Analisis Ekosistem Subnet Bittensor: Menangkap Peluang Baru dalam Infrastruktur AI

Tinjauan Pasar: Pembaruan dTAO Memicu Ledakan Ekosistem

Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan peningkatan Dynamic TAO (dTAO), yang mengubah model pemerintahan jaringan menjadi alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Setelah peningkatan, setiap subnet memiliki token alpha yang independen, pemegang TAO dapat memilih objek investasi secara bebas, mewujudkan mekanisme penemuan nilai yang berbasis pasar.

Data menunjukkan bahwa peningkatan dTAO telah melepaskan kekuatan inovasi yang besar. Dalam waktu singkat beberapa bulan, Bittensor tumbuh dari 32 subnet menjadi 118 subnet aktif, dengan peningkatan 269%. Subnet-subnet ini mencakup berbagai segmen industri AI, dari inferensi teks dasar, pembuatan gambar, hingga pemodelan protein mutakhir dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling lengkap saat ini.

Kinerja pasar juga sangat mencolok. Total kapitalisasi pasar dari subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar sebelum peningkatan menjadi 690 juta dolar, dengan imbal hasil tahunan yang distake stabil di kisaran 16-19%. Setiap subnet mengalokasikan insentif jaringan berdasarkan tingkat staking TAO yang dipasarkan, 10 subnet teratas menyumbang 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang selektif.

Analisis Jaringan Inti ( 10 Teratas Emisi )

1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server

Nilai Inti: Menginovasi pengalaman penerapan model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi.

Chutes menggunakan arsitektur "instan startup", mengompresi waktu startup model AI menjadi 200 milidetik, meningkatkan efisiensi 10 kali lipat. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia, mendukung model-model utama, memproses lebih dari 5 juta permintaan per hari, dengan latensi respons di bawah 50 milidetik.

Model bisnis yang matang, menggunakan strategi freemium. Melalui integrasi platform OpenRouter, memberikan dukungan daya komputasi untuk model-model populer, dan memperoleh pendapatan dari pemanggilan API. Biaya 85% lebih rendah dibandingkan AWS Lambda. Saat ini, total penggunaan token melebihi 9042,37B, melayani lebih dari 3000 klien perusahaan.

dTAO memulai setelah 9 minggu mencapai nilai pasar 100 juta USD, nilai pasar saat ini 79M, memiliki moat teknologi yang dalam, kemajuan komersialisasi yang lancar, dan tingkat pengakuan pasar yang tinggi, merupakan pemimpin subnet.

2. Celium (SN51) - optimasi perhitungan perangkat keras

Nilai inti: optimalisasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi perhitungan AI

Fokus pada optimasi perhitungan di tingkat perangkat keras. Melalui penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi, memaksimalkan efisiensi penggunaan perangkat keras. Mendukung seluruh jajaran perangkat keras dari NVIDIA, AMD, Intel, dan menurunkan harga sebesar 90%, meningkatkan efisiensi perhitungan sebesar 45%.

Saat ini merupakan subnet dengan emisi terbesar kedua di Bittensor, menyumbang 7,28% dari total emisi jaringan. Optimalisasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki hambatan teknologi, dan tren kenaikan harga yang kuat, dengan nilai 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 seperti Intel TDX dan komputasi rahasia NVIDIA, memastikan keamanan alur kerja AI dan perlindungan privasi. Sistem mendukung enkripsi end-to-end, memungkinkan pengguna menggunakan layanan AI tanpa mengungkapkan data.

Tingkat teknis tinggi, model bisnis jelas, memiliki sumber pendapatan yang stabil. Mekanisme pembelian kembali pendapatan telah dimulai, semua pendapatan digunakan untuk pembelian kembali token, pembelian kembali terbaru sebesar 18.000 dolar AS.

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 skala besar, misinya adalah menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui kontribusi sumber daya GPU oleh peserta global untuk pelatihan kolaboratif, fokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model terdepan, menekankan anti-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, akan mengupgrade mekanisme commit-reveal, meningkatkan desentralisasi dan keamanan verifikasi; pada tahun 2025, mendorong pelatihan model besar, dengan skala parameter mencapai 70B+, menunjukkan kinerja yang setara dengan standar industri.

Keunggulan teknologi menonjol, nilai pasar saat ini 35M, menguasai emisi 4,79%.

5. Gradien (SN56) - pelatihan AI terdesentralisasi

Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau, secara signifikan mengurangi hambatan 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 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan 40% lebih cepat. Antarmuka satu tombol mengurangi hambatan penggunaan, dengan lebih dari 500 proyek untuk penyesuaian model, mencakup bidang medis, keuangan, pendidikan, dan lainnya.

Saat ini nilai pasar 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknologi jelas, layak untuk diperhatikan dalam jangka panjang.

6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Finansial

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 deret 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 bantuan prediksi.

Situs web menampilkan hasil dan pengujian kembali dari strategi yang ditawarkan oleh berbagai miner. Menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan cara inovatif untuk perdagangan pasar keuangan, dengan kapitalisasi pasar saat ini 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. Menggunakan dua langkah verifikasi: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, mengurangi biaya penandaan tradisional untuk satu pertandingan dari ribuan dolar menjadi 1/10 hingga 1/100. Bekerja sama dengan Data Universe, DKING AI memiliki rata-rata akurasi prediksi 70%, pernah mencapai akurasi harian 100%.

Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas. Score adalah subnet dengan arah aplikasi yang jelas, layak untuk diperhatikan.

8. OpenKaito (SN5) - teks inferensi sumber terbuka

Nilai inti: pengembangan model penyisipan teks, optimasi pencarian informasi

Fokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh Kaito, peserta penting di bidang InfoFi. Sebagai proyek sumber terbuka yang didorong oleh komunitas, bertujuan untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks yang berkualitas tinggi, terutama dalam pencarian informasi dan pencarian semantik.

Subnet ini masih dalam tahap pembangunan awal, terutama membangun ekosistem di sekitar model embedding teks. Perhatian harus diberikan pada integrasi Yaps yang akan datang, yang dapat secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis penggunanya.

9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI

Nilai inti: Pemrosesan data skala besar, Penyediaan data pelatihan AI

Memproses 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 voting "gravitasi" yang inovatif memungkinkan penyesuaian bobot secara dinamis.

Data adalah minyak untuk AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistemnya penting. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek-proyek seperti Score, mencerminkan nilai infrastruktur.

10. TAOHash (SN14) - Penambangan PoW

Nilai inti: Menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, integrasi sumber daya komputasi

Mengizinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya hash mereka ke jaringan Bittensor, mendapatkan token alpha melalui penambangan untuk staking atau trading. Menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi penambang.

Dalam jangka pendek, menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi ( yang sekitar 0,7% dari total global ), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran. Penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, mengoptimalkan hasil berdasarkan kondisi pasar.

Analisis Ekosistem

keunggulan inti dari 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 yang dipasar untuk secara signifikan meningkatkan efisiensi. Setiap subnet dilengkapi dengan mekanisme AMM, mewujudkan penemuan harga antara TAO dan token alpha, memungkinkan kekuatan pasar untuk berpartisipasi langsung dalam alokasi sumber daya AI.

Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi tugas AI yang kompleks, membentuk efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda (TAO emisi ditambah apresiasi token alpha ) memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, pencipta subnet, penambang, validator, dan staker semuanya dapat memperoleh imbalan yang sesuai, membentuk lingkaran 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 keunggulan biaya yang signifikan, seperti Chutes yang 85% lebih murah dibandingkan AWS, disebabkan oleh peningkatan efisiensi arsitektur terdesentralisasi. Ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, dengan jumlah dan kualitas subnet terus meningkat, dan kecepatan inovasi jauh melebihi penelitian dan pengembangan internal perusahaan tradisional.

Namun, ekosistem juga menghadapi tantangan nyata. Ambang teknologi masih cukup tinggi, meskipun alat terus diperbaiki, berpartisipasi dalam mining dan validation tetap memerlukan pengetahuan teknis yang cukup. Ketidakpastian lingkungan regulasi adalah faktor risiko lain, jaringan AI terdesentralisasi mungkin menghadapi kebijakan regulasi yang berbeda di setiap negara. Penyedia layanan cloud tradisional seperti AWS dan Google Cloud tidak akan diam saja, diperkirakan akan meluncurkan produk kompetitif. Seiring pertumbuhan skala jaringan, bagaimana mempertahankan kinerja dan keseimbangan desentralisasi juga menjadi ujian penting.

Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Goldman Sachs memperkirakan bahwa investasi AI global akan mendekati 200 miliar USD pada tahun 2025, memberikan dukungan yang kuat untuk permintaan infrastruktur. Pasar AI global diperkirakan akan tumbuh dari 294 miliar USD pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun USD pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 29%, menciptakan ruang pengembangan yang luas untuk infrastruktur AI terdesentralisasi.

Kebijakan dukungan pengembangan AI dari berbagai negara menciptakan jendela kesempatan untuk infrastruktur AI terdesentralisasi, sekaligus meningkatkan perhatian terhadap privasi data dan keamanan AI yang membutuhkan teknologi seperti komputasi rahasia, yang merupakan keunggulan inti dari subnet seperti Targon. Minat investor institusi terhadap infrastruktur AI terus meningkat, dengan partisipasi lembaga terkenal seperti DCG dan Polychain memberikan dukungan dana dan sumber daya untuk ekosistem.

Kerangka Strategi Investasi

Investasi di subnet Bittensor harus membangun kerangka evaluasi sistematis. Dari sisi teknis, periksa tingkat inovasi dan kedalaman moat, kekuatan teknis tim dan kapasitas eksekusi, serta efek sinergi dengan proyek lain dalam ekosistem. Dari sisi pasar, analisis ukuran pasar target dan potensi pertumbuhan, pola persaingan dan keunggulan diferensiasi, tingkat adopsi pengguna dan efek jaringan, serta lingkungan regulasi dan risiko kebijakan. Dari sisi keuangan, perhatian pada tingkat valuasi saat ini dan kinerja historis, proporsi emisi TAO dan tren pertumbuhan, desain ekonomi token yang rasional, serta likuiditas dan kedalaman perdagangan.

Dalam manajemen risiko konkret, investasi yang terdiversifikasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk mendistribusikan alokasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk infrastruktur ( seperti Chutes, Celium ), aplikasi ( seperti Score, BitMind ) dan protokol ( seperti Targon, Templar ). Sesuaikan strategi investasi berdasarkan tahap pengembangan subnet, proyek tahap awal memiliki risiko tinggi tetapi potensi imbal hasil yang besar, proyek yang sudah matang relatif stabil tetapi ruang pertumbuhannya terbatas. Pertimbangkan bahwa likuiditas token alpha mungkin tidak sebaik TAO, perlu mengatur rasio alokasi dana dengan bijak untuk menjaga 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, sambil berpotensi menyingkirkan proyek yang berkinerja buruk, membentuk kembali seluruh lanskap ekonomi jaringan. Investor dapat mempersiapkan subnet berkualitas tinggi sebelumnya untuk memanfaatkan jendela pengaturan sebelum pengurangan setengah.

Dalam jangka menengah, jumlah subnet diperkirakan akan melebihi 500, mencakup berbagai bidang sub-industri AI. Peningkatan aplikasi tingkat perusahaan akan mendorong perkembangan subnet terkait 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 mengadopsi model hibrida, memindahkan sebagian bisnis mereka ke jaringan terdesentralisasi. Model bisnis baru dan