Інвестиційний посібник по підмережі Bittensor: використання нових можливостей хвилі ШІ
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), що реалізувало децентралізоване розподіл ресурсів. Після цього мережа швидко розширилася до 118 активних підмереж, охоплюючи різні сфери AI-індустрії та створивши повноцінну децентралізовану екосистему AI.
Ринкова продуктивність вражаюча, загальна капіталізація топових підмереж зросла до 690 мільйонів доларів, дохідність стейкінгу залишається на рівні 16-19%. Перші 10 підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає ефект відбору в умовах ринкових механізмів.
Аналіз основної мережі (10 найбільших викидів)
1. Chutes (SN64) - безсерверні AI обчислення
Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", скорочуючи час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд. Понад 8000 GPU-вузлів по всьому світу підтримують основні моделі, щодня обробляючи понад 5 мільйонів запитів. Витрати на 85% нижчі, ніж у AWS Lambda, обслуговуючи понад 3000 підприємств. Поточна ринкова капіталізація становить 79M, це провідний проект підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Зосереджуючи увагу на оптимізації обчислень на апаратному рівні, максимізуємо ефективність використання апаратного забезпечення через чотири основні технічні модулі. Підтримка основного апаратного забезпечення, зниження цін на 90%, підвищення обчислювальної ефективності на 45%. Наразі є другою за величиною підмережою за викидами, займає 7,28% викидів мережі, поточна ринкова капіталізація 56M.
Ядром є TVM(Targon Virtual Machine), що використовує технології конфіденційних обчислень для забезпечення безпеки та захисту приватності AI робочих процесів. Високий технологічний бар'єр, чітка бізнес-модель, вже запущено механізм викупу доходів.
4. τemplar (SN3) - Дослідження ШІ та розподілене навчання
Присвячений розподіленому навчанні великих моделей ШІ, завершено навчання моделі з 1,2B параметрами. У 2025 році просування навчання великих моделей, параметри досягнуть 70B+. Поточна ринкова капіталізація 35M, займає 4,79% викидів.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване навчання ШІ
Зниження витрат на навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, витрати лише 5 доларів на годину. Понад 500 проєктів для доопрацювання моделей, поточна ринкова вартість 30M.
Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування, що поєднує технології LSTM та Transformer для створення багаторівневих моделей прогнозування. Сайт демонструє доходи та дані зворотного тестування різних стратегій майнерів, поточна капіталізація 27M.
7. Оцінка (SN44) - спортивний аналіз та оцінка
Зосереджуючись на аналізі спортивних відео, використовуємо легку валідаційну технологію, що суттєво знижує витрати на маркування. У співпраці з Data Universe, середня точність прогнозування AI-агентів становить 70%. Орієнтуючись на індустрію футболу вартістю 6000 мільярдів доларів, ринок має великі перспективи.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
Зосередження на розробці моделей вбудовування тексту, підтримується важливим учасником у сфері InfoFi Kaito. Проект все ще на ранній стадії, скоро буде інтегровано з Yaps, що може розширити сфери застосування.
9. Дані Всесвіту (SN13) - ІТ-інфраструктура даних
Обробка 500 мільйонів рядків даних щодня, загалом понад 55,6 мільярдів рядків. Архітектура DataEntity забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів та інші функції. Як постачальник даних для кількох підмереж, втілює цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність видобутку
Дозволити біткойн-майнерам перенаправити обчислювальну потужність на мережу Bittensor. У короткостроковій перспективі залучити понад 6EH/s обчислювальної потужності, що становить близько 0,7% світового обсягу, забезпечуючи нові джерела доходу для майнерів.
Аналіз екосистеми
Технологічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Консенсус Yuma та оновлення dTAO підвищили ефективність мережі, механізм AMM забезпечує ринкову конфігурацію ресурсів. Співпраця між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI завдань, а структура подвійного стимулювання забезпечує довгострокову мотивацію для участі.
Порівняно з традиційними постачальниками послуг, Bittensor проявляє видатну ефективність витрат. Однак також стикається з високими технологічними бар'єрами, невизначеністю регулювання та іншими викликами. Вибуховий ріст AI-індустрії надає Bittensor величезні можливості, очікується, що до 2032 року світовий ринок AI досягне 1.77 трильйона доларів.
Інвестиційна стратегія
Інвестуючи в підмережу Bittensor, слід враховувати кілька аспектів, таких як рівень технологічних інновацій, сила команди, ринковий потенціал, конкурентне середовище, токеноміка тощо. Рекомендується розподілити інвестиції між різними типами підмереж і коригувати стратегію відповідно до етапу розвитку.
Перший хардфорк у листопаді 2025 року змінить економічну ситуацію в мережі, інвестори можуть заздалегідь планувати інвестиції в якісні підмережі. Кількість підмереж середнього рівня, ймовірно, перевищить 500, а зростання корпоративних застосувань сприятиме розвитку відповідних підмереж. У довгостроковій перспективі Bittensor може стати важливою складовою глобальної інфраструктури ШІ, нові бізнес-моделі постійно з'являються.
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури AI, її інноваційна енергія та потенціал зростання заслуговують на постійну увагу. На фоні швидкого розвитку індустрії AI екосистема Bittensor та її підмережі надають інвесторам нові можливості для використання хвилі AI.
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.
Аналіз екосистеми підмережі Bittensor: новий блакитний океан інвестицій в AI-індустрію
Інвестиційний посібник по підмережі Bittensor: використання нових можливостей хвилі ШІ
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), що реалізувало децентралізоване розподіл ресурсів. Після цього мережа швидко розширилася до 118 активних підмереж, охоплюючи різні сфери AI-індустрії та створивши повноцінну децентралізовану екосистему AI.
Ринкова продуктивність вражаюча, загальна капіталізація топових підмереж зросла до 690 мільйонів доларів, дохідність стейкінгу залишається на рівні 16-19%. Перші 10 підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає ефект відбору в умовах ринкових механізмів.
Аналіз основної мережі (10 найбільших викидів)
1. Chutes (SN64) - безсерверні AI обчислення
Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", скорочуючи час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд. Понад 8000 GPU-вузлів по всьому світу підтримують основні моделі, щодня обробляючи понад 5 мільйонів запитів. Витрати на 85% нижчі, ніж у AWS Lambda, обслуговуючи понад 3000 підприємств. Поточна ринкова капіталізація становить 79M, це провідний проект підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Зосереджуючи увагу на оптимізації обчислень на апаратному рівні, максимізуємо ефективність використання апаратного забезпечення через чотири основні технічні модулі. Підтримка основного апаратного забезпечення, зниження цін на 90%, підвищення обчислювальної ефективності на 45%. Наразі є другою за величиною підмережою за викидами, займає 7,28% викидів мережі, поточна ринкова капіталізація 56M.
3. Targon (SN4) - децентралізована платформа AI-інферування
Ядром є TVM(Targon Virtual Machine), що використовує технології конфіденційних обчислень для забезпечення безпеки та захисту приватності AI робочих процесів. Високий технологічний бар'єр, чітка бізнес-модель, вже запущено механізм викупу доходів.
4. τemplar (SN3) - Дослідження ШІ та розподілене навчання
Присвячений розподіленому навчанні великих моделей ШІ, завершено навчання моделі з 1,2B параметрами. У 2025 році просування навчання великих моделей, параметри досягнуть 70B+. Поточна ринкова капіталізація 35M, займає 4,79% викидів.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване навчання ШІ
Зниження витрат на навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, витрати лише 5 доларів на годину. Понад 500 проєктів для доопрацювання моделей, поточна ринкова вартість 30M.
6. Власна торгівля (SN8) - Фінансова квантова торгівля
Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування, що поєднує технології LSTM та Transformer для створення багаторівневих моделей прогнозування. Сайт демонструє доходи та дані зворотного тестування різних стратегій майнерів, поточна капіталізація 27M.
7. Оцінка (SN44) - спортивний аналіз та оцінка
Зосереджуючись на аналізі спортивних відео, використовуємо легку валідаційну технологію, що суттєво знижує витрати на маркування. У співпраці з Data Universe, середня точність прогнозування AI-агентів становить 70%. Орієнтуючись на індустрію футболу вартістю 6000 мільярдів доларів, ринок має великі перспективи.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
Зосередження на розробці моделей вбудовування тексту, підтримується важливим учасником у сфері InfoFi Kaito. Проект все ще на ранній стадії, скоро буде інтегровано з Yaps, що може розширити сфери застосування.
9. Дані Всесвіту (SN13) - ІТ-інфраструктура даних
Обробка 500 мільйонів рядків даних щодня, загалом понад 55,6 мільярдів рядків. Архітектура DataEntity забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів та інші функції. Як постачальник даних для кількох підмереж, втілює цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність видобутку
Дозволити біткойн-майнерам перенаправити обчислювальну потужність на мережу Bittensor. У короткостроковій перспективі залучити понад 6EH/s обчислювальної потужності, що становить близько 0,7% світового обсягу, забезпечуючи нові джерела доходу для майнерів.
Аналіз екосистеми
Технологічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Консенсус Yuma та оновлення dTAO підвищили ефективність мережі, механізм AMM забезпечує ринкову конфігурацію ресурсів. Співпраця між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI завдань, а структура подвійного стимулювання забезпечує довгострокову мотивацію для участі.
Порівняно з традиційними постачальниками послуг, Bittensor проявляє видатну ефективність витрат. Однак також стикається з високими технологічними бар'єрами, невизначеністю регулювання та іншими викликами. Вибуховий ріст AI-індустрії надає Bittensor величезні можливості, очікується, що до 2032 року світовий ринок AI досягне 1.77 трильйона доларів.
Інвестиційна стратегія
Інвестуючи в підмережу Bittensor, слід враховувати кілька аспектів, таких як рівень технологічних інновацій, сила команди, ринковий потенціал, конкурентне середовище, токеноміка тощо. Рекомендується розподілити інвестиції між різними типами підмереж і коригувати стратегію відповідно до етапу розвитку.
Перший хардфорк у листопаді 2025 року змінить економічну ситуацію в мережі, інвестори можуть заздалегідь планувати інвестиції в якісні підмережі. Кількість підмереж середнього рівня, ймовірно, перевищить 500, а зростання корпоративних застосувань сприятиме розвитку відповідних підмереж. У довгостроковій перспективі Bittensor може стати важливою складовою глобальної інфраструктури ШІ, нові бізнес-моделі постійно з'являються.
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури AI, її інноваційна енергія та потенціал зростання заслуговують на постійну увагу. На фоні швидкого розвитку індустрії AI екосистема Bittensor та її підмережі надають інвесторам нові можливості для використання хвилі AI.