# Bittensorサブネット投資ガイド：AIの次の波を捉える## 01、市況概要：dTAOアップグレードによるエコシステムの爆発2025年2月、Bittensorネットワークは画期的なDynamic TAO (dTAO)アップグレードを完了しました。このアップグレードにより、ネットワークは中央集権的な管理から市場主導の分散型リソース配分モデルに移行しました。アップグレード後、各サブネットは独立したalphaトークンを持ち、TAO保有者は自由に投資対象を選択できるようになり、真の市場価値発見メカニズムが実現されました。データによると、dTAOのアップグレードは巨大な革新の潜在能力を解放しました。わずか数ヶ月で、Bittensorのサブネットの数は32から118に急増し、成長率は269%に達しました。これらのサブネットは、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、AI産業のさまざまなセグメントをカバーし、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非常に優れています。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6.9億ドルに成長し、ステーキングの年利回りは16-19%の安定したレベルを維持しています。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分配し、上位10のサブネットがネットワークの排出の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ます。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次のフロンティアをつかむ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-b0bb835151a932867168fb042f4a3eec)## 02、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。全世界に8000以上のGPUノードがあり、主流のAI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ミリ秒以内に制御されています。ビジネスモデルは成熟しており、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。プラットフォームを統合することで、人気のモデルに対するコンピューティングパワーを提供し、APIコールから収益を得ています。コストの優位性は顕著で、あるクラウドサービスよりも85％低いです。現在、合計トークン使用量は9042.37Bを超え、企業顧客は3000社以上です。dTAOが立ち上がってから9週間で時価総額は1億ドルに達し、現在の時価総額は79Mです。技術的な競争優位性は深く、商業化の進展は順調で、市場の認知度は高いです。現在、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ハードウェアレベル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、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、ハードウェア利用効率を最大化します。主流のGPUハードウェアをサポートし、同類製品に比べて価格を90%削減、計算効率を45%向上させます。現在、CeliumはBittensor上で排出量が第2位のサブネットであり、ネットワーク全体の排出量の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラストラクチャの核心部分であり、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）であり、これは安全な機密計算プラットフォームで、AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートします。TVMは先進の機密計算技術を採用しており、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洩させることなく強力なAIサービスを利用できます。Targonは技術的なハードルが高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。現在、収入の買い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い戻しに使用され、最近の買い戻しは1.8万米ドルです。### 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、"世界で最も優れたモデルトレーニングプラットフォーム"になることを目指しています。世界中の参加者が提供するGPUリソースを通じて協力トレーニングを行い、最先端モデルの協同トレーニングと革新に焦点を当て、詐欺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のGPUがこのプロセスに参加しました。2024年にはアップグレードされた検証メカニズムを導入し、分散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、パラメータ規模が70B+に達し、標準AIベンチマークテストで業界標準に相当するパフォーマンスを発揮します。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、排出量の4.79%を占めています。### 5. グラデーション (SN56) - 分散型AIトレーニング分散型トレーニングによってAIトレーニングコストの痛点を解消します。インテリジェントスケジューリングシステムは勾配同期に基づいており、数千のGPUにタスクを効率的に割り当てます。118万億パラメータのモデル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%安く、トレーニング速度は中央集権型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敷居が下がり、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、複数の業界分野をカバーしています。現在の市場価値は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1つです。### 6. プロプライエタリ取引 (SN8) - 金融量子取引SN8は、分散型の量的取引および金融予測プラットフォームであり、AI駆動の多資産取引信号を提供します。専有の取引ネットワークは、機械学習技術を金融市場の予測に適用し、多層の予測モデルアーキテクチャを構築しました。その時系列予測モデルは、先進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、さまざまな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、軽量な検証技術を用い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：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。あるデータプラットフォームと協力し、AIエージェントの平均予測精度は70％で、100％の単日精度を達成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。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値する。### 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、InfoFi分野の重要な参加者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尽力しており、特に情報検索とセマンティックサーチの分野での取り組みを行っています。このサブネットはまだ初期構築段階にあり、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、今後の新機能統合であり、これによりそのアプリケーション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データ基盤日々5億行のデータを処理し、累計で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」投票メカニズムが動的な重み付けの調整を実現します。データはAIの石油であり、インフラの価値は安定しており、エコロジカルニッチは重要です。複数のサブネットのデータプロバイダーとして、他のプロジェクトと深く協力することで、インフラの価値を体現しています。### 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、マイニングによって得られたalphaトークンをステーキングまたは取引に使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計算を組み合わせており、マイナーに新たな収入源を提供します。わずか数週間で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、市場がこのハイブリッドモデルを認めていることを証明しました。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し、市場の状況に応じて収益を最適化できます。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次のフロンティアをつかむ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-dbbf04de26b89ec6eb2d700e9e82c828)## 03、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ました。その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質を確保し、dTAOの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ました。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ます。二重インセンティブ構造（TAO排出とalphaトークンの価値上昇）は、長期的な参加動機を確保し、サブネットのクリエイター、マイナー、バリデーター、ステーカーはそれぞれの報酬を得られ、持続可能な経済の閉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は真の分散型代替案を提供し、コスト効率において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、この利点は分散型アーキテクチャの効率向上に起因しています。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はるかに上回っています。しかし、エコシステムは現実的な挑戦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、ツールが改善され続けているにもかかわらず、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的知識が必要です。規制環境の不確実性も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。従来のクラウドサービスプロバイダーは静観することはなく、競争製品を導入すると予想されます。ネットワークの規模が拡大するにつれて、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に大きな市場機会を提供しています。全世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年の1.77兆ドルに成長する見込みで、年平均成長率は29%に達し、これは分散型AIインフラストラクチャの広範な発展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インフラの機会を生み出しています。同時に、データプライバシーやAIセキュリティへの関心が高まる中で、機密計算などの技術への需要が増加しています。これこそが特定のサブネットの核心的な強みです。機関投資家のAIインフラへの関心が高まっており、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。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次のフロンティアをつかむ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-3a2f0d13bce1579926b16893dcea0f7f)## 04、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の構築が必要です。技術面では、革新の程度と競争の深さ、チームの技術力と実行能力、そしてエコシステムの他のプロジェクトとの相乗効果を考慮する必要があります。市場面では、ターゲット市場の規模と成長ポテンシャル、競争環境と差別化の優位性、ユーザーの採用状況とネットワーク効果、さらには規制環境と政策リスクを分析する必要があります。財務面では、現在の評価水準と歴史的なパフォーマンス、TAO排出比率と成長トレンド、トークン経済学の設計の合理性、さらに流動性と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、分散投資は基本戦略です。基盤型、アプリケーション型、プロトコル型を含む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。また、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が潜在的なリターンが大きく、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ほど高くないことを考慮し、資金配置比率を適切に設定し、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月の初回の半減期イベントは重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は既存のサブネットの希少性を高めるとともに、パフォーマンスの悪いプロジェクトを淘汰する可能性があり、これがネットワーク全体の経済模様を再構築することになります。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。中期的には、サブネットの数量が500を突破し、AI産業の各細分野をカバーすると予想されます。企業向けアプリケーションの増加が、機密計算やデータプライバシーに関連するサブネットの発展を促進し、サブネット間の協力がより頻繁になり、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。規制フレームワークの徐々に明確化が、コンプライアンスサブネットに明らかな優位性をもたらすでしょう。長期的にはBittensorが世界のAIインフラストラクチャの重要な構成要素となることが期待されており、従来のAI企業はハイブリッドモデルを採用し、一部のビジネスを分散型ネットワークに移行する可能性があります。新しいビジネスモデルやアプリケーションシナリオが次々と現れ、他のブロックチェーンネットワークとの相互運用性が向上し、最終的にはより大きな分散型エコシステムが形成されるでしょう。このような発展の道筋
Bittensor Subnet の投資分析: AI 市場の爆発的な増加のチャンスをつかむ
Bittensorサブネット投資ガイド：AIの次の波を捉える
01、市況概要：dTAOアップグレードによるエコシステムの爆発
2025年2月、Bittensorネットワークは画期的なDynamic TAO (dTAO)アップグレードを完了しました。このアップグレードにより、ネットワークは中央集権的な管理から市場主導の分散型リソース配分モデルに移行しました。アップグレード後、各サブネットは独立したalphaトークンを持ち、TAO保有者は自由に投資対象を選択できるようになり、真の市場価値発見メカニズムが実現されました。
データによると、dTAOのアップグレードは巨大な革新の潜在能力を解放しました。わずか数ヶ月で、Bittensorのサブネットの数は32から118に急増し、成長率は269%に達しました。これらのサブネットは、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、AI産業のさまざまなセグメントをカバーし、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非常に優れています。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6.9億ドルに成長し、ステーキングの年利回りは16-19%の安定したレベルを維持しています。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分配し、上位10のサブネットがネットワークの排出の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ます。
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02、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。全世界に8000以上のGPUノードがあり、主流のAI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ミリ秒以内に制御されています。
ビジネスモデルは成熟しており、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。プラットフォームを統合することで、人気のモデルに対するコンピューティングパワーを提供し、APIコールから収益を得ています。コストの優位性は顕著で、あるクラウドサービスよりも85％低いです。現在、合計トークン使用量は9042.37Bを超え、企業顧客は3000社以上です。
dTAOが立ち上がってから9週間で時価総額は1億ドルに達し、現在の時価総額は79Mです。技術的な競争優位性は深く、商業化の進展は順調で、市場の認知度は高いです。現在、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
ハードウェアレベル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、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、ハードウェア利用効率を最大化します。主流のGPUハードウェアをサポートし、同類製品に比べて価格を90%削減、計算効率を45%向上させます。
現在、CeliumはBittensor上で排出量が第2位のサブネットであり、ネットワーク全体の排出量の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラストラクチャの核心部分であり、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）であり、これは安全な機密計算プラットフォームで、AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートします。TVMは先進の機密計算技術を採用しており、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洩させることなく強力なAIサービスを利用できます。
Targonは技術的なハードルが高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。現在、収入の買い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い戻しに使用され、最近の買い戻しは1.8万米ドルです。
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、"世界で最も優れたモデルトレーニングプラットフォーム"になることを目指しています。世界中の参加者が提供するGPUリソースを通じて協力トレーニングを行い、最先端モデルの協同トレーニングと革新に焦点を当て、詐欺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のGPUがこのプロセスに参加しました。2024年にはアップグレードされた検証メカニズムを導入し、分散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、パラメータ規模が70B+に達し、標準AIベンチマークテストで業界標準に相当するパフォーマンスを発揮します。
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、排出量の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
分散型トレーニングによってAIトレーニングコストの痛点を解消します。インテリジェントスケジューリングシステムは勾配同期に基づいており、数千のGPUにタスクを効率的に割り当てます。118万億パラメータのモデル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%安く、トレーニング速度は中央集権型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敷居が下がり、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、複数の業界分野をカバーしています。
現在の市場価値は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1つです。
6. プロプライエタリ取引 (SN8) - 金融量子取引
SN8は、分散型の量的取引および金融予測プラットフォームであり、AI駆動の多資産取引信号を提供します。専有の取引ネットワークは、機械学習技術を金融市場の予測に適用し、多層の予測モデルアーキテクチャを構築しました。その時系列予測モデルは、先進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、さまざまな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
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、軽量な検証技術を用い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：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。あるデータプラットフォームと協力し、AIエージェントの平均予測精度は70％で、100％の単日精度を達成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。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値する。
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、InfoFi分野の重要な参加者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尽力しており、特に情報検索とセマンティックサーチの分野での取り組みを行っています。
このサブネットはまだ初期構築段階にあり、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、今後の新機能統合であり、これによりそのアプリケーション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
日々5億行のデータを処理し、累計で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」投票メカニズムが動的な重み付けの調整を実現します。
データはAIの石油であり、インフラの価値は安定しており、エコロジカルニッチは重要です。複数のサブネットのデータプロバイダーとして、他のプロジェクトと深く協力することで、インフラの価値を体現しています。
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、マイニングによって得られたalphaトークンをステーキングまたは取引に使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計算を組み合わせており、マイナーに新たな収入源を提供します。
わずか数週間で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、市場がこのハイブリッドモデルを認めていることを証明しました。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し、市場の状況に応じて収益を最適化できます。
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03、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ました。その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質を確保し、dTAOの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ました。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ます。二重インセンティブ構造（TAO排出とalphaトークンの価値上昇）は、長期的な参加動機を確保し、サブネットのクリエイター、マイナー、バリデーター、ステーカーはそれぞれの報酬を得られ、持続可能な経済の閉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は真の分散型代替案を提供し、コスト効率において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、この利点は分散型アーキテクチャの効率向上に起因しています。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はるかに上回っています。
しかし、エコシステムは現実的な挑戦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、ツールが改善され続けているにもかかわらず、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的知識が必要です。規制環境の不確実性も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。従来のクラウドサービスプロバイダーは静観することはなく、競争製品を導入すると予想されます。ネットワークの規模が拡大するにつれて、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に大きな市場機会を提供しています。全世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年の1.77兆ドルに成長する見込みで、年平均成長率は29%に達し、これは分散型AIインフラストラクチャの広範な発展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インフラの機会を生み出しています。同時に、データプライバシーやAIセキュリティへの関心が高まる中で、機密計算などの技術への需要が増加しています。これこそが特定のサブネットの核心的な強みです。機関投資家のAIインフラへの関心が高まっており、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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04、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の構築が必要です。技術面では、革新の程度と競争の深さ、チームの技術力と実行能力、そしてエコシステムの他のプロジェクトとの相乗効果を考慮する必要があります。市場面では、ターゲット市場の規模と成長ポテンシャル、競争環境と差別化の優位性、ユーザーの採用状況とネットワーク効果、さらには規制環境と政策リスクを分析する必要があります。財務面では、現在の評価水準と歴史的なパフォーマンス、TAO排出比率と成長トレンド、トークン経済学の設計の合理性、さらに流動性と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、分散投資は基本戦略です。基盤型、アプリケーション型、プロトコル型を含む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。また、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が潜在的なリターンが大きく、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ほど高くないことを考慮し、資金配置比率を適切に設定し、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月の初回の半減期イベントは重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は既存のサブネットの希少性を高めるとともに、パフォーマンスの悪いプロジェクトを淘汰する可能性があり、これがネットワーク全体の経済模様を再構築することになります。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。
中期的には、サブネットの数量が500を突破し、AI産業の各細分野をカバーすると予想されます。企業向けアプリケーションの増加が、機密計算やデータプライバシーに関連するサブネットの発展を促進し、サブネット間の協力がより頻繁になり、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。規制フレームワークの徐々に明確化が、コンプライアンスサブネットに明らかな優位性をもたらすでしょう。
長期的にはBittensorが世界のAIインフラストラクチャの重要な構成要素となることが期待されており、従来のAI企業はハイブリッドモデルを採用し、一部のビジネスを分散型ネットワークに移行する可能性があります。新しいビジネスモデルやアプリケーションシナリオが次々と現れ、他のブロックチェーンネットワークとの相互運用性が向上し、最終的にはより大きな分散型エコシステムが形成されるでしょう。このような発展の道筋