Gate Ventures 研究洞察：Bittensor 革命，AI 版比特幣的崛起與新經濟版圖

投資概覽

Bittensor是一個受比特幣網路啟發，結合子網架構與賽局理論的通用激勵平台。比特幣藉由代幣增發，激勵礦工進行SHA256運算、維護網路運作。Bittensor則以增發機制，促使子網礦工提供AI推理、資料儲存、GPU算力及頻寬等多元資源。

1. 團隊組成：核心三位成員均具電腦專業，Ala擅長學術研究與AI演算法，Jacob精於機器學習及區塊鏈架構，Garrett具備工程落地及產品開發能力，成員組合具高度技術創業實力。
2. 開發進度：持續穩定更新，近期三個月開發頻率顯著提升。
3. 產品設計：代幣經濟結構創新，僅有子網團隊透過提升項目品質、進而推升子網代幣價格才能獲得激勵。Bittensor賽局理論機制下，子網間形成競爭，並提供最優資源，如量化模型表現、GPU算力定價、儲存性價比及蛋白質摺疊速度等。
4. 生態發展：目前生態涵蓋80個子網項目，數量呈加速成長，但業務重複與同質性高。
5. 敘事重點：Bittensor在AI、DePin、公鏈等敘事領域具高度關聯性。

風險：

1. 基礎設施薄弱，市場行銷及社群支持有限，透明度不足。
2. 生態業務重複度高，缺乏外部獨立開發團隊，單一Labs可能同時構建五六個子網，導致無法專注於單一項目，在競爭中可能敗於外部獨立關聯項目。
3. TAO機制設計繁複，細節多元，散戶學習門檻高且對項目方專業知識要求嚴苛。

Bittensor生態發展加速，架構獨特，當前尚無高度相似的競品，絕大多數AI產品均為子網項目競爭對手。對其生態展望我們抱持樂觀態度，不同於Allora與Sentiment僅能提供大模型、Sahara AI僅能提供資料，Bittensor的子網礦工更像在全球體系下的多個國家，Bittensor獎勵表現突出的國家，每國有自由發展業務的彈性但須循Bittensor世界觀。評價標準即各國貨幣價值。在此開放且子網具自主代幣的激勵架構下，生態具有脫穎而出潛力。近期已見包括YZi Labs等VC陸續投入Bittensor生態。

1 基本概況

1.1 項目簡介

Bittensor是一個受比特幣POW網路啟發，結合子網架構與賽局理論的通用激勵平台。比特幣藉代幣增發，激勵礦工持續進行SHA256運算以維持網路可用性。Bittensor則以增發激勵子網礦工提供AI推理、資料儲存、GPU算力、頻寬等多元資源。藉由賽局理論與代幣激勵打造良性競爭環境，推動分散式群眾外包服務。

1.2 基本資訊

註：資訊來源CoinMarketcap & Coinglass，統計日期2025年3月17日

2 項目詳解

2.1 團隊背景調查

Jacob Robert Steeves: Founder

Jacob Robert Steeves為Bittensor創辦人，畢業於西蒙弗雷澤大學，取得應用科學學士學位，主修數學與電腦科學。在校期間參加ACM-ICPC程式設計競賽，並於2014年西北美賽區獲第8名。職涯橫跨機器學習研究（Knowm）、演算法開發（Google）及去中心化技術探索（Bittensor），其專長包括機器學習、分散運算、加密技術，也有傳統科技業經歷。

Ala Shaabana: Co-Founder

Ala Shaabana為Bittensor共同創辦人，畢業於University of Windsor電腦學士及McMaster University博士學位。其職涯經歷軟體開發（firmCHANNEL、VMware、Instacart）及大學學術研究，專長於電腦科學、機器學習、分散式運算，橫跨企業研發與學術領域。

Garrett Oetken: CTO

Garrett Oetken現任CTO，畢業於愛達荷大學（University of Idaho）主修電腦科學，職涯經歷軟體開發（Safeguard Equipment）、AI開發及技術創業（Quantum Star Technologies、Opentensor Foundation），其專長包括AI、電腦視覺、自然語言處理與分散式運算。

Opentensor為Bittensor的開發團隊，Opentensor Foundation於2023年3月成立，員工數約40人，半年來減少3%，平均在職1.3年。三位核心成員均具電腦背景，Ala偏向學術研究與AI演算法，Jacob擅長機器學習及區塊鏈架構，Garrett則在工程落地與產品開發上經驗豐富，團隊組成技術底蘊深厚。

2.2 資金／募資狀況

Bittensor未公開一級市場募資紀錄，目前可查詢到Polychain、DCG及DAO5透過OTC代幣交易投資數百萬美元。

2.3 代碼

貢獻者，來源：Github

Opentensor的Github主庫Tensor發展良好，2025年第一季代碼更新進度顯著加快。

2.4 產品

2.4.1 背景緣起

Bittensor產品設計源自對比特幣網路的解析。Bittensor觀點認為，比特幣網路藉由代幣激勵全球礦工執行運算以維持整體網路運作，但比特幣礦工所貢獻的運算資源極為基礎且單一。Bittensor受此啟發，鼓勵礦工提供更廣泛的數位資源或AI時代下的智慧型運算資源。比特幣網路中，所有礦工運行同一算法SHA256；Bittensor則讓礦工可據各自強項提供不同演算法或資源（AI推理、資料儲存、算力、頻寬等），並進而抽象為去中心化市場，藉由統一激勵機制分配獎勵。

2.4.2 產品介紹

Bittensor為開源平台，參與者能生產數位商品，如算力、儲存空間、AI推理和訓練、蛋白質摺疊、金融市場預測等。架構由多個子網組成，每個子網為獨立礦工社群（商品生產者）與驗證者（評估礦工工作）。子網創建者負責激勵機制管理，TAO質押者可支持特定驗證者。

TAO架構，來源：Bittensor

TAO由下列組件構成：

1. 子網：每個子網即一個激勵型競爭市場，專責生產特定AI數位商品，由礦工負責生產，驗證者社群依子網標準評定品質。
2. Bittensor主網為記錄系統，TAO作為子網活動激勵，區塊鏈記錄礦工、驗證者及子網創建者的餘額與交易。
3. Bittensor API支援子網內礦工、驗證者互動，允許參與方與區塊鏈溝通。

子網主要角色分為礦工與驗證者。

礦工

• 在Bittensor框架下，「礦工」不僅限於算力挖PoW，而是能為AI模型提供訓練或推理資源（及其他數位商品如資料頻寬）。
• 不同子網各具特色（如NLP、CV、多模態等），礦工可依自身硬體／算法選擇適合子網參與，貢獻資源並獲激勵。

驗證者

• 驗證者需維護Bittensor主鏈安全，負責打包區塊、驗證交易（類似Polkadot/Substrate機制），確保網路正常運作。
• 另有子網層級驗證者，協助檢查子網內部共識規則遵循情形及防範惡意行為。

子網流動性
Bittensor的重要機制在於每個子網皆設有AMM池。該池同時儲存TAO主網代幣及子網自有代幣（統稱Alpha Token）。用戶需以TAO質押至池中才能買入子網代幣。假設池內有1000枚TAO及16000枚Alpha代幣，計算公式為：

代表一枚alpha token價值0.0625枚TAO，市場看好Alpha時，TAO會流入Alpha池，Alpha供應減少、TAO增加，促使Alpha價格走高。須注意，網路每個區塊會依規則注入新TAO及子網代幣，影響代幣價格。

子網代幣實際發行方式及TAO激勵子網之機制，與下文介紹的dynamic TAO機制相關。

2.4.3 技術細節

Bittensor早期核心技術為Yuma Consensus演算法，目標在於於去中心化網路中，對「AI模型貢獻」達成共識並分配激勵，同時防御節點串通作弊。此演算法負責驗證者共識投票且決定各子網獲得多少TAO激勵。但亦有問題：

1. 驗證者難以全面評估大量子網，可能評分失真、冷漠或受賄。
2. 子網可能私下賄賂驗證者，調升投票分數。
3. 優質子網本應獲更多激勵，卻可能於不公平環境下遭冷落。

因此，Bittensor推動改良機制評價子網貢獻，稱為dynamic TAO。DTAO創新之處在於：「哪些子網應獲更多增發代幣」交由市場判斷，子網發行自有代幣（Alpha），結合AMM池，由市場價格評判子網價值。子網前景愈佳，代幣價格愈高，增發TAO比例亦提升，Alpha token增發激勵也隨之增加。

以Subnet A與Subnet B為例，每區塊增發一枚TAO。

1. Subnet A與Subnet B上線時各有alphaA與alphaB代幣，價格分別為P_a和P_b，通常初始比例為TAO：Alpha＝1：1，Alpha總量CAP亦與TAO同為2100萬。
2. 每子網可獲TAO注入總量Δτ，按其代幣價格佔全網代幣價格總和比例分配，公式如下：

若A、B子網價格各為1 TAO，則每區塊各獲0.5Δτ；若市場看好alphaA，則TAO流向A子網AMM池。

為維持AMM池價格穩定，子網亦同步獲Alpha注入。做法如下：

1. 計算Δαi，代表維持價格pi所需注入Alpha數量。
2. 如超過子網Alpha發放上限（cap），則僅注入至cap為止。

DTAO規則下，除池內Alpha外，亦同時有等量Alpha以獎勵分配給各角色，取代過去直接發放TAO。

• 礦工（Miners）41%
• 驗證者（Validators）41%
• 子網擁有者（Subnet Owner）18%

池中Alpha注入旨在穩定價格，分配至節點則激勵生態角色。Alpha token獎勵將累積，於Tempo周期（360區塊）後一次性發放，避免分散零碎。礦工負責子網算力、儲存、推理等功能，僅能透過增發機制獲得代幣，驗證者則負責校驗。

常見問題在於：每次TAO注入，房池Alpha代幣同步增發，池中價格維持穩定，但額外增發將產生賣壓。此設計類似比特幣礦工獎勵機制，AMM池TAO與Alpha代幣同步注入，藉此加強流動性、減少滑價、市場定價更精確，持幣者信心提升。Alpha代幣等比例增發專屬獎勵高品質礦工及開發團隊。由於總量CAP為2100萬，子網Alpha代幣不會無限增發，而是逐步接近上限，與比特幣供給機制一致。

正向循環機制

Dynamic TAO架構下，建立正向回饋循環以激勵子網開發者，他們可望藉由代幣增發，取得更公平、透明的獎勵，亦可有效遏止刷票行為，因為刷票需投入資金推升子網價格，基本面良好之項目價格方能長期維持高位，表現差者倘靠刷票拉抬亦不具可持續性，且持幣者更傾向良好子網。

3 發展

3.1 歷史沿革

3.2 現況

Subnet Growth, 來源：taostats

子網於2023年10月上線，歷經一年半發展，Bittensor現有80條子網（含Root子網），整體生態快速擴張。至3月23日，總市值1.65B，子網代幣24小時總交易額47.66m。

3.2.2 生態發展

Bittensor ecosystem, 來源：OKA Research

Top20排行榜（流動性），來源：Taostates

統計去除Root網路（即Bittensor原本代幣分發機制，依賴驗證者確定貢獻，現已廢止）後前20名，以AMM池流動性排名，反映價值長期積累及市場認同度。

Bittensor生態同質性高，20個項目有11個利用現有GPU進行大模型預訓練、訓練、微調及推理。不過也可見Subnets運用去中心化GPU於蛋白質、圖論及大模型運算等領域。值得關注的是，多數子網開發源於同一工作室如Microcosmos（#1 #9 #13 #25 #37）、Rayon Labs（#64 #19 #Gradients），顯示獨立開發者數量有限。

生態實際效用方面，社群意見亦值得檢討，如：

1. Bittensor自dynamic TAO主網啟用後，演變為去中心化通用激勵網路，Root子網正式下線（失去中心化調控權），機制又依賴子網市值高低，致部分如MEME代幣獲激勵，可能影響網路長程願景。
2. 部分專注於推理的LLM子網，因礦工數量過多導致效率低落與資源冗餘，且子網激勵機制及推理品質判斷不一，礦工傾向採用相同模型以避免誤判。

建議引入更完善的價值判斷機制或DAO組織，遏止損害網路利益之現象；第二點則顯示子網擁有者管理不足，價值流失將連帶拉低價格及激勵，可交由市場調節。長遠而言，Bittensor通用激勵網路仍具重要意義，生態部分將詳述其適用場景。

資本支援方面，Bittensor生態持續擴大，逐步有項目獲VC投資，例如：

3.2.2 社群媒體

除了Discord，目前尚未設有其他官方社群交流平台，市場宣傳動作亦欠缺。

3.3 未來展望

團隊成員X，來源：const

官方Blog已於去年停止更新，並無2025年官方路線圖，團隊對開發者重視度遠勝社群。創辦人在X上概述未來目標，包括閾值簽名、時間鎖定加密、可驗證函數、ZK-SNARKs、同態加密及多方計算，這些密碼學工具旨在協助開發者重塑網路激勵架構。

4 經濟模型

4.1 代幣分配

Vesting Schedule，來源：Defillama

Finney網路於2023年3月20日啟動，首批礦工開始挖礦。Bittensor仿照比特幣設計，完全不設團隊、VC一級市場持有。代幣總量2100萬枚，目前已開採36.95%（約850萬枚），剩餘68.05%待開採。區塊產出週期12秒，每日約產出7200枚TAO，以250美元單價估算，每日產值約180萬美元（現貨交易量則約96.62M美元）。

Staking Validators，來源：Taostates

目前有6,143,675枚TAO處於質押狀態（佔流通總量72.3%），年化質押收益率約15%-17%，高於Solana 7.5%、NEAR 9.2%、Ethereum 2.9%。

TAO代幣經濟學與BTC一致，網路總價值即TAO價值，TAO僅用於驗證者獎勵及子網激勵，總量釋放需數百年，整體釋放步調穩定緩慢。

4.2 代幣用途

• 治理及投票
• 註冊費：礦工、驗證者、子網
• 回收機制：TAO具獨特回收機制，為通用激勵網路。代幣回收即將已激勵TAO回歸獎勵池。來源主要包括新礦工與驗證者註冊費，以及關閉註冊的子網。

Registration Recycle，來源：Taostates

上圖反映每日回收情況，可見TAO平均每日回收量落在150–300枚，亦部分體現生態關注度。

4.3 持幣地址

交易所轉帳，來源：Taostates

Top50持幣地址，來源：Taostates

前50大持幣地址約佔流通籌碼30%，最大交易量在Binance，遠超其他交易所總量。MEXC為單一最大持幣地址。

TAO Trust，來源：Grayscale

ETF方面，Grayscale持有TAO價值達550萬美元。

5 市場與競爭

Bittensor採用與BTC類似的釋放機制，全程無預留份額。業務架構以賽局理論構築多任務競爭型去中心化解決方案，涵蓋GPU市場、科學研究、分散式儲存與索引、AI分散式訓練與推理等多元場景。Allora、Sentient（主攻模型推理）、Sahara AI（主攻數據群眾外包）為其競爭對手，其中Sentient與Sahara AI更接近子網競品，Allora則為架構層級主要競爭者。

5.1 市場與產業鏈概覽

Bittensor之商業模式類似群眾外包。Web2典型案例如Scale AI，聘請低成本東南亞工人為網路資料貼標，供企業訓練自家大模型，估值已逾140億美元。群眾外包相較中心化模式，優勢在成本與彈性，但效率上不如中心化。Bittensor子網主要貢獻閒置資源，其價值未充分釋放。部分企業為應對大量資源需求及短期周期專案，選擇外包降低成本並提升資源利用率。

5.2 賽道項目比較

Allora:
Allora為社群打造的自我完善AI網路。參與者提供網路貢獻，驗證者以Context-aware推理技術評估各方表現。其網路架構分為工作者（Worker，類Bittensor礦工）、聲譽者（Reputer，類Bittensor舊Root驗證者）、驗證者（Validator，負責Allora基礎設施）、消費者（Consumer，開發者需求端）。

Allora Structure，來源：Allora

架構主要元件為Workers: Inference（生成請求）、Workers: Forecasting（評估推斷損失）、Reputers（綜合前述結果通報給TopCoordinator，後者負責與Consumer直接互動）。

重點在於Workers: Forecasting為全域組件，能取得Inference結果。舉例，預測token價格時，Forecasting Worker會綜合各Inference Worker表現，判斷A、B等Worker最適合不同場景，這正是Allora Context-aware技術核心。

5.3 競品比較要素

Allora與Bittensor同樣以賽局理論發現最佳Worker，主要差異包括：

礦工品質評估

Bittensor以代幣經濟模式，透過子網代幣自主價格發現，決定補貼額度，目的是提升子網代幣價格以取得增發獎勵。

Allora評估方式採Shapely值，藉損失函數判斷Worker貢獻，Reputer依事件後loss值給予下次Forecasting Worker參考，貢獻度高者獎勵比例亦高，獎勵池則依損失比例分配予全部角色。

生態開放度

Bittensor生態開放性高，子網開發者具高度自主權，可自由提供各類服務，且需自行尋找客戶群。Allora礦工角色僅限大模型服務，專注金融等單一場域，且生態對接由社群統一安排。Allora像自我調整的模型集群，Bittensor則如多國各具貨幣產業並跨域合作。

社群與資本支援

Allora在社群及資本支援明顯占優，獲Framework Ventures、CoinFund、Blockchain Capital、Polychain、Archetype近3300萬美元投資。Bittensor僅Discord官方頻道，Allora則有TG、X、Discord、論壇全方位社群平台。Bittensor更強調社群自治導向。

代幣經濟

Bittensor子網可自主發行代幣，Allora礦工僅能提供模型且統一採用Allora代幣。Bittensor公平發行，Allora團隊及VC持預留額。兩者均採BTC釋放模型，每四年減半。

總結而言，Bittensor架構獨特，生態更開放；Allora生態合作速度則更快。Bittensor仰賴獨立開發者，生態規模受限。市面上尚未出現與Bittensor類似競品，Bittensor子網以獨立項目運作並自主發行代幣，突顯其生態獨特性與自主性。

6 風險

1. 基礎建設薄弱，行銷及社群支援有限，透明度不足。
2. 生態重複性高，缺乏外部獨立開發團隊，單一Labs可能同時打造五六個子網，易致無法專注於單一項目，競爭下易敗於外部獨立項目。
3. TAO機制設計繁複，細節多，散戶學習門檻高，項目方知識要求也高。

參考資料

• 《Bittensor (TAO)：AI與區塊鏈協同協議完整報告》：https://oakresearch.io/en/reports/protocols/bittensor-tao-presentation-protocol-combining-ai-blockchain
• 《Bittensor Docs》：https://docs.bittensor.com/
• 《THUBA研報｜Bittensor：音樂何時停止》：https://foresightnews.pro/article/detail/67830
• 《Demystify Bittensor：去中心化AI網路深入分析》：https://www.trendx.tech/news/comprehensive-analysis-of-the-decentralized-ai-network-bittensor-1215435
• 《Reflexivity Research》：https://x.com/reflexivityres/status/1843319486138474552

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