Анализ экосистемы подсети Bittensor: уловить новые возможности для инфраструктуры ИИ
Обзор рынка: Обновление dTAO вызывает экологический бум
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила обновление Dynamic TAO (dTAO), перейдя к рыночной модели управления сетью и децентрализованному распределению ресурсов. После обновления каждая подсеть имеет независимый альфа-токен, а держатели TAO могут свободно выбирать объекты для инвестирования, что реализует механизм рыночного определения ценности.
Данные показывают, что обновление dTAO освободило огромную инновационную энергию. Всего за несколько месяцев Bittensor вырос с 32 подсетей до 118 активных подсетей, увеличившись на 269%. Эти подсети охватывают все сегменты AI-индустрии, от базового текстового вывода и генерации изображений до передовых задач, таких как сворачивание белков и количественная торговля, формируя в настоящее время самую полную децентрализованную экосистему AI.
Рынок также показывает впечатляющие результаты. Общая рыночная капитализация лучших подсетей выросла с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов, а годовая доходность от стейкинга стабильно составляет 16-19%. Подсети распределяют сетевые стимулы в соответствии с рыночной ставкой стейкинга TAO, при этом 10 крупнейших подсетей занимают 51,76% сетевых эмиссий, что отражает рыночный механизм естественного отбора.
Анализ ядровой сети ( Топ 10 эмитентов )
1. Чуты (SN64) - безсерверные AI вычисления
Основная ценность: инновационный опыт развертывания AI моделей, значительное снижение затрат на вычислительную мощность
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI моделей до 200 миллисекунд, увеличивая эффективность в 10 раз. Более 8000 GPU узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день с задержкой ответа менее 50 миллисекунд.
Бизнес-модель зрелая, применяется стратегия freemium. Через платформу OpenRouter интеграция, предоставляя поддержку вычислительных мощностей популярных моделей, доход получается за счет API-вызовов. Затраты на 85% ниже, чем у AWS Lambda. В настоящее время общее использование токенов превышает 9042.37B, обслуживается более 3000 корпоративных клиентов.
dTAO запустился и за 9 недель достиг рыночной капитализации в 100 миллионов долларов, текущая капитализация составляет 79 миллионов долларов, технологический барьер глубоко укреплён, коммерциализация проходит успешно, высокая степень признания на рынке, является лидером подсети.
Основная ценность: базовое оборудование оптимизировано для повышения эффективности вычислений на основе искусственного интеллекта
Сосредоточение на оптимизации вычислений на аппаратном уровне. Максимизация эффективности использования аппаратного обеспечения через планирование GPU, аппаратную абстракцию, оптимизацию производительности и управление энергопотреблением. Поддержка всего спектра оборудования NVIDIA, AMD, Intel и тому подобное, снижение цен на 90%, повышение вычислительной эффективности на 45%.
В настоящее время это вторая по величине подсеть по эмиссии на Bittensor, занимая 7,28% от эмиссии сети. Оптимизация оборудования является ключевым аспектом инфраструктуры ИИ, имеет технологические барьеры и сильную тенденцию к росту цен, текущая рыночная капитализация составляет 56 млн.
3. Targon (SN4) - децентрализованная платформа ИИ для вывода
Основная ценность: конфиденциальные вычислительные технологии для обеспечения конфиденциальности и безопасности данных
Ядро Targon - это TVM( Targon Virtual Machine), безопасная платформа конфиденциальных вычислений, поддерживающая обучение, вывод и проверку моделей ИИ. Используются такие технологии конфиденциальных вычислений, как Intel TDX и конфиденциальные вычисления NVIDIA, что обеспечивает безопасность рабочих процессов ИИ и защиту конфиденциальности. Система поддерживает сквозное шифрование, позволяя пользователям использовать услуги ИИ без раскрытия данных.
Высокий технический барьер, ясная бизнес-модель, стабильный источник дохода. Начат механизм выкупа доходов, все доходы идут на выкуп токенов, недавно было выкуплено 18 000 долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследование ИИ и распределенное обучение
核心价值:масштабное сотрудничество по обучению AI моделей, снижение порога обучения
Пионерская подсеть, специализирующаяся на распределенном обучении масштабных AI-моделей, имеет миссию стать "лучшей платформой для обучения моделей в мире". Совместное обучение с использованием ресурсов GPU, предоставленных участниками со всего мира, сосредоточено на совместном обучении передовых моделей и инновациях, подчеркивается борьба с мошенничеством и высокая эффективность сотрудничества.
Успешно завершено обучение модели с параметрами 1.2B, прошедшее более 20 000 циклов обучения, с участием около 200 GPU. В 2024 году будет обновлен механизм commit-reveal, чтобы повысить децентрализацию и безопасность верификации; в 2025 году будет продвинуто обучение больших моделей, масштаб параметров достигнет 70B+, результат будет сопоставим со стандартами отрасли.
Технические преимущества выделяются, текущая рыночная капитализация 35M, занимает долю в 4.79%.
5. Градиенты (SN56) - Децентрализованное AI обучение
核心价值:публикация AI тренировки, значительно снизить стоимость барьер
Решение проблемы стоимости обучения ИИ с помощью распределенного обучения. Умная система распределения задач на основе синхронизации градиентов эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершено обучение модели с 118 триллионами параметров, стоимость всего 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг и на 40% быстрее. Интерфейс с одной кнопкой снижает порог использования, более 500 проектов для тонкой настройки моделей, охватывающих области медицины, финансов и образования.
Текущая рыночная капитализация 30M, высокий спрос на рынке, ясные технические преимущества, стоит долгосрочного внимания.
Основная ценность: торговые сигналы и финансовые прогнозы на основе ИИ для мульти-активов
Децентрализованная платформа количественной торговли и финансового прогнозирования, основанная на ИИ с многоактивными торговыми сигналами. Применение технологий машинного обучения для прогнозирования финансовых рынков, создание многоуровневой архитектуры прогнозных моделей. Модель временного прогнозирования сочетает технологии LSTM и Transformer для обработки сложных временных рядов. Модуль анализа рыночного настроения анализирует контент социальных медиа и новостей, предоставляя индикаторы настроения в качестве вспомогательных сигналов для прогнозирования.
Сайт демонстрирует доходность и бэктесты стратегий, предоставляемых различными майнерами. В сочетании с ИИ и блокчейном предлагаются инновационные способы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация составляет 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Основная ценность: анализ спортивных видео, нацеленный на футбольную индустрию стоимостью 600 миллиардов долларов.
Компьютерная визуальная структура, сосредоточенная на анализе спортивных видеозаписей, снижает затраты на сложный видеоанализ с помощью легковесной технологии верификации. Используется двухступенчатая верификация: обнаружение поля и проверка объектов на основе CLIP, что снижает традиционные затраты на аннотирование тысяч долларов за матч до 1/10 — 1/100. В сотрудничестве с Data Universe средняя точность прогнозов DKING AI составляет 70%, а в один день достигала 100%.
Спортивная индустрия имеет огромные масштабы, значительные технологические инновации и широкие рыночные перспективы. Score является подсетью с четким направлением применения, что заслуживает внимания.
8. OpenKaito (SN5) - открытая текстовая интуиция
Основная ценность: разработка моделей текстовой эмбеддинга, оптимизация информационного поиска
Сосредоточение на разработке моделей встраивания текста, поддерживаемое важным участником в области InfoFi Kaito. Как проект с открытым исходным кодом, движимый сообществом, он стремится создать высококачественные возможности 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 текстового встраивания. Стоит обратить внимание на предстоящую интеграцию Yaps, которая может значительно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Data Universe (SN13) - AI данные инфраструктура
核心价值:масштабная обработка данных, поставка данных для обучения ИИ
Обработка 500 миллионов строк данных в день, всего более 55,6 миллиардов строк, поддержка хранения 100 ГБ. Архитектура DataEntity предоставляет основные функции, такие как стандартизация данных, оптимизация индексов и распределенное хранение. Инновационный механизм голосования "гравитация" реализует динамическую настройку весов.
Данные — это нефть ИИ, стоимость инфраструктуры стабильна, экосистема важна. В качестве поставщика данных для нескольких подсетей, мы глубоко сотрудничаем с такими проектами, как Score, что подчеркивает ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - PoW-майнинг
核心价值:соединение традиционного майнинга и AI вычислений, интеграция ресурсов вычислительной мощности
Разрешите майнерам биткойнов перенаправлять свои вычислительные мощности на сеть Bittensor, зарабатывая токены alpha через майнинг для стейкинга или торговли. Объединяя традиционный PoW майнинг с AI вычислениями, предоставляя майнерам новые источники дохода.
В краткосрочной перспективе привлечено более 6 EH/s вычислительной мощности (, что составляет примерно 0,7% от мирового объема ), подтверждая признание рынка смешанной модели. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом биткойнов и получением токенов TAOHash, оптимизируя доход в зависимости от рыночной ситуации.
Анализ экосистемы
###核心优势 технологии архитектуры
Технологические инновации Bittensor создают уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Алгоритм консенсуса Yuma обеспечивает качество сети через децентрализованную валидацию, а обновление dTAO вводит механизм рыночного распределения ресурсов, значительно повышая эффективность. Каждая подсеть оснащена механизмом AMM, что позволяет осуществлять ценообразование между токенами TAO и alpha, позволяя рыночным силам непосредственно участвовать в распределении ресурсов ИИ.
Протокол сотрудничества между подсетями поддерживает распределенную обработку сложных задач ИИ, создавая мощный сетевой эффект. Двойная структура стимулов (TAO эмиссии и рост альфа-токенов ) обеспечивает долгосрочные мотивации для участия, создатели подсетей, майнеры, валидаторы и стейкеры могут получить соответствующие вознаграждения, создавая устойчивую экономическую замкнутую систему.
Конкурентные преимущества и стоящие перед ними вызовы
В отличие от традиционных централизованных AI-сервисов, Bittensor предлагает действительно децентрализованное альтернативное решение с выдающейся стоимостью. Несколько подсетей демонстрируют значительные преимущества в стоимости, например, Chutes дешевле AWS на 85%, благодаря повышению эффективности децентрализованной архитектуры. Открытая экосистема способствует быстрому инновационному процессу, количество и качество подсетей постоянно растет, а скорость инноваций значительно превышает традиционные внутренние R&D компаний.
Тем не менее, экосистема также сталкивается с реальными вызовами. Технологический барьер все еще достаточно высок, несмотря на постоянное улучшение инструментов, участие в майнинге и валидации по-прежнему требует значительных технических знаний. Неопределенность регуляторной среды является еще одним фактором риска, децентрализованная AI-сеть может столкнуться с различными регуляторными политиками в разных странах. Традиционные облачные провайдеры, такие как AWS и Google Cloud, не останутся в стороне и, как ожидается, выпустят конкурентоспособные продукты. С ростом масштаба сети также становится важным испытанием поддерживать баланс между производительностью и децентрализацией.
Взрывной рост AI-индустрии предоставляет Bittensor огромные рыночные возможности. Goldman Sachs прогнозирует, что к 2025 году глобальные инвестиции в AI достигнут почти 200 миллиардов долларов, обеспечивая сильную поддержку для спроса на инфраструктуру. Ожидается, что мировой рынок AI вырастет с 294 миллиардов долларов в 2025 году до 1,77 триллиона долларов в 2032 году, с годовым темпом роста 29%, что создаст широкие возможности для развития децентрализованной AI-инфраструктуры.
Политика поддержки развития ИИ в разных странах создает окно возможностей для децентрализованной инфраструктуры ИИ, в то же время повышая внимание к конфиденциальности данных и безопасности ИИ, что увеличивает спрос на такие технологии, как конфиденциальные вычисления, что и является ключевыми преимуществами подсетей, таких как Targon. Интерес институциональных инвесторов к инфраструктуре ИИ продолжает расти, а участие известных организаций, таких как DCG и Polychain, предоставляет экосистеме финансовую и ресурсную поддержку.
Инвестиционная стратегия
Инвестиции в подсеть Bittensor требуют создания системной оценки. На техническом уровне необходимо рассмотреть степень инноваций и глубину защиты, технические возможности команды и исполнительные способности, а также синергетический эффект с другими проектами экосистемы. На рыночном уровне необходимо проанализировать целевой объем рынка и его потенциал роста, конкурентную среду 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 исторические показатели, долю эмиссии TAO и тенденцию роста, разумность дизайна токеномики, а также ликвидность и глубину торговли.
В конкретном управлении рисками диверсифицированные инвестиции являются основной стратегией. Рекомендуется распределять активы между различными типами подсетей, включая инфраструктурные (, такие как Chutes, Celium ), приложения (, такие как Score, BitMind ), и протоколы (, такие как Targon, Templar ). Корректируйте инвестиционную стратегию в зависимости от стадии развития подсетей: ранние проекты имеют высокий риск, но потенциально большую прибыль, в то время как зрелые проекты относительно стабильны, но имеют ограниченное пространство для роста. Учитывайте, что ликвидность альфа-токенов может быть не такой высокой, как у TAO, поэтому необходимо разумно распределять пропорции капитала, чтобы сохранить необходимую ликвидность.
Событие первого уменьшения вознаграждения в ноябре 2025 года станет важным катализатором рынка. Сокращение эмиссии повысит дефицит существующих подсетей, одновременно возможно исключение неэффективных проектов, что изменит всю экономическую картину сети. Инвесторы могут заранее подготовиться и вложиться в качественные подсети, чтобы воспользоваться окном для распределения перед уменьшением вознаграждения.
В среднесрочной перспективе ожидается, что количество подсетей превысит 500, охватывая все сегменты AI-отрасли. 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-сервисов. Постепенное уточнение регуляторных рамок даст очевидные преимущества compliant подсетям.
В долгосрочной перспективе Bittensor имеет все шансы стать важной частью глобальной инфраструктуры ИИ, традиционные компании ИИ могут перейти на смешанную модель, переместив часть своего бизнеса в децентрализованную сеть. Новые бизнес-модели и
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» .
9 Лайков
Награда
9
6
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
GateUser-c802f0e8
· 21ч назад
Эм? Это новая поза для разыгрывания людей как лохов?
Посмотреть ОригиналОтветить0
NotFinancialAdviser
· 21ч назад
Сколько же новых данных добавлено!
Посмотреть ОригиналОтветить0
TerraNeverForget
· 21ч назад
Наконец-то пора расти, этот TAO
Посмотреть ОригиналОтветить0
OnchainUndercover
· 21ч назад
Жарит на полную катушку, ожидая взрыва
Посмотреть ОригиналОтветить0
NFTFreezer
· 21ч назад
dTAO真 бык啊 бычий！
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHunterZhang
· 21ч назад
Блинчики попали в руки, хочу Все в, только боюсь, что разыгрывайте людей как лохов, и потом еще один удар.
Экосистема Bittensor взрывается: обновление dTAO открывает новые возможности для децентрализованной инфраструктуры ИИ.
Анализ экосистемы подсети Bittensor: уловить новые возможности для инфраструктуры ИИ
Обзор рынка: Обновление dTAO вызывает экологический бум
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила обновление Dynamic TAO (dTAO), перейдя к рыночной модели управления сетью и децентрализованному распределению ресурсов. После обновления каждая подсеть имеет независимый альфа-токен, а держатели TAO могут свободно выбирать объекты для инвестирования, что реализует механизм рыночного определения ценности.
Данные показывают, что обновление dTAO освободило огромную инновационную энергию. Всего за несколько месяцев Bittensor вырос с 32 подсетей до 118 активных подсетей, увеличившись на 269%. Эти подсети охватывают все сегменты AI-индустрии, от базового текстового вывода и генерации изображений до передовых задач, таких как сворачивание белков и количественная торговля, формируя в настоящее время самую полную децентрализованную экосистему AI.
Рынок также показывает впечатляющие результаты. Общая рыночная капитализация лучших подсетей выросла с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов, а годовая доходность от стейкинга стабильно составляет 16-19%. Подсети распределяют сетевые стимулы в соответствии с рыночной ставкой стейкинга TAO, при этом 10 крупнейших подсетей занимают 51,76% сетевых эмиссий, что отражает рыночный механизм естественного отбора.
Анализ ядровой сети ( Топ 10 эмитентов )
1. Чуты (SN64) - безсерверные AI вычисления
Основная ценность: инновационный опыт развертывания AI моделей, значительное снижение затрат на вычислительную мощность
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI моделей до 200 миллисекунд, увеличивая эффективность в 10 раз. Более 8000 GPU узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день с задержкой ответа менее 50 миллисекунд.
Бизнес-модель зрелая, применяется стратегия freemium. Через платформу OpenRouter интеграция, предоставляя поддержку вычислительных мощностей популярных моделей, доход получается за счет API-вызовов. Затраты на 85% ниже, чем у AWS Lambda. В настоящее время общее использование токенов превышает 9042.37B, обслуживается более 3000 корпоративных клиентов.
dTAO запустился и за 9 недель достиг рыночной капитализации в 100 миллионов долларов, текущая капитализация составляет 79 миллионов долларов, технологический барьер глубоко укреплён, коммерциализация проходит успешно, высокая степень признания на рынке, является лидером подсети.
2. Celium (SN51) - аппаратная оптимизация вычислений
Основная ценность: базовое оборудование оптимизировано для повышения эффективности вычислений на основе искусственного интеллекта
Сосредоточение на оптимизации вычислений на аппаратном уровне. Максимизация эффективности использования аппаратного обеспечения через планирование GPU, аппаратную абстракцию, оптимизацию производительности и управление энергопотреблением. Поддержка всего спектра оборудования NVIDIA, AMD, Intel и тому подобное, снижение цен на 90%, повышение вычислительной эффективности на 45%.
В настоящее время это вторая по величине подсеть по эмиссии на Bittensor, занимая 7,28% от эмиссии сети. Оптимизация оборудования является ключевым аспектом инфраструктуры ИИ, имеет технологические барьеры и сильную тенденцию к росту цен, текущая рыночная капитализация составляет 56 млн.
3. Targon (SN4) - децентрализованная платформа ИИ для вывода
Основная ценность: конфиденциальные вычислительные технологии для обеспечения конфиденциальности и безопасности данных
Ядро Targon - это TVM( Targon Virtual Machine), безопасная платформа конфиденциальных вычислений, поддерживающая обучение, вывод и проверку моделей ИИ. Используются такие технологии конфиденциальных вычислений, как Intel TDX и конфиденциальные вычисления NVIDIA, что обеспечивает безопасность рабочих процессов ИИ и защиту конфиденциальности. Система поддерживает сквозное шифрование, позволяя пользователям использовать услуги ИИ без раскрытия данных.
Высокий технический барьер, ясная бизнес-модель, стабильный источник дохода. Начат механизм выкупа доходов, все доходы идут на выкуп токенов, недавно было выкуплено 18 000 долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследование ИИ и распределенное обучение
核心价值:масштабное сотрудничество по обучению AI моделей, снижение порога обучения
Пионерская подсеть, специализирующаяся на распределенном обучении масштабных AI-моделей, имеет миссию стать "лучшей платформой для обучения моделей в мире". Совместное обучение с использованием ресурсов GPU, предоставленных участниками со всего мира, сосредоточено на совместном обучении передовых моделей и инновациях, подчеркивается борьба с мошенничеством и высокая эффективность сотрудничества.
Успешно завершено обучение модели с параметрами 1.2B, прошедшее более 20 000 циклов обучения, с участием около 200 GPU. В 2024 году будет обновлен механизм commit-reveal, чтобы повысить децентрализацию и безопасность верификации; в 2025 году будет продвинуто обучение больших моделей, масштаб параметров достигнет 70B+, результат будет сопоставим со стандартами отрасли.
Технические преимущества выделяются, текущая рыночная капитализация 35M, занимает долю в 4.79%.
5. Градиенты (SN56) - Децентрализованное AI обучение
核心价值:публикация AI тренировки, значительно снизить стоимость барьер
Решение проблемы стоимости обучения ИИ с помощью распределенного обучения. Умная система распределения задач на основе синхронизации градиентов эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершено обучение модели с 118 триллионами параметров, стоимость всего 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг и на 40% быстрее. Интерфейс с одной кнопкой снижает порог использования, более 500 проектов для тонкой настройки моделей, охватывающих области медицины, финансов и образования.
Текущая рыночная капитализация 30M, высокий спрос на рынке, ясные технические преимущества, стоит долгосрочного внимания.
6. Собственная торговля (SN8) - Финансовая количественная торговля
Основная ценность: торговые сигналы и финансовые прогнозы на основе ИИ для мульти-активов
Децентрализованная платформа количественной торговли и финансового прогнозирования, основанная на ИИ с многоактивными торговыми сигналами. Применение технологий машинного обучения для прогнозирования финансовых рынков, создание многоуровневой архитектуры прогнозных моделей. Модель временного прогнозирования сочетает технологии LSTM и Transformer для обработки сложных временных рядов. Модуль анализа рыночного настроения анализирует контент социальных медиа и новостей, предоставляя индикаторы настроения в качестве вспомогательных сигналов для прогнозирования.
Сайт демонстрирует доходность и бэктесты стратегий, предоставляемых различными майнерами. В сочетании с ИИ и блокчейном предлагаются инновационные способы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация составляет 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Основная ценность: анализ спортивных видео, нацеленный на футбольную индустрию стоимостью 600 миллиардов долларов.
Компьютерная визуальная структура, сосредоточенная на анализе спортивных видеозаписей, снижает затраты на сложный видеоанализ с помощью легковесной технологии верификации. Используется двухступенчатая верификация: обнаружение поля и проверка объектов на основе CLIP, что снижает традиционные затраты на аннотирование тысяч долларов за матч до 1/10 — 1/100. В сотрудничестве с Data Universe средняя точность прогнозов DKING AI составляет 70%, а в один день достигала 100%.
Спортивная индустрия имеет огромные масштабы, значительные технологические инновации и широкие рыночные перспективы. Score является подсетью с четким направлением применения, что заслуживает внимания.
8. OpenKaito (SN5) - открытая текстовая интуиция
Основная ценность: разработка моделей текстовой эмбеддинга, оптимизация информационного поиска
Сосредоточение на разработке моделей встраивания текста, поддерживаемое важным участником в области InfoFi Kaito. Как проект с открытым исходным кодом, движимый сообществом, он стремится создать высококачественные возможности 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 текстового встраивания. Стоит обратить внимание на предстоящую интеграцию Yaps, которая может значительно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Data Universe (SN13) - AI данные инфраструктура
核心价值:масштабная обработка данных, поставка данных для обучения ИИ
Обработка 500 миллионов строк данных в день, всего более 55,6 миллиардов строк, поддержка хранения 100 ГБ. Архитектура DataEntity предоставляет основные функции, такие как стандартизация данных, оптимизация индексов и распределенное хранение. Инновационный механизм голосования "гравитация" реализует динамическую настройку весов.
Данные — это нефть ИИ, стоимость инфраструктуры стабильна, экосистема важна. В качестве поставщика данных для нескольких подсетей, мы глубоко сотрудничаем с такими проектами, как Score, что подчеркивает ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - PoW-майнинг
核心价值:соединение традиционного майнинга и AI вычислений, интеграция ресурсов вычислительной мощности
Разрешите майнерам биткойнов перенаправлять свои вычислительные мощности на сеть Bittensor, зарабатывая токены alpha через майнинг для стейкинга или торговли. Объединяя традиционный PoW майнинг с AI вычислениями, предоставляя майнерам новые источники дохода.
В краткосрочной перспективе привлечено более 6 EH/s вычислительной мощности (, что составляет примерно 0,7% от мирового объема ), подтверждая признание рынка смешанной модели. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом биткойнов и получением токенов TAOHash, оптимизируя доход в зависимости от рыночной ситуации.
Анализ экосистемы
###核心优势 технологии архитектуры
Технологические инновации Bittensor создают уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Алгоритм консенсуса Yuma обеспечивает качество сети через децентрализованную валидацию, а обновление dTAO вводит механизм рыночного распределения ресурсов, значительно повышая эффективность. Каждая подсеть оснащена механизмом AMM, что позволяет осуществлять ценообразование между токенами TAO и alpha, позволяя рыночным силам непосредственно участвовать в распределении ресурсов ИИ.
Протокол сотрудничества между подсетями поддерживает распределенную обработку сложных задач ИИ, создавая мощный сетевой эффект. Двойная структура стимулов (TAO эмиссии и рост альфа-токенов ) обеспечивает долгосрочные мотивации для участия, создатели подсетей, майнеры, валидаторы и стейкеры могут получить соответствующие вознаграждения, создавая устойчивую экономическую замкнутую систему.
Конкурентные преимущества и стоящие перед ними вызовы
В отличие от традиционных централизованных AI-сервисов, Bittensor предлагает действительно децентрализованное альтернативное решение с выдающейся стоимостью. Несколько подсетей демонстрируют значительные преимущества в стоимости, например, Chutes дешевле AWS на 85%, благодаря повышению эффективности децентрализованной архитектуры. Открытая экосистема способствует быстрому инновационному процессу, количество и качество подсетей постоянно растет, а скорость инноваций значительно превышает традиционные внутренние R&D компаний.
Тем не менее, экосистема также сталкивается с реальными вызовами. Технологический барьер все еще достаточно высок, несмотря на постоянное улучшение инструментов, участие в майнинге и валидации по-прежнему требует значительных технических знаний. Неопределенность регуляторной среды является еще одним фактором риска, децентрализованная AI-сеть может столкнуться с различными регуляторными политиками в разных странах. Традиционные облачные провайдеры, такие как AWS и Google Cloud, не останутся в стороне и, как ожидается, выпустят конкурентоспособные продукты. С ростом масштаба сети также становится важным испытанием поддерживать баланс между производительностью и децентрализацией.
Взрывной рост AI-индустрии предоставляет Bittensor огромные рыночные возможности. Goldman Sachs прогнозирует, что к 2025 году глобальные инвестиции в AI достигнут почти 200 миллиардов долларов, обеспечивая сильную поддержку для спроса на инфраструктуру. Ожидается, что мировой рынок AI вырастет с 294 миллиардов долларов в 2025 году до 1,77 триллиона долларов в 2032 году, с годовым темпом роста 29%, что создаст широкие возможности для развития децентрализованной AI-инфраструктуры.
Политика поддержки развития ИИ в разных странах создает окно возможностей для децентрализованной инфраструктуры ИИ, в то же время повышая внимание к конфиденциальности данных и безопасности ИИ, что увеличивает спрос на такие технологии, как конфиденциальные вычисления, что и является ключевыми преимуществами подсетей, таких как Targon. Интерес институциональных инвесторов к инфраструктуре ИИ продолжает расти, а участие известных организаций, таких как DCG и Polychain, предоставляет экосистеме финансовую и ресурсную поддержку.
Инвестиционная стратегия
Инвестиции в подсеть Bittensor требуют создания системной оценки. На техническом уровне необходимо рассмотреть степень инноваций и глубину защиты, технические возможности команды и исполнительные способности, а также синергетический эффект с другими проектами экосистемы. На рыночном уровне необходимо проанализировать целевой объем рынка и его потенциал роста, конкурентную среду 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 исторические показатели, долю эмиссии TAO и тенденцию роста, разумность дизайна токеномики, а также ликвидность и глубину торговли.
В конкретном управлении рисками диверсифицированные инвестиции являются основной стратегией. Рекомендуется распределять активы между различными типами подсетей, включая инфраструктурные (, такие как Chutes, Celium ), приложения (, такие как Score, BitMind ), и протоколы (, такие как Targon, Templar ). Корректируйте инвестиционную стратегию в зависимости от стадии развития подсетей: ранние проекты имеют высокий риск, но потенциально большую прибыль, в то время как зрелые проекты относительно стабильны, но имеют ограниченное пространство для роста. Учитывайте, что ликвидность альфа-токенов может быть не такой высокой, как у TAO, поэтому необходимо разумно распределять пропорции капитала, чтобы сохранить необходимую ликвидность.
Событие первого уменьшения вознаграждения в ноябре 2025 года станет важным катализатором рынка. Сокращение эмиссии повысит дефицит существующих подсетей, одновременно возможно исключение неэффективных проектов, что изменит всю экономическую картину сети. Инвесторы могут заранее подготовиться и вложиться в качественные подсети, чтобы воспользоваться окном для распределения перед уменьшением вознаграждения.
В среднесрочной перспективе ожидается, что количество подсетей превысит 500, охватывая все сегменты AI-отрасли. 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-сервисов. Постепенное уточнение регуляторных рамок даст очевидные преимущества compliant подсетям.
В долгосрочной перспективе Bittensor имеет все шансы стать важной частью глобальной инфраструктуры ИИ, традиционные компании ИИ могут перейти на смешанную модель, переместив часть своего бизнеса в децентрализованную сеть. Новые бизнес-модели и