Экосистема Bittensor подсети: новая парадигма AI-инфраструктуры
13 февраля 2025 года сеть Bittensor завершила обновление Dynamic TAO (dTAO), перейдя на управление сетью, основанное на рыночном принципе, для децентрализованного распределения ресурсов. Каждая подсеть имеет независимый alpha токен, держатели TAO могут свободно выбирать объекты для инвестиций, реализуя механизмы рыночного обнаружения ценности.
Данные показывают, что обновление dTAO высвободило огромный инновационный потенциал. Всего за несколько месяцев количество активных подсетей Bittensor увеличилось с 32 до 118, что составляет рост на 269%. Эти подсети охватывают различные сегменты AI-индустрии, от текстового вывода и генерации изображений до сворачивания белков и количественной торговли, формируя полную децентрализованную экосистему AI.
Рыночные показатели также впечатляют. Общая рыночная капитализация топовых подсетей возросла с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов, а годовая доходность от стейкинга стабильно составляет 16-19%. Каждая подсеть распределяет сетевые стимулы в зависимости от рыночной ставки стейкинга TAO, при этом 10 крупнейших подсетей составляют 51,76% сетевых эмиссий, что отражает механизм естественного отбора на рынке.
Анализ основной сети (Топ 10 по эмиссии)
1. Chutes (SN64) - безсерверные AI вычисления
Основная ценность: инновационный опыт развертывания AI моделей, значительное снижение затрат на вычислительную мощность
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI моделей до 200 миллисекунд и увеличивая эффективность в 10 раз. Более 8000 GPU-узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день с задержкой ответа менее 50 миллисекунд.
Зрелая бизнес-модель, использующая стратегию бесплатного увеличения. Поддержка вычислительной мощности популярных моделей через интеграцию с платформой OpenRouter. Стоимость на 85% ниже, чем у некоторых облачных сервисов. В настоящее время общий объем использования токенов превышает 9042.37B, обслуживается более 3000 корпоративных клиентов.
dTAO запустился через 9 недель и достиг рыночной капитализации в 100 миллионов долларов, текущая капитализация составляет 79 миллионов долларов, технологический барьер глубокий, коммерческое продвижение проходит успешно, высокий уровень признания на рынке, в настоящее время является лидером подсети.
Основная ценность: оптимизация аппаратного обеспечения нижнего уровня, повышение эффективности вычислений ИИ
Сосредоточение на оптимизации вычислений на аппаратном уровне. Максимизация эффективности использования аппаратного обеспечения с помощью четырех основных технологических модулей: планирования GPU, абстракции аппаратного обеспечения, оптимизации производительности и управления энергией. Поддержка всей линейки оборудования, снижение цен на 90%, повышение вычислительной эффективности на 45%.
В настоящее время это вторая по величине подсеть по выбросам на Bittensor, которая составляет 7,28% выбросов сети. Оптимизация оборудования является ключевым элементом инфраструктуры ИИ, имеет технологические барьеры, тенденция к росту цен сильна, текущая рыночная капитализация составляет 56 миллионов.
Основная ценность: технологии защищенных вычислений, обеспечивающие безопасность конфиденциальных данных
Ядро Targon - это TVM (Targon Virtual Machine), безопасная платформа для конфиденциальных вычислений, поддерживающая обучение, вывод и верификацию AI моделей. Используя технологии конфиденциальных вычислений, она обеспечивает безопасность рабочих процессов AI и защиту конфиденциальности. Система поддерживает сквозное шифрование, позволяя пользователям использовать AI услуги без раскрытия данных.
Высокий технический порог, ясная бизнес-модель, стабильный доход. Запущен механизм выкупа доходов, все доходы идут на выкуп токенов, недавний выкуп составил 18 тысяч долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследование ИИ и распределенное обучение
核心价值：масштабное сотрудничество в обучении AI моделей, снижение барьеров для обучения
Пионер подсети, специализирующийся на распределённом обучении крупных AI моделей, цель которого — стать "лучшей платформой для обучения моделей в мире". Сотрудничая с глобальными участниками, которые вносят ресурсы GPU для совместного обучения, сосредотачиваясь на совместном обучении и инновациях передовых моделей.
Завершена тренировка модели с 1,2B параметрами, проведено более 20 тысяч циклов обучения, участвуют около 200 GPU. В 2024 году будет обновлен механизм commit-reveal, что повысит децентрализацию и безопасность верификации; в 2025 году будет продвигаться обучение больших моделей, масштаб параметров достигнет 70B+, производительность будет соответствовать отраслевым стандартам.
Технические преимущества выделяются, текущая рыночная капитализация 35M, занимает 4,79% от эмиссии.
5. Градиенты (SN56) - Децентрализованное обучение ИИ
Основная ценность: демократизация обучения ИИ, значительное снижение барьеров для входа в стоимость
Решение проблемы затрат на обучение ИИ с помощью распределенного обучения. Интеллектуальная система планирования на основе синхронизации градиентов эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершено обучение модели на 118 триллионов параметров, стоимость 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг и на 40% быстрее. Однокнопочный интерфейс снижает порог использования, более 500 проектов для дообучения моделей охватывают области медицины, финансов, образования и др.
Текущая рыночная капитализация составляет 30M, рыночный спрос велик, технические преимущества очевидны, стоит обратить внимание на долгосрочную перспективу.
Основная ценность: торговые сигналы и финансовые прогнозы на основе ИИ для мультиактивной торговли
Децентрализованная платформа для количественной торговли и финансового прогнозирования, основанная на ИИ, с многоактивными торговыми сигналами. Построение многоуровневой архитектуры прогнозных моделей, временные прогнозные модели объединяют технологии LSTM и Transformer для обработки сложных временных рядов. Модуль анализа рыночных настроений анализирует содержимое социальных медиа и новостей, предоставляя индикаторы настроений для поддержки прогнозов.
Сайт демонстрирует доходность и бэктесты стратегий, предоставляемых различными майнерами. Сочетая ИИ и блокчейн, предоставляет инновационные способы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация составляет 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Ключевая ценность: анализ спортивных видео, нацеленный на футбольную индустрию стоимостью 600 миллиардов долларов.
Компьютерная визуальная платформа, сосредоточенная на анализе спортивных видео, снижает стоимость сложного видеоанализа с помощью легковесной технологии валидации. Используется двухступенчатая валидация: обнаружение поля и проверка объектов на основе CLIP, что снижает стоимость аннотирования традиционных одиночных матчей на 90%-99%. В сотрудничестве с Data Universe AI-агенты имеют среднюю точность предсказаний 70%, когда-то достигали 100% точности за один день.
Спортивная индустрия обладает огромным масштабом, значительными технологическими инновациями и широкими рыночными перспективами. Score является подсетью с четким направлением применения, что стоит обратить внимание.
8. OpenKaito (SN5) - открытый текстовый вывод
Основная ценность: разработка моделей текстовых вложений, оптимизация информационного поиска
Сосредоточен на разработке моделей текстового встраивания при поддержке важного участника в области InfoFi Kaito. Проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом, нацеленный на создание высококачественных возможностей понимания и вывода текста, особенно в области информационного поиска и семантического поиска.
Все еще находится на ранней стадии строительства, в основном сосредоточено на создании экосистемы вокруг модели встраивания текста. Предстоящая интеграция Yaps может значительно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Вселенная данных (SN13) - ИИ инфраструктура данных
核心价值：масштабная обработка данных, поставка данных для обучения ИИ
Обработка 500 миллионов строк данных в день, в сумме более 55,6 миллиарда строк, поддержка хранения до 100 ГБ. Архитектура DataEntity предоставляет такие ключевые функции, как стандартизация данных, оптимизация индексов и распределенное хранение. Инновационный механизм голосования "гравитации" позволяет осуществлять динамическую настройку веса.
Данные — это нефть для ИИ, ценность инфраструктуры стабильна, экологическая ниша важна. Будучи поставщиком данных для нескольких подсетей и глубоко сотрудничая с такими проектами, как Score, мы демонстрируем ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - PoW вычислительная мощность майнинга
Основная ценность: соединение традиционного майнинга и ИИ-вычислений, интеграция вычислительных ресурсов
Позволяет биткойн-майнерам перенаправлять вычислительную мощность на сеть Bittensor, получая токены alpha через майнинг для стейкинга или торговли. Объединяет традиционный PoW-майнинг с вычислениями ИИ, предоставляя майнерам новые источники дохода.
В краткосрочной перспективе привлечено более 6 EH/s вычислительной мощности (около 0,7% от мирового объема), что подтверждает признание рынка смешанного режима. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом биткоинов и получением токенов TAOHash, оптимизируя доход.
Анализ экосистемы
Инновации в технологии Bittensor создают уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Алгоритм консенсуса Yuma обеспечивает качество сети через децентрализованную верификацию, а обновление dTAO вводит механизм рыночного распределения ресурсов для повышения эффективности. Механизм AMM подсети реализует ценообразование между токенами TAO и alpha, позволяя рыночным силам напрямую участвовать в распределении ресурсов ИИ.
Протокол сотрудничества между подсетями поддерживает распределенную обработку сложных задач ИИ, создавая мощный сетевой эффект. Двойная структура стимулов обеспечивает долгосрочную мотивацию для участия, формируя устойчивую экономическую замкнутую систему.
В отличие от традиционных централизованных AI-сервисов, Bittensor предлагает действительно децентрализованное решение с выдающейся экономической эффективностью. Несколько подсетей демонстрируют значительные преимущества по стоимости, например, одна подсеть дешевле одного облачного сервиса на 85%. Открытая экосистема способствует быстрому инновационному развитию, скорость инноваций значительно превышает внутренние R&D традиционных компаний.
Однако экосистема также сталкивается с вызовами. Технический порог все еще высок, для участия в mining и validation требуется значительное техническое знание. Неопределенность регуляторной среды является фактором риска. Ожидается, что традиционные облачные сервисы выпустят конкурентные продукты. С увеличением масштаба сети поддержание баланса между производительностью и децентрализацией становится важным испытанием.
Взрывной рост индустрии ИИ предоставляет Bittensor огромные рыночные возможности. Ожидается, что глобальный рынок ИИ вырастет с 294 миллиарда долларов в 2025 году до 1,77 триллиона долларов к 2032 году, что соответствует среднегодовому темпу роста 29%, создавая широкие возможности для развития децентрализованной инфраструктуры ИИ.
Государственные политики поддержки ИИ в разных странах создают окна возможностей, увеличивая интерес к технологиям, таким как конфиденциальные вычисления, с акцентом на защиту данных и безопасность ИИ. Интерес институциональных инвесторов к инфраструктуре ИИ продолжает расти, предоставляя финансирование и ресурсы для экосистемы.
Инвестиционная стратегия
Инвестирование в подсеть Bittensor требует создания системы оценки. На техническом уровне рассматриваются степень инноваций, глубина конкурентных преимуществ, сила команды и экосистемный синергизм. На рыночном уровне анализируются размеры целевого рынка, конкурентная структура, уровень принятия пользователями и регуляторные риски. На финансовом уровне внимание уделяется уровню оценки, доле эмиссии TAO, дизайну токеномики и ликвидности.
В управлении рисками диверсификация инвестиций является основной стратегией. Рекомендуется распределять средства между различными типами подсетей, включая инфраструктурные, прикладные и протокольные. Корректируйте стратегии в зависимости от стадии развития подсетей: на ранних этапах проекты имеют высокий риск, но потенциальная доходность велика, зрелые проекты относительно стабильны, но пространство для роста ограничено. Учитывайте ликвидность альфа-токенов, разумно планируйте соотношение распределения средств, поддерживайте необходимую ликвидность.
Первое событие по снижению вознаграждений в 2025 году станет важным катализатором рынка. Снижение эмиссии повысит дефицит существующих подсетей, что может привести к исключению неэффективных проектов и изменению экономической структуры сети. Инвесторы могут заранее подготовить качественные подсети, чтобы воспользоваться окном возможностей перед снижением вознаграждений.
Количество среднесрочных подсетей, как ожидается, превысит 500, охватывая все сегменты AI-индустрии. Увеличение корпоративных приложений способствует развитию подсетей, связанных с конфиденциальными вычислениями и защитой данных, сотрудничество между подсетями становится более частым, формируя сложную цепочку поставок AI-услуг. Постепенное уточнение регуляторной базы дает явные преимущества соответствующим подсетям.
Долгосрочный Bittensor, вероятно, станет важной частью глобальной инфраструктуры ИИ, традиционные компании ИИ могут принять гибридную модель, переместив часть своего бизнеса в децентрализованную сеть. Новые бизнес-модели и сценарии применения постоянно появляются, взаимодействие с другими блокчейн-сетями усиливается, в конечном итоге формируя более крупную децентрализованную экосистему. Путь развития похож на эволюцию ранней интернет-инфраструктуры, инвесторы, которые поймают ключевые моменты, получат щедрые вознаграждения.
Заключение
Экосистема Bittensor представляет собой новую парадигму развития инфраструктуры ИИ. Благодаря рыночному распределению ресурсов и децентрализованным механизмам управления, она предоставляет новую почву для инноваций в области ИИ, демонстрируя поразительную инновационную активность и потенциал роста. На фоне быстрого развития отрасли ИИ экосистема Bittensor и ее подсети заслуживают постоянного внимания и глубокого изучения.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
9 Лайков
Награда
9
4
Поделиться
комментарий
0/400
GateUser-26d7f434
· 6ч назад
тао要ликвидирован
Посмотреть ОригиналОтветить0
HashBandit
· 6ч назад
бро, эти числа tps вызывают у меня посттравматический стресс от эфира 2016 года... но, если честно, масштабирование выглядит лучше, чем хешрейт моего старого майнинг-риг.
Экосистема подсети Bittensor взрывается: обновление dTAO высвобождает инновационный потенциал AI инфраструктуры
Экосистема Bittensor подсети: новая парадигма AI-инфраструктуры
13 февраля 2025 года сеть Bittensor завершила обновление Dynamic TAO (dTAO), перейдя на управление сетью, основанное на рыночном принципе, для децентрализованного распределения ресурсов. Каждая подсеть имеет независимый alpha токен, держатели TAO могут свободно выбирать объекты для инвестиций, реализуя механизмы рыночного обнаружения ценности.
Данные показывают, что обновление dTAO высвободило огромный инновационный потенциал. Всего за несколько месяцев количество активных подсетей Bittensor увеличилось с 32 до 118, что составляет рост на 269%. Эти подсети охватывают различные сегменты AI-индустрии, от текстового вывода и генерации изображений до сворачивания белков и количественной торговли, формируя полную децентрализованную экосистему AI.
Рыночные показатели также впечатляют. Общая рыночная капитализация топовых подсетей возросла с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов, а годовая доходность от стейкинга стабильно составляет 16-19%. Каждая подсеть распределяет сетевые стимулы в зависимости от рыночной ставки стейкинга TAO, при этом 10 крупнейших подсетей составляют 51,76% сетевых эмиссий, что отражает механизм естественного отбора на рынке.
Анализ основной сети (Топ 10 по эмиссии)
1. Chutes (SN64) - безсерверные AI вычисления
Основная ценность: инновационный опыт развертывания AI моделей, значительное снижение затрат на вычислительную мощность
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI моделей до 200 миллисекунд и увеличивая эффективность в 10 раз. Более 8000 GPU-узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день с задержкой ответа менее 50 миллисекунд.
Зрелая бизнес-модель, использующая стратегию бесплатного увеличения. Поддержка вычислительной мощности популярных моделей через интеграцию с платформой OpenRouter. Стоимость на 85% ниже, чем у некоторых облачных сервисов. В настоящее время общий объем использования токенов превышает 9042.37B, обслуживается более 3000 корпоративных клиентов.
dTAO запустился через 9 недель и достиг рыночной капитализации в 100 миллионов долларов, текущая капитализация составляет 79 миллионов долларов, технологический барьер глубокий, коммерческое продвижение проходит успешно, высокий уровень признания на рынке, в настоящее время является лидером подсети.
2. Celium (SN51) - аппаратная оптимизация вычислений
Основная ценность: оптимизация аппаратного обеспечения нижнего уровня, повышение эффективности вычислений ИИ
Сосредоточение на оптимизации вычислений на аппаратном уровне. Максимизация эффективности использования аппаратного обеспечения с помощью четырех основных технологических модулей: планирования GPU, абстракции аппаратного обеспечения, оптимизации производительности и управления энергией. Поддержка всей линейки оборудования, снижение цен на 90%, повышение вычислительной эффективности на 45%.
В настоящее время это вторая по величине подсеть по выбросам на Bittensor, которая составляет 7,28% выбросов сети. Оптимизация оборудования является ключевым элементом инфраструктуры ИИ, имеет технологические барьеры, тенденция к росту цен сильна, текущая рыночная капитализация составляет 56 миллионов.
3. Targon (SN4) - децентрализованная платформа AI-вывода
Основная ценность: технологии защищенных вычислений, обеспечивающие безопасность конфиденциальных данных
Ядро Targon - это TVM (Targon Virtual Machine), безопасная платформа для конфиденциальных вычислений, поддерживающая обучение, вывод и верификацию AI моделей. Используя технологии конфиденциальных вычислений, она обеспечивает безопасность рабочих процессов AI и защиту конфиденциальности. Система поддерживает сквозное шифрование, позволяя пользователям использовать AI услуги без раскрытия данных.
Высокий технический порог, ясная бизнес-модель, стабильный доход. Запущен механизм выкупа доходов, все доходы идут на выкуп токенов, недавний выкуп составил 18 тысяч долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследование ИИ и распределенное обучение
核心价值：масштабное сотрудничество в обучении AI моделей, снижение барьеров для обучения
Пионер подсети, специализирующийся на распределённом обучении крупных AI моделей, цель которого — стать "лучшей платформой для обучения моделей в мире". Сотрудничая с глобальными участниками, которые вносят ресурсы GPU для совместного обучения, сосредотачиваясь на совместном обучении и инновациях передовых моделей.
Завершена тренировка модели с 1,2B параметрами, проведено более 20 тысяч циклов обучения, участвуют около 200 GPU. В 2024 году будет обновлен механизм commit-reveal, что повысит децентрализацию и безопасность верификации; в 2025 году будет продвигаться обучение больших моделей, масштаб параметров достигнет 70B+, производительность будет соответствовать отраслевым стандартам.
Технические преимущества выделяются, текущая рыночная капитализация 35M, занимает 4,79% от эмиссии.
5. Градиенты (SN56) - Децентрализованное обучение ИИ
Основная ценность: демократизация обучения ИИ, значительное снижение барьеров для входа в стоимость
Решение проблемы затрат на обучение ИИ с помощью распределенного обучения. Интеллектуальная система планирования на основе синхронизации градиентов эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершено обучение модели на 118 триллионов параметров, стоимость 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг и на 40% быстрее. Однокнопочный интерфейс снижает порог использования, более 500 проектов для дообучения моделей охватывают области медицины, финансов, образования и др.
Текущая рыночная капитализация составляет 30M, рыночный спрос велик, технические преимущества очевидны, стоит обратить внимание на долгосрочную перспективу.
6. Собственная торговля (SN8) - Финансовая количественная торговля
Основная ценность: торговые сигналы и финансовые прогнозы на основе ИИ для мультиактивной торговли
Децентрализованная платформа для количественной торговли и финансового прогнозирования, основанная на ИИ, с многоактивными торговыми сигналами. Построение многоуровневой архитектуры прогнозных моделей, временные прогнозные модели объединяют технологии LSTM и Transformer для обработки сложных временных рядов. Модуль анализа рыночных настроений анализирует содержимое социальных медиа и новостей, предоставляя индикаторы настроений для поддержки прогнозов.
Сайт демонстрирует доходность и бэктесты стратегий, предоставляемых различными майнерами. Сочетая ИИ и блокчейн, предоставляет инновационные способы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация составляет 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Ключевая ценность: анализ спортивных видео, нацеленный на футбольную индустрию стоимостью 600 миллиардов долларов.
Компьютерная визуальная платформа, сосредоточенная на анализе спортивных видео, снижает стоимость сложного видеоанализа с помощью легковесной технологии валидации. Используется двухступенчатая валидация: обнаружение поля и проверка объектов на основе CLIP, что снижает стоимость аннотирования традиционных одиночных матчей на 90%-99%. В сотрудничестве с Data Universe AI-агенты имеют среднюю точность предсказаний 70%, когда-то достигали 100% точности за один день.
Спортивная индустрия обладает огромным масштабом, значительными технологическими инновациями и широкими рыночными перспективами. Score является подсетью с четким направлением применения, что стоит обратить внимание.
8. OpenKaito (SN5) - открытый текстовый вывод
Основная ценность: разработка моделей текстовых вложений, оптимизация информационного поиска
Сосредоточен на разработке моделей текстового встраивания при поддержке важного участника в области InfoFi Kaito. Проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом, нацеленный на создание высококачественных возможностей понимания и вывода текста, особенно в области информационного поиска и семантического поиска.
Все еще находится на ранней стадии строительства, в основном сосредоточено на создании экосистемы вокруг модели встраивания текста. Предстоящая интеграция Yaps может значительно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Вселенная данных (SN13) - ИИ инфраструктура данных
核心价值：масштабная обработка данных, поставка данных для обучения ИИ
Обработка 500 миллионов строк данных в день, в сумме более 55,6 миллиарда строк, поддержка хранения до 100 ГБ. Архитектура DataEntity предоставляет такие ключевые функции, как стандартизация данных, оптимизация индексов и распределенное хранение. Инновационный механизм голосования "гравитации" позволяет осуществлять динамическую настройку веса.
Данные — это нефть для ИИ, ценность инфраструктуры стабильна, экологическая ниша важна. Будучи поставщиком данных для нескольких подсетей и глубоко сотрудничая с такими проектами, как Score, мы демонстрируем ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - PoW вычислительная мощность майнинга
Основная ценность: соединение традиционного майнинга и ИИ-вычислений, интеграция вычислительных ресурсов
Позволяет биткойн-майнерам перенаправлять вычислительную мощность на сеть Bittensor, получая токены alpha через майнинг для стейкинга или торговли. Объединяет традиционный PoW-майнинг с вычислениями ИИ, предоставляя майнерам новые источники дохода.
В краткосрочной перспективе привлечено более 6 EH/s вычислительной мощности (около 0,7% от мирового объема), что подтверждает признание рынка смешанного режима. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом биткоинов и получением токенов TAOHash, оптимизируя доход.
Анализ экосистемы
Инновации в технологии Bittensor создают уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Алгоритм консенсуса Yuma обеспечивает качество сети через децентрализованную верификацию, а обновление dTAO вводит механизм рыночного распределения ресурсов для повышения эффективности. Механизм AMM подсети реализует ценообразование между токенами TAO и alpha, позволяя рыночным силам напрямую участвовать в распределении ресурсов ИИ.
Протокол сотрудничества между подсетями поддерживает распределенную обработку сложных задач ИИ, создавая мощный сетевой эффект. Двойная структура стимулов обеспечивает долгосрочную мотивацию для участия, формируя устойчивую экономическую замкнутую систему.
В отличие от традиционных централизованных AI-сервисов, Bittensor предлагает действительно децентрализованное решение с выдающейся экономической эффективностью. Несколько подсетей демонстрируют значительные преимущества по стоимости, например, одна подсеть дешевле одного облачного сервиса на 85%. Открытая экосистема способствует быстрому инновационному развитию, скорость инноваций значительно превышает внутренние R&D традиционных компаний.
Однако экосистема также сталкивается с вызовами. Технический порог все еще высок, для участия в mining и validation требуется значительное техническое знание. Неопределенность регуляторной среды является фактором риска. Ожидается, что традиционные облачные сервисы выпустят конкурентные продукты. С увеличением масштаба сети поддержание баланса между производительностью и децентрализацией становится важным испытанием.
Взрывной рост индустрии ИИ предоставляет Bittensor огромные рыночные возможности. Ожидается, что глобальный рынок ИИ вырастет с 294 миллиарда долларов в 2025 году до 1,77 триллиона долларов к 2032 году, что соответствует среднегодовому темпу роста 29%, создавая широкие возможности для развития децентрализованной инфраструктуры ИИ.
Государственные политики поддержки ИИ в разных странах создают окна возможностей, увеличивая интерес к технологиям, таким как конфиденциальные вычисления, с акцентом на защиту данных и безопасность ИИ. Интерес институциональных инвесторов к инфраструктуре ИИ продолжает расти, предоставляя финансирование и ресурсы для экосистемы.
Инвестиционная стратегия
Инвестирование в подсеть Bittensor требует создания системы оценки. На техническом уровне рассматриваются степень инноваций, глубина конкурентных преимуществ, сила команды и экосистемный синергизм. На рыночном уровне анализируются размеры целевого рынка, конкурентная структура, уровень принятия пользователями и регуляторные риски. На финансовом уровне внимание уделяется уровню оценки, доле эмиссии TAO, дизайну токеномики и ликвидности.
В управлении рисками диверсификация инвестиций является основной стратегией. Рекомендуется распределять средства между различными типами подсетей, включая инфраструктурные, прикладные и протокольные. Корректируйте стратегии в зависимости от стадии развития подсетей: на ранних этапах проекты имеют высокий риск, но потенциальная доходность велика, зрелые проекты относительно стабильны, но пространство для роста ограничено. Учитывайте ликвидность альфа-токенов, разумно планируйте соотношение распределения средств, поддерживайте необходимую ликвидность.
Первое событие по снижению вознаграждений в 2025 году станет важным катализатором рынка. Снижение эмиссии повысит дефицит существующих подсетей, что может привести к исключению неэффективных проектов и изменению экономической структуры сети. Инвесторы могут заранее подготовить качественные подсети, чтобы воспользоваться окном возможностей перед снижением вознаграждений.
Количество среднесрочных подсетей, как ожидается, превысит 500, охватывая все сегменты AI-индустрии. Увеличение корпоративных приложений способствует развитию подсетей, связанных с конфиденциальными вычислениями и защитой данных, сотрудничество между подсетями становится более частым, формируя сложную цепочку поставок AI-услуг. Постепенное уточнение регуляторной базы дает явные преимущества соответствующим подсетям.
Долгосрочный Bittensor, вероятно, станет важной частью глобальной инфраструктуры ИИ, традиционные компании ИИ могут принять гибридную модель, переместив часть своего бизнеса в децентрализованную сеть. Новые бизнес-модели и сценарии применения постоянно появляются, взаимодействие с другими блокчейн-сетями усиливается, в конечном итоге формируя более крупную децентрализованную экосистему. Путь развития похож на эволюцию ранней интернет-инфраструктуры, инвесторы, которые поймают ключевые моменты, получат щедрые вознаграждения.
Заключение
Экосистема Bittensor представляет собой новую парадигму развития инфраструктуры ИИ. Благодаря рыночному распределению ресурсов и децентрализованным механизмам управления, она предоставляет новую почву для инноваций в области ИИ, демонстрируя поразительную инновационную активность и потенциал роста. На фоне быстрого развития отрасли ИИ экосистема Bittensor и ее подсети заслуживают постоянного внимания и глубокого изучения.