Écosystème de sous-réseau Bittensor : Un nouveau paradigme d'infrastructure AI
Le 13 février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), transférant la gouvernance du réseau vers une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Chaque subnet possède des tokens alpha indépendants, et les détenteurs de TAO peuvent choisir librement leurs investissements, réalisant ainsi un mécanisme de découverte de valeur basé sur le marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une immense vitalité d'innovation. En quelques mois seulement, Bittensor est passé de 32 subnets à 118 subnets actifs, soit une augmentation de 269 %. Ces subnets couvrent tous les segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel, à la génération d'images, en passant par le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi un écosystème d'IA décentralisé complet.
La performance du marché est également remarquable. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel de staking stable entre 16 et 19 %. Les subnets reçoivent des incitations réseau en fonction du taux de staking TAO, les 10 principaux subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, illustrant le mécanisme de marché de sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (10 premiers émetteurs)
1. Chutes (SN64) - Calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : révolutionner l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement les coûts de calcul.
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané" qui réduit le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, améliorant l'efficacité de 10 fois. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde prennent en charge les modèles principaux, traitant plus de 5 millions de demandes par jour, avec un délai de réponse inférieur à 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, utilisant une stratégie freemium. Intégration via la plateforme OpenRouter, fournissant un support de puissance de calcul pour des modèles populaires. Les coûts sont inférieurs de 85 % à ceux de certains services cloud. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042.37B, avec plus de 3000 clients d'entreprise.
Après 9 semaines de lancement, dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars, la capitalisation actuelle étant de 79 millions, avec une solide barrière technologique et des progrès commercialement satisfaisants, et une forte reconnaissance sur le marché. Actuellement, il est le leader du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité des calculs AI
Concentrez-vous sur l'optimisation de calcul au niveau matériel. Grâce à quatre modules technologiques : planification GPU, abstraction matérielle, optimisation des performances et gestion de l'efficacité énergétique, maximisez l'efficacité d'utilisation du matériel. Prend en charge toute la gamme de matériel, réduction des prix de 90 %, augmentation de l'efficacité de calcul de 45 %.
Actuellement, c'est le deuxième plus grand subnet en termes d'émissions sur Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément central de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques, une forte tendance à la hausse des prix, et une capitalisation boursière actuelle de 56M.
3. Targon (SN4) - Plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est le TVM (Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Utilisant des technologies de calcul confidentiel, elle garantit la sécurité des flux de travail de l'IA et la protection de la vie privée. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout, permettant aux utilisateurs d'utiliser les services d'IA sans divulguer de données.
Le seuil technique est élevé, le modèle commercial est clair et il y a un revenu stable. Un mécanisme de rachat de revenus a été mis en place, tous les revenus sont utilisés pour le rachat de jetons, le dernier rachat étant de 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche AI et entraînement distribué
Valeur fondamentale : entraînement collaboratif de modèles d'IA à grande échelle, réduction des barrières à l'entraînement.
Le pionnier des subnets spécialisé dans l'entraînement distribué de modèles AI à grande échelle, avec pour objectif de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". En collaborant avec des participants du monde entier qui contribuent des ressources GPU pour un entraînement coopératif, l'accent est mis sur l'entraînement collaboratif des modèles à la pointe et l'innovation.
L'entraînement d'un modèle avec 1,2 milliard de paramètres est terminé, ayant traversé plus de 20 000 cycles d'entraînement, avec environ 200 GPU participant. En 2024, mise à niveau du mécanisme de commit-reveal pour améliorer la décentralisation et la sécurité de la validation ; en 2025, promotion de l'entraînement de grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant plus de 70 milliards, offrant des performances comparables aux normes du secteur.
Avantages technologiques remarquables, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement AI, réduction significative des barrières de coût.
Résoudre les problèmes de coût de l'entraînement de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Le système de planification intelligente, basé sur la synchronisation des gradients, répartit efficacement les tâches sur des milliers de GPU. Entraînement de modèles de 118 billions de paramètres déjà réalisé, coûtant 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, et 40 % plus rapide. L'interface à un clic abaisse le seuil d'utilisation, avec plus de 500 projets pour le réglage des modèles, couvrant des domaines tels que la santé, la finance et l'éducation.
La capitalisation boursière actuelle est de 30 millions, la demande du marché est forte, les avantages technologiques sont clairs, il vaut la peine d'y prêter attention à long terme.
Valeur fondamentale : signaux de trading multi-actifs et prévisions financières alimentés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévisions financières, signaux de trading multi-actifs pilotés par l'IA. Construction d'une architecture de modèles prévisionnels multi-niveaux, fusion de modèles prévisionnels temporels utilisant les techniques LSTM et Transformer, traitement de données temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché analyse le contenu des médias sociaux et des actualités, fournissant des indicateurs de sentiment pour aider à la prévision.
Le site présente les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents mineurs. En combinant l'IA et la blockchain, il offre des méthodes de trading innovantes sur le marché financier, avec une capitalisation actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportive
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant le coût d'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, réduisant le coût d'annotation de matchs uniques de 90 % à 99 %. En collaboration avec Data Universe, le taux de précision moyen des prédictions des agents IA est de 70 %, atteignant 100 % de précision sur une journée.
L'industrie du sport est de grande envergure, l'innovation technologique est significative, et les perspectives du marché sont vastes. Score est un subnet avec une direction d'application claire, ce qui mérite d'être noté.
8. OpenKaito (SN5) - inférence textuelle open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'informations
Développement de modèles d'embedding de texte, soutenu par Kaito, un acteur important dans le domaine d'InfoFi. Projet open-source dirigé par la communauté, dédié à la construction de capacités de compréhension et de raisonnement textuels de haute qualité, en particulier dans le domaine de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Toujours en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la construction d'un écosystème autour des modèles d'incorporation de texte. L'intégration imminente de Yaps pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, fourniture de données d'entraînement AI
Traitement de 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, avec un stockage de 100 Go. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote "gravité" innovant permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable, et les niches écologiques sont importantes. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, nous collaborons en profondeur avec des projets comme Score, ce qui reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - Minage par PoW
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul IA, intégration des ressources de puissance de calcul.
Permettre aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, afin d'obtenir des jetons alpha par le biais du minage pour les staker ou les trader. Combiner le minage traditionnel PoW avec le calcul AI, offrant aux mineurs une nouvelle source de revenus.
Attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul à court terme (environ 0,7 % du total mondial) prouve la reconnaissance du marché pour le modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs revenus.
Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor construit un écosystème AI décentralisé unique. L'algorithme de consensus Yuma garantit la qualité du réseau par une validation décentralisée, et la mise à niveau dTAO introduit un mécanisme de répartition des ressources basé sur le marché pour améliorer l'efficacité. Le mécanisme AMM du subnet permet la découverte des prix entre le TAO et le jeton alpha, permettant aux forces du marché de participer directement à la répartition des ressources AI.
Le protocole de collaboration entre les subnets prend en charge le traitement distribué des tâches AI complexes, créant un puissant effet de réseau. La structure d'incitation double garantit une motivation à long terme pour la participation, formant un cycle économique durable.
Comparé aux fournisseurs de services IA traditionnels et centralisés, Bittensor propose une véritable alternative décentralisée avec une efficacité de coût remarquable. Plusieurs subnets montrent des avantages de coût significatifs, comme un certain subnet qui est 85 % moins cher qu'un certain service cloud. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, avec une vitesse d'innovation bien supérieure à celle de la recherche et développement interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème est également confronté à des défis. Les barrières technologiques restent élevées, et la participation au mining et à la validation nécessite des connaissances techniques considérables. L'incertitude de l'environnement réglementaire constitue un facteur de risque. Les fournisseurs de services cloud traditionnels devraient lancer des produits concurrents. À mesure que la taille du réseau augmente, maintenir l'équilibre entre performance et décentralisation devient un important défi.
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 trillion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, créant ainsi un vaste espace de développement pour l'infrastructure décentralisée de l'IA.
Les politiques de soutien à l'IA dans différents pays créent des fenêtres d'opportunité, et l'attention accrue portée à la confidentialité des données et à la sécurité de l'IA augmente la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures d'IA continue de croître, fournissant des financements et un soutien en ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
L'investissement dans le subnet Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systémique. Sur le plan technique, il faut examiner le niveau d'innovation, la profondeur des barrières à l'entrée, la force de l'équipe et les effets de synergie écologique. Sur le plan du marché, il faut analyser la taille du marché cible, la structure concurrentielle, l'adoption par les utilisateurs et les risques réglementaires. Sur le plan financier, il faut se concentrer sur le niveau de valorisation, la part d'émission de TAO, la conception de l'économie des tokens et la liquidité.
En matière de gestion des risques, la diversification des investissements est une stratégie fondamentale. Il est conseillé de répartir les investissements entre différents types de subnets, y compris ceux axés sur l'infrastructure, les applications et les protocoles. Ajustez la stratégie en fonction de l'étape de développement des subnets ; les projets en phase de démarrage présentent des risques élevés mais un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais ont un potentiel de croissance limité. Prenez en compte la liquidité des jetons alpha et planifiez de manière raisonnable le ratio de répartition des fonds, tout en maintenant un tampon de liquidité nécessaire.
L'événement de réduction de moitié prévu en novembre 2025 sera un catalyseur important pour le marché. La réduction des émissions augmentera la rareté des sous-réseaux existants, ce qui pourrait éliminer les projets peu performants et redessiner le paysage économique du réseau. Les investisseurs peuvent positionner à l'avance des sous-réseaux de qualité pour saisir la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
Le nombre de sous-réseaux devrait dépasser 500, couvrant divers segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications de niveau entreprise stimule le développement de sous-réseaux liés au calcul confidentiel et à la confidentialité des données, avec une collaboration inter-sous-réseaux plus fréquente, formant une chaîne d'approvisionnement de services IA complexe. Le cadre réglementaire devenant progressivement clair donne un avantage évident aux sous-réseaux conformes.
Bittensor à long terme devrait devenir une composante importante de l'infrastructure mondiale de l'IA. Les entreprises d'IA traditionnelles pourraient adopter un modèle hybride, transférant une partie de leurs activités vers des réseaux décentralisés. De nouveaux modèles commerciaux et scénarios d'application continuent d'émerger, avec une interopérabilité renforcée avec d'autres réseaux blockchain, formant finalement un écosystème décentralisé plus vaste. Le chemin de développement est similaire à l'évolution de l'infrastructure d'Internet dans ses débuts, et les investisseurs qui saisissent les points clés réaliseront des rendements substantiels.
Conclusion
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme pour le développement des infrastructures AI. Grâce à une allocation des ressources sur le marché et à des mécanismes de gouvernance décentralisée, il offre un nouveau terreau pour l'innovation AI, mettant en avant une vitalité innovante et un potentiel de croissance impressionnants. Dans le contexte de développement rapide de l'industrie AI, Bittensor et son écosystème de subnets méritent une attention continue et une étude approfondie.
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GateUser-26d7f434
· Il y a 6h
tao va être liquidé
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HashBandit
· Il y a 6h
bruh ces chiffres de tps me donnent le ptsd d'eth 2016... mais pas mentir, l'évolutivité a l'air meilleure que le hashrate de mon ancien rig de minage
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FloorPriceNightmare
· Il y a 6h
tao bull批啊
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CommunityWorker
· Il y a 6h
Quand est-ce que c'est mon tour de faire de la brique ?
Explosion de l'écosystème subnet Bittensor : la mise à niveau dTAO libère l'innovation des infrastructures AI
Écosystème de sous-réseau Bittensor : Un nouveau paradigme d'infrastructure AI
Le 13 février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), transférant la gouvernance du réseau vers une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Chaque subnet possède des tokens alpha indépendants, et les détenteurs de TAO peuvent choisir librement leurs investissements, réalisant ainsi un mécanisme de découverte de valeur basé sur le marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une immense vitalité d'innovation. En quelques mois seulement, Bittensor est passé de 32 subnets à 118 subnets actifs, soit une augmentation de 269 %. Ces subnets couvrent tous les segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel, à la génération d'images, en passant par le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi un écosystème d'IA décentralisé complet.
La performance du marché est également remarquable. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel de staking stable entre 16 et 19 %. Les subnets reçoivent des incitations réseau en fonction du taux de staking TAO, les 10 principaux subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, illustrant le mécanisme de marché de sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (10 premiers émetteurs)
1. Chutes (SN64) - Calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : révolutionner l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement les coûts de calcul.
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané" qui réduit le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, améliorant l'efficacité de 10 fois. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde prennent en charge les modèles principaux, traitant plus de 5 millions de demandes par jour, avec un délai de réponse inférieur à 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, utilisant une stratégie freemium. Intégration via la plateforme OpenRouter, fournissant un support de puissance de calcul pour des modèles populaires. Les coûts sont inférieurs de 85 % à ceux de certains services cloud. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042.37B, avec plus de 3000 clients d'entreprise.
Après 9 semaines de lancement, dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars, la capitalisation actuelle étant de 79 millions, avec une solide barrière technologique et des progrès commercialement satisfaisants, et une forte reconnaissance sur le marché. Actuellement, il est le leader du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité des calculs AI
Concentrez-vous sur l'optimisation de calcul au niveau matériel. Grâce à quatre modules technologiques : planification GPU, abstraction matérielle, optimisation des performances et gestion de l'efficacité énergétique, maximisez l'efficacité d'utilisation du matériel. Prend en charge toute la gamme de matériel, réduction des prix de 90 %, augmentation de l'efficacité de calcul de 45 %.
Actuellement, c'est le deuxième plus grand subnet en termes d'émissions sur Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément central de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques, une forte tendance à la hausse des prix, et une capitalisation boursière actuelle de 56M.
3. Targon (SN4) - Plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est le TVM (Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Utilisant des technologies de calcul confidentiel, elle garantit la sécurité des flux de travail de l'IA et la protection de la vie privée. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout, permettant aux utilisateurs d'utiliser les services d'IA sans divulguer de données.
Le seuil technique est élevé, le modèle commercial est clair et il y a un revenu stable. Un mécanisme de rachat de revenus a été mis en place, tous les revenus sont utilisés pour le rachat de jetons, le dernier rachat étant de 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche AI et entraînement distribué
Valeur fondamentale : entraînement collaboratif de modèles d'IA à grande échelle, réduction des barrières à l'entraînement.
Le pionnier des subnets spécialisé dans l'entraînement distribué de modèles AI à grande échelle, avec pour objectif de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". En collaborant avec des participants du monde entier qui contribuent des ressources GPU pour un entraînement coopératif, l'accent est mis sur l'entraînement collaboratif des modèles à la pointe et l'innovation.
L'entraînement d'un modèle avec 1,2 milliard de paramètres est terminé, ayant traversé plus de 20 000 cycles d'entraînement, avec environ 200 GPU participant. En 2024, mise à niveau du mécanisme de commit-reveal pour améliorer la décentralisation et la sécurité de la validation ; en 2025, promotion de l'entraînement de grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant plus de 70 milliards, offrant des performances comparables aux normes du secteur.
Avantages technologiques remarquables, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement AI, réduction significative des barrières de coût.
Résoudre les problèmes de coût de l'entraînement de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Le système de planification intelligente, basé sur la synchronisation des gradients, répartit efficacement les tâches sur des milliers de GPU. Entraînement de modèles de 118 billions de paramètres déjà réalisé, coûtant 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, et 40 % plus rapide. L'interface à un clic abaisse le seuil d'utilisation, avec plus de 500 projets pour le réglage des modèles, couvrant des domaines tels que la santé, la finance et l'éducation.
La capitalisation boursière actuelle est de 30 millions, la demande du marché est forte, les avantages technologiques sont clairs, il vaut la peine d'y prêter attention à long terme.
6. Trading Propriétaire (SN8) - Trading Quantitatif Financier
Valeur fondamentale : signaux de trading multi-actifs et prévisions financières alimentés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévisions financières, signaux de trading multi-actifs pilotés par l'IA. Construction d'une architecture de modèles prévisionnels multi-niveaux, fusion de modèles prévisionnels temporels utilisant les techniques LSTM et Transformer, traitement de données temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché analyse le contenu des médias sociaux et des actualités, fournissant des indicateurs de sentiment pour aider à la prévision.
Le site présente les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents mineurs. En combinant l'IA et la blockchain, il offre des méthodes de trading innovantes sur le marché financier, avec une capitalisation actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportive
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant le coût d'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, réduisant le coût d'annotation de matchs uniques de 90 % à 99 %. En collaboration avec Data Universe, le taux de précision moyen des prédictions des agents IA est de 70 %, atteignant 100 % de précision sur une journée.
L'industrie du sport est de grande envergure, l'innovation technologique est significative, et les perspectives du marché sont vastes. Score est un subnet avec une direction d'application claire, ce qui mérite d'être noté.
8. OpenKaito (SN5) - inférence textuelle open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'informations
Développement de modèles d'embedding de texte, soutenu par Kaito, un acteur important dans le domaine d'InfoFi. Projet open-source dirigé par la communauté, dédié à la construction de capacités de compréhension et de raisonnement textuels de haute qualité, en particulier dans le domaine de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Toujours en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la construction d'un écosystème autour des modèles d'incorporation de texte. L'intégration imminente de Yaps pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, fourniture de données d'entraînement AI
Traitement de 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, avec un stockage de 100 Go. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote "gravité" innovant permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable, et les niches écologiques sont importantes. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, nous collaborons en profondeur avec des projets comme Score, ce qui reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - Minage par PoW
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul IA, intégration des ressources de puissance de calcul.
Permettre aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, afin d'obtenir des jetons alpha par le biais du minage pour les staker ou les trader. Combiner le minage traditionnel PoW avec le calcul AI, offrant aux mineurs une nouvelle source de revenus.
Attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul à court terme (environ 0,7 % du total mondial) prouve la reconnaissance du marché pour le modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs revenus.
Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor construit un écosystème AI décentralisé unique. L'algorithme de consensus Yuma garantit la qualité du réseau par une validation décentralisée, et la mise à niveau dTAO introduit un mécanisme de répartition des ressources basé sur le marché pour améliorer l'efficacité. Le mécanisme AMM du subnet permet la découverte des prix entre le TAO et le jeton alpha, permettant aux forces du marché de participer directement à la répartition des ressources AI.
Le protocole de collaboration entre les subnets prend en charge le traitement distribué des tâches AI complexes, créant un puissant effet de réseau. La structure d'incitation double garantit une motivation à long terme pour la participation, formant un cycle économique durable.
Comparé aux fournisseurs de services IA traditionnels et centralisés, Bittensor propose une véritable alternative décentralisée avec une efficacité de coût remarquable. Plusieurs subnets montrent des avantages de coût significatifs, comme un certain subnet qui est 85 % moins cher qu'un certain service cloud. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, avec une vitesse d'innovation bien supérieure à celle de la recherche et développement interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème est également confronté à des défis. Les barrières technologiques restent élevées, et la participation au mining et à la validation nécessite des connaissances techniques considérables. L'incertitude de l'environnement réglementaire constitue un facteur de risque. Les fournisseurs de services cloud traditionnels devraient lancer des produits concurrents. À mesure que la taille du réseau augmente, maintenir l'équilibre entre performance et décentralisation devient un important défi.
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 trillion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, créant ainsi un vaste espace de développement pour l'infrastructure décentralisée de l'IA.
Les politiques de soutien à l'IA dans différents pays créent des fenêtres d'opportunité, et l'attention accrue portée à la confidentialité des données et à la sécurité de l'IA augmente la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures d'IA continue de croître, fournissant des financements et un soutien en ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
L'investissement dans le subnet Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systémique. Sur le plan technique, il faut examiner le niveau d'innovation, la profondeur des barrières à l'entrée, la force de l'équipe et les effets de synergie écologique. Sur le plan du marché, il faut analyser la taille du marché cible, la structure concurrentielle, l'adoption par les utilisateurs et les risques réglementaires. Sur le plan financier, il faut se concentrer sur le niveau de valorisation, la part d'émission de TAO, la conception de l'économie des tokens et la liquidité.
En matière de gestion des risques, la diversification des investissements est une stratégie fondamentale. Il est conseillé de répartir les investissements entre différents types de subnets, y compris ceux axés sur l'infrastructure, les applications et les protocoles. Ajustez la stratégie en fonction de l'étape de développement des subnets ; les projets en phase de démarrage présentent des risques élevés mais un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais ont un potentiel de croissance limité. Prenez en compte la liquidité des jetons alpha et planifiez de manière raisonnable le ratio de répartition des fonds, tout en maintenant un tampon de liquidité nécessaire.
L'événement de réduction de moitié prévu en novembre 2025 sera un catalyseur important pour le marché. La réduction des émissions augmentera la rareté des sous-réseaux existants, ce qui pourrait éliminer les projets peu performants et redessiner le paysage économique du réseau. Les investisseurs peuvent positionner à l'avance des sous-réseaux de qualité pour saisir la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
Le nombre de sous-réseaux devrait dépasser 500, couvrant divers segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications de niveau entreprise stimule le développement de sous-réseaux liés au calcul confidentiel et à la confidentialité des données, avec une collaboration inter-sous-réseaux plus fréquente, formant une chaîne d'approvisionnement de services IA complexe. Le cadre réglementaire devenant progressivement clair donne un avantage évident aux sous-réseaux conformes.
Bittensor à long terme devrait devenir une composante importante de l'infrastructure mondiale de l'IA. Les entreprises d'IA traditionnelles pourraient adopter un modèle hybride, transférant une partie de leurs activités vers des réseaux décentralisés. De nouveaux modèles commerciaux et scénarios d'application continuent d'émerger, avec une interopérabilité renforcée avec d'autres réseaux blockchain, formant finalement un écosystème décentralisé plus vaste. Le chemin de développement est similaire à l'évolution de l'infrastructure d'Internet dans ses débuts, et les investisseurs qui saisissent les points clés réaliseront des rendements substantiels.
Conclusion
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme pour le développement des infrastructures AI. Grâce à une allocation des ressources sur le marché et à des mécanismes de gouvernance décentralisée, il offre un nouveau terreau pour l'innovation AI, mettant en avant une vitalité innovante et un potentiel de croissance impressionnants. Dans le contexte de développement rapide de l'industrie AI, Bittensor et son écosystème de subnets méritent une attention continue et une étude approfondie.