來賓： Jacob Robert Steeves，Bittensor 創辦人

訪談：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，吸引了全球科技社群的目光。 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1,100 萬美元私募融資，投資人包括TAO 策略顧問James Altucher 與灰階母公司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如何透過「激勵計算」打破傳統AI的壁壘。

從Google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。希望透過這次對話，讓更多讀者了解Bittensor，以及你自己對「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Google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）讀了數學和電腦科學，畢業後去了一家DARPA承包商做與腦機介面晶片。我的導師（也是公司創辦人）是很早的比特幣支持者，他讓我接觸到「能量/熱力學運算」等概念，也帶我真正了解比特幣。

2015年起我同時深耕比特幣與AI，這兩件事天然契合，因為AI的核心就是對回饋迴路的研究（反向傳播、遺傳演算法、強化學習等），而比特幣是第一個可程式化的經濟回饋迴路。之後我去谷歌當機器學習工程師，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Google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。我也從第一線團隊學到很多分散式機器學習實踐，像是參數伺服器、模型平行、資料並行等——這些經驗對我們後來搭建Bittensor的運算架構非常關鍵。

ChainCatcher ：在繼續往下聊之前，可以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：我們用可程式化的經濟激勵，把分散的算力、模型、資料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，上面運行約128個子網（Subnets），分別圍繞著推理、訓練、強化學習、程式碼代理、儲存、預測/交易訊號等不同任務協同競爭。 AI本質是運算問題；比特幣已經證明「激勵+競爭」可以有效協調分散式資源，我們只是把這套原語遷移到了智慧生產上。

從使用者角度來看，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；需求方則透過網路購買推理、算力、AutoML或預測訊號等服務。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成長最快、甚至可能是最強大的國家之一；在比特幣挖礦合法時，中國的算力佔比超過50%，到今天依然生產著全球90%的晶片。

我非常尊敬中國在這些網路建置方面的技術實力，希望更多中國開發者能夠參與Bittensor網路的建置中來，幫助我們擴大網路規模。

Bittensor是去中心化、無許可、透明的開放網絡，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：透過子網把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裡。

ChainCatcher ：這趟行程你希望向亞洲的開發者與投資人傳達什麼關鍵訊息？有沒有讓你印象深刻的中國計畫或社區？

Jacob ：有的。我們在Bittensor裡常聽到一句話：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。從大學的組織與訓練方式開始，你們就是全世界最具競爭力的團體之一，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。就具體專案來說，Bittensor上規模最大的子網路之一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，因為這裡工程師的等級真的非常高，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，以便於產業化與跨境協作。整體來看，亞洲正在把「開放模式＋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個子網路項目，可以談談資源分配或工程師的分佈嗎？

Jacob ：其中排名前三的子網路（Subnet Ecosystem Projects）都是由中國的團隊打造的，我認為這一點非常有意義。 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是提供GPU資源的頂級子網，它創造的是無授權的市場，任何人都可以貢獻GPU運算力，同時也能透過網路存取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位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，我們經常收到來自投資者的聯繫，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。事實上，投資公司常找我們，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概率興趣不高，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，可以把資源連接到Bittensor、在網路上發起子網路並實現貨幣化，也能消費網路供給。我認為這只是時間問題：要嘛合作，要嘛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：用加密經濟誘因來做人工智慧研究

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“激勵式網絡”。你能不能跟我們的讀者解釋一下：Bittensor與傳統聚合平台最大的差別在哪裡？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「可程式激勵」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的突破來自對回饋/獎勵的自適應學習（如BP、RL），我們做的是把金錢與激勵直接編進這套機制裡，用市場訊號持續優化供給與品質。

「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，好的供給透過激勵被放大，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，這也是我們的優勢。不過，這次事件也證明了，許多所謂的去中心化生態其實並不完全去中心化，因為確實有一些計畫在宕機後無法恢復。 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、協議收入來源、預測市場與五年目標

ChainCatcher ： 2025年是TAO的第一次減半週期，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立。

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），以及把訊號賣給預測市場。

ChainCatcher ：你剛剛提到預測市場，你是怎麼看待目前預測市場在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。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，網絡在持續擴張、可持續運行。現在我們已經可以看到這條路徑的雛形：在經濟層面，我們在許多場景能用成本優勢擊敗中心化供應商，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，專注程式碼智能體（coding agents），由全球礦工共同最佳化。以這種方式建構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一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，而網路本身成本約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裡贏我們；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，很多人其實在日常裡使用到Bittensor，卻並不知道。