetons $TAO en choisissant le TAO/USDT paire, et en entrant le montant et le prix.

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