Panduan Investasi Subnet Bittensor: Menangkap Peluang Besar AI Selanjutnya

01、Tinjauan Pasar: Pembaruan dTAO Memicu Ledakan Ekosistem

Pada Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan peningkatan Dynamic TAO (dTAO) yang memiliki makna penting. Peningkatan ini mengubah jaringan dari manajemen terpusat menjadi model distribusi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Setelah peningkatan, setiap subnet memiliki token alpha yang independen, dan pemegang TAO dapat dengan bebas memilih objek investasi, mewujudkan mekanisme penemuan nilai pasar yang sesungguhnya.

Data menunjukkan bahwa upgrade dTAO telah melepaskan potensi inovasi yang besar. Dalam waktu singkat, jumlah subnet Bittensor melonjak dari 32 menjadi 118, dengan tingkat pertumbuhan mencapai 269%. Subnet-subnet ini mencakup berbagai sektor dalam industri AI, dari inferensi teks dasar, generasi gambar, hingga pelipatan protein yang mutakhir dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling komprehensif saat ini.

Kinerja pasar juga sangat mencolok. Total nilai pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar sebelum pembaruan menjadi 690 juta dolar, dengan imbal hasil tahunan staking tetap stabil di level 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat staking TAO yang dipasarkan, di mana 10 subnet teratas menguasai 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang kompetitif.

02, Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)

1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server

Chutes menggunakan arsitektur "peluncuran instan" yang mengurangi waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik, efisiensinya meningkat 10 kali lipat dibandingkan layanan cloud tradisional. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia mendukung model AI utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan diproses setiap hari, dan latensi respons dikendalikan dalam 50 milidetik.

Model bisnis yang matang, menggunakan strategi freemium untuk menarik pengguna. Mendapatkan pendapatan melalui dukungan kekuatan komputasi model populer yang disediakan oleh platform integrasi, dari panggilan API. Keuntungan biaya yang signifikan, 85% lebih rendah dibandingkan dengan layanan cloud tertentu. Saat ini, total penggunaan token melebihi 9042,37B, dengan lebih dari 3000 klien perusahaan yang dilayani.

Setelah 9 minggu diluncurkannya dTAO, nilai pasar mencapai 100 juta dolar AS, saat ini nilai pasar 79 juta, dengan moat teknologi yang dalam, kemajuan komersialisasi yang lancar, serta tingkat pengakuan pasar yang tinggi, saat ini menjadi pemimpin di subnet.

2. Celium (SN51) - optimasi komputasi perangkat keras

Fokus pada optimasi komputasi di tingkat perangkat keras. Melalui empat modul teknologi: penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi, memaksimalkan efisiensi pemanfaatan perangkat keras. Mendukung perangkat keras GPU utama, dengan harga 90% lebih rendah dibandingkan produk sejenis, dan efisiensi komputasi meningkat 45%.

Saat ini Celium adalah subnet dengan emisi terbesar kedua di Bittensor, menyumbang 7,28% dari emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah aspek kunci dari infrastruktur AI, memiliki penghalang teknologi, dengan tren kenaikan harga yang cukup kuat, nilai pasar saat ini 56M.

3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi

Inti dari Targon adalah TVM (Targon Virtual Machine), yang merupakan platform komputasi rahasia yang aman, mendukung pelatihan, inferensi, dan verifikasi model AI. TVM menggunakan teknologi komputasi rahasia yang canggih untuk memastikan keamanan dan perlindungan privasi dari seluruh alur kerja AI. Sistem ini mendukung enkripsi end-to-end dari lapisan perangkat keras hingga lapisan aplikasi, memungkinkan pengguna untuk menggunakan layanan AI yang kuat tanpa mengungkapkan data.

Targon memiliki ambang teknologi yang tinggi, model bisnis yang jelas, dan sumber pendapatan yang stabil. Saat ini telah dibuka mekanisme pembelian kembali pendapatan, semua pendapatan digunakan untuk pembelian kembali token, dan pembelian kembali terbaru adalah sebesar 18.000 USD.

4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi

Templar adalah subnet pionir yang khusus bergerak di bidang pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, yang berkomitmen untuk menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui kolaborasi pelatihan dengan sumber daya GPU yang disumbangkan oleh peserta global, Templar fokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model terdepan, dengan penekanan pada ketahanan terhadap kecurangan dan kolaborasi yang efisien.

Dalam pencapaian teknologi, Templar telah berhasil menyelesaikan pelatihan model dengan 1.2B parameter, melalui lebih dari 20.000 siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU terlibat dalam seluruh proses. Pada tahun 2024, mekanisme verifikasi akan ditingkatkan untuk meningkatkan desentralisasi dan keamanan; pada tahun 2025, pelatihan model besar akan terus didorong, dengan skala parameter mencapai 70B+, menunjukkan kinerja yang setara dengan standar industri dalam pengujian benchmark AI standar.

Keunggulan teknologi Templar cukup menonjol, dengan nilai pasar saat ini 35M, menguasai 4,79% dari emisi.

5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi

Mengatasi masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas berdasarkan sinkronisasi gradien, secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Pelatihan model dengan 118 triliun parameter telah selesai, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan kecepatan pelatihan 40% lebih cepat dibandingkan skema terpusat. Antarmuka satu tombol mengurangi hambatan penggunaan, dengan lebih dari 500 proyek yang digunakan untuk penyesuaian model, mencakup berbagai bidang industri.

Saat ini nilai pasar 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknologi jelas, merupakan salah satu subnet yang patut diperhatikan dalam jangka panjang.

6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Keuangan

SN8 adalah platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI untuk sinyal perdagangan multi-aset. Jaringan perdagangan eksklusif menerapkan teknologi pembelajaran mesin dalam prediksi pasar keuangan, membangun arsitektur model prediksi multi-lapis. Model prediksi deret waktu-nya menggabungkan teknologi canggih dan mampu mengolah data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menganalisis konten media sosial dan berita untuk memberikan indikator sentimen sebagai sinyal pendukung untuk prediksi.

Di situs web, Anda dapat melihat hasil dan pengujian ulang dari strategi yang ditawarkan oleh berbagai miner. SN8 menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan cara inovatif untuk berdagang di pasar keuangan, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 27M.

7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga

Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga, mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi verifikasi ringan. Menggunakan dua langkah verifikasi: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, mengurangi biaya pelabelan tradisional yang mencapai ribuan dolar per pertandingan menjadi 1/10 hingga 1/100. Bekerja sama dengan suatu platform data, agen AI memiliki tingkat akurasi prediksi rata-rata 70%, pernah mencapai akurasi 100% dalam satu hari.

Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas. Score adalah subnet dengan arah aplikasi yang jelas, layak untuk diperhatikan.

8. OpenKaito (SN5) - teks inferensi sumber terbuka

OpenKaito berfokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh peserta penting di bidang InfoFi. Sebagai proyek sumber terbuka yang didorong oleh komunitas, OpenKaito berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks yang berkualitas tinggi, terutama dalam hal pencarian informasi dan pencarian semantik.

Subnet ini masih dalam tahap pembangunan awal, terutama berfokus pada model penyisipan teks untuk membangun ekosistem. Hal yang patut diperhatikan adalah integrasi fitur baru yang akan datang, yang dapat secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis pengguna.

9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur data AI

Memproses 500 juta baris data per hari, dengan total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsi inti seperti standardisasi data, optimisasi indeks, dan penyimpanan terdistribusi. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot secara dinamis.

Data adalah minyak bagi AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekologi sangat penting. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, kerja sama mendalam dengan proyek lain mencerminkan nilai infrastruktur.

10. TAOHash (SN14) - Penambangan PoW

TAOHash memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi ke jaringan Bittensor, dengan memperoleh token alpha melalui penambangan untuk staking atau perdagangan. Model ini menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.

Dalam waktu singkat, telah menarik lebih dari 6EH/s dari kekuatan hashing (sekitar 0,7% dari kekuatan hashing global), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran ini. Penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, mengoptimalkan keuntungan berdasarkan kondisi pasar.

03、Analisis Ekosistem

Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensusnya memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, sementara mekanisme alokasi sumber daya yang dipasarkan yang diperkenalkan oleh upgrade dTAO secara signifikan meningkatkan efisiensi. Setiap subnet dilengkapi dengan mekanisme AMM yang mewujudkan penemuan harga antara TAO dan token alpha, desain ini memungkinkan kekuatan pasar berpartisipasi langsung dalam alokasi sumber daya AI.

Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi untuk tugas AI yang kompleks, menciptakan efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda (emisi TAO dan apresiasi token alpha) memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, di mana pencipta subnet, penambang, validator, dan penyetor dapat memperoleh imbalan yang sesuai, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.

Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menawarkan solusi pengganti yang benar-benar terdesentralisasi, dengan kinerja yang luar biasa dalam efisiensi biaya. Beberapa subnet menunjukkan keunggulan biaya yang signifikan, yang berasal dari peningkatan efisiensi arsitektur terdesentralisasi. Ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, jumlah dan kualitas subnet terus meningkat, dan kecepatan inovasi jauh melebihi penelitian dan pengembangan internal perusahaan tradisional.

Namun, ekosistem juga menghadapi tantangan nyata. Ambang teknologi masih cukup tinggi, meskipun alat terus diperbaiki, partisipasi dalam mining dan validation tetap memerlukan pengetahuan teknis yang cukup. Ketidakpastian lingkungan regulasi adalah faktor risiko lain, jaringan AI terdesentralisasi mungkin menghadapi kebijakan regulasi yang berbeda di setiap negara. Penyedia layanan cloud tradisional tidak akan tinggal diam, diharapkan akan meluncurkan produk kompetitif. Seiring pertumbuhan skala jaringan, bagaimana menjaga keseimbangan antara kinerja dan desentralisasi juga menjadi ujian penting.

Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Pasar AI global diperkirakan akan tumbuh dari 294 miliar USD pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun USD pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan mencapai 29%, yang menciptakan ruang pengembangan yang luas untuk infrastruktur AI terdesentralisasi.

Kebijakan dukungan terhadap perkembangan AI di berbagai negara telah menciptakan jendela peluang bagi infrastruktur AI terdesentralisasi, sementara perhatian terhadap privasi data dan keamanan AI telah meningkatkan permintaan akan teknologi seperti komputasi rahasia, yang merupakan keunggulan inti dari beberapa subnet. Minat investor institusi terhadap infrastruktur AI terus meningkat, dan partisipasi lembaga terkenal memberikan dukungan dana dan sumber daya bagi ekosistem.

04, Kerangka Strategi Investasi

Investasi pada subnet Bittensor memerlukan pembentukan kerangka evaluasi sistematis. Dari aspek teknis, perlu diperiksa tingkat inovasi dan kedalaman moat, kekuatan teknis tim dan kemampuan eksekusi, serta efek kolaborasi dengan proyek lain dalam ekosistem. Dari aspek pasar, analisis perlu dilakukan terhadap ukuran pasar sasaran dan potensi pertumbuhannya, pola persaingan dan keunggulan diferensiasi, tingkat adopsi pengguna dan efek jaringan, serta lingkungan regulasi dan risiko kebijakan. Dari aspek keuangan, fokus harus pada tingkat valuasi saat ini dan kinerja historis, proporsi emisi TAO dan tren pertumbuhan, desain ekonomi token yang masuk akal, serta likuiditas dan kedalaman perdagangan.

Dalam manajemen risiko yang spesifik, investasi terdiversifikasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk mendistribusikan alokasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk yang berbasis infrastruktur, aplikasi, dan protokol. Selain itu, perlu menyesuaikan strategi investasi berdasarkan tahap perkembangan subnet; proyek tahap awal memiliki risiko tinggi namun potensi imbal hasil yang besar, sedangkan proyek yang sudah matang relatif stabil tetapi ruang pertumbuhannya terbatas. Mengingat likuiditas token alpha mungkin tidak sebaik TAO, perlu mengatur rasio alokasi dana dengan bijaksana untuk menjaga buffer likuiditas yang diperlukan.

Peristiwa pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting. Pengurangan emisi akan meningkatkan kelangkaan subnet yang ada, sementara kemungkinan akan mengeliminasi proyek-proyek yang berkinerja buruk, yang akan membentuk ulang lanskap ekonomi seluruh jaringan. Investor dapat mempersiapkan subnet berkualitas tinggi sebelumnya, memanfaatkan jendela alokasi sebelum pengurangan setengah.

Dalam jangka menengah, jumlah subnet diperkirakan akan melebihi 500, mencakup berbagai segmen industri AI. Peningkatan aplikasi tingkat enterprise akan mendorong perkembangan subnet yang terkait dengan komputasi rahasia dan privasi data, kolaborasi lintas subnet akan semakin sering terjadi, membentuk rantai pasokan layanan AI yang kompleks. Kerangka regulasi yang semakin jelas akan memberi keuntungan signifikan bagi subnet yang patuh.

Dalam jangka panjang, Bittensor diharapkan menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global, di mana perusahaan AI tradisional mungkin mengadopsi model campuran dengan memindahkan sebagian bisnis mereka ke jaringan terdesentralisasi. Model bisnis dan skenario aplikasi baru akan terus muncul, dengan interoperabilitas yang meningkat dengan jaringan blockchain lainnya, akhirnya membentuk ekosistem terdesentralisasi yang lebih besar. Jalur perkembangan ini