Інвестиційний посібник Bittensor підмережі: використайте наступну хвилю інфраструктури AI
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), реалізувавши ринкову модель децентралізованого розподілу ресурсів. Ця трансформація звільнила величезний інноваційний потенціал, і всього за кілька місяців кількість активних підмереж зросла з 32 до 118, що становить 269%. Ці підмережі охоплюють різні сегменти AI-індустрії, від базового текстового висновку, генерації зображень до передових задач, таких як складання білків та кількісна торгівля, формуючи наразі найбільш повну децентралізовану AI-екосистему.
Ринкова діяльність також яскрава. Загальна капіталізація провідних підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів після оновлення, а річна дохідність від стейкінгу стабільно становить 16-19%. Кожна підмережа розподіляє мережеві винагороди відповідно до ринкової ставки стейкінгу TAO, при цьому 10 найбільших підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що ілюструє механізм виживання найсильніших на ринку.
Аналіз основної мережі (10 найкращих за викидами)
1. Chutes (SN64) - безсерверні обчислення AI
Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", скорочуючи час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд, що в 10 разів ефективніше, ніж традиційні хмарні сервіси. Понад 8000 GPU-вузлів у всьому світі підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів щодня. Бізнес-модель зріла, використовується стратегія безкоштовних послуг з подальшою оплатою для залучення користувачів, надаючи обчислювальну потужність для популярних моделей через певну платформу. Вартість послуг значно нижча, ніж у певного хмарного сервісу, на 85%. На сьогодні загальний обсяг використаних токенів перевищує 9042.37B, а кількість обслуговуваних корпоративних клієнтів перевищує 3000.
Після 9 тижнів з моменту запуску dTAO досягнуто капіталізації в 100 мільйонів доларів, поточна капіталізація становить 79 мільйонів, технологічний бар'єр глибокий, комерційний прогрес йде гладко, ринкова визнаність досить висока, наразі є лідером підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Celium зосереджується на оптимізації обчислень на апаратному рівні. За допомогою чотирьох технологічних модулів: планування GPU, апаратна абстракція, оптимізація продуктивності та управління енергоефективністю, максимізується використання апаратних засобів. Підтримує повний спектр апаратного забезпечення, включаючи NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, ціна на 90% нижча порівняно з аналогічними продуктами, ефективність обчислень підвищена на 45%.
Наразі Celium є другою за обсягом викидів підмережею на Bittensor, займаючи 7,28% викидів мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим етапом інфраструктури ШІ, має сильний тренд на зростання цін через технологічні бар'єри, а поточна ринкова капіталізація становить 56M.
3. Targon (SN4) - децентралізована AI платформа для розумування
Ядром Targon є TVM (Targon Virtual Machine), це безпечна платформа для конфіденційних обчислень, що підтримує навчання, інференцію та верифікацію AI-моделей. TVM використовує певну технологію конфіденційних обчислень та конфіденційні обчислення від певної компанії, що забезпечує безпеку та захист приватності всього робочого процесу AI. Система підтримує кінцеве шифрування від апаратного забезпечення до рівня додатків, що дозволяє користувачам використовувати потужні послуги AI без розкриття даних.
Технологічний поріг Targon високий, бізнес-модель чітка, є стабільне джерело доходу. На даний момент запущено механізм викупу доходів, всі доходи використовуються для викупу токенів, останній викуп склав 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - AI дослідження та розподілене навчання
Templar є піонерською підмережею в мережі Bittensor, що спеціалізується на розподіленому навчанні великих AI моделей. Її місія полягає в тому, щоб стати "найкращою платформою для навчання моделей у світі". Співпраця в навчанні здійснюється за рахунок GPU-ресурсів, внесених глобальними учасниками, зосереджуючи увагу на спільному навчанні та інноваціях передових моделей, підкреслюючи боротьбу з шахрайством та ефективну співпрацю.
У досягненнях у технологіях Templar успішно завершив навчання моделі з 1,2B параметрами, пройшовши більше 20 тисяч циклів навчання, з близько 200 GPU, що брали участь у всьому процесі. У 2024 році оновлення механізму commit-reveal підвищить децентралізацію та безпеку верифікації; у 2025 році продовжиться просування навчання великих моделей, обсяг параметрів досягне 70B+, а результати в стандартних AI бенчмарках будуть відповідати галузевим стандартам.
Технічні переваги Templar є досить помітними, поточна ринкова капіталізація становить 35M, що займає 4,79% від емісії.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване навчання AI
Gradients вирішує проблеми вартості навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Інтелектуальна система планування на основі синхронізації градієнтів ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, вартість лише 5 доларів на годину, що на 70% дешевше, ніж традиційні хмарні послуги, а швидкість навчання на 40% швидша за централізовані рішення. Інтерфейс з одним натисканням знижує бар'єри для використання; вже понад 500 проектів використовуються для тонкого налаштування моделей, охоплюючи медицину, фінанси, освіту та інші сфери.
Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, чітка технічна перевага, це одна з підмереж, які варто довгостроково спостерігати.
SN8 є децентралізованою платформою для квантової торгівлі та фінансового прогнозування, що використовує AI для мульти-активних торгових сигналів. Приватна торгова мережа застосовує технології машинного навчання для прогнозування фінансових ринків, створюючи багаторівневу архітектуру прогнозних моделей. Її модель часових прогнозів поєднує технології LSTM та Transformer, здатна обробляти складні часові ряди. Модуль аналізу ринкових емоцій, аналізуючи контент соціальних медіа та новин, надає індикатори емоцій як допоміжний сигнал для прогнозування.
На сайті можна побачити прибуток та тестування стратегій, які надають різні майнери. SN8 поєднує ШІ та блокчейн, пропонуючи інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна ринкова капіталізація становить 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Score зосереджений на комп'ютерному зору для аналізу спортивних відео, знижує витрати на складний відеоаналіз за допомогою легковагової технології валідації. Використовує двоетапну валідацію: виявлення поля та перевірка об'єктів на основі CLIP, що знижує традиційні витрати на маркування в тисячі доларів за одну гру до 1/10 – 1/100. У співпраці з певною підмережею, середня точність прогнозів певного AI-агента становить 70%, раніше досягала 100% точності за один день.
Спортивна індустрія має величезний обсяг, технологічні інновації є помітними, а ринкові перспективи широкими. Score є підмережою з чітким направленням застосування, на яку варто звернути увагу.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
OpenKaito зосереджується на розробці моделей вбудовування тексту, підтримуваних важливим учасником у сфері InfoFi Kaito. Як проект з відкритим кодом, що керується спільнотою, OpenKaito прагне створити високоякісні можливості розуміння та розумування тексту, особливо в галузі інформаційного пошуку та семантичного пошуку.
Ця підмережа все ще на стадії раннього будівництва, основна увага приділяється створенню екосистеми навколо моделей текстових вбудувань. Варто звернути увагу на майбутню інтеграцію Yaps, яка може значно розширити її сценарії застосування та базу користувачів.
9. Дані Всесвіту (SN13) - AI дані базова інфраструктура
Обробка 500 мільйонів рядків даних на день, загалом понад 55,6 мільярдів рядків, підтримка зберігання 100 ГБ. Архітектура DataEntity надає основні функції, такі як стандартизація даних, оптимізація індексів, розподілене зберігання тощо. Інноваційний механізм голосування "гравітація" реалізує динамічне коригування ваг.
Дані є нафтою ШІ, інфраструктура має стабільну вартість, а екологічна ніша є важливою. Як постачальник даних для кількох підмереж, глибока співпраця з проектами, такими як Score, підкреслює цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність майнінгу
TAOHash дозволяє біткойн-майнерам перенаправляти обчислювальну потужність до мережі Bittensor, отримуючи альфа-токени через майнінг для стейкінгу або торгівлі. Ця модель поєднує традиційний PoW майнінг з AI обчисленнями, надаючи майнерам нові джерела доходу.
Протягом кількох тижнів залучено понад 6EH/s обчислювальної потужності (приблизно 0,7% від світової обчислювальної потужності), що підтверджує визнання ринку цієї змішаної моделі. Майнери можуть вибирати між традиційним майнінгом біткойнів та отриманням токенів TAOHash, оптимізуючи прибуток відповідно до ринкової ситуації.
Аналіз екосистеми
Технічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану AI екосистему. Її алгоритм консенсусу Yuma забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, тоді як механізм ринкової ресурсної розподілу, введений в оновленні dTAO, значно підвищує ефективність. Кожна підмережа забезпечена механізмом AMM, що дозволяє здійснювати ціновий відкриття між токенами TAO та alpha, що дає змогу ринковим силам безпосередньо брати участь у розподілі AI ресурсів.
Протокол співпраці між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI завдань, формуючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулювання (випуск TAO та зростання вартості токенів alpha) забезпечує довгострокову мотивацію для участі, творці підмереж, майнери, валідатори та стейкери отримують відповідні винагороди, формуючи стійкий економічний замкнений цикл.
На відміну від традиційних централізованих постачальників AI-сервісів, Bittensor пропонує справжнє децентралізоване рішення, яке відзначається високою ефективністю витрат. Кілька підмереж демонструють значні переваги в витратах, наприклад, Chutes дешевше на 85% порівняно з певними хмарними сервісами, ця перевага в витратах походить від підвищення ефективності децентралізованої архітектури. Відкита екосистема сприяє швидким інноваціям, кількість і якість підмереж постійно зростає, а швидкість інновацій набагато перевищує традиційні внутрішні дослідження та розробки компаній.
Однак екосистема також стикається з реальними викликами. Технічний поріг залишається досить високим, незважаючи на те, що інструменти постійно покращуються, участь у mining та validation все ще потребує значних технічних знань. Невизначеність регуляторного середовища є ще одним ризиковим фактором, оскільки децентралізовані AI мережі можуть стикатися з різними регуляторними політиками в різних країнах. Традиційні постачальники хмарних послуг не залишаться осторонь і, як очікується, випустять конкурентні продукти. З ростом масштабів мережі, підтримка балансу між продуктивністю та децентралізацією також стає важливим випробуванням.
Вибуховий ріст індустрії ШІ надає Bittensor величезні ринкові можливості. Одна інвестиційна компанія прогнозує, що до 2025 року глобальні інвестиції в ШІ досягнуть майже 200 мільярдів доларів, забезпечуючи потужну підтримку для попиту на інфраструктуру. Глобальний ринок ШІ, як очікується, зросте з 294 мільярдів доларів у 2025 році до 1,77 трильйона доларів у 2032 році, з середньорічним темпом зростання 29%, що створює широкі можливості для розвитку децентралізованої інфраструктури ШІ.
Підтримка політики розвитку ШІ в різних країнах створила вікно можливостей для децентралізованої інфраструктури ШІ, в той же час зростаюча увага до конфіденційності даних та безпеки ШІ підвищила попит на такі технології, як конфіденційні обчислення, що є основною перевагою підмережі Targon та інших. Інтерес інституційних інвесторів до інфраструктури ШІ продовжує зростати, а участь відомої установи забезпечила фінансування та ресурсну підтримку для екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Інвестування в підмережу Bittensor вимагає створення системного оцінювального каркасу. На технічному рівні потрібно розглянути рівень інновацій та глибину захисного бар'єру, технічну силу команди та здатність до виконання, а також синергійний ефект з іншими проектами екосистеми. На ринковому рівні слід проаналізувати обсяг цільового ринку та потенціал зростання, конкурентну структуру та диференційовані переваги, прийняття користувачами та мережеві ефекти, а також регуляторне середовище та ризики політики. На фінансовому рівні потрібно звернути увагу на поточний рівень оцінки та історичні результати, частку емісії TAO та тенденції зростання, раціональність дизайну токеноміки, а також ліквідність і глибину торгів.
У конкретному управлінні ризиками диверсифікація інвестицій є базовою стратегією. Рекомендується розподілити інвестиції між різними типами підмереж, включаючи інфраструктурні (такі як Chutes, Celium), додатки (такі як Score, BitMind) та протоколи (такі як Targon, Templar). Також необхідно коригувати інвестиційну стратегію відповідно до стадії розвитку підмережі: ризик ранніх проєктів високий, але потенційний дохід великий, тоді як зрілі проєкти відносно стабільні, але мають обмежений простір для зростання. Беручи до уваги, що ліквідність токенів alpha може бути не такою, як у TAO, необхідно раціонально розподілити пропорції фінансування, зберігаючи необхідний ліквідний буфер.
Подія першого зменшення викидів у листопаді 2025 року стане важливим каталізатором ринку. Зменшення викидів підвищить рідкість існуючих підмереж, одночасно можливо усунувши проекти з поганою продуктивністю, що переформатує економічний ландшафт всієї мережі. Інвестори можуть заздалегідь підготуватися, зосередившись на якісних підмережах, щоб скористатися вікном розподілу перед зменшенням.
У середньостроковій перспективі кількість підмереж має перевищити 500, охоплюючи всі сегменти індустрії ШІ. Зростання корпоративних застосувань сприятиме розвитку підмереж, пов'язаних із конфіденційними обчисленнями та приватністю даних, а співпраця між підмережами стане більш частою, формуючи складний ланцюг постачання послуг ШІ. Постепенне уточнення регуляторної бази надасть комплайентним підмережам помітні переваги.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Вибух екосистеми підмережі Bittensor: можливості інвестицій у інфраструктуру ШІ
Інвестиційний посібник Bittensor підмережі: використайте наступну хвилю інфраструктури AI
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), реалізувавши ринкову модель децентралізованого розподілу ресурсів. Ця трансформація звільнила величезний інноваційний потенціал, і всього за кілька місяців кількість активних підмереж зросла з 32 до 118, що становить 269%. Ці підмережі охоплюють різні сегменти AI-індустрії, від базового текстового висновку, генерації зображень до передових задач, таких як складання білків та кількісна торгівля, формуючи наразі найбільш повну децентралізовану AI-екосистему.
Ринкова діяльність також яскрава. Загальна капіталізація провідних підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів після оновлення, а річна дохідність від стейкінгу стабільно становить 16-19%. Кожна підмережа розподіляє мережеві винагороди відповідно до ринкової ставки стейкінгу TAO, при цьому 10 найбільших підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що ілюструє механізм виживання найсильніших на ринку.
Аналіз основної мережі (10 найкращих за викидами)
1. Chutes (SN64) - безсерверні обчислення AI
Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", скорочуючи час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд, що в 10 разів ефективніше, ніж традиційні хмарні сервіси. Понад 8000 GPU-вузлів у всьому світі підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів щодня. Бізнес-модель зріла, використовується стратегія безкоштовних послуг з подальшою оплатою для залучення користувачів, надаючи обчислювальну потужність для популярних моделей через певну платформу. Вартість послуг значно нижча, ніж у певного хмарного сервісу, на 85%. На сьогодні загальний обсяг використаних токенів перевищує 9042.37B, а кількість обслуговуваних корпоративних клієнтів перевищує 3000.
Після 9 тижнів з моменту запуску dTAO досягнуто капіталізації в 100 мільйонів доларів, поточна капіталізація становить 79 мільйонів, технологічний бар'єр глибокий, комерційний прогрес йде гладко, ринкова визнаність досить висока, наразі є лідером підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Celium зосереджується на оптимізації обчислень на апаратному рівні. За допомогою чотирьох технологічних модулів: планування GPU, апаратна абстракція, оптимізація продуктивності та управління енергоефективністю, максимізується використання апаратних засобів. Підтримує повний спектр апаратного забезпечення, включаючи NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, ціна на 90% нижча порівняно з аналогічними продуктами, ефективність обчислень підвищена на 45%.
Наразі Celium є другою за обсягом викидів підмережею на Bittensor, займаючи 7,28% викидів мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим етапом інфраструктури ШІ, має сильний тренд на зростання цін через технологічні бар'єри, а поточна ринкова капіталізація становить 56M.
3. Targon (SN4) - децентралізована AI платформа для розумування
Ядром Targon є TVM (Targon Virtual Machine), це безпечна платформа для конфіденційних обчислень, що підтримує навчання, інференцію та верифікацію AI-моделей. TVM використовує певну технологію конфіденційних обчислень та конфіденційні обчислення від певної компанії, що забезпечує безпеку та захист приватності всього робочого процесу AI. Система підтримує кінцеве шифрування від апаратного забезпечення до рівня додатків, що дозволяє користувачам використовувати потужні послуги AI без розкриття даних.
Технологічний поріг Targon високий, бізнес-модель чітка, є стабільне джерело доходу. На даний момент запущено механізм викупу доходів, всі доходи використовуються для викупу токенів, останній викуп склав 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - AI дослідження та розподілене навчання
Templar є піонерською підмережею в мережі Bittensor, що спеціалізується на розподіленому навчанні великих AI моделей. Її місія полягає в тому, щоб стати "найкращою платформою для навчання моделей у світі". Співпраця в навчанні здійснюється за рахунок GPU-ресурсів, внесених глобальними учасниками, зосереджуючи увагу на спільному навчанні та інноваціях передових моделей, підкреслюючи боротьбу з шахрайством та ефективну співпрацю.
У досягненнях у технологіях Templar успішно завершив навчання моделі з 1,2B параметрами, пройшовши більше 20 тисяч циклів навчання, з близько 200 GPU, що брали участь у всьому процесі. У 2024 році оновлення механізму commit-reveal підвищить децентралізацію та безпеку верифікації; у 2025 році продовжиться просування навчання великих моделей, обсяг параметрів досягне 70B+, а результати в стандартних AI бенчмарках будуть відповідати галузевим стандартам.
Технічні переваги Templar є досить помітними, поточна ринкова капіталізація становить 35M, що займає 4,79% від емісії.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване навчання AI
Gradients вирішує проблеми вартості навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Інтелектуальна система планування на основі синхронізації градієнтів ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, вартість лише 5 доларів на годину, що на 70% дешевше, ніж традиційні хмарні послуги, а швидкість навчання на 40% швидша за централізовані рішення. Інтерфейс з одним натисканням знижує бар'єри для використання; вже понад 500 проектів використовуються для тонкого налаштування моделей, охоплюючи медицину, фінанси, освіту та інші сфери.
Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, чітка технічна перевага, це одна з підмереж, які варто довгостроково спостерігати.
6. Приватна торгівля (SN8) - фінансова квантова торгівля
SN8 є децентралізованою платформою для квантової торгівлі та фінансового прогнозування, що використовує AI для мульти-активних торгових сигналів. Приватна торгова мережа застосовує технології машинного навчання для прогнозування фінансових ринків, створюючи багаторівневу архітектуру прогнозних моделей. Її модель часових прогнозів поєднує технології LSTM та Transformer, здатна обробляти складні часові ряди. Модуль аналізу ринкових емоцій, аналізуючи контент соціальних медіа та новин, надає індикатори емоцій як допоміжний сигнал для прогнозування.
На сайті можна побачити прибуток та тестування стратегій, які надають різні майнери. SN8 поєднує ШІ та блокчейн, пропонуючи інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна ринкова капіталізація становить 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Score зосереджений на комп'ютерному зору для аналізу спортивних відео, знижує витрати на складний відеоаналіз за допомогою легковагової технології валідації. Використовує двоетапну валідацію: виявлення поля та перевірка об'єктів на основі CLIP, що знижує традиційні витрати на маркування в тисячі доларів за одну гру до 1/10 – 1/100. У співпраці з певною підмережею, середня точність прогнозів певного AI-агента становить 70%, раніше досягала 100% точності за один день.
Спортивна індустрія має величезний обсяг, технологічні інновації є помітними, а ринкові перспективи широкими. Score є підмережою з чітким направленням застосування, на яку варто звернути увагу.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
OpenKaito зосереджується на розробці моделей вбудовування тексту, підтримуваних важливим учасником у сфері InfoFi Kaito. Як проект з відкритим кодом, що керується спільнотою, OpenKaito прагне створити високоякісні можливості розуміння та розумування тексту, особливо в галузі інформаційного пошуку та семантичного пошуку.
Ця підмережа все ще на стадії раннього будівництва, основна увага приділяється створенню екосистеми навколо моделей текстових вбудувань. Варто звернути увагу на майбутню інтеграцію Yaps, яка може значно розширити її сценарії застосування та базу користувачів.
9. Дані Всесвіту (SN13) - AI дані базова інфраструктура
Обробка 500 мільйонів рядків даних на день, загалом понад 55,6 мільярдів рядків, підтримка зберігання 100 ГБ. Архітектура DataEntity надає основні функції, такі як стандартизація даних, оптимізація індексів, розподілене зберігання тощо. Інноваційний механізм голосування "гравітація" реалізує динамічне коригування ваг.
Дані є нафтою ШІ, інфраструктура має стабільну вартість, а екологічна ніша є важливою. Як постачальник даних для кількох підмереж, глибока співпраця з проектами, такими як Score, підкреслює цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність майнінгу
TAOHash дозволяє біткойн-майнерам перенаправляти обчислювальну потужність до мережі Bittensor, отримуючи альфа-токени через майнінг для стейкінгу або торгівлі. Ця модель поєднує традиційний PoW майнінг з AI обчисленнями, надаючи майнерам нові джерела доходу.
Протягом кількох тижнів залучено понад 6EH/s обчислювальної потужності (приблизно 0,7% від світової обчислювальної потужності), що підтверджує визнання ринку цієї змішаної моделі. Майнери можуть вибирати між традиційним майнінгом біткойнів та отриманням токенів TAOHash, оптимізуючи прибуток відповідно до ринкової ситуації.
Аналіз екосистеми
Технічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану AI екосистему. Її алгоритм консенсусу Yuma забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, тоді як механізм ринкової ресурсної розподілу, введений в оновленні dTAO, значно підвищує ефективність. Кожна підмережа забезпечена механізмом AMM, що дозволяє здійснювати ціновий відкриття між токенами TAO та alpha, що дає змогу ринковим силам безпосередньо брати участь у розподілі AI ресурсів.
Протокол співпраці між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI завдань, формуючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулювання (випуск TAO та зростання вартості токенів alpha) забезпечує довгострокову мотивацію для участі, творці підмереж, майнери, валідатори та стейкери отримують відповідні винагороди, формуючи стійкий економічний замкнений цикл.
На відміну від традиційних централізованих постачальників AI-сервісів, Bittensor пропонує справжнє децентралізоване рішення, яке відзначається високою ефективністю витрат. Кілька підмереж демонструють значні переваги в витратах, наприклад, Chutes дешевше на 85% порівняно з певними хмарними сервісами, ця перевага в витратах походить від підвищення ефективності децентралізованої архітектури. Відкита екосистема сприяє швидким інноваціям, кількість і якість підмереж постійно зростає, а швидкість інновацій набагато перевищує традиційні внутрішні дослідження та розробки компаній.
Однак екосистема також стикається з реальними викликами. Технічний поріг залишається досить високим, незважаючи на те, що інструменти постійно покращуються, участь у mining та validation все ще потребує значних технічних знань. Невизначеність регуляторного середовища є ще одним ризиковим фактором, оскільки децентралізовані AI мережі можуть стикатися з різними регуляторними політиками в різних країнах. Традиційні постачальники хмарних послуг не залишаться осторонь і, як очікується, випустять конкурентні продукти. З ростом масштабів мережі, підтримка балансу між продуктивністю та децентралізацією також стає важливим випробуванням.
Вибуховий ріст індустрії ШІ надає Bittensor величезні ринкові можливості. Одна інвестиційна компанія прогнозує, що до 2025 року глобальні інвестиції в ШІ досягнуть майже 200 мільярдів доларів, забезпечуючи потужну підтримку для попиту на інфраструктуру. Глобальний ринок ШІ, як очікується, зросте з 294 мільярдів доларів у 2025 році до 1,77 трильйона доларів у 2032 році, з середньорічним темпом зростання 29%, що створює широкі можливості для розвитку децентралізованої інфраструктури ШІ.
Підтримка політики розвитку ШІ в різних країнах створила вікно можливостей для децентралізованої інфраструктури ШІ, в той же час зростаюча увага до конфіденційності даних та безпеки ШІ підвищила попит на такі технології, як конфіденційні обчислення, що є основною перевагою підмережі Targon та інших. Інтерес інституційних інвесторів до інфраструктури ШІ продовжує зростати, а участь відомої установи забезпечила фінансування та ресурсну підтримку для екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Інвестування в підмережу Bittensor вимагає створення системного оцінювального каркасу. На технічному рівні потрібно розглянути рівень інновацій та глибину захисного бар'єру, технічну силу команди та здатність до виконання, а також синергійний ефект з іншими проектами екосистеми. На ринковому рівні слід проаналізувати обсяг цільового ринку та потенціал зростання, конкурентну структуру та диференційовані переваги, прийняття користувачами та мережеві ефекти, а також регуляторне середовище та ризики політики. На фінансовому рівні потрібно звернути увагу на поточний рівень оцінки та історичні результати, частку емісії TAO та тенденції зростання, раціональність дизайну токеноміки, а також ліквідність і глибину торгів.
У конкретному управлінні ризиками диверсифікація інвестицій є базовою стратегією. Рекомендується розподілити інвестиції між різними типами підмереж, включаючи інфраструктурні (такі як Chutes, Celium), додатки (такі як Score, BitMind) та протоколи (такі як Targon, Templar). Також необхідно коригувати інвестиційну стратегію відповідно до стадії розвитку підмережі: ризик ранніх проєктів високий, але потенційний дохід великий, тоді як зрілі проєкти відносно стабільні, але мають обмежений простір для зростання. Беручи до уваги, що ліквідність токенів alpha може бути не такою, як у TAO, необхідно раціонально розподілити пропорції фінансування, зберігаючи необхідний ліквідний буфер.
Подія першого зменшення викидів у листопаді 2025 року стане важливим каталізатором ринку. Зменшення викидів підвищить рідкість існуючих підмереж, одночасно можливо усунувши проекти з поганою продуктивністю, що переформатує економічний ландшафт всієї мережі. Інвестори можуть заздалегідь підготуватися, зосередившись на якісних підмережах, щоб скористатися вікном розподілу перед зменшенням.
У середньостроковій перспективі кількість підмереж має перевищити 500, охоплюючи всі сегменти індустрії ШІ. Зростання корпоративних застосувань сприятиме розвитку підмереж, пов'язаних із конфіденційними обчисленнями та приватністю даних, а співпраця між підмережами стане більш частою, формуючи складний ланцюг постачання послуг ШІ. Постепенне уточнення регуляторної бази надасть комплайентним підмережам помітні переваги.
![Bittensorпідмережа інвестиційний посібник: ухопіть наступну хвилю AI](