Sei достигает 6-месячного максимума — что движет динамикой экосистемы?

Аннотация: С февраля подсеть достигла быстрого роста. Эта статья рассматривает важные подсети и предоставляет ключевые инвестиционные стратегии.

1. Обзор рынка: обновление dTAO вызывает экологический взрыв

13 февраля 2025 года сеть Bittensor приветствовала историческое обновление Dynamic TAO (dTAO), которое преобразовало сеть из централизованной модели управления в рыночно ориентированное децентрализованное распределение ресурсов. После обновления каждая подсеть имеет свой собственный независимый альфа-токен, что позволяет держателям TAO свободно выбирать свои инвестиционные цели, действительно реализуя механизм рыночного ценообразования.

Данные показывают, что обновление dTAO высвободило огромную инновационнуюVitality. Всего за несколько месяцев Bittensor вырос с 32 подсетей до 118 активных подсетей, что составляет увеличение на 269%. Эти подсети охватывают различные подсекторы AI-индустрии, от базового текстового рассуждения и генерации изображений до передового сворачивания белков и количественной торговли, формируя на сегодняшний день наиболее полную децентрализованную экосистему AI.

Рыночная производительность также впечатляет. Общая рыночная капитализация лучших подсетей выросла с 4 миллионов USD до 690 миллионов USD после обновления, при этом годовые доходности по стекингу стабилизировались на уровне 16-19%. Каждая подсеть распределяет сетевые стимулы на основе рыночных ставок стекинга TAO, при этом 10 лучших подсетей составляют 51,76% сетевых выбросов, что отражает механизм выживания наиболее приспособленных.

https://taostats.io/subnets

2. Анализ основных подсетей (Топ 10 выбросов)

1. @chutes_ai, Chutes (SN64) - безсерверные вычисления AI

Основная ценность: Инновации в опыте развертывания моделей ИИ и значительное снижение вычислительных затрат.

Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска модели ИИ до 200 миллисекунд, достигая 10-кратной эффективности по сравнению с традиционными облачными сервисами. С более чем 8000 узлов GPU по всему миру, он поддерживает основные модели от DeepSeek R1 до GPT-4, обрабатывая более 5 миллионов запросов ежедневно, с задержкой ответа, контролируемой в пределах 50 миллисекунд.

Бизнес-модель зрелая, использующая стратегию фремиум для привлечения пользователей. Через интеграцию с платформой OpenRouter Chutes предоставляет поддержку вычислительной мощности для популярных моделей, таких как DeepSeek V3, генерируя доход с каждого вызова API. Стоимость значительно ниже, на 85% меньше, чем у AWS Lambda. В настоящее время общее использование токенов превышает 9042,37 миллиарда, обслуживая более 3000 корпоративных клиентов.

dTAO достиг рыночной стоимости 100 миллионов долларов США через 9 недель после запуска, с текущей рыночной стоимостью 79 миллионов. У него сильный технологический барьер, плавный процесс коммерциализации и высокий уровень рыночного признания, в настоящее время он лидирует в подсети.

https://chutes.ai/app/research

2. @celiumcompute, Celium (SN51) - оптимизация аппаратных вычислений

Основная ценность: Оптимизация базового оборудования для повышения эффективности вычислений ИИ

Разработанный Datura AI, сосредоточен на вычислительной оптимизации на аппаратном уровне. Максимизирует эффективность использования аппаратного обеспечения через четыре ключевых технических модуля: планирование GPU, абстракцию аппаратного обеспечения, оптимизацию производительности и управление энергоэффективностью. Поддерживает весь спектр аппаратного обеспечения, включая NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, с ценами, сниженными на 90% по сравнению с аналогичными продуктами, и улучшенной вычислительной эффективностью на 45%.

https://celiumcompute.ai/

В настоящее время Celium является второй по величине подсетью по эмиссиям на Bittensor, составляя 7,28% эмиссий сети. Оптимизация оборудования является ключевым аспектом инфраструктуры ИИ, с сильной восходящей тенденцией в технических барьерах и увеличении цен, в настоящее время оцененной в 56 миллионов.

3. @TargonCompute, Targon (SN4) - децентрализованная платформа для вывода ИИ

Основная ценность: Технология конфиденциальных вычислений, обеспечивающая конфиденциальность и безопасность данных.

Ядром Targon является TVM (Targon Virtual Machine), который представляет собой безопасную платформу конфиденциальных вычислений, поддерживающую обучение, вывод и валидацию моделей ИИ. TVM использует технологии конфиденциальных вычислений, такие как Intel TDX и конфиденциальные вычисления NVIDIA, чтобы обеспечить безопасность и конфиденциальность всего рабочего процесса ИИ. Система поддерживает сквозное шифрование от аппаратного уровня до уровня приложений, позволяя пользователям использовать мощные ИИ-сервисы, не рискуя данными.

Технология Targon имеет высокий порог, четкую бизнес-модель и стабильный источник дохода. В настоящее время запущен механизм выкупа доходов, все доходы используются для выкупа токенов, а последний выкуп составил 18 000 USD.

4. @tplr_ai, τemplar (SN3) - AI исследование и распределенное обучение

Основная ценность: Сотрудничество в обучении крупных моделей ИИ, снижение порога обучения.

Templar — это передовая подсеть, посвященная крупномасштабному распределенному обучению моделей ИИ в сети Bittensor, с миссией стать «лучшей платформой для обучения моделей в мире». Она сотрудничает в обучении через ресурсы GPU, предоставленные глобальными участниками, сосредоточиваясь на передовом совместном обучении моделей и инновациях, подчеркивая борьбу с мошенничеством и эффективное сотрудничество.

Что касается технологических достижений, Templar успешно завершил обучение модели с 1,2 миллиарда параметров, пройдя более 20 000 циклов обучения, с участием примерно 200 графических процессоров на протяжении всего процесса. В 2024 году он обновит механизм раскрытия обязательств для повышения децентрализации проверки и безопасности; в 2025 году он продолжит развивать обучение крупных моделей, с масштабом параметров, достигающим более 70 миллиардов, показывая сопоставимые результаты с отраслевыми стандартами в стандартных тестах на искусственный интеллект и получив личное одобрение от основателя Bittensor Конста.

Технологические преимущества Templar весьма заметны, с текущей рыночной стоимостью 35 миллионов, что составляет 4,79% от эмиссий.

5. @gradients_ai, Gradients (SN56) - Децентрализованное обучение ИИ

Основная ценность: сделать обучение ИИ доступным для общественности, значительно снизив финансовые барьеры.

Также разработанная компанией Rayon Labs, она решает проблемы затрат на обучение ИИ через распределенное обучение. Интеллектуальная система планирования основана на синхронизации градиентов, эффективно распределяя задачи на тысячи графических процессоров (GPU). Обучение модели с 118 триллионами параметров было завершено с затратами всего 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг и на 40% быстрее централизованных решений. Интерфейс с одним нажатием снижает порог использования, уже более 500 проектов используют его для тонкой настройки моделей, охватывая такие области, как здравоохранение, финансы и образование.

С текущей рыночной стоимостью 30 миллионов, высоким рыночным спросом и ясными технологическими преимуществами, это одна из подсетей, заслуживающих долгосрочного внимания.

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

6. @taoshiio, Проприетарная торговля (SN8) - Финансовая количественная торговля

Основная ценность: торговые сигналы и финансовые прогнозы на основе ИИ для многоактивной торговли

SN8 — это децентрализованная платформа количественной торговли и финансового прогнозирования, которая использует торговые сигналы с поддержкой ИИ на нескольких активах. Ее собственная торговая сеть применяет технологии машинного обучения для прогнозирования финансовых рынков, создавая многослойную архитектуру модели прогнозирования. Модель временного прогнозирования интегрирует технологии LSTM и Transformer, способную обрабатывать сложные временные ряды. Модуль анализа рыночных настроений предоставляет индикаторы настроений в качестве вспомогательных сигналов для прогнозов, анализируя контент социальных медиа и новостей.

На сайте вы можете увидеть доходность и бэктестирование стратегий, предоставляемых различными майнерами. SN8 комбинирует ИИ и блокчейн, чтобы предложить инновационный подход к торговле на финансовом рынке с текущей капитализацией в 27 миллионов.

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

7. @_scorevision, Score (SN44) - Анализ и оценка спорта

Основная ценность: Анализ спортивных видео, нацеленный на индустрию футбола стоимостью 600 миллиардов долларов

Комплексная система компьютерного зрения, сосредоточенная на анализе спортивных видео, которая снижает стоимость сложного видеоанализа с помощью легкой технологии верификации. Она использует двухступенчатую верификацию: обнаружение поля и инспекцию объектов на основе CLIP, снижая традиционные затраты на аннотацию с тысяч долларов за матч до 1/10 - 1/100. В сотрудничестве с Data Universe агенты DKING AI имеют среднюю точность предсказания 70%, с пиковым суточным значением точности 100%.

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

Спортивная индустрия большая по масштабу, с значительными технологическими инновациями и широкими рыночными перспективами. Score имеет четкое направление применения для подсети и заслуживает внимания.

8. @openkaito, OpenKaito (SN5) - Открытое Исследование Текстовой Инференции

Основная ценность: разработка модели встраивания текста, оптимизация информационного поиска

OpenKaito сосредоточен на разработке моделей встраивания текста, поддерживаемых Kaito, важным игроком в области InfoFi. Будучи проектом с открытым исходным кодом, ориентированным на сообщество, OpenKaito стремится создать высококачественные возможности понимания текста и рассуждения, особенно в области извлечения информации и семантического поиска.

Субсеть все еще находится на ранней стадии строительства, в основном создавая экосистему вокруг моделей встраивания текста. Стоит отметить предстоящую интеграцию Yaps, которая может значительно расширить ее сценарии применения и базу пользователей.

9. @MacrocosmosAI, Data Universe (SN13) - Инфраструктура данных ИИ

Основная ценность: обработка больших объемов данных, поставка данных для обучения ИИ

Обработка 500 миллионов строк данных в день, с общим количеством более 55,6 миллиарда строк, поддерживающим 100 ГБ хранения. Архитектура DataEntity предоставляет основные функции, такие как стандартизация данных, оптимизация индексов и распределенное хранение. Инновационный механизм голосования «гравитация» достигает динамической настройки веса.

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

Данные — это нефть ИИ, ценность инфраструктуры стабильна, и экологическая ниша важна. В качестве поставщика данных для нескольких подсетей глубокое сотрудничество с проектами, такими как Score, отражает ценность инфраструктуры.

10. @taohash, TAOHash (SN14) - мощность майнинга PoW

核心价值：连接传统采矿与人工智能计算，整合计算能力资源。

TAOHash позволяет майнерам Биткойна перенаправить свою хешированную мощность в сеть Bittensor, зарабатывая токены альфа через майнинг для стекинга или торговли. Эта модель сочетает в себе традиционный PoW-майнинг с ИИ-компьютированием, предоставляя майнерам новый источник дохода.

За всего несколько недель он привлёк более 6 EH/s вычислительной мощности (примерно 0,7% от глобальной вычислительной мощности), что доказывает признание рынка этой гибридной модели. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом биткойнов и заработком токенов TAOHash, оптимизируя свою прибыль в зависимости от рыночных условий.

11. @CreatorBid, Creator.Bid - Платформа запуска для экосистемы AI-агентов

Creator.Bid, хотя и не является подсетью, играет важную координирующую роль в экосистеме Bittensor. Экосистема Creator.Bid построена на трех основных столпах. Модуль Launchpad предоставляет справедливые и прозрачные услуги по запуску AI-агентов, предлагая безопасную и прозрачную отправную точку для новых AI-агентов через смарт-контракты справедливого запуска и механизмы кураторского запуска. Модуль Tokenomics объединяет всю экосистему через токен BID, предоставляя агентам устойчивую модель дохода. Модуль Hub предоставляет мощные API-ориентированные услуги, включая автоматизацию контента, API социальных медиа и тонко настроенные модели изображений.

Основная инновация платформы заключается в концепции Агентских Ключей. Эти цифровые токены членства позволяют создателям строить сообщества вокруг ИИ-агентов и достигать совместного владения. Каждый ИИ-агент получает уникальную идентичность через Сервис Имен Агентов (ANS), который реализуется в форме NFT, обеспечивая, чтобы у каждого агента был уникальный идентификатор, не подлежащий воспроизведению. Пользователи могут вводить личностные черты через простые подсказки, создавая полностью функциональных ИИ-агентов без необходимости в знаниях программирования.

ХотяCreator.Bidсозданный на самой сети Base, но он установил глубокие сотрудничество с экосистемой Bittensor. Управляя Советом TAO,Creator.BidСобрав такие ведущие подсети, как BitMind (SN34), Dippy (SN11 и SN58), он стал «координирующим слоем для агентов выравнивания TAO, подсетей и строителей».

Ценность этогоCollaborative отношения заключается в интеграции преимуществ различных сетей. Bittensor предоставляет мощные возможности ИИ для вывода и обучения, в то время как Creator.Bid предлагает удобную платформу для создания и запуска агентов. Сочетание двух экосистем позволяет разработчикам использовать возможности ИИ Bittensor для создания агентов, а затем токенизировать и активировать их с помощью Launchpad Creator.Bid.

Сотрудничество с AI Agent Arena от Masa (SN59) еще раз демонстрирует эту синергию.Creator.BidПредоставьте инструмент для создания прокси для арены, позволяющий пользователям быстро развертывать AI-агентов для участия в соревнованиях. Эта кросс-экосистемная модель сотрудничества становится важной тенденцией в области децентрализованного AI.

3. Анализ экосистемы

Основные преимущества технической архитектуры

Технологические инновации Bittensor создали уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Его алгоритм консенсуса Yuma обеспечивает качество сети через децентрализованную валидацию, в то время как механизм распределения ресурсов на основе рынка, введенный обновлением dTAO, значительно повышает эффективность. Каждая подсеть оснащена механизмом AMM для достижения определения цены между токенами TAO и alpha, позволяя рыночным силам напрямую участвовать в распределении ресурсов ИИ.

Протокол сотрудничества между подсетями поддерживает распределенную обработку сложных задач ИИ, создавая мощный сетевой эффект. Двойная структура стимулов (эмиссия TAO плюс рост альфа-токена) обеспечивает долгосрочную мотивацию для участия, позволяя создателям подсетей, майнерам, валидаторам и стекингующим получать соответствующие вознаграждения, формируя устойчивую экономическую замкнутую систему.

Конкурентные преимущества и проблемы, с которыми сталкиваются

По сравнению с традиционными централизованными поставщиками ИИ-услуг, Bittensor предлагает поистине децентрализованную альтернативу, которая выделяется своей экономической эффективностью. Несколько подсетей демонстрируют значительные преимущества по стоимости, при этом Chutes на 85% дешевле, чем AWS; это ценовое преимущество обусловлено эффективностью децентрализованной архитектуры. Открытая экосистема способствует быстрому инновационному развитию, число и качество подсетей постоянно улучшаются, а темпы инноваций значительно превышают таковые в традиционных внутренних исследованиях и разработках.

Однако экосистема также сталкивается с реальными вызовами. Технический порог остается высоким; несмотря на постоянное улучшение инструментов, участие в майнинге и валидации все еще требует значительных технических знаний. Неопределенность нормативной среды является еще одним фактором риска, поскольку децентрализованные сети ИИ могут столкнуться с различными нормативными политиками в разных странах. Традиционные провайдеры облачных услуг, такие как AWS и Google Cloud, не будут сидеть сложа руки и ожидается, что они запустят конкурентоспособные продукты. По мере масштабирования сети поддержание баланса между производительностью и децентрализацией также стало важным испытанием.

Взрывной рост индустрии ИИ предоставил Bittensor огромные рыночные возможности. Goldman Sachs прогнозирует, что глобальные инвестиции в ИИ приблизятся к 200 миллиардам долларов к 2025 году, предоставляя сильную поддержку спросу на инфраструктуру. Ожидается, что глобальный рынок ИИ вырастет с 294 миллиардов долларов в 2025 году до 1,77 триллиона долларов в 2032 году, с совокупным ежегодным темпом роста 29%, создавая обширное пространство для развития децентрализованной инфраструктуры ИИ.

Политика поддержки развития ИИ в различных странах создала окно возможностей для децентрализованной ИИ-инфраструктуры. В то же время, растущее внимание к конфиденциальности данных и безопасности ИИ увеличило спрос на технологии, такие как конфиденциальные вычисления, что является именно той областью, где заключаются основные преимущества подсетей, таких как Targon. Интерес институциональных инвесторов к ИИ-инфраструктуре продолжает расти, а участие таких известных учреждений, как DCG и Polychain, обеспечивает финансирование и ресурсную поддержку экосистемы.

4. Стратегия инвестиционного фрейма

Инвестирование в подсеть Bittensor требует создания систематической оценки. На техническом уровне необходимо изучить уровень инноваций и глубину конкурентного преимущества, техническую силу и способность к реализации команды, а также синергетические эффекты с другими проектами в экосистеме. На рыночном уровне важно проанализировать целевой размер рынка и его потенциал для роста, конкурентную среду и преимущества дифференциации, принятие пользователями и сетевые эффекты, а также регуляторную среду и риски политики. На финансовом уровне следует обратить внимание на текущие уровни оценки и историческую производительность, долю эмиссии TAO и тенденции роста, рациональность дизайна токеномики, а также ликвидность и глубину торговли.

В конкретном управлении рисками диверсификация является фундаментальной стратегией. Рекомендуется диверсифицировать инвестиции по различным типам подсетей, включая типы инфраструктуры (такие как Chutes, Celium), типы приложений (такие как Score, BitMind) и типы протоколов (такие как Targon, Templar). В то же время инвестиционные стратегии должны корректироваться в зависимости от стадии развития подсети; ранние проекты имеют высокие риски, но потенциально высокие доходы, в то время как зрелые проекты относительно стабильны, но имеют ограниченный потенциал роста. Учитывая, что ликвидность альфа-токенов может быть не так высокой, как TAO, необходимо разумно распределить соотношение выделяемых средств и поддерживать необходимую ликвидную подушку.

Первое событие халвинга в ноябре 2025 года станет важным рыночным катализатором. Снижение эмиссии увеличит дефицит существующих подсетей, в то время как потенциально устранит неэффективные проекты, изменяя экономический ландшафт всей сети. Инвесторы могут заранее занять позиции в качественных подсетях, чтобы воспользоваться окном распределения перед халвингом.

В среднесрочной перспективе ожидается, что количество подсетей превысит 500, охватывающих различные сегменты индустрии ИИ. Увеличение числа корпоративных приложений будет способствовать развитию подсетей, связанных с конфиденциальными вычислениями и защитой данных, а сотрудничество между подсетями станет более частым, формируя сложную цепочку поставок услуг ИИ. Постепенное уточнение нормативно-правовой базы даст соблюдающим требованиям подсетям значительное преимущество.

В долгосрочной перспективе ожидается, что Bittensor станет важной частью глобальной инфраструктуры ИИ, а традиционные компании ИИ могут принять гибридную модель, перемещая часть своих операций в децентрализованные сети. Новые бизнес-модели и сценарии применения будут продолжать появляться, с улучшенной интероперабельностью с другими блокчейн-сетями, в конечном итоге формируя более крупную децентрализованную экосистему. Этот путь развития аналогичен эволюции ранней интернет-инфраструктуры, и инвесторы, которые смогут захватить ключевые узлы, получат значительные награды.

5. Заключение

Экосистема Bittensor представляет собой новую парадигму в развитии инфраструктуры ИИ. Благодаря рыночно ориентированному распределению ресурсов и децентрализованным механизмам управления она предоставляет новую почву для инноваций в ИИ, демонстрируя замечательную инновационную жизнеспособность и потенциал роста. На фоне быстрого развития индустрии ИИ Bittensor и его подсетевые экосистемы заслуживают постоянного внимания и углубленного исследования.

Заявление:

1. Эта статья перепечатана из [BiteyeCN] Авторские права принадлежат оригинальному автору [*Основной участник Biteye[@lviswang] Если у вас есть какие-либо возражения против перепечатки, пожалуйста, свяжитесь Команда Gate LearnКоманда обработает это как можно скорее в соответствии с соответствующими процедурами.
2. Отказ от ответственности: Мнения и взгляды, выраженные в этой статье, принадлежат автору и не являются инвестиционным советом.
3. Другие языковые версии статьи переводятся командой Gate Learn, если не указано иное.ГейтНи при каких обстоятельствах переведенные статьи не могут быть скопированы, распространены или плагиатированы.