Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan upgrade Dynamic TAO (dTAO) yang memiliki makna penting, mengubah model pemerintahan jaringan dari pusat menjadi alokasi sumber daya yang didorong oleh pasar yang terdesentralisasi. Setelah upgrade, setiap subnet memiliki token alpha independen, mewujudkan mekanisme penemuan nilai pasar yang sebenarnya.
Data menunjukkan bahwa upgrade dTAO telah melepas inovasi yang besar. Dalam waktu singkat, jumlah subnet Bittensor meningkat dari 32 menjadi 118, dengan peningkatan mencapai 269%. Subnet ini mencakup berbagai segmen industri AI, dari penalaran teks dasar, pembuatan gambar, hingga pemodelan protein mutakhir dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling lengkap saat ini.
Kinerja pasar juga sangat mencolok. Total nilai pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar sebelum peningkatan menjadi 690 juta dolar, dengan imbal hasil tahunan yang dipertaruhkan stabil di 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat staking TAO yang dipasarkan, di mana 10 subnet teratas menyumbang 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang kompetitif.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Nilai inti: Menginovasi pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi.
Chutes mengadopsi arsitektur "peluncuran instan" yang mengompresi waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali lipat. Lebih dari 8000 node GPU global mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan diproses setiap hari. Model bisnis yang matang menggunakan strategi freemium untuk menyediakan dukungan komputasi bagi platform seperti OpenRouter. Keunggulan biaya yang signifikan, 85% lebih rendah dibandingkan AWS Lambda. Saat ini, total penggunaan token telah melebihi 9042 miliar, melayani lebih dari 3000 pelanggan perusahaan.
dTAO mencapai nilai pasar 100 juta USD setelah 9 minggu diluncurkan, nilai pasar saat ini 79M, memiliki moat teknologi yang dalam, kemajuan komersialisasi yang lancar, dan tingkat pengakuan pasar yang tinggi, merupakan proyek unggulan dari subnet.
2. Celium (SN51) - optimasi komputasi perangkat keras
Nilai inti: Optimasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi perhitungan AI
Fokus pada optimasi komputasi di tingkat perangkat keras, memaksimalkan efisiensi penggunaan perangkat keras melalui empat modul teknologi: penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi. Mendukung perangkat keras GPU mainstream, harga turun 90%, efisiensi komputasi meningkat 45%.
Saat ini, Bittensor merupakan subnet dengan emisi terbesar kedua, menyumbang 7,28% dari total emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki hambatan teknologi, dengan tren kenaikan harga yang kuat, saat ini bernilai pasar 56 juta.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Nilai inti: Teknologi komputasi rahasia, menjamin keamanan privasi data
Inti dari Targon adalah TVM (Targon Virtual Machine), yaitu platform komputasi rahasia yang aman, mendukung pelatihan, inferensi, dan verifikasi model AI. Menggunakan teknologi komputasi rahasia seperti Intel TDX, memastikan keamanan dan perlindungan privasi seluruh alur kerja AI. Sistem mendukung enkripsi end-to-end dari lapisan perangkat keras hingga aplikasi, memungkinkan pengguna menggunakan layanan AI yang kuat tanpa mengungkapkan data.
Targon memiliki ambang teknologi yang tinggi, model bisnis yang jelas, dan sumber pendapatan yang stabil. Saat ini telah memulai mekanisme pembelian kembali pendapatan, semua pendapatan digunakan untuk pembelian kembali token, baru-baru ini melakukan pembelian kembali sebesar 18.000 dolar.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI berskala besar, mengurangi hambatan pelatihan
Berkecimpung dalam pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, berkomitmen untuk menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui kolaborasi pelatihan dengan sumber daya GPU yang disumbangkan oleh peserta global, fokus pada kolaborasi pelatihan model canggih dan inovasi, menekankan ketahanan terhadap kecurangan dan kolaborasi yang efisien.
Telah berhasil menyelesaikan pelatihan model dengan 1.2B parameter, melalui lebih dari 20.000 siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat. Pada tahun 2024, mekanisme commit-reveal akan ditingkatkan untuk meningkatkan desentralisasi dan keamanan verifikasi; pada tahun 2025, pelatihan model besar akan terus dilanjutkan, dengan skala parameter mencapai 70B+, dan menunjukkan performa setara dengan standar industri dalam pengujian benchmark AI standar.
Keunggulan teknologi yang menonjol, saat ini nilai pasar 35M, menguasai 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau untuk masyarakat, secara signifikan mengurangi ambang biaya.
Menyelesaikan masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas berdasarkan sinkronisasi gradien, secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan kecepatan pelatihan 40% lebih cepat. Antarmuka satu klik mengurangi hambatan penggunaan, dengan lebih dari 500 proyek yang digunakan untuk penyesuaian model, mencakup bidang medis, keuangan, pendidikan, dan lainnya.
Saat ini nilai pasar 30M, permintaan pasar besar, dan keunggulan teknologi jelas, ini adalah salah satu subnet yang patut diperhatikan dalam jangka panjang.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Keuangan
Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, sinyal perdagangan multi-aset yang didorong oleh AI. Jaringan perdagangan proprietary menerapkan teknologi pembelajaran mesin untuk prediksi pasar keuangan, membangun arsitektur model prediksi multi-level. Model prediksi berbasis waktu-nya menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, mampu menangani data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menyediakan indikator sentimen sebagai sinyal tambahan untuk prediksi dengan menganalisis konten media sosial dan berita.
Di situs web, Anda dapat melihat hasil dan backtest strategi yang ditawarkan oleh berbagai miner. SN8 menggabungkan AI dan blockchain, memberikan cara baru untuk bertransaksi di pasar keuangan, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Nilai inti: Analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar.
Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga, mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi verifikasi ringan. Mengadopsi verifikasi dua langkah: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, menurunkan biaya pelabelan tradisional yang mencapai ribuan dolar per pertandingan menjadi 1/10 hingga 1/100. Bekerja sama dengan suatu platform data, agen AI memiliki rata-rata akurasi prediksi sebesar 70%, pernah mencapai akurasi 100% dalam satu hari.
Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas. Score adalah subnet dengan arah aplikasi yang jelas, layak untuk diperhatikan.
8. OpenKaito (SN5) - teks inferensi sumber terbuka
Nilai inti: pengembangan model embedding teks, optimasi pencarian informasi
Fokus pada pengembangan model embedding teks, berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks yang berkualitas tinggi, terutama dalam pencarian informasi dan pencarian semantik.
Subnet ini masih dalam tahap pembangunan awal, terutama membangun ekosistem di sekitar model penyematan teks. Perlu dicatat bahwa integrasi fitur baru yang akan datang ini dapat secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis penggunanya.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Nilai inti: Pengolahan data dalam skala besar, pasokan data pelatihan AI
Memproses 500 juta baris data per hari, dengan total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsi inti seperti standardisasi data, optimasi indeks, dan penyimpanan terdistribusi. Mekanisme voting "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot secara dinamis.
Data adalah minyak untuk AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekologi penting. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek seperti Score mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - Penambangan PoW
Nilai inti: Menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, integrasi sumber daya daya komputasi
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi ke jaringan Bittensor, dengan memperoleh token alpha melalui penambangan untuk staking atau perdagangan. Model ini menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.
Dalam waktu singkat, telah menarik lebih dari 6EH/s dari hash rate (sekitar 0,7% dari hash rate global), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran ini. Para penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, untuk mengoptimalkan keuntungan berdasarkan kondisi pasar.
Analisis Ekosistem
keunggulan inti dari arsitektur teknologi
Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensusnya memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, sementara mekanisme alokasi sumber daya berbasis pasar yang diperkenalkan oleh upgrade dTAO secara signifikan meningkatkan efisiensi. Setiap subnet dilengkapi dengan mekanisme AMM untuk mewujudkan penemuan harga antara TAO dan token alpha, desain ini memungkinkan kekuatan pasar berpartisipasi langsung dalam pengaturan sumber daya AI.
Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi untuk tugas AI yang kompleks, membentuk efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda (emisi TAO ditambah apresiasi token alpha) memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, pencipta subnet, penambang, validator, dan penjaga semua dapat memperoleh imbalan yang sesuai, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.
Keunggulan kompetitif dan tantangan yang dihadapi
Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menawarkan solusi alternatif yang benar-benar terdesentralisasi, dengan kinerja yang menonjol dalam efisiensi biaya. Beberapa subnet menunjukkan keunggulan biaya yang signifikan, misalnya Chutes lebih murah 85% dibandingkan layanan cloud tertentu, keunggulan biaya ini berasal dari peningkatan efisiensi arsitektur terdesentralisasi. Ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, jumlah dan kualitas subnet terus meningkat, kecepatan inovasi jauh melampaui penelitian dan pengembangan internal perusahaan tradisional.
Namun, ekosistem juga menghadapi tantangan nyata. Ambang teknologi masih cukup tinggi, meskipun alat terus diperbaiki, partisipasi dalam mining dan validation tetap memerlukan pengetahuan teknis yang cukup. Ketidakpastian lingkungan regulasi adalah faktor risiko lain, jaringan AI terdesentralisasi mungkin menghadapi berbagai kebijakan regulasi dari negara-negara yang berbeda. Penyedia layanan cloud tradisional tidak akan tinggal diam, diperkirakan akan meluncurkan produk kompetitif. Seiring pertumbuhan skala jaringan, bagaimana menjaga keseimbangan antara kinerja dan desentralisasi juga menjadi ujian penting.
Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Analisis memprediksi bahwa investasi AI global akan mendekati 200 miliar dolar AS pada tahun 2025, memberikan dukungan kuat untuk permintaan infrastruktur. Pasar AI global diperkirakan akan tumbuh dari 294 miliar dolar AS pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun dolar AS pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 29%, yang menciptakan ruang pengembangan yang luas untuk infrastruktur AI terdesentralisasi.
Dukungan kebijakan dari berbagai negara untuk pengembangan AI menciptakan jendela kesempatan bagi infrastruktur AI terdesentralisasi, sementara meningkatnya perhatian terhadap privasi data dan keamanan AI meningkatkan permintaan akan teknologi seperti komputasi rahasia, yang merupakan inti dari keunggulan subnet seperti Targon. Minat investor institusi terhadap infrastruktur AI terus meningkat, dan partisipasi berbagai lembaga terkenal memberikan dukungan dana dan sumber daya untuk ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi pada subnet Bittensor perlu membangun kerangka evaluasi yang sistematis. Dari sisi teknologi, perlu menilai tingkat inovasi dan kedalaman moat, kekuatan teknis tim dan kemampuan eksekusi, serta efek sinergi dengan proyek lain dalam ekosistem. Dari sisi pasar, harus menganalisis ukuran pasar yang ditargetkan dan potensi pertumbuhannya, pola persaingan dan keunggulan diferensiasi, adopsi pengguna dan efek jaringan, serta lingkungan regulasi dan risiko kebijakan. Dari sisi keuangan, perlu memperhatikan tingkat valuasi saat ini dan kinerja historis, proporsi emisi TAO dan tren pertumbuhan, desain ekonomi token yang rasional, serta likuiditas dan kedalaman perdagangan.
Dalam manajemen risiko yang konkret, investasi terdiversifikasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk mendistribusikan alokasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk infrastruktur (seperti Chutes, Celium), aplikasi (seperti Score, BitMind) dan protokol (seperti Targon, Templar). Pada saat yang sama, perlu menyesuaikan strategi investasi berdasarkan tahap perkembangan subnet; proyek awal memiliki risiko tinggi tetapi potensi imbal hasil besar, sementara proyek yang sudah matang relatif stabil tetapi ruang pertumbuhannya terbatas. Mengingat likuiditas token alpha mungkin tidak sebaik TAO, perlu mengatur rasio alokasi dana dengan bijak untuk menjaga buffer likuiditas yang diperlukan.
Peristiwa pengurangan setengah pertama pada bulan November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting. Pengurangan emisi akan meningkatkan kelangkaan subnet yang ada, sekaligus mungkin menyingkirkan proyek yang berkinerja buruk, yang akan membentuk kembali lanskap ekonomi seluruh jaringan. Investor dapat mempersiapkan subnet berkualitas tinggi untuk memanfaatkan jendela pengaturan sebelum pengurangan setengah.
 dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
10 Suka
Hadiah
10
8
Bagikan
Komentar
0/400
WenMoon
· 5jam yang lalu
Pemain blockchain ini tidak menjunjung tinggi etika.
Lihat AsliBalas0
LostBetweenChains
· 6jam yang lalu
Kaget, proyek ini begitu hardcore?
Lihat AsliBalas0
SellLowExpert
· 07-23 08:43
Subnet juga mengalami kapitalisasi pasar big pump? Ayo buat satu transaksi.
Lihat AsliBalas0
ImpermanentPhilosopher
· 07-23 08:37
32 naik menjadi 118, pria kuat GPT telah datang
Lihat AsliBalas0
CryptoDouble-O-Seven
· 07-23 08:30
ai可是稳了啊！teman-teman
Lihat AsliBalas0
LuckyBearDrawer
· 07-23 08:28
Harga Dasar baru segera lahir!
Lihat AsliBalas0
DegenWhisperer
· 07-23 08:28
dTAO benar-benar memahami cara bermainnya, bull!
Lihat AsliBalas0
SatoshiSherpa
· 07-23 08:24
Ekosistem subnet dapatkan likuidasi, sudah melihatnya dengan baik.
Analisis ekosistem Bittensor: 118 subnet membangun infrastruktur AI desentralisasi
Analisis Ekosistem Subnet Bittensor: Menangkap Masa Depan Infrastruktur AI
Gambaran Pasar: Upgrade dTAO Mendorong Kemakmuran Ekosistem
Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan upgrade Dynamic TAO (dTAO) yang memiliki makna penting, mengubah model pemerintahan jaringan dari pusat menjadi alokasi sumber daya yang didorong oleh pasar yang terdesentralisasi. Setelah upgrade, setiap subnet memiliki token alpha independen, mewujudkan mekanisme penemuan nilai pasar yang sebenarnya.
Data menunjukkan bahwa upgrade dTAO telah melepas inovasi yang besar. Dalam waktu singkat, jumlah subnet Bittensor meningkat dari 32 menjadi 118, dengan peningkatan mencapai 269%. Subnet ini mencakup berbagai segmen industri AI, dari penalaran teks dasar, pembuatan gambar, hingga pemodelan protein mutakhir dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling lengkap saat ini.
Kinerja pasar juga sangat mencolok. Total nilai pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar sebelum peningkatan menjadi 690 juta dolar, dengan imbal hasil tahunan yang dipertaruhkan stabil di 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat staking TAO yang dipasarkan, di mana 10 subnet teratas menyumbang 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang kompetitif.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Nilai inti: Menginovasi pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi.
Chutes mengadopsi arsitektur "peluncuran instan" yang mengompresi waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali lipat. Lebih dari 8000 node GPU global mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan diproses setiap hari. Model bisnis yang matang menggunakan strategi freemium untuk menyediakan dukungan komputasi bagi platform seperti OpenRouter. Keunggulan biaya yang signifikan, 85% lebih rendah dibandingkan AWS Lambda. Saat ini, total penggunaan token telah melebihi 9042 miliar, melayani lebih dari 3000 pelanggan perusahaan.
dTAO mencapai nilai pasar 100 juta USD setelah 9 minggu diluncurkan, nilai pasar saat ini 79M, memiliki moat teknologi yang dalam, kemajuan komersialisasi yang lancar, dan tingkat pengakuan pasar yang tinggi, merupakan proyek unggulan dari subnet.
2. Celium (SN51) - optimasi komputasi perangkat keras
Nilai inti: Optimasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi perhitungan AI
Fokus pada optimasi komputasi di tingkat perangkat keras, memaksimalkan efisiensi penggunaan perangkat keras melalui empat modul teknologi: penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi. Mendukung perangkat keras GPU mainstream, harga turun 90%, efisiensi komputasi meningkat 45%.
Saat ini, Bittensor merupakan subnet dengan emisi terbesar kedua, menyumbang 7,28% dari total emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki hambatan teknologi, dengan tren kenaikan harga yang kuat, saat ini bernilai pasar 56 juta.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Nilai inti: Teknologi komputasi rahasia, menjamin keamanan privasi data
Inti dari Targon adalah TVM (Targon Virtual Machine), yaitu platform komputasi rahasia yang aman, mendukung pelatihan, inferensi, dan verifikasi model AI. Menggunakan teknologi komputasi rahasia seperti Intel TDX, memastikan keamanan dan perlindungan privasi seluruh alur kerja AI. Sistem mendukung enkripsi end-to-end dari lapisan perangkat keras hingga aplikasi, memungkinkan pengguna menggunakan layanan AI yang kuat tanpa mengungkapkan data.
Targon memiliki ambang teknologi yang tinggi, model bisnis yang jelas, dan sumber pendapatan yang stabil. Saat ini telah memulai mekanisme pembelian kembali pendapatan, semua pendapatan digunakan untuk pembelian kembali token, baru-baru ini melakukan pembelian kembali sebesar 18.000 dolar.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI berskala besar, mengurangi hambatan pelatihan
Berkecimpung dalam pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, berkomitmen untuk menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui kolaborasi pelatihan dengan sumber daya GPU yang disumbangkan oleh peserta global, fokus pada kolaborasi pelatihan model canggih dan inovasi, menekankan ketahanan terhadap kecurangan dan kolaborasi yang efisien.
Telah berhasil menyelesaikan pelatihan model dengan 1.2B parameter, melalui lebih dari 20.000 siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat. Pada tahun 2024, mekanisme commit-reveal akan ditingkatkan untuk meningkatkan desentralisasi dan keamanan verifikasi; pada tahun 2025, pelatihan model besar akan terus dilanjutkan, dengan skala parameter mencapai 70B+, dan menunjukkan performa setara dengan standar industri dalam pengujian benchmark AI standar.
Keunggulan teknologi yang menonjol, saat ini nilai pasar 35M, menguasai 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau untuk masyarakat, secara signifikan mengurangi ambang biaya.
Menyelesaikan masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas berdasarkan sinkronisasi gradien, secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan kecepatan pelatihan 40% lebih cepat. Antarmuka satu klik mengurangi hambatan penggunaan, dengan lebih dari 500 proyek yang digunakan untuk penyesuaian model, mencakup bidang medis, keuangan, pendidikan, dan lainnya.
Saat ini nilai pasar 30M, permintaan pasar besar, dan keunggulan teknologi jelas, ini adalah salah satu subnet yang patut diperhatikan dalam jangka panjang.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Keuangan
Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, sinyal perdagangan multi-aset yang didorong oleh AI. Jaringan perdagangan proprietary menerapkan teknologi pembelajaran mesin untuk prediksi pasar keuangan, membangun arsitektur model prediksi multi-level. Model prediksi berbasis waktu-nya menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, mampu menangani data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menyediakan indikator sentimen sebagai sinyal tambahan untuk prediksi dengan menganalisis konten media sosial dan berita.
Di situs web, Anda dapat melihat hasil dan backtest strategi yang ditawarkan oleh berbagai miner. SN8 menggabungkan AI dan blockchain, memberikan cara baru untuk bertransaksi di pasar keuangan, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga
Nilai inti: Analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar.
Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga, mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi verifikasi ringan. Mengadopsi verifikasi dua langkah: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, menurunkan biaya pelabelan tradisional yang mencapai ribuan dolar per pertandingan menjadi 1/10 hingga 1/100. Bekerja sama dengan suatu platform data, agen AI memiliki rata-rata akurasi prediksi sebesar 70%, pernah mencapai akurasi 100% dalam satu hari.
Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas. Score adalah subnet dengan arah aplikasi yang jelas, layak untuk diperhatikan.
8. OpenKaito (SN5) - teks inferensi sumber terbuka
Nilai inti: pengembangan model embedding teks, optimasi pencarian informasi
Fokus pada pengembangan model embedding teks, berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks yang berkualitas tinggi, terutama dalam pencarian informasi dan pencarian semantik.
Subnet ini masih dalam tahap pembangunan awal, terutama membangun ekosistem di sekitar model penyematan teks. Perlu dicatat bahwa integrasi fitur baru yang akan datang ini dapat secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis penggunanya.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Nilai inti: Pengolahan data dalam skala besar, pasokan data pelatihan AI
Memproses 500 juta baris data per hari, dengan total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsi inti seperti standardisasi data, optimasi indeks, dan penyimpanan terdistribusi. Mekanisme voting "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot secara dinamis.
Data adalah minyak untuk AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekologi penting. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek seperti Score mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - Penambangan PoW
Nilai inti: Menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, integrasi sumber daya daya komputasi
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi ke jaringan Bittensor, dengan memperoleh token alpha melalui penambangan untuk staking atau perdagangan. Model ini menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.
Dalam waktu singkat, telah menarik lebih dari 6EH/s dari hash rate (sekitar 0,7% dari hash rate global), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran ini. Para penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, untuk mengoptimalkan keuntungan berdasarkan kondisi pasar.
Analisis Ekosistem
keunggulan inti dari arsitektur teknologi
Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensusnya memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, sementara mekanisme alokasi sumber daya berbasis pasar yang diperkenalkan oleh upgrade dTAO secara signifikan meningkatkan efisiensi. Setiap subnet dilengkapi dengan mekanisme AMM untuk mewujudkan penemuan harga antara TAO dan token alpha, desain ini memungkinkan kekuatan pasar berpartisipasi langsung dalam pengaturan sumber daya AI.
Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi untuk tugas AI yang kompleks, membentuk efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda (emisi TAO ditambah apresiasi token alpha) memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, pencipta subnet, penambang, validator, dan penjaga semua dapat memperoleh imbalan yang sesuai, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.
Keunggulan kompetitif dan tantangan yang dihadapi
Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menawarkan solusi alternatif yang benar-benar terdesentralisasi, dengan kinerja yang menonjol dalam efisiensi biaya. Beberapa subnet menunjukkan keunggulan biaya yang signifikan, misalnya Chutes lebih murah 85% dibandingkan layanan cloud tertentu, keunggulan biaya ini berasal dari peningkatan efisiensi arsitektur terdesentralisasi. Ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, jumlah dan kualitas subnet terus meningkat, kecepatan inovasi jauh melampaui penelitian dan pengembangan internal perusahaan tradisional.
Namun, ekosistem juga menghadapi tantangan nyata. Ambang teknologi masih cukup tinggi, meskipun alat terus diperbaiki, partisipasi dalam mining dan validation tetap memerlukan pengetahuan teknis yang cukup. Ketidakpastian lingkungan regulasi adalah faktor risiko lain, jaringan AI terdesentralisasi mungkin menghadapi berbagai kebijakan regulasi dari negara-negara yang berbeda. Penyedia layanan cloud tradisional tidak akan tinggal diam, diperkirakan akan meluncurkan produk kompetitif. Seiring pertumbuhan skala jaringan, bagaimana menjaga keseimbangan antara kinerja dan desentralisasi juga menjadi ujian penting.
Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Analisis memprediksi bahwa investasi AI global akan mendekati 200 miliar dolar AS pada tahun 2025, memberikan dukungan kuat untuk permintaan infrastruktur. Pasar AI global diperkirakan akan tumbuh dari 294 miliar dolar AS pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun dolar AS pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 29%, yang menciptakan ruang pengembangan yang luas untuk infrastruktur AI terdesentralisasi.
Dukungan kebijakan dari berbagai negara untuk pengembangan AI menciptakan jendela kesempatan bagi infrastruktur AI terdesentralisasi, sementara meningkatnya perhatian terhadap privasi data dan keamanan AI meningkatkan permintaan akan teknologi seperti komputasi rahasia, yang merupakan inti dari keunggulan subnet seperti Targon. Minat investor institusi terhadap infrastruktur AI terus meningkat, dan partisipasi berbagai lembaga terkenal memberikan dukungan dana dan sumber daya untuk ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi pada subnet Bittensor perlu membangun kerangka evaluasi yang sistematis. Dari sisi teknologi, perlu menilai tingkat inovasi dan kedalaman moat, kekuatan teknis tim dan kemampuan eksekusi, serta efek sinergi dengan proyek lain dalam ekosistem. Dari sisi pasar, harus menganalisis ukuran pasar yang ditargetkan dan potensi pertumbuhannya, pola persaingan dan keunggulan diferensiasi, adopsi pengguna dan efek jaringan, serta lingkungan regulasi dan risiko kebijakan. Dari sisi keuangan, perlu memperhatikan tingkat valuasi saat ini dan kinerja historis, proporsi emisi TAO dan tren pertumbuhan, desain ekonomi token yang rasional, serta likuiditas dan kedalaman perdagangan.
Dalam manajemen risiko yang konkret, investasi terdiversifikasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk mendistribusikan alokasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk infrastruktur (seperti Chutes, Celium), aplikasi (seperti Score, BitMind) dan protokol (seperti Targon, Templar). Pada saat yang sama, perlu menyesuaikan strategi investasi berdasarkan tahap perkembangan subnet; proyek awal memiliki risiko tinggi tetapi potensi imbal hasil besar, sementara proyek yang sudah matang relatif stabil tetapi ruang pertumbuhannya terbatas. Mengingat likuiditas token alpha mungkin tidak sebaik TAO, perlu mengatur rasio alokasi dana dengan bijak untuk menjaga buffer likuiditas yang diperlukan.
Peristiwa pengurangan setengah pertama pada bulan November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting. Pengurangan emisi akan meningkatkan kelangkaan subnet yang ada, sekaligus mungkin menyingkirkan proyek yang berkinerja buruk, yang akan membentuk kembali lanskap ekonomi seluruh jaringan. Investor dapat mempersiapkan subnet berkualitas tinggi untuk memanfaatkan jendela pengaturan sebelum pengurangan setengah.
![Panduan Investasi Bittensor subnet: Tangkap Peluang Besar AI Berikutnya](