Аналіз екосистеми підмережі Bittensor: захоплення майбутнього інфраструктури ШІ
Огляд ринку: оновлення dTAO сприяє процвітанню екосистеми
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила знакове оновлення Dynamic TAO (dTAO), перейшовши від централізованого до децентралізованого, ринково-орієнтованого розподілу ресурсів. Після оновлення кожна підмережа отримала незалежні токени alpha, що дозволило реалізувати справжній механізм ринкового виявлення вартості.
Дані показують, що оновлення dTAO вивільнило величезну інноваційну енергію. Лише за кілька місяців кількість підмереж Bittensor зросла з 32 до 118, що становить 269%. Ці підмережі охоплюють усі сегменти AI-індустрії, від базового текстового висновку, генерації зображень до передових досліджень складання білків та квантової торгівлі, формуючи наразі найповнішу децентралізовану AI екосистему.
Ринкова продуктивність також вражає. Загальна капіталізація провідних підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів після оновлення, а річна доходність від стейкингу стабільно становить 16-19%. Кожна підмережа розподіляє мережеві стимули відповідно до ринкової ставки стейкингу TAO, а 10 найбільших підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає механізм ринкової селекції.
Аналіз основної мережі (Топ 10 за викидами)
1. Chutes (SN64) - безсерверні AI обчислення
Основна цінність: інноваційний досвід розгортання AI-моделей, значне зниження витрат на обчислювальну потужність
Chutes використовує архітектуру "мгновенного запуску", скорочуючи час запуску AI моделей до 200 мілісекунд, що підвищує ефективність у 10 разів. Понад 8000 GPU вузлів по всьому світу підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день. Бізнес-модель зріла, використовуючи стратегію безкоштовного розширення, надаючи обчислювальні ресурси для платформ, таких як OpenRouter. Вартісні переваги помітні, на 85% нижчі, ніж AWS Lambda. Наразі загальний обсяг використання токенів перевищує 9042 мільярди, обслуговуючи понад 3000 корпоративних клієнтів.
dTAO запустився через 9 тижнів досягнувши капіталізації у 100 мільйонів доларів, поточна капіталізація складає 79 мільйонів, технологічний бар'єр глибокий, комерційний прогрес йде успішно, ринкова визнаність висока, це провідний проект підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Основна цінність: оптимізація апаратного забезпечення, підвищення ефективності обчислень AI
Зосередження на оптимізації обчислень на апаратному рівні, максимізуючи ефективність використання апаратного забезпечення через чотири основні технічні модулі: планування GPU, абстракцію апаратного забезпечення, оптимізацію продуктивності та управління енергоефективністю. Підтримка основного апаратного забезпечення GPU, зниження ціни на 90%, підвищення обчислювальної ефективності на 45%.
Наразі Bittensor є другою за величиною підмережею в емісії, займаючи 7,28% від загальної емісії мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим етапом в інфраструктурі ШІ, має технічні бар'єри і виражену тенденцію до зростання цін, поточна ринкова капіталізація становить 56M.
Основна цінність: технологія конфіденційних обчислень, забезпечення безпеки конфіденційності даних
Ядром Targon є TVM (Targon Virtual Machine), це безпечна платформа конфіденційних обчислень, що підтримує навчання, інференцію та верифікацію AI моделей. Використовуючи такі технології конфіденційних обчислень, як Intel TDX, забезпечується безпека та захист приватності всього робочого процесу AI. Система підтримує кінцеве шифрування від апаратного забезпечення до прикладного рівня, що дозволяє користувачам користуватися потужними AI послугами без розкриття даних.
Targon має високий технологічний бар'єр, ясну бізнес-модель та стабільне джерело доходу. Наразі запущено механізм викупу доходу, всі доходи використовуються для викупу токенів, остання угода викупу склала 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - Дослідження ШІ та розподілене навчання
Основна цінність: співпраця у навчанні масштабних AI-моделей, зниження бар'єрів для навчання
Спеціалізується на розподіленому навчанні великих моделей штучного інтелекту, прагнучи стати "найкращою платформою для навчання моделей у світі". Співпрацює у навчанні за рахунок GPU-ресурсів, внесених глобальними учасниками, зосереджуючи увагу на спільному навчанні та інноваціях передових моделей, підкреслюючи стійкість до шахрайства та ефективну співпрацю.
Успішно завершено навчання моделі з параметрами 1.2B, пройшовши понад 20 тисяч циклів навчання, за участю близько 200 GPU. У 2024 році оновлення механізму commit-reveal, підвищення децентралізації та безпеки валідації; у 2025 році продовження навчання великих моделей, обсяг параметрів досягне 70B+, з показниками, що відповідають галузевим стандартам у стандартних AI бенчмарках.
Технічні переваги виражені, поточна ринкова капіталізація 35M, займає 4,79% викидів.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване AI навчання
Основна цінність: демократизація тренування ШІ, значне зниження бар'єрів для входу.
Рішення проблеми витрат на навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Інтелектуальна система планування на основі синхронізації градієнтів ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделей з 118 трильйонами параметрів, витрати становлять лише 5 доларів на годину, що на 70% дешевше, ніж традиційні хмарні послуги, швидкість навчання на 40% вища. Інтерфейс з одним натисканням знижує поріг використання, вже понад 500 проектів використовують для доопрацювання моделей, охоплюючи медицину, фінанси, освіту та інші сфери.
Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, чіткі технологічні переваги, це одна з підмереж, на якій варто зосередити увагу в довгостроковій перспективі.
Основна цінність: AI-керовані торгові сигнали з багатьох активів та фінансові прогнози
Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування, що використовує торгові сигнали на основі штучного інтелекту. Приватна торгова мережа застосовує технології машинного навчання для прогнозування фінансових ринків, створюючи багаторівневу архітектуру прогнозних моделей. Її модель часових рядів поєднує технології LSTM та Transformer, що дозволяє обробляти складні часові ряди даних. Модуль аналізу ринкових настроїв шляхом аналізу соціальних медіа та новинних матеріалів надає індикатори настроїв як допоміжний сигнал для прогнозування.
На сайті можна побачити прибуток і тестування стратегій, які пропонують різні майнери. SN8 поєднує ШІ та блокчейн, пропонуючи інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна капіталізація 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Основна цінність: аналіз спортивних відео, націлений на футбольну індустрію в 600 мільярдів доларів
Фреймворк комп'ютерного зору, що спеціалізується на аналізі спортивних відео, знижує витрати на складний аналіз відео завдяки легковаговій технології валідації. Використовує двоступеневу перевірку: виявлення поля і перевірку об'єктів на основі CLIP, знижуючи традиційні витрати на маркування тисячі доларів за один матч до 1/10 - 1/100. У співпраці з певною платформою даних, середня точність прогнозування AI-агента становить 70%, раніше досягала 100% точності за один день.
Спортивна індустрія має величезний масштаб, технологічні інновації помітні, ринкові перспективи широкі, Score - це підмережа з чітким напрямком застосування, на яку варто звернути увагу.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
Основна цінність: розробка моделей вбудовування тексту, оптимізація інформаційного пошуку
Зосереджуючись на розвитку моделей текстового вкладання, прагнемо створити високоякісні можливості для розуміння та міркування тексту, особливо в сфері інформаційного пошуку та семантичного пошуку.
Ця підмережа все ще перебуває на ранній стадії будівництва, основна увага приділяється створенню екосистеми навколо моделей текстових вбудувань. Варто звернути увагу на незабаром заплановану інтеграцію нових функцій, що може суттєво розширити її сфери застосування та користувацьку базу.
9. Дані Всесвіту (SN13) - AI дані інфраструктура
Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання даних для навчання ШІ
Обробка 500 мільйонів рядків даних на день, загалом понад 55,6 мільярдів рядків, підтримка 100 ГБ зберігання. Архітектура DataEntity забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів, розподілене зберігання та інші ключові функції. Інноваційний механізм голосування "гравітація" реалізує динамічне коригування ваг.
Дані є нафтою ШІ, вартість інфраструктури стабільна, екологічна ніша важлива. Як постачальник даних для кількох підмереж, глибока співпраця з такими проектами, як Score, відображає вартість інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW майнінг
Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та AI обчислень, інтеграція обчислювальних ресурсів
Дозволяє майнерам біткойнів перенаправляти обчислювальну потужність на мережу Bittensor, отримуючи токени alpha через майнінг для стейкінгу або торгівлі. Ця модель поєднує традиційний PoW майнінг з обчисленнями AI, надаючи майнерам нові джерела доходу.
Протягом всього кількох тижнів було залучено понад 6EH/s обчислювальної потужності (приблизно 0,7% від світової обчислювальної потужності), що підтверджує визнання ринку цієї змішаної моделі. Майнери можуть вибрати між традиційним видобутком біткоїнів та отриманням токенів TAOHash, оптимізуючи прибуток залежно від ринкової ситуації.
Аналіз екосистеми
основні переваги технологічної архітектури
Технічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану екосистему ШІ. Його алгоритм консенсусу забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, а механізм ринкової розподілу ресурсів, введений оновленням dTAO, значно підвищує ефективність. Кожна підмережа оснащена механізмом AMM, який реалізує виявлення цін між токенами TAO та alpha, що дозволяє ринковим силам безпосередньо брати участь у розподілі ресурсів ШІ.
Протокол співпраці між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI завдань, створюючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулів (випуск TAO та зростання вартості alpha токенів) гарантує довгострокову мотивацію до участі, створювачі підмереж, майнери, валідатори та стейкери отримують відповідні винагороди, формуючи стійкий економічний замкнений цикл.
Конкурентні переваги та виклики
У порівнянні з традиційними централізованими постачальниками послуг штучного інтелекту, Bittensor пропонує справжнє децентралізоване рішення, яке відзначається високою ефективністю витрат. Кілька підмереж демонструють значні переваги в витратах, наприклад, Chutes дешевше за певні хмарні сервіси на 85%, ця перевага в витратах походить від підвищення ефективності децентралізованої архітектури. Відкритий екосистема сприяє швидким інноваціям, кількість і якість підмереж постійно зростає, швидкість інновацій значно перевищує внутрішні дослідження та розробки традиційних компаній.
Однак екосистема також стикається з реальними викликами. Технічний бар'єр все ще досить високий, незважаючи на те, що інструменти постійно покращуються, участь у mining та validation все ще потребує значних технічних знань. Невизначеність регуляторного середовища є ще одним ризиковим фактором, з яким можуть стикатися децентралізовані AI мережі, оскільки різні країни можуть мати різні регуляторні політики. Традиційні постачальники хмарних послуг не залишаться осторонь і, ймовірно, випустять конкурентні продукти. З ростом масштабу мережі, важливим випробуванням стає питання, як підтримувати баланс між продуктивністю та децентралізацією.
Вибуховий ріст індустрії штучного інтелекту надає Bittensor величезні ринкові можливості. Аналітики прогнозують, що у 2025 році глобальні інвестиції в штучний інтелект досягнуть майже 200 мільярдів доларів, що забезпечить потужну підтримку для попиту на інфраструктуру. Глобальний ринок штучного інтелекту, як очікується, зросте з 294 мільярдів доларів у 2025 році до 1,77 трильйона доларів у 2032 році, з щорічним складним темпом зростання 29%, що створює широкі можливості для розвитку децентралізованої інфраструктури штучного інтелекту.
Підтримуючі політики розвитку ШІ в різних країнах створили вікно можливостей для децентралізованої інфраструктури ШІ, в той же час зростаюча увага до конфіденційності даних та безпеки ШІ збільшила попит на такі технології, як конфіденційні обчислення, що є основними перевагами підмережі Targon та інших. Інтерес інституційних інвесторів до інфраструктури ШІ продовжує зростати, участь багатьох відомих установ надає фінансову та ресурсну підтримку екосистемі.
Стратегія інвестування
Інвестування в підмережу Bittensor потребує створення системної оцінювальної рамки. На технологічному рівні необхідно розглянути ступінь інновацій та глибину захисного бар'єру, технічну силу команди та здатність до виконання, а також синергійний ефект з іншими проектами екосистеми. На ринковому рівні потрібно аналізувати розмір цільового ринку та потенціал зростання, конкурентну ситуацію та диференційовані переваги, рівень прийняття користувачами та мережеві ефекти, а також регуляторне середовище та ризики політики. На фінансовому рівні слід звернути увагу на поточний рівень оцінки та історичну продуктивність, частку емісії TAO та тренди зростання, раціональність дизайну токеноміки, а також ліквідність і глибину торгівлі.
У конкретному управлінні ризиками диверсифікація інвестицій є базовою стратегією. Рекомендується розподіляти активи між різними типами підмереж, включаючи інфраструктурні (такі як Chutes, Celium), додатки (такі як Score, BitMind) та протоколи (такі як Targon, Templar). Одночасно необхідно коригувати інвестиційну стратегію залежно від етапу розвитку підмережі: ранні проекти мають високий ризик, але потенційно великі прибутки, тоді як зрілі проекти відносно стабільні, але мають обмежений простір для зростання. Враховуючи, що ліквідність токенів alpha може бути не такою ж, як у TAO, необхідно розумно планувати пропорцію розподілу коштів, щоб зберегти необхідний ліквідний буфер.
Подія першого зменшення в листопаді 2025 року стане важливим каталізатором ринку. Зменшення емісії підвищить рідкість існуючих підмереж, а також може усунути проекти з низькою продуктивністю, що перетворить економічний ландшафт усієї мережі. Інвестори можуть заздалегідь підготуватися, вкладаючи в якісні підмережі, щоб скористатися вікном можливостей перед зменшенням.
 і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
10 лайків
Нагородити
10
8
Поділіться
Прокоментувати
0/400
WenMoon
· 5год тому
Цей Блокчейн гравець не дотримується кодексу честі.
Переглянути оригіналвідповісти на0
LostBetweenChains
· 7год тому
Шокуюче, цей проект такий жорсткий?
Переглянути оригіналвідповісти на0
SellLowExpert
· 07-23 08:43
підмережа також має ринкова капіталізація великий памп? дай мені зробити угоду
Переглянути оригіналвідповісти на0
ImpermanentPhilosopher
· 07-23 08:37
32 зростання до 118, жорсткий GPT чоловік прийшов
Переглянути оригіналвідповісти на0
CryptoDouble-O-Seven
· 07-23 08:30
ai точно стабільний! приятелі
Переглянути оригіналвідповісти на0
LuckyBearDrawer
· 07-23 08:28
Найнижча ціна скоро з'явиться!
Переглянути оригіналвідповісти на0
DegenWhisperer
· 07-23 08:28
dTAO справді розібрався, бик!
Переглянути оригіналвідповісти на0
SatoshiSherpa
· 07-23 08:24
Екосистема підмережа ліквідувалася, я давно на це розраховував.
Аналіз екосистеми Bittensor: 118 підмереж створюють децентралізовану AI інфраструктуру
Аналіз екосистеми підмережі Bittensor: захоплення майбутнього інфраструктури ШІ
Огляд ринку: оновлення dTAO сприяє процвітанню екосистеми
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила знакове оновлення Dynamic TAO (dTAO), перейшовши від централізованого до децентралізованого, ринково-орієнтованого розподілу ресурсів. Після оновлення кожна підмережа отримала незалежні токени alpha, що дозволило реалізувати справжній механізм ринкового виявлення вартості.
Дані показують, що оновлення dTAO вивільнило величезну інноваційну енергію. Лише за кілька місяців кількість підмереж Bittensor зросла з 32 до 118, що становить 269%. Ці підмережі охоплюють усі сегменти AI-індустрії, від базового текстового висновку, генерації зображень до передових досліджень складання білків та квантової торгівлі, формуючи наразі найповнішу децентралізовану AI екосистему.
Ринкова продуктивність також вражає. Загальна капіталізація провідних підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів після оновлення, а річна доходність від стейкингу стабільно становить 16-19%. Кожна підмережа розподіляє мережеві стимули відповідно до ринкової ставки стейкингу TAO, а 10 найбільших підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає механізм ринкової селекції.
Аналіз основної мережі (Топ 10 за викидами)
1. Chutes (SN64) - безсерверні AI обчислення
Основна цінність: інноваційний досвід розгортання AI-моделей, значне зниження витрат на обчислювальну потужність
Chutes використовує архітектуру "мгновенного запуску", скорочуючи час запуску AI моделей до 200 мілісекунд, що підвищує ефективність у 10 разів. Понад 8000 GPU вузлів по всьому світу підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день. Бізнес-модель зріла, використовуючи стратегію безкоштовного розширення, надаючи обчислювальні ресурси для платформ, таких як OpenRouter. Вартісні переваги помітні, на 85% нижчі, ніж AWS Lambda. Наразі загальний обсяг використання токенів перевищує 9042 мільярди, обслуговуючи понад 3000 корпоративних клієнтів.
dTAO запустився через 9 тижнів досягнувши капіталізації у 100 мільйонів доларів, поточна капіталізація складає 79 мільйонів, технологічний бар'єр глибокий, комерційний прогрес йде успішно, ринкова визнаність висока, це провідний проект підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Основна цінність: оптимізація апаратного забезпечення, підвищення ефективності обчислень AI
Зосередження на оптимізації обчислень на апаратному рівні, максимізуючи ефективність використання апаратного забезпечення через чотири основні технічні модулі: планування GPU, абстракцію апаратного забезпечення, оптимізацію продуктивності та управління енергоефективністю. Підтримка основного апаратного забезпечення GPU, зниження ціни на 90%, підвищення обчислювальної ефективності на 45%.
Наразі Bittensor є другою за величиною підмережею в емісії, займаючи 7,28% від загальної емісії мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим етапом в інфраструктурі ШІ, має технічні бар'єри і виражену тенденцію до зростання цін, поточна ринкова капіталізація становить 56M.
3. Targon (SN4) - децентралізована платформа AI-інферування
Основна цінність: технологія конфіденційних обчислень, забезпечення безпеки конфіденційності даних
Ядром Targon є TVM (Targon Virtual Machine), це безпечна платформа конфіденційних обчислень, що підтримує навчання, інференцію та верифікацію AI моделей. Використовуючи такі технології конфіденційних обчислень, як Intel TDX, забезпечується безпека та захист приватності всього робочого процесу AI. Система підтримує кінцеве шифрування від апаратного забезпечення до прикладного рівня, що дозволяє користувачам користуватися потужними AI послугами без розкриття даних.
Targon має високий технологічний бар'єр, ясну бізнес-модель та стабільне джерело доходу. Наразі запущено механізм викупу доходу, всі доходи використовуються для викупу токенів, остання угода викупу склала 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - Дослідження ШІ та розподілене навчання
Основна цінність: співпраця у навчанні масштабних AI-моделей, зниження бар'єрів для навчання
Спеціалізується на розподіленому навчанні великих моделей штучного інтелекту, прагнучи стати "найкращою платформою для навчання моделей у світі". Співпрацює у навчанні за рахунок GPU-ресурсів, внесених глобальними учасниками, зосереджуючи увагу на спільному навчанні та інноваціях передових моделей, підкреслюючи стійкість до шахрайства та ефективну співпрацю.
Успішно завершено навчання моделі з параметрами 1.2B, пройшовши понад 20 тисяч циклів навчання, за участю близько 200 GPU. У 2024 році оновлення механізму commit-reveal, підвищення децентралізації та безпеки валідації; у 2025 році продовження навчання великих моделей, обсяг параметрів досягне 70B+, з показниками, що відповідають галузевим стандартам у стандартних AI бенчмарках.
Технічні переваги виражені, поточна ринкова капіталізація 35M, займає 4,79% викидів.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване AI навчання
Основна цінність: демократизація тренування ШІ, значне зниження бар'єрів для входу.
Рішення проблеми витрат на навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Інтелектуальна система планування на основі синхронізації градієнтів ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделей з 118 трильйонами параметрів, витрати становлять лише 5 доларів на годину, що на 70% дешевше, ніж традиційні хмарні послуги, швидкість навчання на 40% вища. Інтерфейс з одним натисканням знижує поріг використання, вже понад 500 проектів використовують для доопрацювання моделей, охоплюючи медицину, фінанси, освіту та інші сфери.
Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, чіткі технологічні переваги, це одна з підмереж, на якій варто зосередити увагу в довгостроковій перспективі.
6. Приватна торгівля (SN8) - фінансова кількісна торгівля
Основна цінність: AI-керовані торгові сигнали з багатьох активів та фінансові прогнози
Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування, що використовує торгові сигнали на основі штучного інтелекту. Приватна торгова мережа застосовує технології машинного навчання для прогнозування фінансових ринків, створюючи багаторівневу архітектуру прогнозних моделей. Її модель часових рядів поєднує технології LSTM та Transformer, що дозволяє обробляти складні часові ряди даних. Модуль аналізу ринкових настроїв шляхом аналізу соціальних медіа та новинних матеріалів надає індикатори настроїв як допоміжний сигнал для прогнозування.
На сайті можна побачити прибуток і тестування стратегій, які пропонують різні майнери. SN8 поєднує ШІ та блокчейн, пропонуючи інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна капіталізація 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Основна цінність: аналіз спортивних відео, націлений на футбольну індустрію в 600 мільярдів доларів
Фреймворк комп'ютерного зору, що спеціалізується на аналізі спортивних відео, знижує витрати на складний аналіз відео завдяки легковаговій технології валідації. Використовує двоступеневу перевірку: виявлення поля і перевірку об'єктів на основі CLIP, знижуючи традиційні витрати на маркування тисячі доларів за один матч до 1/10 - 1/100. У співпраці з певною платформою даних, середня точність прогнозування AI-агента становить 70%, раніше досягала 100% точності за один день.
Спортивна індустрія має величезний масштаб, технологічні інновації помітні, ринкові перспективи широкі, Score - це підмережа з чітким напрямком застосування, на яку варто звернути увагу.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
Основна цінність: розробка моделей вбудовування тексту, оптимізація інформаційного пошуку
Зосереджуючись на розвитку моделей текстового вкладання, прагнемо створити високоякісні можливості для розуміння та міркування тексту, особливо в сфері інформаційного пошуку та семантичного пошуку.
Ця підмережа все ще перебуває на ранній стадії будівництва, основна увага приділяється створенню екосистеми навколо моделей текстових вбудувань. Варто звернути увагу на незабаром заплановану інтеграцію нових функцій, що може суттєво розширити її сфери застосування та користувацьку базу.
9. Дані Всесвіту (SN13) - AI дані інфраструктура
Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання даних для навчання ШІ
Обробка 500 мільйонів рядків даних на день, загалом понад 55,6 мільярдів рядків, підтримка 100 ГБ зберігання. Архітектура DataEntity забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів, розподілене зберігання та інші ключові функції. Інноваційний механізм голосування "гравітація" реалізує динамічне коригування ваг.
Дані є нафтою ШІ, вартість інфраструктури стабільна, екологічна ніша важлива. Як постачальник даних для кількох підмереж, глибока співпраця з такими проектами, як Score, відображає вартість інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW майнінг
Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та AI обчислень, інтеграція обчислювальних ресурсів
Дозволяє майнерам біткойнів перенаправляти обчислювальну потужність на мережу Bittensor, отримуючи токени alpha через майнінг для стейкінгу або торгівлі. Ця модель поєднує традиційний PoW майнінг з обчисленнями AI, надаючи майнерам нові джерела доходу.
Протягом всього кількох тижнів було залучено понад 6EH/s обчислювальної потужності (приблизно 0,7% від світової обчислювальної потужності), що підтверджує визнання ринку цієї змішаної моделі. Майнери можуть вибрати між традиційним видобутком біткоїнів та отриманням токенів TAOHash, оптимізуючи прибуток залежно від ринкової ситуації.
Аналіз екосистеми
основні переваги технологічної архітектури
Технічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану екосистему ШІ. Його алгоритм консенсусу забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, а механізм ринкової розподілу ресурсів, введений оновленням dTAO, значно підвищує ефективність. Кожна підмережа оснащена механізмом AMM, який реалізує виявлення цін між токенами TAO та alpha, що дозволяє ринковим силам безпосередньо брати участь у розподілі ресурсів ШІ.
Протокол співпраці між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI завдань, створюючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулів (випуск TAO та зростання вартості alpha токенів) гарантує довгострокову мотивацію до участі, створювачі підмереж, майнери, валідатори та стейкери отримують відповідні винагороди, формуючи стійкий економічний замкнений цикл.
Конкурентні переваги та виклики
У порівнянні з традиційними централізованими постачальниками послуг штучного інтелекту, Bittensor пропонує справжнє децентралізоване рішення, яке відзначається високою ефективністю витрат. Кілька підмереж демонструють значні переваги в витратах, наприклад, Chutes дешевше за певні хмарні сервіси на 85%, ця перевага в витратах походить від підвищення ефективності децентралізованої архітектури. Відкритий екосистема сприяє швидким інноваціям, кількість і якість підмереж постійно зростає, швидкість інновацій значно перевищує внутрішні дослідження та розробки традиційних компаній.
Однак екосистема також стикається з реальними викликами. Технічний бар'єр все ще досить високий, незважаючи на те, що інструменти постійно покращуються, участь у mining та validation все ще потребує значних технічних знань. Невизначеність регуляторного середовища є ще одним ризиковим фактором, з яким можуть стикатися децентралізовані AI мережі, оскільки різні країни можуть мати різні регуляторні політики. Традиційні постачальники хмарних послуг не залишаться осторонь і, ймовірно, випустять конкурентні продукти. З ростом масштабу мережі, важливим випробуванням стає питання, як підтримувати баланс між продуктивністю та децентралізацією.
Вибуховий ріст індустрії штучного інтелекту надає Bittensor величезні ринкові можливості. Аналітики прогнозують, що у 2025 році глобальні інвестиції в штучний інтелект досягнуть майже 200 мільярдів доларів, що забезпечить потужну підтримку для попиту на інфраструктуру. Глобальний ринок штучного інтелекту, як очікується, зросте з 294 мільярдів доларів у 2025 році до 1,77 трильйона доларів у 2032 році, з щорічним складним темпом зростання 29%, що створює широкі можливості для розвитку децентралізованої інфраструктури штучного інтелекту.
Підтримуючі політики розвитку ШІ в різних країнах створили вікно можливостей для децентралізованої інфраструктури ШІ, в той же час зростаюча увага до конфіденційності даних та безпеки ШІ збільшила попит на такі технології, як конфіденційні обчислення, що є основними перевагами підмережі Targon та інших. Інтерес інституційних інвесторів до інфраструктури ШІ продовжує зростати, участь багатьох відомих установ надає фінансову та ресурсну підтримку екосистемі.
Стратегія інвестування
Інвестування в підмережу Bittensor потребує створення системної оцінювальної рамки. На технологічному рівні необхідно розглянути ступінь інновацій та глибину захисного бар'єру, технічну силу команди та здатність до виконання, а також синергійний ефект з іншими проектами екосистеми. На ринковому рівні потрібно аналізувати розмір цільового ринку та потенціал зростання, конкурентну ситуацію та диференційовані переваги, рівень прийняття користувачами та мережеві ефекти, а також регуляторне середовище та ризики політики. На фінансовому рівні слід звернути увагу на поточний рівень оцінки та історичну продуктивність, частку емісії TAO та тренди зростання, раціональність дизайну токеноміки, а також ліквідність і глибину торгівлі.
У конкретному управлінні ризиками диверсифікація інвестицій є базовою стратегією. Рекомендується розподіляти активи між різними типами підмереж, включаючи інфраструктурні (такі як Chutes, Celium), додатки (такі як Score, BitMind) та протоколи (такі як Targon, Templar). Одночасно необхідно коригувати інвестиційну стратегію залежно від етапу розвитку підмережі: ранні проекти мають високий ризик, але потенційно великі прибутки, тоді як зрілі проекти відносно стабільні, але мають обмежений простір для зростання. Враховуючи, що ліквідність токенів alpha може бути не такою ж, як у TAO, необхідно розумно планувати пропорцію розподілу коштів, щоб зберегти необхідний ліквідний буфер.
Подія першого зменшення в листопаді 2025 року стане важливим каталізатором ринку. Зменшення емісії підвищить рідкість існуючих підмереж, а також може усунути проекти з низькою продуктивністю, що перетворить економічний ландшафт усієї мережі. Інвестори можуть заздалегідь підготуватися, вкладаючи в якісні підмережі, щоб скористатися вікном можливостей перед зменшенням.
![Bittensorпідмережа інвестиційний посібник: схопіть наступний тренд AI](