เมื่อสามปีก่อน Bittensor (TAO) ยังเป็นเพียงความอยากรู้อยากเห็นเชิงเทคนิคที่ถูกพูดถึงกันในช่องสนทนาวิจัยแมชชีนเลิร์นนิงและฟอรั่มคริปโตที่คนน้อยรู้จัก
วันนี้โปรเจกต์นี้มีมาร์เก็ตแคปมากกว่า 2.7 พันล้านดอลลาร์ โฮสต์ซับเน็ตเวิร์กที่ใช้งานอยู่ 64 เครือข่าย และอาจถือเป็นความพยายามที่ทะเยอทะยานที่สุดในอุตสาหกรรมบล็อกเชนในการเปลี่ยนการผลิตปัญญาประดิษฐ์ให้กลายเป็นสินค้าในตลาดที่ทุกคนมีส่วนร่วมได้ ความจริงที่ว่าคนในวงการคริปโตส่วนใหญ่ยังอธิบายไม่ได้ชัดเจนว่ามันทำอะไรอยู่ นั่นเองคือ “ประเด็น” สำคัญอย่างหนึ่ง
เครือข่ายเติบโตขึ้นมาโดยไม่มีห้องแล็บ AI ส่วนกลาง ไม่มีดาต้าเซ็นเตอร์ปิด และไม่มีบริษัทเอกชนรายเดียวที่ควบคุมทุกอย่าง แต่ระบบกลับทำงานบนสถาปัตยกรรมแรงจูงใจแบบใหม่ ที่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแข่งขันกันเพื่อรับโทเค็น TAO ที่ถูกสร้างใหม่ โดยมีตัวตรวจสอบ (validators) ให้คะแนนผลลัพธ์และจัดสรรรางวัลตามนั้น
กลไกนี้ ซึ่งดูเหมือนเรียบง่ายในเชิงทฤษฎีแต่ซับซ้อนมากในทางปฏิบัติ คือสิ่งที่บทความนี้จะผ่าให้ดูตั้งแต่พื้นฐาน
TL;DR
- Bittensor ดำเนินตลาด AI แบบกระจายศูนย์ ที่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงรับรางวัลเป็น TAO ตามมูลค่าข้อมูลที่วัดได้ซึ่งพวกมันส่งให้เครือข่ายตัวตรวจสอบ
- โปรโตคอลขยายจากเครือข่ายเดี่ยวแบบโมโนลิธิกเป็น 64 ซับเน็ตเฉพาะทาง แต่ละซับเน็ตโฟกัสภารกิจ AI ต่างกัน ตั้งแต่การสร้างข้อความไปจนถึงการพับโปรตีนและการพยากรณ์การเงิน
- ที่มาร์เก็ตแคป 2.7 พันล้านดอลลาร์พร้อมวอลุ่มเทรดรายวันเกิน 260 ล้านดอลลาร์ TAO กลายเป็นหนึ่งในสินทรัพย์คริปโตธีม AI ที่มีสภาพคล่องสูงที่สุด แต่กลไกการประเมินมูลค่ายังเข้าใจได้ยากสำหรับผู้เล่นส่วนใหญ่ในตลาด
แท้จริงแล้ว Bittensor คืออะไร และทำไมถึงอธิบายยาก
เหตุผลสำคัญที่สุดที่ทำให้ Bittensor ยังถูกวิเคราะห์น้อย คือมันไม่เข้าพวกกับหมวดหมู่คริปโตเดิม ๆ มันไม่ใช่บล็อกเชนเลเยอร์ 1 ที่แข่งกับ Ethereum (ETH) เรื่องปริมาณธุรกรรม ไม่ใช่โปรโตคอล DeFi ที่เพิ่มประสิทธิภาพทุน ไม่ใช่แพลตฟอร์ม NFT หรือเหรียญมีม หากพูดให้แม่นที่สุด มันคือ “ตลาดแบบกระจายศูนย์สำหรับปัญญาจักรกล” ที่สร้างอยู่บนบล็อกเชน substrate
ไวต์เปเปอร์ดั้งเดิม ที่เขียนโดย Jacob Robert Steeves และ Ala Shaabana และถูกเผยแพร่ครั้งแรกในปี 2021 อธิบายปัญหาแกนกลางอย่างตรงไปตรงมา การพัฒนา AI ถูกครอบงำโดยบริษัทขนาดใหญ่ไม่กี่รายที่ควบคุมทั้งดาต้าเทรน โครงสร้างพื้นฐานคอมพิวต์ และการดีพลอยโมเดลไปพร้อมกัน
การรวมศูนย์เช่นนี้ทำให้มูลค่าทางเศรษฐกิจที่ AI สร้างขึ้นไหลกลับไปหาบริษัทเหล่านั้นแทบทั้งหมด แนวทางที่ Bittensor เสนอคือแยก “สแตก” การผลิต AI ออกเป็นองค์ประกอบย่อย ๆ และตั้งราคาให้แต่ละส่วนด้วยโทเค็นที่มีถิ่นกำเนิดบนบล็อกเชน
ไวต์เปเปอร์ของ Bittensor โต้แย้งอย่างชัดเจนว่าปัญญา AI เช่นเดียวกับแบนด์วิดท์หรือกำลังคอมพิวต์ ควรถูกปฏิบัติเป็นสินค้าโภคภัณฑ์ที่ตลาดสามารถตั้งราคาได้อย่างมีประสิทธิภาพ เมื่อมีรางแรงจูงใจที่ถูกต้อง
บล็อกเชน substrate ที่ Bittensor ใช้ถูกสร้างด้วยเฟรมเวิร์ก Substrate ของ Polkadot ซึ่งให้รันไทม์แบบโมดูลาร์และเปิดให้ปรับปรุงระบบผ่านกลไกกำกับดูแลได้โดยไม่ต้องฮาร์ดฟอร์ก วาลิเดเตอร์บนเครือข่ายจะรันฟังก์ชันให้คะแนนเพื่อประเมินผลลัพธ์ของไมเนอร์ ซึ่งรันโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงอยู่ กลไกฉันทามติของวาลิเดเตอร์จะกำหนดว่า TAO ที่ถูกสร้างใหม่จะไหลไปหาผู้เข้าร่วมแต่ละคนอย่างไร
ที่สำคัญ การให้คะแนนไม่ใช่เรื่องตามอำเภอใจ: วาลิเดเตอร์ที่ฮั้วกันให้รางวัลโมเดลคุณภาพต่ำจะถูกลงโทษเองผ่านกลไกที่เรียกว่า yuma consensus ซึ่งทีมได้อธิบายอย่างเป็นทางการไว้ในเอกสารเทคนิค
อ่านเพิ่มเติม: Hyperliquid’s HYPE Token Near $41 With $9.7B Market Cap And Active DEX Volume
เอนจิน Yuma Consensus และวิธีที่ไมเนอร์รับค่าตอบแทน
การจะเข้าใจตรรกะการให้รางวัลของ Bittensor ต้องเข้าใจ yuma consensus เพราะนี่คือกลไกที่ทำให้เครือข่ายนี้ต่างจากดีไซน์แบบ proof-of-work หรือ proof-of-stake ทั่ว ๆ ไป ปัญหาหลักที่ต้องแก้คือ: หากวาลิเดเตอร์สามารถกำหนดน้ำหนักให้ไมเนอร์ได้ตามใจ พวกเขาย่อมมีแรงจูงใจแรงกล้าที่จะฮั้วกับไมเนอร์บางรายเพื่อดึงรางวัลส่วนเกิน Yuma consensus ปรับความสอดคล้องของแรงจูงใจโดยผูกค่าตอบแทนของวาลิเดเตอร์เข้ากับความใกล้เคียงระหว่างคะแนนของตนกับค่ากลางของทั้งเครือข่าย
ในทางปฏิบัติ วาลิเดเตอร์ที่ให้คะแนนไมเนอร์คุณภาพต่ำสูงอยู่เสมอจะค่อย ๆ เบี่ยงออกห่างจากเมทริกซ์น้ำหนักค่ากลางที่เครือข่ายเห็นพ้องร่วมกัน
การเบี่ยงเบนนี้จะลดส่วนแบ่งการปล่อยโทเค็นของวาลิเดเตอร์ กลไกเชิงรูปแบบนิยามฟังก์ชันลงโทษที่ขนาดของการลดรางวัลจะเพิ่มขึ้นตามระยะห่างจากฉันทามติ สิ่งนี้สร้างแรงกดดันแบบปรับตัวเองไปสู่การประเมินอย่างซื่อสัตย์โดยไม่ต้องมีตัวกลางส่วนกลางคอยชี้ขาด
ภายใต้ yuma consensus วาลิเดเตอร์จะได้ TAO น้อยลงทุกหน่วยระยะทางที่การกำหนดน้ำหนักของพวกเขาเบี่ยงเบนจากเมทริกซ์น้ำหนักฉันทามติของเครือข่าย ผูกรายได้ของวาลิเดเตอร์เข้ากับความซื่อสัตย์ในการประเมินโดยตรง
ฝั่งไมเนอร์จะแข่งขันกันล้วน ๆ ด้วยคุณภาพผลลัพธ์ ไมเนอร์ที่รันโมเดลภาษาบนซับเน็ตสร้างข้อความจะได้รับคิวรีจากวาลิเดเตอร์ ส่งคำตอบกลับ และวาลิเดเตอร์จะให้คะแนนคำตอบนั้นเทียบกับมาตรฐานคุณภาพภายในของตัวเอง
คะแนนรวมที่ไมเนอร์สะสมจากวาลิเดเตอร์ทั้งหมดจะเป็นตัวกำหนดน้ำหนักการรับโทเค็นในแต่ละบล็อก Opentensor Foundation องค์กรไม่แสวงกำไรที่ดูแลโค้ดเบสหลัก ได้เปิดซอร์สสแตกโปรโตคอลทั้งหมด ทำให้ทุกคนตรวจสอบได้อย่างโปร่งใสว่าการคำนวณการปล่อยโทเค็นทำอย่างไร
อ่านเพิ่มเติม: Bitget CFD Volume Hits $8B Daily As Gold Drives 95% Of Gain
จากเครือข่ายเดียวสู่ 64 ซับเน็ต: สถาปัตยกรรมใหม่ที่เปลี่ยนทุกอย่าง
เครือข่าย Bittensor รุ่นดั้งเดิมมีเพียงซับเน็ตเดียวที่โฟกัสที่ความฉลาดของโมเดลภาษา ไมเนอร์ทุกคนรันโมเดลเติมข้อความ และวาลิเดเตอร์ให้คะแนนผลลัพธ์เทียบกันเอง ดีไซน์นี้ใช้เป็นพิสูจน์แนวคิดได้ดี แต่สร้างคอขวดสำคัญ: เครือข่ายจะปรับเหมาะได้กับภารกิจ AI แค่ชนิดเดียวในแต่ละครั้ง และภารกิจที่โดดเด่นจะถูกกำหนดโดยผู้ที่ลงแรงคอมพิวต์มากที่สุด
สถาปัตยกรรมซับเน็ตที่ถูกนำมาใช้ผ่านข้อเสนอการกำกับดูแลชุดหนึ่งตั้งแต่ปลายปี 2023 ได้ปรับโครงสร้างระบบนี้อย่างพื้นฐาน
แทนการแข่งขันระดับโลกครั้งเดียว ตอนนี้โปรโตคอลรองรับซับเน็ตเวิร์กที่เป็นอิสระเชิงตรรกะได้สูงสุด 1,024 เครือข่าย แต่ละเครือข่ายมีชุดวาลิเดเตอร์ ฟังก์ชันการให้คะแนน และสัดส่วนการปล่อยโทเค็นของตัวเอง ซับเน็ตจะแข่งกันขอส่วนแบ่งการปล่อย TAO ทั่วทั้งเครือข่ายผ่านกลไกลงทะเบียน และผู้ดำเนินการซับเน็ตเป็นผู้กำหนดกติกาที่ไมเนอร์ของตนต้องปฏิบัติตาม
ณ เดือนพฤษภาคม 2026 มี 64 ซับเน็ตที่ใช้งานอยู่บน Bittensor เมนเน็ต ครอบคลุมภารกิจตั้งแต่การจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์ การพยากรณ์อนุกรมเวลาด้านการเงิน ไปจนถึงการทำนายโครงสร้างโปรตีนและการสร้างภาพจากข้อความแบบกระจายศูนย์
ผลกระทบทางเศรษฐศาสตร์ของการเปลี่ยนแปลงนี้มีนัยสำคัญมาก ซับเน็ตแต่ละเครือข่ายเปรียบเหมือนตลาดย่อยสำหรับ “ความฉลาด” ประเภทหนึ่ง ซับเน็ต 1 ยังคงเป็นเครือข่ายโปรมพ์ข้อความดั้งเดิม ซับเน็ต 9 ที่ดำเนินการโดย Macrocosmos โฟกัสที่การพรีเทรนโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบร่วมมือกัน ซับเน็ต 21 ที่รันโดย Omega Labs รวบรวมข้อมูลหลากหลายโมดาลิตี้ ความหลากหลายของภารกิจนี้ทำให้การปล่อย TAO ไหลไปยังผู้มีส่วนร่วมด้าน AI กว้างกว่าสถาปัตยกรรมแบบโมเดลเดียวมาก รายงานนักพัฒนาของ Electric Capital’s developer report ติดตาม Bittensor ว่าเป็นหนึ่งในระบบนิเวศนักพัฒนาที่เติบโตเร็วที่สุดในคริปโตตลอด 18 เดือนที่ผ่านมา โดยจำนวนผู้ร่วมพัฒนาในรีโพ GitHub ของโปรโตคอลต่อเดือนเพิ่มขึ้นมากกว่า 200% เมื่อเทียบปีต่อปี
อ่านเพิ่มเติม: Pudgy Penguins’ PENGU Token Holds $616M Market Cap Despite 2% Pullback
โทเค็นโนมิกส์ของ TAO และกำหนดการปล่อยโทเค็นแบบ Bitcoin
การออกแบบโทเค็นของ Bittensor ตั้งใจยืมโครงสร้างซัพพลายจาก Bitcoin (BTC) และความคล้ายคลึงนี้ไม่ใช่แค่ผิวเผิน TAO มีเพดานรวม 21 ล้านโทเค็น กำหนดการปล่อยโทเค็นจะฮาล์ฟประมาณทุก ๆ สี่ปี โดยครั้งล่าสุดเกิดขึ้นปลายปี 2025 ลดการปล่อยโทเค็นจากราว 7,200 TAO ต่อวันเหลือประมาณ 3,600 TAO ต่อวัน
เส้นทางซัพพลายแบบเงินฝืดนี้เป็นแกนสำคัญของวิธีที่ผู้ออกแบบโปรโตคอลคาดหวังให้โทเค็นมีมูลค่าเพิ่มขึ้นตามดีมานด์บริการ AI ที่โตขึ้น
ขณะเขียนบทความนี้ TAO มีราคาซื้อขายราว 282 ดอลลาร์ต่อโทเค็น ด้วยมาร์เก็ตแคปหมุนเวียน 2.7 พันล้านดอลลาร์
ซัพพลายหมุนเวียนอยู่ที่ราว 8.9 ล้าน TAO หรือประมาณ 42% ของซัพพลายสูงสุดที่ถูกสร้างแล้ว อัตราการปล่อยหลังฮาล์ฟที่ช้าลงหมายความว่าแม้ดีมานด์เพิ่มขึ้นเพียงเล็กน้อยก็สามารถกดดันราคาให้สูงขึ้นได้อย่างมีนัยสำคัญ
การปล่อย TAO หลังฮาล์ฟประมาณ 3,600 โทเค็นต่อวัน หมายความว่าซัพพลายใหม่ที่เข้าสู่ตลาดต่อปีมีมูลค่าน้อยกว่า 370 ล้านดอลลาร์ที่ราคาปัจจุบัน ซึ่งเป็นอัตราการออกโทเค็นที่ค่อนข้างตึงตัวสำหรับโปรโตคอลที่มีวอลุ่มเทรดรายวันหลายร้อยล้านดอลลาร์
การปล่อยโทเค็นถูกแบ่งให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามกลุ่มหลัก ไมเนอร์ได้รับ 41% ของการปล่อยในแต่ละบล็อก วาลิเดเตอร์ได้รับ 41% ส่วนที่เหลืออีก 18% ไหลไปยังเจ้าของซับเน็ตที่สเตก TAO เพื่อลงทะเบียนซับเน็ตของตน การแบ่งสามส่วนนี้ออกแบบมาเพื่อให้ทั้งสามบทบาทสามารถอยู่ได้อย่างคุ้มค่าในเชิงเศรษฐศาสตร์ในเวลาเดียวกัน ผู้ดำเนินการซับเน็ตที่ดึงดูดไมเนอร์คุณภาพไม่ได้จะไม่ได้ประโยชน์จากการปล่อยโทเค็นแม้จะสเตกไว้ ซึ่งสร้างแรงจูงใจโดยตรงให้พวกเขาสร้างเครือข่ายที่มีประสิทธิภาพ แรงจูงใจในการสร้างงาน AI ที่มีประโยชน์จริง แทนที่จะเป็นซับเน็ตเปล่าที่มีไว้เก็บค่าธรรมเนียม
Also Read: Toncoin Gains 5% With $3.8B Market Cap While Telegram Ecosystem Activity Expands
วิธีที่ตัวตรวจสอบ (Validator) ให้คะแนนผลลัพธ์ AI ในความเป็นจริงเชิงเทคนิค
หนึ่งในคำวิจารณ์ที่พบบ่อยที่สุดต่อ Bittensor จากสายเทคนิคคือ ปัญหาการให้คะแนน (scoring problem) นั้นยาก ตัวตรวจสอบจะรู้ได้อย่างไรว่าผลลัพธ์จากโมเดลภาษาโมเดลหนึ่งดีกว่าอีกโมเดลหนึ่ง ในเมื่อไม่มีป้ายกำกับความจริงพื้นฐาน (ground truth labels) ให้เทียบ?
นี่ไม่ใช่คำถามง่ายๆ และซับเน็ตต่างๆ ของโปรโตคอลได้พัฒนาคำตอบที่แตกต่างกันออกไปอย่างแท้จริง ตามลักษณะของงาน AI ที่แต่ละซับเน็ตพยายามจะเพิ่มประสิทธิภาพ
บนซับเน็ตแบบข้อความ ตัวตรวจสอบมักใช้การให้คะแนนด้วยโมเดลอ้างอิงควบคู่กับพร็อกซีของความชอบมนุษย์ ตัวตรวจสอบที่รัน Subnet 1 อาจส่งคำถามไปยังไมเนอร์หลายราย รวบรวมคำตอบ แล้วให้คะแนนคำตอบเหล่านั้นด้วยโมเดลอ้างอิงภายในของตัวเอง คะแนนจะเป็นแบบสัมพัทธ์: ไมเนอร์ที่ผลลัพธ์ถูกตัดสินว่าดีกว่าค่ามัธยฐานของไมเนอร์ทั้งหมดจะได้คะแนนเป็นบวก
บน Subnet 9 ซึ่งโฟกัสที่การพรีเทรน การตรวจสอบจะมีความเป็นวัตถุวิสัยมากขึ้น: ตัวตรวจสอบจะประเมินว่าน้ำหนักโมเดลที่ไมเนอร์ส่งมานั้นช่วยให้ perplexity บนชุดข้อมูลประเมินผลที่กันไว้ดีขึ้นจริงหรือไม่ ซึ่งเป็นเกณฑ์วัดที่สามารถวัดซ้ำและทำซ้ำได้
ซับเน็ตที่โฟกัสกับผลลัพธ์ที่ตรวจสอบได้ เช่น การทำนายโครงสร้างโปรตีนหรือการสร้างพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ สามารถใช้ฟังก์ชันตรวจสอบแบบดีเทอร์มินิสติก ทำให้ต้านทานการฮั้วกันของตัวตรวจสอบได้ดีกว่าซับเน็ตแบบข้อความเชิงคุณภาพล้วนๆ ที่อาศัยความเห็นส่วนตัวเป็นหลัก
ซับเน็ตอื่นๆ นำแนวทางที่คอมมูนิตี้เรียกว่า “proof of work” มาใช้ในการตรวจสอบ ซึ่งตัวผลลัพธ์เองจะมีหลักฐานเข้ารหัส (cryptographic evidence) ของปริมาณคอมพิวต์ที่ใช้ไป วิธีนี้มีความเกี่ยวข้องโดยตรงกับซับเน็ตที่โฟกัสกับการเทรนแบบกระจายศูนย์ ซึ่งไมเนอร์จะส่งอัปเดตเกรเดียนต์ให้ตัวตรวจสอบสามารถยืนยันได้ว่าคำนวณมาอย่างซื่อสัตย์ โดยใช้เทคนิคจาก verifiable computation research ความหลากหลายของกลไกการตรวจสอบในแต่ละซับเน็ตถือเป็นจุดแข็ง ไม่ใช่จุดอ่อน: มันทำให้โปรโตคอลสามารถปรับตรรกะการให้คะแนนให้สอดคล้องกับคุณสมบัติการตรวจสอบของงาน AI แต่ละประเภทได้
Also Read: Ondo Finance Jumps 13% While Real-World Asset Tokens Regain Momentum
ภูมิทัศน์การแข่งขัน ใครกันแน่ที่กำลังสร้างบน Bittensor
Bittensor ไม่ได้ดำเนินการอยู่โดดเดี่ยว การบรรจบกันของโลก AI กับคริปโตในภาพรวมได้ก่อให้เกิดสถาปัตยกรรมคู่แข่งหลายแบบ แต่ละแบบก็มีวิสัยทัศน์ต่างกันเกี่ยวกับการทำให้ AI กระจายศูนย์ Fetch.ai, SingularityNET และ Ocean Protocol ได้ควบรวมกันในปี 2024 กลายเป็น Artificial Superintelligence Alliance สร้างระบบนิเวศโทเคนร่วมกันที่มีมาร์เก็ตแคปพุ่งไปเกิน 3 พันล้านดอลลาร์อยู่ช่วงหนึ่ง
Gensyn เลือกแนวทางที่ต่างออกไป โดยโฟกัสเฉพาะการคอมพิวต์ที่ตรวจสอบได้สำหรับการเทรนโมเดล แทนที่จะสร้างมาร์เก็ตเพลสแบบครบวงจร Render Network ยังคงครองตลาดการเรนเดอร์ GPU แบบกระจายศูนย์ แต่ความทะเยอทะยานด้าน AI ยังจำกัดมากกว่า
สิ่งที่ทำให้ Bittensor แตกต่างจากคู่แข่งเหล่านี้คือ “ความลึก” ของกลไกแรงจูงใจ โปรเจกต์ AI-คริปโตส่วนใหญ่ใช้รางวัลเป็นโทเคนในฐานะเครื่องมือทางการตลาด: จ่ายโทเคนให้นักพัฒนาเพื่อมาสร้างบนแพลตฟอร์มของตน ขณะที่ Bittensor ใช้รางวัลโทเคนเป็นกลไกการผลิตจริง: โทเคนจะไหลไปยังโมเดลที่สร้างคุณค่า “ที่วัดได้” โดยตรง ไม่ใช่ไปหานักพัฒนาที่เขียนโมเดล ความแตกต่างนี้สำคัญอย่างมากต่อคุณภาพของผลลัพธ์ AI ที่เน็ตเวิร์กจะรักษาไว้ได้ในระยะยาว
ต่างจากโปรเจกต์ AI-คริปโตส่วนใหญ่ที่ให้รางวัลนักพัฒนาเพื่อมาสร้างบนแพลตฟอร์ม Bittensor ให้รางวัลกับตัวโมเดล AI เองสำหรับการสร้างผลลัพธ์ที่วัดคุณภาพได้ ทำให้เกิดแรงกดดันด้านประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่อง ซึ่งกองทุนสนับสนุนนักพัฒนาไม่สามารถจำลองได้
งานวิเคราะห์ที่เผยแพร่บน arXiv ในเดือนมิถุนายน 2025 ได้ศึกษาคุณสมบัติด้านทฤษฎีเกมของดีไซน์แรงจูงใจใน AI แบบกระจายศูนย์หลายรูปแบบ และพบว่า yuma consensus ของ Bittensor มีอัตราการฮั้วของตัวตรวจสอบต่ำที่สุดในสภาพแวดล้อมจำลอง เมื่อเทียบกับดีไซน์การจัดสรรรางวัลแบบง่ายกว่า
งานวิจัยชี้ว่า ประสิทธิผลของกลไกนี้ขึ้นกับการมีเซตตัวตรวจสอบที่มีขนาดใหญ่และหลากหลายอย่างมีนัยสำคัญ เงื่อนไขที่เมนเน็ตของ Bittensor ปัจจุบันรองรับได้บนซับเน็ตขนาดใหญ่ แต่ยังอาจไม่ครอบคลุมซับเน็ตขนาดเล็กหรือที่เพิ่งเริ่มต้น
Also Read: ASTEROID Token Rallies 14% While Retail Traders Chase Space-Themed Meme Coin Narrative
เศรษฐกิจ Staking และการไหลเวียนของ TAO ในเน็ตเวิร์ก
นอกเหนือจากการแบ่งอัตราออกโทเคนระหว่างไมเนอร์กับตัวตรวจสอบแล้ว Bittensor ยังมีเศรษฐกิจ staking ที่ซับซ้อนซึ่งกำหนดทิศทางการหมุนเวียนของ TAO ในเน็ตเวิร์ก ตัวตรวจสอบต้อง stake TAO เพื่อให้ได้สิทธิ์โหวตในกลไกฉันทามติ ปริมาณที่ stake จะกำหนดสัดส่วนของ emission ที่ตัวตรวจสอบสามารถจัดสรรได้ ซึ่งต่อมาก็เป็นตัวกำหนดว่าตัวตรวจสอบรายนั้นจะน่าสนใจแค่ไหนสำหรับไมเนอร์ที่ต้องการเพิ่มรางวัลของตัวเองให้สูงสุด
สิ่งนี้สร้าง “การแข่งขัน staking” ที่ค่อยๆ รวมศูนย์อำนาจของตัวตรวจสอบไปอยู่กับผู้ถือ TAO รายใหญ่
เพื่อเข้าร่วมในฐานะผู้มอบหมาย (delegator) โดยไม่ต้องรันโครงสร้างพื้นฐาน validator ผู้ถือ TAO สามารถมอบหมาย stake ของตนให้ตัวตรวจสอบที่มีอยู่ผ่านกลไกที่คอมมูนิตี้เรียกว่า “hotkey delegation” ผู้มอบหมายจะได้รับส่วนแบ่งจากรายได้ emission ของตัวตรวจสอบตามสัดส่วนของจำนวนที่ stake หักค่าคอมมิชชั่นที่ตัวตรวจสอบตั้งแข่งกัน ข้อมูลจาก Taostats explorer แสดงว่าการ delegation เติบโตอย่างมากตลอดปี 2025 ต่อเนื่องถึง 2026 โดยปัจจุบันมี TAO ที่หมุนเวียนมากกว่า 65% ถูก stake ไม่ว่าทางตรงหรือผ่านการ delegation
มากกว่า 65% ของอุปทาน TAO ที่หมุนเวียนอยู่ขณะนี้ถูก stake หรือถูกมอบหมายตามข้อมูลออนเชนจาก Taostats ทำให้ Bittensor เป็นหนึ่งในเน็ตเวิร์กที่มีอัตราการเข้าร่วม staking สูงที่สุดในหมู่คริปโตสินทรัพย์ท็อป 50 ตามมาร์เก็ตแคป
ไดนามิกของ staking ยังส่งผลต่อเศรษฐศาสตร์ของซับเน็ตโดยตรง เจ้าของซับเน็ตต้องล็อก TAO เพื่อจดทะเบียนซับเน็ตและรักษาสถานะการทำงานไว้ หาก stake สำหรับการจดทะเบียนของซับเน็ตใดลดลงต่ำกว่าค่า threshold ขั้นต่ำ เพราะราคาโทเคนปรับขึ้นแต่จำนวน TAO ที่ต้องใช้ถูกตรึงเป็นตัวเลขคงที่ ซับเน็ตนั้นก็เสี่ยงที่จะถูกยกเลิกการจดทะเบียน
สิ่งนี้สร้างวงจรป้อนกลับที่น่าสนใจ: เมื่อราคา TAO เพิ่มขึ้น ต้นทุนการรักษาการจดทะเบียนซับเน็ตก็แพงขึ้น ซึ่งอาจลดจำนวนซับเน็ตที่ยังคงแอคทีฟอยู่ เว้นแต่กลไกกำกับดูแล (governance) จะปรับ threshold ให้เหมาะสม มูลนิธิ Opentensor ระบุว่าค่าธรรมเนียมการจดทะเบียนแบบปรับตัวได้อยู่ในโร้ดแมปสำหรับอัปเกรดใหญ่ครั้งถัดไปของเน็ตเวิร์ก
Also Read: SkyAI Surges 106% In 24 Hours As AI Token Narrative Pulls Fresh Capital Into The Sector
กรณีใช้งานจริง และใครกันแน่ที่กำลังบริโภค AI ของ Bittensor
คำถามที่เป็นธรรมในการถามกับโปรเจกต์ AI-คริปโตใดๆ คือคำถามเรื่อง “การบริโภค” : ใครกันแน่ที่กำลังใช้ AI ที่เน็ตเวิร์กเหล่านี้ผลิตออกมา? กลไกแรงจูงใจอาจดูงดงามในเชิงทฤษฎี แต่รางวัล emission สามารถหล่อเลี้ยงการผลิตได้แม้ไม่มีผู้บริโภคปลายทาง การทำความเข้าใจว่าผลลัพธ์ของ Bittensor ถูกนำไปใช้ในแอปจริงหรือไม่จึงเป็นศูนย์กลางของการประเมินวิทยานิพนธ์เรื่องการสะสมมูลค่าในระยะยาว
หลักฐานที่ชัดเจนที่สุดของการบริโภคจริงมาจากซับเน็ตที่มีอินเทอร์เฟซ API ภายนอก Corcel สตาร์ทอัปที่สร้างบนโครงสร้างพื้นฐานของ Bittensor เสนอ API สาธารณะที่ส่งต่อคำขอ inference ของ AI ไปยังไมเนอร์บน Bittensor และเรียกเก็บค่าบริการจากลูกค้าเป็นทั้งเงินเฟียตและ TAO Corcel ได้รายงาน ว่าประมวลผลคำขอ API ผ่านเน็ตเวิร์กมากกว่า 50 ล้านครั้ง โดยลูกค้ารวมถึงนักพัฒนาอิสระ สตาร์ทอัป AI รายเล็ก และสถาบันวิจัยที่ต้องการ inference ราคาคุ้มค่าโดยไม่ต้องพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานของ OpenAI หรือ Anthropic
Corcel ผู้ให้บริการ API ภายนอกที่มองเห็นได้ชัดที่สุดของ Bittensor รายงานว่ามีการส่งต่อคำขอ inference ผ่านเน็ตเวิร์กมากกว่า 50 ล้านครั้ง ให้หลักฐานเชิงรูปธรรมว่าการบริโภคโดยบุคคลที่สามซึ่งอยู่นอกเหนือการฟาร์ม emission ภายใน กำลังเกิดขึ้นในสเกลที่มีนัยสำคัญ
ความร่วมมือด้านการพรีเทรนบน Subnet 9 ที่ดำเนินการโดย Macrocosmos ได้สร้างน้ำหนักโมเดลที่สามารถดาวน์โหลดได้แบบโอเพ่น ซึ่งนักวิจัยภายนอกได้นำไปใช้ในงานฟাইনจูนดาวน์สตรีม นี่เป็นข้อมูลที่มีความหมาย เพราะแสดงให้เห็นว่าผลลัพธ์ของ Bittensor สามารถผ่านเกณฑ์คุณภาพที่นักวิจัยอิสระมองว่ามีประโยชน์ ไม่ใช่แค่ผ่านเกณฑ์ที่ทำให้ตัวตรวจสอบภายในที่มุ่งเพิ่ม emission พอใจเท่านั้น
ความสามารถของเน็ตเวิร์กในการรักษา “บาร์” คุณภาพภายนอกนี้ไว้ให้ได้เมื่อขยายไปยังซับเน็ตจำนวนมากขึ้น จะเป็นหนึ่งในคำถามเชิงประจักษ์ที่สำคัญที่สุดให้ติดตามตลอดช่วงที่เหลือของปี 2026
Also Read: Coinbase's Base Ditches Optimistic Rollups, Bets $12B On ZK Proofs
ความเสี่ยง ช่องโหว่ และปัญหายากๆ ที่ Bittensor ยังแก้ไม่ได้หมด
งานวิจัยใดๆ เกี่ยวกับ Bittensor จะไม่สมบูรณ์หากไม่มีการประเมินอย่างจริงจังต่อช่องโหว่และปัญหาที่ยังแก้ไม่ตกของโปรโตคอล ซึ่งมีอยู่หลายข้อและควรกล่าวอย่างตรงไปตรงมาแทนที่จะลดทอนให้ดูเล็กน้อย
ประการแรกและคงอยู่อย่างต่อเนื่องคือปัญหา Goodhart's Law เมื่อใดที่ตัวชี้วัดกลายเป็นเป้าหมาย มันก็จะเลิกเป็นตัวชี้วัดที่ดี ไมเนอร์บน Bittensor กำลังเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อตัวคะแนนจากตัวตรวจสอบ ไม่ใช่เพื่อสร้าง AI ที่มีประโยชน์แท้จริงต่อผู้บริโภคปลายทาง
บนซับเน็ตที่การให้คะแนนของตัวตรวจสอบทึบแสงหรือปรับเทียบได้ไม่ดี ไมเนอร์สามารถเรียนรู้ที่จะ “โกง” ฟังก์ชันการให้คะแนนโดยไม่ต้องปรับปรุงคุณภาพโมเดลพื้นฐานเลย ปรากฏการณ์นี้ถูกสังเกตจริงแล้วบนซับเน็ตขนาดเล็กหลายแห่ง ซึ่งไมเนอร์ได้ดีพลอยโมเดลที่ทำคะแนนได้สูงบนชุดแจกแจงคำถามเฉพาะที่ตัวตรวจสอบใช้ ขณะที่ทำผลงานได้แย่บนชุดทดสอบที่กันไว้
Research on adversarial optimization ในระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ขับเคลื่อนด้วยแรงจูงใจ (incentive-based AI systems) รวมถึงงานวิจัยปี 2024 ที่ตีพิมพ์บน arXiv แสดงให้เห็นว่าเอเจนต์ที่เรียนรู้เพื่อเพิ่ม “สัญญาณรางวัลตัวแทน” (proxy reward signals) มักจะพัฒนาพฤติกรรมที่ทำให้ตัวชี้วัดสำเร็จ โดยที่ไม่ได้บรรลุ “เป้าหมายจริง” ที่อยู่เบื้องหลัง ซึ่งเป็นความเสี่ยงที่ผู้ออกแบบซับเน็ตของ Bittensor จำเป็นต้องป้องกันอย่างแข็งขัน
ความเสี่ยงสำคัญประการที่สองคือการรวมศูนย์ของตัวตรวจสอบ (validator centralization) เนื่องจากน้ำหนักของวา ลิ เดเตอร์ในฉันทามติ (consensus) เพิ่มตามจำนวน TAO ที่ถูกนำไป stake และเพราะราคา TAO ปรับตัวสูงขึ้นอย่างมาก ต้นทุนในการเป็นวาลิเดเตอร์ที่ “มีนัยสำคัญ” จึงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว
ข้อมูลจาก Taostats ระบุว่า 10 วาลิเดเตอร์ที่มีสัดส่วนการ stake สูงสุดควบคุมน้ำหนักการปล่อยเหรียญ (emission weight) ในสัดส่วนที่สูงเกินไปบนหลายซับเน็ตหลัก หากความกระจุกตัวนี้ดำเนินต่อไป ความหลากหลายของมุมมองในการให้คะแนน ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้ yuma consensus มีความแข็งแกร่งต่อการฮั้วและสมคบคิด อาจค่อย ๆ เสื่อมถอยลงเมื่อเวลาผ่านไป
ความเสี่ยงประการที่สามคือด้านกฎระเบียบ สำนักงานคณะกรรมการกำกับหลักทรัพย์และตลาดหลักทรัพย์ (Securities and Exchange Commission) ยังไม่ได้ออกแนวทางเฉพาะว่า TAO ถือเป็นหลักทรัพย์หรือไม่ แต่โครงสร้างโทเคน ซึ่งการถือครอง TAO สามารถสร้างรายได้จากการปล่อยเหรียญผ่านการ staking นั้น มีลักษณะคล้ายสัญญาการลงทุนที่หน่วยงานกำกับดูแลเคยใช้เป็นเป้าหมายในการบังคับใช้กฎหมายมาแล้วในอดีต
มูลนิธิ Opentensor ได้วางโครงสร้างโปรโตคอลให้เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สแทนที่จะเป็นผลิตภัณฑ์ที่มีผู้จัดการดูแล ซึ่งช่วยสร้างเกราะคุ้มกันทางกฎหมายในระดับหนึ่ง แต่สภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบสำหรับคริปโตที่เกี่ยวเนื่องกับ AI ในสหรัฐอเมริกายังคง “ไม่ชัดเจนอย่างแท้จริง” เมื่อกำลังจะเข้าสู่ปี 2026
Also Read: Trump's WLFI Strikes Back At Justin Sun With Defamation Lawsuit
ผลการเคลื่อนไหวของราคา โครงสร้างตลาด และสมมติฐานการลงทุนใน TAO
TAO เป็นหนึ่งในสินทรัพย์คริปโตกลุ่มท็อป 50 ที่มีเส้นทางราคาน่าสนใจที่สุดในช่วงสองปีที่ผ่านมา จากราคาต่ำกว่า 50 ดอลลาร์ในช่วงต้นปี 2024 โทเคนได้ พุ่งขึ้น สูงกว่า 700 ดอลลาร์ในช่วงปลายปี 2024 เมื่อกระแสการลงทุนในธีม AI ดึงดูดทั้งเม็ดเงินสถาบันและรายย่อยเข้าสู่ภาคส่วนนี้พร้อมกัน การปรับฐานครั้งถัดมาดึงราคา TAO ลงมาบริเวณช่วง 200–300 ดอลลาร์ตลอดส่วนใหญ่ของปี 2025 และโทเคนซื้อขายอยู่ราว 282 ดอลลาร์ในช่วงต้นเดือนพฤษภาคม 2026 โดยมีปริมาณการซื้อขายรายวันมากกว่า 260 ล้านดอลลาร์ แสดงให้เห็นถึงความลึกของสภาพคล่องในระดับสูง
โครงสร้างตลาดของ TAO แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากโทเคนส่วนใหญ่ในกลุ่มท็อป 50 เนื่องจากมีโทเคนมากกว่า 65% ของอุปทานทั้งหมดถูกนำไป stake ปริมาณโทเคนหมุนเวียนจริง ๆ ในตลาดจึงค่อนข้างบาง เพียงแรงซื้อสุทธิในระดับปานกลางก็สามารถขยับราคาให้แกว่งตัวแรงไปได้ทั้งสองทิศทาง
สิ่งนี้ทำให้เกิดความผันผวนสูงในช่วงที่มีข่าวมหภาคเกี่ยวกับ AI: เมื่่อห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำประกาศความก้าวหน้าครั้งสำคัญ หรือเมื่อมีพัฒนาการด้านกฎระเบียบที่คุกคามผู้ให้บริการ AI แบบรวมศูนย์ TAO มักจะเคลื่อนไหวด้วยความรุนแรงที่ “ขยายขนาด” เมื่อเทียบกับตลาดคริปโตโดยรวม
เมื่อมีการ stake TAO มากกว่า 65% และถูกดึงออกจากการหมุนเวียนอย่างแข็งขัน ปริมาณโทเคนที่ลื่นไหลจริงในตลาดบางพอที่แรงซื้อสุทธิ 100 ล้านดอลลาร์จะสามารถสร้างการเคลื่อนไหวของราคาในสัดส่วนตัวเลขสองหลักได้ ซึ่งเป็นตัวขับเคลื่อนความผันผวนเชิงโครงสร้างที่นักลงทุนควรคำนึงถึงอย่างชัดเจน
สมมติฐานการลงทุนเชิงสถาบันสำหรับ TAO มีพัฒนาการเปลี่ยนแปลงไป ผู้ซื้อยุคแรกมองมันเป็นการเดิมพันเชิงเก็งกำไรต่อการบรรจบกันของ “ธีม AI กับคริปโต” ขณะที่ความสนใจจากสถาบันรุ่นใหม่กว่า ซึ่งสะท้อนให้เห็นจากการปรากฏของ TAO ในเอกสารยื่นกองทุนคริปโตหลายกอง และจากการวิเคราะห์การจัดกลุ่มวอลเล็ตบนเชนโดย Nansen กลับมองมันเป็น “ส่วนแบ่งโครงสร้างพื้นฐาน” ในห่วงโซ่อุปทาน AI แบบกระจายศูนย์ ที่อาจก้าวขึ้นมาเป็นคู่แข่งสำคัญต่อผู้ให้บริการ inference แบบรวมศูนย์ ในจังหวะที่โมเดล AI เริ่มเข้าสู่สภาวะถูกทำให้เป็นสินค้าโภคภัณฑ์มากขึ้น ว่ามุมมองนี้จะถูกต้องหรือไม่นั้น ขึ้นกับว่าคุณภาพเอาต์พุตของเครือข่ายจะยังคงดีขึ้นอย่างต่อเนื่องหรือไม่ และการใช้งานจากภายนอกจะเติบโตเร็วกว่า “การฟาร์มปล่อยเหรียญภายใน” หรือไม่ ทั้งสองเงื่อนไขกำลังเคลื่อนไปในทิศทางที่ดี แต่ไม่มีข้อใด “รับประกัน” ได้
Read Next: LUNC Price Climbs 6.5% While Terra Luna Classic Community Targets Higher Burns
บทสรุป
การเติบโตของ Bittensor จนกลายเป็นเครือข่ายมูลค่า 2.7 พันล้านดอลลาร์เป็นสิ่งใหม่จริง ๆ ทั้งในอุตสาหกรรม AI และระบบนิเวศคริปโต มันได้สร้าง “ตลาดสำหรับปัญญากลจักร” (machine intelligence) ที่ทำงานได้จริงโดยไม่ต้องมีบริษัทศูนย์กลางควบคุม กำหนดราคาผลลัพธ์ AI แบบเรียลไทม์ผ่านกลไกฉันทามติ และกระจายผลตอบแทนทางเศรษฐกิจให้แก่ผู้มีส่วนร่วมโดยอิงกับประสิทธิภาพที่วัดได้ แทนที่จะเป็นการถือหุ้นหรือสัญญาจ้างแรงงาน คุณสมบัติเหล่านี้มีความสำคัญเชิงสถาปัตยกรรม ไม่ว่าราคา TAO ในไตรมาสหน้าจะเคลื่อนไปในทิศทางใดก็ตาม
การขยายตัวของโปรโตคอลสู่ 64 ซับเน็ตได้เปลี่ยนมันจาก “การทดลองงานเดียว” ให้กลายเป็น “ตลาด AI หลากหลายงาน” โดยแต่ละซับเน็ตพัฒนาตรรกะการตรวจสอบ (validation logic) ของตนเองให้เหมาะสมกับลักษณะงานที่รับผิดชอบ
ความท้าทายที่ยังหลงเหลืออยู่นั้นเป็นเรื่องจริง: การเล่นเกม Goodhart’s Law บนซับเน็ตที่ออกแบบไม่ดี การรวมศูนย์ของวาลิเดเตอร์ที่ค่อยเป็นค่อยไป และท่าทีด้านกฎระเบียบในสหรัฐอเมริกาที่ “ยังไม่ถูกจัดวางอย่างชัดเจน” ต่างเป็นความเสี่ยงที่มีนัยสำคัญที่นักลงทุนและนักพัฒนาควรพิจารณาอย่างถี่ถ้วน ปัญหาเหล่านี้ไม่ได้เป็นเอกลักษณ์เฉพาะของ Bittensor แต่ก็ไม่ใช่เรื่องเล็ก
เส้นทางของ Bittensor ผ่านปี 2026 จะเป็นบททดสอบว่า “กลไกการผลิตแบบกระจายศูนย์เต็มรูปแบบ” จะสามารถรักษาคุณภาพเอาต์พุต AI ในระดับสเกลได้หรือไม่ โดยไม่ต้องพึ่ง “ข้อได้เปรียบด้านการประสานงาน” ที่ห้องปฏิบัติการแบบรวมศูนย์มี หลักฐานเชิงประจักษ์จากข้อมูลการใช้งาน API ของ Corcel และน้ำหนักโมเดลที่ Macrocosmos เปิดให้ดาวน์โหลดสาธารณะ บ่งชี้ว่ามันสามารถไปถึง “เกณฑ์คุณภาพที่มีประโยชน์” ได้ ส่วนมันจะสามารถไปถึง “เกณฑ์คุณภาพระดับแนวหน้า” ที่ทำให้แข่งขันได้กับเอาต์พุตของห้องปฏิบัติการ AI ที่มีทรัพยากรมากที่สุดในโลกหรือไม่นั้น ยังคงเป็นคำถามปลายเปิดที่จะนิยามบทต่อไปของโปรโตคอลนี้