# Bittensorサブネットエコシステム投資分析：AIインフラストラクチャの未来を把握する## マーケット概要：ダイナミックTAOアップグレードによるエコシステムの爆発2025年2月、Bittensorネットワークは画期的な動的TAOアップグレードを完了し、ガバナンスモデルを市場主導の分散型リソース配分に変更しました。各サブネットは独立したトークンを取得し、保有者は自由に投資対象を選択できるため、真の市場価値発見メカニズムを実現しました。データによると、アップグレードは巨大なイノベーションの活力を解放しました。わずか数ヶ月で、アクティブなサブネットの数が32から118に増加し、増加率は269%です。これらのサブネットは、基本的なテキスト推論、画像生成から、最先端のタンパク質折りたたみ、量子取引に至るまで、AI産業のさまざまなセグメントをカバーし、現在最も包括的な分散型AIエコシステムを形成しています。市場のパフォーマンスも同様に目覚ましい。トップサブネットの総時価総額はアップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに成長し、ステーキングの年利回りは16-19%で安定している。各サブネットは市場に基づくステーキング率でネットワークインセンティブを分配しており、上位10のサブネットがネットワークの排出の51.76%を占めており、優勝劣敗の市場メカニズムを反映している。! [Bittensor サブネット投資ガイド: AI の次の出口をつかむ](/7/15/images/9428f6534d0bb0f9aabb94c54f7364c9.jpg)## コアネットワーク分析（排出前10名）### 1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算コアバリュー：AIモデルのデプロイ体験を革新し、計算コストを大幅に削減するChutesは「即時起動」アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に圧縮し、効率を10倍向上させました。世界中の8000以上のGPUノードが主流モデルをサポートし、1日に500万件以上のリクエストを処理し、応答遅延は50ミリ秒以内に制御されています。ビジネスモデルは成熟しており、フリーミアム戦略を採用しています。あるオープンAPIプラットフォームを通じて統合し、人気モデルの計算力サポートを提供しています。コストはあるクラウドサービスより85%低いです。現在、総トークン使用量は9042.37Bを超え、企業顧客は3000以上です。アップグレード後9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在は79Mです。技術的なモートが深く、商業化の進展は順調で、市場からの認知度も高く、現在はサブネットのリーダーです。### 2. Celium (SN51) - ハードウェア コンピューティングの最適化コアバリュー：基盤ハードウェアの最適化、AI計算効率の向上ハードウェアレベルの計算最適化に焦点を当てています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、パフォーマンス最適化、エネルギー効率管理の4つの技術モジュールを通じて、ハードウェアの利用効率を最大化します。全シリーズのハードウェアをサポートし、同類製品に比べて価格を90%削減し、計算効率を45%向上させています。現在は排出量が2番目に大きいサブネットで、ネットワーク排出量の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラストラクチャの核心部分であり、技術的な障壁があります。価格上昇の傾向が強く、現在の時価総額は56Mです。### 3. タルゴン (SN4) - 分散型AI推論プラットフォームコアバリュー：機密計算技術、データプライバシーの安全を保障するTargonのコアはTVM（Targon仮想マシン）で、安全な機密計算プラットフォームであり、AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートしています。先進的な機密計算技術を採用し、AIワークフロー全体の安全性とプライバシー保護を確保します。システムはハードウェアからアプリケーション層までのエンドツーエンドの暗号化をサポートしています。技術的ハードルが高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。収入の買い戻しメカニズムが開始され、最近の買い戻しは1.8万ドルです。### 4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニングコア価値：大規模AIモデルの協調訓練、トレーニングのハードルを下げる大規模AIモデルの分散トレーニングに特化した先駆的サブネットで、目標は「世界最高のモデルトレーニングプラットフォーム」となることです。世界中の参加者が提供するGPUリソースを活用して協力トレーニングを行い、最前線のモデル協調トレーニングとイノベーションに焦点を当てています。1.2Bパラメータモデルのトレーニングが成功裏に完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを経て、約200のGPUが参加しました。2025年には大規模モデルのトレーニングを継続し、パラメータ規模は70B以上に達し、標準AIベンチマークテストでは業界標準と同等のパフォーマンスを示します。技術的な優位性が際立ち、現在の時価総額は35Mで、排出量の4.79%を占めています。### 5. グラデーション (SN56) - 分散型AIトレーニングコアバリュー：一般の人々向けのAIトレーニング、コストのハードルを大幅に引き下げる分散型トレーニングによってAIトレーニングのコストの痛点を解決します。インテリジェントスケジューリングシステムは勾配同期に基づき、数千のGPUに効率的にタスクを割り当てます。118兆パラメータモデルのトレーニングを完了し、コストはわずか毎時5ドルで、従来のクラウドサービスより70%安く、トレーニング速度は40%速いです。ワンクリックインターフェースは使用のハードルを下げ、すでに500以上のプロジェクトがモデルの微調整に利用されています。現在の市場価値は30Mで、市場の需要は大きく、技術的な優位性も明確で、長期的に注目する価値があります。### 6. プロプライエタリ取引 (SN8) - 金融量子取引コアバリュー：AI駆動のマルチアセット取引シグナルと金融予測分散型量子取引と金融予測プラットフォーム、AI駆動の多資産取引シグナル。機械学習技術を金融市場予測に適用し、多層予測モデルアーキテクチャを構築。時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合し、複雑な時系列データを処理。市場感情分析モジュールは補助的な予測シグナルを提供。ウェブサイトは、異なるマイナーが提供する戦略の利益とバックテストを表示します。AIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場の取引方法を提供し、現在の時価総額は27Mです。### 7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価コアバリュー：スポーツビデオ分析、6000億ドルのサッカー産業をターゲットスポーツビデオ分析に特化したコンピュータビジョンフレームワークは、軽量の検証技術を使用して複雑なビデオ分析コストを削減します。2段階の検証を行い、フィールド検出とCLIPに基づくオブジェクトチェックを採用し、従来の単一試合の数千ドルのアノテーションコストを1/10から1/100に削減します。あるデータプラットフォームと協力して、AIエージェントの平均予測精度は70％で、1日の精度が100％に達したこともあります。スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の展望が広い。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値する。### 8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論コアバリュー：テキスト埋め込みモデル開発、情報検索最適化テキスト埋め込みモデルの開発に注力し、高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでいます。特に情報検索やセマンティックサーチの分野で。このサブネットはまだ初期の構築段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心にエコシステムを構築しています。今後の統合により、その応用シーンとユーザーベースが大幅に拡大する可能性があります。### 9. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤コアバリュー：大規模データ処理、AIトレーニングデータ供給1日あたり5億行のデータを処理し、累計で556億行を超え、100GBのストレージをサポート。革新的なアーキテクチャは、データの標準化、インデックスの最適化、分散ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムにより、動的な重みの調整が実現されます。データはAIの基盤であり、インフラの価値は安定しており、エコロジカルニッチは重要です。複数のサブネットのデータプロバイダーとして、他のプロジェクトと深く協力することで、インフラの価値が体現されています。### 10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニングコアバリュー：従来のマイニングとAI計算を接続し、計算力リソースを統合するビットコインマイナーが算力をBittensorネットワークにリダイレクトし、マイニングによって得られたトークンをステーキングや取引に使用できるようにします。このモデルは、従来のPoWマイニングとAI計算を組み合わせ、マイナーに新しい収入源を提供します。短期間で6EH/sを超えるハッシュレートを引き付け（世界のハッシュレートの約0.7%）、このハイブリッドモデルに対する市場の認識を証明しました。マイナーは従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得の間で選択し、市場の状況に応じて利益を最適化できます。## エコシステム分析Bittensorの技術革新は、独自の分散型AIエコシステムを構築しています。そのコンセンサスアルゴリズムは、分散型検証を通じてネットワークの品質を確保し、動的TAOアップグレードによって導入された市場化リソース配分メカニズムは効率を大幅に向上させます。各サブネットは流動性プールメカニズムを備え、トークン間の価格発見を実現し、市場の力が直接AIリソースの配分に参加できるようにしています。サブネット間の協力プロトコルは、複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を生み出します。二重インセンティブ構造は、長期的な参加の動機を確保し、サブネットの作成者、マイナー、バリデーター、ステーキング者がそれぞれの報酬を得ることができ、持続可能な経済の閉ループを形成します。従来の中央集権型AIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorは本当に分散型の代替案を提供し、コスト効率の面で優れたパフォーマンスを示しています。複数のサブネットが顕著なコスト優位性を示し、オープンエコシステムが迅速なイノベーションを促進し、イノベーションの速度は従来の企業内研究開発をはるかに上回っています。しかし、エコシステムは現実の課題にも直面しています。技術のハードルは依然として高く、規制環境の不確実性がもう一つのリスク要因です。従来のクラウドサービスプロバイダーは競争力のある製品を発表することが予想されます。ネットワークの規模が拡大するにつれて、パフォーマンスと分散化のバランスをどのように維持するかも重要な試練となります。AI産業の爆発的な成長はBittensorにとって巨大な市場機会を提供しています。世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年の1.77兆ドルに成長すると予測されており、年平均成長率は29%に達し、分散型AIインフラストラクチャの広範な発展スペースを生み出しています。各国のAI開発に対する支援政策は、分散型AIインフラストラクチャの機会を生み出しました。一方で、データプライバシーとAIの安全性に対する関心が高まる中、機密計算などの技術への需要が増加しています。機関投資家はAIインフラストラクチャへの関心を高めており、エコシステムに資金とリソースの支援を提供しています。! [Bittensor サブネット投資ガイド: AI の次の出口をつかむ](/7/15/images/8d42ad6f4d999624a2c366cdfa137eaf.jpg)## 投資戦略フレームワークBittensorサブネットへの投資には、体系的な評価フレームワークを構築する必要があります。技術面では、革新の程度と競争優位性の深さ、チームの技術力と実行能力、エコシステムの他のプロジェクトとの協調効果を考察する必要があります。市場面では、ターゲット市場の規模と成長潜力、競争状況と差別化優位性、ユーザーの採用状況とネットワーク効果、規制環境と政策リスクを分析する必要があります。財務面では、現在の評価水準と歴史的パフォーマンス、排出割合と成長傾向、トークンエコノミクスの設計の合理性、流動性と取引の深さに注目する必要があります。具体的なリスク管理において、分散投資は基本的な戦略です。インフラ型、アプリケーション型、プロトコル型を含む異なるタイプのサブネット間で分散配置することをお勧めします。また、サブネットの発展段階に応じて投資戦略を調整する必要があります。初期プロジェクトはリスクが高いが潜在的な利益が大きく、成熟したプロジェクトは比較的安定しているが成長の余地が限られています。サブネットのトークンの流動性がメインネットのトークンほどではない可能性があることを考慮し、資金の配置比率を適切に設定し、必要な流動性バッファを維持することが重要です。2025年11月の初回半減期イベントは重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は既存のサブネットの希少性を高めると同時に、パフォーマンスが低いプロジェクトを排除する可能性があり、ネットワーク全体の経済構造を再構築することになります。投資家は優れたサブネットに先行して投資し、半減前の配置ウィンドウを捉えることができます。中期的に見て、サブネットの数は500を突破し、AI産業の各細分野をカバーする見込みです。企業向けアプリケーションの増加は、機密計算とデータプライバシーに関連するサブネットの発展を促進し、サブネット間の協力はより頻繁になり、複雑なAIサービスのサプライチェーンを形成します。規制の枠組みが徐々に明確になれば、コンプライアンスを遵守したサブネットが明らかな優位性を得るでしょう。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次の出口をつかむ](/7/15/images/db09682672097c623158357264ba1e51.jpg)長期的に見て、BittensorはグローバルAIインフラの重要な構成要素になることが期待されており、従来のAI企業は一部の業務を分散型ネットワークに移行するハイブリッドモデルを採用する可能性があります。新しいビジネスモデルやアプリケーションシーンが次々と登場し、他のブロックチェーンネットワークとの相互運用性が向上し、最終的にはより大きな分散型エコシステムが形成されるでしょう。この発展の道筋は、初期のインターネットインフラの進化に似ており、重要なポイントをつかむことができた投資家は豊かなリターンを得ることができるでしょう。
Bittensorサブネットエコシステムの爆発：AIインフラ投資の新たな機会
Bittensorサブネットエコシステム投資分析：AIインフラストラクチャの未来を把握する
マーケット概要：ダイナミックTAOアップグレードによるエコシステムの爆発
2025年2月、Bittensorネットワークは画期的な動的TAOアップグレードを完了し、ガバナンスモデルを市場主導の分散型リソース配分に変更しました。各サブネットは独立したトークンを取得し、保有者は自由に投資対象を選択できるため、真の市場価値発見メカニズムを実現しました。
データによると、アップグレードは巨大なイノベーションの活力を解放しました。わずか数ヶ月で、アクティブなサブネットの数が32から118に増加し、増加率は269%です。これらのサブネットは、基本的なテキスト推論、画像生成から、最先端のタンパク質折りたたみ、量子取引に至るまで、AI産業のさまざまなセグメントをカバーし、現在最も包括的な分散型AIエコシステムを形成しています。
市場のパフォーマンスも同様に目覚ましい。トップサブネットの総時価総額はアップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに成長し、ステーキングの年利回りは16-19%で安定している。各サブネットは市場に基づくステーキング率でネットワークインセンティブを分配しており、上位10のサブネットがネットワークの排出の51.76%を占めており、優勝劣敗の市場メカニズムを反映している。
! Bittensor サブネット投資ガイド: AI の次の出口をつかむ
コアネットワーク分析（排出前10名）
1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算
コアバリュー：AIモデルのデプロイ体験を革新し、計算コストを大幅に削減する
Chutesは「即時起動」アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に圧縮し、効率を10倍向上させました。世界中の8000以上のGPUノードが主流モデルをサポートし、1日に500万件以上のリクエストを処理し、応答遅延は50ミリ秒以内に制御されています。
ビジネスモデルは成熟しており、フリーミアム戦略を採用しています。あるオープンAPIプラットフォームを通じて統合し、人気モデルの計算力サポートを提供しています。コストはあるクラウドサービスより85%低いです。現在、総トークン使用量は9042.37Bを超え、企業顧客は3000以上です。
アップグレード後9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在は79Mです。技術的なモートが深く、商業化の進展は順調で、市場からの認知度も高く、現在はサブネットのリーダーです。
2. Celium (SN51) - ハードウェア コンピューティングの最適化
コアバリュー：基盤ハードウェアの最適化、AI計算効率の向上
ハードウェアレベルの計算最適化に焦点を当てています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、パフォーマンス最適化、エネルギー効率管理の4つの技術モジュールを通じて、ハードウェアの利用効率を最大化します。全シリーズのハードウェアをサポートし、同類製品に比べて価格を90%削減し、計算効率を45%向上させています。
現在は排出量が2番目に大きいサブネットで、ネットワーク排出量の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラストラクチャの核心部分であり、技術的な障壁があります。価格上昇の傾向が強く、現在の時価総額は56Mです。
3. タルゴン (SN4) - 分散型AI推論プラットフォーム
コアバリュー：機密計算技術、データプライバシーの安全を保障する
TargonのコアはTVM（Targon仮想マシン）で、安全な機密計算プラットフォームであり、AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートしています。先進的な機密計算技術を採用し、AIワークフロー全体の安全性とプライバシー保護を確保します。システムはハードウェアからアプリケーション層までのエンドツーエンドの暗号化をサポートしています。
技術的ハードルが高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。収入の買い戻しメカニズムが開始され、最近の買い戻しは1.8万ドルです。
4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニング
コア価値：大規模AIモデルの協調訓練、トレーニングのハードルを下げる
大規模AIモデルの分散トレーニングに特化した先駆的サブネットで、目標は「世界最高のモデルトレーニングプラットフォーム」となることです。世界中の参加者が提供するGPUリソースを活用して協力トレーニングを行い、最前線のモデル協調トレーニングとイノベーションに焦点を当てています。
1.2Bパラメータモデルのトレーニングが成功裏に完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを経て、約200のGPUが参加しました。2025年には大規模モデルのトレーニングを継続し、パラメータ規模は70B以上に達し、標準AIベンチマークテストでは業界標準と同等のパフォーマンスを示します。
技術的な優位性が際立ち、現在の時価総額は35Mで、排出量の4.79%を占めています。
5. グラデーション (SN56) - 分散型AIトレーニング
コアバリュー：一般の人々向けのAIトレーニング、コストのハードルを大幅に引き下げる
分散型トレーニングによってAIトレーニングのコストの痛点を解決します。インテリジェントスケジューリングシステムは勾配同期に基づき、数千のGPUに効率的にタスクを割り当てます。118兆パラメータモデルのトレーニングを完了し、コストはわずか毎時5ドルで、従来のクラウドサービスより70%安く、トレーニング速度は40%速いです。ワンクリックインターフェースは使用のハードルを下げ、すでに500以上のプロジェクトがモデルの微調整に利用されています。
現在の市場価値は30Mで、市場の需要は大きく、技術的な優位性も明確で、長期的に注目する価値があります。
6. プロプライエタリ取引 (SN8) - 金融量子取引
コアバリュー：AI駆動のマルチアセット取引シグナルと金融予測
分散型量子取引と金融予測プラットフォーム、AI駆動の多資産取引シグナル。機械学習技術を金融市場予測に適用し、多層予測モデルアーキテクチャを構築。時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合し、複雑な時系列データを処理。市場感情分析モジュールは補助的な予測シグナルを提供。
ウェブサイトは、異なるマイナーが提供する戦略の利益とバックテストを表示します。AIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場の取引方法を提供し、現在の時価総額は27Mです。
7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価
コアバリュー：スポーツビデオ分析、6000億ドルのサッカー産業をターゲット
スポーツビデオ分析に特化したコンピュータビジョンフレームワークは、軽量の検証技術を使用して複雑なビデオ分析コストを削減します。2段階の検証を行い、フィールド検出とCLIPに基づくオブジェクトチェックを採用し、従来の単一試合の数千ドルのアノテーションコストを1/10から1/100に削減します。あるデータプラットフォームと協力して、AIエージェントの平均予測精度は70％で、1日の精度が100％に達したこともあります。
スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の展望が広い。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値する。
8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論
コアバリュー：テキスト埋め込みモデル開発、情報検索最適化
テキスト埋め込みモデルの開発に注力し、高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでいます。特に情報検索やセマンティックサーチの分野で。
このサブネットはまだ初期の構築段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心にエコシステムを構築しています。今後の統合により、その応用シーンとユーザーベースが大幅に拡大する可能性があります。
9. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤
コアバリュー：大規模データ処理、AIトレーニングデータ供給
1日あたり5億行のデータを処理し、累計で556億行を超え、100GBのストレージをサポート。革新的なアーキテクチャは、データの標準化、インデックスの最適化、分散ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムにより、動的な重みの調整が実現されます。
データはAIの基盤であり、インフラの価値は安定しており、エコロジカルニッチは重要です。複数のサブネットのデータプロバイダーとして、他のプロジェクトと深く協力することで、インフラの価値が体現されています。
10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニング
コアバリュー：従来のマイニングとAI計算を接続し、計算力リソースを統合する
ビットコインマイナーが算力をBittensorネットワークにリダイレクトし、マイニングによって得られたトークンをステーキングや取引に使用できるようにします。このモデルは、従来のPoWマイニングとAI計算を組み合わせ、マイナーに新しい収入源を提供します。
短期間で6EH/sを超えるハッシュレートを引き付け（世界のハッシュレートの約0.7%）、このハイブリッドモデルに対する市場の認識を証明しました。マイナーは従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得の間で選択し、市場の状況に応じて利益を最適化できます。
エコシステム分析
Bittensorの技術革新は、独自の分散型AIエコシステムを構築しています。そのコンセンサスアルゴリズムは、分散型検証を通じてネットワークの品質を確保し、動的TAOアップグレードによって導入された市場化リソース配分メカニズムは効率を大幅に向上させます。各サブネットは流動性プールメカニズムを備え、トークン間の価格発見を実現し、市場の力が直接AIリソースの配分に参加できるようにしています。
サブネット間の協力プロトコルは、複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を生み出します。二重インセンティブ構造は、長期的な参加の動機を確保し、サブネットの作成者、マイナー、バリデーター、ステーキング者がそれぞれの報酬を得ることができ、持続可能な経済の閉ループを形成します。
従来の中央集権型AIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorは本当に分散型の代替案を提供し、コスト効率の面で優れたパフォーマンスを示しています。複数のサブネットが顕著なコスト優位性を示し、オープンエコシステムが迅速なイノベーションを促進し、イノベーションの速度は従来の企業内研究開発をはるかに上回っています。
しかし、エコシステムは現実の課題にも直面しています。技術のハードルは依然として高く、規制環境の不確実性がもう一つのリスク要因です。従来のクラウドサービスプロバイダーは競争力のある製品を発表することが予想されます。ネットワークの規模が拡大するにつれて、パフォーマンスと分散化のバランスをどのように維持するかも重要な試練となります。
AI産業の爆発的な成長はBittensorにとって巨大な市場機会を提供しています。世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年の1.77兆ドルに成長すると予測されており、年平均成長率は29%に達し、分散型AIインフラストラクチャの広範な発展スペースを生み出しています。
各国のAI開発に対する支援政策は、分散型AIインフラストラクチャの機会を生み出しました。一方で、データプライバシーとAIの安全性に対する関心が高まる中、機密計算などの技術への需要が増加しています。機関投資家はAIインフラストラクチャへの関心を高めており、エコシステムに資金とリソースの支援を提供しています。
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投資戦略フレームワーク
Bittensorサブネットへの投資には、体系的な評価フレームワークを構築する必要があります。技術面では、革新の程度と競争優位性の深さ、チームの技術力と実行能力、エコシステムの他のプロジェクトとの協調効果を考察する必要があります。市場面では、ターゲット市場の規模と成長潜力、競争状況と差別化優位性、ユーザーの採用状況とネットワーク効果、規制環境と政策リスクを分析する必要があります。財務面では、現在の評価水準と歴史的パフォーマンス、排出割合と成長傾向、トークンエコノミクスの設計の合理性、流動性と取引の深さに注目する必要があります。
具体的なリスク管理において、分散投資は基本的な戦略です。インフラ型、アプリケーション型、プロトコル型を含む異なるタイプのサブネット間で分散配置することをお勧めします。また、サブネットの発展段階に応じて投資戦略を調整する必要があります。初期プロジェクトはリスクが高いが潜在的な利益が大きく、成熟したプロジェクトは比較的安定しているが成長の余地が限られています。サブネットのトークンの流動性がメインネットのトークンほどではない可能性があることを考慮し、資金の配置比率を適切に設定し、必要な流動性バッファを維持することが重要です。
2025年11月の初回半減期イベントは重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は既存のサブネットの希少性を高めると同時に、パフォーマンスが低いプロジェクトを排除する可能性があり、ネットワーク全体の経済構造を再構築することになります。投資家は優れたサブネットに先行して投資し、半減前の配置ウィンドウを捉えることができます。
中期的に見て、サブネットの数は500を突破し、AI産業の各細分野をカバーする見込みです。企業向けアプリケーションの増加は、機密計算とデータプライバシーに関連するサブネットの発展を促進し、サブネット間の協力はより頻繁になり、複雑なAIサービスのサプライチェーンを形成します。規制の枠組みが徐々に明確になれば、コンプライアンスを遵守したサブネットが明らかな優位性を得るでしょう。
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長期的に見て、BittensorはグローバルAIインフラの重要な構成要素になることが期待されており、従来のAI企業は一部の業務を分散型ネットワークに移行するハイブリッドモデルを採用する可能性があります。新しいビジネスモデルやアプリケーションシーンが次々と登場し、他のブロックチェーンネットワークとの相互運用性が向上し、最終的にはより大きな分散型エコシステムが形成されるでしょう。この発展の道筋は、初期のインターネットインフラの進化に似ており、重要なポイントをつかむことができた投資家は豊かなリターンを得ることができるでしょう。
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