Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan peningkatan Dynamic TAO (dTAO), yang mengubah model tata kelola menjadi alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Peningkatan ini sangat meningkatkan inovasi jaringan, jumlah subnet melonjak dari 32 menjadi 118, mencakup berbagai segmen industri AI. Kinerja pasar juga sangat mengesankan, total kapitalisasi pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar AS menjadi 690 juta dolar AS, dengan imbal hasil tahunan yang distaking stabil di angka 16-19%.
Analisis Jaringan Inti ( 10 Teratas Emisi )
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Chutes menggunakan arsitektur "peluncuran instan", mengompresi waktu peluncuran model AI hingga 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali lipat. Lebih dari 8000 node GPU global mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan yang diproses setiap hari. Model bisnis yang matang, memperoleh pendapatan panggilan API melalui integrasi di platform OpenRouter. Biaya 85% lebih rendah dibandingkan AWS Lambda, melayani lebih dari 3000 pelanggan perusahaan. Kapitalisasi pasar saat ini 79M, merupakan proyek terkemuka dari subnet.
2. Celium (SN51) - optimalisasi komputasi perangkat keras
Celium fokus pada optimasi komputasi di tingkat perangkat keras, memaksimalkan efisiensi penggunaan perangkat keras melalui penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, dan modul teknologi lainnya. Mendukung seluruh rangkaian perangkat keras dari NVIDIA, AMD, Intel, dengan penurunan harga sebesar 90% dan peningkatan efisiensi komputasi sebesar 45%. Saat ini merupakan subnet kedua terbesar dalam emisi, menyumbang 7,28% dari total emisi jaringan, dengan nilai pasar saat ini 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Inti Targon adalah TVM(Targon Virtual Machine), sebuah platform komputasi rahasia yang aman. Menggunakan teknologi seperti Intel TDX untuk memastikan keamanan alur kerja AI dan perlindungan privasi. Mekanisme pembelian kembali pendapatan telah diaktifkan, dengan pembelian kembali terbaru sebesar 18.000 dolar.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Templar berkomitmen untuk pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, telah menyelesaikan pelatihan model dengan 1,2B parameter. Pada tahun 2025 akan memajukan pelatihan model dengan skala 70B+ parameter, kinerja setara dengan standar industri. Saat ini nilai pasar 35M, menguasai 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Gradients mengatasi masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional. Lebih dari 500 proyek digunakan untuk penyetelan model, mencakup bidang medis, keuangan, dan lainnya. Kapitalisasi pasar saat ini 30 juta.
6. Perdagangan Proprietari (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Finansial
SN8 adalah platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan. Menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer untuk membangun model prediksi multi-level, serta mengintegrasikan analisis sentimen pasar untuk memberikan sinyal perdagangan. Situs web menampilkan hasil dan data backtest dari berbagai strategi miner. Kapitalisasi pasar saat ini adalah 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Score fokus pada analisis video olahraga, menggunakan teknologi verifikasi ringan untuk secara signifikan mengurangi biaya penandaan. AI agen yang dikembangkan bekerja sama dengan Data Universe memiliki tingkat akurasi prediksi rata-rata 70%. Mengincar industri sepak bola senilai 600 miliar dolar, prospek pasar sangat luas.
8. OpenKaito (SN5) - inferensi teks sumber terbuka
OpenKaito fokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh peserta bidang InfoFi Kaito. Berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks yang berkualitas tinggi, terutama dalam hal pencarian informasi dan pencarian semantik. Segera akan diintegrasikan dengan Yaps, mungkin memperluas skenario aplikasi.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Memproses 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsi standar data, optimasi indeks, dan lainnya. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek seperti Score, mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - PoW mining
TAOHash memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor. Dalam jangka pendek, menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi, sekitar 0,7% dari total global. Penambang dapat dengan fleksibel memilih antara penambangan tradisional atau mendapatkan token TAOHash.
Analisis Ekosistem
Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Konsensus Yuma dan upgrade dTAO meningkatkan efisiensi jaringan, mekanisme AMM mewujudkan penemuan harga antara TAO dan token alpha. Kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan tugas AI kompleks secara terdistribusi, struktur insentif ganda memastikan motivasi untuk berpartisipasi dalam jangka panjang.
Dibandingkan dengan penyedia layanan AI tradisional, Bittensor menunjukkan keunggulan dalam efisiensi biaya. Namun, ambang batas teknologi masih tinggi, dan lingkungan regulasi memiliki ketidakpastian, penyedia layanan cloud tradisional mungkin meluncurkan produk kompetitif. Seiring pertumbuhan jaringan, bagaimana menyeimbangkan kinerja dan desentralisasi juga merupakan tantangan.
Pasar AI diperkirakan akan meningkat dari 294 miliar dolar AS pada 2025 menjadi 1,77 triliun dolar AS pada 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 29%. Kebijakan dukungan dari berbagai negara dan perhatian terhadap privasi data menciptakan peluang untuk infrastruktur AI terdesentralisasi. Partisipasi investor institusi memberikan dukungan pendanaan untuk ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Kerangka penilaian perlu mempertimbangkan faktor-faktor seperti tingkat inovasi teknologi, kekuatan tim, potensi pasar, lanskap persaingan, adopsi pengguna, dan risiko regulasi. Disarankan untuk melakukan distribusi alokasi di antara berbagai jenis subnet, dan menyesuaikan strategi berdasarkan tahap perkembangan. Pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan membentuk kembali lanskap ekonomi jaringan, dapat mempersiapkan penempatan di subnet berkualitas.
Diperkirakan jumlah subnet akan melebihi 500 dalam jangka menengah, peningkatan aplikasi tingkat perusahaan mendorong perkembangan subnet terkait komputasi rahasia. Dalam jangka panjang, Bittensor diharapkan menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global, model bisnis baru terus muncul, dan interoperabilitas dengan jaringan blockchain lainnya meningkat.
Ekosistem Bittensor mewakili paradigma baru dalam pengembangan infrastruktur AI, vitalitas inovatif dan potensi pertumbuhannya layak untuk terus dipantau dan diteliti lebih dalam.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
13 Suka
Hadiah
13
2
Bagikan
Komentar
0/400
ProbablyNothing
· 13jam yang lalu
bullish naik just selesai
Lihat AsliBalas0
HodlNerd
· 21jam yang lalu
keindahan matematis yang terlihat di sini... dari 4m menjadi 690m dalam kapitalisasi pasar, teori permainan eksponensial murni dalam aksi
Pertumbuhan eksplosif ekosistem Bittensor, total kapitalisasi pasar subnet menembus 6,9 juta dolar AS
Analisis Investasi Ekosistem Subnet Bittensor
Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan peningkatan Dynamic TAO (dTAO), yang mengubah model tata kelola menjadi alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Peningkatan ini sangat meningkatkan inovasi jaringan, jumlah subnet melonjak dari 32 menjadi 118, mencakup berbagai segmen industri AI. Kinerja pasar juga sangat mengesankan, total kapitalisasi pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar AS menjadi 690 juta dolar AS, dengan imbal hasil tahunan yang distaking stabil di angka 16-19%.
Analisis Jaringan Inti ( 10 Teratas Emisi )
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Chutes menggunakan arsitektur "peluncuran instan", mengompresi waktu peluncuran model AI hingga 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali lipat. Lebih dari 8000 node GPU global mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan yang diproses setiap hari. Model bisnis yang matang, memperoleh pendapatan panggilan API melalui integrasi di platform OpenRouter. Biaya 85% lebih rendah dibandingkan AWS Lambda, melayani lebih dari 3000 pelanggan perusahaan. Kapitalisasi pasar saat ini 79M, merupakan proyek terkemuka dari subnet.
2. Celium (SN51) - optimalisasi komputasi perangkat keras
Celium fokus pada optimasi komputasi di tingkat perangkat keras, memaksimalkan efisiensi penggunaan perangkat keras melalui penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, dan modul teknologi lainnya. Mendukung seluruh rangkaian perangkat keras dari NVIDIA, AMD, Intel, dengan penurunan harga sebesar 90% dan peningkatan efisiensi komputasi sebesar 45%. Saat ini merupakan subnet kedua terbesar dalam emisi, menyumbang 7,28% dari total emisi jaringan, dengan nilai pasar saat ini 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Inti Targon adalah TVM(Targon Virtual Machine), sebuah platform komputasi rahasia yang aman. Menggunakan teknologi seperti Intel TDX untuk memastikan keamanan alur kerja AI dan perlindungan privasi. Mekanisme pembelian kembali pendapatan telah diaktifkan, dengan pembelian kembali terbaru sebesar 18.000 dolar.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Templar berkomitmen untuk pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, telah menyelesaikan pelatihan model dengan 1,2B parameter. Pada tahun 2025 akan memajukan pelatihan model dengan skala 70B+ parameter, kinerja setara dengan standar industri. Saat ini nilai pasar 35M, menguasai 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Gradients mengatasi masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional. Lebih dari 500 proyek digunakan untuk penyetelan model, mencakup bidang medis, keuangan, dan lainnya. Kapitalisasi pasar saat ini 30 juta.
6. Perdagangan Proprietari (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Finansial
SN8 adalah platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan. Menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer untuk membangun model prediksi multi-level, serta mengintegrasikan analisis sentimen pasar untuk memberikan sinyal perdagangan. Situs web menampilkan hasil dan data backtest dari berbagai strategi miner. Kapitalisasi pasar saat ini adalah 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Score fokus pada analisis video olahraga, menggunakan teknologi verifikasi ringan untuk secara signifikan mengurangi biaya penandaan. AI agen yang dikembangkan bekerja sama dengan Data Universe memiliki tingkat akurasi prediksi rata-rata 70%. Mengincar industri sepak bola senilai 600 miliar dolar, prospek pasar sangat luas.
8. OpenKaito (SN5) - inferensi teks sumber terbuka
OpenKaito fokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh peserta bidang InfoFi Kaito. Berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks yang berkualitas tinggi, terutama dalam hal pencarian informasi dan pencarian semantik. Segera akan diintegrasikan dengan Yaps, mungkin memperluas skenario aplikasi.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Memproses 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsi standar data, optimasi indeks, dan lainnya. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek seperti Score, mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - PoW mining
TAOHash memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor. Dalam jangka pendek, menarik lebih dari 6EH/s daya komputasi, sekitar 0,7% dari total global. Penambang dapat dengan fleksibel memilih antara penambangan tradisional atau mendapatkan token TAOHash.
Analisis Ekosistem
Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Konsensus Yuma dan upgrade dTAO meningkatkan efisiensi jaringan, mekanisme AMM mewujudkan penemuan harga antara TAO dan token alpha. Kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan tugas AI kompleks secara terdistribusi, struktur insentif ganda memastikan motivasi untuk berpartisipasi dalam jangka panjang.
Dibandingkan dengan penyedia layanan AI tradisional, Bittensor menunjukkan keunggulan dalam efisiensi biaya. Namun, ambang batas teknologi masih tinggi, dan lingkungan regulasi memiliki ketidakpastian, penyedia layanan cloud tradisional mungkin meluncurkan produk kompetitif. Seiring pertumbuhan jaringan, bagaimana menyeimbangkan kinerja dan desentralisasi juga merupakan tantangan.
Pasar AI diperkirakan akan meningkat dari 294 miliar dolar AS pada 2025 menjadi 1,77 triliun dolar AS pada 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 29%. Kebijakan dukungan dari berbagai negara dan perhatian terhadap privasi data menciptakan peluang untuk infrastruktur AI terdesentralisasi. Partisipasi investor institusi memberikan dukungan pendanaan untuk ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Kerangka penilaian perlu mempertimbangkan faktor-faktor seperti tingkat inovasi teknologi, kekuatan tim, potensi pasar, lanskap persaingan, adopsi pengguna, dan risiko regulasi. Disarankan untuk melakukan distribusi alokasi di antara berbagai jenis subnet, dan menyesuaikan strategi berdasarkan tahap perkembangan. Pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan membentuk kembali lanskap ekonomi jaringan, dapat mempersiapkan penempatan di subnet berkualitas.
Diperkirakan jumlah subnet akan melebihi 500 dalam jangka menengah, peningkatan aplikasi tingkat perusahaan mendorong perkembangan subnet terkait komputasi rahasia. Dalam jangka panjang, Bittensor diharapkan menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global, model bisnis baru terus muncul, dan interoperabilitas dengan jaringan blockchain lainnya meningkat.
Ekosistem Bittensor mewakili paradigma baru dalam pengembangan infrastruktur AI, vitalitas inovatif dan potensi pertumbuhannya layak untuk terus dipantau dan diteliti lebih dalam.