Análisis del ecosistema de subred Bittensor: un nuevo paradigma de infraestructura de IA
En febrero de 2025, la red Bittensor completó la actualización Dynamic TAO (dTAO), cambiando el modelo de gobernanza hacia una asignación de recursos descentralizada impulsada por el mercado. Esta actualización liberó en gran medida la vitalidad innovadora de la red. En solo unos meses, el número de subredes activas aumentó de 32 a 118, con un incremento del 269%. Estas subredes cubren múltiples segmentos de la industria de la IA, desde razonamiento de texto básico y generación de imágenes, hasta plegamiento de proteínas y trading cuantitativo, formando el ecosistema de IA descentralizado más completo hasta la fecha.
El rendimiento del mercado también es impresionante. La capitalización total de las principales subredes se disparó de 4 millones de dólares antes de la actualización a 690 millones de dólares, con un rendimiento anual de estacas que se mantiene estable entre el 16 y el 19%. Cada subred distribuye incentivos de red según la tasa de estacas de TAO basada en el mercado, y las 10 principales subredes representan el 51.76% de las emisiones de la red, reflejando el mecanismo de mercado de selección natural.
Análisis de la red principal (Top 10 de emisiones)
1. Chutes (SN64) - computación AI sin servidor
Chutes utiliza una arquitectura de "inicio instantáneo" que reduce el tiempo de inicio del modelo de IA a 200 milisegundos, aumentando la eficiencia en 10 veces en comparación con los servicios en la nube tradicionales. Más de 8000 nodos GPU en todo el mundo soportan desde DeepSeek R1 hasta los modelos más populares como GPT-4, procesando más de 5 millones de solicitudes al día y controlando la latencia de respuesta en menos de 50 milisegundos.
Modelo de negocio maduro, utiliza una estrategia de freemium para atraer usuarios. A través de la colaboración con la plataforma OpenRouter, proporciona soporte de potencia de cálculo para modelos populares, obteniendo ingresos de cada llamada a la API. La ventaja de costos es evidente, siendo un 85% más bajo que AWS Lambda. Actualmente, el uso total de tokens supera los 9042.37B y atiende a más de 3000 clientes empresariales.
dTAO alcanzó un valor de mercado de 100 millones de dólares después de 9 semanas de lanzamiento, actualmente tiene un valor de mercado de 79 millones, con ventajas tecnológicas claras, avances comerciales satisfactorios y un alto nivel de reconocimiento en el mercado, siendo el líder del subred.
2. Celium (SN51) - Optimización de cálculo de hardware
Celium se centra en la optimización del cálculo a nivel de hardware. A través de cuatro módulos tecnológicos: programación en GPU, abstracción de hardware, optimización del rendimiento y gestión de la eficiencia energética, maximiza la eficiencia de utilización del hardware. Soporta toda la gama de hardware, incluyendo NVIDIA A100/H100, AMD MI200 e Intel Xe, con precios un 90% más bajos que productos similares y una mejora del 45% en la eficiencia de cálculo.
Actualmente, Celium es la segunda subred con mayor emisión en Bittensor, representando el 7.28% de las emisiones de la red. La optimización de hardware es un aspecto clave de la infraestructura de IA, con barreras tecnológicas y una fuerte tendencia al aumento de precios, con un valor de mercado actual de 56M.
3. Targon (SN4) - plataforma de inferencia de IA descentralizada
El núcleo de Targon es TVM (Targon Virtual Machine), que es una plataforma de computación confidencial segura que soporta el entrenamiento, la inferencia y la verificación de modelos de IA. TVM utiliza tecnologías de computación confidencial como Intel TDX y computación confidencial de NVIDIA, asegurando la seguridad y la protección de la privacidad de todo el flujo de trabajo de IA. El sistema soporta cifrado de extremo a extremo desde el hardware hasta la capa de aplicación, permitiendo a los usuarios utilizar potentes servicios de IA sin revelar datos.
Targon tiene un alto umbral técnico, un modelo de negocio claro y una fuente de ingresos estable. Actualmente se ha activado un mecanismo de recompra de ingresos, todos los ingresos se utilizan para la recompra de tokens, y la última recompra fue de 18,000 dólares.
4. τemplar (SN3) - Investigación de IA y entrenamiento distribuido
Templar es una subred pionera dedicada al entrenamiento distribuido de modelos de IA a gran escala, cuya misión es convertirse en "la mejor plataforma de entrenamiento de modelos del mundo". A través de la colaboración en el entrenamiento utilizando los recursos de GPU aportados por participantes de todo el mundo, se enfoca en el entrenamiento colaborativo e innovador de modelos de vanguardia, enfatizando la resistencia al fraude y la colaboración eficiente.
En términos de logros técnicos, Templar ha completado con éxito el entrenamiento de un modelo de 1.2B de parámetros, habiendo pasado por más de 20,000 ciclos de entrenamiento, con aproximadamente 200 GPU participando en todo el proceso. En 2024, se actualizará el mecanismo de commit-reveal, mejorando la descentralización y la seguridad de la verificación; en 2025, se continuará avanzando en el entrenamiento de grandes modelos, alcanzando una escala de parámetros de 70B+, y su rendimiento en las pruebas de referencia estándar de IA será comparable al estándar de la industria.
Las ventajas tecnológicas de Templar son bastante destacadas, con una capitalización de mercado actual de 35 millones, ocupando el 4.79% de las emisiones.
5. Gradientes (SN56) - Entrenamiento de IA descentralizada
Gradients resuelve el problema del costo de entrenamiento de IA a través del entrenamiento distribuido. El sistema de programación inteligente se basa en la sincronización de gradientes, distribuyendo eficientemente las tareas a miles de GPU. Se ha completado el entrenamiento de un modelo de 118 billones de parámetros, con un costo de solo 5 dólares por hora, un 70% más barato que los servicios en la nube tradicionales, y con una velocidad de entrenamiento un 40% más rápida que las soluciones centralizadas. La interfaz de un solo clic reduce la barrera de entrada, con más de 500 proyectos ya utilizados para el ajuste de modelos, abarcando áreas como la salud, finanzas y educación.
La capitalización de mercado actual es de 30M, la demanda del mercado es alta, y la ventaja tecnológica es clara, es una de las subredes que merece atención a largo plazo.
SN8 es una plataforma de trading cuantitativo descentralizada y de predicción financiera, impulsada por IA con señales de trading de múltiples activos. Una red de trading propietaria aplica tecnologías de aprendizaje automático en la predicción de mercados financieros, construyendo una arquitectura de modelos de predicción de múltiples niveles. Su modelo de predicción temporal fusiona tecnologías LSTM y Transformer, capaz de manejar datos complejos de series temporales. El módulo de análisis de sentimiento del mercado proporciona indicadores de sentimiento como señales auxiliares de predicción al analizar contenido de redes sociales y noticias.
En el sitio web se pueden ver los rendimientos y retrocesos de las estrategias proporcionadas por diferentes miners. SN8 combina IA y blockchain, ofreciendo una forma innovadora de operar en los mercados financieros, con una capitalización de mercado actual de 27M.
7. Puntuación (SN44) - Análisis y evaluación deportiva
Score se centra en el análisis de videos deportivos mediante un marco de visión por computadora que reduce los costos de análisis de video complejos a través de tecnología de verificación ligera. Utiliza una verificación en dos pasos: detección de campo y verificación de objetos basada en CLIP, lo que reduce el costo de etiquetado tradicional de miles de dólares por partido a 1/10 a 1/100. En colaboración con Data Universe, el agente DKING AI tiene una precisión promedio de predicción del 70%, alcanzando una precisión del 100% en un solo día.
La industria del deporte es de gran envergadura, con innovaciones tecnológicas significativas y un amplio potencial de mercado. Score es un subred con una dirección de aplicación clara, que merece atención.
8. OpenKaito (SN5) - texto de inferencia de código abierto
OpenKaito se centra en el desarrollo de modelos de incrustación de texto, respaldado por Kaito, un participante importante en el campo de InfoFi. Como un proyecto de código abierto impulsado por la comunidad, OpenKaito se dedica a construir capacidades de comprensión y razonamiento de texto de alta calidad, especialmente en los ámbitos de recuperación de información y búsqueda semántica.
Esta subred aún se encuentra en una fase temprana de construcción, centrada principalmente en la creación de un ecosistema alrededor de modelos de incrustación de texto. Vale la pena destacar la próxima integración de Yaps, que podría expandir significativamente sus casos de uso y base de usuarios.
9. Universo de Datos (SN13) - Infraestructura de datos AI
Data Universe procesa 500 millones de filas de datos por día, acumulando más de 55.6 mil millones de filas, con soporte para 100GB de almacenamiento. La arquitectura DataEntity proporciona funciones clave como normalización de datos, optimización de índices y almacenamiento distribuido. El innovador mecanismo de votación "gravedad" permite el ajuste dinámico de pesos.
Los datos son el petróleo de la IA, el valor de la infraestructura es estable y el nicho ecológico es importante. Como proveedores de datos para múltiples subredes, la colaboración profunda con proyectos como Score refleja el valor de la infraestructura.
10. TAOHash (SN14) - Minería de PoW
TAOHash permite a los mineros de bitcoin redirigir su poder de cómputo a la red Bittensor, obteniendo tokens alpha a través de la minería para su uso en staking o trading. Este modelo combina la minería PoW tradicional con el cálculo de IA, ofreciendo a los mineros una nueva fuente de ingresos.
En solo unas pocas semanas, se ha atraído más de 6EH/s de potencia de cálculo (aproximadamente el 0.7% de la potencia global), lo que demuestra el reconocimiento del mercado hacia este modelo híbrido. Los mineros pueden elegir entre la minería tradicional de Bitcoin y obtener tokens TAOHash, optimizando sus ganancias según las condiciones del mercado.
Análisis del ecosistema
La innovación tecnológica de Bittensor ha construido un ecosistema de IA descentralizado único. Su algoritmo de consenso Yuma asegura la calidad de la red a través de la verificación descentralizada, mientras que el mecanismo de asignación de recursos basado en el mercado introducido por la actualización dTAO ha mejorado significativamente la eficiencia. Cada subred está equipada con un mecanismo AMM, que permite el descubrimiento de precios entre el TAO y los tokens alpha, diseño que permite que las fuerzas del mercado participen directamente en la asignación de recursos de IA.
El protocolo de colaboración entre subredes soporta el procesamiento distribuido de tareas complejas de IA, formando un poderoso efecto de red. La estructura de doble incentivo (emisión de TAO más la apreciación de los tokens alpha) asegura una motivación de participación a largo plazo, permitiendo que los creadores de subred, mineros, validadores y apostadores obtengan las recompensas correspondientes, formando un ciclo económico sostenible.
En comparación con los proveedores de servicios de IA centralizados tradicionales, Bittensor ofrece una verdadera alternativa descentralizada, destacándose en eficiencia de costos. Varios subredes muestran una notable ventaja de costos, por ejemplo, Chutes es un 85% más barato que AWS, y esta ventaja de costos proviene de la mejora en la eficiencia de la arquitectura descentralizada. El ecosistema abierto fomenta la rápida innovación, con un número y calidad de subredes en constante aumento, con una velocidad de innovación que supera con creces la de la investigación y desarrollo interno de las empresas tradicionales.
Sin embargo，el ecosistema también enfrenta desafíos reales. La barrera tecnológica sigue siendo alta, aunque las herramientas están mejorando continuamente, participar en mining y validation aún requiere un conocimiento técnico considerable. La incertidumbre en el entorno regulatorio es otro factor de riesgo; las redes de inteligencia artificial descentralizadas pueden enfrentar diferentes políticas regulatorias en distintos países. Los proveedores de servicios en la nube tradicionales como AWS y Google Cloud no se quedarán de brazos cruzados, se espera que lancen productos competitivos. A medida que crece la escala de la red, mantener el equilibrio entre el rendimiento y la descentralización también se convierte en una prueba importante.
El crecimiento explosivo de la industria de la IA ofrece enormes oportunidades de mercado para Bittensor. Goldman Sachs predice que la inversión global en IA alcanzará casi los 200 mil millones de dólares en 2025, lo que proporciona un fuerte apoyo a la demanda de infraestructura. Se espera que el mercado global de IA crezca de 294 mil millones de dólares en 2025 a 1.77 billones de dólares en 2032, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 29%, lo que crea un amplio espacio de desarrollo para la infraestructura de IA descentralizada.
Las políticas de apoyo al desarrollo de la IA en varios países han creado una ventana de oportunidad para la infraestructura de IA descentralizada, mientras que el aumento de la atención a la privacidad de los datos y la seguridad de la IA ha incrementado la demanda de tecnologías como la computación confidencial, que es una de las principales ventajas de subredes como Targon. El interés de los inversores institucionales en la infraestructura de IA sigue en aumento, y la participación de instituciones reconocidas proporciona apoyo financiero y de recursos al ecosistema.
Marco de Estrategias de Inversión
Invertir en el subred de Bittensor requiere establecer un marco de evaluación sistemático. En el plano técnico, se debe examinar el grado de innovación y la profundidad de la barrera de entrada, la capacidad técnica del equipo y la capacidad de ejecución, así como los efectos de sinergia con otros proyectos del ecosistema. En el plano del mercado, se debe analizar el tamaño del mercado objetivo y su potencial de crecimiento, el panorama competitivo y las ventajas diferenciadoras, la adopción por parte de los usuarios y los efectos de red, así como el entorno regulatorio y los riesgos políticos. En el plano financiero, se debe prestar atención al nivel de valoración actual y el rendimiento histórico, la proporción de emisión de TAO y la tendencia de crecimiento, la razonabilidad del diseño de la economía de tokens, así como la liquidez y la profundidad de las transacciones.
En la gestión de riesgos específica, la inversión diversificada es una estrategia básica. Se recomienda diversificar la configuración entre diferentes tipos de subredes, incluyendo las de infraestructura (como Chutes, Celium), las de aplicación (como Score, BitMind) y las de protocolo (como Targon, Templar). Al mismo tiempo, se debe ajustar la estrategia de inversión según la etapa de desarrollo de la subred; los proyectos en etapa temprana tienen un alto riesgo pero un gran potencial de retorno, mientras que los proyectos maduros son relativamente estables pero tienen un espacio de crecimiento limitado. Teniendo en cuenta que la liquidez del token alpha puede no ser tan alta como la de TAO, es necesario organizar razonablemente la proporción de asignación de fondos y mantener un buffer de liquidez necesario.
El primer evento de reducción a la mitad en noviembre de 2025 se convertirá en un importante catalizador del mercado. La reducción de emisiones aumentará la escasez de las subredes existentes, al mismo tiempo que podría eliminar proyectos de bajo rendimiento, lo que reconfigurará la estructura económica de toda la red. Los inversores pueden posicionarse anticipadamente en subredes de calidad, aprovechando la ventana de asignación antes de la reducción a la mitad.
A medio plazo, se espera que el número de subredes supere las 500, cubriendo todos los segmentos de la industria de IA. El aumento de las aplicaciones empresariales impulsará el desarrollo de subredes relacionadas con la computación confidencial y la privacidad de datos, y la colaboración entre subredes será más frecuente, formando una compleja cadena de suministro de servicios de IA. La clara definición gradual del marco regulatorio permitirá que las subredes en cumplimiento obtengan un claro.
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MetaMisfit
· 07-26 07:06
increíble continúa BTC吧
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NotSatoshi
· 07-26 06:58
Casi igual que en años anteriores.
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CryptoSurvivor
· 07-26 06:42
tmd la institución otra vez está introduciendo una posición
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MetaverseVagabond
· 07-26 06:40
La anualidad ya casi llega al 20, ¡esto es tan atractivo!
Explosión del ecosistema de subred Bittensor: un nuevo paradigma de infraestructura de IA descentralizada
Análisis del ecosistema de subred Bittensor: un nuevo paradigma de infraestructura de IA
En febrero de 2025, la red Bittensor completó la actualización Dynamic TAO (dTAO), cambiando el modelo de gobernanza hacia una asignación de recursos descentralizada impulsada por el mercado. Esta actualización liberó en gran medida la vitalidad innovadora de la red. En solo unos meses, el número de subredes activas aumentó de 32 a 118, con un incremento del 269%. Estas subredes cubren múltiples segmentos de la industria de la IA, desde razonamiento de texto básico y generación de imágenes, hasta plegamiento de proteínas y trading cuantitativo, formando el ecosistema de IA descentralizado más completo hasta la fecha.
El rendimiento del mercado también es impresionante. La capitalización total de las principales subredes se disparó de 4 millones de dólares antes de la actualización a 690 millones de dólares, con un rendimiento anual de estacas que se mantiene estable entre el 16 y el 19%. Cada subred distribuye incentivos de red según la tasa de estacas de TAO basada en el mercado, y las 10 principales subredes representan el 51.76% de las emisiones de la red, reflejando el mecanismo de mercado de selección natural.
Análisis de la red principal (Top 10 de emisiones)
1. Chutes (SN64) - computación AI sin servidor
Chutes utiliza una arquitectura de "inicio instantáneo" que reduce el tiempo de inicio del modelo de IA a 200 milisegundos, aumentando la eficiencia en 10 veces en comparación con los servicios en la nube tradicionales. Más de 8000 nodos GPU en todo el mundo soportan desde DeepSeek R1 hasta los modelos más populares como GPT-4, procesando más de 5 millones de solicitudes al día y controlando la latencia de respuesta en menos de 50 milisegundos.
Modelo de negocio maduro, utiliza una estrategia de freemium para atraer usuarios. A través de la colaboración con la plataforma OpenRouter, proporciona soporte de potencia de cálculo para modelos populares, obteniendo ingresos de cada llamada a la API. La ventaja de costos es evidente, siendo un 85% más bajo que AWS Lambda. Actualmente, el uso total de tokens supera los 9042.37B y atiende a más de 3000 clientes empresariales.
dTAO alcanzó un valor de mercado de 100 millones de dólares después de 9 semanas de lanzamiento, actualmente tiene un valor de mercado de 79 millones, con ventajas tecnológicas claras, avances comerciales satisfactorios y un alto nivel de reconocimiento en el mercado, siendo el líder del subred.
2. Celium (SN51) - Optimización de cálculo de hardware
Celium se centra en la optimización del cálculo a nivel de hardware. A través de cuatro módulos tecnológicos: programación en GPU, abstracción de hardware, optimización del rendimiento y gestión de la eficiencia energética, maximiza la eficiencia de utilización del hardware. Soporta toda la gama de hardware, incluyendo NVIDIA A100/H100, AMD MI200 e Intel Xe, con precios un 90% más bajos que productos similares y una mejora del 45% en la eficiencia de cálculo.
Actualmente, Celium es la segunda subred con mayor emisión en Bittensor, representando el 7.28% de las emisiones de la red. La optimización de hardware es un aspecto clave de la infraestructura de IA, con barreras tecnológicas y una fuerte tendencia al aumento de precios, con un valor de mercado actual de 56M.
3. Targon (SN4) - plataforma de inferencia de IA descentralizada
El núcleo de Targon es TVM (Targon Virtual Machine), que es una plataforma de computación confidencial segura que soporta el entrenamiento, la inferencia y la verificación de modelos de IA. TVM utiliza tecnologías de computación confidencial como Intel TDX y computación confidencial de NVIDIA, asegurando la seguridad y la protección de la privacidad de todo el flujo de trabajo de IA. El sistema soporta cifrado de extremo a extremo desde el hardware hasta la capa de aplicación, permitiendo a los usuarios utilizar potentes servicios de IA sin revelar datos.
Targon tiene un alto umbral técnico, un modelo de negocio claro y una fuente de ingresos estable. Actualmente se ha activado un mecanismo de recompra de ingresos, todos los ingresos se utilizan para la recompra de tokens, y la última recompra fue de 18,000 dólares.
4. τemplar (SN3) - Investigación de IA y entrenamiento distribuido
Templar es una subred pionera dedicada al entrenamiento distribuido de modelos de IA a gran escala, cuya misión es convertirse en "la mejor plataforma de entrenamiento de modelos del mundo". A través de la colaboración en el entrenamiento utilizando los recursos de GPU aportados por participantes de todo el mundo, se enfoca en el entrenamiento colaborativo e innovador de modelos de vanguardia, enfatizando la resistencia al fraude y la colaboración eficiente.
En términos de logros técnicos, Templar ha completado con éxito el entrenamiento de un modelo de 1.2B de parámetros, habiendo pasado por más de 20,000 ciclos de entrenamiento, con aproximadamente 200 GPU participando en todo el proceso. En 2024, se actualizará el mecanismo de commit-reveal, mejorando la descentralización y la seguridad de la verificación; en 2025, se continuará avanzando en el entrenamiento de grandes modelos, alcanzando una escala de parámetros de 70B+, y su rendimiento en las pruebas de referencia estándar de IA será comparable al estándar de la industria.
Las ventajas tecnológicas de Templar son bastante destacadas, con una capitalización de mercado actual de 35 millones, ocupando el 4.79% de las emisiones.
5. Gradientes (SN56) - Entrenamiento de IA descentralizada
Gradients resuelve el problema del costo de entrenamiento de IA a través del entrenamiento distribuido. El sistema de programación inteligente se basa en la sincronización de gradientes, distribuyendo eficientemente las tareas a miles de GPU. Se ha completado el entrenamiento de un modelo de 118 billones de parámetros, con un costo de solo 5 dólares por hora, un 70% más barato que los servicios en la nube tradicionales, y con una velocidad de entrenamiento un 40% más rápida que las soluciones centralizadas. La interfaz de un solo clic reduce la barrera de entrada, con más de 500 proyectos ya utilizados para el ajuste de modelos, abarcando áreas como la salud, finanzas y educación.
La capitalización de mercado actual es de 30M, la demanda del mercado es alta, y la ventaja tecnológica es clara, es una de las subredes que merece atención a largo plazo.
6. Comercio Propietario (SN8) - Comercio cuantitativo financiero
SN8 es una plataforma de trading cuantitativo descentralizada y de predicción financiera, impulsada por IA con señales de trading de múltiples activos. Una red de trading propietaria aplica tecnologías de aprendizaje automático en la predicción de mercados financieros, construyendo una arquitectura de modelos de predicción de múltiples niveles. Su modelo de predicción temporal fusiona tecnologías LSTM y Transformer, capaz de manejar datos complejos de series temporales. El módulo de análisis de sentimiento del mercado proporciona indicadores de sentimiento como señales auxiliares de predicción al analizar contenido de redes sociales y noticias.
En el sitio web se pueden ver los rendimientos y retrocesos de las estrategias proporcionadas por diferentes miners. SN8 combina IA y blockchain, ofreciendo una forma innovadora de operar en los mercados financieros, con una capitalización de mercado actual de 27M.
7. Puntuación (SN44) - Análisis y evaluación deportiva
Score se centra en el análisis de videos deportivos mediante un marco de visión por computadora que reduce los costos de análisis de video complejos a través de tecnología de verificación ligera. Utiliza una verificación en dos pasos: detección de campo y verificación de objetos basada en CLIP, lo que reduce el costo de etiquetado tradicional de miles de dólares por partido a 1/10 a 1/100. En colaboración con Data Universe, el agente DKING AI tiene una precisión promedio de predicción del 70%, alcanzando una precisión del 100% en un solo día.
La industria del deporte es de gran envergadura, con innovaciones tecnológicas significativas y un amplio potencial de mercado. Score es un subred con una dirección de aplicación clara, que merece atención.
8. OpenKaito (SN5) - texto de inferencia de código abierto
OpenKaito se centra en el desarrollo de modelos de incrustación de texto, respaldado por Kaito, un participante importante en el campo de InfoFi. Como un proyecto de código abierto impulsado por la comunidad, OpenKaito se dedica a construir capacidades de comprensión y razonamiento de texto de alta calidad, especialmente en los ámbitos de recuperación de información y búsqueda semántica.
Esta subred aún se encuentra en una fase temprana de construcción, centrada principalmente en la creación de un ecosistema alrededor de modelos de incrustación de texto. Vale la pena destacar la próxima integración de Yaps, que podría expandir significativamente sus casos de uso y base de usuarios.
9. Universo de Datos (SN13) - Infraestructura de datos AI
Data Universe procesa 500 millones de filas de datos por día, acumulando más de 55.6 mil millones de filas, con soporte para 100GB de almacenamiento. La arquitectura DataEntity proporciona funciones clave como normalización de datos, optimización de índices y almacenamiento distribuido. El innovador mecanismo de votación "gravedad" permite el ajuste dinámico de pesos.
Los datos son el petróleo de la IA, el valor de la infraestructura es estable y el nicho ecológico es importante. Como proveedores de datos para múltiples subredes, la colaboración profunda con proyectos como Score refleja el valor de la infraestructura.
10. TAOHash (SN14) - Minería de PoW
TAOHash permite a los mineros de bitcoin redirigir su poder de cómputo a la red Bittensor, obteniendo tokens alpha a través de la minería para su uso en staking o trading. Este modelo combina la minería PoW tradicional con el cálculo de IA, ofreciendo a los mineros una nueva fuente de ingresos.
En solo unas pocas semanas, se ha atraído más de 6EH/s de potencia de cálculo (aproximadamente el 0.7% de la potencia global), lo que demuestra el reconocimiento del mercado hacia este modelo híbrido. Los mineros pueden elegir entre la minería tradicional de Bitcoin y obtener tokens TAOHash, optimizando sus ganancias según las condiciones del mercado.
Análisis del ecosistema
La innovación tecnológica de Bittensor ha construido un ecosistema de IA descentralizado único. Su algoritmo de consenso Yuma asegura la calidad de la red a través de la verificación descentralizada, mientras que el mecanismo de asignación de recursos basado en el mercado introducido por la actualización dTAO ha mejorado significativamente la eficiencia. Cada subred está equipada con un mecanismo AMM, que permite el descubrimiento de precios entre el TAO y los tokens alpha, diseño que permite que las fuerzas del mercado participen directamente en la asignación de recursos de IA.
El protocolo de colaboración entre subredes soporta el procesamiento distribuido de tareas complejas de IA, formando un poderoso efecto de red. La estructura de doble incentivo (emisión de TAO más la apreciación de los tokens alpha) asegura una motivación de participación a largo plazo, permitiendo que los creadores de subred, mineros, validadores y apostadores obtengan las recompensas correspondientes, formando un ciclo económico sostenible.
En comparación con los proveedores de servicios de IA centralizados tradicionales, Bittensor ofrece una verdadera alternativa descentralizada, destacándose en eficiencia de costos. Varios subredes muestran una notable ventaja de costos, por ejemplo, Chutes es un 85% más barato que AWS, y esta ventaja de costos proviene de la mejora en la eficiencia de la arquitectura descentralizada. El ecosistema abierto fomenta la rápida innovación, con un número y calidad de subredes en constante aumento, con una velocidad de innovación que supera con creces la de la investigación y desarrollo interno de las empresas tradicionales.
Sin embargo，el ecosistema también enfrenta desafíos reales. La barrera tecnológica sigue siendo alta, aunque las herramientas están mejorando continuamente, participar en mining y validation aún requiere un conocimiento técnico considerable. La incertidumbre en el entorno regulatorio es otro factor de riesgo; las redes de inteligencia artificial descentralizadas pueden enfrentar diferentes políticas regulatorias en distintos países. Los proveedores de servicios en la nube tradicionales como AWS y Google Cloud no se quedarán de brazos cruzados, se espera que lancen productos competitivos. A medida que crece la escala de la red, mantener el equilibrio entre el rendimiento y la descentralización también se convierte en una prueba importante.
El crecimiento explosivo de la industria de la IA ofrece enormes oportunidades de mercado para Bittensor. Goldman Sachs predice que la inversión global en IA alcanzará casi los 200 mil millones de dólares en 2025, lo que proporciona un fuerte apoyo a la demanda de infraestructura. Se espera que el mercado global de IA crezca de 294 mil millones de dólares en 2025 a 1.77 billones de dólares en 2032, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 29%, lo que crea un amplio espacio de desarrollo para la infraestructura de IA descentralizada.
Las políticas de apoyo al desarrollo de la IA en varios países han creado una ventana de oportunidad para la infraestructura de IA descentralizada, mientras que el aumento de la atención a la privacidad de los datos y la seguridad de la IA ha incrementado la demanda de tecnologías como la computación confidencial, que es una de las principales ventajas de subredes como Targon. El interés de los inversores institucionales en la infraestructura de IA sigue en aumento, y la participación de instituciones reconocidas proporciona apoyo financiero y de recursos al ecosistema.
Marco de Estrategias de Inversión
Invertir en el subred de Bittensor requiere establecer un marco de evaluación sistemático. En el plano técnico, se debe examinar el grado de innovación y la profundidad de la barrera de entrada, la capacidad técnica del equipo y la capacidad de ejecución, así como los efectos de sinergia con otros proyectos del ecosistema. En el plano del mercado, se debe analizar el tamaño del mercado objetivo y su potencial de crecimiento, el panorama competitivo y las ventajas diferenciadoras, la adopción por parte de los usuarios y los efectos de red, así como el entorno regulatorio y los riesgos políticos. En el plano financiero, se debe prestar atención al nivel de valoración actual y el rendimiento histórico, la proporción de emisión de TAO y la tendencia de crecimiento, la razonabilidad del diseño de la economía de tokens, así como la liquidez y la profundidad de las transacciones.
En la gestión de riesgos específica, la inversión diversificada es una estrategia básica. Se recomienda diversificar la configuración entre diferentes tipos de subredes, incluyendo las de infraestructura (como Chutes, Celium), las de aplicación (como Score, BitMind) y las de protocolo (como Targon, Templar). Al mismo tiempo, se debe ajustar la estrategia de inversión según la etapa de desarrollo de la subred; los proyectos en etapa temprana tienen un alto riesgo pero un gran potencial de retorno, mientras que los proyectos maduros son relativamente estables pero tienen un espacio de crecimiento limitado. Teniendo en cuenta que la liquidez del token alpha puede no ser tan alta como la de TAO, es necesario organizar razonablemente la proporción de asignación de fondos y mantener un buffer de liquidez necesario.
El primer evento de reducción a la mitad en noviembre de 2025 se convertirá en un importante catalizador del mercado. La reducción de emisiones aumentará la escasez de las subredes existentes, al mismo tiempo que podría eliminar proyectos de bajo rendimiento, lo que reconfigurará la estructura económica de toda la red. Los inversores pueden posicionarse anticipadamente en subredes de calidad, aprovechando la ventana de asignación antes de la reducción a la mitad.
A medio plazo, se espera que el número de subredes supere las 500, cubriendo todos los segmentos de la industria de IA. El aumento de las aplicaciones empresariales impulsará el desarrollo de subredes relacionadas con la computación confidencial y la privacidad de datos, y la colaboración entre subredes será más frecuente, formando una compleja cadena de suministro de servicios de IA. La clara definición gradual del marco regulatorio permitirá que las subredes en cumplimiento obtengan un claro.