Panduan Investasi Bittensor Subnet: Mengambil Kesempatan Baru di AI
Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor melaksanakan pembaruan Dynamic TAO (dTAO), yang mengubah jaringan menuju model alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Perubahan ini melepaskan inovasi yang sangat besar, dalam waktu beberapa bulan saja, jumlah subnet yang aktif meningkat 269%, mencakup berbagai segmen industri AI, dan membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling komprehensif saat ini.
Kinerja pasar yang mengesankan, total kapitalisasi pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar AS menjadi 690 juta dolar AS, dengan hasil staking tahunan yang stabil di 16-19%. 10 subnet teratas menguasai 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang menonjolkan seleksi.
Analisis Jaringan Inti ( Emisi 10 Teratas )
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Nilai inti: Menginovasi pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi
Chutes mengadopsi arsitektur "pemula instan" yang mengompres waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali lipat. Lebih dari 8000 node GPU global mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan yang diproses setiap hari. Model bisnis yang matang, mengadopsi strategi nilai tambah gratis, memberikan dukungan komputasi untuk platform seperti OpenRouter. Keunggulan biaya yang signifikan, 85% lebih rendah dibandingkan layanan cloud tertentu. Saat ini, total penggunaan token melebihi 9042.37B, melayani lebih dari 3000 pelanggan perusahaan.
Setelah 9 minggu peluncuran, dTAO mencapai nilai pasar lebih dari 100 juta dolar AS, saat ini 79M, dengan keunggulan teknis yang mendalam, kemajuan komersialisasi yang lancar, dan tingkat pengakuan pasar yang tinggi, merupakan pemimpin subnet.
2. Celium (SN51) - optimalisasi komputasi perangkat keras
Nilai inti: optimasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi komputasi AI
Fokus pada optimasi perhitungan di tingkat perangkat keras, memaksimalkan pemanfaatan perangkat keras melalui penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, dan modul teknologi lainnya. Mendukung perangkat keras utama, harga lebih rendah 90% dibandingkan produk sejenis, efisiensi perhitungan meningkat 45%.
Saat ini merupakan subnet dengan emisi terbesar kedua, menyumbang 7,28% dari emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, dengan hambatan teknologi yang tinggi, dan nilai pasar saat ini adalah 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Nilai inti: teknologi komputasi rahasia, menjamin keamanan privasi data
Inti Targon adalah TVM(Targon Virtual Machine), menggunakan teknologi komputasi rahasia seperti Intel TDX, untuk memastikan keamanan dan perlindungan privasi alur kerja AI. Sistem mendukung enkripsi end-to-end, memungkinkan pengguna untuk menggunakan layanan AI tanpa mengungkapkan data.
Tingkat teknologi tinggi, model bisnis jelas, memiliki sumber pendapatan yang stabil. Mekanisme pembelian kembali pendapatan telah dibuka, baru-baru ini melakukan pembelian kembali sebesar 18.000 dolar AS.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI skala besar, mengurangi hambatan pelatihan
Fokus pada pelatihan terdistribusi model AI skala besar, berkolaborasi dalam pelatihan menggunakan sumber daya GPU peserta global. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 1,2B parameter, lebih dari 20.000 siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat. Pada tahun 2025, terus mendorong pelatihan model besar, dengan skala parameter mencapai 70B+, kinerja sebanding dengan standar industri.
Keunggulan teknologi menonjol, kapitalisasi pasar saat ini 35M, menyumbang 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau bagi masyarakat, secara signifikan menurunkan batas biaya.
Mengatasi masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Sudah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, biaya per jam 5 dolar, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tertentu, dan 40% lebih cepat. Antarmuka satu klik mengurangi hambatan penggunaan, lebih dari 500 proyek digunakan untuk penyetelan model.
Saat ini nilai pasar 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknologi jelas, layak untuk diperhatikan dalam jangka panjang.
6. Perdagangan Proprietari (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Finansial
Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan. Model prediksi menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer untuk memproses data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menyediakan sinyal tambahan. Situs web menampilkan hasil dari berbagai strategi miner dan pengujian kembali.
Menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan cara inovatif untuk perdagangan pasar keuangan, saat ini dengan valuasi pasar 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Nilai inti: analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar
Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga. Mengadopsi verifikasi dua langkah: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, secara signifikan mengurangi biaya penandaan. Bekerja sama dengan suatu platform data, agen AI memiliki akurasi prediksi rata-rata 70%, pernah mencapai akurasi 100% dalam satu hari.
Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, prospek pasar yang luas, dan patut untuk diperhatikan.
8. OpenKaito (SN5) - teks inferensi sumber terbuka
Nilai inti: pengembangan model penyisipan teks, optimasi pencarian informasi
Fokus pada pengembangan model penyematan teks, berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks yang berkualitas tinggi, terutama dalam hal pencarian informasi dan pencarian semantik. Masih dalam tahap pembangunan awal, membangun ekosistem di sekitar model penyematan teks. Segera akan terintegrasi dengan platform tertentu, yang mungkin secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis pengguna.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Nilai inti: Pengolahan data skala besar, pasokan data pelatihan AI
Memproses 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur DataEntity menyediakan standar data, pengoptimalan indeks, dan fungsi inti lainnya. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot dinamis.
Data adalah dasar AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistemnya penting. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek lain, mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - PoW hash power mining
Nilai inti: Menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, integrasi sumber daya daya komputasi
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor, mendapatkan token alpha melalui penambangan. Dalam jangka pendek menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi ( yang sekitar 0,7% dari total global ), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran. Para penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, mengoptimalkan pendapatan.
Analisis Ekosistem
Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensus Yuma memastikan kualitas jaringan, dan pembaruan dTAO memperkenalkan mekanisme alokasi sumber daya yang dipasarkan untuk meningkatkan efisiensi. Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi untuk tugas AI yang kompleks, menciptakan efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda memastikan motivasi untuk berpartisipasi dalam jangka panjang, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.
Dibandingkan dengan penyedia layanan terpusat tradisional, Bittensor menunjukkan keunggulan dalam efisiensi biaya. Ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, jumlah dan kualitas subnet terus meningkat. Namun, juga menghadapi tantangan seperti hambatan teknologi dan ketidakpastian regulasi, bagaimana menjaga keseimbangan antara kinerja dan desentralisasi adalah ujian yang penting.
Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar besar bagi Bittensor. Pasar AI global diperkirakan akan meningkat dari 294 miliar dolar pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun dolar pada tahun 2032. Kebijakan dukungan dari berbagai negara menciptakan jendela kesempatan, dan perhatian terhadap privasi data serta keamanan AI meningkatkan permintaan akan teknologi seperti komputasi rahasia. Partisipasi investor institusi memberikan dukungan dana dan sumber daya untuk ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi pada subnet Bittensor perlu membangun kerangka evaluasi sistem, mempertimbangkan inovasi teknologi, kekuatan tim, potensi pasar, lanskap persaingan, ekonomi token, dan faktor-faktor lainnya.
Dalam manajemen risiko, disarankan untuk mendiversifikasi alokasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk yang berbasis infrastruktur, aplikasi, dan protokol. Sesuaikan strategi berdasarkan tahap pengembangan, pertahankan buffer likuiditas yang diperlukan. Pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting, dapat menyiapkan posisi di subnet berkualitas.
Dalam jangka menengah, jumlah subnet diperkirakan akan melampaui 500, peningkatan aplikasi tingkat perusahaan mendorong pengembangan subnet terkait komputasi rahasia, dan kolaborasi antar subnet semakin sering terjadi. Dalam jangka panjang, Bittensor diharapkan menjadi komponen penting dari infrastruktur AI global, dengan model bisnis baru dan skenario aplikasi yang terus muncul, akhirnya membentuk ekosistem desentralisasi yang lebih besar.
Ekosistem Bittensor mewakili paradigma baru dalam perkembangan infrastruktur AI, di mana inovasi dan potensi pertumbuhannya layak untuk terus diperhatikan dan diteliti lebih dalam.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
9 Suka
Hadiah
9
4
Bagikan
Komentar
0/400
TokenSleuth
· 17jam yang lalu
Stabil akhirnya menunggu Anda yyds
Lihat AsliBalas0
just_another_wallet
· 17jam yang lalu
Benar-benar menarik, ayo lakukan!
Lihat AsliBalas0
NeverPresent
· 18jam yang lalu
Dengan tingkat pengembalian ini, sudah pasti stabil!
Ledakan ekosistem Bittensor: kapitalisasi pasar subnet teratas mencapai 6,9 miliar USD dengan imbal hasil tahunan 16-19%
Panduan Investasi Bittensor Subnet: Mengambil Kesempatan Baru di AI
Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor melaksanakan pembaruan Dynamic TAO (dTAO), yang mengubah jaringan menuju model alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Perubahan ini melepaskan inovasi yang sangat besar, dalam waktu beberapa bulan saja, jumlah subnet yang aktif meningkat 269%, mencakup berbagai segmen industri AI, dan membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling komprehensif saat ini.
Kinerja pasar yang mengesankan, total kapitalisasi pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar AS menjadi 690 juta dolar AS, dengan hasil staking tahunan yang stabil di 16-19%. 10 subnet teratas menguasai 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang menonjolkan seleksi.
Analisis Jaringan Inti ( Emisi 10 Teratas )
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Nilai inti: Menginovasi pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi
Chutes mengadopsi arsitektur "pemula instan" yang mengompres waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali lipat. Lebih dari 8000 node GPU global mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan yang diproses setiap hari. Model bisnis yang matang, mengadopsi strategi nilai tambah gratis, memberikan dukungan komputasi untuk platform seperti OpenRouter. Keunggulan biaya yang signifikan, 85% lebih rendah dibandingkan layanan cloud tertentu. Saat ini, total penggunaan token melebihi 9042.37B, melayani lebih dari 3000 pelanggan perusahaan.
Setelah 9 minggu peluncuran, dTAO mencapai nilai pasar lebih dari 100 juta dolar AS, saat ini 79M, dengan keunggulan teknis yang mendalam, kemajuan komersialisasi yang lancar, dan tingkat pengakuan pasar yang tinggi, merupakan pemimpin subnet.
2. Celium (SN51) - optimalisasi komputasi perangkat keras
Nilai inti: optimasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi komputasi AI
Fokus pada optimasi perhitungan di tingkat perangkat keras, memaksimalkan pemanfaatan perangkat keras melalui penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, dan modul teknologi lainnya. Mendukung perangkat keras utama, harga lebih rendah 90% dibandingkan produk sejenis, efisiensi perhitungan meningkat 45%.
Saat ini merupakan subnet dengan emisi terbesar kedua, menyumbang 7,28% dari emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, dengan hambatan teknologi yang tinggi, dan nilai pasar saat ini adalah 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Nilai inti: teknologi komputasi rahasia, menjamin keamanan privasi data
Inti Targon adalah TVM(Targon Virtual Machine), menggunakan teknologi komputasi rahasia seperti Intel TDX, untuk memastikan keamanan dan perlindungan privasi alur kerja AI. Sistem mendukung enkripsi end-to-end, memungkinkan pengguna untuk menggunakan layanan AI tanpa mengungkapkan data.
Tingkat teknologi tinggi, model bisnis jelas, memiliki sumber pendapatan yang stabil. Mekanisme pembelian kembali pendapatan telah dibuka, baru-baru ini melakukan pembelian kembali sebesar 18.000 dolar AS.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI skala besar, mengurangi hambatan pelatihan
Fokus pada pelatihan terdistribusi model AI skala besar, berkolaborasi dalam pelatihan menggunakan sumber daya GPU peserta global. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 1,2B parameter, lebih dari 20.000 siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat. Pada tahun 2025, terus mendorong pelatihan model besar, dengan skala parameter mencapai 70B+, kinerja sebanding dengan standar industri.
Keunggulan teknologi menonjol, kapitalisasi pasar saat ini 35M, menyumbang 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau bagi masyarakat, secara signifikan menurunkan batas biaya.
Mengatasi masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Sudah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, biaya per jam 5 dolar, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tertentu, dan 40% lebih cepat. Antarmuka satu klik mengurangi hambatan penggunaan, lebih dari 500 proyek digunakan untuk penyetelan model.
Saat ini nilai pasar 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknologi jelas, layak untuk diperhatikan dalam jangka panjang.
6. Perdagangan Proprietari (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Finansial
Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan. Model prediksi menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer untuk memproses data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menyediakan sinyal tambahan. Situs web menampilkan hasil dari berbagai strategi miner dan pengujian kembali.
Menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan cara inovatif untuk perdagangan pasar keuangan, saat ini dengan valuasi pasar 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Nilai inti: analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar
Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga. Mengadopsi verifikasi dua langkah: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, secara signifikan mengurangi biaya penandaan. Bekerja sama dengan suatu platform data, agen AI memiliki akurasi prediksi rata-rata 70%, pernah mencapai akurasi 100% dalam satu hari.
Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, prospek pasar yang luas, dan patut untuk diperhatikan.
8. OpenKaito (SN5) - teks inferensi sumber terbuka
Nilai inti: pengembangan model penyisipan teks, optimasi pencarian informasi
Fokus pada pengembangan model penyematan teks, berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks yang berkualitas tinggi, terutama dalam hal pencarian informasi dan pencarian semantik. Masih dalam tahap pembangunan awal, membangun ekosistem di sekitar model penyematan teks. Segera akan terintegrasi dengan platform tertentu, yang mungkin secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis pengguna.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Nilai inti: Pengolahan data skala besar, pasokan data pelatihan AI
Memproses 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur DataEntity menyediakan standar data, pengoptimalan indeks, dan fungsi inti lainnya. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot dinamis.
Data adalah dasar AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistemnya penting. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek lain, mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - PoW hash power mining
Nilai inti: Menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, integrasi sumber daya daya komputasi
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor, mendapatkan token alpha melalui penambangan. Dalam jangka pendek menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi ( yang sekitar 0,7% dari total global ), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran. Para penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, mengoptimalkan pendapatan.
Analisis Ekosistem
Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensus Yuma memastikan kualitas jaringan, dan pembaruan dTAO memperkenalkan mekanisme alokasi sumber daya yang dipasarkan untuk meningkatkan efisiensi. Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi untuk tugas AI yang kompleks, menciptakan efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda memastikan motivasi untuk berpartisipasi dalam jangka panjang, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.
Dibandingkan dengan penyedia layanan terpusat tradisional, Bittensor menunjukkan keunggulan dalam efisiensi biaya. Ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, jumlah dan kualitas subnet terus meningkat. Namun, juga menghadapi tantangan seperti hambatan teknologi dan ketidakpastian regulasi, bagaimana menjaga keseimbangan antara kinerja dan desentralisasi adalah ujian yang penting.
Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar besar bagi Bittensor. Pasar AI global diperkirakan akan meningkat dari 294 miliar dolar pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun dolar pada tahun 2032. Kebijakan dukungan dari berbagai negara menciptakan jendela kesempatan, dan perhatian terhadap privasi data serta keamanan AI meningkatkan permintaan akan teknologi seperti komputasi rahasia. Partisipasi investor institusi memberikan dukungan dana dan sumber daya untuk ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi pada subnet Bittensor perlu membangun kerangka evaluasi sistem, mempertimbangkan inovasi teknologi, kekuatan tim, potensi pasar, lanskap persaingan, ekonomi token, dan faktor-faktor lainnya.
Dalam manajemen risiko, disarankan untuk mendiversifikasi alokasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk yang berbasis infrastruktur, aplikasi, dan protokol. Sesuaikan strategi berdasarkan tahap pengembangan, pertahankan buffer likuiditas yang diperlukan. Pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting, dapat menyiapkan posisi di subnet berkualitas.
Dalam jangka menengah, jumlah subnet diperkirakan akan melampaui 500, peningkatan aplikasi tingkat perusahaan mendorong pengembangan subnet terkait komputasi rahasia, dan kolaborasi antar subnet semakin sering terjadi. Dalam jangka panjang, Bittensor diharapkan menjadi komponen penting dari infrastruktur AI global, dengan model bisnis baru dan skenario aplikasi yang terus muncul, akhirnya membentuk ekosistem desentralisasi yang lebih besar.
Ekosistem Bittensor mewakili paradigma baru dalam perkembangan infrastruktur AI, di mana inovasi dan potensi pertumbuhannya layak untuk terus diperhatikan dan diteliti lebih dalam.