Phân tích hệ sinh thái mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội mới trong cơ sở hạ tầng AI
Tổng quan thị trường: Sự nâng cấp dTAO gây ra bùng nổ hệ sinh thái
Tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành việc nâng cấp Dynamic TAO (dTAO), chuyển đổi mô hình quản trị mạng sang phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Sau khi nâng cấp, mỗi mạng con có token alpha độc lập, người nắm giữ TAO có thể tự do lựa chọn đối tượng đầu tư, đạt được cơ chế phát hiện giá trị dựa trên thị trường.
Dữ liệu cho thấy, việc nâng cấp dTAO đã giải phóng một nguồn năng lượng đổi mới khổng lồ. Chỉ trong vài tháng, Bittensor đã từ 32 mạng con tăng lên 118 mạng con hoạt động, tăng 269%. Những mạng con này bao trùm các lĩnh vực khác nhau trong ngành AI, từ suy luận văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến các lĩnh vực tiên tiến như gấp protein, giao dịch định lượng, tạo thành hệ sinh thái AI phi tập trung hoàn chỉnh nhất hiện nay.
Thị trường cũng thể hiện rất ấn tượng. Tổng giá trị thị trường của mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu USD trước khi nâng cấp lên 690 triệu USD, lợi suất hàng năm từ việc staking ổn định ở mức 16-19%. Các mạng con phân phối phần thưởng mạng theo tỷ lệ staking TAO theo thị trường, 10 mạng con lớn nhất chiếm 51,76% lượng phát thải mạng, thể hiện cơ chế thị trường loại bỏ và tồn tại.
Phân tích mạng lõi ( phát thải 10 hàng đầu )
1. Chutes (SN64) - Tính toán AI không máy chủ
Giá trị cốt lõi: Đổi mới trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm đáng kể chi phí tính toán
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức", giảm thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, nâng cao hiệu suất gấp 10 lần. Hơn 8000 nút GPU toàn cầu, hỗ trợ các mô hình chính, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, độ trễ phản hồi trong vòng 50 mili giây.
Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, áp dụng chiến lược miễn phí gia tăng. Thông qua nền tảng OpenRouter tích hợp, cung cấp hỗ trợ tính toán cho các mô hình phổ biến, thu được doanh thu từ việc gọi API. Chi phí thấp hơn 85% so với AWS Lambda. Hiện tại tổng lượng token sử dụng đã vượt quá 9042.37B, phục vụ cho hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.
dTAO khởi động sau 9 tuần đạt giá trị thị trường 1 tỷ USD, giá trị thị trường hiện tại 79M, rào cản kỹ thuật sâu sắc, tiến triển thương mại thuận lợi, độ nhận diện trên thị trường cao, là đầu tàu của mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Giá trị cốt lõi: Tối ưu phần cứng nền tảng, nâng cao hiệu suất tính toán AI
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp phần cứng. Thông qua lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu suất năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng. Hỗ trợ toàn bộ dòng phần cứng của NVIDIA, AMD, Intel, giảm giá 90%, nâng cao hiệu suất tính toán 45%.
Hiện tại là mạng con có lượng phát thải lớn thứ hai trên Bittensor, chiếm 7,28% tổng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là yếu tố cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, có rào cản kỹ thuật, xu hướng tăng giá mạnh, hiện tại giá trị thị trường là 56 triệu.
3. Targon (SN4) - Nền tảng suy luận AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Công nghệ tính toán bí mật, bảo đảm an toàn quyền riêng tư dữ liệu
Targon核心是TVM(Targon Virtual Machine), một nền tảng tính toán bảo mật an toàn, hỗ trợ đào tạo, suy diễn và xác thực mô hình AI. Sử dụng công nghệ tính toán bảo mật như Intel TDX và tính toán bảo mật NVIDIA, đảm bảo an toàn quy trình làm việc AI và bảo vệ quyền riêng tư. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối, cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI mà không lộ dữ liệu.
Rào cản kỹ thuật cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu nhập ổn định. Đã mở cơ chế mua lại thu nhập, tất cả doanh thu được sử dụng để mua lại token, giao dịch mua lại gần đây là 18.000 đô la Mỹ.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân phối
Giá trị cốt lõi: Hợp tác đào tạo mô hình AI quy mô lớn, giảm bớt rào cản đào tạo
Mạng con tiên phong chuyên về đào tạo phân tán các mô hình AI quy mô lớn, sứ mệnh là trở thành "nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thông qua việc đóng góp tài nguyên GPU của các bên tham gia toàn cầu để đào tạo hợp tác, tập trung vào đào tạo hợp tác và đổi mới các mô hình tiên tiến, nhấn mạnh chống gian lận và hợp tác hiệu quả.
Đã hoàn thành thành công quá trình huấn luyện mô hình với 1.2B tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ huấn luyện, với khoảng 200 GPU tham gia. Nâng cấp cơ chế commit-reveal vào năm 2024, nâng cao tính phi tập trung và an ninh của việc xác thực; vào năm 2025, tiến hành huấn luyện mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, biểu hiện tương đương với tiêu chuẩn ngành.
Lợi thế công nghệ nổi bật, giá trị thị trường hiện tại 35M, chiếm 4,79% lượng khí thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Đào tạo AI bình dân, giảm đáng kể rào cản chi phí
Giải quyết điểm đau chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống điều độ thông minh dựa trên đồng bộ hóa độ dốc, phân bổ nhiệm vụ một cách hiệu quả đến hàng nghìn GPU. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, nhanh hơn 40%. Giao diện một nút bấm giảm bớt rào cản sử dụng, hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ các lĩnh vực y tế, tài chính, giáo dục và hơn thế nữa.
Giá trị thị trường hiện tại là 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế công nghệ rõ ràng, đáng để chú ý lâu dài.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
Giá trị cốt lõi: Tín hiệu giao dịch đa tài sản và dự đoán tài chính do AI điều khiển
Nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản được điều khiển bởi AI. Áp dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán đa lớp. Mô hình dự đoán theo thời gian kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích tâm lý thị trường phân tích nội dung truyền thông xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số tâm lý như tín hiệu hỗ trợ dự đoán.
Trang web hiển thị lợi nhuận và kiểm tra lại của các chiến lược do các miner khác nhau cung cấp. Kết hợp AI và blockchain, cung cấp phương thức giao dịch thị trường tài chính đổi mới, giá trị thị trường hiện tại là 27 triệu.
7. Điểm số (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Giá trị cốt lõi: Phân tích video thể thao, nhắm tới ngành công nghiệp bóng đá trị giá 6000 tỷ đô la.
Khung thị giác máy tính tập trung vào phân tích video thể thao, giảm chi phí phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác thực nhẹ. Sử dụng xác thực hai bước: phát hiện sân bóng và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gán nhãn hàng nghìn đô la cho một trận đấu truyền thống xuống còn 1/10 đến 1/100. Hợp tác với Data Universe, độ chính xác dự đoán trung bình của đại lý DKING AI đạt 70%, có thời điểm đạt 100% độ chính xác trong một ngày.
Ngành thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ rõ rệt, triển vọng thị trường rộng lớn, Score là một mạng con có hướng ứng dụng rõ ràng, đáng được chú ý.
8. OpenKaito (SN5) - suy diễn văn bản mã nguồn mở
Giá trị cốt lõi: Phát triển mô hình nhúng văn bản, tối ưu hóa tìm kiếm thông tin
Tập trung vào phát triển mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi Kaito, một nhân tố quan trọng trong lĩnh vực InfoFi. Là một dự án mã nguồn mở do cộng đồng điều hành, nhằm xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực tìm kiếm thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Mạng con này vẫn đang trong giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái xung quanh mô hình nhúng văn bản. Đáng chú ý là sự tích hợp Yaps sắp tới, có thể mở rộng đáng kể các trường hợp ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Hạ tầng dữ liệu AI
Giá trị cốt lõi: Xử lý dữ liệu quy mô lớn, Cung cấp dữ liệu đào tạo AI
Xử lý 5 trăm triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55.6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" sáng tạo thực hiện điều chỉnh trọng số động.
Dữ liệu là dầu mỏ của AI, giá trị cơ sở hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu sắc với các dự án như Score, thể hiện giá trị cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - Khai thác PoW
Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống với tính toán AI, tích hợp tài nguyên sức mạnh tính toán
Cho phép thợ mỏ Bitcoin chuyển hướng sức mạnh khai thác đến mạng Bittensor, nhận được token alpha thông qua việc khai thác để đặt cọc hoặc giao dịch. Kết hợp khai thác PoW truyền thống với tính toán AI, cung cấp nguồn thu nhập mới cho thợ mỏ.
Trong thời gian ngắn, thu hút sức mạnh tính toán hơn 6EH/s ( chiếm khoảng 0.7% toàn cầu ), chứng minh thị trường đã công nhận mô hình kết hợp. Thợ mỏ có thể lựa chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận dựa trên tình hình thị trường.
Phân tích hệ sinh thái
lợi thế cốt lõi của kiến trúc công nghệ
Công nghệ đổi mới của Bittensor đã xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận Yuma đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác minh phi tập trung, việc nâng cấp dTAO giới thiệu cơ chế phân bổ tài nguyên theo thị trường, cải thiện đáng kể hiệu suất. Mỗi mạng con được trang bị cơ chế AMM, thực hiện việc khám phá giá giữa TAO và mã thông báo alpha, cho phép sức mạnh thị trường trực tiếp tham gia vào việc phân bổ tài nguyên AI.
Mạng con hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép ( phát thải TAO cộng với việc gia tăng giá trị token alpha ) đảm bảo động lực tham gia lâu dài, người tạo mạng con, thợ mỏ, người xác thực và người staking đều có thể nhận được phần thưởng tương ứng, tạo thành vòng kinh tế bền vững.
Lợi thế cạnh tranh và thách thức đối mặt
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp giải pháp thay thế thực sự phi tập trung với hiệu quả chi phí nổi bật. Nhiều mạng con thể hiện lợi thế chi phí rõ rệt, chẳng hạn như Chutes rẻ hơn 85% so với AWS, nhờ vào việc cải thiện hiệu quả của kiến trúc phi tập trung. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, số lượng và chất lượng mạng con liên tục nâng cao, tốc độ đổi mới vượt xa nghiên cứu và phát triển nội bộ của các doanh nghiệp truyền thống.
Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng đang đối mặt với những thách thức thực tế. Rào cản công nghệ vẫn còn cao, mặc dù công cụ đang ngày càng được cải thiện, việc tham gia vào mining và validation vẫn cần một lượng kiến thức kỹ thuật đáng kể. Sự không chắc chắn trong môi trường quản lý là một yếu tố rủi ro khác, mạng AI phi tập trung có thể đối mặt với các chính sách quản lý khác nhau từ các quốc gia. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống như AWS và Google Cloud sẽ không ngồi yên, dự kiến sẽ tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì hiệu suất và cân bằng phi tập trung cũng trở thành một thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ của ngành AI mang lại cơ hội thị trường lớn cho Bittensor. Goldman Sachs dự đoán rằng vào năm 2025, đầu tư toàn cầu vào AI sẽ gần 200 tỷ USD, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho nhu cầu cơ sở hạ tầng. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1.77 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kết hợp là 29%, tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia tạo cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, đồng thời tăng cường sự chú ý đối với quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI, dẫn đến nhu cầu về các công nghệ như tính toán bí mật, đây chính là lợi thế cốt lõi của mạng con Targon và các mạng con khác. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với cơ sở hạ tầng AI đang gia tăng, các tổ chức nổi tiếng như DCG, Polychain tham gia cung cấp tài chính và hỗ trợ tài nguyên cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần thiết lập khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của "hào bảo vệ", sức mạnh kỹ thuật của đội ngũ và khả năng thực thi, cũng như hiệu ứng phối hợp với các dự án khác trong hệ sinh thái. Ở cấp độ thị trường, phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, cấu trúc cạnh tranh và lợi thế khác biệt, tình hình áp dụng của người dùng và hiệu ứng mạng, cũng như môi trường quy định và rủi ro chính sách. Ở cấp độ tài chính, chú ý đến mức độ định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát hành TAO và xu hướng tăng trưởng, tính hợp lý của thiết kế kinh tế token, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.
Trong quản lý rủi ro cụ thể, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Khuyên bạn nên phân bổ đầu tư giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm mạng con hạ tầng ( như Chutes, Celium ), mạng con ứng dụng ( như Score, BitMind ) và mạng con giao thức ( như Targon, Templar ). Điều chỉnh chiến lược đầu tư theo giai đoạn phát triển mạng con, các dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không có nhiều không gian tăng trưởng. Cân nhắc tính thanh khoản của token alpha có thể không tốt như TAO, cần sắp xếp tỷ lệ phân bổ vốn hợp lý, giữ một đệm thanh khoản cần thiết.
Sự kiện giảm một nửa đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành chất xúc tác quan trọng cho thị trường. Việc giảm phát thải sẽ nâng cao tính khan hiếm của mạng con hiện tại, đồng thời có thể loại bỏ các dự án hoạt động kém, tái cấu trúc toàn bộ bối cảnh kinh tế của mạng lưới. Các nhà đầu tư có thể chuẩn bị trước để đầu tư vào các mạng con chất lượng, nắm bắt cơ hội phân bổ trước khi giảm một nửa.
Trong trung hạn, số lượng mạng con dự kiến sẽ vượt qua 500 cái, bao phủ các lĩnh vực con khác nhau của ngành AI. Việc tăng cường ứng dụng doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự phát triển của các mạng con liên quan đến tính toán bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu, sự hợp tác giữa các mạng con sẽ diễn ra thường xuyên hơn, tạo thành chuỗi cung ứng dịch vụ AI phức tạp. Khung pháp lý dần được làm rõ sẽ mang lại lợi thế rõ ràng cho các mạng con tuân thủ.
Về lâu dài, Bittensor có khả năng trở thành một phần quan trọng trong cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, các công ty AI truyền thống có thể áp dụng mô hình hỗn hợp, chuyển một phần hoạt động sang mạng phi tập trung. Các mô hình kinh doanh mới và
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
9 thích
Phần thưởng
9
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GateUser-c802f0e8
· 23giờ trước
Ừm? Cái này là tư thế chơi đùa với mọi người mới à?
Xem bản gốcTrả lời0
NotFinancialAdviser
· 23giờ trước
Quá khủng khiếp với dữ liệu mới này.
Xem bản gốcTrả lời0
TerraNeverForget
· 23giờ trước
Cuối cùng cũng phải trưởng thành rồi, cái TAO.
Xem bản gốcTrả lời0
OnchainUndercover
· 23giờ trước
Chiên lên cao, mong chờ bùng nổ
Xem bản gốcTrả lời0
NFTFreezer
· 23giờ trước
dTAO thật là bull! bullish!
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropHunterZhang
· 23giờ trước
Bánh mỏng nhận được trong tay muốn All in chỉ sợ bị chơi đùa với mọi người xong lại thêm một nhát.
Bittensor sinh thái bùng nổ: nâng cấp dTAO dẫn đầu cơ hội mới cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung
Phân tích hệ sinh thái mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội mới trong cơ sở hạ tầng AI
Tổng quan thị trường: Sự nâng cấp dTAO gây ra bùng nổ hệ sinh thái
Tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành việc nâng cấp Dynamic TAO (dTAO), chuyển đổi mô hình quản trị mạng sang phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Sau khi nâng cấp, mỗi mạng con có token alpha độc lập, người nắm giữ TAO có thể tự do lựa chọn đối tượng đầu tư, đạt được cơ chế phát hiện giá trị dựa trên thị trường.
Dữ liệu cho thấy, việc nâng cấp dTAO đã giải phóng một nguồn năng lượng đổi mới khổng lồ. Chỉ trong vài tháng, Bittensor đã từ 32 mạng con tăng lên 118 mạng con hoạt động, tăng 269%. Những mạng con này bao trùm các lĩnh vực khác nhau trong ngành AI, từ suy luận văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến các lĩnh vực tiên tiến như gấp protein, giao dịch định lượng, tạo thành hệ sinh thái AI phi tập trung hoàn chỉnh nhất hiện nay.
Thị trường cũng thể hiện rất ấn tượng. Tổng giá trị thị trường của mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu USD trước khi nâng cấp lên 690 triệu USD, lợi suất hàng năm từ việc staking ổn định ở mức 16-19%. Các mạng con phân phối phần thưởng mạng theo tỷ lệ staking TAO theo thị trường, 10 mạng con lớn nhất chiếm 51,76% lượng phát thải mạng, thể hiện cơ chế thị trường loại bỏ và tồn tại.
Phân tích mạng lõi ( phát thải 10 hàng đầu )
1. Chutes (SN64) - Tính toán AI không máy chủ
Giá trị cốt lõi: Đổi mới trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm đáng kể chi phí tính toán
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức", giảm thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, nâng cao hiệu suất gấp 10 lần. Hơn 8000 nút GPU toàn cầu, hỗ trợ các mô hình chính, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, độ trễ phản hồi trong vòng 50 mili giây.
Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, áp dụng chiến lược miễn phí gia tăng. Thông qua nền tảng OpenRouter tích hợp, cung cấp hỗ trợ tính toán cho các mô hình phổ biến, thu được doanh thu từ việc gọi API. Chi phí thấp hơn 85% so với AWS Lambda. Hiện tại tổng lượng token sử dụng đã vượt quá 9042.37B, phục vụ cho hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.
dTAO khởi động sau 9 tuần đạt giá trị thị trường 1 tỷ USD, giá trị thị trường hiện tại 79M, rào cản kỹ thuật sâu sắc, tiến triển thương mại thuận lợi, độ nhận diện trên thị trường cao, là đầu tàu của mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Giá trị cốt lõi: Tối ưu phần cứng nền tảng, nâng cao hiệu suất tính toán AI
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp phần cứng. Thông qua lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu suất năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng. Hỗ trợ toàn bộ dòng phần cứng của NVIDIA, AMD, Intel, giảm giá 90%, nâng cao hiệu suất tính toán 45%.
Hiện tại là mạng con có lượng phát thải lớn thứ hai trên Bittensor, chiếm 7,28% tổng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là yếu tố cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, có rào cản kỹ thuật, xu hướng tăng giá mạnh, hiện tại giá trị thị trường là 56 triệu.
3. Targon (SN4) - Nền tảng suy luận AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Công nghệ tính toán bí mật, bảo đảm an toàn quyền riêng tư dữ liệu
Targon核心是TVM(Targon Virtual Machine), một nền tảng tính toán bảo mật an toàn, hỗ trợ đào tạo, suy diễn và xác thực mô hình AI. Sử dụng công nghệ tính toán bảo mật như Intel TDX và tính toán bảo mật NVIDIA, đảm bảo an toàn quy trình làm việc AI và bảo vệ quyền riêng tư. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối, cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI mà không lộ dữ liệu.
Rào cản kỹ thuật cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu nhập ổn định. Đã mở cơ chế mua lại thu nhập, tất cả doanh thu được sử dụng để mua lại token, giao dịch mua lại gần đây là 18.000 đô la Mỹ.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân phối
Giá trị cốt lõi: Hợp tác đào tạo mô hình AI quy mô lớn, giảm bớt rào cản đào tạo
Mạng con tiên phong chuyên về đào tạo phân tán các mô hình AI quy mô lớn, sứ mệnh là trở thành "nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thông qua việc đóng góp tài nguyên GPU của các bên tham gia toàn cầu để đào tạo hợp tác, tập trung vào đào tạo hợp tác và đổi mới các mô hình tiên tiến, nhấn mạnh chống gian lận và hợp tác hiệu quả.
Đã hoàn thành thành công quá trình huấn luyện mô hình với 1.2B tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ huấn luyện, với khoảng 200 GPU tham gia. Nâng cấp cơ chế commit-reveal vào năm 2024, nâng cao tính phi tập trung và an ninh của việc xác thực; vào năm 2025, tiến hành huấn luyện mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, biểu hiện tương đương với tiêu chuẩn ngành.
Lợi thế công nghệ nổi bật, giá trị thị trường hiện tại 35M, chiếm 4,79% lượng khí thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Đào tạo AI bình dân, giảm đáng kể rào cản chi phí
Giải quyết điểm đau chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống điều độ thông minh dựa trên đồng bộ hóa độ dốc, phân bổ nhiệm vụ một cách hiệu quả đến hàng nghìn GPU. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, nhanh hơn 40%. Giao diện một nút bấm giảm bớt rào cản sử dụng, hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ các lĩnh vực y tế, tài chính, giáo dục và hơn thế nữa.
Giá trị thị trường hiện tại là 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế công nghệ rõ ràng, đáng để chú ý lâu dài.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
Giá trị cốt lõi: Tín hiệu giao dịch đa tài sản và dự đoán tài chính do AI điều khiển
Nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản được điều khiển bởi AI. Áp dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán đa lớp. Mô hình dự đoán theo thời gian kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích tâm lý thị trường phân tích nội dung truyền thông xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số tâm lý như tín hiệu hỗ trợ dự đoán.
Trang web hiển thị lợi nhuận và kiểm tra lại của các chiến lược do các miner khác nhau cung cấp. Kết hợp AI và blockchain, cung cấp phương thức giao dịch thị trường tài chính đổi mới, giá trị thị trường hiện tại là 27 triệu.
7. Điểm số (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Giá trị cốt lõi: Phân tích video thể thao, nhắm tới ngành công nghiệp bóng đá trị giá 6000 tỷ đô la.
Khung thị giác máy tính tập trung vào phân tích video thể thao, giảm chi phí phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác thực nhẹ. Sử dụng xác thực hai bước: phát hiện sân bóng và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gán nhãn hàng nghìn đô la cho một trận đấu truyền thống xuống còn 1/10 đến 1/100. Hợp tác với Data Universe, độ chính xác dự đoán trung bình của đại lý DKING AI đạt 70%, có thời điểm đạt 100% độ chính xác trong một ngày.
Ngành thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ rõ rệt, triển vọng thị trường rộng lớn, Score là một mạng con có hướng ứng dụng rõ ràng, đáng được chú ý.
8. OpenKaito (SN5) - suy diễn văn bản mã nguồn mở
Giá trị cốt lõi: Phát triển mô hình nhúng văn bản, tối ưu hóa tìm kiếm thông tin
Tập trung vào phát triển mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi Kaito, một nhân tố quan trọng trong lĩnh vực InfoFi. Là một dự án mã nguồn mở do cộng đồng điều hành, nhằm xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực tìm kiếm thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Mạng con này vẫn đang trong giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái xung quanh mô hình nhúng văn bản. Đáng chú ý là sự tích hợp Yaps sắp tới, có thể mở rộng đáng kể các trường hợp ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Hạ tầng dữ liệu AI
Giá trị cốt lõi: Xử lý dữ liệu quy mô lớn, Cung cấp dữ liệu đào tạo AI
Xử lý 5 trăm triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55.6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" sáng tạo thực hiện điều chỉnh trọng số động.
Dữ liệu là dầu mỏ của AI, giá trị cơ sở hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu sắc với các dự án như Score, thể hiện giá trị cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - Khai thác PoW
Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống với tính toán AI, tích hợp tài nguyên sức mạnh tính toán
Cho phép thợ mỏ Bitcoin chuyển hướng sức mạnh khai thác đến mạng Bittensor, nhận được token alpha thông qua việc khai thác để đặt cọc hoặc giao dịch. Kết hợp khai thác PoW truyền thống với tính toán AI, cung cấp nguồn thu nhập mới cho thợ mỏ.
Trong thời gian ngắn, thu hút sức mạnh tính toán hơn 6EH/s ( chiếm khoảng 0.7% toàn cầu ), chứng minh thị trường đã công nhận mô hình kết hợp. Thợ mỏ có thể lựa chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận dựa trên tình hình thị trường.
Phân tích hệ sinh thái
lợi thế cốt lõi của kiến trúc công nghệ
Công nghệ đổi mới của Bittensor đã xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận Yuma đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác minh phi tập trung, việc nâng cấp dTAO giới thiệu cơ chế phân bổ tài nguyên theo thị trường, cải thiện đáng kể hiệu suất. Mỗi mạng con được trang bị cơ chế AMM, thực hiện việc khám phá giá giữa TAO và mã thông báo alpha, cho phép sức mạnh thị trường trực tiếp tham gia vào việc phân bổ tài nguyên AI.
Mạng con hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép ( phát thải TAO cộng với việc gia tăng giá trị token alpha ) đảm bảo động lực tham gia lâu dài, người tạo mạng con, thợ mỏ, người xác thực và người staking đều có thể nhận được phần thưởng tương ứng, tạo thành vòng kinh tế bền vững.
Lợi thế cạnh tranh và thách thức đối mặt
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp giải pháp thay thế thực sự phi tập trung với hiệu quả chi phí nổi bật. Nhiều mạng con thể hiện lợi thế chi phí rõ rệt, chẳng hạn như Chutes rẻ hơn 85% so với AWS, nhờ vào việc cải thiện hiệu quả của kiến trúc phi tập trung. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, số lượng và chất lượng mạng con liên tục nâng cao, tốc độ đổi mới vượt xa nghiên cứu và phát triển nội bộ của các doanh nghiệp truyền thống.
Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng đang đối mặt với những thách thức thực tế. Rào cản công nghệ vẫn còn cao, mặc dù công cụ đang ngày càng được cải thiện, việc tham gia vào mining và validation vẫn cần một lượng kiến thức kỹ thuật đáng kể. Sự không chắc chắn trong môi trường quản lý là một yếu tố rủi ro khác, mạng AI phi tập trung có thể đối mặt với các chính sách quản lý khác nhau từ các quốc gia. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống như AWS và Google Cloud sẽ không ngồi yên, dự kiến sẽ tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì hiệu suất và cân bằng phi tập trung cũng trở thành một thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ của ngành AI mang lại cơ hội thị trường lớn cho Bittensor. Goldman Sachs dự đoán rằng vào năm 2025, đầu tư toàn cầu vào AI sẽ gần 200 tỷ USD, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho nhu cầu cơ sở hạ tầng. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1.77 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kết hợp là 29%, tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia tạo cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, đồng thời tăng cường sự chú ý đối với quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI, dẫn đến nhu cầu về các công nghệ như tính toán bí mật, đây chính là lợi thế cốt lõi của mạng con Targon và các mạng con khác. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với cơ sở hạ tầng AI đang gia tăng, các tổ chức nổi tiếng như DCG, Polychain tham gia cung cấp tài chính và hỗ trợ tài nguyên cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần thiết lập khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của "hào bảo vệ", sức mạnh kỹ thuật của đội ngũ và khả năng thực thi, cũng như hiệu ứng phối hợp với các dự án khác trong hệ sinh thái. Ở cấp độ thị trường, phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, cấu trúc cạnh tranh và lợi thế khác biệt, tình hình áp dụng của người dùng và hiệu ứng mạng, cũng như môi trường quy định và rủi ro chính sách. Ở cấp độ tài chính, chú ý đến mức độ định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát hành TAO và xu hướng tăng trưởng, tính hợp lý của thiết kế kinh tế token, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.
Trong quản lý rủi ro cụ thể, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Khuyên bạn nên phân bổ đầu tư giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm mạng con hạ tầng ( như Chutes, Celium ), mạng con ứng dụng ( như Score, BitMind ) và mạng con giao thức ( như Targon, Templar ). Điều chỉnh chiến lược đầu tư theo giai đoạn phát triển mạng con, các dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không có nhiều không gian tăng trưởng. Cân nhắc tính thanh khoản của token alpha có thể không tốt như TAO, cần sắp xếp tỷ lệ phân bổ vốn hợp lý, giữ một đệm thanh khoản cần thiết.
Sự kiện giảm một nửa đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành chất xúc tác quan trọng cho thị trường. Việc giảm phát thải sẽ nâng cao tính khan hiếm của mạng con hiện tại, đồng thời có thể loại bỏ các dự án hoạt động kém, tái cấu trúc toàn bộ bối cảnh kinh tế của mạng lưới. Các nhà đầu tư có thể chuẩn bị trước để đầu tư vào các mạng con chất lượng, nắm bắt cơ hội phân bổ trước khi giảm một nửa.
Trong trung hạn, số lượng mạng con dự kiến sẽ vượt qua 500 cái, bao phủ các lĩnh vực con khác nhau của ngành AI. Việc tăng cường ứng dụng doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự phát triển của các mạng con liên quan đến tính toán bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu, sự hợp tác giữa các mạng con sẽ diễn ra thường xuyên hơn, tạo thành chuỗi cung ứng dịch vụ AI phức tạp. Khung pháp lý dần được làm rõ sẽ mang lại lợi thế rõ ràng cho các mạng con tuân thủ.
Về lâu dài, Bittensor có khả năng trở thành một phần quan trọng trong cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, các công ty AI truyền thống có thể áp dụng mô hình hỗn hợp, chuyển một phần hoạt động sang mạng phi tập trung. Các mô hình kinh doanh mới và