Bittensorサブネットエコシステム分析：AIインフラの未来を把握する

01、市場の概要：dTAOのアップグレードがエコシステムの爆発を引き起こす

2025年2月、BittensorネットワークはDynamic TAO (dTAO)アップグレードを開始し、ネットワークガバナンスモデルを市場主導の分散型リソース配分に移行しました。各サブネットは独立したalphaトークンを持ち、TAO保有者は自由に投資対象を選択でき、真の市場価値発見メカニズムが実現されました。

データによると、dTAOのアップグレードは大きな革新の活力を解放しました。わずか数ヶ月で、Bittensorは32のサブネットから118のアクティブサブネットに成長し、増加率は269%に達しました。これらのサブネットは、基本的なテキスト推論、画像生成から、最先端のタンパク質折りたたみ、量子取引に至るまで、AI産業の各細分野をカバーし、現在最も包括的な分散型AIエコシステムを形成しています。

市場のパフォーマンスも同様に目を引きます。トップサブネットの総時価総額はアップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに増加し、ステーキングの年利回りは安定して16〜19%です。各サブネットは市場に基づいたTAOステーキング率に従ってネットワークインセンティブを配分し、上位10のサブネットが51.76%のネットワーク排出を占めており、優勝劣敗の市場メカニズムを反映しています。

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02、コアネットワーク分析（排出前10名）

1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算

コアバリュー：AIモデルのデプロイ体験を革新し、計算コストを大幅に削減する

Chutesは「インスタントスタート」アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に圧縮し、効率を10倍向上させています。世界中で8000以上のGPUノードが主要モデルをサポートし、1日あたり500万件を超えるリクエストを処理しています。ビジネスモデルは成熟しており、無料の付加価値戦略を採用し、OpenRouterプラットフォームを通じて収益を得ています。コストはAWS Lambdaより85%低く、3000社を超える企業顧客にサービスを提供しています。

dTAOは開始後9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在の時価総額は79Mで、技術的な競争優位性が深く、商業化の進展も順調で、市場からの認知度も高く、現在はサブネットのリーダーです。

2. Celium (SN51) - ハードウェア コンピューティングの最適化

コアバリュー：基盤ハードウェアの最適化、AI計算効率の向上

ハードウェアレベルの計算最適化に注力し、GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、パフォーマンス最適化、エネルギー効率管理の4つの技術モジュールを通じて、ハードウェアの利用効率を最大化します。主流のハードウェアをサポートし、価格を90％削減、計算効率を45％向上させます。

現在、Bittensor上で排出量が2番目に大きいサブネットで、ネットワーク排出量の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラストラクチャの核心要素であり、技術的な障壁があり、価格上昇の傾向が強いです。現在の時価総額は56Mです。

3. Targon (SN4) - 分散型AI推論プラットフォーム

コアバリュー：機密計算技術、データプライバシーの安全を保障する

TargonのコアはTVM（Targon Virtual Machine）であり、安全な機密計算プラットフォームです。Intel TDXなどの技術を採用し、AIワークフローの安全性とプライバシー保護を確保します。システムはエンドツーエンドの暗号化をサポートし、ユーザーがデータを漏らすことなくAIサービスを利用できるようにします。

技術的なハードルが高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。収入の買い戻しメカニズムが開始され、すべての収入はトークンの買い戻しに使用されます。

4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニング

コアバリュー：大規模AIモデルの協調トレーニング、トレーニングのハードルを下げる

大規模AIモデルの分散トレーニングを専門とし、世界中の参加者がGPUリソースを提供して協力トレーニングを行います。1.2Bパラメータモデルのトレーニングが完了し、約200台のGPUが参加しました。2024年にはcommit-revealメカニズムをアップグレードし、2025年には大規模モデルのトレーニングを推進し、パラメータ規模は70B+に達します。

技術的な優位性が際立っており、現在の時価総額は35Mで、排出量の4.79%を占めています。

5. グラディエント (SN56) - 分散型AIトレーニング

コアバリュー：一般向けのAIトレーニング、大幅なコストのハードルを下げる

分散型トレーニングを通じてAIトレーニングコストの痛点を解決します。118兆パラメータモデルのトレーニングが完了し、コストはわずか1時間あたり5ドルで、従来のクラウドサービスより70%安く、トレーニング速度は40%速いです。ワンクリックインターフェースにより使用のハードルが下がり、すでに500以上のプロジェクトがモデルのファインチューニングに利用されています。

現在の時価総額は30Mで、市場の需要は大きく、技術的な優位性も明確であり、長期的に注目する価値があります。

6. プロプライエタリートレーディング (SN8) - 金融量子取引

コアバリュー：AI駆動のマルチアセット取引シグナルと金融予測

分散型量子取引および金融予測プラットフォーム。多層予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合し、複雑な時間系列データを処理します。市場感情分析モジュールは補助的な予測信号を提供します。

ウェブサイトは、異なるマイナーが提供する戦略の収益とバックテストを表示します。AIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場の取引方法を提供し、現在の時価総額は27Mです。

7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価

コアバリュー：スポーツビデオ分析、6000億ドルのサッカー産業をターゲットに

スポーツ動画分析に特化したコンピュータビジョンフレームワーク。二段階認証を採用：フィールド検出とCLIPに基づくオブジェクトチェックにより、動画分析コストを大幅に削減。Data Universeと提携し、DKING AIエージェントの平均予測精度は70%。

スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の展望が広がっています。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットで、注目に値します。

8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論

コアバリュー：テキスト埋め込みモデルの開発、情報検索の最適化

テキスト埋め込みモデルの開発に専念し、InfoFi分野の重要な参加者であるKaitoの支援を受けています。特に情報検索やセマンティック検索において、高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでいます。

このサブネットはまだ初期の構築段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心にエコシステムを構築しています。今後のYaps統合により、そのアプリケーションシーンとユーザー基盤が大幅に拡大する可能性があります。

9. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤

コアバリュー：大規模データ処理、AIトレーニングデータ供給

1日あたり5億行のデータを処理し、累計で556億行を超え、100GBのストレージをサポートします。DataEntityアーキテクチャは、データの標準化、インデックスの最適化、分散ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムにより、動的な重みの調整が実現されます。

データはAIの基盤であり、インフラの価値は安定しており、生態的地位が重要です。複数のサブネットのデータプロバイダーとして、Scoreなどのプロジェクトと深く協力することは、インフラの価値を体現しています。

10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニング

コアバリュー：従来のマイニングとAI計算を接続し、計算リソースを統合する

ビットコインマイナーが計算能力をBittensorネットワークにリダイレクトできるようにし、ステーキングまたは取引のためのアルファトークンを獲得します。短期間で6EH/s以上の計算能力を引き付け（世界の約0.7％）、市場がこのハイブリッドモデルを認めていることを証明しています。マイナーは従来のマイニングとTAOHashトークンの獲得の間で選択し、利益を最適化できます。

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03、エコシステム分析

Bittensorの技術革新は、独自の分散型AIエコシステムを構築しています。Yumaコンセンサスアルゴリズムはネットワークの質を確保し、dTAOアップグレードは市場化された資源配分メカニズムを導入して効率を向上させます。サブネット間の協力は、複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を形成します。二重インセンティブ構造は、長期的な参加の動機を確保し、持続可能な経済の閉ループを形成します。

従来の中央集権的なAIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorは真の分散型代替案を提供し、コスト効率が際立っています。オープンエコシステムは迅速なイノベーションを促進し、イノベーションの速度は従来の企業内研究開発を大きく上回っています。しかし、技術的なハードルは依然として高く、規制環境の不確実性はリスク要因です。従来のクラウドサービスプロバイダーは競争力のある製品を投入することが予想されており、性能と分散化のバランスを維持することも重要な課題です。

AI産業の爆発的成長はBittensorに巨大な市場機会を提供しています。世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年には1.77兆ドルに成長することが予測されており、年平均成長率は29%です。各国の支援政策は機会のウィンドウを作り出し、データプライバシーとAIの安全に対する関心が機密計算などの技術への需要を高めています。機関投資家の関心は持続的に高まり、エコシステムに資金とリソースの支援を提供しています。

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04、投資戦略フレームワーク

Bittensorサブネットへの投資には、体系的な評価フレームワークが必要です。技術面では、革新の程度、チームの実力、エコシステムの協調を調査します。市場面では、目標規模、競争状況、ユーザーの採用を分析します。財務面では、評価、排出割合、トークンエコノミクスに注目します。

リスク管理において、分散投資は基本戦略です。インフラ型、アプリケーション型、プロトコル型を含む異なるタイプのサブネット間で分散配置することをお勧めします。開発段階に応じて戦略を調整し、資金配置の割合を適切に設定し、流動性バッファを維持します。

2025年11月の初回半減期は重要な市場の触媒となるでしょう。中期的にサブネットの数は500を超えると予想され、企業向けのアプリケーションの増加が関連するサブネットの発展を促進します。長期的にはBittensorが世界のAIインフラの重要な構成要素となり、新しいビジネスモデルが次々と登場し、最終的により大きな分散型エコシステムが形成されることが期待されます。

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##05、エピローグ

BittensorエコシステムはAIインフラストラクチャの発展における新しいパラダイムを表しています。市場化された資源配分と分散型ガバナンスを通じて、AIの革新に新しい土壌を提供します。AI産業の急速な発展の背景の中で、Bittensorおよびそのサブネットエコシステムは引き続き注目し、深く研究すべきです。