Bittensor alt ağ ekosistem analizi: AI altyapısında yeni bir paradigma
2025 yılı Şubat ayında, Bittensor ağı Dynamic TAO (dTAO) yükseltmesini tamamladı ve yönetişim modelini piyasa odaklı merkeziyetsiz kaynak dağılımına dönüştürdü. Bu yükseltme, ağın yenilikçi canlılığını büyük ölçüde serbest bıraktı. Kısa bir süre içinde, aktif alt ağ sayısı 32'den 118'e çıkarak %269'luk bir artış gösterdi. Bu alt ağlar, temel metin akıl yürütme, görüntü üretimi gibi AI endüstrisinin birçok alt alanını kapsıyor ve öncü protein katlama, kuantum ticareti gibi alanlarla, şu anda en kapsamlı merkeziyetsiz AI ekosistemini oluşturuyor.
Piyasa performansı da oldukça dikkat çekici. En üst düzey alt ağların toplam piyasa değeri, yükseltme öncesindeki 4 milyon dolardan 690 milyon dolara fırladı ve staking yıllık getirisi %16-19 arasında istikrarlı kaldı. Her alt ağ, piyasa odaklı TAO staking oranına göre ağ teşviklerini dağıtmakta, ilk 10 alt ağ toplam ağ dağıtımının %51.76'sını elinde bulundurarak rekabetçi piyasa mekanizmasını yansıtmaktadır.
Çekirdek Ağ Analizi (En Fazla Yayınlanan 10 Kişi)
1. Chutes (SN64) - Sunucusuz AI hesaplama
Chutes, "anlık başlatma" mimarisini kullanarak AI model başlatma süresini 200 milisaniyeye indirmekte ve verimliliği geleneksel bulut hizmetlerine göre 10 kat artırmaktadır. Dünyada 8000'den fazla GPU düğümü DeepSeek R1'den GPT-4'e kadar ana akım modelleri desteklemekte ve günlük işleme talepleri 5 milyondan fazla olup, yanıt gecikmesi 50 milisaniye içinde kontrol edilmektedir.
Ticari model olgun, kullanıcıları çekmek için ücretsiz değer artırma stratejisi kullanıyor. OpenRouter platformu ile iş birliği yaparak, popüler modellerin hesaplama gücünü sağlıyor ve her API çağrısından gelir elde ediyor. Maliyet avantajı belirgin, AWS Lambda'dan %85 daha düşük. Şu anda toplam token kullanımı 9042.37B'yi aştı ve 3000'den fazla kurumsal müşteriye hizmet veriyor.
dTAO, başlatıldıktan 9 hafta sonra 100 milyon dolar piyasa değerine ulaştı, mevcut piyasa değeri 79M, teknik avantajları belirgin, ticarileşme süreci başarılı, piyasa kabulü yüksek, alt ağın lideridir.
Celium, donanım düzeyinde hesaplama optimizasyonuna odaklanmaktadır. GPU zamanlama, donanım soyutlama, performans optimizasyonu ve enerji verimliliği yönetimi gibi dört ana teknoloji modülü aracılığıyla donanım kullanım verimliliğini maksimize etmektedir. NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe gibi tüm donanım serilerini desteklemekte olup, fiyatı benzer ürünlere göre %90 daha düşüktür ve hesaplama verimliliği %45 artmaktadır.
Şu anda Celium, Bittensor üzerinde en fazla ikinci büyük alt ağdır ve ağın emisyonlarının %7.28'ini oluşturmaktadır. Donanım optimizasyonu, AI altyapısının temel bir parçasıdır, teknik engelleri vardır, fiyat artışı eğilimi oldukça güçlüdür ve mevcut piyasa değeri 56M'dir.
3. Targon (SN4) - merkeziyetsiz AI çıkarım platformu
Targon'un temeli TVM (Targon Sanal Makinesi)dir, bu güvenli bir gizli hesaplama platformudur ve AI modellerinin eğitimi, çıkarımı ve doğrulanmasını destekler. TVM, Intel TDX gibi gizli hesaplama teknolojileri ve NVIDIA gizli hesaplama kullanarak, tüm AI iş akışının güvenliğini ve gizlilik korumasını sağlar. Sistem, donanımdan uygulama katmanına kadar uçtan uca şifrelemeyi destekleyerek, kullanıcıların verileri sızdırmadan güçlü AI hizmetlerinden yararlanmalarına olanak tanır.
Targon teknolojisi yüksek bir giriş engeline sahip, iş modeli net ve istikrarlı bir gelir kaynağı var. Şu anda gelir geri alım mekanizması devreye girdi, tüm gelirler token geri alımına kullanılıyor, son geri alım 18.000 dolar oldu.
4. τemplar (SN3) - AI araştırma ve dağıtık eğitim
Templar, büyük ölçekli AI modellerinin dağıtık eğitimine odaklanan öncü bir alt ağdır. Misyonu, "dünyanın en iyi model eğitim platformu" olmaktır. Küresel katılımcıların katkıda bulunduğu GPU kaynaklarıyla işbirliği içinde eğitim yaparak, öncü modellerin işbirlikçi eğitimi ve yenilikçiliğine odaklanmakta, hileye karşı direnç ve verimli işbirliğini vurgulamaktadır.
Teknoloji başarıları açısından, Templar 1.2B parametreli modelin eğitimini başarıyla tamamladı, 20,000'den fazla eğitim döngüsü geçirildi ve sürecin tamamında yaklaşık 200 GPU yer aldı. 2024'te commit-reveal mekanizmasını güncelleyerek doğrulamanın merkeziyetsizliğini ve güvenliğini artıracak; 2025'te büyük model eğitimine devam ederek parametre ölçeğini 70B+ seviyesine çıkaracak ve standart AI kıyaslama testlerinde endüstri standardıyla eşit performans gösterecek.
Templar'ın teknik avantajları oldukça belirgin, mevcut piyasa değeri 35M, emisyonun %4.79'unu kaplıyor.
5. Gradyanlar (SN56) - merkeziyetsiz AI eğitimi
Gradients, dağıtık eğitim ile AI eğitim maliyetleri sorununu çözüyor. Akıllı zamanlama sistemi, gradyan senkronizasyonuna dayanarak, görevleri binlerce GPU'ya etkili bir şekilde dağıtıyor. 118 trilyon parametreli model eğitimi tamamlandı, maliyet saatte sadece 5 dolar, geleneksel bulut hizmetlerinden %70 daha ucuz, eğitim hızı merkezi çözümlerden %40 daha hızlı. Tek tıklama ile arayüz, kullanım engelini azaltıyor, şu anda sağlık, finans, eğitim gibi alanlarda model ince ayarı için 500'den fazla proje mevcut.
Mevcut piyasa değeri 30M, piyasa talebi büyük, teknik avantajlar belirgin, uzun vadeli olarak takip edilmesi gereken alt ağlardan biridir.
6. Özel Ticaret (SN8) - Finansal Kuantum Ticaret
SN8, merkeziyetsiz bir kuantum ticaret ve finans tahmin platformudur, AI destekli çok varlıklı ticaret sinyalleri sunar. Özel ticaret ağı, makine öğrenimi teknolojisini finansal piyasa tahmini üzerine uygular ve çok katmanlı bir tahmin modeli mimarisi oluşturur. Zaman serisi tahmin modeli, karmaşık zaman serisi verilerini işleyebilen LSTM ve Transformer teknolojilerini birleştirir. Piyasa duygusu analizi modülü, sosyal medya ve haber içeriklerini analiz ederek tahmine yardımcı sinyal olarak duygusal göstergeler sağlar.
Web sitesinde farklı madencilerin sağladığı stratejilerin getirilerini ve geri testlerini görebilirsiniz. SN8, AI ve blok zincirini birleştirerek, yenilikçi finansal piyasa işlem yöntemleri sunuyor, mevcut piyasa değeri 27M.
7. Puan (SN44) - Spor Analizi ve Değerlendirmesi
Score, spor video analizine odaklanan bir bilgisayarla görme çerçevesidir ve karmaşık video analiz maliyetlerini hafifletilmiş doğrulama teknolojisi ile azaltır. İki aşamalı doğrulama kullanır: saha tespiti ve CLIP tabanlı nesne kontrolü, geleneksel bir maçın binlerce dolarlık etiketleme maliyetini 1/10 ile 1/100 arasına düşürür. Data Universe ile iş birliği içinde, DKING AI ajanın ortalama tahmin doğruluk oranı %70'tir ve bir gün içinde %100 doğruluk oranına ulaşmıştır.
Spor endüstrisi büyük bir ölçeğe sahip, teknolojik yenilikler belirgin, pazarın geleceği geniş, Score belirli bir uygulama yönü olan bir alt ağ, dikkat çekmeye değer.
8. OpenKaito (SN5) - açık kaynak metin çıkarımı
OpenKaito, InfoFi alanının önemli bir katılımcısı olan Kaito tarafından desteklenen metin gömme modellerinin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Topluluk odaklı bir açık kaynak projesi olarak, OpenKaito, özellikle bilgi retrieval ve anlamsal arama alanlarında yüksek kaliteli metin anlama ve akıl yürütme yetenekleri inşa etmeye kendini adamıştır.
Bu alt ağ hala erken inşa aşamasındadır ve esas olarak metin gömme modeli etrafında bir ekosistem inşa etmektedir. Dikkate değer bir nokta, uygulama senaryolarını ve kullanıcı tabanını önemli ölçüde genişletebilecek olan yaklaşan Yaps entegrasyonudur.
9. Veri Evreni (SN13) - AI veri altyapısı
Data Universe günde 500 milyon veri satırı işliyor, toplamda 55.6 milyar satırı aşmış durumda ve 100GB depolama desteği sunuyor. DataEntity mimarisi, veri standartlaştırma, indeks optimizasyonu, dağıtık depolama gibi temel işlevleri sağlıyor. Yenilikçi "ağırlık" oylama mekanizması dinamik ağırlık ayarlamasını gerçekleştiriyor.
Veri, AI'nin petrolüdür; altyapının değeri istikrarlıdır ve ekolojik niş önemlidir. Birden fazla alt ağın veri tedarikçisi olarak, Score gibi projelerle derin işbirliği, altyapının değerini göstermektedir.
10. TAOHash (SN14) - PoW madenciliği
TAOHash, Bitcoin madencilerinin hesaplama gücünü Bittensor ağına yönlendirmesine olanak tanır ve madencilik yoluyla stake etmek veya ticaret yapmak için alpha tokenleri kazanmalarını sağlar. Bu model, geleneksel PoW madenciliğini AI hesaplamasıyla birleştirerek madencilere yeni bir gelir kaynağı sunar.
Kısa bir süre içinde 6EH/s'ten fazla bir hash gücü çekmeyi başardı (dünyadaki toplam hash gücünün yaklaşık %0.7'si), bu da pazarın bu karma modelini onayladığını kanıtlıyor. Madenciler, geleneksel Bitcoin madenciliği ile TAOHash token'ı kazanma arasında seçim yaparak, piyasa koşullarına göre kazançlarını optimize edebilirler.
Ekosistem Analizi
Bittensor'un teknik yenilikleri, benzersiz bir merkeziyetsiz AI ekosistemi inşa etmiştir. Yuma konsensüs algoritması, merkeziyetsiz doğrulama yoluyla ağ kalitesini güvence altına alırken, dTAO yükseltmesiyle getirilen piyasa kaynak tahsis mekanizması verimliliği önemli ölçüde artırmıştır. Her alt ağ, TAO ile alpha tokenleri arasında fiyat keşfini gerçekleştiren AMM mekanizması ile donatılmıştır; bu tasarım, piyasa güçlerinin doğrudan AI kaynaklarının tahsisine katılmasını sağlamaktadır.
alt ağlar arası işbirliği protokolleri karmaşık AI görevlerinin dağıtık işlenmesini destekleyerek güçlü bir ağ etkisi oluşturur. İki katmanlı teşvik yapısı (TAO dağıtımı ve alpha token değer artışı) uzun vadeli katılım motivasyonunu sağlar; alt ağ kurucuları, madenciler, doğrulayıcılar ve stake edenler ilgili ödüllerini alarak sürdürülebilir bir ekonomik kapalı döngü oluşturur.
Geleneksel merkezi AI hizmet sağlayıcıları ile karşılaştırıldığında, Bittensor gerçek bir merkeziyetsiz alternatif sunmaktadır ve maliyet verimliliği açısından öne çıkmaktadır. Birçok alt ağ belirgin maliyet avantajları göstermektedir; örneğin, Chutes, AWS'den %85 daha ucuzdur, bu maliyet avantajı merkeziyetsiz yapının verimlilik artışından kaynaklanmaktadır. Açık ekosistem hızlı yenilikleri teşvik etmekte, alt ağların sayısı ve kalitesi sürekli artmakta, yenilik hızı geleneksel şirketlerin iç Ar-Ge'sini geride bırakmaktadır.
Ancak, ekosistem gerçek zorluklarla karşı karşıya. Teknoloji engeli hala oldukça yüksek; araçlar sürekli olarak gelişse de, madencilik (mining) ve doğrulama (validation) için önemli teknik bilgi gerekmeye devam ediyor. Düzenleyici ortamın belirsizliği başka bir risk faktörü; merkeziyetsiz AI ağları, farklı ülkelerin düzenleyici politikalarıyla karşılaşabilir. Geleneksel bulut hizmet sağlayıcıları, AWS ve Google Cloud gibi, kayıtsız kalmayacak ve rekabetçi ürünler sunması bekleniyor. Ağın ölçeği büyüdükçe, performans ve merkeziyetsizlik dengesini korumanın nasıl sağlanacağı da önemli bir sınav haline geliyor.
AI endüstrisinin patlayıcı büyümesi Bittensor'a büyük piyasa fırsatları sağlıyor. Goldman Sachs, 2025 yılında küresel AI yatırımının 200 milyar dolara yaklaşacağını ve altyapı talebine güçlü bir destek sağlayacağını öngörüyor. Küresel AI pazarının 2025 yılında 294 milyar dolardan 2032 yılında 1.77 trilyon dolara büyümesi bekleniyor ve yıllık bileşik büyüme oranı %29 olarak tahmin ediliyor; bu da merkezi olmayan AI altyapısı için geniş bir gelişim alanı yaratıyor.
Ülkelerin yapay zeka gelişimini destekleyen politikaları, merkeziyetsiz yapay zeka altyapısı için fırsat penceresi yaratırken, veri gizliliği ve yapay zeka güvenliğine olan ilginin artması, gizli hesaplama gibi teknolojilere olan talebi artırdı; bu da Targon gibi alt ağların temel avantajlarından biridir. Kurumsal yatırımcıların yapay zeka altyapısına olan ilgisi devam ediyor, tanınmış kurumların katılımı ekosisteme finansal ve kaynak desteği sağlıyor.
Yatırım Strateji Çerçevesi
Bittensor alt ağını yatırım yapmak için sistematik bir değerlendirme çerçevesi oluşturulması gerekmektedir. Teknik açıdan yenilik seviyesi ve koruma derinliği, ekip teknolojik yeterliliği ve yürütme kabiliyeti ile ekosistemin diğer projeleriyle olan sinerji etkileri incelenmelidir. Pazar açısından hedef pazar büyüklüğü ve büyüme potansiyeli, rekabet yapısı ve farklılaşma avantajları, kullanıcı benimseme durumu ve ağ etkileri, ayrıca düzenleyici ortam ve politika riskleri analiz edilmelidir. Finansal açıdan ise mevcut değerleme seviyeleri ve tarihsel performans, TAO dağıtım oranı ve büyüme trendi, token ekonomisi tasarımının mantıklılığı ve likidite ile işlem derinliği üzerinde durulmalıdır.
Özellikle risk yönetiminde, çeşitlendirilmiş yatırım temel bir stratejidir. Altyapı türü (Chutes, Celium gibi), uygulama türü (Score, BitMind gibi) ve protokol türü (Targon, Templar gibi) olmak üzere farklı türdeki alt ağlar arasında çeşitlendirilmiş bir dağılım önerilir. Aynı zamanda, alt ağların gelişim aşamasına göre yatırım stratejisini ayarlamak önemlidir; erken aşama projeleri yüksek risk taşırken, potansiyel getirileri büyük olabilir, olgun projeler ise daha istikrarlıdır ancak büyüme alanı sınırlıdır. Alpha token'larının likiditesinin TAO kadar iyi olmaması göz önüne alındığında, fon dağılım oranını makul bir şekilde ayarlamak ve gerekli likidite tamponunu korumak önemlidir.
2025 yılının Kasım ayında gerçekleşecek ilk yarılanma olayı önemli bir piyasa katalizörü haline gelecektir. Emisyonların azalması mevcut alt ağların kıtlığını artıracak ve aynı zamanda kötü performans gösteren projelerin elenmesine neden olabilir; bu, tüm ağın ekonomik yapısını yeniden şekillendirecektir. Yatırımcılar, yarılanma öncesindeki konumlandırma penceresini değerlendirmek için kaliteli alt ağlara önceden yatırım yapabilirler.
Orta vadede, alt ağ sayısının 500'ü aşması ve AI endüstrisinin çeşitli alt alanlarını kapsaması bekleniyor. Kurumsal uygulamaların artması, gizli hesaplama ve veri gizliliği ile ilgili alt ağların gelişimini teşvik edecek, alt ağlar arası işbirliği daha sık hale gelecek ve karmaşık AI hizmet tedarik zincirleri oluşturulacak. Düzenleyici çerçevenin kademeli olarak netleşmesi, uyumlu alt ağların avantaj elde etmesini sağlayacak.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Bittensor alt ağ ekosisteminin patlaması: Merkeziyetsizlik AI altyapısında yeni bir paradigma
Bittensor alt ağ ekosistem analizi: AI altyapısında yeni bir paradigma
2025 yılı Şubat ayında, Bittensor ağı Dynamic TAO (dTAO) yükseltmesini tamamladı ve yönetişim modelini piyasa odaklı merkeziyetsiz kaynak dağılımına dönüştürdü. Bu yükseltme, ağın yenilikçi canlılığını büyük ölçüde serbest bıraktı. Kısa bir süre içinde, aktif alt ağ sayısı 32'den 118'e çıkarak %269'luk bir artış gösterdi. Bu alt ağlar, temel metin akıl yürütme, görüntü üretimi gibi AI endüstrisinin birçok alt alanını kapsıyor ve öncü protein katlama, kuantum ticareti gibi alanlarla, şu anda en kapsamlı merkeziyetsiz AI ekosistemini oluşturuyor.
Piyasa performansı da oldukça dikkat çekici. En üst düzey alt ağların toplam piyasa değeri, yükseltme öncesindeki 4 milyon dolardan 690 milyon dolara fırladı ve staking yıllık getirisi %16-19 arasında istikrarlı kaldı. Her alt ağ, piyasa odaklı TAO staking oranına göre ağ teşviklerini dağıtmakta, ilk 10 alt ağ toplam ağ dağıtımının %51.76'sını elinde bulundurarak rekabetçi piyasa mekanizmasını yansıtmaktadır.
Çekirdek Ağ Analizi (En Fazla Yayınlanan 10 Kişi)
1. Chutes (SN64) - Sunucusuz AI hesaplama
Chutes, "anlık başlatma" mimarisini kullanarak AI model başlatma süresini 200 milisaniyeye indirmekte ve verimliliği geleneksel bulut hizmetlerine göre 10 kat artırmaktadır. Dünyada 8000'den fazla GPU düğümü DeepSeek R1'den GPT-4'e kadar ana akım modelleri desteklemekte ve günlük işleme talepleri 5 milyondan fazla olup, yanıt gecikmesi 50 milisaniye içinde kontrol edilmektedir.
Ticari model olgun, kullanıcıları çekmek için ücretsiz değer artırma stratejisi kullanıyor. OpenRouter platformu ile iş birliği yaparak, popüler modellerin hesaplama gücünü sağlıyor ve her API çağrısından gelir elde ediyor. Maliyet avantajı belirgin, AWS Lambda'dan %85 daha düşük. Şu anda toplam token kullanımı 9042.37B'yi aştı ve 3000'den fazla kurumsal müşteriye hizmet veriyor.
dTAO, başlatıldıktan 9 hafta sonra 100 milyon dolar piyasa değerine ulaştı, mevcut piyasa değeri 79M, teknik avantajları belirgin, ticarileşme süreci başarılı, piyasa kabulü yüksek, alt ağın lideridir.
2. Celium (SN51) - Donanım Hesaplama Optimizasyonu
Celium, donanım düzeyinde hesaplama optimizasyonuna odaklanmaktadır. GPU zamanlama, donanım soyutlama, performans optimizasyonu ve enerji verimliliği yönetimi gibi dört ana teknoloji modülü aracılığıyla donanım kullanım verimliliğini maksimize etmektedir. NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe gibi tüm donanım serilerini desteklemekte olup, fiyatı benzer ürünlere göre %90 daha düşüktür ve hesaplama verimliliği %45 artmaktadır.
Şu anda Celium, Bittensor üzerinde en fazla ikinci büyük alt ağdır ve ağın emisyonlarının %7.28'ini oluşturmaktadır. Donanım optimizasyonu, AI altyapısının temel bir parçasıdır, teknik engelleri vardır, fiyat artışı eğilimi oldukça güçlüdür ve mevcut piyasa değeri 56M'dir.
3. Targon (SN4) - merkeziyetsiz AI çıkarım platformu
Targon'un temeli TVM (Targon Sanal Makinesi)dir, bu güvenli bir gizli hesaplama platformudur ve AI modellerinin eğitimi, çıkarımı ve doğrulanmasını destekler. TVM, Intel TDX gibi gizli hesaplama teknolojileri ve NVIDIA gizli hesaplama kullanarak, tüm AI iş akışının güvenliğini ve gizlilik korumasını sağlar. Sistem, donanımdan uygulama katmanına kadar uçtan uca şifrelemeyi destekleyerek, kullanıcıların verileri sızdırmadan güçlü AI hizmetlerinden yararlanmalarına olanak tanır.
Targon teknolojisi yüksek bir giriş engeline sahip, iş modeli net ve istikrarlı bir gelir kaynağı var. Şu anda gelir geri alım mekanizması devreye girdi, tüm gelirler token geri alımına kullanılıyor, son geri alım 18.000 dolar oldu.
4. τemplar (SN3) - AI araştırma ve dağıtık eğitim
Templar, büyük ölçekli AI modellerinin dağıtık eğitimine odaklanan öncü bir alt ağdır. Misyonu, "dünyanın en iyi model eğitim platformu" olmaktır. Küresel katılımcıların katkıda bulunduğu GPU kaynaklarıyla işbirliği içinde eğitim yaparak, öncü modellerin işbirlikçi eğitimi ve yenilikçiliğine odaklanmakta, hileye karşı direnç ve verimli işbirliğini vurgulamaktadır.
Teknoloji başarıları açısından, Templar 1.2B parametreli modelin eğitimini başarıyla tamamladı, 20,000'den fazla eğitim döngüsü geçirildi ve sürecin tamamında yaklaşık 200 GPU yer aldı. 2024'te commit-reveal mekanizmasını güncelleyerek doğrulamanın merkeziyetsizliğini ve güvenliğini artıracak; 2025'te büyük model eğitimine devam ederek parametre ölçeğini 70B+ seviyesine çıkaracak ve standart AI kıyaslama testlerinde endüstri standardıyla eşit performans gösterecek.
Templar'ın teknik avantajları oldukça belirgin, mevcut piyasa değeri 35M, emisyonun %4.79'unu kaplıyor.
5. Gradyanlar (SN56) - merkeziyetsiz AI eğitimi
Gradients, dağıtık eğitim ile AI eğitim maliyetleri sorununu çözüyor. Akıllı zamanlama sistemi, gradyan senkronizasyonuna dayanarak, görevleri binlerce GPU'ya etkili bir şekilde dağıtıyor. 118 trilyon parametreli model eğitimi tamamlandı, maliyet saatte sadece 5 dolar, geleneksel bulut hizmetlerinden %70 daha ucuz, eğitim hızı merkezi çözümlerden %40 daha hızlı. Tek tıklama ile arayüz, kullanım engelini azaltıyor, şu anda sağlık, finans, eğitim gibi alanlarda model ince ayarı için 500'den fazla proje mevcut.
Mevcut piyasa değeri 30M, piyasa talebi büyük, teknik avantajlar belirgin, uzun vadeli olarak takip edilmesi gereken alt ağlardan biridir.
6. Özel Ticaret (SN8) - Finansal Kuantum Ticaret
SN8, merkeziyetsiz bir kuantum ticaret ve finans tahmin platformudur, AI destekli çok varlıklı ticaret sinyalleri sunar. Özel ticaret ağı, makine öğrenimi teknolojisini finansal piyasa tahmini üzerine uygular ve çok katmanlı bir tahmin modeli mimarisi oluşturur. Zaman serisi tahmin modeli, karmaşık zaman serisi verilerini işleyebilen LSTM ve Transformer teknolojilerini birleştirir. Piyasa duygusu analizi modülü, sosyal medya ve haber içeriklerini analiz ederek tahmine yardımcı sinyal olarak duygusal göstergeler sağlar.
Web sitesinde farklı madencilerin sağladığı stratejilerin getirilerini ve geri testlerini görebilirsiniz. SN8, AI ve blok zincirini birleştirerek, yenilikçi finansal piyasa işlem yöntemleri sunuyor, mevcut piyasa değeri 27M.
7. Puan (SN44) - Spor Analizi ve Değerlendirmesi
Score, spor video analizine odaklanan bir bilgisayarla görme çerçevesidir ve karmaşık video analiz maliyetlerini hafifletilmiş doğrulama teknolojisi ile azaltır. İki aşamalı doğrulama kullanır: saha tespiti ve CLIP tabanlı nesne kontrolü, geleneksel bir maçın binlerce dolarlık etiketleme maliyetini 1/10 ile 1/100 arasına düşürür. Data Universe ile iş birliği içinde, DKING AI ajanın ortalama tahmin doğruluk oranı %70'tir ve bir gün içinde %100 doğruluk oranına ulaşmıştır.
Spor endüstrisi büyük bir ölçeğe sahip, teknolojik yenilikler belirgin, pazarın geleceği geniş, Score belirli bir uygulama yönü olan bir alt ağ, dikkat çekmeye değer.
8. OpenKaito (SN5) - açık kaynak metin çıkarımı
OpenKaito, InfoFi alanının önemli bir katılımcısı olan Kaito tarafından desteklenen metin gömme modellerinin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Topluluk odaklı bir açık kaynak projesi olarak, OpenKaito, özellikle bilgi retrieval ve anlamsal arama alanlarında yüksek kaliteli metin anlama ve akıl yürütme yetenekleri inşa etmeye kendini adamıştır.
Bu alt ağ hala erken inşa aşamasındadır ve esas olarak metin gömme modeli etrafında bir ekosistem inşa etmektedir. Dikkate değer bir nokta, uygulama senaryolarını ve kullanıcı tabanını önemli ölçüde genişletebilecek olan yaklaşan Yaps entegrasyonudur.
9. Veri Evreni (SN13) - AI veri altyapısı
Data Universe günde 500 milyon veri satırı işliyor, toplamda 55.6 milyar satırı aşmış durumda ve 100GB depolama desteği sunuyor. DataEntity mimarisi, veri standartlaştırma, indeks optimizasyonu, dağıtık depolama gibi temel işlevleri sağlıyor. Yenilikçi "ağırlık" oylama mekanizması dinamik ağırlık ayarlamasını gerçekleştiriyor.
Veri, AI'nin petrolüdür; altyapının değeri istikrarlıdır ve ekolojik niş önemlidir. Birden fazla alt ağın veri tedarikçisi olarak, Score gibi projelerle derin işbirliği, altyapının değerini göstermektedir.
10. TAOHash (SN14) - PoW madenciliği
TAOHash, Bitcoin madencilerinin hesaplama gücünü Bittensor ağına yönlendirmesine olanak tanır ve madencilik yoluyla stake etmek veya ticaret yapmak için alpha tokenleri kazanmalarını sağlar. Bu model, geleneksel PoW madenciliğini AI hesaplamasıyla birleştirerek madencilere yeni bir gelir kaynağı sunar.
Kısa bir süre içinde 6EH/s'ten fazla bir hash gücü çekmeyi başardı (dünyadaki toplam hash gücünün yaklaşık %0.7'si), bu da pazarın bu karma modelini onayladığını kanıtlıyor. Madenciler, geleneksel Bitcoin madenciliği ile TAOHash token'ı kazanma arasında seçim yaparak, piyasa koşullarına göre kazançlarını optimize edebilirler.
Ekosistem Analizi
Bittensor'un teknik yenilikleri, benzersiz bir merkeziyetsiz AI ekosistemi inşa etmiştir. Yuma konsensüs algoritması, merkeziyetsiz doğrulama yoluyla ağ kalitesini güvence altına alırken, dTAO yükseltmesiyle getirilen piyasa kaynak tahsis mekanizması verimliliği önemli ölçüde artırmıştır. Her alt ağ, TAO ile alpha tokenleri arasında fiyat keşfini gerçekleştiren AMM mekanizması ile donatılmıştır; bu tasarım, piyasa güçlerinin doğrudan AI kaynaklarının tahsisine katılmasını sağlamaktadır.
alt ağlar arası işbirliği protokolleri karmaşık AI görevlerinin dağıtık işlenmesini destekleyerek güçlü bir ağ etkisi oluşturur. İki katmanlı teşvik yapısı (TAO dağıtımı ve alpha token değer artışı) uzun vadeli katılım motivasyonunu sağlar; alt ağ kurucuları, madenciler, doğrulayıcılar ve stake edenler ilgili ödüllerini alarak sürdürülebilir bir ekonomik kapalı döngü oluşturur.
Geleneksel merkezi AI hizmet sağlayıcıları ile karşılaştırıldığında, Bittensor gerçek bir merkeziyetsiz alternatif sunmaktadır ve maliyet verimliliği açısından öne çıkmaktadır. Birçok alt ağ belirgin maliyet avantajları göstermektedir; örneğin, Chutes, AWS'den %85 daha ucuzdur, bu maliyet avantajı merkeziyetsiz yapının verimlilik artışından kaynaklanmaktadır. Açık ekosistem hızlı yenilikleri teşvik etmekte, alt ağların sayısı ve kalitesi sürekli artmakta, yenilik hızı geleneksel şirketlerin iç Ar-Ge'sini geride bırakmaktadır.
Ancak, ekosistem gerçek zorluklarla karşı karşıya. Teknoloji engeli hala oldukça yüksek; araçlar sürekli olarak gelişse de, madencilik (mining) ve doğrulama (validation) için önemli teknik bilgi gerekmeye devam ediyor. Düzenleyici ortamın belirsizliği başka bir risk faktörü; merkeziyetsiz AI ağları, farklı ülkelerin düzenleyici politikalarıyla karşılaşabilir. Geleneksel bulut hizmet sağlayıcıları, AWS ve Google Cloud gibi, kayıtsız kalmayacak ve rekabetçi ürünler sunması bekleniyor. Ağın ölçeği büyüdükçe, performans ve merkeziyetsizlik dengesini korumanın nasıl sağlanacağı da önemli bir sınav haline geliyor.
AI endüstrisinin patlayıcı büyümesi Bittensor'a büyük piyasa fırsatları sağlıyor. Goldman Sachs, 2025 yılında küresel AI yatırımının 200 milyar dolara yaklaşacağını ve altyapı talebine güçlü bir destek sağlayacağını öngörüyor. Küresel AI pazarının 2025 yılında 294 milyar dolardan 2032 yılında 1.77 trilyon dolara büyümesi bekleniyor ve yıllık bileşik büyüme oranı %29 olarak tahmin ediliyor; bu da merkezi olmayan AI altyapısı için geniş bir gelişim alanı yaratıyor.
Ülkelerin yapay zeka gelişimini destekleyen politikaları, merkeziyetsiz yapay zeka altyapısı için fırsat penceresi yaratırken, veri gizliliği ve yapay zeka güvenliğine olan ilginin artması, gizli hesaplama gibi teknolojilere olan talebi artırdı; bu da Targon gibi alt ağların temel avantajlarından biridir. Kurumsal yatırımcıların yapay zeka altyapısına olan ilgisi devam ediyor, tanınmış kurumların katılımı ekosisteme finansal ve kaynak desteği sağlıyor.
Yatırım Strateji Çerçevesi
Bittensor alt ağını yatırım yapmak için sistematik bir değerlendirme çerçevesi oluşturulması gerekmektedir. Teknik açıdan yenilik seviyesi ve koruma derinliği, ekip teknolojik yeterliliği ve yürütme kabiliyeti ile ekosistemin diğer projeleriyle olan sinerji etkileri incelenmelidir. Pazar açısından hedef pazar büyüklüğü ve büyüme potansiyeli, rekabet yapısı ve farklılaşma avantajları, kullanıcı benimseme durumu ve ağ etkileri, ayrıca düzenleyici ortam ve politika riskleri analiz edilmelidir. Finansal açıdan ise mevcut değerleme seviyeleri ve tarihsel performans, TAO dağıtım oranı ve büyüme trendi, token ekonomisi tasarımının mantıklılığı ve likidite ile işlem derinliği üzerinde durulmalıdır.
Özellikle risk yönetiminde, çeşitlendirilmiş yatırım temel bir stratejidir. Altyapı türü (Chutes, Celium gibi), uygulama türü (Score, BitMind gibi) ve protokol türü (Targon, Templar gibi) olmak üzere farklı türdeki alt ağlar arasında çeşitlendirilmiş bir dağılım önerilir. Aynı zamanda, alt ağların gelişim aşamasına göre yatırım stratejisini ayarlamak önemlidir; erken aşama projeleri yüksek risk taşırken, potansiyel getirileri büyük olabilir, olgun projeler ise daha istikrarlıdır ancak büyüme alanı sınırlıdır. Alpha token'larının likiditesinin TAO kadar iyi olmaması göz önüne alındığında, fon dağılım oranını makul bir şekilde ayarlamak ve gerekli likidite tamponunu korumak önemlidir.
2025 yılının Kasım ayında gerçekleşecek ilk yarılanma olayı önemli bir piyasa katalizörü haline gelecektir. Emisyonların azalması mevcut alt ağların kıtlığını artıracak ve aynı zamanda kötü performans gösteren projelerin elenmesine neden olabilir; bu, tüm ağın ekonomik yapısını yeniden şekillendirecektir. Yatırımcılar, yarılanma öncesindeki konumlandırma penceresini değerlendirmek için kaliteli alt ağlara önceden yatırım yapabilirler.
Orta vadede, alt ağ sayısının 500'ü aşması ve AI endüstrisinin çeşitli alt alanlarını kapsaması bekleniyor. Kurumsal uygulamaların artması, gizli hesaplama ve veri gizliliği ile ilgili alt ağların gelişimini teşvik edecek, alt ağlar arası işbirliği daha sık hale gelecek ve karmaşık AI hizmet tedarik zincirleri oluşturulacak. Düzenleyici çerçevenin kademeli olarak netleşmesi, uyumlu alt ağların avantaj elde etmesini sağlayacak.