В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила обновление Dynamic TAO (dTAO), изменив модель управления на рыночную, ориентированную на децентрализованное распределение ресурсов. Это обновление значительно активизировало инновационную活力 сети, количество подсетей увеличилось с 32 до 118, охватывающих различные сегменты AI-индустрии. Рыночные показатели также впечатляют: общая капитализация топовых подсетей возросла с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов, а доходность от стейкинга стабильно составляет 16-19% в год.
Анализ ядровой сети ( Топ 10 выбросов )
1. Chutes (SN64) - безсерверные AI вычисления
Chutes использует архитектуру "мгновенного старта", сокращая время запуска AI моделей до 200 миллисекунд и увеличивая эффективность в 10 раз. Более 8000 GPU узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день. Бизнес-модель устойчива, доход от API вызовов получен через интеграцию на платформе OpenRouter. Стоимость на 85% ниже, чем у AWS Lambda, обслуживая более 3000 корпоративных клиентов. Текущая рыночная капитализация составляет 79 миллионов, это ведущий проект в подсети.
Celium фокусируется на оптимизации вычислений на аппаратном уровне, максимизируя эффективность использования оборудования с помощью технологий, таких как планирование GPU и аппаратная абстракция. Поддерживает всю серию оборудования NVIDIA, AMD, Intel, снижая цены на 90% и увеличивая вычислительную эффективность на 45%. В настоящее время это второй по величине подсеть по выбросам, составляющая 7,28% от общих выбросов сети, текущая рыночная капитализация - 56M.
3. Targon (SN4) - децентрализованная AI платформа для вывода
Ядро Targon — это TVM(Targon Virtual Machine), безопасная платформа для конфиденциальных вычислений. Используются такие технологии, как Intel TDX, для обеспечения безопасности рабочих процессов AI и защиты конфиденциальности. Механизм выкупа доходов уже запущен, недавно была совершена выкуп на сумму 18 000 долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследования ИИ и распределенное обучение
Templar стремится к распределенному обучению масштабных AI моделей и завершил обучение модели с 1.2B параметрами. В 2025 году планируется обучение моделей с масштабом более 70B параметров, производительность которых соответствует отраслевым стандартам. Текущая рыночная капитализация составляет 35M, что составляет 4.79% от выбросов.
Gradients решает проблему затрат на обучение ИИ с помощью распределенного обучения. Завершено обучение модели с 118 триллионами параметров, стоимость составляет всего 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг. Более 500 проектов используются для дообучения моделей, охватывающих такие области, как медицина и финансы. Текущая рыночная капитализация составляет 30 миллионов.
SN8 является децентрализованной платформой для количественной торговли и финансового прогнозирования. Она сочетает технологии LSTM и Transformer для построения многоуровневых прогнозных моделей, а также предоставляет торговые сигналы на основе анализа рыночных эмоций. На сайте представлены доходности и данные бэктестирования различных стратегий майнинга. Текущая рыночная капитализация составляет 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Score сосредоточен на анализе спортивных видео, использует легковесные технологии верификации для значительного снижения затрат на аннотацию. Средняя точность прогнозирования AI-агента, разработанного в сотрудничестве с Data Universe, составляет 70%. Нацелено на индустрию футбола стоимостью 600 миллиардов долларов, рынок имеет большие перспективы.
8. OpenKaito (SN5) - открытая текстовая логика
OpenKaito сосредоточен на разработке моделей текстовых встраиваний, поддерживаемых участником области InfoFi Kaito. Стремится создать качественные возможности понимания текста и вывода, особенно в области информационного поиска и семантического поиска. Скоро будет интегрирован с Yaps, что может расширить области применения.
9. Данные Вселенной (SN13) - AI инфраструктура данных
Обработка 500 миллионов строк данных в день, всего более 55,6 миллиарда строк. Архитектура DataEntity предоставляет функции стандартизации данных, оптимизации индексов и т.д. В качестве поставщика данных для нескольких подсетей, глубоко сотрудничает с проектами, такими как Score, отражая ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - майнинг с использованием вычислительной мощности PoW
TAOHash позволяет майнерам биткойнов перенаправлять вычислительную мощность в сеть Bittensor. В краткосрочной перспективе привлечено более 6EH/s вычислительной мощности, что составляет около 0,7% от мирового объема. Майнеры могут гибко выбирать между традиционным майнингом или получением токенов TAOHash.
Анализ экосистемы
Технические инновации Bittensor создали уникальную децентрализованную AI экосистему. Консенсус Yuma и обновление dTAO повысили эффективность сети, механизм AMM реализует ценообразование между токенами TAO и alpha. Сотрудничество между подсетями поддерживает распределенную обработку сложных AI задач, а структура двойного стимулирования обеспечивает долгосрочную мотивацию участия.
По сравнению с традиционными поставщиками ИИ-услуг, Bittensor выделяется высокой эффективностью затрат. Однако порог входа по технологиям все еще высок, а регуляторная среда остается неопределенной, традиционные облачные провайдеры могут запустить конкурентные продукты. С ростом сети также возникает проблема баланса между производительностью и децентрализацией.
Рынок ИИ, как ожидается, вырастет с 294 миллиардов долларов США в 2025 году до 1,77 триллиона долларов США в 2032 году, с годовыми темпами роста 29%. Поддержка правительствами и озабоченность по поводу конфиденциальности данных создают возможности для децентрализованной инфраструктуры ИИ. Участие институциональных инвесторов обеспечивает финансовую поддержку экосистемы.
Инвестиционная стратегия
Оценочная рамка должна учитывать такие факторы, как степень технологических инноваций, сила команды, рыночный потенциал, конкурентная среда, уровень принятия пользователями и регуляторные риски. Рекомендуется диверсифицировать распределение между различными типами подсетей и корректировать стратегию в зависимости от стадии развития. Первое сокращение в ноябре 2025 года изменит экономическую структуру сети, что позволит заранее настроить качественные подсети.
Среднесрочные прогнозы предполагают, что количество подсетей превысит 500, а увеличение корпоративных приложений будет способствовать развитию подсетей, связанных с конфиденциальными вычислениями. В долгосрочной перспективе Bittensor имеет потенциал стать важной частью глобальной инфраструктуры ИИ, новые бизнес-модели продолжают появляться, а взаимная совместимость с другими блокчейн-сетями усиливается.
Экосистема Bittensor представляет собой новую парадигму развития инфраструктуры ИИ, её инновационная динамика и потенциал роста заслуживают постоянного внимания и глубокого изучения.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
13 Лайков
Награда
13
2
Поделиться
комментарий
0/400
ProbablyNothing
· 14ч назад
бычий рост разыгрывайте людей как лохов
Посмотреть ОригиналОтветить0
HodlNerd
· 23ч назад
математическая красота в действии... от 4м до 690м в рыночной капитализации, чистая экспоненциальная игровая теория в действии
Взрывной рост экосистемы Bittensor, общая рыночная капитализация подсетей превысила 6,9 миллиарда долларов США.
Анализ инвестиций в экосистему подсети Bittensor
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила обновление Dynamic TAO (dTAO), изменив модель управления на рыночную, ориентированную на децентрализованное распределение ресурсов. Это обновление значительно активизировало инновационную活力 сети, количество подсетей увеличилось с 32 до 118, охватывающих различные сегменты AI-индустрии. Рыночные показатели также впечатляют: общая капитализация топовых подсетей возросла с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов, а доходность от стейкинга стабильно составляет 16-19% в год.
Анализ ядровой сети ( Топ 10 выбросов )
1. Chutes (SN64) - безсерверные AI вычисления
Chutes использует архитектуру "мгновенного старта", сокращая время запуска AI моделей до 200 миллисекунд и увеличивая эффективность в 10 раз. Более 8000 GPU узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день. Бизнес-модель устойчива, доход от API вызовов получен через интеграцию на платформе OpenRouter. Стоимость на 85% ниже, чем у AWS Lambda, обслуживая более 3000 корпоративных клиентов. Текущая рыночная капитализация составляет 79 миллионов, это ведущий проект в подсети.
2. Celium (SN51) - аппаратная оптимизация вычислений
Celium фокусируется на оптимизации вычислений на аппаратном уровне, максимизируя эффективность использования оборудования с помощью технологий, таких как планирование GPU и аппаратная абстракция. Поддерживает всю серию оборудования NVIDIA, AMD, Intel, снижая цены на 90% и увеличивая вычислительную эффективность на 45%. В настоящее время это второй по величине подсеть по выбросам, составляющая 7,28% от общих выбросов сети, текущая рыночная капитализация - 56M.
3. Targon (SN4) - децентрализованная AI платформа для вывода
Ядро Targon — это TVM(Targon Virtual Machine), безопасная платформа для конфиденциальных вычислений. Используются такие технологии, как Intel TDX, для обеспечения безопасности рабочих процессов AI и защиты конфиденциальности. Механизм выкупа доходов уже запущен, недавно была совершена выкуп на сумму 18 000 долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследования ИИ и распределенное обучение
Templar стремится к распределенному обучению масштабных AI моделей и завершил обучение модели с 1.2B параметрами. В 2025 году планируется обучение моделей с масштабом более 70B параметров, производительность которых соответствует отраслевым стандартам. Текущая рыночная капитализация составляет 35M, что составляет 4.79% от выбросов.
5. Градиенты (SN56) - Децентрализованное AI-обучение
Gradients решает проблему затрат на обучение ИИ с помощью распределенного обучения. Завершено обучение модели с 118 триллионами параметров, стоимость составляет всего 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг. Более 500 проектов используются для дообучения моделей, охватывающих такие области, как медицина и финансы. Текущая рыночная капитализация составляет 30 миллионов.
6. Собственная торговля (SN8) - Финансовая количественная торговля
SN8 является децентрализованной платформой для количественной торговли и финансового прогнозирования. Она сочетает технологии LSTM и Transformer для построения многоуровневых прогнозных моделей, а также предоставляет торговые сигналы на основе анализа рыночных эмоций. На сайте представлены доходности и данные бэктестирования различных стратегий майнинга. Текущая рыночная капитализация составляет 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Score сосредоточен на анализе спортивных видео, использует легковесные технологии верификации для значительного снижения затрат на аннотацию. Средняя точность прогнозирования AI-агента, разработанного в сотрудничестве с Data Universe, составляет 70%. Нацелено на индустрию футбола стоимостью 600 миллиардов долларов, рынок имеет большие перспективы.
8. OpenKaito (SN5) - открытая текстовая логика
OpenKaito сосредоточен на разработке моделей текстовых встраиваний, поддерживаемых участником области InfoFi Kaito. Стремится создать качественные возможности понимания текста и вывода, особенно в области информационного поиска и семантического поиска. Скоро будет интегрирован с Yaps, что может расширить области применения.
9. Данные Вселенной (SN13) - AI инфраструктура данных
Обработка 500 миллионов строк данных в день, всего более 55,6 миллиарда строк. Архитектура DataEntity предоставляет функции стандартизации данных, оптимизации индексов и т.д. В качестве поставщика данных для нескольких подсетей, глубоко сотрудничает с проектами, такими как Score, отражая ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - майнинг с использованием вычислительной мощности PoW
TAOHash позволяет майнерам биткойнов перенаправлять вычислительную мощность в сеть Bittensor. В краткосрочной перспективе привлечено более 6EH/s вычислительной мощности, что составляет около 0,7% от мирового объема. Майнеры могут гибко выбирать между традиционным майнингом или получением токенов TAOHash.
Анализ экосистемы
Технические инновации Bittensor создали уникальную децентрализованную AI экосистему. Консенсус Yuma и обновление dTAO повысили эффективность сети, механизм AMM реализует ценообразование между токенами TAO и alpha. Сотрудничество между подсетями поддерживает распределенную обработку сложных AI задач, а структура двойного стимулирования обеспечивает долгосрочную мотивацию участия.
По сравнению с традиционными поставщиками ИИ-услуг, Bittensor выделяется высокой эффективностью затрат. Однако порог входа по технологиям все еще высок, а регуляторная среда остается неопределенной, традиционные облачные провайдеры могут запустить конкурентные продукты. С ростом сети также возникает проблема баланса между производительностью и децентрализацией.
Рынок ИИ, как ожидается, вырастет с 294 миллиардов долларов США в 2025 году до 1,77 триллиона долларов США в 2032 году, с годовыми темпами роста 29%. Поддержка правительствами и озабоченность по поводу конфиденциальности данных создают возможности для децентрализованной инфраструктуры ИИ. Участие институциональных инвесторов обеспечивает финансовую поддержку экосистемы.
Инвестиционная стратегия
Оценочная рамка должна учитывать такие факторы, как степень технологических инноваций, сила команды, рыночный потенциал, конкурентная среда, уровень принятия пользователями и регуляторные риски. Рекомендуется диверсифицировать распределение между различными типами подсетей и корректировать стратегию в зависимости от стадии развития. Первое сокращение в ноябре 2025 года изменит экономическую структуру сети, что позволит заранее настроить качественные подсети.
Среднесрочные прогнозы предполагают, что количество подсетей превысит 500, а увеличение корпоративных приложений будет способствовать развитию подсетей, связанных с конфиденциальными вычислениями. В долгосрочной перспективе Bittensor имеет потенциал стать важной частью глобальной инфраструктуры ИИ, новые бизнес-модели продолжают появляться, а взаимная совместимость с другими блокчейн-сетями усиливается.
Экосистема Bittensor представляет собой новую парадигму развития инфраструктуры ИИ, её инновационная динамика и потенциал роста заслуживают постоянного внимания и глубокого изучения.