Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội mới của AI
Tổng quan thị trường: nâng cấp dTAO gây ra sự bùng nổ hệ sinh thái
Vào tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã thực hiện nâng cấp Dynamic TAO (dTAO), chuyển đổi mô hình quản trị sang phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Sau nâng cấp, mỗi mạng con sở hữu token alpha độc lập, người nắm giữ TAO có thể tự do chọn lựa mục tiêu đầu tư, thực hiện cơ chế phát hiện giá trị theo thị trường.
Dữ liệu cho thấy, việc nâng cấp dTAO đã giải phóng một nguồn năng lượng sáng tạo khổng lồ. Chỉ trong vài tháng, Bittensor đã từ 32 mạng con tăng lên 118 mạng con hoạt động, tăng trưởng 269%. Những mạng con này bao phủ các lĩnh vực khác nhau trong ngành AI, từ suy luận văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến gập protein tiên tiến, giao dịch định lượng, tạo thành hệ sinh thái AI phi tập trung hoàn chỉnh nhất hiện nay.
Thị trường cũng có những biểu hiện nổi bật. Tổng giá trị thị trường của các mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu USD trước khi nâng cấp lên 690 triệu USD, lợi suất staking hàng năm ổn định ở mức 16-19%. Các mạng con phân phối phần thưởng mạng theo tỷ lệ staking TAO được thị trường hóa, 10 mạng con hàng đầu chiếm 51,76% lượng phát thải mạng, thể hiện cơ chế thị trường loại bỏ kém.
Phân tích mạng lõi ( 10 tên hàng đầu về phát thải )
1. Chutes (SN64) - tính toán AI không máy chủ
Giá trị cốt lõi: Cải cách trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm đáng kể chi phí tính toán.
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức", rút ngắn thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, tăng hiệu suất gấp 10 lần. Hơn 8000 nút GPU toàn cầu, hỗ trợ các mô hình chính, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, thời gian phản hồi được kiểm soát trong vòng 50 mili giây.
Mô hình kinh doanh trưởng thành, áp dụng chiến lược miễn phí gia tăng giá trị. Thông qua việc tích hợp trên một nền tảng nhất định, cung cấp hỗ trợ sức mạnh tính toán cho các mô hình phổ biến, thu được doanh thu từ việc gọi API. Ưu thế về chi phí rõ rệt, thấp hơn 85% so với một dịch vụ đám mây nào đó. Hiện tại tổng lượng token sử dụng đã vượt quá 9042,37B, phục vụ cho hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.
dTAO khởi động sau 9 tuần đạt giá trị thị trường 100 triệu USD, hiện tại là 79 triệu USD. Hào quang công nghệ sâu sắc, tiến triển thương mại thuận lợi, mức độ công nhận trên thị trường cao, hiện tại là đầu tàu của mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Giá trị cốt lõi: Tối ưu phần cứng nền tảng, nâng cao hiệu suất tính toán AI
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp độ phần cứng. Thông qua bốn mô-đun công nghệ: lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu suất năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng. Hỗ trợ phần cứng phổ biến, giảm giá 90%, tăng hiệu suất tính toán 45%.
Hiện tại là mạng con phát thải lớn thứ hai, chiếm 7,28% tổng phát thải của mạng. Tối ưu phần cứng là khâu cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, có rào cản công nghệ, xu hướng tăng giá mạnh, giá trị thị trường hiện tại là 56 triệu.
3. Targon (SN4) - nền tảng suy luận AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Công nghệ tính toán bí mật, đảm bảo an toàn quyền riêng tư dữ liệu
Targon cốt lõi là TVM(Targon Virtual Machine), một nền tảng tính toán bảo mật an toàn, hỗ trợ huấn luyện, suy luận và xác thực mô hình AI. Sử dụng công nghệ tính toán bảo mật tiên tiến, đảm bảo an toàn cho quy trình làm việc của AI và bảo vệ quyền riêng tư. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối, cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI mà không tiết lộ dữ liệu.
Rào cản kỹ thuật cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu nhập ổn định. Đã mở cơ chế thu hồi thu nhập, tất cả thu nhập được sử dụng để thu hồi token, giao dịch thu hồi gần đây là 18.000 đô la.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Giá trị cốt lõi: Hợp tác đào tạo mô hình AI quy mô lớn, giảm bớt rào cản đào tạo
Mạng con tiên phong chuyên về đào tạo phân tán các mô hình AI quy mô lớn, sứ mệnh là trở thành "Nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thông qua việc đóng góp tài nguyên GPU từ các nhà tham gia toàn cầu để đào tạo hợp tác, tập trung vào việc đào tạo hợp tác và đổi mới các mô hình tiên tiến, nhấn mạnh việc chống gian lận và hợp tác hiệu quả.
Đã hoàn thành thành công việc huấn luyện mô hình 1.2B tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ huấn luyện, khoảng 200 GPU tham gia. Nâng cấp cơ chế bảo mật vào năm 2024, thúc đẩy huấn luyện mô hình lớn vào năm 2025, quy mô tham số đạt 70B+, có hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành trong các bài kiểm tra chuẩn AI.
Ưu thế kỹ thuật nổi bật, giá trị thị trường hiện tại 35M, chiếm 4.79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Đào tạo AI phổ biến, giảm đáng kể rào cản chi phí
Giải quyết vấn đề chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống điều phối thông minh dựa trên đồng bộ hóa gradient, phân phối hiệu quả nhiệm vụ đến hàng nghìn GPU. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, nhanh hơn 40%. Giao diện một nút bấm giảm bớt rào cản sử dụng, hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ các lĩnh vực y tế, tài chính, giáo dục, v.v.
Giá trị thị trường hiện tại 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế kỹ thuật rõ ràng, đáng để chú ý lâu dài.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
Giá trị cốt lõi: Tín hiệu giao dịch đa tài sản và dự đoán tài chính do AI điều khiển
Nền tảng giao dịch định lượng và dự đoán tài chính phi tập trung, tín hiệu giao dịch đa tài sản được điều khiển bởi AI. Ứng dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán đa tầng. Mô hình dự đoán theo thời gian kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích cảm xúc thị trường phân tích nội dung mạng xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số cảm xúc như tín hiệu hỗ trợ dự đoán.
Trang web hiển thị lợi nhuận và kiểm tra lại các chiến lược do các miner khác nhau cung cấp. Kết hợp AI và blockchain, cung cấp phương thức giao dịch thị trường tài chính đổi mới, hiện tại có giá trị thị trường 27 triệu.
7. Điểm số (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Giá trị cốt lõi: Phân tích video thể thao, nhắm đến ngành công nghiệp bóng đá 6000 tỷ USD
Khung công nghệ thị giác máy tính tập trung vào phân tích video thể thao, giảm chi phí phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác minh nhẹ. Sử dụng xác minh hai bước: phát hiện sân bóng và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gán nhãn hàng nghìn đô la cho một trận đấu xuống còn 1/10 đến 1/100. Hợp tác với một nền tảng dữ liệu, độ chính xác dự đoán trung bình của AI đạt 70%, từng đạt 100% độ chính xác trong một ngày.
Ngành thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ đáng kể, triển vọng thị trường rộng mở, là một mạng con có hướng ứng dụng rõ ràng, xứng đáng được chú ý.
8. OpenKaito (SN5) - giải thích văn bản mã nguồn mở
Giá trị cốt lõi: Phát triển mô hình nhúng văn bản, Tối ưu hóa tìm kiếm thông tin
Tập trung vào phát triển mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi các người tham gia quan trọng của một nền tảng thông tin nào đó. Là một dự án mã nguồn mở do cộng đồng điều hành, cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Mạng con này vẫn đang trong giai đoạn xây dựng sớm, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái xung quanh mô hình nhúng văn bản. Đáng chú ý là một tích hợp sắp tới, có thể mở rộng đáng kể các trường hợp ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Hạ tầng dữ liệu AI
Giá trị cốt lõi: Xử lý dữ liệu quy mô lớn, Cung cấp dữ liệu huấn luyện AI
Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" đổi mới cho phép điều chỉnh trọng số động.
Dữ liệu là dầu mỏ của AI, giá trị cơ sở hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu sắc với các dự án như Score, thể hiện giá trị cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - Khai thác PoW
Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống với tính toán AI, tích hợp tài nguyên sức mạnh tính toán
Cho phép thợ mỏ Bitcoin định hướng lại sức mạnh tính toán đến mạng Bittensor, để nhận được token alpha thông qua việc đào coin nhằm sử dụng cho việc staking hoặc giao dịch. Kết hợp đào coin PoW truyền thống với tính toán AI, cung cấp nguồn thu nhập mới cho các thợ mỏ.
Trong thời gian ngắn, thu hút hơn 6EH/s sức mạnh tính toán ( chiếm khoảng 0,7% toàn cầu ), chứng minh sự công nhận của thị trường đối với mô hình kết hợp. Thợ mỏ có thể lựa chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận.
Phân tích hệ sinh thái
lợi thế cốt lõi của kiến trúc công nghệ
Công nghệ Bittensor đổi mới xây dựng hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận Yuma đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác minh phi tập trung, việc nâng cấp dTAO giới thiệu cơ chế phân bổ tài nguyên theo thị trường giúp tăng cường hiệu quả một cách đáng kể. Mỗi mạng con được trang bị cơ chế AMM, thực hiện việc phát hiện giá giữa TAO và token alpha, cho phép lực lượng thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân bổ tài nguyên AI.
Giao thức hợp tác giữa các mạng con hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép đảm bảo động lực tham gia lâu dài, các nhà sáng lập mạng con, thợ mỏ, người xác thực và người stake đều nhận được phần thưởng tương ứng, tạo ra một vòng kinh tế bền vững.
Lợi thế cạnh tranh và những thách thức phải đối mặt
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp giải pháp thay thế thực sự phi tập trung, hiệu quả chi phí nổi bật. Nhiều mạng con thể hiện lợi thế chi phí rõ rệt, như Chutes rẻ hơn 85% so với một dịch vụ đám mây nào đó, nhờ vào việc cải thiện hiệu quả của kiến trúc phi tập trung. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, số lượng và chất lượng các mạng con không ngừng nâng cao, tốc độ đổi mới vượt xa nghiên cứu và phát triển nội bộ của các doanh nghiệp truyền thống.
Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng đối mặt với những thách thức thực tế. Rào cản kỹ thuật vẫn cao, việc tham gia vào khai thác và xác thực yêu cầu kiến thức kỹ thuật đáng kể. Sự không chắc chắn trong môi trường quản lý là yếu tố rủi ro, mạng AI phi tập trung có thể đối mặt với các chính sách quản lý khác nhau từ các quốc gia. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống dự kiến sẽ ra mắt các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì hiệu suất và cân bằng phi tập trung trở thành một thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ của ngành công nghiệp AI cung cấp cơ hội thị trường lớn cho Bittensor. Dự kiến đến năm 2025, đầu tư toàn cầu vào AI gần đạt 200 tỷ USD, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho nhu cầu cơ sở hạ tầng. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1,77 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kết hợp là 29%, tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia đã tạo ra cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, sự chú ý ngày càng tăng đối với quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI đã làm tăng nhu cầu về các công nghệ như tính toán bảo mật, chính là lợi thế cốt lõi của một số mạng con. Các nhà đầu tư tổ chức đang ngày càng quan tâm đến cơ sở hạ tầng AI, sự tham gia của các tổ chức nổi tiếng đã cung cấp tài chính và hỗ trợ nguồn lực cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần thiết lập khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của hàng rào bảo vệ, sức mạnh kỹ thuật của đội ngũ và khả năng thực hiện, cũng như hiệu ứng hợp tác với các dự án khác trong hệ sinh thái. Ở cấp độ thị trường, phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, cấu trúc cạnh tranh và lợi thế khác biệt, tình hình áp dụng của người dùng và hiệu ứng mạng, cũng như môi trường quy định và rủi ro chính sách. Ở cấp độ tài chính, chú ý đến mức độ định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát thải TAO và xu hướng tăng trưởng, tính hợp lý trong thiết kế kinh tế token, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.
Trong quản lý rủi ro cụ thể, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Khuyến nghị phân bổ đầu tư giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm mạng con hạ tầng, mạng con ứng dụng và mạng con giao thức. Điều chỉnh chiến lược đầu tư theo giai đoạn phát triển của mạng con, các dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không có nhiều không gian tăng trưởng. Cần xem xét tính thanh khoản của token alpha có thể không bằng TAO, cần sắp xếp tỷ lệ phân bổ vốn hợp lý, duy trì một bộ đệm thanh khoản cần thiết.
Sự kiện giảm một nửa lần đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành chất xúc tác quan trọng cho thị trường. Việc giảm phát thải sẽ làm tăng sự khan hiếm của các mạng con hiện có, có thể loại bỏ các dự án hoạt động kém, tái cấu trúc toàn bộ bối cảnh kinh tế của mạng lưới. Các nhà đầu tư có thể chuẩn bị trước các mạng con chất lượng cao, nắm bắt cơ hội phân bổ trước khi giảm một nửa.
Trong trung hạn, số lượng mạng con dự kiến sẽ vượt qua 500, bao phủ các lĩnh vực phân khúc khác nhau của ngành AI. Sự gia tăng ứng dụng doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự phát triển của các mạng con liên quan đến tính toán bí mật và quyền riêng tư dữ liệu, sự hợp tác giữa các mạng con sẽ trở nên thường xuyên hơn, hình thành chuỗi cung ứng dịch vụ AI phức tạp. Khung pháp lý dần trở nên rõ ràng sẽ mang lại lợi thế rõ rệt cho các mạng con tuân thủ.
Trong dài hạn, Bittensor có khả năng trở thành một phần quan trọng của cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, các công ty AI truyền thống có thể áp dụng mô hình kết hợp, chuyển một phần hoạt động sang mạng phi tập trung. Các mô hình kinh doanh mới và các trường hợp ứng dụng đang liên tục xuất hiện, cùng với các blockchain khác.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
19 thích
Phần thưởng
19
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
AirdropHunterZhang
· 9giờ trước
mua đáy啥的不如先薅薅 dTAO 的羊毛
Xem bản gốcTrả lời0
CrossChainBreather
· 08-01 02:55
Sao lại thổi dtao nữa vậy không nói được cái tiếp theo?
Xem bản gốcTrả lời0
NotFinancialAdvice
· 08-01 02:44
Thật tuyệt vời, lại gặp Ponzi.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeDodger
· 08-01 02:38
Một kho All in TAO, tôi không tin bạn không nhìn ra.
Xem bản gốcTrả lời0
DaoGovernanceOfficer
· 08-01 02:27
*thở dài* Nói một cách thực tiễn, cơ chế dtao này vẫn thiếu các chỉ số sự kháng cự sybil mạnh mẽ... cần xem thêm nhiều nghiên cứu được đồng nghiệp đánh giá trước khi cảm thấy phấn khích
Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội cơ sở hạ tầng AI Phi tập trung
Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội mới của AI
Tổng quan thị trường: nâng cấp dTAO gây ra sự bùng nổ hệ sinh thái
Vào tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã thực hiện nâng cấp Dynamic TAO (dTAO), chuyển đổi mô hình quản trị sang phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Sau nâng cấp, mỗi mạng con sở hữu token alpha độc lập, người nắm giữ TAO có thể tự do chọn lựa mục tiêu đầu tư, thực hiện cơ chế phát hiện giá trị theo thị trường.
Dữ liệu cho thấy, việc nâng cấp dTAO đã giải phóng một nguồn năng lượng sáng tạo khổng lồ. Chỉ trong vài tháng, Bittensor đã từ 32 mạng con tăng lên 118 mạng con hoạt động, tăng trưởng 269%. Những mạng con này bao phủ các lĩnh vực khác nhau trong ngành AI, từ suy luận văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến gập protein tiên tiến, giao dịch định lượng, tạo thành hệ sinh thái AI phi tập trung hoàn chỉnh nhất hiện nay.
Thị trường cũng có những biểu hiện nổi bật. Tổng giá trị thị trường của các mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu USD trước khi nâng cấp lên 690 triệu USD, lợi suất staking hàng năm ổn định ở mức 16-19%. Các mạng con phân phối phần thưởng mạng theo tỷ lệ staking TAO được thị trường hóa, 10 mạng con hàng đầu chiếm 51,76% lượng phát thải mạng, thể hiện cơ chế thị trường loại bỏ kém.
Phân tích mạng lõi ( 10 tên hàng đầu về phát thải )
1. Chutes (SN64) - tính toán AI không máy chủ
Giá trị cốt lõi: Cải cách trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm đáng kể chi phí tính toán.
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức", rút ngắn thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, tăng hiệu suất gấp 10 lần. Hơn 8000 nút GPU toàn cầu, hỗ trợ các mô hình chính, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, thời gian phản hồi được kiểm soát trong vòng 50 mili giây.
Mô hình kinh doanh trưởng thành, áp dụng chiến lược miễn phí gia tăng giá trị. Thông qua việc tích hợp trên một nền tảng nhất định, cung cấp hỗ trợ sức mạnh tính toán cho các mô hình phổ biến, thu được doanh thu từ việc gọi API. Ưu thế về chi phí rõ rệt, thấp hơn 85% so với một dịch vụ đám mây nào đó. Hiện tại tổng lượng token sử dụng đã vượt quá 9042,37B, phục vụ cho hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.
dTAO khởi động sau 9 tuần đạt giá trị thị trường 100 triệu USD, hiện tại là 79 triệu USD. Hào quang công nghệ sâu sắc, tiến triển thương mại thuận lợi, mức độ công nhận trên thị trường cao, hiện tại là đầu tàu của mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Giá trị cốt lõi: Tối ưu phần cứng nền tảng, nâng cao hiệu suất tính toán AI
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp độ phần cứng. Thông qua bốn mô-đun công nghệ: lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu suất năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng. Hỗ trợ phần cứng phổ biến, giảm giá 90%, tăng hiệu suất tính toán 45%.
Hiện tại là mạng con phát thải lớn thứ hai, chiếm 7,28% tổng phát thải của mạng. Tối ưu phần cứng là khâu cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, có rào cản công nghệ, xu hướng tăng giá mạnh, giá trị thị trường hiện tại là 56 triệu.
3. Targon (SN4) - nền tảng suy luận AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Công nghệ tính toán bí mật, đảm bảo an toàn quyền riêng tư dữ liệu
Targon cốt lõi là TVM(Targon Virtual Machine), một nền tảng tính toán bảo mật an toàn, hỗ trợ huấn luyện, suy luận và xác thực mô hình AI. Sử dụng công nghệ tính toán bảo mật tiên tiến, đảm bảo an toàn cho quy trình làm việc của AI và bảo vệ quyền riêng tư. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối, cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI mà không tiết lộ dữ liệu.
Rào cản kỹ thuật cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu nhập ổn định. Đã mở cơ chế thu hồi thu nhập, tất cả thu nhập được sử dụng để thu hồi token, giao dịch thu hồi gần đây là 18.000 đô la.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Giá trị cốt lõi: Hợp tác đào tạo mô hình AI quy mô lớn, giảm bớt rào cản đào tạo
Mạng con tiên phong chuyên về đào tạo phân tán các mô hình AI quy mô lớn, sứ mệnh là trở thành "Nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thông qua việc đóng góp tài nguyên GPU từ các nhà tham gia toàn cầu để đào tạo hợp tác, tập trung vào việc đào tạo hợp tác và đổi mới các mô hình tiên tiến, nhấn mạnh việc chống gian lận và hợp tác hiệu quả.
Đã hoàn thành thành công việc huấn luyện mô hình 1.2B tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ huấn luyện, khoảng 200 GPU tham gia. Nâng cấp cơ chế bảo mật vào năm 2024, thúc đẩy huấn luyện mô hình lớn vào năm 2025, quy mô tham số đạt 70B+, có hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành trong các bài kiểm tra chuẩn AI.
Ưu thế kỹ thuật nổi bật, giá trị thị trường hiện tại 35M, chiếm 4.79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Đào tạo AI phổ biến, giảm đáng kể rào cản chi phí
Giải quyết vấn đề chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống điều phối thông minh dựa trên đồng bộ hóa gradient, phân phối hiệu quả nhiệm vụ đến hàng nghìn GPU. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, nhanh hơn 40%. Giao diện một nút bấm giảm bớt rào cản sử dụng, hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ các lĩnh vực y tế, tài chính, giáo dục, v.v.
Giá trị thị trường hiện tại 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế kỹ thuật rõ ràng, đáng để chú ý lâu dài.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
Giá trị cốt lõi: Tín hiệu giao dịch đa tài sản và dự đoán tài chính do AI điều khiển
Nền tảng giao dịch định lượng và dự đoán tài chính phi tập trung, tín hiệu giao dịch đa tài sản được điều khiển bởi AI. Ứng dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán đa tầng. Mô hình dự đoán theo thời gian kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích cảm xúc thị trường phân tích nội dung mạng xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số cảm xúc như tín hiệu hỗ trợ dự đoán.
Trang web hiển thị lợi nhuận và kiểm tra lại các chiến lược do các miner khác nhau cung cấp. Kết hợp AI và blockchain, cung cấp phương thức giao dịch thị trường tài chính đổi mới, hiện tại có giá trị thị trường 27 triệu.
7. Điểm số (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Giá trị cốt lõi: Phân tích video thể thao, nhắm đến ngành công nghiệp bóng đá 6000 tỷ USD
Khung công nghệ thị giác máy tính tập trung vào phân tích video thể thao, giảm chi phí phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác minh nhẹ. Sử dụng xác minh hai bước: phát hiện sân bóng và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gán nhãn hàng nghìn đô la cho một trận đấu xuống còn 1/10 đến 1/100. Hợp tác với một nền tảng dữ liệu, độ chính xác dự đoán trung bình của AI đạt 70%, từng đạt 100% độ chính xác trong một ngày.
Ngành thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ đáng kể, triển vọng thị trường rộng mở, là một mạng con có hướng ứng dụng rõ ràng, xứng đáng được chú ý.
8. OpenKaito (SN5) - giải thích văn bản mã nguồn mở
Giá trị cốt lõi: Phát triển mô hình nhúng văn bản, Tối ưu hóa tìm kiếm thông tin
Tập trung vào phát triển mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi các người tham gia quan trọng của một nền tảng thông tin nào đó. Là một dự án mã nguồn mở do cộng đồng điều hành, cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Mạng con này vẫn đang trong giai đoạn xây dựng sớm, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái xung quanh mô hình nhúng văn bản. Đáng chú ý là một tích hợp sắp tới, có thể mở rộng đáng kể các trường hợp ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Hạ tầng dữ liệu AI
Giá trị cốt lõi: Xử lý dữ liệu quy mô lớn, Cung cấp dữ liệu huấn luyện AI
Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" đổi mới cho phép điều chỉnh trọng số động.
Dữ liệu là dầu mỏ của AI, giá trị cơ sở hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu sắc với các dự án như Score, thể hiện giá trị cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - Khai thác PoW
Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống với tính toán AI, tích hợp tài nguyên sức mạnh tính toán
Cho phép thợ mỏ Bitcoin định hướng lại sức mạnh tính toán đến mạng Bittensor, để nhận được token alpha thông qua việc đào coin nhằm sử dụng cho việc staking hoặc giao dịch. Kết hợp đào coin PoW truyền thống với tính toán AI, cung cấp nguồn thu nhập mới cho các thợ mỏ.
Trong thời gian ngắn, thu hút hơn 6EH/s sức mạnh tính toán ( chiếm khoảng 0,7% toàn cầu ), chứng minh sự công nhận của thị trường đối với mô hình kết hợp. Thợ mỏ có thể lựa chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận.
Phân tích hệ sinh thái
lợi thế cốt lõi của kiến trúc công nghệ
Công nghệ Bittensor đổi mới xây dựng hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận Yuma đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác minh phi tập trung, việc nâng cấp dTAO giới thiệu cơ chế phân bổ tài nguyên theo thị trường giúp tăng cường hiệu quả một cách đáng kể. Mỗi mạng con được trang bị cơ chế AMM, thực hiện việc phát hiện giá giữa TAO và token alpha, cho phép lực lượng thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân bổ tài nguyên AI.
Giao thức hợp tác giữa các mạng con hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép đảm bảo động lực tham gia lâu dài, các nhà sáng lập mạng con, thợ mỏ, người xác thực và người stake đều nhận được phần thưởng tương ứng, tạo ra một vòng kinh tế bền vững.
Lợi thế cạnh tranh và những thách thức phải đối mặt
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp giải pháp thay thế thực sự phi tập trung, hiệu quả chi phí nổi bật. Nhiều mạng con thể hiện lợi thế chi phí rõ rệt, như Chutes rẻ hơn 85% so với một dịch vụ đám mây nào đó, nhờ vào việc cải thiện hiệu quả của kiến trúc phi tập trung. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, số lượng và chất lượng các mạng con không ngừng nâng cao, tốc độ đổi mới vượt xa nghiên cứu và phát triển nội bộ của các doanh nghiệp truyền thống.
Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng đối mặt với những thách thức thực tế. Rào cản kỹ thuật vẫn cao, việc tham gia vào khai thác và xác thực yêu cầu kiến thức kỹ thuật đáng kể. Sự không chắc chắn trong môi trường quản lý là yếu tố rủi ro, mạng AI phi tập trung có thể đối mặt với các chính sách quản lý khác nhau từ các quốc gia. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống dự kiến sẽ ra mắt các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì hiệu suất và cân bằng phi tập trung trở thành một thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ của ngành công nghiệp AI cung cấp cơ hội thị trường lớn cho Bittensor. Dự kiến đến năm 2025, đầu tư toàn cầu vào AI gần đạt 200 tỷ USD, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho nhu cầu cơ sở hạ tầng. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1,77 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kết hợp là 29%, tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia đã tạo ra cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, sự chú ý ngày càng tăng đối với quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI đã làm tăng nhu cầu về các công nghệ như tính toán bảo mật, chính là lợi thế cốt lõi của một số mạng con. Các nhà đầu tư tổ chức đang ngày càng quan tâm đến cơ sở hạ tầng AI, sự tham gia của các tổ chức nổi tiếng đã cung cấp tài chính và hỗ trợ nguồn lực cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần thiết lập khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của hàng rào bảo vệ, sức mạnh kỹ thuật của đội ngũ và khả năng thực hiện, cũng như hiệu ứng hợp tác với các dự án khác trong hệ sinh thái. Ở cấp độ thị trường, phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, cấu trúc cạnh tranh và lợi thế khác biệt, tình hình áp dụng của người dùng và hiệu ứng mạng, cũng như môi trường quy định và rủi ro chính sách. Ở cấp độ tài chính, chú ý đến mức độ định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát thải TAO và xu hướng tăng trưởng, tính hợp lý trong thiết kế kinh tế token, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.
Trong quản lý rủi ro cụ thể, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Khuyến nghị phân bổ đầu tư giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm mạng con hạ tầng, mạng con ứng dụng và mạng con giao thức. Điều chỉnh chiến lược đầu tư theo giai đoạn phát triển của mạng con, các dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không có nhiều không gian tăng trưởng. Cần xem xét tính thanh khoản của token alpha có thể không bằng TAO, cần sắp xếp tỷ lệ phân bổ vốn hợp lý, duy trì một bộ đệm thanh khoản cần thiết.
Sự kiện giảm một nửa lần đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành chất xúc tác quan trọng cho thị trường. Việc giảm phát thải sẽ làm tăng sự khan hiếm của các mạng con hiện có, có thể loại bỏ các dự án hoạt động kém, tái cấu trúc toàn bộ bối cảnh kinh tế của mạng lưới. Các nhà đầu tư có thể chuẩn bị trước các mạng con chất lượng cao, nắm bắt cơ hội phân bổ trước khi giảm một nửa.
Trong trung hạn, số lượng mạng con dự kiến sẽ vượt qua 500, bao phủ các lĩnh vực phân khúc khác nhau của ngành AI. Sự gia tăng ứng dụng doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự phát triển của các mạng con liên quan đến tính toán bí mật và quyền riêng tư dữ liệu, sự hợp tác giữa các mạng con sẽ trở nên thường xuyên hơn, hình thành chuỗi cung ứng dịch vụ AI phức tạp. Khung pháp lý dần trở nên rõ ràng sẽ mang lại lợi thế rõ rệt cho các mạng con tuân thủ.
Trong dài hạn, Bittensor có khả năng trở thành một phần quan trọng của cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, các công ty AI truyền thống có thể áp dụng mô hình kết hợp, chuyển một phần hoạt động sang mạng phi tập trung. Các mô hình kinh doanh mới và các trường hợp ứng dụng đang liên tục xuất hiện, cùng với các blockchain khác.