Посібник з інвестування в підмережу Bittensor: скористайтеся новими можливостями розвитку ШІ
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), здійснивши перехід від централізованого управління до децентралізованого розподілу ресурсів, що керується ринком. Кожна підмережа має незалежний альфа-токен, а власники TAO можуть вільно обирати об'єкти для інвестування, що створює справжній механізм виявлення ринкової вартості.
Після оновлення інноваційна активність Bittensor отримала значний імпульс. Кількість підмереж зросла з 32 до 118, охоплюючи різні сегменти AI-індустрії. Загальна ринкова капіталізація топових підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів, а річна прибутковість від стейкінгу стабільно тримається в межах 16-19%. За ринковими ставками стейкінгу TAO розподіляються мережеві стимули, де 10 найбільших підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає механізм відбору в умовах конкуренції.
Аналіз ядрової мережі (10 найкращих за викидами)
1. Chutes (SN64) - безсерверні обчислення ШІ
Chutes використовує архітектуру "мгновенного запуску", скорочуючи час запуску AI моделей до 200 мілісекунд. Понад 8000 GPU вузлів по всьому світу підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день. Бізнес-модель зріла, доходи від API викликів отримуються через інтеграцію платформи OpenRouter. Витрати на 85% нижчі, ніж у певних хмарних сервісів, обслуговуючи понад 3000 корпоративних клієнтів. Поточна ринкова капіталізація 79M, технологічний бар'єр глибокий, комерційний прогрес успішний.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Зосереджуючись на оптимізації обчислень на апаратному рівні, максимізуйте ефективність використання апаратного забезпечення за допомогою таких технологічних модулів, як планування GPU та апаратна абстракція. Підтримка всього спектру апаратного забезпечення, зниження цін на 90%, підвищення обчислювальної ефективності на 45%. Частка викидів у мережі становить 7,28%, поточна ринкова капіталізація - 56M. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим етапом в інфраструктурі ШІ, що має технологічний бар'єр.
Основою є TVM (Targon Virtual Machine), яка використовує технологію конфіденційних обчислень для забезпечення безпеки робочих процесів ШІ та захисту приватності. Підтримує кінцеве шифрування, має високий технічний поріг, чітка бізнес-модель. Вже запущено механізм викупу доходів, нещодавно було здійснено викуп на 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - AI дослідження та розподілене навчання
Присвячений розподіленому навчання великих AI-моделей, зосереджуючи увагу на спільному навчанні та інноваціях передових моделей. Завершено навчання моделі з 1,2B параметрами, у 2025 році планується розширення до моделей з понад 70B параметрами. Поточна капіталізація 35M, займає 4,79% від викидів.
5. Градиєнти (SN56) - децентралізоване навчання AI
Розв'язання проблеми вартості навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, вартість лише 5 доларів на годину, що на 70% дешевше за традиційні хмарні послуги. Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, технологічні переваги очевидні.
Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування, що використовує AI для торгівельних сигналів з кількох активів. Поєднання технологій LSTM та Transformer у моделях часових прогнозів, разом з аналізом ринкових емоцій. Сайт демонструє прибутки та тестування різних стратегій miner. Поточна ринкова капіталізація 27M.
7. Рейтинг (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Зосереджені на спортивному відеоаналізі, використовують легку валідаційну технологію, що значно знижує витрати на маркування. У співпраці з певною платформою даних, середня точність прогнозів AI агентів становить 70%. Спортивна індустрія має величезний масштаб, технологічні інновації значні, ринкові перспективи обширні.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
Зосереджено на розробці моделей вбудовування тексту, прагнучи створити високоякісні можливості розуміння та міркування тексту. На даний момент знаходиться на ранній стадії будівництва, найближчим часом буде інтегровано з певною платформою, що може суттєво розширити сфери застосування.
9. Всесвіт даних (SN13) - AI інфраструктура даних
Щоденна обробка 500 мільйонів рядків даних, в загальному понад 55,6 мільярда рядків, підтримує 100 ГБ зберігання. Інноваційний механізм голосування "гравітація" реалізує динамічну корекцію ваги. Як постачальник даних для кількох підмереж, глибоко співпрацює з іншими проектами, що демонструє цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність видобутку
Дозволити біткойн-майнерам перенаправляти обчислювальну потужність до мережі Bittensor. У короткостроковій перспективі залучити понад 6EH/s потужності, що становить близько 0,7% світового обсягу. Надати майнерам нові джерела доходу, поєднуючи традиційне майнінг з AI-обчисленнями.
Аналіз екосистеми
Технологічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Алгоритм консенсусу Yuma забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, а оновлення dTAO вводить механізм ринкового розподілу ресурсів. Протокол співпраці між підмережами підтримує розподілену обробку складних завдань ШІ, формуючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулів забезпечує мотивацію для довгострокової участі, формуючи сталий економічний замкнутий цикл.
В порівнянні з традиційними централізованими постачальниками AI, Bittensor вирізняється високою ефективністю витрат. Відкита екосистема сприяє швидким інноваціям, кількість і якість підмережі постійно зростає. Однак, технічний бар'єр все ще залишається високим, а регуляторне середовище має невизначеність. Зі збільшенням масштабів мережі підтримка балансу між продуктивністю та децентралізацією стає важливим випробуванням.
Вибухове зростання AI-індустрії створює величезні ринкові можливості для Bittensor. Глобальний ринок AI, як очікується, зросте з 294 мільярдів доларів США у 2025 році до 1,77 трильйона доларів США у 2032 році. Підтримка політики з боку країн та увага до конфіденційності даних створюють можливості для децентралізованої AI-інфраструктури. Інтерес інституційних інвесторів продовжує зростати, забезпечуючи фінансування та ресурсну підтримку екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Інвестуючи в Bittensor підмережу, необхідно враховувати такі фактори, як рівень технологічних інновацій, сила команди, ринковий потенціал, конкурентна ситуація, прийняття користувачами, регуляторні ризики тощо. Рекомендується розподілити інвестиції між різними типами підмереж, включаючи інфраструктурні, прикладні та протокольні. Коригуйте стратегію залежно від стадії розвитку, щоб балансувати ризик і прибуток.
Перший халвінг у листопаді 2025 року змінить економічний ландшафт мережі. У середньостроковій перспективі очікується, що кількість підмереж перевищить 500, а збільшення корпоративних застосувань сприятиме розвитку підмереж, пов'язаних з конфіденційними обчисленнями. У довгостроковій перспективі Bittensor має шанси стати важливою частиною глобальної інфраструктури ШІ, нові бізнес-моделі постійно з'являються, в результаті чого формується ще більша децентралізована екосистема.
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури штучного інтелекту, забезпечуючи новий ґрунт для інновацій у сфері ШІ через ринкову ресурсну конфігурацію та децентралізовані механізми управління. На фоні швидкого розвитку індустрії штучного інтелекту, Bittensor та його підмережа заслуговують на постійну увагу та глибоке дослідження.
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.
18 лайків
Нагородити
18
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
liquidation_surfer
· 07-21 08:47
У цій сфері штучного інтелекту надто велика конкуренція.
Переглянути оригіналвідповісти на0
PoolJumper
· 07-18 19:33
Дивитися на TAO - це діяти
Переглянути оригіналвідповісти на0
GhostAddressHunter
· 07-18 19:21
обдурювати людей, як лохів обдурювати людей, як лохів пішли за золотом?
Екосистема підмережі Bittensor: аналіз 118 інвестиційних можливостей у AI-секторі
Посібник з інвестування в підмережу Bittensor: скористайтеся новими можливостями розвитку ШІ
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), здійснивши перехід від централізованого управління до децентралізованого розподілу ресурсів, що керується ринком. Кожна підмережа має незалежний альфа-токен, а власники TAO можуть вільно обирати об'єкти для інвестування, що створює справжній механізм виявлення ринкової вартості.
Після оновлення інноваційна активність Bittensor отримала значний імпульс. Кількість підмереж зросла з 32 до 118, охоплюючи різні сегменти AI-індустрії. Загальна ринкова капіталізація топових підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів, а річна прибутковість від стейкінгу стабільно тримається в межах 16-19%. За ринковими ставками стейкінгу TAO розподіляються мережеві стимули, де 10 найбільших підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає механізм відбору в умовах конкуренції.
Аналіз ядрової мережі (10 найкращих за викидами)
1. Chutes (SN64) - безсерверні обчислення ШІ
Chutes використовує архітектуру "мгновенного запуску", скорочуючи час запуску AI моделей до 200 мілісекунд. Понад 8000 GPU вузлів по всьому світу підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день. Бізнес-модель зріла, доходи від API викликів отримуються через інтеграцію платформи OpenRouter. Витрати на 85% нижчі, ніж у певних хмарних сервісів, обслуговуючи понад 3000 корпоративних клієнтів. Поточна ринкова капіталізація 79M, технологічний бар'єр глибокий, комерційний прогрес успішний.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Зосереджуючись на оптимізації обчислень на апаратному рівні, максимізуйте ефективність використання апаратного забезпечення за допомогою таких технологічних модулів, як планування GPU та апаратна абстракція. Підтримка всього спектру апаратного забезпечення, зниження цін на 90%, підвищення обчислювальної ефективності на 45%. Частка викидів у мережі становить 7,28%, поточна ринкова капіталізація - 56M. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим етапом в інфраструктурі ШІ, що має технологічний бар'єр.
3. Targon (SN4) - децентралізована платформа AI-інференції
Основою є TVM (Targon Virtual Machine), яка використовує технологію конфіденційних обчислень для забезпечення безпеки робочих процесів ШІ та захисту приватності. Підтримує кінцеве шифрування, має високий технічний поріг, чітка бізнес-модель. Вже запущено механізм викупу доходів, нещодавно було здійснено викуп на 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - AI дослідження та розподілене навчання
Присвячений розподіленому навчання великих AI-моделей, зосереджуючи увагу на спільному навчанні та інноваціях передових моделей. Завершено навчання моделі з 1,2B параметрами, у 2025 році планується розширення до моделей з понад 70B параметрами. Поточна капіталізація 35M, займає 4,79% від викидів.
5. Градиєнти (SN56) - децентралізоване навчання AI
Розв'язання проблеми вартості навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, вартість лише 5 доларів на годину, що на 70% дешевше за традиційні хмарні послуги. Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, технологічні переваги очевидні.
6. Приватна торгівля (SN8) - фінансовий кількісний трейдинг
Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування, що використовує AI для торгівельних сигналів з кількох активів. Поєднання технологій LSTM та Transformer у моделях часових прогнозів, разом з аналізом ринкових емоцій. Сайт демонструє прибутки та тестування різних стратегій miner. Поточна ринкова капіталізація 27M.
7. Рейтинг (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Зосереджені на спортивному відеоаналізі, використовують легку валідаційну технологію, що значно знижує витрати на маркування. У співпраці з певною платформою даних, середня точність прогнозів AI агентів становить 70%. Спортивна індустрія має величезний масштаб, технологічні інновації значні, ринкові перспективи обширні.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
Зосереджено на розробці моделей вбудовування тексту, прагнучи створити високоякісні можливості розуміння та міркування тексту. На даний момент знаходиться на ранній стадії будівництва, найближчим часом буде інтегровано з певною платформою, що може суттєво розширити сфери застосування.
9. Всесвіт даних (SN13) - AI інфраструктура даних
Щоденна обробка 500 мільйонів рядків даних, в загальному понад 55,6 мільярда рядків, підтримує 100 ГБ зберігання. Інноваційний механізм голосування "гравітація" реалізує динамічну корекцію ваги. Як постачальник даних для кількох підмереж, глибоко співпрацює з іншими проектами, що демонструє цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність видобутку
Дозволити біткойн-майнерам перенаправляти обчислювальну потужність до мережі Bittensor. У короткостроковій перспективі залучити понад 6EH/s потужності, що становить близько 0,7% світового обсягу. Надати майнерам нові джерела доходу, поєднуючи традиційне майнінг з AI-обчисленнями.
Аналіз екосистеми
Технологічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Алгоритм консенсусу Yuma забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, а оновлення dTAO вводить механізм ринкового розподілу ресурсів. Протокол співпраці між підмережами підтримує розподілену обробку складних завдань ШІ, формуючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулів забезпечує мотивацію для довгострокової участі, формуючи сталий економічний замкнутий цикл.
В порівнянні з традиційними централізованими постачальниками AI, Bittensor вирізняється високою ефективністю витрат. Відкита екосистема сприяє швидким інноваціям, кількість і якість підмережі постійно зростає. Однак, технічний бар'єр все ще залишається високим, а регуляторне середовище має невизначеність. Зі збільшенням масштабів мережі підтримка балансу між продуктивністю та децентралізацією стає важливим випробуванням.
Вибухове зростання AI-індустрії створює величезні ринкові можливості для Bittensor. Глобальний ринок AI, як очікується, зросте з 294 мільярдів доларів США у 2025 році до 1,77 трильйона доларів США у 2032 році. Підтримка політики з боку країн та увага до конфіденційності даних створюють можливості для децентралізованої AI-інфраструктури. Інтерес інституційних інвесторів продовжує зростати, забезпечуючи фінансування та ресурсну підтримку екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Інвестуючи в Bittensor підмережу, необхідно враховувати такі фактори, як рівень технологічних інновацій, сила команди, ринковий потенціал, конкурентна ситуація, прийняття користувачами, регуляторні ризики тощо. Рекомендується розподілити інвестиції між різними типами підмереж, включаючи інфраструктурні, прикладні та протокольні. Коригуйте стратегію залежно від стадії розвитку, щоб балансувати ризик і прибуток.
Перший халвінг у листопаді 2025 року змінить економічний ландшафт мережі. У середньостроковій перспективі очікується, що кількість підмереж перевищить 500, а збільшення корпоративних застосувань сприятиме розвитку підмереж, пов'язаних з конфіденційними обчисленнями. У довгостроковій перспективі Bittensor має шанси стати важливою частиною глобальної інфраструктури ШІ, нові бізнес-моделі постійно з'являються, в результаті чого формується ще більша децентралізована екосистема.
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури штучного інтелекту, забезпечуючи новий ґрунт для інновацій у сфері ШІ через ринкову ресурсну конфігурацію та децентралізовані механізми управління. На фоні швидкого розвитку індустрії штучного інтелекту, Bittensor та його підмережа заслуговують на постійну увагу та глибоке дослідження.