Analyse d'investissement de l'écosystème Bittensor subnet
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), en passant à un modèle de gouvernance basé sur une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Cette mise à niveau a considérablement stimulé l'innovation au sein du réseau, le nombre de subnets passant de 32 à 118, couvrant tous les segments de l'industrie de l'IA. Les performances du marché sont également impressionnantes, la capitalisation boursière totale des meilleurs subnets passant de 4 millions de dollars à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel stable de 16 à 19 %.
Analyse du réseau principal ( émissions des 10 premiers )
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané", réduisant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une efficacité multipliée par 10. 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, générant des revenus d'appels API via l'intégration de la plateforme OpenRouter. Les coûts sont 85 % moins élevés que ceux d'AWS Lambda, et plus de 3000 entreprises clientes sont servies. La capitalisation boursière actuelle est de 79 millions, ce qui en fait le projet phare du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Celium se concentre sur l'optimisation des calculs au niveau matériel, maximisant l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à des modules techniques tels que la planification GPU et l'abstraction matérielle. Il prend en charge toute la gamme de matériels NVIDIA, AMD et Intel, réduisant les prix de 90 % et augmentant l'efficacité des calculs de 45 %. Actuellement, il est le deuxième plus grand subnet en termes d'émissions, représentant 7,28 % des émissions du réseau, avec une capitalisation boursière actuelle de 56M.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Le cœur de Targon est la TVM( Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée. Elle utilise des technologies telles que Intel TDX pour garantir la sécurité et la protection de la vie privée des flux de travail AI. Un mécanisme de rachat des revenus a été activé, avec un récent rachat de 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche en IA et entraînement distribué
Templar se consacre à l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, ayant achevé l'entraînement d'un modèle de 1,2 milliard de paramètres. En 2025, il prévoit de poursuivre l'entraînement de modèles de plus de 70 milliards de paramètres, avec des performances équivalentes aux normes de l'industrie. La capitalisation actuelle est de 35 millions, représentant 4,79 % des émissions.
5. Gradients (SN56) - formation AI décentralisée
Gradients résout le problème des coûts d'entraînement en IA grâce à un entraînement distribué. L'entraînement d'un modèle de 118 trillions de paramètres a été achevé, avec un coût de seulement 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels. Plus de 500 projets sont utilisés pour le réglage des modèles, couvrant des domaines tels que la santé et la finance. La capitalisation boursière actuelle est de 30 millions.
SN8 est une plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière. Elle construit des modèles de prévision multilayer en intégrant les technologies LSTM et Transformer, tout en fournissant des signaux de trading grâce à l'analyse des sentiments du marché. Le site affiche les rendements et les données de backtesting des différentes stratégies de miner. La capitalisation boursière actuelle est de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Score se concentre sur l'analyse vidéo sportive et utilise une technologie de validation légère pour réduire considérablement les coûts de marquage. Le taux de précision moyen des prédictions de l'agent AI développé en collaboration avec Data Universe est de 70 %. Vise un marché de 600 milliards de dollars dans l'industrie du football, avec un vaste potentiel de marché.
8. OpenKaito (SN5) - texte de raisonnement open source
OpenKaito se concentre sur le développement de modèles d'incorporation de texte, soutenu par Kaito, un acteur du domaine de l'InfoFi. Il vise à construire des capacités de compréhension et de raisonnement du texte de haute qualité, notamment dans les domaines de la recherche d'informations et de la recherche sémantique. Une intégration avec Yaps est imminente, ce qui pourrait étendre les cas d'utilisation.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Traite 500 millions de lignes de données par jour, avec un total de plus de 55,6 milliards de lignes. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités de normalisation des données, d'optimisation des index, etc. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, collabore étroitement avec des projets tels que Score, illustrant ainsi la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - PoW puissance de calcul minier
TAOHash permet aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor. À court terme, cela attire plus de 6 EH/s de puissance de calcul, soit environ 0,7 % du total mondial. Les mineurs peuvent choisir de manière flexible entre le minage traditionnel ou l'obtention de jetons TAOHash.
Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème IA décentralisé unique. Le consensus Yuma et la mise à niveau dTAO améliorent l'efficacité du réseau, tandis que le mécanisme AMM réalise la découverte de prix entre le TAO et le token alpha. La collaboration entre les subnets soutient le traitement distribué des tâches AI complexes, et la structure d'incitation double garantit la motivation à long terme pour la participation.
Comparé aux fournisseurs de services d'IA traditionnels, Bittensor se distingue par son efficacité en termes de coûts. Cependant, le seuil technologique reste élevé, et l'environnement réglementaire présente des incertitudes. Les fournisseurs de cloud traditionnels pourraient lancer des produits concurrents. Avec la croissance du réseau, trouver un équilibre entre performance et décentralisation est également un défi.
Le marché de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 trillion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %. Les politiques de soutien des différents pays et les préoccupations relatives à la confidentialité des données créent des opportunités pour les infrastructures d'IA décentralisées. La participation des investisseurs institutionnels fournit un soutien financier à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
Le cadre d'évaluation doit prendre en compte des facteurs tels que le degré d'innovation technologique, la force de l'équipe, le potentiel de marché, le paysage concurrentiel, l'adoption par les utilisateurs et les risques réglementaires. Il est conseillé de diversifier la configuration entre différents types de subnets et d'ajuster la stratégie en fonction des phases de développement. La première réduction de moitié en novembre 2025 redéfinira le paysage économique du réseau, il est donc possible de se positionner à l'avance sur des subnets de qualité.
Le nombre de sous-réseaux devrait dépasser 500 à moyen terme, et l'augmentation des applications d'entreprise stimule le développement des sous-réseaux liés au calcul confidentiel. À long terme, Bittensor devrait devenir une composante importante de l'infrastructure AI mondiale, avec de nouveaux modèles commerciaux émergents et une interopérabilité renforcée avec d'autres réseaux blockchain.
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme de développement des infrastructures AI, et son dynamisme innovant et son potentiel de croissance méritent une attention continue et une étude approfondie.
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FrontRunFighter
· 07-28 02:33
smh... une autre forêt sombre se forme, j'espère que vous êtes tous prêts pour les guerres MEV à venir
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ProbablyNothing
· 07-25 12:43
haussier prendre les gens pour des idiots.
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HodlNerd
· 07-25 04:10
beauté mathématique à l'œuvre ici... de 4 millions à 690 millions en capitalisation boursière, pure théorie des jeux exponentiels en action
Bittensor écosystème explosion de hausse la capitalisation boursière totale des subnets dépasse 690 millions de dollars.
Analyse d'investissement de l'écosystème Bittensor subnet
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), en passant à un modèle de gouvernance basé sur une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Cette mise à niveau a considérablement stimulé l'innovation au sein du réseau, le nombre de subnets passant de 32 à 118, couvrant tous les segments de l'industrie de l'IA. Les performances du marché sont également impressionnantes, la capitalisation boursière totale des meilleurs subnets passant de 4 millions de dollars à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel stable de 16 à 19 %.
Analyse du réseau principal ( émissions des 10 premiers )
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané", réduisant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une efficacité multipliée par 10. 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, générant des revenus d'appels API via l'intégration de la plateforme OpenRouter. Les coûts sont 85 % moins élevés que ceux d'AWS Lambda, et plus de 3000 entreprises clientes sont servies. La capitalisation boursière actuelle est de 79 millions, ce qui en fait le projet phare du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Celium se concentre sur l'optimisation des calculs au niveau matériel, maximisant l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à des modules techniques tels que la planification GPU et l'abstraction matérielle. Il prend en charge toute la gamme de matériels NVIDIA, AMD et Intel, réduisant les prix de 90 % et augmentant l'efficacité des calculs de 45 %. Actuellement, il est le deuxième plus grand subnet en termes d'émissions, représentant 7,28 % des émissions du réseau, avec une capitalisation boursière actuelle de 56M.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Le cœur de Targon est la TVM( Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée. Elle utilise des technologies telles que Intel TDX pour garantir la sécurité et la protection de la vie privée des flux de travail AI. Un mécanisme de rachat des revenus a été activé, avec un récent rachat de 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche en IA et entraînement distribué
Templar se consacre à l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, ayant achevé l'entraînement d'un modèle de 1,2 milliard de paramètres. En 2025, il prévoit de poursuivre l'entraînement de modèles de plus de 70 milliards de paramètres, avec des performances équivalentes aux normes de l'industrie. La capitalisation actuelle est de 35 millions, représentant 4,79 % des émissions.
5. Gradients (SN56) - formation AI décentralisée
Gradients résout le problème des coûts d'entraînement en IA grâce à un entraînement distribué. L'entraînement d'un modèle de 118 trillions de paramètres a été achevé, avec un coût de seulement 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels. Plus de 500 projets sont utilisés pour le réglage des modèles, couvrant des domaines tels que la santé et la finance. La capitalisation boursière actuelle est de 30 millions.
6. Trading propriétaire (SN8) - Trading quantitatif financier
SN8 est une plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière. Elle construit des modèles de prévision multilayer en intégrant les technologies LSTM et Transformer, tout en fournissant des signaux de trading grâce à l'analyse des sentiments du marché. Le site affiche les rendements et les données de backtesting des différentes stratégies de miner. La capitalisation boursière actuelle est de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Score se concentre sur l'analyse vidéo sportive et utilise une technologie de validation légère pour réduire considérablement les coûts de marquage. Le taux de précision moyen des prédictions de l'agent AI développé en collaboration avec Data Universe est de 70 %. Vise un marché de 600 milliards de dollars dans l'industrie du football, avec un vaste potentiel de marché.
8. OpenKaito (SN5) - texte de raisonnement open source
OpenKaito se concentre sur le développement de modèles d'incorporation de texte, soutenu par Kaito, un acteur du domaine de l'InfoFi. Il vise à construire des capacités de compréhension et de raisonnement du texte de haute qualité, notamment dans les domaines de la recherche d'informations et de la recherche sémantique. Une intégration avec Yaps est imminente, ce qui pourrait étendre les cas d'utilisation.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Traite 500 millions de lignes de données par jour, avec un total de plus de 55,6 milliards de lignes. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités de normalisation des données, d'optimisation des index, etc. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, collabore étroitement avec des projets tels que Score, illustrant ainsi la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - PoW puissance de calcul minier
TAOHash permet aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor. À court terme, cela attire plus de 6 EH/s de puissance de calcul, soit environ 0,7 % du total mondial. Les mineurs peuvent choisir de manière flexible entre le minage traditionnel ou l'obtention de jetons TAOHash.
Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème IA décentralisé unique. Le consensus Yuma et la mise à niveau dTAO améliorent l'efficacité du réseau, tandis que le mécanisme AMM réalise la découverte de prix entre le TAO et le token alpha. La collaboration entre les subnets soutient le traitement distribué des tâches AI complexes, et la structure d'incitation double garantit la motivation à long terme pour la participation.
Comparé aux fournisseurs de services d'IA traditionnels, Bittensor se distingue par son efficacité en termes de coûts. Cependant, le seuil technologique reste élevé, et l'environnement réglementaire présente des incertitudes. Les fournisseurs de cloud traditionnels pourraient lancer des produits concurrents. Avec la croissance du réseau, trouver un équilibre entre performance et décentralisation est également un défi.
Le marché de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 trillion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %. Les politiques de soutien des différents pays et les préoccupations relatives à la confidentialité des données créent des opportunités pour les infrastructures d'IA décentralisées. La participation des investisseurs institutionnels fournit un soutien financier à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
Le cadre d'évaluation doit prendre en compte des facteurs tels que le degré d'innovation technologique, la force de l'équipe, le potentiel de marché, le paysage concurrentiel, l'adoption par les utilisateurs et les risques réglementaires. Il est conseillé de diversifier la configuration entre différents types de subnets et d'ajuster la stratégie en fonction des phases de développement. La première réduction de moitié en novembre 2025 redéfinira le paysage économique du réseau, il est donc possible de se positionner à l'avance sur des subnets de qualité.
Le nombre de sous-réseaux devrait dépasser 500 à moyen terme, et l'augmentation des applications d'entreprise stimule le développement des sous-réseaux liés au calcul confidentiel. À long terme, Bittensor devrait devenir une composante importante de l'infrastructure AI mondiale, avec de nouveaux modèles commerciaux émergents et une interopérabilité renforcée avec d'autres réseaux blockchain.
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme de développement des infrastructures AI, et son dynamisme innovant et son potentiel de croissance méritent une attention continue et une étude approfondie.