Sei atteint un sommet de 6 mois — Qu'est-ce qui motive l'élan de l'écosystème ?

Résumé : Depuis février, le sous-réseau a connu une croissance rapide. Cet article passe en revue les sous-réseaux importants et fournit des stratégies d'investissement clés.

1. Aperçu du marché : La mise à niveau d'dTAO déclenche une explosion écologique

Le 13 février 2025, le réseau Bittensor a accueilli la mise à niveau historique Dynamic TAO (dTAO), qui a transformé le réseau d'un modèle de gouvernance centralisé à une allocation de ressources décentralisée, pilotée par le marché. Après la mise à niveau, chaque sous-réseau dispose de son propre jeton alpha indépendant, permettant aux détenteurs de TAO de choisir librement leurs cibles d'investissement, réalisant ainsi véritablement un mécanisme de découverte de valeur orienté vers le marché.

Les données montrent que la mise à niveau dTAO a libéré une immense vitalité innovante. En quelques mois seulement, Bittensor est passé de 32 sous-réseaux à 118 sous-réseaux actifs, soit une augmentation de 269 %. Ces sous-réseaux couvrent divers sous-secteurs de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base et de la génération d'images aux techniques de pointe de pliage de protéines et de trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.

La performance du marché est tout aussi impressionnante. La capitalisation boursière totale des meilleurs sous-réseaux est passée de 4 millions USD avant la mise à niveau à 690 millions USD, les rendements annuels de staking se stabilisant entre 16 et 19 %. Chaque sous-réseau alloue des incitations réseau en fonction des taux de staking TAO déterminés par le marché, les 10 meilleurs sous-réseaux représentant 51,76 % des émissions réseau, reflétant un mécanisme de marché basé sur la survie du plus apte.

https://taostats.io/subnets

2. Analyse du sous-réseau principal (Top 10 des émissions)

1. @chutes_ai, Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur

Valeur fondamentale : Innover l'expérience de déploiement des modèles IA et réduire considérablement les coûts informatiques.

Chutes adopte une architecture de « lancement instantané », compressant le temps de démarrage du modèle IA à 200 millisecondes, atteignant une efficacité 10 fois supérieure à celle des services cloud traditionnels. Avec plus de 8 000 nœuds GPU dans le monde, il prend en charge les modèles mainstream allant de DeepSeek R1 à GPT-4, traitant plus de 5 millions de demandes par jour, avec une latence de réponse contrôlée à moins de 50 millisecondes.

Le modèle commercial est mature, utilisant une stratégie freemium pour attirer les utilisateurs. Grâce à l'intégration avec la plateforme OpenRouter, Chutes fournit un support de puissance de calcul pour des modèles populaires tels que DeepSeek V3, générant des revenus à partir de chaque appel API. L'avantage de coût est significatif, étant 85 % inférieur à AWS Lambda. Actuellement, l'utilisation totale des jetons dépasse 9042,37 milliards, servant plus de 3000 clients entreprises.

dTAO a atteint une valeur marchande de 100 millions USD 9 semaines après son lancement, avec une valeur marchande actuelle de 79M. Il possède un fort fossé technologique, un bon avancement de la commercialisation et un haut niveau de reconnaissance sur le marché, menant actuellement le sous-réseau.

https://chutes.ai/app/research

2. @celiumcompute, Celium (SN51) - optimisation de la computation matérielle

Valeur fondamentale : Optimiser le matériel sous-jacent pour améliorer l'efficacité du calcul AI

Développé par Datura AI, axé sur l'optimisation computationnelle au niveau matériel. Maximise l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à quatre modules techniques clés : planification GPU, abstraction matérielle, optimisation des performances et gestion de l'efficacité énergétique. Prend en charge l'ensemble de la gamme matérielle, y compris NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, avec des prix réduits de 90 % par rapport aux produits similaires, et une efficacité computationnelle améliorée de 45 %.

https://celiumcompute.ai/

Actuellement, Celium est le deuxième sous-réseau en termes d'émissions sur Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un aspect clé de l'infrastructure AI, avec une forte tendance à la hausse des barrières techniques et des augmentations de prix, actuellement évaluée à 56 millions.

3. @TargonCompute, Targon (SN4) - plateforme d'inférence AI décentralisée

Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la confidentialité et la sécurité des données.

Le cœur de Targon est la TVM (Targon Virtual Machine), qui est une plateforme de calcul confidentiel sécurisée soutenant l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. La TVM tire parti des technologies de calcul confidentiel telles qu'Intel TDX et le calcul confidentiel NVIDIA pour garantir la sécurité et la confidentialité de l'ensemble du flux de travail de l'IA. Le système prend en charge le cryptage de bout en bout, de la couche matérielle à la couche applicative, permettant aux utilisateurs d'utiliser des services d'IA puissants sans compromettre les données.

La technologie Targon a un seuil élevé, un modèle commercial clair et une source de revenus stable. Actuellement, un mécanisme de rachat de revenus a été initié, avec tous les revenus utilisés pour les rachats de tokens, et le rachat le plus récent était de 18 000 USD.

4. @tplr_ai, τemplar (SN3) - recherche en IA et formation distribuée

Valeur fondamentale : formation collaborative de modèles d'IA à grande échelle, abaissant le seuil de formation.

Templar est un sous-réseau pionnier dédié à l'entraînement distribué à grande échelle des modèles d'IA sur le réseau Bittensor, avec la mission de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde." Il collabore sur l'entraînement grâce aux ressources GPU fournies par des participants du monde entier, se concentrant sur l'entraînement collaboratif de modèles à la pointe de la technologie et l'innovation, en mettant l'accent sur la lutte contre la fraude et la coopération efficace.

En termes de réalisations technologiques, Templar a réussi à compléter l'entraînement d'un modèle de 1,2 milliard de paramètres, ayant subi plus de 20 000 cycles d'entraînement, avec environ 200 GPU participant tout au long du processus. En 2024, il mettra à niveau le mécanisme de commit-reveal pour améliorer la décentralisation et la sécurité de la validation ; en 2025, il continuera à faire progresser l'entraînement de grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant 70 milliards ou plus, se comportant de manière comparable aux normes de l'industrie dans les tests de référence AI standards, et recevant l'approbation personnelle du fondateur de Bittensor, Const.

Les avantages technologiques de Templar sont assez évidents, avec une valeur marchande actuelle de 35M, représentant 4,79 % des émissions.

5. @gradients_ai, Gradients (SN56) - Formation IA décentralisée

Valeur fondamentale : Rendre la formation en IA accessible au public, réduisant considérablement les barrières de coût.

Également développé par Rayon Labs, il répond aux problèmes des coûts de formation de l'IA grâce à la formation distribuée. Le système de planification intelligent est basé sur la synchronisation des gradients, allouant efficacement les tâches à des milliers de GPU. Un entraînement de modèle de 118 trillions de paramètres a été réalisé à un coût de seulement 5 $ par heure, ce qui est 70 % moins cher que les services cloud traditionnels et 40 % plus rapide que les solutions centralisées. L'interface à un clic abaisse le seuil d'utilisation, avec plus de 500 projets l'utilisant déjà pour le réglage de modèles, couvrant des domaines tels que la santé, la finance et l'éducation.

Avec une valeur marchande actuelle de 30 millions, une forte demande sur le marché et des avantages technologiques clairs, c'est l'un des sous-réseaux qui mérite une attention à long terme.

https://x.com/rayon_labs/status/1911932682004496800

6. @taoshiio, Trading Propriétaire (SN8) - Trading Quantitatif Financier

Valeur fondamentale : Signaux de trading multi-actifs et prévisions financières pilotés par l'IA

SN8 est une plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière qui exploite des signaux de trading multi-actifs alimentés par l'IA. Son réseau de trading propriétaire applique la technologie d'apprentissage machine aux prévisions du marché financier, construisant une architecture de modèle de prévision à plusieurs niveaux. Le modèle de prévision temporelle intègre des technologies LSTM et Transformer, capable de traiter des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse du sentiment du marché fournit des indicateurs de sentiment comme signaux auxiliaires pour les prévisions en analysant le contenu des médias sociaux et des actualités.

Sur le site web, vous pouvez voir les rendements et les tests de retour des stratégies fournies par différents mineurs. SN8 combine l'IA et la blockchain pour offrir une approche de trading innovante sur le marché financier, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.

https://dashboard.taoshi.io/miner/5Fhhc5Uex4XFiY7V3yndpjsPnfKp9F4EhrzWJg7cY6sWhYGS

7. @_scorevision, Score (SN44) - Analyse et Évaluation Sportive

Valeur fondamentale : Analyse vidéo sportive, ciblant l'industrie du football de 600 milliards de dollars

Un cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive qui réduit le coût de l'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de vérification légère. Il utilise une vérification en deux étapes : la détection de terrain et l'inspection d'objets basée sur CLIP, réduisant le coût d'annotation traditionnel de milliers de dollars par match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec Data Universe, les agents DKING AI ont une précision moyenne de prédiction de 70 %, avec une précision maximale quotidienne de 100 %.

https://x.com/webuildscore/status/1942893100516401598

L'industrie du sport est de grande envergure, avec des innovations technologiques significatives et un large potentiel de marché. Score a une direction d'application claire pour le sous-réseau et mérite d'être suivi de près.

8. @openkaito, OpenKaito (SN5) - Inférence de texte open source

Valeur fondamentale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la récupération d'informations

OpenKaito se concentre sur le développement de modèles d'incorporation de texte, soutenus par Kaito, un acteur important dans le domaine de l'InfoFi. En tant que projet open-source piloté par la communauté, OpenKaito est dédié à la construction de capacités de compréhension et de raisonnement textuels de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'informations et de la recherche sémantique.

Le sous-réseau est encore à un stade précoce de construction, se concentrant principalement sur la création d'un écosystème autour des modèles d'intégration de texte. Il convient de noter l'intégration prochaine de Yaps, qui pourrait considérablement élargir ses scénarios d'application et sa base d'utilisateurs.

9. @MacrocosmosAI, Data Universe (SN13) - Infrastructure de données IA

Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, fourniture de données d'entraînement pour l'IA

Traitement de 500 millions de lignes de données par jour, avec un total de plus de 55,6 milliards de lignes, prenant en charge 100 Go de stockage. L'architecture DataEntity fournit des fonctions essentielles telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravity" permet un ajustement dynamique du poids.

https://www.macrocosmos.ai/sn13/dashboard

Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable et la niche écologique est importante. En tant que fournisseur de données pour plusieurs sous-réseaux, une coopération approfondie avec des projets comme Score reflète la valeur des infrastructures.

10. @taohash, TAOHash (SN14) - puissance de minage PoW

Valeur fondamentale : Connecter l'extraction traditionnelle et l'informatique AI, intégrer les ressources de puissance de calcul.

TAOHash permet aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de hachage vers le réseau Bittensor, gagnant des tokens alpha grâce au minage pour le staking ou le trading. Ce modèle combine le minage traditionnel par PoW avec le calcul AI, offrant aux mineurs une nouvelle source de revenu.

En seulement quelques semaines, il a attiré plus de 6 EH/s de puissance de calcul (environ 0,7 % de la puissance de calcul mondiale), prouvant la reconnaissance par le marché de ce modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et la génération de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs rendements en fonction des conditions du marché.

11. @CreatorBid, Creator.Bid - La plateforme de lancement pour l'écosystème des agents IA

Creator.Bid, bien qu'il ne s'agisse pas d'un sous-réseau, joue un rôle de coordination important dans l'écosystème Bittensor. L'écosystème de Creator.Bid repose sur trois piliers principaux. Le module Launchpad fournit des services de lancement d'agents IA équitables et transparents, offrant un point de départ sécurisé et transparent pour les nouveaux agents IA grâce à des contrats intelligents de lancement équitable anti-sniping et des mécanismes de lancement de curation. Le module Tokenomics unifie l'ensemble de l'écosystème grâce au jeton BID, fournissant aux agents un modèle de revenu durable. Le module Hub fournit des services puissants pilotés par API, y compris l'automatisation de contenu, des APIs de médias sociaux et des modèles d'images finement ajustés.

L'innovation centrale de la plateforme réside dans le concept des Clés d'Agent. Ces jetons de membre numériques permettent aux créateurs de construire des communautés autour des agents IA et d'atteindre une propriété partagée. Chaque agent IA obtient une identité unique grâce au Service de Noms d'Agent (ANS), qui se réalise sous la forme de NFTs, garantissant que chaque agent possède un identifiant non reproductible. Les utilisateurs peuvent entrer des traits de personnalité par le biais de simples invites, générant des agents IA entièrement fonctionnels sans avoir besoin de connaissances en programmation.

Bien queCreator.Bidconstruit sur le réseau Base lui-même, mais il a établi une relation de collaboration profonde avec l'écosystème Bittensor. En opérant le Conseil TAO,Creator.BidRassemblant des sous-réseaux de premier plan tels que BitMind (SN34), Dippy (SN11 et SN58), il est devenu la "couche de coordination pour les agents d'alignement TAO, les sous-réseaux et les bâtisseurs."

La valeur de cette relation collaborative réside dans l'intégration des avantages de différents réseaux. Bittensor offre de puissantes capacités d'inférence et d'entraînement en IA, tandis que Creator.Bid propose une plateforme conviviale pour la création et le lancement d'agents. La combinaison des deux écosystèmes permet aux développeurs de tirer parti des capacités d'IA de Bittensor pour créer des agents, puis de les tokeniser et de les activer au sein de la communauté grâce au Launchpad de Creator.Bid.

La collaboration avec l'Arène de l'Agent IA de Masa (SN59) illustre davantage cette synergie.Creator.BidFournir un outil de création de proxy pour l'arène, permettant aux utilisateurs de déployer rapidement des agents IA pour participer à des compétitions. Ce modèle de collaboration inter-écosystèmes devient une tendance importante dans le domaine de l'IA décentralisée.

3. Analyse de l'écosystème

Avantages clés de l'architecture technique

Les innovations technologiques de Bittensor ont construit un écosystème d'IA décentralisé unique. Son algorithme de consensus Yuma garantit la qualité du réseau grâce à une validation décentralisée, tandis que le mécanisme d'allocation des ressources basé sur le marché introduit par la mise à niveau dTAO améliore considérablement l'efficacité. Chaque sous-réseau est équipé d'un mécanisme AMM pour réaliser la découverte des prix entre les jetons TAO et alpha, permettant aux forces du marché de participer directement à l'allocation des ressources d'IA.

Le protocole de collaboration entre sous-réseaux prend en charge le traitement distribué des tâches d'IA complexes, créant un puissant effet de réseau. La structure d'incitation duale (émissions de TAO plus appréciation du token alpha) garantit une motivation de participation à long terme, permettant aux créateurs de sous-réseaux, aux mineurs, aux validateurs et aux stakers de recevoir les récompenses correspondantes, formant ainsi une boucle économique durable.

Avantages concurrentiels et défis rencontrés

Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une alternative véritablement décentralisée qui excelle en matière d'efficacité des coûts. Plusieurs sous-réseaux présentent des avantages de coûts significatifs, Chutes étant 85 % moins cher qu'AWS ; cet avantage de coût provient des gains d'efficacité d'une architecture décentralisée. L'écosystème ouvert favorise une innovation rapide, avec le nombre et la qualité des sous-réseaux s'améliorant continuellement, et le rythme de l'innovation dépassant de loin celui de la recherche et du développement en interne traditionnel.

Cependant, l'écosystème fait également face à de réels défis. Le seuil technique reste élevé ; malgré l'amélioration continue des outils, participer à l'extraction et à la validation nécessite toujours des connaissances techniques considérables. L'incertitude de l'environnement réglementaire est un autre facteur de risque, car les réseaux d'IA décentralisés peuvent faire face à différentes politiques réglementaires dans divers pays. Les fournisseurs de services cloud traditionnels comme AWS et Google Cloud ne resteront pas les bras croisés et devraient lancer des produits concurrents. À mesure que le réseau se développe, maintenir l'équilibre entre performance et décentralisation est également devenu un test important.

La croissance explosive de l'industrie de l'IA a offert à Bittensor d'énormes opportunités sur le marché. Goldman Sachs prévoit que l'investissement mondial dans l'IA approchera 200 milliards de dollars d'ici 2025, apportant un soutien solide à la demande d'infrastructure. Le marché mondial 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 %, créant ainsi un vaste espace de développement pour l'infrastructure décentralisée de l'IA.

Les politiques de soutien au développement de l'IA dans divers pays ont créé une fenêtre d'opportunité pour l'infrastructure décentralisée de l'IA. Dans le même temps, l'attention croissante portée à la confidentialité des données et à la sécurité de l'IA a accentué la demande pour des technologies telles que l'informatique confidentielle, qui est précisément là où résident les avantages fondamentaux des sous-réseaux comme Targon. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour l'infrastructure de l'IA continue de croître, et la participation d'institutions bien connues telles que DCG et Polychain fournit un soutien financier et des ressources pour l'écosystème.

4. Cadre de stratégie d'investissement

Investir dans le sous-réseau Bittensor nécessite d'établir un cadre d'évaluation systématique. Au niveau technique, il est nécessaire d'examiner le degré d'innovation et la profondeur du fossé, la force technique et la capacité d'exécution de l'équipe, ainsi que les effets synergiques avec d'autres projets de l'écosystème. Au niveau du marché, il est important d'analyser la taille du marché cible et le potentiel de croissance, le paysage concurrentiel et les avantages de différenciation, l'adoption par les utilisateurs et les effets de réseau, ainsi que l'environnement réglementaire et les risques politiques. Au niveau financier, il convient de prêter attention aux niveaux de valorisation actuels et à la performance historique, à la proportion des émissions de TAO et aux tendances de croissance, à la rationalité de la conception de l'économie des tokens, ainsi qu'à la liquidité et à la profondeur des échanges.

Dans la gestion des risques spécifiques, la diversification est une stratégie fondamentale. Il est recommandé de diversifier les investissements à travers différents types de sous-réseaux, y compris les types d'infrastructure (comme Chutes, Celium), les types d'application (comme Score, BitMind) et les types de protocole (comme Targon, Templar). En même temps, les stratégies d'investissement doivent être ajustées en fonction de l'étape de développement du sous-réseau ; les projets précoces présentent des risques élevés mais un potentiel de rendements élevés, tandis que les projets matures sont relativement stables mais ont un potentiel de croissance limité. Étant donné que la liquidité des tokens alpha peut ne pas être aussi élevée que celle des TAO, il est nécessaire d'organiser raisonnablement le ratio d'allocation des fonds et de maintenir le buffer de liquidité nécessaire.

Le premier événement de halving en novembre 2025 deviendra un catalyseur important du marché. La réduction des émissions augmentera la rareté des sous-réseaux existants tout en éliminant potentiellement les projets sous-performants, redéfinissant ainsi le paysage économique de l'ensemble du réseau. Les investisseurs peuvent se positionner à l'avance dans des sous-réseaux de haute qualité pour saisir la fenêtre d'allocation avant le halving.

À moyen terme, le nombre de sous-réseaux devrait dépasser 500, couvrant divers segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications de niveau entreprise stimulera le développement de sous-réseaux liés à l'informatique confidentielle et à la protection des données, et la collaboration entre sous-réseaux deviendra plus fréquente, formant une chaîne d'approvisionnement complexe de services d'IA. La clarification progressive du cadre réglementaire donnera un avantage significatif aux sous-réseaux conformes.

À long terme, Bittensor devrait devenir une partie importante de l'infrastructure mondiale de l'IA, et les entreprises d'IA traditionnelles pourraient adopter un modèle hybride, migrant certaines de leurs opérations vers des réseaux décentralisés. De nouveaux modèles commerciaux et scénarios d'application continueront d'émerger, avec une interopérabilité améliorée avec d'autres réseaux blockchain, formant finalement un écosystème décentralisé plus large. Ce chemin de développement est similaire à l'évolution de l'infrastructure Internet précoce, et les investisseurs qui peuvent saisir des nœuds clés récolteront des récompenses substantielles.

5. Conclusion

L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme dans le développement de l'infrastructure IA. Grâce à une allocation de ressources orientée vers le marché et à des mécanismes de gouvernance décentralisés, il offre un nouveau terreau pour l'innovation IA, mettant en avant une remarquable vitalité innovante et un potentiel de croissance. Dans le contexte du développement rapide de l'industrie IA, Bittensor et son écosystème de sous-réseau méritent une attention continue et des recherches approfondies.

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