Інвестиційний посібник по підмережі Bittensor: скористайтеся новими можливостями AI

У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), що забезпечило перехід від централізованого управління до децентралізованого розподілу ресурсів, керованого ринком. Після оновлення кожна підмережа отримала незалежний альфа-токен, а власники TAO можуть вільно обирати об'єкти інвестування, що створило ринковий механізм виявлення вартості.

Дані показують, що оновлення dTAO вивільнило величезну інноваційну енергію. За короткий проміжок часу Bittensor збільшився з 32 підмереж до 118 активних підмереж, що складає 269%. Ці підмережі охоплюють усі сегменти AI-індустрії, від базового текстового міркування, генерації зображень до передових складань білків, кількісної торгівлі, що сформувало найповнішу децентралізовану AI-екосистему на сьогодні.

Ринкова продуктивність також вражаюча. Загальна капіталізація топових підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів, а річна доходність стейкінгу стабільно коливається в межах 16-19%. Кожна підмережа отримує мережеві стимули відповідно до ринкової ставки стейкінгу TAO, а 10 найбільших підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що ілюструє механізм відбору в умовах ринку.

Аналіз основної мережі ( викиди топ-10 )

1. Chutes (SN64) - безсерверні обчислення AI

Основна цінність: інновації в досвіді розгортання AI моделей, значне зниження витрат на обчислювальні ресурси

Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", яка зменшує час запуску AI-моделі до 200 мілісекунд, підвищуючи ефективність у 10 разів. Понад 8000 GPU-нод у всьому світі підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день, з затримкою відповіді до 50 мілісекунд.

Зріла бізнес-модель, що використовує стратегію безкоштовного доповнення. Через певну платформу інтеграція, надаючи підтримку обчислювальної потужності популярних моделей, отримує доходи від викликів API. Вартісні переваги помітні, на 85% нижчі, ніж у певного хмарного сервісу. Загальне використання токенів перевищує 9042.37B, обслуговуючи понад 3000 корпоративних клієнтів.

dTAO запустився через 9 тижнів досягнув 100 мільйонів доларів капіталізації, наразі 79M. Технологічний захист глибокий, комерційні досягнення успішні, ринкова визнаність висока, наразі є лідером підмережі.

2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень

Основна цінність: оптимізація апаратного забезпечення нижнього рівня, підвищення ефективності обчислень AI

Зосередження на оптимізації обчислень на апаратному рівні. Максимізація ефективності використання апаратного забезпечення за рахунок планування GPU, абстракції апаратного забезпечення, оптимізації продуктивності та управління енергоефективністю. Підтримка всього спектру апаратного забезпечення, зниження ціни на 90%, підвищення обчислювальної ефективності на 45%.

Наразі є другим за величиною джерелом викидів у підмережі, займаючи 7,28% викидів мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим елементом інфраструктури ШІ, має технологічні бар'єри, сильну тенденцію до зростання цін, поточна ринкова капіталізація становить 56M.

3. Targon (SN4) - децентралізована AI платформа для інференції

Основна цінність: технологія конфіденційних обчислень, забезпечення безпеки конфіденційності даних

Ядро Targon - це TVM( Targon Virtual Machine), безпечна платформа для конфіденційних обчислень, що підтримує навчання, виведення та верифікацію AI моделей. Використовуючи передові технології конфіденційних обчислень, система забезпечує безпеку робочих процесів AI та захист приватності. Система підтримує шифрування з кінця в кінець, що дозволяє користувачам використовувати послуги AI без необхідності розкривати дані.

Технічний бар'єр високий, бізнес-модель чітка, є стабільне джерело доходу. Вже запущено механізм викупу доходу, всі доходи використовуються для викупу токенів, нещодавно викуплено 18 тисяч доларів.

4. τemplar (SN3) - Дослідження AI та розподілене навчання

Основна цінність: співпраця в навчанні великих AI моделей, зниження бар'єрів для навчання

Прагнемо стати "найкращою платформою для навчання моделей у світі". Співпрацюючи з ресурсами GPU учасників з усього світу, зосереджуємося на спільному навчанні передових моделей та інноваціях, підкреслюючи боротьбу з шахрайством та ефективну співпрацю.

Завершено навчання моделі з 1,2B параметрами, проведено понад 20 тисяч циклів навчання, залучено приблизно 200 GPU. У 2024 році оновлення механізму верифікації, підвищення децентралізації та безпеки; у 2025 році просування навчання великих моделей, обсяг параметрів досягне 70B+, продуктивність відповідатиме галузевим стандартам.

Технічні переваги виражені, поточна ринкова капіталізація 35M, займає 4,79% викидів.

5. Градієнти (SN56) - децентралізоване навчання AI

Основна цінність: демократизація навчання ШІ, значне зниження бар'єру вартості

Рішення проблеми вартості навчання ШІ шляхом розподіленого навчання. Інтелектуальна система розподілу ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, вартість лише 5 доларів на годину, що на 70% дешевше традиційних хмарних послуг та на 40% швидше. Інтерфейс з одним натисканням знижує поріг використання, понад 500 проектів для налаштування моделей, охоплюючи кілька галузей.

Поточна капіталізація 30M, великий попит на ринку, чіткі технічні переваги, варто звернути на це увагу в довгостроковій перспективі.

6. Приватна торгівля (SN8) - фінансовий кількісний трейдинг

Основна цінність: Торгові сигнали та фінансові прогнози на основі штучного інтелекту з багатьма активами

Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування, торгові сигнали з багатьох активів, що керуються штучним інтелектом. Застосування технологій машинного навчання для прогнозування фінансових ринків, побудова багатошарової архітектури прогнозних моделей. Модель тимчасового прогнозування поєднує технології LSTM та Transformer для обробки складних часових рядів. Модуль аналізу ринкових емоцій шляхом аналізу соціальних медіа та новин надає емоційні показники як допоміжні сигнали.

Сайт демонструє доходи та бектести різних постачальників стратегій. Поєднуючи AI та блокчейн, пропонує інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна ринкова капіталізація 27M.

7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка

Ключова цінність: аналіз спортивних відео, націлений на футбольну індустрію в 600 мільярдів доларів

Комп'ютерна візуалізаційна рамка, що фокусується на аналізі спортивних відео, знижує витрати на складний відеоаналіз за допомогою легковагих технологій верифікації. Використовується двоступенева верифікація: виявлення поля та перевірка об'єктів на основі CLIP, що знижує традиційні витрати на маркування тисячі доларів за один матч на 90-99%. У співпраці з певною платформою середня точність прогнозування AI-агентів становить 70%, колись досягала 100% точності за один день.

Спортивна індустрія має величезний масштаб, значні технологічні інновації та широкі перспективи ринку. Score є підмережею з чітким напрямком застосування, яка варта уваги.

8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок

Основна цінність: розробка моделей вбудовування тексту, оптимізація інформаційного пошуку

Зосередженість на розробці моделей вбудовування тексту, підтримуваних важливими учасниками у сфері InfoFi. Спільнота, що керується відкритим кодом, прагне створити високоякісні можливості розуміння тексту та логічних висновків, особливо в галузі інформаційного пошуку та семантичного пошуку.

Ця підмережа ще на етапі раннього будівництва, основна увага приділяється створенню екосистеми навколо моделей векторних вкладів. Наступна інтеграція може значно розширити її сценарії застосування та користувацьку базу.

9. Всесвіт даних (SN13) - AI дані інфраструктура

Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання даних для навчання AI

Щоденна обробка 500 мільйонів рядків даних, загалом понад 55,6 мільярдів рядків, підтримка зберігання 100 ГБ. Інноваційна архітектура забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів, розподілене зберігання та інші основні функції. Інноваційний механізм голосування "гравітація" реалізує динамічне коригування ваги.

Дані - це нафта для ШІ, інфраструктура має стабільну цінність, екологічна ніша важлива. Як постачальник даних для кількох підмереж, ми глибоко співпрацюємо з кількома проектами, що підтверджує цінність інфраструктури.

10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність майнінгу

Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та AI обчислень, інтеграція обчислювальних ресурсів

Дозволяє майнерам біткоїнів перенаправляти обчислювальну потужність до мережі Bittensor, отримуючи токени alpha за допомогою майнінгу для стейкінгу або торгівлі. Поєднує традиційний майнінг PoW з обчисленнями ШІ, надаючи майнерам нові джерела доходу.

Привернення понад 6EH/s потужності в короткостроковій перспективі ( становить приблизно 0,7% світового ринку ), що підтверджує визнання ринком змішаного режиму. Майнери можуть вибирати між традиційним видобутком біткоїнів і отриманням токенів TAOHash, оптимізуючи прибуток.

Аналіз екосистеми

основні переваги технологічної архітектури

Bittensor побудував унікальну децентралізовану AI екосистему. Алгоритм консенсусу забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, оновлення dTAO вводить механізм ринкової розподілу ресурсів, що суттєво підвищує ефективність. Кожна підмережа обладнана механізмом AMM, що реалізує виявлення цін між TAO та альфа-токенами, дозволяючи ринковим силам безпосередньо брати участь у розподілі AI ресурсів.

Погодження про співпрацю між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI завдань, формуючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулювання забезпечує довгострокову мотивацію участі, всі сторони можуть отримувати відповідні винагороди, формуючи стійкий економічний замкнутий цикл.

Конкурентні переваги та виклики

В порівнянні з традиційними централізованими постачальниками AI, Bittensor пропонує справжнє децентралізоване альтернативне рішення з видатною ефективністю витрат. Кілька підмереж демонструють значні переваги в витратах, наприклад, одна підмережа дешевша за певний хмарний сервіс на 85%, завдяки підвищенню ефективності децентралізованої архітектури. Відкрита екосистема сприяє швидким інноваціям, кількість і якість підмереж постійно зростає, а швидкість інновацій значно перевищує внутрішні дослідження та розробки традиційних компаній.

Однак, екосистема також стикається з викликами. Технічний бар'єр все ще високий, участь у mining та validation вимагає значних технічних знань. Невизначеність регуляторного середовища є фактором ризику, децентралізовані AI мережі можуть зіткнутися з різними політиками в різних країнах. Очікується, що традиційні постачальники хмарних послуг випустять конкурентоспроможні продукти. З ростом масштабу мережі важливою перевіркою стає підтримання балансу між продуктивністю та децентралізацією.

Вибуховий ріст індустрії ШІ надає величезні можливості для ринку Bittensor. Очікується, що до 2025 року глобальні інвестиції в ШІ досягнуть майже 200 мільярдів доларів, забезпечуючи потужну підтримку попиту на інфраструктуру. Глобальний ринок ШІ, як очікується, зросте з 294 мільярдів доларів у 2025 році до 1,77 трильйона доларів у 2032 році, з середньорічним темпом зростання 29%, створюючи широкий простір для розвитку децентралізованої інфраструктури ШІ.

Політика підтримки розвитку ШІ в різних країнах створює вікна можливостей для децентралізованої інфраструктури ШІ, одночасно збільшуючи попит на технології, такі як конфіденційні обчислення, через підвищену увагу до конфіденційності даних та безпеки ШІ, що є саме тією ключовою перевагою, яку мають деякі підмережі. Інтерес інституційних інвесторів до інфраструктури ШІ продовжує зростати, а участь відомих установ забезпечує фінансування та ресурсну підтримку для екосистеми.

Інвестиційна стратегія

Інвестиції в підмережу Bittensor вимагають створення системи оцінки. На технічному рівні оцінюється інноваційний рівень і глибина оборонного бар'єру, потужність команди та її виконавча здатність, а також синергія з екосистемою. На ринковому рівні аналізується розмір цільового ринку та його потенційний ріст, конкурентна ситуація та диференційовані переваги, прийняття користувачами та мережевий ефект, а також регуляторне середовище та ризики політики. На фінансовому рівні увага приділяється поточному рівню оцінки та історичним показникам, частці емісії TAO та тенденціям зростання, дизайну токеноміки, а також ліквідності та глибині торгів.

У ризиковому управлінні диверсифікація інвестицій є базовою стратегією. Рекомендується диверсифікувати розподіл між різними типами підмереж, включаючи інфраструктурні, застосункові та протокольні. Коригуйте стратегію відповідно до стадії розвитку підмережі, ранні проекти мають високий ризик, але потенційно великі прибутки, зрілі проекти є відносно стабільними, але мають обмежений простір для зростання. Слід врахувати, що ліквідність токенів alpha може бути нижчою за TAO, необхідно розумно організувати фінансовий розподіл, зберігаючи необхідну ліквідність.

Перший розподіл у листопаді 2025 року стане важливим каталізатором для ринку. Зменшення викидів підвищить рідкість існуючих підмереж, що може призвести до вилучення малоефективних проєктів та переформатування економічного ландшафту мережі. Інвестори можуть заздалегідь підготуватися, вкладаючи в якісні підмережі, щоб скористатися вікном можливостей перед розподілом.

У середньостроковій перспективі кількість підмереж очікується, що перевищить 500, охоплюючи різні сегменти AI-індустрії. Зростання корпоративних застосувань спонукатиме розвиток підмереж, пов'язаних з конфіденційними обчисленнями та захистом даних, крос-підмережеве співробітництво ставати частішим, формуючи складний ланцюг постачання AI-послуг. Поступове уточнення регуляторної структури надасть значні переваги відповідним підмережам.

У довгостроковій перспективі Bittensor має потенціал стати важливою складовою світової інфраструктури штучного інтелекту, традиційні компанії зі штучного інтелекту можуть прийняти гібридну модель, перемістивши частину свого бізнесу в децентралізовану мережу. Поява нових бізнес-моделей та застосункових сценаріїв з постійним підвищенням взаємодії з іншими блокчейн-мережами зрештою призведе до формування більшого децентралізованого екосистеми. Цей шлях розвитку нагадує еволюцію ранньої інфраструктури Інтернету, і інвестори, які зможуть вловити ключові моменти, отримають значні винагороди.

![Bittensor підмережа інвестиційний посібник: схопіть наступну можливість AI](