Analyse de l'écosystème subnet Bittensor : saisir l'avenir des infrastructures AI
01, Aperçu du marché : la mise à niveau de dTAO déclenche une explosion écologique
En février 2025, le réseau Bittensor a lancé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), modifiant le modèle de gouvernance du réseau vers une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Chaque subnet possède son propre token alpha, et les détenteurs de TAO peuvent librement choisir leurs investissements, réalisant ainsi un véritable mécanisme de découverte de valeur de marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une immense vitalité innovante. En l'espace de quelques mois, 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 de base, de la génération d'images, jusqu'à des domaines de pointe comme le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est également impressionnante. La capitalisation 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 des mises stable entre 16 et 19 %. Chaque subnet distribue des incitations réseau en fonction du taux de mise en TAO sur le marché, les 10 meilleurs subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, reflétant ainsi le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
02, Analyse du réseau central (10 principales émissions)
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 utilise l'architecture "démarrage instantané" pour réduire 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 soutiennent les modèles principaux, traitant plus de 5 millions de demandes par jour. Le modèle commercial est mature, adoptant une stratégie freemium pour générer des revenus via l'intégration sur la plateforme OpenRouter. Les coûts sont 85 % inférieurs à ceux d'AWS Lambda, avec plus de 3000 clients d'entreprise servis.
dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars 9 semaines après son lancement, la capitalisation actuelle est de 79 millions de dollars, avec une solide barrière technologique, des progrès commercialisés satisfaisants et une forte reconnaissance sur le marché, il est actuellement le leader du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation du calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Se concentrer sur l'optimisation des calculs au niveau matériel, en maximisant l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à quatre grands modules technologiques : la planification GPU, l'abstraction matérielle, l'optimisation des performances et la gestion de l'efficacité énergétique. Prend en charge le matériel courant, réduit les coûts de 90 % et améliore l'efficacité des calculs de 45 %.
Actuellement, c'est le deuxième plus grand subnet en termes d'émission sur Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation du matériel est un élément central de l'infrastructure AI, présentant des barrières technologiques, avec une forte tendance à la hausse des prix, la capitalisation boursière actuelle étant de 56M.
3. Targon (SN4) - plateforme d'inférence 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. Elle utilise des technologies telles qu'Intel TDX pour garantir la sécurité et la protection de la vie privée des flux de travail de l'IA. Le système prend en charge le cryptage de bout en bout, permettant aux utilisateurs d'utiliser des services d'IA sans divulguer de données.
Le seuil technologique est élevé, le modèle commercial est clair et il existe une source de revenus stable. Un mécanisme de rachat de revenus a été mis en place, tous les revenus étant utilisés pour le rachat de jetons.
4. τemplar (SN3) - Recherche AI et entraînement distribué
Valeur fondamentale : formation collaborative à grande échelle de modèles AI, réduction des barrières à l'entrée pour l'entraînement.
Spécialisé dans l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, en collaborant grâce aux ressources GPU fournies par des participants du monde entier. L'entraînement d'un modèle de 1,2 milliard de paramètres a été achevé, avec environ 200 GPU participant. Mise à niveau du mécanisme commit-reveal en 2024, et promotion de l'entraînement de grands modèles en 2025, atteignant une échelle de paramètres de plus de 70 milliards.
Avantages technologiques marqués, valorisation actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - Formation AI décentralisée
Valeur clé : démocratisation de l'entraînement AI, réduction significative des barrières de coût.
Résoudre le point douloureux des coûts d'entraînement de l'IA grâce à un entraînement distribué. 118 billions de paramètres de modèle ont été entraînés avec un coût de seulement 5 dollars par heure, soit 70 % de moins que les services cloud traditionnels, et une vitesse d'entraînement supérieure de 40 %. Une interface à un clic réduit la barrière d'entrée, avec déjà plus de 500 projets utilisés pour le réglage des modèles.
La capitalisation actuelle est de 30M, la demande sur le marché est forte, l'avantage technologique est clair, il mérite une 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 prévision financière. Modèles de prévision multicouches fusionnant les technologies LSTM et Transformer, traitant des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des signaux de prévision d'assistance.
Le site Web présente les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents mineurs. En combinant l'IA et la blockchain, il offre des moyens innovants de trader sur les marchés financiers, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportive
Valeur clé : Analyse vidéo sportive, ciblant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive. Utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, réduisant considérablement le coût de l'analyse vidéo. En collaboration avec Data Universe, le taux de précision moyenne des prédictions de DKING AI est de 70 %.
L'industrie du sport est de grande envergure, avec une innovation technologique significative et un large potentiel de marché. Score est un subnet avec une direction d'application claire, ce qui mérite d'être noté.
8. OpenKaito (SN5) - texte de raisonnement open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'incorporation de texte, optimisation de la recherche d'informations
Concentré sur le développement de modèles d'embeddings de texte, soutenu par Kaito, un acteur important dans le domaine d'InfoFi. S'engage à construire des capacités de compréhension et de raisonnement de texte de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la construction d'un écosystème autour des modèles d'intégration de texte. L'intégration imminente de Yaps pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructures de données AI
Valeur clé : traitement de données à grande échelle, approvisionnement en données d'entraînement AI
Traitement de 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, avec un support de stockage de 100 Go. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités essentielles telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont la base de l'IA, la valeur des infrastructures est stable et les niches écologiques sont importantes. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets et en collaborant étroitement avec des projets comme Score, cela reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - Minage par preuve de travail
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul AI, intégration des ressources de puissance de calcul.
Permettre aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor pour obtenir des jetons alpha à des fins de mise en jeu ou d'échange. À court terme, attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul (environ 0,7 % du total mondial) prouve que le marché reconnaît ce modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs gains.
03, Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème d'IA décentralisé unique. L'algorithme de consensus Yuma garantit la qualité du réseau, la mise à niveau dTAO introduit un mécanisme de répartition des ressources basé sur le marché pour améliorer l'efficacité. La coopération entre les subnets supporte le traitement distribué de tâches d'IA complexes, formant un puissant effet de réseau. La structure de double incitation assure une motivation à long terme pour la participation, formant un cycle économique durable.
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée avec une efficacité de coût remarquable. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, dont la vitesse d'innovation dépasse largement celle des recherches et développements internes des entreprises traditionnelles. Cependant, le seuil technologique reste élevé, et l'incertitude du cadre réglementaire constitue un facteur de risque. Les fournisseurs de services cloud traditionnels devraient lancer des produits concurrentiels, et maintenir un équilibre entre performance et décentralisation est également un défi important.
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 %. Les politiques de soutien des différents pays créent des fenêtres d'opportunité, et l'augmentation des préoccupations concernant la confidentialité des données et la sécurité de l'IA accroît la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel. L'intérêt des investisseurs institutionnels continue de croître, fournissant des financements et un soutien en ressources à l'écosystème.
04, Cadre de stratégie d'investissement
L'investissement dans le subnet Bittensor nécessite un cadre d'évaluation systématique. Sur le plan technique, il s'agit d'examiner le degré d'innovation, la force de l'équipe et la synergie écologique. Sur le plan du marché, il faut analyser la taille cible, le paysage concurrentiel et l'adoption par les utilisateurs. Sur le plan financier, l'accent est mis sur la valorisation, la part d'émission et l'économie des tokens.
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 subnet, y compris les subnets d'infrastructure, d'application et de protocole. Ajustez la stratégie en fonction de l'étape de développement, en organisant de manière raisonnable le ratio de répartition des fonds et en maintenant un tampon de liquidité.
La première réduction de moitié en novembre 2025 sera un catalyseur important pour le marché. Le nombre de subnets devrait dépasser 500 à moyen terme, avec l'augmentation des applications de niveau entreprise qui favorisent le développement des subnets associés. À long terme, Bittensor devrait devenir une composante importante de l'infrastructure mondiale de l'IA, avec de nouveaux modèles commerciaux qui émergent continuellement, formant finalement un écosystème décentralisé plus vaste.
05, Conclusion
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme dans le développement des infrastructures d'IA. Grâce à la allocation des ressources par le marché et la gouvernance décentralisée, il offre un nouveau terreau pour l'innovation en IA. Dans le contexte d'un développement rapide de l'industrie de l'IA, Bittensor et son écosystème de subnets méritent une attention continue et une recherche approfondie.
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MEVSandwichVictim
· 08-01 03:06
On voit encore des données obtenues en dépensant de l'argent.
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CoinBasedThinking
· 07-31 06:12
Achetez tôt, prenez de la valeur tôt, trading de copie sans réfléchir.
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QuorumVoter
· 07-29 18:05
燃炸了 Il y a quelques jours, j'ai acheté être liquidé.
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ser_we_are_early
· 07-29 08:11
Chaque jour, on parle d'explosions, mais c'est tout.
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MoonBoi42
· 07-29 08:11
bull ah hausse de plus de trois fois je suis optimiste
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FlashLoanLord
· 07-29 08:10
269% n'est-ce pas, cette vague va à la lune
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BearWhisperGod
· 07-29 08:03
D'abord, faisons une petite mise, puis on en reparlera.
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ChainSpy
· 07-29 08:02
Cette vague de dTAO décolle ! Les frères qui comprennent sont tous entrés dans une position, n'est-ce pas ?
Explosion de l'écosystème Bittensor : la mise à niveau dTAO mène à la révolution des infrastructures d'IA décentralisées
Analyse de l'écosystème subnet Bittensor : saisir l'avenir des infrastructures AI
01, Aperçu du marché : la mise à niveau de dTAO déclenche une explosion écologique
En février 2025, le réseau Bittensor a lancé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), modifiant le modèle de gouvernance du réseau vers une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Chaque subnet possède son propre token alpha, et les détenteurs de TAO peuvent librement choisir leurs investissements, réalisant ainsi un véritable mécanisme de découverte de valeur de marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une immense vitalité innovante. En l'espace de quelques mois, 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 de base, de la génération d'images, jusqu'à des domaines de pointe comme le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est également impressionnante. La capitalisation 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 des mises stable entre 16 et 19 %. Chaque subnet distribue des incitations réseau en fonction du taux de mise en TAO sur le marché, les 10 meilleurs subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, reflétant ainsi le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
02, Analyse du réseau central (10 principales émissions)
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 utilise l'architecture "démarrage instantané" pour réduire 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 soutiennent les modèles principaux, traitant plus de 5 millions de demandes par jour. Le modèle commercial est mature, adoptant une stratégie freemium pour générer des revenus via l'intégration sur la plateforme OpenRouter. Les coûts sont 85 % inférieurs à ceux d'AWS Lambda, avec plus de 3000 clients d'entreprise servis.
dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars 9 semaines après son lancement, la capitalisation actuelle est de 79 millions de dollars, avec une solide barrière technologique, des progrès commercialisés satisfaisants et une forte reconnaissance sur le marché, il est actuellement le leader du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation du calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Se concentrer sur l'optimisation des calculs au niveau matériel, en maximisant l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à quatre grands modules technologiques : la planification GPU, l'abstraction matérielle, l'optimisation des performances et la gestion de l'efficacité énergétique. Prend en charge le matériel courant, réduit les coûts de 90 % et améliore l'efficacité des calculs de 45 %.
Actuellement, c'est le deuxième plus grand subnet en termes d'émission sur Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation du matériel est un élément central de l'infrastructure AI, présentant des barrières technologiques, avec une forte tendance à la hausse des prix, la capitalisation boursière actuelle étant de 56M.
3. Targon (SN4) - plateforme d'inférence 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. Elle utilise des technologies telles qu'Intel TDX pour garantir la sécurité et la protection de la vie privée des flux de travail de l'IA. Le système prend en charge le cryptage de bout en bout, permettant aux utilisateurs d'utiliser des services d'IA sans divulguer de données.
Le seuil technologique est élevé, le modèle commercial est clair et il existe une source de revenus stable. Un mécanisme de rachat de revenus a été mis en place, tous les revenus étant utilisés pour le rachat de jetons.
4. τemplar (SN3) - Recherche AI et entraînement distribué
Valeur fondamentale : formation collaborative à grande échelle de modèles AI, réduction des barrières à l'entrée pour l'entraînement.
Spécialisé dans l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, en collaborant grâce aux ressources GPU fournies par des participants du monde entier. L'entraînement d'un modèle de 1,2 milliard de paramètres a été achevé, avec environ 200 GPU participant. Mise à niveau du mécanisme commit-reveal en 2024, et promotion de l'entraînement de grands modèles en 2025, atteignant une échelle de paramètres de plus de 70 milliards.
Avantages technologiques marqués, valorisation actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - Formation AI décentralisée
Valeur clé : démocratisation de l'entraînement AI, réduction significative des barrières de coût.
Résoudre le point douloureux des coûts d'entraînement de l'IA grâce à un entraînement distribué. 118 billions de paramètres de modèle ont été entraînés avec un coût de seulement 5 dollars par heure, soit 70 % de moins que les services cloud traditionnels, et une vitesse d'entraînement supérieure de 40 %. Une interface à un clic réduit la barrière d'entrée, avec déjà plus de 500 projets utilisés pour le réglage des modèles.
La capitalisation actuelle est de 30M, la demande sur le marché est forte, l'avantage technologique est clair, il mérite une 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 prévision financière. Modèles de prévision multicouches fusionnant les technologies LSTM et Transformer, traitant des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des signaux de prévision d'assistance.
Le site Web présente les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents mineurs. En combinant l'IA et la blockchain, il offre des moyens innovants de trader sur les marchés financiers, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportive
Valeur clé : Analyse vidéo sportive, ciblant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive. Utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, réduisant considérablement le coût de l'analyse vidéo. En collaboration avec Data Universe, le taux de précision moyenne des prédictions de DKING AI est de 70 %.
L'industrie du sport est de grande envergure, avec une innovation technologique significative et un large potentiel de marché. Score est un subnet avec une direction d'application claire, ce qui mérite d'être noté.
8. OpenKaito (SN5) - texte de raisonnement open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'incorporation de texte, optimisation de la recherche d'informations
Concentré sur le développement de modèles d'embeddings de texte, soutenu par Kaito, un acteur important dans le domaine d'InfoFi. S'engage à construire des capacités de compréhension et de raisonnement de texte de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la construction d'un écosystème autour des modèles d'intégration de texte. L'intégration imminente de Yaps pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructures de données AI
Valeur clé : traitement de données à grande échelle, approvisionnement en données d'entraînement AI
Traitement de 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, avec un support de stockage de 100 Go. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités essentielles telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont la base de l'IA, la valeur des infrastructures est stable et les niches écologiques sont importantes. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets et en collaborant étroitement avec des projets comme Score, cela reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - Minage par preuve de travail
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul AI, intégration des ressources de puissance de calcul.
Permettre aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor pour obtenir des jetons alpha à des fins de mise en jeu ou d'échange. À court terme, attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul (environ 0,7 % du total mondial) prouve que le marché reconnaît ce modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs gains.
03, Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème d'IA décentralisé unique. L'algorithme de consensus Yuma garantit la qualité du réseau, la mise à niveau dTAO introduit un mécanisme de répartition des ressources basé sur le marché pour améliorer l'efficacité. La coopération entre les subnets supporte le traitement distribué de tâches d'IA complexes, formant un puissant effet de réseau. La structure de double incitation assure une motivation à long terme pour la participation, formant un cycle économique durable.
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée avec une efficacité de coût remarquable. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, dont la vitesse d'innovation dépasse largement celle des recherches et développements internes des entreprises traditionnelles. Cependant, le seuil technologique reste élevé, et l'incertitude du cadre réglementaire constitue un facteur de risque. Les fournisseurs de services cloud traditionnels devraient lancer des produits concurrentiels, et maintenir un équilibre entre performance et décentralisation est également un défi important.
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 %. Les politiques de soutien des différents pays créent des fenêtres d'opportunité, et l'augmentation des préoccupations concernant la confidentialité des données et la sécurité de l'IA accroît la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel. L'intérêt des investisseurs institutionnels continue de croître, fournissant des financements et un soutien en ressources à l'écosystème.
04, Cadre de stratégie d'investissement
L'investissement dans le subnet Bittensor nécessite un cadre d'évaluation systématique. Sur le plan technique, il s'agit d'examiner le degré d'innovation, la force de l'équipe et la synergie écologique. Sur le plan du marché, il faut analyser la taille cible, le paysage concurrentiel et l'adoption par les utilisateurs. Sur le plan financier, l'accent est mis sur la valorisation, la part d'émission et l'économie des tokens.
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 subnet, y compris les subnets d'infrastructure, d'application et de protocole. Ajustez la stratégie en fonction de l'étape de développement, en organisant de manière raisonnable le ratio de répartition des fonds et en maintenant un tampon de liquidité.
La première réduction de moitié en novembre 2025 sera un catalyseur important pour le marché. Le nombre de subnets devrait dépasser 500 à moyen terme, avec l'augmentation des applications de niveau entreprise qui favorisent le développement des subnets associés. À long terme, Bittensor devrait devenir une composante importante de l'infrastructure mondiale de l'IA, avec de nouveaux modèles commerciaux qui émergent continuellement, formant finalement un écosystème décentralisé plus vaste.
05, Conclusion
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme dans le développement des infrastructures d'IA. Grâce à la allocation des ressources par le marché et la gouvernance décentralisée, il offre un nouveau terreau pour l'innovation en IA. Dans le contexte d'un développement rapide de l'industrie de l'IA, Bittensor et son écosystème de subnets méritent une attention continue et une recherche approfondie.