Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor berhasil melakukan pembaruan Dynamic TAO (dTAO), yang mengubah model pemerintahan menjadi alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Setelah pembaruan, setiap subnet memiliki token alpha yang independen, pemegang TAO dapat memilih target investasi secara bebas, dan mewujudkan mekanisme penemuan nilai yang dipasarkan.
Data menunjukkan bahwa upgrade dTAO telah melepaskan inovasi yang besar. Dalam waktu singkat, Bittensor telah berkembang dari 32 subnet menjadi 118 subnet aktif, dengan peningkatan 269%. Subnet-subnet ini mencakup berbagai segmen industri AI, dari inferensi teks dasar, generasi gambar, hingga lipatan protein terdepan dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling lengkap saat ini.
Kinerja pasar juga mencolok. Total kapitalisasi pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar sebelum pembaruan menjadi 690 juta dolar, dengan imbal hasil staking tahunan yang stabil di 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat staking TAO yang dipasarankan, di mana 10 subnet teratas menyumbang 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang kompetitif.
Analisis Jaringan Inti ( 10 Teratas Emisi )
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Nilai inti: Menginovasi pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi.
Chutes menggunakan arsitektur "instan start" yang mengompresi waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia, mendukung model-model utama, memproses lebih dari 5 juta permintaan per hari, dengan keterlambatan respons yang dikendalikan dalam 50 milidetik.
Model bisnis yang matang, menggunakan strategi freemium. Melalui integrasi dengan platform tertentu, memberikan dukungan daya komputasi untuk model-model populer, dan mendapatkan pendapatan dari pemanggilan API. Keunggulan biaya yang signifikan, 85% lebih rendah dibandingkan dengan layanan cloud tertentu. Saat ini, total penggunaan token melebihi 9042,37B, melayani lebih dari 3000 pelanggan perusahaan.
dTAO mencapai nilai pasar 100 juta USD setelah 9 minggu diluncurkan, saat ini 79M. Teknologi memiliki moat yang dalam, kemajuan komersialisasi berjalan lancar, tingkat pengakuan pasar tinggi, saat ini menjadi pemimpin subnet.
2. Celium (SN51) - optimasi komputasi perangkat keras
Nilai inti: optimalisasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi komputasi AI
Fokus pada optimasi perhitungan di tingkat perangkat keras. Melalui empat modul teknologi yaitu penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi, memaksimalkan efisiensi penggunaan perangkat keras. Mendukung perangkat keras utama, mengurangi harga hingga 90%, dan meningkatkan efisiensi perhitungan sebesar 45%.
Saat ini merupakan subnet dengan emisi kedua terbesar, menyumbang 7,28% dari total emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki hambatan teknologi, dan tren kenaikan harga yang kuat, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Nilai inti: teknologi komputasi rahasia, menjamin keamanan privasi data
Inti Targon adalah TVM(Targon Virtual Machine), sebuah platform komputasi rahasia yang aman, mendukung pelatihan, inferensi, dan verifikasi model AI. Menggunakan teknologi komputasi rahasia yang canggih, memastikan keamanan alur kerja AI dan perlindungan privasi. Sistem mendukung enkripsi ujung ke ujung, memungkinkan pengguna menggunakan layanan AI tanpa mengungkapkan data.
Tingkat teknologi tinggi, model bisnis jelas, memiliki sumber pendapatan yang stabil. Mekanisme pembelian kembali pendapatan telah dimulai, semua pendapatan digunakan untuk pembelian kembali token, pembelian kembali terakhir sebesar 18.000 dolar.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI skala besar, menurunkan ambang pelatihan
Pionir subnet yang khusus bergerak dalam pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, misinya adalah menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui kontribusi sumber daya GPU dari peserta global untuk pelatihan kolaboratif, fokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model yang terdepan, menekankan ketahanan terhadap kecurangan dan kolaborasi yang efisien.
Telah berhasil menyelesaikan pelatihan model dengan 1.2B parameter, melalui lebih dari 20.000 siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat. Pada tahun 2024, mekanisme keamanan akan ditingkatkan, pada tahun 2025, pelatihan model besar akan didorong, dengan skala parameter mencapai 70B+, dan menunjukkan kinerja yang setara dengan standar industri dalam pengujian dasar AI yang standar.
Keunggulan teknologi menonjol, saat ini nilai pasar 35M, menyumbang 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau, secara signifikan mengurangi ambang biaya
Mengatasi masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas berdasarkan sinkronisasi gradien, secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan 40% lebih cepat. Antarmuka satu klik mengurangi hambatan penggunaan, lebih dari 500 proyek digunakan untuk penyesuaian model, mencakup bidang medis, keuangan, pendidikan, dan lainnya.
Saat ini nilai pasar adalah 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknis jelas, layak untuk diperhatikan dalam jangka panjang.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Keuangan
Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, sinyal perdagangan multi-aset yang didorong oleh AI. Menerapkan teknologi pembelajaran mesin untuk prediksi pasar keuangan, membangun arsitektur model prediksi multi-level. Model prediksi berbasis waktu menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, mengolah data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menganalisis media sosial dan konten berita, menyediakan indikator sentimen sebagai sinyal bantu prediksi.
Situs web menampilkan pengembalian dan backtest strategi yang ditawarkan oleh berbagai miner. Menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan cara inovatif untuk berdagang di pasar keuangan, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Nilai inti: analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar.
Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga, mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi verifikasi ringan. Mengadopsi verifikasi dua langkah: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, mengurangi biaya pelabelan tradisional untuk satu pertandingan dari ribuan dolar menjadi 1/10 hingga 1/100. Bekerja sama dengan suatu platform data, agen AI memiliki akurasi prediksi rata-rata 70%, pernah mencapai akurasi 100% dalam satu hari.
Industri olahraga memiliki skala besar, inovasi teknologi yang signifikan, prospek pasar yang luas, merupakan subnet dengan arah aplikasi yang jelas, patut untuk diperhatikan.
8. OpenKaito (SN5) - teks inference sumber terbuka
Nilai inti: Pengembangan model penyisipan teks, optimalisasi pencarian informasi
Fokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh peserta penting dari platform informasi tertentu. Sebagai proyek sumber terbuka yang digerakkan oleh komunitas, berkomitmen untuk membangun pemahaman dan kemampuan penalaran teks yang berkualitas tinggi, terutama dalam hal pencarian informasi dan pencarian semantik.
Subnet ini masih dalam tahap pembangunan awal, terutama berfokus pada pembangunan ekosistem di sekitar model pengembedding teks. Hal yang patut diperhatikan adalah integrasi yang akan datang, yang mungkin secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis penggunanya.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur data AI
Nilai inti: pemrosesan data skala besar, pasokan data pelatihan AI
Mengolah 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsi inti seperti standarisasi data, optimasi indeks, dan penyimpanan terdistribusi. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot secara dinamis.
Data adalah minyak dari AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistem penting. Sebagai beberapa penyedia data subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek seperti Score, mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - PoW mining
Nilai inti: menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, integrasi sumber daya komputasi
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor, mendapatkan token alpha melalui penambangan untuk dipertaruhkan atau diperdagangkan. Menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.
Dalam jangka pendek, menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi ( yang sekitar 0,7% dari global ), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran. Penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, untuk mengoptimalkan hasil.
Analisis Ekosistem
keunggulan inti arsitektur teknologi
Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensus Yuma memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, dan peningkatan dTAO memperkenalkan mekanisme alokasi sumber daya berbasis pasar yang secara signifikan meningkatkan efisiensi. Setiap subnet dilengkapi dengan mekanisme AMM, mewujudkan penemuan harga antara TAO dan token alpha, memungkinkan kekuatan pasar berpartisipasi langsung dalam pengalokasian sumber daya AI.
Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi tugas AI yang kompleks, membentuk efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, pencipta subnet, penambang, validator, dan staker semuanya mendapatkan imbalan yang sesuai, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.
Keunggulan kompetitif dan tantangan yang dihadapi
Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menawarkan solusi alternatif yang benar-benar terdesentralisasi dengan efisiensi biaya yang menonjol. Beberapa subnet menunjukkan keuntungan biaya yang signifikan, seperti Chutes yang lebih murah 85% dibandingkan dengan layanan cloud tertentu, berkat peningkatan efisiensi dari arsitektur terdesentralisasi. Ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, jumlah dan kualitas subnet terus meningkat, dan kecepatan inovasi jauh melampaui penelitian dan pengembangan internal perusahaan tradisional.
Namun, ekosistem juga menghadapi tantangan nyata. Ambang teknologi masih tinggi, berpartisipasi dalam mining dan validation memerlukan pengetahuan teknis yang cukup. Ketidakpastian lingkungan regulasi adalah faktor risiko, jaringan AI terdesentralisasi mungkin menghadapi kebijakan regulasi yang berbeda di berbagai negara. Penyedia layanan cloud tradisional diharapkan akan meluncurkan produk kompetitif. Seiring pertumbuhan skala jaringan, menjaga kinerja dan keseimbangan desentralisasi menjadi ujian penting.
Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Diperkirakan pada tahun 2025, investasi AI global akan mendekati 200 miliar USD, memberikan dukungan kuat untuk permintaan infrastruktur. Pasar AI global diperkirakan akan meningkat dari 294 miliar USD pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun USD pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan majemuk sebesar 29%, menciptakan ruang pengembangan yang luas untuk infrastruktur AI terdesentralisasi.
Kebijakan dukungan pengembangan AI dari berbagai negara menciptakan peluang bagi infrastruktur AI terdesentralisasi, dengan meningkatnya perhatian terhadap privasi data dan keamanan AI, serta permintaan teknologi seperti komputasi rahasia, yang merupakan keunggulan inti dari beberapa subnet. Minat investor institusi terhadap infrastruktur AI terus meningkat, dengan keterlibatan lembaga-lembaga terkenal menyediakan dukungan dana dan sumber daya untuk ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi pada subnet Bittensor memerlukan kerangka evaluasi sistematis. Dari sisi teknis, perlu menilai tingkat inovasi dan kedalaman moat, kekuatan teknis tim dan kemampuan eksekusi, serta efek sinergi dengan proyek lain dalam ekosistem. Dari sisi pasar, analisis ukuran pasar sasaran dan potensi pertumbuhannya, pola persaingan dan keunggulan diferensiasi, adopsi pengguna dan efek jaringan, serta lingkungan regulasi dan risiko kebijakan. Dari sisi keuangan, fokus pada tingkat valuasi saat ini dan kinerja historis, proporsi emisi TAO dan tren pertumbuhannya, kelayakan desain ekonomi token, serta likuiditas dan kedalaman perdagangan.
Dalam manajemen risiko yang spesifik, diversifikasi investasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk mendistribusikan alokasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk infrastruktur, aplikasi, dan protokol. Sesuaikan strategi investasi berdasarkan tahap perkembangan subnet; proyek awal memiliki risiko tinggi tetapi potensi imbal hasil besar, sedangkan proyek yang matang relatif stabil tetapi ruang pertumbuhannya terbatas. Pertimbangkan bahwa likuiditas token alpha mungkin tidak sebaik TAO, perlu mengatur proporsi alokasi dana dengan bijaksana untuk mempertahankan buffer likuiditas yang diperlukan.
Peristiwa pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting. Pengurangan emisi akan meningkatkan kelangkaan subnet yang ada, mungkin menyingkirkan proyek yang berkinerja buruk, dan membentuk kembali keseluruhan lanskap ekonomi jaringan. Investor dapat mempersiapkan penempatan subnet berkualitas sebelum menangkap jendela pengaturan sebelum pengurangan setengah.
Dalam jangka menengah, jumlah subnet diperkirakan akan melebihi 500, mencakup berbagai segmen industri AI. Peningkatan aplikasi tingkat perusahaan akan mendorong perkembangan subnet yang terkait dengan komputasi rahasia dan privasi data, kolaborasi antar subnet menjadi lebih sering, membentuk rantai pasokan layanan AI yang kompleks. Kerangka regulasi yang semakin jelas akan memberikan keuntungan yang signifikan bagi subnet yang patuh.
Dalam jangka panjang, Bittensor diharapkan menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global, perusahaan AI tradisional mungkin akan mengadopsi model campuran, memindahkan sebagian bisnis mereka ke jaringan terdesentralisasi. Model bisnis baru dan skenario aplikasi terus bermunculan, bersama dengan blockchain lainnya.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
19 Suka
Hadiah
19
5
Bagikan
Komentar
0/400
AirdropHunterZhang
· 8jam yang lalu
buy the dip apa tidak lebih baik jika kita terlebih dahulu mengambil keuntungan dari dTAO
Lihat AsliBalas0
CrossChainBreather
· 08-01 02:55
Kenapa DTAO lagi? Tidak ada kata-kata, selanjutnya?
Lihat AsliBalas0
NotFinancialAdvice
· 08-01 02:44
Wah, sudah bertemu Ponzi lagi.
Lihat AsliBalas0
GasFeeDodger
· 08-01 02:38
Satu gudang Semua TAO Saya tidak percaya kamu tidak bisa melihatnya
Lihat AsliBalas0
DaoGovernanceOfficer
· 08-01 02:27
*sigh* secara empiris, mekanisme dtao ini masih kurang memiliki metrik resistensi sybil yang kuat... perlu melihat lebih banyak penelitian yang telah ditinjau sejawat sebelum merasa bersemangat
Panduan Investasi Subnet Bittensor: Memanfaatkan Peluang Infrastruktur AI Desentralisasi
Panduan Investasi Subnet Bittensor: Memanfaatkan Peluang AI Selanjutnya
Tinjauan Pasar: Upgrade dTAO Memicu Ledakan Ekosistem
Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor berhasil melakukan pembaruan Dynamic TAO (dTAO), yang mengubah model pemerintahan menjadi alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Setelah pembaruan, setiap subnet memiliki token alpha yang independen, pemegang TAO dapat memilih target investasi secara bebas, dan mewujudkan mekanisme penemuan nilai yang dipasarkan.
Data menunjukkan bahwa upgrade dTAO telah melepaskan inovasi yang besar. Dalam waktu singkat, Bittensor telah berkembang dari 32 subnet menjadi 118 subnet aktif, dengan peningkatan 269%. Subnet-subnet ini mencakup berbagai segmen industri AI, dari inferensi teks dasar, generasi gambar, hingga lipatan protein terdepan dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling lengkap saat ini.
Kinerja pasar juga mencolok. Total kapitalisasi pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar sebelum pembaruan menjadi 690 juta dolar, dengan imbal hasil staking tahunan yang stabil di 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat staking TAO yang dipasarankan, di mana 10 subnet teratas menyumbang 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang kompetitif.
Analisis Jaringan Inti ( 10 Teratas Emisi )
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Nilai inti: Menginovasi pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi.
Chutes menggunakan arsitektur "instan start" yang mengompresi waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia, mendukung model-model utama, memproses lebih dari 5 juta permintaan per hari, dengan keterlambatan respons yang dikendalikan dalam 50 milidetik.
Model bisnis yang matang, menggunakan strategi freemium. Melalui integrasi dengan platform tertentu, memberikan dukungan daya komputasi untuk model-model populer, dan mendapatkan pendapatan dari pemanggilan API. Keunggulan biaya yang signifikan, 85% lebih rendah dibandingkan dengan layanan cloud tertentu. Saat ini, total penggunaan token melebihi 9042,37B, melayani lebih dari 3000 pelanggan perusahaan.
dTAO mencapai nilai pasar 100 juta USD setelah 9 minggu diluncurkan, saat ini 79M. Teknologi memiliki moat yang dalam, kemajuan komersialisasi berjalan lancar, tingkat pengakuan pasar tinggi, saat ini menjadi pemimpin subnet.
2. Celium (SN51) - optimasi komputasi perangkat keras
Nilai inti: optimalisasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi komputasi AI
Fokus pada optimasi perhitungan di tingkat perangkat keras. Melalui empat modul teknologi yaitu penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi, memaksimalkan efisiensi penggunaan perangkat keras. Mendukung perangkat keras utama, mengurangi harga hingga 90%, dan meningkatkan efisiensi perhitungan sebesar 45%.
Saat ini merupakan subnet dengan emisi kedua terbesar, menyumbang 7,28% dari total emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki hambatan teknologi, dan tren kenaikan harga yang kuat, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Nilai inti: teknologi komputasi rahasia, menjamin keamanan privasi data
Inti Targon adalah TVM(Targon Virtual Machine), sebuah platform komputasi rahasia yang aman, mendukung pelatihan, inferensi, dan verifikasi model AI. Menggunakan teknologi komputasi rahasia yang canggih, memastikan keamanan alur kerja AI dan perlindungan privasi. Sistem mendukung enkripsi ujung ke ujung, memungkinkan pengguna menggunakan layanan AI tanpa mengungkapkan data.
Tingkat teknologi tinggi, model bisnis jelas, memiliki sumber pendapatan yang stabil. Mekanisme pembelian kembali pendapatan telah dimulai, semua pendapatan digunakan untuk pembelian kembali token, pembelian kembali terakhir sebesar 18.000 dolar.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI skala besar, menurunkan ambang pelatihan
Pionir subnet yang khusus bergerak dalam pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, misinya adalah menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui kontribusi sumber daya GPU dari peserta global untuk pelatihan kolaboratif, fokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model yang terdepan, menekankan ketahanan terhadap kecurangan dan kolaborasi yang efisien.
Telah berhasil menyelesaikan pelatihan model dengan 1.2B parameter, melalui lebih dari 20.000 siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat. Pada tahun 2024, mekanisme keamanan akan ditingkatkan, pada tahun 2025, pelatihan model besar akan didorong, dengan skala parameter mencapai 70B+, dan menunjukkan kinerja yang setara dengan standar industri dalam pengujian dasar AI yang standar.
Keunggulan teknologi menonjol, saat ini nilai pasar 35M, menyumbang 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau, secara signifikan mengurangi ambang biaya
Mengatasi masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas berdasarkan sinkronisasi gradien, secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan 40% lebih cepat. Antarmuka satu klik mengurangi hambatan penggunaan, lebih dari 500 proyek digunakan untuk penyesuaian model, mencakup bidang medis, keuangan, pendidikan, dan lainnya.
Saat ini nilai pasar adalah 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknis jelas, layak untuk diperhatikan dalam jangka panjang.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Keuangan
Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, sinyal perdagangan multi-aset yang didorong oleh AI. Menerapkan teknologi pembelajaran mesin untuk prediksi pasar keuangan, membangun arsitektur model prediksi multi-level. Model prediksi berbasis waktu menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, mengolah data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menganalisis media sosial dan konten berita, menyediakan indikator sentimen sebagai sinyal bantu prediksi.
Situs web menampilkan pengembalian dan backtest strategi yang ditawarkan oleh berbagai miner. Menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan cara inovatif untuk berdagang di pasar keuangan, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Nilai inti: analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar.
Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga, mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi verifikasi ringan. Mengadopsi verifikasi dua langkah: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, mengurangi biaya pelabelan tradisional untuk satu pertandingan dari ribuan dolar menjadi 1/10 hingga 1/100. Bekerja sama dengan suatu platform data, agen AI memiliki akurasi prediksi rata-rata 70%, pernah mencapai akurasi 100% dalam satu hari.
Industri olahraga memiliki skala besar, inovasi teknologi yang signifikan, prospek pasar yang luas, merupakan subnet dengan arah aplikasi yang jelas, patut untuk diperhatikan.
8. OpenKaito (SN5) - teks inference sumber terbuka
Nilai inti: Pengembangan model penyisipan teks, optimalisasi pencarian informasi
Fokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh peserta penting dari platform informasi tertentu. Sebagai proyek sumber terbuka yang digerakkan oleh komunitas, berkomitmen untuk membangun pemahaman dan kemampuan penalaran teks yang berkualitas tinggi, terutama dalam hal pencarian informasi dan pencarian semantik.
Subnet ini masih dalam tahap pembangunan awal, terutama berfokus pada pembangunan ekosistem di sekitar model pengembedding teks. Hal yang patut diperhatikan adalah integrasi yang akan datang, yang mungkin secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis penggunanya.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur data AI
Nilai inti: pemrosesan data skala besar, pasokan data pelatihan AI
Mengolah 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsi inti seperti standarisasi data, optimasi indeks, dan penyimpanan terdistribusi. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot secara dinamis.
Data adalah minyak dari AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistem penting. Sebagai beberapa penyedia data subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek seperti Score, mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - PoW mining
Nilai inti: menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, integrasi sumber daya komputasi
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor, mendapatkan token alpha melalui penambangan untuk dipertaruhkan atau diperdagangkan. Menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.
Dalam jangka pendek, menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi ( yang sekitar 0,7% dari global ), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran. Penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, untuk mengoptimalkan hasil.
Analisis Ekosistem
keunggulan inti arsitektur teknologi
Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensus Yuma memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, dan peningkatan dTAO memperkenalkan mekanisme alokasi sumber daya berbasis pasar yang secara signifikan meningkatkan efisiensi. Setiap subnet dilengkapi dengan mekanisme AMM, mewujudkan penemuan harga antara TAO dan token alpha, memungkinkan kekuatan pasar berpartisipasi langsung dalam pengalokasian sumber daya AI.
Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi tugas AI yang kompleks, membentuk efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, pencipta subnet, penambang, validator, dan staker semuanya mendapatkan imbalan yang sesuai, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.
Keunggulan kompetitif dan tantangan yang dihadapi
Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menawarkan solusi alternatif yang benar-benar terdesentralisasi dengan efisiensi biaya yang menonjol. Beberapa subnet menunjukkan keuntungan biaya yang signifikan, seperti Chutes yang lebih murah 85% dibandingkan dengan layanan cloud tertentu, berkat peningkatan efisiensi dari arsitektur terdesentralisasi. Ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, jumlah dan kualitas subnet terus meningkat, dan kecepatan inovasi jauh melampaui penelitian dan pengembangan internal perusahaan tradisional.
Namun, ekosistem juga menghadapi tantangan nyata. Ambang teknologi masih tinggi, berpartisipasi dalam mining dan validation memerlukan pengetahuan teknis yang cukup. Ketidakpastian lingkungan regulasi adalah faktor risiko, jaringan AI terdesentralisasi mungkin menghadapi kebijakan regulasi yang berbeda di berbagai negara. Penyedia layanan cloud tradisional diharapkan akan meluncurkan produk kompetitif. Seiring pertumbuhan skala jaringan, menjaga kinerja dan keseimbangan desentralisasi menjadi ujian penting.
Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Diperkirakan pada tahun 2025, investasi AI global akan mendekati 200 miliar USD, memberikan dukungan kuat untuk permintaan infrastruktur. Pasar AI global diperkirakan akan meningkat dari 294 miliar USD pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun USD pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan majemuk sebesar 29%, menciptakan ruang pengembangan yang luas untuk infrastruktur AI terdesentralisasi.
Kebijakan dukungan pengembangan AI dari berbagai negara menciptakan peluang bagi infrastruktur AI terdesentralisasi, dengan meningkatnya perhatian terhadap privasi data dan keamanan AI, serta permintaan teknologi seperti komputasi rahasia, yang merupakan keunggulan inti dari beberapa subnet. Minat investor institusi terhadap infrastruktur AI terus meningkat, dengan keterlibatan lembaga-lembaga terkenal menyediakan dukungan dana dan sumber daya untuk ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi pada subnet Bittensor memerlukan kerangka evaluasi sistematis. Dari sisi teknis, perlu menilai tingkat inovasi dan kedalaman moat, kekuatan teknis tim dan kemampuan eksekusi, serta efek sinergi dengan proyek lain dalam ekosistem. Dari sisi pasar, analisis ukuran pasar sasaran dan potensi pertumbuhannya, pola persaingan dan keunggulan diferensiasi, adopsi pengguna dan efek jaringan, serta lingkungan regulasi dan risiko kebijakan. Dari sisi keuangan, fokus pada tingkat valuasi saat ini dan kinerja historis, proporsi emisi TAO dan tren pertumbuhannya, kelayakan desain ekonomi token, serta likuiditas dan kedalaman perdagangan.
Dalam manajemen risiko yang spesifik, diversifikasi investasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk mendistribusikan alokasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk infrastruktur, aplikasi, dan protokol. Sesuaikan strategi investasi berdasarkan tahap perkembangan subnet; proyek awal memiliki risiko tinggi tetapi potensi imbal hasil besar, sedangkan proyek yang matang relatif stabil tetapi ruang pertumbuhannya terbatas. Pertimbangkan bahwa likuiditas token alpha mungkin tidak sebaik TAO, perlu mengatur proporsi alokasi dana dengan bijaksana untuk mempertahankan buffer likuiditas yang diperlukan.
Peristiwa pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting. Pengurangan emisi akan meningkatkan kelangkaan subnet yang ada, mungkin menyingkirkan proyek yang berkinerja buruk, dan membentuk kembali keseluruhan lanskap ekonomi jaringan. Investor dapat mempersiapkan penempatan subnet berkualitas sebelum menangkap jendela pengaturan sebelum pengurangan setengah.
Dalam jangka menengah, jumlah subnet diperkirakan akan melebihi 500, mencakup berbagai segmen industri AI. Peningkatan aplikasi tingkat perusahaan akan mendorong perkembangan subnet yang terkait dengan komputasi rahasia dan privasi data, kolaborasi antar subnet menjadi lebih sering, membentuk rantai pasokan layanan AI yang kompleks. Kerangka regulasi yang semakin jelas akan memberikan keuntungan yang signifikan bagi subnet yang patuh.
Dalam jangka panjang, Bittensor diharapkan menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global, perusahaan AI tradisional mungkin akan mengadopsi model campuran, memindahkan sebagian bisnis mereka ke jaringan terdesentralisasi. Model bisnis baru dan skenario aplikasi terus bermunculan, bersama dengan blockchain lainnya.