对话 Bittensor 创始人 Jacob： 把挖矿应用到 AI，TOP 3 子网由中国团队打造

嘉宾： Jacob Robert Steeves，Bittensor 创始人
采访：zhou & chilli，ChainCatcher

近年来，去中心化人工智能作为区块链与AI技术融合的前沿领域，吸引了全球科技社区的目光。Bittensor（TAO）作为一个开源协议，将比特币式“挖矿激励”机制应用于 AI 计算，在区块链上组织推理、训练等多类子网与供给方参与竞争并按贡献获得奖励。

CoinGecko 数据显示，Bittensor 代币 TAO 于 2024 年 10 月上线，截至发稿，其币价为 423 美元，市值约 40 亿美元，在加密货币中排名第 42 位。近期，美股上市公司 TAO Synergies Inc. 宣布完成 1100 万美元私募融资，投资方包括 TAO 策略顾问 James Altucher 与灰度母公司 DCG。

在本期ChainCatcher的专访中，我们有幸对话Bittensor创始人Jacob，深入探讨他的技术愿景、从谷歌到创业的心路历程，以及Bittensor如何通过“激励计算”打破传统AI的壁垒。

从谷歌到去中心化AI：Bittensor 就是把挖矿应用到 AI

ChainCatcher：近几个月我们注意到 Bittensor（TAO） 在美国引发了强烈关注，也在亚洲社区迅速升温。希望通过这次对话，让更多读者了解 Bittensor，以及你本人对“去中心化 AI”未来的思考。先聊聊你的背景吧，很多读者知道你在谷歌做过软件工程师，为什么离开谷歌出来创业？那段经历对你影响最大的是什么？

Jacob：我曾在加拿大温哥华的西蒙菲莎大学（Simon Fraser University）读了数学和计算机科学，毕业后去了一家 DARPA 承包商做与脑机接口芯片。我的导师（也是公司创始人）是很早的比特币支持者，他让我接触到“能量/热力学计算”等概念，也带我真正理解了比特币。

2015 年起我同时深耕比特币与 AI，这两件事天然契合，因为 AI 的核心就是对反馈回路的研究（反向传播、遗传算法、强化学习等），而比特币是第一个可编程的经济反馈回路。之后我去谷歌做机器学习工程师，并在业余开发 Bittensor，直到2018年决定全职投入 Bittensor，2021 年上线主网。

我在谷歌时正好见证了《Attention Is All You Need》（Transformer）论文发表，这推动了 GPT 等大模型的指数级发展。我也从一线团队学到很多分布式机器学习实践，比如参数服务器、模型并行、数据并行等——这些经验对我们后来搭建 Bittensor 的计算架构非常关键。

ChainCatcher：在继续往下聊之前，能先请你用简短的话介绍一下 Bittensor 吗？

Jacob：当然。Bittensor 是一个把比特币式挖矿机制应用到 AI 的开放协议：我们用可编程的经济激励，把分散的算力、模型、数据与应用组织成一个公平的市场。Bittensor 是一条带有原生代币 TAO 的区块链，上面运行着约 128 个子网（Subnets），分别围绕推理、训练、强化学习、代码代理、存储、预测/交易信号等不同任务协同竞争。AI 本质是计算问题；比特币已经证明“激励 竞争”可以有效协调分布式资源，我们只是把这套原语迁移到了智能生产上。

从使用者角度看，开发者可以发起或加入子网，贡献模型与算力并按效果持续获得激励；需求方则通过网络购买推理、算力、AutoML 或预测信号等服务。简单说，Bittensor 把“矿工—奖励—共识”的范式，变成了“有用的 AI 供给—市场奖励—网络共识”。

走进中国开发者：最强竞争土壤与新供给来源

ChainCatcher：这是你第一次来中国吗？为什么选择在这个时间点来中国做巡回演讲？

Jacob：是第一次。我现在住在秘鲁，以前没做过海外巡回，这次专程来中国谈 Bittensor。首先，Bittensor 是把比特币挖矿应用到 AI 上，而中国正是全球人工智能领域增长最快、甚至可能是最强大的国家之一；在比特币挖矿合法时，中国的算力占比超过 50%，到今天依然生产着全球 90% 的芯片。

我非常尊重中国在这些网络建设方面的技术实力，希望更多中国开发者能够参与到 Bittensor 网络的建设中来，帮助我们扩大网络规模。

Bittensor 是去中心化、无许可、透明的开放网络，任何地区都能公平参与，这对当下高度集中化的 AI 基础设施是有意义的对冲。我们已经在一些方向证明了可行性：通过子网把GPU 资源与模型服务引入市场、以价格与效率与中心化方案竞争。来中国的目标，就是把这些路径落到更大的开发者生态里。

ChainCatcher：这趟行程你希望向亚洲的开发者与投资者传达什么关键信息？有没有让你印象深刻的中国项目或社区？

Jacob：有的。我们在 Bittensor 里常听到一句话：当中国矿工进入某个子网之后，竞争会立刻变得激烈很多，以至于不少原本在里面的人会选择退出——这其实完全在预期之中，因为中国的竞争强度确实让人惊叹。从高校的组织与训练方式开始，你们就是全世界最具竞争力的群体之一，所以我觉得中国和 Bittensor 是天然契合的。

我这次来，更想把话传达出去：这是一个全新的、且公平的经济平台，中国的工程师、建设者、矿工都能在这里做出真正有生产力的贡献——而且是公开透明、规则公平的。就具体项目来说，Bittensor 上规模最大的子网之一 Affine，就是由中国开发者在搭建，它正在变成全网竞争力最强的机制之一。我希望能促成更多这样的团队加入，因为这里工程师的水平真的非常高，几乎无出其右。

ChainCatcher：你怎么看中国、香港、新加坡在 Web3 与 AI 的独特位置？

Jacob：目前来说，中国、新加坡以及东亚的公司正在引领开源人工智能的潮流。像 DeepSeek 等顶级开源模型来自中国团队；香港、新加坡在合规与资本上更灵活，便于产业化与跨境协作。整体看，亚洲正在把“开放模型＋工程落地”推向前线，这是去中心化 AI 很需要的组合。另外，中国顶尖大学如北京大学和清华大学也为学术和知识进步做出了巨大贡献。

ChainCatcher：你刚才提到 Bittensor 约有 128 个子网项目，能谈谈资源分配或者工程师的分布吗？

Jacob：其中排名前三的子网（Subnet Ecosystem Projects）都是由中国的团队打造的，我认为这点非常有意义。Bittensor 是一个匿名平台，不过能确认的是为数不少的亚洲团队与算力在接入。例如，Lium 是一个提供 GPU 资源的顶级子网，它创建的是无许可的市场，任何人都可以贡献 GPU 计算力，同时也能通过网络访问 GPU 资源。有很多中国矿工贡献了这些芯片（我们能从这些机器的 IP 地址看到它们确实存在于亚洲），我们把这些资源带到全球市场。

ChainCatcher：目前是否和一些投资机构有接触？应该会有很多投资基金或投资公司对 Bittensor 感兴趣。

Jacob：是的，我们经常会收到来自投资方的联系，他们想参与进来，购买 TAO。不过我并不是直接负责这些事务的人，我只是一个工程师。Bittensor 的网络是开放的，市场也流动。所以我们会建议大家直接在 TAO 的二级市场参与，因为我们认为那是最公平的方式，每个人都能以同样的方式进入这个市场。实际上，投资公司经常找我们，但我们更希望大家能公平参与市场。

ChainCatcher：那未来 Bittensor 与传统互联网巨头（如 OpenAI、阿里巴巴、百度等）之间是否存在合作的可能性？

Jacob：是的，有可能，但取决于理念是否一致。美国一些中心化实验室大概率兴趣不高，他们更倾向于收拢与管控，而我们强调开放与无许可。相反，像 DeepSeek、Kimi、Moonshot 这类更开放的团队，可以把资源接入 Bittensor、在网络上发起子网并实现货币化，也能消费网络供给。我认为这只是时间问题：要么合作，要么采纳我们在去中心化训练上的做法。如果能和 Moonshot 一起把真正去中心化的训练做好，我们非常欢迎。

Bittensor的底色：用加密经济激励来做人工智能研究

ChainCatcher：最近你在 X 上提到，Crypto AI 是个很浅的说法，真正重要的是 incentive computing。很多人把 Bittensor 理解成一个“AI 模型聚合器”，但你似乎更强调它是一个“激励式网络”。你能不能给我们的读者解释一下：Bittensor 与传统聚合平台最大的区别在哪里？它的“去中心化”到底改变了什么？

Jacob： “AI 模型聚合器”这个理解不对。Bittensor 的核心是把“可编程激励”嵌进 AI 的学习过程：谁提供了更有用的推理、训练或工具，谁就获得更多奖励，这与“把模型堆在一起”完全不同。过去 15 年 AI 的突破来自对反馈/奖励的自适应学习（如 BP、RL），我们做的是把货币与激励直接编进这套机制里，用市场信号持续优化供给与质量。

“去中心化”的意义在于无许可进入与抗单点，也就是说任何个人/团队都可上线子网参与竞争，好的供给通过激励被放大，差的自然被淘汰；同时资源分散、路由弹性，让服务对单点故障更有韧性。但我们的目标不是“为去中心化而去中心化”，而是让激励驱动有用计算规模化——这才是 Bittensor 与传统聚合平台的根本差别。

然而，所谓的 Crypto AI 只是把加密货币应用到 AI，或者把AI 应用于加密，这种思路并没有触及我们正在做的事情的核心，我们实际上在做的是用加密经济激励来做人工智能研究。

ChainCatcher：前几天 AWS 大面积宕机，很多 AI 服务停摆。你怎么解读？

Jacob：我认为，这次事件证明了去中心化的一个价值——就是它能提供对单点故障的韧性。Bittensor 没有宕机，因为我们依赖的是去中心化的资源分配，这也是我们的一个优势。不过，这次事件也证明了，很多所谓的去中心化生态其实并不完全去中心化，因为确实有一些项目在宕机后无法恢复。Bittensor并没有把去中心化作为 Bittensor 的核心目标，当然，我们在技术核心使用了抗审查机制，但这并不是Bittensor 的根本驱动力。

经济与愿景：TAO减半周期、协议收入来源、预测市场与五年目标

ChainCatcher： 2025 年是 TAO 的第一次减半周期，你觉得这次减半对生态中开发者和验证者的行为会有什么影响？

Jacob：实际上，我认为减半对 Bittensor的唯一影响就是供应会收紧。但这不会影响网络的基本激励机制，网络仍然有巨大的经济激励，鼓励开发者在平台上建设。

ChainCatcher：Bittensor 协议层的收入主要来自哪里？

Jacob：主要来自卖推理（inference）、卖算力（compute）、卖 AutoML（自动化机器学习），以及把信号卖给预测市场。

ChainCatcher：你刚才提到预测市场，你是怎么看待当前预测市场在 Web3 生态系统中的地位和商业模式？

Jacob：我觉得这是个很好的主意。如果你在说 Kalshi 和 Polymarket，我认为它们是真正的金融科技应用之一，是面向大规模消费者的首次应用。它非常有意义，并且深刻改变了人类工作的方式。

ChainCatcher：最后，谈谈Bittensor的愿景吧。展望五年后，你希望看到关于 Bittensor的新闻标题是什么？你对这个应用的愿景是什么？你计划如何执行？

Jacob：我最想看到、也是最重要的一条标题是：我们把这套技术带到了“百万级”的用户面前，而且真正把开放的智能服务提供给全球，网络在持续扩张、可持续运行。现在我们已经能看到这条路径的雏形：在经济层面，我们在很多场景能用成本优势击败中心化提供商，尤其是在推理（inference）上。眼下已经有约十万用户在使用我们的技术；下一步不仅要在推理层面领先，还要走向应用层。

我们的目标是服务全球数十亿用户。举个例子：Ridges 是 Bittensor 上一个体量很大的子网，它在做代码智能体（coding agents），这些智能体由全球矿工共同优化。以这种方式构建有一个显而易见的好处：价格能显著降下来。因为我们被动地、持续地对性价比进行全局优化——当某些中心化产品可能需要 1000 美元的订阅，却只提供 200 美元的实际价值时，我们可以做 10 美元的订阅，网络自己的成本只有 6 美元。这类经济学上的规模律，让我们有能力触达全世界；而中心化 AI 公司如果不采纳这些底层技术原语，就很难在性能、速度、成本上长期跟上。

这就是我们的“楔子”（wedge）。如果在这些关键维度上我们能长期更优，那他们就很难在这场竞争里赢我们；反过来，如果我们做不到这些，也就无从谈起。

同样的道理，比特币之所以能在网络层面胜过主权国家或中心化体系，是因为它采用了正确的技术原语与机制设计。Bittensor 当然还没有在所有领域都做到这一点，但在一些具体领域我们已经做到了，很多人其实在日常里使用到 Bittensor，却并不知道。

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