Analisis Ekosistem Subnet Bittensor: Paradigma Baru Infrastruktur AI

Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan peningkatan Dynamic TAO (dTAO), yang mengalihkan model tata kelola menuju alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Peningkatan ini secara signifikan melepaskan daya inovasi jaringan. Dalam beberapa bulan saja, jumlah subnet aktif meningkat dari 32 menjadi 118, dengan peningkatan sebesar 269%. Subnet ini mencakup berbagai bidang sub-sektor industri AI, mulai dari penalaran teks dasar, pembuatan gambar, hingga lipatan protein mutakhir dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling komprehensif saat ini.

Kinerja pasar juga sangat mencolok. Total nilai pasar dari subnet teratas melonjak dari 4 juta dolar AS sebelum peningkatan menjadi 690 juta dolar AS, dengan imbal hasil tahunan yang dipertaruhkan stabil di kisaran 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat staking TAO yang dipasarkan, di mana 10 subnet teratas menyumbang 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang kompetitif.

Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)

1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server

Chutes menggunakan arsitektur "instant launch" yang mengompresi waktu peluncuran model AI hingga 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali lipat dibandingkan layanan cloud tradisional. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia mendukung model-model utama dari DeepSeek R1 hingga GPT-4, dengan lebih dari 5 juta permintaan diproses setiap hari dan latensi respons dikendalikan dalam 50 milidetik.

Model bisnis yang matang, menggunakan strategi freemium untuk menarik pengguna. Dengan bekerja sama dengan platform OpenRouter, menyediakan dukungan komputasi untuk model-model populer, dan mendapatkan pendapatan dari setiap panggilan API. Keunggulan biaya yang jelas, 85% lebih rendah dibandingkan AWS Lambda. Saat ini total penggunaan token melebihi 9042.37B, melayani lebih dari 3000 pelanggan perusahaan.

dTAO mencapai nilai pasar 100 juta dolar AS setelah 9 minggu diluncurkan, nilai pasar saat ini 79M, keunggulan teknologi yang jelas, kemajuan komersialisasi yang lancar, dan tingkat pengakuan pasar yang tinggi, merupakan pemimpin subnet.

2. Celium (SN51) - optimasi komputasi perangkat keras

Celium berfokus pada optimasi komputasi di tingkat perangkat keras. Melalui empat modul teknologi yaitu penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi, memaksimalkan efisiensi penggunaan perangkat keras. Mendukung seluruh seri perangkat keras seperti NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, dengan harga 90% lebih rendah dibandingkan produk sejenis, dan efisiensi komputasi meningkat 45%.

Saat ini, Celium adalah subnet dengan emisi terbesar kedua di Bittensor, menyumbang 7,28% dari emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki hambatan teknologi, dan tren kenaikan harga yang kuat, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 56M.

3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi

Inti dari Targon adalah TVM (Targon Virtual Machine), yang merupakan platform komputasi rahasia yang aman, mendukung pelatihan, inferensi, dan verifikasi model AI. TVM menggunakan teknologi komputasi rahasia seperti Intel TDX dan komputasi rahasia NVIDIA, memastikan keamanan dan perlindungan privasi dari seluruh alur kerja AI. Sistem mendukung enkripsi ujung ke ujung dari tingkat perangkat keras hingga lapisan aplikasi, memungkinkan pengguna untuk menggunakan layanan AI yang kuat tanpa mengungkapkan data.

Targon memiliki ambang teknologi yang tinggi, model bisnis yang jelas, dan sumber pendapatan yang stabil. Saat ini telah membuka mekanisme pembelian kembali pendapatan, semua pendapatan digunakan untuk pembelian kembali token, pembelian kembali terakhir sebesar 18.000 dolar AS.

4. τemplar (SN3) - Riset AI dan pelatihan terdistribusi

Templar adalah subnet pelopor yang mengkhususkan diri dalam pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, dengan misi untuk menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui kolaborasi pelatihan menggunakan sumber daya GPU yang disumbangkan oleh peserta global, Templar memfokuskan pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model terdepan, menekankan ketahanan terhadap kecurangan dan kolaborasi yang efisien.

Dalam pencapaian teknologi, Templar telah berhasil menyelesaikan pelatihan model dengan 1,2B parameter, melalui lebih dari 20.000 siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat dalam seluruh proses. Pada tahun 2024, mekanisme commit-reveal akan ditingkatkan untuk meningkatkan desentralisasi dan keamanan verifikasi; pada tahun 2025, pelatihan model besar akan terus dilanjutkan, dengan skala parameter mencapai 70B+, menunjukkan kinerja yang setara dengan standar industri dalam pengujian AI standar.

Keunggulan teknologi Templar cukup menonjol, dengan kapitalisasi pasar saat ini 35M, menguasai 4,79% dari emisi.

5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi

Gradients mengatasi masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas berdasarkan sinkronisasi gradien, secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, hanya dengan biaya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan kecepatan pelatihan 40% lebih cepat dibandingkan solusi terpusat. Antarmuka satu klik mengurangi hambatan penggunaan, sudah ada lebih dari 500 proyek untuk penyesuaian model, mencakup bidang medis, keuangan, pendidikan, dan lainnya.

Saat ini, nilai pasar 30M, permintaan pasar besar, dan keunggulan teknologi jelas, ini adalah salah satu subnet yang patut diperhatikan dalam jangka panjang.

6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Keuangan

SN8 adalah platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI dengan sinyal perdagangan multi-aset. Jaringan perdagangan eksklusif menerapkan teknologi pembelajaran mesin pada prediksi pasar keuangan, membangun arsitektur model prediksi multi-level. Model prediksi deret waktu-nya menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, mampu menangani data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menyediakan indikator sentimen sebagai sinyal bantu untuk prediksi dengan menganalisis konten media sosial dan berita.

Di situs web, Anda dapat melihat hasil dan backtest dari strategi yang disediakan oleh berbagai miner. SN8 menggabungkan AI dan blockchain, memberikan cara inovatif untuk berdagang di pasar keuangan, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 27M.

7. Skor (SN44) - Analisis dan Evaluasi Olahraga

Score fokus pada analisis video olahraga menggunakan kerangka visi komputer, mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi verifikasi ringan. Menggunakan verifikasi dua langkah: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, mengurangi biaya anotasi tradisional untuk satu pertandingan dari ribuan dolar menjadi 1/10 hingga 1/100. Bekerja sama dengan Data Universe, agen DKING AI memiliki akurasi prediksi rata-rata 70%, yang pernah mencapai akurasi 100% dalam satu hari.

Industri olahraga memiliki skala besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas. Score adalah subnet dengan arah aplikasi yang jelas, layak untuk diperhatikan.

8. OpenKaito (SN5) - inferensi teks sumber terbuka

OpenKaito berfokus pada pengembangan model penyematan teks, didukung oleh Kaito, salah satu peserta penting di bidang InfoFi. Sebagai proyek sumber terbuka yang digerakkan oleh komunitas, OpenKaito berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks yang berkualitas tinggi, khususnya dalam hal pencarian informasi dan pencarian semantik.

Subnet ini masih dalam tahap pembangunan awal, terutama membangun ekosistem di sekitar model embedding teks. Yang patut diperhatikan adalah integrasi Yaps yang akan datang, yang dapat secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis penggunanya.

9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI

Data Universe memproses 500 juta baris data per hari, dengan total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsi inti seperti standarisasi data, optimasi indeks, dan penyimpanan terdistribusi. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot dinamis.

Data adalah minyak untuk AI, nilai infrastruktur stabil, posisi ekologi penting. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, kolaborasi mendalam dengan proyek-proyek seperti Score mencerminkan nilai infrastruktur.

10. TAOHash (SN14) - PoW kekuatan penambangan

TAOHash memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor, mendapatkan token alpha melalui penambangan untuk dipertaruhkan atau diperdagangkan. Mode ini menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.

Dalam waktu singkat, telah menarik lebih dari 6EH/s dari daya komputasi (sekitar 0,7% dari daya komputasi global), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran ini. Penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, mengoptimalkan hasil berdasarkan kondisi pasar.

Analisis Ekosistem

Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensus Yuma memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, sementara mekanisme alokasi sumber daya yang diperkenalkan oleh upgrade dTAO secara signifikan meningkatkan efisiensi. Setiap subnet dilengkapi dengan mekanisme AMM, mewujudkan penemuan harga antara TAO dan token alpha, desain ini memungkinkan kekuatan pasar berpartisipasi langsung dalam alokasi sumber daya AI.

Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi untuk tugas AI yang kompleks, membentuk efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda (emisi TAO ditambah apresiasi token alpha) memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, di mana pencipta subnet, penambang, validator, dan staker dapat memperoleh imbalan yang sesuai, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.

Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menawarkan solusi alternatif yang benar-benar terdesentralisasi, dengan kinerja yang luar biasa dalam efisiensi biaya. Beberapa subnet menunjukkan keunggulan biaya yang signifikan, misalnya Chutes lebih murah 85% dibandingkan AWS, keuntungan biaya ini berasal dari peningkatan efisiensi arsitektur terdesentralisasi. Ekosistem terbuka mendorong inovasi yang cepat, jumlah dan kualitas subnet terus meningkat, dan kecepatan inovasi jauh melebihi penelitian dan pengembangan internal perusahaan tradisional.

Namun, ekosistem juga menghadapi tantangan nyata. Ambang teknologi masih cukup tinggi, meskipun alat terus diperbaiki, berpartisipasi dalam mining dan validation masih memerlukan pengetahuan teknis yang cukup. Ketidakpastian lingkungan regulasi adalah faktor risiko lain, jaringan AI terdesentralisasi mungkin menghadapi kebijakan regulasi yang berbeda di berbagai negara. Penyedia layanan cloud tradisional seperti AWS dan Google Cloud tidak akan tinggal diam, diperkirakan akan meluncurkan produk kompetitif. Seiring pertumbuhan skala jaringan, bagaimana mempertahankan keseimbangan antara kinerja dan desentralisasi juga menjadi ujian penting.

Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Goldman Sachs memperkirakan investasi AI global akan mendekati 200 miliar dolar AS pada tahun 2025, memberikan dukungan yang kuat terhadap permintaan infrastruktur. Pasar AI global diperkirakan akan tumbuh dari 294 miliar dolar AS pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun dolar AS pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan mencapai 29%, yang menciptakan ruang pengembangan yang luas untuk infrastruktur AI terdesentralisasi.

Kebijakan dukungan dari berbagai negara terhadap perkembangan AI menciptakan jendela kesempatan untuk infrastruktur AI terdesentralisasi, sementara perhatian terhadap privasi data dan keamanan AI telah meningkatkan permintaan untuk teknologi seperti komputasi rahasia, yang merupakan keunggulan inti dari subnet seperti Targon. Minat investor institusi terhadap infrastruktur AI terus meningkat, dan partisipasi lembaga terkenal memberikan dukungan dana dan sumber daya bagi ekosistem.

Kerangka Strategi Investasi

Investasi pada subnet Bittensor perlu membangun kerangka evaluasi yang sistematis. Di sisi teknologi, perlu mengkaji tingkat inovasi dan kedalaman moat, kekuatan teknis tim dan kemampuan eksekusi, serta efek sinergi dengan proyek lain dalam ekosistem. Di sisi pasar, perlu menganalisis ukuran pasar sasaran dan potensi pertumbuhannya, lanskap kompetisi dan keunggulan diferensiasi, adopsi pengguna dan efek jaringan, serta lingkungan regulasi dan risiko kebijakan. Di sisi keuangan, perlu memperhatikan tingkat valuasi saat ini dan kinerja historis, proporsi emisi TAO dan tren pertumbuhannya, desain ekonomi token yang rasional, serta likuiditas dan kedalaman perdagangan.

Dalam manajemen risiko yang konkret, diversifikasi investasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk mendiversifikasi alokasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk tipe infrastruktur (seperti Chutes, Celium), tipe aplikasi (seperti Score, BitMind) dan tipe protokol (seperti Targon, Templar). Selain itu, strategi investasi harus disesuaikan berdasarkan tahap perkembangan subnet; proyek awal memiliki risiko tinggi tetapi potensi imbal hasil yang besar, sementara proyek matang relatif stabil tetapi ruang pertumbuhannya terbatas. Mengingat likuiditas token alpha mungkin tidak sebaik TAO, perlu untuk mengatur proporsi alokasi dana dengan bijak, menjaga buffer likuiditas yang diperlukan.

Peristiwa pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting. Pengurangan emisi akan meningkatkan kelangkaan subnet yang ada, sekaligus mungkin menyingkirkan proyek yang berkinerja buruk, yang akan membentuk kembali lanskap ekonomi jaringan secara keseluruhan. Investor dapat merencanakan subnet berkualitas tinggi sebelumnya untuk memanfaatkan jendela pengaturan sebelum pengurangan setengah.

Dalam jangka menengah, jumlah subnet diperkirakan akan melampaui 500, mencakup berbagai segmen industri AI. Peningkatan aplikasi tingkat perusahaan akan mendorong perkembangan subnet terkait komputasi rahasia dan privasi data, kolaborasi antar subnet akan menjadi lebih sering, membentuk rantai pasokan layanan AI yang kompleks. Penjelasan bertahap dari kerangka regulasi akan memungkinkan subnet yang patuh untuk mendapatkan kejelasan.