Panduan Investasi Subnet Bittensor: Menangkap Peluang Baru dalam Perkembangan AI
Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan upgrade Dynamic TAO (dTAO), yang mewujudkan peralihan dari tata kelola terpusat ke alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Setiap subnet memiliki token alpha yang independen, pemegang TAO dapat memilih objek investasi secara bebas, dan telah membangun mekanisme penemuan nilai yang benar-benar berorientasi pasar.
Setelah peningkatan, inovasi Bittensor mendapatkan dorongan besar. Jumlah subnet melonjak dari 32 menjadi 118, mencakup berbagai segmen industri AI. Total kapitalisasi pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar menjadi 690 juta dolar, dengan imbal hasil tahunan yang dipertaruhkan stabil di 16-19%. Insentif jaringan dialokasikan berdasarkan tingkat penguncian TAO yang dipasarkan, di mana 10 subnet teratas menyumbang 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang selektif.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Chutes menggunakan arsitektur "peluncuran instan" yang mengompresi waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan diproses per hari. Model bisnis yang matang, menghasilkan pendapatan dari panggilan API melalui integrasi platform OpenRouter. Biaya 85% lebih rendah dibandingkan layanan cloud tertentu, melayani lebih dari 3000 klien perusahaan. Saat ini memiliki nilai pasar 79M, dengan moat teknologi yang dalam, dan kemajuan komersialisasi yang lancar.
2. Celium (SN51) - optimalisasi komputasi perangkat keras
Fokus pada optimasi perhitungan di tingkat perangkat keras, memaksimalkan efisiensi penggunaan perangkat keras melalui penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, dan modul teknologi lainnya. Mendukung seluruh rangkaian perangkat keras, dengan harga turun 90%, efisiensi perhitungan meningkat 45%. Menyumbang 7,28% dari emisi jaringan, dengan nilai pasar saat ini 56M. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki penghalang teknologi.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Inti dari TVM (Targon Virtual Machine), menggunakan teknologi komputasi rahasia untuk memastikan keamanan dan perlindungan privasi alur kerja AI. Mendukung enkripsi end-to-end, dengan ambang teknologi yang tinggi, model bisnis yang jelas. Telah mengaktifkan mekanisme pembelian kembali pendapatan, dengan pembelian kembali terbaru sebanyak 18 ribu dolar.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Berteknologi untuk pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, fokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model terdepan. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 1,2B parameter, dan pada tahun 2025 akan memajukan pelatihan model dengan lebih dari 70B parameter. Saat ini, nilai pasar 35M, dengan kontribusi 4,79%.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Menyelesaikan masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Telah menyelesaikan pelatihan model 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional. Nilai pasar saat ini 30M, permintaan pasar besar, dan keunggulan teknologi jelas.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Keuangan
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, sinyal perdagangan multi-aset yang didorong oleh AI. Model prediksi deret waktu yang menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, dikombinasikan dengan analisis sentimen pasar. Situs web menampilkan hasil dan backtest dari berbagai strategi miner. Kapitalisasi pasar saat ini 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Fokus pada analisis video olahraga, menggunakan teknologi verifikasi ringan untuk secara signifikan mengurangi biaya pelabelan. Bekerja sama dengan suatu platform data, agen AI memiliki tingkat akurasi prediksi rata-rata 70%. Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas.
8. OpenKaito (SN5) - inference teks sumber terbuka
Fokus pada pengembangan model embedding teks, berkomitmen untuk membangun pemahaman dan kemampuan penalaran teks yang berkualitas tinggi. Saat ini berada di tahap pembangunan awal, segera akan terintegrasi dengan suatu platform, yang dapat secara signifikan memperluas skenario aplikasi.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Mengolah 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Mekanisme voting "gravitasi" yang inovatif memungkinkan penyesuaian bobot secara dinamis. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, bekerja sama dengan proyek lain secara mendalam, mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - PoW hashing mining
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi ke jaringan Bittensor. Dalam jangka pendek, menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi, sekitar 0,7% dari total global. Memberikan sumber pendapatan baru bagi penambang, mewujudkan kombinasi antara penambangan tradisional dan komputasi AI.
Analisis Ekosistem
Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritme konsensus Yuma memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, dan upgrade dTAO memperkenalkan mekanisme alokasi sumber daya yang dipasarkan. Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan tugas AI kompleks secara terdistribusi, membentuk efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.
Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menunjukkan kinerja yang menonjol dalam efisiensi biaya. Ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, jumlah dan kualitas subnet terus meningkat. Namun, ambang teknologinya masih cukup tinggi, dan lingkungan regulasi memiliki ketidakpastian. Seiring pertumbuhan skala jaringan, mempertahankan kinerja dan keseimbangan desentralisasi menjadi tantangan penting.
Pertumbuhan pesat industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Pasar AI global diperkirakan akan tumbuh dari 294 miliar dolar AS pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun dolar AS pada tahun 2032. Kebijakan dukungan dari berbagai negara dan perhatian terhadap privasi data menciptakan jendela kesempatan untuk infrastruktur AI terdesentralisasi. Minat investor institusi terus meningkat, menyediakan dukungan dana dan sumber daya bagi ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi di subnet Bittensor harus mempertimbangkan faktor-faktor seperti inovasi teknologi, kekuatan tim, potensi pasar, lanskap persaingan, adopsi pengguna, dan risiko regulasi. Disarankan untuk mendiversifikasi alokasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk yang berbasis infrastruktur, berbasis aplikasi, dan berbasis protokol. Sesuaikan strategi berdasarkan tahap perkembangan, seimbangkan risiko dan imbal hasil.
Pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan membentuk kembali pola ekonomi jaringan. Diperkirakan jumlah subnet akan melampaui 500 dalam jangka menengah, dengan peningkatan aplikasi tingkat perusahaan mendorong perkembangan subnet terkait komputasi rahasia. Dalam jangka panjang, Bittensor diharapkan menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global, dengan model bisnis baru yang terus muncul, akhirnya membentuk ekosistem desentralisasi yang lebih besar.
Ekosistem Bittensor mewakili paradigma baru dalam pengembangan infrastruktur AI, menyediakan tanah baru untuk inovasi AI melalui alokasi sumber daya yang dipasarkan dan mekanisme tata kelola terdesentralisasi. Dalam konteks perkembangan industri AI yang pesat, Bittensor dan ekosistem subnetnya layak untuk terus diperhatikan dan diteliti lebih dalam.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Ekosistem subnet Bittensor: Menganalisis 118 peluang investasi di jalur AI
Panduan Investasi Subnet Bittensor: Menangkap Peluang Baru dalam Perkembangan AI
Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan upgrade Dynamic TAO (dTAO), yang mewujudkan peralihan dari tata kelola terpusat ke alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Setiap subnet memiliki token alpha yang independen, pemegang TAO dapat memilih objek investasi secara bebas, dan telah membangun mekanisme penemuan nilai yang benar-benar berorientasi pasar.
Setelah peningkatan, inovasi Bittensor mendapatkan dorongan besar. Jumlah subnet melonjak dari 32 menjadi 118, mencakup berbagai segmen industri AI. Total kapitalisasi pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar menjadi 690 juta dolar, dengan imbal hasil tahunan yang dipertaruhkan stabil di 16-19%. Insentif jaringan dialokasikan berdasarkan tingkat penguncian TAO yang dipasarkan, di mana 10 subnet teratas menyumbang 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang selektif.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Chutes menggunakan arsitektur "peluncuran instan" yang mengompresi waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan diproses per hari. Model bisnis yang matang, menghasilkan pendapatan dari panggilan API melalui integrasi platform OpenRouter. Biaya 85% lebih rendah dibandingkan layanan cloud tertentu, melayani lebih dari 3000 klien perusahaan. Saat ini memiliki nilai pasar 79M, dengan moat teknologi yang dalam, dan kemajuan komersialisasi yang lancar.
2. Celium (SN51) - optimalisasi komputasi perangkat keras
Fokus pada optimasi perhitungan di tingkat perangkat keras, memaksimalkan efisiensi penggunaan perangkat keras melalui penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, dan modul teknologi lainnya. Mendukung seluruh rangkaian perangkat keras, dengan harga turun 90%, efisiensi perhitungan meningkat 45%. Menyumbang 7,28% dari emisi jaringan, dengan nilai pasar saat ini 56M. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki penghalang teknologi.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Inti dari TVM (Targon Virtual Machine), menggunakan teknologi komputasi rahasia untuk memastikan keamanan dan perlindungan privasi alur kerja AI. Mendukung enkripsi end-to-end, dengan ambang teknologi yang tinggi, model bisnis yang jelas. Telah mengaktifkan mekanisme pembelian kembali pendapatan, dengan pembelian kembali terbaru sebanyak 18 ribu dolar.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Berteknologi untuk pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, fokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model terdepan. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 1,2B parameter, dan pada tahun 2025 akan memajukan pelatihan model dengan lebih dari 70B parameter. Saat ini, nilai pasar 35M, dengan kontribusi 4,79%.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Menyelesaikan masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Telah menyelesaikan pelatihan model 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional. Nilai pasar saat ini 30M, permintaan pasar besar, dan keunggulan teknologi jelas.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Keuangan
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, sinyal perdagangan multi-aset yang didorong oleh AI. Model prediksi deret waktu yang menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, dikombinasikan dengan analisis sentimen pasar. Situs web menampilkan hasil dan backtest dari berbagai strategi miner. Kapitalisasi pasar saat ini 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Fokus pada analisis video olahraga, menggunakan teknologi verifikasi ringan untuk secara signifikan mengurangi biaya pelabelan. Bekerja sama dengan suatu platform data, agen AI memiliki tingkat akurasi prediksi rata-rata 70%. Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas.
8. OpenKaito (SN5) - inference teks sumber terbuka
Fokus pada pengembangan model embedding teks, berkomitmen untuk membangun pemahaman dan kemampuan penalaran teks yang berkualitas tinggi. Saat ini berada di tahap pembangunan awal, segera akan terintegrasi dengan suatu platform, yang dapat secara signifikan memperluas skenario aplikasi.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Mengolah 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Mekanisme voting "gravitasi" yang inovatif memungkinkan penyesuaian bobot secara dinamis. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, bekerja sama dengan proyek lain secara mendalam, mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - PoW hashing mining
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi ke jaringan Bittensor. Dalam jangka pendek, menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi, sekitar 0,7% dari total global. Memberikan sumber pendapatan baru bagi penambang, mewujudkan kombinasi antara penambangan tradisional dan komputasi AI.
Analisis Ekosistem
Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritme konsensus Yuma memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, dan upgrade dTAO memperkenalkan mekanisme alokasi sumber daya yang dipasarkan. Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan tugas AI kompleks secara terdistribusi, membentuk efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.
Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menunjukkan kinerja yang menonjol dalam efisiensi biaya. Ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, jumlah dan kualitas subnet terus meningkat. Namun, ambang teknologinya masih cukup tinggi, dan lingkungan regulasi memiliki ketidakpastian. Seiring pertumbuhan skala jaringan, mempertahankan kinerja dan keseimbangan desentralisasi menjadi tantangan penting.
Pertumbuhan pesat industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Pasar AI global diperkirakan akan tumbuh dari 294 miliar dolar AS pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun dolar AS pada tahun 2032. Kebijakan dukungan dari berbagai negara dan perhatian terhadap privasi data menciptakan jendela kesempatan untuk infrastruktur AI terdesentralisasi. Minat investor institusi terus meningkat, menyediakan dukungan dana dan sumber daya bagi ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi di subnet Bittensor harus mempertimbangkan faktor-faktor seperti inovasi teknologi, kekuatan tim, potensi pasar, lanskap persaingan, adopsi pengguna, dan risiko regulasi. Disarankan untuk mendiversifikasi alokasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk yang berbasis infrastruktur, berbasis aplikasi, dan berbasis protokol. Sesuaikan strategi berdasarkan tahap perkembangan, seimbangkan risiko dan imbal hasil.
Pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan membentuk kembali pola ekonomi jaringan. Diperkirakan jumlah subnet akan melampaui 500 dalam jangka menengah, dengan peningkatan aplikasi tingkat perusahaan mendorong perkembangan subnet terkait komputasi rahasia. Dalam jangka panjang, Bittensor diharapkan menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global, dengan model bisnis baru yang terus muncul, akhirnya membentuk ekosistem desentralisasi yang lebih besar.
Ekosistem Bittensor mewakili paradigma baru dalam pengembangan infrastruktur AI, menyediakan tanah baru untuk inovasi AI melalui alokasi sumber daya yang dipasarkan dan mekanisme tata kelola terdesentralisasi. Dalam konteks perkembangan industri AI yang pesat, Bittensor dan ekosistem subnetnya layak untuk terus diperhatikan dan diteliti lebih dalam.