Аналіз екосистеми підмережі Bittensor: нова парадигма AI інфраструктури
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), перейшовши до моделі управління, що ґрунтується на ринковому принципі децентралізованого розподілу ресурсів. Це оновлення значно активізувало інноваційну енергію мережі. За кілька місяців кількість активних підмереж зросла з 32 до 118, що становить 269%. Ці підмережі охоплюють кілька підсекторів AI-індустрії, від базового текстового висновку та генерації зображень до передових досліджень згортання білків і квантової торгівлі, формуючи найповнішу децентралізовану AI-екосистему на сьогодні.
Ринкова діяльність також вражає. Загальна капіталізація провідних підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів після оновлення, а річна прибутковість стейкінгу стабільно становить 16-19%. Кожна підмережа розподіляє мережеві стимули відповідно до ринкової ставки стейкінгу TAO, а 10 найбільших підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає механізм ринкової конкуренції.
Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", зменшуючи час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд, що підвищує ефективність у 10 разів у порівнянні з традиційними хмарними сервісами. Понад 8000 GPU-нод у всьому світі підтримують основні моделі від DeepSeek R1 до GPT-4, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день, з затримкою відповіді, що контролюється в межах 50 мілісекунд.
Зріла бізнес-модель, яка використовує стратегію безкоштовного підвищення цін для залучення користувачів. Співпрацюючи з платформою OpenRouter, надає обчислювальну потужність для популярних моделей, отримуючи доходи з кожного виклику API. Вартісна перевага очевидна, на 85% нижча ніж у AWS Lambda. Наразі загальний обсяг використаних токенів перевищує 9042.37B, обслуговуючи понад 3000 корпоративних клієнтів.
dTAO запустився і досяг капіталізації в 100 мільйонів доларів через 9 тижнів, поточна капіталізація становить 79 мільйонів, технічна перевага очевидна, комерційний прогрес йде гладко, рівень визнання на ринку високий, він є лідером підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Celium зосереджується на оптимізації обчислень на апаратному рівні. Завдяки чотирьом технологічним модулям: планування GPU, апаратна абстракція, оптимізація продуктивності та управління енергоефективністю, максимізується ефективність використання апаратного забезпечення. Підтримує всю лінійку апаратного забезпечення NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, ціна нижча на 90% в порівнянні з аналогічними продуктами, ефективність обчислень підвищена на 45%.
Наразі Celium є другою за величиною підмережею на Bittensor, займаючи 7,28% від викидів мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим елементом інфраструктури ШІ, має технологічні бар'єри, тенденція до зростання цін є досить сильною, поточна ринкова капіталізація 56M.
3. Targon (SN4) - децентралізована AI платформа для інференції
Ядром Targon є TVM (Targon Virtual Machine), це безпечна платформа для конфіденційних обчислень, що підтримує навчання, висновок та верифікацію AI моделей. TVM використовує технології конфіденційних обчислень, такі як Intel TDX та NVIDIA конфіденційні обчислення, щоб гарантувати безпеку та захист приватності всього робочого процесу AI. Система підтримує шифрування з кінця в кінець, від апаратного забезпечення до прикладного рівня, що дозволяє користувачам використовувати потужні AI послуги без розкриття даних.
Targon має високий технічний поріг, чітку бізнес-модель і стабільне джерело доходу. Наразі запущено механізм викупу доходів, всі доходи використовуються для викупу токенів, останній викуп склав 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - Дослідження AI та розподілене навчання
Templar є піонером підмережі, яка спеціалізується на розподіленому навчанні великих AI моделей, її місія полягає в тому, щоб стати "найкращою платформою для навчання моделей у світі". Співпраця у навчанні здійснюється за рахунок GPU-ресурсів, які вносять учасники з усього світу, зосереджуючись на спільному навчанні та інноваціях передових моделей, підкреслюючи запобігання шахрайству та ефективну співпрацю.
У досягненнях технологій Templar успішно завершила навчання моделі з 1,2B параметрами, пройшовши понад 20 тисяч циклів навчання, у процесі брали участь близько 200 GPU. У 2024 році буде оновлено механізм commit-reveal, щоб покращити децентралізацію та безпеку верифікації; у 2025 році продовжиться просування навчання великих моделей, обсяг параметрів досягне 70B+, а у стандартних AI бенчмарках показники будуть на рівні з галузевими стандартами.
Технологічні переваги Templar є досить помітними, поточна ринкова капіталізація становить 35M, займаючи 4,79% від загальних викидів.
5. Градиєнти (SN56) - децентралізоване навчання AI
Gradients вирішує проблеми вартості навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Інтелектуальна система управління на основі синхронізації градієнтів ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, вартість лише 5 доларів за годину, що на 70% дешевше, ніж традиційні хмарні сервіси, а швидкість навчання на 40% вища, ніж у централізованих рішеннях. Інтерфейс з однією кнопкою знижує бар'єри для використання, вже більше 500 проектів використовують для тонкого налаштування моделей в таких сферах, як охорона здоров'я, фінанси, освіта та ін.
Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, чітка технологічна перевага, це одна з підмереж, на яку варто звернути увагу в довгостроковій перспективі.
SN8 є децентралізованою платформою для квантової торгівлі та фінансового прогнозування, яка використовує AI для торгівельних сигналів з багатьох активів. Власна торгова мережа застосовує технології машинного навчання для прогнозування фінансових ринків, створюючи багаторівневу архітектуру прогнозних моделей. Її модель часових прогнозів поєднує технології LSTM та Transformer, що дозволяє обробляти складні часові ряди. Модуль аналізу ринкових емоцій аналізує вміст соціальних медіа та новин, надаючи емоційні індикатори як допоміжні сигнали для прогнозування.
На сайті можна побачити прибуток та тестування стратегій, які надають різні майнери. SN8 поєднує ШІ та блокчейн, пропонуючи інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна ринкова капіталізація становить 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Score зосереджується на комп'ютерному зорові для аналізу спортивних відео, знижуючи витрати на складний аналіз відео за допомогою легковагових методів валідації. Використовується двоступенева валідація: виявлення поля та перевірка об'єктів на основі CLIP, що знижує витрати на розмітку традиційного матчу з тисяч доларів до 1/10 або 1/100. У співпраці з Data Universe, середня точність прогнозування агента DKING AI становить 70%, раніше досягнувши 100% точності за один день.
Спортивна індустрія має величезний масштаб, значні технологічні інновації та широкі перспективи на ринку. Score є підмережою з чітким напрямком застосування, на яку варто звернути увагу.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
OpenKaito зосереджується на розробці моделей вбудовування тексту, підтримуваних важливим учасником у сфері InfoFi Kaito. Як проект з відкритим вихідним кодом, що керується спільнотою, OpenKaito прагне створити високоякісні можливості розуміння тексту та міркування, особливо в галузі інформаційного пошуку та семантичного пошуку.
Ця підмережа ще на початковій стадії будівництва, основна увага приділяється створенню екосистеми навколо моделей текстового вбудовування. Варто звернути увагу на майбутню інтеграцію Yaps, яка може суттєво розширити її сфери застосування та базу користувачів.
9. Дані Всесвіту (SN13) - AI дані інфраструктура
Data Universe обробляє 500 мільйонів рядків даних щодня, загальна кількість перевищує 55,6 мільярда рядків, підтримується зберігання 100 ГБ. Архітектура DataEntity забезпечує основні функції стандартизації даних, оптимізації індексів, розподіленого зберігання тощо. Інноваційний механізм голосування "гравітація" реалізує динамічну корекцію ваг.
Дані є нафтою для ШІ, вартість інфраструктури стабільна, екологічна ніша важлива. Як постачальник даних для кількох підмереж, глибока співпраця з проектами, такими як Score, демонструє цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність видобутку
TAOHash дозволяє майнерам біткойнів перенаправляти обчислювальну потужність на мережу Bittensor, отримуючи токени alpha за допомогою майнінгу для стейкінгу або торгівлі. Ця модель поєднує традиційний PoW майнінг з обчисленнями AI, надаючи майнерам нові джерела доходу.
За кілька тижнів було залучено понад 6EH/s обчислювальної потужності (приблизно 0,7% від світової обчислювальної потужності), що доводить визнання ринку цієї змішаної моделі. Майнери можуть вибрати між традиційним майнінгом біткоїнів та отриманням токенів TAOHash, оптимізуючи прибуток відповідно до ринкової ситуації.
Аналіз екосистеми
Технічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Його алгоритм консенсусу Yuma забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, тоді як механізм розподілу ресурсів на основі ринку, введений оновленням dTAO, значно підвищує ефективність. Кожна підмережа обладнана механізмом AMM, що реалізує визначення ціни між TAO та alpha-токенами, цей дизайн дозволяє ринковим силам безпосередньо брати участь у розподілі ресурсів штучного інтелекту.
Протокол співпраці між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI-завдань, формуючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулювання (випуск TAO та зростання вартості alpha токенів) забезпечує довгострокові мотивації для участі, творці підмереж, майнери, валідатори та стейкери отримують відповідні винагороди, формуючи стійкий економічний замкнутий цикл.
На відміну від традиційних централізованих постачальників послуг ШІ, Bittensor пропонує справжню децентралізовану альтернативу, що відзначається високою ефективністю витрат. Кілька підмереж демонструють значні переваги в витратах, наприклад, Chutes дешевше на 85% порівняно з AWS, ця перевага в витратах зумовлена підвищенням ефективності децентралізованої архітектури. Відкита екосистема сприяє швидким інноваціям, кількість і якість підмереж постійно зростає, а швидкість інновацій значно перевищує традиційні внутрішні дослідження і розробки.
Проте екосистема також стикається з реальними викликами. Технологічний бар'єр все ще залишається досить високим, незважаючи на те, що інструменти постійно покращуються, участь у mining і validation все ще вимагає значних технічних знань. Невизначеність регуляторного середовища є ще одним ризиковим фактором, мережі децентралізованого AI можуть зіткнутися з різними регуляторними політиками в різних країнах. Традиційні постачальники хмарних послуг, такі як AWS та Google Cloud, не залишаться осторонь і, як очікується, запустять конкурентоспроможні продукти. Зі збільшенням масштабу мережі, підтримка балансу між продуктивністю та децентралізацією також стає важливим випробуванням.
Вибуховий ріст галузі ШІ створив величезні ринкові можливості для Bittensor. Goldman Sachs прогнозує, що до 2025 року глобальні інвестиції в ШІ наблизяться до 200 мільярдів доларів, що забезпечить потужну підтримку для попиту на інфраструктуру. Очікується, що світовий ринок ШІ зросте з 294 мільярдів доларів у 2025 році до 1,77 трильйона доларів у 2032 році, з Compound Annual Growth Rate (CAGR) на рівні 29%, що створює широкі можливості для розвитку децентралізованої інфраструктури ШІ.
Підтримка країн у розвитку ШІ створила можливості для децентралізованої інфраструктури ШІ, водночас збільшена увага до конфіденційності даних і безпеки ШІ підвищила попит на такі технології, як конфіденційні обчислення, що є основною перевагою таких підмереж, як Targon. Інтерес інституційних інвесторів до інфраструктури ШІ продовжує зростати, участь відомих установ забезпечує фінансування та ресурси для екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Інвестування в Bittensor підмережу потребує створення системної оцінювальної рамки. На технічному рівні необхідно оцінити рівень інновацій та глибину конкурентних переваг, технічну спроможність команди та її здатність до виконання, а також синергію з іншими проєктами в екосистемі. На ринковому рівні слід проаналізувати розмір цільового ринку та потенціал його зростання, конкурентне середовище та диференційовані переваги, рівень прийняття користувачами та мережеві ефекти, а також регуляторне середовище та ризики політики. На фінансовому рівні варто звернути увагу на поточний рівень оцінки та історичні результати, частку випуску TAO та тенденції зростання, раціональність дизайну токеноміки, а також ліквідність і глибину торгівлі.
У конкретному управлінні ризиками, диверсифікація інвестицій є основною стратегією. Рекомендується диверсифікувати розподіл між різними типами підмереж, включаючи інфраструктурні (як-от Chutes, Celium), прикладні (як-от Score, BitMind) та протокольні (як-от Targon, Templar). Одночасно необхідно коригувати інвестиційну стратегію в залежності від стадії розвитку підмережі; ранні проекти мають високі ризики, але потенційно великі прибутки, зрілі проекти відносно стабільні, але мають обмежені можливості для зростання. Беручи до уваги, що ліквідність альфа-токенів може бути не такою, як у TAO, потрібно розумно розподілити пропорції фінансування, підтримуючи необхідний ліквідний буфер.
Перший халвінг у листопаді 2025 року стане важливим ринковим каталізатором. Зменшення випуску підвищить рідкість існуючих підмереж, одночасно можливо усунувши проекти з низькою продуктивністю, що переформатує економічний ландшафт всієї мережі. Інвестори можуть заздалегідь підготуватися, вкладаючи в якісні підмережі, щоб скористатися вікном для розміщення перед халвінгом.
У середньостроковій перспективі кількість підмереж очікується, що перевищить 500, охоплюючи всі сегменти AI-індустрії. Зростання корпоративних застосувань сприятиме розвитку підмереж, пов'язаних з конфіденційними обчисленнями та приватністю даних, а співпраця між підмережами стане більш частою, формуючи складний ланцюг постачання AI-сервісів. Постійне уточнення регуляторної рамки дозволить комплаентним підмережам отримати чіткість.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Екосистема підмережі Bittensor вибухає: нова парадигма децентралізованої AI інфраструктури
Аналіз екосистеми підмережі Bittensor: нова парадигма AI інфраструктури
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), перейшовши до моделі управління, що ґрунтується на ринковому принципі децентралізованого розподілу ресурсів. Це оновлення значно активізувало інноваційну енергію мережі. За кілька місяців кількість активних підмереж зросла з 32 до 118, що становить 269%. Ці підмережі охоплюють кілька підсекторів AI-індустрії, від базового текстового висновку та генерації зображень до передових досліджень згортання білків і квантової торгівлі, формуючи найповнішу децентралізовану AI-екосистему на сьогодні.
Ринкова діяльність також вражає. Загальна капіталізація провідних підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів після оновлення, а річна прибутковість стейкінгу стабільно становить 16-19%. Кожна підмережа розподіляє мережеві стимули відповідно до ринкової ставки стейкінгу TAO, а 10 найбільших підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає механізм ринкової конкуренції.
Аналіз основної мережі (Топ-10 за викидами)
1. Chutes (SN64) - безсерверні обчислення штучного інтелекту
Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", зменшуючи час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд, що підвищує ефективність у 10 разів у порівнянні з традиційними хмарними сервісами. Понад 8000 GPU-нод у всьому світі підтримують основні моделі від DeepSeek R1 до GPT-4, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день, з затримкою відповіді, що контролюється в межах 50 мілісекунд.
Зріла бізнес-модель, яка використовує стратегію безкоштовного підвищення цін для залучення користувачів. Співпрацюючи з платформою OpenRouter, надає обчислювальну потужність для популярних моделей, отримуючи доходи з кожного виклику API. Вартісна перевага очевидна, на 85% нижча ніж у AWS Lambda. Наразі загальний обсяг використаних токенів перевищує 9042.37B, обслуговуючи понад 3000 корпоративних клієнтів.
dTAO запустився і досяг капіталізації в 100 мільйонів доларів через 9 тижнів, поточна капіталізація становить 79 мільйонів, технічна перевага очевидна, комерційний прогрес йде гладко, рівень визнання на ринку високий, він є лідером підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Celium зосереджується на оптимізації обчислень на апаратному рівні. Завдяки чотирьом технологічним модулям: планування GPU, апаратна абстракція, оптимізація продуктивності та управління енергоефективністю, максимізується ефективність використання апаратного забезпечення. Підтримує всю лінійку апаратного забезпечення NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, ціна нижча на 90% в порівнянні з аналогічними продуктами, ефективність обчислень підвищена на 45%.
Наразі Celium є другою за величиною підмережею на Bittensor, займаючи 7,28% від викидів мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим елементом інфраструктури ШІ, має технологічні бар'єри, тенденція до зростання цін є досить сильною, поточна ринкова капіталізація 56M.
3. Targon (SN4) - децентралізована AI платформа для інференції
Ядром Targon є TVM (Targon Virtual Machine), це безпечна платформа для конфіденційних обчислень, що підтримує навчання, висновок та верифікацію AI моделей. TVM використовує технології конфіденційних обчислень, такі як Intel TDX та NVIDIA конфіденційні обчислення, щоб гарантувати безпеку та захист приватності всього робочого процесу AI. Система підтримує шифрування з кінця в кінець, від апаратного забезпечення до прикладного рівня, що дозволяє користувачам використовувати потужні AI послуги без розкриття даних.
Targon має високий технічний поріг, чітку бізнес-модель і стабільне джерело доходу. Наразі запущено механізм викупу доходів, всі доходи використовуються для викупу токенів, останній викуп склав 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - Дослідження AI та розподілене навчання
Templar є піонером підмережі, яка спеціалізується на розподіленому навчанні великих AI моделей, її місія полягає в тому, щоб стати "найкращою платформою для навчання моделей у світі". Співпраця у навчанні здійснюється за рахунок GPU-ресурсів, які вносять учасники з усього світу, зосереджуючись на спільному навчанні та інноваціях передових моделей, підкреслюючи запобігання шахрайству та ефективну співпрацю.
У досягненнях технологій Templar успішно завершила навчання моделі з 1,2B параметрами, пройшовши понад 20 тисяч циклів навчання, у процесі брали участь близько 200 GPU. У 2024 році буде оновлено механізм commit-reveal, щоб покращити децентралізацію та безпеку верифікації; у 2025 році продовжиться просування навчання великих моделей, обсяг параметрів досягне 70B+, а у стандартних AI бенчмарках показники будуть на рівні з галузевими стандартами.
Технологічні переваги Templar є досить помітними, поточна ринкова капіталізація становить 35M, займаючи 4,79% від загальних викидів.
5. Градиєнти (SN56) - децентралізоване навчання AI
Gradients вирішує проблеми вартості навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Інтелектуальна система управління на основі синхронізації градієнтів ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, вартість лише 5 доларів за годину, що на 70% дешевше, ніж традиційні хмарні сервіси, а швидкість навчання на 40% вища, ніж у централізованих рішеннях. Інтерфейс з однією кнопкою знижує бар'єри для використання, вже більше 500 проектів використовують для тонкого налаштування моделей в таких сферах, як охорона здоров'я, фінанси, освіта та ін.
Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, чітка технологічна перевага, це одна з підмереж, на яку варто звернути увагу в довгостроковій перспективі.
6. Приватна торгівля (SN8) - фінансовий квантовий трейдинг
SN8 є децентралізованою платформою для квантової торгівлі та фінансового прогнозування, яка використовує AI для торгівельних сигналів з багатьох активів. Власна торгова мережа застосовує технології машинного навчання для прогнозування фінансових ринків, створюючи багаторівневу архітектуру прогнозних моделей. Її модель часових прогнозів поєднує технології LSTM та Transformer, що дозволяє обробляти складні часові ряди. Модуль аналізу ринкових емоцій аналізує вміст соціальних медіа та новин, надаючи емоційні індикатори як допоміжні сигнали для прогнозування.
На сайті можна побачити прибуток та тестування стратегій, які надають різні майнери. SN8 поєднує ШІ та блокчейн, пропонуючи інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна ринкова капіталізація становить 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Score зосереджується на комп'ютерному зорові для аналізу спортивних відео, знижуючи витрати на складний аналіз відео за допомогою легковагових методів валідації. Використовується двоступенева валідація: виявлення поля та перевірка об'єктів на основі CLIP, що знижує витрати на розмітку традиційного матчу з тисяч доларів до 1/10 або 1/100. У співпраці з Data Universe, середня точність прогнозування агента DKING AI становить 70%, раніше досягнувши 100% точності за один день.
Спортивна індустрія має величезний масштаб, значні технологічні інновації та широкі перспективи на ринку. Score є підмережою з чітким напрямком застосування, на яку варто звернути увагу.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
OpenKaito зосереджується на розробці моделей вбудовування тексту, підтримуваних важливим учасником у сфері InfoFi Kaito. Як проект з відкритим вихідним кодом, що керується спільнотою, OpenKaito прагне створити високоякісні можливості розуміння тексту та міркування, особливо в галузі інформаційного пошуку та семантичного пошуку.
Ця підмережа ще на початковій стадії будівництва, основна увага приділяється створенню екосистеми навколо моделей текстового вбудовування. Варто звернути увагу на майбутню інтеграцію Yaps, яка може суттєво розширити її сфери застосування та базу користувачів.
9. Дані Всесвіту (SN13) - AI дані інфраструктура
Data Universe обробляє 500 мільйонів рядків даних щодня, загальна кількість перевищує 55,6 мільярда рядків, підтримується зберігання 100 ГБ. Архітектура DataEntity забезпечує основні функції стандартизації даних, оптимізації індексів, розподіленого зберігання тощо. Інноваційний механізм голосування "гравітація" реалізує динамічну корекцію ваг.
Дані є нафтою для ШІ, вартість інфраструктури стабільна, екологічна ніша важлива. Як постачальник даних для кількох підмереж, глибока співпраця з проектами, такими як Score, демонструє цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність видобутку
TAOHash дозволяє майнерам біткойнів перенаправляти обчислювальну потужність на мережу Bittensor, отримуючи токени alpha за допомогою майнінгу для стейкінгу або торгівлі. Ця модель поєднує традиційний PoW майнінг з обчисленнями AI, надаючи майнерам нові джерела доходу.
За кілька тижнів було залучено понад 6EH/s обчислювальної потужності (приблизно 0,7% від світової обчислювальної потужності), що доводить визнання ринку цієї змішаної моделі. Майнери можуть вибрати між традиційним майнінгом біткоїнів та отриманням токенів TAOHash, оптимізуючи прибуток відповідно до ринкової ситуації.
Аналіз екосистеми
Технічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Його алгоритм консенсусу Yuma забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, тоді як механізм розподілу ресурсів на основі ринку, введений оновленням dTAO, значно підвищує ефективність. Кожна підмережа обладнана механізмом AMM, що реалізує визначення ціни між TAO та alpha-токенами, цей дизайн дозволяє ринковим силам безпосередньо брати участь у розподілі ресурсів штучного інтелекту.
Протокол співпраці між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI-завдань, формуючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулювання (випуск TAO та зростання вартості alpha токенів) забезпечує довгострокові мотивації для участі, творці підмереж, майнери, валідатори та стейкери отримують відповідні винагороди, формуючи стійкий економічний замкнутий цикл.
На відміну від традиційних централізованих постачальників послуг ШІ, Bittensor пропонує справжню децентралізовану альтернативу, що відзначається високою ефективністю витрат. Кілька підмереж демонструють значні переваги в витратах, наприклад, Chutes дешевше на 85% порівняно з AWS, ця перевага в витратах зумовлена підвищенням ефективності децентралізованої архітектури. Відкита екосистема сприяє швидким інноваціям, кількість і якість підмереж постійно зростає, а швидкість інновацій значно перевищує традиційні внутрішні дослідження і розробки.
Проте екосистема також стикається з реальними викликами. Технологічний бар'єр все ще залишається досить високим, незважаючи на те, що інструменти постійно покращуються, участь у mining і validation все ще вимагає значних технічних знань. Невизначеність регуляторного середовища є ще одним ризиковим фактором, мережі децентралізованого AI можуть зіткнутися з різними регуляторними політиками в різних країнах. Традиційні постачальники хмарних послуг, такі як AWS та Google Cloud, не залишаться осторонь і, як очікується, запустять конкурентоспроможні продукти. Зі збільшенням масштабу мережі, підтримка балансу між продуктивністю та децентралізацією також стає важливим випробуванням.
Вибуховий ріст галузі ШІ створив величезні ринкові можливості для Bittensor. Goldman Sachs прогнозує, що до 2025 року глобальні інвестиції в ШІ наблизяться до 200 мільярдів доларів, що забезпечить потужну підтримку для попиту на інфраструктуру. Очікується, що світовий ринок ШІ зросте з 294 мільярдів доларів у 2025 році до 1,77 трильйона доларів у 2032 році, з Compound Annual Growth Rate (CAGR) на рівні 29%, що створює широкі можливості для розвитку децентралізованої інфраструктури ШІ.
Підтримка країн у розвитку ШІ створила можливості для децентралізованої інфраструктури ШІ, водночас збільшена увага до конфіденційності даних і безпеки ШІ підвищила попит на такі технології, як конфіденційні обчислення, що є основною перевагою таких підмереж, як Targon. Інтерес інституційних інвесторів до інфраструктури ШІ продовжує зростати, участь відомих установ забезпечує фінансування та ресурси для екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Інвестування в Bittensor підмережу потребує створення системної оцінювальної рамки. На технічному рівні необхідно оцінити рівень інновацій та глибину конкурентних переваг, технічну спроможність команди та її здатність до виконання, а також синергію з іншими проєктами в екосистемі. На ринковому рівні слід проаналізувати розмір цільового ринку та потенціал його зростання, конкурентне середовище та диференційовані переваги, рівень прийняття користувачами та мережеві ефекти, а також регуляторне середовище та ризики політики. На фінансовому рівні варто звернути увагу на поточний рівень оцінки та історичні результати, частку випуску TAO та тенденції зростання, раціональність дизайну токеноміки, а також ліквідність і глибину торгівлі.
У конкретному управлінні ризиками, диверсифікація інвестицій є основною стратегією. Рекомендується диверсифікувати розподіл між різними типами підмереж, включаючи інфраструктурні (як-от Chutes, Celium), прикладні (як-от Score, BitMind) та протокольні (як-от Targon, Templar). Одночасно необхідно коригувати інвестиційну стратегію в залежності від стадії розвитку підмережі; ранні проекти мають високі ризики, але потенційно великі прибутки, зрілі проекти відносно стабільні, але мають обмежені можливості для зростання. Беручи до уваги, що ліквідність альфа-токенів може бути не такою, як у TAO, потрібно розумно розподілити пропорції фінансування, підтримуючи необхідний ліквідний буфер.
Перший халвінг у листопаді 2025 року стане важливим ринковим каталізатором. Зменшення випуску підвищить рідкість існуючих підмереж, одночасно можливо усунувши проекти з низькою продуктивністю, що переформатує економічний ландшафт всієї мережі. Інвестори можуть заздалегідь підготуватися, вкладаючи в якісні підмережі, щоб скористатися вікном для розміщення перед халвінгом.
У середньостроковій перспективі кількість підмереж очікується, що перевищить 500, охоплюючи всі сегменти AI-індустрії. Зростання корпоративних застосувань сприятиме розвитку підмереж, пов'язаних з конфіденційними обчисленнями та приватністю даних, а співпраця між підмережами стане більш частою, формуючи складний ланцюг постачання AI-сервісів. Постійне уточнення регуляторної рамки дозволить комплаентним підмережам отримати чіткість.