Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : Saisir les nouvelles opportunités de la vague AI
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), réalisant une allocation de ressources décentralisée. Par la suite, le réseau s'est rapidement étendu à 118 sous-réseaux actifs, couvrant tous les domaines de l'industrie de l'IA, construisant un écosystème AI décentralisé complet.
La performance du marché est impressionnante, la capitalisation boursière totale des principaux subnets a atteint 690 millions de dollars, avec un rendement de staking maintenu entre 16 et 19 %. Les 10 principaux subnets représentent 51,76 % des émissions du réseau, ce qui reflète l'effet de sélection du mécanisme de marché.
Analyse du réseau principal (10 premiers en émission)
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Chutes adopte une architecture "démarrage instantané" qui réduit le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles principaux, avec plus de 5 millions de demandes traitées par jour. Les coûts sont inférieurs de 85 % à ceux d'AWS Lambda, servant plus de 3000 clients d'entreprises. La capitalisation boursière actuelle est de 79 millions, ce qui en fait le projet phare du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Se concentrer sur l'optimisation des calculs au niveau matériel, en maximisant l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à quatre grands modules technologiques. Prend en charge le matériel courant, avec une réduction des coûts de 90 % et une augmentation de l'efficacité de calcul de 45 %. Actuellement, c'est le deuxième plus grand subnet en termes d'émissions, représentant 7,28 % des émissions du réseau, avec une capitalisation boursière actuelle de 56M.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Le cœur est TVM(Targon Virtual Machine), utilisant la technologie de calcul confidentiel pour garantir la sécurité et la protection de la vie privée des flux de travail AI. Le seuil technologique est élevé, le modèle commercial est clair, et le mécanisme de rachat des revenus a été lancé.
4. τemplar (SN3) - Recherche AI et entraînement distribué
Engagé dans l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, avec un entraînement de modèle de 1,2 milliard de paramètres déjà réalisé. En 2025, nous ferons avancer l'entraînement de grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant plus de 70 milliards. La capitalisation boursière actuelle est de 35 millions, représentant 4,79 % des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Réduire le coût de l'entraînement de l'IA grâce à l'entraînement distribué. L'entraînement d'un modèle de 118 billions de paramètres a été achevé, le coût n'étant que de 5 dollars par heure. Plus de 500 projets sont utilisés pour le réglage de modèles, avec une capitalisation boursière actuelle de 30M.
Plateforme de trading quantitatif décentralisé et de prévisions financières, intégrant des technologies LSTM et Transformer pour construire des modèles de prévision multi-niveaux. Le site présente les rendements et les données de backtesting de différentes stratégies de mineurs, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportive
Concentré sur l'analyse vidéo sportive, utilisant une technologie de validation légère pour réduire considérablement les coûts de marquage. En collaboration avec Data Universe, le taux de précision moyen des prévisions des agents AI est de 70 %. Vise un secteur du football de 600 milliards de dollars, avec un potentiel de marché vaste.
8. OpenKaito (SN5) - texte de raisonnement open source
Concentrez-vous sur le développement de modèles d'intégration de texte, soutenu par Kaito, un acteur important dans le domaine d'InfoFi. Le projet est encore à un stade précoce et s'apprête à s'intégrer à Yaps, ce qui pourrait élargir les cas d'utilisation.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Traitement de 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités de normalisation des données et d'optimisation des index. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, elle reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - minage par PoW
Permettre aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor. Attirer à court terme plus de 6 EH/s de puissance de calcul, représentant environ 0,7 % du total mondial, et offrir une nouvelle source de revenus aux mineurs.
Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème IA décentralisé unique. Le consensus Yuma et la mise à niveau dTAO améliorent l'efficacité du réseau, et le mécanisme AMM permet une allocation des ressources sur le marché. La collaboration entre les subnets soutient le traitement distribué des tâches IA complexes, et la structure d'incitation double garantit une motivation à long terme pour la participation.
Comparé aux fournisseurs de services traditionnels, Bittensor se distingue par son efficacité en termes de coûts. Cependant, il fait face à des défis tels qu'un niveau technique élevé et une incertitude réglementaire. L'explosion de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités à Bittensor, avec une prévision selon laquelle la taille du marché mondial de l'IA atteindra 1,77 trillion de dollars d'ici 2032.
Cadre de stratégie d'investissement
Investir dans le subnet Bittensor nécessite de prendre en compte plusieurs dimensions telles que le degré d'innovation technologique, la force de l'équipe, le potentiel du marché, le paysage concurrentiel, et l'économie des tokens. Il est conseillé de diversifier les allocations entre différents types de subnets et d'ajuster la stratégie en fonction de l'étape de développement.
Le premier halving de novembre 2025 redéfinira le paysage économique du réseau, les investisseurs peuvent préparer à l'avance des sous-réseaux de qualité. Le nombre de sous-réseaux à moyen terme devrait dépasser 500, l'augmentation des applications d'entreprise stimulera le développement des sous-réseaux concernés. À long terme, Bittensor pourrait devenir une composante majeure de l'infrastructure AI mondiale, de nouveaux modèles commerciaux émergent continuellement.
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme de développement des infrastructures AI, dont l'énergie d'innovation et le potentiel de croissance méritent une attention continue. Dans le contexte d'un développement rapide de l'industrie de l'IA, Bittensor et son écosystème de subnets offrent aux investisseurs de nouvelles opportunités pour saisir la vague de l'IA.
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DeFiCaffeinator
· Il y a 15h
Tsk tsk, encore des nouveaux pigeons pris pour des idiots.
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WhaleMistaker
· Il y a 15h
Taux de rendement de 19 points, c'est fou !
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DegenWhisperer
· Il y a 15h
C'est tellement puissant, directement atteint 690 millions.
Analyse de l'écosystème subnet Bittensor : un nouvel océan bleu pour l'investissement dans l'industrie de l'IA
Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : Saisir les nouvelles opportunités de la vague AI
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), réalisant une allocation de ressources décentralisée. Par la suite, le réseau s'est rapidement étendu à 118 sous-réseaux actifs, couvrant tous les domaines de l'industrie de l'IA, construisant un écosystème AI décentralisé complet.
La performance du marché est impressionnante, la capitalisation boursière totale des principaux subnets a atteint 690 millions de dollars, avec un rendement de staking maintenu entre 16 et 19 %. Les 10 principaux subnets représentent 51,76 % des émissions du réseau, ce qui reflète l'effet de sélection du mécanisme de marché.
Analyse du réseau principal (10 premiers en émission)
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Chutes adopte une architecture "démarrage instantané" qui réduit le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles principaux, avec plus de 5 millions de demandes traitées par jour. Les coûts sont inférieurs de 85 % à ceux d'AWS Lambda, servant plus de 3000 clients d'entreprises. La capitalisation boursière actuelle est de 79 millions, ce qui en fait le projet phare du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Se concentrer sur l'optimisation des calculs au niveau matériel, en maximisant l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à quatre grands modules technologiques. Prend en charge le matériel courant, avec une réduction des coûts de 90 % et une augmentation de l'efficacité de calcul de 45 %. Actuellement, c'est le deuxième plus grand subnet en termes d'émissions, représentant 7,28 % des émissions du réseau, avec une capitalisation boursière actuelle de 56M.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Le cœur est TVM(Targon Virtual Machine), utilisant la technologie de calcul confidentiel pour garantir la sécurité et la protection de la vie privée des flux de travail AI. Le seuil technologique est élevé, le modèle commercial est clair, et le mécanisme de rachat des revenus a été lancé.
4. τemplar (SN3) - Recherche AI et entraînement distribué
Engagé dans l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, avec un entraînement de modèle de 1,2 milliard de paramètres déjà réalisé. En 2025, nous ferons avancer l'entraînement de grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant plus de 70 milliards. La capitalisation boursière actuelle est de 35 millions, représentant 4,79 % des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Réduire le coût de l'entraînement de l'IA grâce à l'entraînement distribué. L'entraînement d'un modèle de 118 billions de paramètres a été achevé, le coût n'étant que de 5 dollars par heure. Plus de 500 projets sont utilisés pour le réglage de modèles, avec une capitalisation boursière actuelle de 30M.
6. Trading propriétaire (SN8) - Trading quantitatif financier
Plateforme de trading quantitatif décentralisé et de prévisions financières, intégrant des technologies LSTM et Transformer pour construire des modèles de prévision multi-niveaux. Le site présente les rendements et les données de backtesting de différentes stratégies de mineurs, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportive
Concentré sur l'analyse vidéo sportive, utilisant une technologie de validation légère pour réduire considérablement les coûts de marquage. En collaboration avec Data Universe, le taux de précision moyen des prévisions des agents AI est de 70 %. Vise un secteur du football de 600 milliards de dollars, avec un potentiel de marché vaste.
8. OpenKaito (SN5) - texte de raisonnement open source
Concentrez-vous sur le développement de modèles d'intégration de texte, soutenu par Kaito, un acteur important dans le domaine d'InfoFi. Le projet est encore à un stade précoce et s'apprête à s'intégrer à Yaps, ce qui pourrait élargir les cas d'utilisation.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Traitement de 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités de normalisation des données et d'optimisation des index. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, elle reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - minage par PoW
Permettre aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor. Attirer à court terme plus de 6 EH/s de puissance de calcul, représentant environ 0,7 % du total mondial, et offrir une nouvelle source de revenus aux mineurs.
Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème IA décentralisé unique. Le consensus Yuma et la mise à niveau dTAO améliorent l'efficacité du réseau, et le mécanisme AMM permet une allocation des ressources sur le marché. La collaboration entre les subnets soutient le traitement distribué des tâches IA complexes, et la structure d'incitation double garantit une motivation à long terme pour la participation.
Comparé aux fournisseurs de services traditionnels, Bittensor se distingue par son efficacité en termes de coûts. Cependant, il fait face à des défis tels qu'un niveau technique élevé et une incertitude réglementaire. L'explosion de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités à Bittensor, avec une prévision selon laquelle la taille du marché mondial de l'IA atteindra 1,77 trillion de dollars d'ici 2032.
Cadre de stratégie d'investissement
Investir dans le subnet Bittensor nécessite de prendre en compte plusieurs dimensions telles que le degré d'innovation technologique, la force de l'équipe, le potentiel du marché, le paysage concurrentiel, et l'économie des tokens. Il est conseillé de diversifier les allocations entre différents types de subnets et d'ajuster la stratégie en fonction de l'étape de développement.
Le premier halving de novembre 2025 redéfinira le paysage économique du réseau, les investisseurs peuvent préparer à l'avance des sous-réseaux de qualité. Le nombre de sous-réseaux à moyen terme devrait dépasser 500, l'augmentation des applications d'entreprise stimulera le développement des sous-réseaux concernés. À long terme, Bittensor pourrait devenir une composante majeure de l'infrastructure AI mondiale, de nouveaux modèles commerciaux émergent continuellement.
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme de développement des infrastructures AI, dont l'énergie d'innovation et le potentiel de croissance méritent une attention continue. Dans le contexte d'un développement rapide de l'industrie de l'IA, Bittensor et son écosystème de subnets offrent aux investisseurs de nouvelles opportunités pour saisir la vague de l'IA.