Екосистема Bittensor підмережі: нова парадигма інфраструктури штучного інтелекту
13 лютого 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), перенісши управління мережею на ринкову основу з децентралізованим розподілом ресурсів. Кожна підмережа має незалежні токени альфа, а володарі TAO можуть вільно обирати інвестиційні об'єкти, що реалізує механізм ринкового виявлення вартості.
Дані показують, що оновлення dTAO звільнило величезну інноваційну енергію. Лише за кілька місяців Bittensor зріс з 32 підмереж до 118 активних підмереж, що становить зростання на 269%. Ці підмережі охоплюють різні сегменти AI-індустрії, від текстової інференції, генерації зображень до складання білків і кількісної торгівлі, формуючи повноцінну децентралізовану AI екосистему.
Ринкові показники також вражають. Загальна капіталізація топових підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів після оновлення, річна ставка доходу від стейкінгу стабільно становить 16-19%. Кожна підмережа отримує мережеві винагороди відповідно до ринкової ставки стейкінгу TAO, а 10 найбільших підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає ринковий механізм відбору.
Аналіз ядрової мережі (10 найвищих викидів)
1. Chutes (SN64) - безсерверні AI обчислення
Основна цінність: інноваційний досвід розгортання AI-моделей, значне зниження витрат на обчислювальну потужність
Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", що зменшує час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд, підвищуючи ефективність у 10 разів. Понад 8000 GPU-вузлів по всьому світу підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день з затримкою відповіді до 50 мілісекунд.
Модель бізнесу стала зрілою, використовуючи стратегію безкоштовного доповнення. Через платформу OpenRouter інтеграція надає підтримку потужності популярних моделей. Витрати на 85% нижчі, ніж у деяких хмарних сервісів. Наразі загальний обсяг використання токенів перевищує 9042,37B, обслуговуючи понад 3000 корпоративних клієнтів.
dTAO запустившись, через 9 тижнів досягнув ринкової капіталізації в 100 мільйонів доларів, поточна капіталізація 79M, технологічний бар'єр глибокий, процес комерціалізації проходить успішно, ринкова визнаність висока, наразі є лідером підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Основна цінність: оптимізація базового апаратного забезпечення, підвищення ефективності обчислень AI
Зосередження на оптимізації обчислень на апаратному рівні. Максимізація ефективності використання апаратного забезпечення за допомогою чотирьох технологічних модулів: планування GPU, апаратна абстракція, оптимізація продуктивності та управління енергетичною ефективністю. Підтримка всього спектру апаратного забезпечення, зниження ціни на 90%, підвищення обчислювальної ефективності на 45%.
Наразі це друга за величиною підмережа на Bittensor, яка займає 7,28% від загальних викидів у мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим елементом інфраструктури ШІ, має технологічні бар'єри, сильну тенденцію до зростання цін, а поточна ринкова капіталізація становить 56M.
3. Targon (SN4) - децентралізована AI платформа для висновків
Основна цінність: технологія конфіденційних обчислень, забезпечення безпеки конфіденційності даних
Ядро Targon — це TVM (Targon Virtual Machine), безпечна платформа для конфіденційних обчислень, що підтримує навчання, інференцію та верифікацію AI-моделей. Використовуючи технології конфіденційних обчислень, забезпечується безпека робочих процесів AI та захист приватності. Система підтримує шифрування «від кінця до кінця», що дозволяє користувачам використовувати послуги AI без розкриття даних.
Високий технічний бар'єр, чітка бізнес-модель, стабільний дохід. Відкрито механізм викупу доходу, всі доходи використовуються для викупу токенів, останній викуп склав 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - Дослідження ШІ та розподілене навчання
Основна цінність: співпраця в навчанні великих моделей ШІ, зменшення бар'єрів для навчання
Піонер підмережі, що спеціалізується на розподіленому навчанні великих AI-моделей, має на меті стати "найкращою платформою для навчання моделей у світі". Співпраця у навчанні через внески GPU-ресурсів від учасників з усього світу, зосереджуючись на спільному навчанні та інноваціях передових моделей.
Завершено навчання моделі з параметрами 1,2B, пройшовши понад 20 тисяч циклів навчання, брали участь близько 200 GPU. У 2024 році буде оновлено механізм commit-reveal, щоб підвищити децентралізацію та безпеку верифікації; у 2025 році буде просунуто навчання великих моделей, масштаб параметрів досягне 70B+, показники будуть відповідати галузевим стандартам.
Технічні переваги виражені, поточна ринкова капіталізація 35M, займає 4.79% від викидів.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване навчання AI
Основна цінність: демократизація навчання AI, значне зниження бар'єру вартості
Рішення проблеми вартості навчання ШІ через дистрибутивне навчання. Інтелектуальна система планування на основі синхронізації градієнтів ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, вартість 5 доларів за годину, що на 70% дешевше за традиційні хмарні послуги і на 40% швидше. Інтерфейс з однією кнопкою знижує бар'єри для використання, понад 500 проектів для доопрацювання моделей, охоплюючи медицину, фінанси, освіту та інші сфери.
Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, чіткі технологічні переваги, варто звернути на це увагу в довгостроковій перспективі.
Основна цінність: торгові сигнали та фінансові прогнози на основі штучного інтелекту з багатьма активами
Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування, що керується ШІ, сигналами для торгівлі різними активами. Побудова багаторівневої архітектури прогнозних моделей, часові прогнози, що поєднують технології LSTM та Transformer, для обробки складних часових рядків даних. Модуль аналізу ринкових настроїв аналізує контент соціальних медіа та новин, надаючи індикатори настроїв для допомоги в прогнозуванні.
Вебсайт демонструє прибуток і бек-тестування стратегій, які надають різні майнери. Поєднуючи ШІ та блокчейн, пропонує інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна капіталізація 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Основна цінність: аналіз спортивного відео, націлений на футбольну індустрію в 6000 мільярдів доларів
Фреймворк комп'ютерного зору, орієнтований на аналіз спортивних відео, знижує витрати на складний відеоаналіз за рахунок технології легкого підтвердження. Використовується двоступеневе підтвердження: виявлення поля та перевірка об'єктів на основі CLIP, що знижує витрати на маркування традиційних матчів на 90%-99%. У співпраці з Data Universe AI-агенти мають середню точність прогнозування 70%, колись досягали 100% точності за день.
Спортивна індустрія має величезні масштаби, помітні технологічні інновації та великі перспективи ринку. Score є підмережою з чітким напрямком застосування, що заслуговує на увагу.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
Основна цінність: розробка моделей вбудовування тексту, оптимізація інформаційного пошуку
Зосереджено на розробці моделей текстових вкладів, підтримуваних важливим учасником у сфері InfoFi Kaito. Проект, що керується спільнотою, присвячений створенню високоякісних можливостей розуміння та міркування тексту, особливо в аспектах інформаційного пошуку та семантичного пошуку.
Все ще на ранній стадії будівництва, основна увага зосереджена на створенні екосистеми навколо моделей текстових вбудувань. Незабаром очікувана інтеграція Yaps може суттєво розширити її сценарії використання та користувацьку базу.
9. Дані Всесвіту (SN13) - AI дані інфраструктура
Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання навчальних даних для ШІ
Щоденна обробка 5 мільярдів рядків даних, накопичено понад 55,6 мільярдів рядків, підтримка зберігання 100 ГБ. Архітектура DataEntity забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів, розподілене зберігання та інші ключові функції. Інноваційний механізм голосування "гравітація" реалізує динамічне регулювання ваги.
Дані є нафтою ШІ, інфраструктура має стабільну цінність, а екологічна ніша є важливою. Як постачальник даних для кількох підмереж, ми глибоко співпрацюємо з проектами, такими як Score, що демонструє цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність майнінгу
Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та обчислень ШІ, інтеграція ресурсів обчислювальної потужності
Дозволяє майнерам біткоїнів перенаправляти обчислювальну потужність на мережу Bittensor, отримуючи токени alpha через майнінг для стейкінгу або торгівлі. Поєднує традиційний PoW-майнінг з обчисленнями AI, надаючи нове джерело доходу для майнерів.
У короткостроковій перспективі залучено понад 6EH/s обчислювальної потужності (близько 0,7% світового обсягу), що підтверджує визнання ринку змішаних моделей. Майнери можуть вибирати між традиційним видобутком біткойнів і отриманням токенів TAOHash, оптимізуючи прибуток.
Аналіз екосистеми
Інновації технології Bittensor створюють унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Алгоритм консенсусу Yuma забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, оновлення dTAO впроваджує механізм ринкового розподілу ресурсів для підвищення ефективності. Механізм AMM підмережі реалізує виявлення ціни між токенами TAO та alpha, дозволяючи ринковим силам безпосередньо брати участь у розподілі ресурсів ШІ.
Протокол співпраці між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI-завдань, формуючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулювання забезпечує довгострокову мотивацію до участі, формуючи стійкий економічний замкнутий цикл.
В порівнянні з традиційними централізованими постачальниками AI, Bittensor пропонує справжнє децентралізоване альтернативне рішення з видатною вартісною ефективністю. Кілька підмереж демонструють значні переваги в витратах, наприклад, одна підмережа дешевша на 85% у порівнянні з певним хмарним сервісом. Відкита екосистема сприяє швидким інноваціям, швидкість інновацій значно перевищує внутрішні дослідження та розробки традиційних компаній.
Однак екосистема також стикається з викликами. Технічний бар'єр залишається високим, для участі в mining та validation потрібні значні технічні знання. Невизначеність регуляторного середовища є фактором ризику. Передбачається, що традиційні постачальники хмарних послуг випустять конкурентоспроможні продукти. З ростом масштабу мережі підтримка балансу між продуктивністю та децентралізацією стане важливим випробуванням.
Вибухове зростання індустрії ШІ створює величезні ринкові можливості для Bittensor. Очікується, що світовий ринок ШІ зросте з 294 мільярдів доларів США у 2025 році до 1,77 трильйона доларів США у 2032 році, з річним складним темпом зростання 29%, що створює широкий простір для розвитку децентралізованої інфраструктури ШІ.
Політики підтримки ШІ в різних країнах створюють вікна можливостей, зростає увага до конфіденційності даних і безпеки ШІ, що збільшує потребу в таких технологіях, як конфіденційні обчислення. Інтерес інституційних інвесторів до інфраструктури ШІ продовжує зростати, забезпечуючи фінансування та ресурсну підтримку для екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Інвестиції в підмережу Bittensor вимагають створення системи оцінки. На технічному рівні слід розглянути рівень інновацій, глибину захисного бар'єра, силу команди та ефект екосистемної співпраці. На ринковому рівні аналізується розмір цільового ринку, конкурентна структура, ситуація з прийняттям користувачами та регуляторні ризики. На фінансовому рівні увага приділяється рівню оцінки, частці викидів TAO, дизайну токеноміки та ліквідності.
У ризик-менеджменті диверсифікація інвестицій є основною стратегією. Рекомендується диверсифікувати розподіл між різними типами підмереж, включаючи інфраструктурні, прикладні та протокольні. Коригуйте стратегію відповідно до стадії розвитку підмережі: ранні проекти мають високий ризик, але великий потенційний дохід, зрілі проекти відносно стабільні, але мають обмежений простір для зростання. Врахуйте ліквідність токенів alpha, розумно розподіляйте пропорції капіталовкладень, щоб підтримувати необхідну ліквідність.
Подія першого зменшення в листопаді 2025 року стане важливим каталізатором для ринку. Зменшення емісії підвищує рідкість існуючої підмережі, що може призвести до виключення слабко працюючих проєктів та переформатування економічного ландшафту мережі. Інвестори можуть заздалегідь підготуватися, вкладаючи в якісні підмережі, щоб скористатися вікном можливостей перед зменшенням.
Кількість підмереж у середньостроковій перспективі, як очікується, перевищить 500, охоплюючи всі сегменти AI-індустрії. Зростання корпоративних застосувань сприяє розвитку підмереж, пов'язаних із конфіденційними обчисленнями та захистом даних, співпраця між підмережами стає більш частою, формуючи складний ланцюг постачання AI-послуг. Поетапне уточнення регуляторної рамки надає очевидні переваги відповідним підмережам.
Довгостроково Bittensor має всі шанси стати важливою складовою глобальної інфраструктури ШІ, традиційні компанії ШІ можуть використовувати гібридну модель, перемістивши частину бізнесу на децентралізовану мережу. Нові бізнес-моделі та сценарії використання постійно з'являються, а взаємодія з іншими блокчейн-мережами посилюється, врешті-решт формуючи більшу децентралізовану екосистему. Шлях розвитку нагадує еволюцію ранньої інфраструктури Інтернету, інвестори, які вхопилися за ключові моменти, отримають значні прибутки.
Висновок
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури AI. Завдяки ринковій ресурсній розподілі та механізму децентралізованого управління, вона надає новий ґрунт для інновацій у сфері AI, демонструючи вражаючу інноваційну активність та потенціал зростання. На фоні швидкого розвитку індустрії AI, Bittensor та його підмережа заслуговують на постійну увагу та глибоке дослідження.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
9 лайків
Нагородити
9
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GateUser-26d7f434
· 3год тому
tao要ліквідувати
Переглянути оригіналвідповісти на0
HashBandit
· 3год тому
брух, ці числа tps викликають у мене PTSD від ETH 2016... але якщо чесно, масштабування виглядає краще, ніж хешрейт моєї старої майнінгової установки
Вибух екосистеми підмережі Bittensor: оновлення dTAO вивільняє інноваційний потенціал інфраструктури ШІ
Екосистема Bittensor підмережі: нова парадигма інфраструктури штучного інтелекту
13 лютого 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), перенісши управління мережею на ринкову основу з децентралізованим розподілом ресурсів. Кожна підмережа має незалежні токени альфа, а володарі TAO можуть вільно обирати інвестиційні об'єкти, що реалізує механізм ринкового виявлення вартості.
Дані показують, що оновлення dTAO звільнило величезну інноваційну енергію. Лише за кілька місяців Bittensor зріс з 32 підмереж до 118 активних підмереж, що становить зростання на 269%. Ці підмережі охоплюють різні сегменти AI-індустрії, від текстової інференції, генерації зображень до складання білків і кількісної торгівлі, формуючи повноцінну децентралізовану AI екосистему.
Ринкові показники також вражають. Загальна капіталізація топових підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів після оновлення, річна ставка доходу від стейкінгу стабільно становить 16-19%. Кожна підмережа отримує мережеві винагороди відповідно до ринкової ставки стейкінгу TAO, а 10 найбільших підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає ринковий механізм відбору.
Аналіз ядрової мережі (10 найвищих викидів)
1. Chutes (SN64) - безсерверні AI обчислення
Основна цінність: інноваційний досвід розгортання AI-моделей, значне зниження витрат на обчислювальну потужність
Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", що зменшує час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд, підвищуючи ефективність у 10 разів. Понад 8000 GPU-вузлів по всьому світу підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день з затримкою відповіді до 50 мілісекунд.
Модель бізнесу стала зрілою, використовуючи стратегію безкоштовного доповнення. Через платформу OpenRouter інтеграція надає підтримку потужності популярних моделей. Витрати на 85% нижчі, ніж у деяких хмарних сервісів. Наразі загальний обсяг використання токенів перевищує 9042,37B, обслуговуючи понад 3000 корпоративних клієнтів.
dTAO запустившись, через 9 тижнів досягнув ринкової капіталізації в 100 мільйонів доларів, поточна капіталізація 79M, технологічний бар'єр глибокий, процес комерціалізації проходить успішно, ринкова визнаність висока, наразі є лідером підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Основна цінність: оптимізація базового апаратного забезпечення, підвищення ефективності обчислень AI
Зосередження на оптимізації обчислень на апаратному рівні. Максимізація ефективності використання апаратного забезпечення за допомогою чотирьох технологічних модулів: планування GPU, апаратна абстракція, оптимізація продуктивності та управління енергетичною ефективністю. Підтримка всього спектру апаратного забезпечення, зниження ціни на 90%, підвищення обчислювальної ефективності на 45%.
Наразі це друга за величиною підмережа на Bittensor, яка займає 7,28% від загальних викидів у мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим елементом інфраструктури ШІ, має технологічні бар'єри, сильну тенденцію до зростання цін, а поточна ринкова капіталізація становить 56M.
3. Targon (SN4) - децентралізована AI платформа для висновків
Основна цінність: технологія конфіденційних обчислень, забезпечення безпеки конфіденційності даних
Ядро Targon — це TVM (Targon Virtual Machine), безпечна платформа для конфіденційних обчислень, що підтримує навчання, інференцію та верифікацію AI-моделей. Використовуючи технології конфіденційних обчислень, забезпечується безпека робочих процесів AI та захист приватності. Система підтримує шифрування «від кінця до кінця», що дозволяє користувачам використовувати послуги AI без розкриття даних.
Високий технічний бар'єр, чітка бізнес-модель, стабільний дохід. Відкрито механізм викупу доходу, всі доходи використовуються для викупу токенів, останній викуп склав 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - Дослідження ШІ та розподілене навчання
Основна цінність: співпраця в навчанні великих моделей ШІ, зменшення бар'єрів для навчання
Піонер підмережі, що спеціалізується на розподіленому навчанні великих AI-моделей, має на меті стати "найкращою платформою для навчання моделей у світі". Співпраця у навчанні через внески GPU-ресурсів від учасників з усього світу, зосереджуючись на спільному навчанні та інноваціях передових моделей.
Завершено навчання моделі з параметрами 1,2B, пройшовши понад 20 тисяч циклів навчання, брали участь близько 200 GPU. У 2024 році буде оновлено механізм commit-reveal, щоб підвищити децентралізацію та безпеку верифікації; у 2025 році буде просунуто навчання великих моделей, масштаб параметрів досягне 70B+, показники будуть відповідати галузевим стандартам.
Технічні переваги виражені, поточна ринкова капіталізація 35M, займає 4.79% від викидів.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване навчання AI
Основна цінність: демократизація навчання AI, значне зниження бар'єру вартості
Рішення проблеми вартості навчання ШІ через дистрибутивне навчання. Інтелектуальна система планування на основі синхронізації градієнтів ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, вартість 5 доларів за годину, що на 70% дешевше за традиційні хмарні послуги і на 40% швидше. Інтерфейс з однією кнопкою знижує бар'єри для використання, понад 500 проектів для доопрацювання моделей, охоплюючи медицину, фінанси, освіту та інші сфери.
Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, чіткі технологічні переваги, варто звернути на це увагу в довгостроковій перспективі.
6. Приватна торгівля (SN8) - фінансовий кількісний трейдинг
Основна цінність: торгові сигнали та фінансові прогнози на основі штучного інтелекту з багатьма активами
Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування, що керується ШІ, сигналами для торгівлі різними активами. Побудова багаторівневої архітектури прогнозних моделей, часові прогнози, що поєднують технології LSTM та Transformer, для обробки складних часових рядків даних. Модуль аналізу ринкових настроїв аналізує контент соціальних медіа та новин, надаючи індикатори настроїв для допомоги в прогнозуванні.
Вебсайт демонструє прибуток і бек-тестування стратегій, які надають різні майнери. Поєднуючи ШІ та блокчейн, пропонує інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна капіталізація 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Основна цінність: аналіз спортивного відео, націлений на футбольну індустрію в 6000 мільярдів доларів
Фреймворк комп'ютерного зору, орієнтований на аналіз спортивних відео, знижує витрати на складний відеоаналіз за рахунок технології легкого підтвердження. Використовується двоступеневе підтвердження: виявлення поля та перевірка об'єктів на основі CLIP, що знижує витрати на маркування традиційних матчів на 90%-99%. У співпраці з Data Universe AI-агенти мають середню точність прогнозування 70%, колись досягали 100% точності за день.
Спортивна індустрія має величезні масштаби, помітні технологічні інновації та великі перспективи ринку. Score є підмережою з чітким напрямком застосування, що заслуговує на увагу.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
Основна цінність: розробка моделей вбудовування тексту, оптимізація інформаційного пошуку
Зосереджено на розробці моделей текстових вкладів, підтримуваних важливим учасником у сфері InfoFi Kaito. Проект, що керується спільнотою, присвячений створенню високоякісних можливостей розуміння та міркування тексту, особливо в аспектах інформаційного пошуку та семантичного пошуку.
Все ще на ранній стадії будівництва, основна увага зосереджена на створенні екосистеми навколо моделей текстових вбудувань. Незабаром очікувана інтеграція Yaps може суттєво розширити її сценарії використання та користувацьку базу.
9. Дані Всесвіту (SN13) - AI дані інфраструктура
Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання навчальних даних для ШІ
Щоденна обробка 5 мільярдів рядків даних, накопичено понад 55,6 мільярдів рядків, підтримка зберігання 100 ГБ. Архітектура DataEntity забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів, розподілене зберігання та інші ключові функції. Інноваційний механізм голосування "гравітація" реалізує динамічне регулювання ваги.
Дані є нафтою ШІ, інфраструктура має стабільну цінність, а екологічна ніша є важливою. Як постачальник даних для кількох підмереж, ми глибоко співпрацюємо з проектами, такими як Score, що демонструє цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність майнінгу
Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та обчислень ШІ, інтеграція ресурсів обчислювальної потужності
Дозволяє майнерам біткоїнів перенаправляти обчислювальну потужність на мережу Bittensor, отримуючи токени alpha через майнінг для стейкінгу або торгівлі. Поєднує традиційний PoW-майнінг з обчисленнями AI, надаючи нове джерело доходу для майнерів.
У короткостроковій перспективі залучено понад 6EH/s обчислювальної потужності (близько 0,7% світового обсягу), що підтверджує визнання ринку змішаних моделей. Майнери можуть вибирати між традиційним видобутком біткойнів і отриманням токенів TAOHash, оптимізуючи прибуток.
Аналіз екосистеми
Інновації технології Bittensor створюють унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Алгоритм консенсусу Yuma забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, оновлення dTAO впроваджує механізм ринкового розподілу ресурсів для підвищення ефективності. Механізм AMM підмережі реалізує виявлення ціни між токенами TAO та alpha, дозволяючи ринковим силам безпосередньо брати участь у розподілі ресурсів ШІ.
Протокол співпраці між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI-завдань, формуючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулювання забезпечує довгострокову мотивацію до участі, формуючи стійкий економічний замкнутий цикл.
В порівнянні з традиційними централізованими постачальниками AI, Bittensor пропонує справжнє децентралізоване альтернативне рішення з видатною вартісною ефективністю. Кілька підмереж демонструють значні переваги в витратах, наприклад, одна підмережа дешевша на 85% у порівнянні з певним хмарним сервісом. Відкита екосистема сприяє швидким інноваціям, швидкість інновацій значно перевищує внутрішні дослідження та розробки традиційних компаній.
Однак екосистема також стикається з викликами. Технічний бар'єр залишається високим, для участі в mining та validation потрібні значні технічні знання. Невизначеність регуляторного середовища є фактором ризику. Передбачається, що традиційні постачальники хмарних послуг випустять конкурентоспроможні продукти. З ростом масштабу мережі підтримка балансу між продуктивністю та децентралізацією стане важливим випробуванням.
Вибухове зростання індустрії ШІ створює величезні ринкові можливості для Bittensor. Очікується, що світовий ринок ШІ зросте з 294 мільярдів доларів США у 2025 році до 1,77 трильйона доларів США у 2032 році, з річним складним темпом зростання 29%, що створює широкий простір для розвитку децентралізованої інфраструктури ШІ.
Політики підтримки ШІ в різних країнах створюють вікна можливостей, зростає увага до конфіденційності даних і безпеки ШІ, що збільшує потребу в таких технологіях, як конфіденційні обчислення. Інтерес інституційних інвесторів до інфраструктури ШІ продовжує зростати, забезпечуючи фінансування та ресурсну підтримку для екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Інвестиції в підмережу Bittensor вимагають створення системи оцінки. На технічному рівні слід розглянути рівень інновацій, глибину захисного бар'єра, силу команди та ефект екосистемної співпраці. На ринковому рівні аналізується розмір цільового ринку, конкурентна структура, ситуація з прийняттям користувачами та регуляторні ризики. На фінансовому рівні увага приділяється рівню оцінки, частці викидів TAO, дизайну токеноміки та ліквідності.
У ризик-менеджменті диверсифікація інвестицій є основною стратегією. Рекомендується диверсифікувати розподіл між різними типами підмереж, включаючи інфраструктурні, прикладні та протокольні. Коригуйте стратегію відповідно до стадії розвитку підмережі: ранні проекти мають високий ризик, але великий потенційний дохід, зрілі проекти відносно стабільні, але мають обмежений простір для зростання. Врахуйте ліквідність токенів alpha, розумно розподіляйте пропорції капіталовкладень, щоб підтримувати необхідну ліквідність.
Подія першого зменшення в листопаді 2025 року стане важливим каталізатором для ринку. Зменшення емісії підвищує рідкість існуючої підмережі, що може призвести до виключення слабко працюючих проєктів та переформатування економічного ландшафту мережі. Інвестори можуть заздалегідь підготуватися, вкладаючи в якісні підмережі, щоб скористатися вікном можливостей перед зменшенням.
Кількість підмереж у середньостроковій перспективі, як очікується, перевищить 500, охоплюючи всі сегменти AI-індустрії. Зростання корпоративних застосувань сприяє розвитку підмереж, пов'язаних із конфіденційними обчисленнями та захистом даних, співпраця між підмережами стає більш частою, формуючи складний ланцюг постачання AI-послуг. Поетапне уточнення регуляторної рамки надає очевидні переваги відповідним підмережам.
Довгостроково Bittensor має всі шанси стати важливою складовою глобальної інфраструктури ШІ, традиційні компанії ШІ можуть використовувати гібридну модель, перемістивши частину бізнесу на децентралізовану мережу. Нові бізнес-моделі та сценарії використання постійно з'являються, а взаємодія з іншими блокчейн-мережами посилюється, врешті-решт формуючи більшу децентралізовану екосистему. Шлях розвитку нагадує еволюцію ранньої інфраструктури Інтернету, інвестори, які вхопилися за ключові моменти, отримають значні прибутки.
Висновок
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури AI. Завдяки ринковій ресурсній розподілі та механізму децентралізованого управління, вона надає новий ґрунт для інновацій у сфері AI, демонструючи вражаючу інноваційну активність та потенціал зростання. На фоні швидкого розвитку індустрії AI, Bittensor та його підмережа заслуговують на постійну увагу та глибоке дослідження.