Análise do ecossistema da sub-rede Bittensor: um novo paradigma de infraestrutura de IA
Em fevereiro de 2025, a rede Bittensor concluiu a atualização Dynamic TAO (dTAO), mudando o modelo de governança para uma alocação de recursos descentralizada impulsionada pelo mercado. Esta atualização liberou enormemente a vitalidade inovadora da rede. Em poucos meses, o número de sub-redes ativas aumentou de 32 para 118, um aumento de 269%. Essas sub-redes cobrem vários segmentos da indústria de IA, desde raciocínio textual básico e geração de imagens até dobramento de proteínas e negociação quantitativa, formando o ecossistema de IA descentralizado mais abrangente atualmente.
A performance do mercado também é impressionante. O valor total de mercado das sub-redes de topo disparou de 4 milhões de dólares antes da atualização para 690 milhões de dólares, com um rendimento anual em staking estável entre 16-19%. As sub-redes distribuem incentivos de rede com base na taxa de staking do TAO, com as 10 maiores sub-redes a representarem 51,76% das emissões de rede, refletindo o mecanismo de mercado de seleção natural.
Análise da rede principal (Top 10 de emissões)
1. Chutes (SN64) - computação AI sem servidor
Chutes utiliza a arquitetura de "início imediato", reduzindo o tempo de inicialização do modelo de IA para 200 milissegundos, com uma eficiência 10 vezes superior aos serviços de nuvem tradicionais. Mais de 8000 nós de GPU em todo o mundo suportam modelos populares desde o DeepSeek R1 até o GPT-4, processando mais de 5 milhões de pedidos por dia, com um atraso de resposta controlado em menos de 50 milissegundos.
Modelo de negócio maduro, adotando uma estratégia de freemium para atrair usuários. Através da colaboração com a plataforma OpenRouter, fornece suporte de poder computacional para modelos populares, gerando receita a partir de cada chamada de API. A vantagem de custo é evidente, sendo 85% mais baixo que o AWS Lambda. Atualmente, o uso total de tokens ultrapassa 9042.37B, atendendo mais de 3000 clientes empresariais.
Após 9 semanas de lançamento, o dTAO alcançou uma capitalização de mercado de 100 milhões de dólares, com uma capitalização atual de 79 milhões. A vantagem técnica é evidente, o progresso na comercialização é suave e o reconhecimento no mercado é alto, tornando-se o líder da sub-rede.
2. Celium (SN51) - otimização de computação em hardware
A Celium foca na otimização de computação a nível de hardware. Através de quatro módulos tecnológicos - agendamento de GPU, abstração de hardware, otimização de desempenho e gestão de eficiência energética - maximiza a utilização do hardware. Suporta toda a gama de hardware, incluindo NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, com preços 90% inferiores aos produtos similares e um aumento de 45% na eficiência de computação.
Atualmente, a Celium é a segunda sub-rede com maior emissão na Bittensor, representando 7,28% das emissões da rede. A otimização de hardware é um elemento central da infraestrutura de IA, possui barreiras tecnológicas e apresenta uma tendência de aumento de preços, com uma capitalização de mercado atual de 56M.
3. Targon (SN4) - plataforma de raciocínio de IA descentralizada
O núcleo do Targon é o TVM (Targon Virtual Machine), que é uma plataforma de computação confidencial segura, suportando o treinamento, inferência e validação de modelos de IA. O TVM utiliza tecnologias de computação confidencial como Intel TDX e computação confidencial da NVIDIA, garantindo a segurança e a proteção da privacidade de todo o fluxo de trabalho de IA. O sistema suporta criptografia de ponta a ponta, desde o hardware até a camada de aplicação, permitindo que os usuários utilizem serviços de IA poderosos sem revelar dados.
A Targon tem um alto nível de dificuldade técnica, um modelo de negócio claro e uma fonte de receita estável. Atualmente, foi ativado um mecanismo de recompra de receitas, onde todas as receitas são usadas para recompra de tokens, tendo a última recompra sido de 18.000 dólares.
4. τemplar (SN3) - Pesquisa em IA e treinamento distribuído
Templar é uma sub-rede pioneira dedicada ao treinamento distribuído de modelos de IA em larga escala, com a missão de se tornar "a melhor plataforma de treinamento de modelos do mundo". Através da colaboração no treinamento utilizando recursos de GPU contribuídos por participantes globais, foca no treinamento colaborativo e na inovação de modelos de ponta, enfatizando a resistência a fraudes e a colaboração eficiente.
Em termos de realizações tecnológicas, a Templar conseguiu completar o treinamento de um modelo com 1.2B de parâmetros, passando por mais de 20 mil ciclos de treinamento, com cerca de 200 GPUs a participar em todo o processo. Em 2024, será atualizado o mecanismo commit-reveal, melhorando a descentralização e a segurança da validação; em 2025, será continuado o avanço no treinamento de grandes modelos, com uma escala de parâmetros a atingir 70B+, apresentando resultados equivalentes aos padrões da indústria em testes de referência de IA.
A vantagem tecnológica da Templar é bastante proeminente, com um valor de mercado atual de 35M, representando 4,79% das emissões.
5. Gradientes (SN56) - Treinamento de IA descentralizada
Gradients resolve o problema de custo de treinamento de IA através de treinamento distribuído. O sistema de agendamento inteligente, baseado na sincronização de gradientes, aloca eficientemente tarefas para milhares de GPUs. Treinamento de modelos com 118 trilhões de parâmetros foi concluído, com um custo de apenas 5 dólares por hora, 70% mais barato do que os serviços de nuvem tradicionais, e a velocidade de treinamento é 40% mais rápida do que as soluções centralizadas. A interface de um botão reduz a barreira de uso, com mais de 500 projetos já utilizando para ajuste de modelos, cobrindo áreas como saúde, finanças e educação.
A capitalização de mercado atual é de 30M, a demanda do mercado é alta, e a vantagem tecnológica é clara, sendo uma das sub-redes que vale a pena acompanhar a longo prazo.
SN8 é uma plataforma descentralizada de negociação quantitativa e previsão financeira, impulsionada por IA, que oferece sinais de negociação multiativos. A rede de negociação proprietária aplica técnicas de aprendizado de máquina na previsão de mercados financeiros, construindo uma arquitetura de modelos preditivos em múltiplos níveis. Seu modelo de previsão temporal combina tecnologias LSTM e Transformer, sendo capaz de lidar com dados complexos de séries temporais. O módulo de análise de sentimento do mercado fornece indicadores de sentimento como sinais auxiliares de previsão, analisando conteúdo de redes sociais e notícias.
No site, é possível ver os rendimentos e as simulações de diferentes miners que oferecem estratégias. O SN8 combina IA e blockchain, oferecendo uma forma inovadora de negociação no mercado financeiro, com um valor de mercado atual de 27M.
7. Pontuação (SN44) - Análise e Avaliação Desportiva
O Score é uma estrutura de visão computacional focada na análise de vídeos desportivos, que reduz o custo de análise de vídeos complexos através de uma tecnologia de validação leve. Utiliza uma validação em duas etapas: detecção do campo e verificação de objetos baseada no CLIP, reduzindo o custo de rotulagem de milhares de dólares por jogo para 1/10 a 1/100. Em colaboração com a Data Universe, o agente DKING AI tem uma precisão média de previsão de 70%, tendo alcançado 100% de precisão em um único dia.
A indústria do esporte é de grande escala, com inovações tecnológicas significativas e um vasto potencial de mercado. O Score é uma sub-rede com uma direção de aplicação clara, merecendo atenção.
8. OpenKaito (SN5) - texto de inferência de código aberto
OpenKaito foca no desenvolvimento de modelos de incorporação de texto, apoiado por Kaito, um participante importante no campo do InfoFi. Como um projeto de código aberto orientado pela comunidade, o OpenKaito está empenhado em construir capacidades de compreensão e raciocínio de texto de alta qualidade, especialmente em busca de informações e busca semântica.
A sub-rede ainda está em fase inicial de construção, focando principalmente na construção de um ecossistema em torno de modelos de incorporação de texto. Vale a pena prestar atenção à próxima integração do Yaps, que pode expandir significativamente seus cenários de aplicação e base de usuários.
9. Data Universe (SN13) - infraestrutura de dados de IA
O Data Universe processa 500 milhões de linhas de dados por dia, acumulando mais de 55,6 bilhões de linhas, suportando 100GB de armazenamento. A arquitetura DataEntity oferece funcionalidades centrais como normalização de dados, otimização de índices e armazenamento distribuído. O inovador mecanismo de votação "gravidade" permite ajustes dinâmicos de peso.
Os dados são o petróleo da IA, o valor da infraestrutura é estável e o nicho ecológico é importante. Como fornecedor de dados para várias sub-rede, a colaboração profunda com projetos como o Score reflete o valor da infraestrutura.
10. TAOHash (SN14) - Mineração de PoW com poder de hash
TAOHash permite que mineradores de Bitcoin redirecionem seu poder de hash para a rede Bittensor, obtendo tokens alpha através da mineração para staking ou negociação. Este modelo combina a mineração PoW tradicional com computação AI, oferecendo uma nova fonte de renda para os mineradores.
Atraí mais de 6EH/s de poder de hash em apenas algumas semanas (cerca de 0,7% do poder de hash global), provando o reconhecimento do mercado por este modelo híbrido. Os mineradores podem escolher entre a mineração tradicional de Bitcoin e a obtenção de tokens TAOHash, otimizando os ganhos de acordo com as condições do mercado.
Análise do Ecossistema
A inovação tecnológica do Bittensor construiu um ecossistema de IA descentralizado único. O seu algoritmo de consenso Yuma garante a qualidade da rede através da validação descentralizada, enquanto o mecanismo de alocação de recursos mercadológicos introduzido pela atualização dTAO aumentou significativamente a eficiência. Cada sub-rede é equipada com um mecanismo AMM, permitindo a descoberta de preços entre TAO e tokens alpha, um design que permite que as forças do mercado participem diretamente na alocação de recursos de IA.
O protocolo de colaboração entre sub-redes suporta o processamento distribuído de tarefas de IA complexas, formando um poderoso efeito de rede. A estrutura de incentivo duplo (emissão de TAO e valorização do token alpha) assegura a motivação para participação a longo prazo, permitindo que os criadores de sub-rede, mineradores, validadores e apostadores recebam recompensas correspondentes, formando um ciclo econômico sustentável.
Em comparação com os prestadores de serviços de IA centralizados tradicionais, o Bittensor oferece uma verdadeira alternativa descentralizada, destacando-se na eficiência de custos. Várias sub-rede demonstram uma vantagem de custo significativa, como o Chutes, que é 85% mais barato que o AWS, e essa vantagem de custo vem da melhoria da eficiência da arquitetura descentralizada. O ecossistema aberto promove a inovação rápida, com o número e a qualidade das sub-rede a aumentar continuamente, e a velocidade de inovação supera de longe a pesquisa e desenvolvimento internos das empresas tradicionais.
No entanto, o ecossistema também enfrenta desafios reais. A barreira tecnológica ainda é alta, embora as ferramentas estejam em constante melhoria, participar na mining e validação ainda requer um conhecimento técnico considerável. A incerteza do ambiente regulatório é outro fator de risco, pois as redes de IA descentralizadas podem enfrentar políticas regulatórias diferentes em vários países. Provedores de serviços em nuvem tradicionais como AWS e Google Cloud não ficarão de braços cruzados e espera-se que lancem produtos competitivos. À medida que a escala da rede cresce, como manter o equilíbrio entre desempenho e descentralização também se torna um importante desafio.
O crescimento explosivo da indústria de IA oferece enormes oportunidades de mercado para o Bittensor. O Goldman Sachs prevê que os investimentos globais em IA chegarão a quase 200 bilhões de dólares em 2025, fornecendo um forte suporte à demanda por infraestrutura. Espera-se que o mercado global de IA cresça de 294 bilhões de dólares em 2025 para 1,77 trilhões de dólares em 2032, com uma taxa de crescimento composta anual de 29%, o que cria um amplo espaço para o desenvolvimento da infraestrutura de IA descentralizada.
As políticas de apoio ao desenvolvimento de IA em vários países criaram uma janela de oportunidade para a infraestrutura de IA descentralizada, enquanto a crescente preocupação com a privacidade dos dados e a segurança da IA aumentou a demanda por tecnologias como a computação confidencial, que é precisamente a vantagem central de sub-redes como a Targon. O interesse dos investidores institucionais na infraestrutura de IA continua a aumentar, com a participação de instituições renomadas fornecendo apoio financeiro e de recursos ao ecossistema.
Estrutura de Estratégia de Investimento
Investir na sub-rede Bittensor requer a criação de uma estrutura de avaliação sistemática. No nível técnico, é necessário examinar o grau de inovação e a profundidade da barreira de proteção, a força técnica da equipe e a capacidade de execução, bem como os efeitos de sinergia com outros projetos do ecossistema. No nível de mercado, deve-se analisar o tamanho e o potencial de crescimento do mercado-alvo, o cenário competitivo e as vantagens de diferenciação, a adoção por parte dos usuários e os efeitos de rede, assim como o ambiente regulatório e os riscos políticos. No nível financeiro, é importante focar no nível atual de avaliação e no desempenho histórico, na proporção de emissão de TAO e na tendência de crescimento, na razoabilidade do design da economia do token, assim como na liquidez e na profundidade das transações.
Na gestão específica de riscos, a diversificação de investimentos é a estratégia básica. Recomenda-se diversificar a alocação entre diferentes tipos de sub-rede, incluindo tipo infraestrutura (como Chutes, Celium), tipo aplicação (como Score, BitMind) e tipo protocolo (como Targon, Templar). Ao mesmo tempo, é necessário ajustar a estratégia de investimento de acordo com a fase de desenvolvimento da sub-rede; projetos em fase inicial têm riscos elevados, mas o potencial de retorno é grande, enquanto projetos maduros são relativamente estáveis, mas têm espaço de crescimento limitado. Considerando que a liquidez do token alpha pode não ser tão boa quanto a do TAO, é importante organizar razoavelmente a proporção de alocação de fundos, mantendo um buffer de liquidez necessário.
O primeiro evento de halving em novembro de 2025 será um importante catalisador de mercado. A redução da emissão aumentará a escassez das sub-rede existentes, ao mesmo tempo que poderá eliminar projetos com baixo desempenho, o que remodelará todo o panorama econômico da rede. Os investidores podem se posicionar antecipadamente em sub-rede de qualidade, aproveitando a janela de alocação antes do halving.
A médio prazo, o número de sub-redes deverá ultrapassar 500, abrangendo vários segmentos da indústria de IA. O aumento das aplicações empresariais impulsionará o desenvolvimento de sub-redes relacionadas à computação confidencial e à privacidade de dados, e a colaboração entre sub-redes será mais frequente, formando uma cadeia de suprimento de serviços de IA complexa. A gradual clarificação do quadro regulatório permitirá que as sub-redes em conformidade obtenham uma clara vantagem.
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MetaMisfit
· 07-26 07:06
fantástico 继续 BTC吧
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NotSatoshi
· 07-26 06:58
Como nos anos anteriores.
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CryptoSurvivor
· 07-26 06:42
tmd a instituição está a entrar numa posição novamente
Explosão do ecossistema da sub-rede Bittensor: um novo paradigma de infraestrutura de IA descentralizada
Análise do ecossistema da sub-rede Bittensor: um novo paradigma de infraestrutura de IA
Em fevereiro de 2025, a rede Bittensor concluiu a atualização Dynamic TAO (dTAO), mudando o modelo de governança para uma alocação de recursos descentralizada impulsionada pelo mercado. Esta atualização liberou enormemente a vitalidade inovadora da rede. Em poucos meses, o número de sub-redes ativas aumentou de 32 para 118, um aumento de 269%. Essas sub-redes cobrem vários segmentos da indústria de IA, desde raciocínio textual básico e geração de imagens até dobramento de proteínas e negociação quantitativa, formando o ecossistema de IA descentralizado mais abrangente atualmente.
A performance do mercado também é impressionante. O valor total de mercado das sub-redes de topo disparou de 4 milhões de dólares antes da atualização para 690 milhões de dólares, com um rendimento anual em staking estável entre 16-19%. As sub-redes distribuem incentivos de rede com base na taxa de staking do TAO, com as 10 maiores sub-redes a representarem 51,76% das emissões de rede, refletindo o mecanismo de mercado de seleção natural.
Análise da rede principal (Top 10 de emissões)
1. Chutes (SN64) - computação AI sem servidor
Chutes utiliza a arquitetura de "início imediato", reduzindo o tempo de inicialização do modelo de IA para 200 milissegundos, com uma eficiência 10 vezes superior aos serviços de nuvem tradicionais. Mais de 8000 nós de GPU em todo o mundo suportam modelos populares desde o DeepSeek R1 até o GPT-4, processando mais de 5 milhões de pedidos por dia, com um atraso de resposta controlado em menos de 50 milissegundos.
Modelo de negócio maduro, adotando uma estratégia de freemium para atrair usuários. Através da colaboração com a plataforma OpenRouter, fornece suporte de poder computacional para modelos populares, gerando receita a partir de cada chamada de API. A vantagem de custo é evidente, sendo 85% mais baixo que o AWS Lambda. Atualmente, o uso total de tokens ultrapassa 9042.37B, atendendo mais de 3000 clientes empresariais.
Após 9 semanas de lançamento, o dTAO alcançou uma capitalização de mercado de 100 milhões de dólares, com uma capitalização atual de 79 milhões. A vantagem técnica é evidente, o progresso na comercialização é suave e o reconhecimento no mercado é alto, tornando-se o líder da sub-rede.
2. Celium (SN51) - otimização de computação em hardware
A Celium foca na otimização de computação a nível de hardware. Através de quatro módulos tecnológicos - agendamento de GPU, abstração de hardware, otimização de desempenho e gestão de eficiência energética - maximiza a utilização do hardware. Suporta toda a gama de hardware, incluindo NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, com preços 90% inferiores aos produtos similares e um aumento de 45% na eficiência de computação.
Atualmente, a Celium é a segunda sub-rede com maior emissão na Bittensor, representando 7,28% das emissões da rede. A otimização de hardware é um elemento central da infraestrutura de IA, possui barreiras tecnológicas e apresenta uma tendência de aumento de preços, com uma capitalização de mercado atual de 56M.
3. Targon (SN4) - plataforma de raciocínio de IA descentralizada
O núcleo do Targon é o TVM (Targon Virtual Machine), que é uma plataforma de computação confidencial segura, suportando o treinamento, inferência e validação de modelos de IA. O TVM utiliza tecnologias de computação confidencial como Intel TDX e computação confidencial da NVIDIA, garantindo a segurança e a proteção da privacidade de todo o fluxo de trabalho de IA. O sistema suporta criptografia de ponta a ponta, desde o hardware até a camada de aplicação, permitindo que os usuários utilizem serviços de IA poderosos sem revelar dados.
A Targon tem um alto nível de dificuldade técnica, um modelo de negócio claro e uma fonte de receita estável. Atualmente, foi ativado um mecanismo de recompra de receitas, onde todas as receitas são usadas para recompra de tokens, tendo a última recompra sido de 18.000 dólares.
4. τemplar (SN3) - Pesquisa em IA e treinamento distribuído
Templar é uma sub-rede pioneira dedicada ao treinamento distribuído de modelos de IA em larga escala, com a missão de se tornar "a melhor plataforma de treinamento de modelos do mundo". Através da colaboração no treinamento utilizando recursos de GPU contribuídos por participantes globais, foca no treinamento colaborativo e na inovação de modelos de ponta, enfatizando a resistência a fraudes e a colaboração eficiente.
Em termos de realizações tecnológicas, a Templar conseguiu completar o treinamento de um modelo com 1.2B de parâmetros, passando por mais de 20 mil ciclos de treinamento, com cerca de 200 GPUs a participar em todo o processo. Em 2024, será atualizado o mecanismo commit-reveal, melhorando a descentralização e a segurança da validação; em 2025, será continuado o avanço no treinamento de grandes modelos, com uma escala de parâmetros a atingir 70B+, apresentando resultados equivalentes aos padrões da indústria em testes de referência de IA.
A vantagem tecnológica da Templar é bastante proeminente, com um valor de mercado atual de 35M, representando 4,79% das emissões.
5. Gradientes (SN56) - Treinamento de IA descentralizada
Gradients resolve o problema de custo de treinamento de IA através de treinamento distribuído. O sistema de agendamento inteligente, baseado na sincronização de gradientes, aloca eficientemente tarefas para milhares de GPUs. Treinamento de modelos com 118 trilhões de parâmetros foi concluído, com um custo de apenas 5 dólares por hora, 70% mais barato do que os serviços de nuvem tradicionais, e a velocidade de treinamento é 40% mais rápida do que as soluções centralizadas. A interface de um botão reduz a barreira de uso, com mais de 500 projetos já utilizando para ajuste de modelos, cobrindo áreas como saúde, finanças e educação.
A capitalização de mercado atual é de 30M, a demanda do mercado é alta, e a vantagem tecnológica é clara, sendo uma das sub-redes que vale a pena acompanhar a longo prazo.
6. Negociação Proprietária (SN8) - Comércio Quantitativo Financeiro
SN8 é uma plataforma descentralizada de negociação quantitativa e previsão financeira, impulsionada por IA, que oferece sinais de negociação multiativos. A rede de negociação proprietária aplica técnicas de aprendizado de máquina na previsão de mercados financeiros, construindo uma arquitetura de modelos preditivos em múltiplos níveis. Seu modelo de previsão temporal combina tecnologias LSTM e Transformer, sendo capaz de lidar com dados complexos de séries temporais. O módulo de análise de sentimento do mercado fornece indicadores de sentimento como sinais auxiliares de previsão, analisando conteúdo de redes sociais e notícias.
No site, é possível ver os rendimentos e as simulações de diferentes miners que oferecem estratégias. O SN8 combina IA e blockchain, oferecendo uma forma inovadora de negociação no mercado financeiro, com um valor de mercado atual de 27M.
7. Pontuação (SN44) - Análise e Avaliação Desportiva
O Score é uma estrutura de visão computacional focada na análise de vídeos desportivos, que reduz o custo de análise de vídeos complexos através de uma tecnologia de validação leve. Utiliza uma validação em duas etapas: detecção do campo e verificação de objetos baseada no CLIP, reduzindo o custo de rotulagem de milhares de dólares por jogo para 1/10 a 1/100. Em colaboração com a Data Universe, o agente DKING AI tem uma precisão média de previsão de 70%, tendo alcançado 100% de precisão em um único dia.
A indústria do esporte é de grande escala, com inovações tecnológicas significativas e um vasto potencial de mercado. O Score é uma sub-rede com uma direção de aplicação clara, merecendo atenção.
8. OpenKaito (SN5) - texto de inferência de código aberto
OpenKaito foca no desenvolvimento de modelos de incorporação de texto, apoiado por Kaito, um participante importante no campo do InfoFi. Como um projeto de código aberto orientado pela comunidade, o OpenKaito está empenhado em construir capacidades de compreensão e raciocínio de texto de alta qualidade, especialmente em busca de informações e busca semântica.
A sub-rede ainda está em fase inicial de construção, focando principalmente na construção de um ecossistema em torno de modelos de incorporação de texto. Vale a pena prestar atenção à próxima integração do Yaps, que pode expandir significativamente seus cenários de aplicação e base de usuários.
9. Data Universe (SN13) - infraestrutura de dados de IA
O Data Universe processa 500 milhões de linhas de dados por dia, acumulando mais de 55,6 bilhões de linhas, suportando 100GB de armazenamento. A arquitetura DataEntity oferece funcionalidades centrais como normalização de dados, otimização de índices e armazenamento distribuído. O inovador mecanismo de votação "gravidade" permite ajustes dinâmicos de peso.
Os dados são o petróleo da IA, o valor da infraestrutura é estável e o nicho ecológico é importante. Como fornecedor de dados para várias sub-rede, a colaboração profunda com projetos como o Score reflete o valor da infraestrutura.
10. TAOHash (SN14) - Mineração de PoW com poder de hash
TAOHash permite que mineradores de Bitcoin redirecionem seu poder de hash para a rede Bittensor, obtendo tokens alpha através da mineração para staking ou negociação. Este modelo combina a mineração PoW tradicional com computação AI, oferecendo uma nova fonte de renda para os mineradores.
Atraí mais de 6EH/s de poder de hash em apenas algumas semanas (cerca de 0,7% do poder de hash global), provando o reconhecimento do mercado por este modelo híbrido. Os mineradores podem escolher entre a mineração tradicional de Bitcoin e a obtenção de tokens TAOHash, otimizando os ganhos de acordo com as condições do mercado.
Análise do Ecossistema
A inovação tecnológica do Bittensor construiu um ecossistema de IA descentralizado único. O seu algoritmo de consenso Yuma garante a qualidade da rede através da validação descentralizada, enquanto o mecanismo de alocação de recursos mercadológicos introduzido pela atualização dTAO aumentou significativamente a eficiência. Cada sub-rede é equipada com um mecanismo AMM, permitindo a descoberta de preços entre TAO e tokens alpha, um design que permite que as forças do mercado participem diretamente na alocação de recursos de IA.
O protocolo de colaboração entre sub-redes suporta o processamento distribuído de tarefas de IA complexas, formando um poderoso efeito de rede. A estrutura de incentivo duplo (emissão de TAO e valorização do token alpha) assegura a motivação para participação a longo prazo, permitindo que os criadores de sub-rede, mineradores, validadores e apostadores recebam recompensas correspondentes, formando um ciclo econômico sustentável.
Em comparação com os prestadores de serviços de IA centralizados tradicionais, o Bittensor oferece uma verdadeira alternativa descentralizada, destacando-se na eficiência de custos. Várias sub-rede demonstram uma vantagem de custo significativa, como o Chutes, que é 85% mais barato que o AWS, e essa vantagem de custo vem da melhoria da eficiência da arquitetura descentralizada. O ecossistema aberto promove a inovação rápida, com o número e a qualidade das sub-rede a aumentar continuamente, e a velocidade de inovação supera de longe a pesquisa e desenvolvimento internos das empresas tradicionais.
No entanto, o ecossistema também enfrenta desafios reais. A barreira tecnológica ainda é alta, embora as ferramentas estejam em constante melhoria, participar na mining e validação ainda requer um conhecimento técnico considerável. A incerteza do ambiente regulatório é outro fator de risco, pois as redes de IA descentralizadas podem enfrentar políticas regulatórias diferentes em vários países. Provedores de serviços em nuvem tradicionais como AWS e Google Cloud não ficarão de braços cruzados e espera-se que lancem produtos competitivos. À medida que a escala da rede cresce, como manter o equilíbrio entre desempenho e descentralização também se torna um importante desafio.
O crescimento explosivo da indústria de IA oferece enormes oportunidades de mercado para o Bittensor. O Goldman Sachs prevê que os investimentos globais em IA chegarão a quase 200 bilhões de dólares em 2025, fornecendo um forte suporte à demanda por infraestrutura. Espera-se que o mercado global de IA cresça de 294 bilhões de dólares em 2025 para 1,77 trilhões de dólares em 2032, com uma taxa de crescimento composta anual de 29%, o que cria um amplo espaço para o desenvolvimento da infraestrutura de IA descentralizada.
As políticas de apoio ao desenvolvimento de IA em vários países criaram uma janela de oportunidade para a infraestrutura de IA descentralizada, enquanto a crescente preocupação com a privacidade dos dados e a segurança da IA aumentou a demanda por tecnologias como a computação confidencial, que é precisamente a vantagem central de sub-redes como a Targon. O interesse dos investidores institucionais na infraestrutura de IA continua a aumentar, com a participação de instituições renomadas fornecendo apoio financeiro e de recursos ao ecossistema.
Estrutura de Estratégia de Investimento
Investir na sub-rede Bittensor requer a criação de uma estrutura de avaliação sistemática. No nível técnico, é necessário examinar o grau de inovação e a profundidade da barreira de proteção, a força técnica da equipe e a capacidade de execução, bem como os efeitos de sinergia com outros projetos do ecossistema. No nível de mercado, deve-se analisar o tamanho e o potencial de crescimento do mercado-alvo, o cenário competitivo e as vantagens de diferenciação, a adoção por parte dos usuários e os efeitos de rede, assim como o ambiente regulatório e os riscos políticos. No nível financeiro, é importante focar no nível atual de avaliação e no desempenho histórico, na proporção de emissão de TAO e na tendência de crescimento, na razoabilidade do design da economia do token, assim como na liquidez e na profundidade das transações.
Na gestão específica de riscos, a diversificação de investimentos é a estratégia básica. Recomenda-se diversificar a alocação entre diferentes tipos de sub-rede, incluindo tipo infraestrutura (como Chutes, Celium), tipo aplicação (como Score, BitMind) e tipo protocolo (como Targon, Templar). Ao mesmo tempo, é necessário ajustar a estratégia de investimento de acordo com a fase de desenvolvimento da sub-rede; projetos em fase inicial têm riscos elevados, mas o potencial de retorno é grande, enquanto projetos maduros são relativamente estáveis, mas têm espaço de crescimento limitado. Considerando que a liquidez do token alpha pode não ser tão boa quanto a do TAO, é importante organizar razoavelmente a proporção de alocação de fundos, mantendo um buffer de liquidez necessário.
O primeiro evento de halving em novembro de 2025 será um importante catalisador de mercado. A redução da emissão aumentará a escassez das sub-rede existentes, ao mesmo tempo que poderá eliminar projetos com baixo desempenho, o que remodelará todo o panorama econômico da rede. Os investidores podem se posicionar antecipadamente em sub-rede de qualidade, aproveitando a janela de alocação antes do halving.
A médio prazo, o número de sub-redes deverá ultrapassar 500, abrangendo vários segmentos da indústria de IA. O aumento das aplicações empresariais impulsionará o desenvolvimento de sub-redes relacionadas à computação confidencial e à privacidade de dados, e a colaboração entre sub-redes será mais frequente, formando uma cadeia de suprimento de serviços de IA complexa. A gradual clarificação do quadro regulatório permitirá que as sub-redes em conformidade obtenham uma clara vantagem.