Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan peningkatan Dynamic TAO (dTAO), mengalihkan mode pemerintahan jaringan ke alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Setiap subnet memiliki token alpha independen, mewujudkan mekanisme penemuan nilai pasar yang sejati.
Setelah pembaruan, jumlah subnet Bittensor melonjak dari 32 menjadi 118, mencakup berbagai segmen industri AI. Total kapitalisasi pasar dari subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar menjadi 690 juta dolar, dengan imbal hasil staking tahunan yang stabil di kisaran 16-19%. Sepuluh subnet terbesar menguasai 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang mengutamakan yang lebih baik.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Nilai inti: Inovasi pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi.
Chutes menggunakan arsitektur "peluncuran instan" yang mengompresi waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan diproses per hari. Model bisnis yang matang, dengan biaya 85% lebih rendah dibandingkan AWS Lambda. Kapitalisasi pasar saat ini adalah 79M, menjadi pemimpin subnet.
2. Celium (SN51) - optimasi komputasi perangkat keras
Nilai inti: Optimisasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi komputasi AI
Fokus pada optimasi perhitungan di tingkat perangkat keras, mendukung perangkat keras GPU mainstream, harga turun 90%, efisiensi perhitungan meningkat 45%. Memiliki emisi jaringan sebesar 7,28%, dengan nilai pasar saat ini sebesar 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Nilai inti: Teknologi komputasi rahasia, menjamin keamanan privasi data
Menggunakan teknologi komputasi rahasia seperti Intel TDX, memastikan keamanan dan perlindungan privasi alur kerja AI. Telah mengaktifkan mekanisme pembelian kembali pendapatan, baru-baru ini melakukan pembelian kembali sebesar 18.000 dolar.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI berskala besar, menurunkan ambang pelatihan
Fokus pada pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, telah menyelesaikan pelatihan model dengan 1.2B parameter. Pada tahun 2025, skala parameter mencapai 70B+, mendapatkan rekomendasi dari pendiri Bittensor. Saat ini nilai pasar 35M, menyumbang 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau, secara signifikan mengurangi batas biaya.
Menyelesaikan titik nyeri biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Telah menyelesaikan pelatihan model 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional. Nilai pasar saat ini 30 juta.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Finansial
Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer. Situs web menampilkan hasil strategi miner yang berbeda dan pengujian kembali. Kapitalisasi pasar saat ini 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Nilai inti: Analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar AS
Fokus pada analisis video olahraga, menggunakan teknologi verifikasi ringan untuk mengurangi biaya. Bekerja sama dengan Data Universe, DKING AI memiliki akurasi prediksi rata-rata 70%.
8. OpenKaito (SN5) - teks inferensi sumber terbuka
Nilai inti: Pengembangan model penyisipan teks, optimasi pencarian informasi
Fokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh Kaito, peserta penting di bidang InfoFi. Integrasi Yaps akan segera diluncurkan, yang mungkin memperluas skenario aplikasi.
9. Data Universe (SN13) - infrastruktur data AI
Nilai inti: Pengolahan data dalam skala besar, penyediaan data pelatihan AI
Mengolah 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsi inti seperti standar data. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - PoW mining
Nilai inti: Menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, integrasi sumber daya daya komputasi.
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi ke jaringan Bittensor. Dalam jangka pendek menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi, mencakup 0,7% dari daya komputasi global.
Meskipun bukan subnet, namun memainkan peran koordinasi penting dalam ekosistem Bittensor. Menyediakan peluncuran agen AI, ekonomi token, dan layanan berbasis API. Mewujudkan kepemilikan bersama agen AI melalui konsep Kunci Agen. Berkolaborasi secara mendalam dengan Bittensor, mengintegrasikan keunggulan jaringan yang berbeda.
Analisis Ekosistem
Keunggulan inti dari arsitektur teknologi: Algoritma konsensus Yuma memastikan kualitas jaringan, peningkatan dTAO memperkenalkan alokasi sumber daya yang dipasarkan. Kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi tugas AI yang kompleks, membentuk efek jaringan.
Keunggulan kompetitif: dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, menawarkan solusi alternatif yang benar-benar terdesentralisasi dengan efisiensi biaya yang menonjol. Ekosistem terbuka mendorong inovasi yang cepat.
Tantangan: Ambang teknologi masih tinggi, lingkungan regulasi tidak pasti, penyedia layanan cloud tradisional mungkin meluncurkan produk kompetitif.
Peluang pasar: Goldman Sachs memprediksi investasi AI global akan mendekati 200 miliar USD pada tahun 2025. Pasar AI global diperkirakan mencapai 1,77 triliun USD pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 29%.
Manajemen risiko: Diversifikasi investasi ke berbagai jenis subnet, sesuaikan strategi berdasarkan tahap perkembangan, pertahankan buffer likuiditas.
Titik kunci: Peristiwa pengurangan pertama pada November 2025 akan membentuk kembali pola ekonomi jaringan.
Outlook Menengah: Jumlah subnet diperkirakan akan melebihi 500, aplikasi tingkat perusahaan meningkat, kolaborasi antar subnet semakin sering.
Prospek jangka panjang: Diperkirakan akan menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global, dengan model bisnis baru yang terus muncul.
Kesimpulan
Ekosistem Bittensor mewakili paradigma baru dalam pengembangan infrastruktur AI. Melalui alokasi sumber daya yang dipasarkan dan pemerintahan terdesentralisasi, memberikan tanah baru untuk inovasi AI. Dalam konteks perkembangan industri AI yang cepat, Bittensor dan ekosistem subnet-nya patut mendapatkan perhatian dan penelitian yang mendalam.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
6 Suka
Hadiah
6
6
Bagikan
Komentar
0/400
StealthDeployer
· 20jam yang lalu
Satu gelombang bull run lagi siap! 690 juta bermain
Lihat AsliBalas0
LayerZeroHero
· 08-05 19:32
Data memang sangat menggoda, tetapi pengujian kuantitatif ini sudah dilakukan ratusan kali.
Ledakan ekosistem Bittensor: Analisis peluang investasi subnet setelah upgrade dTAO
Panduan Investasi Subnet Bittensor: Memanfaatkan Gelombang Berikutnya AI
Gambaran Pasar: Upgrade dTAO Memicu Ledakan Ekosistem
Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan peningkatan Dynamic TAO (dTAO), mengalihkan mode pemerintahan jaringan ke alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Setiap subnet memiliki token alpha independen, mewujudkan mekanisme penemuan nilai pasar yang sejati.
Setelah pembaruan, jumlah subnet Bittensor melonjak dari 32 menjadi 118, mencakup berbagai segmen industri AI. Total kapitalisasi pasar dari subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar menjadi 690 juta dolar, dengan imbal hasil staking tahunan yang stabil di kisaran 16-19%. Sepuluh subnet terbesar menguasai 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang mengutamakan yang lebih baik.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Nilai inti: Inovasi pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi.
Chutes menggunakan arsitektur "peluncuran instan" yang mengompresi waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan diproses per hari. Model bisnis yang matang, dengan biaya 85% lebih rendah dibandingkan AWS Lambda. Kapitalisasi pasar saat ini adalah 79M, menjadi pemimpin subnet.
2. Celium (SN51) - optimasi komputasi perangkat keras
Nilai inti: Optimisasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi komputasi AI
Fokus pada optimasi perhitungan di tingkat perangkat keras, mendukung perangkat keras GPU mainstream, harga turun 90%, efisiensi perhitungan meningkat 45%. Memiliki emisi jaringan sebesar 7,28%, dengan nilai pasar saat ini sebesar 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Nilai inti: Teknologi komputasi rahasia, menjamin keamanan privasi data
Menggunakan teknologi komputasi rahasia seperti Intel TDX, memastikan keamanan dan perlindungan privasi alur kerja AI. Telah mengaktifkan mekanisme pembelian kembali pendapatan, baru-baru ini melakukan pembelian kembali sebesar 18.000 dolar.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI berskala besar, menurunkan ambang pelatihan
Fokus pada pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, telah menyelesaikan pelatihan model dengan 1.2B parameter. Pada tahun 2025, skala parameter mencapai 70B+, mendapatkan rekomendasi dari pendiri Bittensor. Saat ini nilai pasar 35M, menyumbang 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau, secara signifikan mengurangi batas biaya.
Menyelesaikan titik nyeri biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Telah menyelesaikan pelatihan model 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional. Nilai pasar saat ini 30 juta.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Finansial
Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer. Situs web menampilkan hasil strategi miner yang berbeda dan pengujian kembali. Kapitalisasi pasar saat ini 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Nilai inti: Analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar AS
Fokus pada analisis video olahraga, menggunakan teknologi verifikasi ringan untuk mengurangi biaya. Bekerja sama dengan Data Universe, DKING AI memiliki akurasi prediksi rata-rata 70%.
8. OpenKaito (SN5) - teks inferensi sumber terbuka
Nilai inti: Pengembangan model penyisipan teks, optimasi pencarian informasi
Fokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh Kaito, peserta penting di bidang InfoFi. Integrasi Yaps akan segera diluncurkan, yang mungkin memperluas skenario aplikasi.
9. Data Universe (SN13) - infrastruktur data AI
Nilai inti: Pengolahan data dalam skala besar, penyediaan data pelatihan AI
Mengolah 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsi inti seperti standar data. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - PoW mining
Nilai inti: Menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, integrasi sumber daya daya komputasi.
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi ke jaringan Bittensor. Dalam jangka pendek menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi, mencakup 0,7% dari daya komputasi global.
11. Creator.Bid - Platform peluncuran ekosistem AI代理
Meskipun bukan subnet, namun memainkan peran koordinasi penting dalam ekosistem Bittensor. Menyediakan peluncuran agen AI, ekonomi token, dan layanan berbasis API. Mewujudkan kepemilikan bersama agen AI melalui konsep Kunci Agen. Berkolaborasi secara mendalam dengan Bittensor, mengintegrasikan keunggulan jaringan yang berbeda.
Analisis Ekosistem
Keunggulan inti dari arsitektur teknologi: Algoritma konsensus Yuma memastikan kualitas jaringan, peningkatan dTAO memperkenalkan alokasi sumber daya yang dipasarkan. Kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi tugas AI yang kompleks, membentuk efek jaringan.
Keunggulan kompetitif: dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, menawarkan solusi alternatif yang benar-benar terdesentralisasi dengan efisiensi biaya yang menonjol. Ekosistem terbuka mendorong inovasi yang cepat.
Tantangan: Ambang teknologi masih tinggi, lingkungan regulasi tidak pasti, penyedia layanan cloud tradisional mungkin meluncurkan produk kompetitif.
Peluang pasar: Goldman Sachs memprediksi investasi AI global akan mendekati 200 miliar USD pada tahun 2025. Pasar AI global diperkirakan mencapai 1,77 triliun USD pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 29%.
Kerangka Strategi Investasi
Dimensi evaluasi: inovasi teknologi, potensi pasar, kinerja keuangan
Manajemen risiko: Diversifikasi investasi ke berbagai jenis subnet, sesuaikan strategi berdasarkan tahap perkembangan, pertahankan buffer likuiditas.
Titik kunci: Peristiwa pengurangan pertama pada November 2025 akan membentuk kembali pola ekonomi jaringan.
Outlook Menengah: Jumlah subnet diperkirakan akan melebihi 500, aplikasi tingkat perusahaan meningkat, kolaborasi antar subnet semakin sering.
Prospek jangka panjang: Diperkirakan akan menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global, dengan model bisnis baru yang terus muncul.
Kesimpulan
Ekosistem Bittensor mewakili paradigma baru dalam pengembangan infrastruktur AI. Melalui alokasi sumber daya yang dipasarkan dan pemerintahan terdesentralisasi, memberikan tanah baru untuk inovasi AI. Dalam konteks perkembangan industri AI yang cepat, Bittensor dan ekosistem subnet-nya patut mendapatkan perhatian dan penelitian yang mendalam.