Analyse de l'écosystème du subnet Bittensor : capturer l'avenir de l'infrastructure IA
État du marché : La mise à niveau de dTAO stimule la prospérité de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau marquante de Dynamic TAO (dTAO), passant d'un modèle de gouvernance centralisé à une allocation de ressources pilotée par le marché décentralisé. Après la mise à niveau, chaque subnet dispose de son propre jeton alpha, réalisant un véritable mécanisme de découverte de valeur de marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une énorme vitalité d'innovation. En quelques mois seulement, le nombre de subnets de Bittensor est passé de 32 à 118, soit une augmentation de 269 %. Ces subnets couvrent tous les segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base, à la génération d'images, jusqu'à des domaines de pointe tels que le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est également impressionnante. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel stable de 16 à 19 % sur les mises. Les subnets répartissent les incitations réseau selon le taux de mise de TAO basé sur le marché, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, illustrant le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : Innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduisant considérablement le coût de calcul.
Chutes adopte une architecture "lancement instantané", compressant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une augmentation de l'efficacité de 10 fois. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles principaux, traitant plus de 5 millions de requêtes par jour. Le modèle commercial est mature, adoptant une stratégie freemium pour fournir un soutien en puissance de calcul à des plateformes telles qu'OpenRouter. L'avantage en termes de coûts est significatif, étant 85 % moins cher que AWS Lambda. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 904,2 milliards, avec plus de 3000 clients d'entreprise servis.
Après 9 semaines de lancement, dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars, avec une capitalisation actuelle de 79 millions de dollars. Sa barrière technologique est solide, les progrès de la commercialisation sont satisfaisants, et il bénéficie d'une forte reconnaissance sur le marché, étant le projet phare de subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Se concentrer sur l'optimisation des calculs au niveau matériel, en maximisant l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à quatre modules technologiques : planification GPU, abstraction matérielle, optimisation des performances et gestion de l'efficacité énergétique. Prend en charge les matériels GPU grand public, avec une réduction des prix de 90% et une augmentation de l'efficacité de calcul de 45%.
Actuellement, Bittensor est le deuxième plus grand subnet en matière d'émission, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation du matériel est un élément clé de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques et une forte tendance à la hausse des prix, la capitalisation boursière actuelle est de 56 M.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est le TVM (Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. En utilisant des technologies de calcul confidentiel telles qu'Intel TDX, elle garantit la sécurité et la protection de la vie privée de l'ensemble du flux de travail de l'IA. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout, du matériel à la couche d'application, permettant aux utilisateurs d'utiliser des services d'IA puissants sans divulguer de données.
La technologie Targon a un seuil d'entrée élevé, un modèle commercial clair et une source de revenus stable. Le mécanisme de rachat des revenus a été activé, tous les revenus étant utilisés pour le rachat de tokens, le dernier rachat étant de 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - recherche IA et entraînement distribué
Valeur fondamentale : entraînement collaboratif de modèles d'IA à grande échelle, réduction des barrières à l'entrée pour l'entraînement.
Spécialisé dans l'entraînement distribué de modèles AI à grande échelle, s'engage à devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Formation collaborative grâce aux ressources GPU fournies par les participants du monde entier, axée sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe, mettant l'accent sur la résistance à la fraude et la collaboration efficace.
L'entraînement du modèle de 1,2 milliard de paramètres a été achevé avec succès, après plus de 20 000 cycles d'entraînement et environ 200 GPU impliqués. En 2024, nous mettrons à niveau le mécanisme de commit-reveal pour améliorer la décentralisation et la sécurité de la validation ; en 2025, nous continuerons à faire progresser l'entraînement des grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant 70 milliards ou plus, et des performances équivalentes aux standards de l'industrie dans les tests de référence AI.
Avantages techniques remarquables, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79 % des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement AI, réduction significative des barrières de coût.
Résoudre le problème des coûts d'entraînement de l'IA grâce à un entraînement distribué. Le système de planification intelligente, basé sur la synchronisation des gradients, répartit efficacement les tâches sur des milliers de GPU. L'entraînement de modèles de 118 trillions de paramètres a été réalisé à un coût de seulement 5 dollars de l'heure, soit 70% moins cher que les services cloud traditionnels, avec une vitesse d'entraînement supérieure de 40%. L'interface à un clic réduit la barrière à l'utilisation, avec déjà plus de 500 projets pour le réglage des modèles, couvrant des domaines tels que la santé, la finance et l'éducation.
La capitalisation actuelle est de 30M, la demande sur le marché est forte, et l'avantage technologique est clair, c'est l'un des subnets à suivre à long terme.
Valeur fondamentale : signaux de trading multi-actifs et prévisions financières pilotés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière, signaux de trading multi-actifs alimentés par l'IA. Un réseau de trading propriétaire applique des techniques d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construisant une architecture de modèles de prévision à plusieurs niveaux. Son modèle de prévision temporelle intègre les technologies LSTM et Transformer, capable de traiter des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des indicateurs de sentiment comme signaux auxiliaires de prévision en analysant le contenu des médias sociaux et des actualités.
Sur le site, vous pouvez voir les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents mineurs. SN8 combine l'IA et la blockchain, offrant une méthode innovante de trading sur les marchés financiers, avec une capitalisation actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Framework de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant le coût de l'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Il utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, réduisant le coût d'annotation traditionnel de plusieurs milliers de dollars par match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une plateforme de données, le taux de précision moyen des prédictions de l'agent IA est de 70 %, atteignant 100 % de précision en une seule journée.
L'industrie du sport est vaste, l'innovation technologique est significative, et les perspectives de marché sont larges. Score est un subnet avec une direction d'application claire, ce qui mérite d'être noté.
8. OpenKaito (SN5) - inférence textuelle open source
Valeur centrale : développement de modèles d'incorporation de texte, optimisation de la recherche d'informations
Concentré sur le développement de modèles d'incorporation de texte, s'efforçant de construire des capacités de compréhension et de raisonnement de haute qualité, en particulier dans le domaine de la récupération d'informations et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la création d'un écosystème autour des modèles d'incorporation de texte. Il convient de noter l'intégration prochaine de nouvelles fonctionnalités, qui pourraient considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données IA
Valeur principale : traitement de données à grande échelle, approvisionnement en données d'entraînement AI
Traite 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, et supporte 100 Go de stockage. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable et l'écologie est importante. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, la coopération approfondie avec des projets comme Score reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - minage PoW
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul AI, intégration des ressources de puissance de calcul.
Autoriser les mineurs de Bitcoin à rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, en obtenant des jetons alpha par le biais du minage pour le staking ou le trading. Ce modèle combine le minage traditionnel PoW avec le calcul IA, offrant aux mineurs une nouvelle source de revenus.
En l'espace de quelques semaines, cela a attiré plus de 6 EH/s de puissance de calcul (environ 0,7 % de la puissance de calcul mondiale), prouvant ainsi la reconnaissance du marché pour ce modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, en optimisant leurs gains en fonction des conditions du marché.
Analyse de l'écosystème
avantages clés de l'architecture technique
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème d'IA décentralisé unique. Son algorithme de consensus assure la qualité du réseau grâce à une validation décentralisée, tandis que le mécanisme de répartition des ressources basé sur le marché introduit par la mise à niveau dTAO a considérablement amélioré l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, permettant la découverte des prix entre le TAO et le jeton alpha, ce qui permet aux forces du marché de participer directement à la répartition des ressources d'IA.
Le protocole de coopération entre les subnets prend en charge le traitement distribué de tâches d'IA complexes, créant un puissant effet de réseau. La structure de double incitation (émission de TAO et appréciation des tokens alpha) garantit une motivation de participation à long terme, permettant aux créateurs de subnets, aux mineurs, aux validateurs et aux stakers de recevoir des récompenses correspondantes, formant ainsi un circuit économique durable.
Avantages concurrentiels et défis rencontrés
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, se distinguant par son efficacité en termes de coûts. Plusieurs subnets montrent des avantages de coût significatifs, par exemple Chutes est 85 % moins cher que certains services cloud, cet avantage de coût provient de l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, le nombre et la qualité des subnets continuent d'augmenter, et la vitesse d'innovation dépasse largement celle de la R&D interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème fait également face à des défis réels. Les barrières technologiques restent relativement élevées, bien que les outils s'améliorent constamment, la participation au mining et à la validation nécessite toujours un certain savoir-faire technique. L'incertitude du cadre réglementaire est un autre facteur de risque, les réseaux d'IA décentralisés pourraient être confrontés à des politiques réglementaires différentes selon les pays. Les fournisseurs de services cloud traditionnels ne resteront pas inactifs et devraient lancer des produits compétitifs. Avec la croissance de l'échelle du réseau, maintenir un équilibre entre performance et décentralisation devient également un défi important.
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Des analyses prévoient que les investissements mondiaux dans l'IA atteindront près de 200 milliards de dollars en 2025, fournissant un soutien solide à la demande d'infrastructure. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 billion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, ce qui crée un vaste espace de développement pour l'infrastructure IA décentralisée.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans différents pays ont créé une fenêtre d'opportunité pour une infrastructure décentralisée d'IA, tandis que l'accent mis sur la confidentialité des données et la sécurité de l'IA a accru la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel, qui constitue l'un des principaux avantages des subnets tels que Targon. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour l'infrastructure de l'IA continue de croître, la participation de plusieurs institutions renommées apportant un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
L'investissement dans le sous-réseau Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systématique. Sur le plan technique, il convient d'examiner le degré d'innovation et la profondeur de la barrière à l'entrée, la force technique de l'équipe et sa capacité d'exécution, ainsi que les synergies avec d'autres projets de l'écosystème. Sur le plan du marché, il faut analyser la taille du marché cible et son potentiel de croissance, le paysage concurrentiel et les avantages différenciés, l'adoption par les utilisateurs et les effets de réseau, ainsi que l'environnement réglementaire et les risques politiques. Sur le plan financier, il faut se concentrer sur le niveau d'évaluation actuel et les performances historiques, la part de l'émission de TAO et sa tendance de croissance, la rationalité de la conception de l'économie des tokens, ainsi que la liquidité et la profondeur des transactions.
En matière de gestion des risques, la diversification des investissements est une stratégie fondamentale. Il est conseillé de diversifier les allocations entre différents types de subnets, y compris les types infrastructure (comme Chutes, Celium), les types applications (comme Score, BitMind) et les types protocoles (comme Targon, Templar). Il est également important d'ajuster la stratégie d'investissement en fonction du stade de développement du subnet ; les projets précoces présentent un risque élevé mais un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais ont un espace de croissance limité. Étant donné que la liquidité des tokens alpha peut ne pas être aussi élevée que celle des TAO, il est nécessaire de planifier raisonnablement le ratio de répartition des fonds pour maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
L'événement de réduction de moitié prévu en novembre 2025 sera un catalyseur de marché important. La réduction des émissions augmentera la rareté des sous-réseaux existants, tout en pouvant éliminer les projets peu performants, ce qui redéfinira le paysage économique de l'ensemble du réseau. Les investisseurs peuvent se positionner à l'avance dans des sous-réseaux de qualité pour profiter de la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
Analyse de l'écosystème Bittensor : 118 subnets construisent une infrastructure AI décentralisée
Analyse de l'écosystème du subnet Bittensor : capturer l'avenir de l'infrastructure IA
État du marché : La mise à niveau de dTAO stimule la prospérité de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau marquante de Dynamic TAO (dTAO), passant d'un modèle de gouvernance centralisé à une allocation de ressources pilotée par le marché décentralisé. Après la mise à niveau, chaque subnet dispose de son propre jeton alpha, réalisant un véritable mécanisme de découverte de valeur de marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une énorme vitalité d'innovation. En quelques mois seulement, le nombre de subnets de Bittensor est passé de 32 à 118, soit une augmentation de 269 %. Ces subnets couvrent tous les segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base, à la génération d'images, jusqu'à des domaines de pointe tels que le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est également impressionnante. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel stable de 16 à 19 % sur les mises. Les subnets répartissent les incitations réseau selon le taux de mise de TAO basé sur le marché, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, illustrant le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : Innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduisant considérablement le coût de calcul.
Chutes adopte une architecture "lancement instantané", compressant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une augmentation de l'efficacité de 10 fois. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles principaux, traitant plus de 5 millions de requêtes par jour. Le modèle commercial est mature, adoptant une stratégie freemium pour fournir un soutien en puissance de calcul à des plateformes telles qu'OpenRouter. L'avantage en termes de coûts est significatif, étant 85 % moins cher que AWS Lambda. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 904,2 milliards, avec plus de 3000 clients d'entreprise servis.
Après 9 semaines de lancement, dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars, avec une capitalisation actuelle de 79 millions de dollars. Sa barrière technologique est solide, les progrès de la commercialisation sont satisfaisants, et il bénéficie d'une forte reconnaissance sur le marché, étant le projet phare de subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Se concentrer sur l'optimisation des calculs au niveau matériel, en maximisant l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à quatre modules technologiques : planification GPU, abstraction matérielle, optimisation des performances et gestion de l'efficacité énergétique. Prend en charge les matériels GPU grand public, avec une réduction des prix de 90% et une augmentation de l'efficacité de calcul de 45%.
Actuellement, Bittensor est le deuxième plus grand subnet en matière d'émission, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation du matériel est un élément clé de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques et une forte tendance à la hausse des prix, la capitalisation boursière actuelle est de 56 M.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est le TVM (Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. En utilisant des technologies de calcul confidentiel telles qu'Intel TDX, elle garantit la sécurité et la protection de la vie privée de l'ensemble du flux de travail de l'IA. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout, du matériel à la couche d'application, permettant aux utilisateurs d'utiliser des services d'IA puissants sans divulguer de données.
La technologie Targon a un seuil d'entrée élevé, un modèle commercial clair et une source de revenus stable. Le mécanisme de rachat des revenus a été activé, tous les revenus étant utilisés pour le rachat de tokens, le dernier rachat étant de 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - recherche IA et entraînement distribué
Valeur fondamentale : entraînement collaboratif de modèles d'IA à grande échelle, réduction des barrières à l'entrée pour l'entraînement.
Spécialisé dans l'entraînement distribué de modèles AI à grande échelle, s'engage à devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Formation collaborative grâce aux ressources GPU fournies par les participants du monde entier, axée sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe, mettant l'accent sur la résistance à la fraude et la collaboration efficace.
L'entraînement du modèle de 1,2 milliard de paramètres a été achevé avec succès, après plus de 20 000 cycles d'entraînement et environ 200 GPU impliqués. En 2024, nous mettrons à niveau le mécanisme de commit-reveal pour améliorer la décentralisation et la sécurité de la validation ; en 2025, nous continuerons à faire progresser l'entraînement des grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant 70 milliards ou plus, et des performances équivalentes aux standards de l'industrie dans les tests de référence AI.
Avantages techniques remarquables, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79 % des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement AI, réduction significative des barrières de coût.
Résoudre le problème des coûts d'entraînement de l'IA grâce à un entraînement distribué. Le système de planification intelligente, basé sur la synchronisation des gradients, répartit efficacement les tâches sur des milliers de GPU. L'entraînement de modèles de 118 trillions de paramètres a été réalisé à un coût de seulement 5 dollars de l'heure, soit 70% moins cher que les services cloud traditionnels, avec une vitesse d'entraînement supérieure de 40%. L'interface à un clic réduit la barrière à l'utilisation, avec déjà plus de 500 projets pour le réglage des modèles, couvrant des domaines tels que la santé, la finance et l'éducation.
La capitalisation actuelle est de 30M, la demande sur le marché est forte, et l'avantage technologique est clair, c'est l'un des subnets à suivre à long terme.
6. Trading Propriétaire (SN8) - Trading Quantitatif Financier
Valeur fondamentale : signaux de trading multi-actifs et prévisions financières pilotés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière, signaux de trading multi-actifs alimentés par l'IA. Un réseau de trading propriétaire applique des techniques d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construisant une architecture de modèles de prévision à plusieurs niveaux. Son modèle de prévision temporelle intègre les technologies LSTM et Transformer, capable de traiter des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des indicateurs de sentiment comme signaux auxiliaires de prévision en analysant le contenu des médias sociaux et des actualités.
Sur le site, vous pouvez voir les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents mineurs. SN8 combine l'IA et la blockchain, offrant une méthode innovante de trading sur les marchés financiers, avec une capitalisation actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Framework de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant le coût de l'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Il utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, réduisant le coût d'annotation traditionnel de plusieurs milliers de dollars par match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une plateforme de données, le taux de précision moyen des prédictions de l'agent IA est de 70 %, atteignant 100 % de précision en une seule journée.
L'industrie du sport est vaste, l'innovation technologique est significative, et les perspectives de marché sont larges. Score est un subnet avec une direction d'application claire, ce qui mérite d'être noté.
8. OpenKaito (SN5) - inférence textuelle open source
Valeur centrale : développement de modèles d'incorporation de texte, optimisation de la recherche d'informations
Concentré sur le développement de modèles d'incorporation de texte, s'efforçant de construire des capacités de compréhension et de raisonnement de haute qualité, en particulier dans le domaine de la récupération d'informations et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la création d'un écosystème autour des modèles d'incorporation de texte. Il convient de noter l'intégration prochaine de nouvelles fonctionnalités, qui pourraient considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données IA
Valeur principale : traitement de données à grande échelle, approvisionnement en données d'entraînement AI
Traite 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, et supporte 100 Go de stockage. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable et l'écologie est importante. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, la coopération approfondie avec des projets comme Score reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - minage PoW
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul AI, intégration des ressources de puissance de calcul.
Autoriser les mineurs de Bitcoin à rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, en obtenant des jetons alpha par le biais du minage pour le staking ou le trading. Ce modèle combine le minage traditionnel PoW avec le calcul IA, offrant aux mineurs une nouvelle source de revenus.
En l'espace de quelques semaines, cela a attiré plus de 6 EH/s de puissance de calcul (environ 0,7 % de la puissance de calcul mondiale), prouvant ainsi la reconnaissance du marché pour ce modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, en optimisant leurs gains en fonction des conditions du marché.
Analyse de l'écosystème
avantages clés de l'architecture technique
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème d'IA décentralisé unique. Son algorithme de consensus assure la qualité du réseau grâce à une validation décentralisée, tandis que le mécanisme de répartition des ressources basé sur le marché introduit par la mise à niveau dTAO a considérablement amélioré l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, permettant la découverte des prix entre le TAO et le jeton alpha, ce qui permet aux forces du marché de participer directement à la répartition des ressources d'IA.
Le protocole de coopération entre les subnets prend en charge le traitement distribué de tâches d'IA complexes, créant un puissant effet de réseau. La structure de double incitation (émission de TAO et appréciation des tokens alpha) garantit une motivation de participation à long terme, permettant aux créateurs de subnets, aux mineurs, aux validateurs et aux stakers de recevoir des récompenses correspondantes, formant ainsi un circuit économique durable.
Avantages concurrentiels et défis rencontrés
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, se distinguant par son efficacité en termes de coûts. Plusieurs subnets montrent des avantages de coût significatifs, par exemple Chutes est 85 % moins cher que certains services cloud, cet avantage de coût provient de l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, le nombre et la qualité des subnets continuent d'augmenter, et la vitesse d'innovation dépasse largement celle de la R&D interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème fait également face à des défis réels. Les barrières technologiques restent relativement élevées, bien que les outils s'améliorent constamment, la participation au mining et à la validation nécessite toujours un certain savoir-faire technique. L'incertitude du cadre réglementaire est un autre facteur de risque, les réseaux d'IA décentralisés pourraient être confrontés à des politiques réglementaires différentes selon les pays. Les fournisseurs de services cloud traditionnels ne resteront pas inactifs et devraient lancer des produits compétitifs. Avec la croissance de l'échelle du réseau, maintenir un équilibre entre performance et décentralisation devient également un défi important.
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Des analyses prévoient que les investissements mondiaux dans l'IA atteindront près de 200 milliards de dollars en 2025, fournissant un soutien solide à la demande d'infrastructure. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 billion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, ce qui crée un vaste espace de développement pour l'infrastructure IA décentralisée.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans différents pays ont créé une fenêtre d'opportunité pour une infrastructure décentralisée d'IA, tandis que l'accent mis sur la confidentialité des données et la sécurité de l'IA a accru la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel, qui constitue l'un des principaux avantages des subnets tels que Targon. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour l'infrastructure de l'IA continue de croître, la participation de plusieurs institutions renommées apportant un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
L'investissement dans le sous-réseau Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systématique. Sur le plan technique, il convient d'examiner le degré d'innovation et la profondeur de la barrière à l'entrée, la force technique de l'équipe et sa capacité d'exécution, ainsi que les synergies avec d'autres projets de l'écosystème. Sur le plan du marché, il faut analyser la taille du marché cible et son potentiel de croissance, le paysage concurrentiel et les avantages différenciés, l'adoption par les utilisateurs et les effets de réseau, ainsi que l'environnement réglementaire et les risques politiques. Sur le plan financier, il faut se concentrer sur le niveau d'évaluation actuel et les performances historiques, la part de l'émission de TAO et sa tendance de croissance, la rationalité de la conception de l'économie des tokens, ainsi que la liquidité et la profondeur des transactions.
En matière de gestion des risques, la diversification des investissements est une stratégie fondamentale. Il est conseillé de diversifier les allocations entre différents types de subnets, y compris les types infrastructure (comme Chutes, Celium), les types applications (comme Score, BitMind) et les types protocoles (comme Targon, Templar). Il est également important d'ajuster la stratégie d'investissement en fonction du stade de développement du subnet ; les projets précoces présentent un risque élevé mais un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais ont un espace de croissance limité. Étant donné que la liquidité des tokens alpha peut ne pas être aussi élevée que celle des TAO, il est nécessaire de planifier raisonnablement le ratio de répartition des fonds pour maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
L'événement de réduction de moitié prévu en novembre 2025 sera un catalyseur de marché important. La réduction des émissions augmentera la rareté des sous-réseaux existants, tout en pouvant éliminer les projets peu performants, ce qui redéfinira le paysage économique de l'ensemble du réseau. Les investisseurs peuvent se positionner à l'avance dans des sous-réseaux de qualité pour profiter de la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
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