Bittensorサブネット投資ガイド：AIの次の波をつかむ

! Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次のフロンティアをつかむ

市場概要：dTAO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Dynamic TAO (dTAO)のアップグレードを完了し、ネットワークを市場駆動の分散リソース配分モデルに移行しました。各サブネットは独立したalphaトークンを取得し、TAO保有者は自由に投資対象を選択できるようになり、真の市場価値発見メカニズムが実現しました。

アップグレード後、Bittensorエコシステムは爆発的な成長を遂げました。サブネットの数は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AI産業の各細分野をカバーしており、基礎的なテキスト推論、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、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素晴らしい。トップサブネットの総時価総額は400万ドルから6.9億ドルに増加し、ステーキング年利は安定して16-19%を維持している。各サブネットは市場化されたTAOステーキング率に基づいてネットワークインセンティブを配分し、上位10のサブネットはネットワークの排出量の51.76%を占め、優勝劣敗の市場メカニズムを反映している。

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コアネット分析（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

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倍向上させます。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日あたり500万件以上のリクエストを処理し、応答遅延を50ミリ秒以内に制御しています。

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。あるプラットフォームを通じて、人気のあるモデルに対する計算能力のサポートを統合し、API呼び出しから収入を得ています。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、3000以上の企業顧客にサービスを提供しています。

dTAOは開始後9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在の時価総額は79Mです。技術的な競争優位性が強固で、商業化の進展も順調で、市場からの評価も高く、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

ハードウェア層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、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。主流のハードウェアをサポートし、同類製品と比較して価格を90%削減、計算効率を45%向上させます。

現在、Bittensor上で排出量が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。価格は上昇する傾向が強く、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確保

TargonのコアはTVM（Targon Virtual Machine）であり、これは安全な機密計算プラットフォームで、AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートします。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暗号化をサポートし、ユーザーがデータを漏洩させることなく強力なAIサービスを利用できるようにします。

Targonは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。現在、収入の買い戻しメカニズムが開始されており、すべての収入はトークンの買い戻しに使用されます。

4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニング

コアバリュー：大規模AIモデルの協調トレーニング、トレーニングのハードルを下げる

Templarは大規模AIモデルの分散トレーニングを専門としており、"世界で最も優れたモデルトレーニングプラットフォーム"になることを目指しています。世界中の参加者が提供するGPUリソースを通じて協力トレーニングを行い、最前線のモデルの協調トレーニングと革新に焦点を当て、詐欺防止と効率的な協力を強調しています。

技術の成果として、1.2Bパラメータモデルのトレーニングが完了し、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。2024年には検証メカニズムのアップグレードが行われ、分散化と安全性が向上します。2025年には大規模モデルのトレーニングを引き続き推進し、パラメータ規模は70B+に達し、標準AIベンチマークテストで優れたパフォーマンスを示します。

Templar技術の利点が際立っており、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) - 中央集権化されていないAIトレーニング

コアバリュー：一般市民向けの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を通じてAIトレーニングコストの課題を解決します。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1時間あたり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%速くなっています。ワンクリックインターフェースにより使用のハードルが下がり、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おり、医療、金融、教育などの分野をカバーしています。

現在の時価総額は30Mで、市場の需要が大きく、技術的な優位性が明確であり、長期的に注目すべきサブネットの一つです。

6. プロプライエタリ取引 (SN8) - 金融量子取引

コア価値：AI駆動のマルチアセット取引シグナルと金融予測

SN8は、分散型の量子取引と金融予測プラットフォームであり、AI駆動のマルチアセット取引信号を提供します。独自の取引ネットワークは、金融市場予測に機械学習技術を適用し、マルチレベルの予測モデルアーキテクチャを構築しています。その時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合させ、複雑な時系列データを処理することができます。市場の感情分析モジュールは、ソーシャルメディアやニュースコンテンツを分析し、予測の補助信号として感情指標を提供します。

プラットフォーム上では、異なるマイナーが提供する戦略の収益とバックテストを見ることができます。SN8は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ており、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

核心価値：スポーツ動画分析、6000億ドルのサッカー産業を狙う

スポーツ動画分析に特化したコンピュータビジョンフレームワークで、軽量な検証技術により複雑な動画分析コストを削減します。2段階の検証を採用しています：フィールド検出とCLIPに基づくオブジェクトチェックで、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に削減しています。あるデータプラットフォームと協力し、AIエージェントの平均予測精度は70％で、かつては100％の単日精度を達成しました。

スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の見通しも広範です。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値します。

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の開発、情報検索の最適化

OpenKaitoはテキスト埋め込みモデルの開発に注力しています。コミュニティ主導のオープンソースプロジェクトとして、高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでおり、特に情報検索やセマンティック検索の分野において力を入れています。

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。注目すべきは、近づいているある統合で、これによりそのアプリケーション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5億行のデータ処理、累計で556億行を超え、100GBのストレージをサポート。DataEntityアーキテクチャはデータの標準化、インデックス最適化、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」投票メカニズムは動的な重みの調整を実現します。

データはAIの石油であり、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、Scoreなどのプロジェクトと深く協力し、インフラの価値を体現しています。

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

TAOHashは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、マイニングを通じて質押や取引に使用するalphaトークンを獲得できることを可能にします。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（世界のハッシュレートの約0.7%）を引き付け、このハイブリッドモデルへの市場の認知を証明しました。マイナーは従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの獲得の間で選択し、市場の状況に応じて利益を最適化できます。

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11. Creator.Bid - AIエージェントエコシステムの発射プラットフォーム

Creator.Bidはサブネットではありませんが、Bittensorエコシステムにおいて重要な調整役を果たしています。そのエコシステムは三つの主要な柱の上に構築されています：Launchpadモジュールは公平かつ透明なAIエージェントのローンチサービスを提供します；TokenomicsモジュールはBIDトークンを通じてエコシステム全体を統一します；Hubモジュールは強力なAPI駆動のサービスを提供します。

プラットフォームのコアな革新は、エージェントキーの概念にあります。これらのデジタルメンバーシップトークンは、クリエイターがAIエージェントを中心にコミュニティを構築し、共同所有権を実現できるようにします。各AIエージェントは、エージェントネームサービス(ANS)を通じて独自のアイデンティティを取得し、NFT形式で実現されます。

Creator.Bidは特定のネットワーク上に構築されていますが、Bittensorエコシステムとの深い協力関係を築いています。TAO Councilを運営することにより、複数のトップサブネットを集結させ、"TAOアライメントエージェント、サブネット、ビルダーを集める調整層"となっています。

この協力関係の価値は、異なるネットワークの利点を統合することにあります。Bittensorは強力なAI推論とトレーニング能力を提供し、Creator.Bidはユーザーフレンドリーなエージェント作成および発射プラットフォームを提供します。二つのエコシステムの統合により、開発者はBittensorのAI能力を利用してエージェントを作成し、その後Creator.BidのLaunchpadを通じてトークン化およびコミュニティ化することができます。

あるアリーナとのコラボレーションは、このシナジー効果をさらに示しています。Creator.Bidはアリーナに代理作成ツールを提供し、ユーザーが競争に参加するAIエージェントを迅速に展開できるようにしています。このクロスエコシステムの協力モデルは、分散型AI分野における重要なトレンドとなりつつあります。

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エコシステム分析

技術アーキテクチャのコアの利点

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保証し、dTAOの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した。各サブネットにはAMMメカニズムが備わっており、TAOとalphaトークン間の価格発見を実現しています。このデザインにより、市場の力がAIリソースの配分に直接参加することができます。

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（TAO排出とalphaトークンの価値上昇）は、長期的な参加の動機を確保し、サブネットの創設者、マイナー、バリデーター、ステーキング者はそれぞれの報酬を得て、持続可能な経済的クローズドループを形成します。

競争上の優位性と課題

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は真の分散型代替ソリューションを提供し、コスト効率の面で優れたパフォーマンスを発揮しています。複数のサブネットは顕著なコスト優位性を示しており、このコスト優位性は分散型アーキテクチャの効率向上から来ています。オープンエコシステムは迅速な革新を促進し、サブネットの数と質が持続的に向上しており、革新のスピード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。技術的なハードルは依然として高く、ツールは改善され続けていますが、マイニングやバリデーションに参加するには相当な技術的知識が必要です。規制環境の不確実性は別のリスク要因であり、分散型AIネットワークは各国の異なる規制政策に直面する可能性があります。従来のクラウドサービスプロバイダーは静観しないでしょうから、競争製品を投入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、性能と分散化のバランスを維持する方法も重要な試験となります。

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AI産業の爆発的な成長はBittensorに巨大な市場機会を提供しています。ある機関は2025年に世界のAI投資が近く2000億ドルに達すると予測しており、インフラ需要に強力な支えを提供しています。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%に達します。これにより、分散型AI基