Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơn sốt AI tiếp theo
01、Tổng quan thị trường: nâng cấp dTAO gây ra sự bùng nổ hệ sinh thái
Vào tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành nâng cấp Dynamic TAO (dTAO) có ý nghĩa lịch sử. Nâng cấp này đã chuyển mạng từ quản lý tập trung sang mô hình phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Sau nâng cấp, mỗi mạng con đều sở hữu token alpha độc lập, người nắm giữ TAO có thể tự do chọn lựa đối tượng đầu tư, thực hiện cơ chế phát hiện giá trị thị trường thực sự.
Dữ liệu cho thấy, việc nâng cấp dTAO đã giải phóng một tiềm năng đổi mới khổng lồ. Chỉ trong vài tháng, số lượng mạng con của Bittensor đã tăng từ 32 lên 118, đạt tỷ lệ tăng trưởng 269%. Những mạng con này bao gồm các lĩnh vực khác nhau trong ngành AI, từ suy luận văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến gập protein tiên tiến và giao dịch định lượng, hình thành hệ sinh thái AI phi tập trung toàn diện nhất hiện nay.
Thị trường cũng thể hiện sự nổi bật. Tổng giá trị thị trường của các mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu đô la trước khi nâng cấp lên 690 triệu đô la, với lợi nhuận hàng năm từ việc staking giữ ở mức ổn định từ 16-19%. Các mạng con phân phối phần thưởng mạng dựa trên tỷ lệ staking TAO theo cơ chế thị trường, 10 mạng con lớn nhất chiếm 51,76% lượng phát thải mạng, phản ánh cơ chế thị trường của sự cạnh tranh.
02、Phân tích mạng lõi (10 danh sách phát thải hàng đầu)
1. Chutes (SN64) - Tính toán AI không máy chủ
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động tức thì", rút ngắn thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, hiệu suất cao gấp 10 lần so với dịch vụ đám mây truyền thống. Hơn 8000 nút GPU trên toàn cầu hỗ trợ các mô hình AI chính, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, thời gian phản hồi được kiểm soát trong vòng 50 mili giây.
Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, áp dụng chiến lược miễn phí gia tăng để thu hút người dùng. Thông qua nền tảng tích hợp cung cấp hỗ trợ sức mạnh tính toán cho các mô hình phổ biến, thu được doanh thu từ việc gọi API. Ưu thế về chi phí rõ rệt, thấp hơn 85% so với một số dịch vụ đám mây. Hiện tại, tổng lượng token sử dụng đã vượt quá 9042.37B, phục vụ hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.
Sau 9 tuần kể từ khi dTAO khởi động, giá trị thị trường đã đạt 100 triệu USD, giá trị thị trường hiện tại là 79 triệu USD, rào cản công nghệ rất sâu, tiến trình thương mại hóa diễn ra suôn sẻ, mức độ công nhận trên thị trường khá cao, hiện tại là đầu tàu của mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp độ phần cứng. Thông qua bốn mô-đun kỹ thuật: lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu suất năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng. Hỗ trợ phần cứng GPU chính, giá thấp hơn 90% so với các sản phẩm cùng loại, hiệu suất tính toán tăng 45%.
Hiện tại, Celium là mạng con có lượng phát thải lớn thứ hai trên Bittensor, chiếm 7,28% tổng lượng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là khâu cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, có rào cản kỹ thuật, xu hướng tăng giá mạnh, hiện tại có giá trị thị trường là 56 triệu.
3. Targon (SN4) - Nền tảng suy diễn AI phi tập trung
Targon có nền tảng chính là TVM (Targon Virtual Machine), đây là một nền tảng tính toán bảo mật an toàn, hỗ trợ việc huấn luyện, suy luận và xác minh mô hình AI. TVM sử dụng công nghệ tính toán bảo mật tiên tiến, đảm bảo an toàn và bảo vệ quyền riêng tư cho toàn bộ quy trình làm việc của AI. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối từ phần cứng đến lớp ứng dụng, cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI mạnh mẽ mà không làm lộ dữ liệu.
Công nghệ Targon có rào cản cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu nhập ổn định. Hiện tại đã mở cơ chế mua lại thu nhập, tất cả thu nhập được sử dụng để mua lại token, giao dịch mua lại gần đây nhất là 18.000 đô la Mỹ.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Templar là mạng con tiên phong chuyên về đào tạo phân tán mô hình AI quy mô lớn, nhằm trở thành "nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thông qua việc hợp tác đào tạo bằng tài nguyên GPU do các tham gia viên toàn cầu đóng góp, tập trung vào đào tạo và đổi mới mô hình tiên tiến, nhấn mạnh vào chống gian lận và hợp tác hiệu quả.
Về thành tựu kỹ thuật, Templar đã hoàn thành việc huấn luyện mô hình với 1.2B tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ huấn luyện, khoảng 200 GPU đã tham gia vào toàn bộ quá trình. Năm 2024, nâng cấp cơ chế xác minh, cải thiện tính phi tập trung và an toàn; Năm 2025, tiếp tục thúc đẩy huấn luyện mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, thể hiện hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành trong các bài kiểm tra chuẩn AI.
Lợi thế kỹ thuật của Templar khá nổi bật, hiện có giá trị thị trường 35 triệu USD, chiếm 4,79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giải quyết điểm đau về chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống lập lịch thông minh dựa trên đồng bộ hóa gradient, phân bổ nhiệm vụ hiệu quả đến hàng nghìn GPU. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, tốc độ đào tạo nhanh hơn 40% so với các giải pháp tập trung. Giao diện một nút giảm thiểu rào cản sử dụng, đã có hơn 500 dự án được sử dụng cho việc tinh chỉnh mô hình, bao phủ nhiều lĩnh vực ngành nghề.
Giá trị thị trường hiện tại là 30M, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế kỹ thuật rõ ràng, là một trong những mạng con đáng chú ý trong thời gian dài.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
SN8 là một nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản được điều khiển bởi AI. Mạng giao dịch độc quyền áp dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán đa tầng. Mô hình dự đoán theo thời gian của nó kết hợp công nghệ tiên tiến, có khả năng xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích tâm lý thị trường thông qua việc phân tích nội dung mạng xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số tâm lý như tín hiệu hỗ trợ cho dự đoán.
Trên trang web, bạn có thể thấy lợi nhuận và kiểm tra lại chiến lược do các miner khác nhau cung cấp. SN8 kết hợp AI và blockchain, cung cấp phương thức giao dịch thị trường tài chính sáng tạo, hiện tại có giá trị thị trường là 27 triệu.
7. Điểm số (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Khung công tác thị giác máy tính tập trung vào phân tích video thể thao, giảm chi phí phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác thực nhẹ. Sử dụng xác thực hai bước: phát hiện sân và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gán nhãn từ hàng nghìn đô la cho một trận đấu xuống còn 1/10 đến 1/100. Hợp tác với một nền tảng dữ liệu, độ chính xác dự đoán trung bình của AI đạt 70%, từng đạt 100% độ chính xác trong một ngày.
Ngành thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ đáng kể, triển vọng thị trường rộng mở, Score là một mạng con có hướng ứng dụng rõ ràng, đáng chú ý.
8. OpenKaito (SN5) - Dự đoán văn bản mã nguồn mở
OpenKaito tập trung vào việc phát triển mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi những người tham gia quan trọng trong lĩnh vực InfoFi. Là một dự án mã nguồn mở do cộng đồng điều hành, OpenKaito cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Mạng con này vẫn đang trong giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái xung quanh mô hình nhúng văn bản. Đáng chú ý là sự tích hợp các tính năng mới sắp tới, điều này có thể mở rộng đáng kể các trường hợp ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Cơ sở hạ tầng dữ liệu AI
Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" đổi mới giúp điều chỉnh trọng số một cách linh hoạt.
Dữ liệu là dầu mỏ của AI, giá trị cơ sở hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu sắc với các dự án khác, thể hiện giá trị cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - PoW sức mạnh khai thác
TAOHash cho phép thợ đào Bitcoin định hướng lại sức mạnh tính toán của họ vào mạng Bittensor, nhận được token alpha thông qua việc đào để sử dụng trong việc stake hoặc giao dịch. Mô hình này kết hợp giữa việc đào PoW truyền thống và tính toán AI, cung cấp cho thợ đào một nguồn thu nhập mới.
Trong vòng vài tuần ngắn ngủi, đã thu hút hơn 6EH/s sức mạnh tính toán (khoảng 0.7% sức mạnh tính toán toàn cầu), chứng minh sự công nhận của thị trường đối với mô hình kết hợp này. Thợ mỏ có thể lựa chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận dựa trên tình hình thị trường.
03、Phân tích hệ sinh thái
Công nghệ đổi mới của Bittensor đã xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận của nó đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác thực phi tập trung, trong khi cơ chế phân bổ tài nguyên thị trường được giới thiệu bởi bản nâng cấp dTAO đã nâng cao rõ rệt hiệu quả. Mỗi mạng con đều được trang bị cơ chế AMM, giúp phát hiện giá giữa TAO và token alpha, thiết kế này cho phép lực lượng thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân bổ tài nguyên AI.
Giao thức hợp tác giữa các mạng con hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép (phát thải TAO và sự gia tăng giá trị của token alpha) đảm bảo động lực tham gia lâu dài, các nhà tạo mạng con, thợ mỏ, người xác thực và những người đặt cọc đều có thể nhận được phần thưởng tương ứng, tạo ra một vòng khép kín kinh tế bền vững.
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp một giải pháp thay thế thực sự phi tập trung, thể hiện ưu điểm nổi bật về hiệu quả chi phí. Nhiều mạng con cho thấy lợi thế chi phí đáng kể, điều này đến từ việc nâng cao hiệu quả của kiến trúc phi tập trung. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, số lượng và chất lượng mạng con không ngừng tăng lên, tốc độ đổi mới vượt xa so với nghiên cứu và phát triển nội bộ của các doanh nghiệp truyền thống.
Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng phải đối mặt với những thách thức thực tế. Rào cản công nghệ vẫn còn cao, mặc dù công cụ đang không ngừng cải thiện, nhưng việc tham gia vào mining và validation vẫn yêu cầu một kiến thức công nghệ đáng kể. Sự không chắc chắn trong môi trường quản lý là một yếu tố rủi ro khác, mạng lưới AI phi tập trung có thể phải đối mặt với các chính sách quản lý khác nhau từ các quốc gia. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống sẽ không ngồi yên, dự kiến sẽ tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì sự cân bằng giữa hiệu suất và tính phi tập trung cũng trở thành một thử thách quan trọng.
Sự tăng trưởng bùng nổ của ngành AI đã mang lại cho Bittensor những cơ hội thị trường to lớn. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1,77 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kép đạt 29%, điều này tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia đã tạo ra cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, trong khi sự chú ý đến quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI đã gia tăng nhu cầu về các công nghệ như tính toán bảo mật, đây chính là những lợi thế cốt lõi của một số mạng con. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với cơ sở hạ tầng AI đang gia tăng, sự tham gia của các tổ chức nổi tiếng đã cung cấp hỗ trợ tài chính và nguồn lực cho hệ sinh thái.
04, Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần thiết lập một khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, cần xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của hàng rào bảo vệ, năng lực kỹ thuật của đội ngũ và khả năng thực thi, cũng như hiệu ứng hợp tác với các dự án khác trong hệ sinh thái. Ở cấp độ thị trường, cần phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, cấu trúc cạnh tranh và lợi thế khác biệt, tình hình áp dụng của người dùng và hiệu ứng mạng, cũng như môi trường quản lý và rủi ro chính sách. Ở cấp độ tài chính, cần chú ý đến mức độ định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát hành TAO và xu hướng tăng trưởng, tính hợp lý trong thiết kế kinh tế mã thông báo, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.
Trong quản lý rủi ro cụ thể, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Đề xuất phân tán cấu hình giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm mạng con hạ tầng, ứng dụng và giao thức. Đồng thời, cần điều chỉnh chiến lược đầu tư dựa trên giai đoạn phát triển của mạng con, các dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không gian tăng trưởng hạn chế. Cần lưu ý rằng tính thanh khoản của token alpha có thể không bằng TAO, cần sắp xếp hợp lý tỷ lệ phân bổ tài chính, duy trì một đệm thanh khoản cần thiết.
Sự kiện giảm một nửa đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành một chất xúc tác quan trọng cho thị trường. Việc giảm phát thải sẽ làm tăng tính khan hiếm của các mạng con hiện tại, đồng thời có thể loại bỏ các dự án hoạt động kém, điều này sẽ định hình lại bức tranh kinh tế toàn bộ mạng. Các nhà đầu tư có thể chuẩn bị trước các mạng con chất lượng, tận dụng cơ hội phân bổ trước khi giảm một nửa.
Trong trung hạn, số lượng mạng con dự kiến sẽ vượt quá 500 cái, bao phủ các lĩnh vực ngách khác nhau của ngành AI. Sự gia tăng ứng dụng doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự phát triển của các mạng con liên quan đến tính toán bí mật và quyền riêng tư dữ liệu, việc hợp tác giữa các mạng con sẽ trở nên thường xuyên hơn, hình thành một chuỗi cung ứng dịch vụ AI phức tạp. Khung quy định ngày càng rõ ràng sẽ mang lại lợi thế rõ rệt cho các mạng con tuân thủ.
Về lâu dài, Bittensor có khả năng trở thành một phần quan trọng trong cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, các công ty AI truyền thống có thể áp dụng mô hình kết hợp, chuyển một phần hoạt động sang mạng phi tập trung. Các mô hình kinh doanh và ứng dụng mới sẽ liên tục xuất hiện, khả năng tương tác với các mạng blockchain khác sẽ được tăng cường, cuối cùng hình thành một hệ sinh thái phi tập trung lớn hơn. Đường phát triển này
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
15 thích
Phần thưởng
15
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CryptoComedian
· 19giờ trước
đồ ngốc nhật ký: đợt này chưa đến 30 mạng con thì tôi vừa bị chơi đùa với mọi người, giờ 118 mạng con chắc chắn càng dễ chơi đùa với mọi người hơn nhỉ
Xem bản gốcTrả lời0
SatoshiChallenger
· 23giờ trước
Hả, lại một lần nữa mạng con bùng nổ, nghe câu chuyện quen thuộc về Được chơi cho Suckers.
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityHunter
· 23giờ trước
mạng con dữ liệu bất thường tăng tốc 269%, Thanh khoản Kinh doanh chênh lệch giá cơ hội rõ ràng
Xem bản gốcTrả lời0
ser_we_are_ngmi
· 23giờ trước
Cái này có thể cho tôi làm một gói tổng thể để aping không?
Xem bản gốcTrả lời0
SlowLearnerWang
· 23giờ trước
Lại một đợt airdrop xa vời với tôi, ai hiểu thì sẽ hiểu.
Xem bản gốcTrả lời0
UnluckyLemur
· 23giờ trước
Một bản nâng cấp nữa được chơi cho Suckers đã đến.
Xem bản gốcTrả lời0
OptionWhisperer
· 23giờ trước
Lại đến cái này nữa, một kiểu chơi đùa với mọi người cổ điển trong lĩnh vực vốn lớn.
Phân tích đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội bùng nổ của thị trường AI
Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơn sốt AI tiếp theo
01、Tổng quan thị trường: nâng cấp dTAO gây ra sự bùng nổ hệ sinh thái
Vào tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành nâng cấp Dynamic TAO (dTAO) có ý nghĩa lịch sử. Nâng cấp này đã chuyển mạng từ quản lý tập trung sang mô hình phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Sau nâng cấp, mỗi mạng con đều sở hữu token alpha độc lập, người nắm giữ TAO có thể tự do chọn lựa đối tượng đầu tư, thực hiện cơ chế phát hiện giá trị thị trường thực sự.
Dữ liệu cho thấy, việc nâng cấp dTAO đã giải phóng một tiềm năng đổi mới khổng lồ. Chỉ trong vài tháng, số lượng mạng con của Bittensor đã tăng từ 32 lên 118, đạt tỷ lệ tăng trưởng 269%. Những mạng con này bao gồm các lĩnh vực khác nhau trong ngành AI, từ suy luận văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến gập protein tiên tiến và giao dịch định lượng, hình thành hệ sinh thái AI phi tập trung toàn diện nhất hiện nay.
Thị trường cũng thể hiện sự nổi bật. Tổng giá trị thị trường của các mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu đô la trước khi nâng cấp lên 690 triệu đô la, với lợi nhuận hàng năm từ việc staking giữ ở mức ổn định từ 16-19%. Các mạng con phân phối phần thưởng mạng dựa trên tỷ lệ staking TAO theo cơ chế thị trường, 10 mạng con lớn nhất chiếm 51,76% lượng phát thải mạng, phản ánh cơ chế thị trường của sự cạnh tranh.
02、Phân tích mạng lõi (10 danh sách phát thải hàng đầu)
1. Chutes (SN64) - Tính toán AI không máy chủ
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động tức thì", rút ngắn thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, hiệu suất cao gấp 10 lần so với dịch vụ đám mây truyền thống. Hơn 8000 nút GPU trên toàn cầu hỗ trợ các mô hình AI chính, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, thời gian phản hồi được kiểm soát trong vòng 50 mili giây.
Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, áp dụng chiến lược miễn phí gia tăng để thu hút người dùng. Thông qua nền tảng tích hợp cung cấp hỗ trợ sức mạnh tính toán cho các mô hình phổ biến, thu được doanh thu từ việc gọi API. Ưu thế về chi phí rõ rệt, thấp hơn 85% so với một số dịch vụ đám mây. Hiện tại, tổng lượng token sử dụng đã vượt quá 9042.37B, phục vụ hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.
Sau 9 tuần kể từ khi dTAO khởi động, giá trị thị trường đã đạt 100 triệu USD, giá trị thị trường hiện tại là 79 triệu USD, rào cản công nghệ rất sâu, tiến trình thương mại hóa diễn ra suôn sẻ, mức độ công nhận trên thị trường khá cao, hiện tại là đầu tàu của mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp độ phần cứng. Thông qua bốn mô-đun kỹ thuật: lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu suất năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng. Hỗ trợ phần cứng GPU chính, giá thấp hơn 90% so với các sản phẩm cùng loại, hiệu suất tính toán tăng 45%.
Hiện tại, Celium là mạng con có lượng phát thải lớn thứ hai trên Bittensor, chiếm 7,28% tổng lượng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là khâu cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, có rào cản kỹ thuật, xu hướng tăng giá mạnh, hiện tại có giá trị thị trường là 56 triệu.
3. Targon (SN4) - Nền tảng suy diễn AI phi tập trung
Targon có nền tảng chính là TVM (Targon Virtual Machine), đây là một nền tảng tính toán bảo mật an toàn, hỗ trợ việc huấn luyện, suy luận và xác minh mô hình AI. TVM sử dụng công nghệ tính toán bảo mật tiên tiến, đảm bảo an toàn và bảo vệ quyền riêng tư cho toàn bộ quy trình làm việc của AI. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối từ phần cứng đến lớp ứng dụng, cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI mạnh mẽ mà không làm lộ dữ liệu.
Công nghệ Targon có rào cản cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu nhập ổn định. Hiện tại đã mở cơ chế mua lại thu nhập, tất cả thu nhập được sử dụng để mua lại token, giao dịch mua lại gần đây nhất là 18.000 đô la Mỹ.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Templar là mạng con tiên phong chuyên về đào tạo phân tán mô hình AI quy mô lớn, nhằm trở thành "nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thông qua việc hợp tác đào tạo bằng tài nguyên GPU do các tham gia viên toàn cầu đóng góp, tập trung vào đào tạo và đổi mới mô hình tiên tiến, nhấn mạnh vào chống gian lận và hợp tác hiệu quả.
Về thành tựu kỹ thuật, Templar đã hoàn thành việc huấn luyện mô hình với 1.2B tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ huấn luyện, khoảng 200 GPU đã tham gia vào toàn bộ quá trình. Năm 2024, nâng cấp cơ chế xác minh, cải thiện tính phi tập trung và an toàn; Năm 2025, tiếp tục thúc đẩy huấn luyện mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, thể hiện hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành trong các bài kiểm tra chuẩn AI.
Lợi thế kỹ thuật của Templar khá nổi bật, hiện có giá trị thị trường 35 triệu USD, chiếm 4,79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giải quyết điểm đau về chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống lập lịch thông minh dựa trên đồng bộ hóa gradient, phân bổ nhiệm vụ hiệu quả đến hàng nghìn GPU. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, tốc độ đào tạo nhanh hơn 40% so với các giải pháp tập trung. Giao diện một nút giảm thiểu rào cản sử dụng, đã có hơn 500 dự án được sử dụng cho việc tinh chỉnh mô hình, bao phủ nhiều lĩnh vực ngành nghề.
Giá trị thị trường hiện tại là 30M, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế kỹ thuật rõ ràng, là một trong những mạng con đáng chú ý trong thời gian dài.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
SN8 là một nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản được điều khiển bởi AI. Mạng giao dịch độc quyền áp dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán đa tầng. Mô hình dự đoán theo thời gian của nó kết hợp công nghệ tiên tiến, có khả năng xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích tâm lý thị trường thông qua việc phân tích nội dung mạng xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số tâm lý như tín hiệu hỗ trợ cho dự đoán.
Trên trang web, bạn có thể thấy lợi nhuận và kiểm tra lại chiến lược do các miner khác nhau cung cấp. SN8 kết hợp AI và blockchain, cung cấp phương thức giao dịch thị trường tài chính sáng tạo, hiện tại có giá trị thị trường là 27 triệu.
7. Điểm số (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Khung công tác thị giác máy tính tập trung vào phân tích video thể thao, giảm chi phí phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác thực nhẹ. Sử dụng xác thực hai bước: phát hiện sân và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gán nhãn từ hàng nghìn đô la cho một trận đấu xuống còn 1/10 đến 1/100. Hợp tác với một nền tảng dữ liệu, độ chính xác dự đoán trung bình của AI đạt 70%, từng đạt 100% độ chính xác trong một ngày.
Ngành thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ đáng kể, triển vọng thị trường rộng mở, Score là một mạng con có hướng ứng dụng rõ ràng, đáng chú ý.
8. OpenKaito (SN5) - Dự đoán văn bản mã nguồn mở
OpenKaito tập trung vào việc phát triển mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi những người tham gia quan trọng trong lĩnh vực InfoFi. Là một dự án mã nguồn mở do cộng đồng điều hành, OpenKaito cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Mạng con này vẫn đang trong giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái xung quanh mô hình nhúng văn bản. Đáng chú ý là sự tích hợp các tính năng mới sắp tới, điều này có thể mở rộng đáng kể các trường hợp ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Cơ sở hạ tầng dữ liệu AI
Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" đổi mới giúp điều chỉnh trọng số một cách linh hoạt.
Dữ liệu là dầu mỏ của AI, giá trị cơ sở hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu sắc với các dự án khác, thể hiện giá trị cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - PoW sức mạnh khai thác
TAOHash cho phép thợ đào Bitcoin định hướng lại sức mạnh tính toán của họ vào mạng Bittensor, nhận được token alpha thông qua việc đào để sử dụng trong việc stake hoặc giao dịch. Mô hình này kết hợp giữa việc đào PoW truyền thống và tính toán AI, cung cấp cho thợ đào một nguồn thu nhập mới.
Trong vòng vài tuần ngắn ngủi, đã thu hút hơn 6EH/s sức mạnh tính toán (khoảng 0.7% sức mạnh tính toán toàn cầu), chứng minh sự công nhận của thị trường đối với mô hình kết hợp này. Thợ mỏ có thể lựa chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận dựa trên tình hình thị trường.
03、Phân tích hệ sinh thái
Công nghệ đổi mới của Bittensor đã xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận của nó đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác thực phi tập trung, trong khi cơ chế phân bổ tài nguyên thị trường được giới thiệu bởi bản nâng cấp dTAO đã nâng cao rõ rệt hiệu quả. Mỗi mạng con đều được trang bị cơ chế AMM, giúp phát hiện giá giữa TAO và token alpha, thiết kế này cho phép lực lượng thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân bổ tài nguyên AI.
Giao thức hợp tác giữa các mạng con hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép (phát thải TAO và sự gia tăng giá trị của token alpha) đảm bảo động lực tham gia lâu dài, các nhà tạo mạng con, thợ mỏ, người xác thực và những người đặt cọc đều có thể nhận được phần thưởng tương ứng, tạo ra một vòng khép kín kinh tế bền vững.
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp một giải pháp thay thế thực sự phi tập trung, thể hiện ưu điểm nổi bật về hiệu quả chi phí. Nhiều mạng con cho thấy lợi thế chi phí đáng kể, điều này đến từ việc nâng cao hiệu quả của kiến trúc phi tập trung. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, số lượng và chất lượng mạng con không ngừng tăng lên, tốc độ đổi mới vượt xa so với nghiên cứu và phát triển nội bộ của các doanh nghiệp truyền thống.
Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng phải đối mặt với những thách thức thực tế. Rào cản công nghệ vẫn còn cao, mặc dù công cụ đang không ngừng cải thiện, nhưng việc tham gia vào mining và validation vẫn yêu cầu một kiến thức công nghệ đáng kể. Sự không chắc chắn trong môi trường quản lý là một yếu tố rủi ro khác, mạng lưới AI phi tập trung có thể phải đối mặt với các chính sách quản lý khác nhau từ các quốc gia. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống sẽ không ngồi yên, dự kiến sẽ tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì sự cân bằng giữa hiệu suất và tính phi tập trung cũng trở thành một thử thách quan trọng.
Sự tăng trưởng bùng nổ của ngành AI đã mang lại cho Bittensor những cơ hội thị trường to lớn. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1,77 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kép đạt 29%, điều này tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia đã tạo ra cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, trong khi sự chú ý đến quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI đã gia tăng nhu cầu về các công nghệ như tính toán bảo mật, đây chính là những lợi thế cốt lõi của một số mạng con. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với cơ sở hạ tầng AI đang gia tăng, sự tham gia của các tổ chức nổi tiếng đã cung cấp hỗ trợ tài chính và nguồn lực cho hệ sinh thái.
04, Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần thiết lập một khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, cần xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của hàng rào bảo vệ, năng lực kỹ thuật của đội ngũ và khả năng thực thi, cũng như hiệu ứng hợp tác với các dự án khác trong hệ sinh thái. Ở cấp độ thị trường, cần phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, cấu trúc cạnh tranh và lợi thế khác biệt, tình hình áp dụng của người dùng và hiệu ứng mạng, cũng như môi trường quản lý và rủi ro chính sách. Ở cấp độ tài chính, cần chú ý đến mức độ định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát hành TAO và xu hướng tăng trưởng, tính hợp lý trong thiết kế kinh tế mã thông báo, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.
Trong quản lý rủi ro cụ thể, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Đề xuất phân tán cấu hình giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm mạng con hạ tầng, ứng dụng và giao thức. Đồng thời, cần điều chỉnh chiến lược đầu tư dựa trên giai đoạn phát triển của mạng con, các dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không gian tăng trưởng hạn chế. Cần lưu ý rằng tính thanh khoản của token alpha có thể không bằng TAO, cần sắp xếp hợp lý tỷ lệ phân bổ tài chính, duy trì một đệm thanh khoản cần thiết.
Sự kiện giảm một nửa đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành một chất xúc tác quan trọng cho thị trường. Việc giảm phát thải sẽ làm tăng tính khan hiếm của các mạng con hiện tại, đồng thời có thể loại bỏ các dự án hoạt động kém, điều này sẽ định hình lại bức tranh kinh tế toàn bộ mạng. Các nhà đầu tư có thể chuẩn bị trước các mạng con chất lượng, tận dụng cơ hội phân bổ trước khi giảm một nửa.
Trong trung hạn, số lượng mạng con dự kiến sẽ vượt quá 500 cái, bao phủ các lĩnh vực ngách khác nhau của ngành AI. Sự gia tăng ứng dụng doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự phát triển của các mạng con liên quan đến tính toán bí mật và quyền riêng tư dữ liệu, việc hợp tác giữa các mạng con sẽ trở nên thường xuyên hơn, hình thành một chuỗi cung ứng dịch vụ AI phức tạp. Khung quy định ngày càng rõ ràng sẽ mang lại lợi thế rõ rệt cho các mạng con tuân thủ.
Về lâu dài, Bittensor có khả năng trở thành một phần quan trọng trong cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, các công ty AI truyền thống có thể áp dụng mô hình kết hợp, chuyển một phần hoạt động sang mạng phi tập trung. Các mô hình kinh doanh và ứng dụng mới sẽ liên tục xuất hiện, khả năng tương tác với các mạng blockchain khác sẽ được tăng cường, cuối cùng hình thành một hệ sinh thái phi tập trung lớn hơn. Đường phát triển này