Інвестиційний аналіз екосистеми підмережі Bittensor: захоплення майбутнього інфраструктури ШІ

Огляд ринку: динамічне оновлення TAO викликало вибух екосистеми

У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила знакове динамічне оновлення TAO, перетворивши модель управління на ринково-орієнтовану децентралізовану розподіл ресурсів. Кожна підмережа отримує незалежні токени, і їхні власники можуть вільно обирати об'єкти інвестування, що реалізує справжній механізм ринкового виявлення вартості.

Дані показують, що оновлення звільнило величезну інноваційну енергію. За короткі кілька місяців кількість активних підмереж зросла з 32 до 118, що становить 269%. Ці підмережі охоплюють різні сегменти AI-індустрії, від основного текстового висновку, генерації зображень до передових досліджень складення білків та кількісної торгівлі, формуючи найповнішу децентралізовану AI-екосистему на сьогодні.

Ринкові показники також вражаючі. Загальна капіталізація топових підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів після оновлення, а річна прибутковість від стейкінгу стабільно становить 16-19%. Кожна підмережа розподіляє мережеві винагороди відповідно до ринкових ставок стейкінгу, а 10 найкращих підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає ринковий механізм відбору найкращих.

Аналіз основної мережі (10 найкращих за викидами)

1. Chutes (SN64) - безсерверні обчислення AI

Основна цінність: інноваційний досвід розгортання AI моделей, значне зниження витрат на обчислювальну потужність

Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", скорочуючи час запуску AI-моделі до 200 мілісекунд, що підвищує ефективність у 10 разів. Більше 8000 GPU-вузлів у всьому світі підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день, з затримкою відповіді, контрольованою в межах 50 мілісекунд.

Модель бізнесу зріла, використовується стратегія безкоштовного підвищення вартості. Через певну відкриту платформу API інтеграції надається обчислювальна підтримка популярних моделей. Витрати на 85% нижчі, ніж у певного хмарного сервісу. Наразі загальний обсяг використання токенів перевищує 9042.37B, обслуговуються понад 3000 корпоративних клієнтів.

Після оновлення за 9 тижнів досягнуто ринкової капіталізації у 100 мільйонів доларів, наразі 79M. Технологічний бар'єр глибокий, комерційний прогрес йде гладко, ринкова впізнаваність висока, наразі є лідером підмережі.

2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень

Основна цінність: оптимізація апаратного забезпечення, підвищення ефективності обчислень AI

Зосередженість на оптимізації обчислень на апаратному рівні. Максимізація ефективності використання апаратного забезпечення за рахунок чотирьох технологічних модулів: управління GPU, апаратна абстракція, оптимізація продуктивності та управління енергоефективністю. Підтримка всього спектру апаратного забезпечення, ціна нижча на 90% у порівнянні з аналогічними продуктами, ефективність обчислень підвищена на 45%.

Наразі це друга за обсягом викидів підмережа, яка займає 7,28% викидів мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим елементом інфраструктури ШІ, має технологічні бар'єри, тенденція до зростання цін є доволі сильною, поточна ринкова капіталізація становить 56M.

3. Targon (SN4) - децентралізована AI платформа для висновків

Основна цінність: технологія конфіденційних обчислень, що забезпечує безпеку даних та конфіденційність

Ядро Targon - це TVM (Targon віртуальна машина), безпечна платформа конфіденційних обчислень, яка підтримує навчання, виведення та валідацію AI моделей. Використовуючи передові технології конфіденційних обчислень, забезпечується безпека та захист приватності всього робочого процесу AI. Система підтримує кінцеве шифрування від апаратного забезпечення до рівня додатків.

Високий технічний бар'єр, чітка бізнес-модель, стабільне джерело доходу. Вже запущено механізм викупу доходу, останній викуп склав 18 тисяч доларів.

4. τemplar (SN3) - Дослідження ШІ та розподілене навчання

Основна цінність: співпраця у навчанні масштабних AI моделей, зниження порогу навчання

Піонер підмережі, що спеціалізується на розподіленому навчанні великих AI моделей, має на меті стати "найкращою в світі платформою для навчання моделей". Спільне навчання здійснюється за рахунок ресурсів GPU, наданих учасниками з усього світу, зосереджуючи увагу на співпраці в навчанні передових моделей та інноваціях.

Успішно завершено навчання моделі з 1.2B параметрами, пройшовши більше 20 тисяч циклів навчання, з участю приблизно 200 GPU. У 2025 році продовжиться навчання великих моделей, обсяг параметрів сягне 70B+, а результати у стандартних тестах AI відповідатимуть галузевим стандартам.

Технічні переваги виражені, поточна ринкова капіталізація 35M, становить 4,79% від викидів.

5. Градієнти (SN56) - децентралізоване AI навчання

Основна цінність: демократизація навчання ШІ, значне зниження бар'єру вартості

Рішення проблеми витрат на навчання штучного інтелекту за допомогою розподіленого навчання. Інтелектуальна система планування, основана на синхронізації градієнтів, ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, витрати складають лише 5 доларів на годину, що дешевше на 70% в порівнянні з традиційними хмарними сервісами, швидкість навчання на 40% вища. Інтерфейс з однією кнопкою знижує бар’єри для використання, вже є понад 500 проектів для доопрацювання моделей.

Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, чітка технологічна перевага, варто звернути увагу на тривалий термін.

6. Приватна торгівля (SN8) - фінансовий кількісний трейдинг

Основна цінність: торгові сигнали та фінансові прогнози на основі штучного інтелекту з багатими активами

Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування, що використовує AI для торгових сигналів з кількох активів. Застосування технологій машинного навчання для прогнозування фінансових ринків, створення багаторівневої архітектури прогнозних моделей. Моделі часових рядів об'єднують технології LSTM та Transformer для обробки складних даних часових рядів. Модуль аналізу емоцій ринку надає допоміжні прогностичні сигнали.

Вебсайт демонструє прибутки та тестування стратегій, що надаються різними майнерами. Поєднуючи ШІ та блокчейн, пропонує інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна капіталізація 27M.

7. Рейтинг (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка

Основна цінність: аналіз спортивних відео, націлений на індустрію футболу в 6000 мільярдів доларів

Фреймворк комп'ютерного зору, зосереджений на аналізі спортивних відео, знижує витрати на складний аналіз відео за допомогою легковагової технології верифікації. Використовує двоступеневу верифікацію: виявлення поля та перевірка об'єктів на основі CLIP, що знижує традиційні витрати на маркування тисяч доларів за один матч до 1/10 - 1/100. У партнерстві з певною платформою даних AI-агент має середню точність прогнозування 70%, яка досягала 100% точності за один день.

Спортивна індустрія має великий обсяг, значні технологічні інновації та широкі перспективи на ринку. Score є підмережою з чітким напрямком застосування, на яку варто звернути увагу.

8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок

Основна цінність: розробка моделей вбудовування тексту, оптимізація інформаційного пошуку

Зосереджуючись на розробці моделей вбудовування тексту, прагнемо створити високоякісні можливості розуміння та міркування тексту, особливо в області інформаційного пошуку та семантичного пошуку.

Ця підмережа все ще знаходиться на ранній стадії будівництва, в основному зосереджуючись на побудові екосистеми навколо моделей текстових вбудувань. Наступна інтеграція може значно розширити її сценарії використання та базу користувачів.

9. Дані Всесвіту (SN13) - AI дані інфраструктура

Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання даних для навчання ШІ

Обробка 500 мільйонів рядків даних на день, загалом понад 55,6 мільярда рядків, підтримка зберігання 100 ГБ. Інноваційна архітектура забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів, розподілене зберігання та інші ключові функції. Інноваційний механізм голосування "гравітації" реалізує динамічне коригування ваг.

Дані є основою ШІ, цінність інфраструктури стабільна, екологічна ніша важлива. Як постачальник даних для кількох підмереж, глибока співпраця з іншими проектами демонструє цінність інфраструктури.

10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність

Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та обчислень AI, інтеграція ресурсів обчислювальної потужності

Дозволяє біткоїн-майнерам перенаправляти обчислювальну потужність на мережу Bittensor, отримуючи токени через видобуток для стейкінгу або торгівлі. Ця модель поєднує традиційний PoW-видобуток з обчисленнями ШІ, пропонуючи майнерам нові джерела доходу.

Протягом короткого часу залучено понад 6EH/s обчислювальної потужності (близько 0,7% від світової обчислювальної потужності), що підтверджує визнання ринку цієї змішаної моделі. Майнери можуть вибирати між традиційним видобутком біткоїнів і отриманням токенів TAOHash, оптимізуючи прибуток відповідно до ринкової ситуації.

Аналіз екосистеми

Технічні інновації Bittensor створюють унікальну децентралізовану екосистему ШІ. Його алгоритм консенсусу забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, тоді як механізм ринкової розподілу ресурсів, запроваджений динамічним оновленням TAO, суттєво підвищує ефективність. Кожна підмережа оснащена механізмом ліквідних пулів, що реалізує цінові відкриття між токенами, дозволяючи ринковим силам безпосередньо брати участь у розподілі ресурсів ШІ.

Протокол співпраці між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI завдань, формуючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура винагород забезпечує довгострокову мотивацію для участі, творці підмереж, майнери, валідатори та стейкери отримують відповідні винагороди, формуючи стійкий економічний замкнений цикл.

На відміну від традиційних централізованих постачальників послуг ШІ, Bittensor пропонує справжнє децентралізоване альтернативне рішення, яке демонструє видатну ефективність витрат. Кілька підмереж демонструють значні переваги в витратах, а відкрита екосистема сприяє швидким інноваціям, швидкість яких значно перевищує внутрішні дослідження та розробки традиційних компаній.

Однак екосистема також стикається з реальними викликами. Технічний бар'єр все ще залишається високим, а невизначеність регуляторного середовища є ще одним ризиковим фактором. Очікується, що традиційні постачальники хмарних послуг запустять конкурентоспроможні продукти. Зі збільшенням масштабів мережі важливим випробуванням стає підтримка балансу між продуктивністю та децентралізацією.

Вибухове зростання індустрії штучного інтелекту створило величезні ринкові можливості для Bittensor. Очікується, що глобальний ринок штучного інтелекту зросте з 294 мільярдів доларів США у 2025 році до 1,77 трильйона доларів США у 2032 році, з річною складною ставкою зростання 29%, що створює широкий простір для розвитку децентралізованої інфраструктури штучного інтелекту.

Підтримка політики розвитку ШІ з боку різних країн створила вікно можливостей для децентралізованої інфраструктури ШІ, водночас зростаюча увага до конфіденційності даних і безпеки ШІ збільшила попит на такі технології, як конфіденційні обчислення. Інтерес інституційних інвесторів до інфраструктури ШІ продовжує зростати, забезпечуючи екосистему фінансуванням і ресурсною підтримкою.

Інвестиційна стратегія

Інвестування в підмережу Bittensor потребує створення систематичної оцінювальної рамки. На технічному рівні потрібно оцінити рівень інновацій та глибину «крепості», технічні можливості команди та здатність до виконання, а також синергійний ефект з іншими проектами екосистеми. На ринковому рівні слід проаналізувати розмір цільового ринку та потенціал зростання, конкурентну ситуацію та диференційовані переваги, рівень прийняття користувачами та мережеві ефекти, а також регуляторне середовище та політичні ризики. На фінансовому рівні слід звернути увагу на поточний рівень оцінки та історичні показники, частку емісії та тенденції зростання, раціональність дизайну токеноміки, а також ліквідність та глибину торгів.

У конкретному управлінні ризиками, диверсифікація інвестицій є базовою стратегією. Рекомендується диверсифікувати портфель між різними типами підмереж, включаючи інфраструктурні, прикладні та протокольні. Одночасно потрібно коригувати інвестиційну стратегію залежно від стадії розвитку підмережі: ранні проекти мають високий ризик, але потенційно великі доходи, зрілі проекти відносно стабільні, але їхній простір для зростання обмежений. Враховуючи, що ліквідність токенів підмережі може бути не такою, як у токенів основної мережі, потрібно раціонально планувати співвідношення розподілу капіталу, зберігаючи необхідну ліквідність.

Перше поділення в листопаді 2025 року стане важливим каталізатором для ринку. Зменшення емісії підвищить рідкість існуючих підмереж, а також може призвести до виведення з обігу неефективних проєктів, що змінить економічну картину всієї мережі. Інвестори можуть заздалегідь розмістити капітал у якісних підмережах, щоб скористатися вікном для розміщення перед поділом.

У середньостроковій перспективі кількість підмереж очікується, що перевищить 500, охоплюючи всі сегменти AI-індустрії. Збільшення корпоративних застосувань сприятиме розвитку підмереж, пов'язаних з конфіденційними обчисленнями та захистом даних, а співпраця між підмережами стане більш частою, формуючи складний ланцюг постачання AI-послуг. Постепене уточнення регуляторної рамки надасть переваги комплаєнс-підмережам.

У довгостроковій перспективі Bittensor має потенціал стати важливою складовою глобальної інфраструктури штучного інтелекту, традиційні компанії штучного інтелекту можуть використовувати змішану модель, переміщуючи частину свого бізнесу на децентралізовану мережу. Нові бізнес-моделі та сценарії застосування будуть постійно з'являтися, а взаємодія з іншими блокчейн-мережами посилиться, що в кінцевому підсумку призведе до формування більшої децентралізованої екосистеми. Цей шлях розвитку нагадує еволюцію ранньої інфраструктури Інтернету, а інвестори, які зможуть вхопитися за ключові вузли, отримають значні прибутки.

![Bittensor підмережа інвестиційний посібник: схопіть наступну хвилю AI](