Инвестиционное руководство по подсети Bittensor: поймайте новые возможности в волне ИИ
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила обновление Dynamic TAO (dTAO), реализовав децентрализованное распределение ресурсов. После этого сеть быстро расширилась до 118 активных подсетей, охватывающих различные области AI-индустрии, построив полную децентрализованную экосистему AI.
Рыночная производительность впечатляющая, общая рыночная капитализация топовых подсетей выросла до 690 миллионов долларов, а доходность от стейкинга удерживается на уровне 16-19%. Топ-10 подсетей занимают 51,76% сетевых выбросов, что демонстрирует эффект естественного отбора рыночного механизма.
Анализ основной сети (Топ 10 по эмиссии)
1. Chutes (SN64) - безсерверные AI вычисления
Chutes использует архитектуру "мгновенного старта", сокращая время запуска AI модели до 200 миллисекунд. Более 8000 GPU узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день. Стоимость на 85% ниже, чем у AWS Lambda, обслуживая более 3000 корпоративных клиентов. Текущая рыночная капитализация составляет 79M, это ведущий проект в подсети.
2. Celium (SN51) - оптимизация вычислений на аппаратном уровне
Сосредоточив внимание на оптимизации вычислений на аппаратном уровне, максимизируем эффективность использования оборудования через четыре основных технологических модуля. Поддержка основных типов оборудования, снижение цен на 90%, повышение вычислительной эффективности на 45%. В настоящее время это вторая по величине подсеть по выбросам, составляющая 7,28% от сетевых выбросов, текущая рыночная капитализация 56M.
Основой является TVM(Targon Virtual Machine), использующая технологии конфиденциальных вычислений для обеспечения безопасности и защиты конфиденциальности рабочих процессов ИИ. Высокий технологический порог, ясная бизнес-модель, уже запущен механизм обратного выкупа доходов.
4. τemplar (SN3) - Исследования ИИ и распределенное обучение
Уделяя внимание распределенному обучению масштабных AI-моделей, завершено обучение модели с 1,2B параметров. В 2025 году будет продвигаться обучение больших моделей, количество параметров достигнет 70B+. Текущая рыночная капитализация составляет 35M, что составляет 4,79% от выбросов.
5. Градиенты (SN56) - децентрализованное AI обучение
Снижение затрат на обучение ИИ с помощью распределенного обучения. Завершена тренировка модели с 118 триллионами параметров, стоимость составляет всего 5 долларов в час. Более 500 проектов используются для настройки модели, текущая рыночная стоимость составляет 30 миллионов.
Децентрализованная платформа для количественной торговли и финансового прогнозирования, использующая технологии LSTM и Transformer для построения многоуровневых прогнозных моделей. Сайт демонстрирует доходность и данные обратного тестирования различных стратегий майнеров, текущая рыночная капитализация составляет 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Сосредоточение на анализе спортивных видео, использование легковесной технологии верификации значительно снижает затраты на аннотацию. В сотрудничестве с Data Universe, средняя точность прогнозов AI-агента составляет 70%. Нацелено на рынок футбольной индустрии в 600 миллиардов долларов, перспективы рынка обширны.
8. OpenKaito (SN5) - открытый текстовый вывод
Сосредоточение на разработке моделей текстовых вложений, поддерживаемое важным участником области InfoFi Kaito. Проект всё ещё находится на ранней стадии, и скоро будет интегрирован с Yaps, что может расширить области применения.
9. Вселенная данных (SN13) - ИИ данные инфраструктура
Обработка 500 миллионов строк данных в день, в общей сложности более 55,6 миллиарда строк. Архитектура DataEntity обеспечивает стандартизацию данных, оптимизацию индексов и другие функции. В качестве поставщика данных для нескольких подсетей проявляет ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - PoW майнинг вычислительной мощности
Позволяет биткойн-майнерам перенаправлять свои вычислительные мощности в сеть Bittensor. В краткосрочной перспективе привлечь более 6 EH/s вычислительных мощностей, что составляет около 0,7% от мировых мощностей, предоставляя майнерам новый источник дохода.
Анализ экосистемы
Технические инновации Bittensor создают уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Консенсус Yuma и обновление dTAO повышают эффективность сети, а механизм AMM обеспечивает рыночное распределение ресурсов. Сотрудничество между подсетями поддерживает распределенную обработку сложных задач ИИ, а структура двойного стимулирования обеспечивает долгосрочную мотивацию участия.
По сравнению с традиционными поставщиками услуг, Bittensor выделяется высокой эффективностью затрат. Однако он также сталкивается с высокими техническими барьерами и неопределенностью в регулировании. Взрывной рост индустрии ИИ предоставляет Bittensor огромные возможности; ожидается, что к 2032 году объем глобального рынка ИИ достигнет 1,77 триллиона долларов.
Инвестиционная стратегическая рамка
Инвестирование в подсеть Bittensor требует учета таких факторов, как уровень технологических инноваций, сила команды, рыночный потенциал, конкурентная среда, токеномика и другие аспекты. Рекомендуется диверсифицировать распределение между разными типами подсетей и корректировать стратегию в зависимости от стадии развития.
Первое сокращение в ноябре 2025 года изменит экономический ландшафт сети, инвесторы могут заранее подготовиться к качественным подсетям. Количество подсетей в среднем может превысить 500, а увеличение корпоративных приложений будет способствовать развитию связанных подсетей. В долгосрочной перспективе Bittensor может стать важной частью глобальной инфраструктуры ИИ, новые бизнес-модели продолжают появляться.
Экосистема Bittensor представляет собой новый парадигму развития инфраструктуры ИИ, чья инновационная активность и потенциал роста заслуживают постоянного внимания. На фоне быстрого развития индустрии ИИ экосистема Bittensor и её подсети предоставляют инвесторам новые возможности для освоения волны ИИ.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
6 Лайков
Награда
6
4
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
DeFiCaffeinator
· 12ч назад
Тс-тс, снова новые неудачники разыгрываются как лохи.
Анализ экосистемы подсети Bittensor: новые горизонты для инвестиций в AI-индустрию
Инвестиционное руководство по подсети Bittensor: поймайте новые возможности в волне ИИ
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила обновление Dynamic TAO (dTAO), реализовав децентрализованное распределение ресурсов. После этого сеть быстро расширилась до 118 активных подсетей, охватывающих различные области AI-индустрии, построив полную децентрализованную экосистему AI.
Рыночная производительность впечатляющая, общая рыночная капитализация топовых подсетей выросла до 690 миллионов долларов, а доходность от стейкинга удерживается на уровне 16-19%. Топ-10 подсетей занимают 51,76% сетевых выбросов, что демонстрирует эффект естественного отбора рыночного механизма.
Анализ основной сети (Топ 10 по эмиссии)
1. Chutes (SN64) - безсерверные AI вычисления
Chutes использует архитектуру "мгновенного старта", сокращая время запуска AI модели до 200 миллисекунд. Более 8000 GPU узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день. Стоимость на 85% ниже, чем у AWS Lambda, обслуживая более 3000 корпоративных клиентов. Текущая рыночная капитализация составляет 79M, это ведущий проект в подсети.
2. Celium (SN51) - оптимизация вычислений на аппаратном уровне
Сосредоточив внимание на оптимизации вычислений на аппаратном уровне, максимизируем эффективность использования оборудования через четыре основных технологических модуля. Поддержка основных типов оборудования, снижение цен на 90%, повышение вычислительной эффективности на 45%. В настоящее время это вторая по величине подсеть по выбросам, составляющая 7,28% от сетевых выбросов, текущая рыночная капитализация 56M.
3. Targon (SN4) - децентрализованная платформа AI-выводов
Основой является TVM(Targon Virtual Machine), использующая технологии конфиденциальных вычислений для обеспечения безопасности и защиты конфиденциальности рабочих процессов ИИ. Высокий технологический порог, ясная бизнес-модель, уже запущен механизм обратного выкупа доходов.
4. τemplar (SN3) - Исследования ИИ и распределенное обучение
Уделяя внимание распределенному обучению масштабных AI-моделей, завершено обучение модели с 1,2B параметров. В 2025 году будет продвигаться обучение больших моделей, количество параметров достигнет 70B+. Текущая рыночная капитализация составляет 35M, что составляет 4,79% от выбросов.
5. Градиенты (SN56) - децентрализованное AI обучение
Снижение затрат на обучение ИИ с помощью распределенного обучения. Завершена тренировка модели с 118 триллионами параметров, стоимость составляет всего 5 долларов в час. Более 500 проектов используются для настройки модели, текущая рыночная стоимость составляет 30 миллионов.
6. Собственная торговля (SN8) - Финансовая количественная торговля
Децентрализованная платформа для количественной торговли и финансового прогнозирования, использующая технологии LSTM и Transformer для построения многоуровневых прогнозных моделей. Сайт демонстрирует доходность и данные обратного тестирования различных стратегий майнеров, текущая рыночная капитализация составляет 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Сосредоточение на анализе спортивных видео, использование легковесной технологии верификации значительно снижает затраты на аннотацию. В сотрудничестве с Data Universe, средняя точность прогнозов AI-агента составляет 70%. Нацелено на рынок футбольной индустрии в 600 миллиардов долларов, перспективы рынка обширны.
8. OpenKaito (SN5) - открытый текстовый вывод
Сосредоточение на разработке моделей текстовых вложений, поддерживаемое важным участником области InfoFi Kaito. Проект всё ещё находится на ранней стадии, и скоро будет интегрирован с Yaps, что может расширить области применения.
9. Вселенная данных (SN13) - ИИ данные инфраструктура
Обработка 500 миллионов строк данных в день, в общей сложности более 55,6 миллиарда строк. Архитектура DataEntity обеспечивает стандартизацию данных, оптимизацию индексов и другие функции. В качестве поставщика данных для нескольких подсетей проявляет ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - PoW майнинг вычислительной мощности
Позволяет биткойн-майнерам перенаправлять свои вычислительные мощности в сеть Bittensor. В краткосрочной перспективе привлечь более 6 EH/s вычислительных мощностей, что составляет около 0,7% от мировых мощностей, предоставляя майнерам новый источник дохода.
Анализ экосистемы
Технические инновации Bittensor создают уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Консенсус Yuma и обновление dTAO повышают эффективность сети, а механизм AMM обеспечивает рыночное распределение ресурсов. Сотрудничество между подсетями поддерживает распределенную обработку сложных задач ИИ, а структура двойного стимулирования обеспечивает долгосрочную мотивацию участия.
По сравнению с традиционными поставщиками услуг, Bittensor выделяется высокой эффективностью затрат. Однако он также сталкивается с высокими техническими барьерами и неопределенностью в регулировании. Взрывной рост индустрии ИИ предоставляет Bittensor огромные возможности; ожидается, что к 2032 году объем глобального рынка ИИ достигнет 1,77 триллиона долларов.
Инвестиционная стратегическая рамка
Инвестирование в подсеть Bittensor требует учета таких факторов, как уровень технологических инноваций, сила команды, рыночный потенциал, конкурентная среда, токеномика и другие аспекты. Рекомендуется диверсифицировать распределение между разными типами подсетей и корректировать стратегию в зависимости от стадии развития.
Первое сокращение в ноябре 2025 года изменит экономический ландшафт сети, инвесторы могут заранее подготовиться к качественным подсетям. Количество подсетей в среднем может превысить 500, а увеличение корпоративных приложений будет способствовать развитию связанных подсетей. В долгосрочной перспективе Bittensor может стать важной частью глобальной инфраструктуры ИИ, новые бизнес-модели продолжают появляться.
Экосистема Bittensor представляет собой новый парадигму развития инфраструктуры ИИ, чья инновационная активность и потенциал роста заслуживают постоянного внимания. На фоне быстрого развития индустрии ИИ экосистема Bittensor и её подсети предоставляют инвесторам новые возможности для освоения волны ИИ.