Bittensorの知的アービトラージの罠：資本はトークンを投機し、質の高いAIは誰も買わない

ウォール街はBittensor ETFの配置に殺到しており、その背後には巨大なエコシステムの不均衡の危険が隠れている。

執筆：Thejaswini M A

翻訳：Chopper, Foresight News

質の高い、長期的に実現可能な製品をじっくりと磨くと、資金はしばしば遅れてやってくる。一方、派手で中身のないプロジェクトには資本が殺到する。これは市場の不変の法則であり、チューリップバブル、インターネットバブル、運河株、そしてNFTの波に至るまで、繰り返されてきた。

現在、人工知能は次の巨大なバブルと見なされている。バブルの典型的な特徴は、市場参加者が大規模にレバレッジをかけ、全体のビジネスモデルが揺らいでいる空中楼閣の上に築かれていることだ。システムの基盤にある欠陥を無視し、最終的には崩壊し、すべての人が「バブル市場」に責任を転嫁する。

この記事はBittensorネットワークに焦点を当てている。これはトークンを通じて一般の人々にAIを開発させることを奨励するもので、その発想は非常に巧妙だ。ネットワーク全体は、サブネットと呼ばれる100以上の独立したエコシステムユニットに分割されている。開発者はAI関連のサービスを構築し、システムは成果にスコアを付け、開発者は報酬として暗号トークンTAOを即座に受け取ることができる。

現在、ウォール街はBittensor ETF製品の配置に殺到しており、BitwiseとGrayscaleはSECにBittensor ETFの申請を提出した。このシステムに潜む欠陥は、すべての人の目の前に明らかにされている。

Bittensorはビットコインの競争インセンティブ論理を参考にして分散型AIネットワークを構築している：トークンを使って参加者同士を競争させ、市場のゲーム理論に基づいて質の高い成果と質の低いプロジェクトを選別する。全ネットワークは約128のサブネットに分けられ、それぞれが特定のAIビジネスに対応している。例えば、モデル推論、大規模モデルのトレーニング、データクローリングなどである。

マイナーはマイニングを担当し、バリデーターはスコアリングを担当する。TAOはバリデーターが評価した質に基づいてマイナーに報酬を支払う。バリデーターの報酬は、そのスコアと他のバリデーターのスコアの一致度に基づいて決定され、保有する権益に応じて加重される。したがって、バリデーターの収益は、そのスコアが他のバリデーターと一致するかどうかに依存し、スコアが正しいかどうかには依存しない。

各サブネットが新たに受け取るTAOの量は、そのサブネットのネイティブアルファトークンの価格によって決まり、AI成果の質とは無関係である。さらに、サブネットの運営者は最初に18%の収益を取り分け、残りを他の参加者に分配する。

TAOは約20億ドルの価値を持つトークンで、そのうち約6.9億ドルがサブネットにステーキングされており、これらのサブネットがどのAIプロジェクトに資金を提供するかを決定する。

Bittensorサブネットトークンの時価総額ランキング、データ出典：coingecko.com

各サブネットは独自のネイティブトークン、アルファを発行している。ユーザーはTAOを特定のサブネットにステーキングすることは、実質的にはそのサブネットのアルファトークンを購入することになり、その市場価格を押し上げることになる。そして、サブネットが新たに受け取るTAOの割合は、アルファトークンの一定期間の平均価格によって決まる。

短期的な価格上昇だけでは報酬のシェアを長期的に高めることはできず、持続的に底値を支えるために購入を続ける必要がある。これにより、自己強化のサイクルが形成される：アルファを購入→トークン価格が上昇→サブネットがより多くの新しいTAOトークンを受け取る→新しいトークンがアルファトークンの保有者に直接配布される→保有者は増加資金を得て、さらに購入を続ける。外部からの増加資金がトークン価格を押し上げ、価格上昇がさらに多くの資金を呼び込む。

このサイクルの唯一の制約要因は、ネットワークがアルファトークンを継続的に増発することであり、マイナーとバリデーターは利益を実現するために絶えず売却し、価格に売り圧力をかけ続ける。サブネットが資金支援を持続的に受けるためには、新しい買い手が絶えず売り圧力を引き受ける必要がある。そして、これがこのメカニズムの意図的に設計された運用ロジックである。

このメカニズムの利点は、独立したサブネットトークンに依存することで、投資家がAIの特定のセグメントに個別に賭けることができる点である。例えば、推論サブネットにのみ投資し、モデルトレーニングセグメントには参加しない、またはその逆も可能である。資本はAI産業チェーンの単一の段階に正確に切り込むことができ、これは従来の株式市場では実現できない。

しかし、オンチェーンシステムはトークンの転送行為しか認識できず、AI製品の実際の使用量を統計することはできない。明確で追跡可能な商業収入の帳簿は存在しない。トークン価格は完全に資金の流れによって主導され、実際の収益の制約を受けない。従来の株式の価格は実際の収益によって支えられており、例えばNVIDIAの株価の背後には確認可能な製品販売収入がある。一方、サブネットトークンの価格の唯一の支えは二次市場での購入行為である。資金の流入が唯一の評価基準となると、トークン価格は完全に資金の熱度によって定義される。

このメカニズムの設計意図は、バリデーターが客観的かつ公正にマイナーにスコアを付けることを要求することであり、基盤のコンセンサスプロトコルYumaも不正防止ルールを設定している。スコアが集団の平均から大きく逸脱した場合、対応するスコアは無効となり、バリデーターは知人プロジェクトのスコアを意図的に引き上げて利益を得ることはできない。この設計は非常に巧妙である。

しかし、この反共謀数学モデルには臨界閾値があり、不正行為者のステーキング量がサブネットの総バリデーターのステーキング量の半分を下回る場合にのみ有効である。不正行為ノードが過半数のステーキングパワーを掌握すると、マイナーとバリデーターは私的に共謀し、互いにスコアを高く付け合い、TAO報酬を分け合うことができ、ネットワークは自動的に利益を発放する。

もう一つの大きな欠陥は「スコアのコピー」である。一部のバリデーターはAI成果を全く検証せず、公開帳簿から他のバリデーターのスコアを直接コピーするだけで、何の労力もかけずに報酬を受け取ることができる。プロジェクト側は「提出 - 開示」メカニズムを導入してこの欠陥を修正した。スコアを一定期間暗号化して保管し、即時コピー行為を防ぐ。しかし、この方法はAI成果の質が持続的に変動するシナリオにのみ適用される。サブネットのビジネスが安定し、出力が同質化している場合、スコアのコピーは依然として利益を生む。

データ出典：RaoFoundationサブネット

さて、不正行為のハードルがどのくらいか、そして誰が権力を握っているのかを見てみよう。Rayon Labsチームは3つの主要サブネットを運営しており、全ネットワークの毎日の新しいTAOの総量の4分の1を分け合っている。全ネットワークの約3分の2のTAOはステーキング状態にあり、大量のトークンが少数の主体に集中している。

これに対して市場には2つの完全に対立する解釈が存在する。視点1：Bittensorは効率的な市場メカニズムである。AIプロジェクトの資金調達資格を閉じた委員会が決定する必要はなく、大量の市場参加者が各AIセグメントに公開で賭け、資金は自然に市場が期待する方向に流れる。資本の流入は、しばしばセグメントが潜在能力を持っていることの先行信号である。視点2：トークン価格は実際の商業需要に結びつけられる必要があり、例えば有料顧客や実現可能な販売収入が必要である。しかし、Bittensorの価値の基準は極めて弱い。

全ネットワークで最も収益の高いサブネットは、トークンの増発による収益が実際の顧客の支払い収入を大きく上回っている。報酬分配ルールを調整できるコア運営主体の数は非常に少ない。今年の春、プロジェクト側はトークンの放出ルールを調整し、大量に保有するトークンを売却し、内部の対立を引き起こした。全ネットワーク最大の運営者であるCovenant AIはネットワークから直接撤退した。

初期のメカニズムの欠陥は迅速に修正できるが、このネットワークは重大な問題をハードフォークによって修正したこともある。Optimismエコシステムを振り返ると、ネイティブ暗号ベンチャーキャピタルは無制限の前置き資金調達モデルにうんざりし、実績のある実際の価値を持つプロジェクトにのみ資金を提供する追跡型資金提供メカニズムを導入した。報酬の支給は成果が実現された後に行われ、トークンの発行前の事前補助ではない。GitcoinやFilecoinも同様の考え方の異なるバリエーションを実現した。

Bittensorシステムの核心的な問題は、トークンの流通収益をインセンティブの尺度として使用することであり、実際のビジネスの実現に基づく検証基準ではない。

ネットワークは年に2回、サブネットの報酬分配ルールを変更する。最初はサブネットトークンの価格を基にしており、昨年11月に純ステーキング資金の流入（ステーキング資金の流入から流出を引いたもの）に切り替えた。今年の6月には、資金流入のルールにさまざまな欠陥が露呈したため、再びトークン価格メカニズムに戻った。これらの2つのルールは代替指標に過ぎず、最も重要なデータ、つまり実際にユーザーが対応するAIサービスを有料で使用しているかどうかを測定することはできない。

あるネットワークが短期間に2回も自らの基本的な法則を覆し、その生存基盤を揺るがすことを望むなら、その変革能力はおそらくほとんどのネットワークよりも強力である。しかし、冷静に2回のハードフォークとルールの調整を見つめると、3つの評価基準はすべて重要な指標を無視している：サブネット外部の実際のユーザーの支払い意欲。すべてのルールは「金が金を追う」ことを促進しており、「価値が市場の需要に従う」ことを促進していない。

このシステムには大量の資金の空転と浪費が存在するが、客観的には基盤のインフラを構築している。インターネットバブルが世界的な光ファイバーのバックボーンネットワークを生み出したように、Bittensorの熱狂が生み出した計算能力のハードウェアやAIトレーニングリソースは、熱が冷めても長期的な価値を持つ。

分散型AIセグメント自体には巨大な業界の利益があり、オープンソースのソリューションはチップの巨人の独占を打破する唯一の道である。Linuxがオペレーティングシステムの構図を覆し、ウィキペディアが百科事典の内容エコシステムを再構築したように。このネットワークは同様の破壊的な革新を実現している：Covexusチームは70台の分散型デバイスを使用して大規模モデルをトレーニングし、Meta Llama 2を超える性能を発揮し、NVIDIAのCEOである黄仁勲からも公に認められたが、膨大なトークンの投機的な騒音の中で埋もれてしまった。

これが、このETFが単なる前兆ではない理由である。GrayscaleとBitwiseは、アメリカ証券取引委員会（SEC）が今年の後半、約8月に回答を出すと予想している。承認されれば、この先天的な欠陥を持つシステムは、直接アメリカの市民の年金投資ポートフォリオに接続される。盲目的に参加する投資家は巨大なリスクに直面するが、ETFの実現は新興エコシステムに2つの正の変化をもたらす：大量の伝統的資金が流入し、同時に業界全体が公開監視の審査を受けることになる。規制の裏付けと数百万の新しい株主による利益分配の監視は、ネットワークのインセンティブメカニズムを最も効果的に最適化する方法である。そして、それに伴う厳しい審査は、最終的にエコシステム全体を成熟へと導くことになる。

この楽観的な気持ちを持って、私はあなたに本当に重要なことに注目するように言いたい。すべての若くて欠陥のあるシステムと同様に、このシステムはまだ新しく、欠陥を修正する必要がある。私が強調したいのは、その背後にある潜在能力である：オープンで、多様な参加者による、非専有的なAIであり、世界最大のサーバークラスターを持つ大手クラウドサービスプロバイダーが構築した閉じたエコシステムではない。

私は、将来的にサブネットがファウンデーションの補助金から独立して自立できることを期待している。それは、私たちの時代の最も強力な技術が必ずしも少数の実体によって制御される必要はないことを示すだろう。

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