Gate Ventures Research Insights: Revolusi Bittensor – Bangkitnya AI’s Bitcoin dan Lanskap Ekonomi Baru

Tinjauan Investasi

Bittensor adalah platform insentif universal yang terinspirasi dari jaringan Bitcoin, memanfaatkan arsitektur subnet dan teori permainan. Bitcoin mendorong penambang lewat penerbitan token atas komputasi SHA256 demi memastikan ketersediaan jaringan. Sementara itu, Bittensor memberikan insentif kepada penambang subnet—melalui penerbitan token baru—untuk menyediakan sumber daya seperti inferensi AI, penyimpanan data, daya GPU, dan bandwidth.

1. Tim: Ketiga anggota inti berpengalaman di bidang ilmu komputer—Ala unggul dalam riset akademik dan algoritma AI, Jacob fokus pada machine learning dan arsitektur blockchain, sedangkan Garrett memiliki kemahiran di implementasi rekayasa dan pengembangan produk. Mereka membentuk tim pendiri berkapasitas teknis tinggi.
2. Perkembangan: Proyek ini menunjukkan konsistensi pengembangan, dengan peningkatan aktivitas dalam kuartal terakhir.
3. Produk: Bittensor membawa tokenomics inovatif: tim subnet hanya memperoleh insentif jika meningkatkan kualitas proyek dan harga token subnet. Mekanisme berbasis teori permainan mendorong subnet bersaing melalui penyediaan sumber daya unggulan—baik performa model, harga GPU, efisiensi penyimpanan, atau kecepatan protein folding.
4. Ekosistem: Dengan 80 proyek subnet dan pertumbuhan pesat, ekosistem ini tumbuh secara signifikan, meski terdapat banyak proyek yang tumpang tindih atau mengulang model bisnis serupa.
5. Narasi: Bittensor erat kaitannya dengan tema AI, DePin, dan blockchain publik.

Risiko:

1. Keterbatasan infrastruktur, pemasaran yang lemah, dan dukungan komunitas minim menyebabkan tingkat opasitas tinggi.
2. Duplikasi proyek signifikan dan minim tim eksternal independen, dengan satu Labs menangani beberapa subnet—mengurangi fokus dan daya saing.
3. Mekanisme TAO yang kompleks, memerlukan keahlian tinggi dan menghadirkan kurva pembelajaran curam bagi pengguna ritel.

Arsitektur unik Bittensor mendorong pertumbuhan ekosistem secara pesat, tanpa pesaing langsung saat ini—sebagian besar kompetitor AI adalah subnet individu. Kami tetap yakin akan potensi Bittensor. Berbeda dengan Allora dan Sentiment yang menitikberatkan model skala besar, atau Sahara AI yang hanya menawarkan data, subnet (miner) Bittensor berfungsi seperti negara berdaulat di sistem global, bebas menentukan arah bisnis dalam kerangka kerja Bittensor. Nilai mata uang subnet adalah tolok ukur utama. Struktur insentif terbuka berbasis token subnet ini menciptakan peluang bagi ekosistem yang berpotensi unggul. Peningkatan investasi ventura, termasuk YZi Labs, menandakan dukungan institusional yang kian kuat terhadap Bittensor.

1. Tinjauan Umum

1.1 Pendahuluan Proyek

Bittensor adalah platform insentif universal yang terinspirasi oleh jaringan PoW Bitcoin, dibangun dengan arsitektur subnet dan teori permainan. Bitcoin memberi imbalan penambang SHA256 melalui penerbitan token agar utilitas jaringan terjaga. Bittensor menghadiahi penambang subnet dengan token untuk menyediakan sumber daya seperti inferensi AI, penyimpanan data, komputasi GPU, dan bandwidth. Dengan insentif token dan teori permainan, Bittensor membangun crowdsourcing terdistribusi yang bersifat kompetitif.

1.2 Informasi Dasar

Catatan: Data dari CoinMarketcap & Coinglass; statistik per 17 Maret 2025 (UTC)

2. Detail Proyek

2.1 Tinjauan Tim

Jacob Robert Steeves: Founder

Jacob Robert Steeves, founder, meraih Bachelor of Applied Science dari Simon Fraser University di bidang matematika dan ilmu komputer. Ia menempati posisi kedelapan pada ACM-ICPC Northwest North America Regional 2014 saat menjadi mahasiswa. Pengalaman Jacob mencakup riset machine learning (Knowm), pengembangan algoritma (Google), dan teknologi terdesentralisasi (Bittensor), dengan keahlian mendalam dalam machine learning, komputasi terdistribusi, kriptografi, dan bisnis teknologi konvensional.

Ala Shaabana: Co-Founder

Ala Shaabana, co-founder, bergelar Computer Science dari University of Windsor dan Ph.D. dari McMaster University. Kariernya mencakup pengembangan software (firmCHANNEL, VMware, Instacart) dan riset akademik yang meliputi ilmu komputer, machine learning, dan komputasi terdistribusi dalam lingkungan bisnis serta penelitian.

Garrett Oetken: CTO

Garrett Oetken, CTO, lulus dari University of Idaho (Ilmu Komputer) dan memiliki pengalaman dalam pengembangan software (Safeguard Equipment), riset AI, serta startup teknologi (Quantum Star Technologies, Opentensor Foundation), dengan spesialisasi AI, computer vision, natural language processing, dan komputasi terdistribusi.

Opentensor, didirikan Maret 2023 dengan sekitar 40 karyawan (masa kerja rata-rata 1,3 tahun), merupakan tim pengembang Bittensor. Seluruh pemimpin utamanya berlatar belakang ilmu komputer. Ala mengedepankan riset dan algoritma AI, Jacob menonjol di bidang machine learning dan blockchain, dan Garrett fokus pada implementasi rekayasa serta pengembangan produk—mereka membentuk tim pendiri teknis yang solid.

2.2 Pendanaan

Bittensor belum mengumumkan pendanaan pasar primer. Catatan publik menunjukkan transaksi token OTC jutaan dari Polychain, DCG, dan DAO5.

2.3 Basis Kode

Kontributor, sumber: Github

Repo utama Github Opentensor, Tensor, mengalami percepatan pengembangan dan pembaruan kode selama Q1 2025.

2.4 Produk

2.4.1 Asal Usul

Bittensor lahir dari analisis terhadap jaringan Bitcoin yang memotivasi penambang di seluruh dunia dengan insentif token untuk menjalankan algoritma penunjang jaringan. Penambangan Bitcoin menghasilkan output komputasi monolitik yang sederhana. Terinspirasi hal ini, Bittensor menghadiahi penambang untuk menyuplai berbagai sumber daya digital (terutama di era AI), dari komputasi hingga layanan cerdas. Sementara penambang Bitcoin menjalankan SHA256, penambang Bittensor menyuplai algoritma serta sumber daya berbeda—AI inference, storage, compute, bandwidth—yang dipasarkan terdesentralisasi dengan insentif terpadu.

2.4.2 Deskripsi Produk

Bittensor bersifat open-source; partisipan dapat membuat produk digital seperti komputasi, penyimpanan, pelatihan/inferensi AI, protein folding, prediksi keuangan, dll. Jaringan mencakup beberapa subnet; tiap subnet merupakan komunitas penambang dan validator independen. Para pencipta subnet mengelola insentif; staker TAO mendukung validator pilihan mereka.

Arsitektur TAO, sumber: Bittensor

TAO terdiri atas beberapa komponen utama:

1. Subnets: Setiap subnet adalah pasar insentif kompetitif yang menghasilkan produk digital AI tertentu, terdiri dari penambang (produsen) dan validator (penilai) yang menegakkan standar subnet.
2. Mainnet: Mainnet Bittensor menyimpan saldo dan transaksi penambang, validator, serta pencipta subnet; token TAO digunakan sebagai insentif subnet.
3. API: API Bittensor menangani interaksi penambang-validator subnet serta akses mainnet sesuai kebutuhan.

Subnet memiliki dua peran: penambang dan validator.

Penambang:

• Penambang tidak hanya menyediakan komputasi PoW, tetapi juga sumber daya pelatihan/inferensi AI atau produk digital lain (misal: bandwidth).
• Subnet berfokus pada tugas khusus (NLP, CV, multimodal, dsb); penambang bergabung ke subnet yang sesuai dengan perangkat keras/algoritma mereka untuk kontribusi dan imbalan.

Validator:

• Validator menjaga keamanan Bittensor, memproses blok dan validasi transaksi (mirip Polkadot/Substrate) untuk integritas jaringan.
• Validator subnet memastikan konsensus internal dan mencegah perilaku jahat.

Likuiditas Subnet
Setiap subnet memakai pool AMM mandiri dengan dua cadangan: token TAO dan token subnet (Alpha Token). Alpha didapat dengan staking TAO di pool subnet. Contoh: pool AMM terdiri dari 1.000 TAO dan 16.000 Alpha token; melalui rumus:

Satu Alpha token setara 0,0625 TAO. Jika permintaan Alpha naik, pengguna membeli Alpha dengan TAO, Alpha berkurang dan TAO bertambah, harga Alpha naik. TAO dan token subnet baru masuk per blok, memengaruhi harga token.

Penerbitan dan insentif token dikendalikan mekanisme TAO dinamis Bittensor, dijelaskan berikut ini.

2.4.3 Rincian Teknis

Algoritma Yuma Consensus Bittensor sebelumnya memecahkan masalah konsensus dan alokasi insentif atas kontribusi model AI sembari menekan kolusi. Ia menentukan suara validator dan reward TAO untuk subnet. Tantangan utamanya:

1. Validator tidak mampu menilai banyak subnet secara memadai, menghasilkan hasil tidak akurat, ketidakpedulian, atau suap;
2. Subnet berpeluang menyuap validator demi suara ekstra;
3. Subnet berkualitas tinggi bisa dilewatkan secara tidak adil.

TAO dinamis Bittensor (DTAO) memperkenalkan model insentif token berbasis pasar: setiap subnet menerbitkan token sendiri (Alpha) dan memanfaatkan pool AMM untuk penemuan harga. Nilai subnet ditentukan pasar; semakin tinggi harga tokennya, semakin besar alokasi reward TAO dan Alpha.

Contoh: Subnet A dan B masing-masing menghasilkan satu TAO per blok. Token (alphaA, alphaB) bernilai P_a, P_b. Alokasi default 1:1 TAO-to-token, keduanya dibatasi 21 juta. Alokasi TAO per subnet Δτ proporsional terhadap harga token dibandingkan total harga subnet:

Jika P_a = P_b = 1 TAO, masing-masing subnet mendapat 0,5Δτ per blok. Jika pasar memilih alphaA, TAO tambahan masuk pool A.

Pool AMM butuh injeksi token Alpha agar harga stabil. Langkah-langkah:

1. Hitung Δαi—jumlah Alpha yang dibutuhkan untuk harga pi;
2. Jika melebihi batas, hanya jumlah maksimum yang diinjeksi.

DTAO membagikan token Alpha ke peserta (penambang, validator, pemilik subnet), bukan imbalan TAO sebelumnya:

• Penambang: 41%
• Validator: 41%
• Pemilik Subnet: 18%

Injeksi pool menjaga harga; distribusi langsung memotivasi pelaku ekosistem. Token Alpha dikumpulkan dan dilepas tiap interval Tempo (360 blok), mengurangi fragmentasi. Penambang hanya dapat token lewat skema ini; validator menjaga jaringan.

Masalah umum: setiap injeksi TAO berpasangan dengan penerbitan Alpha di pool AMM, menstabilkan harga pool namun menambah tekanan jual. Ini merefleksikan sistem reward penambang Bitcoin. Injeksi proporsional TAO dan Alpha memperdalam likuiditas, mengurangi slippage, dan memperkuat kepercayaan pasar. Distribusi Alpha mengapresiasi penambang dan pengembang subnet berkualitas tinggi. Dengan total maksimum 21 juta, token subnet tidak bisa dicetak terus-menerus—model menutup pada batas, mirip Bitcoin.

Mekanisme Siklus Positif

TAO dinamis menciptakan siklus umpan balik positif: pengembang subnet terdorong membangun demi reward token yang adil dan transparan. Sistem mencegah manipulasi suara; hanya proyek berfundamental kuat mampu mempertahankan harga token tinggi, pasar menghukum subnet lemah atau manipulatif.

3. Pengembangan

3.1 Masa Lalu

3.2 Saat Ini

Pertumbuhan Subnet, sumber: taostats

Subnet Bittensor mulai aktif Oktober 2023 dan berkembang selama 18 bulan. Jaringan kini terdiri dari 80 subnet (termasuk Root), dengan pertumbuhan ekosistem yang pesat. Per 23 Maret, kapitalisasi pasar total sebesar $1,65 miliar; volume transaksi token subnet 24 jam mencapai $47,66 juta.

3.2.2 Pertumbuhan Ekosistem

Ekosistem Bittensor, sumber: OKA Research

Top 20 berdasarkan Likuiditas, sumber: Taostates

Kami menampilkan 20 proyek teratas berdasar likuiditas pool AMM, tanpa network Root (yang sebelumnya adalah distribusi berbasis validator dan telah ditinggalkan). Peringkat ini mengindikasikan nilai dan pengakuan pasar yang bertahan lama.

Ekosistem memperlihatkan tingkat duplikasi: 11 dari 20 proyek puncak memanfaatkan GPU terdesentralisasi untuk pretraining, pelatihan, fine-tuning, dan inferensi model besar. Subnet juga melayani komputasi GPU terdesentralisasi untuk protein folding, teori graf, dan lain-lain. Banyak subnet dikembangkan oleh studio yang sama, seperti Microcosmos (#1, #9, #13, #25, #37) dan Rayon Labs (#64, #19, Gradients), menandakan kurangnya tim pengembang independen.

Masukan komunitas menyoroti beberapa isu kunci:

1. Setelah peluncuran mainnet TAO dinamis dan subnet Root dihentikan (pusat kontrol hilang), insentif subnet kini berdasar market cap, menyebabkan meme token te-reward—berpotensi menurunkan tujuan jaringan.
2. Subnet LLM yang fokus inferensi sering tidak efisien dan redundan akibat over mining dan standar insentif/model yang tidak konsisten, mendorong penambang memilih model homogen agar terhindar dari mis-klasifikasi.

Isu pertama perlu perhatian; mekanisme atau DAO bisa membantu mitigasi. Isu kedua menandakan manajemen subnet yang lemah—subnet tidak bernilai akan kehilangan harga dan insentif, regulasi pasar berlaku. Dalam jangka panjang, model jaringan insentif Bittensor tetap relevan; ekosistem akan dibahas pada bagian berikutnya.

Dukungan ventura di ekosistem Bittensor meningkat, makin banyak proyek memperoleh pendanaan:

3.2.2 Media Sosial

Interaksi komunitas Bittensor masih terbatas: Discord jadi satu-satunya kanal resmi, dan upaya promosi masih minim.

3.3 Masa Depan

Anggota Tim X, sumber: const

Blog resmi berhenti update setahun lalu dan roadmap 2025 belum diterbitkan. Tim lebih memprioritaskan developer daripada komunitas. Pendiri mengumumkan target baru (via X): threshold signatures, time-lock encryption, verifiable functions, ZK-SNARKs, homomorphic encryption, dan multi-party computation—alat kriptografi untuk membantu developer membangun ulang sistem insentif.

4. Tokenomics

4.1 Alokasi Token

Jadwal Vesting, sumber: Defillama

Finney Network aktif sejak 20 Maret 2023, dan penambang pertama langsung mulai menambang sejak peluncuran. Sama seperti Bitcoin, Bittensor tidak menyediakan alokasi khusus bagi tim atau VC di pasar primer. Total suplai adalah 21 juta token, dengan 36,95% (sekitar 8,5 juta) sudah ditambang dan 68,05% sisanya tersedia. Satu TAO ditambang setiap 12 detik, sekitar 7.200 per hari (setara $1,8 juta/hari pada $250/TAO; volume spot harian $96,62 juta).

Staking Validator, sumber: Taostates

Saat ini, 6.143.675 TAO di-stake (72,3% dari suplai beredar), APY staking 15–17%. Untuk perbandingan, Solana menghasilkan 7,5%, NEAR 9,2%, dan Ethereum 2,9%.

Tokenomics TAO seperti BTC: nilai jaringan dinyatakan dengan TAO; insentif ekonomi diarahkan untuk validator dan subnet reward. Emisi penuh berlangsung selama berabad-abad, memastikan pelepasan bertahap dan stabil.

4.2 Utilitas Token

• Pemerintahan dan voting
• Biaya registrasi (miner, validator, subnet)
• Daur ulang: TAO memiliki skema daur ulang unik—jaringan mendaur ulang TAO reward ke pool. Daur ulang berasal dari registrasi miner/validator baru serta subnet yang ditutup.

Registrasi Recyle, sumber: Taostates

Grafik memperlihatkan daur ulang harian, mencerminkan partisipasi ekosistem, dengan angka 150–300 TAO didaur ulang per hari.

4.3 Alamat Pemegang

Transaksi Exchange, sumber: Taostates

Top50 Balance, sumber: Taostates

50 alamat teratas memegang sekitar 30% suplai beredar. Binance mendominasi volume perdagangan, melampaui bursa lain. MEXC tercatat sebagai pemegang terbesar berdasar alamat individu.

TAO Trust, sumber: Grayscale

Dalam ETF, Grayscale memegang TAO senilai $5,5 juta.

5. Pasar & Kompetisi

Bittensor memakai model rilis ala BTC, tanpa token pra-penambangan. Proyek ini menerapkan teori permainan untuk solusi kompetitif yang terdesentralisasi di pasar GPU, riset, penyimpanan/indeksasi terdistribusi, pelatihan, dan inferensi AI. Allora, Sentient (inferensi model), dan Sahara AI (crowd-sourced data) adalah kompetitor, namun Sentient dan Sahara AI pada dasarnya bertarung di tingkat subnet, sementara Allora paling mirip secara struktur.

5.1 Tinjauan Pasar & Rantai Nilai

Model bisnis Bittensor mirip crowdsourcing Web2 (misal: Scale AI, menggunakan tenaga kerja murah untuk pelabelan data, melayani perusahaan pelatih model domain besar; valuasi lebih $14 miliar). Crowdsourcing memberikan biaya lebih rendah dan fleksibilitas lebih tinggi dibanding sentralisasi yang stabil serta teregulasi. Desentralisasi kurang efisien, namun sumber daya menganggur di subnet tetap bernilai. Banyak perusahaan meng-outsourcing tugas siklus pendek dan permintaan tinggi untuk efisiensi dan kendali biaya.

5.2 Proyek Pemantauan: Allora

Allora adalah jaringan AI self-improving berbasis komunitas. Peserta berkontribusi; validator menilai kontribusi lewat inferensi kontekstual. Peran: pekerja (penyedia sumber daya—setara penambang Bittensor), reputers (penilai kualitas—serupa validator Root Bittensor), validator (Cosmos-based), konsumen (pengguna).

Struktur Allora, sumber: Allora

Arsitektur: Inference Workers memproduksi respon; Forecasting Workers memproyeksi error; Reputer menggabungkan hasil untuk Top Coordinator yang berhubungan dengan konsumen.

Kunci: Forecasting Workers bersifat global—mengakses semua hasil inferensi. Untuk prediksi harga, sistem menilai siapa pekerja terbaik di tiap skenario, menonjolkan teknologi kontekstual Allora dalam penilaian performa berbasis situasi.

5.3 Perbandingan Kompetitor

Allora dan Bittensor sama-sama memakai teori permainan untuk menyoroti kontributor terbaik. Perbedaannya:

Evaluasi Penambang

Bittensor menggunakan token economics—reward berdasarkan harga token subnet. Tujuannya meningkatkan nilai token subnet untuk reward lebih besar.

Allora menerapkan Shapley approach: kontribusi diukur dari penurunan performa jaringan jika pekerja absen. Reputer menilai loss, yang mendasari alokasi reward secara proporsional.

Keterbukaan Ekosistem

Bittensor menawarkan otonomi ekosistem lebih luas—pengembang subnet bebas menawarkan layanan apapun dan wajib mencari klien sendiri. Di Allora, penambang terbatas pada model besar, biasanya terkait finansial atau prediksi, dan integrasi ekosistem terkoordinasi secara terpusat. Allora mirip klaster model terorganisir; Bittensor ibarat pulau-pulau dengan mata uang dan industri inti masing-masing.

Komunitas & Modal

Allora unggul dalam komunitas dan pendanaan, mengumpulkan hampir $33 juta dari VC terkemuka. Bittensor hanya mengandalkan Discord kanal resmi. Allora menawarkan Telegram, X, Discord, dan Forum. Bittensor lebih Bitcoin-like, menekankan pertumbuhan komunitas organik.

Tokenomics

Subnet Bittensor bisa menerbitkan token sendiri; penambang Allora memakai satu token Allora. Bittensor punya fair launch; Allora mengalokasikan mayoritas untuk tim dan VC. Keduanya adopt model emisi Bitcoin dengan halving empat tahunan.

Kesimpulannya, arsitektur Bittensor sangat terbuka, mendukung proyek independen dengan token mereka sendiri, tidak ditemui pada kompetitor saat ini.

6. Faktor Risiko

1. Kekurangan infrastruktur, pemasaran, dan keterlibatan komunitas meningkatkan opasitas.
2. Duplikasi ekosistem tinggi, kurang tim independen—satu Labs mengelola banyak subnet, mengurangi fokus dan daya saing.
3. Mekanisme TAO sangat kompleks, kurva pembelajaran tinggi bagi pengguna ritel, tuntutan pengetahuan besar di tim proyek.

Referensi

• Bittensor (TAO): https://oakresearch.io/en/reports/protocols/bittensor-tao-presentation-protocol-combining-ai-blockchain
• Bittensor Docs: https://docs.bittensor.com/
• Laporan THUBA: https://foresightnews.pro/article/detail/67830
• Demystify Bittensor: https://www.trendx.tech/news/comprehensive-analysis-of-the-decentralized-ai-network-bittensor-1215435
• Reflexivity Research: https://x.com/reflexivityres/status/1843319486138474552

Disclaimer:
Konten ini tidak merupakan penawaran, permohonan, atau nasihat. Selalu konsultasikan dengan profesional independen sebelum mengambil keputusan investasi. Gate dan/atau Gate Ventures membatasi atau melarang layanan di beberapa wilayah. Silakan cek perjanjian pengguna untuk detail lebih lanjut.

Tentang Gate Ventures

Gate Ventures adalah divisi ventura dari Gate, fokus berinvestasi pada infrastruktur, ekosistem, dan aplikasi terdesentralisasi yang akan membentuk dunia di era Web3. Kami bermitra dengan pemimpin industri global untuk memberdayakan tim dan startup inovatif, serta mendorong redefinisi interaksi sosial dan keuangan.

Situs web: https://ventures.gate.com/
Twitter: https://x.com/gate_ventures
Medium: https://medium.com/gate_ventures