Інвестиційний посібник Bittensor підмережі: схопіть наступну хвилю AI

Огляд ринку: оновлення dTAO викликало вибух екосистеми

У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), що перевела мережу на ринково орієнтовану модель децентралізованого розподілу ресурсів. Кожна підмережа отримує незалежні токени alpha, а власники TAO можуть вільно вибирати об'єкти інвестицій, що реалізує справжній механізм ринкової оцінки вартості.

Після оновлення екосистема Bittensor демонструє вибуховий ріст. Кількість підмереж зросла з 32 до 118, що складає 269% зростання. Ці підмережі охоплюють різні сегменти AI-індустрії, від базового текстового висновку, генерації зображень до передових технологій складання білків та квантової торгівлі, формуючи наразі найбільш повну децентралізовану екосистему AI.

Ринкові показники також вражають. Загальна капіталізація топових підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів, а річна прибутковість від стейкінгу стабільно тримається на рівні 16-19%. Кожна підмережа розподіляє мережеві винагороди відповідно до ринкової ставки стейкінгу TAO, а 10 найбільших підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що ілюструє механізм відбору в ринку.

Аналіз основної мережі (10 найкращих за викидами)

1. Chutes (SN64) - безсерверні обчислення ШІ

Основна цінність: Інноваційний досвід розгортання AI моделей, значне зниження витрат на обчислення

Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", скорочуючи час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд, що підвищує ефективність у 10 разів. Понад 8000 GPU-вузлів по всьому світу підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день, а затримка відповіді контролюється в межах 50 мілісекунд.

Досить зріла бізнес-модель, що використовує стратегію безкоштовного розширення. Інтегрує популярні моделі для підтримки обчислювальних можливостей через певну платформу, отримуючи дохід від викликів API. Витрати на 85% нижчі, ніж у певних хмарних сервісів. Наразі загальний обсяг використання токенів перевищує 9042.37B, обслуговуючи понад 3000 корпоративних клієнтів.

dTAO запустився через 9 тижнів досягнув 100 мільйонів доларів капіталізації, теперішня капіталізація 79M, технологічний захист глибокий, комерціалізація просувається успішно, ринкове визнання високе, є лідером підмережі.

2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень

Основна цінність: оптимізація апаратного забезпечення на базовому рівні, підвищення ефективності обчислень AI

Зосередження на оптимізації обчислень на апаратному рівні. Максимізація ефективності використання апаратного забезпечення через чотири основні технологічні модулі: розкладка GPU, апаратна абстракція, оптимізація продуктивності та управління енергоефективністю. Підтримка основного апаратного забезпечення, ціна на 90% нижча порівняно з аналогічними продуктами, ефективність обчислень підвищена на 45%.

Наразі це друга за величиною підмережа за викидами на Bittensor, що становить 7,28% від загальних викидів мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим етапом інфраструктури AI, має технологічні бар'єри, а також спостерігається сильна тенденція до зростання цін, поточна ринкова капіталізація складає 56M.

3. Targon (SN4) - децентралізована платформа AI-інтерпретації

Основна цінність: технологія конфіденційних обчислень, що забезпечує безпеку приватності даних

Ядро Targon — це TVM (Targon Virtual Machine), безпечна платформа конфіденційних обчислень, що підтримує навчання, інференцію та валідацію AI-моделей. Використовуючи передові технології конфіденційних обчислень, система забезпечує безпеку та захист приватності всього робочого процесу AI. Система підтримує наскрізне шифрування від апаратного забезпечення до прикладного рівня, що дозволяє користувачам використовувати потужні AI-сервіси без розкриття даних.

Технології Targon мають високий бар'єр входу, чітка бізнес-модель, стабільне джерело доходу. Наразі запроваджено механізм викупу доходів, всі доходи використовуються для викупу токенів.

4. τemplar (SN3) - AI дослідження та розподілене навчання

Основна цінність: спільне навчання великих AI-моделей, зниження порогу навчання

Templar спеціалізується на розподіленому навчанні великих AI моделей, з метою стати "найкращою платформою для навчання моделей у світі". Через співпрацю з ресурсами GPU, які надаються учасниками з усього світу, зосереджується на співпраці у навчанні передових моделей та інноваціях, підкреслюючи антишахрайство та ефективну співпрацю.

У досягненнях технологій завершено навчання моделі з 1.2B параметрами, пройдено понад 20 тисяч циклів навчання, взяло участь близько 200 GPU. У 2024 році оновлення механізму верифікації, підвищення децентралізації та безпеки; у 2025 році продовження роботи над навчанням великих моделей, обсяг параметрів досягне 70B+, демонструючи відмінні результати в стандартних тестах AI.

Переваги технології Templar виражені, поточна ринкова вартість 35M, займає 4,79% викидів.

5. Градієнти (SN56) - децентралізоване навчання AI

Основна цінність: демократизація навчання AI, значне зниження бар'єрів входу в витратах

Вирішення проблеми витрат на навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Інтелектуальна система планування, основана на синхронізації градієнтів, ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделей з 118 трильйонами параметрів, вартість лише 5 доларів на годину, що на 70% дешевше за традиційні хмарні сервіси, швидкість навчання на 40% вища. Інтерфейс з одним натисканням знижує поріг використання, вже є понад 500 проектів для доопрацювання моделей, які охоплюють медицину, фінанси, освіту та інші сфери.

Поточна ринкова капіталізація 30M, попит на ринку великий, технічні переваги очевидні, це одна з підмереж, які варто довгостроково відстежувати.

6. Приватна торгівля (SN8) - фінансова кількісна торгівля

Основна цінність: торгові сигнали та фінансові прогнози на основі штучного інтелекту з багатьма активами

SN8 є децентралізованою платформою для квантової торгівлі та фінансового прогнозування, яка використовує AI для багатокласових торгових сигналів. Приватна торгова мережа застосовує технології машинного навчання для прогнозування фінансових ринків, створюючи багаторівневу архітектуру прогнозних моделей. Її тимчасова прогнозна модель об'єднує технології LSTM та Transformer, що дозволяє обробляти складні часові ряди. Модуль аналізу ринкових настроїв надає показники настрою як допоміжний сигнал для прогнозування, аналізуючи контент соціальних медіа та новин.

На платформі можна побачити прибуток і тестування стратегій, наданих різними майнерами. SN8 об'єднує штучний інтелект та блокчейн, пропонуючи інноваційний спосіб торгівлі на фінансових ринках, поточна капіталізація 27M.

7. Оцінка (SN44) - спортивний аналіз та оцінка

Основна цінність: аналіз спортивних відео, націлений на футбольну індустрію в 6000 мільярдів доларів

Фреймворк комп'ютерного зору, що спеціалізується на аналізі спортивних відео, знижує вартість складного відеоаналізу за допомогою легковагової валідаційної технології. Використовує двоступеневу перевірку: виявлення поля та перевірка об'єктів на основі CLIP, знижуючи традиційні витрати на маркування тисяч доларів за один матч до 1/10 - 1/100. У співпраці з певною платформою даних, середня точність прогнозування AI-агента становить 70%, раніше досягала 100% точності за один день.

Спортивна індустрія має величезний масштаб, помітні технологічні інновації та широкі перспективи ринку. Score є підмережою з чітким напрямком застосування, на яку варто звернути увагу.

8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий вивід

Основна цінність: Розробка моделей текстових вбудувань, оптимізація інформаційного пошуку

OpenKaito зосереджується на розробці моделей текстового вбудовування. Як спільнотний проект з відкритим кодом, він прагне створити високоякісні можливості розуміння тексту та міркування, особливо в галузі інформаційного пошуку та семантичного пошуку.

Ця підмережа все ще на стадії раннього будівництва, в основному зосереджена на створенні екосистеми навколо моделей текстових вбудувань. Варто звернути увагу на найближчу інтеграцію, яка може суттєво розширити її сценарії використання та базу користувачів.

9. Дані Всесвіту (SN13) - AI дані інфраструктура

Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання даних для навчання ШІ

Обробка 500 мільйонів рядків даних на день, в цілому понад 55,6 мільярда рядків, підтримка зберігання 100 ГБ. Архітектура DataEntity забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів, розподілене зберігання та інші основні функції. Інноваційний механізм голосування "гравітація" реалізує динамічне коригування ваги.

Дані є нафтою ШІ, інфраструктура має стабільну вартість, нішеві позиції є важливими. Як постачальник даних для кількох підмереж, глибока співпраця з проектами, такими як Score, демонструє цінність інфраструктури.

10. TAOHash (SN14) - PoW потужність видобутку

Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу з AI-обчисленнями, інтеграція обчислювальних ресурсів

TAOHash дозволяє біткоїн-майнерам перенаправляти обчислювальну потужність до мережі Bittensor, отримуючи альфа-токени для ставлення або торгівлі через майнінг. Ця модель поєднує традиційний PoW майнінг з AI обчисленнями, надаючи майнерам нові джерела доходу.

Протягом всього кількох тижнів було залучено понад 6EH/s хешрейту (приблизно 0,7% від світового хешрейту), що підтверджує визнання ринку цієї гібридної моделі. Майнери можуть вибирати між традиційним майнінгом Bitcoin і отриманням токенів TAOHash, оптимізуючи прибуток відповідно до ринкових умов.

11. Creator.Bid - Платформа запуску екосистеми AI-агентів

Creator.Bid хоча і не є підмережа, але виконує важливу координаційну роль в екосистемі Bittensor. Його екосистема побудована на трьох основних стовпах: модуль Launchpad надає справедливі та прозорі послуги запуску AI-агентів; модуль Tokenomics об'єднує всю екосистему через токен BID; модуль Hub надає потужні послуги, керовані API.

Основна інновація платформи полягає в концепції Agent Keys, які є цифровими токенами-учасниками, що дозволяють творцям будувати спільноти навколо AI-агентів і досягати спільної власності. Кожен AI-агент отримує унікальну ідентичність через Agent Name Service (ANS) у формі NFT.

Хоча Creator.Bid побудований на певній мережі, він встановив глибокі коопераційні відносини з екосистемою Bittensor. Завдяки роботі TAO Council об'єдналися кілька провідних підмереж, ставши "координаційним рівнем для агентів TAO, підмереж і конструкторів".

Цінність цього співробітництва полягає в інтеграції переваг різних мереж. Bittensor надає потужні можливості AI-інференції та навчання, тоді як Creator.Bid пропонує зручну для користувачів платформу для створення та запуску агентів. Комбінація двох екосистем дозволяє розробникам використовувати AI-можливості Bittensor для створення агентів, а потім токенізувати та залучати спільноту через Launchpad Creator.Bid.

Співпраця з певною ареною ще раз підкреслює цей синергійний ефект. Creator.Bid надає арені інструменти для створення агентів, що дозволяє користувачам швидко розгортати AI-агентів для участі в конкуренції. Ця модель співпраці між екосистемами стає важливим трендом у сфері децентралізованого AI.

Аналіз екосистеми

Основні переваги технологічної архітектури

Технічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Його алгоритм консенсусу забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, а механізм ринкової розподілу ресурсів, введений оновленням dTAO, значно підвищує ефективність. Кожна підмережа оснащена механізмом AMM, що реалізує ціновий вияв між токенами TAO та alpha, цей дизайн дозволяє ринковим силам безпосередньо брати участь у розподілі ресурсів ШІ.

Протокол співпраці між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI-завдань, формуючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулювання (випуск TAO та зростання вартості альфа-токенів) забезпечує довгострокову мотивацію для участі, творці підмереж, майнери, валідатори та стейкери отримують відповідні винагороди, формуючи стійкий економічний замкнутий цикл.

Конкурентні переваги та виклики

В порівнянні з традиційними централізованими постачальниками AI, Bittensor пропонує справжню децентралізовану альтернативу, яка перевершує за ефективністю витрат. Кілька підмереж демонструють значні переваги в вартості, які походять від підвищення ефективності децентралізованої архітектури. Відкрита екосистема сприяє швидким інноваціям, кількість і якість підмереж постійно зростає, а швидкість інновацій значно перевищує традиційні внутрішні дослідження і розробки компаній.

Проте екосистема також стикається з реальними викликами. Технічний бар'єр все ще залишається високим, незважаючи на те, що інструменти постійно покращуються, участь у mining і validation все ще потребує значних технічних знань. Невизначеність регуляторного середовища є ще одним ризиковим фактором, з яким можуть стикнутися децентралізовані AI-мережі в умовах різних регуляторних політик країн. Традиційні постачальники хмарних послуг не залишаться осторонь і, ймовірно, випустять конкурентоспроможні продукти. Зі збільшенням масштабу мережі важливим випробуванням також стає підтримка балансу між продуктивністю та децентралізацією.

Вибуховий ріст індустрії ШІ відкриває величезні ринкові можливості для Bittensor. За прогнозами деяких агентств, у 2025 році глобальні інвестиції в ШІ наблизяться до 200 мільярдів доларів, що забезпечить потужну підтримку для потреб в інфраструктурі. Очікується, що світовий ринок ШІ зросте з 294 мільярдів доларів у 2025 році до 1,77 трильйона доларів у 2032 році, з середньорічним темпом зростання 29%, що відкриває можливості для децентралізованого ШІ.