Seiが6ヶ月の高値を記録 — エコシステムの勢いを駆動しているものは何か？

要約: 2月以来、サブネットは急速な成長を遂げています。本記事では重要なサブネットをレビューし、主要な投資戦略を提供します。

1. 市場の概要：dTAOのアップグレードがエコロジーの爆発を引き起こす

2025年2月13日、Bittensorネットワークは歴史的なDynamic TAO (dTAO)アップグレードを迎え、ネットワークは中央集権的なガバナンスモデルから市場主導の分散型リソース配分へと変革しました。アップグレード後、各サブネットは独自のアルファトークンを持ち、TAOホルダーは自由に投資対象を選択できるようになり、真に市場志向の価値発見メカニズムを実現しました。

データによると、dTAOアップグレードは驚異的な革新の活力を引き出しました。わずか数か月で、Bittensorは32のサブネットから118のアクティブなサブネットに成長し、269%の増加を記録しました。これらのサブネットは、基本的なテキスト推論や画像生成から最先端のタンパク質折りたたみ、量的取引に至るまで、AI産業のさまざまなサブセクターをカバーし、これまでで最も完全な分散型AIエコシステムを形成しています。

市場のパフォーマンスも同様に印象的です。アップグレード前の400万USDから690百万USDに成長したトップサブネットの総市場資本は、ステーキングの年利回りが16-19%で安定しています。各サブネットは市場主導のTAOステーキングレートに基づいてネットワークインセンティブを割り当てており、トップ10のサブネットはネットワーク排出量の51.76%を占めており、適者生存の市場メカニズムを反映しています。

https://taostats.io/subnets

2. コアサブネット分析（上位10の排出量）

1. @chutes_ai、Chutes (SN64) - サーバーレスAIコンピュテーション

コアバリュー：AIモデルのデプロイメント体験を革新し、コンピューティングコストを大幅に削減します。

Chutesは「インスタントローンチ」アーキテクチャを採用しており、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に圧縮し、従来のクラウドサービスと比較して10倍の効率を実現しています。世界中に8,000以上のGPUノードを持ち、DeepSeek R1からGPT-4までの主流モデルをサポートし、日々500万件以上のリクエストを処理し、応答遅延は50ミリ秒以内に制御されています。

ビジネスモデルは成熟しており、ユーザーを引き付けるためにフリーミアム戦略を利用しています。ChutesはOpenRouterプラットフォームとの統合を通じて、DeepSeek V3などの人気モデルに計算能力のサポートを提供し、各APIコールから収益を生成しています。コストの優位性は顕著で、AWS Lambdaより85％低いです。現在、トークンの総使用量は9042.37Bを超え、3000以上の企業クライアントにサービスを提供しています。

dTAOは、ローンチから9週間で1億ドルの市場価値に達し、現在の市場価値は7900万ドルです。強力な技術的優位性を持ち、スムーズな商業化の進展と高い市場認知度を誇り、現在はサブネットをリードしています。

https://chutes.ai/app/research

2. @celiumcompute、Celium (SN51) - ハードウェア計算最適化

コアバリュー：AIコンピューティング効率を向上させるために基盤となるハードウェアを最適化する

Datura AIによって開発され、ハードウェアレベルでの計算最適化に焦点を当てています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、パフォーマンス最適化、エネルギー効率管理の4つの主要な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 A100/H100、AMD MI200、Intel Xeを含むすべてのハードウェアをサポートし、類似製品と比較して価格を90%削減し、計算効率を45%向上させています。

https://celiumcompute.ai/

現在、CeliumはBittensorにおける排出量で第二位のサブネットであり、ネットワーク排出量の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラストラクチャの核心的な側面であり、技術的障壁と価格の上昇に強い上昇傾向があり、現在の評価額は5600万ドルです。

3. @TargonCompute、Targon (SN4) - 分散型AI推論プラットフォーム

コアバリュー：機密コンピューティング技術によるデータのプライバシーとセキュリティの確保。

TargonのコアはTVM（Targon Virtual Machine）であり、これはAIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートする安全な機密コンピューティングプラットフォームです。TVMは、Intel TDXやNVIDIAの機密コンピューティングなどの機密コンピューティング技術を活用して、AIワークフロー全体のセキュリティとプライバシーを確保します。このシステムはハードウェアからアプリケーション層までのエンドツーエンドの暗号化をサポートしており、ユーザーはデータを損なうことなく強力なAIサービスを利用できます。

タルゴン技術は高い閾値を持ち、明確なビジネスモデルと安定した収入源があります。現在、収益の買い戻しメカニズムが開始されており、すべての収入はトークンの買い戻しに使用されています。最新の買い戻しは18,000 USDでした。

4. @tplr_ai, τemplar (SN3) - AIリサーチと分散トレーニング

コアバリュー：大規模なAIモデルの共同トレーニング、トレーニングのハードルを下げる。

テンプレーは、Bittensorネットワーク上でのAIモデルの大規模分散トレーニングに特化した先駆的なサブネットであり、「世界最高のモデルトレーニングプラットフォームになる」という使命を持っています。グローバルな参加者から提供されたGPUリソースを通じてトレーニングに協力し、最先端のモデル共同トレーニングと革新に焦点を当てており、反不正行為と効率的な協力を強調しています。

技術的な成果に関して、テンプレラーは1.2Bパラメータモデルのトレーニングを成功裏に完了し、20,000回以上のトレーニングサイクルを経て、約200のGPUがプロセス全体に参加しました。2024年には、検証の分散化とセキュリティを強化するためにコミット・リビールメカニズムをアップグレードし、2025年には大規模モデルのトレーニングをさらに進め、パラメータ規模が70B以上に達し、標準AIベンチマークテストにおいて業界標準と同等の性能を発揮し、Bittensorの創設者であるコンストから個人的に推薦を受けました。

テンプレーの技術的な利点は非常に顕著であり、現在の市場価値は3500万で、排出量の4.79%を占めています。

5. @gradients_ai, Gradients (SN56) - 分散型AIトレーニング

コアバリュー：AIトレーニングを一般にアクセス可能にし、コストの障壁を大幅に下げること。

Rayon Labsによって開発されたこのシステムは、分散トレーニングを通じてAIトレーニングコストの問題に対処します。インテリジェントスケジューリングシステムは勾配同期に基づいており、タスクを数千のGPUに効率的に割り当てます。118兆パラメータモデルのトレーニングは、時間あたりわずか5ドルのコストで完了しており、従来のクラウドサービスよりも70％安く、集中型ソリューションよりも40％速いです。ワンクリックインターフェースは使用のハードルを下げており、500を超えるプロジェクトがすでにモデルのファインチューニングに使用しており、医療、金融、教育などの分野をカバーしています。

現在の市場価値が3000万で、強い市場需要と明確な技術的優位性を持つため、長期的に注目すべきサブネットの一つです。

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

6. @taoshiio, プロプライエタリ・トレーディング (SN8) - ファイナンシャル・クオンティテイティブ・トレーディング

コアバリュー：AI駆動のマルチアセットトレーディングシグナルと金融予測

SN8は、AI駆動のマルチアセット取引シグナルを活用した分散型定量取引および金融予測プラットフォームです。その独自の取引ネットワークは、金融市場の予測に機械学習技術を適用し、多層的な予測モデルアーキテクチャを構築しています。時間予測モデルはLSTMとTransformer技術を統合しており、複雑な時系列データを処理することができます。市場感情分析モジュールは、ソーシャルメディアやニュースコンテンツを分析することによって、予測のための補助信号として感情指標を提供します。

ウェブサイトでは、異なるマイナーが提供する戦略のリターンとバックテストを見ることができます。SN8はAIとブロックチェーンを組み合わせて、金融市場における革新的な取引アプローチを提供しており、現在の時価総額は2700万です。

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

7. @_scorevision, Score (SN44) - スポーツ分析と評価

コアバリュー：スポーツビデオ分析、6000億ドルのサッカー産業をターゲットにする

スポーツビデオ分析に特化したコンピュータビジョンフレームワークで、軽量検証技術を通じて複雑なビデオ分析のコストを削減します。フィールド検出とCLIPベースのオブジェクト検査の2段階検証を採用しており、従来の1試合あたり数千ドルの注釈コストを1/10から1/100に削減します。Data Universeとのコラボレーションにより、DKING AIエージェントは平均予測精度70%を達成しており、ピーク時の日次精度は100%です。

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

スポーツ業界は規模が大きく、重要な技術革新と広範な市場展望があります。Scoreはサブネットに対して明確なアプリケーションの方向性を持っており、注目に値します。

8. @openkaito、OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論

コアバリュー：テキスト埋め込みモデル開発、情報検索最適化

OpenKaitoは、情報フィールドの重要なプレーヤーであるKaitoによって支えられたテキスト埋め込みモデルの開発に焦点を当てています。コミュニティ主導のオープンソースプロジェクトとして、OpenKaitoは高品質なテキスト理解と推論能力の構築に専念しており、特に情報検索やセマンティック検索の分野においてです。

このサブネットはまだ初期の構築段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心としたエコシステムを構築しています。特に、ユーザー基盤やアプリケーションシナリオを大幅に拡大する可能性のあるYaps統合が今後予定されている点は注目に値します。

9. @MacrocosmosAI, データユニバース (SN13) - AIデータインフラストラクチャ

コアバリュー：大規模データ処理、AIトレーニングデータ供給

1日あたり5億行のデータを処理し、合計で556億行を超え、100GBのストレージをサポートしています。DataEntityアーキテクチャは、データ標準化、インデックス最適化、分散ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムは、動的な重みの調整を実現します。

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

データはAIの石油であり、インフラの価値は安定しており、エコロジカルニッチは重要です。複数のサブネットのデータ供給者として、Scoreのようなプロジェクトとの深い協力は、インフラの価値を反映しています。

10. @taohash, TAOHash (SN14) - PoWマイニングパワー

コアバリュー：従来のマイニングとAIコンピューティングを接続し、コンピューティングパワーリソースを統合する。

TAOHashは、ビットコインマイナーがハッシュパワーをBittensorネットワークにリダイレクトできるようにし、ステーキングや取引のためにαトークンを採掘することができます。このモデルは、従来のPoWマイニングとAI計算を組み合わせており、マイナーに新しい収入源を提供します。

わずか数週間で、6 EH/sを超える計算能力（世界の計算能力の約0.7%）を集め、このハイブリッドモデルの市場での認知が証明されました。マイナーは、従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンを獲得することの間で選択でき、市場の状況に基づいてリターンを最適化できます。

11. @CreatorBid, Creator.Bid - AIエージェントエコシステムのためのローンチプラットフォーム

Creator.Bidはサブネットではありませんが、Bittensorエコシステムにおいて重要な調整役を果たしています。Creator.Bidのエコシステムは、3つの主要な柱の上に構築されています。Launchpadモジュールは、公平かつ透明なAIエージェントのローンチサービスを提供し、アンスナイピング公平ローンチスマートコントラクトとキュレーションローンチメカニズムを通じて、新しいAIエージェントにとって安全で透明な出発点を提供します。Tokenomicsモジュールは、BIDトークンを通じてエコシステム全体を統一し、エージェントに持続可能な収入モデルを提供します。Hubモジュールは、コンテンツ自動化、ソーシャルメディアAPI、微調整された画像モデルなどの強力なAPI駆動サービスを提供します。

プラットフォームの核心的な革新は、エージェントキーの概念にあります。これらのデジタルメンバーシップトークンは、クリエイターがAIエージェントを中心にコミュニティを構築し、共有所有権を達成することを可能にします。各AIエージェントは、エージェントネームサービス（ANS）を通じてユニークなアイデンティティを取得し、NFTの形で実現されるため、各エージェントは再現不可能な識別子を持っています。ユーザーはシンプルなプロンプトを通じて性格特性を入力でき、プログラミング知識なしで完全に機能するAIエージェントを生成します。

しかしCreator.BidBaseネットワーク自体に構築されていますが、Bittensorエコシステムとの深い協力関係を確立しています。TAOカウンシルを運営することによって、Creator.BidBitMind (SN34)やDippy (SN11 & SN58)などのトップサブネットを集めて、"TAOアラインメントエージェント、サブネット、ビルダーのための調整層"となっています。

この協力関係の価値は、異なるネットワークの利点を統合することにあります。Bittensorは強力なAI推論およびトレーニング機能を提供し、Creator.Bidはエージェントの作成とローンチのための使いやすいプラットフォームを提供します。両方のエコシステムの組み合わせにより、開発者はBittensorのAI機能を活用してエージェントを作成し、その後、Creator.Bidのローンチパッドを通じてトークン化し、コミュニティを活性化することができます。

MasaのAIエージェントアリーナ（SN59）とのコラボレーションは、このシナジーをさらに例証しています。Creator.Bidアリーナ用のプロキシ作成ツールを提供し、ユーザーがAIエージェントを迅速に展開して競技に参加できるようにします。このクロスエコシステムの協調モデルは、分散型AI分野で重要なトレンドになりつつあります。

3. エコシステム分析

技術アーキテクチャのコアの利点

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。そのYumaコンセンサスアルゴリズムは、分散型検証を通じてネットワークの品質を確保し、dTAOアップグレードによって導入された市場ベースのリソース配分メカニズムは、効率を大幅に向上させます。各サブネットは、TAOとアルファトークンの間で価格発見を実現するためにAMMメカニズムを装備しており、市場の力がAIリソースの配分に直接参加できるようになっています。

サブネット間のコラボレーションプロトコルは、複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を生み出します。二重インセンティブ構造（TAOの排出量とアルファトークンの価値上昇）は、長期的な参加動機を確保し、サブネットのクリエイター、マイナー、バリデーター、ステイカーが対応する報酬を受け取ることを可能にし、持続可能な経済のクローズドループを形成します。

競争上の優位性と直面する課題

従来の中央集権型AIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorはコスト効率に優れた真の分散型代替手段を提供します。複数のサブネットは顕著なコスト優位性を示しており、ChutesはAWSより85%安価です。このコストの優位性は、分散型アーキテクチャの効率性向上から生まれています。オープンなエコシステムは迅速なイノベーションを促進し、サブネットの数と質は継続的に向上しており、イノベーションのペースは従来の社内研究開発をはるかに上回っています。

しかし、エコシステムは実際の課題にも直面しています。技術的なハードルは依然として高く、ツールの継続的な改善にもかかわらず、マイニングやバリデーションに参加するには相当な技術的知識が必要です。規制環境の不確実性も別のリスク要因であり、分散型AIネットワークは様々な国で異なる規制政策に直面する可能性があります。AWSやGoogle Cloudのような従来のクラウドサービスプロバイダーは黙って見ているわけではなく、競争力のある製品を発表することが予想されます。ネットワークがスケールするにつれて、パフォーマンスと分散化のバランスを維持することも重要な試練となっています。

AI産業の爆発的な成長は、Bittensorに巨大な市場機会を提供しました。ゴールドマン・サックスは、2025年までに世界のAI投資が約2000億ドルに達するとの予測を立てており、インフラ需要に対する強力な支援を提供します。世界のAI市場は、2025年の2940億ドルから2032年の1.77兆ドルに成長すると予測されており、年平均成長率は29%であり、分散型AIインフラの十分な開発スペースを生み出します。

さまざまな国におけるAI開発への支援政策は、分散型AIインフラストラクチャへの機会ウィンドウを生み出しています。同時に、データプライバシーとAIセキュリティへの関心が高まる中で、機密コンピューティングのような技術への需要が高まっています。これはまさに、Targonのようなサブネットの核心的な利点が存在するところです。AIインフラストラクチャに対する機関投資家の関心は引き続き高まっており、DCGやPolychainのような著名な機関の参加は、エコシステムへの資金とリソースのサポートを提供しています。

4. 投資戦略フレームワーク

Bittensorサブネットに投資するには、体系的な評価フレームワークを確立する必要があります。技術的なレベルでは、革新の度合いや堀の深さ、チームの技術力と実行能力、そしてエコシステム内の他のプロジェクトとの相乗効果を検討する必要があります。市場レベルでは、ターゲット市場の規模と成長の可能性、競争環境と差別化の優位性、ユーザーの採用とネットワーク効果、さらに規制環境と政策リスクを分析することが重要です。財務レベルでは、現在の評価レベルと過去のパフォーマンス、TAOの発行割合と成長トレンド、トークン経済設計の合理性、さらに流動性と取引の深さに注意を払うべきです。

特定のリスク管理において、分散投資は基本的な戦略です。インフラタイプ（Chutes、Celiumなど）、アプリケーションタイプ（Score、BitMindなど）、プロトタイプ（Targon、Templarなど）を含むさまざまなタイプのサブネットに投資を分散させることが推奨されます。同時に、投資戦略はサブネットの開発段階に応じて調整すべきです。初期プロジェクトは高リスクですが、高いリターンの可能性があります。一方、成熟したプロジェクトは比較的安定していますが、成長の可能性は限られています。アルファトークンの流動性がTAOほど高くない可能性があることを考慮すると、資金の配分比率を合理的に配置し、必要な流動性バッファを維持する必要があります。

2025年11月の最初の半減イベントは、重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は、既存のサブネットの希少性を高め、パフォーマンスの悪いプロジェクトを排除する可能性があり、ネットワーク全体の経済的な風景を再編成します。投資家は、半減前の配分ウィンドウを捉えるために、高品質なサブネットに事前にポジショニングすることができます。

中期的には、サブネットの数が500を超え、AI産業のさまざまなセグメントをカバーすることが期待されています。エンタープライズレベルのアプリケーションの増加は、機密コンピューティングとデータプライバシーに関連するサブネットの開発を促進し、サブネット間のコラボレーションがより頻繁に行われ、複雑なAIサービス供給チェーンを形成するでしょう。規制の枠組みの徐々に明確化されることで、コンプライアンスのあるサブネットは大きな優位性を持つことになります。

長期的には、BittensorはグローバルなAIインフラの重要な部分となることが期待されており、従来のAI企業はハイブリッドモデルを採用し、一部の業務を分散型ネットワークに移行する可能性があります。新しいビジネスモデルやアプリケーションシナリオが引き続き登場し、他のブロックチェーンネットワークとの相互運用性が向上し、最終的にはより大きな分散型エコシステムが形成されるでしょう。この発展の道筋は、初期のインターネットインフラの進化に似ており、重要なノードを捉えることができる投資家は大きなリターンを得ることができるでしょう。

5. 結論

Bittensorエコシステムは、AIインフラストラクチャの開発における新しいパラダイムを表しています。市場指向のリソース配分と分散型ガバナンスメカニズムを通じて、AI革新のための新しい土壌を提供し、卓越した革新活力と成長の可能性を示しています。急速に発展するAI産業の背景の中で、Bittensorとそのサブネットエコシステムは、継続的な注目と深い研究に値します。

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