تحليل نظام Bittensor: نموذج جديد للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية
نظرة عامة على السوق: ترقية TAO الديناميكية تؤدي إلى انفجار النظام البيئي
في فبراير 2025، أكمل شبكة Bittensor ترقية TAO الديناميكية التاريخية، مما حول الشبكة من الحوكمة المركزية إلى تخصيص الموارد اللامركزي المدفوع بالسوق. تمتلك كل شبكة فرعية رموزًا مستقلة، ويمكن لحاملي TAO اختيار أهداف الاستثمار بحرية، مما حقق آلية اكتشاف القيمة السوقية.
تظهر البيانات أن الترقية أطلقت طاقة ابتكارية هائلة. في غضون أشهر، نمت Bittensor من 32 شبكة فرعية إلى 118 شبكة فرعية نشطة، بزيادة قدرها 269%. تغطي هذه الشبكات الفرعية مجالات فرعية مختلفة في صناعة الذكاء الاصطناعي، بدءًا من استنتاج النصوص الأساسية، وتوليد الصور، إلى طي البروتينات المتقدمة، والتداول الكمي، مما شكل حاليًا أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية اكتمالًا.
أداء السوق كان لامعًا أيضًا. زادت القيمة السوقية الإجمالية لأفضل الشبكات الفرعية من 4 ملايين دولار قبل الترقية إلى 690 مليون دولار، بينما استقرت العوائد السنوية المضمونة عند 16-19%. يتم توزيع الحوافز الشبكية بين الشبكات الفرعية وفقًا لمعدل رهن TAO في السوق، حيث تمثل أكبر 10 شبكات فرعية 51.76% من الانبعاثات الشبكية، مما يعكس آلية السوق القائمة على التنافس.
تحليل الشبكة الأساسية (أعلى 10 في الانبعاثات)
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
القيمة الأساسية: تحسين تجربة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكاليف الحوسبة بشكل كبير
تستخدم Chutes بنية "البدء الفوري"، مما يقلل من وقت بدء نموذج AI إلى 200 مللي ثانية، مما يزيد الكفاءة بمقدار 10 مرات. تدعم أكثر من 8000 عقدة GPU في جميع أنحاء العالم النماذج الرئيسية، حيث تتم معالجة أكثر من 5 ملايين طلب يوميًا، مع زمن استجابة أقل من 50 مللي ثانية.
نموذج الأعمال ناضج، يعتمد على استراتيجية القيمة المضافة المجانية. من خلال دمج منصة معينة، يتم توفير دعم قوة حساب النماذج الشهيرة، ويتم الحصول على الدخل من استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات. التكاليف أقل بنسبة 85% من خدمة سحابية معينة. حالياً، تجاوز إجمالي استخدام الرموز 9042.37B، وعدد العملاء من الشركات تجاوز 3000.
بعد الترقية، وصلت القيمة السوقية إلى 100 مليون دولار في غضون 9 أسابيع، والآن 79 مليون. الحواجز التقنية عميقة، والتسويق يسير بسلاسة، ودرجة الاعتراف في السوق عالية، مما يجعلها رائدة في الشبكات الفرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين الحوسبة للأجهزة
القيمة الأساسية: تحسين الأجهزة الأساسية، وزيادة كفاءة حسابات الذكاء الاصطناعي
تركيز على تحسين الحسابات على مستوى الأجهزة. من خلال جدولة GPU، وتجريد الأجهزة، وتحسين الأداء، وإدارة كفاءة الطاقة، لتعظيم كفاءة استخدام الأجهزة. يدعم جميع أجهزة الشركات الرائدة، مع انخفاض الأسعار بنسبة 90% وزيادة كفاءة الحسابات بنسبة 45%.
حاليًا هي ثاني أكبر شبكة انبعاثات، تمثل 7.28% من انبعاثات الشبكة. تحسين الأجهزة هو جزء أساسي من بنية الذكاء الاصطناعي، ويتميز بحواجز تقنية، واتجاه أسعار قوي، والقيمة السوقية الحالية 56 مليون.
3. Targon (SN4) - منصة استدلال AI اللامركزية
القيمة الأساسية: تقنية الحوسبة السرية، ت保障 أمان خصوصية البيانات
النقطة الأساسية هي آلة Targon الافتراضية، التي تدعم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، والاستدلال، والتحقق. تستخدم تقنية الحوسبة السرية لضمان أمان سير العمل في الذكاء الاصطناعي وحماية الخصوصية. النظام يدعم التشفير من النهاية إلى النهاية، ويمكن للمستخدمين استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي بأمان.
عقبة تقنية عالية، نموذج تجاري واضح، دخل مستقر. تم تفعيل آلية إعادة شراء الدخل، حيث يتم استخدام جميع الإيرادات لشراء التوكن، وقد تم شراء 18000 دولار مؤخرًا.
القيمة الأساسية: تدريب تعاوني على نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، خفض عتبة التدريب
تركيز على التدريب الموزع لنماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، من خلال التعاون في التدريب باستخدام موارد GPU العالمية. تم الانتهاء من تدريب نموذج يحتوي على 1.2 مليار معلمة، وأكثر من 20000 دورة تدريب، بمشاركة حوالي 200 GPU. سيتم ترقية آلية التحقق في عام 2024، ودفع تدريب النماذج الكبيرة في عام 2025، مع وصول المعلمات إلى 70 مليار+، والأداء يعادل المعايير الصناعية.
ميزة تقنية بارزة، القيمة السوقية الحالية 35M، تمثل 4.79% من الانبعاثات.
5. Gradients (SN56) - اللامركزيةAI训练
القيمة الأساسية: تدريب الذكاء الاصطناعي للمواطنين، وتقليل عتبة التكلفة بشكل كبير
حل نقاط الألم في تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. يقوم نظام الجدولة الذكي بتوزيع المهام بكفاءة على آلاف وحدات معالجة الرسومات. تم الانتهاء من تدريب نموذج يحتوي على 118 تريليون معلمة، بتكلفة 5 دولارات في الساعة، أرخص بنسبة 70% من الخدمات التقليدية، وسرعة أعلى بنسبة 40%. تقلل واجهة الاستخدام ذات الزر الواحد من عتبة الاستخدام، مع وجود أكثر من 500 مشروع لتعديل النموذج.
القيمة السوقية الحالية 30M، الطلب في السوق كبير، الميزة التكنولوجية واضحة، يستحق المتابعة على المدى الطويل.
منصة التداول الكمي والتمويلية اللامركزية. تدمج نماذج التنبؤ تقنيات LSTM وTransformer لمعالجة بيانات السلاسل الزمنية المعقدة. يوفر نموذج تحليل المشاعر في السوق إشارات مساعدة.
يعرض الموقع عوائد واستراتيجيات مختلفة للعمال المناجم والاختبارات السابقة. يجمع بين الذكاء الاصطناعي والابتكار في اللامركزية لتغيير طرق التداول في الأسواق المالية، والقيمة السوقية الحالية 27M.
7. Score (SN44) - التحليل الرياضي والتقييم
القيمة الأساسية: تحليل الفيديو الرياضي، تستهدف صناعة كرة القدم بقيمة 6000 مليار دولار
تركيز على تحليل الفيديو الرياضي، من خلال تقنية التحقق الخفيفة لتقليل تكاليف تحليل الفيديو المعقد. التحقق بخطوتين: كشف الملعب وفحص الكائنات المعتمد على CLIP، مما يقلل من تكلفة التوصيف إلى 1/10 إلى 1/100. بالتعاون مع منصة بيانات معينة، متوسط دقة توقعات الوكيل الذكي 70%، وقد وصلت إلى 100% من الدقة في يوم واحد.
صناعة الرياضة ضخمة، والابتكار التكنولوجي ملحوظ، وآفاق السوق واسعة، وScore هي شبكة فرعية تستحق الاهتمام.
8. OpenKaito (SN5) - نصوص مفتوحة الاستدلال
القيمة الأساسية: تطوير نماذج تضمين النصوص، تحسين استرجاع المعلومات
تركيز على تطوير نماذج تضمين النصوص، مع الالتزام ببناء قدرات عالية الجودة لفهم النصوص والاستدلال، وخاصة في مجالات استرجاع المعلومات والبحث الدلالي.
تتواجد حالياً في مرحلة البناء المبكرة، حيث يتمحور التركيز حول بناء النظام البيئي لنماذج تضمين النصوص. من المحتمل أن يؤدي الدمج المرتقب إلى توسيع كبير في مجالات تطبيقها وقاعدة مستخدميها.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
القيمة الأساسية: معالجة البيانات على نطاق واسع، توفير بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
معالجة 500 مليون صف من البيانات يوميًا، وإجمالي أكثر من 55.6 مليار صف، ودعم تخزين 100 جيجابايت. توفير وظائف رئيسية مثل معيارية البيانات، وتحسين الفهارس، والتخزين الموزع. آلية التصويت المبتكرة "الجاذبية" تحقق تعديل الوزن الديناميكي.
كونك مزود بيانات لعدة شبكات فرعية، والتعاون بعمق مع مشاريع أخرى، يظهر قيمة البنية التحتية. البيانات هي نفط الذكاء الاصطناعي، وقيمة البنية التحتية مستقرة، والمكانة البيئية مهمة.
10. TAOHash (SN14) - تعدين القوة الحسابية PoW
القيمة الأساسية: ربط التعدين التقليدي بحسابات الذكاء الاصطناعي، دمج موارد قوة الحوسبة
يسمح لمعدني البيتكوين بإعادة توجيه قوة التعدين إلى شبكة Bittensor، وكسب الرموز من خلال التعدين لاستخدامها في الرهن أو التداول. جذب أكثر من 6EH/s من قوة التعدين (حوالي 0.7% من الإجمالي العالمي) في فترة قصيرة، مما يثبت اعتراف السوق بالنموذج المختلط. يمكن للمعدنين الاختيار بين التعدين التقليدي وكسب الرموز، وتحسين العائد.
تحليل النظام البيئي
مزايا هيكل التقنية
يضمن Bittensor جودة الشبكة من خلال التحقق اللامركزي، بينما تزيد آلية توزيع الموارد السوقية من الكفاءة. يتم تجهيز الشبكات الفرعية بآلية AMM لتحقيق اكتشاف الأسعار، مما يسمح لقوى السوق بالمشاركة في تخصيص موارد الذكاء الاصطناعي. تدعم التعاون بين الشبكات الفرعية المعالجة الموزعة لمهام الذكاء الاصطناعي المعقدة، مما يشكل تأثير الشبكة. تضمن هيكل الحوافز المزدوجة الدوافع طويلة الأجل للمشاركة، مما يشكل حلقة اقتصادية مستدامة.
ميزة تنافسية وتحديات
بالمقارنة مع مقدمي الخدمات التقليديين، يوفر Bittensor حلاً بديلاً اللامركزية حقيقياً، مع كفاءة تكلفة بارزة. يعزز النظام البيئي المفتوح الابتكار السريع، حيث تفوق سرعة الابتكار بكثير على الشركات التقليدية.
ومع ذلك، لا تزال هناك عوائق تقنية عالية، حيث يتطلب المشاركة في التعدين والتحقق من المعرفة الفنية المتخصصة. عدم اليقين في البيئة التنظيمية هو عامل خطر. قد تطلق مقدمو الخدمة السحابية التقليديون منتجات تنافسية. مع زيادة حجم الشبكة، يصبح الحفاظ على الأداء وتوازن اللامركزية تحديًا.
فرص السوق
النمو الانفجاري لصناعة الذكاء الاصطناعي يوفر فرص سوقية كبيرة. من المتوقع أن تقترب الاستثمارات العالمية في الذكاء الاصطناعي من 200 مليار دولار بحلول عام 2025، وأن تصل قيمة السوق إلى 1.77 تريليون دولار بحلول عام 2032. تخلق السياسات الداعمة من قبل الدول نافذة فرص، ويزيد الاهتمام بخصوصية البيانات وأمان الذكاء الاصطناعي من الطلب على تقنيات معينة. يستمر اهتمام المستثمرين المؤسسيين في الازدياد، مما يوفر الدعم المالي للنظام البيئي.
إطار استراتيجية الاستثمار
يجب أن يأخذ إطار التقييم في الاعتبار عدة أبعاد مثل درجة الابتكار التكنولوجي، قوة الفريق، إمكانيات السوق، هيكل المنافسة، حالة اعتماد المستخدمين، البيئة التنظيمية، مستوى التقييم، وعلم الاقتصاد الرمزي.
في إدارة المخاطر، يُنصح بتوزيع التكوين بين أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية. تعديل الاستراتيجيات بناءً على مرحلة التطور، حيث أن المشاريع المبكرة تحمل مخاطر عالية وعائدات محتملة كبيرة، بينما المشاريع الناضجة تتمتع باستقرار نسبي مع مساحة نمو محدودة. يجب تنظيم نسبة تخصيص الأموال بشكل معقول والحفاظ على هامش سيولة ضروري.
تعتبر نصف الكمية الأول في نوفمبر 2025 محفزًا مهمًا، مما يتيح التخطيط المسبق لشبكات فرعية عالية الجودة. ومن المحتمل أن يتجاوز عدد الشبكات الفرعية في منتصف المدة 500، مما يدفع زيادة التطبيقات على مستوى المؤسسات إلى تطوير الشبكات الفرعية ذات الصلة. على المدى الطويل، من المتوقع أن يصبح Bittensor جزءًا مهمًا من البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي، مع ظهور نماذج تجارية جديدة باستمرار، مما يؤدي في النهاية إلى تشكيل نظام بيئي لامركزي أكبر.
الخاتمة
يمثل نظام Bittensor البيئي نموذجًا جديدًا لتطوير بنية تحتية الذكاء الاصطناعي. من خلال تخصيص الموارد السوقية والحكم اللامركزي، يوفر تربة جديدة للابتكار في الذكاء الاصطناعي. في ظل التطور السريع لصناعة الذكاء الاصطناعي، فإن Bittensor ونظامه البيئي الفرعي يستحقان اهتمامًا مستمرًا ودراسة متعمقة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 10
أعجبني
10
4
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
NoodlesOrTokens
· 08-15 06:13
اشتريت اشتريت بسرعة ادخل مركز
شاهد النسخة الأصليةرد0
DefiPlaybook
· 08-15 06:13
ارتفاع ثلاثة أضعاف في TVL، هذا الكأس لتكريم TRO
شاهد النسخة الأصليةرد0
StableBoi
· 08-15 05:58
تاو قد تغير بالفعل، وكان يجب أن يكون هكذا منذ زمن.
انفجار نظام Bittensor البيئي: ترقية TAO الديناميكية تدفع نموذج البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية الجديد
تحليل نظام Bittensor: نموذج جديد للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية
نظرة عامة على السوق: ترقية TAO الديناميكية تؤدي إلى انفجار النظام البيئي
في فبراير 2025، أكمل شبكة Bittensor ترقية TAO الديناميكية التاريخية، مما حول الشبكة من الحوكمة المركزية إلى تخصيص الموارد اللامركزي المدفوع بالسوق. تمتلك كل شبكة فرعية رموزًا مستقلة، ويمكن لحاملي TAO اختيار أهداف الاستثمار بحرية، مما حقق آلية اكتشاف القيمة السوقية.
تظهر البيانات أن الترقية أطلقت طاقة ابتكارية هائلة. في غضون أشهر، نمت Bittensor من 32 شبكة فرعية إلى 118 شبكة فرعية نشطة، بزيادة قدرها 269%. تغطي هذه الشبكات الفرعية مجالات فرعية مختلفة في صناعة الذكاء الاصطناعي، بدءًا من استنتاج النصوص الأساسية، وتوليد الصور، إلى طي البروتينات المتقدمة، والتداول الكمي، مما شكل حاليًا أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية اكتمالًا.
أداء السوق كان لامعًا أيضًا. زادت القيمة السوقية الإجمالية لأفضل الشبكات الفرعية من 4 ملايين دولار قبل الترقية إلى 690 مليون دولار، بينما استقرت العوائد السنوية المضمونة عند 16-19%. يتم توزيع الحوافز الشبكية بين الشبكات الفرعية وفقًا لمعدل رهن TAO في السوق، حيث تمثل أكبر 10 شبكات فرعية 51.76% من الانبعاثات الشبكية، مما يعكس آلية السوق القائمة على التنافس.
تحليل الشبكة الأساسية (أعلى 10 في الانبعاثات)
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
القيمة الأساسية: تحسين تجربة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكاليف الحوسبة بشكل كبير
تستخدم Chutes بنية "البدء الفوري"، مما يقلل من وقت بدء نموذج AI إلى 200 مللي ثانية، مما يزيد الكفاءة بمقدار 10 مرات. تدعم أكثر من 8000 عقدة GPU في جميع أنحاء العالم النماذج الرئيسية، حيث تتم معالجة أكثر من 5 ملايين طلب يوميًا، مع زمن استجابة أقل من 50 مللي ثانية.
نموذج الأعمال ناضج، يعتمد على استراتيجية القيمة المضافة المجانية. من خلال دمج منصة معينة، يتم توفير دعم قوة حساب النماذج الشهيرة، ويتم الحصول على الدخل من استدعاءات واجهة برمجة التطبيقات. التكاليف أقل بنسبة 85% من خدمة سحابية معينة. حالياً، تجاوز إجمالي استخدام الرموز 9042.37B، وعدد العملاء من الشركات تجاوز 3000.
بعد الترقية، وصلت القيمة السوقية إلى 100 مليون دولار في غضون 9 أسابيع، والآن 79 مليون. الحواجز التقنية عميقة، والتسويق يسير بسلاسة، ودرجة الاعتراف في السوق عالية، مما يجعلها رائدة في الشبكات الفرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين الحوسبة للأجهزة
القيمة الأساسية: تحسين الأجهزة الأساسية، وزيادة كفاءة حسابات الذكاء الاصطناعي
تركيز على تحسين الحسابات على مستوى الأجهزة. من خلال جدولة GPU، وتجريد الأجهزة، وتحسين الأداء، وإدارة كفاءة الطاقة، لتعظيم كفاءة استخدام الأجهزة. يدعم جميع أجهزة الشركات الرائدة، مع انخفاض الأسعار بنسبة 90% وزيادة كفاءة الحسابات بنسبة 45%.
حاليًا هي ثاني أكبر شبكة انبعاثات، تمثل 7.28% من انبعاثات الشبكة. تحسين الأجهزة هو جزء أساسي من بنية الذكاء الاصطناعي، ويتميز بحواجز تقنية، واتجاه أسعار قوي، والقيمة السوقية الحالية 56 مليون.
3. Targon (SN4) - منصة استدلال AI اللامركزية
القيمة الأساسية: تقنية الحوسبة السرية، ت保障 أمان خصوصية البيانات
النقطة الأساسية هي آلة Targon الافتراضية، التي تدعم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، والاستدلال، والتحقق. تستخدم تقنية الحوسبة السرية لضمان أمان سير العمل في الذكاء الاصطناعي وحماية الخصوصية. النظام يدعم التشفير من النهاية إلى النهاية، ويمكن للمستخدمين استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي بأمان.
عقبة تقنية عالية، نموذج تجاري واضح، دخل مستقر. تم تفعيل آلية إعادة شراء الدخل، حيث يتم استخدام جميع الإيرادات لشراء التوكن، وقد تم شراء 18000 دولار مؤخرًا.
4. τemplar (SN3) - أبحاث الذكاء الاصطناعي والتدريب الموزع
القيمة الأساسية: تدريب تعاوني على نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، خفض عتبة التدريب
تركيز على التدريب الموزع لنماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، من خلال التعاون في التدريب باستخدام موارد GPU العالمية. تم الانتهاء من تدريب نموذج يحتوي على 1.2 مليار معلمة، وأكثر من 20000 دورة تدريب، بمشاركة حوالي 200 GPU. سيتم ترقية آلية التحقق في عام 2024، ودفع تدريب النماذج الكبيرة في عام 2025، مع وصول المعلمات إلى 70 مليار+، والأداء يعادل المعايير الصناعية.
ميزة تقنية بارزة، القيمة السوقية الحالية 35M، تمثل 4.79% من الانبعاثات.
5. Gradients (SN56) - اللامركزيةAI训练
القيمة الأساسية: تدريب الذكاء الاصطناعي للمواطنين، وتقليل عتبة التكلفة بشكل كبير
حل نقاط الألم في تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. يقوم نظام الجدولة الذكي بتوزيع المهام بكفاءة على آلاف وحدات معالجة الرسومات. تم الانتهاء من تدريب نموذج يحتوي على 118 تريليون معلمة، بتكلفة 5 دولارات في الساعة، أرخص بنسبة 70% من الخدمات التقليدية، وسرعة أعلى بنسبة 40%. تقلل واجهة الاستخدام ذات الزر الواحد من عتبة الاستخدام، مع وجود أكثر من 500 مشروع لتعديل النموذج.
القيمة السوقية الحالية 30M، الطلب في السوق كبير، الميزة التكنولوجية واضحة، يستحق المتابعة على المدى الطويل.
6. التداول الخاص (SN8) - التداول الكمي المالي
القيمة الأساسية: إشارات تداول الأصول المتعددة وتوقعات مالية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي
منصة التداول الكمي والتمويلية اللامركزية. تدمج نماذج التنبؤ تقنيات LSTM وTransformer لمعالجة بيانات السلاسل الزمنية المعقدة. يوفر نموذج تحليل المشاعر في السوق إشارات مساعدة.
يعرض الموقع عوائد واستراتيجيات مختلفة للعمال المناجم والاختبارات السابقة. يجمع بين الذكاء الاصطناعي والابتكار في اللامركزية لتغيير طرق التداول في الأسواق المالية، والقيمة السوقية الحالية 27M.
7. Score (SN44) - التحليل الرياضي والتقييم
القيمة الأساسية: تحليل الفيديو الرياضي، تستهدف صناعة كرة القدم بقيمة 6000 مليار دولار
تركيز على تحليل الفيديو الرياضي، من خلال تقنية التحقق الخفيفة لتقليل تكاليف تحليل الفيديو المعقد. التحقق بخطوتين: كشف الملعب وفحص الكائنات المعتمد على CLIP، مما يقلل من تكلفة التوصيف إلى 1/10 إلى 1/100. بالتعاون مع منصة بيانات معينة، متوسط دقة توقعات الوكيل الذكي 70%، وقد وصلت إلى 100% من الدقة في يوم واحد.
صناعة الرياضة ضخمة، والابتكار التكنولوجي ملحوظ، وآفاق السوق واسعة، وScore هي شبكة فرعية تستحق الاهتمام.
8. OpenKaito (SN5) - نصوص مفتوحة الاستدلال
القيمة الأساسية: تطوير نماذج تضمين النصوص، تحسين استرجاع المعلومات
تركيز على تطوير نماذج تضمين النصوص، مع الالتزام ببناء قدرات عالية الجودة لفهم النصوص والاستدلال، وخاصة في مجالات استرجاع المعلومات والبحث الدلالي.
تتواجد حالياً في مرحلة البناء المبكرة، حيث يتمحور التركيز حول بناء النظام البيئي لنماذج تضمين النصوص. من المحتمل أن يؤدي الدمج المرتقب إلى توسيع كبير في مجالات تطبيقها وقاعدة مستخدميها.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
القيمة الأساسية: معالجة البيانات على نطاق واسع، توفير بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
معالجة 500 مليون صف من البيانات يوميًا، وإجمالي أكثر من 55.6 مليار صف، ودعم تخزين 100 جيجابايت. توفير وظائف رئيسية مثل معيارية البيانات، وتحسين الفهارس، والتخزين الموزع. آلية التصويت المبتكرة "الجاذبية" تحقق تعديل الوزن الديناميكي.
كونك مزود بيانات لعدة شبكات فرعية، والتعاون بعمق مع مشاريع أخرى، يظهر قيمة البنية التحتية. البيانات هي نفط الذكاء الاصطناعي، وقيمة البنية التحتية مستقرة، والمكانة البيئية مهمة.
10. TAOHash (SN14) - تعدين القوة الحسابية PoW
القيمة الأساسية: ربط التعدين التقليدي بحسابات الذكاء الاصطناعي، دمج موارد قوة الحوسبة
يسمح لمعدني البيتكوين بإعادة توجيه قوة التعدين إلى شبكة Bittensor، وكسب الرموز من خلال التعدين لاستخدامها في الرهن أو التداول. جذب أكثر من 6EH/s من قوة التعدين (حوالي 0.7% من الإجمالي العالمي) في فترة قصيرة، مما يثبت اعتراف السوق بالنموذج المختلط. يمكن للمعدنين الاختيار بين التعدين التقليدي وكسب الرموز، وتحسين العائد.
تحليل النظام البيئي
مزايا هيكل التقنية
يضمن Bittensor جودة الشبكة من خلال التحقق اللامركزي، بينما تزيد آلية توزيع الموارد السوقية من الكفاءة. يتم تجهيز الشبكات الفرعية بآلية AMM لتحقيق اكتشاف الأسعار، مما يسمح لقوى السوق بالمشاركة في تخصيص موارد الذكاء الاصطناعي. تدعم التعاون بين الشبكات الفرعية المعالجة الموزعة لمهام الذكاء الاصطناعي المعقدة، مما يشكل تأثير الشبكة. تضمن هيكل الحوافز المزدوجة الدوافع طويلة الأجل للمشاركة، مما يشكل حلقة اقتصادية مستدامة.
ميزة تنافسية وتحديات
بالمقارنة مع مقدمي الخدمات التقليديين، يوفر Bittensor حلاً بديلاً اللامركزية حقيقياً، مع كفاءة تكلفة بارزة. يعزز النظام البيئي المفتوح الابتكار السريع، حيث تفوق سرعة الابتكار بكثير على الشركات التقليدية.
ومع ذلك، لا تزال هناك عوائق تقنية عالية، حيث يتطلب المشاركة في التعدين والتحقق من المعرفة الفنية المتخصصة. عدم اليقين في البيئة التنظيمية هو عامل خطر. قد تطلق مقدمو الخدمة السحابية التقليديون منتجات تنافسية. مع زيادة حجم الشبكة، يصبح الحفاظ على الأداء وتوازن اللامركزية تحديًا.
فرص السوق
النمو الانفجاري لصناعة الذكاء الاصطناعي يوفر فرص سوقية كبيرة. من المتوقع أن تقترب الاستثمارات العالمية في الذكاء الاصطناعي من 200 مليار دولار بحلول عام 2025، وأن تصل قيمة السوق إلى 1.77 تريليون دولار بحلول عام 2032. تخلق السياسات الداعمة من قبل الدول نافذة فرص، ويزيد الاهتمام بخصوصية البيانات وأمان الذكاء الاصطناعي من الطلب على تقنيات معينة. يستمر اهتمام المستثمرين المؤسسيين في الازدياد، مما يوفر الدعم المالي للنظام البيئي.
إطار استراتيجية الاستثمار
يجب أن يأخذ إطار التقييم في الاعتبار عدة أبعاد مثل درجة الابتكار التكنولوجي، قوة الفريق، إمكانيات السوق، هيكل المنافسة، حالة اعتماد المستخدمين، البيئة التنظيمية، مستوى التقييم، وعلم الاقتصاد الرمزي.
في إدارة المخاطر، يُنصح بتوزيع التكوين بين أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية. تعديل الاستراتيجيات بناءً على مرحلة التطور، حيث أن المشاريع المبكرة تحمل مخاطر عالية وعائدات محتملة كبيرة، بينما المشاريع الناضجة تتمتع باستقرار نسبي مع مساحة نمو محدودة. يجب تنظيم نسبة تخصيص الأموال بشكل معقول والحفاظ على هامش سيولة ضروري.
تعتبر نصف الكمية الأول في نوفمبر 2025 محفزًا مهمًا، مما يتيح التخطيط المسبق لشبكات فرعية عالية الجودة. ومن المحتمل أن يتجاوز عدد الشبكات الفرعية في منتصف المدة 500، مما يدفع زيادة التطبيقات على مستوى المؤسسات إلى تطوير الشبكات الفرعية ذات الصلة. على المدى الطويل، من المتوقع أن يصبح Bittensor جزءًا مهمًا من البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي، مع ظهور نماذج تجارية جديدة باستمرار، مما يؤدي في النهاية إلى تشكيل نظام بيئي لامركزي أكبر.
الخاتمة
يمثل نظام Bittensor البيئي نموذجًا جديدًا لتطوير بنية تحتية الذكاء الاصطناعي. من خلال تخصيص الموارد السوقية والحكم اللامركزي، يوفر تربة جديدة للابتكار في الذكاء الاصطناعي. في ظل التطور السريع لصناعة الذكاء الاصطناعي، فإن Bittensor ونظامه البيئي الفرعي يستحقان اهتمامًا مستمرًا ودراسة متعمقة.