Ekosistem Subnet Bittensor: Paradigma Baru Infrastruktur AI
Pada 13 Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan upgrade Dynamic TAO (dTAO), yang mengalihkan pemerintahan jaringan menuju alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Setiap subnet memiliki token alpha independen, dan pemegang TAO dapat memilih aset investasi secara bebas, mewujudkan mekanisme penemuan nilai yang berbasis pasar.
Data menunjukkan bahwa upgrade dTAO telah melepaskan potensi inovasi yang besar. Dalam waktu singkat beberapa bulan, Bittensor tumbuh dari 32 subnet menjadi 118 subnet aktif, meningkat 269%. Subnet-subnet ini mencakup berbagai sub bidang industri AI, dari inferensi teks, generasi gambar, hingga lipatan protein dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang lengkap.
Kinerja pasar juga sangat mengesankan. Total nilai pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar AS sebelum peningkatan menjadi 690 juta dolar AS, dengan imbal hasil tahunan yang dipertaruhkan stabil di angka 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat taruhan TAO yang dipasarkan, di mana 10 subnet teratas menyumbang 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang kompetitif.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Nilai inti: Menginovasi pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi.
Chutes menggunakan arsitektur "instant start" 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 per hari, dan waktu respons dalam 50 milidetik.
Model bisnis matang, menggunakan strategi freemium. Melalui integrasi platform OpenRouter, menyediakan dukungan daya komputasi untuk model-model populer. Biaya lebih rendah 85% dibandingkan dengan layanan cloud tertentu. Saat ini total penggunaan token melebihi 9042,37B, melayani lebih dari 3000 klien perusahaan.
Setelah 9 minggu diluncurkannya dTAO, nilai pasarnya mencapai 100 juta USD, saat ini nilai pasar 79 juta, dengan moat teknologi yang dalam, kemajuan komersialisasi berjalan lancar, dan tingkat penerimaan pasar yang tinggi, saat ini merupakan pemimpin subnet.
2. Celium (SN51) - optimasi perhitungan perangkat keras
Nilai inti: Optimasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi komputasi AI
Fokus pada optimasi perhitungan di tingkat perangkat keras. Melalui empat modul teknologi utama: penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi, memaksimalkan efisiensi pemanfaatan perangkat keras. Mendukung seluruh rangkaian perangkat keras, harga turun 90%, efisiensi perhitungan meningkat 45%.
Saat ini adalah subnet kedua terbesar dalam emisi di Bittensor, menyumbang 7,28% dari emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki penghalang teknologi, dan tren kenaikan harga yang kuat, dengan nilai pasar saat ini 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Nilai inti: Teknologi komputasi rahasia, menjamin keamanan privasi data
Inti Targon adalah TVM (Targon Virtual Machine), sebuah platform komputasi rahasia yang aman, mendukung pelatihan, inferensi, dan validasi model AI. Menggunakan teknologi komputasi rahasia, memastikan keamanan alur kerja AI dan perlindungan privasi. Sistem mendukung enkripsi end-to-end, pengguna dapat menggunakan layanan AI tanpa mengungkapkan data.
Tingkat teknologi yang tinggi, model bisnis yang jelas, dan pendapatan yang stabil. Mekanisme pembelian kembali pendapatan telah dimulai, semua pendapatan digunakan untuk pembelian kembali token, pembelian kembali terakhir sebesar 18.000 dolar AS.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI skala besar, mengurangi hambatan pelatihan
Pionir subnet yang khusus dalam pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, bertujuan untuk menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui kontribusi sumber daya GPU dari peserta global untuk pelatihan kolaboratif, fokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model terdepan.
Telah selesai pelatihan model dengan 1.2B parameter, melalui lebih dari 20 ribu siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat. Pada tahun 2024, mekanisme commit-reveal akan diperbarui, meningkatkan desentralisasi dan keamanan verifikasi; pada tahun 2025, pelatihan model besar akan dipromosikan, dengan skala parameter mencapai 70B+, berkinerja setara dengan standar industri.
Keunggulan teknologi menonjol, nilai pasar saat ini 35M, menyumbang 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau untuk masyarakat, secara signifikan mengurangi ambang biaya.
Mengatasi masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas berdasarkan sinkronisasi gradien, secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, dengan biaya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan 40% lebih cepat. Antarmuka satu tombol mengurangi hambatan penggunaan, lebih dari 500 proyek digunakan untuk penyempurnaan model, mencakup bidang kesehatan, keuangan, pendidikan, dan lainnya.
Saat ini nilai pasar 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknologi jelas, patut untuk diperhatikan dalam jangka panjang.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Finansial
Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, sinyal perdagangan multi-aset yang didorong oleh AI. Membangun arsitektur model prediksi multi-level, model prediksi deret waktu yang menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, untuk menangani data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menganalisis media sosial dan konten berita, menyediakan indikator sentimen untuk membantu prediksi.
Situs web menampilkan hasil dan backtest dari strategi yang ditawarkan oleh berbagai miner. Menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan cara inovatif untuk perdagangan pasar keuangan, dengan kapitalisasi pasar saat ini 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Nilai inti: Analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar
Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga, mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi verifikasi ringan. Menggunakan verifikasi dua langkah: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, mengurangi biaya pelabelan pertandingan tradisional sebesar 90%-99%. Bekerja sama dengan Data Universe, akurasi prediksi rata-rata agen AI mencapai 70%, pernah mencapai 100% akurasi dalam satu hari.
Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas. Score adalah subnet dengan arah aplikasi yang jelas, layak untuk diperhatikan.
8. OpenKaito (SN5) - teks inferensi sumber terbuka
Nilai inti: pengembangan model embedding teks, optimasi pencarian informasi
Fokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh Kaito, peserta penting di bidang InfoFi. Proyek sumber terbuka yang digerakkan oleh komunitas, berkomitmen untuk membangun pemahaman dan kemampuan penalaran teks yang berkualitas tinggi, terutama dalam hal pencarian informasi dan pencarian semantik.
Masih dalam tahap pembangunan awal, terutama berfokus pada model penyematan teks untuk membangun ekosistem. Integrasi Yaps yang akan datang mungkin secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis pengguna.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Nilai inti: Pemrosesan data skala besar, pasokan data pelatihan AI
Mengolah 500 juta baris data per hari, dengan total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsi inti seperti standarisasi data, optimasi indeks, dan penyimpanan terdistribusi. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot dinamis.
Data adalah minyak dari AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistemnya penting. Sebagai penyedia data dari beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek seperti Score, mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - Penambangan PoW
Nilai inti: Menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, integrasi sumber daya daya komputasi.
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor, dengan mendapatkan token alpha melalui penambangan untuk staking atau perdagangan. Menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi penambang.
Dalam waktu singkat menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi (sekitar 0,7% dari total global), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran. Penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, mengoptimalkan keuntungan.
Analisis Ekosistem
Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensus Yuma memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, sementara peningkatan dTAO memperkenalkan mekanisme distribusi sumber daya yang dipasar untuk meningkatkan efisiensi. Mekanisme AMM subnet mewujudkan penemuan harga antara TAO dan token alpha, memungkinkan kekuatan pasar terlibat langsung dalam pengaturan sumber daya AI.
Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi tugas AI yang kompleks, membentuk efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.
Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menawarkan alternatif yang benar-benar terdesentralisasi dengan efisiensi biaya yang menonjol. Beberapa subnet menunjukkan keunggulan biaya yang signifikan, seperti salah satu subnet yang lebih murah 85% dibandingkan layanan cloud tertentu. Ekosistem terbuka mendorong inovasi yang cepat, dengan kecepatan inovasi yang jauh melampaui penelitian dan pengembangan internal perusahaan tradisional.
Namun, ekosistem juga menghadapi tantangan. Ambang teknologi masih tinggi, partisipasi dalam mining dan validation memerlukan pengetahuan teknis yang cukup. Ketidakpastian lingkungan regulasi adalah faktor risiko. Penyedia layanan cloud tradisional diperkirakan akan meluncurkan produk kompetitif. Seiring pertumbuhan skala jaringan, menjaga kinerja dan keseimbangan desentralisasi menjadi ujian penting.
Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Pasar AI global diperkirakan akan meningkat dari 294 miliar dolar AS pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun dolar AS pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 29%, menciptakan ruang pengembangan yang luas untuk infrastruktur AI terdesentralisasi.
Kebijakan dukungan AI dari berbagai negara menciptakan jendela peluang, dengan meningkatnya perhatian pada privasi data dan keamanan AI yang meningkatkan permintaan untuk teknologi komputasi rahasia. Investor institusi terus menunjukkan minat pada infrastruktur AI, menyediakan dukungan dana dan sumber daya untuk ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi pada subnet Bittensor perlu membangun kerangka evaluasi sistem. Dari sisi teknis, periksa tingkat inovasi, kedalaman moat, kekuatan tim, dan efek kolaborasi ekosistem. Dari sisi pasar, analisis ukuran pasar target, pola persaingan, tingkat adopsi pengguna, dan risiko regulasi. Dari sisi keuangan, perhatikan tingkat valuasi, proporsi emisi TAO, desain ekonomi token, dan likuiditas.
Dalam manajemen risiko, diversifikasi investasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk melakukan diversifikasi alokasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk yang berbasis infrastruktur, aplikasi, dan protokol. Sesuaikan strategi berdasarkan tahap perkembangan subnet; proyek awal berisiko tinggi tetapi memiliki potensi keuntungan besar, sementara proyek yang matang relatif stabil tetapi ruang pertumbuhannya terbatas. Pertimbangkan likuiditas token alpha, atur rasio alokasi dana dengan bijaksana, dan pertahankan buffer likuiditas yang diperlukan.
Peristiwa pemotongan setengah pertama pada November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting. Pengurangan emisi meningkatkan kelangkaan subnet yang ada, berpotensi menyingkirkan proyek-proyek yang berkinerja buruk dan membentuk kembali lanskap ekonomi jaringan. Investor dapat mempersiapkan diri dengan menempatkan subnet berkualitas tinggi sebelumnya, untuk memanfaatkan jendela konfigurasi sebelum pemotongan setengah.
Jumlah subnet di tengah periode diperkirakan akan melampaui 500, mencakup berbagai segmen industri AI. Peningkatan aplikasi tingkat perusahaan mendorong perkembangan subnet terkait komputasi rahasia dan privasi data, kolaborasi antar subnet semakin sering, membentuk rantai pasokan layanan AI yang kompleks. Kerangka regulasi yang semakin jelas memberikan keuntungan signifikan bagi subnet yang patuh.
Bittensor diharapkan menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global dalam jangka panjang, perusahaan AI tradisional mungkin akan mengadopsi model campuran, memindahkan sebagian bisnis mereka ke jaringan terdesentralisasi. Model bisnis baru dan skenario aplikasi terus muncul, dengan interoperabilitas yang meningkat dengan jaringan blockchain lainnya, akhirnya membentuk ekosistem terdesentralisasi yang lebih besar. Jalur pengembangan mirip dengan evolusi infrastruktur internet awal, investor yang menangkap titik kunci akan mendapatkan imbalan yang besar.
Kesimpulan
Ekosistem Bittensor mewakili paradigma baru dalam pengembangan infrastruktur AI. Melalui alokasi sumber daya yang dipasarkan dan mekanisme tata kelola terdesentralisasi, memberikan tanah baru bagi inovasi AI, menunjukkan vitalitas inovasi dan potensi pertumbuhan yang mencolok. Dalam konteks perkembangan pesat industri AI, Bittensor dan ekosistem subnetnya layak untuk terus diperhatikan dan diteliti lebih dalam.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
9 Suka
Hadiah
9
4
Bagikan
Komentar
0/400
GateUser-26d7f434
· 6jam yang lalu
tao要dapatkan likuidasi
Lihat AsliBalas0
HashBandit
· 6jam yang lalu
bruh angka tps ini bikin aku ingat eth 2016... tapi jujur saja, skala ini terlihat lebih baik daripada hashrate rig penambangan lamaku
Ekosistem subnet Bittensor meledak: upgrade dTAO melepaskan inovasi infrastruktur AI
Ekosistem Subnet Bittensor: Paradigma Baru Infrastruktur AI
Pada 13 Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan upgrade Dynamic TAO (dTAO), yang mengalihkan pemerintahan jaringan menuju alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Setiap subnet memiliki token alpha independen, dan pemegang TAO dapat memilih aset investasi secara bebas, mewujudkan mekanisme penemuan nilai yang berbasis pasar.
Data menunjukkan bahwa upgrade dTAO telah melepaskan potensi inovasi yang besar. Dalam waktu singkat beberapa bulan, Bittensor tumbuh dari 32 subnet menjadi 118 subnet aktif, meningkat 269%. Subnet-subnet ini mencakup berbagai sub bidang industri AI, dari inferensi teks, generasi gambar, hingga lipatan protein dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang lengkap.
Kinerja pasar juga sangat mengesankan. Total nilai pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar AS sebelum peningkatan menjadi 690 juta dolar AS, dengan imbal hasil tahunan yang dipertaruhkan stabil di angka 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat taruhan TAO yang dipasarkan, di mana 10 subnet teratas menyumbang 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang kompetitif.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Nilai inti: Menginovasi pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi.
Chutes menggunakan arsitektur "instant start" 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 per hari, dan waktu respons dalam 50 milidetik.
Model bisnis matang, menggunakan strategi freemium. Melalui integrasi platform OpenRouter, menyediakan dukungan daya komputasi untuk model-model populer. Biaya lebih rendah 85% dibandingkan dengan layanan cloud tertentu. Saat ini total penggunaan token melebihi 9042,37B, melayani lebih dari 3000 klien perusahaan.
Setelah 9 minggu diluncurkannya dTAO, nilai pasarnya mencapai 100 juta USD, saat ini nilai pasar 79 juta, dengan moat teknologi yang dalam, kemajuan komersialisasi berjalan lancar, dan tingkat penerimaan pasar yang tinggi, saat ini merupakan pemimpin subnet.
2. Celium (SN51) - optimasi perhitungan perangkat keras
Nilai inti: Optimasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi komputasi AI
Fokus pada optimasi perhitungan di tingkat perangkat keras. Melalui empat modul teknologi utama: penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi, memaksimalkan efisiensi pemanfaatan perangkat keras. Mendukung seluruh rangkaian perangkat keras, harga turun 90%, efisiensi perhitungan meningkat 45%.
Saat ini adalah subnet kedua terbesar dalam emisi di Bittensor, menyumbang 7,28% dari emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki penghalang teknologi, dan tren kenaikan harga yang kuat, dengan nilai pasar saat ini 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Nilai inti: Teknologi komputasi rahasia, menjamin keamanan privasi data
Inti Targon adalah TVM (Targon Virtual Machine), sebuah platform komputasi rahasia yang aman, mendukung pelatihan, inferensi, dan validasi model AI. Menggunakan teknologi komputasi rahasia, memastikan keamanan alur kerja AI dan perlindungan privasi. Sistem mendukung enkripsi end-to-end, pengguna dapat menggunakan layanan AI tanpa mengungkapkan data.
Tingkat teknologi yang tinggi, model bisnis yang jelas, dan pendapatan yang stabil. Mekanisme pembelian kembali pendapatan telah dimulai, semua pendapatan digunakan untuk pembelian kembali token, pembelian kembali terakhir sebesar 18.000 dolar AS.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI skala besar, mengurangi hambatan pelatihan
Pionir subnet yang khusus dalam pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, bertujuan untuk menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui kontribusi sumber daya GPU dari peserta global untuk pelatihan kolaboratif, fokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model terdepan.
Telah selesai pelatihan model dengan 1.2B parameter, melalui lebih dari 20 ribu siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat. Pada tahun 2024, mekanisme commit-reveal akan diperbarui, meningkatkan desentralisasi dan keamanan verifikasi; pada tahun 2025, pelatihan model besar akan dipromosikan, dengan skala parameter mencapai 70B+, berkinerja setara dengan standar industri.
Keunggulan teknologi menonjol, nilai pasar saat ini 35M, menyumbang 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau untuk masyarakat, secara signifikan mengurangi ambang biaya.
Mengatasi masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas berdasarkan sinkronisasi gradien, secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, dengan biaya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan 40% lebih cepat. Antarmuka satu tombol mengurangi hambatan penggunaan, lebih dari 500 proyek digunakan untuk penyempurnaan model, mencakup bidang kesehatan, keuangan, pendidikan, dan lainnya.
Saat ini nilai pasar 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknologi jelas, patut untuk diperhatikan dalam jangka panjang.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Finansial
Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, sinyal perdagangan multi-aset yang didorong oleh AI. Membangun arsitektur model prediksi multi-level, model prediksi deret waktu yang menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, untuk menangani data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menganalisis media sosial dan konten berita, menyediakan indikator sentimen untuk membantu prediksi.
Situs web menampilkan hasil dan backtest dari strategi yang ditawarkan oleh berbagai miner. Menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan cara inovatif untuk perdagangan pasar keuangan, dengan kapitalisasi pasar saat ini 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Nilai inti: Analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar
Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga, mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi verifikasi ringan. Menggunakan verifikasi dua langkah: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, mengurangi biaya pelabelan pertandingan tradisional sebesar 90%-99%. Bekerja sama dengan Data Universe, akurasi prediksi rata-rata agen AI mencapai 70%, pernah mencapai 100% akurasi dalam satu hari.
Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas. Score adalah subnet dengan arah aplikasi yang jelas, layak untuk diperhatikan.
8. OpenKaito (SN5) - teks inferensi sumber terbuka
Nilai inti: pengembangan model embedding teks, optimasi pencarian informasi
Fokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh Kaito, peserta penting di bidang InfoFi. Proyek sumber terbuka yang digerakkan oleh komunitas, berkomitmen untuk membangun pemahaman dan kemampuan penalaran teks yang berkualitas tinggi, terutama dalam hal pencarian informasi dan pencarian semantik.
Masih dalam tahap pembangunan awal, terutama berfokus pada model penyematan teks untuk membangun ekosistem. Integrasi Yaps yang akan datang mungkin secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis pengguna.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Nilai inti: Pemrosesan data skala besar, pasokan data pelatihan AI
Mengolah 500 juta baris data per hari, dengan total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsi inti seperti standarisasi data, optimasi indeks, dan penyimpanan terdistribusi. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot dinamis.
Data adalah minyak dari AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistemnya penting. Sebagai penyedia data dari beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek seperti Score, mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - Penambangan PoW
Nilai inti: Menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, integrasi sumber daya daya komputasi.
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor, dengan mendapatkan token alpha melalui penambangan untuk staking atau perdagangan. Menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi penambang.
Dalam waktu singkat menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi (sekitar 0,7% dari total global), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran. Penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, mengoptimalkan keuntungan.
Analisis Ekosistem
Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensus Yuma memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, sementara peningkatan dTAO memperkenalkan mekanisme distribusi sumber daya yang dipasar untuk meningkatkan efisiensi. Mekanisme AMM subnet mewujudkan penemuan harga antara TAO dan token alpha, memungkinkan kekuatan pasar terlibat langsung dalam pengaturan sumber daya AI.
Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi tugas AI yang kompleks, membentuk efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.
Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menawarkan alternatif yang benar-benar terdesentralisasi dengan efisiensi biaya yang menonjol. Beberapa subnet menunjukkan keunggulan biaya yang signifikan, seperti salah satu subnet yang lebih murah 85% dibandingkan layanan cloud tertentu. Ekosistem terbuka mendorong inovasi yang cepat, dengan kecepatan inovasi yang jauh melampaui penelitian dan pengembangan internal perusahaan tradisional.
Namun, ekosistem juga menghadapi tantangan. Ambang teknologi masih tinggi, partisipasi dalam mining dan validation memerlukan pengetahuan teknis yang cukup. Ketidakpastian lingkungan regulasi adalah faktor risiko. Penyedia layanan cloud tradisional diperkirakan akan meluncurkan produk kompetitif. Seiring pertumbuhan skala jaringan, menjaga kinerja dan keseimbangan desentralisasi menjadi ujian penting.
Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Pasar AI global diperkirakan akan meningkat dari 294 miliar dolar AS pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun dolar AS pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 29%, menciptakan ruang pengembangan yang luas untuk infrastruktur AI terdesentralisasi.
Kebijakan dukungan AI dari berbagai negara menciptakan jendela peluang, dengan meningkatnya perhatian pada privasi data dan keamanan AI yang meningkatkan permintaan untuk teknologi komputasi rahasia. Investor institusi terus menunjukkan minat pada infrastruktur AI, menyediakan dukungan dana dan sumber daya untuk ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi pada subnet Bittensor perlu membangun kerangka evaluasi sistem. Dari sisi teknis, periksa tingkat inovasi, kedalaman moat, kekuatan tim, dan efek kolaborasi ekosistem. Dari sisi pasar, analisis ukuran pasar target, pola persaingan, tingkat adopsi pengguna, dan risiko regulasi. Dari sisi keuangan, perhatikan tingkat valuasi, proporsi emisi TAO, desain ekonomi token, dan likuiditas.
Dalam manajemen risiko, diversifikasi investasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk melakukan diversifikasi alokasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk yang berbasis infrastruktur, aplikasi, dan protokol. Sesuaikan strategi berdasarkan tahap perkembangan subnet; proyek awal berisiko tinggi tetapi memiliki potensi keuntungan besar, sementara proyek yang matang relatif stabil tetapi ruang pertumbuhannya terbatas. Pertimbangkan likuiditas token alpha, atur rasio alokasi dana dengan bijaksana, dan pertahankan buffer likuiditas yang diperlukan.
Peristiwa pemotongan setengah pertama pada November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting. Pengurangan emisi meningkatkan kelangkaan subnet yang ada, berpotensi menyingkirkan proyek-proyek yang berkinerja buruk dan membentuk kembali lanskap ekonomi jaringan. Investor dapat mempersiapkan diri dengan menempatkan subnet berkualitas tinggi sebelumnya, untuk memanfaatkan jendela konfigurasi sebelum pemotongan setengah.
Jumlah subnet di tengah periode diperkirakan akan melampaui 500, mencakup berbagai segmen industri AI. Peningkatan aplikasi tingkat perusahaan mendorong perkembangan subnet terkait komputasi rahasia dan privasi data, kolaborasi antar subnet semakin sering, membentuk rantai pasokan layanan AI yang kompleks. Kerangka regulasi yang semakin jelas memberikan keuntungan signifikan bagi subnet yang patuh.
Bittensor diharapkan menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global dalam jangka panjang, perusahaan AI tradisional mungkin akan mengadopsi model campuran, memindahkan sebagian bisnis mereka ke jaringan terdesentralisasi. Model bisnis baru dan skenario aplikasi terus muncul, dengan interoperabilitas yang meningkat dengan jaringan blockchain lainnya, akhirnya membentuk ekosistem terdesentralisasi yang lebih besar. Jalur pengembangan mirip dengan evolusi infrastruktur internet awal, investor yang menangkap titik kunci akan mendapatkan imbalan yang besar.
Kesimpulan
Ekosistem Bittensor mewakili paradigma baru dalam pengembangan infrastruktur AI. Melalui alokasi sumber daya yang dipasarkan dan mekanisme tata kelola terdesentralisasi, memberikan tanah baru bagi inovasi AI, menunjukkan vitalitas inovasi dan potensi pertumbuhan yang mencolok. Dalam konteks perkembangan pesat industri AI, Bittensor dan ekosistem subnetnya layak untuk terus diperhatikan dan diteliti lebih dalam.