Analisis Investasi Ekosistem Subnet Bittensor: Menggenggam Masa Depan Infrastruktur AI
Tinjauan Pasar: Pembaruan Dinamis TAO Memicu Ledakan Ekosistem
Pada Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan upgrade dinamis TAO yang signifikan, mengubah model pemerintahan menjadi alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Setiap subnet menerima token independen, dan pemegangnya dapat bebas memilih objek investasi, mewujudkan mekanisme penemuan nilai pasar yang sesungguhnya.
Data menunjukkan bahwa peningkatan telah melepaskan inovasi yang besar. Dalam waktu singkat beberapa bulan, jumlah subnet aktif meningkat dari 32 menjadi 118, dengan peningkatan sebesar 269%. Subnet ini mencakup berbagai sektor dalam industri AI, mulai dari penalaran teks dasar, generasi gambar, hingga pemodelan protein terkini dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling komprehensif saat ini.
Performa pasar juga sangat mencolok. Total kapitalisasi pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar AS sebelum peningkatan menjadi 690 juta dolar AS, dengan imbal hasil staking tahunan yang stabil di kisaran 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat staking yang dipasarkan, di mana 10 subnet teratas menguasai 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang selektif.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Nilai inti: Menginovasi pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi
Chutes menggunakan arsitektur "peluncuran instan" yang mengompresi waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali lipat. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia mendukung model-model utama, memproses lebih dari 5 juta permintaan per hari, dan mengendalikan latensi respons dalam 50 milidetik.
Model bisnis yang matang, menggunakan strategi freemium. Melalui integrasi dengan platform API terbuka tertentu, menyediakan dukungan komputasi untuk model-model populer. Biaya lebih rendah 85% dibandingkan dengan layanan cloud tertentu. Saat ini, total penggunaan token melebihi 9042,37B, melayani lebih dari 3000 klien perusahaan.
Setelah peningkatan, mencapai valuasi pasar 100 juta USD dalam 9 minggu, saat ini 79M. Teknologi yang kuat, kemajuan komersialisasi berjalan lancar, tingkat pengakuan pasar tinggi, saat ini menjadi pemimpin subnet.
2. Celium (SN51) - optimasi komputasi perangkat keras
Nilai inti: Optimasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi komputasi AI
Fokus pada optimisasi komputasi di tingkat perangkat keras. Melalui empat modul teknologi: penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimisasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi, memaksimalkan efisiensi pemanfaatan perangkat keras. Mendukung seluruh seri perangkat keras, dengan harga 90% lebih rendah dibandingkan produk sejenis, dan meningkatkan efisiensi komputasi sebesar 45%.
Saat ini merupakan subnet dengan emisi terbesar kedua, menyumbang 7,28% dari emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki hambatan teknologi, tren harga yang meningkat cukup kuat, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Nilai inti: Teknologi komputasi rahasia, menjaga keamanan privasi data
Inti Targon adalah TVM (Targon Virtual Machine), sebuah platform komputasi rahasia yang aman, mendukung pelatihan, inferensi, dan verifikasi model AI. Menggunakan teknologi komputasi rahasia yang canggih, memastikan keamanan dan perlindungan privasi dari seluruh alur kerja AI. Sistem mendukung enkripsi end-to-end dari lapisan perangkat keras hingga aplikasi.
Tingkat teknologi tinggi, model bisnis jelas, ada sumber pendapatan yang stabil. Telah memulai mekanisme pembelian kembali pendapatan, pembelian kembali terbaru sebesar 18.000 dolar AS.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI besar-besaran, mengurangi ambang pelatihan
Pionir subnet yang khusus dalam pelatihan terdistribusi model AI besar, bertujuan untuk menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui kolaborasi pelatihan menggunakan sumber daya GPU yang disumbangkan oleh peserta global, fokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model terdepan.
Telah berhasil menyelesaikan pelatihan model dengan 1.2B parameter, melalui lebih dari 20.000 siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat. Pada tahun 2025, pelatihan model besar akan terus dilanjutkan, dengan skala parameter mencapai 70B+, dan menunjukkan kinerja yang setara dengan standar industri dalam pengujian dasar AI standar.
Keunggulan teknologi yang menonjol, saat ini nilai pasar 35M, menyumbang 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau untuk masyarakat umum, secara signifikan menurunkan ambang biaya.
Mengatasi masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas mendistribusikan tugas secara efisien ke ribuan GPU berdasarkan sinkronisasi gradien. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, kecepatan pelatihan lebih cepat 40%. Antarmuka satu klik mengurangi hambatan penggunaan, sudah ada lebih dari 500 proyek yang menggunakan untuk fine-tuning model.
Kapitalisasi pasar saat ini 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknologi jelas, layak untuk perhatian jangka panjang.
6. Proprietary Trading (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Keuangan
Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, sinyal perdagangan multi-aset yang didorong oleh AI. Menerapkan teknologi pembelajaran mesin untuk prediksi pasar keuangan, membangun arsitektur model prediksi multi-lapis. Model prediksi deret waktu menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, menangani data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menyediakan sinyal prediksi tambahan.
Situs web menampilkan hasil dan backtesting dari strategi yang disediakan oleh berbagai penambang. Menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan cara inovatif untuk berdagang di pasar keuangan, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Evaluasi Olahraga
Nilai inti: Analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar
Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga, mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi verifikasi ringan. Menggunakan dua langkah verifikasi: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, menurunkan biaya pelabelan tradisional ribuan dolar per pertandingan menjadi 1/10 hingga 1/100. Bekerja sama dengan suatu platform data, agen AI memiliki akurasi prediksi rata-rata 70%, pernah mencapai akurasi harian 100%.
Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas. Score adalah subnet dengan arah aplikasi yang jelas, layak untuk diperhatikan.
8. OpenKaito (SN5) - teks inferensi sumber terbuka
Nilai inti: Pengembangan model penyisipan teks, optimasi pencarian informasi
Fokus pada pengembangan model embedding teks, berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks yang berkualitas tinggi, khususnya dalam pencarian informasi dan pencarian semantik.
Subnet ini masih dalam tahap pembangunan awal, terutama fokus pada pembangunan ekosistem di sekitar model penyematan teks. Integrasi yang akan datang mungkin secara signifikan akan memperluas skenario aplikasi dan basis pengguna.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Nilai inti: Pengolahan data skala besar, pasokan data pelatihan AI
Mengolah 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur inovatif menyediakan fungsi inti seperti standar data, optimasi indeks, dan penyimpanan terdistribusi. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot secara dinamis.
Data adalah dasar AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistemnya penting. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek lain mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - penambangan kekuatan PoW
Nilai inti: Menghubungkan penambangan tradisional dengan perhitungan AI, integrasi sumber daya komputasi
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengarahkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor, mendapatkan token melalui penambangan untuk dijadikan staking atau trading. Model ini menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.
Dalam jangka pendek, menarik lebih dari 6EH/s dari daya komputasi (sekitar 0,7% dari total daya komputasi global) membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran ini. Penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, mengoptimalkan hasil berdasarkan kondisi pasar.
Analisis Ekosistem
Inovasi teknis Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensusnya memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, sementara mekanisme alokasi sumber daya pasar yang diperkenalkan oleh pembaruan TAO dinamis secara signifikan meningkatkan efisiensi. Setiap subnet dilengkapi dengan mekanisme kolam likuiditas, mewujudkan penemuan harga antar token, sehingga kekuatan pasar dapat berpartisipasi langsung dalam alokasi sumber daya AI.
Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi tugas AI yang kompleks, membentuk efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, di mana pencipta subnet, penambang, validator, dan staker dapat memperoleh imbalan yang sesuai, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.
Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menawarkan alternatif yang benar-benar terdesentralisasi, dengan kinerja yang menonjol dalam efisiensi biaya. Beberapa subnet menunjukkan keunggulan biaya yang signifikan, dan ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, dengan kecepatan inovasi yang jauh lebih tinggi daripada penelitian dan pengembangan di perusahaan tradisional.
Namun, ekosistem juga menghadapi tantangan nyata. Ambang teknologi masih cukup tinggi, dan ketidakpastian lingkungan regulasi adalah faktor risiko lainnya. Penyedia layanan cloud tradisional diperkirakan akan meluncurkan produk kompetitif. Seiring dengan pertumbuhan skala jaringan, bagaimana mempertahankan kinerja dan keseimbangan desentralisasi juga menjadi ujian penting.
Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Pasar AI global diperkirakan akan tumbuh dari 294 miliar dolar AS pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun dolar AS pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan komposit sebesar 29%, yang menciptakan ruang pengembangan yang luas untuk infrastruktur AI terdesentralisasi.
Kebijakan dukungan dari berbagai negara untuk pengembangan AI telah menciptakan jendela peluang bagi infrastruktur AI terdesentralisasi, sementara perhatian terhadap privasi data dan keamanan AI telah meningkatkan permintaan akan teknologi seperti komputasi rahasia. Minat investor institusi terhadap infrastruktur AI terus meningkat, menyediakan dukungan dana dan sumber daya bagi ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi Bittensor subnet perlu membangun kerangka evaluasi yang sistematis. Dari sisi teknis, perlu mengkaji tingkat inovasi dan kedalaman moat, kekuatan teknis tim dan kemampuan eksekusi, serta efek sinergi dengan proyek lain dalam ekosistem. Dari sisi pasar, analisis ukuran pasar sasaran dan potensi pertumbuhannya, lanskap kompetisi dan keunggulan diferensiasi, tingkat adopsi pengguna dan efek jaringan, serta lingkungan regulasi dan risiko kebijakan. Dari sisi keuangan, fokus pada tingkat valuasi saat ini dan kinerja historis, proporsi emisi dan tren pertumbuhan, rasionalitas desain ekonomi token, serta likuiditas dan kedalaman perdagangan.
Dalam pengelolaan risiko yang konkret, investasi terdiversifikasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk melakukan alokasi yang terdiversifikasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk yang berbasis infrastruktur, aplikasi, dan protokol. Selain itu, strategi investasi harus disesuaikan berdasarkan tahap perkembangan subnet; proyek awal memiliki risiko tinggi tetapi potensi imbal hasil yang besar, sementara proyek yang matang relatif stabil tetapi ruang pertumbuhannya terbatas. Mengingat likuiditas token subnet mungkin tidak sebaik token mainnet, perlu untuk mengatur rasio alokasi dana dengan bijak agar tetap menjaga buffer likuiditas yang diperlukan.
Peristiwa pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting. Pengurangan emisi akan meningkatkan kelangkaan subnet yang ada, sementara mungkin menghilangkan proyek yang berkinerja buruk, yang akan membentuk kembali lanskap ekonomi seluruh jaringan. Investor dapat melakukan penataan sebelumnya pada subnet berkualitas tinggi, memanfaatkan jendela pengaturan sebelum pengurangan setengah.
Dalam jangka menengah, jumlah subnet diperkirakan akan melebihi 500, mencakup berbagai segmen industri AI. Peningkatan aplikasi tingkat perusahaan akan mendorong pengembangan subnet yang terkait dengan komputasi rahasia dan privasi data, kolaborasi antar subnet akan menjadi lebih sering, membentuk rantai pasokan layanan AI yang kompleks. Kejelasan secara bertahap dari kerangka regulasi akan memberikan keuntungan yang jelas bagi subnet yang patuh.
Dalam jangka panjang, Bittensor diharapkan menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global, sementara perusahaan AI tradisional mungkin mengadopsi model hibrida dengan memindahkan sebagian dari bisnis mereka ke jaringan terdesentralisasi. Model bisnis baru dan skenario aplikasi akan terus bermunculan, dengan interoperabilitas yang meningkat dengan jaringan blockchain lainnya, akhirnya membentuk ekosistem terdesentralisasi yang lebih besar. Jalur perkembangan ini mirip dengan evolusi infrastruktur internet awal, di mana investor yang mampu menangkap titik kunci akan mendapatkan imbal hasil yang besar.
 dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
9 Suka
Hadiah
9
9
Bagikan
Komentar
0/400
SignatureAnxiety
· 07-17 06:46
bull ah ai sudah bermain dengan cara baru lagi
Lihat AsliBalas0
GweiWatcher
· 07-15 20:49
Besarlah, tunggu kenaikan total, buka sampanye.
Lihat AsliBalas0
DarkPoolWatcher
· 07-15 20:48
Tidak tahan lagi, satu gelombang peluang akan datang.
Lihat AsliBalas0
MetaNeighbor
· 07-15 14:16
Hah? Tentang tahun 2025? Mari kita lihat dulu.
Lihat AsliBalas0
SocialFiQueen
· 07-15 14:15
Wuhu, ekosistem btt sangat hebat
Lihat AsliBalas0
HalfPositionRunner
· 07-15 14:10
bullish turun sesuai dengan kondisi pasar
Lihat AsliBalas0
Blockblind
· 07-15 14:09
Terlalu hebat, tunggu kenaikan nilai.
Lihat AsliBalas0
MoonMathMagic
· 07-15 13:59
Berapa banyak orang yang harus catch a falling knife?
Ledakan ekosistem subnet Bittensor: Peluang investasi infrastruktur AI baru
Analisis Investasi Ekosistem Subnet Bittensor: Menggenggam Masa Depan Infrastruktur AI
Tinjauan Pasar: Pembaruan Dinamis TAO Memicu Ledakan Ekosistem
Pada Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan upgrade dinamis TAO yang signifikan, mengubah model pemerintahan menjadi alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Setiap subnet menerima token independen, dan pemegangnya dapat bebas memilih objek investasi, mewujudkan mekanisme penemuan nilai pasar yang sesungguhnya.
Data menunjukkan bahwa peningkatan telah melepaskan inovasi yang besar. Dalam waktu singkat beberapa bulan, jumlah subnet aktif meningkat dari 32 menjadi 118, dengan peningkatan sebesar 269%. Subnet ini mencakup berbagai sektor dalam industri AI, mulai dari penalaran teks dasar, generasi gambar, hingga pemodelan protein terkini dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling komprehensif saat ini.
Performa pasar juga sangat mencolok. Total kapitalisasi pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar AS sebelum peningkatan menjadi 690 juta dolar AS, dengan imbal hasil staking tahunan yang stabil di kisaran 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat staking yang dipasarkan, di mana 10 subnet teratas menguasai 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang selektif.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Nilai inti: Menginovasi pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi
Chutes menggunakan arsitektur "peluncuran instan" yang mengompresi waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali lipat. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia mendukung model-model utama, memproses lebih dari 5 juta permintaan per hari, dan mengendalikan latensi respons dalam 50 milidetik.
Model bisnis yang matang, menggunakan strategi freemium. Melalui integrasi dengan platform API terbuka tertentu, menyediakan dukungan komputasi untuk model-model populer. Biaya lebih rendah 85% dibandingkan dengan layanan cloud tertentu. Saat ini, total penggunaan token melebihi 9042,37B, melayani lebih dari 3000 klien perusahaan.
Setelah peningkatan, mencapai valuasi pasar 100 juta USD dalam 9 minggu, saat ini 79M. Teknologi yang kuat, kemajuan komersialisasi berjalan lancar, tingkat pengakuan pasar tinggi, saat ini menjadi pemimpin subnet.
2. Celium (SN51) - optimasi komputasi perangkat keras
Nilai inti: Optimasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi komputasi AI
Fokus pada optimisasi komputasi di tingkat perangkat keras. Melalui empat modul teknologi: penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimisasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi, memaksimalkan efisiensi pemanfaatan perangkat keras. Mendukung seluruh seri perangkat keras, dengan harga 90% lebih rendah dibandingkan produk sejenis, dan meningkatkan efisiensi komputasi sebesar 45%.
Saat ini merupakan subnet dengan emisi terbesar kedua, menyumbang 7,28% dari emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki hambatan teknologi, tren harga yang meningkat cukup kuat, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Nilai inti: Teknologi komputasi rahasia, menjaga keamanan privasi data
Inti Targon adalah TVM (Targon Virtual Machine), sebuah platform komputasi rahasia yang aman, mendukung pelatihan, inferensi, dan verifikasi model AI. Menggunakan teknologi komputasi rahasia yang canggih, memastikan keamanan dan perlindungan privasi dari seluruh alur kerja AI. Sistem mendukung enkripsi end-to-end dari lapisan perangkat keras hingga aplikasi.
Tingkat teknologi tinggi, model bisnis jelas, ada sumber pendapatan yang stabil. Telah memulai mekanisme pembelian kembali pendapatan, pembelian kembali terbaru sebesar 18.000 dolar AS.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI besar-besaran, mengurangi ambang pelatihan
Pionir subnet yang khusus dalam pelatihan terdistribusi model AI besar, bertujuan untuk menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui kolaborasi pelatihan menggunakan sumber daya GPU yang disumbangkan oleh peserta global, fokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model terdepan.
Telah berhasil menyelesaikan pelatihan model dengan 1.2B parameter, melalui lebih dari 20.000 siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat. Pada tahun 2025, pelatihan model besar akan terus dilanjutkan, dengan skala parameter mencapai 70B+, dan menunjukkan kinerja yang setara dengan standar industri dalam pengujian dasar AI standar.
Keunggulan teknologi yang menonjol, saat ini nilai pasar 35M, menyumbang 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau untuk masyarakat umum, secara signifikan menurunkan ambang biaya.
Mengatasi masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas mendistribusikan tugas secara efisien ke ribuan GPU berdasarkan sinkronisasi gradien. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, kecepatan pelatihan lebih cepat 40%. Antarmuka satu klik mengurangi hambatan penggunaan, sudah ada lebih dari 500 proyek yang menggunakan untuk fine-tuning model.
Kapitalisasi pasar saat ini 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknologi jelas, layak untuk perhatian jangka panjang.
6. Proprietary Trading (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Keuangan
Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI
Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, sinyal perdagangan multi-aset yang didorong oleh AI. Menerapkan teknologi pembelajaran mesin untuk prediksi pasar keuangan, membangun arsitektur model prediksi multi-lapis. Model prediksi deret waktu menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, menangani data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menyediakan sinyal prediksi tambahan.
Situs web menampilkan hasil dan backtesting dari strategi yang disediakan oleh berbagai penambang. Menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan cara inovatif untuk berdagang di pasar keuangan, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Evaluasi Olahraga
Nilai inti: Analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar
Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga, mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi verifikasi ringan. Menggunakan dua langkah verifikasi: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, menurunkan biaya pelabelan tradisional ribuan dolar per pertandingan menjadi 1/10 hingga 1/100. Bekerja sama dengan suatu platform data, agen AI memiliki akurasi prediksi rata-rata 70%, pernah mencapai akurasi harian 100%.
Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas. Score adalah subnet dengan arah aplikasi yang jelas, layak untuk diperhatikan.
8. OpenKaito (SN5) - teks inferensi sumber terbuka
Nilai inti: Pengembangan model penyisipan teks, optimasi pencarian informasi
Fokus pada pengembangan model embedding teks, berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks yang berkualitas tinggi, khususnya dalam pencarian informasi dan pencarian semantik.
Subnet ini masih dalam tahap pembangunan awal, terutama fokus pada pembangunan ekosistem di sekitar model penyematan teks. Integrasi yang akan datang mungkin secara signifikan akan memperluas skenario aplikasi dan basis pengguna.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Nilai inti: Pengolahan data skala besar, pasokan data pelatihan AI
Mengolah 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur inovatif menyediakan fungsi inti seperti standar data, optimasi indeks, dan penyimpanan terdistribusi. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot secara dinamis.
Data adalah dasar AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistemnya penting. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek lain mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - penambangan kekuatan PoW
Nilai inti: Menghubungkan penambangan tradisional dengan perhitungan AI, integrasi sumber daya komputasi
Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengarahkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor, mendapatkan token melalui penambangan untuk dijadikan staking atau trading. Model ini menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.
Dalam jangka pendek, menarik lebih dari 6EH/s dari daya komputasi (sekitar 0,7% dari total daya komputasi global) membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran ini. Penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, mengoptimalkan hasil berdasarkan kondisi pasar.
Analisis Ekosistem
Inovasi teknis Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensusnya memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, sementara mekanisme alokasi sumber daya pasar yang diperkenalkan oleh pembaruan TAO dinamis secara signifikan meningkatkan efisiensi. Setiap subnet dilengkapi dengan mekanisme kolam likuiditas, mewujudkan penemuan harga antar token, sehingga kekuatan pasar dapat berpartisipasi langsung dalam alokasi sumber daya AI.
Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi tugas AI yang kompleks, membentuk efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, di mana pencipta subnet, penambang, validator, dan staker dapat memperoleh imbalan yang sesuai, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.
Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menawarkan alternatif yang benar-benar terdesentralisasi, dengan kinerja yang menonjol dalam efisiensi biaya. Beberapa subnet menunjukkan keunggulan biaya yang signifikan, dan ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, dengan kecepatan inovasi yang jauh lebih tinggi daripada penelitian dan pengembangan di perusahaan tradisional.
Namun, ekosistem juga menghadapi tantangan nyata. Ambang teknologi masih cukup tinggi, dan ketidakpastian lingkungan regulasi adalah faktor risiko lainnya. Penyedia layanan cloud tradisional diperkirakan akan meluncurkan produk kompetitif. Seiring dengan pertumbuhan skala jaringan, bagaimana mempertahankan kinerja dan keseimbangan desentralisasi juga menjadi ujian penting.
Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Pasar AI global diperkirakan akan tumbuh dari 294 miliar dolar AS pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun dolar AS pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan komposit sebesar 29%, yang menciptakan ruang pengembangan yang luas untuk infrastruktur AI terdesentralisasi.
Kebijakan dukungan dari berbagai negara untuk pengembangan AI telah menciptakan jendela peluang bagi infrastruktur AI terdesentralisasi, sementara perhatian terhadap privasi data dan keamanan AI telah meningkatkan permintaan akan teknologi seperti komputasi rahasia. Minat investor institusi terhadap infrastruktur AI terus meningkat, menyediakan dukungan dana dan sumber daya bagi ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi Bittensor subnet perlu membangun kerangka evaluasi yang sistematis. Dari sisi teknis, perlu mengkaji tingkat inovasi dan kedalaman moat, kekuatan teknis tim dan kemampuan eksekusi, serta efek sinergi dengan proyek lain dalam ekosistem. Dari sisi pasar, analisis ukuran pasar sasaran dan potensi pertumbuhannya, lanskap kompetisi dan keunggulan diferensiasi, tingkat adopsi pengguna dan efek jaringan, serta lingkungan regulasi dan risiko kebijakan. Dari sisi keuangan, fokus pada tingkat valuasi saat ini dan kinerja historis, proporsi emisi dan tren pertumbuhan, rasionalitas desain ekonomi token, serta likuiditas dan kedalaman perdagangan.
Dalam pengelolaan risiko yang konkret, investasi terdiversifikasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk melakukan alokasi yang terdiversifikasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk yang berbasis infrastruktur, aplikasi, dan protokol. Selain itu, strategi investasi harus disesuaikan berdasarkan tahap perkembangan subnet; proyek awal memiliki risiko tinggi tetapi potensi imbal hasil yang besar, sementara proyek yang matang relatif stabil tetapi ruang pertumbuhannya terbatas. Mengingat likuiditas token subnet mungkin tidak sebaik token mainnet, perlu untuk mengatur rasio alokasi dana dengan bijak agar tetap menjaga buffer likuiditas yang diperlukan.
Peristiwa pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting. Pengurangan emisi akan meningkatkan kelangkaan subnet yang ada, sementara mungkin menghilangkan proyek yang berkinerja buruk, yang akan membentuk kembali lanskap ekonomi seluruh jaringan. Investor dapat melakukan penataan sebelumnya pada subnet berkualitas tinggi, memanfaatkan jendela pengaturan sebelum pengurangan setengah.
Dalam jangka menengah, jumlah subnet diperkirakan akan melebihi 500, mencakup berbagai segmen industri AI. Peningkatan aplikasi tingkat perusahaan akan mendorong pengembangan subnet yang terkait dengan komputasi rahasia dan privasi data, kolaborasi antar subnet akan menjadi lebih sering, membentuk rantai pasokan layanan AI yang kompleks. Kejelasan secara bertahap dari kerangka regulasi akan memberikan keuntungan yang jelas bagi subnet yang patuh.
Dalam jangka panjang, Bittensor diharapkan menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global, sementara perusahaan AI tradisional mungkin mengadopsi model hibrida dengan memindahkan sebagian dari bisnis mereka ke jaringan terdesentralisasi. Model bisnis baru dan skenario aplikasi akan terus bermunculan, dengan interoperabilitas yang meningkat dengan jaringan blockchain lainnya, akhirnya membentuk ekosistem terdesentralisasi yang lebih besar. Jalur perkembangan ini mirip dengan evolusi infrastruktur internet awal, di mana investor yang mampu menangkap titik kunci akan mendapatkan imbal hasil yang besar.
![Panduan Investasi Subnet Bittensor: Tangkap Kesempatan Selanjutnya di AI](