Аналіз екосистеми Bittensor: нова парадигма децентралізованої AI інфраструктури
Огляд ринку: Динамічне оновлення TAO викликає екологічний сплеск
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила історичне динамічне оновлення TAO, яке перевело мережу з централізованого управління на ринково-орієнтоване децентралізоване розподілення ресурсів. Кожен підмережа має незалежний токен, а власники TAO можуть вільно обирати об'єкти інвестицій, реалізуючи ринковий механізм виявлення цінності.
Дані показують, що оновлення звільнило величезну інноваційну енергію. Протягом кількох місяців Bittensor зріс з 32 підмереж до 118 активних підмереж, зростання на 269%. Ці підмережі охоплюють різні сегменти AI-індустрії, від базового текстового висновку, генерації зображень, до передових складань білків, кількісної торгівлі, формуючи наразі найповнішу Децентралізацію AI екосистему.
Ринкові показники також вражаючі. Загальна ринкова капіталізація провідних підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів після оновлення, річна прибутковість стейкінгу стабільно становить 16-19%. Кожна підмережа розподіляє мережеві стимули відповідно до ринкової ставки стейкінгу TAO, а перші 10 підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає механізм ринку з відбором.
Аналіз основної мережі (Топ-10 викидів)
1. Chutes (SN64) - Безсерверні AI обчислення
Основна цінність: інноваційний досвід впровадження AI моделей, суттєве зниження витрат на обчислювальну потужність
Chutes використовує архітектуру "м миттєвого запуску", скорочуючи час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд, підвищуючи ефективність у 10 разів. Понад 8000 GPU-вузлів по всьому світу підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день, з затримкою відповіді до 50 мілісекунд.
Ділова модель зріла, застосовує стратегію безкоштовного підвищення. Через певну платформу інтеграції надаються обчислювальні потужності популярних моделей, отримуючи дохід з викликів API. Витрати на 85% нижчі, ніж у певній хмарній службі. Наразі загальний обсяг використання токенів перевищує 9042.37B, сервісом користуються понад 3000 корпоративних клієнтів.
Після оновлення досягнуто оцінки в 100 мільйонів доларів за 9 тижнів, наразі 79M. Технічний захист глибокий, комерціалізація проходить успішно, ринкова визнаність висока, є лідером серед підмереж.
Основна цінність: оптимізація апаратного забезпечення, підвищення ефективності обчислень AI
Зосередження на оптимізації обчислень на апаратному рівні. Максимізація ефективності використання апаратного забезпечення через розкладку GPU, абстракцію апаратного забезпечення, оптимізацію продуктивності та управління енергоефективністю. Підтримка всього спектра апаратного забезпечення від провідних виробників, зниження цін на 90%, підвищення ефективності обчислень на 45%.
Наразі це другий за обсягом підмережа, який займає 7,28% від викидів мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим елементом інфраструктури ІІ, має технічні бар'єри, цінова тенденція сильна, поточна ринкова капіталізація становить 56M.
3. Targon (SN4) - ДецентралізаціяAI推理平台
Основна цінність: технології конфіденційних обчислень, що забезпечують безпеку приватності даних
Основою є віртуальна машина Targon, яка підтримує навчання, інференцію та верифікацію AI моделей. Використовуючи технології конфіденційних обчислень, вона забезпечує безпеку робочих процесів AI та захист конфіденційності. Система підтримує шифрування «кінець у кінець», що дозволяє користувачам безпечно використовувати AI послуги.
Високий технічний поріг, чітка бізнес-модель, стабільний дохід. Відкрито механізм викупу доходу, всі доходи використовуються для викупу токенів, нещодавно викуплено 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - AI дослідження та дистрибутивне навчання
Основна цінність: Співпраця у тренуванні масштабних AI моделей, зниження порогу для навчання
Зосередження на дистрибутивному навчанні великих масштабів AI моделей, спільне навчання через глобальні ресурси GPU. Завершено навчання моделі з 1,2 млрд параметрів, понад 20 тисяч циклів навчання, приблизно 200 GPU беруть участь. У 2024 році оновлення механізму верифікації, у 2025 році просування навчання великих моделей, параметри досягають 70B+, результати відповідають галузевим стандартам.
Технічні переваги виражені, поточна ринкова капіталізація 35M, складає 4,79% від викидів.
5. Градієнти (SN56) - Децентралізація AI тренування
Основна цінність: демократизація навчання AI, значне зниження бар'єрів для входу.
Вирішення проблеми витрат на навчання штучного інтелекту за допомогою дистрибутивного навчання. Інтелектуальна система планування ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, витрати становлять 5 доларів на годину, що на 70% дешевше, ніж традиційні послуги, і на 40% швидше. Інтерфейс з одним натисканням знижує бар'єри для використання, понад 500 проектів для тонкої настройки моделей.
Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, технологічні переваги чітко визначені, варто звернути на це увагу в довгостроковій перспективі.
Основна цінність: AI-орієнтовані торгові сигнали з мульти-активів та фінансові прогнози
Децентралізація кількісної торгівлі та фінансового прогнозування платформа. Моделі прогнозування об'єднують технології LSTM та Transformer, обробляючи складні часові ряди даних. Модуль аналізу ринкових настроїв надає допоміжні сигнали.
Сайт демонструє різні стратегії майнінгу, прибутки та бек-тестування. Поєднуючи ШІ та децентралізацію, інноваційні фінансові ринки змінюють способи торгівлі, поточна ринкова капіталізація 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Основна цінність: аналіз спортивних відео, націлений на футбольну індустрію в 6000 мільярдів доларів
Зосереджуючись на аналізі спортивних відео, зниження витрат на складний відеоаналіз за допомогою легковагової технології верифікації. Двоетапна верифікація: виявлення стадіону та перевірка об'єктів на основі CLIP, що знижує витрати на маркування до 1/10 - 1/100. У співпраці з певною платформою даних, середня точність прогнозування AI-агента становить 70%, максимальна точність в один день досягала 100%.
Спортивна індустрія має величезний масштаб, технологічні інновації помітні, ринкові перспективи широкі, Score - це підмережа, на яку варто звернути увагу.
8. OpenKaito (SN5) - Відкритий текстовий висновок
Основна цінність: розробка моделей вбудовування тексту, оптимізація інформаційного пошуку
Зосередження на розробці моделей вбудованого тексту, спрямоване на створення високоякісних можливостей розуміння та міркування тексту, зокрема в галузі інформаційного пошуку та семантичного пошуку.
Наразі перебуває на ранніх етапах будівництва, основна увага приділяється створенню екосистеми навколо моделей текстового вбудовування. Майбутня інтеграція може суттєво розширити його сфери застосування та базу користувачів.
9. Дані Всесвіт (SN13) - AI дані інфраструктура
Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання даних для навчання ШІ
Обробка 500 мільйонів рядків даних на добу, загалом понад 55,6 мільярдів рядків, підтримка 100 ГБ зберігання. Забезпечує основні функції, такі як стандартизація даних, оптимізація індексів, дистрибутивне зберігання тощо. Інноваційний механізм голосування "гравітація" забезпечує динамічну корекцію ваг.
Як постачальник даних для кількох підмереж, глибока співпраця з іншими проектами підкреслює цінність інфраструктури. Дані – це нафта для ШІ, цінність інфраструктури стабільна, а екологічна ніша важлива.
10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність майнінгу
Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та AI-обчислень, інтеграція обчислювальних ресурсів
Дозволити біткоїн-майнерам перенаправляти обчислювальну потужність на мережу Bittensor, отримуючи токени через майнінг для стейкінгу або торгівлі. У короткостроковій перспективі залучити понад 6EH/s потужності (приблизно 0,7% від світової), підтверджуючи визнання ринку змішаної моделі. Майнер можуть обирати між традиційним майнінгом та отриманням токенів, оптимізуючи прибуток.
Аналіз екосистеми
Переваги технологічної архітектури
Bittensor забезпечує якість мережі через Децентралізацію верифікації, а механізм ринкової розподілу ресурсів підвищує ефективність. Підмережі оснащені механізмом AMM для реалізації цінового виявлення, залучаючи ринкові сили до розподілу AI-ресурсів. Співпраця між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI-завдань, формуючи мережевий ефект. Подвійна структура стимулів забезпечує довгострокову мотивацію для участі, формуючи стійкий економічний замкнутий цикл.
Конкурентні переваги та виклики
Порівняно з традиційними постачальниками послуг, Bittensor пропонує справжні децентралізовані альтернативи з видатною вартістю. Відкрита екосистема сприяє швидким інноваціям, швидкість яких значно перевищує традиційні компанії.
Однак, технічний бар'єр все ще високий, участь у майнінгу та верифікації вимагає професійних знань. Невизначеність регуляторного середовища є ризиковим фактором. Традиційні постачальники хмарних послуг можуть вийти з конкурентними продуктами. З ростом масштабу мережі підтримка балансу між продуктивністю та децентралізацією стає викликом.
Ринкові можливості
Вибуховий ріст індустрії штучного інтелекту створює величезні можливості для ринку. Очікується, що до 2025 року глобальні інвестиції в ШІ наблизяться до 200 мільярдів доларів, а до 2032 року обсяг ринку досягне 1,77 трильйона доларів. Підтримка з боку країн створює можливості, а зростаюча увага до конфіденційності даних та безпеки ШІ збільшує попит на певні технології. Інтерес інституційних інвесторів продовжує зростати, забезпечуючи фінансову підтримку екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Оцінкова рамка повинна враховувати кілька вимірів, таких як технологічна інноваційність, сила команди, ринковий потенціал, конкурентне середовище, рівень прийняття користувачами, регуляторне середовище, рівень оцінки, токеноміка тощо.
Управління ризиками: рекомендується розподілити налаштування між різними типами підмереж. Коригуйте стратегію відповідно до стадії розвитку: на ранніх етапах проекти мають високі ризики та потенційно великі доходи, тоді як зрілі проекти відносно стабільні, а простір для зростання обмежений. Розумно організуйте пропорцію розподілу коштів, зберігаючи необхідний буфер ліквідності.
Перший халфінг у листопаді 2025 року стане важливим каталізатором, що дозволить заздалегідь закласти основу для якісних підмереж. У середньостроковій перспективі кількість підмереж може перевищити 500, а збільшення корпоративних застосувань стимулює розвиток відповідних підмереж. У довгостроковій перспективі Bittensor має всі шанси стати важливою складовою глобальної інфраструктури штучного інтелекту, нові бізнес-моделі постійно з'являються, зрештою формуючи більшу децентралізовану екосистему.
Висновок
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури штучного інтелекту. Через ринкову ресурсну конфігурацію та Децентралізацію управління, вона забезпечує новий ґрунт для інновацій у сфері штучного інтелекту. На фоні швидкого розвитку індустрії штучного інтелекту, Bittensor та його підмережеві екосистеми заслуговують на постійну увагу та глибоке вивчення.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
13 лайків
Нагородити
13
8
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
CryptoGoldmine
· 22год тому
підписатися на ROI та Обчислювальна потужність прибутковість - це правильний шлях Дані говорять усе
Переглянути оригіналвідповісти на0
AltcoinAnalyst
· 08-18 01:58
З аналізу даних з блокчейну видно, що ризик значно зростає, рекомендуємо ставитися з обережністю.
Вибух екосистеми Bittensor: динамічне оновлення TAO сприяє новій парадигмі децентралізованої AI інфраструктури
Аналіз екосистеми Bittensor: нова парадигма децентралізованої AI інфраструктури
Огляд ринку: Динамічне оновлення TAO викликає екологічний сплеск
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила історичне динамічне оновлення TAO, яке перевело мережу з централізованого управління на ринково-орієнтоване децентралізоване розподілення ресурсів. Кожен підмережа має незалежний токен, а власники TAO можуть вільно обирати об'єкти інвестицій, реалізуючи ринковий механізм виявлення цінності.
Дані показують, що оновлення звільнило величезну інноваційну енергію. Протягом кількох місяців Bittensor зріс з 32 підмереж до 118 активних підмереж, зростання на 269%. Ці підмережі охоплюють різні сегменти AI-індустрії, від базового текстового висновку, генерації зображень, до передових складань білків, кількісної торгівлі, формуючи наразі найповнішу Децентралізацію AI екосистему.
Ринкові показники також вражаючі. Загальна ринкова капіталізація провідних підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів після оновлення, річна прибутковість стейкінгу стабільно становить 16-19%. Кожна підмережа розподіляє мережеві стимули відповідно до ринкової ставки стейкінгу TAO, а перші 10 підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає механізм ринку з відбором.
Аналіз основної мережі (Топ-10 викидів)
1. Chutes (SN64) - Безсерверні AI обчислення
Основна цінність: інноваційний досвід впровадження AI моделей, суттєве зниження витрат на обчислювальну потужність
Chutes використовує архітектуру "м миттєвого запуску", скорочуючи час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд, підвищуючи ефективність у 10 разів. Понад 8000 GPU-вузлів по всьому світу підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день, з затримкою відповіді до 50 мілісекунд.
Ділова модель зріла, застосовує стратегію безкоштовного підвищення. Через певну платформу інтеграції надаються обчислювальні потужності популярних моделей, отримуючи дохід з викликів API. Витрати на 85% нижчі, ніж у певній хмарній службі. Наразі загальний обсяг використання токенів перевищує 9042.37B, сервісом користуються понад 3000 корпоративних клієнтів.
Після оновлення досягнуто оцінки в 100 мільйонів доларів за 9 тижнів, наразі 79M. Технічний захист глибокий, комерціалізація проходить успішно, ринкова визнаність висока, є лідером серед підмереж.
2. Celium (SN51) - Оптимізація апаратних обчислень
Основна цінність: оптимізація апаратного забезпечення, підвищення ефективності обчислень AI
Зосередження на оптимізації обчислень на апаратному рівні. Максимізація ефективності використання апаратного забезпечення через розкладку GPU, абстракцію апаратного забезпечення, оптимізацію продуктивності та управління енергоефективністю. Підтримка всього спектра апаратного забезпечення від провідних виробників, зниження цін на 90%, підвищення ефективності обчислень на 45%.
Наразі це другий за обсягом підмережа, який займає 7,28% від викидів мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим елементом інфраструктури ІІ, має технічні бар'єри, цінова тенденція сильна, поточна ринкова капіталізація становить 56M.
3. Targon (SN4) - ДецентралізаціяAI推理平台
Основна цінність: технології конфіденційних обчислень, що забезпечують безпеку приватності даних
Основою є віртуальна машина Targon, яка підтримує навчання, інференцію та верифікацію AI моделей. Використовуючи технології конфіденційних обчислень, вона забезпечує безпеку робочих процесів AI та захист конфіденційності. Система підтримує шифрування «кінець у кінець», що дозволяє користувачам безпечно використовувати AI послуги.
Високий технічний поріг, чітка бізнес-модель, стабільний дохід. Відкрито механізм викупу доходу, всі доходи використовуються для викупу токенів, нещодавно викуплено 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - AI дослідження та дистрибутивне навчання
Основна цінність: Співпраця у тренуванні масштабних AI моделей, зниження порогу для навчання
Зосередження на дистрибутивному навчанні великих масштабів AI моделей, спільне навчання через глобальні ресурси GPU. Завершено навчання моделі з 1,2 млрд параметрів, понад 20 тисяч циклів навчання, приблизно 200 GPU беруть участь. У 2024 році оновлення механізму верифікації, у 2025 році просування навчання великих моделей, параметри досягають 70B+, результати відповідають галузевим стандартам.
Технічні переваги виражені, поточна ринкова капіталізація 35M, складає 4,79% від викидів.
5. Градієнти (SN56) - Децентралізація AI тренування
Основна цінність: демократизація навчання AI, значне зниження бар'єрів для входу.
Вирішення проблеми витрат на навчання штучного інтелекту за допомогою дистрибутивного навчання. Інтелектуальна система планування ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, витрати становлять 5 доларів на годину, що на 70% дешевше, ніж традиційні послуги, і на 40% швидше. Інтерфейс з одним натисканням знижує бар'єри для використання, понад 500 проектів для тонкої настройки моделей.
Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, технологічні переваги чітко визначені, варто звернути на це увагу в довгостроковій перспективі.
6. Приватна торгівля (SN8) - фінансова кількісна торгівля
Основна цінність: AI-орієнтовані торгові сигнали з мульти-активів та фінансові прогнози
Децентралізація кількісної торгівлі та фінансового прогнозування платформа. Моделі прогнозування об'єднують технології LSTM та Transformer, обробляючи складні часові ряди даних. Модуль аналізу ринкових настроїв надає допоміжні сигнали.
Сайт демонструє різні стратегії майнінгу, прибутки та бек-тестування. Поєднуючи ШІ та децентралізацію, інноваційні фінансові ринки змінюють способи торгівлі, поточна ринкова капіталізація 27M.
7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка
Основна цінність: аналіз спортивних відео, націлений на футбольну індустрію в 6000 мільярдів доларів
Зосереджуючись на аналізі спортивних відео, зниження витрат на складний відеоаналіз за допомогою легковагової технології верифікації. Двоетапна верифікація: виявлення стадіону та перевірка об'єктів на основі CLIP, що знижує витрати на маркування до 1/10 - 1/100. У співпраці з певною платформою даних, середня точність прогнозування AI-агента становить 70%, максимальна точність в один день досягала 100%.
Спортивна індустрія має величезний масштаб, технологічні інновації помітні, ринкові перспективи широкі, Score - це підмережа, на яку варто звернути увагу.
8. OpenKaito (SN5) - Відкритий текстовий висновок
Основна цінність: розробка моделей вбудовування тексту, оптимізація інформаційного пошуку
Зосередження на розробці моделей вбудованого тексту, спрямоване на створення високоякісних можливостей розуміння та міркування тексту, зокрема в галузі інформаційного пошуку та семантичного пошуку.
Наразі перебуває на ранніх етапах будівництва, основна увага приділяється створенню екосистеми навколо моделей текстового вбудовування. Майбутня інтеграція може суттєво розширити його сфери застосування та базу користувачів.
9. Дані Всесвіт (SN13) - AI дані інфраструктура
Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання даних для навчання ШІ
Обробка 500 мільйонів рядків даних на добу, загалом понад 55,6 мільярдів рядків, підтримка 100 ГБ зберігання. Забезпечує основні функції, такі як стандартизація даних, оптимізація індексів, дистрибутивне зберігання тощо. Інноваційний механізм голосування "гравітація" забезпечує динамічну корекцію ваг.
Як постачальник даних для кількох підмереж, глибока співпраця з іншими проектами підкреслює цінність інфраструктури. Дані – це нафта для ШІ, цінність інфраструктури стабільна, а екологічна ніша важлива.
10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність майнінгу
Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та AI-обчислень, інтеграція обчислювальних ресурсів
Дозволити біткоїн-майнерам перенаправляти обчислювальну потужність на мережу Bittensor, отримуючи токени через майнінг для стейкінгу або торгівлі. У короткостроковій перспективі залучити понад 6EH/s потужності (приблизно 0,7% від світової), підтверджуючи визнання ринку змішаної моделі. Майнер можуть обирати між традиційним майнінгом та отриманням токенів, оптимізуючи прибуток.
Аналіз екосистеми
Переваги технологічної архітектури
Bittensor забезпечує якість мережі через Децентралізацію верифікації, а механізм ринкової розподілу ресурсів підвищує ефективність. Підмережі оснащені механізмом AMM для реалізації цінового виявлення, залучаючи ринкові сили до розподілу AI-ресурсів. Співпраця між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI-завдань, формуючи мережевий ефект. Подвійна структура стимулів забезпечує довгострокову мотивацію для участі, формуючи стійкий економічний замкнутий цикл.
Конкурентні переваги та виклики
Порівняно з традиційними постачальниками послуг, Bittensor пропонує справжні децентралізовані альтернативи з видатною вартістю. Відкрита екосистема сприяє швидким інноваціям, швидкість яких значно перевищує традиційні компанії.
Однак, технічний бар'єр все ще високий, участь у майнінгу та верифікації вимагає професійних знань. Невизначеність регуляторного середовища є ризиковим фактором. Традиційні постачальники хмарних послуг можуть вийти з конкурентними продуктами. З ростом масштабу мережі підтримка балансу між продуктивністю та децентралізацією стає викликом.
Ринкові можливості
Вибуховий ріст індустрії штучного інтелекту створює величезні можливості для ринку. Очікується, що до 2025 року глобальні інвестиції в ШІ наблизяться до 200 мільярдів доларів, а до 2032 року обсяг ринку досягне 1,77 трильйона доларів. Підтримка з боку країн створює можливості, а зростаюча увага до конфіденційності даних та безпеки ШІ збільшує попит на певні технології. Інтерес інституційних інвесторів продовжує зростати, забезпечуючи фінансову підтримку екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Оцінкова рамка повинна враховувати кілька вимірів, таких як технологічна інноваційність, сила команди, ринковий потенціал, конкурентне середовище, рівень прийняття користувачами, регуляторне середовище, рівень оцінки, токеноміка тощо.
Управління ризиками: рекомендується розподілити налаштування між різними типами підмереж. Коригуйте стратегію відповідно до стадії розвитку: на ранніх етапах проекти мають високі ризики та потенційно великі доходи, тоді як зрілі проекти відносно стабільні, а простір для зростання обмежений. Розумно організуйте пропорцію розподілу коштів, зберігаючи необхідний буфер ліквідності.
Перший халфінг у листопаді 2025 року стане важливим каталізатором, що дозволить заздалегідь закласти основу для якісних підмереж. У середньостроковій перспективі кількість підмереж може перевищити 500, а збільшення корпоративних застосувань стимулює розвиток відповідних підмереж. У довгостроковій перспективі Bittensor має всі шанси стати важливою складовою глобальної інфраструктури штучного інтелекту, нові бізнес-моделі постійно з'являються, зрештою формуючи більшу децентралізовану екосистему.
Висновок
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури штучного інтелекту. Через ринкову ресурсну конфігурацію та Децентралізацію управління, вона забезпечує новий ґрунт для інновацій у сфері штучного інтелекту. На фоні швидкого розвитку індустрії штучного інтелекту, Bittensor та його підмережеві екосистеми заслуговують на постійну увагу та глибоке вивчення.