Phân tích hệ sinh thái mạng con Bittensor: Nắm bắt tương lai của cơ sở hạ tầng AI
Tình hình thị trường: Sự nâng cấp dTAO thúc đẩy sự phồn vinh của hệ sinh thái
Vào tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành nâng cấp Dynamic TAO (dTAO) mang tính bước ngoặt, chuyển đổi mô hình quản trị mạng từ phân quyền sang phân bổ tài nguyên dựa trên thị trường. Sau nâng cấp, mỗi mạng con có token alpha độc lập, thực hiện cơ chế phát hiện giá trị thị trường thực sự.
Dữ liệu cho thấy, việc nâng cấp dTAO đã giải phóng một sức sáng tạo khổng lồ. Chỉ trong vài tháng, số lượng mạng con của Bittensor đã tăng từ 32 lên 118, với tỷ lệ tăng trưởng lên đến 269%. Những mạng con này bao phủ tất cả các lĩnh vực phân khúc của ngành AI, từ suy diễn văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến gập protein tiên tiến, giao dịch định lượng, tạo thành hệ sinh thái AI phi tập trung hoàn chỉnh nhất hiện nay.
Thị trường cũng có hiệu suất nổi bật. Tổng giá trị thị trường của mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu USD trước khi nâng cấp lên 690 triệu USD, với lợi nhuận staking hàng năm ổn định trong khoảng 16-19%. Các mạng con phân phối khuyến khích mạng lưới theo tỷ lệ staking TAO theo thị trường, 10 mạng con hàng đầu chiếm 51,76% phát thải mạng lưới, thể hiện cơ chế thị trường của sự cạnh tranh.
Phân tích mạng chính (10 cái hàng đầu về phát thải)
1. Chutes (SN64) - Tính toán AI không máy chủ
Giá trị cốt lõi: Cải cách trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm đáng kể chi phí tính toán.
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức", giảm thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, tăng hiệu suất gấp 10 lần. Hơn 8000 nút GPU trên toàn cầu hỗ trợ các mô hình chính, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày. Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, áp dụng chiến lược miễn phí gia tăng, cung cấp hỗ trợ sức mạnh tính toán cho các nền tảng như OpenRouter. Lợi thế chi phí rõ rệt, thấp hơn 85% so với AWS Lambda. Hiện tại tổng lượng token sử dụng đã vượt 9042 tỷ, phục vụ hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.
dTAO khởi động sau 9 tuần đạt giá trị thị trường 100 triệu USD, giá trị thị trường hiện tại là 79 triệu USD, công nghệ bảo vệ mạnh mẽ, tiến triển thương mại thuận lợi, độ nhận diện trên thị trường cao, là dự án dẫn đầu của mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Giá trị cốt lõi: Tối ưu phần cứng nền tảng, nâng cao hiệu suất tính toán AI
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp độ phần cứng, thông qua bốn mô-đun công nghệ: lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu quả năng lượng, tối đa hóa hiệu suất sử dụng phần cứng. Hỗ trợ phần cứng GPU chính, giảm giá 90%, hiệu suất tính toán tăng 45%.
Hiện tại Bittensor là mạng con có lượng phát thải lớn thứ hai, chiếm 7.28% tổng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là khâu cốt lõi của hạ tầng AI, có rào cản công nghệ, xu hướng tăng giá mạnh, giá trị thị trường hiện tại là 56M.
3. Targon (SN4) - Nền tảng suy diễn AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Công nghệ tính toán bí mật, đảm bảo an toàn quyền riêng tư dữ liệu
Targon có cốt lõi là TVM (Targon Virtual Machine), đây là một nền tảng tính toán bảo mật an toàn, hỗ trợ đào tạo, suy diễn và xác minh mô hình AI. Sử dụng các công nghệ tính toán bảo mật như Intel TDX, đảm bảo an toàn và bảo vệ quyền riêng tư cho toàn bộ quy trình làm việc của AI. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối từ phần cứng đến lớp ứng dụng, cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI mạnh mẽ mà không tiết lộ dữ liệu.
Công nghệ Targon có rào cản cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu nhập ổn định. Hiện tại đã mở cơ chế mua lại thu nhập, tất cả thu nhập được sử dụng để mua lại token, giao dịch mua lại gần đây nhất là 18.000 USD.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Giá trị cốt lõi: Đào tạo hợp tác mô hình AI quy mô lớn, giảm mức độ rào cản đào tạo
Chuyên về đào tạo phân tán các mô hình AI quy mô lớn, cam kết trở thành "nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thực hiện đào tạo hợp tác thông qua các tài nguyên GPU đóng góp từ các người tham gia toàn cầu, tập trung vào đào tạo hợp tác và đổi mới các mô hình tiên tiến, nhấn mạnh chống gian lận và hợp tác hiệu quả.
Đã hoàn thành thành công việc huấn luyện mô hình 1.2B tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ huấn luyện, khoảng 200 GPU tham gia. Năm 2024 nâng cấp cơ chế commit-reveal, tăng cường tính phân cấp và an toàn trong xác thực; Năm 2025 tiếp tục thúc đẩy huấn luyện mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, có hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành trong các bài kiểm tra chuẩn AI.
Lợi thế công nghệ nổi bật, giá trị thị trường hiện tại là 35M, chiếm 4,79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Đào tạo AI cho người dân, giảm đáng kể rào cản chi phí
Giải quyết vấn đề chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống lập lịch thông minh dựa trên đồng bộ hóa gradient, phân bổ hiệu quả nhiệm vụ đến hàng nghìn GPU. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, tốc độ đào tạo nhanh hơn 40%. Giao diện một nút giảm bớt rào cản sử dụng, đã có hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ các lĩnh vực y tế, tài chính, giáo dục.
Giá trị thị trường hiện tại là 30M, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế công nghệ rõ ràng, là một trong những mạng con đáng được chú ý lâu dài.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
Giá trị cốt lõi: Tín hiệu giao dịch đa tài sản và dự đoán tài chính dựa trên AI
Nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản được điều khiển bởi AI. Mạng lưới giao dịch độc quyền áp dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán đa tầng. Mô hình dự đoán chuỗi thời gian của nó kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, có khả năng xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích cảm xúc thị trường thông qua việc phân tích nội dung mạng xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số cảm xúc như một tín hiệu hỗ trợ cho dự đoán.
Trên trang web, bạn có thể thấy lợi nhuận và kiểm tra lại chiến lược từ các miner khác nhau. SN8 kết hợp AI và blockchain, cung cấp phương thức giao dịch thị trường tài chính đổi mới, hiện có giá trị thị trường là 27 triệu.
7. Điểm số (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Giá trị cốt lõi: Phân tích video thể thao, nhắm đến ngành công nghiệp bóng đá trị giá 6000 tỷ USD
Khung công tác thị giác máy tính tập trung vào phân tích video thể thao, giảm chi phí phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác thực nhẹ. Sử dụng xác thực hai bước: phát hiện sân bóng và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gán nhãn từ hàng nghìn đô la cho một trận đấu xuống còn 1/10 đến 1/100. Hợp tác với một nền tảng dữ liệu, độ chính xác dự đoán trung bình của AI đạt 70%, từng đạt 100% độ chính xác trong một ngày.
Ngành công nghiệp thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ đáng kể, triển vọng thị trường rộng lớn, Score là một mạng con có hướng ứng dụng rõ ràng, đáng được chú ý.
8. OpenKaito (SN5) - văn bản suy diễn mã nguồn mở
Giá trị cốt lõi: Phát triển mô hình nhúng văn bản, tối ưu hóa tìm kiếm thông tin
Tập trung vào việc phát triển mô hình nhúng văn bản, cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Mạng con này vẫn đang ở giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái xung quanh mô hình nhúng văn bản. Đáng chú ý là sự tích hợp các tính năng mới sắp tới, điều này có thể mở rộng đáng kể các trường hợp sử dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Hạ tầng dữ liệu AI
Giá trị cốt lõi: Xử lý dữ liệu quy mô lớn, cung cấp dữ liệu huấn luyện AI
Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" sáng tạo thực hiện điều chỉnh trọng số động.
Dữ liệu là dầu mỏ của AI, giá trị cơ sở hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu với các dự án như Score thể hiện giá trị cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - PoW sức mạnh khai thác
Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống với tính toán AI, tích hợp tài nguyên sức mạnh tính toán
Cho phép thợ mỏ Bitcoin định hướng lại sức mạnh tính toán đến mạng Bittensor, thông qua việc khai thác để nhận token alpha dùng cho việc staking hoặc giao dịch. Mô hình này kết hợp khai thác PoW truyền thống với tính toán AI, mang đến cho thợ mỏ một nguồn thu nhập mới.
Trong vòng vài tuần ngắn ngủi, đã thu hút được hơn 6EH/s sức mạnh tính toán (khoảng 0,7% sức mạnh tính toán toàn cầu), chứng tỏ sự công nhận của thị trường đối với mô hình kết hợp này. Thợ mỏ có thể chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận dựa trên tình hình thị trường.
Phân tích hệ sinh thái
lợi thế cốt lõi của kiến trúc công nghệ
Sự đổi mới công nghệ của Bittensor đã xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận của nó đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác thực phi tập trung, trong khi cơ chế phân bổ tài nguyên thị trường được giới thiệu trong việc nâng cấp dTAO đã nâng cao đáng kể hiệu quả. Mỗi mạng con đều được trang bị cơ chế AMM, thực hiện việc khám phá giá giữa TAO và token alpha, thiết kế này cho phép lực lượng thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân bổ tài nguyên AI.
Giao thức hợp tác giữa các mạng con hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép (phát thải TAO và sự gia tăng giá trị của token alpha) đảm bảo động lực tham gia lâu dài, các nhà sáng tạo mạng con, thợ mỏ, người xác thực và người staking đều có thể nhận được phần thưởng tương ứng, tạo ra một vòng kinh tế bền vững.
Lợi thế cạnh tranh và thách thức đối mặt
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp một giải pháp thay thế thực sự phi tập trung, nổi bật về hiệu quả chi phí. Nhiều mạng con thể hiện lợi thế chi phí rõ rệt, chẳng hạn như Chutes rẻ hơn 85% so với dịch vụ đám mây nào đó, lợi thế chi phí này đến từ sự cải thiện hiệu quả của kiến trúc phi tập trung. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, số lượng và chất lượng mạng con liên tục được nâng cao, tốc độ đổi mới vượt xa nghiên cứu và phát triển nội bộ của các doanh nghiệp truyền thống.
Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng phải đối mặt với những thách thức thực tế. Rào cản công nghệ vẫn còn cao, mặc dù các công cụ đang ngày càng cải thiện, nhưng việc tham gia vào mining và validation vẫn cần một kiến thức kỹ thuật đáng kể. Sự không chắc chắn của môi trường quản lý là một yếu tố rủi ro khác, mạng AI phi tập trung có thể phải đối mặt với các chính sách quản lý khác nhau từ các quốc gia. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống sẽ không ngồi yên, dự kiến sẽ tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì sự cân bằng giữa hiệu suất và tính phi tập trung cũng trở thành một thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ của ngành AI đã mang lại cho Bittensor những cơ hội thị trường lớn. Có những phân tích dự đoán rằng vào năm 2025, đầu tư toàn cầu vào AI sẽ gần 200 tỷ USD, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho nhu cầu cơ sở hạ tầng. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1.77 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm đạt 29%, điều này tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia đã tạo ra cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, đồng thời sự chú ý đến quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI đã làm tăng nhu cầu về các công nghệ như tính toán bảo mật, điều này chính là lợi thế cốt lõi của các mạng con như Targon. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với cơ sở hạ tầng AI đang gia tăng, sự tham gia của nhiều tổ chức nổi tiếng đã cung cấp nguồn vốn và hỗ trợ tài nguyên cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần thiết lập một khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, cần xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của tường thành, sức mạnh kỹ thuật của đội ngũ và khả năng thực thi, cũng như hiệu ứng hợp tác với các dự án khác trong hệ sinh thái. Ở cấp độ thị trường, cần phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, cấu trúc cạnh tranh và lợi thế khác biệt, tình hình áp dụng của người dùng và hiệu ứng mạng lưới, cũng như môi trường pháp lý và rủi ro chính sách. Ở cấp độ tài chính, cần chú ý đến mức độ định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát thải TAO và xu hướng tăng trưởng, tính hợp lý của thiết kế kinh tế mã thông báo, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.
Trong quản lý rủi ro cụ thể, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Nên phân bổ đầu tư giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm loại hạ tầng (chẳng hạn như Chutes, Celium), loại ứng dụng (chẳng hạn như Score, BitMind) và loại giao thức (chẳng hạn như Targon, Templar). Đồng thời, cần điều chỉnh chiến lược đầu tư theo giai đoạn phát triển của mạng con, các dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không gian tăng trưởng hạn chế. Xem xét đến tính thanh khoản của token alpha có thể không bằng TAO, cần sắp xếp hợp lý tỷ lệ phân bổ vốn, giữ một bộ đệm thanh khoản cần thiết.
Sự kiện giảm một nửa lần đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành một chất xúc tác quan trọng cho thị trường. Việc giảm phát thải sẽ gia tăng tính khan hiếm của các mạng con hiện có, đồng thời có thể loại bỏ những dự án hoạt động kém, điều này sẽ định hình lại bối cảnh kinh tế của toàn bộ mạng lưới. Các nhà đầu tư có thể bố trí trước các mạng con chất lượng cao, nắm bắt cơ hội phân bổ trước khi giảm một nửa.
 và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
9 thích
Phần thưởng
9
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SellLowExpert
· 13giờ trước
Mạng con cũng có vốn hóa thị trường bơm lớn? Cho tôi làm một giao dịch.
Xem bản gốcTrả lời0
ImpermanentPhilosopher
· 13giờ trước
32 tăng lên 118 Cường thép GPT đã đến.
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoDouble-O-Seven
· 14giờ trước
ai nhưng mà ổn rồi! bạn thân
Xem bản gốcTrả lời0
LuckyBearDrawer
· 14giờ trước
Giá sàn mới sắp ra đời!
Xem bản gốcTrả lời0
DegenWhisperer
· 14giờ trước
dTAO thật sự đã chơi hiểu rồi bull à
Xem bản gốcTrả lời0
SatoshiSherpa
· 14giờ trước
hệ sinh thái mạng con đã thanh lý ạ, sớm đã nhìn thấy rồi.
Phân tích hệ sinh thái Bittensor: 118 mạng con tạo ra cơ sở hạ tầng AI phi tập trung
Phân tích hệ sinh thái mạng con Bittensor: Nắm bắt tương lai của cơ sở hạ tầng AI
Tình hình thị trường: Sự nâng cấp dTAO thúc đẩy sự phồn vinh của hệ sinh thái
Vào tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành nâng cấp Dynamic TAO (dTAO) mang tính bước ngoặt, chuyển đổi mô hình quản trị mạng từ phân quyền sang phân bổ tài nguyên dựa trên thị trường. Sau nâng cấp, mỗi mạng con có token alpha độc lập, thực hiện cơ chế phát hiện giá trị thị trường thực sự.
Dữ liệu cho thấy, việc nâng cấp dTAO đã giải phóng một sức sáng tạo khổng lồ. Chỉ trong vài tháng, số lượng mạng con của Bittensor đã tăng từ 32 lên 118, với tỷ lệ tăng trưởng lên đến 269%. Những mạng con này bao phủ tất cả các lĩnh vực phân khúc của ngành AI, từ suy diễn văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến gập protein tiên tiến, giao dịch định lượng, tạo thành hệ sinh thái AI phi tập trung hoàn chỉnh nhất hiện nay.
Thị trường cũng có hiệu suất nổi bật. Tổng giá trị thị trường của mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu USD trước khi nâng cấp lên 690 triệu USD, với lợi nhuận staking hàng năm ổn định trong khoảng 16-19%. Các mạng con phân phối khuyến khích mạng lưới theo tỷ lệ staking TAO theo thị trường, 10 mạng con hàng đầu chiếm 51,76% phát thải mạng lưới, thể hiện cơ chế thị trường của sự cạnh tranh.
Phân tích mạng chính (10 cái hàng đầu về phát thải)
1. Chutes (SN64) - Tính toán AI không máy chủ
Giá trị cốt lõi: Cải cách trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm đáng kể chi phí tính toán.
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức", giảm thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, tăng hiệu suất gấp 10 lần. Hơn 8000 nút GPU trên toàn cầu hỗ trợ các mô hình chính, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày. Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, áp dụng chiến lược miễn phí gia tăng, cung cấp hỗ trợ sức mạnh tính toán cho các nền tảng như OpenRouter. Lợi thế chi phí rõ rệt, thấp hơn 85% so với AWS Lambda. Hiện tại tổng lượng token sử dụng đã vượt 9042 tỷ, phục vụ hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.
dTAO khởi động sau 9 tuần đạt giá trị thị trường 100 triệu USD, giá trị thị trường hiện tại là 79 triệu USD, công nghệ bảo vệ mạnh mẽ, tiến triển thương mại thuận lợi, độ nhận diện trên thị trường cao, là dự án dẫn đầu của mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Giá trị cốt lõi: Tối ưu phần cứng nền tảng, nâng cao hiệu suất tính toán AI
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp độ phần cứng, thông qua bốn mô-đun công nghệ: lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu quả năng lượng, tối đa hóa hiệu suất sử dụng phần cứng. Hỗ trợ phần cứng GPU chính, giảm giá 90%, hiệu suất tính toán tăng 45%.
Hiện tại Bittensor là mạng con có lượng phát thải lớn thứ hai, chiếm 7.28% tổng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là khâu cốt lõi của hạ tầng AI, có rào cản công nghệ, xu hướng tăng giá mạnh, giá trị thị trường hiện tại là 56M.
3. Targon (SN4) - Nền tảng suy diễn AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Công nghệ tính toán bí mật, đảm bảo an toàn quyền riêng tư dữ liệu
Targon có cốt lõi là TVM (Targon Virtual Machine), đây là một nền tảng tính toán bảo mật an toàn, hỗ trợ đào tạo, suy diễn và xác minh mô hình AI. Sử dụng các công nghệ tính toán bảo mật như Intel TDX, đảm bảo an toàn và bảo vệ quyền riêng tư cho toàn bộ quy trình làm việc của AI. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối từ phần cứng đến lớp ứng dụng, cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI mạnh mẽ mà không tiết lộ dữ liệu.
Công nghệ Targon có rào cản cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu nhập ổn định. Hiện tại đã mở cơ chế mua lại thu nhập, tất cả thu nhập được sử dụng để mua lại token, giao dịch mua lại gần đây nhất là 18.000 USD.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Giá trị cốt lõi: Đào tạo hợp tác mô hình AI quy mô lớn, giảm mức độ rào cản đào tạo
Chuyên về đào tạo phân tán các mô hình AI quy mô lớn, cam kết trở thành "nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thực hiện đào tạo hợp tác thông qua các tài nguyên GPU đóng góp từ các người tham gia toàn cầu, tập trung vào đào tạo hợp tác và đổi mới các mô hình tiên tiến, nhấn mạnh chống gian lận và hợp tác hiệu quả.
Đã hoàn thành thành công việc huấn luyện mô hình 1.2B tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ huấn luyện, khoảng 200 GPU tham gia. Năm 2024 nâng cấp cơ chế commit-reveal, tăng cường tính phân cấp và an toàn trong xác thực; Năm 2025 tiếp tục thúc đẩy huấn luyện mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, có hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành trong các bài kiểm tra chuẩn AI.
Lợi thế công nghệ nổi bật, giá trị thị trường hiện tại là 35M, chiếm 4,79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Đào tạo AI cho người dân, giảm đáng kể rào cản chi phí
Giải quyết vấn đề chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống lập lịch thông minh dựa trên đồng bộ hóa gradient, phân bổ hiệu quả nhiệm vụ đến hàng nghìn GPU. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, tốc độ đào tạo nhanh hơn 40%. Giao diện một nút giảm bớt rào cản sử dụng, đã có hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ các lĩnh vực y tế, tài chính, giáo dục.
Giá trị thị trường hiện tại là 30M, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế công nghệ rõ ràng, là một trong những mạng con đáng được chú ý lâu dài.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
Giá trị cốt lõi: Tín hiệu giao dịch đa tài sản và dự đoán tài chính dựa trên AI
Nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản được điều khiển bởi AI. Mạng lưới giao dịch độc quyền áp dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán đa tầng. Mô hình dự đoán chuỗi thời gian của nó kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, có khả năng xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích cảm xúc thị trường thông qua việc phân tích nội dung mạng xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số cảm xúc như một tín hiệu hỗ trợ cho dự đoán.
Trên trang web, bạn có thể thấy lợi nhuận và kiểm tra lại chiến lược từ các miner khác nhau. SN8 kết hợp AI và blockchain, cung cấp phương thức giao dịch thị trường tài chính đổi mới, hiện có giá trị thị trường là 27 triệu.
7. Điểm số (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Giá trị cốt lõi: Phân tích video thể thao, nhắm đến ngành công nghiệp bóng đá trị giá 6000 tỷ USD
Khung công tác thị giác máy tính tập trung vào phân tích video thể thao, giảm chi phí phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác thực nhẹ. Sử dụng xác thực hai bước: phát hiện sân bóng và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gán nhãn từ hàng nghìn đô la cho một trận đấu xuống còn 1/10 đến 1/100. Hợp tác với một nền tảng dữ liệu, độ chính xác dự đoán trung bình của AI đạt 70%, từng đạt 100% độ chính xác trong một ngày.
Ngành công nghiệp thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ đáng kể, triển vọng thị trường rộng lớn, Score là một mạng con có hướng ứng dụng rõ ràng, đáng được chú ý.
8. OpenKaito (SN5) - văn bản suy diễn mã nguồn mở
Giá trị cốt lõi: Phát triển mô hình nhúng văn bản, tối ưu hóa tìm kiếm thông tin
Tập trung vào việc phát triển mô hình nhúng văn bản, cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Mạng con này vẫn đang ở giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái xung quanh mô hình nhúng văn bản. Đáng chú ý là sự tích hợp các tính năng mới sắp tới, điều này có thể mở rộng đáng kể các trường hợp sử dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Hạ tầng dữ liệu AI
Giá trị cốt lõi: Xử lý dữ liệu quy mô lớn, cung cấp dữ liệu huấn luyện AI
Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" sáng tạo thực hiện điều chỉnh trọng số động.
Dữ liệu là dầu mỏ của AI, giá trị cơ sở hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu với các dự án như Score thể hiện giá trị cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - PoW sức mạnh khai thác
Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống với tính toán AI, tích hợp tài nguyên sức mạnh tính toán
Cho phép thợ mỏ Bitcoin định hướng lại sức mạnh tính toán đến mạng Bittensor, thông qua việc khai thác để nhận token alpha dùng cho việc staking hoặc giao dịch. Mô hình này kết hợp khai thác PoW truyền thống với tính toán AI, mang đến cho thợ mỏ một nguồn thu nhập mới.
Trong vòng vài tuần ngắn ngủi, đã thu hút được hơn 6EH/s sức mạnh tính toán (khoảng 0,7% sức mạnh tính toán toàn cầu), chứng tỏ sự công nhận của thị trường đối với mô hình kết hợp này. Thợ mỏ có thể chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận dựa trên tình hình thị trường.
Phân tích hệ sinh thái
lợi thế cốt lõi của kiến trúc công nghệ
Sự đổi mới công nghệ của Bittensor đã xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận của nó đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác thực phi tập trung, trong khi cơ chế phân bổ tài nguyên thị trường được giới thiệu trong việc nâng cấp dTAO đã nâng cao đáng kể hiệu quả. Mỗi mạng con đều được trang bị cơ chế AMM, thực hiện việc khám phá giá giữa TAO và token alpha, thiết kế này cho phép lực lượng thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân bổ tài nguyên AI.
Giao thức hợp tác giữa các mạng con hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép (phát thải TAO và sự gia tăng giá trị của token alpha) đảm bảo động lực tham gia lâu dài, các nhà sáng tạo mạng con, thợ mỏ, người xác thực và người staking đều có thể nhận được phần thưởng tương ứng, tạo ra một vòng kinh tế bền vững.
Lợi thế cạnh tranh và thách thức đối mặt
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp một giải pháp thay thế thực sự phi tập trung, nổi bật về hiệu quả chi phí. Nhiều mạng con thể hiện lợi thế chi phí rõ rệt, chẳng hạn như Chutes rẻ hơn 85% so với dịch vụ đám mây nào đó, lợi thế chi phí này đến từ sự cải thiện hiệu quả của kiến trúc phi tập trung. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, số lượng và chất lượng mạng con liên tục được nâng cao, tốc độ đổi mới vượt xa nghiên cứu và phát triển nội bộ của các doanh nghiệp truyền thống.
Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng phải đối mặt với những thách thức thực tế. Rào cản công nghệ vẫn còn cao, mặc dù các công cụ đang ngày càng cải thiện, nhưng việc tham gia vào mining và validation vẫn cần một kiến thức kỹ thuật đáng kể. Sự không chắc chắn của môi trường quản lý là một yếu tố rủi ro khác, mạng AI phi tập trung có thể phải đối mặt với các chính sách quản lý khác nhau từ các quốc gia. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống sẽ không ngồi yên, dự kiến sẽ tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì sự cân bằng giữa hiệu suất và tính phi tập trung cũng trở thành một thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ của ngành AI đã mang lại cho Bittensor những cơ hội thị trường lớn. Có những phân tích dự đoán rằng vào năm 2025, đầu tư toàn cầu vào AI sẽ gần 200 tỷ USD, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho nhu cầu cơ sở hạ tầng. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1.77 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm đạt 29%, điều này tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia đã tạo ra cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, đồng thời sự chú ý đến quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI đã làm tăng nhu cầu về các công nghệ như tính toán bảo mật, điều này chính là lợi thế cốt lõi của các mạng con như Targon. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với cơ sở hạ tầng AI đang gia tăng, sự tham gia của nhiều tổ chức nổi tiếng đã cung cấp nguồn vốn và hỗ trợ tài nguyên cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần thiết lập một khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, cần xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của tường thành, sức mạnh kỹ thuật của đội ngũ và khả năng thực thi, cũng như hiệu ứng hợp tác với các dự án khác trong hệ sinh thái. Ở cấp độ thị trường, cần phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, cấu trúc cạnh tranh và lợi thế khác biệt, tình hình áp dụng của người dùng và hiệu ứng mạng lưới, cũng như môi trường pháp lý và rủi ro chính sách. Ở cấp độ tài chính, cần chú ý đến mức độ định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát thải TAO và xu hướng tăng trưởng, tính hợp lý của thiết kế kinh tế mã thông báo, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.
Trong quản lý rủi ro cụ thể, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Nên phân bổ đầu tư giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm loại hạ tầng (chẳng hạn như Chutes, Celium), loại ứng dụng (chẳng hạn như Score, BitMind) và loại giao thức (chẳng hạn như Targon, Templar). Đồng thời, cần điều chỉnh chiến lược đầu tư theo giai đoạn phát triển của mạng con, các dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không gian tăng trưởng hạn chế. Xem xét đến tính thanh khoản của token alpha có thể không bằng TAO, cần sắp xếp hợp lý tỷ lệ phân bổ vốn, giữ một bộ đệm thanh khoản cần thiết.
Sự kiện giảm một nửa lần đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành một chất xúc tác quan trọng cho thị trường. Việc giảm phát thải sẽ gia tăng tính khan hiếm của các mạng con hiện có, đồng thời có thể loại bỏ những dự án hoạt động kém, điều này sẽ định hình lại bối cảnh kinh tế của toàn bộ mạng lưới. Các nhà đầu tư có thể bố trí trước các mạng con chất lượng cao, nắm bắt cơ hội phân bổ trước khi giảm một nửa.
![Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt làn sóng AI tiếp theo](