# Bittensorサブネットエコシステム分析：AIインフラの未来を捉える## 市場概況：dTAOアップグレードがエコシステムの繁栄を促進2025年2月、Bittensorネットワークは画期的なDynamic TAO (dTAO)アップグレードを完了し、ネットワークのガバナンスモデルを中央集権型から分散型の市場駆動型リソース配分に移行しました。アップグレード後、各サブネットは独立したalphaトークンを持ち、真の市場価値発見メカニズムを実現しました。データによると、dTAOのアップグレードは巨大なイノベーションの活力を解放しました。わずか数ヶ月で、Bittensorのサブネットの数は32から118に増加し、増加率は269%に達しました。これらのサブネットはAI産業の各セグメントをカバーしており、基本的なテキスト推論、画像生成から、最先端のタンパク質フォールディング、量子取引まで、現在最も完全な分散型AIエコシステムを形成しています。市場のパフォーマンスも同様に素晴らしい。トップサブネットの総時価総額はアップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに増加し、ステーキングの年利は16-19%で安定している。各サブネットは市場ベースのTAOステーキング率に基づいてネットワークインセンティブを配分し、上位10のサブネットがネットワーク排出の51.76%を占めており、優勝劣敗の市場メカニズムを反映している。! 【Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次の波をつかむ】 (.com/yijian/2025/7/15/images/9428f6534d0bb0f9aabb94c54f7364c9.jpg)## コアネットワーク分析（排出前10名）### 1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算コアバリュー：AIモデルのデプロイ体験を革新し、計算コストを大幅に削減するChutesは「インスタントスタート」アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に短縮し、効率を10倍向上させています。世界中で8000以上のGPUノードが主流モデルをサポートし、日々500万件以上のリクエストを処理しています。ビジネスモデルは成熟しており、無料の付加価値戦略を採用してOpenRouterなどのプラットフォームに計算力を提供しています。コスト優位性は顕著で、AWS Lambdaより85%低コストです。現在、総トークン使用量は9042億を超え、3000社以上の企業顧客にサービスを提供しています。dTAOは立ち上げ後9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在の時価総額は79Mです。技術的な競争優位性が深く、商業化の進展は順調で、市場からの認知度も高く、サブネットのリーダープロジェクトです。### 2. Celium (SN51) - ハードウェア コンピューティングの最適化コアバリュー：基盤ハードウェアの最適化、AI計算効率の向上ハードウェアレイヤーの計算最適化に注力し、GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、パフォーマンス最適化、エネルギー効率管理の4つの技術モジュールを通じて、ハードウェアの利用効率を最大化します。主流のGPUハードウェアをサポートし、価格を90％削減し、計算効率を45％向上させます。現在、Bittensorは排出量が2番目に多いサブネットで、ネットワークの排出量の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラストラクチャの核心的な要素であり、技術的な障壁があり、価格の上昇傾向が強いです。現在の時価総額は56Mです。### 3. タルゴン (SN4) - 分散型AI推論プラットフォームコアバリュー：機密計算技術、データプライバシーの安全を保証TargonのコアはTVM（Targon Virtual Machine）であり、これは安全な機密計算プラットフォームで、AIモデルのトレーニング、推論、および検証をサポートしています。Intel TDXなどの機密計算技術を採用し、AIワークフロー全体の安全性とプライバシー保護を確保します。システムはハードウェアからアプリケーション層までのエンドツーエンドの暗号化をサポートし、ユーザーはデータを漏洩させることなく強力なAIサービスを利用できます。Targonは技術的なハードルが高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。現在、収入の買い戻しメカニズムが開始されており、すべての収入はトークンの買い戻しに使用されます。最近の買い戻しは1.8万ドルでした。### 4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニングコアバリュー：大規模AIモデルの協調訓練、訓練のハードルを下げる大規模AIモデルの分散トレーニングに特化し、「世界で最も優れたモデルトレーニングプラットフォーム」になることを目指しています。世界中の参加者が提供するGPUリソースを通じて協力トレーニングを行い、最先端モデルの協調トレーニングと革新に焦点を当て、アンチチートと効率的な協力を強調しています。1.2Bパラメータモデルのトレーニングが成功裏に完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを経て、約200のGPUが参加しました。2024年にはcommit-revealメカニズムをアップグレードし、検証の分散化と安全性を向上させます。2025年には大規模モデルのトレーニングを継続し、パラメータ規模は70B+に達し、標準AIベンチマークテストで業界標準に匹敵するパフォーマンスを示します。技術的な優位性が際立っており、現在の時価総額は35Mで、排出量の4.79%を占めています。### 5. グラデーション (SN56) - 非中央集権AIトレーニングコアバリュー：一般市民向けのAIトレーニング、コストのハードルを大幅に引き下げる分散型トレーニングを通じて、AIトレーニングコストの課題を解決します。スマートスケジューリングシステムは、勾配同期に基づいており、数千のGPUに効率的にタスクを割り当てます。118兆パラメータのモデルトレーニングを完了し、コストはわずか毎時5ドルで、従来のクラウドサービスより70%安く、トレーニング速度は40%速いです。ワンクリックインターフェースは使用のハードルを下げ、すでに500以上のプロジェクトがモデルの微調整に利用されており、医療、金融、教育などの分野をカバーしています。現在の時価総額は30Mで、市場の需要が大きく、技術的な優位性が明確であり、長期的に注目すべきサブネットの1つです。### 6. プロプライエタリートレーディング (SN8) - 金融量子取引コアバリュー：AI駆動のマルチアセット取引シグナルと金融予測分散型量子取引と金融予測プラットフォーム、AI駆動のマルチアセット取引シグナル。独自の取引ネットワークは機械学習技術を金融市場予測に応用し、多層の予測モデルアーキテクチャを構築しました。その時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合し、複雑な時間系列データを処理できます。市場感情分析モジュールはソーシャルメディアとニュースコンテンツを分析し、予測の補助信号として感情指標を提供します。ウェブサイトでは、異なるマイナーが提供する戦略の収益とバックテストを見ることができます。SN8はAIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場の取引方法を提供しており、現在の時価総額は27Mです。### 7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価コアバリュー：スポーツビデオ分析、6000億ドルのサッカー産業をターゲットスポーツビデオ分析に特化したコンピュータビジョンフレームワークで、軽量の検証技術を使用して複雑なビデオ分析コストを削減します。二段階の検証を採用：フィールド検出とCLIPに基づくオブジェクトチェックにより、従来の単一試合の数千ドルのラベリングコストを1/10から1/100に削減しました。あるデータプラットフォームと提携し、AIエージェントの平均予測精度は70％で、1日で100％の精度に達したこともあります。スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の展望が広いです。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値します。### 8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論コアバリュー：テキスト埋め込みモデルの開発、情報検索の最適化テキスト埋め込みモデルの開発に注力し、高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでいます。特に情報検索やセマンティックサーチの分野で。このサブネットはまだ初期の構築段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心にエコシステムを構築しています。注目すべきは、今後の新機能の統合であり、これによりその適用範囲とユーザーベースが大幅に拡大する可能性があります。### 9. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤コアバリュー：大規模データ処理、AIトレーニングデータ供給1日あたり5億行のデータを処理し、累計で556億行を超え、100GBのストレージをサポート。DataEntityアーキテクチャはデータの標準化、インデックスの最適化、分散ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な"重力"投票メカニズムにより、動的な重みの調整が実現されます。データはAIの石油であり、インフラの価値は安定しており、生態的地位は重要です。複数のサブネットのデータ供給者として、Scoreなどのプロジェクトと深く協力することは、インフラの価値を示しています。### 10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニングコアバリュー：従来のマイニングとAI計算を接続し、計算リソースを統合するビットコインマイナーは、マイニングを通じて得たアルファトークンをステーキングや取引に使用するために、Bittensorネットワークに計算能力をリダイレクトできます。このモデルは従来のPoWマイニングとAI計算を組み合わせており、マイナーに新たな収入源を提供します。わずか数週間で6EH/sを超えるハッシュレート（約世界のハッシュレートの0.7%）を引き付け、市場がこのハイブリッドモデルを認めていることを証明しました。マイナーは従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得の間で選択し、市場の状況に応じて利益を最適化できます。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次の波をつかむ] (.com/yijian/2025/7/15/images/da5a91f5b6c017494382ea3a4457a096.jpg)## エコシステム分析### 技術アーキテクチャのコアアドバンテージBittensorの技術革新は、独自の分散型AIエコシステムを構築しています。そのコンセンサスアルゴリズムは分散型検証を通じてネットワークの質を確保し、dTAOアップグレードによって導入された市場化資源配分メカニズムは効率を大幅に向上させました。各サブネットにはAMMメカニズムが備わっており、TAOとalphaトークン間の価格発見を実現しています。この設計により、市場の力がAI資源の配分に直接参加できるようになっています。サブネット間の協力プロトコルは、複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を形成します。二重インセンティブ構造（TAOの排出とalphaトークンの価値上昇）は、長期的な参加の動機を保証し、サブネットの創設者、マイナー、バリデーター、ステーカーがそれぞれの報酬を得ることができ、持続可能な経済的クローズドループを形成します。### 競争上の優位性と課題従来の中央集権型AIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorは真の分散型代替ソリューションを提供し、コスト効率の面で優れたパフォーマンスを発揮しています。複数のサブネットは顕著なコスト優位性を示しており、例えばChutesはあるクラウドサービスよりも85%安価です。このコスト優位性は分散型アーキテクチャの効率向上から生じています。オープンなエコシステムは迅速な革新を促進し、サブネットの数と質は継続的に向上しており、革新のスピードは従来の企業内での研究開発を大きく上回っています。しかし、エコシステムは現実的な課題にも直面しています。技術的なハードルは依然として高く、ツールが改善され続けているにもかかわらず、マイニングやバリデーションに参加するには相当な技術知識が必要です。規制環境の不確実性はもう一つのリスク要因であり、分散型AIネットワークは各国の異なる規制政策に直面する可能性があります。従来のクラウドサービスプロバイダーは黙っていないと予想され、競争力のある製品を発表するでしょう。ネットワークの規模が拡大するにつれて、パフォーマンスと分散化のバランスを維持する方法も重要な試練となります。AI産業の爆発的な成長はBittensorに巨大な市場機会を提供しています。分析によると、2025年の世界のAI投資は約2000億ドルに達し、インフラ需要に強力な支えを提供します。世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年には1.77兆ドルに成長し、年平均成長率は29%に達すると予測されており、これにより分散型AIインフラストラクチャの広範な発展スペースが創出されます。各国のAI開発に対する支援政策は、分散型AIインフラストラクチャに機会の窓口を創出し、一方でデータプライバシーとAIセキュリティへの関心が秘密計算などの技術への需要を高めており、これがTargonなどのサブネットの核心的な優位性となっています。機関投資家のAIインフラストラクチャへの関心は高まり続けており、多くの著名な機関の参加がエコシステムに資金とリソースの支援を提供しています。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次の波をつかむ] (.com/yijian/2025/7/15/images/8d42ad6f4d999624a2c366cdfa137eaf.jpg)## 投資戦略フレームワークBittensorサブネットへの投資には、体系的な評価フレームワークの構築が必要です。技術面では、革新度と競争優位の深さ、チームの技術力と実行能力、エコシステム内の他のプロジェクトとの相乗効果を考察する必要があります。市場面では、ターゲット市場の規模と成長潜在性、競争状況と差別化された優位性、ユーザーの採用状況とネットワーク効果、規制環境と政策リスクを分析する必要があります。財務面では、現在の評価水準と過去のパフォーマンス、TAOの排出比率と成長傾向、トークン経済学の設計の合理性、流動性と取引深度に注目する必要があります。具体的なリスク管理において、分散投資は基本的な戦略です。インフラ型（例えばChutes、Celium）、アプリケーション型（例えばScore、BitMind）、プロトコル型（例えばTargon、Templar）を含むさまざまなタイプのサブネット間で分散配置を行うことをお勧めします。同時に、サブネットの発展段階に応じて投資戦略を調整する必要があります。初期プロジェクトはリスクが高いですが、潜在的なリターンも大きいです。一方、成熟したプロジェクトは比較的安定していますが、成長の余地は限られています。アルファトークンの流動性がTAOほどではないことを考慮し、資金配分比率を適切に設定し、必要な流動性のバッファを維持する必要があります。2025年11月の最初の半減期イベントは重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は既存のサブネットの希少性を高め、同時に業績不振のプロジェクトを排除する可能性があり、これによりネットワーク全体の経済状況が再構築されます。投資家は質の高いサブネットに早めに投資し、半減前の配置ウィンドウを捉えることができます。
Bittensorエコシステム分析：118のサブネットが分散化AIインフラを構築
Bittensorサブネットエコシステム分析：AIインフラの未来を捉える
市場概況：dTAOアップグレードがエコシステムの繁栄を促進
2025年2月、Bittensorネットワークは画期的なDynamic TAO (dTAO)アップグレードを完了し、ネットワークのガバナンスモデルを中央集権型から分散型の市場駆動型リソース配分に移行しました。アップグレード後、各サブネットは独立したalphaトークンを持ち、真の市場価値発見メカニズムを実現しました。
データによると、dTAOのアップグレードは巨大なイノベーションの活力を解放しました。わずか数ヶ月で、Bittensorのサブネットの数は32から118に増加し、増加率は269%に達しました。これらのサブネットはAI産業の各セグメントをカバーしており、基本的なテキスト推論、画像生成から、最先端のタンパク質フォールディング、量子取引まで、現在最も完全な分散型AIエコシステムを形成しています。
市場のパフォーマンスも同様に素晴らしい。トップサブネットの総時価総額はアップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに増加し、ステーキングの年利は16-19%で安定している。各サブネットは市場ベースのTAOステーキング率に基づいてネットワークインセンティブを配分し、上位10のサブネットがネットワーク排出の51.76%を占めており、優勝劣敗の市場メカニズムを反映している。
! 【Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次の波をつかむ】 (.com/yijian/2025/7/15/images/9428f6534d0bb0f9aabb94c54f7364c9.jpg)
コアネットワーク分析（排出前10名）
1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算
コアバリュー：AIモデルのデプロイ体験を革新し、計算コストを大幅に削減する
Chutesは「インスタントスタート」アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に短縮し、効率を10倍向上させています。世界中で8000以上のGPUノードが主流モデルをサポートし、日々500万件以上のリクエストを処理しています。ビジネスモデルは成熟しており、無料の付加価値戦略を採用してOpenRouterなどのプラットフォームに計算力を提供しています。コスト優位性は顕著で、AWS Lambdaより85%低コストです。現在、総トークン使用量は9042億を超え、3000社以上の企業顧客にサービスを提供しています。
dTAOは立ち上げ後9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在の時価総額は79Mです。技術的な競争優位性が深く、商業化の進展は順調で、市場からの認知度も高く、サブネットのリーダープロジェクトです。
2. Celium (SN51) - ハードウェア コンピューティングの最適化
コアバリュー：基盤ハードウェアの最適化、AI計算効率の向上
ハードウェアレイヤーの計算最適化に注力し、GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、パフォーマンス最適化、エネルギー効率管理の4つの技術モジュールを通じて、ハードウェアの利用効率を最大化します。主流のGPUハードウェアをサポートし、価格を90％削減し、計算効率を45％向上させます。
現在、Bittensorは排出量が2番目に多いサブネットで、ネットワークの排出量の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラストラクチャの核心的な要素であり、技術的な障壁があり、価格の上昇傾向が強いです。現在の時価総額は56Mです。
3. タルゴン (SN4) - 分散型AI推論プラットフォーム
コアバリュー：機密計算技術、データプライバシーの安全を保証
TargonのコアはTVM（Targon Virtual Machine）であり、これは安全な機密計算プラットフォームで、AIモデルのトレーニング、推論、および検証をサポートしています。Intel TDXなどの機密計算技術を採用し、AIワークフロー全体の安全性とプライバシー保護を確保します。システムはハードウェアからアプリケーション層までのエンドツーエンドの暗号化をサポートし、ユーザーはデータを漏洩させることなく強力なAIサービスを利用できます。
Targonは技術的なハードルが高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。現在、収入の買い戻しメカニズムが開始されており、すべての収入はトークンの買い戻しに使用されます。最近の買い戻しは1.8万ドルでした。
4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニング
コアバリュー：大規模AIモデルの協調訓練、訓練のハードルを下げる
大規模AIモデルの分散トレーニングに特化し、「世界で最も優れたモデルトレーニングプラットフォーム」になることを目指しています。世界中の参加者が提供するGPUリソースを通じて協力トレーニングを行い、最先端モデルの協調トレーニングと革新に焦点を当て、アンチチートと効率的な協力を強調しています。
1.2Bパラメータモデルのトレーニングが成功裏に完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを経て、約200のGPUが参加しました。2024年にはcommit-revealメカニズムをアップグレードし、検証の分散化と安全性を向上させます。2025年には大規模モデルのトレーニングを継続し、パラメータ規模は70B+に達し、標準AIベンチマークテストで業界標準に匹敵するパフォーマンスを示します。
技術的な優位性が際立っており、現在の時価総額は35Mで、排出量の4.79%を占めています。
5. グラデーション (SN56) - 非中央集権AIトレーニング
コアバリュー：一般市民向けのAIトレーニング、コストのハードルを大幅に引き下げる
分散型トレーニングを通じて、AIトレーニングコストの課題を解決します。スマートスケジューリングシステムは、勾配同期に基づいており、数千のGPUに効率的にタスクを割り当てます。118兆パラメータのモデルトレーニングを完了し、コストはわずか毎時5ドルで、従来のクラウドサービスより70%安く、トレーニング速度は40%速いです。ワンクリックインターフェースは使用のハードルを下げ、すでに500以上のプロジェクトがモデルの微調整に利用されており、医療、金融、教育などの分野をカバーしています。
現在の時価総額は30Mで、市場の需要が大きく、技術的な優位性が明確であり、長期的に注目すべきサブネットの1つです。
6. プロプライエタリートレーディング (SN8) - 金融量子取引
コアバリュー：AI駆動のマルチアセット取引シグナルと金融予測
分散型量子取引と金融予測プラットフォーム、AI駆動のマルチアセット取引シグナル。独自の取引ネットワークは機械学習技術を金融市場予測に応用し、多層の予測モデルアーキテクチャを構築しました。その時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合し、複雑な時間系列データを処理できます。市場感情分析モジュールはソーシャルメディアとニュースコンテンツを分析し、予測の補助信号として感情指標を提供します。
ウェブサイトでは、異なるマイナーが提供する戦略の収益とバックテストを見ることができます。SN8はAIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場の取引方法を提供しており、現在の時価総額は27Mです。
7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価
コアバリュー：スポーツビデオ分析、6000億ドルのサッカー産業をターゲット
スポーツビデオ分析に特化したコンピュータビジョンフレームワークで、軽量の検証技術を使用して複雑なビデオ分析コストを削減します。二段階の検証を採用：フィールド検出とCLIPに基づくオブジェクトチェックにより、従来の単一試合の数千ドルのラベリングコストを1/10から1/100に削減しました。あるデータプラットフォームと提携し、AIエージェントの平均予測精度は70％で、1日で100％の精度に達したこともあります。
スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の展望が広いです。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値します。
8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論
コアバリュー：テキスト埋め込みモデルの開発、情報検索の最適化
テキスト埋め込みモデルの開発に注力し、高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでいます。特に情報検索やセマンティックサーチの分野で。
このサブネットはまだ初期の構築段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心にエコシステムを構築しています。注目すべきは、今後の新機能の統合であり、これによりその適用範囲とユーザーベースが大幅に拡大する可能性があります。
9. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤
コアバリュー：大規模データ処理、AIトレーニングデータ供給
1日あたり5億行のデータを処理し、累計で556億行を超え、100GBのストレージをサポート。DataEntityアーキテクチャはデータの標準化、インデックスの最適化、分散ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な"重力"投票メカニズムにより、動的な重みの調整が実現されます。
データはAIの石油であり、インフラの価値は安定しており、生態的地位は重要です。複数のサブネットのデータ供給者として、Scoreなどのプロジェクトと深く協力することは、インフラの価値を示しています。
10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニング
コアバリュー：従来のマイニングとAI計算を接続し、計算リソースを統合する
ビットコインマイナーは、マイニングを通じて得たアルファトークンをステーキングや取引に使用するために、Bittensorネットワークに計算能力をリダイレクトできます。このモデルは従来のPoWマイニングとAI計算を組み合わせており、マイナーに新たな収入源を提供します。
わずか数週間で6EH/sを超えるハッシュレート（約世界のハッシュレートの0.7%）を引き付け、市場がこのハイブリッドモデルを認めていることを証明しました。マイナーは従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得の間で選択し、市場の状況に応じて利益を最適化できます。
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エコシステム分析
技術アーキテクチャのコアアドバンテージ
Bittensorの技術革新は、独自の分散型AIエコシステムを構築しています。そのコンセンサスアルゴリズムは分散型検証を通じてネットワークの質を確保し、dTAOアップグレードによって導入された市場化資源配分メカニズムは効率を大幅に向上させました。各サブネットにはAMMメカニズムが備わっており、TAOとalphaトークン間の価格発見を実現しています。この設計により、市場の力がAI資源の配分に直接参加できるようになっています。
サブネット間の協力プロトコルは、複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を形成します。二重インセンティブ構造（TAOの排出とalphaトークンの価値上昇）は、長期的な参加の動機を保証し、サブネットの創設者、マイナー、バリデーター、ステーカーがそれぞれの報酬を得ることができ、持続可能な経済的クローズドループを形成します。
競争上の優位性と課題
従来の中央集権型AIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorは真の分散型代替ソリューションを提供し、コスト効率の面で優れたパフォーマンスを発揮しています。複数のサブネットは顕著なコスト優位性を示しており、例えばChutesはあるクラウドサービスよりも85%安価です。このコスト優位性は分散型アーキテクチャの効率向上から生じています。オープンなエコシステムは迅速な革新を促進し、サブネットの数と質は継続的に向上しており、革新のスピードは従来の企業内での研究開発を大きく上回っています。
しかし、エコシステムは現実的な課題にも直面しています。技術的なハードルは依然として高く、ツールが改善され続けているにもかかわらず、マイニングやバリデーションに参加するには相当な技術知識が必要です。規制環境の不確実性はもう一つのリスク要因であり、分散型AIネットワークは各国の異なる規制政策に直面する可能性があります。従来のクラウドサービスプロバイダーは黙っていないと予想され、競争力のある製品を発表するでしょう。ネットワークの規模が拡大するにつれて、パフォーマンスと分散化のバランスを維持する方法も重要な試練となります。
AI産業の爆発的な成長はBittensorに巨大な市場機会を提供しています。分析によると、2025年の世界のAI投資は約2000億ドルに達し、インフラ需要に強力な支えを提供します。世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年には1.77兆ドルに成長し、年平均成長率は29%に達すると予測されており、これにより分散型AIインフラストラクチャの広範な発展スペースが創出されます。
各国のAI開発に対する支援政策は、分散型AIインフラストラクチャに機会の窓口を創出し、一方でデータプライバシーとAIセキュリティへの関心が秘密計算などの技術への需要を高めており、これがTargonなどのサブネットの核心的な優位性となっています。機関投資家のAIインフラストラクチャへの関心は高まり続けており、多くの著名な機関の参加がエコシステムに資金とリソースの支援を提供しています。
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投資戦略フレームワーク
Bittensorサブネットへの投資には、体系的な評価フレームワークの構築が必要です。技術面では、革新度と競争優位の深さ、チームの技術力と実行能力、エコシステム内の他のプロジェクトとの相乗効果を考察する必要があります。市場面では、ターゲット市場の規模と成長潜在性、競争状況と差別化された優位性、ユーザーの採用状況とネットワーク効果、規制環境と政策リスクを分析する必要があります。財務面では、現在の評価水準と過去のパフォーマンス、TAOの排出比率と成長傾向、トークン経済学の設計の合理性、流動性と取引深度に注目する必要があります。
具体的なリスク管理において、分散投資は基本的な戦略です。インフラ型（例えばChutes、Celium）、アプリケーション型（例えばScore、BitMind）、プロトコル型（例えばTargon、Templar）を含むさまざまなタイプのサブネット間で分散配置を行うことをお勧めします。同時に、サブネットの発展段階に応じて投資戦略を調整する必要があります。初期プロジェクトはリスクが高いですが、潜在的なリターンも大きいです。一方、成熟したプロジェクトは比較的安定していますが、成長の余地は限られています。アルファトークンの流動性がTAOほどではないことを考慮し、資金配分比率を適切に設定し、必要な流動性のバッファを維持する必要があります。
2025年11月の最初の半減期イベントは重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は既存のサブネットの希少性を高め、同時に業績不振のプロジェクトを排除する可能性があり、これによりネットワーク全体の経済状況が再構築されます。投資家は質の高いサブネットに早めに投資し、半減前の配置ウィンドウを捉えることができます。
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