Panduan Investasi Subnet Bittensor: Memanfaatkan Peluang Pengembangan AI
Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor meluncurkan pembaruan Dynamic TAO (dTAO), yang mengalihkan pola pemerintahan menuju alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Pembaruan ini sangat mendorong inovasi ekosistem, dalam waktu singkat jumlah subnet aktif meningkat dari 32 menjadi 118, dengan peningkatan mencapai 269%. Subnet ini mencakup berbagai bidang industri AI, dari pemahaman teks dasar, pembuatan gambar, hingga pelipatan protein mutakhir dan perdagangan kuantitatif, membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang paling komprehensif saat ini.
Kinerja pasar juga sangat mengesankan. Total kapitalisasi pasar subnet teratas melonjak dari 4 juta dolar AS sebelum peningkatan menjadi 690 juta dolar AS, dengan imbal hasil tahunan yang dipertaruhkan stabil di kisaran 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat taruhan TAO yang dipasarkan, dengan 10 subnet teratas menguasai 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang kompetitif.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Nilai inti: Menginovasikan pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi.
Chutes menggunakan arsitektur "peluncuran instan" yang memperpendek waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali lipat. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan diproses per hari, dan kontrol latensi respons dalam batas 50 milidetik.
Model bisnis yang matang, mengadopsi strategi freemium. Melalui integrasi dengan suatu platform terbuka, menyediakan dukungan daya komputasi untuk model-model populer. Keunggulan biaya yang signifikan, 85% lebih rendah dibandingkan dengan layanan cloud tertentu. Saat ini, total penggunaan token melebihi 9042.37B, melayani lebih dari 3000 pelanggan perusahaan.
dTAO diluncurkan setelah 9 minggu dengan nilai pasar lebih dari seratus juta dolar AS, saat ini 79M, memiliki keunggulan teknologi yang dalam, kemajuan komersialisasi yang lancar, dan tingkat penerimaan pasar yang tinggi, saat ini menjadi pemimpin subnet.
2. Celium (SN51) - optimalisasi komputasi perangkat keras
Nilai inti: Optimasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi perhitungan AI
Fokus pada optimasi perhitungan di tingkat perangkat keras. Melalui empat modul teknologi: penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi, memaksimalkan efisiensi pemanfaatan perangkat keras. Mendukung seri GPU utama, dengan harga 90% lebih rendah dibandingkan produk sejenis, dan efisiensi perhitungan meningkat 45%.
Saat ini, Bittensor adalah subnet kedua terbesar dalam emisi, menyumbang 7,28% dari emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki hambatan teknologi, dan tren kenaikan harga yang cukup kuat, dengan nilai pasar saat ini sebesar 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Nilai inti: Teknologi komputasi rahasia, menjamin keamanan privasi data
Inti Targon adalah TVM (Targon Virtual Machine), sebuah platform komputasi rahasia yang aman, mendukung pelatihan, inferensi, dan verifikasi model AI. Menggunakan teknologi komputasi rahasia yang canggih, memastikan keamanan alur kerja AI dan perlindungan privasi. Sistem mendukung enkripsi ujung ke ujung, pengguna dapat menggunakan layanan AI tanpa mengungkapkan data.
Tingkat teknis yang tinggi, model bisnis yang jelas, dengan sumber pendapatan yang stabil. Telah membuka mekanisme pembelian kembali pendapatan, baru-baru ini melakukan pembelian kembali sebesar 18.000 dolar AS.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI skala besar, menurunkan ambang pelatihan
Berkecimpung dalam pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, bertujuan untuk menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui kolaborasi pelatihan menggunakan sumber daya GPU dari peserta global, fokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model terdepan.
Telah selesai pelatihan model dengan 1.2B parameter, melalui lebih dari 20 ribu siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat. Pada tahun 2024, mekanisme verifikasi akan ditingkatkan untuk meningkatkan desentralisasi dan keamanan; pada tahun 2025, pelatihan model besar akan didorong, dengan skala parameter mencapai 70B+, kinerja setara dengan standar industri.
Keunggulan teknologi menonjol, saat ini nilai pasar 35M, menyumbang 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau, secara signifikan mengurangi ambang biaya
Menyelesaikan masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan kecepatan pelatihan 40% lebih cepat. Antarmuka satu tombol mengurangi hambatan penggunaan, dengan lebih dari 500 proyek untuk penyesuaian model, mencakup bidang kesehatan, keuangan, pendidikan, dan lainnya.
Saat ini nilai pasar 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknologi jelas, layak untuk diperhatikan dalam jangka panjang.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Keuangan
Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, sinyal perdagangan multi-aset yang didorong oleh AI. Jaringan perdagangan eksklusif menerapkan teknologi pembelajaran mesin pada prediksi pasar keuangan, membangun arsitektur model prediksi multi-level. Model prediksi deret waktu menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, mengolah data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menganalisis konten media sosial dan berita, menyediakan indikator sentimen sebagai sinyal bantu prediksi.
Situs web menampilkan hasil dan pengujian kembali dari strategi yang disediakan oleh berbagai penambang. Menggabungkan AI dan blockchain, menawarkan cara inovatif untuk berdagang di pasar keuangan, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Nilai inti: Analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar AS
Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga, mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi verifikasi ringan. Menggunakan dua langkah verifikasi: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, menurunkan biaya pelabelan tradisional untuk satu pertandingan dari ribuan dolar menjadi 1/10 hingga 1/100. Bekerja sama dengan platform data tertentu, agen AI memiliki rata-rata akurasi prediksi 70%, pernah mencapai akurasi 100% dalam satu hari.
Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas. Score adalah subnet dengan arah aplikasi yang jelas, patut diperhatikan.
8. OpenKaito (SN5) - inisiatif teks sumber terbuka
Nilai inti: Pengembangan model penyisipan teks, optimasi pencarian informasi
Fokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh peserta penting dalam bidang pencarian informasi. Sebagai proyek open-source yang digerakkan oleh komunitas, berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks berkualitas tinggi, khususnya dalam bidang pencarian informasi dan pencarian semantik.
Subnet ini masih dalam tahap pembangunan awal, terutama membangun ekosistem di sekitar model embedding teks. Integrasi yang akan datang layak diperhatikan, yang mungkin secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis penggunanya.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Nilai inti: Pengolahan data skala besar, penyediaan data pelatihan AI
Memproses 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur inovatif menyediakan fungsionalitas inti seperti standar data, optimasi indeks, dan penyimpanan terdistribusi. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot secara dinamis.
Data adalah minyak bagi AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistem sangat penting. Sebagai penyedia data dari beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek lain mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - Penambangan PoW
Nilai inti: Menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, pengintegrasian sumber daya komputasi
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor, memperoleh token melalui penambangan untuk dipertaruhkan atau diperdagangkan. Menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.
Dalam waktu singkat menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi (sekitar 0,7% dari total dunia), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran. Penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, mengoptimalkan keuntungan berdasarkan kondisi pasar.
Analisis Ekosistem
Keunggulan inti arsitektur teknologi:
Ekosistem AI terdesentralisasi yang unik
Mekanisme alokasi sumber daya yang dipasarkan meningkatkan efisiensi
Dukungan kolaborasi antar subnet untuk pemrosesan terdistribusi tugas AI yang kompleks
Struktur insentif ganda memastikan motivasi untuk berpartisipasi jangka panjang
Keunggulan kompetitif:
Solusi alternatif yang benar-benar terdesentralisasi
Keunggulan efisiensi biaya yang signifikan
Ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat
Menghadapi tantangan:
Ambang teknologi masih cukup tinggi
Ketidakpastian lingkungan regulasi
Kompetisi penyedia layanan cloud tradisional
Keseimbangan antara kinerja dan desentralisasi
Peluang Pasar:
Pertumbuhan eksplosif industri AI menyediakan ruang pasar yang besar
Kebijakan dukungan dari berbagai negara menciptakan kesempatan untuk berkembang
Minat investor institusi terus meningkat
Kerangka Strategi Investasi
Dimensi evaluasi:
Teknologi: Tingkat inovasi, kedalaman moat, kekuatan tim, kolaborasi ekosistem
Keuangan: Tingkat valuasi, proporsi emisi TAO, ekonomi token, likuiditas
Manajemen risiko:
Diversifikasi investasi di berbagai jenis subnet
Sesuaikan strategi berdasarkan tahap pengembangan
Mengatur proporsi alokasi dana dengan bijak
Kunci Node:
Peristiwa pengurangan setengah pertama pada November 2025
Jumlah subnet telah melampaui 500
Aplikasi tingkat perusahaan meningkatkan kebutuhan kepatuhan
Kolaborasi antar subnet yang sering membentuk rantai pasokan layanan AI
Tinjauan Jangka Panjang:
Menjadi komponen penting infrastruktur AI global
Perusahaan AI tradisional menggunakan model campuran
Model bisnis baru dan skenario aplikasi terus muncul
Meningkatkan interoperabilitas dengan jaringan blockchain lainnya
Ekosistem Bittensor mewakili paradigma baru dalam pengembangan infrastruktur AI, menyediakan tanah baru untuk inovasi AI melalui pengelolaan sumber daya yang dipasarkan dan mekanisme pemerintahan terdesentralisasi. Dalam konteks perkembangan cepat industri AI, Bittensor dan ekosistem subnet-nya layak mendapatkan perhatian dan penelitian yang mendalam.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
11 Suka
Hadiah
11
4
Bagikan
Komentar
0/400
HalfBuddhaMoney
· 07-27 10:26
masukkan posisi再说吧 躺平赚米
Lihat AsliBalas0
MysteriousZhang
· 07-27 10:23
Biarkan saja naik atau tidak, yang penting ape dulu.
Lihat AsliBalas0
Web3ExplorerLin
· 07-27 10:06
hipotesis: dTAO dari bittensor mungkin adalah lompatan kuantum yang telah kita teorikan dalam kecerdasan terdesentralisasi... paralel yang menarik dengan evolusi neural sejujurnya
Lihat AsliBalas0
GateUser-c802f0e8
· 07-27 09:58
Informasi menguntungkan ternyata naik begitu banyak
Ledakan ekosistem Bittensor: 118 subnet AI merebut pasar senilai 690 juta dolar.
Panduan Investasi Subnet Bittensor: Memanfaatkan Peluang Pengembangan AI
Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor meluncurkan pembaruan Dynamic TAO (dTAO), yang mengalihkan pola pemerintahan menuju alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Pembaruan ini sangat mendorong inovasi ekosistem, dalam waktu singkat jumlah subnet aktif meningkat dari 32 menjadi 118, dengan peningkatan mencapai 269%. Subnet ini mencakup berbagai bidang industri AI, dari pemahaman teks dasar, pembuatan gambar, hingga pelipatan protein mutakhir dan perdagangan kuantitatif, membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang paling komprehensif saat ini.
Kinerja pasar juga sangat mengesankan. Total kapitalisasi pasar subnet teratas melonjak dari 4 juta dolar AS sebelum peningkatan menjadi 690 juta dolar AS, dengan imbal hasil tahunan yang dipertaruhkan stabil di kisaran 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat taruhan TAO yang dipasarkan, dengan 10 subnet teratas menguasai 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang kompetitif.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Nilai inti: Menginovasikan pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi.
Chutes menggunakan arsitektur "peluncuran instan" yang memperpendek waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali lipat. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan diproses per hari, dan kontrol latensi respons dalam batas 50 milidetik.
Model bisnis yang matang, mengadopsi strategi freemium. Melalui integrasi dengan suatu platform terbuka, menyediakan dukungan daya komputasi untuk model-model populer. Keunggulan biaya yang signifikan, 85% lebih rendah dibandingkan dengan layanan cloud tertentu. Saat ini, total penggunaan token melebihi 9042.37B, melayani lebih dari 3000 pelanggan perusahaan.
dTAO diluncurkan setelah 9 minggu dengan nilai pasar lebih dari seratus juta dolar AS, saat ini 79M, memiliki keunggulan teknologi yang dalam, kemajuan komersialisasi yang lancar, dan tingkat penerimaan pasar yang tinggi, saat ini menjadi pemimpin subnet.
2. Celium (SN51) - optimalisasi komputasi perangkat keras
Nilai inti: Optimasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi perhitungan AI
Fokus pada optimasi perhitungan di tingkat perangkat keras. Melalui empat modul teknologi: penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi, memaksimalkan efisiensi pemanfaatan perangkat keras. Mendukung seri GPU utama, dengan harga 90% lebih rendah dibandingkan produk sejenis, dan efisiensi perhitungan meningkat 45%.
Saat ini, Bittensor adalah subnet kedua terbesar dalam emisi, menyumbang 7,28% dari emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki hambatan teknologi, dan tren kenaikan harga yang cukup kuat, dengan nilai pasar saat ini sebesar 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Nilai inti: Teknologi komputasi rahasia, menjamin keamanan privasi data
Inti Targon adalah TVM (Targon Virtual Machine), sebuah platform komputasi rahasia yang aman, mendukung pelatihan, inferensi, dan verifikasi model AI. Menggunakan teknologi komputasi rahasia yang canggih, memastikan keamanan alur kerja AI dan perlindungan privasi. Sistem mendukung enkripsi ujung ke ujung, pengguna dapat menggunakan layanan AI tanpa mengungkapkan data.
Tingkat teknis yang tinggi, model bisnis yang jelas, dengan sumber pendapatan yang stabil. Telah membuka mekanisme pembelian kembali pendapatan, baru-baru ini melakukan pembelian kembali sebesar 18.000 dolar AS.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI skala besar, menurunkan ambang pelatihan
Berkecimpung dalam pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, bertujuan untuk menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui kolaborasi pelatihan menggunakan sumber daya GPU dari peserta global, fokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model terdepan.
Telah selesai pelatihan model dengan 1.2B parameter, melalui lebih dari 20 ribu siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat. Pada tahun 2024, mekanisme verifikasi akan ditingkatkan untuk meningkatkan desentralisasi dan keamanan; pada tahun 2025, pelatihan model besar akan didorong, dengan skala parameter mencapai 70B+, kinerja setara dengan standar industri.
Keunggulan teknologi menonjol, saat ini nilai pasar 35M, menyumbang 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau, secara signifikan mengurangi ambang biaya
Menyelesaikan masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan kecepatan pelatihan 40% lebih cepat. Antarmuka satu tombol mengurangi hambatan penggunaan, dengan lebih dari 500 proyek untuk penyesuaian model, mencakup bidang kesehatan, keuangan, pendidikan, dan lainnya.
Saat ini nilai pasar 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknologi jelas, layak untuk diperhatikan dalam jangka panjang.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Keuangan
Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, sinyal perdagangan multi-aset yang didorong oleh AI. Jaringan perdagangan eksklusif menerapkan teknologi pembelajaran mesin pada prediksi pasar keuangan, membangun arsitektur model prediksi multi-level. Model prediksi deret waktu menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, mengolah data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menganalisis konten media sosial dan berita, menyediakan indikator sentimen sebagai sinyal bantu prediksi.
Situs web menampilkan hasil dan pengujian kembali dari strategi yang disediakan oleh berbagai penambang. Menggabungkan AI dan blockchain, menawarkan cara inovatif untuk berdagang di pasar keuangan, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Nilai inti: Analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar AS
Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga, mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi verifikasi ringan. Menggunakan dua langkah verifikasi: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, menurunkan biaya pelabelan tradisional untuk satu pertandingan dari ribuan dolar menjadi 1/10 hingga 1/100. Bekerja sama dengan platform data tertentu, agen AI memiliki rata-rata akurasi prediksi 70%, pernah mencapai akurasi 100% dalam satu hari.
Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas. Score adalah subnet dengan arah aplikasi yang jelas, patut diperhatikan.
8. OpenKaito (SN5) - inisiatif teks sumber terbuka
Nilai inti: Pengembangan model penyisipan teks, optimasi pencarian informasi
Fokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh peserta penting dalam bidang pencarian informasi. Sebagai proyek open-source yang digerakkan oleh komunitas, berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks berkualitas tinggi, khususnya dalam bidang pencarian informasi dan pencarian semantik.
Subnet ini masih dalam tahap pembangunan awal, terutama membangun ekosistem di sekitar model embedding teks. Integrasi yang akan datang layak diperhatikan, yang mungkin secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis penggunanya.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Nilai inti: Pengolahan data skala besar, penyediaan data pelatihan AI
Memproses 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur inovatif menyediakan fungsionalitas inti seperti standar data, optimasi indeks, dan penyimpanan terdistribusi. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot secara dinamis.
Data adalah minyak bagi AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistem sangat penting. Sebagai penyedia data dari beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek lain mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - Penambangan PoW
Nilai inti: Menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, pengintegrasian sumber daya komputasi
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor, memperoleh token melalui penambangan untuk dipertaruhkan atau diperdagangkan. Menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.
Dalam waktu singkat menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi (sekitar 0,7% dari total dunia), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran. Penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, mengoptimalkan keuntungan berdasarkan kondisi pasar.
Analisis Ekosistem
Keunggulan inti arsitektur teknologi:
Keunggulan kompetitif:
Menghadapi tantangan:
Peluang Pasar:
Kerangka Strategi Investasi
Dimensi evaluasi:
Manajemen risiko:
Kunci Node:
Tinjauan Jangka Panjang:
Ekosistem Bittensor mewakili paradigma baru dalam pengembangan infrastruktur AI, menyediakan tanah baru untuk inovasi AI melalui pengelolaan sumber daya yang dipasarkan dan mekanisme pemerintahan terdesentralisasi. Dalam konteks perkembangan cepat industri AI, Bittensor dan ekosistem subnet-nya layak mendapatkan perhatian dan penelitian yang mendalam.