Analyse de l'écosystème des subnets Bittensor : un nouveau paradigme pour l'infrastructure AI
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), orientant le mode de gouvernance vers une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Cette mise à niveau a grandement libéré la vitalité innovante du réseau. En quelques mois seulement, le nombre de sous-réseaux actifs est passé de 32 à 118, soit une augmentation de 269 %. Ces sous-réseaux couvrent plusieurs segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base, à la génération d'images, jusqu'aux domaines de pointe tels que le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est également éclatante. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets a grimpé de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel stable de 16 à 19 % sur le staking. Chaque subnet distribue des incitations réseau en fonction du taux de staking TAO basé sur le marché, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, ce qui reflète le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - Calcul AI sans serveur
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané", réduisant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une efficacité 10 fois supérieure à celle des services cloud traditionnels. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles de pointe allant de DeepSeek R1 à GPT-4, traitant plus de 5 millions de requêtes par jour, avec un délai de réponse contrôlé en dessous de 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, adoptant une stratégie de freemium pour attirer les utilisateurs. En collaborant avec la plateforme OpenRouter, elle fournit un support de calcul pour des modèles populaires, générant des revenus à partir de chaque appel API. L'avantage en termes de coûts est évident, étant 85 % inférieur à AWS Lambda. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042,37 milliards, et elle sert plus de 3000 clients entreprises.
dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars après 9 semaines de lancement, la capitalisation actuelle est de 79 millions, avec des avantages techniques évidents, des progrès commercialisés fluides et une forte reconnaissance sur le marché, ce qui en fait un leader dans le domaine des subnets.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Celium se concentre sur l'optimisation du calcul au niveau matériel. Grâce à quatre modules techniques - planification GPU, abstraction matérielle, optimisation des performances et gestion de l'efficacité énergétique - il maximise l'efficacité d'utilisation du matériel. Il prend en charge toute la gamme de matériel, y compris NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, avec des prix réduits de 90 % par rapport aux produits similaires et une efficacité de calcul améliorée de 45 %.
Actuellement, Celium est le deuxième plus grand subnet par émission sur Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément clé de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques, et une forte tendance à la hausse des prix, avec une capitalisation boursière actuelle de 56 millions.
3. Targon (SN4) - Plateforme de raisonnement AI décentralisée
Le cœur de Targon est le TVM (Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Le TVM utilise des technologies de calcul confidentiel telles qu'Intel TDX et le calcul confidentiel NVIDIA, garantissant la sécurité et la protection de la vie privée dans l'ensemble du flux de travail de l'IA. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout, de la couche matérielle à la couche applicative, permettant aux utilisateurs d'utiliser des services d'IA puissants sans divulguer de données.
La technologie Targon a un seuil d'entrée élevé, un modèle commercial clair et une source de revenus stable. Un mécanisme de rachat des revenus a été mis en place, tous les revenus étant utilisés pour le rachat de tokens, avec le dernier rachat s'élevant à 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche AI et entraînement distribué
Templar est un réseau pionnier spécialisé dans l'entraînement distribué de modèles AI à grande échelle, dont la mission est de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Grâce aux ressources GPU contributions par des participants du monde entier, il se concentre sur l'entraînement collaboratif de modèles de pointe et l'innovation, en mettant l'accent sur la résistance à la fraude et la collaboration efficace.
En termes de réalisations techniques, Templar a réussi à compléter l'entraînement d'un modèle de 1,2B de paramètres, après plus de 20 000 cycles d'entraînement, avec environ 200 GPU participant à l'ensemble du processus. En 2024, mise à niveau du mécanisme commit-reveal pour améliorer la décentralisation et la sécurité de la validation ; en 2025, poursuite de l'entraînement des grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant 70B+, affichant des performances équivalentes aux normes de l'industrie dans les tests de référence AI standard.
L'avantage technique de Templar est assez marqué, avec une capitalisation actuelle de 35M, occupant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - entraînement AI décentralisé
Gradients résout le problème du coût de l'entraînement de l'IA grâce à un entraînement distribué. Le système de planification intelligent, basé sur la synchronisation des gradients, attribue efficacement des tâches à des milliers de GPU. L'entraînement d'un modèle de 118 trillions de paramètres a été complété, avec un coût de seulement 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, et une vitesse d'entraînement 40 % plus rapide que les solutions centralisées. L'interface à un clic réduit les barrières à l'utilisation, et plus de 500 projets ont déjà été utilisés pour le réglage des modèles, couvrant les domaines de la santé, de la finance, de l'éducation, etc.
La capitalisation actuelle est de 30M, la demande sur le marché est forte, et l'avantage technologique est clair, c'est l'un des subnets qui mérite d'être suivi à long terme.
SN8 est une plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière, alimentée par l'IA pour des signaux de trading multi-actifs. Un réseau de trading propriétaire applique des technologies d'apprentissage automatique aux prévisions des marchés financiers, construisant une architecture de modèles de prévision à plusieurs niveaux. Son modèle de prévision temporelle intègre des technologies LSTM et Transformer, capable de traiter des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des indicateurs de sentiment en analysant les médias sociaux et le contenu des nouvelles, en tant que signaux d'assistance à la prévision.
Sur le site, vous pouvez voir les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents miners. SN8 combine l'IA et la blockchain, offrant des méthodes de trading innovantes sur le marché financier, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportive
Score se concentre sur une analyse vidéo sportive via un cadre de vision par ordinateur, réduisant le coût des analyses vidéo complexes grâce à une technologie de validation légère. Il utilise une validation en deux étapes : détection du terrain et vérification des objets basée sur CLIP, réduisant le coût d'annotation traditionnel de milliers de dollars pour un seul match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec Data Universe, l'agent DKING AI a une précision moyenne de prédiction de 70 %, atteignant 100 % de précision en une seule journée.
L'industrie du sport est de grande taille, avec une innovation technologique significative et un vaste potentiel de marché. Score est un subnet avec une direction d'application claire, qui mérite d'être suivi.
8. OpenKaito (SN5) - texte d'inférence open source
OpenKaito se concentre sur le développement de modèles d'incorporation de texte, soutenu par Kaito, un acteur important dans le domaine d'InfoFi. En tant que projet open source piloté par la communauté, OpenKaito s'engage à construire des capacités de compréhension et de raisonnement textuels de haute qualité, en particulier dans les domaines de la récupération d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore à un stade précoce de construction, se concentrant principalement sur le développement d'un écosystème autour des modèles d'embedding de texte. Il convient de noter l'intégration imminente de Yaps, qui pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Data Universe traite 500 millions de lignes de données par jour, avec un total de plus de 55,6 milliards de lignes, et supporte un stockage de 100 Go. L'architecture DataEntity fournit des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable, et la niche écologique est importante. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, la collaboration approfondie avec des projets comme Score reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - Minage par preuve de travail
TAOHash permet aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, obtenant des jetons alpha par le biais du minage pour les staker ou les échanger. Ce modèle combine le minage traditionnel en PoW avec le calcul AI, offrant aux mineurs une nouvelle source de revenus.
En quelques semaines, elle a attiré plus de 6 EH/s de puissance de calcul (environ 0,7 % de la puissance de calcul mondiale), prouvant ainsi la reconnaissance du marché pour ce modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs rendements en fonction des conditions du marché.
Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème AI décentralisé unique. Son algorithme de consensus Yuma garantit la qualité du réseau grâce à une validation décentralisée, tandis que le mécanisme de répartition des ressources de marché introduit par la mise à niveau dTAO a considérablement amélioré l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, permettant la découverte des prix entre le TAO et le token alpha, ce qui permet aux forces du marché de participer directement à la répartition des ressources AI.
Le protocole de collaboration entre les subnets prend en charge le traitement distribué des tâches AI complexes, créant ainsi un puissant effet de réseau. La structure d'incitation double (émission de TAO et appréciation des tokens alpha) garantit une motivation à long terme pour la participation, permettant aux créateurs de subnets, aux mineurs, aux validateurs et aux stakers de recevoir des récompenses correspondantes, formant ainsi un cercle économique durable.
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, se distinguant par son efficacité en termes de coûts. Plusieurs subnets présentent des avantages en matière de coûts significatifs, par exemple Chutes est 85 % moins cher qu'AWS, cet avantage de coût provient de l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, le nombre et la qualité des subnets continuent d'augmenter, et la vitesse d'innovation dépasse largement celle de la R&D interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème fait également face à des défis réels. Le seuil technologique reste élevé, bien que les outils s'améliorent constamment, la participation au mining et à la validation nécessite encore une connaissance technique considérable. L'incertitude de l'environnement réglementaire est un autre facteur de risque, les réseaux d'IA décentralisés pourraient être confrontés à des politiques réglementaires différentes dans chaque pays. Les fournisseurs de services cloud traditionnels comme AWS et Google Cloud ne resteront pas inactifs et devraient lancer des produits concurrentiels. À mesure que l'échelle du réseau augmente, maintenir l'équilibre entre performance et décentralisation devient également un test important.
L'explosion de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Goldman Sachs prévoit que les investissements mondiaux dans l'IA atteindront près de 200 milliards de dollars d'ici 2025, fournissant un solide soutien à la demande d'infrastructure. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 trillion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, créant ainsi un large espace de développement pour l'infrastructure décentralisée de l'IA.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans différents pays ont créé une fenêtre d'opportunité pour les infrastructures AI décentralisées, tandis que l'accent mis sur la confidentialité des données et la sécurité de l'IA a augmenté la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel, qui est justement l'un des principaux avantages des subnets comme Targon. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures AI continue de croître, et la participation d'institutions renommées apporte un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
Investir dans le subnet Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systématique. Sur le plan technique, il faut examiner le degré d'innovation et la profondeur de la barrière à l'entrée, la force technique de l'équipe et sa capacité d'exécution, ainsi que les effets de synergie avec d'autres projets de l'écosystème. Sur le plan du marché, il est nécessaire d'analyser la taille et le potentiel de croissance du marché cible, le paysage concurrentiel et les avantages concurrentiels différenciés, l'adoption par les utilisateurs et les effets de réseau, ainsi que l'environnement réglementaire et les risques politiques. Sur le plan financier, il faut se concentrer sur le niveau d'évaluation actuel et la performance historique, la part de l'émission de TAO et la tendance de croissance, la rationalité de la conception de l'économie des tokens, ainsi que la liquidité et la profondeur des transactions.
En matière de gestion des risques, l'investissement diversifié est une stratégie fondamentale. Il est conseillé de diversifier la répartition entre différents types de subnets, y compris les types d'infrastructure (comme Chutes, Celium), d'application (comme Score, BitMind) et de protocole (comme Targon, Templar). Il convient également d'ajuster la stratégie d'investissement en fonction du stade de développement des subnets, les projets en phase précoce présentant un risque élevé mais un potentiel de retour important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais avec un potentiel de croissance limité. Étant donné que la liquidité des jetons alpha peut être inférieure à celle de TAO, il est nécessaire d'organiser de manière raisonnable le ratio de répartition des fonds pour maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
L'événement de réduction de moitié prévu pour novembre 2025 sera un catalyseur de marché important. La diminution des émissions augmentera la rareté des sous-réseaux existants, tout en éliminant potentiellement les projets moins performants, ce qui redéfinira le paysage économique de l'ensemble du réseau. Les investisseurs peuvent se positionner à l'avance dans des sous-réseaux de qualité pour profiter de la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, couvrant tous les segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications d'entreprise stimulera le développement des subnets liés au calcul confidentiel et à la confidentialité des données, et la collaboration inter-subnets sera plus fréquente, formant une chaîne d'approvisionnement complexe de services d'IA. L'éclaircissement progressif du cadre réglementaire permettra aux subnets conformes d'obtenir une meilleure.
Cette page peut inclure du contenu de tiers fourni à des fins d'information uniquement. Gate ne garantit ni l'exactitude ni la validité de ces contenus, n’endosse pas les opinions exprimées, et ne fournit aucun conseil financier ou professionnel à travers ces informations. Voir la section Avertissement pour plus de détails.
12 J'aime
Récompense
12
4
Partager
Commentaire
0/400
MetaMisfit
· Il y a 21h
incroyable Continuez BTC
Voir l'originalRépondre0
NotSatoshi
· Il y a 21h
C'est à peu près comme les années précédentes.
Voir l'originalRépondre0
CryptoSurvivor
· Il y a 21h
tmd l'institution est encore en train d'entrer dans une position discrètement
Voir l'originalRépondre0
MetaverseVagabond
· Il y a 22h
Le rendement annuel approche les 20, c'est si attrayant.
Explosion de l'écosystème subnet Bittensor : un nouveau paradigme pour l'infrastructure AI décentralisée
Analyse de l'écosystème des subnets Bittensor : un nouveau paradigme pour l'infrastructure AI
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), orientant le mode de gouvernance vers une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Cette mise à niveau a grandement libéré la vitalité innovante du réseau. En quelques mois seulement, le nombre de sous-réseaux actifs est passé de 32 à 118, soit une augmentation de 269 %. Ces sous-réseaux couvrent plusieurs segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base, à la génération d'images, jusqu'aux domaines de pointe tels que le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est également éclatante. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets a grimpé de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel stable de 16 à 19 % sur le staking. Chaque subnet distribue des incitations réseau en fonction du taux de staking TAO basé sur le marché, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, ce qui reflète le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - Calcul AI sans serveur
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané", réduisant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une efficacité 10 fois supérieure à celle des services cloud traditionnels. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles de pointe allant de DeepSeek R1 à GPT-4, traitant plus de 5 millions de requêtes par jour, avec un délai de réponse contrôlé en dessous de 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, adoptant une stratégie de freemium pour attirer les utilisateurs. En collaborant avec la plateforme OpenRouter, elle fournit un support de calcul pour des modèles populaires, générant des revenus à partir de chaque appel API. L'avantage en termes de coûts est évident, étant 85 % inférieur à AWS Lambda. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042,37 milliards, et elle sert plus de 3000 clients entreprises.
dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars après 9 semaines de lancement, la capitalisation actuelle est de 79 millions, avec des avantages techniques évidents, des progrès commercialisés fluides et une forte reconnaissance sur le marché, ce qui en fait un leader dans le domaine des subnets.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Celium se concentre sur l'optimisation du calcul au niveau matériel. Grâce à quatre modules techniques - planification GPU, abstraction matérielle, optimisation des performances et gestion de l'efficacité énergétique - il maximise l'efficacité d'utilisation du matériel. Il prend en charge toute la gamme de matériel, y compris NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, avec des prix réduits de 90 % par rapport aux produits similaires et une efficacité de calcul améliorée de 45 %.
Actuellement, Celium est le deuxième plus grand subnet par émission sur Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément clé de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques, et une forte tendance à la hausse des prix, avec une capitalisation boursière actuelle de 56 millions.
3. Targon (SN4) - Plateforme de raisonnement AI décentralisée
Le cœur de Targon est le TVM (Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Le TVM utilise des technologies de calcul confidentiel telles qu'Intel TDX et le calcul confidentiel NVIDIA, garantissant la sécurité et la protection de la vie privée dans l'ensemble du flux de travail de l'IA. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout, de la couche matérielle à la couche applicative, permettant aux utilisateurs d'utiliser des services d'IA puissants sans divulguer de données.
La technologie Targon a un seuil d'entrée élevé, un modèle commercial clair et une source de revenus stable. Un mécanisme de rachat des revenus a été mis en place, tous les revenus étant utilisés pour le rachat de tokens, avec le dernier rachat s'élevant à 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche AI et entraînement distribué
Templar est un réseau pionnier spécialisé dans l'entraînement distribué de modèles AI à grande échelle, dont la mission est de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Grâce aux ressources GPU contributions par des participants du monde entier, il se concentre sur l'entraînement collaboratif de modèles de pointe et l'innovation, en mettant l'accent sur la résistance à la fraude et la collaboration efficace.
En termes de réalisations techniques, Templar a réussi à compléter l'entraînement d'un modèle de 1,2B de paramètres, après plus de 20 000 cycles d'entraînement, avec environ 200 GPU participant à l'ensemble du processus. En 2024, mise à niveau du mécanisme commit-reveal pour améliorer la décentralisation et la sécurité de la validation ; en 2025, poursuite de l'entraînement des grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant 70B+, affichant des performances équivalentes aux normes de l'industrie dans les tests de référence AI standard.
L'avantage technique de Templar est assez marqué, avec une capitalisation actuelle de 35M, occupant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - entraînement AI décentralisé
Gradients résout le problème du coût de l'entraînement de l'IA grâce à un entraînement distribué. Le système de planification intelligent, basé sur la synchronisation des gradients, attribue efficacement des tâches à des milliers de GPU. L'entraînement d'un modèle de 118 trillions de paramètres a été complété, avec un coût de seulement 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, et une vitesse d'entraînement 40 % plus rapide que les solutions centralisées. L'interface à un clic réduit les barrières à l'utilisation, et plus de 500 projets ont déjà été utilisés pour le réglage des modèles, couvrant les domaines de la santé, de la finance, de l'éducation, etc.
La capitalisation actuelle est de 30M, la demande sur le marché est forte, et l'avantage technologique est clair, c'est l'un des subnets qui mérite d'être suivi à long terme.
6. Trading propriétaire (SN8) - Trading quantitatif financier
SN8 est une plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière, alimentée par l'IA pour des signaux de trading multi-actifs. Un réseau de trading propriétaire applique des technologies d'apprentissage automatique aux prévisions des marchés financiers, construisant une architecture de modèles de prévision à plusieurs niveaux. Son modèle de prévision temporelle intègre des technologies LSTM et Transformer, capable de traiter des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des indicateurs de sentiment en analysant les médias sociaux et le contenu des nouvelles, en tant que signaux d'assistance à la prévision.
Sur le site, vous pouvez voir les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents miners. SN8 combine l'IA et la blockchain, offrant des méthodes de trading innovantes sur le marché financier, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportive
Score se concentre sur une analyse vidéo sportive via un cadre de vision par ordinateur, réduisant le coût des analyses vidéo complexes grâce à une technologie de validation légère. Il utilise une validation en deux étapes : détection du terrain et vérification des objets basée sur CLIP, réduisant le coût d'annotation traditionnel de milliers de dollars pour un seul match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec Data Universe, l'agent DKING AI a une précision moyenne de prédiction de 70 %, atteignant 100 % de précision en une seule journée.
L'industrie du sport est de grande taille, avec une innovation technologique significative et un vaste potentiel de marché. Score est un subnet avec une direction d'application claire, qui mérite d'être suivi.
8. OpenKaito (SN5) - texte d'inférence open source
OpenKaito se concentre sur le développement de modèles d'incorporation de texte, soutenu par Kaito, un acteur important dans le domaine d'InfoFi. En tant que projet open source piloté par la communauté, OpenKaito s'engage à construire des capacités de compréhension et de raisonnement textuels de haute qualité, en particulier dans les domaines de la récupération d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore à un stade précoce de construction, se concentrant principalement sur le développement d'un écosystème autour des modèles d'embedding de texte. Il convient de noter l'intégration imminente de Yaps, qui pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Data Universe traite 500 millions de lignes de données par jour, avec un total de plus de 55,6 milliards de lignes, et supporte un stockage de 100 Go. L'architecture DataEntity fournit des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable, et la niche écologique est importante. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, la collaboration approfondie avec des projets comme Score reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - Minage par preuve de travail
TAOHash permet aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, obtenant des jetons alpha par le biais du minage pour les staker ou les échanger. Ce modèle combine le minage traditionnel en PoW avec le calcul AI, offrant aux mineurs une nouvelle source de revenus.
En quelques semaines, elle a attiré plus de 6 EH/s de puissance de calcul (environ 0,7 % de la puissance de calcul mondiale), prouvant ainsi la reconnaissance du marché pour ce modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs rendements en fonction des conditions du marché.
Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème AI décentralisé unique. Son algorithme de consensus Yuma garantit la qualité du réseau grâce à une validation décentralisée, tandis que le mécanisme de répartition des ressources de marché introduit par la mise à niveau dTAO a considérablement amélioré l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, permettant la découverte des prix entre le TAO et le token alpha, ce qui permet aux forces du marché de participer directement à la répartition des ressources AI.
Le protocole de collaboration entre les subnets prend en charge le traitement distribué des tâches AI complexes, créant ainsi un puissant effet de réseau. La structure d'incitation double (émission de TAO et appréciation des tokens alpha) garantit une motivation à long terme pour la participation, permettant aux créateurs de subnets, aux mineurs, aux validateurs et aux stakers de recevoir des récompenses correspondantes, formant ainsi un cercle économique durable.
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, se distinguant par son efficacité en termes de coûts. Plusieurs subnets présentent des avantages en matière de coûts significatifs, par exemple Chutes est 85 % moins cher qu'AWS, cet avantage de coût provient de l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, le nombre et la qualité des subnets continuent d'augmenter, et la vitesse d'innovation dépasse largement celle de la R&D interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème fait également face à des défis réels. Le seuil technologique reste élevé, bien que les outils s'améliorent constamment, la participation au mining et à la validation nécessite encore une connaissance technique considérable. L'incertitude de l'environnement réglementaire est un autre facteur de risque, les réseaux d'IA décentralisés pourraient être confrontés à des politiques réglementaires différentes dans chaque pays. Les fournisseurs de services cloud traditionnels comme AWS et Google Cloud ne resteront pas inactifs et devraient lancer des produits concurrentiels. À mesure que l'échelle du réseau augmente, maintenir l'équilibre entre performance et décentralisation devient également un test important.
L'explosion de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Goldman Sachs prévoit que les investissements mondiaux dans l'IA atteindront près de 200 milliards de dollars d'ici 2025, fournissant un solide soutien à la demande d'infrastructure. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 trillion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, créant ainsi un large espace de développement pour l'infrastructure décentralisée de l'IA.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans différents pays ont créé une fenêtre d'opportunité pour les infrastructures AI décentralisées, tandis que l'accent mis sur la confidentialité des données et la sécurité de l'IA a augmenté la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel, qui est justement l'un des principaux avantages des subnets comme Targon. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures AI continue de croître, et la participation d'institutions renommées apporte un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
Investir dans le subnet Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systématique. Sur le plan technique, il faut examiner le degré d'innovation et la profondeur de la barrière à l'entrée, la force technique de l'équipe et sa capacité d'exécution, ainsi que les effets de synergie avec d'autres projets de l'écosystème. Sur le plan du marché, il est nécessaire d'analyser la taille et le potentiel de croissance du marché cible, le paysage concurrentiel et les avantages concurrentiels différenciés, l'adoption par les utilisateurs et les effets de réseau, ainsi que l'environnement réglementaire et les risques politiques. Sur le plan financier, il faut se concentrer sur le niveau d'évaluation actuel et la performance historique, la part de l'émission de TAO et la tendance de croissance, la rationalité de la conception de l'économie des tokens, ainsi que la liquidité et la profondeur des transactions.
En matière de gestion des risques, l'investissement diversifié est une stratégie fondamentale. Il est conseillé de diversifier la répartition entre différents types de subnets, y compris les types d'infrastructure (comme Chutes, Celium), d'application (comme Score, BitMind) et de protocole (comme Targon, Templar). Il convient également d'ajuster la stratégie d'investissement en fonction du stade de développement des subnets, les projets en phase précoce présentant un risque élevé mais un potentiel de retour important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais avec un potentiel de croissance limité. Étant donné que la liquidité des jetons alpha peut être inférieure à celle de TAO, il est nécessaire d'organiser de manière raisonnable le ratio de répartition des fonds pour maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
L'événement de réduction de moitié prévu pour novembre 2025 sera un catalyseur de marché important. La diminution des émissions augmentera la rareté des sous-réseaux existants, tout en éliminant potentiellement les projets moins performants, ce qui redéfinira le paysage économique de l'ensemble du réseau. Les investisseurs peuvent se positionner à l'avance dans des sous-réseaux de qualité pour profiter de la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, couvrant tous les segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications d'entreprise stimulera le développement des subnets liés au calcul confidentiel et à la confidentialité des données, et la collaboration inter-subnets sera plus fréquente, formant une chaîne d'approvisionnement complexe de services d'IA. L'éclaircissement progressif du cadre réglementaire permettra aux subnets conformes d'obtenir une meilleure.