Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : saisir les nouvelles opportunités en IA
En février 2025, le réseau Bittensor a terminé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), réalisant la transition d'une gouvernance centralisée à une allocation de ressources décentralisée dirigée par le marché. Après la mise à niveau, chaque subnet possède un jeton alpha indépendant, permettant aux détenteurs de TAO de choisir librement leurs investissements, établissant ainsi un mécanisme de découverte de la valeur basé sur le marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une immense vitalité d'innovation. En quelques mois seulement, Bittensor est passé de 32 subnets à 118 subnets actifs, soit une augmentation de 269 %. Ces subnets couvrent tous les segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base et de la génération d'images, jusqu'au repliement protéique à la pointe et au trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème décentralisé d'IA le plus complet à ce jour.
La performance du marché est tout aussi remarquable. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel stable de 16 à 19 % sur le staking. Les subnets se voient attribuer des incitations réseau en fonction du taux de staking TAO, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, reflétant le mécanisme de marché de sélection naturelle.
Analyse du réseau principal ( des 10 premières émissions )
1. Chutes (SN64) - Calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement le coût de la puissance de calcul.
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané", compressant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une augmentation de l'efficacité de 10 fois. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde, prenant en charge les modèles principaux, avec plus de 5 millions de requêtes traitées par jour et un délai de réponse de moins de 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, adoptant une stratégie freemium. Intégration via une certaine plateforme, fournissant un soutien en puissance de calcul pour des modèles populaires, générant des revenus grâce aux appels API. Avantage de coût significatif, inférieur de 85% à un certain service cloud. Utilisation totale de tokens dépassant 9042,37B, service à plus de 3000 clients entreprises.
dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars après 9 semaines de lancement, actuellement 79M. La barrière technique est profonde, les progrès de la commercialisation sont satisfaisants, et le degré de reconnaissance sur le marché est élevé, c'est actuellement le leader du subnet.
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. Maximisez l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à la planification GPU, à l'abstraction matérielle, à l'optimisation des performances et à la gestion de l'efficacité énergétique. Prise en charge de toute la gamme de matériel, réduction des coûts de 90 %, amélioration de l'efficacité de calcul de 45 %.
Actuellement, il s'agit du deuxième plus grand subnet en matière d'émissions, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément clé de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques, et la tendance des prix à la hausse est forte, la capitalisation boursière actuelle étant de 56M.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est la TVM( Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, supportant l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Utilisant des technologies de calcul confidentiel avancées, elle garantit la sécurité des flux de travail d'IA et la protection de la vie privée. Le système supporte le chiffrement de bout en bout, permettant aux utilisateurs d'utiliser des services d'IA sans avoir à divulguer leurs données.
Barrière technique élevée, modèle commercial clair, source de revenus stable. Mécanisme de rachat des revenus activé, tous les revenus sont utilisés pour le rachat de jetons, récemment racheté 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - recherche AI et entraînement distribué
Valeur essentielle : formation collaborative à grande échelle de modèles d'IA, réduisant le seuil de formation.
S'engager à devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Collaborer à l'entraînement grâce aux ressources GPU des participants du monde entier, se concentrer sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe, en mettant l'accent sur la résistance à la tricherie et la collaboration efficace.
Formation du modèle avec 1.2B de paramètres terminée, après plus de 20 000 cycles d'entraînement, avec environ 200 GPU participant. Mise à niveau du mécanisme de validation en 2024 pour améliorer la décentralisation et la sécurité ; en 2025, promotion de l'entraînement de grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant 70B+, dont les performances sont équivalentes aux normes de l'industrie.
Avantages techniques remarquables, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement AI, réduction significative des barrières de coût.
Résoudre le problème des coûts d'entraînement de l'IA grâce à un entraînement distribué. Un système de planification intelligent attribue efficacement des tâches à des milliers de GPU. Entraînement d'un modèle de 118 trillions de paramètres terminé, coûtant seulement 5 dollars de l'heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, avec une vitesse supérieure de 40 %. Une interface en un clic réduit les barrières à l'utilisation, avec plus de 500 projets pour le réglage de modèles, couvrant plusieurs domaines.
Capitalisation boursière actuelle de 30M, forte demande sur le marché, avantages technologiques clairs, mérite une attention à long terme.
6. Trading de Proprieté (SN8) - Trading Quantitatif Financier
Valeur fondamentale : signaux de trading multi-actifs et prévisions financières alimentés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévisions financières, signaux de trading multi-actifs pilotés par l'IA. Application des techniques d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construction d'une architecture de modèle prévisionnel multi-niveaux. Modèle de prévision temporelle fusionnant les technologies LSTM et Transformer, traitement de données temporelles complexes. Le module d'analyse des émotions du marché fournit des indicateurs d'émotion comme signal d'assistance en analysant les médias sociaux et les actualités.
Le site présente les rendements et les backtests de différents fournisseurs de stratégies. En combinant l'IA et la blockchain, il offre des méthodes innovantes 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.
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant le coût de l'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes : détection du terrain et vérification des objets basée sur CLIP, réduisant le coût d'annotation traditionnel de milliers de dollars par match de 90 à 99 %. En collaboration avec une plateforme, la précision moyenne des prévisions de l'agent IA est de 70 %, atteignant un taux de précision de 100 % en une seule journée.
L'industrie du sport est de grande envergure, l'innovation technologique est significative, et les perspectives de marché sont vastes. Score est un subnet avec une direction d'application claire, qui mérite d'être suivi.
8. OpenKaito (SN5) - inférence de texte open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'information
Concentré sur le développement de modèles d'insertion de texte, soutenu par des acteurs clés du domaine d'InfoFi. Projet open source piloté par la communauté, dédié à la construction de capacités de compréhension et de raisonnement textuels de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'informations et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la construction d'un écosystème autour des modèles d'intégration de texte. Une certaine intégration à venir pourrait considérablement étendre 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, avec un total de plus de 55,6 milliards de lignes, et prend en charge 100 Go de stockage. L'architecture innovante offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote "gravité" innovant permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable, et l'écosystème est important. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, nous collaborons en profondeur avec plusieurs projets, ce qui reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - PoW mining de puissance
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul AI, intégration des ressources de calcul.
Permet aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, en gagnant des jetons alpha par le minage pour les mettre en staking ou les échanger. Combine le minage PoW traditionnel avec le calcul AI, offrant une nouvelle source de revenus aux mineurs.
Attirer plus de 6EH/s de puissance de calcul dans un court laps de temps ( représente environ 0,7 % du total mondial ), prouvant la reconnaissance du marché pour le modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs gains.
Analyse de l'écosystème
avantages clés de l'architecture technique
Bittensor a construit un écosystème d'IA décentralisé unique. L'algorithme de consensus assure la qualité du réseau grâce à la validation décentralisée, la mise à niveau dTAO introduit un mécanisme de répartition des ressources basé sur le marché qui améliore significativement l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, réalisant la découverte des prix entre TAO et les jetons alpha, permettant aux forces du marché de participer directement à la répartition des ressources en IA.
Le protocole de collaboration entre subnets prend en charge le traitement distribué de tâches d'IA complexes, créant un puissant effet de réseau. La structure d'incitation double garantit une motivation à long terme pour la participation, permettant à toutes les parties d'obtenir des retours correspondants, formant ainsi un cycle économique durable.
Avantages concurrentiels et défis
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, avec une efficacité de coût remarquable. Plusieurs subnets montrent des avantages de coût significatifs, comme un certain subnet qui est 85 % moins cher qu'un certain service cloud, grâce à l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. Un écosystème ouvert favorise l'innovation rapide, le nombre et la qualité des subnets continuent d'augmenter, et la vitesse d'innovation dépasse de loin celle de la recherche et développement internes des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème fait également face à des défis. Les barrières technologiques restent élevées, la participation au mining et à la validation nécessite des connaissances techniques considérables. L'incertitude réglementaire est un facteur de risque, les réseaux d'IA décentralisés peuvent être confrontés à des politiques différentes selon les pays. Les fournisseurs de services cloud traditionnels devraient lancer des produits concurrentiels. À mesure que l'échelle du réseau augmente, maintenir l'équilibre entre performance et décentralisation devient un défi important.
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre de grandes opportunités de marché pour Bittensor. Les investissements mondiaux dans l'IA devraient atteindre près de 200 milliards de dollars d'ici 2025, fournissant un solide soutien à la demande d'infrastructure. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 billion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, créant un large espace de développement pour l'infrastructure décentralisée de l'IA.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans différents pays créent des fenêtres d'opportunité pour les infrastructures d'IA décentralisées, tout en augmentant l'attention portée à la confidentialité des données et à la sécurité de l'IA, ce qui augmente la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel, qui est précisément l'un des principaux avantages de certains subnets. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures d'IA continue de croître, la participation d'institutions de renom fournissant un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
L'investissement dans le sous-réseau Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systémique. Sur le plan technique, il s'agit d'examiner le degré d'innovation et la profondeur des barrières à l'entrée, la force de l'équipe et sa capacité d'exécution, ainsi que les effets de synergie avec l'écosystème. Sur le plan du marché, il convient d'analyser la taille du marché cible et son potentiel de croissance, le paysage concurrentiel et les avantages différenciés, l'adoption par les utilisateurs et les effets de réseau, ainsi que l'environnement réglementaire et les risques politiques. Sur le plan financier, il faut prêter attention au niveau d'évaluation actuel et aux performances historiques, à la part d'émission de TAO et aux tendances de croissance, à la conception de l'économie des tokens, ainsi qu'à la liquidité et à la profondeur des transactions.
En matière de gestion des risques, la diversification des investissements est une stratégie de base. Il est conseillé de diversifier les allocations entre différents types de subnets, y compris les subnets d'infrastructure, d'application et de protocole. Ajustez la stratégie en fonction de la phase de développement des subnets : les projets précoces présentent un risque élevé mais un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais ont un espace de croissance limité. Considérez que la liquidité des jetons alpha peut ne pas être aussi bonne que celle de TAO, il est donc nécessaire de planifier judicieusement l'allocation des fonds et de maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
La première réduction de moitié en novembre 2025 deviendra un catalyseur important pour le marché. La diminution des émissions augmentera la rareté des subnets existants, ce qui pourrait éliminer les projets sous-performants et redéfinir le paysage économique du réseau. Les investisseurs peuvent se positionner à l'avance dans des subnets de qualité pour saisir la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, couvrant divers segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications d'entreprise stimulera le développement des subnets liés au calcul confidentiel et à la protection des données, avec une collaboration inter-subnet plus fréquente, formant une chaîne d'approvisionnement complexe de services d'IA. Un cadre réglementaire de plus en plus clair donnera un avantage évident aux subnets conformes.
À long terme, Bittensor est promis à devenir une composante importante de l'infrastructure mondiale de l'IA. Les entreprises d'IA traditionnelles pourraient adopter un modèle hybride, en migrant une partie de leurs activités vers des réseaux décentralisés. De nouveaux modèles commerciaux et cas d'utilisation émergent continuellement, et l'interopérabilité avec d'autres réseaux blockchain s'améliore, formant finalement un écosystème décentralisé plus vaste. Ce chemin de développement est similaire à l'évolution des infrastructures d'Internet dans ses débuts, et les investisseurs capables de saisir les points clés obtiendront des rendements substantiels.
Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : analyse approfondie des dix subnets les plus populaires
Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : saisir les nouvelles opportunités en IA
En février 2025, le réseau Bittensor a terminé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), réalisant la transition d'une gouvernance centralisée à une allocation de ressources décentralisée dirigée par le marché. Après la mise à niveau, chaque subnet possède un jeton alpha indépendant, permettant aux détenteurs de TAO de choisir librement leurs investissements, établissant ainsi un mécanisme de découverte de la valeur basé sur le marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une immense vitalité d'innovation. En quelques mois seulement, Bittensor est passé de 32 subnets à 118 subnets actifs, soit une augmentation de 269 %. Ces subnets couvrent tous les segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base et de la génération d'images, jusqu'au repliement protéique à la pointe et au trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème décentralisé d'IA le plus complet à ce jour.
La performance du marché est tout aussi remarquable. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel stable de 16 à 19 % sur le staking. Les subnets se voient attribuer des incitations réseau en fonction du taux de staking TAO, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, reflétant le mécanisme de marché de sélection naturelle.
Analyse du réseau principal ( des 10 premières émissions )
1. Chutes (SN64) - Calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement le coût de la puissance de calcul.
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané", compressant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une augmentation de l'efficacité de 10 fois. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde, prenant en charge les modèles principaux, avec plus de 5 millions de requêtes traitées par jour et un délai de réponse de moins de 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, adoptant une stratégie freemium. Intégration via une certaine plateforme, fournissant un soutien en puissance de calcul pour des modèles populaires, générant des revenus grâce aux appels API. Avantage de coût significatif, inférieur de 85% à un certain service cloud. Utilisation totale de tokens dépassant 9042,37B, service à plus de 3000 clients entreprises.
dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars après 9 semaines de lancement, actuellement 79M. La barrière technique est profonde, les progrès de la commercialisation sont satisfaisants, et le degré de reconnaissance sur le marché est élevé, c'est actuellement le leader du subnet.
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. Maximisez l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à la planification GPU, à l'abstraction matérielle, à l'optimisation des performances et à la gestion de l'efficacité énergétique. Prise en charge de toute la gamme de matériel, réduction des coûts de 90 %, amélioration de l'efficacité de calcul de 45 %.
Actuellement, il s'agit du deuxième plus grand subnet en matière d'émissions, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément clé de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques, et la tendance des prix à la hausse est forte, la capitalisation boursière actuelle étant de 56M.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est la TVM( Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, supportant l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Utilisant des technologies de calcul confidentiel avancées, elle garantit la sécurité des flux de travail d'IA et la protection de la vie privée. Le système supporte le chiffrement de bout en bout, permettant aux utilisateurs d'utiliser des services d'IA sans avoir à divulguer leurs données.
Barrière technique élevée, modèle commercial clair, source de revenus stable. Mécanisme de rachat des revenus activé, tous les revenus sont utilisés pour le rachat de jetons, récemment racheté 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - recherche AI et entraînement distribué
Valeur essentielle : formation collaborative à grande échelle de modèles d'IA, réduisant le seuil de formation.
S'engager à devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Collaborer à l'entraînement grâce aux ressources GPU des participants du monde entier, se concentrer sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe, en mettant l'accent sur la résistance à la tricherie et la collaboration efficace.
Formation du modèle avec 1.2B de paramètres terminée, après plus de 20 000 cycles d'entraînement, avec environ 200 GPU participant. Mise à niveau du mécanisme de validation en 2024 pour améliorer la décentralisation et la sécurité ; en 2025, promotion de l'entraînement de grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant 70B+, dont les performances sont équivalentes aux normes de l'industrie.
Avantages techniques remarquables, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement AI, réduction significative des barrières de coût.
Résoudre le problème des coûts d'entraînement de l'IA grâce à un entraînement distribué. Un système de planification intelligent attribue efficacement des tâches à des milliers de GPU. Entraînement d'un modèle de 118 trillions de paramètres terminé, coûtant seulement 5 dollars de l'heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, avec une vitesse supérieure de 40 %. Une interface en un clic réduit les barrières à l'utilisation, avec plus de 500 projets pour le réglage de modèles, couvrant plusieurs domaines.
Capitalisation boursière actuelle de 30M, forte demande sur le marché, avantages technologiques clairs, mérite une attention à long terme.
6. Trading de Proprieté (SN8) - Trading Quantitatif Financier
Valeur fondamentale : signaux de trading multi-actifs et prévisions financières alimentés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévisions financières, signaux de trading multi-actifs pilotés par l'IA. Application des techniques d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construction d'une architecture de modèle prévisionnel multi-niveaux. Modèle de prévision temporelle fusionnant les technologies LSTM et Transformer, traitement de données temporelles complexes. Le module d'analyse des émotions du marché fournit des indicateurs d'émotion comme signal d'assistance en analysant les médias sociaux et les actualités.
Le site présente les rendements et les backtests de différents fournisseurs de stratégies. En combinant l'IA et la blockchain, il offre des méthodes innovantes 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.
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant le coût de l'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes : détection du terrain et vérification des objets basée sur CLIP, réduisant le coût d'annotation traditionnel de milliers de dollars par match de 90 à 99 %. En collaboration avec une plateforme, la précision moyenne des prévisions de l'agent IA est de 70 %, atteignant un taux de précision de 100 % en une seule journée.
L'industrie du sport est de grande envergure, l'innovation technologique est significative, et les perspectives de marché sont vastes. Score est un subnet avec une direction d'application claire, qui mérite d'être suivi.
8. OpenKaito (SN5) - inférence de texte open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'information
Concentré sur le développement de modèles d'insertion de texte, soutenu par des acteurs clés du domaine d'InfoFi. Projet open source piloté par la communauté, dédié à la construction de capacités de compréhension et de raisonnement textuels de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'informations et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la construction d'un écosystème autour des modèles d'intégration de texte. Une certaine intégration à venir pourrait considérablement étendre 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, avec un total de plus de 55,6 milliards de lignes, et prend en charge 100 Go de stockage. L'architecture innovante offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote "gravité" innovant permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable, et l'écosystème est important. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, nous collaborons en profondeur avec plusieurs projets, ce qui reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - PoW mining de puissance
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul AI, intégration des ressources de calcul.
Permet aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, en gagnant des jetons alpha par le minage pour les mettre en staking ou les échanger. Combine le minage PoW traditionnel avec le calcul AI, offrant une nouvelle source de revenus aux mineurs.
Attirer plus de 6EH/s de puissance de calcul dans un court laps de temps ( représente environ 0,7 % du total mondial ), prouvant la reconnaissance du marché pour le modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs gains.
Analyse de l'écosystème
avantages clés de l'architecture technique
Bittensor a construit un écosystème d'IA décentralisé unique. L'algorithme de consensus assure la qualité du réseau grâce à la validation décentralisée, la mise à niveau dTAO introduit un mécanisme de répartition des ressources basé sur le marché qui améliore significativement l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, réalisant la découverte des prix entre TAO et les jetons alpha, permettant aux forces du marché de participer directement à la répartition des ressources en IA.
Le protocole de collaboration entre subnets prend en charge le traitement distribué de tâches d'IA complexes, créant un puissant effet de réseau. La structure d'incitation double garantit une motivation à long terme pour la participation, permettant à toutes les parties d'obtenir des retours correspondants, formant ainsi un cycle économique durable.
Avantages concurrentiels et défis
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, avec une efficacité de coût remarquable. Plusieurs subnets montrent des avantages de coût significatifs, comme un certain subnet qui est 85 % moins cher qu'un certain service cloud, grâce à l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. Un écosystème ouvert favorise l'innovation rapide, le nombre et la qualité des subnets continuent d'augmenter, et la vitesse d'innovation dépasse de loin celle de la recherche et développement internes des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème fait également face à des défis. Les barrières technologiques restent élevées, la participation au mining et à la validation nécessite des connaissances techniques considérables. L'incertitude réglementaire est un facteur de risque, les réseaux d'IA décentralisés peuvent être confrontés à des politiques différentes selon les pays. Les fournisseurs de services cloud traditionnels devraient lancer des produits concurrentiels. À mesure que l'échelle du réseau augmente, maintenir l'équilibre entre performance et décentralisation devient un défi important.
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre de grandes opportunités de marché pour Bittensor. Les investissements mondiaux dans l'IA devraient atteindre près de 200 milliards de dollars d'ici 2025, fournissant un solide soutien à la demande d'infrastructure. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 billion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, créant un large espace de développement pour l'infrastructure décentralisée de l'IA.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans différents pays créent des fenêtres d'opportunité pour les infrastructures d'IA décentralisées, tout en augmentant l'attention portée à la confidentialité des données et à la sécurité de l'IA, ce qui augmente la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel, qui est précisément l'un des principaux avantages de certains subnets. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures d'IA continue de croître, la participation d'institutions de renom fournissant un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
L'investissement dans le sous-réseau Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systémique. Sur le plan technique, il s'agit d'examiner le degré d'innovation et la profondeur des barrières à l'entrée, la force de l'équipe et sa capacité d'exécution, ainsi que les effets de synergie avec l'écosystème. Sur le plan du marché, il convient d'analyser la taille du marché cible et son potentiel de croissance, le paysage concurrentiel et les avantages différenciés, l'adoption par les utilisateurs et les effets de réseau, ainsi que l'environnement réglementaire et les risques politiques. Sur le plan financier, il faut prêter attention au niveau d'évaluation actuel et aux performances historiques, à la part d'émission de TAO et aux tendances de croissance, à la conception de l'économie des tokens, ainsi qu'à la liquidité et à la profondeur des transactions.
En matière de gestion des risques, la diversification des investissements est une stratégie de base. Il est conseillé de diversifier les allocations entre différents types de subnets, y compris les subnets d'infrastructure, d'application et de protocole. Ajustez la stratégie en fonction de la phase de développement des subnets : les projets précoces présentent un risque élevé mais un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais ont un espace de croissance limité. Considérez que la liquidité des jetons alpha peut ne pas être aussi bonne que celle de TAO, il est donc nécessaire de planifier judicieusement l'allocation des fonds et de maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
La première réduction de moitié en novembre 2025 deviendra un catalyseur important pour le marché. La diminution des émissions augmentera la rareté des subnets existants, ce qui pourrait éliminer les projets sous-performants et redéfinir le paysage économique du réseau. Les investisseurs peuvent se positionner à l'avance dans des subnets de qualité pour saisir la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, couvrant divers segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications d'entreprise stimulera le développement des subnets liés au calcul confidentiel et à la protection des données, avec une collaboration inter-subnet plus fréquente, formant une chaîne d'approvisionnement complexe de services d'IA. Un cadre réglementaire de plus en plus clair donnera un avantage évident aux subnets conformes.
À long terme, Bittensor est promis à devenir une composante importante de l'infrastructure mondiale de l'IA. Les entreprises d'IA traditionnelles pourraient adopter un modèle hybride, en migrant une partie de leurs activités vers des réseaux décentralisés. De nouveaux modèles commerciaux et cas d'utilisation émergent continuellement, et l'interopérabilité avec d'autres réseaux blockchain s'améliore, formant finalement un écosystème décentralisé plus vaste. Ce chemin de développement est similaire à l'évolution des infrastructures d'Internet dans ses débuts, et les investisseurs capables de saisir les points clés obtiendront des rendements substantiels.
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