Інвестиційний посібник з підмережі Bittensor: впіймати новий вітер штучного інтелекту
У лютому 2025 року мережа Bittensor реалізувала оновлення Dynamic TAO (dTAO), яке перевело мережу на ринково орієнтовану модель децентралізованого розподілу ресурсів. Ця трансформація звільнила величезну інноваційну енергію, і всього за кілька місяців кількість активних підмереж зросла на 269%, охоплюючи всі сегменти AI-індустрії, сформувавши найповнішу децентралізовану AI екосистему на сьогодні.
Ринкова діяльність яскрава, загальна капіталізація топових підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів, річна дохідність від стейкінгу стабільно складає 16-19%. Перша десятка підмереж займає 51.76% мережевих викидів, що відображає механізм ринку з його природним відбором.
Аналіз основної мережі ( викидів топ-10 )
1. Chutes (SN64) - безсерверні обчислення AI
Основна цінність: інноваційний досвід розгортання AI-моделей, значне зниження вартості обчислювальних потужностей
Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", яка зменшує час запуску AI моделей до 200 мілісекунд, підвищуючи ефективність в 10 разів. Понад 8000 GPU вузлів по всьому світу підтримують популярні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день. Бізнес-модель зріла, використовуючи стратегію безкоштовного додаткового обслуговування, надаючи обчислювальну потужність для платформ, таких як OpenRouter. Вартісні переваги значні, на 85% нижчі, ніж у деяких хмарних сервісів. Наразі загальний обсяг використання токенів перевищує 9042.37B, обслуговуючи понад 3000 підприємств.
dTAO запустивши через 9 тижнів ринкова капіталізація перевищила 100 мільйонів доларів, наразі 79M, технологічний бар'єр глибокий, комерційний прогрес успішний, висока ринкова визнаність, є лідером підмережі.
Основна цінність: оптимізація апаратного забезпечення, підвищення ефективності обчислень штучного інтелекту
Зосереджуючись на оптимізації обчислень на апаратному рівні, максимізуємо використання апаратного забезпечення за допомогою таких технологічних модулів, як планування GPU та апаратна абстракція. Підтримуємо основне апаратне забезпечення, ціна знижена на 90% в порівнянні з аналогічними продуктами, ефективність обчислень підвищена на 45%.
На даний момент це друга за величиною підмережа викидів, яка складає 7,28% від викидів в мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим елементом інфраструктури ШІ, технологічні бар'єри високі, поточна ринкова вартість 56M.
3. Targon (SN4) - децентралізована AI платформа для висновків
Основна цінність: технологія конфіденційних обчислень, забезпечення безпеки конфіденційності даних
Ядро Targon - це TVM(Targon Virtual Machine), яке використовує конфіденційні обчислювальні технології, такі як Intel TDX, для забезпечення безпеки робочих процесів AI та захисту конфіденційності. Система підтримує шифрування від кінця до кінця, що дозволяє користувачам використовувати AI-сервіси без розкриття даних.
Високий технічний бар'єр, чітка бізнес-модель, стабільне джерело доходу. Вже запущено механізм викупу доходу, остання покупка склала 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - AI дослідження та розподілене навчання
Основна цінність: масштабна кооперативна підготовка AI-моделей, зниження бар'єрів для навчання
Зосереджуючись на розподіленому навчанні великих моделей ШІ, співпрацюючи з ресурсами GPU учасників з усього світу. Завершено навчання моделі з 1,2 млрд параметрів, понад 20 000 циклів навчання, близько 200 GPU беруть участь. У 2025 році продовжимо навчання великих моделей, кількість параметрів досягне 70B+, продуктивність відповідатиме галузевим стандартам.
Технічні переваги виражені, поточна ринкова капіталізація 35M, займає 4,79% викидів.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване навчання ШІ
Основна цінність: демократизація тренування ШІ, значне зниження бар'єру для витрат
Рішення проблеми витрат на навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Інтелектуальна система планування ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, вартість 5 доларів на годину, що на 70% дешевше за певний хмарний сервіс, швидкість на 40% вища. Інтерфейс з однією кнопкою знижує поріг використання, понад 500 проектів для доопрацювання моделей.
Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, технічні переваги чіткі, варто звертати на це увагу в довгостроковій перспективі.
Основна цінність: Торгові сигнали та фінансові прогнози на основі штучного інтелекту з багатьма активами
Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування. Прогнозні моделі об'єднують LSTM і технології Transformer для обробки складних часових рядів. Модуль аналізу ринкових настроїв надає допоміжні сигнали. Вебсайт демонструє прибутковість різних стратегій майнінгу та їх тестування.
Поєднуючи ШІ та блокчейн, пропонуємо інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна капіталізація 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Основна цінність: аналіз спортивних відео, націлений на футбольну індустрію в 600 мільярдів доларів
Фреймворк комп'ютерного зору, зосереджений на аналізі спортивних відео. Використовує двохетапну верифікацію: виявлення поля та перевірку об'єктів на основі CLIP, що значно знижує витрати на розмітку. У співпраці з певною платформою даних AI-агенти мають середню точність прогнозування 70%, яка досягала 100% точності за один день.
Спортивна індустрія має великий масштаб, значні технологічні інновації та широкі перспективи ринку, що заслуговують на увагу.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
Основна цінність: розробка моделей вбудовування тексту, оптимізація інформаційного пошуку
Зосередження на розробці моделей вбудовування тексту, прагнення створити високоякісні можливості розуміння та міркування тексту, особливо в галузі інформаційного пошуку та семантичного пошуку. Все ще на ранній стадії будівництва, навколо моделей вбудовування тексту формується екосистема. Незабаром відбудеться інтеграція з певною платформою, що може суттєво розширити сфери застосування та базу користувачів.
9. Дані Всесвіту (SN13) - AI дані інфраструктура
Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання даних для навчання ШІ
Обробка 500 мільйонів рядків даних на день, загалом понад 55,6 мільярдів рядків, підтримка зберігання 100 ГБ. Архітектура DataEntity забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів та інші ключові функції. Інноваційний механізм голосування "гравітація" реалізує динамічну корекцію ваг.
Дані є основою ШІ, вартість інфраструктури стабільна, екологічна ніша важлива. Як постачальник даних для кількох підмереж, ми глибоко співпрацюємо з іншими проектами, що відображає цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW майнінг
Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та AI-обчислень, інтеграція обчислювальних ресурсів
Дозволяє майнерам біткоїнів перенаправляти обчислювальну потужність на мережу Bittensor, отримуючи токени alpha через майнінг. У короткостроковій перспективі залучено понад 6 EH/s обчислювальної потужності (, що становить приблизно 0,7% світового ринку ), що підтверджує визнання ринку змішаної моделі. Майнер може вибрати між традиційним майнінгом біткоїнів та отриманням токенів TAOHash, оптимізуючи прибуток.
Аналіз екосистеми
Технічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Алгоритм консенсусу Yuma забезпечує якість мережі, а оновлення dTAO вводить механізм ринкового розподілу ресурсів для підвищення ефективності. Протокол співпраці між підмережами підтримує розподілену обробку складних завдань ШІ, формуючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулювання забезпечує довгострокову мотивацію для участі, створюючи стійкий економічний замкнутий цикл.
В порівнянні з традиційними централізованими постачальниками, Bittensor вирізняється високою ефективністю витрат. Відкрита екосистема сприяє швидким інноваціям, кількість та якість підмережі постійно зростає. Однак також існують виклики, такі як технічний бар'єр та регуляторна невизначеність, тому підтримання балансу між продуктивністю та децентралізацією є важливим випробуванням.
Вибухове зростання AI-індустрії надає величезні ринкові можливості для Bittensor. Очікується, що світовий ринок AI зросте з 294 мільярдів доларів США у 2025 році до 1,77 трильйона доларів США у 2032 році. Підтримка політики з боку країн створює можливості, а зростаюча увага до конфіденційності даних та безпеки AI збільшує попит на такі технології, як конфіденційні обчислення. Участь інституційних інвесторів забезпечує фінансування та ресурсну підтримку для екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Інвестування в підмережу Bittensor вимагає створення системи оцінки, яка враховує такі фактори, як технологічні інновації, сила команди, ринковий потенціал, конкурентне середовище, токеноміка та ін.
У ризик-менеджменті рекомендується розподілити активи між різними типами підмереж, включаючи інфраструктурні, прикладні та протокольні. Корегуйте стратегію відповідно до стадії розвитку, зберігаючи необхідний ліквідний буфер. Перше зменшення в листопаді 2025 року стане важливим каталізатором ринку, що дозволить заздалегідь закласти якісні підмережі.
У середньостроковій перспективі кількість підмереж очікується, що перевищить 500, зростання корпоративних застосувань спонукатиме розвиток підмереж, пов'язаних з конфіденційними обчисленнями, а міжпідмережна співпраця стане більш частою. У довгостроковій перспективі Bittensor має всі шанси стати важливою складовою глобальної інфраструктури ШІ, нові бізнес-моделі та сценарії застосування постійно з'являються, врешті-решт формуючи більшу децентралізовану екосистему.
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури штучного інтелекту, її інноваційна енергія та потенціал зростання заслуговують на постійну увагу та поглиблене вивчення.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
10 лайків
Нагородити
10
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
TokenSleuth
· 23год тому
Стабільний брате, я нарешті чекав на тебе, ти вічний!
Вибух екосистеми Bittensor: ринкова капіталізація топової підмережі перевищила 690 мільйонів доларів США, річна дохідність 16-19%
Інвестиційний посібник з підмережі Bittensor: впіймати новий вітер штучного інтелекту
У лютому 2025 року мережа Bittensor реалізувала оновлення Dynamic TAO (dTAO), яке перевело мережу на ринково орієнтовану модель децентралізованого розподілу ресурсів. Ця трансформація звільнила величезну інноваційну енергію, і всього за кілька місяців кількість активних підмереж зросла на 269%, охоплюючи всі сегменти AI-індустрії, сформувавши найповнішу децентралізовану AI екосистему на сьогодні.
Ринкова діяльність яскрава, загальна капіталізація топових підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів, річна дохідність від стейкінгу стабільно складає 16-19%. Перша десятка підмереж займає 51.76% мережевих викидів, що відображає механізм ринку з його природним відбором.
Аналіз основної мережі ( викидів топ-10 )
1. Chutes (SN64) - безсерверні обчислення AI
Основна цінність: інноваційний досвід розгортання AI-моделей, значне зниження вартості обчислювальних потужностей
Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", яка зменшує час запуску AI моделей до 200 мілісекунд, підвищуючи ефективність в 10 разів. Понад 8000 GPU вузлів по всьому світу підтримують популярні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день. Бізнес-модель зріла, використовуючи стратегію безкоштовного додаткового обслуговування, надаючи обчислювальну потужність для платформ, таких як OpenRouter. Вартісні переваги значні, на 85% нижчі, ніж у деяких хмарних сервісів. Наразі загальний обсяг використання токенів перевищує 9042.37B, обслуговуючи понад 3000 підприємств.
dTAO запустивши через 9 тижнів ринкова капіталізація перевищила 100 мільйонів доларів, наразі 79M, технологічний бар'єр глибокий, комерційний прогрес успішний, висока ринкова визнаність, є лідером підмережі.
2. Celium (SN51) - оптимізація апаратних обчислень
Основна цінність: оптимізація апаратного забезпечення, підвищення ефективності обчислень штучного інтелекту
Зосереджуючись на оптимізації обчислень на апаратному рівні, максимізуємо використання апаратного забезпечення за допомогою таких технологічних модулів, як планування GPU та апаратна абстракція. Підтримуємо основне апаратне забезпечення, ціна знижена на 90% в порівнянні з аналогічними продуктами, ефективність обчислень підвищена на 45%.
На даний момент це друга за величиною підмережа викидів, яка складає 7,28% від викидів в мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим елементом інфраструктури ШІ, технологічні бар'єри високі, поточна ринкова вартість 56M.
3. Targon (SN4) - децентралізована AI платформа для висновків
Основна цінність: технологія конфіденційних обчислень, забезпечення безпеки конфіденційності даних
Ядро Targon - це TVM(Targon Virtual Machine), яке використовує конфіденційні обчислювальні технології, такі як Intel TDX, для забезпечення безпеки робочих процесів AI та захисту конфіденційності. Система підтримує шифрування від кінця до кінця, що дозволяє користувачам використовувати AI-сервіси без розкриття даних.
Високий технічний бар'єр, чітка бізнес-модель, стабільне джерело доходу. Вже запущено механізм викупу доходу, остання покупка склала 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - AI дослідження та розподілене навчання
Основна цінність: масштабна кооперативна підготовка AI-моделей, зниження бар'єрів для навчання
Зосереджуючись на розподіленому навчанні великих моделей ШІ, співпрацюючи з ресурсами GPU учасників з усього світу. Завершено навчання моделі з 1,2 млрд параметрів, понад 20 000 циклів навчання, близько 200 GPU беруть участь. У 2025 році продовжимо навчання великих моделей, кількість параметрів досягне 70B+, продуктивність відповідатиме галузевим стандартам.
Технічні переваги виражені, поточна ринкова капіталізація 35M, займає 4,79% викидів.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване навчання ШІ
Основна цінність: демократизація тренування ШІ, значне зниження бар'єру для витрат
Рішення проблеми витрат на навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Інтелектуальна система планування ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, вартість 5 доларів на годину, що на 70% дешевше за певний хмарний сервіс, швидкість на 40% вища. Інтерфейс з однією кнопкою знижує поріг використання, понад 500 проектів для доопрацювання моделей.
Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, технічні переваги чіткі, варто звертати на це увагу в довгостроковій перспективі.
6. Приватна торгівля (SN8) - фінансова кількісна торгівля
Основна цінність: Торгові сигнали та фінансові прогнози на основі штучного інтелекту з багатьма активами
Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування. Прогнозні моделі об'єднують LSTM і технології Transformer для обробки складних часових рядів. Модуль аналізу ринкових настроїв надає допоміжні сигнали. Вебсайт демонструє прибутковість різних стратегій майнінгу та їх тестування.
Поєднуючи ШІ та блокчейн, пропонуємо інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна капіталізація 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Основна цінність: аналіз спортивних відео, націлений на футбольну індустрію в 600 мільярдів доларів
Фреймворк комп'ютерного зору, зосереджений на аналізі спортивних відео. Використовує двохетапну верифікацію: виявлення поля та перевірку об'єктів на основі CLIP, що значно знижує витрати на розмітку. У співпраці з певною платформою даних AI-агенти мають середню точність прогнозування 70%, яка досягала 100% точності за один день.
Спортивна індустрія має великий масштаб, значні технологічні інновації та широкі перспективи ринку, що заслуговують на увагу.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
Основна цінність: розробка моделей вбудовування тексту, оптимізація інформаційного пошуку
Зосередження на розробці моделей вбудовування тексту, прагнення створити високоякісні можливості розуміння та міркування тексту, особливо в галузі інформаційного пошуку та семантичного пошуку. Все ще на ранній стадії будівництва, навколо моделей вбудовування тексту формується екосистема. Незабаром відбудеться інтеграція з певною платформою, що може суттєво розширити сфери застосування та базу користувачів.
9. Дані Всесвіту (SN13) - AI дані інфраструктура
Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання даних для навчання ШІ
Обробка 500 мільйонів рядків даних на день, загалом понад 55,6 мільярдів рядків, підтримка зберігання 100 ГБ. Архітектура DataEntity забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів та інші ключові функції. Інноваційний механізм голосування "гравітація" реалізує динамічну корекцію ваг.
Дані є основою ШІ, вартість інфраструктури стабільна, екологічна ніша важлива. Як постачальник даних для кількох підмереж, ми глибоко співпрацюємо з іншими проектами, що відображає цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW майнінг
Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та AI-обчислень, інтеграція обчислювальних ресурсів
Дозволяє майнерам біткоїнів перенаправляти обчислювальну потужність на мережу Bittensor, отримуючи токени alpha через майнінг. У короткостроковій перспективі залучено понад 6 EH/s обчислювальної потужності (, що становить приблизно 0,7% світового ринку ), що підтверджує визнання ринку змішаної моделі. Майнер може вибрати між традиційним майнінгом біткоїнів та отриманням токенів TAOHash, оптимізуючи прибуток.
Аналіз екосистеми
Технічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Алгоритм консенсусу Yuma забезпечує якість мережі, а оновлення dTAO вводить механізм ринкового розподілу ресурсів для підвищення ефективності. Протокол співпраці між підмережами підтримує розподілену обробку складних завдань ШІ, формуючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулювання забезпечує довгострокову мотивацію для участі, створюючи стійкий економічний замкнутий цикл.
В порівнянні з традиційними централізованими постачальниками, Bittensor вирізняється високою ефективністю витрат. Відкрита екосистема сприяє швидким інноваціям, кількість та якість підмережі постійно зростає. Однак також існують виклики, такі як технічний бар'єр та регуляторна невизначеність, тому підтримання балансу між продуктивністю та децентралізацією є важливим випробуванням.
Вибухове зростання AI-індустрії надає величезні ринкові можливості для Bittensor. Очікується, що світовий ринок AI зросте з 294 мільярдів доларів США у 2025 році до 1,77 трильйона доларів США у 2032 році. Підтримка політики з боку країн створює можливості, а зростаюча увага до конфіденційності даних та безпеки AI збільшує попит на такі технології, як конфіденційні обчислення. Участь інституційних інвесторів забезпечує фінансування та ресурсну підтримку для екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Інвестування в підмережу Bittensor вимагає створення системи оцінки, яка враховує такі фактори, як технологічні інновації, сила команди, ринковий потенціал, конкурентне середовище, токеноміка та ін.
У ризик-менеджменті рекомендується розподілити активи між різними типами підмереж, включаючи інфраструктурні, прикладні та протокольні. Корегуйте стратегію відповідно до стадії розвитку, зберігаючи необхідний ліквідний буфер. Перше зменшення в листопаді 2025 року стане важливим каталізатором ринку, що дозволить заздалегідь закласти якісні підмережі.
У середньостроковій перспективі кількість підмереж очікується, що перевищить 500, зростання корпоративних застосувань спонукатиме розвиток підмереж, пов'язаних з конфіденційними обчисленнями, а міжпідмережна співпраця стане більш частою. У довгостроковій перспективі Bittensor має всі шанси стати важливою складовою глобальної інфраструктури ШІ, нові бізнес-моделі та сценарії застосування постійно з'являються, врешті-решт формуючи більшу децентралізовану екосистему.
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури штучного інтелекту, її інноваційна енергія та потенціал зростання заслуговують на постійну увагу та поглиблене вивчення.