Analyse de l'écosystème de subnet Bittensor : saisir les nouvelles opportunités d'infrastructure AI
Aperçu du marché : la mise à niveau d'dTAO déclenche une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), passant à un modèle de gouvernance réseau basé sur une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Après la mise à niveau, chaque subnet possède des jetons alpha indépendants, et les détenteurs de TAO peuvent librement choisir leurs investissements, réalisant ainsi un mécanisme de découverte de valeur basé sur le marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une énorme vitalité d'innovation. En seulement quelques mois, Bittensor est passé de 32 sous-réseaux à 118 sous-réseaux actifs, soit une augmentation de 269 %. Ces sous-réseaux couvrent tous les segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base et de la génération d'images, jusqu'à des domaines de pointe tels que le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est également remarquable. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel stable de 16 à 19 % sur le staking. Chaque subnet distribue des incitations réseau en fonction du taux de staking TAO sur le marché, les 10 meilleurs subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, illustrant le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal des 10 premières émissions (
) 1. Chutes ###SN64( - Calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : Innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement le coût de calcul.
Chutes adopte une architecture de "lancement instantané", compressant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une amélioration de l'efficacité de 10 fois. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde, prenant en charge les modèles principaux, avec plus de 5 millions de demandes traitées par jour et un délai de réponse inférieur à 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, adoptant une stratégie de freemium. En intégrant la plateforme OpenRouter, elle fournit un support de puissance de calcul pour des modèles populaires, générant des revenus grâce aux appels API. Les coûts sont inférieurs de 85 % à ceux d'AWS Lambda. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042.37B, desservant plus de 3000 clients entreprises.
dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars 9 semaines après son lancement, la capitalisation actuelle est de 79 millions, avec une forte barrière technique, des progrès commerciaux fluides et une reconnaissance élevée sur le marché, c'est le leader des subnets.
) 2. Celium ###SN51( - optimisation du calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Concentrez-vous sur l'optimisation des calculs au niveau matériel. Maximisez l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à la planification GPU, à l'abstraction matérielle, à l'optimisation des performances et à la gestion de l'efficacité énergétique. Prend en charge toute la gamme de matériel NVIDIA, AMD, Intel, avec une réduction des prix de 90 % et une augmentation de l'efficacité de calcul de 45 %.
Actuellement, il s'agit du deuxième plus grand subnet en termes d'émissions sur Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément central de l'infrastructure AI, présentant des barrières techniques et une forte tendance à la hausse des prix, avec une capitalisation boursière actuelle de 56M.
) 3. Targon ###SN4( - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est la TVM)Targon Virtual Machine(, une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, prenant en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Elle utilise des technologies de calcul confidentiel comme Intel TDX et le calcul confidentiel NVIDIA, garantissant la sécurité des flux de travail d'IA et la protection de la vie privée. Le système prend en charge le cryptage de bout en bout, permettant aux utilisateurs d'utiliser les services d'IA sans divulguer de données.
Le seuil technologique est élevé, le modèle commercial est clair et il existe une source de revenus stable. Un mécanisme de rachat de revenus a été mis en place, tous les revenus étant utilisés pour le rachat de tokens, le dernier rachat s'élevant à 18 000 dollars.
) 4. τemplar ###SN3( - recherche en IA et entraînement distribué
Valeur fondamentale : collaboration à grande échelle pour l'entraînement de modèles d'IA, réduction des barrières à l'entraînement
Pionnier des sous-réseaux spécialisés dans l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, la mission est de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". En collaborant avec des participants du monde entier qui contribuent des ressources GPU, elle se concentre sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe, en mettant l'accent sur la résistance à la fraude et la collaboration efficace.
L'entraînement du modèle avec 1,2 milliard de paramètres a été réussi, avec plus de 20 000 cycles d'entraînement et environ 200 GPU participants. En 2024, mise à niveau du mécanisme commit-reveal pour améliorer la décentralisation et la sécurité de la validation ; en 2025, promotion de l'entraînement des grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant plus de 70 milliards, avec des performances équivalentes aux normes de l'industrie.
Avantages technologiques évidents, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79 % des émissions.
) 5. Gradients ###SN56( - Entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : Formation d'IA démocratisée, réduction significative des barrières de coût
Résoudre le problème du coût d'entraînement de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Le système de planification intelligente, basé sur la synchronisation des gradients, répartit efficacement les tâches sur des milliers de GPU. Entraînement d'un modèle de 118 billions de paramètres terminé, coûtant seulement 5 dollars de l'heure, 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, 40 % plus rapide. L'interface à un clic réduit la barrière à l'utilisation, avec plus de 500 projets pour le réglage de modèles, couvrant des domaines tels que la santé, la finance et l'éducation.
La capitalisation actuelle est de 30 millions, la demande du marché est forte, l'avantage technologique est clair, il mérite une attention à long terme.
) 6. Trading de Propriété ###SN8( - Trading quantitatif financier
Valeur fondamentale : signaux de trading multi-actifs et prévisions financières alimentés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière, signaux de trading multi-actifs pilotés par l'IA. Application de techniques d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construction d'une architecture de modèles de prévision à plusieurs niveaux. Le modèle de prévision temporelle fusionne les technologies LSTM et Transformer pour traiter des données de séries chronologiques complexes. Le module d'analyse du sentiment du marché analyse le contenu des médias sociaux et des actualités, fournissant des indicateurs de sentiment comme signaux d'assistance à la prévision.
Le site présente les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents miners. En combinant l'IA et la blockchain, il offre des méthodes de trading innovantes sur le marché financier, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
) 7. Score ###SN44( - Analyse et évaluation sportives
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse des vidéos sportives, réduisant le coût de l'analyse vidéo complexe grâce à des technologies de validation légères. Il utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, réduisant le coût de marquage traditionnel de milliers de dollars pour un seul match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec Data Universe, l'agent DKING AI a un taux de précision prédictive moyen de 70 %, atteignant jusqu'à 100 % de précision en une seule journée.
L'industrie du sport est de grande envergure, avec des innovations technologiques significatives et des perspectives de marché vastes. Score est un subnet avec une direction d'application claire, qui mérite d'être suivi.
) 8. OpenKaito ###SN5( - texte de raisonnement open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'information
Concentrez-vous sur le développement de modèles d'embedding de texte, soutenu par Kaito, un acteur important dans le domaine d'InfoFi. En tant que projet open source axé sur la communauté, il vise à construire des capacités de compréhension et de raisonnement de texte de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'informations et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la création d'un écosystème autour des modèles d'insertion de texte. Il convient de noter l'intégration imminente de Yaps, qui pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
) 9. Data Universe ###SN13( - infrastructure de données AI
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, fourniture de données d'entraînement pour l'IA
Traite 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, avec un stockage de 100 Go. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités essentielles telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable et le niche est important. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, une coopération approfondie avec des projets comme Score reflète la valeur des infrastructures.
) 10. TAOHash ###SN14( - PoW mining de puissance de calcul
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul AI, intégration des ressources de puissance de calcul.
Permettre aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, en obtenant des jetons alpha par le minage pour les staker ou les échanger. Combiner le minage PoW traditionnel avec le calcul AI, offrant aux mineurs une nouvelle source de revenus.
Attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul en peu de temps, représentant environ 0,7 % du total mondial, prouve la reconnaissance du marché pour le modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage de Bitcoin traditionnel et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs rendements en fonction des conditions du marché.
![Bittensor subnet Guide d'investissement : Saisissez la prochaine opportunité de l'IA])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-dbbf04de26b89ec6eb2d700e9e82c828.webp(
Analyse de l'écosystème
) les principaux avantages de l'architecture technique
L'innovation technique de Bittensor a construit un écosystème d'IA décentralisé unique. L'algorithme de consensus Yuma assure la qualité du réseau grâce à une validation décentralisée, et la mise à niveau dTAO introduit un mécanisme de répartition des ressources marketisé qui améliore considérablement l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, permettant la découverte des prix entre le TAO et le jeton alpha, permettant aux forces du marché de participer directement à la répartition des ressources d'IA.
Le protocole de coopération entre sous-réseaux prend en charge le traitement distribué de tâches AI complexes, créant ainsi un puissant effet de réseau. La structure d'incitation double ( l'émission de TAO et l'appréciation des tokens alpha ) garantissent une motivation à long terme pour la participation, permettant aux créateurs de sous-réseaux, aux mineurs, aux validateurs et aux stakers de recevoir des récompenses correspondantes, formant ainsi un cycle économique durable.
Avantages concurrentiels et défis rencontrés
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée avec une efficacité de coût remarquable. Plusieurs subnets montrent des avantages de coût significatifs, comme Chutes qui est 85 % moins cher qu'AWS, en raison de l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, le nombre et la qualité des subnets continuant à s'améliorer, avec une vitesse d'innovation largement supérieure à celle de la recherche et développement interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème est également confronté à des défis réels. Le seuil technologique reste relativement élevé, malgré l'amélioration constante des outils, la participation au mining et à la validation nécessite toujours une connaissance technique considérable. L'incertitude de l'environnement réglementaire est un autre facteur de risque, les réseaux d'IA décentralisés pourraient faire face à des politiques réglementaires différentes selon les pays. Les fournisseurs de services cloud traditionnels comme AWS et Google Cloud ne resteront pas les bras croisés et devraient lancer des produits concurrentiels. Avec la croissance de l'échelle du réseau, maintenir un équilibre entre performance et décentralisation devient également un défi important.
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Goldman Sachs prévoit que les investissements mondiaux dans l'IA atteindront près de 200 milliards de dollars d'ici 2025, fournissant 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 billion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, créant un vaste espace de développement pour l'infrastructure décentralisée de l'IA.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans différents pays créent des fenêtres d'opportunité pour les infrastructures décentralisées de l'IA, tout en augmentant l'attention portée à la confidentialité des données et à la sécurité de l'IA, ce qui accroît la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel. C'est là que résident les principaux avantages des sous-réseaux comme Targon. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures de l'IA continue de croître, avec la participation d'institutions renommées telles que DCG et Polychain, qui fournissent un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
Investir dans le subnet Bittensor nécessite d'établir un cadre d'évaluation systématique. Sur le plan technique, il convient d'examiner le degré d'innovation et la profondeur de la barrière à l'entrée, la compétence technique de l'équipe et sa capacité d'exécution, ainsi que les effets de synergie avec d'autres projets de l'écosystème. Sur le plan du marché, il faut analyser la taille du marché cible et son potentiel de croissance, le paysage concurrentiel et les avantages différenciateurs, l'adoption par les utilisateurs et les effets de réseau, ainsi que l'environnement réglementaire et les risques politiques. Sur le plan financier, il est important de se concentrer sur le niveau d'évaluation actuel et les performances historiques, la part des émissions de TAO et les tendances de croissance, la rationalité de la conception de l'économie des tokens, ainsi que la liquidité et la profondeur des transactions.
Dans la gestion des risques, l'investissement diversifié est une stratégie de base. Il est recommandé de répartir les investissements entre différents types de subnets, y compris des infrastructures ### telles que Chutes, Celium (, des applications ) telles que Score, BitMind ( et des protocoles ) tels que Targon, Templar (. Ajustez la stratégie d'investissement en fonction du stade de développement du subnet ; les projets en phase précoce présentent un risque élevé mais un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais avec un espace de croissance limité. Considérez que la liquidité des jetons alpha pourrait ne pas être aussi bonne que celle de TAO, il est donc nécessaire de planifier raisonnablement le ratio de répartition des fonds pour maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
L'événement de réduction de moitié de novembre 2025 sera un catalyseur important pour le marché. La réduction des émissions augmentera la rareté des sous-réseaux existants, tout en éliminant potentiellement les projets sous-performants, redéfinissant ainsi l'ensemble du paysage économique du réseau. Les investisseurs peuvent se préparer à l'avance en positionnant des sous-réseaux de qualité pour saisir la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, couvrant divers segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications pour les entreprises stimulera le développement des subnets liés au calcul confidentiel et à la confidentialité des données, la collaboration inter-subnet sera plus fréquente, formant une chaîne d'approvisionnement de services IA complexe. Un cadre réglementaire progressivement clarifié permettra aux subnets conformes de bénéficier d'un avantage significatif.
À long terme, Bittensor devrait devenir une composante importante de l'infrastructure mondiale de l'IA, les entreprises d'IA traditionnelles pourraient adopter un modèle hybride, en déplaçant une partie de leurs activités vers un réseau décentralisé. De nouveaux modèles commerciaux et
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GateUser-c802f0e8
· Il y a 23h
Hmm ? C'est une nouvelle façon de se faire prendre pour des cons ?
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NotFinancialAdviser
· Il y a 23h
C'est trop intense, ces nouvelles données.
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TerraNeverForget
· Il y a 23h
Enfin, je vais grandir, ce TAO.
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OnchainUndercover
· Il y a 23h
Ça chauffe, j'attends l'explosion.
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NFTFreezer
· Il y a 23h
dTAO est vraiment bull, haussier !
Voir l'originalRépondre0
AirdropHunterZhang
· Il y a 23h
En recevant la crêpe, j'ai envie de tout mettre, mais j'ai peur d'être pris pour un idiot et de recevoir un coup de grâce.
Explosion de l'écosystème Bittensor : la mise à niveau dTAO ouvre de nouvelles opportunités pour l'infrastructure AI décentralisée
Analyse de l'écosystème de subnet Bittensor : saisir les nouvelles opportunités d'infrastructure AI
Aperçu du marché : la mise à niveau d'dTAO déclenche une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), passant à un modèle de gouvernance réseau basé sur une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Après la mise à niveau, chaque subnet possède des jetons alpha indépendants, et les détenteurs de TAO peuvent librement choisir leurs investissements, réalisant ainsi un mécanisme de découverte de valeur basé sur le marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une énorme vitalité d'innovation. En seulement quelques mois, Bittensor est passé de 32 sous-réseaux à 118 sous-réseaux actifs, soit une augmentation de 269 %. Ces sous-réseaux couvrent tous les segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base et de la génération d'images, jusqu'à des domaines de pointe tels que le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est également remarquable. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel stable de 16 à 19 % sur le staking. Chaque subnet distribue des incitations réseau en fonction du taux de staking TAO sur le marché, les 10 meilleurs subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, illustrant le mécanisme de marché de la sélection naturelle.
Analyse du réseau principal des 10 premières émissions (
) 1. Chutes ###SN64( - Calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : Innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement le coût de calcul.
Chutes adopte une architecture de "lancement instantané", compressant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une amélioration de l'efficacité de 10 fois. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde, prenant en charge les modèles principaux, avec plus de 5 millions de demandes traitées par jour et un délai de réponse inférieur à 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, adoptant une stratégie de freemium. En intégrant la plateforme OpenRouter, elle fournit un support de puissance de calcul pour des modèles populaires, générant des revenus grâce aux appels API. Les coûts sont inférieurs de 85 % à ceux d'AWS Lambda. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042.37B, desservant plus de 3000 clients entreprises.
dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars 9 semaines après son lancement, la capitalisation actuelle est de 79 millions, avec une forte barrière technique, des progrès commerciaux fluides et une reconnaissance élevée sur le marché, c'est le leader des subnets.
) 2. Celium ###SN51( - optimisation du calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Concentrez-vous sur l'optimisation des calculs au niveau matériel. Maximisez l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à la planification GPU, à l'abstraction matérielle, à l'optimisation des performances et à la gestion de l'efficacité énergétique. Prend en charge toute la gamme de matériel NVIDIA, AMD, Intel, avec une réduction des prix de 90 % et une augmentation de l'efficacité de calcul de 45 %.
Actuellement, il s'agit du deuxième plus grand subnet en termes d'émissions sur Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément central de l'infrastructure AI, présentant des barrières techniques et une forte tendance à la hausse des prix, avec une capitalisation boursière actuelle de 56M.
) 3. Targon ###SN4( - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est la TVM)Targon Virtual Machine(, une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, prenant en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Elle utilise des technologies de calcul confidentiel comme Intel TDX et le calcul confidentiel NVIDIA, garantissant la sécurité des flux de travail d'IA et la protection de la vie privée. Le système prend en charge le cryptage de bout en bout, permettant aux utilisateurs d'utiliser les services d'IA sans divulguer de données.
Le seuil technologique est élevé, le modèle commercial est clair et il existe une source de revenus stable. Un mécanisme de rachat de revenus a été mis en place, tous les revenus étant utilisés pour le rachat de tokens, le dernier rachat s'élevant à 18 000 dollars.
) 4. τemplar ###SN3( - recherche en IA et entraînement distribué
Valeur fondamentale : collaboration à grande échelle pour l'entraînement de modèles d'IA, réduction des barrières à l'entraînement
Pionnier des sous-réseaux spécialisés dans l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, la mission est de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". En collaborant avec des participants du monde entier qui contribuent des ressources GPU, elle se concentre sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe, en mettant l'accent sur la résistance à la fraude et la collaboration efficace.
L'entraînement du modèle avec 1,2 milliard de paramètres a été réussi, avec plus de 20 000 cycles d'entraînement et environ 200 GPU participants. En 2024, mise à niveau du mécanisme commit-reveal pour améliorer la décentralisation et la sécurité de la validation ; en 2025, promotion de l'entraînement des grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant plus de 70 milliards, avec des performances équivalentes aux normes de l'industrie.
Avantages technologiques évidents, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79 % des émissions.
) 5. Gradients ###SN56( - Entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : Formation d'IA démocratisée, réduction significative des barrières de coût
Résoudre le problème du coût d'entraînement de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Le système de planification intelligente, basé sur la synchronisation des gradients, répartit efficacement les tâches sur des milliers de GPU. Entraînement d'un modèle de 118 billions de paramètres terminé, coûtant seulement 5 dollars de l'heure, 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, 40 % plus rapide. L'interface à un clic réduit la barrière à l'utilisation, avec plus de 500 projets pour le réglage de modèles, couvrant des domaines tels que la santé, la finance et l'éducation.
La capitalisation actuelle est de 30 millions, la demande du marché est forte, l'avantage technologique est clair, il mérite une attention à long terme.
) 6. Trading de Propriété ###SN8( - Trading quantitatif financier
Valeur fondamentale : signaux de trading multi-actifs et prévisions financières alimentés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière, signaux de trading multi-actifs pilotés par l'IA. Application de techniques d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construction d'une architecture de modèles de prévision à plusieurs niveaux. Le modèle de prévision temporelle fusionne les technologies LSTM et Transformer pour traiter des données de séries chronologiques complexes. Le module d'analyse du sentiment du marché analyse le contenu des médias sociaux et des actualités, fournissant des indicateurs de sentiment comme signaux d'assistance à la prévision.
Le site présente les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents miners. En combinant l'IA et la blockchain, il offre des méthodes de trading innovantes sur le marché financier, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
) 7. Score ###SN44( - Analyse et évaluation sportives
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse des vidéos sportives, réduisant le coût de l'analyse vidéo complexe grâce à des technologies de validation légères. Il utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, réduisant le coût de marquage traditionnel de milliers de dollars pour un seul match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec Data Universe, l'agent DKING AI a un taux de précision prédictive moyen de 70 %, atteignant jusqu'à 100 % de précision en une seule journée.
L'industrie du sport est de grande envergure, avec des innovations technologiques significatives et des perspectives de marché vastes. Score est un subnet avec une direction d'application claire, qui mérite d'être suivi.
) 8. OpenKaito ###SN5( - texte de raisonnement open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'information
Concentrez-vous sur le développement de modèles d'embedding de texte, soutenu par Kaito, un acteur important dans le domaine d'InfoFi. En tant que projet open source axé sur la communauté, il vise à construire des capacités de compréhension et de raisonnement de texte de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'informations et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la création d'un écosystème autour des modèles d'insertion de texte. Il convient de noter l'intégration imminente de Yaps, qui pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
) 9. Data Universe ###SN13( - infrastructure de données AI
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, fourniture de données d'entraînement pour l'IA
Traite 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, avec un stockage de 100 Go. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités essentielles telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable et le niche est important. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, une coopération approfondie avec des projets comme Score reflète la valeur des infrastructures.
) 10. TAOHash ###SN14( - PoW mining de puissance de calcul
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul AI, intégration des ressources de puissance de calcul.
Permettre aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, en obtenant des jetons alpha par le minage pour les staker ou les échanger. Combiner le minage PoW traditionnel avec le calcul AI, offrant aux mineurs une nouvelle source de revenus.
Attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul en peu de temps, représentant environ 0,7 % du total mondial, prouve la reconnaissance du marché pour le modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage de Bitcoin traditionnel et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs rendements en fonction des conditions du marché.
![Bittensor subnet Guide d'investissement : Saisissez la prochaine opportunité de l'IA])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-dbbf04de26b89ec6eb2d700e9e82c828.webp(
Analyse de l'écosystème
) les principaux avantages de l'architecture technique
L'innovation technique de Bittensor a construit un écosystème d'IA décentralisé unique. L'algorithme de consensus Yuma assure la qualité du réseau grâce à une validation décentralisée, et la mise à niveau dTAO introduit un mécanisme de répartition des ressources marketisé qui améliore considérablement l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, permettant la découverte des prix entre le TAO et le jeton alpha, permettant aux forces du marché de participer directement à la répartition des ressources d'IA.
Le protocole de coopération entre sous-réseaux prend en charge le traitement distribué de tâches AI complexes, créant ainsi un puissant effet de réseau. La structure d'incitation double ( l'émission de TAO et l'appréciation des tokens alpha ) garantissent une motivation à long terme pour la participation, permettant aux créateurs de sous-réseaux, aux mineurs, aux validateurs et aux stakers de recevoir des récompenses correspondantes, formant ainsi un cycle économique durable.
Avantages concurrentiels et défis rencontrés
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée avec une efficacité de coût remarquable. Plusieurs subnets montrent des avantages de coût significatifs, comme Chutes qui est 85 % moins cher qu'AWS, en raison de l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, le nombre et la qualité des subnets continuant à s'améliorer, avec une vitesse d'innovation largement supérieure à celle de la recherche et développement interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème est également confronté à des défis réels. Le seuil technologique reste relativement élevé, malgré l'amélioration constante des outils, la participation au mining et à la validation nécessite toujours une connaissance technique considérable. L'incertitude de l'environnement réglementaire est un autre facteur de risque, les réseaux d'IA décentralisés pourraient faire face à des politiques réglementaires différentes selon les pays. Les fournisseurs de services cloud traditionnels comme AWS et Google Cloud ne resteront pas les bras croisés et devraient lancer des produits concurrentiels. Avec la croissance de l'échelle du réseau, maintenir un équilibre entre performance et décentralisation devient également un défi important.
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Goldman Sachs prévoit que les investissements mondiaux dans l'IA atteindront près de 200 milliards de dollars d'ici 2025, fournissant 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 billion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, créant un vaste espace de développement pour l'infrastructure décentralisée de l'IA.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans différents pays créent des fenêtres d'opportunité pour les infrastructures décentralisées de l'IA, tout en augmentant l'attention portée à la confidentialité des données et à la sécurité de l'IA, ce qui accroît la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel. C'est là que résident les principaux avantages des sous-réseaux comme Targon. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures de l'IA continue de croître, avec la participation d'institutions renommées telles que DCG et Polychain, qui fournissent un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
Investir dans le subnet Bittensor nécessite d'établir un cadre d'évaluation systématique. Sur le plan technique, il convient d'examiner le degré d'innovation et la profondeur de la barrière à l'entrée, la compétence technique de l'équipe et sa capacité d'exécution, ainsi que les effets de synergie avec d'autres projets de l'écosystème. Sur le plan du marché, il faut analyser la taille du marché cible et son potentiel de croissance, le paysage concurrentiel et les avantages différenciateurs, l'adoption par les utilisateurs et les effets de réseau, ainsi que l'environnement réglementaire et les risques politiques. Sur le plan financier, il est important de se concentrer sur le niveau d'évaluation actuel et les performances historiques, la part des émissions de TAO et les tendances de croissance, la rationalité de la conception de l'économie des tokens, ainsi que la liquidité et la profondeur des transactions.
Dans la gestion des risques, l'investissement diversifié est une stratégie de base. Il est recommandé de répartir les investissements entre différents types de subnets, y compris des infrastructures ### telles que Chutes, Celium (, des applications ) telles que Score, BitMind ( et des protocoles ) tels que Targon, Templar (. Ajustez la stratégie d'investissement en fonction du stade de développement du subnet ; les projets en phase précoce présentent un risque élevé mais un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais avec un espace de croissance limité. Considérez que la liquidité des jetons alpha pourrait ne pas être aussi bonne que celle de TAO, il est donc nécessaire de planifier raisonnablement le ratio de répartition des fonds pour maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
L'événement de réduction de moitié de novembre 2025 sera un catalyseur important pour le marché. La réduction des émissions augmentera la rareté des sous-réseaux existants, tout en éliminant potentiellement les projets sous-performants, redéfinissant ainsi l'ensemble du paysage économique du réseau. Les investisseurs peuvent se préparer à l'avance en positionnant des sous-réseaux de qualité pour saisir la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, couvrant divers segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications pour les entreprises stimulera le développement des subnets liés au calcul confidentiel et à la confidentialité des données, la collaboration inter-subnet sera plus fréquente, formant une chaîne d'approvisionnement de services IA complexe. Un cadre réglementaire progressivement clarifié permettra aux subnets conformes de bénéficier d'un avantage significatif.
À long terme, Bittensor devrait devenir une composante importante de l'infrastructure mondiale de l'IA, les entreprises d'IA traditionnelles pourraient adopter un modèle hybride, en déplaçant une partie de leurs activités vers un réseau décentralisé. De nouveaux modèles commerciaux et