Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : saisir la nouvelle opportunité de l'IA
Aperçu du marché : la mise à niveau d'uTAO déclenche une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), transférant la gouvernance du réseau vers une allocation de ressources décentralisée pilotée par le marché. Après la mise à niveau, chaque subnet possède un jeton alpha indépendant, réalisant ainsi un véritable mécanisme de découverte de valeur sur le marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une immense vitalité d'innovation. En quelques mois, Bittensor est passé de 32 sous-réseaux à 118 sous-réseaux actifs, soit une augmentation de 269 %. Ces sous-réseaux couvrent divers segments de l'industrie de l'IA, allant de l'inférence de texte de base, à la génération d'images, jusqu'à la pliage de protéines de pointe et au trading quantitatif, formant ainsi un écosystème d'IA décentralisé complet.
La performance du marché est impressionnante. 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 sur le staking stable entre 16 et 19 %. Les subnets reçoivent des incitations réseau en fonction du taux de staking TAO sur le marché, les 10 meilleurs subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, illustrant un mécanisme de sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement les coûts de calcul.
Chutes utilise une architecture de "démarrage instantané" qui réduit le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, améliorant l'efficacité de 10 fois. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles mainstream, traitant plus de 5 millions de demandes par jour, avec un temps de réponse inférieur à 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, adoptant une stratégie de freemium. Prise en charge de la puissance de calcul des modèles populaires via l'intégration de la plateforme, avec des revenus provenant des appels API. Les coûts sont inférieurs de 85 % à ceux des services similaires. 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 après 9 semaines de lancement, actuellement 79M. La barrière technologique est profonde, la commercialisation se déroule bien, et la reconnaissance sur le marché est élevée, faisant de lui un leader de subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation du calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Se concentrer sur l'optimisation des calculs au niveau matériel. Maximiser l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à quatre grands modules technologiques. Prise en charge des GPU matériels grand public, réduction des prix de 90 %, augmentation de l'efficacité de 45 %.
Actuellement, il s'agit du deuxième plus grand subnet de Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est au cœur de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques, une forte tendance à la hausse des prix, et une capitalisation boursière actuelle de 56 M.
3. Targon (SN4) - plateforme d'inférence AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur est la plateforme de calcul confidentiel sécurisée TVM, qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la vérification des modèles d'IA. Utilisant une technologie de calcul confidentiel avancée, elle garantit la sécurité des flux de travail de l'IA et la protection de la vie privée. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout.
Le seuil technique est élevé, le modèle commercial est clair et il y a des revenus stables. Mécanisme de rachat des revenus déjà activé, récemment racheté 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - recherche AI et entraînement distribué
Valeur fondamentale : entraînement collaboratif de modèles d'IA à grande échelle, réduction des barrières à l'entraînement.
Se concentrer sur l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, en collaborant avec des ressources GPU mondiales. Entraînement d'un modèle de 1,2 milliard de paramètres terminé, plus de 20 000 cycles, environ 200 GPU impliqués.
Mise à niveau du mécanisme de validation en 2024, promotion de l'entraînement de grands modèles en 2025, avec des paramètres atteignant 70B+. Avantages technologiques remarquables, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement à l'IA, réduction drastique du seuil de coût.
Résoudre le problème des coûts d'entraînement de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Un système de planification intelligent répartit efficacement les tâches. 118 billions de paramètres ont été entraînés, avec un coût de 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services traditionnels, et une vitesse 40 % plus rapide.
La capitalisation boursière actuelle est de 30 millions, la demande sur le marché est forte, les avantages technologiques sont clairs, il vaut la peine d'y prêter attention sur le long terme.
Valeur fondamentale : Signaux de trading multi-actifs et prévisions financières pilotés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévisions financières. Modèles de prévision multicouches fusionnant les technologies LSTM et Transformer, traitant des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des signaux d'assistance.
Le site présente les rendements et les backtests de différentes stratégies de miner. Une nouvelle méthode de trading sur le marché financier, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Valeur clé : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars
Se concentrer sur l'analyse vidéo sportive, une technologie de validation légère réduisant considérablement les coûts. La validation en deux étapes réduit le coût de l'annotation traditionnel de 90 à 99 %. En collaboration avec d'autres projets, le taux de précision moyen des prévisions des agents AI est de 70 %.
L'industrie du sport est de grande taille, avec une innovation technologique significative, un large potentiel de marché, et mérite d'être surveillée.
8. OpenKaito (SN5) - texte inférence open source
Valeur centrale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'informations
Se concentrer sur le développement de modèles d'intégration de texte, soutenu par des acteurs importants dans le domaine de l'InfoFi. S'engager 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.
En phase de construction précoce, construction d'un écosystème autour du modèle d'intégration de texte. De nouvelles fonctionnalités seront bientôt intégrées, ce qui pourrait considérablement étendre les cas d'utilisation et la base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, approvisionnement en données d'entraînement AI
Traitement quotidien de 500 millions de lignes de données, totalisant 55,6 milliards de lignes, avec un stockage de 100 Go. L'architecture centrale offre des fonctionnalités de normalisation des données, d'optimisation des index, etc. Mécanisme de vote innovant permettant un ajustement dynamique des poids.
Les données sont la base de l'IA, la valeur des infrastructures est stable. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, nous collaborons en profondeur avec d'autres projets, ce qui souligne la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - minage par PoW
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 et de recevoir des jetons alpha. Attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul à court terme, représentant environ 0,7 % du total mondial, prouvant ainsi l'acceptation du marché. Les mineurs peuvent choisir de manière flexible leur méthode d'extraction pour optimiser leurs profits.
Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème AI décentralisé unique. L'algorithme de consensus garantit la qualité du réseau, la mise à niveau d'dTAO introduit une allocation des ressources sur le marché. La collaboration entre les subnets soutient le traitement distribué de tâches AI complexes, formant un effet de réseau. Une structure d'incitation double garantit une motivation à long terme pour la participation, formant un cycle économique durable.
Comparé aux services traditionnels, Bittensor se distingue par son efficacité en termes de coûts. L'écosystème ouvert favorise une innovation rapide, avec une vitesse d'innovation dépassant largement celle des entreprises traditionnelles. Cependant, il fait face à des défis tels qu'un seuil technologique élevé et une incertitude réglementaire. Avec la croissance du réseau, maintenir un équilibre entre performance et décentralisation devient un enjeu important.
L'explosion de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Le marché mondial de l'IA devrait croître de 29 % par an, créant un vaste espace pour les infrastructures décentralisées. Les politiques de soutien des pays et les préoccupations concernant la confidentialité des données créent des avantages pour certains subnets. La participation des investisseurs institutionnels fournit un soutien financier à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
L'investissement dans le sous-réseau Bittensor nécessite une évaluation systématique. Sur le plan technique, il faut examiner l'innovation, la force de l'équipe et la synergie de l'écosystème. Sur le plan du marché, il faut analyser la taille cible, le paysage concurrentiel et l'adoption par les utilisateurs. Sur le plan financier, il est important de se concentrer sur l'évaluation, la part d'émission et l'économie des tokens.
En matière de gestion des risques, il est conseillé de diversifier les configurations entre différents types de subnet. Ajustez la stratégie en fonction de la phase de développement, en équilibrant risques et rendements. Organisez raisonnablement la répartition des fonds, tout en maintenant une liquidité nécessaire.
La première réduction de moitié en novembre 2025 va remodeler le paysage économique du réseau. Le nombre de subnets pourrait dépasser 500 à moyen terme, et l'augmentation des applications de niveau entreprise stimule le développement des subnets connexes. À long terme, Bittensor a le potentiel de devenir une composante importante de l'infrastructure AI mondiale, avec de nouveaux modèles commerciaux émergeant constamment, formant finalement un écosystème plus vaste.
Conclusion
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme d'infrastructure AI. Grâce à une allocation des ressources sur le marché et à une gouvernance décentralisée, il fournit un nouveau sol pour l'innovation en AI. Dans le contexte du développement rapide de l'industrie de l'IA, Bittensor et son écosystème de subnets méritent une attention continue et une recherche approfondie.
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SocialAnxietyStaker
· 08-02 20:33
Tellement puissant, je n'ai même pas pu entrer dans une position.
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PaperHandSister
· 08-02 20:32
C'est dur d'être un pigeon après avoir perdu pendant cinq ans. Tant que je ne perds pas, ça me va. Chaque jour, je me sèche les larmes. Ne croyez pas les pros.
Tu as déjà pris les gens pour des idiots avec une autre récolte de pigeons, non ?
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SchroedingerAirdrop
· 08-02 20:24
Hmm, il y a trop de subnets, cet argent est trop facile à gagner.
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SchroedingerMiner
· 08-02 20:21
Encore une fois, je suis sûr qu'ils vont encore prendre les gens pour des idiots.
Explosion de l'écosystème Bittensor : la mise à niveau dTAO ouvre de nouvelles opportunités d'investissement dans les subnets
Guide d'investissement dans le subnet Bittensor : saisir la nouvelle opportunité de l'IA
Aperçu du marché : la mise à niveau d'uTAO déclenche une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau Dynamic TAO (dTAO), transférant la gouvernance du réseau vers une allocation de ressources décentralisée pilotée par le marché. Après la mise à niveau, chaque subnet possède un jeton alpha indépendant, réalisant ainsi un véritable mécanisme de découverte de valeur sur le marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une immense vitalité d'innovation. En quelques mois, Bittensor est passé de 32 sous-réseaux à 118 sous-réseaux actifs, soit une augmentation de 269 %. Ces sous-réseaux couvrent divers segments de l'industrie de l'IA, allant de l'inférence de texte de base, à la génération d'images, jusqu'à la pliage de protéines de pointe et au trading quantitatif, formant ainsi un écosystème d'IA décentralisé complet.
La performance du marché est impressionnante. 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 sur le staking stable entre 16 et 19 %. Les subnets reçoivent des incitations réseau en fonction du taux de staking TAO sur le marché, les 10 meilleurs subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, illustrant un mécanisme de sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement les coûts de calcul.
Chutes utilise une architecture de "démarrage instantané" qui réduit le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, améliorant l'efficacité de 10 fois. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles mainstream, traitant plus de 5 millions de demandes par jour, avec un temps de réponse inférieur à 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, adoptant une stratégie de freemium. Prise en charge de la puissance de calcul des modèles populaires via l'intégration de la plateforme, avec des revenus provenant des appels API. Les coûts sont inférieurs de 85 % à ceux des services similaires. 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 après 9 semaines de lancement, actuellement 79M. La barrière technologique est profonde, la commercialisation se déroule bien, et la reconnaissance sur le marché est élevée, faisant de lui un leader de subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation du calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Se concentrer sur l'optimisation des calculs au niveau matériel. Maximiser l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à quatre grands modules technologiques. Prise en charge des GPU matériels grand public, réduction des prix de 90 %, augmentation de l'efficacité de 45 %.
Actuellement, il s'agit du deuxième plus grand subnet de Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est au cœur de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques, une forte tendance à la hausse des prix, et une capitalisation boursière actuelle de 56 M.
3. Targon (SN4) - plateforme d'inférence AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur est la plateforme de calcul confidentiel sécurisée TVM, qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la vérification des modèles d'IA. Utilisant une technologie de calcul confidentiel avancée, elle garantit la sécurité des flux de travail de l'IA et la protection de la vie privée. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout.
Le seuil technique est élevé, le modèle commercial est clair et il y a des revenus stables. Mécanisme de rachat des revenus déjà activé, récemment racheté 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - recherche AI et entraînement distribué
Valeur fondamentale : entraînement collaboratif de modèles d'IA à grande échelle, réduction des barrières à l'entraînement.
Se concentrer sur l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, en collaborant avec des ressources GPU mondiales. Entraînement d'un modèle de 1,2 milliard de paramètres terminé, plus de 20 000 cycles, environ 200 GPU impliqués.
Mise à niveau du mécanisme de validation en 2024, promotion de l'entraînement de grands modèles en 2025, avec des paramètres atteignant 70B+. Avantages technologiques remarquables, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement à l'IA, réduction drastique du seuil de coût.
Résoudre le problème des coûts d'entraînement de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Un système de planification intelligent répartit efficacement les tâches. 118 billions de paramètres ont été entraînés, avec un coût de 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services traditionnels, et une vitesse 40 % plus rapide.
La capitalisation boursière actuelle est de 30 millions, la demande sur le marché est forte, les avantages technologiques sont clairs, il vaut la peine d'y prêter attention sur le long terme.
6. Trading propriétaire (SN8) - Trading quantitatif financier
Valeur fondamentale : Signaux de trading multi-actifs et prévisions financières pilotés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévisions financières. Modèles de prévision multicouches fusionnant les technologies LSTM et Transformer, traitant des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des signaux d'assistance.
Le site présente les rendements et les backtests de différentes stratégies de miner. Une nouvelle méthode de trading sur le marché financier, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Valeur clé : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars
Se concentrer sur l'analyse vidéo sportive, une technologie de validation légère réduisant considérablement les coûts. La validation en deux étapes réduit le coût de l'annotation traditionnel de 90 à 99 %. En collaboration avec d'autres projets, le taux de précision moyen des prévisions des agents AI est de 70 %.
L'industrie du sport est de grande taille, avec une innovation technologique significative, un large potentiel de marché, et mérite d'être surveillée.
8. OpenKaito (SN5) - texte inférence open source
Valeur centrale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'informations
Se concentrer sur le développement de modèles d'intégration de texte, soutenu par des acteurs importants dans le domaine de l'InfoFi. S'engager 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.
En phase de construction précoce, construction d'un écosystème autour du modèle d'intégration de texte. De nouvelles fonctionnalités seront bientôt intégrées, ce qui pourrait considérablement étendre les cas d'utilisation et la base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, approvisionnement en données d'entraînement AI
Traitement quotidien de 500 millions de lignes de données, totalisant 55,6 milliards de lignes, avec un stockage de 100 Go. L'architecture centrale offre des fonctionnalités de normalisation des données, d'optimisation des index, etc. Mécanisme de vote innovant permettant un ajustement dynamique des poids.
Les données sont la base de l'IA, la valeur des infrastructures est stable. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, nous collaborons en profondeur avec d'autres projets, ce qui souligne la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - minage par PoW
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 et de recevoir des jetons alpha. Attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul à court terme, représentant environ 0,7 % du total mondial, prouvant ainsi l'acceptation du marché. Les mineurs peuvent choisir de manière flexible leur méthode d'extraction pour optimiser leurs profits.
Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème AI décentralisé unique. L'algorithme de consensus garantit la qualité du réseau, la mise à niveau d'dTAO introduit une allocation des ressources sur le marché. La collaboration entre les subnets soutient le traitement distribué de tâches AI complexes, formant un effet de réseau. Une structure d'incitation double garantit une motivation à long terme pour la participation, formant un cycle économique durable.
Comparé aux services traditionnels, Bittensor se distingue par son efficacité en termes de coûts. L'écosystème ouvert favorise une innovation rapide, avec une vitesse d'innovation dépassant largement celle des entreprises traditionnelles. Cependant, il fait face à des défis tels qu'un seuil technologique élevé et une incertitude réglementaire. Avec la croissance du réseau, maintenir un équilibre entre performance et décentralisation devient un enjeu important.
L'explosion de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Le marché mondial de l'IA devrait croître de 29 % par an, créant un vaste espace pour les infrastructures décentralisées. Les politiques de soutien des pays et les préoccupations concernant la confidentialité des données créent des avantages pour certains subnets. La participation des investisseurs institutionnels fournit un soutien financier à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
L'investissement dans le sous-réseau Bittensor nécessite une évaluation systématique. Sur le plan technique, il faut examiner l'innovation, la force de l'équipe et la synergie de l'écosystème. Sur le plan du marché, il faut analyser la taille cible, le paysage concurrentiel et l'adoption par les utilisateurs. Sur le plan financier, il est important de se concentrer sur l'évaluation, la part d'émission et l'économie des tokens.
En matière de gestion des risques, il est conseillé de diversifier les configurations entre différents types de subnet. Ajustez la stratégie en fonction de la phase de développement, en équilibrant risques et rendements. Organisez raisonnablement la répartition des fonds, tout en maintenant une liquidité nécessaire.
La première réduction de moitié en novembre 2025 va remodeler le paysage économique du réseau. Le nombre de subnets pourrait dépasser 500 à moyen terme, et l'augmentation des applications de niveau entreprise stimule le développement des subnets connexes. À long terme, Bittensor a le potentiel de devenir une composante importante de l'infrastructure AI mondiale, avec de nouveaux modèles commerciaux émergeant constamment, formant finalement un écosystème plus vaste.
Conclusion
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme d'infrastructure AI. Grâce à une allocation des ressources sur le marché et à une gouvernance décentralisée, il fournit un nouveau sol pour l'innovation en AI. Dans le contexte du développement rapide de l'industrie de l'IA, Bittensor et son écosystème de subnets méritent une attention continue et une recherche approfondie.
Tu as déjà pris les gens pour des idiots avec une autre récolte de pigeons, non ?