Інвестиційний аналіз екосистеми Bittensor підмережі
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), перейшовши до моделі управління, що базується на ринкових механізмах для децентралізованого розподілу ресурсів. Це оновлення значно активізувало інноваційну активність мережі, кількість підмереж зросла з 32 до 118, охоплюючи всі сегменти AI-індустрії. Ринкові показники також вражають, загальна ринкова капіталізація топових підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів, а річна дохідність від стейкінгу стабільно тримається на рівні 16-19%.
Аналіз ядрової мережі ( викидів Топ-10 )
1. Chutes (SN64) - безсерверні обчислення AI
Chutes використовує архітектуру "мгновенного запуску", скорочуючи час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд, підвищуючи ефективність у 10 разів. Понад 8000 GPU-вузлів у всьому світі підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день. Бізнес-модель зріла, отримуючи доходи від API-викликів через платформу OpenRouter. Вартість на 85% нижча, ніж у AWS Lambda, обслуговуючи понад 3000 корпоративних клієнтів. Поточна ринкова капіталізація становить 79 млн, це провідний проєкт підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Celium зосереджується на оптимізації обчислень на апаратному рівні, максимізуючи ефективність використання апаратного забезпечення за допомогою таких технологічних модулів, як планування GPU та апаратна абстракція. Підтримує повний спектр апаратного забезпечення NVIDIA, AMD, Intel, ціни знижені на 90%, ефективність обчислень підвищена на 45%. Наразі це другий за величиною викид підмережі, що займає 7,28% викидів мережі, поточна ринкова капіталізація 56M.
3. Targon (SN4) - децентралізована AI платформа для виведення
Ядро Targon - це TVM( Targon Virtual Machine), безпечна платформа для конфіденційних обчислень. Використання технологій, таких як Intel TDX, забезпечує безпеку робочих процесів ШІ та захист конфіденційності. Введено механізм викупу доходів, остання операція викупу склала 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - Дослідження ШІ та розподілене навчання
Templar прагне до розподіленого навчання великих AI моделей, вже завершено навчання моделі з 1.2B параметрами. У 2025 році планується навчання моделей з параметрами понад 70B, продуктивність яких відповідає галузевим стандартам. Поточна ринкова капіталізація становить 35M, займає 4.79% від викидів.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване навчання AI
Gradients вирішує проблему витрат на навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, витрати складають лише 5 доларів на годину, що на 70% дешевше, ніж традиційні хмарні послуги. Понад 500 проектів використовуються для доопрацювання моделей, охоплюючи медицину, фінанси та інші сфери. Поточна ринкова капіталізація становить 30M.
SN8 є децентралізованою платформою для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування. Вона об'єднує технології LSTM та Transformer для побудови багаторівневих прогнозних моделей, поєднуючи аналіз ринкових настроїв для надання торгових сигналів. Веб-сайт демонструє прибутковість та дані зворотного тестування різних стратегій miner. Поточна капіталізація становить 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Score зосереджується на аналізі спортивних відео, використовує легку валідаційну технологію, що значно знижує витрати на маркування. Середня точність прогнозування AI-агента, розробленого у співпраці з Data Universe, становить 70%. Орієнтуючись на ринок футболу в 600 мільярдів доларів, перспективи на ринку є широкими.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
OpenKaito зосереджується на розробці моделей вбудовування тексту, підтримуваних учасником сфери InfoFi Kaito. Прагне створити високоякісні можливості розуміння тексту та міркувань, особливо в галузі інформаційного пошуку та семантичного пошуку. Незабаром буде інтегровано з Yaps, що може розширити сфери застосування.
9. Дані Всесвіт (SN13) - AI дані інфраструктура
Щодня обробляється 500 мільйонів рядків даних, в загальному понад 55,6 мільярдів рядків. Архітектура DataEntity забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів та інші функції. Як постачальник даних для кількох підмереж, ми глибоко співпрацюємо з такими проектами, як Score, що підкреслює цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW майнінг
TAOHash дозволяє майнерам біткойнів перенаправляти обчислювальну потужність до мережі Bittensor. У короткостроковій перспективі залучено понад 6EH/s потужності, що становить близько 0,7% світового обсягу. Майнері можуть гнучко обирати між традиційним майнінгом або отриманням токенів TAOHash.
Аналіз екосистеми
Технологічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Консенсус Yuma та оновлення dTAO підвищують ефективність мережі, а механізм AMM забезпечує виявлення цін між токенами TAO та alpha. Співпраця між підмережами підтримує розподілену обробку складних завдань штучного інтелекту, а структура подвійного стимулювання забезпечує довгострокову мотивацію участі.
В порівнянні з традиційними провайдерами послуг ШІ, Bittensor відзначається високою ефективністю витрат. Однак, технічний бар'єр все ще високий, а регуляторне середовище залишається невизначеним, традиційні постачальники хмарних послуг можуть запропонувати конкурентні продукти. З ростом мережі, як збалансувати продуктивність і децентралізацію також є викликом.
Очікується, що ринок ШІ зросте з 294 мільярдів доларів США у 2025 році до 1,77 трильйона доларів США у 2032 році, з середньорічним темпом зростання 29%. Підтримка з боку держав та увага до конфіденційності даних створюють можливості для децентралізованої інфраструктури ШІ. Участь інституційних інвесторів забезпечує фінансову підтримку екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Оцінювальна структура має враховувати такі фактори, як технологічна інноваційність, сильні сторони команди, ринковий потенціал, конкурентне середовище, рівень прийняття користувачами, регуляторні ризики тощо. Рекомендується розподілити ресурси між різними типами підмереж, коригуючи стратегію відповідно до етапу розвитку. Перше скорочення в листопаді 2025 року змінить економічну структуру мережі, що дозволяє заздалегідь розмістити інвестиції в якісні підмережі.
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 шанс стати важливою складовою глобальної інфраструктури ШІ, нові бізнес-моделі постійно з'являються, а взаємодія з іншими блокчейн-мережами посилюється.
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури AI, її інноваційна енергія та потенціал зростання заслуговують на постійну увагу та глибоке вивчення.
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.
15 лайків
Нагородити
15
2
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ProbablyNothing
· 07-25 12:43
бичачий обдурювати людей, як лохів просто закінчиться.
Переглянути оригіналвідповісти на0
HodlNerd
· 07-25 04:10
математична краса в дії... від 4м до 690м у ринковій капіталізації, чиста експоненціальна ігрова теорія в дії
Bittensor екосистема вибухового зростання підмережа загальна ринкова капіталізація перевищила 6,9 мільярдів доларів США
Інвестиційний аналіз екосистеми Bittensor підмережі
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила оновлення Dynamic TAO (dTAO), перейшовши до моделі управління, що базується на ринкових механізмах для децентралізованого розподілу ресурсів. Це оновлення значно активізувало інноваційну активність мережі, кількість підмереж зросла з 32 до 118, охоплюючи всі сегменти AI-індустрії. Ринкові показники також вражають, загальна ринкова капіталізація топових підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів, а річна дохідність від стейкінгу стабільно тримається на рівні 16-19%.
Аналіз ядрової мережі ( викидів Топ-10 )
1. Chutes (SN64) - безсерверні обчислення AI
Chutes використовує архітектуру "мгновенного запуску", скорочуючи час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд, підвищуючи ефективність у 10 разів. Понад 8000 GPU-вузлів у всьому світі підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день. Бізнес-модель зріла, отримуючи доходи від API-викликів через платформу OpenRouter. Вартість на 85% нижча, ніж у AWS Lambda, обслуговуючи понад 3000 корпоративних клієнтів. Поточна ринкова капіталізація становить 79 млн, це провідний проєкт підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Celium зосереджується на оптимізації обчислень на апаратному рівні, максимізуючи ефективність використання апаратного забезпечення за допомогою таких технологічних модулів, як планування GPU та апаратна абстракція. Підтримує повний спектр апаратного забезпечення NVIDIA, AMD, Intel, ціни знижені на 90%, ефективність обчислень підвищена на 45%. Наразі це другий за величиною викид підмережі, що займає 7,28% викидів мережі, поточна ринкова капіталізація 56M.
3. Targon (SN4) - децентралізована AI платформа для виведення
Ядро Targon - це TVM( Targon Virtual Machine), безпечна платформа для конфіденційних обчислень. Використання технологій, таких як Intel TDX, забезпечує безпеку робочих процесів ШІ та захист конфіденційності. Введено механізм викупу доходів, остання операція викупу склала 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - Дослідження ШІ та розподілене навчання
Templar прагне до розподіленого навчання великих AI моделей, вже завершено навчання моделі з 1.2B параметрами. У 2025 році планується навчання моделей з параметрами понад 70B, продуктивність яких відповідає галузевим стандартам. Поточна ринкова капіталізація становить 35M, займає 4.79% від викидів.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване навчання AI
Gradients вирішує проблему витрат на навчання ШІ за допомогою розподіленого навчання. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, витрати складають лише 5 доларів на годину, що на 70% дешевше, ніж традиційні хмарні послуги. Понад 500 проектів використовуються для доопрацювання моделей, охоплюючи медицину, фінанси та інші сфери. Поточна ринкова капіталізація становить 30M.
6. Приватна торгівля (SN8) - фінансова квантова торгівля
SN8 є децентралізованою платформою для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування. Вона об'єднує технології LSTM та Transformer для побудови багаторівневих прогнозних моделей, поєднуючи аналіз ринкових настроїв для надання торгових сигналів. Веб-сайт демонструє прибутковість та дані зворотного тестування різних стратегій miner. Поточна капіталізація становить 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Score зосереджується на аналізі спортивних відео, використовує легку валідаційну технологію, що значно знижує витрати на маркування. Середня точність прогнозування AI-агента, розробленого у співпраці з Data Universe, становить 70%. Орієнтуючись на ринок футболу в 600 мільярдів доларів, перспективи на ринку є широкими.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
OpenKaito зосереджується на розробці моделей вбудовування тексту, підтримуваних учасником сфери InfoFi Kaito. Прагне створити високоякісні можливості розуміння тексту та міркувань, особливо в галузі інформаційного пошуку та семантичного пошуку. Незабаром буде інтегровано з Yaps, що може розширити сфери застосування.
9. Дані Всесвіт (SN13) - AI дані інфраструктура
Щодня обробляється 500 мільйонів рядків даних, в загальному понад 55,6 мільярдів рядків. Архітектура DataEntity забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів та інші функції. Як постачальник даних для кількох підмереж, ми глибоко співпрацюємо з такими проектами, як Score, що підкреслює цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW майнінг
TAOHash дозволяє майнерам біткойнів перенаправляти обчислювальну потужність до мережі Bittensor. У короткостроковій перспективі залучено понад 6EH/s потужності, що становить близько 0,7% світового обсягу. Майнері можуть гнучко обирати між традиційним майнінгом або отриманням токенів TAOHash.
Аналіз екосистеми
Технологічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Консенсус Yuma та оновлення dTAO підвищують ефективність мережі, а механізм AMM забезпечує виявлення цін між токенами TAO та alpha. Співпраця між підмережами підтримує розподілену обробку складних завдань штучного інтелекту, а структура подвійного стимулювання забезпечує довгострокову мотивацію участі.
В порівнянні з традиційними провайдерами послуг ШІ, Bittensor відзначається високою ефективністю витрат. Однак, технічний бар'єр все ще високий, а регуляторне середовище залишається невизначеним, традиційні постачальники хмарних послуг можуть запропонувати конкурентні продукти. З ростом мережі, як збалансувати продуктивність і децентралізацію також є викликом.
Очікується, що ринок ШІ зросте з 294 мільярдів доларів США у 2025 році до 1,77 трильйона доларів США у 2032 році, з середньорічним темпом зростання 29%. Підтримка з боку держав та увага до конфіденційності даних створюють можливості для децентралізованої інфраструктури ШІ. Участь інституційних інвесторів забезпечує фінансову підтримку екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Оцінювальна структура має враховувати такі фактори, як технологічна інноваційність, сильні сторони команди, ринковий потенціал, конкурентне середовище, рівень прийняття користувачами, регуляторні ризики тощо. Рекомендується розподілити ресурси між різними типами підмереж, коригуючи стратегію відповідно до етапу розвитку. Перше скорочення в листопаді 2025 року змінить економічну структуру мережі, що дозволяє заздалегідь розмістити інвестиції в якісні підмережі.
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 шанс стати важливою складовою глобальної інфраструктури ШІ, нові бізнес-моделі постійно з'являються, а взаємодія з іншими блокчейн-мережами посилюється.
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури AI, її інноваційна енергія та потенціал зростання заслуговують на постійну увагу та глибоке вивчення.