Análisis del ecosistema subred de Bittensor: capturando el futuro de la infraestructura de IA
Resumen del mercado: la actualización de dTAO da lugar a la prosperidad del ecosistema
En febrero de 2025, la red Bittensor completó una actualización monumental de Dynamic TAO (dTAO), cambiando el modelo de gobernanza de la red de la centralización a una asignación de recursos impulsada por el mercado descentralizado. Después de la actualización, cada subred posee tokens alpha independientes, logrando un verdadero mecanismo de descubrimiento de valor del mercado.
Los datos muestran que la actualización de dTAO ha liberado una gran vitalidad innovadora. En solo unos meses, la cantidad de subredes de Bittensor ha crecido de 32 a 118, un aumento del 269%. Estas subredes cubren todos los segmentos de la industria de la IA, desde el razonamiento básico de texto, generación de imágenes, hasta el vanguardista plegamiento de proteínas y el trading cuantitativo, formando el ecosistema de IA descentralizado más completo hasta la fecha.
El rendimiento del mercado también es brillante. La capitalización total de mercado de las subredes de primer nivel creció de 4 millones de dólares antes de la actualización a 690 millones de dólares, con un rendimiento anual de staking estable entre el 16% y el 19%. Las subredes distribuyen incentivos de red según la tasa de staking de TAO basada en el mercado, y las 10 principales subredes ocupan el 51.76% de la emisión de la red, lo que refleja el mecanismo del mercado de supervivencia del más apto.
Análisis de la red central (Top 10 de emisiones)
1. Chutes (SN64) - computación AI sin servidor
Valor central: Innovar la experiencia de implementación de modelos de IA, reduciendo drásticamente los costos de computación.
Chutes utiliza una arquitectura de "inicio instantáneo", reduciendo el tiempo de inicio del modelo de IA a 200 milisegundos, aumentando la eficiencia en 10 veces. Más de 8000 nodos GPU en todo el mundo apoyan modelos populares, con más de 5 millones de solicitudes procesadas diariamente. El modelo de negocio es maduro, adoptando una estrategia de freemium, proporcionando soporte de potencia de cálculo para plataformas como OpenRouter. La ventaja de costos es notable, siendo un 85% más bajo que AWS Lambda. Actualmente, el uso total de tokens supera los 904.2 mil millones, sirviendo a más de 3000 clientes empresariales.
dTAO alcanzó un valor de mercado de 100 millones de dólares en 9 semanas después de su lanzamiento, actualmente tiene un valor de mercado de 79 millones, tiene una profunda ventaja técnica, el progreso de la comercialización es fluido y tiene un alto reconocimiento en el mercado, siendo el proyecto líder de subred.
2. Celium (SN51) - Optimización de hardware de cálculo
Valor central: optimización del hardware subyacente, mejora de la eficiencia del cálculo de IA.
Enfocado en la optimización del cálculo a nivel de hardware, maximizando la eficiencia del uso del hardware a través de cuatro módulos tecnológicos: programación de GPU, abstracción de hardware, optimización del rendimiento y gestión de la eficiencia energética. Soporta hardware GPU de última generación, reduce el precio en un 90% y mejora la eficiencia del cálculo en un 45%.
Actualmente, Bittensor es la segunda subred con mayor emisión, representando el 7.28% de la emisión total de la red. La optimización del hardware es un aspecto clave de la infraestructura de IA, presenta barreras tecnológicas y una fuerte tendencia al aumento de precios, con una capitalización de mercado actual de 56M.
3. Targon (SN4) - plataforma de inferencia de IA descentralizada
Valor central: tecnología de computación confidencial, garantiza la seguridad de la privacidad de los datos
El núcleo de Targon es TVM (Targon Virtual Machine), que es una plataforma de computación confidencial segura que admite el entrenamiento, la inferencia y la verificación de modelos de IA. Utiliza tecnologías de computación confidencial como Intel TDX para garantizar la seguridad y la protección de la privacidad en todo el flujo de trabajo de IA. El sistema admite cifrado de extremo a extremo desde el hardware hasta la capa de aplicación, lo que permite a los usuarios utilizar potentes servicios de IA sin revelar datos.
La tecnología de Targon tiene un alto umbral técnico, un modelo de negocio claro y una fuente de ingresos estable. Actualmente se ha activado un mecanismo de recompra de ingresos, todos los ingresos se utilizan para la recompra de tokens, siendo la última recompra de 18,000 dólares.
4. τemplar (SN3) - Investigación de IA y entrenamiento distribuido
Valor central: colaboración en el entrenamiento de modelos de IA a gran escala, reduciendo la barrera de entrada al entrenamiento.
Especializado en el entrenamiento distribuido de modelos de IA a gran escala, con el objetivo de convertirse en "la mejor plataforma de entrenamiento de modelos del mundo". Entrenamiento colaborativo utilizando recursos de GPU aportados por participantes de todo el mundo, centrado en el entrenamiento colaborativo e innovación de modelos de vanguardia, enfatizando la resistencia a trampas y la cooperación eficiente.
Se ha completado con éxito el entrenamiento del modelo de 1.2B de parámetros, habiendo pasado más de 20,000 ciclos de entrenamiento, con aproximadamente 200 GPU participando. En 2024 se actualizará el mecanismo commit-reveal, mejorando la descentralización y la seguridad de la verificación; en 2025 se seguirá avanzando en el entrenamiento de grandes modelos, alcanzando una escala de parámetros de 70B+, con un rendimiento comparable a los estándares de la industria en pruebas de referencia de IA.
Ventajas tecnológicas destacadas, con una capitalización de mercado actual de 35M, que representa el 4.79% de las emisiones.
5. Gradientes (SN56) - entrenamiento de IA descentralizado
Valor central: democratización del entrenamiento de IA, reducción drástica de la barrera de costos.
Resolver el punto doloroso del costo de entrenamiento de IA a través de entrenamiento distribuido. El sistema de programación inteligente se basa en la sincronización de gradientes, asignando eficientemente tareas a miles de GPU. Se ha completado el entrenamiento de un modelo de 118 billones de parámetros, con un costo de solo 5 dólares por hora, un 70% más barato que los servicios en la nube tradicionales, y una velocidad de entrenamiento un 40% más rápida. La interfaz de un solo clic reduce la barrera de uso, y ya hay más de 500 proyectos utilizados para el ajuste de modelos, cubriendo áreas como la medicina, las finanzas y la educación.
La capitalización de mercado actual es de 30M, la demanda del mercado es alta, y las ventajas tecnológicas son claras, por lo que es una de las subredes que merece atención a largo plazo.
Valor central: señales de trading y predicciones financieras impulsadas por IA en múltiples activos
Plataforma de trading cuantitativo descentralizado y predicción financiera, señales de trading multiactivo impulsadas por IA. Una red de trading propietaria aplica tecnología de aprendizaje automático a la predicción del mercado financiero, construyendo una arquitectura de modelos de predicción multi-nivel. Su modelo de predicción de series temporales fusiona tecnologías LSTM y Transformer, capaz de manejar datos de series temporales complejos. El módulo de análisis de sentimiento del mercado proporciona indicadores de sentimiento como señales auxiliares de predicción al analizar contenido de redes sociales y noticias.
En el sitio web se pueden ver los rendimientos y retrocesos de las estrategias proporcionadas por diferentes miners. SN8 combina IA y blockchain, ofreciendo una forma innovadora de operar en los mercados financieros, con una capitalización de mercado actual de 27M.
7. Puntaje (SN44) - Análisis y evaluación deportiva
Valor central: análisis de video deportivo, apuntando a la industria del fútbol de 600 mil millones de dólares
Marco de visión por computadora enfocado en el análisis de videos deportivos, que reduce el costo de análisis de videos complejos mediante tecnología de verificación ligera. Utiliza una verificación en dos pasos: detección de campo y revisión de objetos basada en CLIP, reduciendo el costo de etiquetado tradicional de miles de dólares por partido a 1/10 a 1/100. En colaboración con una plataforma de datos, el agente de IA tiene una tasa de precisión promedio de predicción del 70%, alcanzando una precisión del 100% en un solo día.
La industria del deporte es de gran envergadura, con innovaciones tecnológicas significativas y un amplio potencial de mercado. Score es una subred con una dirección de aplicación clara, que merece atención.
8. OpenKaito (SN5) - inferencia de texto de código abierto
Valor central: desarrollo de modelos de incrustación de texto, optimización de la recuperación de información
Enfocado en el desarrollo de modelos de incrustación de texto, dedicado a construir capacidades de comprensión y razonamiento de texto de alta calidad, especialmente en el ámbito de la recuperación de información y la búsqueda semántica.
Esta subred aún se encuentra en las primeras etapas de construcción, centrándose principalmente en la creación de un ecosistema en torno a modelos de incrustación de texto. Es importante prestar atención a la próxima integración de nuevas funciones, que podría expandir significativamente sus casos de uso y su base de usuarios.
9. Data Universe (SN13) - infraestructura de datos de IA
Valor central: procesamiento de grandes volúmenes de datos, suministro de datos de entrenamiento de IA
Procesa 500 millones de filas de datos al día, acumulando más de 55.6 mil millones de filas, y soporta 100GB de almacenamiento. La arquitectura DataEntity proporciona funcionalidades clave como estandarización de datos, optimización de índices y almacenamiento distribuido. El innovador mecanismo de votación "gravitacional" permite ajustes dinámicos de peso.
Los datos son el petróleo de la IA, el valor de la infraestructura es estable y el nicho ecológico es importante. Como proveedor de datos de múltiples subredes, la cooperación profunda con proyectos como Score refleja el valor de la infraestructura.
10. TAOHash (SN14) - minería de PoW
Valor central: conectar la minería tradicional con el cálculo de IA, integración de recursos de potencia de cálculo.
Permitir a los mineros de Bitcoin redirigir su poder de cálculo a la red Bittensor, obteniendo tokens alpha a través de la minería para hacer staking o comerciar. Este modelo combina la minería tradicional de PoW con el cálculo de IA, proporcionando a los mineros una nueva fuente de ingresos.
En pocas semanas, atrajo más de 6EH/s de poder de hash (aproximadamente el 0.7% del poder de hash global), lo que demuestra la aceptación del mercado hacia este modelo híbrido. Los mineros pueden elegir entre la minería tradicional de Bitcoin y obtener tokens TAOHash, optimizando sus ganancias según las condiciones del mercado.
Análisis del ecosistema
ventajas clave de la arquitectura técnica
La innovación tecnológica de Bittensor ha construido un ecosistema de IA descentralizado único. Su algoritmo de consenso asegura la calidad de la red a través de la verificación descentralizada, mientras que el mecanismo de asignación de recursos mercantilizado introducido por la actualización dTAO ha mejorado significativamente la eficiencia. Cada subred está equipada con un mecanismo AMM, lo que permite el descubrimiento de precios entre TAO y los tokens alpha; este diseño permite que las fuerzas del mercado participen directamente en la asignación de recursos de IA.
El protocolo de colaboración entre subredes admite el procesamiento distribuido de tareas complejas de IA, formando un poderoso efecto de red. La estructura de doble incentivo (emisión de TAO más la apreciación del token alpha) asegura la motivación para la participación a largo plazo, permitiendo que los creadores de subredes, mineros, validadores y stakers obtengan recompensas correspondientes, formando un ciclo económico sostenible.
Ventaja competitiva y desafíos enfrentados
En comparación con los proveedores de servicios de IA centralizados tradicionales, Bittensor ofrece una verdadera alternativa descentralizada, destacándose en eficiencia de costos. Varios subredes muestran ventajas de costo significativas, como Chutes que es un 85% más barato que ciertos servicios en la nube, y esta ventaja de costo proviene de la mejora en la eficiencia de la arquitectura descentralizada. El ecosistema abierto fomenta una rápida innovación, con un número y calidad de subredes en constante aumento, y la velocidad de innovación supera con creces la investigación y desarrollo internos de las empresas tradicionales.
Sin embargo, el ecosistema también enfrenta desafíos reales. La barrera tecnológica sigue siendo alta, aunque las herramientas están mejorando constantemente, participar en mining y validation aún requiere un conocimiento técnico considerable. La incertidumbre del entorno regulatorio es otro factor de riesgo, ya que las redes de IA descentralizadas pueden enfrentar diferentes políticas regulatorias en cada país. Los proveedores de servicios en la nube tradicionales no se quedarán de brazos cruzados y se espera que lancen productos competitivos. A medida que crece la escala de la red, mantener el equilibrio entre el rendimiento y la descentralización también se convierte en una prueba importante.
El crecimiento explosivo de la industria de la IA ha proporcionado grandes oportunidades de mercado para Bittensor. Se prevé que la inversión global en IA se acerque a los 200 mil millones de dólares en 2025, lo que proporciona un fuerte apoyo a la demanda de infraestructura. Se espera que el mercado global de IA crezca de 294 mil millones de dólares en 2025 a 1.77 billones de dólares en 2032, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 29%, lo que crea un amplio espacio para el desarrollo de infraestructura de IA descentralizada.
Las políticas de apoyo al desarrollo de la IA en varios países han creado una ventana de oportunidad para la infraestructura de IA descentralizada, mientras que el aumento de la atención a la privacidad de los datos y la seguridad de la IA ha incrementado la demanda de tecnologías como el cálculo confidencial, que es la ventaja central de subredes como Targon. El interés de los inversores institucionales en la infraestructura de IA sigue en aumento, y la participación de varias instituciones de renombre proporciona apoyo financiero y de recursos al ecosistema.
Marco de Estrategia de Inversión
Invertir en el subred Bittensor requiere establecer un marco de evaluación sistemático. Desde el punto de vista técnico, es necesario examinar el grado de innovación y la profundidad de la ventaja competitiva, la capacidad técnica del equipo y la capacidad de ejecución, así como los efectos de sinergia con otros proyectos del ecosistema. Desde el punto de vista del mercado, se debe analizar el tamaño del mercado objetivo y su potencial de crecimiento, el panorama competitivo y las ventajas diferenciadas, la adopción por parte de los usuarios y los efectos de red, así como el entorno regulatorio y los riesgos políticos. En el plano financiero, se debe prestar atención al nivel de valoración actual y al rendimiento histórico, la proporción de emisión de TAO y la tendencia de crecimiento, la razonabilidad del diseño de la economía de tokens, así como la liquidez y la profundidad de las transacciones.
En la gestión de riesgos específica, la inversión diversificada es una estrategia básica. Se recomienda diversificar la asignación entre diferentes tipos de subredes, incluyendo infraestructura (como Chutes, Celium), aplicaciones (como Score, BitMind) y protocolos (como Targon, Templar). Al mismo tiempo, se debe ajustar la estrategia de inversión según la fase de desarrollo de la subred; los proyectos en etapas tempranas tienen un alto riesgo pero un gran potencial de ganancias, mientras que los proyectos maduros son relativamente estables pero tienen un espacio de crecimiento limitado. Teniendo en cuenta que la liquidez del token alpha puede no ser tan alta como la de TAO, es necesario organizar razonablemente la proporción de asignación de fondos y mantener un colchón de liquidez necesario.
El primer evento de reducción a la mitad en noviembre de 2025 se convertirá en un importante catalizador del mercado. La reducción de la emisión aumentará la escasez de las subredes existentes, al tiempo que podría eliminar proyectos con bajo rendimiento, lo que remodelará la economía de toda la red. Los inversores pueden posicionarse anticipadamente en subredes de alta calidad para aprovechar la ventana de configuración antes de la reducción a la mitad.
 y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
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SellLowExpert
· hace13h
¿También hay un Gran aumento en la capitalización de mercado de la subred? Hazme una transacción.
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ImpermanentPhilosopher
· hace14h
32 subir a 118 El hombre fuerte GPT ha llegado
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CryptoDouble-O-Seven
· hace14h
ai está seguro! amigos
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LuckyBearDrawer
· hace14h
¡El nuevo Precio mínimo está a punto de nacer!
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DegenWhisperer
· hace14h
dTAO realmente ha jugado inteligentemente alcista wow
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SatoshiSherpa
· hace14h
Ecología subred ser liquidado ah, ya lo veía venir.
Análisis del ecosistema Bittensor: 118 subredes crean una infraestructura de IA descentralizada
Análisis del ecosistema subred de Bittensor: capturando el futuro de la infraestructura de IA
Resumen del mercado: la actualización de dTAO da lugar a la prosperidad del ecosistema
En febrero de 2025, la red Bittensor completó una actualización monumental de Dynamic TAO (dTAO), cambiando el modelo de gobernanza de la red de la centralización a una asignación de recursos impulsada por el mercado descentralizado. Después de la actualización, cada subred posee tokens alpha independientes, logrando un verdadero mecanismo de descubrimiento de valor del mercado.
Los datos muestran que la actualización de dTAO ha liberado una gran vitalidad innovadora. En solo unos meses, la cantidad de subredes de Bittensor ha crecido de 32 a 118, un aumento del 269%. Estas subredes cubren todos los segmentos de la industria de la IA, desde el razonamiento básico de texto, generación de imágenes, hasta el vanguardista plegamiento de proteínas y el trading cuantitativo, formando el ecosistema de IA descentralizado más completo hasta la fecha.
El rendimiento del mercado también es brillante. La capitalización total de mercado de las subredes de primer nivel creció de 4 millones de dólares antes de la actualización a 690 millones de dólares, con un rendimiento anual de staking estable entre el 16% y el 19%. Las subredes distribuyen incentivos de red según la tasa de staking de TAO basada en el mercado, y las 10 principales subredes ocupan el 51.76% de la emisión de la red, lo que refleja el mecanismo del mercado de supervivencia del más apto.
Análisis de la red central (Top 10 de emisiones)
1. Chutes (SN64) - computación AI sin servidor
Valor central: Innovar la experiencia de implementación de modelos de IA, reduciendo drásticamente los costos de computación.
Chutes utiliza una arquitectura de "inicio instantáneo", reduciendo el tiempo de inicio del modelo de IA a 200 milisegundos, aumentando la eficiencia en 10 veces. Más de 8000 nodos GPU en todo el mundo apoyan modelos populares, con más de 5 millones de solicitudes procesadas diariamente. El modelo de negocio es maduro, adoptando una estrategia de freemium, proporcionando soporte de potencia de cálculo para plataformas como OpenRouter. La ventaja de costos es notable, siendo un 85% más bajo que AWS Lambda. Actualmente, el uso total de tokens supera los 904.2 mil millones, sirviendo a más de 3000 clientes empresariales.
dTAO alcanzó un valor de mercado de 100 millones de dólares en 9 semanas después de su lanzamiento, actualmente tiene un valor de mercado de 79 millones, tiene una profunda ventaja técnica, el progreso de la comercialización es fluido y tiene un alto reconocimiento en el mercado, siendo el proyecto líder de subred.
2. Celium (SN51) - Optimización de hardware de cálculo
Valor central: optimización del hardware subyacente, mejora de la eficiencia del cálculo de IA.
Enfocado en la optimización del cálculo a nivel de hardware, maximizando la eficiencia del uso del hardware a través de cuatro módulos tecnológicos: programación de GPU, abstracción de hardware, optimización del rendimiento y gestión de la eficiencia energética. Soporta hardware GPU de última generación, reduce el precio en un 90% y mejora la eficiencia del cálculo en un 45%.
Actualmente, Bittensor es la segunda subred con mayor emisión, representando el 7.28% de la emisión total de la red. La optimización del hardware es un aspecto clave de la infraestructura de IA, presenta barreras tecnológicas y una fuerte tendencia al aumento de precios, con una capitalización de mercado actual de 56M.
3. Targon (SN4) - plataforma de inferencia de IA descentralizada
Valor central: tecnología de computación confidencial, garantiza la seguridad de la privacidad de los datos
El núcleo de Targon es TVM (Targon Virtual Machine), que es una plataforma de computación confidencial segura que admite el entrenamiento, la inferencia y la verificación de modelos de IA. Utiliza tecnologías de computación confidencial como Intel TDX para garantizar la seguridad y la protección de la privacidad en todo el flujo de trabajo de IA. El sistema admite cifrado de extremo a extremo desde el hardware hasta la capa de aplicación, lo que permite a los usuarios utilizar potentes servicios de IA sin revelar datos.
La tecnología de Targon tiene un alto umbral técnico, un modelo de negocio claro y una fuente de ingresos estable. Actualmente se ha activado un mecanismo de recompra de ingresos, todos los ingresos se utilizan para la recompra de tokens, siendo la última recompra de 18,000 dólares.
4. τemplar (SN3) - Investigación de IA y entrenamiento distribuido
Valor central: colaboración en el entrenamiento de modelos de IA a gran escala, reduciendo la barrera de entrada al entrenamiento.
Especializado en el entrenamiento distribuido de modelos de IA a gran escala, con el objetivo de convertirse en "la mejor plataforma de entrenamiento de modelos del mundo". Entrenamiento colaborativo utilizando recursos de GPU aportados por participantes de todo el mundo, centrado en el entrenamiento colaborativo e innovación de modelos de vanguardia, enfatizando la resistencia a trampas y la cooperación eficiente.
Se ha completado con éxito el entrenamiento del modelo de 1.2B de parámetros, habiendo pasado más de 20,000 ciclos de entrenamiento, con aproximadamente 200 GPU participando. En 2024 se actualizará el mecanismo commit-reveal, mejorando la descentralización y la seguridad de la verificación; en 2025 se seguirá avanzando en el entrenamiento de grandes modelos, alcanzando una escala de parámetros de 70B+, con un rendimiento comparable a los estándares de la industria en pruebas de referencia de IA.
Ventajas tecnológicas destacadas, con una capitalización de mercado actual de 35M, que representa el 4.79% de las emisiones.
5. Gradientes (SN56) - entrenamiento de IA descentralizado
Valor central: democratización del entrenamiento de IA, reducción drástica de la barrera de costos.
Resolver el punto doloroso del costo de entrenamiento de IA a través de entrenamiento distribuido. El sistema de programación inteligente se basa en la sincronización de gradientes, asignando eficientemente tareas a miles de GPU. Se ha completado el entrenamiento de un modelo de 118 billones de parámetros, con un costo de solo 5 dólares por hora, un 70% más barato que los servicios en la nube tradicionales, y una velocidad de entrenamiento un 40% más rápida. La interfaz de un solo clic reduce la barrera de uso, y ya hay más de 500 proyectos utilizados para el ajuste de modelos, cubriendo áreas como la medicina, las finanzas y la educación.
La capitalización de mercado actual es de 30M, la demanda del mercado es alta, y las ventajas tecnológicas son claras, por lo que es una de las subredes que merece atención a largo plazo.
6. Comercio Propietario (SN8) - Comercio Cuantitativo Financiero
Valor central: señales de trading y predicciones financieras impulsadas por IA en múltiples activos
Plataforma de trading cuantitativo descentralizado y predicción financiera, señales de trading multiactivo impulsadas por IA. Una red de trading propietaria aplica tecnología de aprendizaje automático a la predicción del mercado financiero, construyendo una arquitectura de modelos de predicción multi-nivel. Su modelo de predicción de series temporales fusiona tecnologías LSTM y Transformer, capaz de manejar datos de series temporales complejos. El módulo de análisis de sentimiento del mercado proporciona indicadores de sentimiento como señales auxiliares de predicción al analizar contenido de redes sociales y noticias.
En el sitio web se pueden ver los rendimientos y retrocesos de las estrategias proporcionadas por diferentes miners. SN8 combina IA y blockchain, ofreciendo una forma innovadora de operar en los mercados financieros, con una capitalización de mercado actual de 27M.
7. Puntaje (SN44) - Análisis y evaluación deportiva
Valor central: análisis de video deportivo, apuntando a la industria del fútbol de 600 mil millones de dólares
Marco de visión por computadora enfocado en el análisis de videos deportivos, que reduce el costo de análisis de videos complejos mediante tecnología de verificación ligera. Utiliza una verificación en dos pasos: detección de campo y revisión de objetos basada en CLIP, reduciendo el costo de etiquetado tradicional de miles de dólares por partido a 1/10 a 1/100. En colaboración con una plataforma de datos, el agente de IA tiene una tasa de precisión promedio de predicción del 70%, alcanzando una precisión del 100% en un solo día.
La industria del deporte es de gran envergadura, con innovaciones tecnológicas significativas y un amplio potencial de mercado. Score es una subred con una dirección de aplicación clara, que merece atención.
8. OpenKaito (SN5) - inferencia de texto de código abierto
Valor central: desarrollo de modelos de incrustación de texto, optimización de la recuperación de información
Enfocado en el desarrollo de modelos de incrustación de texto, dedicado a construir capacidades de comprensión y razonamiento de texto de alta calidad, especialmente en el ámbito de la recuperación de información y la búsqueda semántica.
Esta subred aún se encuentra en las primeras etapas de construcción, centrándose principalmente en la creación de un ecosistema en torno a modelos de incrustación de texto. Es importante prestar atención a la próxima integración de nuevas funciones, que podría expandir significativamente sus casos de uso y su base de usuarios.
9. Data Universe (SN13) - infraestructura de datos de IA
Valor central: procesamiento de grandes volúmenes de datos, suministro de datos de entrenamiento de IA
Procesa 500 millones de filas de datos al día, acumulando más de 55.6 mil millones de filas, y soporta 100GB de almacenamiento. La arquitectura DataEntity proporciona funcionalidades clave como estandarización de datos, optimización de índices y almacenamiento distribuido. El innovador mecanismo de votación "gravitacional" permite ajustes dinámicos de peso.
Los datos son el petróleo de la IA, el valor de la infraestructura es estable y el nicho ecológico es importante. Como proveedor de datos de múltiples subredes, la cooperación profunda con proyectos como Score refleja el valor de la infraestructura.
10. TAOHash (SN14) - minería de PoW
Valor central: conectar la minería tradicional con el cálculo de IA, integración de recursos de potencia de cálculo.
Permitir a los mineros de Bitcoin redirigir su poder de cálculo a la red Bittensor, obteniendo tokens alpha a través de la minería para hacer staking o comerciar. Este modelo combina la minería tradicional de PoW con el cálculo de IA, proporcionando a los mineros una nueva fuente de ingresos.
En pocas semanas, atrajo más de 6EH/s de poder de hash (aproximadamente el 0.7% del poder de hash global), lo que demuestra la aceptación del mercado hacia este modelo híbrido. Los mineros pueden elegir entre la minería tradicional de Bitcoin y obtener tokens TAOHash, optimizando sus ganancias según las condiciones del mercado.
Análisis del ecosistema
ventajas clave de la arquitectura técnica
La innovación tecnológica de Bittensor ha construido un ecosistema de IA descentralizado único. Su algoritmo de consenso asegura la calidad de la red a través de la verificación descentralizada, mientras que el mecanismo de asignación de recursos mercantilizado introducido por la actualización dTAO ha mejorado significativamente la eficiencia. Cada subred está equipada con un mecanismo AMM, lo que permite el descubrimiento de precios entre TAO y los tokens alpha; este diseño permite que las fuerzas del mercado participen directamente en la asignación de recursos de IA.
El protocolo de colaboración entre subredes admite el procesamiento distribuido de tareas complejas de IA, formando un poderoso efecto de red. La estructura de doble incentivo (emisión de TAO más la apreciación del token alpha) asegura la motivación para la participación a largo plazo, permitiendo que los creadores de subredes, mineros, validadores y stakers obtengan recompensas correspondientes, formando un ciclo económico sostenible.
Ventaja competitiva y desafíos enfrentados
En comparación con los proveedores de servicios de IA centralizados tradicionales, Bittensor ofrece una verdadera alternativa descentralizada, destacándose en eficiencia de costos. Varios subredes muestran ventajas de costo significativas, como Chutes que es un 85% más barato que ciertos servicios en la nube, y esta ventaja de costo proviene de la mejora en la eficiencia de la arquitectura descentralizada. El ecosistema abierto fomenta una rápida innovación, con un número y calidad de subredes en constante aumento, y la velocidad de innovación supera con creces la investigación y desarrollo internos de las empresas tradicionales.
Sin embargo, el ecosistema también enfrenta desafíos reales. La barrera tecnológica sigue siendo alta, aunque las herramientas están mejorando constantemente, participar en mining y validation aún requiere un conocimiento técnico considerable. La incertidumbre del entorno regulatorio es otro factor de riesgo, ya que las redes de IA descentralizadas pueden enfrentar diferentes políticas regulatorias en cada país. Los proveedores de servicios en la nube tradicionales no se quedarán de brazos cruzados y se espera que lancen productos competitivos. A medida que crece la escala de la red, mantener el equilibrio entre el rendimiento y la descentralización también se convierte en una prueba importante.
El crecimiento explosivo de la industria de la IA ha proporcionado grandes oportunidades de mercado para Bittensor. Se prevé que la inversión global en IA se acerque a los 200 mil millones de dólares en 2025, lo que proporciona un fuerte apoyo a la demanda de infraestructura. Se espera que el mercado global de IA crezca de 294 mil millones de dólares en 2025 a 1.77 billones de dólares en 2032, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 29%, lo que crea un amplio espacio para el desarrollo de infraestructura de IA descentralizada.
Las políticas de apoyo al desarrollo de la IA en varios países han creado una ventana de oportunidad para la infraestructura de IA descentralizada, mientras que el aumento de la atención a la privacidad de los datos y la seguridad de la IA ha incrementado la demanda de tecnologías como el cálculo confidencial, que es la ventaja central de subredes como Targon. El interés de los inversores institucionales en la infraestructura de IA sigue en aumento, y la participación de varias instituciones de renombre proporciona apoyo financiero y de recursos al ecosistema.
Marco de Estrategia de Inversión
Invertir en el subred Bittensor requiere establecer un marco de evaluación sistemático. Desde el punto de vista técnico, es necesario examinar el grado de innovación y la profundidad de la ventaja competitiva, la capacidad técnica del equipo y la capacidad de ejecución, así como los efectos de sinergia con otros proyectos del ecosistema. Desde el punto de vista del mercado, se debe analizar el tamaño del mercado objetivo y su potencial de crecimiento, el panorama competitivo y las ventajas diferenciadas, la adopción por parte de los usuarios y los efectos de red, así como el entorno regulatorio y los riesgos políticos. En el plano financiero, se debe prestar atención al nivel de valoración actual y al rendimiento histórico, la proporción de emisión de TAO y la tendencia de crecimiento, la razonabilidad del diseño de la economía de tokens, así como la liquidez y la profundidad de las transacciones.
En la gestión de riesgos específica, la inversión diversificada es una estrategia básica. Se recomienda diversificar la asignación entre diferentes tipos de subredes, incluyendo infraestructura (como Chutes, Celium), aplicaciones (como Score, BitMind) y protocolos (como Targon, Templar). Al mismo tiempo, se debe ajustar la estrategia de inversión según la fase de desarrollo de la subred; los proyectos en etapas tempranas tienen un alto riesgo pero un gran potencial de ganancias, mientras que los proyectos maduros son relativamente estables pero tienen un espacio de crecimiento limitado. Teniendo en cuenta que la liquidez del token alpha puede no ser tan alta como la de TAO, es necesario organizar razonablemente la proporción de asignación de fondos y mantener un colchón de liquidez necesario.
El primer evento de reducción a la mitad en noviembre de 2025 se convertirá en un importante catalizador del mercado. La reducción de la emisión aumentará la escasez de las subredes existentes, al tiempo que podría eliminar proyectos con bajo rendimiento, lo que remodelará la economía de toda la red. Los inversores pueden posicionarse anticipadamente en subredes de alta calidad para aprovechar la ventana de configuración antes de la reducción a la mitad.
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