Panduan Investasi Subnet Bittensor: Memanfaatkan Peluang Baru di Gelombang AI
Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan peningkatan Dynamic TAO (dTAO), mewujudkan alokasi sumber daya yang terdesentralisasi. Setelah itu, jaringan dengan cepat berkembang menjadi 118 subnet aktif, mencakup berbagai bidang industri AI, dan membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang lengkap.
Kinerja pasar menunjukkan hasil yang baik, total nilai pasar subnet teratas meningkat menjadi 690 juta USD, dan tingkat pengembalian staking tetap di 16-19%. 10 subnet teratas menguasai 51,76% emisi jaringan, mencerminkan efek seleksi pasar yang kompetitif.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Chutes menggunakan arsitektur "pemicu instan" yang memperpendek waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan diproses per hari. Biaya 85% lebih rendah dibandingkan AWS Lambda, melayani lebih dari 3000 klien perusahaan. Kapitalisasi pasar saat ini mencapai 79M, merupakan proyek unggulan dalam subnet.
2. Celium (SN51) - optimasi komputasi perangkat keras
Fokus pada optimasi komputasi pada tingkat perangkat keras, memaksimalkan efisiensi penggunaan perangkat keras melalui empat modul teknologi utama. Mendukung perangkat keras utama, harga turun 90%, efisiensi komputasi meningkat 45%. Saat ini merupakan subnet dengan emisi terbesar kedua, menyumbang 7,28% dari emisi jaringan, dengan nilai pasar saat ini 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Inti dari TVM(Targon Virtual Machine), menggunakan teknologi komputasi rahasia untuk memastikan keamanan dan perlindungan privasi alur kerja AI. Ambang teknologi tinggi, model bisnis jelas, telah membuka mekanisme pembelian kembali pendapatan.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Berkontribusi pada pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, telah menyelesaikan pelatihan model dengan 1,2B parameter. Pada tahun 2025, akan mendorong pelatihan model besar dengan skala parameter mencapai 70B+. Saat ini memiliki kapitalisasi pasar 35M, menguasai 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Mengurangi biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Pelatihan model dengan 118 triliun parameter telah selesai, dengan biaya hanya 5 dolar per jam. Lebih dari 500 proyek digunakan untuk penyesuaian model, dengan nilai pasar saat ini 30M.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Finansial
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer untuk membangun model prediksi multi-level. Situs web menampilkan hasil dan data pengujian kembali dari berbagai strategi penambang, nilai pasar saat ini 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Evaluasi Olahraga
Fokus pada analisis video olahraga, menggunakan teknologi verifikasi ringan untuk secara signifikan mengurangi biaya penandaan. Bekerja sama dengan Data Universe, akurasi prediksi rata-rata agen AI mencapai 70%. Menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar AS, prospek pasar sangat luas.
8. OpenKaito (SN5) - teks inferensi sumber terbuka
Fokus pada pengembangan model penyisipan teks, didukung oleh Kaito, peserta penting di bidang InfoFi. Proyek ini masih dalam tahap awal dan akan segera terintegrasi dengan Yaps, yang mungkin memperluas skenario aplikasi.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Mengolah 500 juta baris data per hari, dengan total lebih dari 55,6 miliar baris. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsi standar data, optimasi indeks, dan lainnya. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - PoW mining
Mengizinkan penambang Bitcoin untuk mengarahkan daya hashing mereka ke jaringan Bittensor. Dalam jangka pendek, menarik lebih dari 6EH/s daya hashing, sekitar 0,7% dari total global, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.
Analisis Ekosistem
Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Konsensus Yuma dan peningkatan dTAO meningkatkan efisiensi jaringan, mekanisme AMM mewujudkan alokasi sumber daya secara pasar. Kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan tugas AI kompleks secara terdistribusi, struktur insentif ganda memastikan motivasi partisipasi jangka panjang.
dibandingkan penyedia layanan tradisional, Bittensor menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam efisiensi biaya. Namun, juga menghadapi tantangan seperti ambang teknologi yang tinggi dan ketidakpastian regulasi. Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang besar bagi Bittensor, diperkirakan pada tahun 2032, ukuran pasar AI global akan mencapai 1,77 triliun dolar.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi di subnet Bittensor harus mempertimbangkan beberapa dimensi seperti tingkat inovasi teknologi, kekuatan tim, potensi pasar, lanskap persaingan, dan ekonomi token. Disarankan untuk mendiversifikasi alokasi di antara berbagai jenis subnet, dan menyesuaikan strategi sesuai dengan tahap perkembangan.
Pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan membentuk kembali pola ekonomi jaringan, investor dapat mempersiapkan diri untuk menempatkan subnet berkualitas tinggi. Jumlah subnet jangka menengah diperkirakan akan melampaui 500, dan peningkatan aplikasi tingkat perusahaan akan mendorong perkembangan subnet terkait. Dalam jangka panjang, Bittensor mungkin menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global, dengan model bisnis baru terus muncul.
Ekosistem Bittensor mewakili paradigma baru dalam pengembangan infrastruktur AI, dengan vitalitas inovasi dan potensi pertumbuhannya yang layak untuk diperhatikan secara berkelanjutan. Dalam konteks perkembangan pesat industri AI, Bittensor dan ekosistem subnet-nya memberikan peluang baru bagi para investor untuk menangkap gelombang AI.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Analisis Ekosistem Subnet Bittensor: Laut Biru Baru untuk Investasi Industri AI
Panduan Investasi Subnet Bittensor: Memanfaatkan Peluang Baru di Gelombang AI
Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan peningkatan Dynamic TAO (dTAO), mewujudkan alokasi sumber daya yang terdesentralisasi. Setelah itu, jaringan dengan cepat berkembang menjadi 118 subnet aktif, mencakup berbagai bidang industri AI, dan membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang lengkap.
Kinerja pasar menunjukkan hasil yang baik, total nilai pasar subnet teratas meningkat menjadi 690 juta USD, dan tingkat pengembalian staking tetap di 16-19%. 10 subnet teratas menguasai 51,76% emisi jaringan, mencerminkan efek seleksi pasar yang kompetitif.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Chutes menggunakan arsitektur "pemicu instan" yang memperpendek waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan diproses per hari. Biaya 85% lebih rendah dibandingkan AWS Lambda, melayani lebih dari 3000 klien perusahaan. Kapitalisasi pasar saat ini mencapai 79M, merupakan proyek unggulan dalam subnet.
2. Celium (SN51) - optimasi komputasi perangkat keras
Fokus pada optimasi komputasi pada tingkat perangkat keras, memaksimalkan efisiensi penggunaan perangkat keras melalui empat modul teknologi utama. Mendukung perangkat keras utama, harga turun 90%, efisiensi komputasi meningkat 45%. Saat ini merupakan subnet dengan emisi terbesar kedua, menyumbang 7,28% dari emisi jaringan, dengan nilai pasar saat ini 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Inti dari TVM(Targon Virtual Machine), menggunakan teknologi komputasi rahasia untuk memastikan keamanan dan perlindungan privasi alur kerja AI. Ambang teknologi tinggi, model bisnis jelas, telah membuka mekanisme pembelian kembali pendapatan.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Berkontribusi pada pelatihan terdistribusi model AI berskala besar, telah menyelesaikan pelatihan model dengan 1,2B parameter. Pada tahun 2025, akan mendorong pelatihan model besar dengan skala parameter mencapai 70B+. Saat ini memiliki kapitalisasi pasar 35M, menguasai 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Mengurangi biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Pelatihan model dengan 118 triliun parameter telah selesai, dengan biaya hanya 5 dolar per jam. Lebih dari 500 proyek digunakan untuk penyesuaian model, dengan nilai pasar saat ini 30M.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Finansial
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer untuk membangun model prediksi multi-level. Situs web menampilkan hasil dan data pengujian kembali dari berbagai strategi penambang, nilai pasar saat ini 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Evaluasi Olahraga
Fokus pada analisis video olahraga, menggunakan teknologi verifikasi ringan untuk secara signifikan mengurangi biaya penandaan. Bekerja sama dengan Data Universe, akurasi prediksi rata-rata agen AI mencapai 70%. Menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar AS, prospek pasar sangat luas.
8. OpenKaito (SN5) - teks inferensi sumber terbuka
Fokus pada pengembangan model penyisipan teks, didukung oleh Kaito, peserta penting di bidang InfoFi. Proyek ini masih dalam tahap awal dan akan segera terintegrasi dengan Yaps, yang mungkin memperluas skenario aplikasi.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Mengolah 500 juta baris data per hari, dengan total lebih dari 55,6 miliar baris. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsi standar data, optimasi indeks, dan lainnya. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - PoW mining
Mengizinkan penambang Bitcoin untuk mengarahkan daya hashing mereka ke jaringan Bittensor. Dalam jangka pendek, menarik lebih dari 6EH/s daya hashing, sekitar 0,7% dari total global, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.
Analisis Ekosistem
Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Konsensus Yuma dan peningkatan dTAO meningkatkan efisiensi jaringan, mekanisme AMM mewujudkan alokasi sumber daya secara pasar. Kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan tugas AI kompleks secara terdistribusi, struktur insentif ganda memastikan motivasi partisipasi jangka panjang.
dibandingkan penyedia layanan tradisional, Bittensor menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam efisiensi biaya. Namun, juga menghadapi tantangan seperti ambang teknologi yang tinggi dan ketidakpastian regulasi. Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang besar bagi Bittensor, diperkirakan pada tahun 2032, ukuran pasar AI global akan mencapai 1,77 triliun dolar.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi di subnet Bittensor harus mempertimbangkan beberapa dimensi seperti tingkat inovasi teknologi, kekuatan tim, potensi pasar, lanskap persaingan, dan ekonomi token. Disarankan untuk mendiversifikasi alokasi di antara berbagai jenis subnet, dan menyesuaikan strategi sesuai dengan tahap perkembangan.
Pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan membentuk kembali pola ekonomi jaringan, investor dapat mempersiapkan diri untuk menempatkan subnet berkualitas tinggi. Jumlah subnet jangka menengah diperkirakan akan melampaui 500, dan peningkatan aplikasi tingkat perusahaan akan mendorong perkembangan subnet terkait. Dalam jangka panjang, Bittensor mungkin menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global, dengan model bisnis baru terus muncul.
Ekosistem Bittensor mewakili paradigma baru dalam pengembangan infrastruktur AI, dengan vitalitas inovasi dan potensi pertumbuhannya yang layak untuk diperhatikan secara berkelanjutan. Dalam konteks perkembangan pesat industri AI, Bittensor dan ekosistem subnet-nya memberikan peluang baru bagi para investor untuk menangkap gelombang AI.