Analyse de l'écosystème Bittensor : une nouvelle paradigme d'infrastructure AI décentralisée
Aperçu du marché : La mise à niveau dynamique de TAO déclenche une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a réalisé une mise à niveau dynamique historique de TAO, passant d'une gouvernance centralisée à une allocation de ressources décentralisée pilotée par le marché. Chaque sous-réseau possède son propre jeton, et les détenteurs de TAO peuvent librement choisir leurs investissements, réalisant ainsi un mécanisme de découverte de valeur basé sur le marché.
Les données montrent que la mise à niveau a libéré une énorme vitalité d'innovation. En quelques mois, Bittensor est passé de 32 sous-réseaux à 118 sous-réseaux actifs, soit une augmentation de 269 %. Ces sous-réseaux couvrent divers segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base, de la génération d'images, jusqu'au pliage de protéines à la pointe et au trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est tout aussi remarquable. La capitalisation totale des sous-réseaux de premier plan est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel en staking stable entre 16 et 19 %. Les sous-réseaux sont répartis en fonction des taux de staking TAO de manière à encourager le marché, les 10 plus grands sous-réseaux représentant 51,76 % des émissions réseau, ce qui reflète le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (10 premiers émetteurs)
1. Chutes (SN64) - Calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement les coûts de calcul.
Chutes adopte une architecture de "lancement 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 soutiennent les modèles principaux, traitant plus de 5 millions de requêtes par jour, avec un délai de réponse inférieur à 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, adoptant une stratégie de freemium. Support de puissance de calcul pour des modèles populaires intégré via une certaine plateforme, avec des revenus provenant des appels API. Les coûts sont 85 % inférieurs à ceux d'un certain service cloud. Actuellement, l'utilisation totale de tokens dépasse 9042.37B, avec plus de 3000 clients entreprises.
Atteindre une capitalisation boursière de 100 millions de dollars en 9 semaines après la mise à niveau, actuellement 79 millions. La technologie a un fossé de protection profond, la commercialisation se déroule sans problème, et le niveau de reconnaissance sur le marché est élevé, c'est un leader de sous-réseau.
2. Celium (SN51) - Optimisation de 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 la planification GPU, à l'abstraction matérielle, à l'optimisation des performances et à la gestion de l'efficacité énergétique, maximisez l'utilisation du matériel. Prise en charge de toute la gamme de matériel des principaux fabricants, réduction des prix de 90 %, amélioration de l'efficacité des calculs de 45 %.
Actuellement, c'est le deuxième plus grand sous-réseau en matière d'émissions, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément central de l'infrastructure AI, avec des barrières techniques, une forte tendance de prix, et une capitalisation boursière actuelle de 56M.
3. Targon (SN4) - Décentralisation AI推理平台
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur est la machine virtuelle Targon, qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Elle utilise des technologies de calcul confidentiel pour garantir la sécurité des flux de travail de l'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 en toute sécurité.
Barrière technique élevée, modèle commercial clair, revenus stables. Mécanisme de rachat des revenus déjà en place, tous les revenus sont utilisés pour le rachat de jetons, récemment racheté 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche en IA et entraînement décentralisé
Valeur fondamentale : entraînement collaboratif à grande échelle de modèles d'IA, réduisant le seuil d'entrée à l'entraînement.
Se concentrer sur l'entraînement distribué de modèles AI à grande échelle, en collaborant grâce aux ressources GPU mondiales. 1,2 milliard de paramètres de modèle ont été entraînés, avec plus de 20 000 cycles d'entraînement, impliquant environ 200 GPU. Mise à niveau du mécanisme de validation en 2024, avancée de l'entraînement de grands modèles en 2025, atteignant plus de 70 milliards de paramètres, avec des performances équivalentes aux normes de l'industrie.
Avantages techniques évidents, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - Décentralisation AI entraînement
Valeur fondamentale : formation de l'IA accessible, réduction significative des barrières de coût
Résoudre le problème des coûts d'entraînement de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Un système de planification intelligent répartit efficacement les tâches sur des milliers de GPU. L'entraînement d'un modèle de 118 billions de paramètres a été réalisé, coûtant 5 dollars de l'heure, soit 70 % moins cher que les services traditionnels et 40 % plus rapide. Une interface en un clic abaisse le seuil d'utilisation, avec plus de 500 projets utilisés pour le réglage des modèles.
Capitalisation actuelle de 30M, forte demande sur le marché, avantages technologiques clairs, mérite une attention à long terme.
Valeur fondamentale : signaux de trading multi-actifs et prévisions financières alimentés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisé et de prévision financière. Le modèle de prévision combine les technologies LSTM et Transformer, traitant des données complexes de séries temporelles. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des signaux d'assistance.
Le site présente les rendements et les tests rétrospectifs de différentes stratégies de mineurs. En combinant l'IA et la décentralisation, il innove les méthodes de trading sur les marchés financiers, avec une capitalisation actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Se concentrer sur l'analyse vidéo sportive, en réduisant le coût de l'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Vérification en deux étapes : détection du terrain et vérification des objets basée sur CLIP, réduisant le coût de l'annotation à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une certaine plateforme de données, l'agent IA atteint une précision moyenne de prédiction de 70 %, avec une précision d'un jour atteignant 100 %.
L'industrie du sport est de grande envergure, avec des innovations technologiques significatives et un large potentiel de marché. Score est un sous-réseau qui mérite d'être pris en compte.
8. OpenKaito (SN5) - Texte d'inférence open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'incorporation de texte, optimisation de la recherche d'informations
Se concentrer sur le développement de modèles d'intégration de texte, s'efforçant de construire des capacités de compréhension et de raisonnement de texte de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Actuellement en phase de construction précoce, principalement axée sur la création d'un écosystème autour des modèles d'incorporation de texte. L'intégration à venir pourrait considérablement élargir 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, approvisionnement en données d'entraînement AI
Traite 500 millions de lignes de données par jour, accumulant plus de 55,6 milliards de lignes, et prend en charge 100 Go de stockage. Offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
En tant que fournisseur de données pour plusieurs sous-réseaux, collaborer en profondeur avec d'autres projets illustre la valeur de l'infrastructure. Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur de l'infrastructure est stable et le créneau écologique est important.
10. TAOHash (SN14) - Minage par 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 et de gagner des jetons par le biais du minage pour les staker ou les échanger. Attirer à court terme plus de 6 EH/s de puissance de calcul (environ 0,7 % du total mondial) prouve la reconnaissance du marché pour le modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel et l'obtention de jetons, optimisant ainsi leurs rendements.
Analyse de l'écosystème
Avantages de l'architecture technique
Bittensor assure la qualité du réseau grâce à la Décentralisation et un mécanisme de répartition des ressources sur le marché pour améliorer l'efficacité. Les sous-réseaux sont équipés d'un mécanisme AMM pour réaliser la découverte des prix, permettant aux forces du marché de participer à la répartition des ressources AI. La coopération entre les sous-réseaux prend en charge le traitement distribué de tâches AI complexes, formant un effet réseau. Une structure de double incitation assure une motivation à long terme pour la participation, formant ainsi un cycle économique durable.
Avantages concurrentiels et défis
Comparé aux fournisseurs de services traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée avec une efficacité de coûts remarquable. L'écosystème ouvert favorise une innovation rapide, bien plus rapide que celle des entreprises traditionnelles.
Cependant, le seuil technologique reste élevé, et la participation au minage et à la validation nécessite des connaissances professionnelles. L'incertitude de l'environnement réglementaire est un facteur de risque. Les fournisseurs de services cloud traditionnels pourraient lancer des produits concurrents. Avec la croissance de l'échelle du réseau, maintenir l'équilibre entre la performance et la décentralisation devient un défi.
Opportunités de marché
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché. Les investissements mondiaux dans l'IA devraient atteindre près de 200 milliards de dollars d'ici 2025, avec une taille de marché de 17,7 billions de dollars d'ici 2032. Les politiques de soutien des pays créent des fenêtres d'opportunité, et l'augmentation des préoccupations concernant la confidentialité des données et la sécurité de l'IA génère une demande pour des technologies spécifiques. L'intérêt des investisseurs institutionnels continue de croître, fournissant un soutien financier à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
Le cadre d'évaluation doit prendre en compte plusieurs dimensions, notamment le degré d'innovation technologique, la force de l'équipe, le potentiel du marché, le paysage concurrentiel, l'adoption par les utilisateurs, l'environnement réglementaire, le niveau de valorisation et l'économie des tokens.
En matière de gestion des risques, il est conseillé de diversifier les configurations entre différents types de sous-réseaux. Ajustez les stratégies en fonction de la phase de développement, les projets en phase initiale présentent un risque élevé avec un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures ont une croissance relativement stable avec un espace limité. Organisez raisonnablement le ratio de distribution des fonds pour maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
La première réduction de moitié en novembre 2025 sera un catalyseur important, permettant de se préparer à des sous-réseaux de qualité. Le nombre de sous-réseaux à moyen terme pourrait dépasser 500, et l'augmentation des applications de niveau entreprise favorisera le développement des sous-réseaux concernés. À long terme, Bittensor pourrait devenir une composante importante de l'infrastructure AI mondiale, avec de nouveaux modèles commerciaux émergents, formant finalement un écosystème décentralisé plus vaste.
Conclusion
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme de développement des infrastructures AI. Grâce à une allocation des ressources basée sur le marché et à une gouvernance décentralisée, il offre un nouveau terreau pour l'innovation AI. Dans le contexte de l'évolution rapide de l'industrie AI, Bittensor et son écosystème de sous-réseaux méritent une attention continue et une recherche approfondie.
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DeFiGrayling
· Il y a 1h
Ce rythme, je le connais. Le bull run est là.
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NoodlesOrTokens
· 08-15 06:13
Acheté, acheté, ça y est, j'entre dans une position.
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DefiPlaybook
· 08-15 06:13
Hausse du TVL multiplié par trois, ce verre est dédié à TRO.
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StableBoi
· 08-15 05:58
tao a vraiment changé, ça aurait dû être comme ça depuis longtemps.
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MissedTheBoat
· 08-15 05:51
Hehe, c'est encore le moment de se faire prendre pour des cons.
Explosion de l'écosystème Bittensor : La mise à niveau dynamique de TAO propulse un nouveau paradigme d'infrastructure AI décentralisée.
Analyse de l'écosystème Bittensor : une nouvelle paradigme d'infrastructure AI décentralisée
Aperçu du marché : La mise à niveau dynamique de TAO déclenche une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a réalisé une mise à niveau dynamique historique de TAO, passant d'une gouvernance centralisée à une allocation de ressources décentralisée pilotée par le marché. Chaque sous-réseau possède son propre jeton, et les détenteurs de TAO peuvent librement choisir leurs investissements, réalisant ainsi un mécanisme de découverte de valeur basé sur le marché.
Les données montrent que la mise à niveau a libéré une énorme vitalité d'innovation. En quelques mois, Bittensor est passé de 32 sous-réseaux à 118 sous-réseaux actifs, soit une augmentation de 269 %. Ces sous-réseaux couvrent divers segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base, de la génération d'images, jusqu'au pliage de protéines à la pointe et au trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est tout aussi remarquable. La capitalisation totale des sous-réseaux de premier plan est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel en staking stable entre 16 et 19 %. Les sous-réseaux sont répartis en fonction des taux de staking TAO de manière à encourager le marché, les 10 plus grands sous-réseaux représentant 51,76 % des émissions réseau, ce qui reflète le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (10 premiers émetteurs)
1. Chutes (SN64) - Calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement les coûts de calcul.
Chutes adopte une architecture de "lancement 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 soutiennent les modèles principaux, traitant plus de 5 millions de requêtes par jour, avec un délai de réponse inférieur à 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, adoptant une stratégie de freemium. Support de puissance de calcul pour des modèles populaires intégré via une certaine plateforme, avec des revenus provenant des appels API. Les coûts sont 85 % inférieurs à ceux d'un certain service cloud. Actuellement, l'utilisation totale de tokens dépasse 9042.37B, avec plus de 3000 clients entreprises.
Atteindre une capitalisation boursière de 100 millions de dollars en 9 semaines après la mise à niveau, actuellement 79 millions. La technologie a un fossé de protection profond, la commercialisation se déroule sans problème, et le niveau de reconnaissance sur le marché est élevé, c'est un leader de sous-réseau.
2. Celium (SN51) - Optimisation de 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 la planification GPU, à l'abstraction matérielle, à l'optimisation des performances et à la gestion de l'efficacité énergétique, maximisez l'utilisation du matériel. Prise en charge de toute la gamme de matériel des principaux fabricants, réduction des prix de 90 %, amélioration de l'efficacité des calculs de 45 %.
Actuellement, c'est le deuxième plus grand sous-réseau en matière d'émissions, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément central de l'infrastructure AI, avec des barrières techniques, une forte tendance de prix, et une capitalisation boursière actuelle de 56M.
3. Targon (SN4) - Décentralisation AI推理平台
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur est la machine virtuelle Targon, qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Elle utilise des technologies de calcul confidentiel pour garantir la sécurité des flux de travail de l'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 en toute sécurité.
Barrière technique élevée, modèle commercial clair, revenus stables. Mécanisme de rachat des revenus déjà en place, tous les revenus sont utilisés pour le rachat de jetons, récemment racheté 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche en IA et entraînement décentralisé
Valeur fondamentale : entraînement collaboratif à grande échelle de modèles d'IA, réduisant le seuil d'entrée à l'entraînement.
Se concentrer sur l'entraînement distribué de modèles AI à grande échelle, en collaborant grâce aux ressources GPU mondiales. 1,2 milliard de paramètres de modèle ont été entraînés, avec plus de 20 000 cycles d'entraînement, impliquant environ 200 GPU. Mise à niveau du mécanisme de validation en 2024, avancée de l'entraînement de grands modèles en 2025, atteignant plus de 70 milliards de paramètres, avec des performances équivalentes aux normes de l'industrie.
Avantages techniques évidents, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - Décentralisation AI entraînement
Valeur fondamentale : formation de l'IA accessible, réduction significative des barrières de coût
Résoudre le problème des coûts d'entraînement de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Un système de planification intelligent répartit efficacement les tâches sur des milliers de GPU. L'entraînement d'un modèle de 118 billions de paramètres a été réalisé, coûtant 5 dollars de l'heure, soit 70 % moins cher que les services traditionnels et 40 % plus rapide. Une interface en un clic abaisse le seuil d'utilisation, avec plus de 500 projets utilisés pour le réglage des modèles.
Capitalisation actuelle de 30M, forte demande sur le marché, avantages technologiques clairs, 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 décentralisé et de prévision financière. Le modèle de prévision combine les technologies LSTM et Transformer, traitant des données complexes de séries temporelles. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des signaux d'assistance.
Le site présente les rendements et les tests rétrospectifs de différentes stratégies de mineurs. En combinant l'IA et la décentralisation, il innove les méthodes de trading sur les marchés financiers, avec une capitalisation actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Se concentrer sur l'analyse vidéo sportive, en réduisant le coût de l'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Vérification en deux étapes : détection du terrain et vérification des objets basée sur CLIP, réduisant le coût de l'annotation à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une certaine plateforme de données, l'agent IA atteint une précision moyenne de prédiction de 70 %, avec une précision d'un jour atteignant 100 %.
L'industrie du sport est de grande envergure, avec des innovations technologiques significatives et un large potentiel de marché. Score est un sous-réseau qui mérite d'être pris en compte.
8. OpenKaito (SN5) - Texte d'inférence open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'incorporation de texte, optimisation de la recherche d'informations
Se concentrer sur le développement de modèles d'intégration de texte, s'efforçant de construire des capacités de compréhension et de raisonnement de texte de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Actuellement en phase de construction précoce, principalement axée sur la création d'un écosystème autour des modèles d'incorporation de texte. L'intégration à venir pourrait considérablement élargir 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, approvisionnement en données d'entraînement AI
Traite 500 millions de lignes de données par jour, accumulant plus de 55,6 milliards de lignes, et prend en charge 100 Go de stockage. Offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
En tant que fournisseur de données pour plusieurs sous-réseaux, collaborer en profondeur avec d'autres projets illustre la valeur de l'infrastructure. Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur de l'infrastructure est stable et le créneau écologique est important.
10. TAOHash (SN14) - Minage par 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 et de gagner des jetons par le biais du minage pour les staker ou les échanger. Attirer à court terme plus de 6 EH/s de puissance de calcul (environ 0,7 % du total mondial) prouve la reconnaissance du marché pour le modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel et l'obtention de jetons, optimisant ainsi leurs rendements.
Analyse de l'écosystème
Avantages de l'architecture technique
Bittensor assure la qualité du réseau grâce à la Décentralisation et un mécanisme de répartition des ressources sur le marché pour améliorer l'efficacité. Les sous-réseaux sont équipés d'un mécanisme AMM pour réaliser la découverte des prix, permettant aux forces du marché de participer à la répartition des ressources AI. La coopération entre les sous-réseaux prend en charge le traitement distribué de tâches AI complexes, formant un effet réseau. Une structure de double incitation assure une motivation à long terme pour la participation, formant ainsi un cycle économique durable.
Avantages concurrentiels et défis
Comparé aux fournisseurs de services traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée avec une efficacité de coûts remarquable. L'écosystème ouvert favorise une innovation rapide, bien plus rapide que celle des entreprises traditionnelles.
Cependant, le seuil technologique reste élevé, et la participation au minage et à la validation nécessite des connaissances professionnelles. L'incertitude de l'environnement réglementaire est un facteur de risque. Les fournisseurs de services cloud traditionnels pourraient lancer des produits concurrents. Avec la croissance de l'échelle du réseau, maintenir l'équilibre entre la performance et la décentralisation devient un défi.
Opportunités de marché
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché. Les investissements mondiaux dans l'IA devraient atteindre près de 200 milliards de dollars d'ici 2025, avec une taille de marché de 17,7 billions de dollars d'ici 2032. Les politiques de soutien des pays créent des fenêtres d'opportunité, et l'augmentation des préoccupations concernant la confidentialité des données et la sécurité de l'IA génère une demande pour des technologies spécifiques. L'intérêt des investisseurs institutionnels continue de croître, fournissant un soutien financier à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
Le cadre d'évaluation doit prendre en compte plusieurs dimensions, notamment le degré d'innovation technologique, la force de l'équipe, le potentiel du marché, le paysage concurrentiel, l'adoption par les utilisateurs, l'environnement réglementaire, le niveau de valorisation et l'économie des tokens.
En matière de gestion des risques, il est conseillé de diversifier les configurations entre différents types de sous-réseaux. Ajustez les stratégies en fonction de la phase de développement, les projets en phase initiale présentent un risque élevé avec un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures ont une croissance relativement stable avec un espace limité. Organisez raisonnablement le ratio de distribution des fonds pour maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
La première réduction de moitié en novembre 2025 sera un catalyseur important, permettant de se préparer à des sous-réseaux de qualité. Le nombre de sous-réseaux à moyen terme pourrait dépasser 500, et l'augmentation des applications de niveau entreprise favorisera le développement des sous-réseaux concernés. À long terme, Bittensor pourrait devenir une composante importante de l'infrastructure AI mondiale, avec de nouveaux modèles commerciaux émergents, formant finalement un écosystème décentralisé plus vaste.
Conclusion
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme de développement des infrastructures AI. Grâce à une allocation des ressources basée sur le marché et à une gouvernance décentralisée, il offre un nouveau terreau pour l'innovation AI. Dans le contexte de l'évolution rapide de l'industrie AI, Bittensor et son écosystème de sous-réseaux méritent une attention continue et une recherche approfondie.