Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : saisissez la prochaine opportunité de l'IA
01, Aperçu du marché : la mise à niveau d'dTAO déclenche une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), marquant un tournant décisif. Cette mise à niveau a transformé le réseau d'une gestion centralisée à un modèle de répartition des ressources décentralisé et piloté par le marché. Après la mise à niveau, chaque subnet dispose de son propre jeton alpha, permettant aux détenteurs de TAO de choisir librement leurs investissements, réalisant ainsi un véritable mécanisme de découverte de valeur de marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré un énorme potentiel d'innovation. En l'espace de quelques mois, le nombre de subnets de Bittensor est passé de 32 à 118, avec un taux de croissance de 269 %. Ces subnets couvrent tous les segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base et de la génération d'images, jusqu'à des domaines de pointe tels que le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème décentralisé d'IA le plus complet à ce jour.
La performance du marché est également impressionnante. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel staké stable entre 16 et 19 %. Chaque subnet répartit les incitations réseau en fonction du taux de staking TAO sur le marché, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, ce qui reflète le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
02、Analyse du réseau central (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Chutes adopte une architecture "démarrage instantané", réduisant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une efficacité 10 fois supérieure à celle des services cloud traditionnels. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde prennent en charge les modèles d'IA principaux, traitant plus de 5 millions de demandes par jour, avec un délai de réponse contrôlé en dessous de 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, utilisant une stratégie freemium pour attirer les utilisateurs. Revenus générés par l'intégration d'une plateforme offrant un support de calcul pour des modèles populaires, provenant des appels API. Avantage de coût significatif, 85% moins cher que certains services cloud. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042.37B, avec plus de 3000 clients d'entreprise servis.
Après 9 semaines de lancement, la capitalisation boursière de dTAO a atteint 100 millions de dollars, la capitalisation actuelle est de 79 millions, le fossé technologique est profond, les progrès de la commercialisation sont satisfaisants et le niveau de reconnaissance sur le marché est élevé, c'est actuellement le leader du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation du calcul matériel
Concentrez-vous sur l'optimisation des calculs au niveau matériel. Grâce à quatre modules technologiques : planification GPU, abstraction matérielle, optimisation des performances et gestion de l'efficacité énergétique, maximisez l'efficacité d'utilisation du matériel. Prend en charge le matériel GPU courant, avec des prix inférieurs de 90 % par rapport aux produits similaires et une efficacité de calcul améliorée de 45 %.
Actuellement, Celium est le deuxième plus grand subnet en termes d'émissions sur Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément central de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques et une forte tendance à la hausse des prix, la capitalisation boursière actuelle étant de 56M.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Le cœur de Targon est le TVM (Targon Virtual Machine), qui est une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, prenant en charge l'entraînement, le raisonnement et la validation des modèles AI. Le TVM utilise des technologies avancées de calcul confidentiel pour garantir la sécurité et la protection de la vie privée de l'ensemble du flux de travail AI. Le système prend en charge le cryptage de bout en bout, du matériel à la couche d'application, permettant aux utilisateurs d'utiliser des services AI puissants sans divulguer de données.
La technologie Targon a un seuil d'entrée élevé, un modèle commercial clair et une source de revenus stable. Un mécanisme de rachat des revenus a été mis en place, tous les revenus étant utilisés pour le rachat de tokens, le dernier rachat s'élevant à 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche en IA et entraînement distribué
Templar est un pionnier des sous-réseaux spécialisés dans l'entraînement distribué de modèles IA à grande échelle, s'efforçant de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Grâce aux ressources GPU fournies par des participants du monde entier, il se concentre sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe, en mettant l'accent sur la résistance à la fraude et la collaboration efficace.
En termes de réalisations techniques, Templar a réussi à compléter l'entraînement d'un modèle de 1,2 milliard de paramètres, ayant traversé plus de 20 000 cycles d'entraînement, avec environ 200 GPU participant à l'ensemble du processus. En 2024, mise à niveau du mécanisme de validation pour améliorer la décentralisation et la sécurité ; en 2025, poursuite de l'entraînement de grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant 70 milliards ou plus, affichant des performances conformes aux normes de l'industrie dans les tests de référence AI standards.
L'avantage technologique de Templar est assez marqué, la capitalisation boursière actuelle est de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - formation AI décentralisée
Résoudre le problème des coûts d'entraînement de l'IA grâce à un entraînement distribué. Le système de planification intelligente, basé sur la synchronisation des gradients, attribue efficacement les tâches à des milliers de GPU. L'entraînement de modèles de 118 trillions de paramètres a été réalisé, avec un coût de seulement 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, et une vitesse d'entraînement 40 % plus rapide que les solutions centralisées. L'interface à un clic réduit la barrière à l'utilisation, avec déjà plus de 500 projets utilisant le réglage de modèles, couvrant plusieurs secteurs d'activité.
La capitalisation actuelle est de 30M, la demande sur le marché est forte, et l'avantage technologique est clair, c'est l'un des subnets à surveiller à long terme.
SN8 est une plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière, alimentée par l'IA et des signaux de trading multi-actifs. Un réseau de trading propriétaire applique des techniques d'apprentissage automatique aux prévisions du marché financier, construisant une architecture de modèles de prévision multicouches. Son modèle de prévision temporelle intègre des technologies avancées capables de traiter des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des indicateurs de sentiment comme signaux d'assistance à la prévision en analysant les contenus des réseaux sociaux et des actualités.
Sur le site, vous pouvez voir les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents miners. SN8 combine l'IA et la blockchain pour offrir des moyens innovants de trader sur les marchés financiers, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse des vidéos sportives, réduisant les coûts d'analyse vidéo complexes grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objets basée sur CLIP, réduisant le coût d'annotation traditionnel de plusieurs milliers de dollars par match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une plateforme de données, l'agent IA a une précision de prédiction moyenne de 70%, atteignant un taux de précision de 100% en une journée.
L'industrie du sport est de grande envergure, avec des innovations technologiques significatives et un large potentiel de marché. Score est un subnet avec une direction d'application claire, ce qui mérite d'être noté.
8. OpenKaito (SN5) - texte d'inférence open source
OpenKaito se concentre sur le développement de modèles d'incorporation de texte, soutenu par des acteurs clés dans le domaine d'InfoFi. En tant que projet open source dirigé par la communauté, OpenKaito s'engage à construire des capacités de compréhension et de raisonnement de texte de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, principalement axé sur la création d'un écosystème autour des modèles d'incorporation de texte. Il convient de noter l'intégration imminente de nouvelles fonctionnalités, qui pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Traite 500 millions de lignes de données par jour, avec plus de 55,6 milliards de lignes au total, et prend en charge 100 Go de stockage. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable et le créneau est important. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, la collaboration approfondie avec d'autres projets reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - Minage avec puissance de calcul PoW
TAOHash permet aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, en obtenant des jetons alpha par le biais du minage pour les mettre en jeu ou les échanger. Ce modèle combine le minage PoW traditionnel avec le calcul AI, offrant aux mineurs une nouvelle source de revenus.
En l'espace de quelques semaines, elle a attiré plus de 6 EH/s de puissance de calcul (environ 0,7 % de la puissance de calcul mondiale), prouvant ainsi la reconnaissance du marché pour ce modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs gains en fonction des conditions du marché.
03, Analyse de l'écosystème
Les innovations technologiques de Bittensor ont construit un écosystème AI décentralisé unique. Son algorithme de consensus assure la qualité du réseau grâce à une vérification décentralisée, tandis que le mécanisme de répartition des ressources basé sur le marché introduit par la mise à niveau dTAO a considérablement amélioré l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, permettant la découverte des prix entre le TAO et le jeton alpha, ce qui permet aux forces du marché de participer directement à la répartition des ressources AI.
Le protocole de collaboration entre sous-réseaux prend en charge le traitement distribué de tâches AI complexes, créant ainsi un puissant effet réseau. La structure de double incitation (émission de TAO et appréciation des jetons alpha) garantit une motivation de participation à long terme, permettant aux créateurs de sous-réseaux, aux mineurs, aux validateurs et aux participants au staking de recevoir des récompenses correspondantes, formant ainsi un cycle économique durable.
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, se distinguant par son efficacité en termes de coûts. Plusieurs subnets montrent des avantages de coût significatifs, résultant de l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, avec un nombre et une qualité de subnets en constante augmentation, et la vitesse d'innovation dépasse largement celle de la recherche et développement en interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème fait également face à des défis réels. Les barrières technologiques restent relativement élevées, bien que les outils s'améliorent constamment, participer au mining et à la validation nécessite toujours une connaissance technique considérable. L'incertitude de l'environnement réglementaire est un autre facteur de risque, les réseaux d'IA décentralisés pourraient faire face à des politiques réglementaires différentes selon les pays. Les fournisseurs de services cloud traditionnels ne resteront pas les bras croisés et devraient lancer des produits concurrents. Avec la croissance de l'échelle du réseau, maintenir l'équilibre entre performance et décentralisation devient également un défi important.
L'explosion de la croissance de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 billion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, ce qui crée un vaste espace de développement pour les infrastructures d'IA décentralisées.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans différents pays ont créé une fenêtre d'opportunité pour les infrastructures d'IA décentralisées, tandis que l'accent mis sur la confidentialité des données et la sécurité de l'IA a accru la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel, qui est justement l'un des principaux avantages de certains subnets. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures d'IA continue de croître, et la participation d'institutions renommées apporte un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
04, Cadre de stratégie d'investissement
Investir dans le subnet Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systémique. Sur le plan technique, il faut examiner le degré d'innovation et la profondeur de la barrière à l'entrée, la puissance technique de l'équipe et sa capacité d'exécution, ainsi que les effets de synergie avec d'autres projets de l'écosystème. Sur le plan du marché, il est nécessaire d'analyser la taille du marché cible et son potentiel de croissance, le paysage concurrentiel et les avantages différenciés, l'adoption par les utilisateurs et les effets de réseau, ainsi que l'environnement réglementaire et les risques politiques. Sur le plan financier, il convient de prêter attention au niveau d'évaluation actuel et à la performance historique, à la part des émissions de TAO et à la tendance de croissance, à la rationalité de la conception de l'économie des tokens, ainsi qu'à la liquidité et à la profondeur des transactions.
En matière de gestion des risques, la diversification des investissements est une stratégie fondamentale. Il est conseillé de diversifier les allocations entre différents types de subnets, y compris ceux basés sur l'infrastructure, les applications et les protocoles. En même temps, il est important d'ajuster la stratégie d'investissement en fonction du stade de développement des subnets ; les projets en phase précoce présentent des risques élevés mais un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais ont un potentiel de croissance limité. Étant donné que la liquidité des jetons alpha peut ne pas être aussi élevée que celle des TAO, il est nécessaire de planifier de manière raisonnable le ratio de répartition des fonds pour maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
L'événement de réduction de moitié prévu en novembre 2025 sera un catalyseur important pour le marché. La réduction des émissions augmentera la rareté des subnets existants, tout en éliminant potentiellement les projets sous-performants, ce qui redéfinira l'économie de l'ensemble du réseau. Les investisseurs peuvent se positionner à l'avance sur des subnets de qualité pour saisir la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, couvrant tous les segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications d'entreprise stimulera le développement des subnets liés au calcul confidentiel et à la protection des données, et la collaboration entre subnets sera plus fréquente, formant une chaîne d'approvisionnement complexe de services d'IA. L'éclaircissement progressif du cadre réglementaire donnera un avantage évident aux subnets conformes.
À long terme, Bittensor devrait devenir une composante importante de l'infrastructure mondiale de l'IA, et les entreprises d'IA traditionnelles pourraient adopter un modèle hybride, transférant une partie de leurs activités vers un réseau décentralisé. De nouveaux modèles commerciaux et cas d'utilisation continueront d'émerger, avec une interopérabilité accrue avec d'autres réseaux blockchain, formant finalement un écosystème décentralisé plus vaste. Ce chemin de développement
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CryptoComedian
· Il y a 19h
Journal des pigeons : Quand il y avait moins de 30 subnets, je venais d'être pris pour un idiot, maintenant qu'il y en a 118, ça doit être encore plus facile à prendre les gens pour des idiots.
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SatoshiChallenger
· Il y a 23h
Ah, une nouvelle explosion de subnet, j'entends l'histoire familière de se faire prendre pour des cons.
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LiquidityHunter
· Il y a 23h
Le taux de croissance anormal des données de subnet est de 269%, les opportunités d'arbitrage de liquidité sont évidentes.
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ser_we_are_ngmi
· Il y a 23h
Peux-tu me faire un package global pour aping ?
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SlowLearnerWang
· Il y a 23h
Encore un tour d'Airdrop éloigné de moi, ceux qui comprennent, comprennent.
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UnluckyLemur
· Il y a 23h
Une autre mise à niveau de la coupe du poireau est à venir
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OptionWhisperer
· Il y a 23h
Encore cette histoire, le classique de la prise des pigeons par un capital intensif.
Analyse d'investissement dans le subnet Bittensor : saisir l'opportunité d'explosion du marché de l'IA
Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : saisissez la prochaine opportunité de l'IA
01, Aperçu du marché : la mise à niveau d'dTAO déclenche une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), marquant un tournant décisif. Cette mise à niveau a transformé le réseau d'une gestion centralisée à un modèle de répartition des ressources décentralisé et piloté par le marché. Après la mise à niveau, chaque subnet dispose de son propre jeton alpha, permettant aux détenteurs de TAO de choisir librement leurs investissements, réalisant ainsi un véritable mécanisme de découverte de valeur de marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré un énorme potentiel d'innovation. En l'espace de quelques mois, le nombre de subnets de Bittensor est passé de 32 à 118, avec un taux de croissance de 269 %. Ces subnets couvrent tous les segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base et de la génération d'images, jusqu'à des domaines de pointe tels que le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème décentralisé d'IA le plus complet à ce jour.
La performance du marché est également impressionnante. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel staké stable entre 16 et 19 %. Chaque subnet répartit les incitations réseau en fonction du taux de staking TAO sur le marché, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, ce qui reflète le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
02、Analyse du réseau central (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Chutes adopte une architecture "démarrage instantané", réduisant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une efficacité 10 fois supérieure à celle des services cloud traditionnels. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde prennent en charge les modèles d'IA principaux, traitant plus de 5 millions de demandes par jour, avec un délai de réponse contrôlé en dessous de 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, utilisant une stratégie freemium pour attirer les utilisateurs. Revenus générés par l'intégration d'une plateforme offrant un support de calcul pour des modèles populaires, provenant des appels API. Avantage de coût significatif, 85% moins cher que certains services cloud. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042.37B, avec plus de 3000 clients d'entreprise servis.
Après 9 semaines de lancement, la capitalisation boursière de dTAO a atteint 100 millions de dollars, la capitalisation actuelle est de 79 millions, le fossé technologique est profond, les progrès de la commercialisation sont satisfaisants et le niveau de reconnaissance sur le marché est élevé, c'est actuellement le leader du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation du calcul matériel
Concentrez-vous sur l'optimisation des calculs au niveau matériel. Grâce à quatre modules technologiques : planification GPU, abstraction matérielle, optimisation des performances et gestion de l'efficacité énergétique, maximisez l'efficacité d'utilisation du matériel. Prend en charge le matériel GPU courant, avec des prix inférieurs de 90 % par rapport aux produits similaires et une efficacité de calcul améliorée de 45 %.
Actuellement, Celium est le deuxième plus grand subnet en termes d'émissions sur Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément central de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques et une forte tendance à la hausse des prix, la capitalisation boursière actuelle étant de 56M.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Le cœur de Targon est le TVM (Targon Virtual Machine), qui est une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, prenant en charge l'entraînement, le raisonnement et la validation des modèles AI. Le TVM utilise des technologies avancées de calcul confidentiel pour garantir la sécurité et la protection de la vie privée de l'ensemble du flux de travail AI. Le système prend en charge le cryptage de bout en bout, du matériel à la couche d'application, permettant aux utilisateurs d'utiliser des services AI puissants sans divulguer de données.
La technologie Targon a un seuil d'entrée élevé, un modèle commercial clair et une source de revenus stable. Un mécanisme de rachat des revenus a été mis en place, tous les revenus étant utilisés pour le rachat de tokens, le dernier rachat s'élevant à 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche en IA et entraînement distribué
Templar est un pionnier des sous-réseaux spécialisés dans l'entraînement distribué de modèles IA à grande échelle, s'efforçant de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Grâce aux ressources GPU fournies par des participants du monde entier, il se concentre sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe, en mettant l'accent sur la résistance à la fraude et la collaboration efficace.
En termes de réalisations techniques, Templar a réussi à compléter l'entraînement d'un modèle de 1,2 milliard de paramètres, ayant traversé plus de 20 000 cycles d'entraînement, avec environ 200 GPU participant à l'ensemble du processus. En 2024, mise à niveau du mécanisme de validation pour améliorer la décentralisation et la sécurité ; en 2025, poursuite de l'entraînement de grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant 70 milliards ou plus, affichant des performances conformes aux normes de l'industrie dans les tests de référence AI standards.
L'avantage technologique de Templar est assez marqué, la capitalisation boursière actuelle est de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - formation AI décentralisée
Résoudre le problème des coûts d'entraînement de l'IA grâce à un entraînement distribué. Le système de planification intelligente, basé sur la synchronisation des gradients, attribue efficacement les tâches à des milliers de GPU. L'entraînement de modèles de 118 trillions de paramètres a été réalisé, avec un coût de seulement 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, et une vitesse d'entraînement 40 % plus rapide que les solutions centralisées. L'interface à un clic réduit la barrière à l'utilisation, avec déjà plus de 500 projets utilisant le réglage de modèles, couvrant plusieurs secteurs d'activité.
La capitalisation actuelle est de 30M, la demande sur le marché est forte, et l'avantage technologique est clair, c'est l'un des subnets à surveiller à long terme.
6. Trading Proprietaire (SN8) - Trading Quantitatif Financier
SN8 est une plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière, alimentée par l'IA et des signaux de trading multi-actifs. Un réseau de trading propriétaire applique des techniques d'apprentissage automatique aux prévisions du marché financier, construisant une architecture de modèles de prévision multicouches. Son modèle de prévision temporelle intègre des technologies avancées capables de traiter des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des indicateurs de sentiment comme signaux d'assistance à la prévision en analysant les contenus des réseaux sociaux et des actualités.
Sur le site, vous pouvez voir les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents miners. SN8 combine l'IA et la blockchain pour offrir des moyens innovants de trader sur les marchés financiers, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse des vidéos sportives, réduisant les coûts d'analyse vidéo complexes grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objets basée sur CLIP, réduisant le coût d'annotation traditionnel de plusieurs milliers de dollars par match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une plateforme de données, l'agent IA a une précision de prédiction moyenne de 70%, atteignant un taux de précision de 100% en une journée.
L'industrie du sport est de grande envergure, avec des innovations technologiques significatives et un large potentiel de marché. Score est un subnet avec une direction d'application claire, ce qui mérite d'être noté.
8. OpenKaito (SN5) - texte d'inférence open source
OpenKaito se concentre sur le développement de modèles d'incorporation de texte, soutenu par des acteurs clés dans le domaine d'InfoFi. En tant que projet open source dirigé par la communauté, OpenKaito s'engage à construire des capacités de compréhension et de raisonnement de texte de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, principalement axé sur la création d'un écosystème autour des modèles d'incorporation de texte. Il convient de noter l'intégration imminente de nouvelles fonctionnalités, qui pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Traite 500 millions de lignes de données par jour, avec plus de 55,6 milliards de lignes au total, et prend en charge 100 Go de stockage. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable et le créneau est important. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, la collaboration approfondie avec d'autres projets reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - Minage avec puissance de calcul PoW
TAOHash permet aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, en obtenant des jetons alpha par le biais du minage pour les mettre en jeu ou les échanger. Ce modèle combine le minage PoW traditionnel avec le calcul AI, offrant aux mineurs une nouvelle source de revenus.
En l'espace de quelques semaines, elle a attiré plus de 6 EH/s de puissance de calcul (environ 0,7 % de la puissance de calcul mondiale), prouvant ainsi la reconnaissance du marché pour ce modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs gains en fonction des conditions du marché.
03, Analyse de l'écosystème
Les innovations technologiques de Bittensor ont construit un écosystème AI décentralisé unique. Son algorithme de consensus assure la qualité du réseau grâce à une vérification décentralisée, tandis que le mécanisme de répartition des ressources basé sur le marché introduit par la mise à niveau dTAO a considérablement amélioré l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, permettant la découverte des prix entre le TAO et le jeton alpha, ce qui permet aux forces du marché de participer directement à la répartition des ressources AI.
Le protocole de collaboration entre sous-réseaux prend en charge le traitement distribué de tâches AI complexes, créant ainsi un puissant effet réseau. La structure de double incitation (émission de TAO et appréciation des jetons alpha) garantit une motivation de participation à long terme, permettant aux créateurs de sous-réseaux, aux mineurs, aux validateurs et aux participants au staking de recevoir des récompenses correspondantes, formant ainsi un cycle économique durable.
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, se distinguant par son efficacité en termes de coûts. Plusieurs subnets montrent des avantages de coût significatifs, résultant de l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, avec un nombre et une qualité de subnets en constante augmentation, et la vitesse d'innovation dépasse largement celle de la recherche et développement en interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème fait également face à des défis réels. Les barrières technologiques restent relativement élevées, bien que les outils s'améliorent constamment, participer au mining et à la validation nécessite toujours une connaissance technique considérable. L'incertitude de l'environnement réglementaire est un autre facteur de risque, les réseaux d'IA décentralisés pourraient faire face à des politiques réglementaires différentes selon les pays. Les fournisseurs de services cloud traditionnels ne resteront pas les bras croisés et devraient lancer des produits concurrents. Avec la croissance de l'échelle du réseau, maintenir l'équilibre entre performance et décentralisation devient également un défi important.
L'explosion de la croissance de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 billion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, ce qui crée un vaste espace de développement pour les infrastructures d'IA décentralisées.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans différents pays ont créé une fenêtre d'opportunité pour les infrastructures d'IA décentralisées, tandis que l'accent mis sur la confidentialité des données et la sécurité de l'IA a accru la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel, qui est justement l'un des principaux avantages de certains subnets. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures d'IA continue de croître, et la participation d'institutions renommées apporte un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
04, Cadre de stratégie d'investissement
Investir dans le subnet Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systémique. Sur le plan technique, il faut examiner le degré d'innovation et la profondeur de la barrière à l'entrée, la puissance technique de l'équipe et sa capacité d'exécution, ainsi que les effets de synergie avec d'autres projets de l'écosystème. Sur le plan du marché, il est nécessaire d'analyser la taille du marché cible et son potentiel de croissance, le paysage concurrentiel et les avantages différenciés, l'adoption par les utilisateurs et les effets de réseau, ainsi que l'environnement réglementaire et les risques politiques. Sur le plan financier, il convient de prêter attention au niveau d'évaluation actuel et à la performance historique, à la part des émissions de TAO et à la tendance de croissance, à la rationalité de la conception de l'économie des tokens, ainsi qu'à la liquidité et à la profondeur des transactions.
En matière de gestion des risques, la diversification des investissements est une stratégie fondamentale. Il est conseillé de diversifier les allocations entre différents types de subnets, y compris ceux basés sur l'infrastructure, les applications et les protocoles. En même temps, il est important d'ajuster la stratégie d'investissement en fonction du stade de développement des subnets ; les projets en phase précoce présentent des risques élevés mais un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais ont un potentiel de croissance limité. Étant donné que la liquidité des jetons alpha peut ne pas être aussi élevée que celle des TAO, il est nécessaire de planifier de manière raisonnable le ratio de répartition des fonds pour maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
L'événement de réduction de moitié prévu en novembre 2025 sera un catalyseur important pour le marché. La réduction des émissions augmentera la rareté des subnets existants, tout en éliminant potentiellement les projets sous-performants, ce qui redéfinira l'économie de l'ensemble du réseau. Les investisseurs peuvent se positionner à l'avance sur des subnets de qualité pour saisir la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, couvrant tous les segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications d'entreprise stimulera le développement des subnets liés au calcul confidentiel et à la protection des données, et la collaboration entre subnets sera plus fréquente, formant une chaîne d'approvisionnement complexe de services d'IA. L'éclaircissement progressif du cadre réglementaire donnera un avantage évident aux subnets conformes.
À long terme, Bittensor devrait devenir une composante importante de l'infrastructure mondiale de l'IA, et les entreprises d'IA traditionnelles pourraient adopter un modèle hybride, transférant une partie de leurs activités vers un réseau décentralisé. De nouveaux modèles commerciaux et cas d'utilisation continueront d'émerger, avec une interopérabilité accrue avec d'autres réseaux blockchain, formant finalement un écosystème décentralisé plus vaste. Ce chemin de développement