دليل استثمار شبكة فرعية Bittensor: اغتنام الفرص الجديدة في تطوير الذكاء الاصطناعي
في فبراير 2025، أكملت شبكة Bittensor ترقية Dynamic TAO (dTAO)، محققة الانتقال من الحوكمة المركزية إلى توزيع الموارد اللامركزي المدفوع بالسوق. تمتلك كل شبكة فرعية رموز ألفا مستقلة، ويمكن لحاملي TAO اختيار موضوعات الاستثمار بحرية، مما أسس آلية حقيقية لاكتشاف القيمة السوقية.
بعد الترقية، تم إطلاق العنان لابتكارية Bittensor بشكل كبير. تضاعف عدد الشبكات الفرعية من 32 إلى 118، تغطي جميع مجالات صناعة الذكاء الاصطناعي. زادت القيمة السوقية الإجمالية لأفضل الشبكات الفرعية من 4 ملايين دولار إلى 690 مليون دولار، واستقرت عوائد الرهان السنوية عند 16-19%. يتم توزيع الحوافز الشبكية بناءً على معدل الرهان السوقي لـ TAO، حيث تمثل أفضل 10 شبكات فرعية 51.76% من الإصدارات الشبكية، مما يعكس آلية السوق القائمة على انتقاء الأفضل.
تحليل الشبكة الأساسية (أعلى 10 انبعاثات)
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
تستخدم Chutes بنية "الإطلاق الفوري"، مما يقلل من وقت بدء تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي إلى 200 مللي ثانية. تدعم أكثر من 8000 عقدة GPU في جميع أنحاء العالم النماذج الرئيسية، ويبلغ عدد الطلبات المعالجة يوميًا أكثر من 5 ملايين. نموذج الأعمال ناضج، ويتم تحقيق إيرادات استدعاء API من خلال تكامل منصة OpenRouter. التكاليف أقل بنسبة 85% من بعض خدمات السحابة، وتخدم أكثر من 3000 عميل من الشركات. القيمة السوقية الحالية 79 مليون، ولديها حصن تقني عميق، وتقدم تقدمًا جيدًا في تحقيق الدخل.
2. Celium (SN51) - تحسين الحوسبة الصلبة
تركيز على تحسين حسابات مستوى الأجهزة، من خلال جدولة GPU، وتجريد الأجهزة، وغيرها من وحدات التقنية لزيادة كفاءة استخدام الأجهزة إلى الحد الأقصى. دعم جميع فئات الأجهزة، خفض الأسعار بنسبة 90%، وزيادة كفاءة الحسابات بنسبة 45%. تشكل نسبة الانبعاثات من الشبكة 7.28%، والقيمة السوقية الحالية 56M. تحسين الأجهزة هو الحلقة الأساسية في بنية الذكاء الاصطناعي، وله حواجز تكنولوجية.
النقطة الأساسية هي TVM (Targon Virtual Machine) ، التي تعتمد على تقنية الحوسبة السرية لضمان أمان تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي وحماية الخصوصية. تدعم التشفير من الطرف إلى الطرف ، مع مستوى عالٍ من المتطلبات التقنية ، ونموذج عمل واضح. لقد تم تفعيل آلية استرداد الإيرادات ، وكانت آخر عملية استرداد بقيمة 18,000 دولار.
يكرس جهوده لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مع التركيز على التدريب التعاوني والتجديد لنماذج الطليعة. تم الانتهاء من تدريب نموذج يحتوي على 1.2 مليار معلمة، وسيتم دفع تدريب نموذج يتجاوز 70 مليار معلمة في عام 2025. القيمة السوقية الحالية 35 مليون، تمثل 4.79% من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
حل مشكلة تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. تم الانتهاء من تدريب نموذج بـ 118 تريليون معلمة، بتكلفة فقط 5 دولارات في الساعة، مما يجعله أرخص بنسبة 70% من خدمات السحابة التقليدية. القيمة السوقية الحالية 30 مليون، والطلب في السوق كبير، والميزة التكنولوجية واضحة.
6. التداول الخاص (SN8) - التداول الكمي المالي
منصة تداول الكميات اللامركزية وتوقعات المالية، إشارات تداول متعددة الأصول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. نموذج توقعات زمنية يجمع بين تقنيتي LSTM وTransformer، مع تحليل مشاعر السوق. يعرض الموقع عوائد واختبارات استراتيجية مختلفة للـ miner. القيمة السوقية الحالية 27M.
7. النتيجة (SN44) - تحليل وتقييم الرياضة
تركيز على تحليل الفيديو الرياضي ، باستخدام تقنية التحقق الخفيفة لتقليل تكاليف التسمية بشكل كبير. التعاون مع منصة بيانات معينة ، متوسط دقة توقعات الوكلاء بالذكاء الاصطناعي 70%. صناعة الرياضة ضخمة ، الابتكار التكنولوجي ملحوظ ، وآفاق السوق واسعة.
8. OpenKaito (SN5) - استدلال النصوص مفتوح المصدر
تركز على تطوير نماذج تضمين النصوص، وتهدف إلى بناء قدرات عالية الجودة لفهم النصوص والاستدلال. في مرحلة البناء المبكرة، ستتكامل قريبًا مع منصة معينة، مما قد يوسع بشكل كبير من مجالات التطبيق.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية البيانات الذكية
يتم معالجة 500 مليون صف من البيانات يومياً، بإجمالي أكثر من 55.6 مليار صف، ودعم 100 غيغابايت من التخزين. آلية التصويت المبتكرة "الجاذبية" تحقق تعديل الوزن الديناميكي. بصفتها مزود بيانات لعدة شبكة فرعية، تتعاون بشكل عميق مع مشاريع أخرى، مما يعكس قيمة البنية التحتية.
10. TAOHash (SN14) - تعدين القوة الحاسوبية PoW
يسمح لعمال مناجم البيتكوين بإعادة توجيه قوة الحوسبة إلى شبكة Bittensor. جذب أكثر من 6EH/s من قوة الحوسبة على المدى القصير، مما يمثل حوالي 0.7% من إجمالي القوة العالمية. يوفر مصدر دخل جديد للعمال، ويجمع بين التعدين التقليدي وحوسبة الذكاء الاصطناعي.
تحليل النظام البيئي
تؤسس الابتكارات التقنية لـ Bittensor نظامًا بيئيًا فريدًا من نوعه للذكاء الاصطناعي اللامركزي. يضمن خوارزمية توافق Yuma جودة الشبكة من خلال التحقق اللامركزي، بينما يقدم ترقية dTAO آلية توزيع موارد السوق. تدعم بروتوكولات التعاون بين الشبكات الفرعية معالجة المهام المعقدة للذكاء الاصطناعي بشكل موزع، مما يشكل تأثيرًا شبكيًا قويًا. تضمن هيكل الحوافز المزدوجة الدافع للمشاركة على المدى الطويل، مما يشكل حلقة اقتصادية مستدامة.
بالمقارنة مع مقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي المركزيين التقليديين، يتميز Bittensor بكفاءة التكلفة. يعزز النظام البيئي المفتوح الابتكار السريع، مع زيادة عدد وجودة الشبكات الفرعية بشكل مستمر. ومع ذلك، لا يزال هناك عتبة تقنية مرتفعة، وهناك عدم يقين في البيئة التنظيمية. مع زيادة حجم الشبكة، أصبح الحفاظ على الأداء وتوازن اللامركزية اختبارًا مهمًا.
شهدت صناعة الذكاء الاصطناعي نموًا انفجاريًا يوفر فرص سوقية هائلة لـ Bittensor. من المتوقع أن ينمو السوق العالمي للذكاء الاصطناعي من 294 مليار دولار في عام 2025 إلى 1.77 تريليون دولار بحلول عام 2032. تخلق السياسات الداعمة من الدول والاهتمام بخصوصية البيانات نافذة فرص للبنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي. يستمر اهتمام المستثمرين المؤسسيين في الازدياد، مما يوفر التمويل والدعم للموارد للنظام البيئي.
إطار استراتيجية الاستثمار
يجب أن تأخذ في الاعتبار عوامل مثل درجة الابتكار التكنولوجي ، وقوة الفريق ، وإمكانات السوق ، وهيكل المنافسة ، ومعدل اعتماد المستخدمين ، ومخاطر التنظيم عند الاستثمار في شبكة فرعية Bittensor. يُنصح بتوزيع التخصيص بين أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية ، بما في ذلك الشبكات الفرعية للبنية التحتية ، وتلك التي تركز على التطبيقات ، وتلك التي تركز على البروتوكولات. يجب تعديل الاستراتيجية وفقًا لمرحلة التطوير ، مع تحقيق التوازن بين المخاطر والعوائد.
ستعيد أول عملية تقليل النصف في نوفمبر 2025 تشكيل هيكل الاقتصاد الشبكي. ومن المتوقع أن يتجاوز عدد الشبكات الفرعية 500 في المتوسط ، مما يعزز تطوير الشبكات الفرعية المتعلقة بالحوسبة السرية من خلال زيادة التطبيقات على مستوى المؤسسات. على المدى الطويل ، من المتوقع أن يصبح Bittensor جزءًا مهمًا من البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي ، مع ظهور نماذج أعمال جديدة باستمرار ، مما يؤدي في النهاية إلى تشكيل نظام بيئي لامركزي أكبر.
يمثل نظام Bittensor البيئي نموذجًا جديدًا لتطوير بنية تحتية للذكاء الاصطناعي ، حيث يوفر تربة جديدة للابتكار في الذكاء الاصطناعي من خلال تخصيص الموارد السوقية وآليات الحوكمة اللامركزية. في ظلrapid تطور صناعة الذكاء الاصطناعي ، تستحق Bittensor وشبكتها الفرعية النظام البيئي مزيدًا من التركيز والدراسة المتعمقة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
إيكولوجيا شبكة فرعية Bittensor: تحليل 118 فرصة استثمارية في مجالات الذكاء الاصطناعي
دليل استثمار شبكة فرعية Bittensor: اغتنام الفرص الجديدة في تطوير الذكاء الاصطناعي
في فبراير 2025، أكملت شبكة Bittensor ترقية Dynamic TAO (dTAO)، محققة الانتقال من الحوكمة المركزية إلى توزيع الموارد اللامركزي المدفوع بالسوق. تمتلك كل شبكة فرعية رموز ألفا مستقلة، ويمكن لحاملي TAO اختيار موضوعات الاستثمار بحرية، مما أسس آلية حقيقية لاكتشاف القيمة السوقية.
بعد الترقية، تم إطلاق العنان لابتكارية Bittensor بشكل كبير. تضاعف عدد الشبكات الفرعية من 32 إلى 118، تغطي جميع مجالات صناعة الذكاء الاصطناعي. زادت القيمة السوقية الإجمالية لأفضل الشبكات الفرعية من 4 ملايين دولار إلى 690 مليون دولار، واستقرت عوائد الرهان السنوية عند 16-19%. يتم توزيع الحوافز الشبكية بناءً على معدل الرهان السوقي لـ TAO، حيث تمثل أفضل 10 شبكات فرعية 51.76% من الإصدارات الشبكية، مما يعكس آلية السوق القائمة على انتقاء الأفضل.
تحليل الشبكة الأساسية (أعلى 10 انبعاثات)
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
تستخدم Chutes بنية "الإطلاق الفوري"، مما يقلل من وقت بدء تشغيل نموذج الذكاء الاصطناعي إلى 200 مللي ثانية. تدعم أكثر من 8000 عقدة GPU في جميع أنحاء العالم النماذج الرئيسية، ويبلغ عدد الطلبات المعالجة يوميًا أكثر من 5 ملايين. نموذج الأعمال ناضج، ويتم تحقيق إيرادات استدعاء API من خلال تكامل منصة OpenRouter. التكاليف أقل بنسبة 85% من بعض خدمات السحابة، وتخدم أكثر من 3000 عميل من الشركات. القيمة السوقية الحالية 79 مليون، ولديها حصن تقني عميق، وتقدم تقدمًا جيدًا في تحقيق الدخل.
2. Celium (SN51) - تحسين الحوسبة الصلبة
تركيز على تحسين حسابات مستوى الأجهزة، من خلال جدولة GPU، وتجريد الأجهزة، وغيرها من وحدات التقنية لزيادة كفاءة استخدام الأجهزة إلى الحد الأقصى. دعم جميع فئات الأجهزة، خفض الأسعار بنسبة 90%، وزيادة كفاءة الحسابات بنسبة 45%. تشكل نسبة الانبعاثات من الشبكة 7.28%، والقيمة السوقية الحالية 56M. تحسين الأجهزة هو الحلقة الأساسية في بنية الذكاء الاصطناعي، وله حواجز تكنولوجية.
3. Targon (SN4) - منصة استدلال الذكاء الاصطناعي اللامركزية
النقطة الأساسية هي TVM (Targon Virtual Machine) ، التي تعتمد على تقنية الحوسبة السرية لضمان أمان تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي وحماية الخصوصية. تدعم التشفير من الطرف إلى الطرف ، مع مستوى عالٍ من المتطلبات التقنية ، ونموذج عمل واضح. لقد تم تفعيل آلية استرداد الإيرادات ، وكانت آخر عملية استرداد بقيمة 18,000 دولار.
4. τemplar (SN3) - أبحاث الذكاء الاصطناعي والتدريب الموزع
يكرس جهوده لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مع التركيز على التدريب التعاوني والتجديد لنماذج الطليعة. تم الانتهاء من تدريب نموذج يحتوي على 1.2 مليار معلمة، وسيتم دفع تدريب نموذج يتجاوز 70 مليار معلمة في عام 2025. القيمة السوقية الحالية 35 مليون، تمثل 4.79% من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
حل مشكلة تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. تم الانتهاء من تدريب نموذج بـ 118 تريليون معلمة، بتكلفة فقط 5 دولارات في الساعة، مما يجعله أرخص بنسبة 70% من خدمات السحابة التقليدية. القيمة السوقية الحالية 30 مليون، والطلب في السوق كبير، والميزة التكنولوجية واضحة.
6. التداول الخاص (SN8) - التداول الكمي المالي
منصة تداول الكميات اللامركزية وتوقعات المالية، إشارات تداول متعددة الأصول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. نموذج توقعات زمنية يجمع بين تقنيتي LSTM وTransformer، مع تحليل مشاعر السوق. يعرض الموقع عوائد واختبارات استراتيجية مختلفة للـ miner. القيمة السوقية الحالية 27M.
7. النتيجة (SN44) - تحليل وتقييم الرياضة
تركيز على تحليل الفيديو الرياضي ، باستخدام تقنية التحقق الخفيفة لتقليل تكاليف التسمية بشكل كبير. التعاون مع منصة بيانات معينة ، متوسط دقة توقعات الوكلاء بالذكاء الاصطناعي 70%. صناعة الرياضة ضخمة ، الابتكار التكنولوجي ملحوظ ، وآفاق السوق واسعة.
8. OpenKaito (SN5) - استدلال النصوص مفتوح المصدر
تركز على تطوير نماذج تضمين النصوص، وتهدف إلى بناء قدرات عالية الجودة لفهم النصوص والاستدلال. في مرحلة البناء المبكرة، ستتكامل قريبًا مع منصة معينة، مما قد يوسع بشكل كبير من مجالات التطبيق.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية البيانات الذكية
يتم معالجة 500 مليون صف من البيانات يومياً، بإجمالي أكثر من 55.6 مليار صف، ودعم 100 غيغابايت من التخزين. آلية التصويت المبتكرة "الجاذبية" تحقق تعديل الوزن الديناميكي. بصفتها مزود بيانات لعدة شبكة فرعية، تتعاون بشكل عميق مع مشاريع أخرى، مما يعكس قيمة البنية التحتية.
10. TAOHash (SN14) - تعدين القوة الحاسوبية PoW
يسمح لعمال مناجم البيتكوين بإعادة توجيه قوة الحوسبة إلى شبكة Bittensor. جذب أكثر من 6EH/s من قوة الحوسبة على المدى القصير، مما يمثل حوالي 0.7% من إجمالي القوة العالمية. يوفر مصدر دخل جديد للعمال، ويجمع بين التعدين التقليدي وحوسبة الذكاء الاصطناعي.
تحليل النظام البيئي
تؤسس الابتكارات التقنية لـ Bittensor نظامًا بيئيًا فريدًا من نوعه للذكاء الاصطناعي اللامركزي. يضمن خوارزمية توافق Yuma جودة الشبكة من خلال التحقق اللامركزي، بينما يقدم ترقية dTAO آلية توزيع موارد السوق. تدعم بروتوكولات التعاون بين الشبكات الفرعية معالجة المهام المعقدة للذكاء الاصطناعي بشكل موزع، مما يشكل تأثيرًا شبكيًا قويًا. تضمن هيكل الحوافز المزدوجة الدافع للمشاركة على المدى الطويل، مما يشكل حلقة اقتصادية مستدامة.
بالمقارنة مع مقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي المركزيين التقليديين، يتميز Bittensor بكفاءة التكلفة. يعزز النظام البيئي المفتوح الابتكار السريع، مع زيادة عدد وجودة الشبكات الفرعية بشكل مستمر. ومع ذلك، لا يزال هناك عتبة تقنية مرتفعة، وهناك عدم يقين في البيئة التنظيمية. مع زيادة حجم الشبكة، أصبح الحفاظ على الأداء وتوازن اللامركزية اختبارًا مهمًا.
شهدت صناعة الذكاء الاصطناعي نموًا انفجاريًا يوفر فرص سوقية هائلة لـ Bittensor. من المتوقع أن ينمو السوق العالمي للذكاء الاصطناعي من 294 مليار دولار في عام 2025 إلى 1.77 تريليون دولار بحلول عام 2032. تخلق السياسات الداعمة من الدول والاهتمام بخصوصية البيانات نافذة فرص للبنية التحتية اللامركزية للذكاء الاصطناعي. يستمر اهتمام المستثمرين المؤسسيين في الازدياد، مما يوفر التمويل والدعم للموارد للنظام البيئي.
إطار استراتيجية الاستثمار
يجب أن تأخذ في الاعتبار عوامل مثل درجة الابتكار التكنولوجي ، وقوة الفريق ، وإمكانات السوق ، وهيكل المنافسة ، ومعدل اعتماد المستخدمين ، ومخاطر التنظيم عند الاستثمار في شبكة فرعية Bittensor. يُنصح بتوزيع التخصيص بين أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية ، بما في ذلك الشبكات الفرعية للبنية التحتية ، وتلك التي تركز على التطبيقات ، وتلك التي تركز على البروتوكولات. يجب تعديل الاستراتيجية وفقًا لمرحلة التطوير ، مع تحقيق التوازن بين المخاطر والعوائد.
ستعيد أول عملية تقليل النصف في نوفمبر 2025 تشكيل هيكل الاقتصاد الشبكي. ومن المتوقع أن يتجاوز عدد الشبكات الفرعية 500 في المتوسط ، مما يعزز تطوير الشبكات الفرعية المتعلقة بالحوسبة السرية من خلال زيادة التطبيقات على مستوى المؤسسات. على المدى الطويل ، من المتوقع أن يصبح Bittensor جزءًا مهمًا من البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي ، مع ظهور نماذج أعمال جديدة باستمرار ، مما يؤدي في النهاية إلى تشكيل نظام بيئي لامركزي أكبر.
يمثل نظام Bittensor البيئي نموذجًا جديدًا لتطوير بنية تحتية للذكاء الاصطناعي ، حيث يوفر تربة جديدة للابتكار في الذكاء الاصطناعي من خلال تخصيص الموارد السوقية وآليات الحوكمة اللامركزية. في ظلrapid تطور صناعة الذكاء الاصطناعي ، تستحق Bittensor وشبكتها الفرعية النظام البيئي مزيدًا من التركيز والدراسة المتعمقة.