Analisis Ekosistem Subnet Bittensor: Memahami Masa Depan Infrastruktur AI

01、Tinjauan Pasar: Upgrade dTAO Memicu Ledakan Ekosistem

Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor meluncurkan peningkatan Dynamic TAO (dTAO), yang mengubah model pemerintahan jaringan menjadi alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Setiap subnet memiliki token alpha yang independen, pemegang TAO dapat memilih objek investasi secara bebas, mewujudkan mekanisme penemuan nilai pasar yang sebenarnya.

Data menunjukkan bahwa upgrade dTAO telah melepaskan potensi inovasi yang besar. Dalam waktu singkat, Bittensor tumbuh dari 32 subnet menjadi 118 subnet aktif, dengan peningkatan sebesar 269%. Subnet ini mencakup berbagai segmen industri AI, dari penalaran teks dasar, generasi gambar, hingga pemodelan protein yang mutakhir dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling komprehensif saat ini.

Kinerja pasar juga sangat mengesankan. Total nilai pasar dari subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar AS sebelum upgrade menjadi 690 juta dolar AS, dengan imbal hasil tahunan staking yang stabil di kisaran 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat staking TAO yang dipasarakan, di mana 10 subnet teratas menguasai 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang selektif.

02, Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)

1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server

Nilai inti: Inovasi pengalaman penerapan model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi.

Chutes menggunakan arsitektur "peluncuran instan" yang mengurangi waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali lipat. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan diproses setiap hari. Model bisnis yang matang, menggunakan strategi freemium, dan menghasilkan pendapatan melalui integrasi di platform OpenRouter. Biaya 85% lebih rendah dibandingkan AWS Lambda, melayani lebih dari 3000 pelanggan perusahaan.

Setelah 9 minggu peluncuran, dTAO mencapai nilai pasar 100 juta USD, saat ini nilai pasar 79M, dengan moat teknologi yang dalam, kemajuan komersialisasi yang lancar, dan tingkat pengakuan pasar yang tinggi, saat ini merupakan pemimpin di subnet.

2. Celium (SN51) - optimasi komputasi perangkat keras

Nilai inti: Optimasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi komputasi AI

Fokus pada optimasi komputasi di tingkat perangkat keras, melalui penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi sebagai empat modul teknologi utama, untuk memaksimalkan efisiensi penggunaan perangkat keras. Mendukung perangkat keras utama, harga turun 90%, efisiensi komputasi meningkat 45%.

Saat ini merupakan subnet dengan emisi terbesar kedua di Bittensor, menyumbang 7,28% dari emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki hambatan teknologi, dengan tren harga yang meningkat kuat, saat ini memiliki nilai pasar 56M.

3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi

Nilai inti: Teknologi komputasi rahasia, menjamin keamanan privasi data

Inti dari Targon adalah TVM (Targon Virtual Machine), sebuah platform komputasi rahasia yang aman. Menggunakan teknologi seperti Intel TDX untuk memastikan keamanan dan perlindungan privasi alur kerja AI. Sistem mendukung enkripsi end-to-end, memungkinkan pengguna untuk menggunakan layanan AI tanpa mengungkapkan data.

Tingkat teknis yang tinggi, model bisnis yang jelas, dan sumber pendapatan yang stabil. Mekanisme pembelian kembali pendapatan telah dibuka, semua pendapatan digunakan untuk pembelian kembali token.

4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi

Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI skala besar, mengurangi ambang pelatihan

Berkecimpung dalam pelatihan terdistribusi model AI skala besar, melalui kontribusi sumber daya GPU oleh peserta global untuk pelatihan kolaboratif. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 1,2B parameter, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat. Meningkatkan mekanisme commit-reveal pada tahun 2024, dan mendorong pelatihan model besar pada tahun 2025, dengan skala parameter mencapai 70B+.

Keunggulan teknologi yang menonjol, dengan nilai pasar saat ini 35M, menguasai 4,79% dari emisi.

5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi

Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau, secara signifikan menurunkan ambang biaya

Mengatasi masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan kecepatan pelatihan 40% lebih cepat. Antarmuka satu tombol mengurangi hambatan penggunaan, sudah ada lebih dari 500 proyek yang digunakan untuk penyempurnaan model.

Saat ini nilai pasar 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknologi jelas, layak untuk diperhatikan dalam jangka panjang.

6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Keuangan

Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI

Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan. Model prediksi multi-level menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer untuk menangani data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menyediakan sinyal prediksi tambahan.

Situs web menampilkan hasil dan backtesting dari strategi yang ditawarkan oleh berbagai miner. Menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan cara inovatif untuk bertransaksi di pasar keuangan, dengan nilai pasar saat ini 27M.

7. Skor (SN44) - Analisis dan Evaluasi Olahraga

Nilai inti: Analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar.

Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga. Menggunakan autentikasi dua langkah: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, secara signifikan mengurangi biaya analisis video. Bekerja sama dengan Data Universe, agen DKING AI memiliki akurasi prediksi rata-rata 70%.

Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas. Score adalah subnet yang memiliki arah aplikasi yang jelas, layak untuk diperhatikan.

8. OpenKaito (SN5) - inferensi teks sumber terbuka

Nilai inti: Pengembangan model penyematan teks, optimasi pencarian informasi

Fokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh Kaito, peserta penting di bidang InfoFi. Berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks berkualitas tinggi, terutama dalam pencarian informasi dan pencarian semantik.

Subnet ini masih dalam tahap pengembangan awal, terutama membangun ekosistem di sekitar model penyisipan teks. Integrasi Yaps yang akan datang mungkin akan secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis pengguna.

9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI

Nilai inti: Pengolahan data skala besar, pasokan data pelatihan AI

Memproses 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsionalitas inti seperti standarisasi data, optimasi indeks, penyimpanan terdistribusi, dan lain-lain. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif memungkinkan penyesuaian bobot secara dinamis.

Data adalah dasar AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistem penting. Sebagai penyedia data dari beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek seperti Score mencerminkan nilai infrastruktur.

10. TAOHash (SN14) - Penambangan daya PoW

Nilai inti: Menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, pengintegrasian sumber daya daya komputasi

Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor, mendapatkan token alpha untuk staking atau trading. Dalam jangka pendek menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi (sekitar 0,7% dari total global), membuktikan bahwa pasar mengakui model campuran ini. Penambang dapat memilih antara penambangan tradisional dan mendapatkan token TAOHash, untuk mengoptimalkan keuntungan.

03, Analisis Ekosistem

Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensus Yuma memastikan kualitas jaringan, dan peningkatan dTAO memperkenalkan mekanisme alokasi sumber daya berbasis pasar untuk meningkatkan efisiensi. Kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan tugas AI kompleks secara terdistribusi, menciptakan efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, membentuk lingkaran ekonomi yang berkelanjutan.

Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menawarkan solusi alternatif yang benar-benar terdesentralisasi dengan efisiensi biaya yang menonjol. Ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, dengan kecepatan inovasi yang jauh melampaui penelitian dan pengembangan di dalam perusahaan tradisional. Namun, ambang teknologi masih tinggi, dan ketidakpastian lingkungan regulasi merupakan faktor risiko. Penyedia layanan cloud tradisional diperkirakan akan meluncurkan produk kompetitif, menjaga keseimbangan antara kinerja dan desentralisasi juga merupakan tantangan penting.

Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar besar bagi Bittensor. Pasar AI global diperkirakan akan tumbuh dari 294 miliar dolar AS pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun dolar AS pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 29%. Kebijakan dukungan dari berbagai negara menciptakan jendela peluang, dan perhatian terhadap privasi data serta keamanan AI meningkatkan permintaan terhadap teknologi seperti komputasi rahasia. Minat investor institusi terus meningkat, memberikan dukungan dana dan sumber daya untuk ekosistem.

04, Kerangka Strategi Investasi

Investasi Bittensor subnet memerlukan kerangka evaluasi sistematis. Dari sisi teknis, menilai tingkat inovasi, kekuatan tim, dan kolaborasi ekosistem. Dari sisi pasar, menganalisis ukuran target, pola persaingan, dan adopsi pengguna. Dari sisi keuangan, fokus pada valuasi, proporsi emisi, dan ekonomi token.

Dalam manajemen risiko, diversifikasi investasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk mendiversifikasi alokasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk tipe infrastruktur, aplikasi, dan protokol. Sesuaikan strategi berdasarkan tahap perkembangan, atur proporsi alokasi dana dengan bijak, dan pertahankan buffer likuiditas.

Pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting. Jumlah subnet yang diperkirakan akan melampaui 500, dengan peningkatan aplikasi tingkat perusahaan yang mendorong perkembangan subnet terkait. Dalam jangka panjang, Bittensor diharapkan menjadi komponen penting dari infrastruktur AI global, dengan model bisnis baru yang terus muncul, akhirnya membentuk ekosistem desentralisasi yang lebih besar.

05, Kesimpulan

Ekosistem Bittensor mewakili paradigma baru dalam pengembangan infrastruktur AI. Melalui alokasi sumber daya yang dipasarakan dan tata kelola terdesentralisasi, menyediakan tanah subur baru untuk inovasi AI. Dalam konteks perkembangan cepat industri AI, Bittensor dan ekosistem subnet-nya layak untuk terus diperhatikan dan diteliti lebih dalam.