Formel für erfolgreichen Mining im PoW-AI-Netzwerk
Überlegungen zur Nachhaltigkeit des Mining-Modells.
🔹 Grundmodell des PoW-Minings
Soweit ich das verstehe: Wenn man Mining als Formel darstellt, würde sie folgendermaßen aussehen.
📊 Variablen, die in der Formel enthalten sein sollten:
H - Hashrate (Netzwerk-Hashrate, gesamte Rechenleistung
h - Hashrate eines bestimmten Miners
D - Schwierigkeitsgrad des Netzwerks (complexity/difficulty)
R - Belohnung für einen gefundenen Block
T - Zeit bis zum Finden eines Blocks
C - Kosten für Strom pro Einheit (cost)
P - Preis der Münze am Markt
E - Energieverbrauch pro Hash oder pro Miner
N - Anzahl der Miner im Netzwerk
M - Gesamtemission der Münzen
💰 Dann lässt sich die Rentabilität eines Miners in Münzen über die Zeit ausdrücken als:
(h/H) x (R x (Zeit / T))D.h. Anteil der Leistung des Miners x Gesamtanzahl der Belohnung über die Zeit.
💵 Und der Nettogewinn in Dollar:
wobei C x E x Zeit die Stromkosten für den Zeitraum sind).
📈 Erfolg des Netzwerks
Und der Erfolg des Netzwerks, so wie ich es verstehe, wird bestimmt durch:
Wachstum der Hashrate (H), was zugleich ein Indikator für Interesse am Netzwerk und für dessen Sicherheit ist
Zunahme der Anzahl der Miner (N), eine Art Indikator für Dezentralisierung
Stabilität und Zuverlässigkeit beim Finden von Blöcken (T)
Interesse an der Münze (Preisbewegung P, Umlauf, Adoption)
Stabilität des ökonomischen Modells (Münzpreis im Verhältnis zu den Kosten C)
Was man formal so ausdrücken kann:
Wo:
H und N sollten wachsen und stabil sein
P (Preis) sollte steigen oder über einem bestimmten kritischen Rentabilitätsniveau liegen
D (Schwierigkeit) reguliert sich selbst durch Erhöhung/Verringerung entsprechend H.
T - wird vom System aufrechterhalten.
D.h. in einfacher Form sieht die Formel so aus:
Wobei Ad = Adoption Rate - die Geschwindigkeit, mit der das Netzwerk neue Nutzer aufnimmt und in die Wirtschaft integriert. Und das „C“ des Netzwerks sind die kumulierten Kosten der Aufrechterhaltung (Energie, Infrastruktur, zunehmende Komplexität).
🤖 Übergang zu dezentralisiertem AI
All das ist mir bei Anwendung auf ein PoW-Netzwerk verständlich. Je höher die gesamte Hashrate, die Anzahl der Teilnehmer, die Attraktivität der Belohnung und der reale Adoption (Anwendbarkeit der Münze), desto erfolgreicher entwickelt sich PoW.
Aber wir haben einen wichtigen Punkt, wie Sie richtig bemerkten: Im dezentralisierten AI gilt „Anzahl bezahlter Anfragen = bezahltes Ergebnis“.
Das heißt, ein PoW-Netzwerk übernimmt in diesem Fall auch charakteristische Variablen und Prioritäten für AI. Und zwar:
🧠 Realer Nutzen der Berechnungen.
Wo Rechenleistung für echten praktischen Nutzen eingesetzt wird (AI-Training, Datenverarbeitung, Inferenz von Modellen).
⭐ Qualität und Reputation der Daten und Berechnungen.
D.h. Validität der Eingabedaten, Qualität der ausgegebenen Modelle/Antworten.
🔐 Daten und Datenschutz.
Das heißt, die Gleichung muss auch Fragen der Privatsphäre, DSGVO, Legalität und Sicherheit der verarbeiteten Daten berücksichtigen.
✅ Möglichkeit der Überprüfung des Ergebnisses.
Damit das Netzwerk nicht für „leere“ Berechnungen zahlt, ist Verifizierbarkeit wichtig.
🔄 Anpassungsfähigkeit und dynamische Aufgabenverteilung.
Das System muss Aufgaben effizient routen können: relevante Aufgaben an passende Nodes senden, z. B. Grafikaufgaben an GPUs, Textaufgaben an CPUs usw. Das fügt weitere Variablen hinzu, deren Anzahl von der Anzahl der Knotentypen in der Gegenwart abhängt.
🏗 Ebenfalls ein wichtiger Punkt:
Das Interesse der Teilnehmer, Aufgabenketten bis zum Ende zu bringen.
Infrastrukturelle Parameter.
Uptime der Nodes (Zuverlässigkeit) ist in verteilten Berechnungen kritisch.
Denn das Netzwerk hängt von der Aktivität der Teilnehmer ab.
Geografische Verteilung ist ebenfalls wichtig, um Zensur- und gezielte Angriffsrisiken zu verringern und die Fehlertoleranz zu erhöhen (nach Ländern, Dichte, Zeitzonen).
Geschwindigkeit und Skalierbarkeit.
Antwortlatenz ist wichtig, wenn AI in Echtzeit arbeitet. Auch die Durchsatzkapazität des Systems.
Im Gegensatz zu BTC sind die Aufgaben für AI-Berechnungen stets begrenzt. Wichtig ist, die Generierung neuer Aufgaben und die Motivation der Miner auszubalancieren.
🔬 Verwaltung von Modell-Updates:
Vertrauenskoeffizient in die Ergebnisse aggregierter Aufgaben (wenn AI über viele Nodes trainiert wird)
Mechanismen eines „Konsenses der Wahrheit“, z. B. Federated Learning (Modellmittelung, Qualitätsprüfung von Ensembles).
📊 Formel für den Erfolg dezentralisierten AI
Die Formel, mit der wir versuchen, dezentralisiertes AI darzustellen, das dem BTC-PoW-Konsens ähnelt, muss alle Variablen enthalten, die zur Berechnung des Erfolgs eines dezentralisierten AI erforderlich sind.
Wo:
H - Rechenleistung
Keff - Effizienz nützlicher AI-Berechnungen
Rmean - mittlere Reputation der Ausführenden
Qd - Validität der Ergebnisse/Daten
Uptime - Stabilität/Aktivität der Nodes
L - Verzögerungen (Latency)
N - Größe des Netzwerks
Ptask - Ertrag einer einzelnen nützlichen Aufgabe.
Das heißt, alles, was für klassisches PoW wichtig ist, muss noch mit der Priorität von Nutzen, Qualität, Verifizierbarkeit und Stabilität verteilter Berechnungen speziell für AI multipliziert werden.
Das System sollte nicht abstrakte „Leistung“, sondern den tatsächlichen Beitrag zur Intelligenz, Genauigkeit, Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit des Netzwerks belohnen.
Es gibt also Dinge, die wir berechnen und berücksichtigen können, und Dinge, die wir erst im Verlauf der Entwicklung beobachten können. Man kann annehmen, dass bei einem System mit hoher Wahrscheinlichkeit emergente Eigenschaften auftreten können, die möglicherweise erst bei ihrem Auftreten messbar sind.
🧮 Insgesamt ergibt sich die folgende Formel zur Berechnung des Erfolgs des Minings in dezentralisiertem AI auf PoW-Basis.
Wo:
Der erste Teil (in Klammern) ist die wirtschaftliche Effizienz des PoW-Minings
Der zweite Teil ist Nutzen, Qualität und Effizienz der Berechnungen für AI
Alles zusammen ist der tatsächliche Erfolg eines Miners (oder Netzwerks), der sowohl die Höhe der Belohnung als auch den Beitrag zur Entwicklung dezentralisierter künstlicher Intelligenz widerspiegelt.
Keff = 1 - wenn die gesamte Rechenleistung ausschließlich für AI verwendet wird. Qd, Rmean, Uptime - je höher, desto größer der Bonus (man kann Schwellenwerte oder nichtlineare Abhängigkeiten einführen; bei „minderwertiger“ Qualität = „Strafe“). L - Latenz: je geringer die Latenz, desto größer der Erfolg in einem Echtzeit-AI-System.
Diese Formel kann die Grundlage für das Design eines Anreizsystems, die Verteilung von Einnahmen und die Zuweisung von Aufgaben in einem PoW-ähnlichen dezentralen AI bilden. Habe ich das richtig verstanden, dass die Miner hierzu eine Frage hatten?
Symbiocrat (Pseudonym des Autors in Discord)
Nachwort
Vielen Dank allen für die Geduld. Beim Überlegen bin ich zu dem Schluss gekommen, dass wir jetzt einfach das ausbauen sollten, was wir ausbauen können, und die auftauchenden Systemherausforderungen schnell lösen sollten. Ich kenne mich schlecht mit AI aus, verstehe aber gut, wie man Rechenleistung, Liquidität und Teilnehmerzahl des Systems erhöhen kann. Es ärgert mich nur, dass meine Effektivität allein verschwindend gering ist und ich keinen Zugang zu den Libermans für Audienzen bekomme.
Ich glaube, dass Mathematik allem zugrunde liegt. Das bedeutet, mit hoher Wahrscheinlichkeit wird es möglich sein, auf Basis eines solchen dezentralisierten AI jede Realität mit hoher Wahrscheinlichkeit zu berechnen (vom einzelnen Menschen bis zum Universum). Die Menschheit könnte die Geheimnisse der Vergangenheit und der Zukunft offenbaren.
Als Kind stellte ich mir eine Zeitmaschine etwas anders vor )) Ich hoffe, meine Gedanken haben manchen nicht nur bei der Arbeit gestört, sondern waren auch nützlich.
Der Artikel wurde erstellt auf Grundlage von Korrespondenz in Discord.
ENDE
Zuletzt aktualisiert