Bittensorサブネットエコシステム分析：AIインフラストラクチャの新しいパラダイム

2025年2月、BittensorネットワークはDynamic TAO (dTAO)のアップグレードを完了し、ガバナンスモデルを市場駆動型の分散リソース配分に変更しました。このアップグレードはネットワークの革新力を大いに引き出しました。わずか数ヶ月の間に、アクティブなサブネットの数は32から118に増加し、増加率は269%に達しました。これらのサブネットはAI産業の複数の細分化された分野をカバーしており、基本的なテキスト推論、画像生成から最前線のタンパク質折り畳み、量子取引に至るまで、現在最も包括的な分散型AIエコシステムを形成しています。

市場のパフォーマンスも同様に素晴らしい。トップサブネットの総時価総額はアップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに急上昇し、ステーキングの年利回りは16-19%で安定している。各サブネットは市場に基づいたTAOのステーキング率に応じてネットワークのインセンティブを配分し、上位10のサブネットがネットワークの排出量の51.76%を占めており、優勝劣敗の市場メカニズムを反映している。

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コアネットワーク分析（排出前10名）

1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算

Chutesは"即時起動"アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に圧縮し、従来のクラウドサービスに比べて効率が10倍向上しています。世界中の8000以上のGPUノードがDeepSeek R1からGPT-4までの主流モデルをサポートし、1日あたり500万件以上のリクエストを処理し、応答遅延は50ミリ秒以内に抑えられています。

ビジネスモデルが成熟しており、無料のバリュープランを採用してユーザーを引き付けています。OpenRouterプラットフォームと提携し、人気のあるモデルの計算能力を提供することで、各API呼び出しから収益を得ています。コスト優位性が明らかで、AWS Lambdaより85%低いです。現在、総トークン使用量は9042.37Bを超え、企業顧客は3000社以上にサービスを提供しています。

dTAOは立ち上げ後9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在の時価総額は79Mで、技術的な優位性が明らかで、商業化の進展も順調で、市場での認知度が高く、サブネットのリーダーです。

2. Celium (SN51) - ハードウェア コンピューティングの最適化

Celiumはハードウェアレベルでの計算最適化に焦点を当てています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、パフォーマンス最適化、エネルギー効率管理の4つの技術モジュールを通じて、ハードウェアの利用効率を最大化します。NVIDIA A100/H100、AMD MI200、Intel Xeなどの全シリーズのハードウェアをサポートし、同類製品に比べて価格は90％低下し、計算効率は45％向上します。

現在、CeliumはBittensor上で排出量が2番目に大きいサブネットであり、ネットワーク排出の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラの核心部分であり、技術的な障壁があり、価格上昇の傾向が強いです。現在の時価総額は56Mです。

3. タルゴン (SN4) - 分散型AI推論プラットフォーム

TargonのコアはTVM（Targon Virtual Machine）で、これは安全な機密計算プラットフォームであり、AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートします。TVMはIntel TDXなどの機密計算技術とNVIDIAの機密計算を採用しており、AIワークフロー全体の安全性とプライバシー保護を確保しています。システムはハードウェアからアプリケーション層までのエンドツーエンドの暗号化をサポートしており、ユーザーはデータを漏らすことなく強力なAIサービスを利用できます。

Targonの技術的ハードルは高く、ビジネスモデルは明確で、安定した収入源があります。現在、収入の買戻しメカニズムが開始されており、すべての収入はトークンの買戻しに使用され、最近の買戻しは1.8万ドルです。

4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニング

Templarは大規模AIモデルの分散トレーニングに特化した先駆的サブネットであり、その使命は「世界で最高のモデルトレーニングプラットフォーム」となることです。世界中の参加者が提供するGPUリソースを活用して協力トレーニングを行い、最前線のモデルの協調トレーニングと革新に焦点を当て、チート防止と効率的な協力を強調しています。

技術の成果として、Templarは1.2Bパラメータモデルのトレーニングを成功裏に完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを経て、約200個のGPUが全プロセスに参加しました。2024年にはcommit-revealメカニズムのアップグレードを行い、検証の非中央集権化と安全性を向上させます；2025年には大規模モデルのトレーニングを継続し、パラメータ規模は70B+に達し、標準AIベンチマークテストにおいて業界標準と同等のパフォーマンスを示します。

Templarの技術的優位性は際立っており、現在の時価総額は35Mで、排出の4.79%を占めています。

5. グラデーション (SN56) - 分散型AIトレーニング

Gradientsは分散トレーニングを通じてAIトレーニングコストの痛点を解決します。スマートスケジューリングシステムは勾配同期に基づき、数千のGPUに効率的にタスクを割り当てます。118兆パラメータモデルのトレーニングを完了し、コストはわずか毎時5ドルで、従来のクラウドサービスより70%安価です。トレーニング速度は中央集権的なソリューションより40%速いです。ワンクリックインターフェースにより使用のハードルが低くなり、すでに500以上のプロジェクトがモデルの微調整に利用されており、医療、金融、教育などの分野をカバーしています。

現在の時価総額は30Mで、市場の需要が大きく、技術的な優位性が明確であり、長期的に注目すべきサブネットの一つです。

6. プロプライエタリトレーディング (SN8) - 金融量子取引

SN8は、分散型の量子取引と金融予測プラットフォームで、AI駆動のマルチアセット取引信号を提供します。独自の取引ネットワークは、金融市場の予測に機械学習技術を適用し、マルチレイヤーの予測モデルアーキテクチャを構築しています。その時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合させており、複雑な時系列データを処理することができます。市場感情分析モジュールは、ソーシャルメディアやニュースコンテンツを分析することによって、予測の補助信号として感情指標を提供します。

ウェブサイトでは、異なるマイナーが提供する戦略の収益とバックテストを見ることができます。SN8はAIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場の取引方法を提供しており、現在の時価総額は27Mです。

7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価

Scoreはスポーツ動画分析に特化したコンピュータビジョンフレームワークで、軽量な検証技術を使用して複雑な動画分析コストを削減します。2段階の検証を採用しています：フィールド検出とCLIPベースのオブジェクトチェックにより、従来の単一試合の数千ドルのアノテーションコストを1/10から1/100に削減します。Data Universeと協力し、DKING AIエージェントの平均予測精度は70％で、1日の精度が100％に達したこともあります。

スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の展望が広いです。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値します。

8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論

OpenKaitoは、テキスト埋め込みモデルの開発に焦点を当てており、InfoFi分野の重要な参加者であるKaitoによってサポートされています。コミュニティ主導のオープンソースプロジェクトとして、OpenKaitoは高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでおり、特に情報検索やセマンティックサーチの分野で力を入れています。

このサブネットはまだ初期の構築段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心にエコシステムを構築しています。注目すべきは、今後のYaps統合であり、これによりそのアプリケーションのシーンとユーザーベースが大幅に拡大する可能性があります。

9. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤

Data Universeは日々5億行のデータを処理し、累計556億行を超え、100GBのストレージをサポートしています。DataEntityアーキテクチャはデータの標準化、インデックスの最適化、分散ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムにより、動的な重みの調整が実現されます。

データはAIの石油であり、インフラの価値は安定していて、生態系の位置は重要です。複数のサブネットのデータ供給者として、Scoreなどのプロジェクトと深く協力することで、インフラの価値を示しています。

10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニング

TAOHashはビットコインマイナーが算力をBittensorネットワークにリダイレクトし、マイニングを通じてalphaトークンを取得してステーキングや取引に利用できるようにします。このモデルは従来のPoWマイニングとAI計算を組み合わせ、マイナーに新しい収入源を提供します。

数週間で6EH/sを超えるハッシュレート（世界のハッシュレートの約0.7%）を引き付け、このハイブリッドモデルに対する市場の認知を証明しました。マイナーは、従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得の間で選択でき、市場状況に応じて利益を最適化できます。

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エコシステム分析

Bittensorの技術革新は、独自の分散型AIエコシステムを構築しています。Yumaコンセンサスアルゴリズムは、分散型検証を通じてネットワークの品質を確保し、dTAOアップグレードによって導入された市場化リソース配分メカニズムは効率を大幅に向上させています。各サブネットにはAMMメカニズムが装備されており、TAOとalphaトークン間の価格発見を実現しています。この設計により、市場の力がAIリソースの配分に直接参加することができます。

サブネット間の協力プロトコルは、複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を形成しています。二重インセンティブ構造（TAO排出に加えてalphaトークンの価値上昇）は、長期的な参加動機を確保し、サブネットの創設者、マイナー、バリデーター、ステーキング者がそれぞれの報酬を得ることができ、持続可能な経済的クローズドループを形成します。

従来の中央集権的なAIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorは真の非中央集権的な代替案を提供し、コスト効率の面で優れたパフォーマンスを発揮しています。複数のサブネットは顕著なコストの利点を示しており、例えばChutesはAWSより85%安価です。このコストの利点は、非中央集権的なアーキテクチャの効率の向上から来ています。オープンエコシステムは迅速な革新を促進し、サブネットの数と質は継続的に向上しており、革新の速度は従来の企業内研究開発を大きく上回っています。

しかし、エコシステムは現実の課題にも直面しています。技術的なハードルは依然として高く、ツールは改善され続けているものの、マイニングやバリデーションに参加するには相当な技術知識が必要です。規制環境の不確実性はもう一つのリスク要因であり、分散型AIネットワークは各国の異なる規制政策に直面する可能性があります。AWSやGoogle Cloudなどの従来のクラウドサービスプロバイダーは黙って見ていることはなく、競争的な製品を発表することが予想されます。ネットワーク規模の拡大に伴い、性能と分散化のバランスを維持する方法も重要な試練となります。

AI産業の爆発的な成長はBittensorに巨大な市場機会を提供しています。ゴールドマン・サックスは2025年に世界のAI投資が約2000億ドルに達すると予測しており、インフラ需要に強力な支援を提供します。世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年には1.77兆ドルに成長すると予測されており、年平均成長率は29％に達し、これは分散型AIインフラの広範な発展のスペースを創出します。

各国のAI開発支援政策は、分散型AIインフラストラクチャに機会の窓を創出し、同時にデータプライバシーとAIセキュリティへの関心が秘密計算などの技術への需要を高めています。これは、Targonなどのサブネットの核心的な利点です。機関投資家のAIインフラストラクチャへの関心は高まり続けており、有名な機関の参加がエコシステムに資金とリソースの支援を提供しています。

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投資戦略フレームワーク

Bittensorサブネットへの投資には、体系的な評価フレームワークを構築する必要があります。技術面では、革新の程度や競争の深さ、チームの技術力や実行能力、エコシステム内の他のプロジェクトとの相乗効果を考察する必要があります。市場面では、ターゲット市場の規模や成長の可能性、競争の状況や差別化の利点、ユーザーの採用状況やネットワーク効果、規制環境や政策リスクを分析する必要があります。財務面では、現在の評価水準や歴史的なパフォーマンス、TAOの排出割合と成長の傾向、トークンエコノミクスの設計の合理性、流動性や取引の深さに注目する必要があります。

具体的なリスク管理において、分散投資は基本的な戦略です。インフラ型（Chutes、Celium）、アプリケーション型（Score、BitMind）、プロトコル型（Targon、Templar）など、異なるタイプのサブネット間で分散配置することをお勧めします。同時に、サブネットの発展段階に応じて投資戦略を調整する必要があります。初期プロジェクトはリスクが高いですが、潜在的なリターンも大きいです。成熟したプロジェクトは比較的安定していますが、成長の余地は限られています。alphaトークンの流動性がTAOほど高くない可能性を考慮し、資金配置比率を適切に計画し、必要な流動性バッファを維持することが重要です。

2025年11月の初回半減イベントは重要な市場のカタリストとなるでしょう。排出量の減少は既存のサブネットの希少性を高め、同時にパフォーマンスが低いプロジェクトを排除する可能性があり、これによりネットワーク全体の経済構造が再構築されるでしょう。投資家は高品質なサブネットに事前に投資し、半減前の配置ウィンドウを捉えることができます。

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中期的には、サブネットの数が500を超え、AI産業の各細分分野をカバーすることが予想されています。企業向けアプリケーションの増加は、機密計算とデータプライバシー関連のサブネットの発展を促進し、サブネット間の協力はより頻繁になり、複雑なAIサービスのサプライチェーンが形成されるでしょう。規制枠組みの徐々に明確化は、コンプライアンスサブネットに明確な利益をもたらすでしょう。