對話 Bittensor 創始人 Jacob： 把挖礦應用到 AI,TOP 3 子網由中國團隊打造

嘉賓： Jacob Robert Steeves，Bittensor 創始人採訪：zhou & chilli，ChainCatcher

近年來，去中心化人工智慧作為區塊鏈與AI技術融合的前沿領域，吸引了全球科技社區的目光。Bittensor（TAO）作為一個開源協議，將比特幣式「挖礦激勵」機制應用於 AI 計算，在區塊鏈上組織推理、訓練等多類子網與供給方參與競爭並按貢獻獲得獎勵。

CoinGecko 數據顯示，Bittensor 代幣 TAO 於2023年3月上線交易所，截至發稿，其幣價為 423 美元，市值約 40 億美元，在加密貨幣中排名第 42 位。近期， TAO 財庫公司 TAO Synergies Inc. 宣布完成 1100 萬美元私募融資，投資方包括 TAO 策略顧問 James Altucher 與灰度母公司 DCG。

在本期ChainCatcher的專訪中，我們有幸對話Bittensor創始人Jacob，深入探討他的技術願景、從谷歌到創業的心路歷程，以及Bittensor如何通過「激勵計算」打破傳統AI的壁壘。

從谷歌到去中心化AI：Bittensor 就是把挖礦應用到 AI

ChainCatcher：近幾個月我們注意到 Bittensor（TAO） 在美國引發了強烈關注，也在亞洲社區迅速升溫。希望通過這次對話，讓更多讀者了解 Bittensor，以及你本人對「去中心化 AI」未來的思考。先聊聊你的背景吧，很多讀者知道你在谷歌做過軟體工程師，為什麼離開谷歌出來創業？那段經歷對你影響最大的是什麼？

Jacob：我曾在加拿大溫哥華的西蒙菲莎大學（Simon Fraser University）讀了數學和計算機科學，畢業後去了一家 DARPA 承包商做與腦機接口晶片。我的導師（也是公司創始人）是很早的比特幣支持者，他讓我接觸到「能量/熱力學計算」等概念，也帶我真正理解了比特幣。

2015 年起我同時深耕比特幣與 AI，這兩件事天然契合，因為 AI 的核心就是對反饋迴路的研究（反向傳播、遺傳算法、強化學習等），而比特幣是第一個可編程的經濟反饋迴路。之後我去谷歌做機器學習工程師，並在業餘開發 Bittensor，直到2018年決定全職投入 Bittensor，2021 年上線主網。

我在谷歌時正好見證了《Attention Is All You Need》（Transformer）論文發表，這推動了 GPT 等大模型的指數級發展。我也從一線團隊學到很多分布式機器學習實踐，比如參數服務器、模型並行、數據並行等——這些經驗對我們後來搭建 Bittensor 的計算架構非常關鍵。

ChainCatcher：在繼續往下聊之前，能先請你用簡短的話介紹一下 Bittensor 嗎？

Jacob：當然。Bittensor 是一個把比特幣式挖礦機制應用到 AI 的開放協議：我們用可編程的經濟激勵，把分散的算力、模型、數據與應用組織成一個公平的市場。Bittensor 是一條帶有原生代幣 TAO 的區塊鏈，上面運行着約 128 個子網（Subnets），分別圍繞推理、訓練、強化學習、代碼代理、儲存、預測/交易信號等不同任務協同競爭。AI 本質是計算問題；比特幣已經證明「激勵 + 競爭」可以有效協調分布式資源，我們只是把這套原語遷移到了智能生產上。

從使用者角度看，開發者可以發起或加入子網，貢獻模型與算力並按效果持續獲得激勵；需求方則通過網路購買推理、算力、AutoML 或預測信號等服務。簡單說，Bittensor 把「礦工—獎勵—共識」的範式，變成了「有用的 AI 供給—市場獎勵—網路共識」。

走進中國開發者：最強競爭土壤與新供給來源

ChainCatcher：這是你第一次來中國嗎？為什麼選擇在這個時間點來中國做巡迴演講？

Jacob：是第一次。我現在住在秘魯，以前沒做過海外巡迴，這次專程來中國談 Bittensor。首先，Bittensor 是把比特幣挖礦應用到 AI 上，而中國正是全球人工智慧領域增長最快、甚至可能是最強大的國家之一；在比特幣挖礦合法時，中國的算力占比超過 50%，到今天依然生產着全球 90% 的晶片。

我非常尊重中國在這些網路建設方面的技術實力，希望更多中國開發者能夠參與到 Bittensor 網路的建設中來，幫助我們擴大網路規模。

Bittensor 是去中心化、無許可、透明的開放網路，任何地區都能公平參與，這對當下高度集中化的 AI 基礎設施是有意義的對沖。我們已經在一些方向證明了可行性：通過子網把GPU 資源與模型服務引入市場、以價格與效率與中心化方案競爭。來中國的目標，就是把這些路徑落到更大的開發者生態里。

ChainCatcher：這趟行程你希望向亞洲的開發者與投資者傳達什麼關鍵資訊？有沒有讓你印象深刻的中國項目或社區？

Jacob：有的。我們在 Bittensor 里常聽到一句話：當中國礦工進入某個子網之後，競爭會立刻變得激烈很多，以至於不少原本在裡面的人會選擇退出——這其實完全在預期之中，因為中國的競爭強度確實讓人驚嘆。從高校的組織與訓練方式開始，你們就是全世界最具競爭力的群體之一，所以我覺得中國和 Bittensor 是天然契合的。

我這次來，更想把話傳達出去：這是一個全新的、且公平的經濟平台，中國的工程師、建設者、礦工都能在這裡做出真正有生產力的貢獻——而且是公開透明、規則公平的。就具體項目來說，Bittensor 上規模最大的子網之一 Affine，就是由中國開發者在搭建，它正在變成全網競爭力最強的機制之一。我希望能促成更多這樣的團隊加入，因為這裡工程師的水平真的非常高，幾乎無出其右。

ChainCatcher：你怎麼看中國、香港、新加坡在 Web3 與 AI 的獨特位置？

Jacob：目前來說，中國、新加坡以及東亞的公司正在引領開源人工智慧的潮流。像 DeepSeek 等頂級開源模型來自中國團隊；香港、新加坡在合規與資本上更靈活，便於產業化與跨境協作。整體看，亞洲正在把「開放模型＋工程落地」推向前線，這是去中心化 AI 很需要的組合。另外，中國頂尖大學如北京大學和清華大學也為學術和知識進步做出了巨大貢獻。

ChainCatcher：你剛才提到 Bittensor 約有 128 個子網項目，能談談資源分配或者工程師的分布嗎？

Jacob：其中排名前三的子網（Subnet Ecosystem Projects）都是由中國的團隊打造的，我認為這點非常有意義。Bittensor 是一個匿名平台，不過能確認的是為數不少的亞洲團隊與算力在接入。例如，Lium 是一個提供 GPU 資源的頂級子網，它創建的是無許可的市場，任何人都可以貢獻 GPU 計算力，同時也能通過網路訪問 GPU 資源。有很多中國礦工貢獻了這些晶片（我們能從這些機器的 IP 地址看到它們確實存在於亞洲），我們把這些資源帶到全球市場。

ChainCatcher：目前是否和一些投資機構有接觸？應該會有很多投資基金或投資公司對 Bittensor 感興趣。

Jacob：是的，我們經常會收到來自投資方的聯繫，他們想參與進來，購買 TAO。不過我並不是直接負責這些事務的人，我只是一個工程師。Bittensor 的網路是開放的，市場也流動。所以我們會建議大家直接在 TAO 的二級市場參與，因為我們認為那是最公平的方式，每個人都能以同樣的方式進入這個市場。實際上，投資公司經常找我們，但我們更希望大家能公平參與市場。

ChainCatcher：那未來 Bittensor 與傳統網路巨頭（如 OpenAI、阿里巴巴、百度等）之間是否存在合作的可能性？

Jacob：是的，有可能，但取決於理念是否一致。美國一些中心化實驗室大機率興趣不高，他們更傾向於收攏與管控，而我們強調開放與無許可。相反，像 DeepSeek、Kimi、Moonshot 這類更開放的團隊，可以把資源接入 Bittensor、在網路上發起子網並實現貨幣化，也能消費網路供給。我認為這只是時間問題：要麼合作，要麼採納我們在去中心化訓練上的做法。如果能和 Moonshot 一起把真正去中心化的訓練做好，我們非常歡迎。

Bittensor的底色：用加密經濟激勵來做人工智慧研究

ChainCatcher：最近你在 X 上提到，Crypto + AI 是個很淺的說法，真正重要的是 incentive computing。很多人把 Bittensor 理解成一個「AI 模型聚合器」，但你似乎更強調它是一個「激勵式網路」。你能不能給我們的讀者解釋一下：Bittensor 與傳統聚合平台最大的區別在哪裡？它的「去中心化」到底改變了什麼？

Jacob： 「AI 模型聚合器」這個理解不對。Bittensor 的核心是把「可編程激勵」嵌進 AI 的學習過程：誰提供了更有用的推理、訓練或工具，誰就獲得更多獎勵，這與「把模型堆在一起」完全不同。過去 15 年 AI 的突破來自對反饋/獎勵的自適應學習（如 BP、RL），我們做的是把貨幣與激勵直接編進這套機制里，用市場信號持續優化供給與質量。

「去中心化」的意義在於無許可進入與抗單點，也就是說任何個人/團隊都可上線子網參與競爭，好的供給通過激勵被放大，差的自然被淘汰；同時資源分散、路由彈性，讓服務對單點故障更有韌性。但我們的目標不是「為去中心化而去中心化」，而是讓激勵驅動有用計算規模化——這才是 Bittensor 與傳統聚合平台的根本差別。

然而，所謂的 Crypto + AI 只是把加密貨幣應用到 AI，或者把AI 應用於加密，這種思路並沒有觸及我們正在做的事情的核心，我們實際上在做的是用加密經濟激勵來做人工智慧研究。

ChainCatcher：前幾天 AWS 大面積宕機，很多 AI 服務停擺。你怎麼解讀？

Jacob：我認為，這次事件證明了去中心化的一個價值——就是它能提供對單點故障的韌性。Bittensor 沒有宕機，因為我們依賴的是去中心化的資源分配，這也是我們的一個優勢。不過，這次事件也證明了，很多所謂的去中心化生態其實並不完全去中心化，因為確實有一些項目在宕機後無法恢復。Bittensor並沒有把去中心化作為 Bittensor 的核心目標，當然，我們在技術核心使用了抗審查機制，但這並不是Bittensor 的根本驅動力。

經濟與願景：TAO減半周期、協議收入來源、預測市場與五年目標

ChainCatcher： 2025 年是 TAO 的第一次減半周期，你覺得這次減半對生態中開發者和驗證者的行為會有什麼影響？

Jacob：實際上，我認為減半對 Bittensor的唯一影響就是供應會收緊。但這不會影響網路的基本激勵機制，網路仍然有巨大的經濟激勵，鼓勵開發者在平台上建設。

ChainCatcher：Bittensor 協議層的收入主要來自哪裡？

Jacob：主要來自賣推理（inference）、賣算力（compute）、賣 AutoML（自動化機器學習），以及把信號賣給預測市場。

ChainCatcher：你剛才提到預測市場，你是怎麼看待當前預測市場在 Web3 生態系統中的地位和商業模式？

Jacob：我覺得這是個很好的主意。如果你在說 Kalshi 和 Polymarket，我認為它們是真正的金融科技應用之一，是面向大規模消費者的首次應用。它非常有意義，並且深刻改變了人類工作的方式。

ChainCatcher：最後，談談Bittensor的願景吧。展望五年後，你希望看到關於 Bittensor的新聞標題是什麼？你對這個應用的願景是什麼？你計劃如何執行？

Jacob：我最想看到、也是最重要的一條標題是：我們把這套技術帶到了「百萬級」的用戶面前，而且真正把開放的智能服務提供給全球，網路在持續擴張、可持續運行。現在我們已經能看到這條路徑的雛形：在經濟層面，我們在很多場景能用成本優勢擊敗中心化提供商，尤其是在推理（inference）上。眼下已經有約十萬用戶在使用我們的技術；下一步不僅要在推理層面領先，還要走向應用層。

我們的目標是服務全球數十億用戶。以 Ridges 為例：這是 Bittensor 上體量較大的子網，專注代碼智能體（coding agents），由全球礦工共同優化。按這種方式構建的一個直接好處是價格顯著下降：網路會被動、持續地優化性價比——當一些中心化產品單個用戶的服務成本接近 1000 美元、但訂閱價只能定在約 200 美元、長期依賴補貼時，我們可以把訂閱做成 10 美元，而網路自身成本約 6 美元。這類經濟學上的規模律，讓我們有能力觸達全世界；而中心化 AI 公司如果不採納這些底層技術原語，就很難在性能、速度、成本上長期跟上。

這就是我們的核心優勢。如果在這些關鍵維度上我們能長期更優，那他們就很難在這場競爭里贏我們；反過來，如果我們做不到這些，也就無從談起。

同樣的道理，比特幣之所以能在網路層面勝過主權國家或中心化體系，是因為它採用了正確的技術原語與機制設計。Bittensor 當然還沒有在所有領域都做到這一點，但在一些具體領域我們已經做到了，很多人其實在日常里使用到 Bittensor，卻並不知道。

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來源：金色財經

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