Аналіз екосистеми підмережі Bittensor: Вигоди від нових можливостей інфраструктури ШІ

Огляд ринку: оновлення dTAO викликало сплеск екосистеми

У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), змінивши модель управління мережею на ринково орієнтоване децентралізоване розподілення ресурсів. Після оновлення кожна підмережа має незалежні токени alpha, а власники TAO можуть вільно обирати об'єкти для інвестування, реалізуючи механізм ринкового виявлення вартості.

Дані показують, що оновлення dTAO вивільнило величезну інноваційну енергію. За кілька місяців Bittensor зріс з 32 підмереж до 118 активних підмереж, що становить приріст 269%. Ці підмережі охоплюють різні сегменти AI-індустрії, від основного текстового висновку, генерації зображень до передового складання білків і квантової торгівлі, формуючи наразі найповнішу децентралізовану екосистему AI.

Ринкова діяльність також вражає. Загальна капіталізація топових підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів, річна прибутковість по стейкінгу стабільно становить 16-19%. Кожна підмережа розподіляє мережеві стимули згідно ринкової ставки стейкінгу TAO, перші 10 підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає механізм ринку, де переможці отримують все.

Аналіз основної мережі ( викидів топ-10 )

1. Chutes (SN64) - безсерверні обчислення ШІ

Основна цінність: інноваційний досвід розгортання AI моделей, значне зниження витрат на обчислювальну потужність.

Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", що зменшує час запуску AI-моделі до 200 мілісекунд, підвищуючи ефективність у 10 разів. Понад 8000 GPU-вузлів по всьому світу підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день з затримкою відповіді до 50 мілісекунд.

Модель бізнесу зріла, використовується стратегія безкоштовного розширення. Через платформу OpenRouter інтегровано, щоб надати підтримку обчислювальної потужності популярних моделей, отримуючи доходи від викликів API. Витрати на 85% нижчі, ніж у AWS Lambda. Наразі загальний обсяг використаних токенів перевищує 9042.37B, обслуговуючи понад 3000 підприємств-клієнтів.

dTAO після 9 тижнів з моменту запуску досягнув капіталізації в 100 мільйонів доларів, поточна капіталізація 79M, технологічний бар'єр глибокий, комерційний прогрес успішний, рівень визнання на ринку високий, є лідером підмережі.

2. Celium (SN51) - оптимізація апаратного обчислення

Основна цінність: оптимізація апаратного забезпечення нижнього рівня, підвищення ефективності обчислень ШІ

Зосередженість на оптимізації обчислень на апаратному рівні. Максимізація ефективності використання апаратного забезпечення за рахунок планування GPU, абстракції апаратного забезпечення, оптимізації продуктивності та управління енергоефективністю. Підтримка всього спектру апаратного забезпечення від NVIDIA, AMD, Intel тощо, зниження ціни на 90%, підвищення обчислювальної ефективності на 45%.

Наразі це друга за розмірами підмережа в Bittensor, яка займає 7,28% викидів мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим елементом інфраструктури ШІ, має технологічні бар'єри, тенденція до зростання цін сильна, поточна капіталізація 56M.

3. Targon (SN4) - децентралізована платформа AI-інференції

Основна цінність: технологія конфіденційних обчислень, що забезпечує безпеку приватності даних

Ядро Targon - це TVM( Targon Virtual Machine), безпечна платформа для конфіденційних обчислень, що підтримує навчання, інференцію та верифікацію AI-моделей. Використовує такі технології конфіденційних обчислень, як Intel TDX та конфіденційні обчислення NVIDIA, що забезпечує безпеку робочих процесів AI та захист приватності. Система підтримує шифрування від кінця до кінця, що дозволяє користувачам використовувати AI-сервіси без розголошення даних.

Високий технологічний бар'єр, чітка бізнес-модель, є стабільне джерело доходу. Вже запущено механізм викупу доходів, всі доходи використовуються для викупу токенів, нещодавно було викуплено на 18 тисяч доларів.

4. τemplar (SN3) - Дослідження ШІ та розподілене навчання

Основна цінність: масштабне співпраця у навчанні AI моделей, зниження бар'єрів для навчання

Піонер підмережі, що спеціалізується на розподіленому навчанні великих AI моделей, місія якого - стати "найкращою платформою для навчання моделей у світі". Завдяки внескам глобальних учасників у ресурси GPU проводиться кооперативне навчання, зосереджене на спільному навчанні та інноваціях передових моделей, підкреслюючи антикорупцію та ефективну співпрацю.

Успішно завершено навчання моделі з 1,2B параметрами, пройдено понад 20 тисяч навчальних циклів, брало участь близько 200 GPU. У 2024 році оновлення механізму commit-reveal, підвищення децентралізації та безпеки верифікації; у 2025 році просування навчання великих моделей, обсяг параметрів досягне 70B+, результати будуть відповідати галузевим стандартам.

Технічні переваги виражені, поточна ринкова вартість 35M, займає 4,79% викидів.

5. Градієнти (SN56) - децентралізоване навчання ШІ

Основна цінність: демократизація навчання штучного інтелекту, значне зниження бар'єру вартості

Рішення проблеми витрат на навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Інтелектуальна система планування на основі синхронізації градієнтів ефективно розподіляє завдання на тисячах GPU. Завершено навчання моделей з 118 трильйонами параметрів, витрати лише 5 доларів на годину, що на 70% дешевше, ніж традиційні хмарні послуги, і на 40% швидше. Інтерфейс з одним натисканням знижує бар'єри для використання, понад 500 проектів для тонкої налаштування моделей, охоплюючи медицину, фінанси, освіту та інші сфери.

Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, технологічні переваги чіткі, заслуговує на тривалу увагу.

6. Приватна торгівля (SN8) - фінансовий квантовий трейдинг

Основна цінність: торгові сигнали та фінансові прогнози на основі штучного інтелекту, що охоплюють кілька активів

Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування, що керується ШІ, пропонує багатоактивні торгові сигнали. Застосування технологій машинного навчання для прогнозування фінансових ринків, створення багаторівневої архітектури моделей прогнозування. Моделі часових рядів об'єднують технології LSTM і Transformer для обробки складних часових рядів. Модуль аналізу ринкових настроїв аналізує контент соціальних медіа та новин, надаючи індикатори настрою як допоміжні сигнали для прогнозування.

Сайт демонструє доходи та тестування стратегій, які пропонуються різними майнерами. Поєднуючи ШІ та блокчейн, надає інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна ринкова капіталізація 27M.

7. Оцінка (SN44) - спортивний аналіз та оцінка

Основна цінність: аналіз спортивних відео, націлений на футбол індустрії в 6000 мільярдів доларів

Комп'ютерна візуальна рамка, що спеціалізується на аналізі спортивних відео, знижує витрати на складний аналіз відео за допомогою легковагих технологій верифікації. Використовує двоступеневу верифікацію: виявлення поля та перевірку об'єктів на основі CLIP, знижуючи традиційні витрати на маркування тисяч доларів за один матч до 1/10 - 1/100. У співпраці з Data Universe, середня точність прогнозування DKING AI складає 70%, раніше досягала 100% точності за день.

Спортивна індустрія має величезний масштаб, помітні технологічні інновації, широкі перспективи на ринку, Score є підмережа з чітким напрямком застосування, на яку варто звернути увагу.

8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок

Основна цінність: розробка моделей вбудовування тексту, оптимізація інформаційного пошуку

Зосереджено на розробці моделей вбудовування тексту, підтримується важливим учасником сфери InfoFi Kaito. Як проект з відкритим кодом, що керується спільнотою, він прагне побудувати високоякісні можливості розуміння та розумування тексту, особливо в сфері інформаційного пошуку та семантичного пошуку.

Ця підмережа все ще на стадії раннього будівництва, основна увага приділяється побудові екосистеми навколо моделей текстових вкладів. Варто звернути увагу на майбутню інтеграцію Yaps, яка може суттєво розширити її сфери застосування та базу користувачів.

9. Всесвіт даних (SN13) - AI дані інфраструктура

Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання даних для навчання ШІ

Обробка 500 мільйонів рядків даних на день, накопичено понад 55,6 мільярда рядків, підтримує зберігання 100 ГБ. Архітектура DataEntity забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексації, розподілене зберігання та інші основні функції. Інноваційний механізм голосування "гравітація" реалізує динамічне коригування ваги.

Дані є нафтою ШІ, вартість інфраструктури стабільна, екологічна ніша важлива. Як постачальник даних для кількох підмереж, глибоко співпрацюємо з такими проектами, як Score, що відображає цінність інфраструктури.

10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність майнінгу

Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та AI обчислень, інтеграція ресурсів обчислювальної потужності

Дозволяє майнерам біткоїнів перенаправити обчислювальну потужність на мережу Bittensor, отримуючи токени alpha за допомогою видобутку для стейкінгу або торгівлі. Поєднує традиційний видобуток PoW з обчисленнями AI, надаючи нові джерела доходу для майнерів.

Привернення понад 6 EH/s обчислювальної потужності ( протягом короткого часу становить приблизно 0,7% світового ринку ), що підтверджує визнання ринку змішаних моделей. Майнери можуть обирати між традиційним видобутком біткоїнів та отриманням токенів TAOHash, оптимізуючи прибуток відповідно до ринкової ситуації.

Аналіз екосистеми

основні переваги технологічної архітектури

Технічні інновації Bittensor створюють унікальну децентралізовану екосистему AI. Алгоритм консенсусу Yuma забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, а оновлення dTAO вводить механізм ринкової розподілу ресурсів, що суттєво підвищує ефективність. Кожна підмережа обладнана механізмом AMM, що дозволяє здійснити ціновий відкриття між токенами TAO і alpha, даючи можливість ринковим силам безпосередньо брати участь у розподілі ресурсів AI.

Протокол спільної роботи між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI-завдань, формуючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулювання ( TAO викидів і зростання вартості альфа-токенів ) забезпечує довгострокову мотивацію для участі, творці підмереж, майнери, валідатори та стейкери можуть отримувати відповідні винагороди, формуючи стійкий економічний замкнутий цикл.

Конкурентні переваги та виклики

У порівнянні з традиційними централізованими постачальниками AI, Bittensor пропонує справжнє децентралізоване альтернативне рішення з видатною вартісною ефективністю. Кілька підмереж демонструють значні переваги в витратах, такі як Chutes, який дешевший за AWS на 85%, завдяки підвищенню ефективності децентралізованої архітектури. Відкрита екосистема сприяє швидким інноваціям, кількість і якість підмереж постійно зростає, а швидкість інновацій значно перевищує внутрішні дослідження та розробки традиційних компаній.

Однак екосистема також стикається з реальними викликами. Технологічний бар'єр залишається досить високим, незважаючи на постійне покращення інструментів, участь у mining і validation все ще вимагає значних технічних знань. Невизначеність регуляторного середовища є ще одним фактором ризику; децентралізовані AI мережі можуть зіткнутися з різними регуляторними політиками в різних країнах. Традиційні постачальники хмарних послуг, такі як AWS та Google Cloud, не залишаться осторонь і, ймовірно, запустять конкурентні продукти. З ростом масштабів мережі, підтримка балансу між продуктивністю та децентралізацією також стане важливим випробуванням.

Вибухове зростання індустрії штучного інтелекту надає Bittensor величезні ринкові можливості. Goldman Sachs прогнозує, що до 2025 року загальні інвестиції в штучний інтелект у світі досягнуть майже 200 мільярдів доларів, що забезпечить потужну підтримку для попиту на інфраструктуру. Очікується, що світовий ринок штучного інтелекту зросте з 294 мільярдів доларів у 2025 році до 1,77 трильйона доларів у 2032 році, з середньорічним темпом зростання 29%, що створює широкий простір для розвитку децентралізованої інфраструктури штучного інтелекту.

Підтримка політики розвитку ШІ в різних країнах створює можливості для децентралізованої інфраструктури ШІ, одночасно зростає увага до конфіденційності даних та безпеки ШІ, що збільшує попит на технології, такі як конфіденційні обчислення, що є основною перевагою підмережі Targon та інших. Інтерес інституційних інвесторів до інфраструктури ШІ продовжує зростати, участь відомих установ, таких як DCG, Polychain, забезпечує фінансування та ресурсну підтримку для екосистеми.

Інвестиційна стратегія

Інвестиції в підмережу Bittensor потребують створення системної оцінювальної структури. На технічному рівні оцінюється ступінь інновацій та глибина захисного валу, технічна спроможність команди та її виконавські можливості, а також синергія з іншими проектами екосистеми. На ринковому рівні аналізується обсяг цільового ринку та потенціал зростання, конкурентне середовище та диференціаційні переваги, ситуація з прийняттям користувачами та мережевий ефект, а також регуляторне середовище та ризики політики. На фінансовому рівні увага приділяється поточному рівню оцінки та історичним показникам, частці TAO викидів та тенденціям зростання, раціональності дизайну токеноміки, а також ліквідності та глибині торгів.

У конкретному управлінні ризиками диверсифікація інвестицій є основною стратегією. Рекомендується розподілити інвестиції між різними типами підмереж, включаючи інфраструктурні (, такі як Chutes, Celium ), прикладні (, такі як Score, BitMind ), та протокольні (, такі як Targon, Templar ). Коригуйте інвестиційну стратегію відповідно до стадії розвитку підмережі: ранні проекти мають високі ризики, але потенційно великі доходи, зрілі проекти відносно стабільні, але з обмеженими можливостями зростання. Враховуючи, що ліквідність альфа-токенів може бути не такою, як у TAO, потрібно розумно планувати пропорції розподілу капіталу, щоб підтримувати необхідний ліквідний буфер.

Подія першого зменшення викидів у листопаді 2025 року стане важливим каталізатором на ринку. Зменшення викидів підвищить рідкість існуючих підмереж, одночасно можливо усунувши проекти з низькою ефективністю, що призведе до зміни економічного ландшафту всієї мережі. Інвестори можуть заздалегідь підготуватися, вкладаючи в якісні підмережі, щоб скористатися вікном для розміщення перед зменшенням.

У середньостроковій перспективі кількість підмереж очікується перевищить 500, охоплюючи всі сегменти AI-індустрії. Зростання корпоративних застосувань стимулюватиме розвиток підмереж, пов'язаних з конфіденційними обчисленнями та захистом даних, співпраця між підмережами стане більш частою, утворюючи складний ланцюг постачання AI-сервісів. Постепенне уточнення регуляторної структури надасть перевагу комплаєнс-підмережам.

У довгостроковій перспективі Bittensor має шанс стати важливою складовою глобальної інфраструктури штучного інтелекту, традиційні компанії штучного інтелекту можуть прийняти змішану модель, перемістивши частину бізнесу на децентралізовану мережу. Нові бізнес-моделі та