作者：Chloe，PANews

近期，随着加密货币与人工智能项目的结合日益受到关注，Bittensor 及其原生 TAO 代币在市场上的表现尤其突出。其中，允许将 TAO 代币转移到以太坊上的加密桥接——Wrapped TAO (wTAO)，已经成为话题焦点。不过令社区没想到的是，这座价值 8200 万美元的桥接，竟然只由一个人控制。

Wrapped TAO (wTAO) 代币因其独特的概念以及与人工智能领域的挂钩而迅速掌握市场的热度。它通过 Bittensor 桥接在以太坊上发行，让用户能够在两个不同的区块链间自由兑换 TAO 代币。

根据 CoinMarketCap 数据指出 TAO 在过去几个月内价格飙升，让 wTAO 的价格在过去 7 天内上涨了 42.60% ，其表现不仅优于全球加密货币市场，同时也优于以太坊生态系统里的加密货币（上涨了 12.70%），尽管市值增长速度备受瞩目，但这增长背后的风险近期则在 Discord 被议论。

一位名为 Adam 的用户在 Discord 提出，“我对封装代币很熟悉，但还是想弄清楚是谁以及如何进行封装，因为 Bittensor 的官网没有提及这方面的信息。”

接着就有名为 CreativeBuilds 的用户则出面解释。简单来说，这个由社区运营且独立于 Bittensor 项目的桥接，也就是这个目前持有价值 8200 万美元的系统都由这名为CreativeBuilds 的开发者所控制。根据 DL News 分析，每当有人在以太坊上持有wTAO 然后要兑换回 Bittensor 上的 TAO 代币时，都需要由这位创建者亲自签名确认。

这种许可桥接的设计不仅罕见，还进而引入了中心化的风险。在 DeFi 领域，集中化的控制点通常被视为潜在的安全漏洞，因为它可能成为攻击者的目标，或因单点故障而影响整个系统的运行。

尽管 Bittensor 本身旨在通过去中心化方式改变机器学习，创建一个全球 AI 知识市场，但这座桥接的运作模式却是一种中心化的结构系统。根据 CreativeBuilds 在项目官方 Discord 上的说法，提款操作需要手动验证，但一经确认后会自动处理。这位开发者声称，这个过程是安全的，并且他自己也多次操作无误。

然而，这种去中心的机制和闭源代码引起了社区成员的担忧。许多用户对于无法查看桥接代码以验证其安全性和功能表示不安。此外，由于这座桥接是由第三方独立运营，而非 Bittensor 直接管理，因此也增加了对其长期可靠性和安全性的疑问。

Cyrpto + AI 叙事有哪些方向？Bittensor 的潜力又在哪？

Bittensor 的原生代币 TAO 在过去几周周内涨幅超过 90%，市值达 30 亿美元。根据CoinGecko 2 月 11 日数据， TAO 当前交易价格约为 589.61 美元，过去 24 小时的交易量为 41,721,695 美元，较一天前增长 15.40% ，凸显近期在市场活跃度逐步上升。

上个月底 Vitalek Buterin 发表的新作《加密货币和人工智能之间最富有成效的交叉点是什么？》该文中似乎表达了对 Bittensor 的支持。Vitalek 在文中特别点出，“使用加密激励来激励创造更好的人工智能，可以在不陷入使用密码学完全加密的兔子洞的情况下完成，像 BitTensor 这样的方法就属于这一类。

而不可忽视的是，Bittensor 确实提供了一个通过提供经济激励来推动整个人工智能市场的机会。

首先，人工智能技术发展依赖于数据、算法和算力三个关键核心。可以将加密货币和区块链技术视为一种新型的生产关系，通过激励、协调和组织三种形式，推动上面所提的三大要素的发展。

若以数据＋算力来观察，区块链能够调动数据提供者贡献数据，或利用去中心化的数据存储，为人工智能模型训练提供支持。例如，Filecoin 提供的去中心化存储解决方案为人工智能研究者和开发者提供一个安全、经济有效的数据存储选择，通过 Filecoin，可以存储大量的图片、视频、文本等数据，这些数据是训练人工智能模型不可或缺的。

同时，如 RNDR 基于区块链的图形渲染网络，该项目允许用户利用闲置的 GPU 资源来渲染图像和视频，用户则支付 RNDR 代币作为报酬给贡献计算资源的 GPU 所有者。

那算法呢？它与数据和算力不同，算法是技术密集型的领域，需要持续的创新和迭代。所以“很难通过加密货币的激励从零创造出更好的算法”，但可以通过激励机制从已有的算法中筛选出更优的选项，类似于预言机项目可以通过竞争挑选出更好的数据源。

Bittensor 的目标就是要打破 AI 领域的孤岛，通过区块链网络和激励机制，对不同的算法进行调度和筛选，形成一个自由竞争、知识共享的算法市场。这种模式，可以将擅长不同领域的 AI 算法模型进行组合，形成更强大的 AI 解决方案，为开发者和用户提供更广泛的服务。

也就是说， Bittensor 让不同的 AI 算法和模型能够互相协作、学习和组合，实现 AI 算法的"乐高化"。这种创新模式不仅能加速 AI 功能扩展和效率提升，也为整个 AI 领域的进步和算法创新提供了新的路径。

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