➥ 𝐌𝐨𝐬𝐭 𝐨𝐫𝐚𝐧𝐠 𝐦𝐚𝐬𝐢𝐡 𝐦𝐞𝐦𝐦𝐢𝐯𝐚𝐭𝐞𝐬𝐢𝐦𝐚𝐬𝐢 𝐚𝐩𝐚 𝐲𝐚𝐧𝐠 𝐭𝐞𝐫𝐤𝐞𝐣𝐝𝐢 𝐝𝐢 𝐩𝐞𝐫𝐭𝐞𝐦𝐮𝐞𝐦 𝐀𝐈 𝐝𝐚𝐧 𝐤𝐫𝐢𝐩𝐭𝐨.

✦ Inilah cara saya memikirkan $TAO dan ekosistem @opentensor saat ini.
AI memimpin siklus ini. Hal itu sulit untuk dibantah. Tetapi lebih menarik lagi adalah bahwa bahkan melalui volatilitas makro, $TAO telah bertahan lebih baik daripada sebagian besar aset di ruang ini.
Pergerakan dari ~$186 ke $346 bukanlah kebisingan. Itu mencerminkan permintaan nyata di balik tesis ini.
✦ Apa yang membuat Bittensor berbeda dari token AI rata-rata?
Pada intinya, ini adalah pasar terdesentralisasi untuk kecerdasan mesin. Subnet bukan pitch deck. Mereka secara aktif melatih model, menjalankan inference, dan dalam beberapa kasus sudah menghasilkan pendapatan nyata. Itu adalah perbedaan yang bermakna dalam ruang yang penuh dengan narasi tanpa substansi.
Struktur pasokan juga menarik. Batas 21J, emisi seperti Bitcoin, dan halving akan datang di 2025. Tetapi tidak seperti Bitcoin, permintaan sudah tertanam dalam protokol itu sendiri.
Penambang dan validator memerlukan $TAO untuk berpartisipasi, subnet bersaing untuk emisi, dan aktivitas jaringan terus berkembang. Kelangkaan dengan utilitas bawaan adalah kombinasi yang jarang.
Ekosistem subnet adalah tempat hal-hal menjadi benar-benar menarik.
Sudah ada lebih dari 100 subnet langsung, masing-masing menangani lapisan berbeda dari tumpukan AI dan bersaing untuk insentif.
Kompetisi itu secara alami mendorong inovasi maju dengan cara yang tidak dapat direplikasi oleh pengembangan terpusat.
✦ Beberapa yang saya pantau dengan cermat 🔻:
→ Chutes (SN64): penyebaran AI yang lebih murah dan cepat tanpa ketergantungan cloud tradisional
→ Templar (SN3): pelatihan model besar terdistribusi di seluruh GPU global
→ Targon (SN4): pasar terpadu untuk AI teks, gambar, dan audio
→ Affine (SN120): koordinasi pembelajaran penguatan di seluruh subnet
→ Celium (SN51): pasar GPU dengan permintaan nyata dan terukur
→ Ridges (SN62): agen pengkodean AI dalam kompetisi berkelanjutan
→ Taoshi (SN8): sinyal perdagangan langsung di seluruh pasar kripto dan tradisional
→ Hippius (SN75): penyimpanan terdesentralisasi, lapisan fundamental yang dibutuhkan setiap aplikasi AI serius
→ IOTA (SN9): pretraining model skala besar
→ Score (SN44): visi komputer diterapkan pada olahraga, sudah digunakan di dunia nyata
Ketika Anda melihat valuasi gabungan dari subnet ini relatif terhadap proyek AI dengan sebagian kecil dari aktivitas aktual, kesenjangan itu mencolok.
Cara saya memposisikan diri: Saya tidak mendekati ini sebagai perdagangan jangka pendek. Saya terus menambah saat ada penurunan dan mempertahankan $TAO sebagai posisi inti.
Bagi saya, ini adalah taruhan jangka panjang pada infrastruktur AI terdesentralisasi, bukan sekadar flip.
Pertanyaan yang terus saya kembalikan:
Ketika modal terus mengalir ke infrastruktur AI, jaringan mana yang pertama kali berkembang menjadi protokol bernilai miliaran dolar?
Patut diperhatikan sebelum menjadi jelas.