دليل الاستثمار في شبكة فرعية Bittensor: اغتنام فرصة جديدة في الذكاء الاصطناعي
في فبراير 2025، نفذ شبكة Bittensor ترقية Dynamic TAO (dTAO)، مما حول الشبكة إلى نموذج توزيع موارد لامركزي مدفوع بالسوق. أطلق هذا التحول طاقة ابتكارية هائلة، حيث زاد عدد الشبكات الفرعية النشطة بنسبة 269% في غضون بضعة أشهر، مما غطى جميع القطاعات الفرعية لصناعة الذكاء الاصطناعي، وشكل النظام البيئي الأكثر شمولاً للذكاء الاصطناعي اللامركزي الحالي.
أداء السوق كان لامعًا، حيث زادت القيمة السوقية الإجمالية لأفضل شبكة فرعية من 4 ملايين دولار إلى 690 مليون دولار، بينما استقرت عوائد الربط السنوية بين 16-19%. تمثل أكبر 10 شبكات فرعية 51.76% من انبعاثات الشبكة، مما يعكس آلية السوق القائمة على انتقاء الأفضل.
تحليل الشبكة الأساسية ( أول 10 تصريفات )
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
القيمة الأساسية: تعزيز تجربة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكاليف الحوسبة بشكل كبير
تستخدم Chutes بنية "البدء الفوري"، مما يقلل من وقت بدء نموذج الذكاء الاصطناعي إلى 200 مللي ثانية، مع زيادة الكفاءة بمقدار 10 مرات. تدعم أكثر من 8000 عقدة GPU حول العالم النماذج الرئيسية، مع معالجة أكثر من 5 ملايين طلب يوميًا. نموذج الأعمال ناضج، حيث يعتمد على استراتيجية القيمة المضافة المجانية، ويوفر دعم القوة الحاسوبية لمنصات مثل OpenRouter. ميزة التكلفة ملحوظة، حيث تقل 85% عن بعض خدمات السحابة. حاليًا، تجاوزت كمية الاستخدام الكلي للتوكن 9042.37B، وتخدم أكثر من 3000 عميل من الشركات.
بعد 9 أسابيع من إطلاق dTAO، تجاوزت القيمة السوقية مليار دولار أمريكي، والآن 79 مليون، والميزة التكنولوجية عميقة، والتقدم التجاري يسير بسلاسة، ودرجة الاعتراف في السوق عالية، وهي رائدة في الشبكة الفرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين حسابات الأجهزة
القيمة الأساسية: تحسين الأجهزة الأساسية، وزيادة كفاءة حسابات الذكاء الاصطناعي
التركيز على تحسين حسابات مستوى الأجهزة، من خلال جدولة GPU وواجهات التجريد للأجهزة وغيرها من التقنيات لزيادة الاستفادة من الأجهزة إلى أقصى حد. يدعم الأجهزة الرئيسية، وأسعار منخفضة بنسبة 90% مقارنة بالمنتجات المماثلة، وزيادة كفاءة الحسابات بنسبة 45%.
حالياً هي الشبكة الفرعية الثانية من حيث الانبعاثات، وتمثل 7.28% من انبعاثات الشبكة. تحسين الأجهزة هو جزء أساسي من بنية تحتية الذكاء الاصطناعي، والحواجز التقنية مرتفعة، والقيمة السوقية الحالية 56 مليون.
3. Targon (SN4) - منصة استدلال AI اللامركزية
القيمة الأساسية: تقنية الحساب السري، لضمان أمان خصوصية البيانات
نواة Targon هي TVM(Targon Virtual Machine)، تستخدم تقنيات الحوسبة السرية مثل Intel TDX، لضمان أمان سير العمل الذكي وحماية الخصوصية. يدعم النظام التشفير من النهاية إلى النهاية، مما يسمح للمستخدمين باستخدام خدمات الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن البيانات.
العقبة التقنية مرتفعة، نموذج العمل واضح، وهناك مصدر دخل مستقر. لقد تم تفعيل آلية إعادة شراء الإيرادات، وكانت أحدث عملية شراء بقيمة 18,000 دولار أمريكي.
القيمة الأساسية: تدريب تعاوني على نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، خفض عتبة التدريب
تركيز على التدريب الموزع لنماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، من خلال التعاون في التدريب باستخدام موارد GPU للمشاركين من جميع أنحاء العالم. تم الانتهاء من تدريب نموذج بـ 1.2 مليار معلمة، أكثر من 20,000 دورة تدريبية، وشارك حوالي 200 GPU. سوف يتم متابعة تدريب النماذج الكبيرة في عام 2025، مع بلوغ حجم المعلمات 70 مليار+، والأداء يعادل المعايير الصناعية.
تتميز المزايا التقنية ، القيمة السوقية الحالية 35 مليون ، تمثل 4.79 ٪ من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
القيمة الأساسية: تدريب الذكاء الاصطناعي للجميع، وتقليل عتبة التكلفة بشكل كبير
حل مشكلة تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. يوزع نظام الجدولة الذكي المهام بكفاءة إلى آلاف وحدات معالجة الرسومات. تم الانتهاء من تدريب نموذج مكون من 118 تريليون معلمة، بتكلفة 5 دولارات في الساعة، أرخص بنسبة 70% من بعض خدمات السحابة، وسرعة أعلى بنسبة 40%. يقلل واجهة بنقرة واحدة من عوائق الاستخدام، مع استخدام أكثر من 500 مشروع لتعديل النموذج.
القيمة السوقية الحالية 30M، الطلب في السوق كبير، المزايا التقنية واضحة، تستحق المتابعة على المدى الطويل.
6. التداول الاحتكاري (SN8) - التداول الكمي المالي
القيمة الأساسية: إشارات تداول الأصول المتعددة والتوقعات المالية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
منصة تداول كمي لامركزية وتنبؤات مالية. نموذج التنبؤ يدمج تقنيات LSTM وTransformer، لمعالجة بيانات السلاسل الزمنية المعقدة. يوفر نموذج تحليل المشاعر السوقية إشارات مساعدة. يعرض الموقع عوائد استراتيجيات مختلفة للـminer والاختبارات السابقة.
دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، وتقديم طرق مبتكرة لتداول الأسواق المالية، القيمة السوقية الحالية 27M.
7. نتيجة (SN44) - التحليل والتقييم الرياضي
القيمة الأساسية: تحليل فيديو الرياضة، تستهدف صناعة كرة القدم بقيمة 6000 مليار دولار
إطار رؤية الكمبيوتر الذي يركز على تحليل الفيديو الرياضي. يستخدم التحقق من خطوتين: كشف الملعب وفحص الكائنات المستند إلى CLIP، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة التوصيف. بالتعاون مع منصة بيانات معينة، بلغ متوسط دقة توقعات الوكلاء الذكاء الاصطناعي 70٪، وقد وصلت إلى 100٪ في يوم واحد.
صناعة الرياضة ضخمة، والابتكار التكنولوجي ملحوظ، وآفاق السوق واسعة، مما يستحق الانتباه.
8. OpenKaito (SN5) - استدلال النصوص مفتوحة المصدر
القيمة الأساسية: تطوير نموذج تضمين النص، تحسين استرجاع المعلومات
تركز على تطوير نماذج تضمين النصوص، وتهدف إلى بناء قدرات عالية الجودة لفهم النصوص واستنتاجها، خاصة في مجالات استرجاع المعلومات والبحث الدلالي. لا يزال في مرحلة البناء المبكرة، ويجري بناء نظام بيئي حول نماذج تضمين النصوص. سيتم دمجه قريبًا مع منصة معينة، مما قد يوسع بشكل كبير من مشاهد الاستخدام وقاعدة المستخدمين.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية البيانات الذكية
القيمة الأساسية: معالجة البيانات على نطاق واسع، إمداد بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
يتم معالجة 500 مليون صف من البيانات يوميًا، بإجمالي تجاوز 55.6 مليار صف، ويدعم 100 جيجابايت من التخزين. يوفر هيكل DataEntity وظائف أساسية مثل معيارية البيانات وتحسين الفهارس. آلية التصويت المبتكرة "الجاذبية" تحقق تعديل الوزن الديناميكي.
البيانات هي أساس الذكاء الاصطناعي، قيمة البنية التحتية مستقرة، والموضع البيئي مهم. كموفر بيانات لعدة شبكة فرعية، نتعاون بشكل عميق مع مشاريع أخرى، مما يعكس قيمة البنية التحتية.
يسمح لمعدني البيتكوين بإعادة توجيه قوة التعدين إلى شبكة Bittensor، للحصول على رموز alpha من خلال التعدين. جذب أكثر من 6EH/s من قوة التعدين(، مما يمثل حوالي 0.7% من السوق العالمية)، مما يثبت اعتراف السوق بالنموذج الهجين. يمكن للمعدنين الاختيار بين التعدين التقليدي للبيتكوين والحصول على رموز TAOHash، لتحسين العائد.
تحليل النظام البيئي
تضمن الابتكارات التكنولوجية في Bittensor بنية تحتية فريدة لنظام بيئي لذكاء اصطناعي لامركزي. يضمن خوارزمية إجماع Yuma جودة الشبكة، بينما يقدم ترقية dTAO آلية توزيع موارد سوقية لتحسين الكفاءة. تدعم بروتوكولات التعاون بين الشبكات الفرعية المعالجة الموزعة لمهام الذكاء الاصطناعي المعقدة، مما يشكل تأثير شبكة قوي. تضمن هيكل الحوافز المزدوجة دافعًا طويل الأمد للمشاركة، مما يشكل حلقة اقتصادية مستدامة.
بالمقارنة مع مزودي الخدمات المركزية التقليديين، فإن Bittensor يظهر أداءً بارزًا من حيث كفاءة التكلفة. تعزز البيئة المفتوحة الابتكار السريع، ويستمر عدد وجودة الشبكات الفرعية في الارتفاع. ومع ذلك، فإنها تواجه تحديات مثل عتبة التكنولوجيا وعدم اليقين التنظيمي، لذا فإن كيفية الحفاظ على الأداء وتوازن اللامركزية تعتبر اختبارًا مهمًا.
النمو الانفجاري لصناعة الذكاء الاصطناعي يوفر فرص سوقية كبيرة لـ Bittensor. يُتوقع أن يرتفع سوق الذكاء الاصطناعي العالمي من 294 مليار دولار أمريكي في عام 2025 إلى 1.77 تريليون دولار أمريكي في عام 2032. وتخلق السياسات الداعمة من قبل الدول نافذة فرص، وزادت المخاوف بشأن خصوصية البيانات وأمان الذكاء الاصطناعي من الطلب على تقنيات مثل الحوسبة السرية. كما أن مشاركة المستثمرين المؤسسيين توفر التمويل والدعم للموارد في النظام البيئي.
إطار استراتيجية الاستثمار
يتطلب الاستثمار في شبكة فرعية Bittensor إنشاء إطار تقييم نظامي، يتناول عوامل متعددة مثل الابتكار التكنولوجي، قوة الفريق، إمكانات السوق، هيكل المنافسة، وعلم الاقتصاد الرمزي.
في إدارة المخاطر، يُنصح بتوزيع التكوين عبر أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية، بما في ذلك الشبكات الفرعية للبنية التحتية، والشبكات الفرعية للتطبيقات، والشبكات الفرعية للبروتوكولات. يجب تعديل الاستراتيجيات وفقًا لمرحلة التطور، والحفاظ على هامش السيولة الضروري. سيكون تقليل النصف الأول في نوفمبر 2025 محفزًا مهمًا للسوق، ويمكن التخطيط مسبقًا لشبكات فرعية ذات جودة عالية.
على المدى المتوسط، من المتوقع أن يتجاوز عدد الشبكات الفرعية 500، حيث ستؤدي زيادة التطبيقات على مستوى المؤسسات إلى تعزيز تطوير الشبكات الفرعية المتعلقة بالحوسبة السرية، وستصبح التعاونات عبر الشبكات الفرعية أكثر شيوعاً. على المدى الطويل، من المتوقع أن يصبح Bittensor جزءاً مهماً من البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي، حيث تظهر نماذج تجارية جديدة ومشاهد تطبيق باستمرار، مما يؤدي في النهاية إلى تشكيل نظام بيئي لامركزي أكبر.
يمثل نظام Bittensor البيئي نموذجًا جديدًا لتطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، وتستحق حيويتها الابتكارية وإمكانات نموها اهتمامًا مستمرًا ودراسة متعمقة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
انفجار نظام Bittensor البيئي: قفزت القيمة السوقية لأفضل شبكة فرعية إلى 6.9 مليار دولار أمريكي وعائد سنوي يتراوح بين 16-19%
دليل الاستثمار في شبكة فرعية Bittensor: اغتنام فرصة جديدة في الذكاء الاصطناعي
في فبراير 2025، نفذ شبكة Bittensor ترقية Dynamic TAO (dTAO)، مما حول الشبكة إلى نموذج توزيع موارد لامركزي مدفوع بالسوق. أطلق هذا التحول طاقة ابتكارية هائلة، حيث زاد عدد الشبكات الفرعية النشطة بنسبة 269% في غضون بضعة أشهر، مما غطى جميع القطاعات الفرعية لصناعة الذكاء الاصطناعي، وشكل النظام البيئي الأكثر شمولاً للذكاء الاصطناعي اللامركزي الحالي.
أداء السوق كان لامعًا، حيث زادت القيمة السوقية الإجمالية لأفضل شبكة فرعية من 4 ملايين دولار إلى 690 مليون دولار، بينما استقرت عوائد الربط السنوية بين 16-19%. تمثل أكبر 10 شبكات فرعية 51.76% من انبعاثات الشبكة، مما يعكس آلية السوق القائمة على انتقاء الأفضل.
تحليل الشبكة الأساسية ( أول 10 تصريفات )
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
القيمة الأساسية: تعزيز تجربة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكاليف الحوسبة بشكل كبير
تستخدم Chutes بنية "البدء الفوري"، مما يقلل من وقت بدء نموذج الذكاء الاصطناعي إلى 200 مللي ثانية، مع زيادة الكفاءة بمقدار 10 مرات. تدعم أكثر من 8000 عقدة GPU حول العالم النماذج الرئيسية، مع معالجة أكثر من 5 ملايين طلب يوميًا. نموذج الأعمال ناضج، حيث يعتمد على استراتيجية القيمة المضافة المجانية، ويوفر دعم القوة الحاسوبية لمنصات مثل OpenRouter. ميزة التكلفة ملحوظة، حيث تقل 85% عن بعض خدمات السحابة. حاليًا، تجاوزت كمية الاستخدام الكلي للتوكن 9042.37B، وتخدم أكثر من 3000 عميل من الشركات.
بعد 9 أسابيع من إطلاق dTAO، تجاوزت القيمة السوقية مليار دولار أمريكي، والآن 79 مليون، والميزة التكنولوجية عميقة، والتقدم التجاري يسير بسلاسة، ودرجة الاعتراف في السوق عالية، وهي رائدة في الشبكة الفرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين حسابات الأجهزة
القيمة الأساسية: تحسين الأجهزة الأساسية، وزيادة كفاءة حسابات الذكاء الاصطناعي
التركيز على تحسين حسابات مستوى الأجهزة، من خلال جدولة GPU وواجهات التجريد للأجهزة وغيرها من التقنيات لزيادة الاستفادة من الأجهزة إلى أقصى حد. يدعم الأجهزة الرئيسية، وأسعار منخفضة بنسبة 90% مقارنة بالمنتجات المماثلة، وزيادة كفاءة الحسابات بنسبة 45%.
حالياً هي الشبكة الفرعية الثانية من حيث الانبعاثات، وتمثل 7.28% من انبعاثات الشبكة. تحسين الأجهزة هو جزء أساسي من بنية تحتية الذكاء الاصطناعي، والحواجز التقنية مرتفعة، والقيمة السوقية الحالية 56 مليون.
3. Targon (SN4) - منصة استدلال AI اللامركزية
القيمة الأساسية: تقنية الحساب السري، لضمان أمان خصوصية البيانات
نواة Targon هي TVM(Targon Virtual Machine)، تستخدم تقنيات الحوسبة السرية مثل Intel TDX، لضمان أمان سير العمل الذكي وحماية الخصوصية. يدعم النظام التشفير من النهاية إلى النهاية، مما يسمح للمستخدمين باستخدام خدمات الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن البيانات.
العقبة التقنية مرتفعة، نموذج العمل واضح، وهناك مصدر دخل مستقر. لقد تم تفعيل آلية إعادة شراء الإيرادات، وكانت أحدث عملية شراء بقيمة 18,000 دولار أمريكي.
4. τemplar (SN3) - أبحاث الذكاء الاصطناعي والتدريب الموزع
القيمة الأساسية: تدريب تعاوني على نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، خفض عتبة التدريب
تركيز على التدريب الموزع لنماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، من خلال التعاون في التدريب باستخدام موارد GPU للمشاركين من جميع أنحاء العالم. تم الانتهاء من تدريب نموذج بـ 1.2 مليار معلمة، أكثر من 20,000 دورة تدريبية، وشارك حوالي 200 GPU. سوف يتم متابعة تدريب النماذج الكبيرة في عام 2025، مع بلوغ حجم المعلمات 70 مليار+، والأداء يعادل المعايير الصناعية.
تتميز المزايا التقنية ، القيمة السوقية الحالية 35 مليون ، تمثل 4.79 ٪ من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
القيمة الأساسية: تدريب الذكاء الاصطناعي للجميع، وتقليل عتبة التكلفة بشكل كبير
حل مشكلة تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. يوزع نظام الجدولة الذكي المهام بكفاءة إلى آلاف وحدات معالجة الرسومات. تم الانتهاء من تدريب نموذج مكون من 118 تريليون معلمة، بتكلفة 5 دولارات في الساعة، أرخص بنسبة 70% من بعض خدمات السحابة، وسرعة أعلى بنسبة 40%. يقلل واجهة بنقرة واحدة من عوائق الاستخدام، مع استخدام أكثر من 500 مشروع لتعديل النموذج.
القيمة السوقية الحالية 30M، الطلب في السوق كبير، المزايا التقنية واضحة، تستحق المتابعة على المدى الطويل.
6. التداول الاحتكاري (SN8) - التداول الكمي المالي
القيمة الأساسية: إشارات تداول الأصول المتعددة والتوقعات المالية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
منصة تداول كمي لامركزية وتنبؤات مالية. نموذج التنبؤ يدمج تقنيات LSTM وTransformer، لمعالجة بيانات السلاسل الزمنية المعقدة. يوفر نموذج تحليل المشاعر السوقية إشارات مساعدة. يعرض الموقع عوائد استراتيجيات مختلفة للـminer والاختبارات السابقة.
دمج الذكاء الاصطناعي مع blockchain، وتقديم طرق مبتكرة لتداول الأسواق المالية، القيمة السوقية الحالية 27M.
7. نتيجة (SN44) - التحليل والتقييم الرياضي
القيمة الأساسية: تحليل فيديو الرياضة، تستهدف صناعة كرة القدم بقيمة 6000 مليار دولار
إطار رؤية الكمبيوتر الذي يركز على تحليل الفيديو الرياضي. يستخدم التحقق من خطوتين: كشف الملعب وفحص الكائنات المستند إلى CLIP، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة التوصيف. بالتعاون مع منصة بيانات معينة، بلغ متوسط دقة توقعات الوكلاء الذكاء الاصطناعي 70٪، وقد وصلت إلى 100٪ في يوم واحد.
صناعة الرياضة ضخمة، والابتكار التكنولوجي ملحوظ، وآفاق السوق واسعة، مما يستحق الانتباه.
8. OpenKaito (SN5) - استدلال النصوص مفتوحة المصدر
القيمة الأساسية: تطوير نموذج تضمين النص، تحسين استرجاع المعلومات
تركز على تطوير نماذج تضمين النصوص، وتهدف إلى بناء قدرات عالية الجودة لفهم النصوص واستنتاجها، خاصة في مجالات استرجاع المعلومات والبحث الدلالي. لا يزال في مرحلة البناء المبكرة، ويجري بناء نظام بيئي حول نماذج تضمين النصوص. سيتم دمجه قريبًا مع منصة معينة، مما قد يوسع بشكل كبير من مشاهد الاستخدام وقاعدة المستخدمين.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية البيانات الذكية
القيمة الأساسية: معالجة البيانات على نطاق واسع، إمداد بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
يتم معالجة 500 مليون صف من البيانات يوميًا، بإجمالي تجاوز 55.6 مليار صف، ويدعم 100 جيجابايت من التخزين. يوفر هيكل DataEntity وظائف أساسية مثل معيارية البيانات وتحسين الفهارس. آلية التصويت المبتكرة "الجاذبية" تحقق تعديل الوزن الديناميكي.
البيانات هي أساس الذكاء الاصطناعي، قيمة البنية التحتية مستقرة، والموضع البيئي مهم. كموفر بيانات لعدة شبكة فرعية، نتعاون بشكل عميق مع مشاريع أخرى، مما يعكس قيمة البنية التحتية.
10. TAOHash (SN14) - استخراج التعدين بواسطة PoW
القيمة الأساسية: ربط التعدين التقليدي وحساب الذكاء الاصطناعي، دمج موارد الحوسبة
يسمح لمعدني البيتكوين بإعادة توجيه قوة التعدين إلى شبكة Bittensor، للحصول على رموز alpha من خلال التعدين. جذب أكثر من 6EH/s من قوة التعدين(، مما يمثل حوالي 0.7% من السوق العالمية)، مما يثبت اعتراف السوق بالنموذج الهجين. يمكن للمعدنين الاختيار بين التعدين التقليدي للبيتكوين والحصول على رموز TAOHash، لتحسين العائد.
تحليل النظام البيئي
تضمن الابتكارات التكنولوجية في Bittensor بنية تحتية فريدة لنظام بيئي لذكاء اصطناعي لامركزي. يضمن خوارزمية إجماع Yuma جودة الشبكة، بينما يقدم ترقية dTAO آلية توزيع موارد سوقية لتحسين الكفاءة. تدعم بروتوكولات التعاون بين الشبكات الفرعية المعالجة الموزعة لمهام الذكاء الاصطناعي المعقدة، مما يشكل تأثير شبكة قوي. تضمن هيكل الحوافز المزدوجة دافعًا طويل الأمد للمشاركة، مما يشكل حلقة اقتصادية مستدامة.
بالمقارنة مع مزودي الخدمات المركزية التقليديين، فإن Bittensor يظهر أداءً بارزًا من حيث كفاءة التكلفة. تعزز البيئة المفتوحة الابتكار السريع، ويستمر عدد وجودة الشبكات الفرعية في الارتفاع. ومع ذلك، فإنها تواجه تحديات مثل عتبة التكنولوجيا وعدم اليقين التنظيمي، لذا فإن كيفية الحفاظ على الأداء وتوازن اللامركزية تعتبر اختبارًا مهمًا.
النمو الانفجاري لصناعة الذكاء الاصطناعي يوفر فرص سوقية كبيرة لـ Bittensor. يُتوقع أن يرتفع سوق الذكاء الاصطناعي العالمي من 294 مليار دولار أمريكي في عام 2025 إلى 1.77 تريليون دولار أمريكي في عام 2032. وتخلق السياسات الداعمة من قبل الدول نافذة فرص، وزادت المخاوف بشأن خصوصية البيانات وأمان الذكاء الاصطناعي من الطلب على تقنيات مثل الحوسبة السرية. كما أن مشاركة المستثمرين المؤسسيين توفر التمويل والدعم للموارد في النظام البيئي.
إطار استراتيجية الاستثمار
يتطلب الاستثمار في شبكة فرعية Bittensor إنشاء إطار تقييم نظامي، يتناول عوامل متعددة مثل الابتكار التكنولوجي، قوة الفريق، إمكانات السوق، هيكل المنافسة، وعلم الاقتصاد الرمزي.
في إدارة المخاطر، يُنصح بتوزيع التكوين عبر أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية، بما في ذلك الشبكات الفرعية للبنية التحتية، والشبكات الفرعية للتطبيقات، والشبكات الفرعية للبروتوكولات. يجب تعديل الاستراتيجيات وفقًا لمرحلة التطور، والحفاظ على هامش السيولة الضروري. سيكون تقليل النصف الأول في نوفمبر 2025 محفزًا مهمًا للسوق، ويمكن التخطيط مسبقًا لشبكات فرعية ذات جودة عالية.
على المدى المتوسط، من المتوقع أن يتجاوز عدد الشبكات الفرعية 500، حيث ستؤدي زيادة التطبيقات على مستوى المؤسسات إلى تعزيز تطوير الشبكات الفرعية المتعلقة بالحوسبة السرية، وستصبح التعاونات عبر الشبكات الفرعية أكثر شيوعاً. على المدى الطويل، من المتوقع أن يصبح Bittensor جزءاً مهماً من البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي، حيث تظهر نماذج تجارية جديدة ومشاهد تطبيق باستمرار، مما يؤدي في النهاية إلى تشكيل نظام بيئي لامركزي أكبر.
يمثل نظام Bittensor البيئي نموذجًا جديدًا لتطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، وتستحق حيويتها الابتكارية وإمكانات نموها اهتمامًا مستمرًا ودراسة متعمقة.