作者：Chloe Zheng

根据红杉资本2023年的研究，85%的开发者更倾向于对现有模型进行微调，而非从零开始训练。近期趋势进一步验证了这一点：DeepSeek开源其模型，并引入模型蒸馏技术，通过教师模型（大型模型）将推理逻辑传递给学生模型（小型模型），以优化知识压缩和性能保留。类似地，OpenAI的ChatGPT O3版本也强调了后期训练和强化学习。Bittensor提供了一个开放的、去中心化的平台，支持AI模型的协作与共享。2024年7月，Bittensor与Cerebras发布了BTLM-3b-8k开源大型语言模型（LLM），在Hugging Face上获得了超过16,000次下载，充分体现了Bittensor的技术能力。

尽管Bittensor于2021年上线，但在2024年Q4的AI Agent热潮中几乎未曾亮相，代币价格也一直停滞不前。2025年2月13日，Bittensor推出了dTAO升级，旨在优化代币发行、提高公平性并增加流动性。这一变化类似于Virtuals Protocol推出AI Agent LaunchPad，其影响导致$VIRTUAL的市值在2024年飙升了50倍。

报告《dTAO与Bittensor的演进：通过市场驱动的激励重塑开源AI生态》深入分析了2月13日完成的dTAO升级对Bittensor生态系统的影响，重点探讨了其架构创新、经济模型和整体生态动态。

Bittensor系统中的账户数量增加了100%，从2024年初的100,000个增长到接近200,000个

1.Bittensor的基本架构

Bittensor 系统由以下三个主要模块组成：

• Subtensor 平行链及其 EVM 兼容层（tao evm）：Subtensor 是基于 Polkadot 的 Substrate SDK 开发的 Layer1 区块链，负责管理 Bittensor 网络的区块链层。其 EVM 兼容层（tao evm）允许开发者在网络上部署和运行以太坊智能合约，增强了系统的可扩展性和兼容性。Subtensor 区块链每隔 12 秒出块一次，每个区块产生一枚 TAO 代币。此外，Subtensor 记录子网中的关键活动，包括验证者的评分权重和质押代币数量。每隔 360 个区块（约 72 分钟），通过 Yuma 共识算法计算 64 个子网获得的代币（Emissions）。

• 子网（Subnets）：Bittensor 网络包含 64 个子网，每个子网专注于特定类型的 AI 模型或应用场景。这种模块化结构提升了网络的效率和性能，促进了不同 AI 模型的专业化发展。每个子网的激励机制由子网所有者制定，决定代币在矿工和验证者之间的分配方式。例如，子网 1 由 Opentensor Foundation 运营，任务为文本提示（Text Prompting）。在该子网中，验证者提供类似 ChatGPT 的提示，矿工根据提示进行回答，验证者根据矿工回答的质量进行排序，定期更新权重并上传到 Subtensor 区块链。区块链每隔 360 个区块进行一次 Yuma 共识计算，并分配子网的代币释放。#p#分页标题#e#

• 根子网（Root Subnet）：作为网络的核心，根子网负责协调和管理所有子网的运作，确保网络的整体协调性和稳定性。

此外，Bittensor API 在子网验证者与 Subtensor 区块链上的 Yuma 共识之间起到传输和连接的作用。同一子网中的验证者只会连接到同一子网中的矿工，不同子网的验证者和矿工之间不会互相沟通和连接。

这种架构设计使 Bittensor 能够有效地整合区块链技术与人工智能，创建一个去中心化且高效的 AI 生态系统。

Subtensor EVM 兼容层 tao evm于2024年12月30日正式上线，无需修改任何以太坊智能合约，即可在 Subtensor区块链上 部署和交互，同时所有 EVM 操作仅在 Subtensor 区块链上执行，不会与 Ethereum 进行交互。这意味着 Bittensor 上的智能合约仅限于 Bittensor 网络，与 Ethereum 主网无关。目前tao evm还处于一个相当早期的阶段，其中包括生态项目TaoFi，它计划开发基于人工智能的 DeFi 基础设施，包括首个由 TAO 支持的稳定币、去中心化交易所以及 TAO 代币的流动性质押版本。

1.1账户系统 1.1.1Coldkey-Hotkey双钥系统

dTAO 的账户系统采用了 Coldkey-Hotkey 双密钥机制，以确保更高的安全性和灵活性。用户在创建钱包时，可选择通过 Chrome 扩展程序或本地方