Bittensorサブネット投資ガイド：AIの新しい風口をつかむ

2025年2月、BittensorネットワークはDynamic TAO (dTAO)アップグレードを実施し、市場主導の分散型リソース配分モデルにネットワークを移行しました。この変革は巨大なイノベーションの活力を解放し、わずか数ヶ月で活発なサブネットの数が269%増加し、AI産業の各セグメントをカバーし、現在最も包括的な分散型AIエコシステムが形成されました。

市場は好調で、トップサブネットの総時価総額は400万ドルから6.9億ドルに増加し、ステーキングの年利回りは安定して16-19%となっています。上位10のサブネットはネットワークの排出量の51.76%を占め、市場メカニズムにおける優勝劣敗を反映しています。

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コアネットワーク分析(排出前10名)

1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算

コアバリュー:AIモデルのデプロイ体験を革新し、計算コストを大幅に削減する

Chutesは「即時起動」アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に圧縮し、効率を10倍向上させています。世界中の8000以上のGPUノードが主流モデルをサポートし、1日あたり500万件以上のリクエストを処理しています。ビジネスモデルは成熟しており、無料のプレミアム戦略を採用してOpenRouterなどのプラットフォームに計算能力を提供しています。コスト優位性は顕著で、あるクラウドサービスより85％低くなっています。現在、総トークン使用量は9042.37Bを超え、3000社以上の企業顧客にサービスを提供しています。

dTAOの開始から9週で時価総額が1億ドルを突破し、現在は79M、技術的な競争優位性が深く、商業化の進展も順調で、市場での認知度も高く、サブネットのリーダーです。

2. Celium (SN51) - ハードウェア コンピューティングの最適化

コアバリュー:ベースハードウェアの最適化、AI計算効率の向上

ハードウェア層の計算最適化に焦点を当て、GPUスケジューリングやハードウェア抽象化などの技術モジュールを通じてハードウェアの利用率を最大化します。主流のハードウェアをサポートし、同類製品に比べて価格を90%削減、計算効率を45%向上させます。

現在は排出量が第2位のサブネットで、ネットワークの排出量の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラストラクチャの核心的な部分であり、技術的な障壁が高く、現在の時価総額は56Mです。

3. ターゴン (SN4) - 去中心化AI推論プラットフォーム

核心価値:機密計算技術,データプライバシーの安全を保障

TargonのコアはTVM(Targon Virtual Machine)で、Intel TDXなどの機密計算技術を採用し、AIワークフローの安全性とプライバシー保護を確保します。システムはエンドツーエンドの暗号化をサポートしており、ユーザーはデータを漏らすことなくAIサービスを利用できます。

技術的な敷居が高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。収入の買い戻しメカニズムが開始され、最近の買い戻しは1.8万ドルです。

4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニング

コアバリュー:大規模AIモデルの協調トレーニング、トレーニングのハードルを下げる

大規模AIモデルの分散トレーニングに焦点を当て、世界中の参加者のGPUリソースを通じて協力してトレーニングを行います。1.2Bパラメータモデルのトレーニングを完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを実施し、約200のGPUが参加しました。2025年には大規模モデルのトレーニングを継続的に推進し、パラメータ規模は70B+に達し、性能は業界標準に相当します。

技術優位性が際立っており、現在の時価総額は35Mで、排出量の4.79％を占めています。

5. グラデーション (SN56) - 非中央集権AIトレーニング

コアバリュー:一般市民向けのAIトレーニング、コストのハードルを大幅に下げる

分散型トレーニングを通じてAIトレーニングコストの痛点を解決します。インテリジェントスケジューリングシステムは、数千のGPUにタスクを効率的に割り当てます。118兆パラメータのモデルトレーニングを完了し、コストは1時間あたり5ドルで、あるクラウドサービスより70％安く、速度は40％速いです。ワンクリックインターフェースは使用のハードルを下げ、500以上のプロジェクトがモデルの微調整に使用されています。

現在の時価総額は30Mで、市場の需要は大きく、技術的な優位性も明確であり、長期的に注目する価値があります。

6. プロプライエタリトレーディング (SN8) - 金融量子取引

コアバリュー：AI駆動のマルチアセット取引シグナルと金融予測

分散型量子取引と金融予測プラットフォーム。予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合し、複雑な時間系列データを処理します。市場感情分析モジュールは補助信号を提供します。ウェブサイトは異なるminer戦略の収益とバックテストを表示します。

AIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場取引方法を提供し、現在の時価総額は27Mです。

7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価

コアバリュー: スポーツ動画分析, 6000億ドルのサッカー産業をターゲット

スポーツ動画分析に特化したコンピュータビジョンフレームワーク。二段階認証を採用: フィールド検出とCLIPベースのオブジェクトチェックにより、アノテーションコストを大幅に削減。あるデータプラットフォームと提携し、AIエージェントの平均予測精度は70%、1日の正確性は100%に達したこともある。

スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の見通しも広がっており、注目に値します。

8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論

コアバリュー: テキスト埋め込みモデルの開発、情報検索の最適化

テキスト埋め込みモデルの開発に注力し、高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでいます。特に情報検索やセマンティック検索の分野においてです。まだ初期の構築段階にあり、テキスト埋め込みモデルを中心にエコシステムを構築しています。近日中にあるプラットフォームと統合予定で、アプリケーションのシナリオとユーザーベースを大幅に拡張する可能性があります。

9. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤

コアバリュー:大規模データ処理,AIトレーニングデータ供給

日処理5億行のデータ、累計超556億行、100GBのストレージをサポート。DataEntityアーキテクチャはデータの標準化、インデックス最適化などのコア機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムが動的な重みの調整を実現します。

データはAIの基盤であり、インフラの価値は安定しており、エコロジカルニッチが重要です。複数のサブネットのデータプロバイダーとして、他のプロジェクトと深く協力し、インフラの価値を体現しています。

10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニング

コアバリュー: 伝統的なマイニングとAI計算を接続し、計算力資源を統合する

ビットコインマイナーがBittensorネットワークにハッシュレートをリダイレクトし、マイニングを通じてalphaトークンを獲得することを許可します。短期的には6EH/sを超えるハッシュレート(が世界の約0.7%)を占め、市場がハイブリッドモデルを認めていることを証明します。マイナーは従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンを取得する間で選択し、収益を最適化できます。

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エコシステム分析

Bittensorの技術革新は独自の分散型AIエコシステムを構築しています。Yumaコンセンサスアルゴリズムはネットワークの質を確保し、dTAOアップグレードは市場化されたリソース配分メカニズムを導入して効率を向上させます。サブネット間の協力プロトコルは複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を形成します。二重インセンティブ構造は長期的な参加の動機を確保し、持続可能な経済的閉ループを形成します。

従来の中央集権型サービスプロバイダーと比較して、Bittensorはコスト効率の面で優れたパフォーマンスを示しています。オープンエコシステムは迅速なイノベーションを促進し、サブネットの数と質は継続的に向上しています。しかし、技術的なハードルや規制の不確実性などの課題にも直面しており、性能と分散化のバランスを維持する方法が重要な試練です。

AI産業の爆発的な成長はBittensorに巨大な市場機会を提供しています。世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年には1.77兆ドルに増加する見込みです。各国の支援政策は機会のウィンドウを創出し、データプライバシーとAIの安全性への関心が機密計算などの技術への需要を高めています。機関投資家の参加がエコシステムに資金とリソースの支援を提供しています。

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投資戦略フレームワーク

Bittensorサブネットへの投資には、技術革新、チームの実力、市場の潜在能力、競争環境、トークンエコノミクスなどの多方面の要因を考慮したシステム評価フレームワークを構築する必要があります。

リスク管理において、基盤型、アプリケーション型、プロトコル型を含む異なるタイプのサブネット間で分散配置することをお勧めします。発展段階に応じて戦略を調整し、必要な流動性バッファを維持してください。2025年11月の初回半減は重要な市場の触媒となり、優良なサブネットの事前配置が可能です。

中期的には、サブネットの数が500を突破する見込みであり、企業向けアプリケーションの増加が機密計算関連のサブネットの発展を促進し、サブネット間の協力がより頻繁になるでしょう。長期的にはBittensorが世界のAIインフラの重要な構成要素となることが期待されており、新しいビジネスモデルやアプリケーションシーンが次々と現れ、最終的にはより大きな分散型エコシステムが形成されるでしょう。

BittensorエコシステムはAIインフラストラクチャの新しい発展のパラダイムを代表しており、その革新性と成長の可能性は引き続き注目され、深く研究されるべきです。

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