Analyse d'investissement de l'écosystème subnet Bittensor : saisir l'avenir des infrastructures AI
Aperçu du marché : la mise à niveau dynamique de TAO provoque une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé une mise à niveau dynamique de TAO qui constitue un jalon, transformant le modèle de gouvernance en une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Chaque subnet obtient des jetons indépendants, permettant aux détenteurs de choisir librement leurs investissements, réalisant ainsi un véritable mécanisme de découverte de valeur de marché.
Les données montrent que la mise à niveau a libéré une énorme vitalité d'innovation. En quelques mois, le nombre de subnets actifs est passé de 32 à 118, soit une augmentation de 269 %. Ces subnets couvrent tous les segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base, à la génération d'images, jusqu'à des domaines de pointe tels que le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est également remarquable. La capitalisation 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 stable compris entre 16 et 19 %. Chaque subnet attribue des incitations réseau en fonction de son taux de staking de manière market-driven, les 10 meilleurs subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, illustrant le mécanisme de marché 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 le coût de la puissance de calcul.
Chutes utilise une architecture de "démarrage instantané" qui réduit le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, augmentant l'efficacité par 10. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles principaux, traitant plus de 5 millions de demandes par jour, avec un délai de réponse contrôlé en dessous de 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, utilisant une stratégie freemium. Intégration via une plateforme API ouverte, fournissant un support de calcul pour des modèles populaires. Les coûts sont inférieurs de 85 % à ceux d'un certain service cloud. Actuellement, l'utilisation totale de tokens dépasse 9042,37B, avec plus de 3000 clients entreprises.
Après la mise à niveau, atteindre une capitalisation boursière de 100 millions de dollars en 9 semaines, actuellement 79M. La barrière technique est profonde, les progrès de la commercialisation sont satisfaisants, et la reconnaissance sur le marché est élevée, actuellement en tête des subnets.
2. Celium (SN51) - optimisation de 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 modules technologiques : planification GPU, abstraction matérielle, optimisation des performances et gestion de l'efficacité énergétique. Prend en charge toute la gamme de matériel, avec des prix réduits de 90 % par rapport aux produits similaires et une efficacité de calcul améliorée de 45 %.
Il s'agit actuellement du deuxième plus grand subnet en termes d'émissions, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément clé de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques et une forte tendance à la hausse des prix, la capitalisation boursière actuelle étant de 56M.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est la TVM (Machine Virtuelle Targon), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Utilisant des technologies avancées de calcul confidentiel, elle garantit la sécurité et la protection de la vie privée de l'ensemble du flux de travail de l'IA. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout, de la couche matérielle à la couche applicative.
Le seuil technologique est élevé, le modèle commercial est clair et il y a une source de revenus stable. Le mécanisme de rachat des revenus a été activé, avec un récent rachat de 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
Un réseau de sous-réseau pionnier dédié à l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, avec pour objectif de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Il s'agit d'un entraînement collaboratif utilisant les ressources GPU fournies par des participants du monde entier, axé sur l'entraînement collaboratif de modèles de pointe et l'innovation.
L'entraînement du modèle de paramètres de 1,2B a été réussi, après plus de 20 000 cycles d'entraînement, avec environ 200 GPU participants. En 2025, l'entraînement du grand modèle se poursuivra, avec une échelle de paramètres atteignant 70B+, et des performances équivalentes aux normes de l'industrie dans les tests de référence standard de l'IA.
Avantages technologiques évidents, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement de l'IA, réduction significative des barrières de coût.
Résoudre le problème du coût de l'entraînement de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Le système de planification intelligente, basé sur la synchronisation des gradients, répartit efficacement les tâches sur des milliers de GPU. L'entraînement d'un modèle de 118 billions de paramètres a été réalisé, avec un coût de seulement 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, et une vitesse d'entraînement supérieure de 40 %. L'interface à un clic réduit la barrière d'entrée, avec déjà plus de 500 projets utilisés pour le réglage des modèles.
La capitalisation actuelle est de 30 millions, la demande sur le marché est forte, les avantages technologiques sont clairs, cela vaut la peine d'être suivi à long terme.
Valeur fondamentale : signaux de trading multi-actifs et prévisions financières pilotés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière, signaux de trading multi-actifs alimentés par l'IA. Application des technologies d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construction d'une architecture de modèle de prévision multi-niveaux. Modèle de prévision temporelle fusionnant les technologies LSTM et Transformer, traitant des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des signaux de prévision auxiliaires.
Le site Web présente les rendements et les tests rétrospectifs des stratégies fournies par différents mineurs. En combinant l'IA et la blockchain, il offre des moyens innovants de négocier sur les marchés financiers, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant le coût d'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, réduisant le coût d'annotation traditionnel pour un match de plusieurs milliers de dollars à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une plateforme de données, l'agent AI a une précision moyenne de prédiction de 70 %, atteignant 100 % de précision en une seule journée.
L'industrie du sport est massive, l'innovation technologique est significative, et les perspectives du marché sont vastes. Score est un subnet avec une direction d'application claire, ce qui mérite d'être noté.
8. OpenKaito (SN5) - texte libre d'inférence
Valeur fondamentale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'informations
Concentré sur le développement de modèles d'intégration de texte, engagé à construire des capacités de compréhension et de raisonnement de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, principalement axé sur la construction d'un écosystème autour des modèles d'incorporation de texte. Une intégration à venir pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données IA
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, fourniture de données d'entraînement pour l'IA
Traitement de 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, avec un support de stockage de 100 Go. Une architecture innovante offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont la base de l'IA, la valeur des infrastructures est stable, et l'écosystème est important. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, la coopération approfondie avec d'autres projets reflète 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.
Permet aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, en obtenant des tokens par le biais du minage pour les staker ou les échanger. Ce modèle combine le minage traditionnel PoW avec le calcul IA, offrant aux mineurs de nouvelles sources de revenus.
Attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul à court terme (environ 0,7 % de la puissance de calcul mondiale) prouve la reconnaissance du marché pour ce modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs revenus en fonction des conditions du marché.
Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème d'IA décentralisé unique. Son algorithme de consensus garantit la qualité du réseau grâce à la vérification décentralisée, tandis que le mécanisme de répartition des ressources marketisé introduit par la mise à niveau dynamique de TAO a considérablement amélioré l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme de pool de liquidité, permettant la découverte des prix entre les jetons et laissant les forces du marché participer directement à la répartition des ressources en IA.
Le protocole de coopération entre les subnets prend en charge le traitement distribué des tâches AI complexes, formant de puissants effets de réseau. La structure d'incitation double garantit une motivation à long terme pour la participation, les créateurs de subnets, les mineurs, les validateurs et les stakers pouvant tous recevoir des récompenses correspondantes, formant ainsi un cycle économique durable.
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, se distinguant par son efficacité en termes de coûts. Plusieurs subnets présentent des avantages de coûts significatifs, et l'écosystème ouvert favorise une innovation rapide, dont la vitesse dépasse de loin celle de la R&D interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème est également confronté à des défis réels. Le seuil technologique reste élevé, et l'incertitude réglementaire est un autre facteur de risque. Les fournisseurs de services cloud traditionnels devraient lancer des produits concurrents. À mesure que la taille du réseau augmente, maintenir l'équilibre entre la performance et la décentralisation devient également un test important.
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 trillion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, ce qui crée un vaste espace de développement pour l'infrastructure IA décentralisée.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans différents pays ont créé une fenêtre d'opportunité pour les infrastructures décentralisées d'IA, tandis que l'attention accrue portée à la confidentialité des données et à la sécurité de l'IA a augmenté la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures d'IA continue de croître, fournissant un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
Investir dans le sous-réseau Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systématique. Du point de vue technique, il faut examiner le degré d'innovation et la profondeur de la barrière à l'entrée, les compétences techniques de l'équipe et sa capacité d'exécution, ainsi que les synergies avec d'autres projets de l'écosystème. Sur le plan du marché, il est nécessaire d'analyser la taille et le potentiel de croissance du marché cible, le paysage concurrentiel et les avantages différenciés, l'adoption par les utilisateurs et les effets de réseau, ainsi que l'environnement réglementaire et les risques politiques. Sur le plan financier, il convient de se concentrer sur le niveau d'évaluation actuel et la performance historique, la part d'émission et les tendances de croissance, la rationalité de la conception de l'économie des jetons, ainsi que la liquidité et la profondeur des transactions.
En matière de gestion des risques, la diversification des investissements est une stratégie fondamentale. Il est conseillé de répartir les investissements entre différents types de subnets, y compris les subnets d'infrastructure, d'application et de protocole. Il est également important d'ajuster la stratégie d'investissement en fonction du stade de développement des subnets. Les projets en phase précoce présentent un risque élevé mais un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais ont un espace de croissance limité. Étant donné que la liquidité des jetons de subnet peut ne pas être aussi élevée que celle des jetons de la chaîne principale, il est nécessaire de planifier de manière raisonnable le ratio de répartition des fonds pour maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
L'événement de halving prévu en novembre 2025 sera un catalyseur de marché important. La réduction des émissions augmentera la rareté des subnets existants, tout en éliminant potentiellement les projets peu performants, ce qui redéfinira l'ensemble du paysage économique du réseau. Les investisseurs peuvent se positionner à l'avance dans des subnets de qualité pour profiter de la fenêtre de configuration avant le halving.
À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, couvrant divers segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications professionnelles stimulera le développement des subnets liés au calcul confidentiel et à la confidentialité des données, et la collaboration inter-subnet sera plus fréquente, formant une chaîne d'approvisionnement de services IA complexe. L'éclaircissement progressif du cadre réglementaire permettra aux subnets conformes d'obtenir un avantage significatif.
À long terme, Bittensor est promis à devenir une composante importante de l'infrastructure mondiale de l'IA. Les entreprises traditionnelles de l'IA pourraient adopter un modèle hybride, déplaçant une partie de leurs activités vers des réseaux décentralisés. De nouveaux modèles commerciaux et des cas d'utilisation émergeront continuellement, avec une interopérabilité accrue avec d'autres réseaux blockchain, formant finalement un écosystème décentralisé plus vaste. Ce chemin de développement ressemble à l'évolution de l'infrastructure Internet à ses débuts, et ceux qui sauront saisir les points clés en tant qu'investisseurs réaliseront d'importants retours.
Bittensor subnet écologie explosion : nouvelles opportunités d'investissement dans l'infrastructure AI
Analyse d'investissement de l'écosystème subnet Bittensor : saisir l'avenir des infrastructures AI
Aperçu du marché : la mise à niveau dynamique de TAO provoque une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé une mise à niveau dynamique de TAO qui constitue un jalon, transformant le modèle de gouvernance en une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Chaque subnet obtient des jetons indépendants, permettant aux détenteurs de choisir librement leurs investissements, réalisant ainsi un véritable mécanisme de découverte de valeur de marché.
Les données montrent que la mise à niveau a libéré une énorme vitalité d'innovation. En quelques mois, le nombre de subnets actifs est passé de 32 à 118, soit une augmentation de 269 %. Ces subnets couvrent tous les segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base, à la génération d'images, jusqu'à des domaines de pointe tels que le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
La performance du marché est également remarquable. La capitalisation 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 stable compris entre 16 et 19 %. Chaque subnet attribue des incitations réseau en fonction de son taux de staking de manière market-driven, les 10 meilleurs subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, illustrant le mécanisme de marché 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 le coût de la puissance de calcul.
Chutes utilise une architecture de "démarrage instantané" qui réduit le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, augmentant l'efficacité par 10. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles principaux, traitant plus de 5 millions de demandes par jour, avec un délai de réponse contrôlé en dessous de 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, utilisant une stratégie freemium. Intégration via une plateforme API ouverte, fournissant un support de calcul pour des modèles populaires. Les coûts sont inférieurs de 85 % à ceux d'un certain service cloud. Actuellement, l'utilisation totale de tokens dépasse 9042,37B, avec plus de 3000 clients entreprises.
Après la mise à niveau, atteindre une capitalisation boursière de 100 millions de dollars en 9 semaines, actuellement 79M. La barrière technique est profonde, les progrès de la commercialisation sont satisfaisants, et la reconnaissance sur le marché est élevée, actuellement en tête des subnets.
2. Celium (SN51) - optimisation de 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 modules technologiques : planification GPU, abstraction matérielle, optimisation des performances et gestion de l'efficacité énergétique. Prend en charge toute la gamme de matériel, avec des prix réduits de 90 % par rapport aux produits similaires et une efficacité de calcul améliorée de 45 %.
Il s'agit actuellement du deuxième plus grand subnet en termes d'émissions, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément clé de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques et une forte tendance à la hausse des prix, la capitalisation boursière actuelle étant de 56M.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est la TVM (Machine Virtuelle Targon), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée, qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Utilisant des technologies avancées de calcul confidentiel, elle garantit la sécurité et la protection de la vie privée de l'ensemble du flux de travail de l'IA. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout, de la couche matérielle à la couche applicative.
Le seuil technologique est élevé, le modèle commercial est clair et il y a une source de revenus stable. Le mécanisme de rachat des revenus a été activé, avec un récent rachat de 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
Un réseau de sous-réseau pionnier dédié à l'entraînement distribué de modèles d'IA à grande échelle, avec pour objectif de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Il s'agit d'un entraînement collaboratif utilisant les ressources GPU fournies par des participants du monde entier, axé sur l'entraînement collaboratif de modèles de pointe et l'innovation.
L'entraînement du modèle de paramètres de 1,2B a été réussi, après plus de 20 000 cycles d'entraînement, avec environ 200 GPU participants. En 2025, l'entraînement du grand modèle se poursuivra, avec une échelle de paramètres atteignant 70B+, et des performances équivalentes aux normes de l'industrie dans les tests de référence standard de l'IA.
Avantages technologiques évidents, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement de l'IA, réduction significative des barrières de coût.
Résoudre le problème du coût de l'entraînement de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Le système de planification intelligente, basé sur la synchronisation des gradients, répartit efficacement les tâches sur des milliers de GPU. L'entraînement d'un modèle de 118 billions de paramètres a été réalisé, avec un coût de seulement 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, et une vitesse d'entraînement supérieure de 40 %. L'interface à un clic réduit la barrière d'entrée, avec déjà plus de 500 projets utilisés pour le réglage des modèles.
La capitalisation actuelle est de 30 millions, la demande sur le marché est forte, les avantages technologiques sont clairs, cela vaut la peine d'être suivi à long terme.
6. Trading Proprietaire (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 prévision financière, signaux de trading multi-actifs alimentés par l'IA. Application des technologies d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construction d'une architecture de modèle de prévision multi-niveaux. Modèle de prévision temporelle fusionnant les technologies LSTM et Transformer, traitant des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des signaux de prévision auxiliaires.
Le site Web présente les rendements et les tests rétrospectifs des stratégies fournies par différents mineurs. En combinant l'IA et la blockchain, il offre des moyens innovants de négocier sur les marchés financiers, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant le coût d'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, réduisant le coût d'annotation traditionnel pour un match de plusieurs milliers de dollars à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une plateforme de données, l'agent AI a une précision moyenne de prédiction de 70 %, atteignant 100 % de précision en une seule journée.
L'industrie du sport est massive, l'innovation technologique est significative, et les perspectives du marché sont vastes. Score est un subnet avec une direction d'application claire, ce qui mérite d'être noté.
8. OpenKaito (SN5) - texte libre d'inférence
Valeur fondamentale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'informations
Concentré sur le développement de modèles d'intégration de texte, engagé à construire des capacités de compréhension et de raisonnement de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, principalement axé sur la construction d'un écosystème autour des modèles d'incorporation de texte. Une intégration à venir pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données IA
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, fourniture de données d'entraînement pour l'IA
Traitement de 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, avec un support de stockage de 100 Go. Une architecture innovante offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont la base de l'IA, la valeur des infrastructures est stable, et l'écosystème est important. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, la coopération approfondie avec d'autres projets reflète 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.
Permet aux mineurs de Bitcoin de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, en obtenant des tokens par le biais du minage pour les staker ou les échanger. Ce modèle combine le minage traditionnel PoW avec le calcul IA, offrant aux mineurs de nouvelles sources de revenus.
Attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul à court terme (environ 0,7 % de la puissance de calcul mondiale) prouve la reconnaissance du marché pour ce modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel de Bitcoin et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs revenus en fonction des conditions du marché.
Analyse de l'écosystème
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème d'IA décentralisé unique. Son algorithme de consensus garantit la qualité du réseau grâce à la vérification décentralisée, tandis que le mécanisme de répartition des ressources marketisé introduit par la mise à niveau dynamique de TAO a considérablement amélioré l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme de pool de liquidité, permettant la découverte des prix entre les jetons et laissant les forces du marché participer directement à la répartition des ressources en IA.
Le protocole de coopération entre les subnets prend en charge le traitement distribué des tâches AI complexes, formant de puissants effets de réseau. La structure d'incitation double garantit une motivation à long terme pour la participation, les créateurs de subnets, les mineurs, les validateurs et les stakers pouvant tous recevoir des récompenses correspondantes, formant ainsi un cycle économique durable.
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, se distinguant par son efficacité en termes de coûts. Plusieurs subnets présentent des avantages de coûts significatifs, et l'écosystème ouvert favorise une innovation rapide, dont la vitesse dépasse de loin celle de la R&D interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème est également confronté à des défis réels. Le seuil technologique reste élevé, et l'incertitude réglementaire est un autre facteur de risque. Les fournisseurs de services cloud traditionnels devraient lancer des produits concurrents. À mesure que la taille du réseau augmente, maintenir l'équilibre entre la performance et la décentralisation devient également un test important.
La croissance explosive de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Le marché mondial de l'IA devrait passer de 294 milliards de dollars en 2025 à 1,77 trillion de dollars en 2032, avec un taux de croissance annuel composé de 29 %, ce qui crée un vaste espace de développement pour l'infrastructure IA décentralisée.
Les politiques de soutien au développement de l'IA dans différents pays ont créé une fenêtre d'opportunité pour les infrastructures décentralisées d'IA, tandis que l'attention accrue portée à la confidentialité des données et à la sécurité de l'IA a augmenté la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel. L'intérêt des investisseurs institutionnels pour les infrastructures d'IA continue de croître, fournissant un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
Investir dans le sous-réseau Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systématique. Du point de vue technique, il faut examiner le degré d'innovation et la profondeur de la barrière à l'entrée, les compétences techniques de l'équipe et sa capacité d'exécution, ainsi que les synergies avec d'autres projets de l'écosystème. Sur le plan du marché, il est nécessaire d'analyser la taille et le potentiel de croissance du marché cible, le paysage concurrentiel et les avantages différenciés, l'adoption par les utilisateurs et les effets de réseau, ainsi que l'environnement réglementaire et les risques politiques. Sur le plan financier, il convient de se concentrer sur le niveau d'évaluation actuel et la performance historique, la part d'émission et les tendances de croissance, la rationalité de la conception de l'économie des jetons, ainsi que la liquidité et la profondeur des transactions.
En matière de gestion des risques, la diversification des investissements est une stratégie fondamentale. Il est conseillé de répartir les investissements entre différents types de subnets, y compris les subnets d'infrastructure, d'application et de protocole. Il est également important d'ajuster la stratégie d'investissement en fonction du stade de développement des subnets. Les projets en phase précoce présentent un risque élevé mais un potentiel de rendement important, tandis que les projets matures sont relativement stables mais ont un espace de croissance limité. Étant donné que la liquidité des jetons de subnet peut ne pas être aussi élevée que celle des jetons de la chaîne principale, il est nécessaire de planifier de manière raisonnable le ratio de répartition des fonds pour maintenir un tampon de liquidité nécessaire.
L'événement de halving prévu en novembre 2025 sera un catalyseur de marché important. La réduction des émissions augmentera la rareté des subnets existants, tout en éliminant potentiellement les projets peu performants, ce qui redéfinira l'ensemble du paysage économique du réseau. Les investisseurs peuvent se positionner à l'avance dans des subnets de qualité pour profiter de la fenêtre de configuration avant le halving.
À moyen terme, le nombre de subnets devrait dépasser 500, couvrant divers segments de l'industrie de l'IA. L'augmentation des applications professionnelles stimulera le développement des subnets liés au calcul confidentiel et à la confidentialité des données, et la collaboration inter-subnet sera plus fréquente, formant une chaîne d'approvisionnement de services IA complexe. L'éclaircissement progressif du cadre réglementaire permettra aux subnets conformes d'obtenir un avantage significatif.
À long terme, Bittensor est promis à devenir une composante importante de l'infrastructure mondiale de l'IA. Les entreprises traditionnelles de l'IA pourraient adopter un modèle hybride, déplaçant une partie de leurs activités vers des réseaux décentralisés. De nouveaux modèles commerciaux et des cas d'utilisation émergeront continuellement, avec une interopérabilité accrue avec d'autres réseaux blockchain, formant finalement un écosystème décentralisé plus vaste. Ce chemin de développement ressemble à l'évolution de l'infrastructure Internet à ses débuts, et ceux qui sauront saisir les points clés en tant qu'investisseurs réaliseront d'importants retours.
![Bittensor subnet Guide d'investissement : Saisir la prochaine opportunité de l'IA](