Bittensorサブネットエコシステム投資分析

2025年2月、BittensorネットワークはDynamic TAO (dTAO)アップグレードを完了し、ガバナンスモデルを市場主導の分散型リソース配分に移行しました。このアップグレードにより、ネットワークの革新活力が大いに刺激され、サブネットの数は32から118に急増し、AI産業の各セグメントを網羅しました。市場のパフォーマンスも同様に優れており、トップサブネットの総時価総額は400万ドルから6.9億ドルに成長し、ステーキングの年利回りは16-19%で安定しています。

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コアネットワーク分析(排出前10名)

1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算

Chutesは「即時起動」アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に圧縮し、効率を10倍向上させています。世界中で8000以上のGPUノードが主流モデルをサポートし、1日あたり500万件以上のリクエストを処理しています。商業モデルは成熟しており、OpenRouterプラットフォームを通じてAPI呼び出し収入を得ています。コストはAWS Lambdaより85%低く、3000社以上の企業顧客にサービスを提供しています。現在の時価総額は79Mで、サブネットのリーダープロジェクトです。

2. Celium (SN51) - ハードウェア コンピューティングの最適化

Celiumはハードウェアの計算最適化に焦点を当て、GPUスケジューリングやハードウェア抽象などの技術モジュールを通じてハードウェアの利用効率を最大化します。NVIDIA、AMD、Intelなどの全シリーズハードウェアをサポートし、価格は90%削減、計算効率は45%向上しました。現在、排出量が第二位のサブネットで、ネットワーク排出の7.28%を占め、現在の時価総額は56Mです。

3. Targon (SN4) - 分散型AI推論プラットフォーム

TargonのコアはTVM(Targon Virtual Machine)であり、安全な機密計算プラットフォームです。Intel TDXなどの技術を採用してAIワークフローの安全性とプライバシー保護を確保しています。収益の買い戻しメカニズムが開始され、最近1.8万ドルの買い戻しが行われました。

4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニング

Templarは大規模AIモデルの分散トレーニングに取り組んでおり、1.2Bパラメータモデルのトレーニングを完了しました。2025年には70B以上のパラメータ規模のモデルトレーニングを推進し、性能は業界標準に相当します。現在の時価総額は35Mで、排出量の4.79%を占めています。

5. グラデーション (SN56) - 分散型AIトレーニング

Gradientsは分散トレーニングによりAIトレーニングコストの痛点を解決します。118兆パラメータモデルのトレーニングを完了し、コストは毎時わずか5ドルで、従来のクラウドサービスより70％安いです。500以上のプロジェクトがモデルの微調整に使用されており、医療、金融などの分野をカバーしています。現在の時価総額は30Mです。

6. プロプライエタリトレーディング (SN8) - 金融量子取引

SN8は分散型量子取引と金融予測プラットフォームです。LSTMとTransformer技術を融合させた多層予測モデルを構築し、市場の感情分析と組み合わせて取引信号を提供します。ウェブサイトでは、異なるminer戦略の収益とバックテストデータを表示しています。現在の時価総額は27Mです。

7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価

Scoreはスポーツ動画分析に特化し、軽量な検証技術を採用してラベル付けコストを大幅に削減しています。Data Universeと共同開発したAIエージェントは平均予測精度70%を誇ります。6000億ドルのサッカー産業をターゲットにしており、市場の展望は広大です。

8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論

OpenKaitoはテキスト埋め込みモデルの開発に焦点を当て、InfoFi分野の参加者Kaitoによってサポートされています。特に情報検索やセマンティック検索の分野で、高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでいます。Yapsとの統合が予定されており、アプリケーションシーンが拡張される可能性があります。

9. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤

1日あたり5億行のデータを処理し、累計で556億行を超えています。DataEntityアーキテクチャはデータの標準化、インデックス最適化などの機能を提供します。複数のサブネットのデータ供給者として、Scoreなどのプロジェクトと深く協力し、インフラの価値を体現しています。

10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニング

TAOHashはビットコインマイナーが計算力をBittensorネットワークにリダイレクトすることを許可します。短期的には6EH/s以上の計算力を引き付け、世界の約0.7%を占めています。マイナーは従来のマイニングまたはTAOHashトークンを取得するかを柔軟に選択できます。

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エコシステム分析

Bittensorの技術革新は、独自の分散型AIエコシステムを構築しました。YumaコンセンサスとdTAOのアップグレードによりネットワーク効率が向上し、AMMメカニズムがTAOとalphaトークン間の価格発見を実現します。サブネット間の協力は複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、二重インセンティブ構造が長期的な参加の動機を保証します。

従来のAIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorはコスト効率の面で優れたパフォーマンスを発揮しています。しかし、技術的なハードルは依然として高く、規制環境には不確実性があります。また、従来のクラウドサービスプロバイダーが競合製品をリリースする可能性もあります。ネットワークの成長に伴い、性能と分散化のバランスをどのように取るかも課題です。

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AI市場は2025年に2940億ドルから2032年には1.77兆ドルに増加すると予想されており、年平均成長率は29%です。各国の支援政策とデータプライバシーへの関心が、分散型AIインフラの機会を創出しています。機関投資家の参加がエコシステムに資金支持を提供します。

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投資戦略フレームワーク

評価フレームワークには、技術革新度、チームの実力、市場の潜在能力、競争状況、ユーザーの採用状況、規制リスクなどの要素を考慮する必要があります。異なるタイプのサブネット間で分散配置することをお勧めし、発展段階に応じて戦略を調整してください。2025年11月の初回半減はネットワーク経済の構造を再構築し、優れたサブネットを事前に配置することができます。

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中期予測ではサブネットの数が500を突破し、企業向けアプリケーションの増加が機密計算関連のサブネットの発展を促進します。長期的にはBittensorが世界のAIインフラストラクチャの重要な構成要素となることが期待され、新しいビジネスモデルが次々と登場し、他のブロックチェーンネットワークとの相互運用性が強化されます。

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BittensorエコシステムはAIインフラストラクチャの発展における新しいパラダイムを代表しており、その革新的な活力と成長の可能性は引き続き注目され、深く研究される価値があります。

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