Анализ инвестиций в экосистему подсети Bittensor: захватите будущее инфраструктуры ИИ
Обзор рынка: Динамическое обновление TAO вызывает всплеск экосистемы
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила знаковое динамическое обновление TAO, преобразовав модель управления в децентрализованное распределение ресурсов, основанное на рыночных принципах. Каждая подсеть получает независимый токен, и держатели могут свободно выбирать объекты для инвестирования, что реализует истинный механизм рыночного определения ценности.
Данные показывают, что обновление освободило огромную инновационную энергию. Всего за несколько месяцев количество активных подсетей увеличилось с 32 до 118, что составляет рост на 269%. Эти подсети охватывают все сегменты AI-индустрии, от базового текстового вывода, генерации изображений до передовых технологий, таких как сворачивание белков и количественная торговля, формируя текущую самую полную децентрализованную AI-экосистему.
Рынок также демонстрирует выдающиеся результаты. Общая капитализация топовых подсетей увеличилась с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов после обновления, а годовая доходность по ставкам стабильно составляет 16-19%. Каждая подсеть распределяет сетевые стимулы в соответствии с рыночной ставкой, при этом 10 крупнейших подсетей занимают 51,76% сетевого эмиссионного потока, что отражает механизм естественного отбора на рынке.
Анализ основной сети (Топ-10 по выбросам)
1. Chutes (SN64) - безсерверные AI вычисления
Основная ценность: Инновационный опыт развертывания моделей ИИ, значительное снижение затрат на вычислительные мощности
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI-моделей до 200 миллисекунд и повышая эффективность в 10 раз. Более 8000 GPU-узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день, а задержка ответа контролируется в пределах 50 миллисекунд.
Взрослая бизнес-модель с использованием стратегии бесплатного увеличения. Интеграция через определённую открытую API-платформу для предоставления вычислительной мощности популярных моделей. Стоимость на 85% ниже, чем у определённого облачного сервиса. В настоящее время общее использование токенов превышает 9042.37B, обслуживается более 3000 корпоративных клиентов.
Увеличение до 100 миллионов долларов за 9 недель после обновления, текущая стоимость 79 миллионов. Технологический барьер глубокий, коммерческое развитие идет успешно, высокий уровень признания на рынке, в настоящее время является лидером подсети.
Ключевая ценность: оптимизация базового оборудования, повышение эффективности вычислений AI
Фокус на оптимизации вычислений на уровне аппаратного обеспечения. Максимизация эффективности использования аппаратного обеспечения с помощью четырех технологических модулей: планирование GPU, абстракция аппаратного обеспечения, оптимизация производительности и управление энергоэффективностью. Поддержка всей линейки аппаратного обеспечения, цена на 90% ниже аналогичных продуктов, эффективность вычислений увеличена на 45%.
В настоящее время это вторая по величине подсеть по выбросам, которая составляет 7,28% от сетевых выбросов. Аппаратная оптимизация является ключевым элементом инфраструктуры ИИ, обладающим технологическими барьерами, с сильной тенденцией к росту цен, текущая рыночная капитализация составляет 56M.
3. Targon (SN4) - децентрализованная платформа ИИ для вывода
Основная ценность: технологии конфиденциальных вычислений, обеспечивающие безопасность данных и конфиденциальность.
Ядро Targon — это TVM (Targon виртуальная машина), безопасная платформа для конфиденциальных вычислений, поддерживающая обучение, вывод и верификацию AI моделей. Используя передовые технологии конфиденциальных вычислений, она обеспечивает безопасность и защиту приватности всего рабочего процесса AI. Система поддерживает сквозное шифрование от аппаратного уровня до уровня приложений.
Высокий технический порог, ясная бизнес-модель, стабильный источник дохода. Запущен механизм обратного выкупа доходов, недавний выкуп составил 18 тысяч долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследования ИИ и распределенное обучение
Ключевая ценность: совместная тренировка крупных AI моделей, снижение порога для обучения
Пионер подсети, специализирующийся на распределенном обучении крупных AI моделей, стремится стать «лучшей в мире платформой для обучения моделей». Сотрудничая в обучении с использованием GPU ресурсов, предоставленных участниками со всего мира, мы сосредотачиваемся на совместном обучении и инновациях передовых моделей.
Успешно завершено обучение модели с параметрами 1,2B, прошедшей более 20 000 циклов обучения с участием около 200 GPU. В 2025 году продолжим развитие обучения больших моделей с масштабом параметров свыше 70B, результаты в стандартных тестах AI будут соответствовать отраслевым стандартам.
Технические преимущества очевидны, текущая рыночная капитализация 35M, составляет 4,79% от эмиссии.
5. Градиенты (SN56) - децентрализованное AI обучение
Основная ценность: демократизация обучения ИИ, значительное снижение барьеров для входа в рынок.
Решение проблемы стоимости обучения ИИ с помощью распределенного обучения. Интеллектуальная система планирования на основе синхронизации градиентов эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершено обучение модели с 118 триллионами параметров, стоимость составляет всего 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг, скорость обучения быстрее на 40%. Однокнопочный интерфейс снижает порог входа, уже более 500 проектов используют его для тонкой настройки моделей.
Текущая рыночная капитализация 30M, высокий спрос на рынке, явные технические преимущества, стоит уделить долгосрочное внимание.
Основная ценность: торговые сигналы и финансовые прогнозы на основе ИИ с множеством активов
Децентрализованная платформа количественной торговли и финансового прогнозирования, сигналов многосекторной торговли на основе ИИ. Применение технологий машинного обучения для прогнозирования финансовых рынков, построение многоуровневой архитектуры прогнозных моделей. Модель временных рядов объединяет технологии LSTM и Transformer для обработки сложных временных рядов данных. Модуль анализа рыночных настроений предоставляет вспомогательные прогнозные сигналы.
Сайт демонстрирует доходность и бэктесты стратегий, предоставляемых различными майнерами. В сочетании с ИИ и блокчейном, он предлагает инновационные методы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация составляет 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Основная ценность: анализ спортивных видео, нацеленный на футбольную индустрию стоимостью 600 миллиардов долларов.
Компьютерная визуальная платформа, сосредоточенная на анализе спортивных видео, снижает стоимость сложного видеоанализа с помощью легковесной технологии валидации. Используется двухступенчатая валидация: обнаружение поля и проверка объектов на основе CLIP, что снижает традиционные затраты на аннотирование в тысячи долларов за один матч до 1/10 - 1/100. В сотрудничестве с одной из платформ данных средняя точность прогнозов AI-агента составляет 70%, когда-то достигалась 100% точность за один день.
Спортивная индустрия имеет огромные масштабы, значительные технологические инновации и широкие рыночные перспективы. Score является подсетью с четким направлением применения, заслуживающей внимания.
8. OpenKaito (SN5) - открытый текстовый вывод
Основная ценность: разработка моделей встраивания текста, оптимизация информационного поиска
Сосредоточившись на разработке моделей встраивания текста, мы стремимся создать высококачественные способности понимания и вывода текста, особенно в области информационного поиска и семантического поиска.
Эта подсеть все еще находится на стадии раннего строительства и в основном сосредоточена на создании экосистемы вокруг моделей текстовых вложений. Предстоящее интегрирование может значительно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Данные Вселенной (SN13) - AI данные инфраструктуры
Основная ценность: обработка больших данных, поставка данных для обучения ИИ
Обработка 500 миллионов строк данных в день, в сумме более 55,6 миллиарда строк, поддержка 100 ГБ хранения. Инновационная архитектура предоставляет основные функции, такие как стандартизация данных, оптимизация индексов, распределенное хранение и др. Инновационный механизм голосования "гравитации" обеспечивает динамическую настройку веса.
Данные являются основой ИИ, стоимость инфраструктуры стабильна, экосистема важна. Будучи поставщиком данных для нескольких подсетей и глубоко сотрудничая с другими проектами, мы подтверждаем ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - майнинг PoW
Основная ценность: соединение традиционного майнинга и вычислений ИИ, интеграция ресурсов вычислительной мощности
Позволяет майнерам биткойнов перенаправлять свою вычислительную мощность в сеть Bittensor, получая токены за майнинг для стейкинга или торговли. Эта модель сочетает традиционный PoW майнинг с AI вычислениями, предоставляя майнерам новый источник дохода.
В краткосрочной перспективе привлечь более 6 EH/s хешрейта (примерно 0,7% от мирового хешрейта) подтвердило признание рынка этой гибридной модели. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом биткойнов и получением токенов TAOHash, оптимизируя доход в зависимости от рыночной ситуации.
Анализ экосистемы
Технические инновации Bittensor построили уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Его алгоритм консенсуса обеспечивает качество сети через децентрализованное подтверждение, а механизм рыночного распределения ресурсов, введенный динамическим обновлением TAO, значительно повышает эффективность. Каждая подсеть оснащена механизмом ликвидного пула, что позволяет осуществлять ценообразование между токенами, позволяя рыночным силам напрямую участвовать в распределении ресурсов ИИ.
Соглашение о сотрудничестве между подсетями поддерживает распределенную обработку сложных AI-задач, создавая мощный сетевой эффект. Структура двойного стимула обеспечивает долгосрочную мотивацию для участия, создатели подсетей, майнеры, валидаторы и ставочники получают соответствующее вознаграждение, формируя устойчивую экономическую замкнутую систему.
В отличие от традиционных централизованных поставщиков AI-услуг, Bittensor предоставляет действительно децентрализованную альтернативу, демонстрируя выдающуюся эффективность затрат. Несколько подсетей показывают значительные преимущества по затратам, открытая экосистема способствует быстрой инновации, скорость которых значительно превосходит внутренние разработки традиционных компаний.
Однако экосистема также сталкивается с реальными вызовами. Технологический порог все еще довольно высок, а неопределенность регулирующей среды является еще одним фактором риска. Ожидается, что традиционные облачные провайдеры выпустят конкурентные продукты. С увеличением масштаба сети поддержание баланса между производительностью и децентрализацией также становится важным испытанием.
Взрывной рост AI-индустрии предоставляет Bittensor огромные рыночные возможности. Ожидается, что мировой рынок AI вырастет с 294 миллиардов долларов в 2025 году до 1,77 триллиона долларов в 2032 году, с годовым темпом роста 29%, что создает обширное пространство для развития децентрализованной AI-инфраструктуры.
Государственная поддержка развития ИИ в разных странах создала окно возможностей для децентрализованной инфраструктуры ИИ, в то время как повышенное внимание к конфиденциальности данных и безопасности ИИ увеличило спрос на такие технологии, как конфиденциальные вычисления. Интерес институциональных инвесторов к инфраструктуре ИИ продолжает расти, предоставляя экосистеме финансовую и ресурсную поддержку.
Инвестиционная стратегия
Инвестиции в подсеть Bittensor требуют создания системной оценки. На техническом уровне необходимо учитывать степень инноваций и глубину защитного барьера, техническую силу команды и способности к исполнению, а также синергетический эффект с другими проектами экосистемы. На рыночном уровне следует проанализировать объем целевого рынка и потенциал роста, конкурентную среду и дифференцированные преимущества, уровень принятия пользователями и сетевые эффекты, а также регуляторную среду и риски политики. На финансовом уровне следует обратить внимание на текущий уровень оценки и исторические результаты, долю эмиссии и тенденции роста, разумность дизайна токеномики, а также ликвидность и глубину торгов.
В конкретном управлении рисками диверсифицированные инвестиции являются основной стратегией. Рекомендуется распределять активы между различными типами подсетей, включая инфраструктурные, приложенческие и протокольные. Также необходимо корректировать инвестиционные стратегии в зависимости от стадии развития подсети: ранние проекты имеют высокий риск, но потенциально большую прибыль, тогда как зрелые проекты относительно стабильны, но имеют ограниченное пространство для роста. Учитывая, что ликвидность токенов подсети может быть ниже, чем у токенов основной сети, необходимо разумно распределять соотношение капитала, чтобы поддерживать необходимую ликвидность.
Событие первичного уменьшения в ноябре 2025 года станет важным катализатором рынка. Снижение эмиссии увеличит дефицит существующих подсетей, одновременно возможно исключение плохо работающих проектов, что переработает экономическую структуру всей сети. Инвесторы могут заранее подготовить качественные подсети, чтобы воспользоваться окном настройки перед уменьшением.
В среднесрочной перспективе ожидается, что количество подсетей превысит 500, охватывая все сегменты AI-индустрии. Увеличение корпоративных приложений будет способствовать развитию подсетей, связанных с конфиденциальными вычислениями и защитой данных, а межсетевое сотрудничество станет более частым, формируя сложную цепочку поставок AI-сервисов. Постепенное уточнение нормативной базы даст явно преимущество соответствующим подсетям.
В долгосрочной перспективе Bittensor имеет все шансы стать важной частью глобальной инфраструктуры ИИ, традиционные компании в области ИИ могут принять смешанную модель, перенесши часть бизнеса в децентрализованную сеть. Новые бизнес-модели и сценарии применения будут постоянно появляться, взаимодействие с другими блокчейн-сетями будет усиливаться, в конечном итоге формируя более крупную децентрализованную экосистему. Этот путь развития напоминает эволюцию ранней интернет-инфраструктуры, и те инвесторы, которые смогут захватить ключевые узлы, получат значительную прибыль.
 и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
9 Лайков
Награда
9
9
Поделиться
комментарий
0/400
SignatureAnxiety
· 07-17 06:46
Корова: ИИ придумал новый трюк
Посмотреть ОригиналОтветить0
GweiWatcher
· 07-15 20:49
Большой, ждем повышения, открываем шампанское
Посмотреть ОригиналОтветить0
DarkPoolWatcher
· 07-15 20:48
Не могу больше, ещё одна волна возможностей приближается.
Взрыв экосистемы подсети Bittensor: новые инвестиционные возможности в инфраструктуру ИИ
Анализ инвестиций в экосистему подсети Bittensor: захватите будущее инфраструктуры ИИ
Обзор рынка: Динамическое обновление TAO вызывает всплеск экосистемы
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила знаковое динамическое обновление TAO, преобразовав модель управления в децентрализованное распределение ресурсов, основанное на рыночных принципах. Каждая подсеть получает независимый токен, и держатели могут свободно выбирать объекты для инвестирования, что реализует истинный механизм рыночного определения ценности.
Данные показывают, что обновление освободило огромную инновационную энергию. Всего за несколько месяцев количество активных подсетей увеличилось с 32 до 118, что составляет рост на 269%. Эти подсети охватывают все сегменты AI-индустрии, от базового текстового вывода, генерации изображений до передовых технологий, таких как сворачивание белков и количественная торговля, формируя текущую самую полную децентрализованную AI-экосистему.
Рынок также демонстрирует выдающиеся результаты. Общая капитализация топовых подсетей увеличилась с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов после обновления, а годовая доходность по ставкам стабильно составляет 16-19%. Каждая подсеть распределяет сетевые стимулы в соответствии с рыночной ставкой, при этом 10 крупнейших подсетей занимают 51,76% сетевого эмиссионного потока, что отражает механизм естественного отбора на рынке.
Анализ основной сети (Топ-10 по выбросам)
1. Chutes (SN64) - безсерверные AI вычисления
Основная ценность: Инновационный опыт развертывания моделей ИИ, значительное снижение затрат на вычислительные мощности
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI-моделей до 200 миллисекунд и повышая эффективность в 10 раз. Более 8000 GPU-узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день, а задержка ответа контролируется в пределах 50 миллисекунд.
Взрослая бизнес-модель с использованием стратегии бесплатного увеличения. Интеграция через определённую открытую API-платформу для предоставления вычислительной мощности популярных моделей. Стоимость на 85% ниже, чем у определённого облачного сервиса. В настоящее время общее использование токенов превышает 9042.37B, обслуживается более 3000 корпоративных клиентов.
Увеличение до 100 миллионов долларов за 9 недель после обновления, текущая стоимость 79 миллионов. Технологический барьер глубокий, коммерческое развитие идет успешно, высокий уровень признания на рынке, в настоящее время является лидером подсети.
2. Celium (SN51) - оптимизация аппаратных вычислений
Ключевая ценность: оптимизация базового оборудования, повышение эффективности вычислений AI
Фокус на оптимизации вычислений на уровне аппаратного обеспечения. Максимизация эффективности использования аппаратного обеспечения с помощью четырех технологических модулей: планирование GPU, абстракция аппаратного обеспечения, оптимизация производительности и управление энергоэффективностью. Поддержка всей линейки аппаратного обеспечения, цена на 90% ниже аналогичных продуктов, эффективность вычислений увеличена на 45%.
В настоящее время это вторая по величине подсеть по выбросам, которая составляет 7,28% от сетевых выбросов. Аппаратная оптимизация является ключевым элементом инфраструктуры ИИ, обладающим технологическими барьерами, с сильной тенденцией к росту цен, текущая рыночная капитализация составляет 56M.
3. Targon (SN4) - децентрализованная платформа ИИ для вывода
Основная ценность: технологии конфиденциальных вычислений, обеспечивающие безопасность данных и конфиденциальность.
Ядро Targon — это TVM (Targon виртуальная машина), безопасная платформа для конфиденциальных вычислений, поддерживающая обучение, вывод и верификацию AI моделей. Используя передовые технологии конфиденциальных вычислений, она обеспечивает безопасность и защиту приватности всего рабочего процесса AI. Система поддерживает сквозное шифрование от аппаратного уровня до уровня приложений.
Высокий технический порог, ясная бизнес-модель, стабильный источник дохода. Запущен механизм обратного выкупа доходов, недавний выкуп составил 18 тысяч долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследования ИИ и распределенное обучение
Ключевая ценность: совместная тренировка крупных AI моделей, снижение порога для обучения
Пионер подсети, специализирующийся на распределенном обучении крупных AI моделей, стремится стать «лучшей в мире платформой для обучения моделей». Сотрудничая в обучении с использованием GPU ресурсов, предоставленных участниками со всего мира, мы сосредотачиваемся на совместном обучении и инновациях передовых моделей.
Успешно завершено обучение модели с параметрами 1,2B, прошедшей более 20 000 циклов обучения с участием около 200 GPU. В 2025 году продолжим развитие обучения больших моделей с масштабом параметров свыше 70B, результаты в стандартных тестах AI будут соответствовать отраслевым стандартам.
Технические преимущества очевидны, текущая рыночная капитализация 35M, составляет 4,79% от эмиссии.
5. Градиенты (SN56) - децентрализованное AI обучение
Основная ценность: демократизация обучения ИИ, значительное снижение барьеров для входа в рынок.
Решение проблемы стоимости обучения ИИ с помощью распределенного обучения. Интеллектуальная система планирования на основе синхронизации градиентов эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершено обучение модели с 118 триллионами параметров, стоимость составляет всего 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг, скорость обучения быстрее на 40%. Однокнопочный интерфейс снижает порог входа, уже более 500 проектов используют его для тонкой настройки моделей.
Текущая рыночная капитализация 30M, высокий спрос на рынке, явные технические преимущества, стоит уделить долгосрочное внимание.
6. Собственная торговля (SN8) - Финансовая количественная торговля
Основная ценность: торговые сигналы и финансовые прогнозы на основе ИИ с множеством активов
Децентрализованная платформа количественной торговли и финансового прогнозирования, сигналов многосекторной торговли на основе ИИ. Применение технологий машинного обучения для прогнозирования финансовых рынков, построение многоуровневой архитектуры прогнозных моделей. Модель временных рядов объединяет технологии LSTM и Transformer для обработки сложных временных рядов данных. Модуль анализа рыночных настроений предоставляет вспомогательные прогнозные сигналы.
Сайт демонстрирует доходность и бэктесты стратегий, предоставляемых различными майнерами. В сочетании с ИИ и блокчейном, он предлагает инновационные методы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация составляет 27M.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Основная ценность: анализ спортивных видео, нацеленный на футбольную индустрию стоимостью 600 миллиардов долларов.
Компьютерная визуальная платформа, сосредоточенная на анализе спортивных видео, снижает стоимость сложного видеоанализа с помощью легковесной технологии валидации. Используется двухступенчатая валидация: обнаружение поля и проверка объектов на основе CLIP, что снижает традиционные затраты на аннотирование в тысячи долларов за один матч до 1/10 - 1/100. В сотрудничестве с одной из платформ данных средняя точность прогнозов AI-агента составляет 70%, когда-то достигалась 100% точность за один день.
Спортивная индустрия имеет огромные масштабы, значительные технологические инновации и широкие рыночные перспективы. Score является подсетью с четким направлением применения, заслуживающей внимания.
8. OpenKaito (SN5) - открытый текстовый вывод
Основная ценность: разработка моделей встраивания текста, оптимизация информационного поиска
Сосредоточившись на разработке моделей встраивания текста, мы стремимся создать высококачественные способности понимания и вывода текста, особенно в области информационного поиска и семантического поиска.
Эта подсеть все еще находится на стадии раннего строительства и в основном сосредоточена на создании экосистемы вокруг моделей текстовых вложений. Предстоящее интегрирование может значительно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Данные Вселенной (SN13) - AI данные инфраструктуры
Основная ценность: обработка больших данных, поставка данных для обучения ИИ
Обработка 500 миллионов строк данных в день, в сумме более 55,6 миллиарда строк, поддержка 100 ГБ хранения. Инновационная архитектура предоставляет основные функции, такие как стандартизация данных, оптимизация индексов, распределенное хранение и др. Инновационный механизм голосования "гравитации" обеспечивает динамическую настройку веса.
Данные являются основой ИИ, стоимость инфраструктуры стабильна, экосистема важна. Будучи поставщиком данных для нескольких подсетей и глубоко сотрудничая с другими проектами, мы подтверждаем ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - майнинг PoW
Основная ценность: соединение традиционного майнинга и вычислений ИИ, интеграция ресурсов вычислительной мощности
Позволяет майнерам биткойнов перенаправлять свою вычислительную мощность в сеть Bittensor, получая токены за майнинг для стейкинга или торговли. Эта модель сочетает традиционный PoW майнинг с AI вычислениями, предоставляя майнерам новый источник дохода.
В краткосрочной перспективе привлечь более 6 EH/s хешрейта (примерно 0,7% от мирового хешрейта) подтвердило признание рынка этой гибридной модели. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом биткойнов и получением токенов TAOHash, оптимизируя доход в зависимости от рыночной ситуации.
Анализ экосистемы
Технические инновации Bittensor построили уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Его алгоритм консенсуса обеспечивает качество сети через децентрализованное подтверждение, а механизм рыночного распределения ресурсов, введенный динамическим обновлением TAO, значительно повышает эффективность. Каждая подсеть оснащена механизмом ликвидного пула, что позволяет осуществлять ценообразование между токенами, позволяя рыночным силам напрямую участвовать в распределении ресурсов ИИ.
Соглашение о сотрудничестве между подсетями поддерживает распределенную обработку сложных AI-задач, создавая мощный сетевой эффект. Структура двойного стимула обеспечивает долгосрочную мотивацию для участия, создатели подсетей, майнеры, валидаторы и ставочники получают соответствующее вознаграждение, формируя устойчивую экономическую замкнутую систему.
В отличие от традиционных централизованных поставщиков AI-услуг, Bittensor предоставляет действительно децентрализованную альтернативу, демонстрируя выдающуюся эффективность затрат. Несколько подсетей показывают значительные преимущества по затратам, открытая экосистема способствует быстрой инновации, скорость которых значительно превосходит внутренние разработки традиционных компаний.
Однако экосистема также сталкивается с реальными вызовами. Технологический порог все еще довольно высок, а неопределенность регулирующей среды является еще одним фактором риска. Ожидается, что традиционные облачные провайдеры выпустят конкурентные продукты. С увеличением масштаба сети поддержание баланса между производительностью и децентрализацией также становится важным испытанием.
Взрывной рост AI-индустрии предоставляет Bittensor огромные рыночные возможности. Ожидается, что мировой рынок AI вырастет с 294 миллиардов долларов в 2025 году до 1,77 триллиона долларов в 2032 году, с годовым темпом роста 29%, что создает обширное пространство для развития децентрализованной AI-инфраструктуры.
Государственная поддержка развития ИИ в разных странах создала окно возможностей для децентрализованной инфраструктуры ИИ, в то время как повышенное внимание к конфиденциальности данных и безопасности ИИ увеличило спрос на такие технологии, как конфиденциальные вычисления. Интерес институциональных инвесторов к инфраструктуре ИИ продолжает расти, предоставляя экосистеме финансовую и ресурсную поддержку.
Инвестиционная стратегия
Инвестиции в подсеть Bittensor требуют создания системной оценки. На техническом уровне необходимо учитывать степень инноваций и глубину защитного барьера, техническую силу команды и способности к исполнению, а также синергетический эффект с другими проектами экосистемы. На рыночном уровне следует проанализировать объем целевого рынка и потенциал роста, конкурентную среду и дифференцированные преимущества, уровень принятия пользователями и сетевые эффекты, а также регуляторную среду и риски политики. На финансовом уровне следует обратить внимание на текущий уровень оценки и исторические результаты, долю эмиссии и тенденции роста, разумность дизайна токеномики, а также ликвидность и глубину торгов.
В конкретном управлении рисками диверсифицированные инвестиции являются основной стратегией. Рекомендуется распределять активы между различными типами подсетей, включая инфраструктурные, приложенческие и протокольные. Также необходимо корректировать инвестиционные стратегии в зависимости от стадии развития подсети: ранние проекты имеют высокий риск, но потенциально большую прибыль, тогда как зрелые проекты относительно стабильны, но имеют ограниченное пространство для роста. Учитывая, что ликвидность токенов подсети может быть ниже, чем у токенов основной сети, необходимо разумно распределять соотношение капитала, чтобы поддерживать необходимую ликвидность.
Событие первичного уменьшения в ноябре 2025 года станет важным катализатором рынка. Снижение эмиссии увеличит дефицит существующих подсетей, одновременно возможно исключение плохо работающих проектов, что переработает экономическую структуру всей сети. Инвесторы могут заранее подготовить качественные подсети, чтобы воспользоваться окном настройки перед уменьшением.
В среднесрочной перспективе ожидается, что количество подсетей превысит 500, охватывая все сегменты AI-индустрии. Увеличение корпоративных приложений будет способствовать развитию подсетей, связанных с конфиденциальными вычислениями и защитой данных, а межсетевое сотрудничество станет более частым, формируя сложную цепочку поставок AI-сервисов. Постепенное уточнение нормативной базы даст явно преимущество соответствующим подсетям.
В долгосрочной перспективе Bittensor имеет все шансы стать важной частью глобальной инфраструктуры ИИ, традиционные компании в области ИИ могут принять смешанную модель, перенесши часть бизнеса в децентрализованную сеть. Новые бизнес-модели и сценарии применения будут постоянно появляться, взаимодействие с другими блокчейн-сетями будет усиливаться, в конечном итоге формируя более крупную децентрализованную экосистему. Этот путь развития напоминает эволюцию ранней интернет-инфраструктуры, и те инвесторы, которые смогут захватить ключевые узлы, получат значительную прибыль.
![Bittensor подсеть инвестиционное руководство: поймайте следующий ветерок AI](