Інвестиційний посібник по підмережі Bittensor: використайте наступну хвилю AI
Огляд ринку: оновлення dTAO викликало спалах екосистеми
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), перейшовши до моделі управління мережею, яка базується на ринковому принципі децентралізованого розподілу ресурсів. Кожна підмережа має незалежні токени alpha, що реалізує справжній механізм виявлення ринкової вартості.
Після оновлення кількість підмереж Bittensor зросла з 32 до 118, охоплюючи всі сегменти AI-індустрії. Загальна капіталізація топ-підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів, а річний дохід від стейкінгу стабільно становить 16-19%. Топ-10 підмереж займають 51,76% мережевих виводів, що відображає ринковий механізм виживання найсильніших.
Аналіз основної мережі (10 найвищих за викидами)
1. Chutes (SN64) - безсерверні AI обчислення
Основна цінність: інноваційний досвід розгортання AI-моделей, значне зниження витрат на обчислювальну потужність
Chutes використовує архітектуру "мгновенного запуску", скорочуючи час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд. Понад 8000 GPU-вузлів у всьому світі підтримують основні моделі, обробляючи більше 5 мільйонів запитів на день. Бізнес-модель зріла, на 85% дешевша за AWS Lambda. Поточна ринкова капіталізація 79M, є лідером підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Основна цінність: оптимізація апаратного забезпечення, підвищення ефективності обчислень AI
Зосередження на оптимізації обчислень на апаратному рівні, підтримка основних апаратних платформ GPU, зниження ціни на 90%, підвищення обчислювальної ефективності на 45%. Займає 7.28% викидів у мережі, поточна ринкова капіталізація 56M.
3. Targon (SN4) - децентралізована платформа для AI-інференції
Основна цінність: технологія конфіденційних обчислень, що забезпечує безпеку конфіденційності даних
Використовуючи такі технології конфіденційних обчислень, як Intel TDX, забезпечується безпека робочих процесів AI та захист конфіденційності. Активовано механізм викупу доходів, нещодавно було викуплено 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - Дослідження AI та розподілене навчання
Основна цінність: співпраця у навчанні масштабних AI-моделей, зниження порогу навчання
Зосереджені на розподіленому навчанні великих моделей ШІ, завершили навчання моделі з 1,2 млрд параметрів. У 2025 році кількість параметрів досягне 70 млрд+, отримали рекомендацію засновника Bittensor. Поточна капіталізація 35 млн, займає 4,79% від викидів.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване AI навчання
Основна цінність: демократизація навчання ШІ, значне зниження бар'єру вартості
Вирішення проблеми витрат на навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, витрати лише 5 доларів за годину, що на 70% дешевше за традиційні хмарні сервіси. Поточна ринкова вартість 30M.
Основна цінність: торгові сигнали та фінансові прогнози на основі штучного інтелекту для багатокомпонентних активів
Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування, що об'єднує технології LSTM та Transformer. Вебсайт демонструє різні стратегії майнінгу та їх дохідність, а також назад тестування. Поточна ринкова капіталізація 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Основна цінність: аналіз спортивних відео, націлений на футбольну індустрію в 600 мільярдів доларів.
Зосередження на аналізі спортивних відео, використання легковагових технологій верифікації для зниження витрат. Співпраця з Data Universe, середня точність прогнозування агента DKING AI становить 70%.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
Основна цінність: розробка моделей вбудовування тексту, оптимізація інформаційного пошуку
Зосереджено на розробці моделей вбудовування тексту за підтримки важливого учасника в області InfoFi Kaito. Незабаром буде запущено інтеграцію Yaps, що може розширити сфери застосування.
9. Дані Всесвіту (SN13) - AI дані інфраструктура
Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання даних для навчання ШІ
Щоденна обробка 500 мільйонів рядків даних, загалом понад 55,6 мільярдів рядків. Архітектура DataEntity забезпечує стандарталізацію даних та інші ключові функції. Як постачальник даних кількох підмереж, демонструє цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW потужність майнінгу
Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та обчислень на основі ШІ, інтеграція ресурсів обчислювальної потужності
Дозволити біткойн-майнерам перенаправляти обчислювальну потужність на мережу Bittensor. В короткостроковій перспективі залучити понад 6EH/s обчислювальної потужності, що становить 0.7% від світової обчислювальної потужності.
Хоча це не підмережа, вона відіграє важливу координуючу роль в екосистемі Bittensor. Забезпечує запуск AI-агентів, токеноміку та API-орієнтовані послуги. Реалізує спільну власність AI-агентів через концепцію Agent Keys. Глибоко співпрацює з Bittensor, інтегруючи різні переваги мереж.
Аналіз екосистеми
Технічна архітектура основні переваги: алгоритм консенсусу Yuma забезпечує якість мережі, оновлення dTAO вводить ринковий розподіл ресурсів. Співпраця між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI-завдань, формуючи мережевий ефект.
Конкурентна перевага: на відміну від традиційних централізованих постачальників AI, пропонує справжнє децентралізоване рішення з видатною вартісною ефективністю. Відкрита екосистема сприяє швидким інноваціям.
Стикаючись з викликами: технологічний бар'єр залишається високим, регуляторне середовище невизначене, традиційні постачальники хмарних послуг можуть випустити конкурентні продукти.
Ринкові можливості: Goldman Sachs прогнозує, що у 2025 році глобальні інвестиції в ШІ досягнуть майже 200 мільярдів доларів. Глобальний ринок ШІ, як очікується, досягне 1,77 трильйона доларів у 2032 році, з середньорічним темпом зростання 29%.
Управління ризиками: диверсифікація інвестицій в різні типи підмереж, коригування стратегії залежно від стадії розвитку, підтримка ліквідності.
Ключовий момент: перша подія зменшення вдвічі у листопаді 2025 року змінить економічний ландшафт мережі
Середньостроковий прогноз: кількість підмереж очікується, що перевищить 500, зросте кількість корпоративних застосунків, а співпраця між підмережами стане частішою.
Довгострокові перспективи: має шанс стати важливою складовою глобальної інфраструктури AI, нові бізнес-моделі постійно з'являються.
Висновок
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури штучного інтелекту. Завдяки ринковій ресурсній конфігурації та децентралізованому управлінню, вона забезпечує нове середовище для інновацій у сфері штучного інтелекту. На фоні швидкого розвитку індустрії штучного інтелекту, Bittensor та її підмережа заслуговують на постійну увагу та глибоке вивчення.
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.
6 лайків
Нагородити
6
6
Поділіться
Прокоментувати
0/400
StealthDeployer
· 11год тому
Ще одна хвиля булрану готується! 6.9 мільярдів граємо!
Переглянути оригіналвідповісти на0
LayerZeroHero
· 17год тому
Дані дійсно дуже спокусливі, але таке тестування проводилося вже більше сотні разів.
Вибух екосистеми Bittensor: аналіз інвестиційних можливостей у підмережі після оновлення dTAO
Інвестиційний посібник по підмережі Bittensor: використайте наступну хвилю AI
Огляд ринку: оновлення dTAO викликало спалах екосистеми
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), перейшовши до моделі управління мережею, яка базується на ринковому принципі децентралізованого розподілу ресурсів. Кожна підмережа має незалежні токени alpha, що реалізує справжній механізм виявлення ринкової вартості.
Після оновлення кількість підмереж Bittensor зросла з 32 до 118, охоплюючи всі сегменти AI-індустрії. Загальна капіталізація топ-підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів, а річний дохід від стейкінгу стабільно становить 16-19%. Топ-10 підмереж займають 51,76% мережевих виводів, що відображає ринковий механізм виживання найсильніших.
Аналіз основної мережі (10 найвищих за викидами)
1. Chutes (SN64) - безсерверні AI обчислення
Основна цінність: інноваційний досвід розгортання AI-моделей, значне зниження витрат на обчислювальну потужність
Chutes використовує архітектуру "мгновенного запуску", скорочуючи час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд. Понад 8000 GPU-вузлів у всьому світі підтримують основні моделі, обробляючи більше 5 мільйонів запитів на день. Бізнес-модель зріла, на 85% дешевша за AWS Lambda. Поточна ринкова капіталізація 79M, є лідером підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Основна цінність: оптимізація апаратного забезпечення, підвищення ефективності обчислень AI
Зосередження на оптимізації обчислень на апаратному рівні, підтримка основних апаратних платформ GPU, зниження ціни на 90%, підвищення обчислювальної ефективності на 45%. Займає 7.28% викидів у мережі, поточна ринкова капіталізація 56M.
3. Targon (SN4) - децентралізована платформа для AI-інференції
Основна цінність: технологія конфіденційних обчислень, що забезпечує безпеку конфіденційності даних
Використовуючи такі технології конфіденційних обчислень, як Intel TDX, забезпечується безпека робочих процесів AI та захист конфіденційності. Активовано механізм викупу доходів, нещодавно було викуплено 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - Дослідження AI та розподілене навчання
Основна цінність: співпраця у навчанні масштабних AI-моделей, зниження порогу навчання
Зосереджені на розподіленому навчанні великих моделей ШІ, завершили навчання моделі з 1,2 млрд параметрів. У 2025 році кількість параметрів досягне 70 млрд+, отримали рекомендацію засновника Bittensor. Поточна капіталізація 35 млн, займає 4,79% від викидів.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване AI навчання
Основна цінність: демократизація навчання ШІ, значне зниження бар'єру вартості
Вирішення проблеми витрат на навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, витрати лише 5 доларів за годину, що на 70% дешевше за традиційні хмарні сервіси. Поточна ринкова вартість 30M.
6. Приватна торгівля (SN8) - фінансовий квантовий трейдинг
Основна цінність: торгові сигнали та фінансові прогнози на основі штучного інтелекту для багатокомпонентних активів
Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування, що об'єднує технології LSTM та Transformer. Вебсайт демонструє різні стратегії майнінгу та їх дохідність, а також назад тестування. Поточна ринкова капіталізація 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Основна цінність: аналіз спортивних відео, націлений на футбольну індустрію в 600 мільярдів доларів.
Зосередження на аналізі спортивних відео, використання легковагових технологій верифікації для зниження витрат. Співпраця з Data Universe, середня точність прогнозування агента DKING AI становить 70%.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
Основна цінність: розробка моделей вбудовування тексту, оптимізація інформаційного пошуку
Зосереджено на розробці моделей вбудовування тексту за підтримки важливого учасника в області InfoFi Kaito. Незабаром буде запущено інтеграцію Yaps, що може розширити сфери застосування.
9. Дані Всесвіту (SN13) - AI дані інфраструктура
Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання даних для навчання ШІ
Щоденна обробка 500 мільйонів рядків даних, загалом понад 55,6 мільярдів рядків. Архітектура DataEntity забезпечує стандарталізацію даних та інші ключові функції. Як постачальник даних кількох підмереж, демонструє цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW потужність майнінгу
Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та обчислень на основі ШІ, інтеграція ресурсів обчислювальної потужності
Дозволити біткойн-майнерам перенаправляти обчислювальну потужність на мережу Bittensor. В короткостроковій перспективі залучити понад 6EH/s обчислювальної потужності, що становить 0.7% від світової обчислювальної потужності.
11. Creator.Bid - Платформа запуску екосистеми AI-агентів
Хоча це не підмережа, вона відіграє важливу координуючу роль в екосистемі Bittensor. Забезпечує запуск AI-агентів, токеноміку та API-орієнтовані послуги. Реалізує спільну власність AI-агентів через концепцію Agent Keys. Глибоко співпрацює з Bittensor, інтегруючи різні переваги мереж.
Аналіз екосистеми
Технічна архітектура основні переваги: алгоритм консенсусу Yuma забезпечує якість мережі, оновлення dTAO вводить ринковий розподіл ресурсів. Співпраця між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI-завдань, формуючи мережевий ефект.
Конкурентна перевага: на відміну від традиційних централізованих постачальників AI, пропонує справжнє децентралізоване рішення з видатною вартісною ефективністю. Відкрита екосистема сприяє швидким інноваціям.
Стикаючись з викликами: технологічний бар'єр залишається високим, регуляторне середовище невизначене, традиційні постачальники хмарних послуг можуть випустити конкурентні продукти.
Ринкові можливості: Goldman Sachs прогнозує, що у 2025 році глобальні інвестиції в ШІ досягнуть майже 200 мільярдів доларів. Глобальний ринок ШІ, як очікується, досягне 1,77 трильйона доларів у 2032 році, з середньорічним темпом зростання 29%.
Інвестиційна стратегія
Оцінювальні виміри: технологічні інновації, ринковий потенціал, фінансова ефективність
Управління ризиками: диверсифікація інвестицій в різні типи підмереж, коригування стратегії залежно від стадії розвитку, підтримка ліквідності.
Ключовий момент: перша подія зменшення вдвічі у листопаді 2025 року змінить економічний ландшафт мережі
Середньостроковий прогноз: кількість підмереж очікується, що перевищить 500, зросте кількість корпоративних застосунків, а співпраця між підмережами стане частішою.
Довгострокові перспективи: має шанс стати важливою складовою глобальної інфраструктури AI, нові бізнес-моделі постійно з'являються.
Висновок
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури штучного інтелекту. Завдяки ринковій ресурсній конфігурації та децентралізованому управлінню, вона забезпечує нове середовище для інновацій у сфері штучного інтелекту. На фоні швидкого розвитку індустрії штучного інтелекту, Bittensor та її підмережа заслуговують на постійну увагу та глибоке вивчення.