Инвестиционное руководство по подсети Bittensor: поймайте следующий ветерок AI
01、Обзор рынка: обновление dTAO вызывает экосистемный взрыв
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила знаковое обновление Dynamic TAO (dTAO). Это обновление преобразовало сеть из централизованного управления в рыночную модель распределения ресурсов. После обновления каждая подсеть получила независимые токены alpha, а держатели TAO могут свободно выбирать объекты для инвестирования, что реализует по-настоящему рыночный механизм обнаружения ценности.
Данные показывают, что обновление dTAO освободило огромный инновационный потенциал. Всего за несколько месяцев количество подсетей Bittensor увеличилось с 32 до 118, темп роста составил 269%. Эти подсети охватывают различные сегменты AI-индустрии, от базового текстового вывода и генерации изображений до передового сворачивания белков и количественной торговли, формируя в настоящее время самую полную децентрализованную AI экосистему.
Рынок также демонстрирует отличные результаты. Общая рыночная капитализация ведущих подсетей выросла с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов после обновления, а годовая доходность от стейкинга сохраняется на стабильном уровне 16-19%. Каждая подсеть распределяет сетевые стимулы в зависимости от рыночной ставки стейкинга TAO, и 10 крупнейших подсетей занимают 51,76% сетевых эмиссий, что отражает механизм естественного отбора на рынке.
02、Анализ ядра сети (Топ 10 по выбросам)
1. Chutes (SN64) - безсерверные вычисления ИИ
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI-моделей до 200 миллисекунд, что в 10 раз эффективнее традиционных облачных сервисов. Более 8000 GPU-узлов по всему миру поддерживают основные AI-модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день, а задержка ответа контролируется в пределах 50 миллисекунд.
Бизнес-модель зрелая, используется стратегия бесплатного увеличения для привлечения пользователей. Доход получается через интеграцию платформы, предоставляющей вычислительную мощность популярных моделей, из вызовов API. Затраты значительно ниже, на 85% ниже, чем у некоторых облачных сервисов. В настоящее время общее использование токенов превышает 9042.37B, обслуживается более 3000 корпоративных клиентов.
После запуска dTAO через 9 недель рыночная капитализация достигла 100 миллионов долларов, текущая капитализация составляет 79 миллионов, технологический барьер глубоко укоренен, коммерческое продвижение проходит гладко, уровень признания на рынке довольно высок, в настоящее время он является лидером подсети.
2. Celium (SN51) - оптимизация вычислений на аппаратном уровне
Сосредоточение на оптимизации вычислений на аппаратном уровне. Максимизация эффективности использования аппаратного обеспечения с помощью четырех основных технологий: планирования GPU, аппаратной абстракции, оптимизации производительности и управления энергетической эффективностью. Поддержка основных аппаратных средств GPU, цена ниже аналогичных продуктов на 90%, эффективность вычислений увеличена на 45%.
В настоящее время Celium является второй по величине подсетью по эмиссии на Bittensor, занимая 7,28% сетевой эмиссии. Оптимизация аппаратного обеспечения является ключевым элементом инфраструктуры ИИ, имеет технологические барьеры и сильную тенденцию к росту цен, текущая рыночная капитализация составляет 56M.
Ядром Targon является TVM (Targon Virtual Machine), это безопасная платформа для конфиденциальных вычислений, поддерживающая обучение, вывод и верификацию AI моделей. TVM использует передовые технологии конфиденциальных вычислений, обеспечивая безопасность и защиту конфиденциальности на протяжении всего рабочего процесса AI. Система поддерживает сквозное шифрование от аппаратного обеспечения до прикладного уровня, позволяя пользователям использовать мощные AI услуги без раскрытия данных.
Targon имеет высокие технические барьеры, ясную бизнес-модель и стабильные источники дохода. В настоящее время запущен механизм выкупа дохода, все доходы используются для выкупа токенов, недавний выкуп составил 18 000 долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследование ИИ и распределённое обучение
Templar является пионерской подсетью, специализирующейся на распределенном обучении крупномасштабных AI-моделей, стремящейся стать "лучшей платформой для обучения моделей в мире". Сотрудничая в обучении с использованием ресурсов GPU, предоставленных глобальными участниками, она сосредоточена на совместном обучении и инновациях передовых моделей, подчеркивая устойчивость к мошенничеству и эффективное сотрудничество.
С точки зрения технологических достижений, Templar успешно завершил обучение модели с 1,2 миллиарда параметров, пройдя более 20 000 тренировочных циклов, в процессе участвовало около 200 GPU. В 2024 году будет обновлен механизм проверки, чтобы повысить децентрализацию и безопасность; в 2025 году будет продолжено обучение крупных моделей, масштаб параметров достигнет 70B+, и в стандартных тестах AI модель покажет результаты, сопоставимые с отраслевыми стандартами.
Технические преимущества Templar достаточно ярко выражены, текущая рыночная стоимость составляет 35M, что составляет 4,79% от эмиссии.
5. Градиенты (SN56) - децентрализованное AI обучение
Решение проблемы стоимости обучения ИИ через распределенное обучение. Умная система управления на основе синхронизации градиентов эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершено обучение модели с 118 триллионами параметров, стоимость составляет всего 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг, а скорость обучения на 40% быстрее централизованных решений. Однокнопочный интерфейс снижает порог использования, уже более 500 проектов используют для тонкой настройки моделей в различных отраслях.
Текущая рыночная капитализация 30M, высокий спрос на рынке, четкие технические преимущества, это одна из подсетей, на которую стоит обращать внимание в долгосрочной перспективе.
SN8 — это децентрализованная платформа для количественной торговли и финансового прогнозирования, работающая на основе AI и обеспечивающая торговые сигналы для множества активов. Собственная торговая сеть применяет технологии машинного обучения для прогнозирования финансовых рынков и создает многоуровневую архитектуру прогнозных моделей. Модель временного прогнозирования объединяет передовые технологии и может обрабатывать сложные временные ряды данных. Модуль анализа рыночных настроений предоставляет эмоциональные индикаторы в качестве вспомогательных сигналов для прогнозирования, анализируя содержание социальных медиа и новостей.
На сайте можно увидеть доходность и бэктесты стратегий, предлагаемых различными майнерами. SN8 сочетает ИИ и блокчейн, предлагая инновационные способы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация составляет 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Компьютерный визуальный фреймворк, сосредоточенный на анализе спортивных видео, снижает стоимость сложного видеоанализа с помощью легковесной технологии верификации. Используется двухступенчатая верификация: обнаружение на поле и проверка объектов на основе CLIP, что снижает традиционные затраты на разметку тысяч долларов за один матч до 1/10 - 1/100. В сотрудничестве с одной из платформ данных AI-агент демонстрирует среднюю точность прогнозирования 70%, достигнув 100% точности в один день.
Спортивная индустрия имеет огромный масштаб, технологии значительно развиваются, рыночные перспективы обширны, Score является подсетью с четким направлением применения, на которую стоит обратить внимание.
8. OpenKaito (SN5) - открытый текстовый вывод
OpenKaito сосредоточен на разработке моделей текстового встраивания при поддержке важных участников в области InfoFi. Как проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом, OpenKaito стремится создать высококачественные возможности для понимания текста и вывода, особенно в области информационного поиска и семантического поиска.
Эта подсеть все еще находится на ранней стадии строительства, в основном сосредоточена на создании экосистемы вокруг моделей текстовых вложений. Стоит обратить внимание на предстоящую интеграцию новых функций, которая может значительно расширить ее сценарии использования и пользовательскую базу.
9. Data Universe (SN13) - AI данные инфраструктура
Обработка 500 миллионов строк данных в день, в общей сложности более 55,6 миллиарда строк, поддержка 100 ГБ хранения. Архитектура DataEntity предоставляет основные функции, такие как стандартизация данных, оптимизация индексов и распределенное хранение. Инновационный механизм голосования "гравитация" реализует динамическую настройку веса.
Данные - это нефть ИИ, ценность инфраструктуры стабильна, экологическая ниша важна. В качестве поставщика данных для нескольких подсетей, глубокое сотрудничество с другими проектами иллюстрирует ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - PoW мощность майнинга
TAOHash позволяет майнерам биткойнов перенаправлять вычислительную мощность в сеть Bittensor, получая альфа-токены за добычу, которые можно использовать для стекинга или торговли. Эта модель сочетает традиционное PoW-майнинг с вычислениями ИИ, предоставляя майнерам новые источники дохода.
Всего за несколько недель было привлечено более 6EH/s вычислительной мощности (примерно 0,7% от глобальной вычислительной мощности), что подтверждает признание рынка этой гибридной модели. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом биткойнов и получением токенов TAOHash, оптимизируя доходы в зависимости от рыночной ситуации.
03, Анализ экосистемы
Технические инновации Bittensor создают уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Алгоритм консенсуса обеспечивает качество сети через децентрализованную верификацию, а рыночный механизм распределения ресурсов, введенный с обновлением dTAO, значительно повышает эффективность. Каждая подсеть оснащена механизмом AMM, позволяющим осуществлять ценообразование между TAO и альфа-токенами, что позволяет рыночным силам непосредственно участвовать в распределении ресурсов ИИ.
Протоколы сотрудничества между подсетями поддерживают распределенную обработку сложных AI задач, создавая мощный сетевой эффект. Структура двойного стимулирования (выпуск TAO и рост стоимости alpha токенов) обеспечивает долгосрочную мотивацию для участия, создатели подсетей, майнеры, валидаторы и ставщики могут получить соответствующие вознаграждения, формируя устойчивую экономическую замкнутую систему.
В отличие от традиционных централизованных поставщиков ИИ-услуг, Bittensor предлагает действительно децентрализованное решение, которое выделяется по своей стоимости. Несколько подсетей демонстрируют значительные преимущества по затратам, благодаря повышению эффективности децентрализованной архитектуры. Открытая экосистема способствует быстрому инновационному развитию, количество и качество подсетей постоянно растет, а скорость инноваций значительно превышает традиционные разработки внутри компаний.
Тем не менее, экосистема также сталкивается с реальными вызовами. Технологический барьер остается довольно высоким, хотя инструменты постоянно улучшаются, участие в майнинге и валидации по-прежнему требует значительных технических знаний. Неопределенность в регулирующей среде является еще одним фактором риска, децентрализованные AI-сети могут столкнуться с различными регулирующими политиками в разных странах. Традиционные облачные сервисы не останутся в стороне и, как ожидается, выпустят конкурентные продукты. С ростом масштаба сети поддержание баланса между производительностью и децентрализацией также становится важным испытанием.
Взрывной рост индустрии ИИ предоставляет Bittensor огромные рыночные возможности. Ожидается, что глобальный рынок ИИ вырастет с 294 миллиардов долларов США в 2025 году до 1,77 триллиона долларов США в 2032 году, с совокупным годовым темпом роста 29%, что создает обширное пространство для развития децентрализованной инфраструктуры ИИ.
Поддержка стран в развитии ИИ создала окно возможностей для децентрализованной ИИ-инфраструктуры, в то время как внимание к конфиденциальности данных и безопасности ИИ увеличило спрос на такие технологии, как конфиденциальные вычисления, что является основным преимуществом некоторых подсетей. Интерес институциональных инвесторов к ИИ-инфраструктуре продолжает расти, участие известных учреждений обеспечивает экосистеме финансовую и ресурсную поддержку.
04, инвестиционная стратегия
Инвестиции в подсеть Bittensor требуют создания системной оценочной структуры. На техническом уровне необходимо рассмотреть степень инноваций и глубину защитного барьера, технические возможности команды и их исполнительские способности, а также синергетический эффект с другими проектами экосистемы. На рынке нужно проанализировать размер целевого рынка и его потенциальный рост, конкурентную ситуацию и дифференцированные преимущества, уровень принятия пользователями и сетевые эффекты, а также регуляторную среду и риски политики. На финансовом уровне следует обратить внимание на текущий уровень оценки и историческую производительность, долю эмиссии TAO и тенденции роста, разумность дизайна токеномики, а также ликвидность и глубину торгов.
В конкретном управлении рисками диверсифицированные инвестиции являются основной стратегией. Рекомендуется распределять инвестиции между различными типами подсетей, включая инфраструктурные, прикладные и протокольные. Также необходимо корректировать инвестиционные стратегии в зависимости от стадии развития подсетей: ранние проекты имеют высокий риск, но потенциально большие收益, в то время как зрелые проекты относительно стабильны, но имеют ограниченное пространство для роста. Учитывая, что ликвидность токенов alpha может быть ниже, чем у TAO, необходимо разумно распределить пропорции капитала, сохраняя необходимую ликвидную подушку.
Событие первого халвинга в ноябре 2025 года станет важным катализатором рынка. Снижение эмиссии повысит редкость существующих подсетей, одновременно возможно устранив неэффективные проекты, что изменит экономический ландшафт всей сети. Инвесторы могут заранее подготовить качественные подсети, чтобы воспользоваться окном размещения перед халвингом.
В среднесрочной перспективе ожидается, что количество подсетей превысит 500, охватывая все сегменты AI-индустрии. Увеличение корпоративных приложений будет способствовать развитию подсетей, связанных с конфиденциальными вычислениями и защитой данных, а сотрудничество между подсетями станет более частым, формируя сложную цепочку поставок AI услуг. Постепенное уточнение регулирующей базы даст явные преимущества соблюдающим требованиям подсетям.
В долгосрочной перспективе Bittensor имеет все шансы стать важной частью глобальной инфраструктуры ИИ, традиционные компании ИИ могут перейти на гибридную модель, перенесет часть своего бизнеса на децентрализованную сеть. Новые бизнес-модели и сценарии применения будут постоянно возникать, а интероперабельность с другими блокчейн-сетями будет укрепляться, в конечном итоге формируя более крупную децентрализованную экосистему. Этот путь развития
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
15 Лайков
Награда
15
7
Поделиться
комментарий
0/400
CryptoComedian
· 18ч назад
неудачники日记：这波不到30个 подсеть的时候我刚被 разыгрывайте людей как лохов过，现在118个想必更好 разыгрывайте людей как лохов了吧
Посмотреть ОригиналОтветить0
SatoshiChallenger
· 22ч назад
Ах, снова вспышка подсети, слышится знакомая история о том, как будут играть для лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityHunter
· 22ч назад
подсеть данные аномальный рост 269%, Ликвидность Арбитраж возможность очевидна
Посмотреть ОригиналОтветить0
ser_we_are_ngmi
· 22ч назад
Можешь сделать мне общий пакет для aping?
Посмотреть ОригиналОтветить0
SlowLearnerWang
· 22ч назад
Снова круг аирдропа, который далеко от меня. Понимающие поймут.
Посмотреть ОригиналОтветить0
UnluckyLemur
· 22ч назад
Снова пришло обновление, которое будет играть для лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
OptionWhisperer
· 22ч назад
Снова эта ловушка, классическая капиталоемкая разыгрывайте людей как лохов.
Анализ инвестиций в подсеть Bittensor: поймайте возможности взрыва рынка ИИ
Инвестиционное руководство по подсети Bittensor: поймайте следующий ветерок AI
01、Обзор рынка: обновление dTAO вызывает экосистемный взрыв
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила знаковое обновление Dynamic TAO (dTAO). Это обновление преобразовало сеть из централизованного управления в рыночную модель распределения ресурсов. После обновления каждая подсеть получила независимые токены alpha, а держатели TAO могут свободно выбирать объекты для инвестирования, что реализует по-настоящему рыночный механизм обнаружения ценности.
Данные показывают, что обновление dTAO освободило огромный инновационный потенциал. Всего за несколько месяцев количество подсетей Bittensor увеличилось с 32 до 118, темп роста составил 269%. Эти подсети охватывают различные сегменты AI-индустрии, от базового текстового вывода и генерации изображений до передового сворачивания белков и количественной торговли, формируя в настоящее время самую полную децентрализованную AI экосистему.
Рынок также демонстрирует отличные результаты. Общая рыночная капитализация ведущих подсетей выросла с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов после обновления, а годовая доходность от стейкинга сохраняется на стабильном уровне 16-19%. Каждая подсеть распределяет сетевые стимулы в зависимости от рыночной ставки стейкинга TAO, и 10 крупнейших подсетей занимают 51,76% сетевых эмиссий, что отражает механизм естественного отбора на рынке.
02、Анализ ядра сети (Топ 10 по выбросам)
1. Chutes (SN64) - безсерверные вычисления ИИ
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI-моделей до 200 миллисекунд, что в 10 раз эффективнее традиционных облачных сервисов. Более 8000 GPU-узлов по всему миру поддерживают основные AI-модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день, а задержка ответа контролируется в пределах 50 миллисекунд.
Бизнес-модель зрелая, используется стратегия бесплатного увеличения для привлечения пользователей. Доход получается через интеграцию платформы, предоставляющей вычислительную мощность популярных моделей, из вызовов API. Затраты значительно ниже, на 85% ниже, чем у некоторых облачных сервисов. В настоящее время общее использование токенов превышает 9042.37B, обслуживается более 3000 корпоративных клиентов.
После запуска dTAO через 9 недель рыночная капитализация достигла 100 миллионов долларов, текущая капитализация составляет 79 миллионов, технологический барьер глубоко укоренен, коммерческое продвижение проходит гладко, уровень признания на рынке довольно высок, в настоящее время он является лидером подсети.
2. Celium (SN51) - оптимизация вычислений на аппаратном уровне
Сосредоточение на оптимизации вычислений на аппаратном уровне. Максимизация эффективности использования аппаратного обеспечения с помощью четырех основных технологий: планирования GPU, аппаратной абстракции, оптимизации производительности и управления энергетической эффективностью. Поддержка основных аппаратных средств GPU, цена ниже аналогичных продуктов на 90%, эффективность вычислений увеличена на 45%.
В настоящее время Celium является второй по величине подсетью по эмиссии на Bittensor, занимая 7,28% сетевой эмиссии. Оптимизация аппаратного обеспечения является ключевым элементом инфраструктуры ИИ, имеет технологические барьеры и сильную тенденцию к росту цен, текущая рыночная капитализация составляет 56M.
3. Targon (SN4) - децентрализованная платформа AI-интерпретации
Ядром Targon является TVM (Targon Virtual Machine), это безопасная платформа для конфиденциальных вычислений, поддерживающая обучение, вывод и верификацию AI моделей. TVM использует передовые технологии конфиденциальных вычислений, обеспечивая безопасность и защиту конфиденциальности на протяжении всего рабочего процесса AI. Система поддерживает сквозное шифрование от аппаратного обеспечения до прикладного уровня, позволяя пользователям использовать мощные AI услуги без раскрытия данных.
Targon имеет высокие технические барьеры, ясную бизнес-модель и стабильные источники дохода. В настоящее время запущен механизм выкупа дохода, все доходы используются для выкупа токенов, недавний выкуп составил 18 000 долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследование ИИ и распределённое обучение
Templar является пионерской подсетью, специализирующейся на распределенном обучении крупномасштабных AI-моделей, стремящейся стать "лучшей платформой для обучения моделей в мире". Сотрудничая в обучении с использованием ресурсов GPU, предоставленных глобальными участниками, она сосредоточена на совместном обучении и инновациях передовых моделей, подчеркивая устойчивость к мошенничеству и эффективное сотрудничество.
С точки зрения технологических достижений, Templar успешно завершил обучение модели с 1,2 миллиарда параметров, пройдя более 20 000 тренировочных циклов, в процессе участвовало около 200 GPU. В 2024 году будет обновлен механизм проверки, чтобы повысить децентрализацию и безопасность; в 2025 году будет продолжено обучение крупных моделей, масштаб параметров достигнет 70B+, и в стандартных тестах AI модель покажет результаты, сопоставимые с отраслевыми стандартами.
Технические преимущества Templar достаточно ярко выражены, текущая рыночная стоимость составляет 35M, что составляет 4,79% от эмиссии.
5. Градиенты (SN56) - децентрализованное AI обучение
Решение проблемы стоимости обучения ИИ через распределенное обучение. Умная система управления на основе синхронизации градиентов эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершено обучение модели с 118 триллионами параметров, стоимость составляет всего 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг, а скорость обучения на 40% быстрее централизованных решений. Однокнопочный интерфейс снижает порог использования, уже более 500 проектов используют для тонкой настройки моделей в различных отраслях.
Текущая рыночная капитализация 30M, высокий спрос на рынке, четкие технические преимущества, это одна из подсетей, на которую стоит обращать внимание в долгосрочной перспективе.
6. Проприетарная торговля (SN8) - Финансовая количественная торговля
SN8 — это децентрализованная платформа для количественной торговли и финансового прогнозирования, работающая на основе AI и обеспечивающая торговые сигналы для множества активов. Собственная торговая сеть применяет технологии машинного обучения для прогнозирования финансовых рынков и создает многоуровневую архитектуру прогнозных моделей. Модель временного прогнозирования объединяет передовые технологии и может обрабатывать сложные временные ряды данных. Модуль анализа рыночных настроений предоставляет эмоциональные индикаторы в качестве вспомогательных сигналов для прогнозирования, анализируя содержание социальных медиа и новостей.
На сайте можно увидеть доходность и бэктесты стратегий, предлагаемых различными майнерами. SN8 сочетает ИИ и блокчейн, предлагая инновационные способы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация составляет 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Компьютерный визуальный фреймворк, сосредоточенный на анализе спортивных видео, снижает стоимость сложного видеоанализа с помощью легковесной технологии верификации. Используется двухступенчатая верификация: обнаружение на поле и проверка объектов на основе CLIP, что снижает традиционные затраты на разметку тысяч долларов за один матч до 1/10 - 1/100. В сотрудничестве с одной из платформ данных AI-агент демонстрирует среднюю точность прогнозирования 70%, достигнув 100% точности в один день.
Спортивная индустрия имеет огромный масштаб, технологии значительно развиваются, рыночные перспективы обширны, Score является подсетью с четким направлением применения, на которую стоит обратить внимание.
8. OpenKaito (SN5) - открытый текстовый вывод
OpenKaito сосредоточен на разработке моделей текстового встраивания при поддержке важных участников в области InfoFi. Как проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом, OpenKaito стремится создать высококачественные возможности для понимания текста и вывода, особенно в области информационного поиска и семантического поиска.
Эта подсеть все еще находится на ранней стадии строительства, в основном сосредоточена на создании экосистемы вокруг моделей текстовых вложений. Стоит обратить внимание на предстоящую интеграцию новых функций, которая может значительно расширить ее сценарии использования и пользовательскую базу.
9. Data Universe (SN13) - AI данные инфраструктура
Обработка 500 миллионов строк данных в день, в общей сложности более 55,6 миллиарда строк, поддержка 100 ГБ хранения. Архитектура DataEntity предоставляет основные функции, такие как стандартизация данных, оптимизация индексов и распределенное хранение. Инновационный механизм голосования "гравитация" реализует динамическую настройку веса.
Данные - это нефть ИИ, ценность инфраструктуры стабильна, экологическая ниша важна. В качестве поставщика данных для нескольких подсетей, глубокое сотрудничество с другими проектами иллюстрирует ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - PoW мощность майнинга
TAOHash позволяет майнерам биткойнов перенаправлять вычислительную мощность в сеть Bittensor, получая альфа-токены за добычу, которые можно использовать для стекинга или торговли. Эта модель сочетает традиционное PoW-майнинг с вычислениями ИИ, предоставляя майнерам новые источники дохода.
Всего за несколько недель было привлечено более 6EH/s вычислительной мощности (примерно 0,7% от глобальной вычислительной мощности), что подтверждает признание рынка этой гибридной модели. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом биткойнов и получением токенов TAOHash, оптимизируя доходы в зависимости от рыночной ситуации.
03, Анализ экосистемы
Технические инновации Bittensor создают уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Алгоритм консенсуса обеспечивает качество сети через децентрализованную верификацию, а рыночный механизм распределения ресурсов, введенный с обновлением dTAO, значительно повышает эффективность. Каждая подсеть оснащена механизмом AMM, позволяющим осуществлять ценообразование между TAO и альфа-токенами, что позволяет рыночным силам непосредственно участвовать в распределении ресурсов ИИ.
Протоколы сотрудничества между подсетями поддерживают распределенную обработку сложных AI задач, создавая мощный сетевой эффект. Структура двойного стимулирования (выпуск TAO и рост стоимости alpha токенов) обеспечивает долгосрочную мотивацию для участия, создатели подсетей, майнеры, валидаторы и ставщики могут получить соответствующие вознаграждения, формируя устойчивую экономическую замкнутую систему.
В отличие от традиционных централизованных поставщиков ИИ-услуг, Bittensor предлагает действительно децентрализованное решение, которое выделяется по своей стоимости. Несколько подсетей демонстрируют значительные преимущества по затратам, благодаря повышению эффективности децентрализованной архитектуры. Открытая экосистема способствует быстрому инновационному развитию, количество и качество подсетей постоянно растет, а скорость инноваций значительно превышает традиционные разработки внутри компаний.
Тем не менее, экосистема также сталкивается с реальными вызовами. Технологический барьер остается довольно высоким, хотя инструменты постоянно улучшаются, участие в майнинге и валидации по-прежнему требует значительных технических знаний. Неопределенность в регулирующей среде является еще одним фактором риска, децентрализованные AI-сети могут столкнуться с различными регулирующими политиками в разных странах. Традиционные облачные сервисы не останутся в стороне и, как ожидается, выпустят конкурентные продукты. С ростом масштаба сети поддержание баланса между производительностью и децентрализацией также становится важным испытанием.
Взрывной рост индустрии ИИ предоставляет Bittensor огромные рыночные возможности. Ожидается, что глобальный рынок ИИ вырастет с 294 миллиардов долларов США в 2025 году до 1,77 триллиона долларов США в 2032 году, с совокупным годовым темпом роста 29%, что создает обширное пространство для развития децентрализованной инфраструктуры ИИ.
Поддержка стран в развитии ИИ создала окно возможностей для децентрализованной ИИ-инфраструктуры, в то время как внимание к конфиденциальности данных и безопасности ИИ увеличило спрос на такие технологии, как конфиденциальные вычисления, что является основным преимуществом некоторых подсетей. Интерес институциональных инвесторов к ИИ-инфраструктуре продолжает расти, участие известных учреждений обеспечивает экосистеме финансовую и ресурсную поддержку.
04, инвестиционная стратегия
Инвестиции в подсеть Bittensor требуют создания системной оценочной структуры. На техническом уровне необходимо рассмотреть степень инноваций и глубину защитного барьера, технические возможности команды и их исполнительские способности, а также синергетический эффект с другими проектами экосистемы. На рынке нужно проанализировать размер целевого рынка и его потенциальный рост, конкурентную ситуацию и дифференцированные преимущества, уровень принятия пользователями и сетевые эффекты, а также регуляторную среду и риски политики. На финансовом уровне следует обратить внимание на текущий уровень оценки и историческую производительность, долю эмиссии TAO и тенденции роста, разумность дизайна токеномики, а также ликвидность и глубину торгов.
В конкретном управлении рисками диверсифицированные инвестиции являются основной стратегией. Рекомендуется распределять инвестиции между различными типами подсетей, включая инфраструктурные, прикладные и протокольные. Также необходимо корректировать инвестиционные стратегии в зависимости от стадии развития подсетей: ранние проекты имеют высокий риск, но потенциально большие收益, в то время как зрелые проекты относительно стабильны, но имеют ограниченное пространство для роста. Учитывая, что ликвидность токенов alpha может быть ниже, чем у TAO, необходимо разумно распределить пропорции капитала, сохраняя необходимую ликвидную подушку.
Событие первого халвинга в ноябре 2025 года станет важным катализатором рынка. Снижение эмиссии повысит редкость существующих подсетей, одновременно возможно устранив неэффективные проекты, что изменит экономический ландшафт всей сети. Инвесторы могут заранее подготовить качественные подсети, чтобы воспользоваться окном размещения перед халвингом.
В среднесрочной перспективе ожидается, что количество подсетей превысит 500, охватывая все сегменты AI-индустрии. Увеличение корпоративных приложений будет способствовать развитию подсетей, связанных с конфиденциальными вычислениями и защитой данных, а сотрудничество между подсетями станет более частым, формируя сложную цепочку поставок AI услуг. Постепенное уточнение регулирующей базы даст явные преимущества соблюдающим требованиям подсетям.
В долгосрочной перспективе Bittensor имеет все шансы стать важной частью глобальной инфраструктуры ИИ, традиционные компании ИИ могут перейти на гибридную модель, перенесет часть своего бизнеса на децентрализованную сеть. Новые бизнес-модели и сценарии применения будут постоянно возникать, а интероперабельность с другими блокчейн-сетями будет укрепляться, в конечном итоге формируя более крупную децентрализованную экосистему. Этот путь развития