Guide d'investissement du sous-réseau Bittensor : saisir les nouvelles opportunités de développement de l'IA
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), réalisant la transition d'une gouvernance centralisée à une allocation de ressources décentralisée pilotée par le marché. Chaque subnet possède des tokens alpha indépendants, permettant aux détenteurs de TAO de choisir librement leurs investissements, établissant ainsi un véritable mécanisme de découverte de valeur sur le marché.
Après la mise à niveau, l'innovation de Bittensor a été considérablement libérée. Le nombre de subnets a explosé, passant de 32 à 118, couvrant tous les segments de l'industrie de l'IA. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel de staking stable entre 16 et 19 %. Les incitations réseau sont réparties selon le taux de staking TAO sur le marché, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, reflétant le mécanisme de marché basé sur la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - Calcul AI sans serveur
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané", compressant le temps de démarrage des modèles AI à 200 millisecondes. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles principaux, traitant plus de 5 millions de demandes par jour. Le modèle commercial est mature, avec des revenus d'appels API obtenus par l'intégration sur la plateforme OpenRouter. Les coûts sont 85 % inférieurs à ceux de certains services cloud, et le service est fourni à plus de 3000 clients d'entreprise. La capitalisation boursière actuelle est de 79M, avec une technologie de barrière à l'entrée solide et des progrès commercialisation fluides.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Se concentrer sur l'optimisation du calcul au niveau matériel, en maximisant l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à des modules techniques tels que la planification GPU et l'abstraction matérielle. Prend en charge toute la gamme de matériel, avec une réduction de prix de 90 % et une augmentation de l'efficacité de calcul de 45 %. Représente 7,28 % des émissions réseau, avec une capitalisation boursière actuelle de 56M. L'optimisation matérielle est un élément central de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Le cœur est le TVM (Targon Virtual Machine), qui utilise des techniques de calcul confidentiel pour garantir la sécurité et la protection de la vie privée des flux de travail de l'IA. Il prend en charge le chiffrement de bout en bout, avec un seuil technologique élevé et un modèle commercial clair. Un mécanisme de rachat des revenus a été activé, avec un rachat récent de 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - recherche AI et entraînement distribué
Engagé dans l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, se concentrant sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe. A terminé l'entraînement d'un modèle de 1,2 milliard de paramètres, prévoyant l'entraînement de modèles de plus de 70 milliards de paramètres d'ici 2025. Valeur marchande actuelle de 35 millions, représentant 4,79 % des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Résoudre le problème des coûts de formation de l'IA grâce à l'entraînement distribué. La formation d'un modèle de 118 trillions de paramètres a été achevée, avec un coût de seulement 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels. La valeur actuelle du marché est de 30 millions, la demande du marché est forte et l'avantage technologique est clair.
Plateforme de trading quantitatif décentralisé et de prévision financière, signaux de trading multi-actifs propulsés par l'IA. Modèle de prévision temporelle intégrant les technologies LSTM et Transformer, associé à une analyse des sentiments du marché. Le site présente les rendements et les backtests de différentes stratégies de miner. Capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportive
Se concentrer sur l'analyse vidéo sportive, en utilisant une technologie de validation légère pour réduire considérablement les coûts de marquage. En collaboration avec une certaine plateforme de données, le taux de précision moyen des prédictions de l'IA est de 70 %. L'industrie du sport est vaste, l'innovation technologique est significative, et les perspectives de marché sont larges.
8. OpenKaito (SN5) - texte d'inférence open source
Concentrez-vous sur le développement de modèles d'incorporation de texte, en vous engageant à construire des capacités de compréhension et de raisonnement de texte de haute qualité. En phase de construction précoce, une intégration avec une certaine plateforme est prévue, ce qui pourrait considérablement élargir les cas d'application.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Traite 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, et prend en charge 100 Go de stockage. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, collabore profondément avec d'autres projets, reflétant la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - minage par PoW
Permettre aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor. Attirer à court terme plus de 6 EH/s de puissance de calcul, soit environ 0,7 % du total mondial. Fournir une nouvelle source de revenus aux mineurs, en combinant le minage traditionnel avec le calcul AI.
Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème d'IA décentralisé unique. L'algorithme de consensus Yuma assure la qualité du réseau grâce à une validation décentralisée, et la mise à niveau dTAO introduit un mécanisme de répartition des ressources basé sur le marché. Le protocole de collaboration entre les subnets prend en charge le traitement distribué de tâches AI complexes, formant ainsi un puissant effet de réseau. La structure de double incitation garantit une motivation à long terme pour la participation, formant un cycle économique durable.
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor se distingue par son efficacité en termes de coûts. L'écosystème ouvert favorise une innovation rapide, et le nombre et la qualité des subnets continuent d'augmenter. Cependant, le seuil technologique reste élevé et l'environnement réglementaire présente des incertitudes. Avec la croissance de l'échelle du réseau, maintenir un équilibre entre performance et décentralisation devient un défi important.
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 trillion de dollars en 2032. Les politiques de soutien des pays et l'attention portée à la confidentialité des données créent des fenêtres d'opportunité pour une infrastructure d'IA décentralisée. L'intérêt des investisseurs institutionnels continue de croître, fournissant des financements et un soutien en ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
Investir dans le subnet Bittensor nécessite d'examiner des facteurs tels que le degré d'innovation technologique, la force de l'équipe, le potentiel du marché, le paysage concurrentiel, l'adoption par les utilisateurs, les risques réglementaires, etc. Il est conseillé de diversifier les investissements entre différents types de subnets, y compris les subnets d'infrastructure, d'application et de protocole. Ajustez la stratégie en fonction de la phase de développement pour équilibrer les risques et les rendements.
La première réduction de moitié en novembre 2025 redéfinira le paysage économique du réseau. À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, et l'augmentation des applications de niveau entreprise stimulera le développement des subnets liés au calcul confidentiel. À long terme, Bittensor devrait devenir une composante importante de l'infrastructure AI mondiale, de nouveaux modèles commerciaux continuant d'émerger, formant finalement un écosystème décentralisé plus vaste.
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme de développement des infrastructures AI, fournissant un nouveau sol pour l'innovation AI grâce à une allocation de ressources de marché et un mécanisme de gouvernance décentralisé. Dans le contexte de la rapide évolution de l'industrie AI, Bittensor et son écosystème de subnet méritent une attention continue et une recherche approfondie.
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Écosystème du subnet Bittensor : Analyse des 118 opportunités d'investissement dans le domaine de l'IA.
Guide d'investissement du sous-réseau Bittensor : saisir les nouvelles opportunités de développement de l'IA
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), réalisant la transition d'une gouvernance centralisée à une allocation de ressources décentralisée pilotée par le marché. Chaque subnet possède des tokens alpha indépendants, permettant aux détenteurs de TAO de choisir librement leurs investissements, établissant ainsi un véritable mécanisme de découverte de valeur sur le marché.
Après la mise à niveau, l'innovation de Bittensor a été considérablement libérée. Le nombre de subnets a explosé, passant de 32 à 118, couvrant tous les segments de l'industrie de l'IA. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel de staking stable entre 16 et 19 %. Les incitations réseau sont réparties selon le taux de staking TAO sur le marché, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, reflétant le mécanisme de marché basé sur la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - Calcul AI sans serveur
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané", compressant le temps de démarrage des modèles AI à 200 millisecondes. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles principaux, traitant plus de 5 millions de demandes par jour. Le modèle commercial est mature, avec des revenus d'appels API obtenus par l'intégration sur la plateforme OpenRouter. Les coûts sont 85 % inférieurs à ceux de certains services cloud, et le service est fourni à plus de 3000 clients d'entreprise. La capitalisation boursière actuelle est de 79M, avec une technologie de barrière à l'entrée solide et des progrès commercialisation fluides.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Se concentrer sur l'optimisation du calcul au niveau matériel, en maximisant l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à des modules techniques tels que la planification GPU et l'abstraction matérielle. Prend en charge toute la gamme de matériel, avec une réduction de prix de 90 % et une augmentation de l'efficacité de calcul de 45 %. Représente 7,28 % des émissions réseau, avec une capitalisation boursière actuelle de 56M. L'optimisation matérielle est un élément central de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Le cœur est le TVM (Targon Virtual Machine), qui utilise des techniques de calcul confidentiel pour garantir la sécurité et la protection de la vie privée des flux de travail de l'IA. Il prend en charge le chiffrement de bout en bout, avec un seuil technologique élevé et un modèle commercial clair. Un mécanisme de rachat des revenus a été activé, avec un rachat récent de 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - recherche AI et entraînement distribué
Engagé dans l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, se concentrant sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe. A terminé l'entraînement d'un modèle de 1,2 milliard de paramètres, prévoyant l'entraînement de modèles de plus de 70 milliards de paramètres d'ici 2025. Valeur marchande actuelle de 35 millions, représentant 4,79 % des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Résoudre le problème des coûts de formation de l'IA grâce à l'entraînement distribué. La formation d'un modèle de 118 trillions de paramètres a été achevée, avec un coût de seulement 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels. La valeur actuelle du marché est de 30 millions, la demande du marché est forte et l'avantage technologique est clair.
6. Trading Propriétaire (SN8) - Trading Quantitatif Financier
Plateforme de trading quantitatif décentralisé et de prévision financière, signaux de trading multi-actifs propulsés par l'IA. Modèle de prévision temporelle intégrant les technologies LSTM et Transformer, associé à une analyse des sentiments du marché. Le site présente les rendements et les backtests de différentes stratégies de miner. Capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportive
Se concentrer sur l'analyse vidéo sportive, en utilisant une technologie de validation légère pour réduire considérablement les coûts de marquage. En collaboration avec une certaine plateforme de données, le taux de précision moyen des prédictions de l'IA est de 70 %. L'industrie du sport est vaste, l'innovation technologique est significative, et les perspectives de marché sont larges.
8. OpenKaito (SN5) - texte d'inférence open source
Concentrez-vous sur le développement de modèles d'incorporation de texte, en vous engageant à construire des capacités de compréhension et de raisonnement de texte de haute qualité. En phase de construction précoce, une intégration avec une certaine plateforme est prévue, ce qui pourrait considérablement élargir les cas d'application.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Traite 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, et prend en charge 100 Go de stockage. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, collabore profondément avec d'autres projets, reflétant la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - minage par PoW
Permettre aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor. Attirer à court terme plus de 6 EH/s de puissance de calcul, soit environ 0,7 % du total mondial. Fournir une nouvelle source de revenus aux mineurs, en combinant le minage traditionnel avec le calcul AI.
Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème d'IA décentralisé unique. L'algorithme de consensus Yuma assure la qualité du réseau grâce à une validation décentralisée, et la mise à niveau dTAO introduit un mécanisme de répartition des ressources basé sur le marché. Le protocole de collaboration entre les subnets prend en charge le traitement distribué de tâches AI complexes, formant ainsi un puissant effet de réseau. La structure de double incitation garantit une motivation à long terme pour la participation, formant un cycle économique durable.
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor se distingue par son efficacité en termes de coûts. L'écosystème ouvert favorise une innovation rapide, et le nombre et la qualité des subnets continuent d'augmenter. Cependant, le seuil technologique reste élevé et l'environnement réglementaire présente des incertitudes. Avec la croissance de l'échelle du réseau, maintenir un équilibre entre performance et décentralisation devient un défi important.
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 trillion de dollars en 2032. Les politiques de soutien des pays et l'attention portée à la confidentialité des données créent des fenêtres d'opportunité pour une infrastructure d'IA décentralisée. L'intérêt des investisseurs institutionnels continue de croître, fournissant des financements et un soutien en ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
Investir dans le subnet Bittensor nécessite d'examiner des facteurs tels que le degré d'innovation technologique, la force de l'équipe, le potentiel du marché, le paysage concurrentiel, l'adoption par les utilisateurs, les risques réglementaires, etc. Il est conseillé de diversifier les investissements entre différents types de subnets, y compris les subnets d'infrastructure, d'application et de protocole. Ajustez la stratégie en fonction de la phase de développement pour équilibrer les risques et les rendements.
La première réduction de moitié en novembre 2025 redéfinira le paysage économique du réseau. À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, et l'augmentation des applications de niveau entreprise stimulera le développement des subnets liés au calcul confidentiel. À long terme, Bittensor devrait devenir une composante importante de l'infrastructure AI mondiale, de nouveaux modèles commerciaux continuant d'émerger, formant finalement un écosystème décentralisé plus vaste.
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme de développement des infrastructures AI, fournissant un nouveau sol pour l'innovation AI grâce à une allocation de ressources de marché et un mécanisme de gouvernance décentralisé. Dans le contexte de la rapide évolution de l'industrie AI, Bittensor et son écosystème de subnet méritent une attention continue et une recherche approfondie.