2015年，全世界顯卡都用來挖礦
2025年，全世界顯卡都用來算AI
而 Bittensor ($TAO) 區塊鏈將算力上鏈
它的概念不同於傳統經濟模型，更像是「冒險者公會」
使用者將運算任務做成懸賞上鏈、由礦工完成
不只是將人工智慧去中心化，更是將算力回歸市場導向，不由廠商掌控
這篇介紹兩個比較會使用到的 Bittensor 鏈上應用
1.AI提供商 chutes
2.顯卡租用 lium
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《chutes》
這是一個 AI 提供商，類似 deepinfra / siliconflow
不過他沒有任何一台伺服器
他所做的就是把任務打包上鏈，由 Bittensor 礦工來完成任務
提供了幾乎所有開源模型的預設模型，也允許自行上傳模型
包含 DeepSeek、Qwen、Mistal、Kimi 等 LLM
還能算圖、生成影片，SD、Flux、Wan 也都能用鏈上算力
真正讓 chutes 擠上前段第三方提供商的就是價格了
以 DeepSeek V3 為例，在 openrouter 上面價格最低，比其他廠商便宜了約 20 %
而這正是 Bittensor 的重點，算力直接點對點交易，沒有中間商坐地起價
缺點就是初始延遲較高，由於需要丟懸賞、驗證等步驟，平均多了約 1 秒才響應
目前 chutes 也有推出訂閱制方案
每日提供一定使用次數，不限模型，算圖、算影片也只計 1 次
最便宜方案是 3美金/月 = 300 次/日，等於一次只要 0.0003 美金
價格是會變動的，年初甚至是免費的，幾個月前才開始收三塊
而非訂閱制方案就是傳統的 token 以量計費
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《lium》
這是直接出租顯卡的平台
適合不只想算 AI ，或是有其他業務需求
提這個主要就是讓大家看看 Bittensor 上的價格有多划算
lium 上面 A100 顯卡每小時只要 0.43 美金
而 GoogleCloud 上面 A100 顯卡每小時要 5.05 美金 (含A2機器價格)
這是市場公開競爭 + TAO 挖礦獎勵帶來的優勢
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Bittensor 的概念已經有段時間了
從 2023 年測試、2024 年上市，當時人們對第三方 AI 需求還不大，乏人問津
大家對他的印象可能只有一誕生就有著超高價格和市值
自從今年主網升級之後才有大量實用應用誕生
從 openrouter 上能看到第三方 AI 流量一年暴增 30 倍
對使用者來說，算力區塊鏈帶來了更合理的算力成本
對礦工來說，Bittensor 為區塊鏈帶來了全新的驗證和交易系統
順帶一提，由於 Bittensor 是 Polkadot 架構
熱錢包除了官方錢包外，也可以用 DOT 錢包，比如 Nova 支援 Ledger 連線
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.79.21.85 (臺灣)
※ 文章網址 ※
推
Toge :
區塊鏈版的Folding@home
11/09 04:06
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DarkerDuck :
Folding@home社群曾經在BTC上有token的
11/09 04:09
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DarkerDuck :
第一波token大爆發不是發生在ETH上，而是BTC上
11/09 04:10
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DarkerDuck :
還好被BlockstreamCore消滅了，不然後面沒ETH的事了
11/09 04:11
→
DarkerDuck :
BCH正好證明，ETH上那些熱門應用
11/09 04:13
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DarkerDuck :
譬如Token,
Dex,
oracle,
抵押型穩定幣
11/09 04:13
→
DarkerDuck :
都可以透過非圖靈完備的UTXO的智能合約設計出來
11/09 04:14
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DarkerDuck :
真的感謝BlockstreamCore把Bitcoin萬幣大一統的路堵死
11/09 04:15
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DarkerDuck :
讓我們可以喜迎這實際上由政府與銀行所統治的幣圈
11/09 04:16
推
AccLaborGo :
他有直接對一般人Ai需求的應用嗎？像是copilot
或cha
11/09 09:53
→
AccLaborGo :
tgpt這樣的？
11/09 09:53
文中的
chutes
就是面向終端用戶了，網頁上能直接聊天、生圖，就像
gpt
推
john371911 :
它是已經部署好大多模型，類似openrouter那樣，可以
11/09 11:50
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john371911 :
直接租api用嗎？包含能生圖的。
11/09 11:50
推
DarkerDuck :
最近這種DePin項目的確靠著AI基建敘述開始火起來
11/09 13:03
是，可以直接租
api
用，生圖、生影片也沒問題，openrouter
上就包含了
chutes
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DarkerDuck :
另外一個餅畫得超級大的ICP，以及本來只搞儲存的File
11/09 13:04
技術上來說他沒有部屬模型，他只負責包裝任務跟模型鏡像，所有請求都是鏈上完成的
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DarkerDuck :
也都說要搞AI基建，暴漲一輪
11/09 13:05
※ 編輯: h0103661 (36.230.165.251 臺灣), 11/09/2025 12:18:55
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DarkerDuck :
TAO也是半年前才被人說要完蛋要歸零了
11/09 13:06
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DarkerDuck :
不過像這種架構的穩定性不知道如何
11/09 13:12
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DarkerDuck :
模型訓練好了拿來推理和生圖和生影片幾分鐘就完成任務
11/09 13:13
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DarkerDuck :
但假如要做長時間的預訓練也有辦法嗎??
11/09 13:13
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h0103661 :
其他子網(應用)可以上
taostats
找，macrocosmos
IOTA
11/09 14:22
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h0103661 :
是一個訓練項目，訓練時每個礦工只會分配到一部份的任務
11/09 14:22
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h0103661 :
及所需要的層，合併部分有些複雜我沒看懂，他的網站做得
11/09 14:22
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h0103661 :
挺有趣的，能實時看到訓練過程
11/09 14:22
推
kanding255 :
價格看起來很有優勢啊
與一般的雲服務相比缺點是啥
11/09 14:24
→
h0103661 :
初始延遲是最明顯的缺點，現在反應快的模型0.3秒內就能
11/09 16:37
→
h0103661 :
有第一個字，而bittensor平均得多花個1秒來發送跟驗證，
11/09 16:37
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h0103661 :
產出速度則不受影響，其餘跟雲服務沒什麼區別
11/09 16:37
推
lturtsamuel :
你怎麼驗證一個運算是正確的？樂觀假設正確
有問題的
11/09 21:15
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lturtsamuel :
人自己挑戰嗎？
11/09 21:15
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DarkerDuck :
floding@home或是SETI@home的問題都是很好驗證正確性
11/10 02:19
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DarkerDuck :
的，但是生成式AI的確沒有易於驗證的演算法
11/10 02:20
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DarkerDuck :
是提出挑戰的時候，會有仲裁者重算一遍嗎?
11/10 02:21
推
Ayukawayen :
之前有想過一個基於SD算圖的POW，用同樣輸入改變seed
11/10 12:29
→
Ayukawayen :
不斷產生圖片去找符合hash的圖檔，其他節點收到廣播時
11/10 12:30
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Ayukawayen :
用該seed去重算那一張圖驗hash。
11/10 12:30
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Ayukawayen :
但想著就不怎麼實用，沒有再研究下去
XD
11/10 12:31
每個子網(應用)的目的不同，所以驗證方式也不同
推
lturtsamuel :
有主驗證者
所以是他說了算
想slash誰就slash誰嗎？
11/13 12:48
chutes是有一個主驗證者，其他人只負責驗算運行紀錄
推
Ayukawayen :
別的系統中有聽說過的做法是
每個任務依機制挑出一個
11/15 11:45
請求的任務所需要的模型如果有活耀中的礦工，則依據一周活動評分優先分配任務
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Ayukawayen :
主運算者，然後其他人去驗算這個主運算者提交的東西
11/15 11:46
而非活耀的模型
(比如自己上傳的模型)
會以懸賞的方式問有誰要做
※ 編輯: h0103661 (114.25.68.166 臺灣), 11/12/2025 00:07:49