Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : Saisir la prochaine opportunité dans l'infrastructure AI
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), réalisant une allocation de ressources décentralisée pilotée par le marché. Cette transformation a libéré une immense vitalité d'innovation, et en quelques mois, le nombre de subnets actifs est passé de 32 à 118, soit une augmentation de 269 %. Ces subnets couvrent divers segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base et de la génération d'images, aux domaines de pointe tels que le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème AI décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est également impressionnante. 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 annualisé stable de 16 à 19 % sur les mises. Chaque subnet distribue des incitations réseau en fonction du taux de mise TAO sur le marché, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, illustrant le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Chutes adopte une architecture "lancement instantané" qui réduit le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, améliorant l'efficacité de 10 fois par rapport aux services cloud traditionnels. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles principaux, avec plus de 5 millions de demandes traitées par jour. Le modèle commercial est mature, utilisant une stratégie freemium pour attirer les utilisateurs, et offrant un support de puissance de calcul pour des modèles populaires via une plateforme intégrée. L'avantage en termes de coûts est significatif, étant 85 % moins cher qu'un certain service cloud. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042.37B, avec plus de 3000 clients d'entreprise servis.
dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars après 9 semaines de lancement, la capitalisation actuelle est de 79 millions, la barrière technologique est profonde, les progrès de la commercialisation sont satisfaisants, et le niveau de reconnaissance sur le marché est relativement élevé, c'est actuellement le leader des subnets.
2. Celium (SN51) - optimisation des calculs matériels
Celium se concentre sur l'optimisation du calcul au niveau matériel. Grâce à quatre grands modules technologiques : la planification GPU, l'abstraction matérielle, l'optimisation des performances et la gestion de l'efficacité énergétique, il maximise l'efficacité d'utilisation du matériel. Il prend en charge toute la gamme de matériel NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, avec des prix réduits de 90 % par rapport aux produits similaires et une efficacité de calcul améliorée de 45 %.
Actuellement, Celium est le deuxième plus grand subnet par émission sur Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément clé de l'infrastructure AI, avec une forte tendance à la hausse des prix en raison des barrières technologiques, la capitalisation boursière actuelle étant de 56 M.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Le cœur de Targon est le TVM (Targon Virtual Machine), qui est une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, prenant en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Le TVM utilise certaines technologies de calcul confidentiel et certaines solutions de calcul confidentiel d'entreprise, garantissant la sécurité et la protection de la vie privée de l'ensemble du flux de travail de l'IA. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout, de la couche matérielle à la couche applicative, permettant aux utilisateurs d'utiliser des services d'IA puissants sans divulguer leurs données.
La technologie Targon a un seuil d'entrée élevé, un modèle commercial clair et une source de revenus stable. Un mécanisme de rachat des revenus a été mis en place, et tous les revenus sont utilisés pour le rachat de jetons, le dernier rachat étant de 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - recherche AI et entraînement distribué
Templar est un subnet pionnier sur le réseau Bittensor spécialisé dans l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, dont la mission est de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Grâce aux ressources GPU fournies par des participants du monde entier, l'entraînement collaboratif se concentre sur l'entraînement et l'innovation collaborative de modèles de pointe, en mettant l'accent sur la résistance à la fraude et la collaboration efficace.
En termes de réalisations technologiques, Templar a réussi à entraîner un modèle de 1,2 milliard de paramètres, avec plus de 20 000 cycles d'entraînement et environ 200 GPU participant à l'ensemble du processus. En 2024, mise à niveau du mécanisme commit-reveal pour améliorer la décentralisation et la sécurité de la validation ; en 2025, poursuite de l'entraînement de grands modèles, avec une taille de paramètres atteignant 70B+, affichant des performances équivalentes aux normes de l'industrie dans les tests de référence AI standard.
L'avantage technologique de Templar est assez marquant, avec une capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Gradients résout le problème des coûts de formation de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Le système de planification intelligente se base sur la synchronisation des gradients pour répartir efficacement les tâches sur des milliers de GPU. La formation de modèles de 118 billions de paramètres a été réalisée, avec un coût de seulement 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, et une vitesse d'entraînement 40 % plus rapide que les solutions centralisées. L'interface à un clic réduit la barrière à l'utilisation, avec plus de 500 projets déjà utilisés pour le réglage des modèles, couvrant des domaines tels que la santé, la finance et l'éducation.
La capitalisation actuelle est de 30M, la demande du marché est forte, les avantages technologiques sont clairs, c'est l'un des subnets qui mérite une attention à long terme.
SN8 est une plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière, alimentée par l'IA avec des signaux de trading multi-actifs. Un réseau de trading propriétaire applique des techniques d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construisant une architecture de modèles de prévision multi-niveaux. Son modèle de prévision chronologique intègre des technologies LSTM et Transformer, capables de traiter des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse du sentiment du marché fournit des indicateurs de sentiment comme signaux d'assistance à la prévision en analysant les contenus des médias sociaux et des actualités.
Sur le site, vous pouvez voir les rendements et les tests historiques des stratégies fournies par différents mineurs. SN8 combine l'IA et la blockchain pour offrir une méthode de trading innovante sur le marché financier, avec une capitalisation boursière actuelle de 27 millions.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Score se concentre sur l'analyse vidéo sportive avec un cadre de vision par ordinateur, réduisant le coût de l'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Il utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, abaissant le coût d'annotation traditionnel de milliers de dollars pour un seul match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec un subnet, un agent AI a une précision de prédiction moyenne de 70 %, atteignant 100 % de précision en une seule journée.
L'industrie du sport est vaste, l'innovation technologique est significative, et les perspectives du marché sont larges. Score est un sous-réseau avec une direction d'application claire, qui mérite d'être suivi.
8. OpenKaito (SN5) - texte de raisonnement open source
OpenKaito se concentre sur le développement de modèles d'insertion de texte, soutenu par Kaito, un acteur important dans le domaine d'InfoFi. En tant que projet open source axé sur la communauté, OpenKaito s'engage à construire des capacités de compréhension et de raisonnement textuels de haute qualité, en particulier dans les domaines de la récupération d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, principalement axé sur la construction d'un écosystème autour des modèles d'embedding de texte. Il convient de noter l'intégration imminente de Yaps, qui pourrait considérablement étendre ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données IA
Traitement de 500 millions de lignes de données par jour, avec un total de plus de 55,6 milliards de lignes, et support de 100 Go de stockage. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités essentielles telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable, et l'écologie est importante. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, une coopération approfondie avec des projets comme Score illustre la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - minage PoW
TAOHash permet aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, obtenant ainsi des jetons alpha par le biais du minage pour les staker ou les échanger. Ce modèle combine le minage PoW traditionnel avec le calcul AI, offrant aux mineurs une nouvelle source de revenus.
En seulement quelques semaines, plus de 6 EH/s de puissance de calcul ont été attirés (environ 0,7 % de la puissance de calcul mondiale), prouvant la reconnaissance du marché pour ce modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre l'extraction traditionnelle de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs revenus en fonction des conditions du marché.
Analyse de l'écosystème
Les innovations technologiques de Bittensor ont construit un écosystème d'IA décentralisé unique. Son algorithme de consensus Yuma garantit la qualité du réseau grâce à une validation décentralisée, tandis que le mécanisme de répartition des ressources marketisé introduit par la mise à niveau dTAO a considérablement amélioré l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, permettant la découverte des prix entre le TAO et le jeton alpha, ce qui permet aux forces du marché de participer directement à la répartition des ressources en IA.
Le protocole de collaboration entre les subnets prend en charge le traitement distribué des tâches AI complexes, créant un puissant effet de réseau. La structure d'incitation duale (émission de TAO et appréciation des tokens alpha) garantit une motivation à long terme pour la participation, permettant aux créateurs de subnets, aux mineurs, aux validateurs et aux stakers de recevoir des récompenses correspondantes, formant ainsi un circuit économique durable.
Comparé aux prestataires de services IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, se distinguant par son efficacité en matière de coûts. Plusieurs subnets présentent des avantages de coûts significatifs, par exemple, Chutes est 85 % moins cher que certains services cloud, cet avantage de coût provient de l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. L'écosystème ouvert favorise une 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 interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème fait également face à des défis réels. Le seuil technologique reste relativement élevé, bien que les outils s'améliorent constamment, la participation au mining et à la validation nécessite encore une connaissance technique considérable. L'incertitude de l'environnement réglementaire est un autre facteur de risque, les réseaux d'IA décentralisés pourraient être confrontés à des politiques réglementaires différentes selon les pays. Les fournisseurs de services cloud traditionnels ne resteront pas les bras croisés et devraient lancer des produits concurrentiels. Avec la croissance de l'échelle du réseau, maintenir un équilibre entre performance et décentralisation devient également un défi important.
L'explosion de l'industrie de l'IA offre à Bittensor d'énormes opportunités de marché. Une banque d'investissement prévoit que les investissements mondiaux dans l'IA atteindront près de 200 milliards de dollars en 2025, fournissant un soutien solide à la demande d'infrastructures. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 trillion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, ce qui crée un vaste espace de développement pour les infrastructures d'IA décentralisées.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans divers pays ont créé une fenêtre d'opportunité pour les infrastructures décentralisées d'IA, tandis que l'augmentation de l'attention portée à la confidentialité des données et à la sécurité de l'IA a accru la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel, qui est justement l'un des avantages clés des subnets comme Targon. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures d'IA continue de croître, et la participation d'une célèbre institution a apporté un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
Investir dans un subnet Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systémique. Sur le plan technique, il faut examiner le degré d'innovation et la profondeur de la barrière à l'entrée, la force technique de l'équipe et la capacité d'exécution, ainsi que les effets de synergie avec d'autres projets de l'écosystème. Sur le plan du marché, il faut analyser la taille et le potentiel de croissance du marché cible, 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 convient de se concentrer sur le niveau d'évaluation actuel et la performance historique, la part d'émission de TAO et la tendance de croissance, la rationalité de la conception de l'économie des tokens, ainsi que la liquidité et la profondeur des transactions.
En matière de gestion des risques, la stratégie de base est l'investissement diversifié. Il est recommandé de répartir les investissements entre différents types de subnets, y compris les infrastructures (comme Chutes, Celium), les applications (comme Score, BitMind) et les protocoles (comme Targon, Templar). Il est également important d'ajuster la stratégie d'investissement en fonction du stade de développement des subnets : les projets en phase précoce 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. Étant donné que la liquidité des tokens alpha peut ne pas être aussi élevée que celle des TAO, il est nécessaire d'organiser raisonnablement le ratio de répartition des fonds pour maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
L'événement de réduction de moitié prévu en novembre 2025 sera un catalyseur de marché important. La réduction des émissions augmentera la rareté des subnets existants, tout en éliminant potentiellement les projets sous-performants, ce qui redéfinira le paysage économique de l'ensemble du réseau. Les investisseurs peuvent se positionner à l'avance sur des subnets de qualité pour profiter de la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, couvrant tous les segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications de niveau entreprise stimulera le développement des subnets liés au calcul confidentiel et à la confidentialité des données, et la collaboration entre subnets sera plus fréquente, formant une chaîne d'approvisionnement complexe de services d'IA. L'éclaircissement progressif du cadre réglementaire permettra aux subnets conformes d'obtenir un avantage significatif.
Explosion de l'écosystème subnet Bittensor : opportunités d'investissement dans l'infrastructure AI
Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : Saisir la prochaine opportunité dans l'infrastructure AI
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), réalisant une allocation de ressources décentralisée pilotée par le marché. Cette transformation a libéré une immense vitalité d'innovation, et en quelques mois, le nombre de subnets actifs est passé de 32 à 118, soit une augmentation de 269 %. Ces subnets couvrent divers segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base et de la génération d'images, aux domaines de pointe tels que le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème AI décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est également impressionnante. 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 annualisé stable de 16 à 19 % sur les mises. Chaque subnet distribue des incitations réseau en fonction du taux de mise TAO sur le marché, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, illustrant le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Chutes adopte une architecture "lancement instantané" qui réduit le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, améliorant l'efficacité de 10 fois par rapport aux services cloud traditionnels. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles principaux, avec plus de 5 millions de demandes traitées par jour. Le modèle commercial est mature, utilisant une stratégie freemium pour attirer les utilisateurs, et offrant un support de puissance de calcul pour des modèles populaires via une plateforme intégrée. L'avantage en termes de coûts est significatif, étant 85 % moins cher qu'un certain service cloud. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042.37B, avec plus de 3000 clients d'entreprise servis.
dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars après 9 semaines de lancement, la capitalisation actuelle est de 79 millions, la barrière technologique est profonde, les progrès de la commercialisation sont satisfaisants, et le niveau de reconnaissance sur le marché est relativement élevé, c'est actuellement le leader des subnets.
2. Celium (SN51) - optimisation des calculs matériels
Celium se concentre sur l'optimisation du calcul au niveau matériel. Grâce à quatre grands modules technologiques : la planification GPU, l'abstraction matérielle, l'optimisation des performances et la gestion de l'efficacité énergétique, il maximise l'efficacité d'utilisation du matériel. Il prend en charge toute la gamme de matériel NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, avec des prix réduits de 90 % par rapport aux produits similaires et une efficacité de calcul améliorée de 45 %.
Actuellement, Celium est le deuxième plus grand subnet par émission sur Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément clé de l'infrastructure AI, avec une forte tendance à la hausse des prix en raison des barrières technologiques, la capitalisation boursière actuelle étant de 56 M.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Le cœur de Targon est le TVM (Targon Virtual Machine), qui est une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, prenant en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Le TVM utilise certaines technologies de calcul confidentiel et certaines solutions de calcul confidentiel d'entreprise, garantissant la sécurité et la protection de la vie privée de l'ensemble du flux de travail de l'IA. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout, de la couche matérielle à la couche applicative, permettant aux utilisateurs d'utiliser des services d'IA puissants sans divulguer leurs données.
La technologie Targon a un seuil d'entrée élevé, un modèle commercial clair et une source de revenus stable. Un mécanisme de rachat des revenus a été mis en place, et tous les revenus sont utilisés pour le rachat de jetons, le dernier rachat étant de 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - recherche AI et entraînement distribué
Templar est un subnet pionnier sur le réseau Bittensor spécialisé dans l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, dont la mission est de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Grâce aux ressources GPU fournies par des participants du monde entier, l'entraînement collaboratif se concentre sur l'entraînement et l'innovation collaborative de modèles de pointe, en mettant l'accent sur la résistance à la fraude et la collaboration efficace.
En termes de réalisations technologiques, Templar a réussi à entraîner un modèle de 1,2 milliard de paramètres, avec plus de 20 000 cycles d'entraînement et environ 200 GPU participant à l'ensemble du processus. En 2024, mise à niveau du mécanisme commit-reveal pour améliorer la décentralisation et la sécurité de la validation ; en 2025, poursuite de l'entraînement de grands modèles, avec une taille de paramètres atteignant 70B+, affichant des performances équivalentes aux normes de l'industrie dans les tests de référence AI standard.
L'avantage technologique de Templar est assez marquant, avec une capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Gradients résout le problème des coûts de formation de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Le système de planification intelligente se base sur la synchronisation des gradients pour répartir efficacement les tâches sur des milliers de GPU. La formation de modèles de 118 billions de paramètres a été réalisée, avec un coût de seulement 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, et une vitesse d'entraînement 40 % plus rapide que les solutions centralisées. L'interface à un clic réduit la barrière à l'utilisation, avec plus de 500 projets déjà utilisés pour le réglage des modèles, couvrant des domaines tels que la santé, la finance et l'éducation.
La capitalisation actuelle est de 30M, la demande du marché est forte, les avantages technologiques sont clairs, c'est l'un des subnets qui mérite une attention à long terme.
6. Trading propriétaire (SN8) - Trading quantitatif financier
SN8 est une plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière, alimentée par l'IA avec des signaux de trading multi-actifs. Un réseau de trading propriétaire applique des techniques d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construisant une architecture de modèles de prévision multi-niveaux. Son modèle de prévision chronologique intègre des technologies LSTM et Transformer, capables de traiter des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse du sentiment du marché fournit des indicateurs de sentiment comme signaux d'assistance à la prévision en analysant les contenus des médias sociaux et des actualités.
Sur le site, vous pouvez voir les rendements et les tests historiques des stratégies fournies par différents mineurs. SN8 combine l'IA et la blockchain pour offrir une méthode de trading innovante sur le marché financier, avec une capitalisation boursière actuelle de 27 millions.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Score se concentre sur l'analyse vidéo sportive avec un cadre de vision par ordinateur, réduisant le coût de l'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Il utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, abaissant le coût d'annotation traditionnel de milliers de dollars pour un seul match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec un subnet, un agent AI a une précision de prédiction moyenne de 70 %, atteignant 100 % de précision en une seule journée.
L'industrie du sport est vaste, l'innovation technologique est significative, et les perspectives du marché sont larges. Score est un sous-réseau avec une direction d'application claire, qui mérite d'être suivi.
8. OpenKaito (SN5) - texte de raisonnement open source
OpenKaito se concentre sur le développement de modèles d'insertion de texte, soutenu par Kaito, un acteur important dans le domaine d'InfoFi. En tant que projet open source axé sur la communauté, OpenKaito s'engage à construire des capacités de compréhension et de raisonnement textuels de haute qualité, en particulier dans les domaines de la récupération d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, principalement axé sur la construction d'un écosystème autour des modèles d'embedding de texte. Il convient de noter l'intégration imminente de Yaps, qui pourrait considérablement étendre ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données IA
Traitement de 500 millions de lignes de données par jour, avec un total de plus de 55,6 milliards de lignes, et support de 100 Go de stockage. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités essentielles telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable, et l'écologie est importante. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, une coopération approfondie avec des projets comme Score illustre la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - minage PoW
TAOHash permet aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, obtenant ainsi des jetons alpha par le biais du minage pour les staker ou les échanger. Ce modèle combine le minage PoW traditionnel avec le calcul AI, offrant aux mineurs une nouvelle source de revenus.
En seulement quelques semaines, plus de 6 EH/s de puissance de calcul ont été attirés (environ 0,7 % de la puissance de calcul mondiale), prouvant la reconnaissance du marché pour ce modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre l'extraction traditionnelle de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs revenus en fonction des conditions du marché.
Analyse de l'écosystème
Les innovations technologiques de Bittensor ont construit un écosystème d'IA décentralisé unique. Son algorithme de consensus Yuma garantit la qualité du réseau grâce à une validation décentralisée, tandis que le mécanisme de répartition des ressources marketisé introduit par la mise à niveau dTAO a considérablement amélioré l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, permettant la découverte des prix entre le TAO et le jeton alpha, ce qui permet aux forces du marché de participer directement à la répartition des ressources en IA.
Le protocole de collaboration entre les subnets prend en charge le traitement distribué des tâches AI complexes, créant un puissant effet de réseau. La structure d'incitation duale (émission de TAO et appréciation des tokens alpha) garantit une motivation à long terme pour la participation, permettant aux créateurs de subnets, aux mineurs, aux validateurs et aux stakers de recevoir des récompenses correspondantes, formant ainsi un circuit économique durable.
Comparé aux prestataires de services IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, se distinguant par son efficacité en matière de coûts. Plusieurs subnets présentent des avantages de coûts significatifs, par exemple, Chutes est 85 % moins cher que certains services cloud, cet avantage de coût provient de l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. L'écosystème ouvert favorise une 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 interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème fait également face à des défis réels. Le seuil technologique reste relativement élevé, bien que les outils s'améliorent constamment, la participation au mining et à la validation nécessite encore une connaissance technique considérable. L'incertitude de l'environnement réglementaire est un autre facteur de risque, les réseaux d'IA décentralisés pourraient être confrontés à des politiques réglementaires différentes selon les pays. Les fournisseurs de services cloud traditionnels ne resteront pas les bras croisés et devraient lancer des produits concurrentiels. Avec la croissance de l'échelle du réseau, maintenir un équilibre entre performance et décentralisation devient également un défi important.
L'explosion de l'industrie de l'IA offre à Bittensor d'énormes opportunités de marché. Une banque d'investissement prévoit que les investissements mondiaux dans l'IA atteindront près de 200 milliards de dollars en 2025, fournissant un soutien solide à la demande d'infrastructures. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 trillion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, ce qui crée un vaste espace de développement pour les infrastructures d'IA décentralisées.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans divers pays ont créé une fenêtre d'opportunité pour les infrastructures décentralisées d'IA, tandis que l'augmentation de l'attention portée à la confidentialité des données et à la sécurité de l'IA a accru la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel, qui est justement l'un des avantages clés des subnets comme Targon. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures d'IA continue de croître, et la participation d'une célèbre institution a apporté un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
Investir dans un subnet Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systémique. Sur le plan technique, il faut examiner le degré d'innovation et la profondeur de la barrière à l'entrée, la force technique de l'équipe et la capacité d'exécution, ainsi que les effets de synergie avec d'autres projets de l'écosystème. Sur le plan du marché, il faut analyser la taille et le potentiel de croissance du marché cible, 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 convient de se concentrer sur le niveau d'évaluation actuel et la performance historique, la part d'émission de TAO et la tendance de croissance, la rationalité de la conception de l'économie des tokens, ainsi que la liquidité et la profondeur des transactions.
En matière de gestion des risques, la stratégie de base est l'investissement diversifié. Il est recommandé de répartir les investissements entre différents types de subnets, y compris les infrastructures (comme Chutes, Celium), les applications (comme Score, BitMind) et les protocoles (comme Targon, Templar). Il est également important d'ajuster la stratégie d'investissement en fonction du stade de développement des subnets : les projets en phase précoce 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. Étant donné que la liquidité des tokens alpha peut ne pas être aussi élevée que celle des TAO, il est nécessaire d'organiser raisonnablement le ratio de répartition des fonds pour maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
L'événement de réduction de moitié prévu en novembre 2025 sera un catalyseur de marché important. La réduction des émissions augmentera la rareté des subnets existants, tout en éliminant potentiellement les projets sous-performants, ce qui redéfinira le paysage économique de l'ensemble du réseau. Les investisseurs peuvent se positionner à l'avance sur des subnets de qualité pour profiter de la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, couvrant tous les segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications de niveau entreprise stimulera le développement des subnets liés au calcul confidentiel et à la confidentialité des données, et la collaboration entre subnets sera plus fréquente, formant une chaîne d'approvisionnement complexe de services d'IA. L'éclaircissement progressif du cadre réglementaire permettra aux subnets conformes d'obtenir un avantage significatif.
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