Bittensorサブネット投資ガイド：AIの次の波をつかむ

市場の概要：dTAOアップグレードがエコシステムの爆発を引き起こす

2025年2月、BittensorネットワークはDynamic TAO (dTAO)アップグレードを実施し、ガバナンスモデルを市場駆動型の分散型リソース配分に変更しました。アップグレード後、各サブネットは独立したalphaトークンを持ち、TAO保持者は自由に投資対象を選択でき、市場化された価値発見メカニズムが実現されました。

データは、dTAOのアップグレードが巨大な革新の活力を解放したことを示しています。わずか数ヶ月で、Bittensorは32のサブネットから118のアクティブサブネットに成長し、増加率は269%です。これらのサブネットは、基礎的なテキスト推論、画像生成から、最前線のタンパク質折りたたみ、量子取引まで、AI産業の各細分野をカバーしており、現在最も完全な分散型AIエコシステムを形成しています。

市場のパフォーマンスも同様に優れています。トップサブネットの総時価総額はアップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに増加し、ステーキングの年利回りは16-19%で安定しています。各サブネットは市場化されたTAOのステーキング率に基づいてネットワークインセンティブを配分し、上位10のサブネットはネットワーク排出の51.76%を占めており、優勝劣敗の市場メカニズムを反映しています。

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コアネット分析(排出前10名)

1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算

コアバリュー: AIモデルの展開体験を革新し、計算コストを大幅に削減する

Chutesは「即時起動」アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に圧縮し、効率を10倍向上させました。世界中に8000以上のGPUノードがあり、主流モデルをサポートし、1日あたり500万件以上のリクエストを処理し、応答遅延を50ミリ秒以内に抑えています。

ビジネスモデルが成熟しており、フリーミアム戦略を採用しています。あるプラットフォームを通じて統合し、人気のあるモデルの計算能力をサポートし、API呼び出しから収益を得ています。コスト優位性が顕著で、あるクラウドサービスよりも85％低いです。現在、総トークン使用量は9042.37Bを超え、企業顧客は3000社以上です。

dTAOは開始後9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在は79Mです。技術的な競争優位性が強く、商業化の進展も順調で、市場からの認知度も高く、現在はサブネットのリーダーです。

2. Celium (SN51) - ハードウェア コンピューティングの最適化

コアバリュー:ベースハードウェアの最適化、AI計算効率の向上

ハードウェアレイヤーでの計算最適化に焦点を当てています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、パフォーマンス最適化、エネルギー効率管理の四つの技術モジュールを通じて、ハードウェア利用効率を最大化します。主流のハードウェアをサポートし、価格を90%削減、計算効率を45%向上させます。

現在は排出量が第二位のサブネットで、ネットワーク排出の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラストラクチャの核心的な部分であり、技術的な障壁があり、価格上昇の傾向が強く、現在の時価総額は56Mです。

3. タルゴン (SN4) - 去中心化AI推論プラットフォーム

コアバリュー:機密計算技術,データプライバシーの安全を保障する

TargonのコアはTVM(Targon Virtual Machine)であり、安全な秘密計算プラットフォームです。AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートします。先進的な秘密計算技術を採用し、AIワークフローの安全性とプライバシー保護を確保します。システムはエンドツーエンドの暗号化をサポートし、ユーザーがデータを漏洩させることなくAIサービスを利用できるようにします。

技術的なハードルが高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。収入の買い戻しメカニズムが開始され、すべての収入はトークンの買い戻しに使用され、最近の買い戻しは1.8万ドルでした。

4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニング

コアバリュー:大規模AIモデルの協調トレーニング、トレーニングのハードルを下げる

大規模AIモデルの分散トレーニングに特化した先駆的なサブネットであり、使命は「世界最高のモデルトレーニングプラットフォーム」となることです。世界中の参加者によるGPUリソースの貢献を通じて協調トレーニングを行い、最前線のモデル協調トレーニングと革新に焦点を当て、詐欺防止と効率的な協力を強調します。

1.2Bパラメータモデルのトレーニングが成功裏に完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを経て、約200のGPUが参加しました。2024年にセキュリティメカニズムをアップグレードし、2025年には大規模モデルのトレーニングを推進し、パラメータ規模は70B+に達します。標準AIベンチマークテストにおいて、業界標準と同等のパフォーマンスを示します。

技術的な優位性が際立っており、現在の時価総額は35Mで、排出量の4.79%を占めています。

5. グラデーション (SN56) - 分散型AIトレーニング

コアバリュー:一般市民向けのAIトレーニング、コストのハードルを大幅に引き下げる

分散型トレーニングを通じてAIトレーニングコストの痛点を解決します。スマートスケジューリングシステムは勾配同期に基づき、数千のGPUに効率的にタスクを割り当てます。118兆パラメータモデルのトレーニングを完了し、コストはわずか1時間あたり5ドルで、従来のクラウドサービスより70%安く、速度も40%速いです。ワンクリックインターフェースにより使用のハードルが下がり、500以上のプロジェクトがモデルの微調整に利用されており、医療、金融、教育などの分野をカバーしています。

現在の時価総額は30M、市場の需要は大きく、技術的な優位性は明確で、長期的な注目に値します。

6. プロプライエタリ取引 (SN8) - 金融量子取引

コアバリュー:AI駆動のマルチアセット取引シグナルと金融予測

分散型量子取引と金融予測プラットフォーム、AI駆動のマルチアセット取引シグナル。機械学習技術を金融市場予測に適用し、マルチレイヤー予測モデルアーキテクチャを構築。時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合し、複雑な時系列データを処理。市場感情分析モジュールはソーシャルメディアとニュースコンテンツを分析し、感情指標を予測補助シグナルとして提供。

ウェブサイトは、異なるマイナーが提供する戦略の収益とバックテストを表示します。AIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場の取引方法を提供し、現在の時価総額は27Mです。

7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価

コアバリュー:スポーツビデオ分析,6000億ドルのサッカー産業をターゲットに

スポーツ動画分析に特化したコンピュータビジョンフレームワークで、軽量な検証技術を通じて複雑な動画分析コストを削減します。二段階の検証を採用: フィールド検出とCLIPベースのオブジェクトチェックにより、従来の単一試合の数千ドルのラベル付けコストを1/10から1/100に削減します。あるデータプラットフォームと協力し、AIエージェントの平均予測精度は70%で、1日の精度が100%に達したこともあります。

スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の見通しも広く、明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値する。

8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論

コアバリュー: テキスト埋め込みモデルの開発, 情報検索の最適化

テキスト埋め込みモデルの開発に焦点を当て、ある情報プラットフォームの重要な参加者の支援を受けています。コミュニティ主導のオープンソースプロジェクトとして、高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでおり、特に情報検索やセマンティック検索において力を入れています。

このサブネットはまだ初期の構築段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心にエコシステムを構築しています。注目すべきは、近く予定されているある統合であり、これがそのアプリケーションシーンとユーザー基盤を大幅に拡張する可能性があります。

9. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤

コアバリュー:大規模データ処理,AIトレーニングデータ供給

日々5億行のデータを処理し、累計で556億行を超え、100GBのストレージをサポートしています。DataEntityアーキテクチャはデータの標準化、インデックス最適化、分散ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な"重力"投票メカニズムにより、動的な重みの調整を実現します。

データはAIの石油であり、インフラの価値は安定しており、生態的な地位が重要です。複数のサブネットデータプロバイダーとして、Scoreなどのプロジェクトと深く連携し、インフラの価値を示しています。

10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニング

コアバリュー: 伝統的なマイニングとAI計算を接続し、計算力リソースを統合する

ビットコインマイナーが計算力をBittensorネットワークにリダイレクトし、マイニングを通じてAlphaトークンを取得してステーキングまたは取引に使用できるようにします。従来のPoWマイニングとAI計算を組み合わせて、マイナーに新しい収入源を提供します。

短期内吸引超6EH/s算力(約占全球0.7%),証明市場對混合模式的認可。マイナーは伝統的なビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得の間で選択し、利益を最適化できます。

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エコシステム分析

技術アーキテクチャのコアアドバンテージ

Bittensorの技術革新は独自の分散型AIエコシステムを構築します。Yumaコンセンサスアルゴリズムは分散型検証を通じてネットワークの品質を確保し、dTAOのアップグレードは市場化されたリソース配分メカニズムを導入して効率を大幅に向上させます。各サブネットにはAMMメカニズムが装備されており、TAOとalphaトークン間の価格発見を実現し、市場の力がAIリソースの配分に直接参加します。

サブネット間協力プロトコルは、複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を形成します。二重インセンティブ構造は、長期的な参加動機を確保し、サブネットの作成者、マイナー、検証者、ステーキング者がそれぞれに応じた報酬を得て、持続可能な経済的クローズドループを形成します。

競争上の優位性と直面する闘争

従来の中央集権的なAIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorは真の分散型代替案を提供し、コスト効率が際立っています。複数のサブネットは顕著なコスト優位性を示しています。例えば、Chutesはあるクラウドサービスより85%安価で、これは分散型アーキテクチャの効率向上に起因しています。オープンエコシステムは迅速な革新を促進し、サブネットの数と質は継続的に向上しており、革新のスピードは従来の企業内研究開発を大きく上回っています。

しかし、エコシステムは現実の課題にも直面しています。技術的なハードルは依然として高く、マイニングやバリデーションには相当な技術知識が必要です。規制環境の不確実性はリスク要因であり、分散型AIネットワークは各国の異なる規制政策に直面する可能性があります。従来のクラウドサービスプロバイダーは競争力のある製品を発表することが予想されています。ネットワークの規模が拡大するにつれて、性能と分散化のバランスを維持することが重要な試練となります。

AI産業の爆発的な成長はBittensorに巨大な市場機会を提供します。2025年までに世界のAI投資が約2000億ドルに達する見込みで、インフラ需要を強力に支えます。世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年の1.77兆ドルに増加すると予想されており、年平均成長率は29%で、分散型AIインフラに広範な成長の余地を生み出します。

各国のAI発展支援政策は、分散型AIインフラストラクチャーに機会の窓口を創出し、データプライバシーとAIセキュリティへの関心が高まる中で、機密計算などの技術需要が増加しています。これは特定のサブネットのコアな強みです。機関投資家のAIインフラストラクチャーへの関心は引き続き高まり、著名な機関の参加がエコシステムに資金とリソースを提供しています。

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投資戦略フレームワーク

Bittensorサブネットへの投資には、体系的評価フレームワークを構築する必要があります。技術面では、革新の程度や競争の深さ、チームの技術力と実行力、エコシステム内の他のプロジェクトとの協調効果を考察します。市場面では、ターゲット市場の規模と成長ポテンシャル、競争環境と差別化の優位性、ユーザーの採用状況とネットワーク効果、規制環境と政策リスクを分析します。財務面では、現在の評価レベルと過去のパフォーマンス、TAOの排出割合と成長トレンド、トークンエコノミクスの設計の合理性、流動性と取引の深さに注目します。

具体的なリスク管理において、分散投資は基本戦略です。インフラ型、アプリケーション型、プロトコル型を含む異なるタイプのサブネット間で分散配置することをお勧めします。サブネットの発展段階に応じて投資戦略を調整し、初期プロジェクトはリスクが高いが潜在的なリターンが大きく、成熟したプロジェクトは比較的安定しているが成長の余地が限られています。alphaトークンの流動性はTAOより劣る可能性があるため、資金の配置比率を適切に設定し、必要な流動性バッファを維持することが重要です。

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2025年11月の初回ハーフィングイベントは重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は既存のサブネットの希少性を高め、パフォーマンスが低いプロジェクトを淘汰し、ネットワーク全体の経済構造を再形成する可能性があります。投資家は質の高いサブネットを前もって配置し、ハーフィング前の配置ウィンドウを活用することができます。

中期では、サブネットの数が500を突破し、AI産業の各細分野をカバーすることが予想されます。企業向けアプリケーションの増加は、機密計算およびデータプライバシー関連のサブネットの発展を促進し、クロスサブネットの協力がより頻繁になり、複雑なAIサービスのサプライチェーンが形成されます。規制フレームワークが徐々に明確になることで、コンプライアンスサブネットが明らかな優位性を得るでしょう。

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長期的にはBittensorが世界のAIインフラストラクチャの重要な構成要素になることが期待されており、従来のAI企業は一部の業務を分散型ネットワークに移行するハイブリッドモデルを採用する可能性があります。新しいビジネスモデルやアプリケーションシーンが次々と登場しており、他のブロックチェーンと連携しています。