Анализ экосистемы Bittensor: новая парадигма децентрализованной AI инфраструктуры
Обзор рынка: Динамичное обновление TAO вызывает взрыв экосистемы
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила историческое динамическое обновление TAO, перейдя от централизованного управления к рыночно-ориентированному Децентрализации распределению ресурсов. Каждый подсетевой имеет независимый токен, и держатели TAO могут свободно выбирать объекты для инвестиций, что реализует рыночный механизм обнаружения ценности.
Данные показывают, что обновление высвободило огромную инновационную активность. За несколько месяцев Bittensor вырос с 32 подсетей до 118 активных подсетей, увеличившись на 269%. Эти подсети охватывают различные сегменты AI-индустрии, от базового текстового вывода и генерации изображений до передового сворачивания белков и количественной торговли, формируя в настоящее время наиболее полную экосистему децентрализованного AI.
Рынок также показывает высокие результаты. Общая рыночная капитализация лучших подсетей выросла с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов после обновления, а годовая доходность от стейкинга стабильно составляет 16-19%. Подсети распределяют сетевые вознаграждения по рыночной ставке стейкинга TAO, при этом 10 крупнейших подсетей занимают 51.76% сетевого выпуска, что демонстрирует механизм рыночного отбора.
Анализ основной сети (Топ-10 по эмиссии)
1. Chutes (SN64) - Безсерверные вычисления AI
Ключевая ценность: инновационный опыт развертывания AI моделей, значительное снижение затрат на вычислительные ресурсы
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 с задержкой ответа менее 50 миллисекунд.
Бизнес-модель зрелая, использует стратегию бесплатного повышения ценности. Поддержка вычислительной мощности популярных моделей предоставляется через интеграцию с одной платформой, доход получается от вызовов API. Затраты на 85% ниже, чем у некоторых облачных сервисов. В настоящее время общее количество использованных токенов превышает 9042.37B, количество обслуживаемых корпоративных клиентов превышает 3000.
После обновления за 9 недель достигнута рыночная капитализация в 100 миллионов долларов, в настоящее время 79 миллионов. Технический барьер высок, коммерциализация успешна, высокая степень признания на рынке, является лидером среди подсетей.
Основная ценность: оптимизация аппаратного обеспечения на нижнем уровне, повышение вычислительной эффективности ИИ
Сосредоточение на оптимизации вычислений на аппаратном уровне. Максимизация использования аппаратных ресурсов с помощью управления GPU, абстракции аппаратного обеспечения, оптимизации производительности и управления энергопотреблением. Поддержка полного спектра аппаратного обеспечения основных производителей, снижение цен на 90%, повышение вычислительной эффективности на 45%.
В настоящее время это второй по величине подсеть по выбросам, составляющая 7,28% от общего объема выбросов сети. Оптимизация аппаратного обеспечения является ключевым элементом инфраструктуры ИИ, имеет технические барьеры, ценовая тенденция сильная, текущая рыночная капитализация составляет 56 миллионов.
3. Targon (SN4) - ДецентрализацияAI推理平台
Основная ценность: технологии конфиденциальных вычислений, обеспечивающие безопасность данных и конфиденциальность.
В центре находится виртуальная машина Targon, поддерживающая обучение, вывод и верификацию моделей ИИ. Используется технология конфиденциальных вычислений, обеспечивающая безопасность рабочих процессов ИИ и защиту конфиденциальности. Система поддерживает сквозное шифрование, пользователи могут безопасно использовать услуги ИИ.
Высокий технический барьер, четкая бизнес-модель, стабильный доход. Запущен механизм обратного выкупа доходов, все доходы используются для выкупа токенов, недавно выкуплено 18000 долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследования ИИ и распределенное обучение
Ключевая ценность: совместное обучение крупных AI-моделей, снижение порога обучения
Сосредоточение на распределенном обучении крупных AI моделей с помощью глобальных ресурсов GPU для совместного обучения. Завершено обучение модели с 1.2B параметрами, более 20,000 циклов обучения, около 200 GPU участвовали. В 2024 году будет обновлена система верификации, в 2025 году будет продвинуто обучение больших моделей с параметрами более 70B, производительность будет сопоставима с отраслевыми стандартами.
Технические преимущества очевидны, текущая рыночная капитализация 35M, составляет 4,79% от эмиссии.
5. Градиенты (SN56) - Децентрализация AI тренировка
Основная ценность: демократизация обучения ИИ, значительное снижение барьера для входа в стоимость.
Решение проблемы стоимости обучения ИИ с помощью распределенного обучения. Интеллектуальная система планирования эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершено обучение модели с 118 триллионами параметров, стоимость составляет 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных услуг и на 40% быстрее. Интерфейс с одним нажатием снижает порог использования, более 500 проектов используются для дообучения модели.
Текущая рыночная капитализация составляет 30 миллионов, высокий спрос на рынке, технические преимущества очевидны, стоит обратить внимание на долгосрочную перспективу.
核心价值：AI-управляемые многоактивные торговые сигналы и финансовые прогнозы
Децентрализация количественной торговли и финансового прогнозирования. Прогнозная модель объединяет технологии LSTM и Transformer для обработки сложных временных рядов. Модуль анализа рыночных эмоций предоставляет вспомогательные сигналы.
Сайт демонстрирует доходы и бэктесты различных стратегий майнинга. Объединяя ИИ и Децентрализацию, 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 рынок футбольной индустрии в 600 миллиардов долларов
Сосредоточение на спортивном видеоконтенте, снижение затрат на сложный видеанализ с помощью легковесной технологии верификации. Двухступенчатая верификация: обнаружение на поле и проверка объектов на основе CLIP, что снижает затраты на аннотацию до 1/10 – 1/100. В сотрудничестве с одной из платформ данных средняя точность предсказаний AI-агента составляет 70%, в один из дней достигала 100%.
Спортивная индустрия имеет огромные масштабы, значительные технологические инновации и широкие перспективы на рынке. Score - это подсеть, на которую стоит обратить внимание.
Основная ценность: разработка моделей встраивания текста, оптимизация поиска информации
Сосредоточение на разработке моделей текстового встраивания, стремление к созданию высококачественных возможностей понимания и вывода текста, особенно в области информационного поиска и семантического поиска.
В настоящее время мы находимся на этапе раннего строительства, основное внимание уделяется созданию экосистемы вокруг моделей текстовых вложений. Ожидаемая интеграция может значительно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Вселенная данных (SN13) - ИИ данные инфраструктура
Основная ценность: обработка больших данных, поставка данных для обучения ИИ
Обработка 500 миллионов строк данных в день, в общей сложности более 55,6 миллиарда строк, поддержка 100 ГБ хранения. Предоставление основных функций, таких как стандартизация данных, оптимизация индексов и распределенное хранилище. Инновационный механизм голосования "гравитация" обеспечивает динамическую корректировку веса.
В качестве поставщика данных для нескольких подсетей, мы глубоко сотрудничаем с другими проектами, что подчеркивает ценность инфраструктуры. Данные — это нефть для ИИ, ценность инфраструктуры стабильна, а экосистема важна.
10. TAOHash (SN14) - PoW вычислительная мощность майнинга
Основная ценность: соединение традиционного майнинга и ИИ вычислений, интеграция ресурсов вычислительной мощности
Позволяет майнерам биткойнов перенаправлять свои вычислительные мощности в сеть Bittensor, получая токены за счет майнинга для стейкинга или торговли. В краткосрочной перспективе привлечено более 6 EH/s вычислительной мощности (примерно 0,7% от мирового объема), что подтверждает признание рынка смешанного подхода. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом и получением токенов, оптимизируя доход.
Анализ экосистемы
Технологические архитектурные преимущества
Bittensor обеспечивает качество сети через Децентрализацию и механизм рыночного распределения ресурсов для повышения эффективности. Подсети оснащены механизмом AMM для реализации ценообразования, позволяя рыночным силам участвовать в распределении AI-ресурсов. Сотрудничество между подсетями поддерживает распределенную обработку сложных AI-задач, формируя сетевой эффект. Двойная структура стимулов обеспечивает долгосрочные мотивации участия, создавая устойчивую экономическую замкнутость.
Конкурентные преимущества и вызовы
В отличие от традиционных поставщиков услуг, Bittensor предлагает настоящее решение для Децентрализации, с выдающейся стоимостью. Открытая экосистема способствует быстрому инновационному процессу, скорость которого значительно превышает скорость традиционных компаний.
Однако порог входа в технологии по-прежнему высок, участие в майнинге и верификации требует профессиональных знаний. Неопределенность регуляторной среды является фактором риска. Традиционные облачные сервисы могут выпустить конкурентные продукты. С ростом масштаба сети поддержание производительности и баланса децентрализации становится вызовом.
Рыночные возможности
Взрывной рост AI-индустрии предоставляет огромные рыночные возможности. Ожидается, что к 2025 году глобальные инвестиции в AI приблизятся к 200 миллиардам долларов, а к 2032 году объем рынка достигнет 1,77 триллиона долларов. Государственная поддержка создает окна возможностей, а повышенное внимание к защите данных и безопасности AI увеличивает спрос на определенные технологии. Интерес институциональных инвесторов продолжает расти, предоставляя финансирование для экосистемы.
Инвестиционная стратегия
Оценочная рамка должна учитывать несколько аспектов, таких как уровень технических инноваций, сила команды, рыночный потенциал, конкурентная среда, уровень принятия пользователями, регуляторная среда, уровень оценки, токеномика и т.д.
В управлении рисками рекомендуется распределять ресурсы между различными типами подсетей. Настраивайте стратегию в зависимости от стадии развития: на ранних этапах проекты имеют высокий риск и потенциальную прибыль, в то время как зрелые проекты относительно стабильны и имеют ограниченные возможности для роста. Разумно распределяйте пропорции капитала, сохраняя необходимую ликвидность в резерве.
Первое сокращение в ноябре 2025 года станет важным катализатором, позволяя заранее инвестировать в качественные подсети. В среднесрочной перспективе количество подсетей может превысить 500, а увеличение корпоративных приложений будет способствовать развитию соответствующих подсетей. В долгосрочной перспективе Bittensor имеет все шансы стать важной частью глобальной инфраструктуры ИИ, новые бизнес-модели будут постоянно появляться, в конечном итоге формируя более крупную Децентрализация экосистему.
Заключение
Экосистема Bittensor представляет собой новую парадигму развития инфраструктуры ИИ. Через рыночное распределение ресурсов и Децентрализацию она создает новую почву для инноваций в ИИ. На фоне быстрого развития ИИ-индустрии, Bittensor и его экосистема подсетей 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» .
13 Лайков
Награда
13
8
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
CryptoGoldmine
· 08-18 04:37
следовать ROI и Вычислительная мощность收益才是正道 数据说明一切
Посмотреть ОригиналОтветить0
AltcoinAnalyst
· 08-18 01:58
Согласно анализу данных с блокчейна, значительно увеличился риск, рекомендуется проявлять осторожность.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DeFiGrayling
· 08-17 22:17
Эта волна мне знакома, Бычий рынок пришел.
Посмотреть ОригиналОтветить0
NoodlesOrTokens
· 08-15 06:13
Купил, купил, резко, входим в позицию.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DefiPlaybook
· 08-15 06:13
Трехкратный рост TVL. Этот бокал за TRO.
Посмотреть ОригиналОтветить0
StableBoi
· 08-15 05:58
тао действительно изменился, так и должно было быть.
Взрыв экосистемы Bittensor: динамическое обновление TAO способствует новому парадигме децентрализованной AI инфраструктуры
Анализ экосистемы Bittensor: новая парадигма децентрализованной AI инфраструктуры
Обзор рынка: Динамичное обновление TAO вызывает взрыв экосистемы
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила историческое динамическое обновление TAO, перейдя от централизованного управления к рыночно-ориентированному Децентрализации распределению ресурсов. Каждый подсетевой имеет независимый токен, и держатели TAO могут свободно выбирать объекты для инвестиций, что реализует рыночный механизм обнаружения ценности.
Данные показывают, что обновление высвободило огромную инновационную активность. За несколько месяцев Bittensor вырос с 32 подсетей до 118 активных подсетей, увеличившись на 269%. Эти подсети охватывают различные сегменты AI-индустрии, от базового текстового вывода и генерации изображений до передового сворачивания белков и количественной торговли, формируя в настоящее время наиболее полную экосистему децентрализованного AI.
Рынок также показывает высокие результаты. Общая рыночная капитализация лучших подсетей выросла с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов после обновления, а годовая доходность от стейкинга стабильно составляет 16-19%. Подсети распределяют сетевые вознаграждения по рыночной ставке стейкинга TAO, при этом 10 крупнейших подсетей занимают 51.76% сетевого выпуска, что демонстрирует механизм рыночного отбора.
Анализ основной сети (Топ-10 по эмиссии)
1. Chutes (SN64) - Безсерверные вычисления AI
Ключевая ценность: инновационный опыт развертывания AI моделей, значительное снижение затрат на вычислительные ресурсы
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 с задержкой ответа менее 50 миллисекунд.
Бизнес-модель зрелая, использует стратегию бесплатного повышения ценности. Поддержка вычислительной мощности популярных моделей предоставляется через интеграцию с одной платформой, доход получается от вызовов API. Затраты на 85% ниже, чем у некоторых облачных сервисов. В настоящее время общее количество использованных токенов превышает 9042.37B, количество обслуживаемых корпоративных клиентов превышает 3000.
После обновления за 9 недель достигнута рыночная капитализация в 100 миллионов долларов, в настоящее время 79 миллионов. Технический барьер высок, коммерциализация успешна, высокая степень признания на рынке, является лидером среди подсетей.
2. Celium (SN51) - Оптимизация аппаратных вычислений
Основная ценность: оптимизация аппаратного обеспечения на нижнем уровне, повышение вычислительной эффективности ИИ
Сосредоточение на оптимизации вычислений на аппаратном уровне. Максимизация использования аппаратных ресурсов с помощью управления GPU, абстракции аппаратного обеспечения, оптимизации производительности и управления энергопотреблением. Поддержка полного спектра аппаратного обеспечения основных производителей, снижение цен на 90%, повышение вычислительной эффективности на 45%.
В настоящее время это второй по величине подсеть по выбросам, составляющая 7,28% от общего объема выбросов сети. Оптимизация аппаратного обеспечения является ключевым элементом инфраструктуры ИИ, имеет технические барьеры, ценовая тенденция сильная, текущая рыночная капитализация составляет 56 миллионов.
3. Targon (SN4) - ДецентрализацияAI推理平台
Основная ценность: технологии конфиденциальных вычислений, обеспечивающие безопасность данных и конфиденциальность.
В центре находится виртуальная машина Targon, поддерживающая обучение, вывод и верификацию моделей ИИ. Используется технология конфиденциальных вычислений, обеспечивающая безопасность рабочих процессов ИИ и защиту конфиденциальности. Система поддерживает сквозное шифрование, пользователи могут безопасно использовать услуги ИИ.
Высокий технический барьер, четкая бизнес-модель, стабильный доход. Запущен механизм обратного выкупа доходов, все доходы используются для выкупа токенов, недавно выкуплено 18000 долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследования ИИ и распределенное обучение
Ключевая ценность: совместное обучение крупных AI-моделей, снижение порога обучения
Сосредоточение на распределенном обучении крупных AI моделей с помощью глобальных ресурсов GPU для совместного обучения. Завершено обучение модели с 1.2B параметрами, более 20,000 циклов обучения, около 200 GPU участвовали. В 2024 году будет обновлена система верификации, в 2025 году будет продвинуто обучение больших моделей с параметрами более 70B, производительность будет сопоставима с отраслевыми стандартами.
Технические преимущества очевидны, текущая рыночная капитализация 35M, составляет 4,79% от эмиссии.
5. Градиенты (SN56) - Децентрализация AI тренировка
Основная ценность: демократизация обучения ИИ, значительное снижение барьера для входа в стоимость.
Решение проблемы стоимости обучения ИИ с помощью распределенного обучения. Интеллектуальная система планирования эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершено обучение модели с 118 триллионами параметров, стоимость составляет 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных услуг и на 40% быстрее. Интерфейс с одним нажатием снижает порог использования, более 500 проектов используются для дообучения модели.
Текущая рыночная капитализация составляет 30 миллионов, высокий спрос на рынке, технические преимущества очевидны, стоит обратить внимание на долгосрочную перспективу.
6. Собственническая торговля (SN8) - Финансовая количественная торговля
核心价值：AI-управляемые многоактивные торговые сигналы и финансовые прогнозы
Децентрализация количественной торговли и финансового прогнозирования. Прогнозная модель объединяет технологии LSTM и Transformer для обработки сложных временных рядов. Модуль анализа рыночных эмоций предоставляет вспомогательные сигналы.
Сайт демонстрирует доходы и бэктесты различных стратегий майнинга. Объединяя ИИ и Децентрализацию, 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 рынок футбольной индустрии в 600 миллиардов долларов
Сосредоточение на спортивном видеоконтенте, снижение затрат на сложный видеанализ с помощью легковесной технологии верификации. Двухступенчатая верификация: обнаружение на поле и проверка объектов на основе CLIP, что снижает затраты на аннотацию до 1/10 – 1/100. В сотрудничестве с одной из платформ данных средняя точность предсказаний AI-агента составляет 70%, в один из дней достигала 100%.
Спортивная индустрия имеет огромные масштабы, значительные технологические инновации и широкие перспективы на рынке. Score - это подсеть, на которую стоит обратить внимание.
8. OpenKaito (SN5) - Открытое текстовое умозаключение
Основная ценность: разработка моделей встраивания текста, оптимизация поиска информации
Сосредоточение на разработке моделей текстового встраивания, стремление к созданию высококачественных возможностей понимания и вывода текста, особенно в области информационного поиска и семантического поиска.
В настоящее время мы находимся на этапе раннего строительства, основное внимание уделяется созданию экосистемы вокруг моделей текстовых вложений. Ожидаемая интеграция может значительно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Вселенная данных (SN13) - ИИ данные инфраструктура
Основная ценность: обработка больших данных, поставка данных для обучения ИИ
Обработка 500 миллионов строк данных в день, в общей сложности более 55,6 миллиарда строк, поддержка 100 ГБ хранения. Предоставление основных функций, таких как стандартизация данных, оптимизация индексов и распределенное хранилище. Инновационный механизм голосования "гравитация" обеспечивает динамическую корректировку веса.
В качестве поставщика данных для нескольких подсетей, мы глубоко сотрудничаем с другими проектами, что подчеркивает ценность инфраструктуры. Данные — это нефть для ИИ, ценность инфраструктуры стабильна, а экосистема важна.
10. TAOHash (SN14) - PoW вычислительная мощность майнинга
Основная ценность: соединение традиционного майнинга и ИИ вычислений, интеграция ресурсов вычислительной мощности
Позволяет майнерам биткойнов перенаправлять свои вычислительные мощности в сеть Bittensor, получая токены за счет майнинга для стейкинга или торговли. В краткосрочной перспективе привлечено более 6 EH/s вычислительной мощности (примерно 0,7% от мирового объема), что подтверждает признание рынка смешанного подхода. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом и получением токенов, оптимизируя доход.
Анализ экосистемы
Технологические архитектурные преимущества
Bittensor обеспечивает качество сети через Децентрализацию и механизм рыночного распределения ресурсов для повышения эффективности. Подсети оснащены механизмом AMM для реализации ценообразования, позволяя рыночным силам участвовать в распределении AI-ресурсов. Сотрудничество между подсетями поддерживает распределенную обработку сложных AI-задач, формируя сетевой эффект. Двойная структура стимулов обеспечивает долгосрочные мотивации участия, создавая устойчивую экономическую замкнутость.
Конкурентные преимущества и вызовы
В отличие от традиционных поставщиков услуг, Bittensor предлагает настоящее решение для Децентрализации, с выдающейся стоимостью. Открытая экосистема способствует быстрому инновационному процессу, скорость которого значительно превышает скорость традиционных компаний.
Однако порог входа в технологии по-прежнему высок, участие в майнинге и верификации требует профессиональных знаний. Неопределенность регуляторной среды является фактором риска. Традиционные облачные сервисы могут выпустить конкурентные продукты. С ростом масштаба сети поддержание производительности и баланса децентрализации становится вызовом.
Рыночные возможности
Взрывной рост AI-индустрии предоставляет огромные рыночные возможности. Ожидается, что к 2025 году глобальные инвестиции в AI приблизятся к 200 миллиардам долларов, а к 2032 году объем рынка достигнет 1,77 триллиона долларов. Государственная поддержка создает окна возможностей, а повышенное внимание к защите данных и безопасности AI увеличивает спрос на определенные технологии. Интерес институциональных инвесторов продолжает расти, предоставляя финансирование для экосистемы.
Инвестиционная стратегия
Оценочная рамка должна учитывать несколько аспектов, таких как уровень технических инноваций, сила команды, рыночный потенциал, конкурентная среда, уровень принятия пользователями, регуляторная среда, уровень оценки, токеномика и т.д.
В управлении рисками рекомендуется распределять ресурсы между различными типами подсетей. Настраивайте стратегию в зависимости от стадии развития: на ранних этапах проекты имеют высокий риск и потенциальную прибыль, в то время как зрелые проекты относительно стабильны и имеют ограниченные возможности для роста. Разумно распределяйте пропорции капитала, сохраняя необходимую ликвидность в резерве.
Первое сокращение в ноябре 2025 года станет важным катализатором, позволяя заранее инвестировать в качественные подсети. В среднесрочной перспективе количество подсетей может превысить 500, а увеличение корпоративных приложений будет способствовать развитию соответствующих подсетей. В долгосрочной перспективе Bittensor имеет все шансы стать важной частью глобальной инфраструктуры ИИ, новые бизнес-модели будут постоянно появляться, в конечном итоге формируя более крупную Децентрализация экосистему.
Заключение
Экосистема Bittensor представляет собой новую парадигму развития инфраструктуры ИИ. Через рыночное распределение ресурсов и Децентрализацию она создает новую почву для инноваций в ИИ. На фоне быстрого развития ИИ-индустрии, Bittensor и его экосистема подсетей заслуживают постоянного внимания и глубокого изучения.