Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội mới trong phát triển AI
Vào tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành nâng cấp Dynamic TAO (dTAO), thực hiện chuyển đổi từ quản trị tập trung sang phân phối tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Mỗi mạng con đều có token alpha độc lập, người nắm giữ TAO có thể tự do chọn lựa đối tượng đầu tư, thiết lập cơ chế phát hiện giá trị thị trường thực sự.
Sau khi nâng cấp, sự đổi mới của Bittensor được giải phóng mạnh mẽ. Số lượng mạng con tăng vọt từ 32 lên 118, bao phủ các lĩnh vực con khác nhau của ngành AI. Tổng giá trị thị trường của các mạng con hàng đầu tăng từ 4 triệu USD lên 690 triệu USD, lợi suất staking hàng năm ổn định ở mức 16-19%. Phân phối khuyến khích mạng theo tỷ lệ staking TAO theo thị trường, 10 mạng con hàng đầu chiếm 51,76% phát thải mạng, thể hiện cơ chế thị trường của sự chọn lọc tự nhiên.
Phân tích mạng lõi (10 cái hàng đầu về phát thải)
1. Chutes (SN64) - tính toán AI không máy chủ
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức" để rút ngắn thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây. Hơn 8000 nút GPU trên toàn cầu hỗ trợ các mô hình chính, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày. Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, thu được doanh thu từ việc gọi API qua nền tảng OpenRouter. Chi phí thấp hơn 85% so với một số dịch vụ đám mây, phục vụ hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp. Giá trị thị trường hiện tại là 79 triệu, công nghệ có lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ, tiến triển thương mại thuận lợi.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở tầng phần cứng, tối đa hóa hiệu suất sử dụng phần cứng thông qua lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng và các mô-đun công nghệ khác. Hỗ trợ toàn bộ dòng phần cứng, giảm giá 90%, nâng cao hiệu suất tính toán 45%. Chiếm 7.28% lượng phát thải của mạng, giá trị thị trường hiện tại 56 triệu. Tối ưu hóa phần cứng là yếu tố cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, có rào cản công nghệ.
3. Targon (SN4) - Nền tảng suy luận AI phi tập trung
Cốt lõi là TVM (Targon Virtual Machine), áp dụng công nghệ tính toán bí mật để đảm bảo an toàn cho quy trình làm việc của AI và bảo vệ quyền riêng tư. Hỗ trợ mã hóa đầu cuối, ngưỡng kỹ thuật cao, mô hình kinh doanh rõ ràng. Đã mở cơ chế mua lại doanh thu, lần mua lại gần đây nhất là 18.000 đô la.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Cam kết vào việc đào tạo phân tán mô hình AI quy mô lớn, tập trung vào đào tạo hợp tác và đổi mới mô hình tiên tiến. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 1.2B tham số, tiến tới đào tạo mô hình quy mô 70B+ tham số vào năm 2025. Giá trị thị trường hiện tại là 35M, chiếm 4.79% phát thải.
5. Gradients (SN56) - Đào tạo AI phi tập trung
Giải quyết vấn đề chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Đã hoàn thành việc đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống. Giá trị thị trường hiện tại là 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế công nghệ rõ ràng.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
Nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản do AI điều khiển. Mô hình dự đoán theo chuỗi thời gian kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, kết hợp phân tích tâm lý thị trường. Trang web hiển thị lợi nhuận và kiểm tra lại của các chiến lược miner khác nhau. Vốn hóa thị trường hiện tại 27M.
7. Điểm (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Tập trung vào phân tích video thể thao, sử dụng công nghệ xác minh nhẹ để giảm đáng kể chi phí gán nhãn. Hợp tác với một nền tảng dữ liệu, tỷ lệ dự đoán chính xác trung bình của AI là 70%. Ngành công nghiệp thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ đáng kể, triển vọng thị trường rộng lớn.
8. OpenKaito (SN5) - suy diễn văn bản mã nguồn mở
Chuyên tâm phát triển mô hình nhúng văn bản, cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao. Đang ở giai đoạn xây dựng đầu tiên, sắp sửa tích hợp với một nền tảng nào đó, có thể mở rộng đáng kể bối cảnh ứng dụng.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Hạ tầng dữ liệu AI
Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" sáng tạo thực hiện điều chỉnh trọng số động. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu với các dự án khác, thể hiện giá trị cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - Đào khai thác PoW
Cho phép thợ mỏ Bitcoin chuyển hướng sức mạnh tính toán đến mạng Bittensor. Trong ngắn hạn thu hút sức mạnh tính toán trên 6EH/s, chiếm khoảng 0,7% toàn cầu. Cung cấp nguồn thu nhập mới cho thợ mỏ, kết hợp khai thác truyền thống với tính toán AI.
Phân tích hệ sinh thái
Công nghệ đổi mới của Bittensor xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận Yuma đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác thực phi tập trung, nâng cấp dTAO giới thiệu cơ chế phân phối tài nguyên theo thị trường. Giao thức hợp tác giữa các mạng con hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép đảm bảo động lực tham gia lâu dài, hình thành vòng kinh tế bền vững.
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor nổi bật về hiệu quả chi phí. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, số lượng và chất lượng mạng con liên tục được cải thiện. Tuy nhiên, rào cản công nghệ vẫn còn cao, môi trường quản lý có sự không chắc chắn. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì hiệu suất và cân bằng phi tập trung trở thành thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ trong ngành AI mang lại cơ hội thị trường lớn cho Bittensor. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1,77 nghìn tỷ USD vào năm 2032. Các chính sách hỗ trợ của các quốc gia và sự quan tâm đến quyền riêng tư dữ liệu tạo ra cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức tiếp tục gia tăng, cung cấp tài chính và hỗ trợ nguồn lực cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần xem xét các yếu tố như độ đổi mới công nghệ, sức mạnh đội ngũ, tiềm năng thị trường, cấu trúc cạnh tranh, tình hình người dùng áp dụng, và rủi ro quản lý. Nên phân bổ đầu tư giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm mạng con hạ tầng, mạng con ứng dụng và mạng con giao thức. Điều chỉnh chiến lược theo giai đoạn phát triển, cân bằng rủi ro và lợi nhuận.
Việc giảm một nửa lần đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ tái cấu trúc bối cảnh kinh tế mạng. Dự báo trong trung hạn, số lượng mạng con sẽ vượt qua 500, sự gia tăng ứng dụng doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự phát triển của các mạng con liên quan đến tính toán bí mật. Trong dài hạn, Bittensor có khả năng trở thành một phần quan trọng của cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, các mô hình kinh doanh mới sẽ liên tục xuất hiện, và cuối cùng hình thành một hệ sinh thái phi tập trung lớn hơn.
Hệ sinh thái Bittensor đại diện cho một mô hình phát triển cơ sở hạ tầng AI mới, cung cấp đất sống mới cho đổi mới AI thông qua việc phân bổ tài nguyên theo thị trường và cơ chế quản trị phi tập trung. Trong bối cảnh ngành công nghiệp AI phát triển nhanh chóng, Bittensor và hệ sinh thái mạng con của nó đáng được chú ý và nghiên cứu sâu hơn.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Hệ sinh thái mạng con Bittensor: Phân tích 118 cơ hội đầu tư trong lĩnh vực AI
Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội mới trong phát triển AI
Vào tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành nâng cấp Dynamic TAO (dTAO), thực hiện chuyển đổi từ quản trị tập trung sang phân phối tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Mỗi mạng con đều có token alpha độc lập, người nắm giữ TAO có thể tự do chọn lựa đối tượng đầu tư, thiết lập cơ chế phát hiện giá trị thị trường thực sự.
Sau khi nâng cấp, sự đổi mới của Bittensor được giải phóng mạnh mẽ. Số lượng mạng con tăng vọt từ 32 lên 118, bao phủ các lĩnh vực con khác nhau của ngành AI. Tổng giá trị thị trường của các mạng con hàng đầu tăng từ 4 triệu USD lên 690 triệu USD, lợi suất staking hàng năm ổn định ở mức 16-19%. Phân phối khuyến khích mạng theo tỷ lệ staking TAO theo thị trường, 10 mạng con hàng đầu chiếm 51,76% phát thải mạng, thể hiện cơ chế thị trường của sự chọn lọc tự nhiên.
Phân tích mạng lõi (10 cái hàng đầu về phát thải)
1. Chutes (SN64) - tính toán AI không máy chủ
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức" để rút ngắn thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây. Hơn 8000 nút GPU trên toàn cầu hỗ trợ các mô hình chính, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày. Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, thu được doanh thu từ việc gọi API qua nền tảng OpenRouter. Chi phí thấp hơn 85% so với một số dịch vụ đám mây, phục vụ hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp. Giá trị thị trường hiện tại là 79 triệu, công nghệ có lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ, tiến triển thương mại thuận lợi.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở tầng phần cứng, tối đa hóa hiệu suất sử dụng phần cứng thông qua lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng và các mô-đun công nghệ khác. Hỗ trợ toàn bộ dòng phần cứng, giảm giá 90%, nâng cao hiệu suất tính toán 45%. Chiếm 7.28% lượng phát thải của mạng, giá trị thị trường hiện tại 56 triệu. Tối ưu hóa phần cứng là yếu tố cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, có rào cản công nghệ.
3. Targon (SN4) - Nền tảng suy luận AI phi tập trung
Cốt lõi là TVM (Targon Virtual Machine), áp dụng công nghệ tính toán bí mật để đảm bảo an toàn cho quy trình làm việc của AI và bảo vệ quyền riêng tư. Hỗ trợ mã hóa đầu cuối, ngưỡng kỹ thuật cao, mô hình kinh doanh rõ ràng. Đã mở cơ chế mua lại doanh thu, lần mua lại gần đây nhất là 18.000 đô la.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Cam kết vào việc đào tạo phân tán mô hình AI quy mô lớn, tập trung vào đào tạo hợp tác và đổi mới mô hình tiên tiến. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 1.2B tham số, tiến tới đào tạo mô hình quy mô 70B+ tham số vào năm 2025. Giá trị thị trường hiện tại là 35M, chiếm 4.79% phát thải.
5. Gradients (SN56) - Đào tạo AI phi tập trung
Giải quyết vấn đề chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Đã hoàn thành việc đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống. Giá trị thị trường hiện tại là 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế công nghệ rõ ràng.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
Nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản do AI điều khiển. Mô hình dự đoán theo chuỗi thời gian kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, kết hợp phân tích tâm lý thị trường. Trang web hiển thị lợi nhuận và kiểm tra lại của các chiến lược miner khác nhau. Vốn hóa thị trường hiện tại 27M.
7. Điểm (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Tập trung vào phân tích video thể thao, sử dụng công nghệ xác minh nhẹ để giảm đáng kể chi phí gán nhãn. Hợp tác với một nền tảng dữ liệu, tỷ lệ dự đoán chính xác trung bình của AI là 70%. Ngành công nghiệp thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ đáng kể, triển vọng thị trường rộng lớn.
8. OpenKaito (SN5) - suy diễn văn bản mã nguồn mở
Chuyên tâm phát triển mô hình nhúng văn bản, cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao. Đang ở giai đoạn xây dựng đầu tiên, sắp sửa tích hợp với một nền tảng nào đó, có thể mở rộng đáng kể bối cảnh ứng dụng.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Hạ tầng dữ liệu AI
Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" sáng tạo thực hiện điều chỉnh trọng số động. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu với các dự án khác, thể hiện giá trị cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - Đào khai thác PoW
Cho phép thợ mỏ Bitcoin chuyển hướng sức mạnh tính toán đến mạng Bittensor. Trong ngắn hạn thu hút sức mạnh tính toán trên 6EH/s, chiếm khoảng 0,7% toàn cầu. Cung cấp nguồn thu nhập mới cho thợ mỏ, kết hợp khai thác truyền thống với tính toán AI.
Phân tích hệ sinh thái
Công nghệ đổi mới của Bittensor xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận Yuma đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác thực phi tập trung, nâng cấp dTAO giới thiệu cơ chế phân phối tài nguyên theo thị trường. Giao thức hợp tác giữa các mạng con hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép đảm bảo động lực tham gia lâu dài, hình thành vòng kinh tế bền vững.
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor nổi bật về hiệu quả chi phí. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, số lượng và chất lượng mạng con liên tục được cải thiện. Tuy nhiên, rào cản công nghệ vẫn còn cao, môi trường quản lý có sự không chắc chắn. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì hiệu suất và cân bằng phi tập trung trở thành thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ trong ngành AI mang lại cơ hội thị trường lớn cho Bittensor. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1,77 nghìn tỷ USD vào năm 2032. Các chính sách hỗ trợ của các quốc gia và sự quan tâm đến quyền riêng tư dữ liệu tạo ra cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức tiếp tục gia tăng, cung cấp tài chính và hỗ trợ nguồn lực cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần xem xét các yếu tố như độ đổi mới công nghệ, sức mạnh đội ngũ, tiềm năng thị trường, cấu trúc cạnh tranh, tình hình người dùng áp dụng, và rủi ro quản lý. Nên phân bổ đầu tư giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm mạng con hạ tầng, mạng con ứng dụng và mạng con giao thức. Điều chỉnh chiến lược theo giai đoạn phát triển, cân bằng rủi ro và lợi nhuận.
Việc giảm một nửa lần đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ tái cấu trúc bối cảnh kinh tế mạng. Dự báo trong trung hạn, số lượng mạng con sẽ vượt qua 500, sự gia tăng ứng dụng doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự phát triển của các mạng con liên quan đến tính toán bí mật. Trong dài hạn, Bittensor có khả năng trở thành một phần quan trọng của cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, các mô hình kinh doanh mới sẽ liên tục xuất hiện, và cuối cùng hình thành một hệ sinh thái phi tập trung lớn hơn.
Hệ sinh thái Bittensor đại diện cho một mô hình phát triển cơ sở hạ tầng AI mới, cung cấp đất sống mới cho đổi mới AI thông qua việc phân bổ tài nguyên theo thị trường và cơ chế quản trị phi tập trung. Trong bối cảnh ngành công nghiệp AI phát triển nhanh chóng, Bittensor và hệ sinh thái mạng con của nó đáng được chú ý và nghiên cứu sâu hơn.