Entrevista com Jacob, fundador da Bittensor: Aplicando mineração à IA, os 3 principais sub-redes são desenvolvidos por equipes chinesas

Convidado: Jacob Robert Steeves, fundador da Bittensor
Entrevista: zhou & chilli, ChainCatcher

 

Nos últimos anos, a inteligência artificial descentralizada, como um campo de vanguarda na integração entre blockchain e tecnologia AI, tem atraído a atenção da comunidade tecnológica global. Bittensor (TAO), como um protocolo open source, aplica o mecanismo de incentivo de “mineração” ao estilo Bitcoin ao cálculo de AI, organizando sub-redes de inferência, treinamento e outros tipos na blockchain, onde os provedores competem e são recompensados conforme sua contribuição.

De acordo com dados da CoinGecko, o token TAO da Bittensor foi listado em exchanges em março de 2023 e, até o momento desta publicação, seu preço é de 423 dólares, com uma capitalização de mercado de cerca de 4 bilhões de dólares, ocupando a posição 42 entre as criptomoedas. Recentemente, a empresa do tesouro TAO, TAO Synergies Inc., anunciou a conclusão de uma rodada privada de financiamento de 11 milhões de dólares, com investidores incluindo o conselheiro estratégico de TAO, James Altucher, e a controladora da Grayscale, DCG.

Nesta edição da entrevista exclusiva da ChainCatcher, tivemos o privilégio de conversar com Jacob, fundador da Bittensor, para explorar sua visão tecnológica, sua trajetória do Google ao empreendedorismo, e como a Bittensor está rompendo as barreiras da AI tradicional através do “cálculo incentivado”.

 

Do Google à AI descentralizada: Bittensor é aplicar mineração à AI

ChainCatcher: Nos últimos meses, notamos que a Bittensor (TAO) gerou grande interesse nos EUA e está rapidamente ganhando força na comunidade asiática. Esperamos que, através desta conversa, mais leitores possam conhecer a Bittensor e seus pensamentos sobre o futuro da “AI descentralizada”. Conte um pouco sobre seu histórico. Muitos leitores sabem que você foi engenheiro de software no Google. Por que decidiu sair do Google para empreender? Qual foi o maior impacto dessa experiência em você?

Jacob: Estudei matemática e ciência da computação na Simon Fraser University, em Vancouver, Canadá. Após me formar, fui trabalhar em uma empresa contratada pela DARPA, desenvolvendo chips de interface cérebro-máquina. Meu mentor (também fundador da empresa) foi um dos primeiros apoiadores do Bitcoin, e me apresentou conceitos como “cálculo de energia/termodinâmica”, além de me ajudar a entender verdadeiramente o Bitcoin.

Desde 2015, venho me aprofundando tanto em Bitcoin quanto em AI. Essas duas áreas são naturalmente compatíveis, pois o cerne da AI é o estudo de loops de feedback (backpropagation, algoritmos genéticos, aprendizado por reforço, etc.), enquanto o Bitcoin é o primeiro loop econômico programável. Depois, fui para o Google como engenheiro de machine learning e desenvolvi a Bittensor nas horas vagas, até decidir, em 2018, me dedicar integralmente à Bittensor, lançando a mainnet em 2021.

Durante meu tempo no Google, testemunhei a publicação do artigo “Attention Is All You Need” (Transformer), que impulsionou o desenvolvimento exponencial de grandes modelos como o GPT. Também aprendi muito sobre práticas de machine learning distribuído com equipes de ponta, como servidor de parâmetros, paralelismo de modelo e paralelismo de dados — essas experiências foram cruciais para a arquitetura computacional da Bittensor que construímos depois.

ChainCatcher: Antes de continuarmos, você pode apresentar brevemente a Bittensor?

Jacob: Claro. Bittensor é um protocolo aberto que aplica o mecanismo de mineração do Bitcoin à AI: usamos incentivos econômicos programáveis para organizar poder computacional, modelos, dados e aplicações descentralizadas em um mercado justo. Bittensor é uma blockchain com token nativo TAO, rodando cerca de 128 sub-redes (Subnets), cada uma focada em tarefas como inferência, treinamento, aprendizado por reforço, agentes de código, armazenamento, sinais de previsão/negociação, entre outros, competindo e colaborando. AI é essencialmente um problema computacional; o Bitcoin já provou que “incentivo + competição” pode coordenar recursos distribuídos de forma eficaz — só transferimos esse paradigma para a produção de inteligência.

Do ponto de vista do usuário, desenvolvedores podem iniciar ou participar de sub-redes, contribuindo com modelos e poder computacional e sendo continuamente recompensados conforme o desempenho; os demandantes podem comprar serviços de inferência, poder computacional, AutoML ou sinais de previsão através da rede. Em resumo, Bittensor transforma o paradigma “minerador—recompensa—consenso” em “fornecimento útil de AI—recompensa de mercado—consenso de rede”.

 

Entrando no universo dos desenvolvedores chineses: solo de competição mais forte e nova fonte de fornecimento

ChainCatcher: É sua primeira vez na China? Por que escolheu este momento para fazer uma turnê de palestras no país?

Jacob: Sim, é a primeira vez. Atualmente moro no Peru e nunca havia feito uma turnê internacional antes; vim especialmente à China para falar sobre a Bittensor. Primeiro, a Bittensor aplica a mineração de Bitcoin à AI, e a China é um dos países com crescimento mais rápido — talvez o mais forte — em inteligência artificial no mundo; quando a mineração de Bitcoin era legal, a China detinha mais de 50% do poder computacional global e, até hoje, ainda produz 90% dos chips do mundo.

Tenho grande respeito pela capacidade técnica da China em construir essas redes e espero que mais desenvolvedores chineses possam participar da construção da rede Bittensor, ajudando-nos a expandir sua escala.

Bittensor é uma rede aberta, descentralizada, sem permissão e transparente, permitindo participação justa de qualquer região, o que serve como um contrapeso significativo à infraestrutura AI altamente centralizada de hoje. Já provamos a viabilidade em algumas áreas: através das sub-redes, trazemos recursos GPU e serviços de modelo ao mercado, competindo em preço e eficiência com soluções centralizadas. O objetivo de vir à China é integrar essas abordagens em um ecossistema de desenvolvedores ainda maior.

ChainCatcher: Que mensagem-chave você espera transmitir aos desenvolvedores e investidores asiáticos nesta viagem? Algum projeto ou comunidade chinesa te impressionou?

Jacob: Sim. Na Bittensor, ouvimos frequentemente que, quando mineradores chineses entram em uma sub-rede, a competição se intensifica tanto que muitos acabam desistindo — e isso é totalmente esperado, pois a intensidade competitiva na China é realmente impressionante. Desde a organização e treinamento nas universidades, vocês são um dos grupos mais competitivos do mundo, então vejo uma afinidade natural entre a China e a Bittensor.

Nesta visita, quero transmitir: este é um novo e justo ecossistema econômico, onde engenheiros, construtores e mineradores chineses podem fazer contribuições realmente produtivas — de forma aberta, transparente e com regras justas. Em termos de projetos específicos, uma das maiores sub-redes da Bittensor, a Affine, foi construída por desenvolvedores chineses e está se tornando um dos mecanismos mais competitivos da rede. Espero que mais equipes desse nível se juntem, pois o nível dos engenheiros aqui é realmente altíssimo, quase sem igual.

ChainCatcher: Como você vê a posição única de China, Hong Kong e Singapura em Web3 e AI?

Jacob: Atualmente, empresas da China, Singapura e do Leste Asiático estão liderando a tendência da inteligência artificial open source. Modelos open source de ponta como DeepSeek vêm de equipes chinesas; Hong Kong e Singapura são mais flexíveis em compliance e capital, facilitando a industrialização e colaboração transfronteiriça. No geral, a Ásia está levando “modelos abertos + implementação de engenharia” à linha de frente, uma combinação muito necessária para a AI descentralizada. Além disso, universidades de ponta como a Peking University e a Tsinghua University têm feito enormes contribuições acadêmicas e de conhecimento.

ChainCatcher: Você mencionou que a Bittensor tem cerca de 128 projetos de sub-redes. Pode falar sobre a distribuição de recursos ou engenheiros?

Jacob: As três principais sub-redes (Subnet Ecosystem Projects) são todas criadas por equipes chinesas, o que considero muito significativo. Bittensor é uma plataforma anônima, mas podemos confirmar que muitas equipes e poder computacional asiáticos estão conectados. Por exemplo, Lium é uma sub-rede de topo que fornece recursos GPU, criando um mercado sem permissão onde qualquer um pode contribuir com poder computacional GPU e também acessar esses recursos pela rede. Muitos mineradores chineses contribuem com esses chips (podemos ver pelos endereços IP que estão realmente na Ásia), e levamos esses recursos ao mercado global.

ChainCatcher: Atualmente, vocês têm contato com instituições de investimento? Imagino que muitos fundos ou empresas estejam interessados na Bittensor.

Jacob: Sim, frequentemente recebemos contatos de investidores interessados em participar e comprar TAO. Mas não sou responsável direto por essas questões, sou apenas um engenheiro. A rede Bittensor é aberta e o mercado é líquido. Por isso, sugerimos que todos participem diretamente do mercado secundário de TAO, pois acreditamos que é a forma mais justa — todos podem entrar no mercado da mesma maneira. Na prática, empresas de investimento nos procuram com frequência, mas preferimos que todos participem de forma justa.

ChainCatcher: Existe possibilidade de cooperação futura entre a Bittensor e gigantes da internet tradicional (como OpenAI, Alibaba, Baidu, etc)?

Jacob: Sim, é possível, mas depende de alinhamento de valores. Alguns laboratórios centralizados dos EUA provavelmente não têm muito interesse, pois preferem controlar e restringir, enquanto nós enfatizamos abertura e ausência de permissão. Por outro lado, equipes mais abertas como DeepSeek, Kimi e Moonshot podem conectar recursos à Bittensor, iniciar sub-redes e monetizar, além de consumir o fornecimento da rede. Acho que é só uma questão de tempo: ou cooperam, ou adotam nossa abordagem de treinamento descentralizado. Se pudermos trabalhar com a Moonshot para fazer um treinamento verdadeiramente descentralizado, seremos muito receptivos.

 

A essência da Bittensor: usar incentivos criptoeconômicos para pesquisa em inteligência artificial

ChainCatcher: Recentemente, você comentou no X que “Crypto + AI” é uma abordagem superficial, e que o realmente importante é o incentive computing. Muitos veem a Bittensor como um “agregador de modelos de AI”, mas você parece enfatizar que é uma “rede incentivada”. Pode explicar aos nossos leitores: qual a maior diferença entre a Bittensor e plataformas agregadoras tradicionais? O que a “descentralização” realmente muda?

Jacob: “Agregador de modelos de AI” é um entendimento incorreto. O núcleo da Bittensor é incorporar “incentivos programáveis” no processo de aprendizado da AI: quem fornece inferência, treinamento ou ferramentas mais úteis recebe mais recompensas — isso é totalmente diferente de “empilhar modelos juntos”. Nos últimos 15 anos, os avanços em AI vieram do aprendizado adaptativo de feedback/recompensa (como BP, RL), e o que fazemos é incorporar moeda e incentivo diretamente nesse mecanismo, otimizando continuamente o fornecimento e a qualidade com sinais de mercado.

O significado da “descentralização” está no acesso sem permissão e na resistência a pontos únicos de falha, ou seja, qualquer indivíduo ou equipe pode lançar uma sub-rede e competir; bons fornecedores são amplificados pelos incentivos, enquanto os ruins são naturalmente eliminados; ao mesmo tempo, a dispersão de recursos e a resiliência de roteamento tornam o serviço mais robusto a falhas pontuais. Mas nosso objetivo não é “descentralizar por descentralizar”, e sim escalar cálculos úteis impulsionados por incentivos — essa é a diferença fundamental entre a Bittensor e plataformas agregadoras tradicionais.

No entanto, o chamado “Crypto + AI” apenas aplica criptomoedas à AI ou vice-versa, o que não atinge o cerne do que estamos fazendo — na verdade, estamos usando incentivos criptoeconômicos para pesquisa em inteligência artificial.

ChainCatcher: Dias atrás, houve uma grande queda na AWS e muitos serviços de AI ficaram fora do ar. Como você interpreta isso?

Jacob: Acredito que esse evento provou o valor da descentralização — ela oferece resiliência contra falhas pontuais. A Bittensor não ficou fora do ar porque dependemos de alocação descentralizada de recursos, o que é uma vantagem nossa. No entanto, o evento também mostrou que muitos ecossistemas supostamente descentralizados não são totalmente descentralizados, pois alguns projetos não conseguiram se recuperar após a queda. A Bittensor não tem a descentralização como objetivo central, embora usemos mecanismos anti-censura no núcleo técnico, mas esse não é o principal motor da Bittensor.

 

Economia e visão: ciclo de halving do TAO, fontes de receita do protocolo, mercado de previsão e metas para cinco anos

ChainCatcher: 2025 será o primeiro ciclo de halving do TAO. Qual o impacto desse halving no comportamento de desenvolvedores e validadores do ecossistema?

Jacob: Na verdade, acredito que o único impacto do halving na Bittensor será o aperto na oferta. Mas isso não afetará o mecanismo básico de incentivo da rede, que continuará oferecendo grandes incentivos econômicos para que desenvolvedores construam na plataforma.

ChainCatcher: De onde vêm as principais receitas da camada de protocolo da Bittensor?

Jacob: Principalmente da venda de inferência, venda de poder computacional, venda de AutoML (machine learning automatizado) e da venda de sinais para mercados de previsão.

ChainCatcher: Você mencionou mercados de previsão. Como vê o papel e modelo de negócios desses mercados no ecossistema Web3?

Jacob: Acho uma ótima ideia. Se você está falando de Kalshi e Polymarket, acredito que são verdadeiras aplicações de fintech, sendo as primeiras voltadas para o consumidor em larga escala. Faz muito sentido e muda profundamente a forma como as pessoas trabalham.

ChainCatcher: Por fim, fale sobre a visão da Bittensor. Daqui a cinco anos, qual manchete você gostaria de ver sobre a Bittensor? Qual é sua visão para a aplicação? Como pretende executar?

Jacob: O que mais gostaria de ver — e o mais importante — é: levamos essa tecnologia a “milhões” de usuários, realmente fornecendo serviços inteligentes abertos ao mundo todo, com a rede em expansão contínua e operação sustentável. Já vemos o início desse caminho: economicamente, em muitos cenários conseguimos superar provedores centralizados em custo, especialmente em inferência. Atualmente, cerca de cem mil usuários utilizam nossa tecnologia; o próximo passo é liderar não só em inferência, mas também na camada de aplicação.

Nosso objetivo é atender bilhões de usuários em todo o mundo. Por exemplo: Ridges é uma grande sub-rede da Bittensor que trabalha com agentes de código (coding agents), otimizados coletivamente por mineradores globais. Construir dessa forma tem uma vantagem clara: o preço pode cair significativamente. Porque otimizamos passivamente e continuamente o custo-benefício em escala global — enquanto alguns produtos centralizados podem cobrar 1000 dólares por uma assinatura que oferece apenas 200 dólares de valor real, podemos oferecer uma assinatura de 10 dólares, com custo real de 6 dólares para a rede. Essa economia de escala nos permite alcançar o mundo inteiro; empresas centralizadas de AI terão dificuldade em acompanhar em desempenho, velocidade e custo se não adotarem esses paradigmas tecnológicos fundamentais.

Esse é o nosso “wedge”. Se conseguirmos ser consistentemente melhores nesses aspectos-chave, será difícil nos vencer nessa competição; caso contrário, nem faz sentido discutir.

Da mesma forma, o Bitcoin superou estados soberanos ou sistemas centralizados na camada de rede porque adotou os paradigmas e mecanismos técnicos corretos. Bittensor ainda não atingiu esse patamar em todas as áreas, mas já conseguimos em alguns campos específicos — muitas pessoas usam a Bittensor no dia a dia sem saber.