Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : saisir les opportunités de développement de l'IA
En février 2025, le réseau Bittensor a lancé la mise à niveau Dynamic TAO ( dTAO), changeant le modèle de gouvernance vers une allocation des ressources décentralisée et pilotée par le marché. Cette mise à niveau a grandement stimulé la vitalité de l'innovation écologique, faisant passer le nombre de sous-réseaux actifs de 32 à 118 en seulement quelques mois, soit une augmentation de 269 %. Ces sous-réseaux couvrent divers sous-secteurs de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base, de la génération d'images, à la pliage de protéines à la pointe et au trading quantitatif, construisant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est tout aussi remarquable. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel stable de 16 à 19 %. Les subnets répartissent les incitations réseau selon le taux de mise en TAO basé sur le marché, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, ce qui reflète le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - Calcul AI sans serveur
Valeur centrale : Révolutionner l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement les coûts de calcul.
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané", réduisant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une efficacité multipliée par 10. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde prennent en charge les modèles principaux, avec plus de 5 millions de demandes traitées par jour et un délai de réponse maintenu en dessous de 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, adoptant une stratégie freemium. Intégration via une certaine plateforme ouverte, fournissant un soutien en puissance de calcul pour des modèles populaires. Avantage de coût significatif, 85 % moins cher que certains services cloud. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042,37B, avec plus de 3000 clients entreprises.
dTAO lancé depuis 9 semaines, sa capitalisation dépasse 100 millions de dollars, actuellement 79M, avec une barrière technologique solide, des avancées commercialisées satisfaisantes, une forte reconnaissance sur le marché, et actuellement leader du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation du calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel de base, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Concentrez-vous sur l'optimisation des calculs au niveau matériel. Grâce à quatre modules techniques : planification GPU, abstraction matérielle, optimisation des performances et gestion de l'efficacité énergétique, maximisez l'utilisation de l'équipement. Prend en charge les principales séries de GPU, avec des prix réduits de 90 % par rapport aux produits similaires, et une efficacité de calcul améliorée de 45 %.
Actuellement, Bittensor représente le deuxième plus grand subnet d'émission, occupant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément central de l'infrastructure AI, présentant des barrières techniques, avec une forte tendance à la hausse des prix, et une capitalisation boursière actuelle de 56 millions.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est la TVM (Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, prenant en charge l'entraînement, l'inférence et la vérification des modèles d'IA. Utilisant des technologies de calcul confidentiel avancées, elle garantit la sécurité des flux de travail d'IA et la protection de la vie privée. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout, permettant aux utilisateurs d'utiliser les services d'IA sans divulguer de données.
Le seuil technologique est élevé, le modèle commercial est clair et il y a une source de revenus stable. Le mécanisme de rachat des revenus a été activé, avec le dernier rachat s'élevant à 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche AI et entraînement distribué
Valeur fondamentale : collaboration à grande échelle pour l'entraînement de modèles d'IA, réduisant le seuil d'entrée à l'entraînement.
Spécialisé dans l'entraînement distribué de modèles AI à grande échelle, avec pour objectif de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Collaboration sur l'entraînement en utilisant les ressources GPU des participants du monde entier, axée sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe.
Modèle de formation de paramètres de 1,2 milliard terminé, avec plus de 20 000 cycles d'entraînement et environ 200 GPU participants. En 2024, mise à niveau du mécanisme de validation pour améliorer la décentralisation et la sécurité ; en 2025, avancée de l'entraînement de grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant 70B+, des performances équivalentes aux normes de l'industrie.
Avantages technologiques remarquables, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement de l'IA, réduction significative des barrières de coût.
Résoudre les problèmes de coût de formation de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Un système de planification intelligent attribue efficacement des tâches à des milliers de GPU. Formation d'un modèle de 118 trillions de paramètres achevée, coûtant seulement 5 dollars de l'heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, avec une vitesse d'entraînement 40 % plus rapide. Une interface à un clic réduit la barrière à l'utilisation, plus de 500 projets utilisés pour le réglage du modèle, couvrant les domaines de la santé, de la finance et de l'éducation.
La capitalisation boursière actuelle est de 30 millions, la demande du marché est forte, l'avantage technologique est clair, cela mérite une attention à long terme.
Valeur fondamentale : signaux de trading multi-actifs et prévisions financières alimentés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière, signaux de trading multi-actifs pilotés par l'IA. Réseau de trading propriétaire appliquant des techniques d'apprentissage automatique aux prévisions des marchés financiers, construisant une architecture de modèle de prévision multi-niveaux. Les modèles de prévision temporelle fusionnent les technologies LSTM et Transformer pour traiter des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché analyse le contenu des réseaux sociaux et des actualités, fournissant des indicateurs de sentiment comme signaux d'assistance à la prévision.
Le site montre les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents mineurs. En combinant l'IA et la blockchain, il offre des méthodes de trading innovantes sur le marché financier, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportive
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, ciblant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant le coût de l'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, abaissant le coût d'annotation traditionnel de milliers de dollars par match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une plateforme de données, le taux de précision moyen des prédictions de l'IA est de 70 %, atteignant 100 % de précision en une seule journée.
L'industrie du sport est vaste, l'innovation technologique est significative, et les perspectives du marché sont larges. Score est un subnet avec une direction d'application claire, ce qui mérite d'être noté.
8. OpenKaito (SN5) - texte d'inférence open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'informations
Concentrez-vous sur le développement de modèles d'embeddings textuels, soutenus par des acteurs importants dans le domaine de la recherche d'information. En tant que projet open source piloté par la communauté, il vise à construire des capacités de compréhension et de raisonnement textuel de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la création d'un écosystème autour des modèles d'insertion de texte. Une certaine intégration à venir mérite d'être suivie, car elle pourrait considérablement étendre ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, fourniture de données d'entraînement pour l'IA
Traite 500 millions de lignes de données par jour, avec un total de plus de 55,6 milliards de lignes, et prend en charge 100 Go de stockage. L'architecture innovante offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote "gravité" innovant permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable et la niche écologique est importante. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, nous collaborons en profondeur avec d'autres projets, reflétant ainsi la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - minage PoW
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul AI, intégration des ressources de puissance de calcul.
Permettre aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, en obtenant des jetons par le minage pour le staking ou le trading. Combiner le minage PoW traditionnel avec le calcul AI pour offrir aux mineurs une nouvelle source de revenus.
Attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul à court terme (environ 0,7 % du total mondial) prouve la reconnaissance du marché pour le mode hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs profits en fonction des conditions du marché.
Analyse de l'écosystème
Avantages clés de l'architecture technique :
Écosystème d'IA décentralisé unique
Le mécanisme de distribution des ressources basé sur le marché améliore l'efficacité
La coopération entre les subnets supporte le traitement distribué des tâches AI complexes
La structure de double incitation assure une motivation à long terme pour la participation.
Avantage concurrentiel :
véritable alternative décentralisée
Avantage significatif en matière d'efficacité des coûts
Un écosystème ouvert favorise l'innovation rapide
Faire face à des défis :
Le seuil technique reste relativement élevé
Incertitude de l'environnement réglementaire
Concurrence des fournisseurs de services cloud traditionnels
Équilibre entre performance et décentralisation
Opportunités de marché :
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre un immense potentiel de marché.
Les politiques de soutien des pays créent des opportunités de développement
L'intérêt des investisseurs institutionnels continue de croître
Cadre de stratégie d'investissement
Éléments d'évaluation :
Technologie : degré d'innovation, profondeur de la barrière de protection, force de l'équipe, synergie écologique
Marché : taille cible, structure concurrentielle, adoption par les utilisateurs, risques réglementaires
Finance : niveaux d'évaluation, part des émissions de TAO, économie des jetons, liquidité
Gestion des risques :
Investir de manière diversifiée dans différents types de subnet
Ajuster la stratégie en fonction de l'étape de développement
Organiser raisonnablement le ratio de répartition des fonds
Nœuds clés :
Premier événement de réduction de moitié en novembre 2025
Le nombre de subnets a dépassé 500.
L'augmentation des applications d'entreprise stimule la demande de conformité
La collaboration inter-subnet fréquente forme une chaîne d'approvisionnement de services AI
Perspectives à long terme :
Devenir une composante importante de l'infrastructure AI mondiale
Les entreprises d'IA traditionnelles adoptent un modèle hybride
De nouveaux modèles commerciaux et des cas d'utilisation émergent constamment
Amélioration de l'interopérabilité avec d'autres réseaux blockchain
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme pour le développement des infrastructures AI, offrant un nouveau terreau pour l'innovation AI grâce à une allocation des ressources basée sur le marché et un mécanisme de gouvernance décentralisé. Dans le contexte de rapide développement de l'industrie AI, Bittensor et son écosystème de subnets méritent une attention continue et une recherche approfondie.
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HalfBuddhaMoney
· 07-27 10:26
entrer dans une position, ensuite on verra. Allongé, je gagne des sous.
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MysteriousZhang
· 07-27 10:23
Peu importe s'il monte ou non, d'abord ape et ensuite on verra.
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Web3ExplorerLin
· 07-27 10:06
hypothèse : le dTAO de bittensor pourrait être le saut quantique dont nous avons théorisé dans l'intelligence décentralisée... parallèle fascinant à l'évolution neuronale, pour être honnête.
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GateUser-c802f0e8
· 07-27 09:58
Une information positive a vraiment entraîné une grosse hausse.
Explosion de l'écosystème Bittensor : 118 subnets d'IA s'emparent d'un marché de 690 millions de dollars
Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : saisir les opportunités de développement de l'IA
En février 2025, le réseau Bittensor a lancé la mise à niveau Dynamic TAO ( dTAO), changeant le modèle de gouvernance vers une allocation des ressources décentralisée et pilotée par le marché. Cette mise à niveau a grandement stimulé la vitalité de l'innovation écologique, faisant passer le nombre de sous-réseaux actifs de 32 à 118 en seulement quelques mois, soit une augmentation de 269 %. Ces sous-réseaux couvrent divers sous-secteurs de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base, de la génération d'images, à la pliage de protéines à la pointe et au trading quantitatif, construisant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est tout aussi remarquable. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel stable de 16 à 19 %. Les subnets répartissent les incitations réseau selon le taux de mise en TAO basé sur le marché, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, ce qui reflète le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - Calcul AI sans serveur
Valeur centrale : Révolutionner l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement les coûts de calcul.
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané", réduisant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une efficacité multipliée par 10. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde prennent en charge les modèles principaux, avec plus de 5 millions de demandes traitées par jour et un délai de réponse maintenu en dessous de 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, adoptant une stratégie freemium. Intégration via une certaine plateforme ouverte, fournissant un soutien en puissance de calcul pour des modèles populaires. Avantage de coût significatif, 85 % moins cher que certains services cloud. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042,37B, avec plus de 3000 clients entreprises.
dTAO lancé depuis 9 semaines, sa capitalisation dépasse 100 millions de dollars, actuellement 79M, avec une barrière technologique solide, des avancées commercialisées satisfaisantes, une forte reconnaissance sur le marché, et actuellement leader du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation du calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel de base, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Concentrez-vous sur l'optimisation des calculs au niveau matériel. Grâce à quatre modules techniques : planification GPU, abstraction matérielle, optimisation des performances et gestion de l'efficacité énergétique, maximisez l'utilisation de l'équipement. Prend en charge les principales séries de GPU, avec des prix réduits de 90 % par rapport aux produits similaires, et une efficacité de calcul améliorée de 45 %.
Actuellement, Bittensor représente le deuxième plus grand subnet d'émission, occupant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément central de l'infrastructure AI, présentant des barrières techniques, avec une forte tendance à la hausse des prix, et une capitalisation boursière actuelle de 56 millions.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est la TVM (Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, prenant en charge l'entraînement, l'inférence et la vérification des modèles d'IA. Utilisant des technologies de calcul confidentiel avancées, elle garantit la sécurité des flux de travail d'IA et la protection de la vie privée. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout, permettant aux utilisateurs d'utiliser les services d'IA sans divulguer de données.
Le seuil technologique est élevé, le modèle commercial est clair et il y a une source de revenus stable. Le mécanisme de rachat des revenus a été activé, avec le dernier rachat s'élevant à 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche AI et entraînement distribué
Valeur fondamentale : collaboration à grande échelle pour l'entraînement de modèles d'IA, réduisant le seuil d'entrée à l'entraînement.
Spécialisé dans l'entraînement distribué de modèles AI à grande échelle, avec pour objectif de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Collaboration sur l'entraînement en utilisant les ressources GPU des participants du monde entier, axée sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe.
Modèle de formation de paramètres de 1,2 milliard terminé, avec plus de 20 000 cycles d'entraînement et environ 200 GPU participants. En 2024, mise à niveau du mécanisme de validation pour améliorer la décentralisation et la sécurité ; en 2025, avancée de l'entraînement de grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant 70B+, des performances équivalentes aux normes de l'industrie.
Avantages technologiques remarquables, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement de l'IA, réduction significative des barrières de coût.
Résoudre les problèmes de coût de formation de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Un système de planification intelligent attribue efficacement des tâches à des milliers de GPU. Formation d'un modèle de 118 trillions de paramètres achevée, coûtant seulement 5 dollars de l'heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, avec une vitesse d'entraînement 40 % plus rapide. Une interface à un clic réduit la barrière à l'utilisation, plus de 500 projets utilisés pour le réglage du modèle, couvrant les domaines de la santé, de la finance et de l'éducation.
La capitalisation boursière actuelle est de 30 millions, la demande du marché est forte, l'avantage technologique est clair, cela mérite une attention à long terme.
6. Trading Proprietaire (SN8) - Trading Quantitatif Financier
Valeur fondamentale : signaux de trading multi-actifs et prévisions financières alimentés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière, signaux de trading multi-actifs pilotés par l'IA. Réseau de trading propriétaire appliquant des techniques d'apprentissage automatique aux prévisions des marchés financiers, construisant une architecture de modèle de prévision multi-niveaux. Les modèles de prévision temporelle fusionnent les technologies LSTM et Transformer pour traiter des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché analyse le contenu des réseaux sociaux et des actualités, fournissant des indicateurs de sentiment comme signaux d'assistance à la prévision.
Le site montre les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents mineurs. En combinant l'IA et la blockchain, il offre des méthodes de trading innovantes sur le marché financier, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportive
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, ciblant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant le coût de l'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, abaissant le coût d'annotation traditionnel de milliers de dollars par match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une plateforme de données, le taux de précision moyen des prédictions de l'IA est de 70 %, atteignant 100 % de précision en une seule journée.
L'industrie du sport est vaste, l'innovation technologique est significative, et les perspectives du marché sont larges. Score est un subnet avec une direction d'application claire, ce qui mérite d'être noté.
8. OpenKaito (SN5) - texte d'inférence open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'informations
Concentrez-vous sur le développement de modèles d'embeddings textuels, soutenus par des acteurs importants dans le domaine de la recherche d'information. En tant que projet open source piloté par la communauté, il vise à construire des capacités de compréhension et de raisonnement textuel de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la création d'un écosystème autour des modèles d'insertion de texte. Une certaine intégration à venir mérite d'être suivie, car elle pourrait considérablement étendre ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, fourniture de données d'entraînement pour l'IA
Traite 500 millions de lignes de données par jour, avec un total de plus de 55,6 milliards de lignes, et prend en charge 100 Go de stockage. L'architecture innovante offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote "gravité" innovant permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable et la niche écologique est importante. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, nous collaborons en profondeur avec d'autres projets, reflétant ainsi la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - minage PoW
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul AI, intégration des ressources de puissance de calcul.
Permettre aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, en obtenant des jetons par le minage pour le staking ou le trading. Combiner le minage PoW traditionnel avec le calcul AI pour offrir aux mineurs une nouvelle source de revenus.
Attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul à court terme (environ 0,7 % du total mondial) prouve la reconnaissance du marché pour le mode hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs profits en fonction des conditions du marché.
Analyse de l'écosystème
Avantages clés de l'architecture technique :
Avantage concurrentiel :
Faire face à des défis :
Opportunités de marché :
Cadre de stratégie d'investissement
Éléments d'évaluation :
Gestion des risques :
Nœuds clés :
Perspectives à long terme :
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme pour le développement des infrastructures AI, offrant un nouveau terreau pour l'innovation AI grâce à une allocation des ressources basée sur le marché et un mécanisme de gouvernance décentralisé. Dans le contexte de rapide développement de l'industrie AI, Bittensor et son écosystème de subnets méritent une attention continue et une recherche approfondie.