Vào tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành nâng cấp Dynamic TAO (dTAO), chuyển đổi mô hình quản trị sang phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Nâng cấp này đã kích thích mạnh mẽ sự sáng tạo của mạng, số lượng mạng con tăng vọt từ 32 lên 118, bao gồm các lĩnh vực ngách khác nhau trong ngành AI. Thị trường cũng có thành tích nổi bật, tổng giá trị thị trường của các mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu đô la lên 690 triệu đô la, lợi nhuận hàng năm từ việc stake duy trì ổn định ở mức 16-19%.
Phân tích mạng lõi ( 10 tên hàng đầu về phát thải )
1. Chutes (SN64) - Tính toán AI không máy chủ
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức", rút ngắn thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, nâng cao hiệu suất gấp 10 lần. Hơn 8000 nút GPU trên toàn cầu hỗ trợ các mô hình phổ biến, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày. Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, thu được doanh thu từ việc tích hợp gọi API qua nền tảng OpenRouter. Chi phí thấp hơn 85% so với AWS Lambda, phục vụ cho hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp. Giá trị thị trường hiện tại là 79 triệu USD, là dự án hàng đầu của mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Celium tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp độ phần cứng, tối đa hóa hiệu suất sử dụng phần cứng thông qua các mô-đun kỹ thuật như lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng. Hỗ trợ toàn bộ dòng phần cứng của NVIDIA, AMD, Intel, giảm giá 90%, nâng cao hiệu quả tính toán 45%. Hiện tại là mạng con có lượng phát thải lớn thứ hai, chiếm 7.28% lượng phát thải của mạng, giá trị thị trường hiện tại 56M.
3. Targon (SN4) - Nền tảng suy diễn AI phi tập trung
Targon cốt lõi là TVM(Targon Virtual Machine), một nền tảng tính toán bảo mật an toàn. Sử dụng công nghệ như Intel TDX để đảm bảo an toàn cho quy trình làm việc của AI và bảo vệ quyền riêng tư. Đã kích hoạt cơ chế mua lại thu nhập, gần đây nhất là một giao dịch mua lại 18.000 đô la.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Templar cam kết vào việc đào tạo phân tán các mô hình AI quy mô lớn, đã hoàn thành việc đào tạo mô hình 1.2B tham số. Năm 2025 sẽ thúc đẩy việc đào tạo mô hình quy mô 70B+ tham số, hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành. Giá trị thị trường hiện tại 35M, chiếm 4.79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Gradients giải quyết vấn đề chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân phối. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống. Hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ các lĩnh vực như y tế, tài chính, v.v. Giá trị thị trường hiện tại là 30 triệu.
6. Giao dịch Proprietary (SN8) - Giao dịch lượng tử tài chính
SN8 là nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính. Kết hợp công nghệ LSTM và Transformer để xây dựng mô hình dự đoán đa tầng, kết hợp phân tích cảm xúc thị trường để cung cấp tín hiệu giao dịch. Trang web hiển thị lợi nhuận và dữ liệu kiểm tra lại của các chiến lược miner khác nhau. Giá trị thị trường hiện tại là 27 triệu.
7. Điểm (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Score tập trung vào phân tích video thể thao, sử dụng công nghệ xác minh nhẹ để giảm đáng kể chi phí đánh dấu. Đối tác phát triển AI đại diện với Data Universe có độ chính xác dự đoán trung bình 70%. Nhắm vào ngành công nghiệp bóng đá trị giá 6000 tỷ đô la, triển vọng thị trường rộng lớn.
8. OpenKaito (SN5) - suy diễn văn bản mã nguồn mở
OpenKaito tập trung vào việc phát triển mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi Kaito - một người tham gia trong lĩnh vực InfoFi. Họ cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt là trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa. Sắp tới sẽ tích hợp với Yaps, có thể mở rộng các kịch bản ứng dụng.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Cơ sở hạ tầng dữ liệu AI
Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng tiêu chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, v.v. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu với các dự án như Score, thể hiện giá trị của cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - PoW sức mạnh khai thác
TAOHash cho phép thợ mỏ Bitcoin chuyển hướng sức mạnh tính toán đến mạng Bittensor. Trong thời gian ngắn, thu hút sức mạnh tính toán trên 6EH/s, chiếm khoảng 0.7% toàn cầu. Thợ mỏ có thể linh hoạt chọn giữa khai thác truyền thống hoặc nhận token TAOHash.
Phân tích hệ sinh thái
Công nghệ Bittensor đã tạo ra một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Đồng thuận Yuma và nâng cấp dTAO đã cải thiện hiệu suất mạng, cơ chế AMM thực hiện việc khám phá giá giữa TAO và token alpha. Sự hợp tác giữa các mạng con hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, cấu trúc khuyến khích kép đảm bảo động lực tham gia lâu dài.
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI truyền thống, Bittensor nổi bật về hiệu quả chi phí. Tuy nhiên, rào cản công nghệ vẫn cao, môi trường quản lý còn tồn tại sự không chắc chắn, và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống có thể tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi mạng lưới phát triển, việc cân bằng hiệu suất và tính phi tập trung cũng là một thách thức.
Thị trường AI dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1.77 triệu tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm là 29%. Các chính sách hỗ trợ của các quốc gia và sự quan tâm đến quyền riêng tư dữ liệu tạo cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung. Sự tham gia của các nhà đầu tư tổ chức cung cấp hỗ trợ tài chính cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Khung đánh giá cần xem xét độ đổi mới công nghệ, sức mạnh đội ngũ, tiềm năng thị trường, cấu trúc cạnh tranh, tình hình áp dụng của người dùng, rủi ro quy định và các yếu tố khác. Khuyến nghị phân bổ phân tán giữa các loại mạng con khác nhau, điều chỉnh chiến lược theo giai đoạn phát triển. Việc giảm một nửa lần đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ định hình lại cấu trúc kinh tế mạng, có thể chuẩn bị sẵn cho mạng con chất lượng cao.
Dự kiến trong trung hạn, số lượng mạng con sẽ vượt qua 500, ứng dụng doanh nghiệp gia tăng thúc đẩy sự phát triển của mạng con liên quan đến tính toán bí mật. Trong dài hạn, Bittensor có khả năng trở thành một phần quan trọng của cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, các mô hình kinh doanh mới liên tục xuất hiện, và khả năng tương tác với các mạng blockchain khác được tăng cường.
Hệ sinh thái Bittensor đại diện cho một mô hình phát triển cơ sở hạ tầng AI mới, sức sáng tạo và tiềm năng tăng trưởng của nó xứng đáng được theo dõi liên tục và nghiên cứu sâu.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
16 thích
Phần thưởng
16
2
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ProbablyNothing
· 07-25 12:43
bullish chơi đùa với mọi người就完事了
Xem bản gốcTrả lời0
HodlNerd
· 07-25 04:10
vẻ đẹp toán học đang diễn ra ở đây... từ 4 triệu đến 690 triệu trong vốn hóa thị trường, lý thuyết trò chơi thuần túy theo cấp số nhân đang hoạt động
Hệ sinh thái Bittensor tăng lên mạnh mẽ, tổng vốn hóa thị trường mạng con vượt qua 6,9 triệu USD
Phân tích đầu tư hệ sinh thái mạng con Bittensor
Vào tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành nâng cấp Dynamic TAO (dTAO), chuyển đổi mô hình quản trị sang phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Nâng cấp này đã kích thích mạnh mẽ sự sáng tạo của mạng, số lượng mạng con tăng vọt từ 32 lên 118, bao gồm các lĩnh vực ngách khác nhau trong ngành AI. Thị trường cũng có thành tích nổi bật, tổng giá trị thị trường của các mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu đô la lên 690 triệu đô la, lợi nhuận hàng năm từ việc stake duy trì ổn định ở mức 16-19%.
Phân tích mạng lõi ( 10 tên hàng đầu về phát thải )
1. Chutes (SN64) - Tính toán AI không máy chủ
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức", rút ngắn thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, nâng cao hiệu suất gấp 10 lần. Hơn 8000 nút GPU trên toàn cầu hỗ trợ các mô hình phổ biến, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày. Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, thu được doanh thu từ việc tích hợp gọi API qua nền tảng OpenRouter. Chi phí thấp hơn 85% so với AWS Lambda, phục vụ cho hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp. Giá trị thị trường hiện tại là 79 triệu USD, là dự án hàng đầu của mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Celium tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp độ phần cứng, tối đa hóa hiệu suất sử dụng phần cứng thông qua các mô-đun kỹ thuật như lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng. Hỗ trợ toàn bộ dòng phần cứng của NVIDIA, AMD, Intel, giảm giá 90%, nâng cao hiệu quả tính toán 45%. Hiện tại là mạng con có lượng phát thải lớn thứ hai, chiếm 7.28% lượng phát thải của mạng, giá trị thị trường hiện tại 56M.
3. Targon (SN4) - Nền tảng suy diễn AI phi tập trung
Targon cốt lõi là TVM(Targon Virtual Machine), một nền tảng tính toán bảo mật an toàn. Sử dụng công nghệ như Intel TDX để đảm bảo an toàn cho quy trình làm việc của AI và bảo vệ quyền riêng tư. Đã kích hoạt cơ chế mua lại thu nhập, gần đây nhất là một giao dịch mua lại 18.000 đô la.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Templar cam kết vào việc đào tạo phân tán các mô hình AI quy mô lớn, đã hoàn thành việc đào tạo mô hình 1.2B tham số. Năm 2025 sẽ thúc đẩy việc đào tạo mô hình quy mô 70B+ tham số, hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành. Giá trị thị trường hiện tại 35M, chiếm 4.79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Gradients giải quyết vấn đề chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân phối. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống. Hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ các lĩnh vực như y tế, tài chính, v.v. Giá trị thị trường hiện tại là 30 triệu.
6. Giao dịch Proprietary (SN8) - Giao dịch lượng tử tài chính
SN8 là nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính. Kết hợp công nghệ LSTM và Transformer để xây dựng mô hình dự đoán đa tầng, kết hợp phân tích cảm xúc thị trường để cung cấp tín hiệu giao dịch. Trang web hiển thị lợi nhuận và dữ liệu kiểm tra lại của các chiến lược miner khác nhau. Giá trị thị trường hiện tại là 27 triệu.
7. Điểm (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Score tập trung vào phân tích video thể thao, sử dụng công nghệ xác minh nhẹ để giảm đáng kể chi phí đánh dấu. Đối tác phát triển AI đại diện với Data Universe có độ chính xác dự đoán trung bình 70%. Nhắm vào ngành công nghiệp bóng đá trị giá 6000 tỷ đô la, triển vọng thị trường rộng lớn.
8. OpenKaito (SN5) - suy diễn văn bản mã nguồn mở
OpenKaito tập trung vào việc phát triển mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi Kaito - một người tham gia trong lĩnh vực InfoFi. Họ cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt là trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa. Sắp tới sẽ tích hợp với Yaps, có thể mở rộng các kịch bản ứng dụng.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Cơ sở hạ tầng dữ liệu AI
Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng tiêu chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, v.v. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu với các dự án như Score, thể hiện giá trị của cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - PoW sức mạnh khai thác
TAOHash cho phép thợ mỏ Bitcoin chuyển hướng sức mạnh tính toán đến mạng Bittensor. Trong thời gian ngắn, thu hút sức mạnh tính toán trên 6EH/s, chiếm khoảng 0.7% toàn cầu. Thợ mỏ có thể linh hoạt chọn giữa khai thác truyền thống hoặc nhận token TAOHash.
Phân tích hệ sinh thái
Công nghệ Bittensor đã tạo ra một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Đồng thuận Yuma và nâng cấp dTAO đã cải thiện hiệu suất mạng, cơ chế AMM thực hiện việc khám phá giá giữa TAO và token alpha. Sự hợp tác giữa các mạng con hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, cấu trúc khuyến khích kép đảm bảo động lực tham gia lâu dài.
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI truyền thống, Bittensor nổi bật về hiệu quả chi phí. Tuy nhiên, rào cản công nghệ vẫn cao, môi trường quản lý còn tồn tại sự không chắc chắn, và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống có thể tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi mạng lưới phát triển, việc cân bằng hiệu suất và tính phi tập trung cũng là một thách thức.
Thị trường AI dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1.77 triệu tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm là 29%. Các chính sách hỗ trợ của các quốc gia và sự quan tâm đến quyền riêng tư dữ liệu tạo cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung. Sự tham gia của các nhà đầu tư tổ chức cung cấp hỗ trợ tài chính cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Khung đánh giá cần xem xét độ đổi mới công nghệ, sức mạnh đội ngũ, tiềm năng thị trường, cấu trúc cạnh tranh, tình hình áp dụng của người dùng, rủi ro quy định và các yếu tố khác. Khuyến nghị phân bổ phân tán giữa các loại mạng con khác nhau, điều chỉnh chiến lược theo giai đoạn phát triển. Việc giảm một nửa lần đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ định hình lại cấu trúc kinh tế mạng, có thể chuẩn bị sẵn cho mạng con chất lượng cao.
Dự kiến trong trung hạn, số lượng mạng con sẽ vượt qua 500, ứng dụng doanh nghiệp gia tăng thúc đẩy sự phát triển của mạng con liên quan đến tính toán bí mật. Trong dài hạn, Bittensor có khả năng trở thành một phần quan trọng của cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, các mô hình kinh doanh mới liên tục xuất hiện, và khả năng tương tác với các mạng blockchain khác được tăng cường.
Hệ sinh thái Bittensor đại diện cho một mô hình phát triển cơ sở hạ tầng AI mới, sức sáng tạo và tiềm năng tăng trưởng của nó xứng đáng được theo dõi liên tục và nghiên cứu sâu.