Bittensorサブネットエコシステム：AIインフラストラクチャの新しいパラダイム

2025年2月13日、BittensorネットワークはDynamic TAO (dTAO)アップグレードを完了し、ネットワークガバナンスを市場主導の非中央集権的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、市場化された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巨大な革新力を解放しました。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%です。これらのサブネットは、テキスト推論、画像生成から、タンパク質フォールディング、量子取引まで、AI産業の各細分野をカバーし、完全な分散型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優れています。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16-19%で安定しています。各サブネットは市場化されたTAOのステーキング率に基づいてネットワークのインセンティブを配分し、上位10のサブネットがネットワーク排出の51.76%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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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こと

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倍向上させます。世界中で8000以上のGPUノードが主流モデルをサポートし、日々500万件以上のリクエストを処理し、応答遅延は50ミリ秒以内です。

ビジネスモデルは成熟しており、フリーミアム戦略を採用しています。OpenRouterプラットフォームを通じて統合し、人気のあるモデルの計算能力を提供します。コストはあるクラウドサービスより85%低いです。現在の総トークン使用量は9042.37Bを超え、3000社以上の企業顧客にサービスを提供しています。

dTAOは開始から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、技術的な堀が深く、商業化の進展も順調で、市場の認知度も高い。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：ベース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ています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、性能最適化、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。全シリーズ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で排出量が2番目に大きいサブネットで、ネットワークの排出量の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、技術的な障壁が存在し、価格上昇の傾向が強いです。現在の時価総額は56Mです。

3. タルゴン (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

TargonのコアはTVM（Targon Virtual Machine）で、安全な機密計算プラットフォームで、AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートします。機密計算技術を採用し、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暗号化をサポートし、ユーザーはデータを漏らさずにAIサービスを利用できます。

技術的ハードルが高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入があります。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われます。最近の買い戻しは1万8000ドルです。

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に特化した先駆的サブネットで、"世界最高のモデルトレーニングプラットフォーム"になることを目指しています。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、最前線のモデル協調トレーニングと革新に焦点を当てています。

1.2Bパラメータモデルのトレーニングが完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを経て、約200個のGPUが参加しました。2024年にcommit-revealメカニズムをアップグレードし、検証の分散化と安全性を向上させます；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、業界標準に匹敵する性能を発揮します。

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. グラデーション (SN56) - 分散型AIトレーニング

コアバリュー：一般市民向けのAIトレーニング、コストのハードルを大幅に下げる

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。スマートスケジューリングシステムは勾配同期に基づき、数千のGPUに効率的にタスクを割り当てます。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、速度は40％速いです。ワンクリックインターフェースで使用の敷居を下げ、500以上のプロジェクトがモデルの微調整に使用されており、医療、金融、教育などの分野をカバーしています。

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

6. プロプライエタリ取引 (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

分散型量子取引と金融予測プラットフォーム、AI駆動のマルチアセット取引シグナル。多層予測モデルアーキテクチャを構築し、時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合し、複雑な時系列データを処理します。市場感情分析モジュールはソーシャルメディアとニュースコンテンツを分析し、感情指標を提供して予測を支援します。

ウェブサイトは、異なるminer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する

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で、軽量な検証技術を使用して複雑な動画分析コストを削減します。2段階の検証を採用しています：フィールド検出とCLIPベースのオブジェクトチェックにより、従来の単一試合のアノテーションコストを90%-99%削減します。Data Universeと協力し、AIエージェントの平均予測精度は70%、単日の精度は100%に達したこともあります。

スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の展望が広い。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値する。

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特化しており、InfoFi分野の重要な参加者であるKaitoがサポートしています。コミュニティ主導のオープンソースプロジェクトであり、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。特に情報検索やセマンティックサーチの分野において。

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、その応用シーンとユーザーベース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ています。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、動的な重みの調整を実現します。

データはAIの石油であり、インフラの価値は安定しており、エコロジカルニッチが重要です。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し、インフラの価値を示しています。

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、計算力リソースを統合する

ビットコインマイナーは、マイニングを通じてアルファトークンを獲得し、ステーキングや取引に使用するためにBittensorネットワークにハッシュレートをリダイレクトすることができます。従来のPoWマイニングとAI計算を組み合わせて、マイナーに新しい収入源を提供します。

短期内超6EH/sのハッシュレートを引き付け（約世界の0.7%）、混合モデルに対する市場の認識を証明します。マイナーは従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得の間で選択し、収益を最適化することができます。

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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ます。Yumaコンセンサスアルゴリズムは、分散型検証を通じてネットワークの品質を確保し、dTAOのアップグレードは市場化されたリソース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AMMメカニズムは、TAOとalphaトークン間の価格発見を実現し、市場の力が直接AIリソースの配分に参加できるようにします。

サブネット間協力プロトコルは、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。デュアルインセンティブ構造は、長期的な参加動機を確保し、持続可能な経済的クローズドループを形成します。

従来の中央集権型AIサービスプロバイダーと比べて、Bittensorは真の分散型代替ソリューションを提供し、コスト効率が際立っています。複数のサブネットが顕著なコスト優位性を示しており、あるサブネットはあるクラウドサービスより85%安価です。オープンエコシステムは迅速な革新を促進し、その革新速度は従来の企業内研究開発をはるかに上回ります。

しかし、エコシステムは課題にも直面しています。技術的なハードルは依然として高く、マイニングやバリデーションに参加するには相当な技術知識が必要です。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発表することが予想されています。ネットワークの規模が拡大するにつれて、性能と分散化のバランスを維持することが重要な試練となります。

AI産業の爆発的成長はBittensorに巨大な市場機会を提供します。世界のAI市場は2025年に2940億ドルから2032年に1.77兆ドルに増加することが予測されており、年平均成長率は29%で、分散型AIインフラストラクチャに広範な発展の余地を創出します。

各国AIサポート政策が機会の窓を創出し、データプライバシーとAIセキュリティへの関心が高まる中、機密計算などの技術への需要が増加しています。機関投資家はAIインフラストラクチャに対する関心を持続的に高めており、エコシステムに資金とリソースのサポートを提供しています。

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投資戦略フレームワーク

Bittensorサブネットへの投資には、システム評価フレームワークを構築する必要があります。技術面では、革新度、参入障壁の深さ、チームの実力、エコシステムの相乗効果を検討します。市場面では、ターゲット市場の規模、競争状況、ユーザーの採用状況、規制リスクを分析します。財務面では、評価レベル、TAOの排出割合、トークンエコノミクスの設計、流動性に注目します。

リスク管理において、分散化投資は基本戦略です。インフラ型、アプリケーション型、プロトコル型など、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。サブネットの発展段階に応じて戦略を調整し、初期プロジェクトはリスクが高いですが潜在的なリターンが大きく、成熟したプロジェクトは比較的安定していますが成長の余地は限られています。アルファトークンの流動性を考慮し、資金配置比率を適切に調整し、必要な流動性バッファを維持してください。

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2025年11月の初回半減イベントは重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は既存のサブネットの希少性を高め、パフォーマンスが低いプロジェクトを排除し、ネットワーク経済の構造を再形成する可能性があります。投資家は、半減前の配置ウィンドウを利用して、高品質のサブネットに事前に投資することができます。

中期サブネット数量は500を突破する見込みで、AI産業の各細分野をカバーします。企業向けアプリケーションの増加が機密計算とデータプライバシー関連サブネットの発展を促進し、サブネット間の協力がより頻繁になり、複雑なAIサービス供給チェーンが形成されます。規制フレームワークが徐々に明確になることで、コンプライアンスサブネットが明らかな優位性を得ます。

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長期的にBittensorは世界のAIインフラストラクチャの重要な構成要素になると期待されており、従来のAI企業はハイブリッドモデルを採用し、一部のビジネスを分散型ネットワークに移行する可能性があります。新しいビジネスモデルやアプリケーションシーンが次々と登場し、他のブロックチェーンネットワークとの相互運用性が向上し、最終的にはより大きな分散型エコシステムが形成されます。発展の道筋は初期のインターネットインフラの進化に似ており、重要なポイントをつかんだ投資家は豊かなリターンを得るでしょう。

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まとめ

BittensorエコシステムはAIインフラストラクチャの発展の新しいパラダイムを代表しています。市場化されたリソースの配置と分散型ガバナンスメカニズムを通じて、AIイノベーションに新たな土壌を提供し、示されたイノベーションの活力と成長の潜在能力は目を見張るものがあります。AI産業の急速な発展の大背景の中で、Bittensorとそのサブネットエコシステムは引き続き注目され、深く研究される価値があります。

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