В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила знаковое обновление Dynamic TAO (dTAO), которое изменило модель управления сетью с централизованной на децентрализованное рыночное распределение ресурсов. После обновления каждая подсеть получила независимый альфа-токен, что позволило реализовать истинный механизм рыночного определения стоимости.
Данные показывают, что обновление dTAO высвободило огромную инновационную энергию. Всего за несколько месяцев количество подсетей Bittensor увеличилось с 32 до 118, что составляет рост на 269%. Эти подсети охватывают все сегменты AI-индустрии, от базового текстового вывода, генерации изображений до передовых технологий, таких как сворачивание белков и количественная торговля, формируя в настоящее время самую полную децентрализованную экосистему AI.
Рыночные результаты также впечатляют. Общая капитализация топовых подсетей увеличилась с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов после обновления, а годовой доход от стейкинга стабильно составляет 16-19%. Каждая подсеть распределяет сетевые стимулы по рыночной ставке стейкинга TAO, при этом 10 крупнейших подсетей занимают 51,76% сетевых выбросов, что отражает механизм отбора в условиях конкуренции.
Анализ основной сети (Топ-10 по эмиссии)
1. Чуты (SN64) - безсерверные вычисления ИИ
Основная ценность: инновационный опыт развертывания моделей ИИ, значительно снижающий стоимость вычислительной мощности.
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI-моделей до 200 миллисекунд и увеличивая эффективность в 10 раз. Более 8000 GPU-узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день. Модель бизнеса зрелая, используется стратегия бесплатной подписки, предоставляющая вычислительную мощность для платформ, таких как OpenRouter. Значительное преимущество в затратах, на 85% ниже, чем AWS Lambda. В настоящее время общий объем использования токенов превышает 9042 миллиарда, обслуживая более 3000 корпоративных клиентов.
dTAO достиг 100 миллионов долларов США через 9 недель после запуска, текущая рыночная капитализация составляет 79 миллионов долларов, технологический барьер глубокий, коммерческие успехи идут успешно, высокое признание на рынке, является ведущим проектом подсети.
Основная ценность: оптимизация аппаратного обеспечения нижнего уровня, повышение эффективности вычислений ИИ
Сосредоточение на оптимизации вычислений на аппаратном уровне с помощью четырех технологических модулей: планирование GPU, абстракция аппаратного обеспечения, оптимизация производительности и управление энергоэффективностью, максимизирует эффективность использования оборудования. Поддерживает основные аппаратные средства GPU, снижает цены на 90%, увеличивает вычислительную эффективность на 45%.
В настоящее время Bittensor занимает второе место по эмиссии в подсети, составляя 7,28% от эмиссии сети. Оптимизация оборудования является ключевым элементом ИИ-инфраструктуры, обладая технологическими барьерами и сильной тенденцией к росту цен, текущая рыночная капитализация составляет 56M.
核心价值：Технология конфиденциальных вычислений, обеспечивающая безопасность данных и конфиденциальность.
Ядро Targon - это TVM (Targon Virtual Machine), безопасная платформа для конфиденциальных вычислений, поддерживающая обучение, вывод и верификацию AI-моделей. Используются технологии конфиденциальных вычислений, такие как Intel TDX, для обеспечения безопасности и защиты конфиденциальности всего рабочего процесса AI. Система поддерживает сквозное шифрование от уровня оборудования до уровня приложений, позволяя пользователям использовать мощные AI-сервисы без раскрытия данных.
Targon имеет высокие технические барьеры, четкую бизнес-модель и стабильные источники дохода. В настоящее время запущен механизм выкупа доходов, все доходы идут на выкуп токенов, недавний выкуп составил 18 000 долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследование ИИ и распределенное обучение
Основная ценность: совместное обучение крупных моделей ИИ, снижение порога обучения
Специализируется на распределенном обучении крупномасштабных моделей ИИ, стремится стать "лучшей платформой для обучения моделей в мире". Сотрудничает в обучении с использованием ресурсов GPU, предоставленных глобальными участниками, сосредотачиваясь на совместном обучении передовых моделей и инновациях, подчеркивая борьбу с мошенничеством и эффективное сотрудничество.
Успешно завершено обучение модели с параметрами 1.2B, прошедшей более 20 тысяч тренировочных циклов с участием около 200 GPU. В 2024 году будет обновлен механизм commit-reveal для повышения децентрализации и безопасности валидации; в 2025 году будет продолжено продвижение обучения больших моделей, объем параметров достигнет 70B+, и по стандартным тестам AI покажет результаты, сопоставимые с отраслевыми стандартами.
Технические преимущества выделяются, текущая рыночная капитализация составляет 35M, занимает 4,79% от эмиссии.
5. Градиенты (SN56) - Децентрализованное обучение ИИ
Основная ценность: демократизация обучения ИИ, значительное снижение барьеров для входа.
Решение проблемы затрат на обучение ИИ с помощью распределенного обучения. Умная система распределения задач на основе синхронизации градиентов эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершена тренировка модели с 118 триллионами параметров, стоимость составляет всего 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг, скорость тренировки на 40% выше. Интерфейс с одной кнопкой снижает порог использования, уже более 500 проектов используют для дообучения моделей в таких областях, как медицина, финансы, образование.
Текущая рыночная капитализация составляет 30 млн, существует большой рыночный спрос, технологические преимущества ясны, это одна из подсетей, на которую стоит длительно обратить внимание.
Основная ценность: Торговые сигналы и финансовые прогнозы на основе ИИ для множества активов
Децентрализованная платформа количественной торговли и финансового прогнозирования, основанная на AI, предлагает торговые сигналы для нескольких активов. Собственная торговая сеть применяет технологии машинного обучения для прогнозирования финансовых рынков, создавая многоуровневую архитектуру прогнозных моделей. Модель временных рядов объединяет технологии LSTM и Transformer, способная обрабатывать сложные временные серии данных. Модуль анализа рыночных настроений предоставляет индикаторы настроений в качестве вспомогательных сигналов для прогнозирования, анализируя содержание социальных медиа и новостей.
На сайте можно увидеть доходность и бэктестирование стратегий, предоставляемых различными майнерами. SN8 сочетает ИИ и блокчейн, предлагая инновационные способы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Основная ценность: анализ спортивных видео, ориентированный на футбольную индустрию стоимостью 600 миллиардов долларов
Компьютерная визуальная рамка, сосредоточенная на анализе спортивных видеозаписей, снижает стоимость сложного видеоанализа с помощью легковесной технологии проверки. Используется двухступенчатая проверка: обнаружение поля и проверка объектов на основе CLIP, что снижает традиционные затраты на аннотацию в тысячи долларов за одну игру до 1/10 - 1/100. В сотрудничестве с одной из платформ данных, средняя точность прогнозирования AI-агентов составляет 70%, когда-то достигала 100% точности за один день.
Спортивная индустрия имеет огромные масштабы, значительные технологические инновации и широкие рыночные перспективы. Score — это подсеть с четким направлением применения, заслуживающая внимания.
8. OpenKaito (SN5) - открытый текстовый вывод
Основная ценность: разработка моделей текстовых встраиваний, оптимизация информационного поиска
Сосредоточен на разработке моделей текстовой эмбеддинга, 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 текстовых вложений. Стоит обратить внимание на предстоящую интеграцию новых функций, которая может значительно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Универс данных (SN13) - AI инфраструктура данных
Основная ценность: обработка больших данных, поставка данных для обучения ИИ
Обработка 500 миллионов строк данных в день, всего более 55,6 миллиардов строк, поддержка хранения до 100 ГБ. Архитектура DataEntity предоставляет такие ключевые функции, как стандартизация данных, оптимизация индексов и распределенное хранение. Инновационный механизм голосования "гравитация" реализует динамическую настройку веса.
Данные — это нефть ИИ, стоимость инфраструктуры стабильна, а экосистема важна. В качестве поставщика данных для нескольких подсетей, глубокое сотрудничество с проектами, такими как Score, отражает ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - PoW-майнинг
Основная ценность: соединение традиционного майнинга и AI вычислений, интеграция ресурсов вычислительной мощности
Позволяет майнерам биткойнов перенаправлять мощность на сеть Bittensor, получая токены alpha через майнинг для стейкинга или торговли. Эта модель сочетает традиционный PoW-майнинг с вычислениями ИИ, предоставляя майнерам новый источник дохода.
За короткие несколько недель было привлечено более 6EH/s вычислительной мощности (примерно 0,7% от мировой вычислительной мощности), что подтверждает признание рынка данной гибридной модели. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом биткойнов и получением токенов TAOHash, оптимизируя доход в зависимости от рыночной ситуации.
Анализ экосистемы
ключевые преимущества архитектуры технологии
Технические инновации Bittensor создали уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Его алгоритм консенсуса обеспечивает качество сети через децентрализованную верификацию, а механизмы распределения ресурсов на основе рыночных принципов, введенные в результате обновления dTAO, значительно повышают эффективность. Каждая подсеть оснащена механизмом AMM, который реализует ценообразование между токенами TAO и alpha, что позволяет рыночным силам напрямую участвовать в распределении ресурсов ИИ.
Протокол взаимодействия между подсетями поддерживает распределенную обработку сложных ИИ-задач, формируя мощный сетевой эффект. Структура двойного стимула (выброс TAO и повышение стоимости токена alpha) обеспечивает долгосрочную мотивацию для участия, создатели подсетей, майнеры, валидаторы и ставщики получают соответствующее вознаграждение, формируя устойчивую экономическую замкнутую систему.
Конкурентные преимущества и вызовы
В отличие от традиционных централизованных поставщиков AI-услуг, Bittensor предлагает по-настоящему децентрализованную альтернативу, выделяясь высокой стоимостью и эффективностью. Несколько подсетей демонстрируют значительные преимущества по затратам, например, Chutes дешевле некоторых облачных сервисов на 85%, и это преимущество в стоимости обусловлено повышением эффективности децентрализованной архитектуры. Открытая экосистема способствует быстрому инновационному развитию, количество и качество подсетей постоянно растут, а скорость инноваций значительно превышает таковую в традиционных корпоративных R&D.
Однако экосистема также сталкивается с реальными вызовами. Технологический порог все еще достаточно высок, хотя инструменты постоянно улучшаются, участие в mining и validation 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 не останутся в стороне и, как ожидается, выпустят конкурентоспособные продукты. С ростом масштабов сети поддержание баланса между производительностью и децентрализацией также становится важным испытанием.
Взрывной рост индустрии ИИ предоставляет Bittensor огромные рыночные возможности. Аналитики прогнозируют, что к 2025 году глобальные инвестиции в ИИ приблизятся к 200 миллиардам долларов, что обеспечит сильную поддержку для потребностей в инфраструктуре. Ожидается, что глобальный рынок ИИ вырастет с 294 миллиардов долларов в 2025 году до 1,77 триллиона долларов в 2032 году, с годовым среднегодовым темпом роста 29%, что создает широкое пространство для развития децентрализованной инфраструктуры ИИ.
Поддержка разных стран в развитии ИИ создала окно возможностей для децентрализованной ИИ инфраструктуры, в то время как возросшее внимание к конфиденциальности данных и безопасности ИИ увеличило спрос на такие технологии, как конфиденциальные вычисления, что и является основным преимуществом подсетей, таких как Targon. Интерес институциональных инвесторов к ИИ инфраструктуре продолжает расти, участие нескольких известных учреждений предоставляет экосистеме финансовую и ресурсную поддержку.
Инвестиционная стратегическая рамка
Инвестиции в подсеть Bittensor требуют создания системной оценки. На техническом уровне необходимо рассмотреть степень инноваций и глубину защитного барьера, технические способности команды и их исполнительские навыки, а также синергетические эффекты с другими проектами экосистемы. На рыночном уровне нужно проанализировать размер целевого рынка и его потенциальный рост, 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 историческую эффективность, 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 (такие как Chutes, Celium), прикладные (такие как Score, BitMind) и протокольные (такие как Targon, Templar). Также необходимо корректировать инвестиционную стратегию в зависимости от стадии развития подсетей: на ранних стадиях проекты имеют высокий риск, но потенциальная прибыль велика, в то время как зрелые проекты относительно стабильны, но имеют ограниченное пространство для роста. Учитывая, что ликвидность альфа-токенов может быть ниже, чем у TAO, необходимо разумно распределять пропорции капитальных вложений, поддерживая необходимую ликвидность.
Событие первого уменьшения в ноябре 2025 года станет важным рыночным катализатором. Снижение эмиссии повысит редкость существующих подсетей, одновременно возможно устраняя неэффективные проекты, что изменит экономический ландшафт всей сети. Инвесторы могут заранее подготовиться, инвестируя в качественные подсети и воспользовавшись окном для размещения перед уменьшением.
 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
Поделиться
комментарий
0/400
SellLowExpert
· 11ч назад
Подсеть также имеет рыночная капитализация большой памп? Дайте мне сделать одну сделку.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ImpermanentPhilosopher
· 11ч назад
32 рост до 118 жесткий GPT стал мужчиной
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoDouble-O-Seven
· 11ч назад
ai可是稳了啊！приятель们
Посмотреть ОригиналОтветить0
LuckyBearDrawer
· 11ч назад
Новая самая низкая цена скоро появится!
Посмотреть ОригиналОтветить0
DegenWhisperer
· 11ч назад
dTAO действительно разобрался, бык вау
Посмотреть ОригиналОтветить0
SatoshiSherpa
· 11ч назад
Экосистема подсеть ликвидирован А давно уже предсказывал
Анализ экосистемы Bittensor: 118 подсетей для создания децентрализованной AI-инфраструктуры
Анализ экосистемы Bittensor подсети: захват будущего инфраструктуры ИИ
Обзор рынка: обновление dTAO порождает экологическое процветание
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила знаковое обновление Dynamic TAO (dTAO), которое изменило модель управления сетью с централизованной на децентрализованное рыночное распределение ресурсов. После обновления каждая подсеть получила независимый альфа-токен, что позволило реализовать истинный механизм рыночного определения стоимости.
Данные показывают, что обновление dTAO высвободило огромную инновационную энергию. Всего за несколько месяцев количество подсетей Bittensor увеличилось с 32 до 118, что составляет рост на 269%. Эти подсети охватывают все сегменты AI-индустрии, от базового текстового вывода, генерации изображений до передовых технологий, таких как сворачивание белков и количественная торговля, формируя в настоящее время самую полную децентрализованную экосистему AI.
Рыночные результаты также впечатляют. Общая капитализация топовых подсетей увеличилась с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов после обновления, а годовой доход от стейкинга стабильно составляет 16-19%. Каждая подсеть распределяет сетевые стимулы по рыночной ставке стейкинга TAO, при этом 10 крупнейших подсетей занимают 51,76% сетевых выбросов, что отражает механизм отбора в условиях конкуренции.
Анализ основной сети (Топ-10 по эмиссии)
1. Чуты (SN64) - безсерверные вычисления ИИ
Основная ценность: инновационный опыт развертывания моделей ИИ, значительно снижающий стоимость вычислительной мощности.
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI-моделей до 200 миллисекунд и увеличивая эффективность в 10 раз. Более 8000 GPU-узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день. Модель бизнеса зрелая, используется стратегия бесплатной подписки, предоставляющая вычислительную мощность для платформ, таких как OpenRouter. Значительное преимущество в затратах, на 85% ниже, чем AWS Lambda. В настоящее время общий объем использования токенов превышает 9042 миллиарда, обслуживая более 3000 корпоративных клиентов.
dTAO достиг 100 миллионов долларов США через 9 недель после запуска, текущая рыночная капитализация составляет 79 миллионов долларов, технологический барьер глубокий, коммерческие успехи идут успешно, высокое признание на рынке, является ведущим проектом подсети.
2. Celium (SN51) - оптимизация аппаратных вычислений
Основная ценность: оптимизация аппаратного обеспечения нижнего уровня, повышение эффективности вычислений ИИ
Сосредоточение на оптимизации вычислений на аппаратном уровне с помощью четырех технологических модулей: планирование GPU, абстракция аппаратного обеспечения, оптимизация производительности и управление энергоэффективностью, максимизирует эффективность использования оборудования. Поддерживает основные аппаратные средства GPU, снижает цены на 90%, увеличивает вычислительную эффективность на 45%.
В настоящее время Bittensor занимает второе место по эмиссии в подсети, составляя 7,28% от эмиссии сети. Оптимизация оборудования является ключевым элементом ИИ-инфраструктуры, обладая технологическими барьерами и сильной тенденцией к росту цен, текущая рыночная капитализация составляет 56M.
3. Targon (SN4) - децентрализованная платформа ИИ вывода
核心价值：Технология конфиденциальных вычислений, обеспечивающая безопасность данных и конфиденциальность.
Ядро Targon - это TVM (Targon Virtual Machine), безопасная платформа для конфиденциальных вычислений, поддерживающая обучение, вывод и верификацию AI-моделей. Используются технологии конфиденциальных вычислений, такие как Intel TDX, для обеспечения безопасности и защиты конфиденциальности всего рабочего процесса AI. Система поддерживает сквозное шифрование от уровня оборудования до уровня приложений, позволяя пользователям использовать мощные AI-сервисы без раскрытия данных.
Targon имеет высокие технические барьеры, четкую бизнес-модель и стабильные источники дохода. В настоящее время запущен механизм выкупа доходов, все доходы идут на выкуп токенов, недавний выкуп составил 18 000 долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследование ИИ и распределенное обучение
Основная ценность: совместное обучение крупных моделей ИИ, снижение порога обучения
Специализируется на распределенном обучении крупномасштабных моделей ИИ, стремится стать "лучшей платформой для обучения моделей в мире". Сотрудничает в обучении с использованием ресурсов GPU, предоставленных глобальными участниками, сосредотачиваясь на совместном обучении передовых моделей и инновациях, подчеркивая борьбу с мошенничеством и эффективное сотрудничество.
Успешно завершено обучение модели с параметрами 1.2B, прошедшей более 20 тысяч тренировочных циклов с участием около 200 GPU. В 2024 году будет обновлен механизм commit-reveal для повышения децентрализации и безопасности валидации; в 2025 году будет продолжено продвижение обучения больших моделей, объем параметров достигнет 70B+, и по стандартным тестам AI покажет результаты, сопоставимые с отраслевыми стандартами.
Технические преимущества выделяются, текущая рыночная капитализация составляет 35M, занимает 4,79% от эмиссии.
5. Градиенты (SN56) - Децентрализованное обучение ИИ
Основная ценность: демократизация обучения ИИ, значительное снижение барьеров для входа.
Решение проблемы затрат на обучение ИИ с помощью распределенного обучения. Умная система распределения задач на основе синхронизации градиентов эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершена тренировка модели с 118 триллионами параметров, стоимость составляет всего 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг, скорость тренировки на 40% выше. Интерфейс с одной кнопкой снижает порог использования, уже более 500 проектов используют для дообучения моделей в таких областях, как медицина, финансы, образование.
Текущая рыночная капитализация составляет 30 млн, существует большой рыночный спрос, технологические преимущества ясны, это одна из подсетей, на которую стоит длительно обратить внимание.
6. Собственная торговля (SN8) - Финансовая количественная торговля
Основная ценность: Торговые сигналы и финансовые прогнозы на основе ИИ для множества активов
Децентрализованная платформа количественной торговли и финансового прогнозирования, основанная на AI, предлагает торговые сигналы для нескольких активов. Собственная торговая сеть применяет технологии машинного обучения для прогнозирования финансовых рынков, создавая многоуровневую архитектуру прогнозных моделей. Модель временных рядов объединяет технологии LSTM и Transformer, способная обрабатывать сложные временные серии данных. Модуль анализа рыночных настроений предоставляет индикаторы настроений в качестве вспомогательных сигналов для прогнозирования, анализируя содержание социальных медиа и новостей.
На сайте можно увидеть доходность и бэктестирование стратегий, предоставляемых различными майнерами. SN8 сочетает ИИ и блокчейн, предлагая инновационные способы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Основная ценность: анализ спортивных видео, ориентированный на футбольную индустрию стоимостью 600 миллиардов долларов
Компьютерная визуальная рамка, сосредоточенная на анализе спортивных видеозаписей, снижает стоимость сложного видеоанализа с помощью легковесной технологии проверки. Используется двухступенчатая проверка: обнаружение поля и проверка объектов на основе CLIP, что снижает традиционные затраты на аннотацию в тысячи долларов за одну игру до 1/10 - 1/100. В сотрудничестве с одной из платформ данных, средняя точность прогнозирования AI-агентов составляет 70%, когда-то достигала 100% точности за один день.
Спортивная индустрия имеет огромные масштабы, значительные технологические инновации и широкие рыночные перспективы. Score — это подсеть с четким направлением применения, заслуживающая внимания.
8. OpenKaito (SN5) - открытый текстовый вывод
Основная ценность: разработка моделей текстовых встраиваний, оптимизация информационного поиска
Сосредоточен на разработке моделей текстовой эмбеддинга, 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 текстовых вложений. Стоит обратить внимание на предстоящую интеграцию новых функций, которая может значительно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Универс данных (SN13) - AI инфраструктура данных
Основная ценность: обработка больших данных, поставка данных для обучения ИИ
Обработка 500 миллионов строк данных в день, всего более 55,6 миллиардов строк, поддержка хранения до 100 ГБ. Архитектура DataEntity предоставляет такие ключевые функции, как стандартизация данных, оптимизация индексов и распределенное хранение. Инновационный механизм голосования "гравитация" реализует динамическую настройку веса.
Данные — это нефть ИИ, стоимость инфраструктуры стабильна, а экосистема важна. В качестве поставщика данных для нескольких подсетей, глубокое сотрудничество с проектами, такими как Score, отражает ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - PoW-майнинг
Основная ценность: соединение традиционного майнинга и AI вычислений, интеграция ресурсов вычислительной мощности
Позволяет майнерам биткойнов перенаправлять мощность на сеть Bittensor, получая токены alpha через майнинг для стейкинга или торговли. Эта модель сочетает традиционный PoW-майнинг с вычислениями ИИ, предоставляя майнерам новый источник дохода.
За короткие несколько недель было привлечено более 6EH/s вычислительной мощности (примерно 0,7% от мировой вычислительной мощности), что подтверждает признание рынка данной гибридной модели. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом биткойнов и получением токенов TAOHash, оптимизируя доход в зависимости от рыночной ситуации.
Анализ экосистемы
ключевые преимущества архитектуры технологии
Технические инновации Bittensor создали уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Его алгоритм консенсуса обеспечивает качество сети через децентрализованную верификацию, а механизмы распределения ресурсов на основе рыночных принципов, введенные в результате обновления dTAO, значительно повышают эффективность. Каждая подсеть оснащена механизмом AMM, который реализует ценообразование между токенами TAO и alpha, что позволяет рыночным силам напрямую участвовать в распределении ресурсов ИИ.
Протокол взаимодействия между подсетями поддерживает распределенную обработку сложных ИИ-задач, формируя мощный сетевой эффект. Структура двойного стимула (выброс TAO и повышение стоимости токена alpha) обеспечивает долгосрочную мотивацию для участия, создатели подсетей, майнеры, валидаторы и ставщики получают соответствующее вознаграждение, формируя устойчивую экономическую замкнутую систему.
Конкурентные преимущества и вызовы
В отличие от традиционных централизованных поставщиков AI-услуг, Bittensor предлагает по-настоящему децентрализованную альтернативу, выделяясь высокой стоимостью и эффективностью. Несколько подсетей демонстрируют значительные преимущества по затратам, например, Chutes дешевле некоторых облачных сервисов на 85%, и это преимущество в стоимости обусловлено повышением эффективности децентрализованной архитектуры. Открытая экосистема способствует быстрому инновационному развитию, количество и качество подсетей постоянно растут, а скорость инноваций значительно превышает таковую в традиционных корпоративных R&D.
Однако экосистема также сталкивается с реальными вызовами. Технологический порог все еще достаточно высок, хотя инструменты постоянно улучшаются, участие в mining и validation 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 не останутся в стороне и, как ожидается, выпустят конкурентоспособные продукты. С ростом масштабов сети поддержание баланса между производительностью и децентрализацией также становится важным испытанием.
Взрывной рост индустрии ИИ предоставляет Bittensor огромные рыночные возможности. Аналитики прогнозируют, что к 2025 году глобальные инвестиции в ИИ приблизятся к 200 миллиардам долларов, что обеспечит сильную поддержку для потребностей в инфраструктуре. Ожидается, что глобальный рынок ИИ вырастет с 294 миллиардов долларов в 2025 году до 1,77 триллиона долларов в 2032 году, с годовым среднегодовым темпом роста 29%, что создает широкое пространство для развития децентрализованной инфраструктуры ИИ.
Поддержка разных стран в развитии ИИ создала окно возможностей для децентрализованной ИИ инфраструктуры, в то время как возросшее внимание к конфиденциальности данных и безопасности ИИ увеличило спрос на такие технологии, как конфиденциальные вычисления, что и является основным преимуществом подсетей, таких как Targon. Интерес институциональных инвесторов к ИИ инфраструктуре продолжает расти, участие нескольких известных учреждений предоставляет экосистеме финансовую и ресурсную поддержку.
Инвестиционная стратегическая рамка
Инвестиции в подсеть Bittensor требуют создания системной оценки. На техническом уровне необходимо рассмотреть степень инноваций и глубину защитного барьера, технические способности команды и их исполнительские навыки, а также синергетические эффекты с другими проектами экосистемы. На рыночном уровне нужно проанализировать размер целевого рынка и его потенциальный рост, 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 историческую эффективность, 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 (такие как Chutes, Celium), прикладные (такие как Score, BitMind) и протокольные (такие как Targon, Templar). Также необходимо корректировать инвестиционную стратегию в зависимости от стадии развития подсетей: на ранних стадиях проекты имеют высокий риск, но потенциальная прибыль велика, в то время как зрелые проекты относительно стабильны, но имеют ограниченное пространство для роста. Учитывая, что ликвидность альфа-токенов может быть ниже, чем у TAO, необходимо разумно распределять пропорции капитальных вложений, поддерживая необходимую ликвидность.
Событие первого уменьшения в ноябре 2025 года станет важным рыночным катализатором. Снижение эмиссии повысит редкость существующих подсетей, одновременно возможно устраняя неэффективные проекты, что изменит экономический ландшафт всей сети. Инвесторы могут заранее подготовиться, инвестируя в качественные подсети и воспользовавшись окном для размещения перед уменьшением.
![Bittensor подсеть инвестиционное руководство: поймайте следующий ветерок ИИ](