Руководство по инвестициям в подсеть Bittensor: воспользуйтесь возможностями развития ИИ
В феврале 2025 года сеть Bittensor запустила обновление Dynamic TAO (dTAO), которое перенесло модель управления на рынок, ориентированное на децентрализованное распределение ресурсов. Это обновление значительно активизировало инновационную динамику экосистемы, и всего за несколько месяцев количество активных подсетей увеличилось с 32 до 118, что составляет рост на 269%. Эти подсети охватывают различные сегменты AI-индустрии, от базового текстового вывода, генерации изображений до передового сворачивания белков и количественной торговли, создав текущую самую полную децентрализованную экосистему AI.
Рыночные показатели также впечатляют. Общая рыночная капитализация топовых подсетей выросла с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов после обновления, а доходность по ставкам стабильно составляет 16-19% в год. Каждая подсеть распределяет сетевые стимулы в зависимости от рыночной ставки TAO, и 10 крупнейших подсетей занимают 51,76% сетевых эмиссий, что отражает механизм рынка "выживания наиболее приспособленных".
Анализ основной сети (Топ 10 эмитентов)
1. Chutes (SN64) - безсерверные AI вычисления
Основная ценность: инновационный опыт развертывания AI моделей, значительное снижение затрат на вычислительную мощность
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI моделей до 200 миллисекунд и увеличивая эффективность в 10 раз. Более 8000 GPU узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день, а задержка ответа контролируется в пределах 50 миллисекунд.
Взрослая бизнес-модель, использующая стратегию бесплатного увеличения. Путем интеграции с определенной открытой платформой предоставляется поддержка вычислительной мощности популярных моделей. Заметное преимущество в стоимости, на 85% ниже, чем у определенной облачной службы. В настоящее время общее использование токенов превышает 9042.37B, обслуживается более 3000 корпоративных клиентов.
dTAO запустился 9 недель назад и достиг рыночной капитализации более 100 миллионов долларов, в настоящее время 79M, технологический барьер глубокий, коммерческие достижения идут гладко, высокая степень признания на рынке, в настоящее время является лидером подсети.
核心价值：оптимизация аппаратного обеспечения, повышение эффективности вычислений ИИ
Сосредоточение на оптимизации вычислений на аппаратном уровне. Максимизация эффективности использования оборудования с помощью четырех основных технологических модулей: планирование GPU, абстракция оборудования, оптимизация производительности и управление энергопотреблением. Поддержка основных серий GPU, цена снижается на 90% по сравнению с аналогичными продуктами, эффективность вычислений увеличивается на 45%.
В настоящее время Bittensor занимает второе место по эмиссии в подсети, составляя 7,28% от эмиссии сети. Оптимизация аппаратного обеспечения является ключевым элементом инфраструктуры ИИ, имеет технологические барьеры и демонстрирует сильную тенденцию к повышению цен, текущая рыночная капитализация составляет 56M.
Основная ценность: технологии конфиденциальных вычислений, обеспечивающие безопасность данных и конфиденциальность.
Ядро Targon - это TVM (Targon Virtual Machine), безопасная платформа для конфиденциальных вычислений, поддерживающая обучение, вывод и валидацию AI моделей. Используя современные технологии конфиденциальных вычислений, обеспечивается безопасность рабочих процессов AI и защита конфиденциальности. Система поддерживает сквозное шифрование, что позволяет пользователям использовать AI услуги без раскрытия данных.
Высокий технический порог, ясная бизнес-модель, стабильный источник дохода. Запущен механизм выкупа доходов, недавний выкуп составил 18 тысяч долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследование ИИ и распределенное обучение
Основная ценность: кооперативное обучение крупных AI-моделей, снижение порога для обучения
Специализируется на распределенном обучении крупных AI-моделей, цель - стать "лучшей платформой для обучения моделей в мире". Сотрудничает с глобальными участниками для использования ресурсов GPU для совместного обучения, сосредотачиваясь на совместном обучении передовых моделей и инновациях.
Завершена тренировка модели с 1,2B параметрами, прошедшая более 20 тысяч циклов обучения, с участием около 200 GPU. В 2024 году будет обновлена система верификации, улучшая децентрализацию и безопасность; в 2025 году будет продвигаться тренировка больших моделей с масштабом параметров более 70B, производительность будет соответствовать отраслевым стандартам.
Технические преимущества выражены, текущая рыночная капитализация 35M, составляет 4,79% от выбросов.
5. Градиенты (SN56) - децентрализованное обучение ИИ
Основная ценность: демократизация обучения ИИ, значительное снижение порога затрат.
Решение проблемы затрат на обучение AI с помощью распределённого обучения. Интеллектуальная система планирования эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершено обучение модели с 118 триллионами параметров, стоимость которого составляет всего 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг и на 40% быстрее. Однокнопочный интерфейс снижает порог использования, более 500 проектов используются для тонкой настройки моделей, охватывающих области медицины, финансов, образования и другие.
Текущая рыночная капитализация 30M, высокий рыночный спрос, явные технические преимущества, стоит долгосрочного внимания.
6. Торговля на собственный счет (SN8) - Финансовая количественная торговля
Основная ценность: торговые сигналы и финансовые прогнозы на основе AI с множеством активов
Децентрализованная платформа количественной торговли и финансового прогнозирования, основанная на AI, предоставляет многоактивные торговые сигналы. Собственная торговая сеть применяет технологии машинного обучения для прогнозирования на финансовых рынках, создавая архитектуру многоуровневых прогнозных моделей. Модель временных рядов объединяет технологии LSTM и Transformer для обработки сложных временных рядов. Модуль анализа рыночных настроений анализирует контент социальных медиа и новостей, предоставляя индикаторы настроений в качестве вспомогательных сигналов для прогнозирования.
Сайт демонстрирует доходы и бэктесты стратегий, предоставляемых различными майнерами. В сочетании с ИИ и блокчейном он предлагает инновационные способы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация составляет 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Основная ценность: анализ спортивных видео, нацеленный на футбольную индустрию стоимостью 600 миллиардов долларов.
Компьютерная визуальная рамка, сосредоточенная на анализе спортивных видео, снижает затраты на сложный анализ видео с помощью легковесной технологии проверки. Используется двухступенчатая проверка: обнаружение поля и проверка объектов на основе CLIP, что снижает традиционные затраты на разметку тысяч долларов за один матч до 1/10 - 1/100. В сотрудничестве с одной из платформ данных AI-агенты достигают средней точности прогноза 70%, а в один день точность достигала 100%.
Спортивная индустрия огромна, технологические инновации значительны, рыночные перспективы широки, Score является подсетью с четким направлением применения, на которую стоит обратить внимание.
8. OpenKaito (SN5) - открытый текстовый вывод
Основная ценность: разработка моделей встраивания текста, оптимизация информационного поиска
Сосредоточен на разработке моделей текстового встраивания при поддержке важных участников в области информационного поиска. Как проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом, он стремится создать высококачественные возможности понимания текста и вывода, особенно в области информационного поиска и семантического поиска.
Данная подсеть все еще находится на ранней стадии строительства, в основном сосредоточена на создании экосистемы вокруг модели текстового встраивания. Предстоящая интеграция заслуживает внимания, так как она может значительно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Универс данных (SN13) - AI инфраструктура данных
Основная ценность: обработка больших данных, поставка данных для обучения ИИ
Обработка 500 миллионов строк данных в день, в общей сложности более 55,6 миллиардов строк, поддержка хранения 100 ГБ. Инновационная архитектура обеспечивает стандартизацию данных, оптимизацию индексов, распределенное хранение и другие основные функции. Инновационный механизм голосования "гравитации" реализует динамическую настройку весов.
Данные — это нефть для ИИ, стоимость инфраструктуры стабильна, экосистема важна. Будучи поставщиком данных для нескольких подсетей, мы глубоко сотрудничаем с другими проектами, что подчеркивает ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - майнинг с использованием вычислительной мощности PoW
Основная ценность: соединение традиционного майнинга и AI вычислений, интеграция ресурсов вычислительной мощности.
Разрешить биткойн-майнерам перенаправлять вычислительную мощность в сеть Bittensor, получая токены за майнинг для стейкинга или торговли. Объединение традиционного PoW-майнинга с AI-вычислениями предоставляет майнерам новые источники дохода.
В краткосрочной перспективе привлечено более 6 EH/s вычислительной мощности (примерно 0,7% от мировых объемов), что подтверждает признание рынка смешанного режима. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом биткойнов и получением токенов TAOHash, оптимизируя доход в зависимости от рыночной ситуации.
Анализ экосистемы
核心优势 технической архитектуры:
Уникальная децентрализованная AI экосистема
Механизм распределения ресурсов на основе рыночных принципов повышает эффективность
Подсеть между сотрудничеством поддерживает распределенную обработку сложных ИИ задач
Двойная структура стимулов обеспечивает долгосрочную мотивацию для участия
Конкурентные преимущества:
Настоящая децентрализованная альтернатива
Значительное преимущество по эффективности затрат
Открытая экосистема способствует быстрому инновационному развитию
Лицом к вызовам:
Технический порог все еще довольно высок
Неопределенность регуляторной среды
Конкуренция традиционных облачных сервисов
Баланс между производительностью и децентрализацией
Рыночные возможности:
Взрывной рост AI-индустрии предоставляет огромные рыночные возможности
Поддержка политик разных стран создает возможности для развития
Интерес институциональных инвесторов продолжает расти
Инвестиционная стратегия
Оценочные параметры:
Технология: степень инноваций, глубина защитного периметра, сила команды, экосистемное сотрудничество
Финансы: уровень оценки, доля эмиссии TAO, токеномика, ликвидность
Управление рисками:
Диверсифицируйте инвестиции в различные типы подсетей
Корректировать стратегию в зависимости от этапа развития
Разумное распределение пропорции капитала
Ключевой узел:
Первое событие халвинга в ноябре 2025 года
Количество подсетей превысило 500
Увеличение корпоративных приложений способствует требованиям соблюдения
Частые кросс-подсетьевые сотрудничества формируют цепочку поставок AI услуг
Долгосрочная перспектива:
Стать важной частью глобальной инфраструктуры ИИ
Традиционные компании ИИ используют смешанную модель
Новые бизнес-модели и сценарии применения постоянно появляются
Повышение совместимости с другими блокчейн-сетями
Экосистема Bittensor представляет собой новую парадигму развития инфраструктуры ИИ, обеспечивая новые условия для инноваций в ИИ через рыночное распределение ресурсов и механизмы децентрализованного управления. На фоне быстрого развития индустрии ИИ экосистема Bittensor и ее подсети заслуживают постоянного внимания и глубокого изучения.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
10 Лайков
Награда
10
4
Поделиться
комментарий
0/400
HalfBuddhaMoney
· 07-27 10:26
войти в позицию再说吧 躺平赚米
Посмотреть ОригиналОтветить0
MysteriousZhang
· 07-27 10:23
Пусть поднимется или нет, сначала ape, а потом посмотрим.
Посмотреть ОригиналОтветить0
Web3ExplorerLin
· 07-27 10:06
гипотеза: dTAO от bittensor может быть тем скачком в квантовом измерении, о котором мы теоретизировали в децентрализованном интеллекте... увлекательная параллель с нейронной эволюцией, если честно
Взрыв экосистемы Bittensor: 118 AI подсетей захватывают рынок в 690 миллионов долларов
Руководство по инвестициям в подсеть Bittensor: воспользуйтесь возможностями развития ИИ
В феврале 2025 года сеть Bittensor запустила обновление Dynamic TAO (dTAO), которое перенесло модель управления на рынок, ориентированное на децентрализованное распределение ресурсов. Это обновление значительно активизировало инновационную динамику экосистемы, и всего за несколько месяцев количество активных подсетей увеличилось с 32 до 118, что составляет рост на 269%. Эти подсети охватывают различные сегменты AI-индустрии, от базового текстового вывода, генерации изображений до передового сворачивания белков и количественной торговли, создав текущую самую полную децентрализованную экосистему AI.
Рыночные показатели также впечатляют. Общая рыночная капитализация топовых подсетей выросла с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов после обновления, а доходность по ставкам стабильно составляет 16-19% в год. Каждая подсеть распределяет сетевые стимулы в зависимости от рыночной ставки TAO, и 10 крупнейших подсетей занимают 51,76% сетевых эмиссий, что отражает механизм рынка "выживания наиболее приспособленных".
Анализ основной сети (Топ 10 эмитентов)
1. Chutes (SN64) - безсерверные AI вычисления
Основная ценность: инновационный опыт развертывания AI моделей, значительное снижение затрат на вычислительную мощность
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI моделей до 200 миллисекунд и увеличивая эффективность в 10 раз. Более 8000 GPU узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день, а задержка ответа контролируется в пределах 50 миллисекунд.
Взрослая бизнес-модель, использующая стратегию бесплатного увеличения. Путем интеграции с определенной открытой платформой предоставляется поддержка вычислительной мощности популярных моделей. Заметное преимущество в стоимости, на 85% ниже, чем у определенной облачной службы. В настоящее время общее использование токенов превышает 9042.37B, обслуживается более 3000 корпоративных клиентов.
dTAO запустился 9 недель назад и достиг рыночной капитализации более 100 миллионов долларов, в настоящее время 79M, технологический барьер глубокий, коммерческие достижения идут гладко, высокая степень признания на рынке, в настоящее время является лидером подсети.
2. Celium (SN51) - оптимизация аппаратных вычислений
核心价值：оптимизация аппаратного обеспечения, повышение эффективности вычислений ИИ
Сосредоточение на оптимизации вычислений на аппаратном уровне. Максимизация эффективности использования оборудования с помощью четырех основных технологических модулей: планирование GPU, абстракция оборудования, оптимизация производительности и управление энергопотреблением. Поддержка основных серий GPU, цена снижается на 90% по сравнению с аналогичными продуктами, эффективность вычислений увеличивается на 45%.
В настоящее время Bittensor занимает второе место по эмиссии в подсети, составляя 7,28% от эмиссии сети. Оптимизация аппаратного обеспечения является ключевым элементом инфраструктуры ИИ, имеет технологические барьеры и демонстрирует сильную тенденцию к повышению цен, текущая рыночная капитализация составляет 56M.
3. Targon (SN4) - децентрализованная платформа AI-вывода
Основная ценность: технологии конфиденциальных вычислений, обеспечивающие безопасность данных и конфиденциальность.
Ядро Targon - это TVM (Targon Virtual Machine), безопасная платформа для конфиденциальных вычислений, поддерживающая обучение, вывод и валидацию AI моделей. Используя современные технологии конфиденциальных вычислений, обеспечивается безопасность рабочих процессов AI и защита конфиденциальности. Система поддерживает сквозное шифрование, что позволяет пользователям использовать AI услуги без раскрытия данных.
Высокий технический порог, ясная бизнес-модель, стабильный источник дохода. Запущен механизм выкупа доходов, недавний выкуп составил 18 тысяч долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследование ИИ и распределенное обучение
Основная ценность: кооперативное обучение крупных AI-моделей, снижение порога для обучения
Специализируется на распределенном обучении крупных AI-моделей, цель - стать "лучшей платформой для обучения моделей в мире". Сотрудничает с глобальными участниками для использования ресурсов GPU для совместного обучения, сосредотачиваясь на совместном обучении передовых моделей и инновациях.
Завершена тренировка модели с 1,2B параметрами, прошедшая более 20 тысяч циклов обучения, с участием около 200 GPU. В 2024 году будет обновлена система верификации, улучшая децентрализацию и безопасность; в 2025 году будет продвигаться тренировка больших моделей с масштабом параметров более 70B, производительность будет соответствовать отраслевым стандартам.
Технические преимущества выражены, текущая рыночная капитализация 35M, составляет 4,79% от выбросов.
5. Градиенты (SN56) - децентрализованное обучение ИИ
Основная ценность: демократизация обучения ИИ, значительное снижение порога затрат.
Решение проблемы затрат на обучение AI с помощью распределённого обучения. Интеллектуальная система планирования эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершено обучение модели с 118 триллионами параметров, стоимость которого составляет всего 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг и на 40% быстрее. Однокнопочный интерфейс снижает порог использования, более 500 проектов используются для тонкой настройки моделей, охватывающих области медицины, финансов, образования и другие.
Текущая рыночная капитализация 30M, высокий рыночный спрос, явные технические преимущества, стоит долгосрочного внимания.
6. Торговля на собственный счет (SN8) - Финансовая количественная торговля
Основная ценность: торговые сигналы и финансовые прогнозы на основе AI с множеством активов
Децентрализованная платформа количественной торговли и финансового прогнозирования, основанная на AI, предоставляет многоактивные торговые сигналы. Собственная торговая сеть применяет технологии машинного обучения для прогнозирования на финансовых рынках, создавая архитектуру многоуровневых прогнозных моделей. Модель временных рядов объединяет технологии LSTM и Transformer для обработки сложных временных рядов. Модуль анализа рыночных настроений анализирует контент социальных медиа и новостей, предоставляя индикаторы настроений в качестве вспомогательных сигналов для прогнозирования.
Сайт демонстрирует доходы и бэктесты стратегий, предоставляемых различными майнерами. В сочетании с ИИ и блокчейном он предлагает инновационные способы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация составляет 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Основная ценность: анализ спортивных видео, нацеленный на футбольную индустрию стоимостью 600 миллиардов долларов.
Компьютерная визуальная рамка, сосредоточенная на анализе спортивных видео, снижает затраты на сложный анализ видео с помощью легковесной технологии проверки. Используется двухступенчатая проверка: обнаружение поля и проверка объектов на основе CLIP, что снижает традиционные затраты на разметку тысяч долларов за один матч до 1/10 - 1/100. В сотрудничестве с одной из платформ данных AI-агенты достигают средней точности прогноза 70%, а в один день точность достигала 100%.
Спортивная индустрия огромна, технологические инновации значительны, рыночные перспективы широки, Score является подсетью с четким направлением применения, на которую стоит обратить внимание.
8. OpenKaito (SN5) - открытый текстовый вывод
Основная ценность: разработка моделей встраивания текста, оптимизация информационного поиска
Сосредоточен на разработке моделей текстового встраивания при поддержке важных участников в области информационного поиска. Как проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом, он стремится создать высококачественные возможности понимания текста и вывода, особенно в области информационного поиска и семантического поиска.
Данная подсеть все еще находится на ранней стадии строительства, в основном сосредоточена на создании экосистемы вокруг модели текстового встраивания. Предстоящая интеграция заслуживает внимания, так как она может значительно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Универс данных (SN13) - AI инфраструктура данных
Основная ценность: обработка больших данных, поставка данных для обучения ИИ
Обработка 500 миллионов строк данных в день, в общей сложности более 55,6 миллиардов строк, поддержка хранения 100 ГБ. Инновационная архитектура обеспечивает стандартизацию данных, оптимизацию индексов, распределенное хранение и другие основные функции. Инновационный механизм голосования "гравитации" реализует динамическую настройку весов.
Данные — это нефть для ИИ, стоимость инфраструктуры стабильна, экосистема важна. Будучи поставщиком данных для нескольких подсетей, мы глубоко сотрудничаем с другими проектами, что подчеркивает ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - майнинг с использованием вычислительной мощности PoW
Основная ценность: соединение традиционного майнинга и AI вычислений, интеграция ресурсов вычислительной мощности.
Разрешить биткойн-майнерам перенаправлять вычислительную мощность в сеть Bittensor, получая токены за майнинг для стейкинга или торговли. Объединение традиционного PoW-майнинга с AI-вычислениями предоставляет майнерам новые источники дохода.
В краткосрочной перспективе привлечено более 6 EH/s вычислительной мощности (примерно 0,7% от мировых объемов), что подтверждает признание рынка смешанного режима. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом биткойнов и получением токенов TAOHash, оптимизируя доход в зависимости от рыночной ситуации.
Анализ экосистемы
核心优势 технической архитектуры:
Конкурентные преимущества:
Лицом к вызовам:
Рыночные возможности:
Инвестиционная стратегия
Оценочные параметры:
Управление рисками:
Ключевой узел:
Долгосрочная перспектива:
Экосистема Bittensor представляет собой новую парадигму развития инфраструктуры ИИ, обеспечивая новые условия для инноваций в ИИ через рыночное распределение ресурсов и механизмы децентрализованного управления. На фоне быстрого развития индустрии ИИ экосистема Bittensor и ее подсети заслуживают постоянного внимания и глубокого изучения.