Guide d'investissement du sous-réseau Bittensor : saisir la prochaine opportunité de l'IA
Aperçu du marché : la mise à niveau de dTAO provoque une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a réalisé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), orientant le mode de gouvernance vers une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Après la mise à niveau, chaque subnet dispose de son propre jeton alpha, et les détenteurs de TAO peuvent librement choisir leurs investissements, réalisant ainsi un mécanisme de découverte de valeur axé sur le marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une énorme vitalité d'innovation. En seulement quelques mois, Bittensor est passé de 32 subnets à 118 subnets actifs, soit une augmentation de 269%. Ces subnets couvrent divers domaines de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base, à la génération d'images, jusqu'au repliement des protéines de pointe et au trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est tout aussi remarquable. La capitalisation boursière 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 stable de 16 à 19 % sur les mises. Les subnets répartissent les incitations réseau en fonction du taux de mise de TAO sur le marché, et les 10 plus grands subnets représentent 51,76 % des émissions réseau, reflétant le mécanisme de marché basé sur la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal ( des 10 principales émissions )
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement les coûts de calcul.
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané", compressant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une efficacité multipliée par 10. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde, prenant en charge les modèles les plus courants, traitant plus de 5 millions de demandes par jour, avec un délai de réponse contrôlé en dessous de 50 millisecondes.
Le modèle commercial est mature, adoptant une stratégie de freemium. Grâce à l'intégration sur une certaine plateforme, il fournit un support de puissance de calcul pour des modèles populaires, générant des revenus via des appels API. L'avantage en termes de coûts est significatif, étant 85 % moins cher qu'un certain service cloud. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042.37B, et il sert plus de 3000 clients entreprises.
Après 9 semaines de lancement, dTAO atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars, actuellement 79M. La barrière technologique est profonde, les progrès de la commercialisation sont bons, et le degré de reconnaissance sur le marché est élevé, c'est actuellement le leader du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Concentration sur l'optimisation des calculs au niveau matériel. Grâce à quatre modules technologiques : la planification GPU, l'abstraction matérielle, l'optimisation des performances et la gestion de l'efficacité énergétique, maximiser l'efficacité d'utilisation du matériel. Support des matériels courants, réduction des coûts de 90 %, augmentation de l'efficacité de calcul de 45 %.
Actuellement, il s'agit du deuxième plus grand subnet d'émissions, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément central de l'infrastructure AI, avec des barrières techniques, une forte tendance à la hausse des prix, et une capitalisation boursière actuelle de 56 millions.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est la TVM(Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. En utilisant une technologie de calcul confidentiel avancée, elle garantit la sécurité des flux de travail d'IA et la protection de la vie privée. Le système prend en charge le cryptage de bout en bout, permettant aux utilisateurs d'utiliser les services d'IA sans divulguer de données.
Barrières techniques élevées, modèle commercial clair, source de revenus stable. Mécanisme de rachat des revenus déjà activé, tous les revenus sont utilisés pour le rachat de tokens, le dernier rachat étant de 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche AI et entraînement distribué
Valeur fondamentale : collaboration à grande échelle pour l'entraînement de modèles d'IA, réduction du seuil d'entraînement.
Pionnier des sous-réseaux spécialisés dans l'entraînement distribué de modèles IA à grande échelle, ayant pour mission de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Grâce à la contribution de ressources GPU par des participants du monde entier, il se concentre sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe, en mettant l'accent sur la résistance à la fraude et la collaboration efficace.
L'entraînement du modèle de 1,2 milliard de paramètres a été réalisé avec succès, après plus de 20 000 cycles d'entraînement et environ 200 GPU impliqués. La mise à niveau du mécanisme de sécurité est prévue pour 2024, et l'entraînement des grands modèles sera avancé en 2025, avec une échelle de paramètres atteignant 70 milliards ou plus, affichant des performances comparables aux normes de l'industrie dans les tests de référence standard de l'IA.
Avantages techniques évidents, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement de l'IA, réduction significative des barrières de coût
Résoudre le problème des coûts d'entraînement de l'IA grâce à un entraînement distribué. Le système de planification intelligente se base sur la synchronisation des gradients pour attribuer efficacement les tâches à des milliers de GPU. Plus de 118 billions de paramètres ont été entraînés, avec un coût de seulement 5 dollars par heure, ce qui est 70 % moins cher que les services cloud traditionnels et 40 % plus rapide. L'interface à un clic réduit la barrière à l'utilisation, avec plus de 500 projets pour le réglage des modèles, couvrant des domaines tels que la santé, la finance et l'éducation.
La capitalisation boursière actuelle est de 30 millions, la demande sur le marché est forte, les avantages technologiques sont clairs, cela mérite une attention à long terme.
Valeur fondamentale : Signaux de trading multi-actifs et prévisions financières pilotés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévisions financières, signaux de trading multi-actifs alimentés par l'IA. Application de techniques d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construction d'une architecture de modèles de prévision à plusieurs niveaux. Modèle de prévision temporelle fusionnant les technologies LSTM et Transformer, traitant des données temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché analyse le contenu des médias sociaux et des nouvelles, fournissant des indicateurs de sentiment comme signaux d'assistance à la prévision.
Le site affiche les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents mineurs. En combinant l'IA et la blockchain, il propose des méthodes de trading innovantes sur le marché financier, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportive
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant le coût d'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, réduisant le coût d'annotation traditionnel de milliers de dollars par match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une plateforme de données, l'agent IA a une précision de prédiction moyenne de 70 %, atteignant jusqu'à 100 % de précision en un jour.
L'industrie du sport est d'une grande ampleur, avec des innovations technologiques significatives et un large potentiel de marché. C'est un subnet avec une direction d'application claire, qui mérite d'être suivi.
8. OpenKaito (SN5) - Texte d'inférence open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'information
Se concentrer sur le développement de modèles d'intégration de texte, soutenu par des acteurs importants d'une plateforme d'information. En tant que projet open source axé sur la communauté, il s'efforce de construire des capacités de compréhension et de raisonnement textuels de haute qualité, en particulier dans le domaine de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, principalement axé sur la création d'un écosystème autour des modèles d'intégration de texte. Il convient de noter une intégration imminente, qui pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, fourniture de données d'entraînement pour l'IA
Traitement quotidien de 500 millions de lignes de données, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, supporte 100 Go de stockage. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités clés 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 le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable, et les niches écologiques sont importantes. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, nous collaborons en profondeur avec des projets tels que Score, ce qui reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - PoW mining
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul IA, intégration des ressources de puissance de calcul.
Permettre aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, afin d'obtenir des jetons alpha par le biais du minage pour le staking ou le trading. Combiner le minage PoW traditionnel avec le calcul AI, offrant ainsi aux mineurs une nouvelle source de revenus.
Attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul dans un court laps de temps représente environ 0,7 % du marché mondial (, prouvant ainsi la reconnaissance du marché pour le modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs rendements.
![Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : saisissez la prochaine opportunité de l'IA])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-dbbf04de26b89ec6eb2d700e9e82c828.webp(
Analyse de l'écosystème
) avantages clés de l'architecture technique
L'innovation technologique de Bittensor construit un écosystème d'IA décentralisé unique. L'algorithme de consensus Yuma assure la qualité du réseau grâce à une validation décentralisée, et la mise à niveau dTAO introduit un mécanisme de répartition des ressources basé sur le marché qui améliore considérablement l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, permettant la découverte des prix entre le TAO et le token alpha, permettant aux forces du marché de participer directement à l'allocation des ressources en IA.
Le protocole de coopération entre les subnets prend en charge le traitement distribué des tâches AI complexes, créant un puissant effet de réseau. La structure d'incitation double assure une motivation de participation à long terme, les créateurs de subnets, les mineurs, les validateurs et les stakers reçoivent des récompenses appropriées, formant un circuit économique durable.
Avantage concurrentiel et défis auxquels faire face
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, avec une efficacité de coût remarquable. Plusieurs subnets montrent des avantages de coût significatifs, comme Chutes qui est 85 % moins cher que certains services cloud, grâce à l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, le nombre et la qualité des subnets continuent d'augmenter, et la vitesse d'innovation dépasse de loin celle de la recherche et développement interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème fait également face à des défis réels. Le seuil technologique reste élevé, la participation au mining et à la validation nécessite des connaissances techniques considérables. L'incertitude de l'environnement réglementaire est un facteur de risque, et les réseaux d'IA décentralisés pourraient être confrontés à des politiques réglementaires différentes selon les pays. Les fournisseurs de services cloud traditionnels devraient lancer des produits concurrentiels. À mesure que l'échelle du réseau augmente, maintenir l'équilibre entre performance et décentralisation devient un défi important.
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Les investissements mondiaux dans l'IA devraient atteindre près de 200 milliards de dollars d'ici 2025, fournissant un soutien solide à la demande d'infrastructure. 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 %, créant un large espace de développement pour l'infrastructure décentralisée de l'IA.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans différents pays créent des fenêtres d'opportunité pour les infrastructures d'IA décentralisées, avec une attention accrue sur la confidentialité des données et la sécurité de l'IA, augmentant la demande pour des technologies comme le calcul sécurisé, qui sont justement certains des avantages clés des sous-réseaux. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures d'IA continue de croître, et la participation d'institutions renommées fournit un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
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Cadre de stratégie d'investissement
Pour investir dans le subnet Bittensor, il est nécessaire d'établir un cadre d'évaluation systémique. Sur le plan technique, il convient d'examiner le degré d'innovation et la profondeur de la barrière à l'entrée, les compétences techniques de l'équipe et sa capacité d'exécution, ainsi que les synergies avec d'autres projets de l'écosystème. Sur le plan du marché, il faut analyser la taille du marché cible et son potentiel de croissance, la structure concurrentielle et les avantages différenciés, l'adoption par les utilisateurs et les effets de réseau, ainsi que l'environnement réglementaire et les risques politiques. Sur le plan financier, il est important de se concentrer sur le niveau d'évaluation actuel et les performances historiques, la part des émissions de TAO et les tendances de croissance, la rationalité de la conception économique des jetons, ainsi que la liquidité et la profondeur des transactions.
En matière de gestion des risques spécifiques, la diversification des investissements est une stratégie fondamentale. Il est conseillé de répartir les investissements entre différents types de subnets, y compris les subnets d'infrastructure, d'application et de protocole. Ajustez la stratégie d'investissement en fonction du stade de développement des subnets ; les projets en phase précoce présentent un risque élevé mais un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais ont un espace de croissance limité. Prenez en compte que la liquidité des tokens alpha peut ne pas être aussi bonne que celle du TAO, il est donc nécessaire de planifier raisonnablement le ratio de répartition des fonds et de maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
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L'événement de réduction de moitié en novembre 2025 sera un catalyseur important pour le marché. La réduction des émissions augmentera la rareté des sous-réseaux existants, ce qui pourrait éliminer les projets peu performants et remodeler l'ensemble du paysage économique du réseau. Les investisseurs peuvent anticiper et se positionner dans des sous-réseaux de qualité, afin de profiter de la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, couvrant divers segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications d'entreprise stimulera le développement de subnets liés au calcul confidentiel et à la vie privée des données, rendant la collaboration inter-subnets plus fréquente et formant une chaîne d'approvisionnement complexe de services d'IA. Un cadre réglementaire de plus en plus clair permettra aux subnets conformes de bénéficier d'un avantage significatif.
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À long terme, Bittensor a le potentiel de devenir une composante importante de l'infrastructure mondiale de l'IA. Les entreprises traditionnelles d'IA pourraient adopter un modèle hybride, en transférant une partie de leurs activités vers un réseau décentralisé. De nouveaux modèles commerciaux et scénarios d'application émergent constamment, en interaction avec d'autres blockchains.
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AirdropHunterZhang
· Il y a 10h
buy the dip啥的不如先薅薅 dTAO 的羊毛
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CrossChainBreather
· 08-01 02:55
Comment ça se fait qu'on parle encore de dtao ? Sans mots. Le suivant ?
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NotFinancialAdvice
· 08-01 02:44
Mon dieu, encore une pyramide de Ponzi.
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GasFeeDodger
· 08-01 02:38
Une position All in TAO, je ne crois pas que tu ne puisses pas le voir.
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DaoGovernanceOfficer
· 08-01 02:27
*soupir* empiriquement parlant, ce mécanisme dtao manque encore de métriques de résistance sybil robustes... il faut voir plus de recherches évaluées par des pairs avant de s'exciter
Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : saisir l'opportunité des infrastructures AI décentralisées
Guide d'investissement du sous-réseau Bittensor : saisir la prochaine opportunité de l'IA
Aperçu du marché : la mise à niveau de dTAO provoque une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a réalisé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), orientant le mode de gouvernance vers une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Après la mise à niveau, chaque subnet dispose de son propre jeton alpha, et les détenteurs de TAO peuvent librement choisir leurs investissements, réalisant ainsi un mécanisme de découverte de valeur axé sur le marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une énorme vitalité d'innovation. En seulement quelques mois, Bittensor est passé de 32 subnets à 118 subnets actifs, soit une augmentation de 269%. Ces subnets couvrent divers domaines de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base, à la génération d'images, jusqu'au repliement des protéines de pointe et au trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est tout aussi remarquable. La capitalisation boursière 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 stable de 16 à 19 % sur les mises. Les subnets répartissent les incitations réseau en fonction du taux de mise de TAO sur le marché, et les 10 plus grands subnets représentent 51,76 % des émissions réseau, reflétant le mécanisme de marché basé sur la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal ( des 10 principales émissions )
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement les coûts de calcul.
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané", compressant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une efficacité multipliée par 10. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde, prenant en charge les modèles les plus courants, traitant plus de 5 millions de demandes par jour, avec un délai de réponse contrôlé en dessous de 50 millisecondes.
Le modèle commercial est mature, adoptant une stratégie de freemium. Grâce à l'intégration sur une certaine plateforme, il fournit un support de puissance de calcul pour des modèles populaires, générant des revenus via des appels API. L'avantage en termes de coûts est significatif, étant 85 % moins cher qu'un certain service cloud. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042.37B, et il sert plus de 3000 clients entreprises.
Après 9 semaines de lancement, dTAO atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars, actuellement 79M. La barrière technologique est profonde, les progrès de la commercialisation sont bons, et le degré de reconnaissance sur le marché est élevé, c'est actuellement le leader du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Concentration sur l'optimisation des calculs au niveau matériel. Grâce à quatre modules technologiques : la planification GPU, l'abstraction matérielle, l'optimisation des performances et la gestion de l'efficacité énergétique, maximiser l'efficacité d'utilisation du matériel. Support des matériels courants, réduction des coûts de 90 %, augmentation de l'efficacité de calcul de 45 %.
Actuellement, il s'agit du deuxième plus grand subnet d'émissions, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément central de l'infrastructure AI, avec des barrières techniques, une forte tendance à la hausse des prix, et une capitalisation boursière actuelle de 56 millions.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est la TVM(Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. En utilisant une technologie de calcul confidentiel avancée, elle garantit la sécurité des flux de travail d'IA et la protection de la vie privée. Le système prend en charge le cryptage de bout en bout, permettant aux utilisateurs d'utiliser les services d'IA sans divulguer de données.
Barrières techniques élevées, modèle commercial clair, source de revenus stable. Mécanisme de rachat des revenus déjà activé, tous les revenus sont utilisés pour le rachat de tokens, le dernier rachat étant de 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche AI et entraînement distribué
Valeur fondamentale : collaboration à grande échelle pour l'entraînement de modèles d'IA, réduction du seuil d'entraînement.
Pionnier des sous-réseaux spécialisés dans l'entraînement distribué de modèles IA à grande échelle, ayant pour mission de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Grâce à la contribution de ressources GPU par des participants du monde entier, il se concentre sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe, en mettant l'accent sur la résistance à la fraude et la collaboration efficace.
L'entraînement du modèle de 1,2 milliard de paramètres a été réalisé avec succès, après plus de 20 000 cycles d'entraînement et environ 200 GPU impliqués. La mise à niveau du mécanisme de sécurité est prévue pour 2024, et l'entraînement des grands modèles sera avancé en 2025, avec une échelle de paramètres atteignant 70 milliards ou plus, affichant des performances comparables aux normes de l'industrie dans les tests de référence standard de l'IA.
Avantages techniques évidents, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement de l'IA, réduction significative des barrières de coût
Résoudre le problème des coûts d'entraînement de l'IA grâce à un entraînement distribué. Le système de planification intelligente se base sur la synchronisation des gradients pour attribuer efficacement les tâches à des milliers de GPU. Plus de 118 billions de paramètres ont été entraînés, avec un coût de seulement 5 dollars par heure, ce qui est 70 % moins cher que les services cloud traditionnels et 40 % plus rapide. L'interface à un clic réduit la barrière à l'utilisation, avec plus de 500 projets pour le réglage des modèles, couvrant des domaines tels que la santé, la finance et l'éducation.
La capitalisation boursière actuelle est de 30 millions, la demande sur le marché est forte, les avantages technologiques sont clairs, cela mérite une attention à long terme.
6. Trading Propriétaire (SN8) - Trading Quantitatif Financier
Valeur fondamentale : Signaux de trading multi-actifs et prévisions financières pilotés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévisions financières, signaux de trading multi-actifs alimentés par l'IA. Application de techniques d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construction d'une architecture de modèles de prévision à plusieurs niveaux. Modèle de prévision temporelle fusionnant les technologies LSTM et Transformer, traitant des données temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché analyse le contenu des médias sociaux et des nouvelles, fournissant des indicateurs de sentiment comme signaux d'assistance à la prévision.
Le site affiche les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents mineurs. En combinant l'IA et la blockchain, il propose des méthodes de trading innovantes sur le marché financier, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportive
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant le coût d'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, réduisant le coût d'annotation traditionnel de milliers de dollars par match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une plateforme de données, l'agent IA a une précision de prédiction moyenne de 70 %, atteignant jusqu'à 100 % de précision en un jour.
L'industrie du sport est d'une grande ampleur, avec des innovations technologiques significatives et un large potentiel de marché. C'est un subnet avec une direction d'application claire, qui mérite d'être suivi.
8. OpenKaito (SN5) - Texte d'inférence open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'information
Se concentrer sur le développement de modèles d'intégration de texte, soutenu par des acteurs importants d'une plateforme d'information. En tant que projet open source axé sur la communauté, il s'efforce de construire des capacités de compréhension et de raisonnement textuels de haute qualité, en particulier dans le domaine de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, principalement axé sur la création d'un écosystème autour des modèles d'intégration de texte. Il convient de noter une intégration imminente, qui pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, fourniture de données d'entraînement pour l'IA
Traitement quotidien de 500 millions de lignes de données, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, supporte 100 Go de stockage. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités clés 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 le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable, et les niches écologiques sont importantes. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, nous collaborons en profondeur avec des projets tels que Score, ce qui reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - PoW mining
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul IA, intégration des ressources de puissance de calcul.
Permettre aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, afin d'obtenir des jetons alpha par le biais du minage pour le staking ou le trading. Combiner le minage PoW traditionnel avec le calcul AI, offrant ainsi aux mineurs une nouvelle source de revenus.
Attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul dans un court laps de temps représente environ 0,7 % du marché mondial (, prouvant ainsi la reconnaissance du marché pour le modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs rendements.
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Analyse de l'écosystème
) avantages clés de l'architecture technique
L'innovation technologique de Bittensor construit un écosystème d'IA décentralisé unique. L'algorithme de consensus Yuma assure la qualité du réseau grâce à une validation décentralisée, et la mise à niveau dTAO introduit un mécanisme de répartition des ressources basé sur le marché qui améliore considérablement l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, permettant la découverte des prix entre le TAO et le token alpha, permettant aux forces du marché de participer directement à l'allocation des ressources en IA.
Le protocole de coopération entre les subnets prend en charge le traitement distribué des tâches AI complexes, créant un puissant effet de réseau. La structure d'incitation double assure une motivation de participation à long terme, les créateurs de subnets, les mineurs, les validateurs et les stakers reçoivent des récompenses appropriées, formant un circuit économique durable.
Avantage concurrentiel et défis auxquels faire face
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, avec une efficacité de coût remarquable. Plusieurs subnets montrent des avantages de coût significatifs, comme Chutes qui est 85 % moins cher que certains services cloud, grâce à l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, le nombre et la qualité des subnets continuent d'augmenter, et la vitesse d'innovation dépasse de loin celle de la recherche et développement interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème fait également face à des défis réels. Le seuil technologique reste élevé, la participation au mining et à la validation nécessite des connaissances techniques considérables. L'incertitude de l'environnement réglementaire est un facteur de risque, et les réseaux d'IA décentralisés pourraient être confrontés à des politiques réglementaires différentes selon les pays. Les fournisseurs de services cloud traditionnels devraient lancer des produits concurrentiels. À mesure que l'échelle du réseau augmente, maintenir l'équilibre entre performance et décentralisation devient un défi important.
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Les investissements mondiaux dans l'IA devraient atteindre près de 200 milliards de dollars d'ici 2025, fournissant un soutien solide à la demande d'infrastructure. 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 %, créant un large espace de développement pour l'infrastructure décentralisée de l'IA.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans différents pays créent des fenêtres d'opportunité pour les infrastructures d'IA décentralisées, avec une attention accrue sur la confidentialité des données et la sécurité de l'IA, augmentant la demande pour des technologies comme le calcul sécurisé, qui sont justement certains des avantages clés des sous-réseaux. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures d'IA continue de croître, et la participation d'institutions renommées fournit un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
![Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : saisissez la prochaine opportunité de l'IA]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3a2f0d13bce1579926b16893dcea0f7f.webp(
Cadre de stratégie d'investissement
Pour investir dans le subnet Bittensor, il est nécessaire d'établir un cadre d'évaluation systémique. Sur le plan technique, il convient d'examiner le degré d'innovation et la profondeur de la barrière à l'entrée, les compétences techniques de l'équipe et sa capacité d'exécution, ainsi que les synergies avec d'autres projets de l'écosystème. Sur le plan du marché, il faut analyser la taille du marché cible et son potentiel de croissance, la structure concurrentielle et les avantages différenciés, l'adoption par les utilisateurs et les effets de réseau, ainsi que l'environnement réglementaire et les risques politiques. Sur le plan financier, il est important de se concentrer sur le niveau d'évaluation actuel et les performances historiques, la part des émissions de TAO et les tendances de croissance, la rationalité de la conception économique des jetons, ainsi que la liquidité et la profondeur des transactions.
En matière de gestion des risques spécifiques, la diversification des investissements est une stratégie fondamentale. Il est conseillé de répartir les investissements entre différents types de subnets, y compris les subnets d'infrastructure, d'application et de protocole. Ajustez la stratégie d'investissement en fonction du stade de développement des subnets ; les projets en phase précoce présentent un risque élevé mais un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais ont un espace de croissance limité. Prenez en compte que la liquidité des tokens alpha peut ne pas être aussi bonne que celle du TAO, il est donc nécessaire de planifier raisonnablement le ratio de répartition des fonds et de maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
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L'événement de réduction de moitié en novembre 2025 sera un catalyseur important pour le marché. La réduction des émissions augmentera la rareté des sous-réseaux existants, ce qui pourrait éliminer les projets peu performants et remodeler l'ensemble du paysage économique du réseau. Les investisseurs peuvent anticiper et se positionner dans des sous-réseaux de qualité, afin de profiter de la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, couvrant divers segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications d'entreprise stimulera le développement de subnets liés au calcul confidentiel et à la vie privée des données, rendant la collaboration inter-subnets plus fréquente et formant une chaîne d'approvisionnement complexe de services d'IA. Un cadre réglementaire de plus en plus clair permettra aux subnets conformes de bénéficier d'un avantage significatif.
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À long terme, Bittensor a le potentiel de devenir une composante importante de l'infrastructure mondiale de l'IA. Les entreprises traditionnelles d'IA pourraient adopter un modèle hybride, en transférant une partie de leurs activités vers un réseau décentralisé. De nouveaux modèles commerciaux et scénarios d'application émergent constamment, en interaction avec d'autres blockchains.