Bittensor子網投資指南：抓住AI的下一個風口

作者：Biteye 核心貢獻者 @lviswang

編輯：Biteye 核心貢獻者 Denise

01、市場概覽：dTAO升級引發生態爆發

2025年2月13日，Bittensor網路迎來了歷史性的Dynamic TAO (dTAO)升級，這一變革將網路從中心化治理模式轉向市場驅動的去中心化資源分配。升級後，每個子網擁有獨立的alpha代幣，TAO持有者可以自由選擇投資標的，真正實現了市場化的價值發現機制。

數據顯示，dTAO升級釋放了巨大的創新活力。短短幾個月內，Bittensor從32個子網增長到118個活躍子網，增幅達269%。這些子網覆蓋了AI產業的各個細分領域，從基礎的文本推理、圖像生成，到前沿的蛋白質折疊、量化交易，形成了目前最完整的去中心化AI生態系統。

市場表現同樣亮眼。頂級子網的總市值從升級前的400萬美元增長至6.9億美元，質押年化收益穩定在16-19%。各子網按市場化的TAO質押率分配網路激勵，前10大子網佔據51.76%的網路排放，體現了優勝劣汰的市場機制。

02、核心網分析（排放前10名）

1 @chutes_ai，Chutes (SN64) - 無服務器AI計算

核心價值：革新AI模型部署體驗，大幅降低算力成本

Chutes採用"即時啓動"架構，將AI模型啓動時間壓縮至200毫秒，相比傳統雲服務提升10倍效率。全球8000多個GPU節點，支持從DeepSeek R1到GPT-4的主流模型，日處理請求超過500萬次，響應延遲控制在50毫秒內。

商業模式成熟，採用免費增值策略吸引用戶，通過OpenRouter平台集成，Chutes爲其提供DeepSeek V3等熱門模型的算力支持，從每次API調用中獲得收入。成本優勢顯著，比AWS Lambda低85%。目前總token使用量超過9042.37B，服務企業客戶超過3000家。

dTAO啓動後9周達到1億美元市值，當前市值79M，技術護城河深厚，商業化進展順利，市場認可度較高，目前是子網的龍頭。

2 @celiumcompute，Celium (SN51) - 硬件計算優化

核心價值：底層硬件優化，提升AI計算效率

由Datura AI開發，專注硬件層面的計算優化。通過GPU調度、硬件抽象、性能優化和能效管理四大技術模塊，最大化硬件利用效率。支持NVIDIA A100/H100、AMD MI200、Intel Xe等全系列硬件，價格相比同類產品降低90%，計算效率提升45%。

目前Celium是Bittensor上排放第二大的子網，佔網絡排放7.28%。硬件優化是AI基礎設施的核心環節，具有技術壁壘價格漲趨勢較強，當前市值56M。

3. @TargonCompute，Targon (SN4) - 去中心化AI推理平台

核心價值：機密計算技術，保障數據隱私安全

Targon的核心是TVM（Targon Virtual Machine），這是一個安全的機密計算平台，支持AI模型的訓練、推理和驗證。TVM採用Intel TDX等機密計算技術和NVIDIA機密計算，確保整個AI工作流程的安全性和隱私保護。系統支持從硬件到應用層的端到端加密，讓用戶可以在不泄露數據的情況下使用強大的AI服務。

Targon技術門檻高，商業模式清晰，有穩定收入來源。目前已開啓收入回購機制，所有收入用於代幣回購，最近一筆回購1.8萬美金。

4. @tplr_ai，τemplar (SN3) - AI研究與分布式訓練

核心價值：大規模AI模型協作訓練，降低訓練門檻

Templar是Bittensor網路上專門從事大規模AI模型分布式訓練的先鋒子網，其使命是成爲"世界上最好的模型訓練平台"。通過全球參與者貢獻的GPU資源進行協作訓練，聚焦前沿模型協同訓練與創新，強調抗作弊和高效協作。

技術成就方面，Templar已成功完成1.2B參數模型的訓練，歷經2萬多次訓練週期，約200個GPU參與了整個過程。2024 年升級 commit-reveal 機制，提升驗證去中心化與安全性；2025 年持續推進大模型訓練，參數規模達 70B+，在標準AI基準測試中表現與行業標準相當，獲得了Bittensor創始人Const的個人推薦。

Templar的技術優勢較爲突出，當前市值35M，佔據排放的4.79%。

5. @gradients_ai， Gradients (SN56) - 去中心化AI訓練

核心價值：平民化AI訓練，大幅降低成本門檻

同樣由Rayon Labs開發，通過分布式訓練解決AI訓練成本痛點。智能調度系統基於梯度同步，高效分配任務到數千個GPU。已完成118萬億參數模型訓練，成本僅每小時5美元，比傳統雲服務便宜70%，訓練速度比中心化方案快40%。一鍵式界面降低使用門檻，已有500多個項目用於模型微調，覆蓋醫療、金融、教育等領域。

當前市值30M，市場需求大，技術優勢明確，是值得長期關注對子網之一。

6. @taoshiio，Proprietary Trading (SN8) - 金融量化交易

核心價值：AI驅動的多資產交易信號和金融預測

SN8是個去中心化量化交易與金融預測平台，AI 驅動多資產交易信號。專有交易網路將機器學習技術應用於金融市場預測，構建了多層次的預測模型架構。其時序預測模型融合了LSTM和Transformer技術，能夠處理復雜的時間序列數據。市場情緒分析模塊通過分析社交媒體和新聞內容，提供情緒指標作爲預測的輔助信號。

在網站上可以看到不同miner提供策略的收益和回測。SN8結合AI和區塊鏈，提供了創新金融市場交易方式，當前市值27M。

7. @_scorevision，Score (SN44) - 體育分析與評估

核心價值：體育視頻分析，瞄準6000億美元足球產業

專注體育視頻分析的計算機視覺框架，通過輕量級驗證技術降低復雜視頻分析成本。採用兩步驗證：球場檢測和基於CLIP的對象檢查，將傳統單場比賽數千美元的標注成本降低到1/10至1/100。與Data Universe合作，DKING AI代理平均預測準確率70%，曾達到100%單日準確率。

體育產業規模龐大，技術創新顯著，市場前景廣闊，Score是個有明確應用方向對子網，值得關注。

8. @openkaito，OpenKaito (SN5) - 開源文本推理

核心價值：文本嵌入模型開發，信息檢索優化

OpenKaito專注於文本嵌入模型的開發，由InfoFi領域的重要參與者Kaito支持。作爲社區驅動的開源項目，OpenKaito致力於構建高質量的文本理解和推理能力，特別是在信息檢索和語義搜索方面。

該子網還在早期建設階段，主要圍繞文本嵌入模型構建生態系統。值得關注的是即將到來的Yaps集成，這可能會顯著擴展其應用場景和用戶基礎。

9. @MacrocosmosAI，Data Universe (SN13) - AI數據基建

核心價值：大規模數據處理，AI訓練數據供應

日處理5億行數據，累計超過556億行，支持100GB存儲。DataEntity架構提供數據標準化、索引優化、分布式存儲等核心功能。創新的"重力"投票機制實現動態權重調整。

數據是AI的石油，基礎設施價值穩定，生態位重要。作爲多個子網的數據供應商，與Score等項目深度合作，體現了基礎設施價值。

10. @taohash，TAOHash (SN14) - PoW算力挖礦

核心價值：連接傳統挖礦與AI計算，算力資源整合

TAOHash允許比特幣礦工將算力重定向到Bittensor網路，通過挖礦獲得alpha代幣用於質押或交易。這種模式將傳統的PoW挖礦與AI計算相結合，爲礦工提供了新的收入來源。

在短短幾周內就吸引了超過6EH/s的算力（約佔全球算力的0.7%），證明了市場對這種混合模式的認可。礦工可以在傳統比特幣挖礦和獲得TAOHash代幣之間選擇，根據市場情況優化收益。

11. @CreatorBid，Creator.Bid - AI代理生態的發射平台

Creator.Bid雖然不是子網，但在Bittensor生態系統中扮演着重要的協調角色。Creator.Bid的生態系統建立在三大支柱之上。Launchpad模塊提供公平透明的AI代理發射服務，通過防狙擊的公平發射智能合約和策展發射機制，爲新AI代理提供安全透明的起點。Tokenomics模塊通過BID代幣統一整個生態系統，爲代理提供可持續的收入模式。Hub模塊則提供強大的API驅動服務，包括內容自動化、社交媒體API和精調圖像模型等。

平台的核心創新在於Agent Keys概念。這些數字會員代幣讓創作者能夠圍繞AI代理構建社區並實現共同所有權。每個AI代理通過Agent Name Service (ANS)獲得獨特身分，ANS以NFT形式實現，確保每個代理擁有不可重復的標識符。用戶可以通過簡單的提示輸入個性特徵，無需編程知識即可生成功能完整的AI代理。

雖然Creator.Bid本身構建在Base網路上，但它與Bittensor生態系統建立了深度協作關係。通過運營TAO Council，Creator.Bid匯聚了BitMind (SN34)、Dippy (SN11 & SN58)等頂級子網，成爲"TAO對齊代理、子網和構建者匯聚的協調層"。

這種協作關係的價值在於整合不同網路的優勢。Bittensor提供強大的AI推理和訓練能力，Creator.Bid則提供用戶友好的代理創建和發射平台。兩個生態系統的結合讓開發者能夠利用Bittensor的AI能力創建代理，然後通過Creator.Bid的Launchpad進行代幣化和社區化。

與Masa的AI Agent Arena (SN59)的合作進一步體現了這種協同效應。Creator.Bid爲競技場提供代理創建工具，讓用戶能夠快速部署參與競爭的AI代理。這種跨生態系統的協作模式正在成爲去中心化AI領域的重要趨勢。

03、生態系統分析

技術架構的核心優勢

Bittensor的技術創新構建了一個獨特的去中心化AI生態系統。其Yuma共識算法通過去中心化驗證確保網路質量，而dTAO升級引入的市場化資源分配機制顯著提高了效率。每個子網都配備AMM機制，實現TAO與alpha代幣之間的價格發現，這種設計讓市場力量直接參與到AI資源的配置中。

子網間的協作協議支持復雜AI任務的分布式處理，形成了強大的網路效應。雙重激勵結構（TAO排放加alpha代幣升值）確保了長期參與動機，子網創建者、礦工、驗證者和質押者都能獲得相應回報，形成了可持續的經濟閉環。

競爭優勢與面臨挑戰

相比傳統中心化AI服務商，Bittensor提供了真正的去中心化替代方案，在成本效率方面表現突出。多個子網展現出顯著的成本優勢，例如Chutes比AWS便宜85%，這種成本優勢來自去中心化架構的效率提升。開放生態系統促進了快速創新，子網數量和質量持續提升，創新速度遠超傳統企業內部研發。

然而，生態系統也面臨現實挑戰。技術門檻仍然較高，盡管工具在不斷改善，但參與mining和validation依然需要相當的技術知識。監管環境的不確定性是另一個風險因素，去中心化AI網路可能面臨各國不同的監管政策。傳統雲服務商如AWS和Google Cloud不會坐視不管，預計將推出競爭性產品。隨着網路規模增長，如何維持性能和去中心化的平衡也成爲重要考驗。

AI產業的爆發式增長爲Bittensor提供了巨大的市場機遇。Goldman Sachs預測2025年全球AI投資將接近2000億美元，爲基礎設施需求提供強勁支撐。全球AI市場預計從2025年的2940億美元增長到2032年的1.77萬億美元，年復合增長率達29%，這爲去中心化AI基礎設施創造了廣闊的發展空間。

各國對AI發展的支持政策爲去中心化AI基礎設施創造了機會窗口，同時對數據隱私和AI安全的關注增加了對機密計算等技術的需求，這正是Targon等子網的核心優勢所在。機構投資者對AI基礎設施的興趣持續升溫，DCG、Polychain等知名機構的參與爲生態系統提供了資金和資源支持。

04、投資策略框架

投資Bittensor子網需要建立系統性的評估框架。技術層面需要考察創新程度和護城河深度、團隊技術實力和執行能力，以及與生態系統其他項目的協同效應。市場層面要分析目標市場規模和增長潛力、競爭格局和差異化優勢、用戶採用情況和網路效應，以及監管環境和政策風險。財務層面則要關注當前估值水平和歷史表現、TAO排放佔比和增長趨勢、代幣經濟學設計合理性，以及流動性和交易深度。

在具體的風險管理上，分散化投資是基本策略。建議在不同類型的子網間分散配置，包括基礎設施型（如Chutes、Celium）、應用型（如Score、BitMind）和協議型（如Targon、Templar）。同時要根據子網發展階段調整投資策略，早期項目風險高但潛在收益大，成熟項目相對穩定但增長空間有限。考慮到alpha代幣的流動性可能不如TAO，需要合理安排資金配置比例，保持必要的流動性緩衝。

2025年11月的首次減半事件將成爲重要的市場催化劑。排放減少將提高現有子網的稀缺性，同時可能淘汰表現不佳的項目，這將重塑整個網路的經濟格局。投資者可以提前布局優質子網，抓住減半前的配置窗口。

中期來看，子網數量預計將突破500個，覆蓋AI產業的各個細分領域。企業級應用的增加將推動機密計算和數據隱私相關子網的發展，跨子網協作將更加頻繁，形成復雜的AI服務供應鏈。監管框架的逐步明確將讓合規子網獲得明顯優勢。

長期來看Bittensor有望成爲全球AI基礎設施的重要組成部分，傳統AI公司可能採用混合模式，將部分業務遷移到去中心化網路。新的商業模式和應用場景將不斷湧現，與其他區塊鏈網路的互操作性增強，最終形成更大的去中心化生態系統。這種發展路徑類似於早期互聯網基礎設施的演進，那些能夠抓住關鍵節點的投資者將獲得豐厚回報。

05、結語

Bittensor生態系統代表了AI基礎設施發展的新範式。通過市場化的資源配置和去中心化的治理機制，它爲AI創新提供了新的土壤，其展現出的創新活力和增長潛力令人矚目。在AI產業快速發展的大背景下，Bittensor及其子網生態系統值得持續關注和深入研究。