Bittensor及原生代幣TAO價值飆升，而價值8,200萬美元的橋接代幣卻只由一人控制？

作者：Chloe，PANews

近期，隨著加密貨幣與人工智慧專案的結合日益受到關注，Bittensor 及其原生TAO 代幣在市場上的表現尤其突出。其中，允許將TAO 代幣轉移到以太坊上的加密橋接——Wrapped TAO (wTAO)，已經成為話題焦點。不過令社區沒想到的是，這座價值8,200 萬美元的橋接，竟然只由一個人控制。

Wrapped TAO (wTAO) 代幣因其獨特的概念以及與人工智慧領域的掛鉤而迅速掌握市場的熱度。它透過Bittensor 橋接在以太坊上發行，讓用戶能夠在兩個不同的區塊鏈間自由兌換TAO 代幣。

根據CoinMarketCap 數據指出TAO 在過去幾個月內價格飆升，讓wTAO 的價格在過去7 天內上漲了42.60% ，其表現不僅優於全球加密貨幣市場，同時也優於以太坊生態系統裡的加密貨幣（上漲了12.70%），儘管市值成長速度備受矚目，但成長背後的風險近期則在Discord 被議論。

一位名為Adam 的用戶在Discord 提出，“我對封裝代幣很熟悉，但還是想弄清楚是誰以及如何進行封裝，因為Bittensor 的官網沒有提及這方面的信息。”

接著就有名為CreativeBuilds 的用戶則出面解釋。簡單來說，這個由社區運作且獨立於Bittensor 計畫的橋接，也就是這個目前持有價值8,200 萬美元的系統都由這名為CreativeBuilds 的開發者所控制。根據DL News 分析，每當有人在以太坊上持有wTAO 然後要兌換回Bittensor 上的TAO 代幣時，都需要由這位創建者親自簽名確認。

這種許可橋接的設計不僅罕見，還進而引入了中心化的風險。在DeFi 領域，集中化的控制點通常被視為潛在的安全漏洞，因為它可能成為攻擊者的目標，或因單點故障而影響整個系統的運作。

儘管Bittensor 本身旨在透過去中心化方式改變機器學習，創造一個全球AI 知識市場，但這座橋接的運作模式卻是一種中心化的結構系統。根據CreativeBuilds 在專案官方Discord 上的說法，提款操作需要手動驗證，但一經確認後會自動處理。這位開發者聲稱，這個過程是安全的，他自己也多次操作無誤。

然而，這種去中心的機制和閉源代碼引起了社區成員的擔憂。許多用戶對於無法查看橋接程式碼以驗證其安全性和功能表示不安。此外，由於這座橋接是由第三方獨立運營，而非Bittensor 直接管理，因此也增加了對其長期可靠性和安全性的疑問。

Cyrpto + AI 敘事有哪些方向？ Bittensor 的潛力又在哪？

Bittensor 的原生代幣TAO 在過去幾週內漲幅超過90%，市值達30 億美元。根據CoinGecko 2 月11 日數據， TAO 當前交易價格約為589.61 美元，過去24 小時的交易量為41,721,695 美元，較一天前增長15.40% ，凸顯近期在市場活躍度逐步上升。

上個月底Vitalek Buterin 發表的新作《加密貨幣和人工智慧之間最有成效的交叉點是什麼？》該文中似乎表達了對Bittensor 的支持。 Vitalek 在文中特別點出，「使用加密激勵來激勵創造更好的人工智慧，可以在不陷入使用密碼學完全加密的兔子洞的情況下完成，像BitTensor 這樣的方法就屬於這一類。

而不可忽視的是，Bittensor 確實提供了一個透過提供經濟誘因來推動整個人工智慧市場的機會。

首先，人工智慧技術發展仰賴數據、演算法和算力三個關鍵核心。加密貨幣和區塊鏈技術可以視為一種新型的生產關係，透過激勵、協調和組織三種形式，推動上述的三大要素的發展。

若以數據＋算力來觀察，區塊鏈能夠調動數據提供者貢獻數據，或利用去中心化的數據存儲，為人工智慧模型訓練提供支援。例如，Filecoin 提供的去中心化儲存解決方案為人工智慧研究者和開發者提供一個安全、經濟有效的數據儲存選擇，透過Filecoin，可以儲存大量的圖片、影片、文字等數據，這些數據是訓練人工智能模型不可或缺的。

同時，如RNDR 基於區塊鏈的圖形渲染網絡，該項目允許用戶利用閒置的GPU 資源來渲染圖像和視頻，用戶則支付RNDR 代幣作為報酬給貢獻計算資源的GPU 所有者。

那算法呢？它與數據和算力不同，演算法是技術密集的領域，需要持續的創新和迭代。所以“很難透過加密貨幣的激勵從零創造出更好的演算法”，但可以透過激勵機制從現有的演算法中篩選出更優的選項，類似於預言機專案可以透過競爭挑選出更好的資料來源。

Bittensor 的目標就是要打破AI 領域的孤島，透過區塊鏈網路和激勵機制，對不同的演算法進行調度和篩選，形成一個自由競爭、知識共享的演算法市場。這種模式，可以將擅長不同領域的AI 演算法模型進行組合，形成更強大的AI 解決方案，為開發者和使用者提供更廣泛的服務。

也就是說， Bittensor 讓不同的AI 演算法和模型能夠互相協作、學習和組合，實現AI 演算法的”樂高化”。這種創新模式不僅能加速AI 功能擴展和效率提升，也為整個AI 領域的進步和演算法創新提供了新的路徑。