Phân tích đầu tư hệ sinh thái mạng con Bittensor: Nắm bắt tương lai của cơ sở hạ tầng AI
Tổng quan thị trường: Cập nhật TAO động gây bùng nổ hệ sinh thái
Vào tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành nâng cấp TAO động mang tính bước ngoặt, chuyển đổi mô hình quản trị thành phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Mỗi mạng con nhận được token độc lập, cho phép người nắm giữ tự do lựa chọn đối tượng đầu tư, thực hiện cơ chế phát hiện giá trị thị trường thực sự.
Dữ liệu cho thấy, việc nâng cấp đã giải phóng một sức sống đổi mới lớn. Chỉ trong vài tháng, số lượng mạng con hoạt động đã tăng từ 32 lên 118, tăng trưởng 269%. Những mạng con này bao phủ các lĩnh vực phân khúc khác nhau của ngành AI, từ suy luận văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến những công nghệ tiên tiến như gập protein, giao dịch định lượng, hình thành hệ sinh thái AI phi tập trung toàn diện nhất hiện nay.
Thị trường cũng có những biểu hiện nổi bật. Tổng giá trị thị trường của mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu USD trước khi nâng cấp lên 690 triệu USD, với lợi suất staking hàng năm ổn định ở mức 16-19%. Các mạng con phân bổ khuyến khích mạng dựa trên tỷ lệ staking theo thị trường, 10 mạng con hàng đầu chiếm 51,76% lượng phát thải mạng, thể hiện cơ chế thị trường của sự cạnh tranh.
Phân tích mạng lõi (10 người phát thải hàng đầu)
1. Chutes (SN64) - tính toán AI không máy chủ
Giá trị cốt lõi: Đổi mới trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm đáng kể chi phí tính toán.
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức", rút ngắn thời gian khởi động mô hình AI xuống chỉ còn 200 mili giây, nâng cao hiệu suất gấp 10 lần. Hơn 8000 nút GPU trên toàn cầu hỗ trợ các mô hình chính, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, thời gian phản hồi được kiểm soát trong vòng 50 mili giây.
Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, áp dụng chiến lược miễn phí tăng giá trị. Thông qua một nền tảng API mở nào đó, cung cấp hỗ trợ sức mạnh tính toán cho các mô hình phổ biến. Chi phí thấp hơn 85% so với một dịch vụ đám mây nào đó. Hiện tại tổng lượng token sử dụng đã vượt 9042.37B, phục vụ cho hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.
Sau 9 tuần nâng cấp, đạt giá trị thị trường 100 triệu USD, hiện tại là 79 triệu USD. Hào quang công nghệ sâu sắc, tiến bộ thương mại diễn ra thuận lợi, mức độ công nhận của thị trường cao, hiện tại là đầu tàu mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Giá trị cốt lõi: Tối ưu hóa phần cứng nền tảng, nâng cao hiệu suất tính toán AI
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp phần cứng. Thông qua bốn mô-đun công nghệ: lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu quả năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng. Hỗ trợ toàn bộ dòng sản phẩm phần cứng, giá thấp hơn 90% so với các sản phẩm cùng loại, hiệu quả tính toán tăng 45%.
Hiện tại là mạng con thải ra nhiều thứ hai, chiếm 7.28% tổng lượng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là khâu cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, có rào cản kỹ thuật, xu hướng tăng giá mạnh, giá trị thị trường hiện tại là 56M.
3. Targon (SN4) - Nền tảng suy diễn AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Công nghệ tính toán bí mật, đảm bảo an toàn quyền riêng tư dữ liệu
Targon cốt lõi là TVM (Targon Virtual Machine), một nền tảng tính toán bảo mật an toàn, hỗ trợ đào tạo, suy diễn và xác thực mô hình AI. Sử dụng công nghệ tính toán bảo mật tiên tiến, đảm bảo an toàn và bảo vệ quyền riêng tư cho toàn bộ quy trình làm việc của AI. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối từ phần cứng đến lớp ứng dụng.
Rào cản kỹ thuật cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu nhập ổn định. Đã mở cơ chế thu hồi thu nhập, giao dịch thu hồi gần đây là 18.000 đô la.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Giá trị cốt lõi: Hợp tác huấn luyện mô hình AI quy mô lớn, giảm thiểu rào cản huấn luyện
Mạng con tiên phong chuyên về huấn luyện phân tán các mô hình AI quy mô lớn, mục tiêu là trở thành "Nền tảng huấn luyện mô hình tốt nhất thế giới". Thực hiện huấn luyện hợp tác thông qua tài nguyên GPU đóng góp từ các người tham gia toàn cầu, tập trung vào huấn luyện hợp tác và đổi mới các mô hình tiên tiến.
Đã hoàn thành thành công việc đào tạo mô hình với 1.2B tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ đào tạo, khoảng 200 GPU tham gia. Năm 2025 sẽ tiếp tục thúc đẩy việc đào tạo mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, thể hiện hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành trong các bài kiểm tra chuẩn AI.
Ưu điểm công nghệ nổi bật, giá trị thị trường hiện tại 35M, chiếm 4,79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Đào tạo AI phổ biến, giảm đáng kể rào cản chi phí
Giải quyết nỗi đau chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống lập lịch thông minh dựa trên đồng bộ hóa gradient, phân phối nhiệm vụ một cách hiệu quả đến hàng nghìn GPU. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, tốc độ đào tạo nhanh hơn 40%. Giao diện một nút giảm bớt rào cản sử dụng, đã có hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình.
Giá trị thị trường hiện tại 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế công nghệ rõ ràng, đáng để chú ý lâu dài.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
Giá trị cốt lõi: Tín hiệu giao dịch đa tài sản và dự đoán tài chính được điều khiển bởi AI
Nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản do AI điều khiển. Áp dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán đa tầng. Mô hình dự đoán theo thời gian kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích tâm lý thị trường cung cấp tín hiệu dự đoán hỗ trợ.
Trang web hiển thị lợi nhuận và kiểm tra lại của các chiến lược do các thợ mỏ khác nhau cung cấp. Kết hợp AI và blockchain, cung cấp phương thức giao dịch thị trường tài chính đổi mới, hiện có giá trị thị trường 27M.
7. Điểm (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Giá trị cốt lõi: Phân tích video thể thao, nhắm vào ngành công nghiệp bóng đá trị giá 6000 tỷ USD
Khung tầm nhìn máy tính tập trung vào phân tích video thể thao, giảm chi phí phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác thực nhẹ. Sử dụng xác thực hai bước: phát hiện sân và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gán nhãn truyền thống cho một trận đấu từ hàng nghìn đô la xuống còn 1/10 đến 1/100. Hợp tác với một nền tảng dữ liệu, độ chính xác dự đoán trung bình của AI đạt 70%, từng đạt 100% độ chính xác trong một ngày.
Ngành thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ rõ rệt, triển vọng thị trường rộng lớn, Score là một mạng con có định hướng ứng dụng rõ ràng, đáng được chú ý.
8. OpenKaito (SN5) - Văn bản suy luận mã nguồn mở
Giá trị cốt lõi: Phát triển mô hình nhúng văn bản, tối ưu hóa tìm kiếm thông tin
Tập trung vào phát triển mô hình nhúng văn bản, cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy diễn văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Mạng con này vẫn đang ở giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái xung quanh mô hình nhúng văn bản. Một sự tích hợp sắp tới có thể mở rộng đáng kể các tình huống ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Hạ tầng dữ liệu AI
Giá trị cốt lõi: Xử lý dữ liệu quy mô lớn, cung cấp dữ liệu huấn luyện AI
Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Kiến trúc đổi mới cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục và lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" đổi mới thực hiện điều chỉnh trọng số động.
Dữ liệu là nền tảng của AI, giá trị hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu sắc với các dự án khác, thể hiện giá trị hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - Đào bằng sức mạnh PoW
Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống với tính toán AI, tích hợp tài nguyên sức mạnh tính toán.
Cho phép thợ mỏ Bitcoin chuyển hướng sức mạnh khai thác vào mạng Bittensor, nhận được token từ việc khai thác để sử dụng cho việc staking hoặc giao dịch. Mô hình này kết hợp khai thác PoW truyền thống với tính toán AI, cung cấp cho thợ mỏ một nguồn thu nhập mới.
Trong thời gian ngắn, thu hút sức mạnh tính toán vượt quá 6EH/s (khoảng 0,7% sức mạnh tính toán toàn cầu) đã chứng minh sự công nhận của thị trường đối với mô hình kết hợp này. Các thợ mỏ có thể lựa chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận dựa trên tình hình thị trường.
Phân tích hệ sinh thái
Sự đổi mới công nghệ của Bittensor đã xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận của nó đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác minh phi tập trung, trong khi cơ chế phân bổ tài nguyên thị trường được giới thiệu bởi việc nâng cấp TAO động đã nâng cao hiệu quả một cách đáng kể. Mỗi mạng con đều được trang bị cơ chế bể thanh khoản, giúp phát hiện giá giữa các token, cho phép sức mạnh thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân bổ tài nguyên AI.
Các giao thức hợp tác giữa các mạng con hỗ trợ việc xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép đảm bảo động lực tham gia lâu dài, các nhà tạo mạng con, thợ đào, người xác thực và người đặt cọc đều có thể nhận được phần thưởng tương ứng, tạo ra một vòng kinh tế bền vững.
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp một giải pháp thay thế thực sự phi tập trung, với hiệu suất chi phí nổi bật. Nhiều mạng con thể hiện lợi thế chi phí rõ rệt, hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, tốc độ đổi mới vượt xa nghiên cứu và phát triển nội bộ của các doanh nghiệp truyền thống.
Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng đối mặt với những thách thức thực tế. Rào cản công nghệ vẫn còn cao, và sự không chắc chắn trong môi trường quản lý là một yếu tố rủi ro khác. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống dự kiến sẽ tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì sự cân bằng giữa hiệu suất và tính phi tập trung cũng trở thành một thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ của ngành công nghiệp AI đã mang đến cho Bittensor những cơ hội thị trường lớn. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1,77 triệu tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm là 29%, điều này tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia đã tạo ra cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, đồng thời sự chú ý đến quyền riêng tư dữ liệu và an ninh AI đã gia tăng nhu cầu về các công nghệ như tính toán bảo mật. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với cơ sở hạ tầng AI vẫn tiếp tục tăng, cung cấp vốn và hỗ trợ tài nguyên cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần thiết lập một khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, cần xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của hào bảo vệ, sức mạnh kỹ thuật của đội ngũ và khả năng thực thi, cũng như hiệu ứng hợp tác với các dự án khác trong hệ sinh thái. Ở cấp độ thị trường, cần phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, cấu trúc cạnh tranh và lợi thế khác biệt, tình hình áp dụng của người dùng và hiệu ứng mạng, cũng như môi trường quy định và rủi ro chính sách. Ở cấp độ tài chính, cần chú ý đến mức độ định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát hành và xu hướng tăng trưởng, tính hợp lý của thiết kế kinh tế token, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.
Trong quản lý rủi ro cụ thể, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Nên phân tán cấu hình giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm mạng con dựa trên hạ tầng, ứng dụng và giao thức. Đồng thời cần điều chỉnh chiến lược đầu tư theo giai đoạn phát triển của mạng con, các dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, trong khi các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không gian tăng trưởng hạn chế. Cần lưu ý rằng tính thanh khoản của token mạng con có thể không bằng token mạng chính, vì vậy cần sắp xếp hợp lý tỷ lệ phân bổ vốn để duy trì b buffer thanh khoản cần thiết.
Sự kiện giảm một nửa đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành một chất xúc tác quan trọng cho thị trường. Việc giảm phát thải sẽ nâng cao tính khan hiếm của các mạng con hiện có, đồng thời có thể loại bỏ các dự án hoạt động kém, điều này sẽ định hình lại cấu trúc kinh tế của toàn bộ mạng lưới. Các nhà đầu tư có thể chuẩn bị trước cho các mạng con chất lượng cao, nắm bắt cơ hội phân bổ trước khi giảm một nửa.
Trong trung hạn, số lượng mạng con dự kiến sẽ vượt qua 500, bao phủ các lĩnh vực phân khúc khác nhau của ngành AI. Sự gia tăng ứng dụng doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự phát triển của các mạng con liên quan đến tính toán bí mật và quyền riêng tư dữ liệu, sự hợp tác giữa các mạng con sẽ trở nên thường xuyên hơn, hình thành chuỗi cung ứng dịch vụ AI phức tạp. Khung quy định ngày càng rõ ràng sẽ mang lại lợi thế rõ rệt cho các mạng con tuân thủ.
Trong dài hạn, Bittensor có khả năng trở thành một phần quan trọng của cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, các công ty AI truyền thống có thể áp dụng mô hình hỗn hợp, di chuyển một phần hoạt động của họ sang mạng lưới phi tập trung. Các mô hình kinh doanh và tình huống ứng dụng mới sẽ liên tục xuất hiện, khả năng tương tác với các mạng blockchain khác sẽ được cải thiện, cuối cùng hình thành một hệ sinh thái phi tập trung lớn hơn. Con đường phát triển này tương tự như sự tiến hóa của cơ sở hạ tầng internet sớm, những nhà đầu tư có thể nắm bắt các điểm then chốt sẽ nhận được lợi nhuận khổng lồ.
 và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
9 thích
Phần thưởng
9
9
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SignatureAnxiety
· 07-17 06:46
bull à ai lại chơi ra chiêu mới rồi
Xem bản gốcTrả lời0
GweiWatcher
· 07-15 20:49
Lớn quá, đợi tăng tổng, mở sâm panh
Xem bản gốcTrả lời0
DarkPoolWatcher
· 07-15 20:48
Chịu không nổi nữa, một cơ hội mới lại sắp đến.
Xem bản gốcTrả lời0
MetaNeighbor
· 07-15 14:16
Hả? Về chuyện năm 2025? Trước tiên hãy thổi cho kính.
Bittensor mạng con sinh thái bùng nổ: Cơ hội đầu tư hạ tầng AI mới
Phân tích đầu tư hệ sinh thái mạng con Bittensor: Nắm bắt tương lai của cơ sở hạ tầng AI
Tổng quan thị trường: Cập nhật TAO động gây bùng nổ hệ sinh thái
Vào tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành nâng cấp TAO động mang tính bước ngoặt, chuyển đổi mô hình quản trị thành phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Mỗi mạng con nhận được token độc lập, cho phép người nắm giữ tự do lựa chọn đối tượng đầu tư, thực hiện cơ chế phát hiện giá trị thị trường thực sự.
Dữ liệu cho thấy, việc nâng cấp đã giải phóng một sức sống đổi mới lớn. Chỉ trong vài tháng, số lượng mạng con hoạt động đã tăng từ 32 lên 118, tăng trưởng 269%. Những mạng con này bao phủ các lĩnh vực phân khúc khác nhau của ngành AI, từ suy luận văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến những công nghệ tiên tiến như gập protein, giao dịch định lượng, hình thành hệ sinh thái AI phi tập trung toàn diện nhất hiện nay.
Thị trường cũng có những biểu hiện nổi bật. Tổng giá trị thị trường của mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu USD trước khi nâng cấp lên 690 triệu USD, với lợi suất staking hàng năm ổn định ở mức 16-19%. Các mạng con phân bổ khuyến khích mạng dựa trên tỷ lệ staking theo thị trường, 10 mạng con hàng đầu chiếm 51,76% lượng phát thải mạng, thể hiện cơ chế thị trường của sự cạnh tranh.
Phân tích mạng lõi (10 người phát thải hàng đầu)
1. Chutes (SN64) - tính toán AI không máy chủ
Giá trị cốt lõi: Đổi mới trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm đáng kể chi phí tính toán.
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức", rút ngắn thời gian khởi động mô hình AI xuống chỉ còn 200 mili giây, nâng cao hiệu suất gấp 10 lần. Hơn 8000 nút GPU trên toàn cầu hỗ trợ các mô hình chính, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, thời gian phản hồi được kiểm soát trong vòng 50 mili giây.
Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, áp dụng chiến lược miễn phí tăng giá trị. Thông qua một nền tảng API mở nào đó, cung cấp hỗ trợ sức mạnh tính toán cho các mô hình phổ biến. Chi phí thấp hơn 85% so với một dịch vụ đám mây nào đó. Hiện tại tổng lượng token sử dụng đã vượt 9042.37B, phục vụ cho hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.
Sau 9 tuần nâng cấp, đạt giá trị thị trường 100 triệu USD, hiện tại là 79 triệu USD. Hào quang công nghệ sâu sắc, tiến bộ thương mại diễn ra thuận lợi, mức độ công nhận của thị trường cao, hiện tại là đầu tàu mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Giá trị cốt lõi: Tối ưu hóa phần cứng nền tảng, nâng cao hiệu suất tính toán AI
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp phần cứng. Thông qua bốn mô-đun công nghệ: lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu quả năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng. Hỗ trợ toàn bộ dòng sản phẩm phần cứng, giá thấp hơn 90% so với các sản phẩm cùng loại, hiệu quả tính toán tăng 45%.
Hiện tại là mạng con thải ra nhiều thứ hai, chiếm 7.28% tổng lượng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là khâu cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, có rào cản kỹ thuật, xu hướng tăng giá mạnh, giá trị thị trường hiện tại là 56M.
3. Targon (SN4) - Nền tảng suy diễn AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Công nghệ tính toán bí mật, đảm bảo an toàn quyền riêng tư dữ liệu
Targon cốt lõi là TVM (Targon Virtual Machine), một nền tảng tính toán bảo mật an toàn, hỗ trợ đào tạo, suy diễn và xác thực mô hình AI. Sử dụng công nghệ tính toán bảo mật tiên tiến, đảm bảo an toàn và bảo vệ quyền riêng tư cho toàn bộ quy trình làm việc của AI. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối từ phần cứng đến lớp ứng dụng.
Rào cản kỹ thuật cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu nhập ổn định. Đã mở cơ chế thu hồi thu nhập, giao dịch thu hồi gần đây là 18.000 đô la.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Giá trị cốt lõi: Hợp tác huấn luyện mô hình AI quy mô lớn, giảm thiểu rào cản huấn luyện
Mạng con tiên phong chuyên về huấn luyện phân tán các mô hình AI quy mô lớn, mục tiêu là trở thành "Nền tảng huấn luyện mô hình tốt nhất thế giới". Thực hiện huấn luyện hợp tác thông qua tài nguyên GPU đóng góp từ các người tham gia toàn cầu, tập trung vào huấn luyện hợp tác và đổi mới các mô hình tiên tiến.
Đã hoàn thành thành công việc đào tạo mô hình với 1.2B tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ đào tạo, khoảng 200 GPU tham gia. Năm 2025 sẽ tiếp tục thúc đẩy việc đào tạo mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, thể hiện hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành trong các bài kiểm tra chuẩn AI.
Ưu điểm công nghệ nổi bật, giá trị thị trường hiện tại 35M, chiếm 4,79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Đào tạo AI phổ biến, giảm đáng kể rào cản chi phí
Giải quyết nỗi đau chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống lập lịch thông minh dựa trên đồng bộ hóa gradient, phân phối nhiệm vụ một cách hiệu quả đến hàng nghìn GPU. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, tốc độ đào tạo nhanh hơn 40%. Giao diện một nút giảm bớt rào cản sử dụng, đã có hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình.
Giá trị thị trường hiện tại 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế công nghệ rõ ràng, đáng để chú ý lâu dài.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
Giá trị cốt lõi: Tín hiệu giao dịch đa tài sản và dự đoán tài chính được điều khiển bởi AI
Nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản do AI điều khiển. Áp dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán đa tầng. Mô hình dự đoán theo thời gian kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích tâm lý thị trường cung cấp tín hiệu dự đoán hỗ trợ.
Trang web hiển thị lợi nhuận và kiểm tra lại của các chiến lược do các thợ mỏ khác nhau cung cấp. Kết hợp AI và blockchain, cung cấp phương thức giao dịch thị trường tài chính đổi mới, hiện có giá trị thị trường 27M.
7. Điểm (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Giá trị cốt lõi: Phân tích video thể thao, nhắm vào ngành công nghiệp bóng đá trị giá 6000 tỷ USD
Khung tầm nhìn máy tính tập trung vào phân tích video thể thao, giảm chi phí phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác thực nhẹ. Sử dụng xác thực hai bước: phát hiện sân và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gán nhãn truyền thống cho một trận đấu từ hàng nghìn đô la xuống còn 1/10 đến 1/100. Hợp tác với một nền tảng dữ liệu, độ chính xác dự đoán trung bình của AI đạt 70%, từng đạt 100% độ chính xác trong một ngày.
Ngành thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ rõ rệt, triển vọng thị trường rộng lớn, Score là một mạng con có định hướng ứng dụng rõ ràng, đáng được chú ý.
8. OpenKaito (SN5) - Văn bản suy luận mã nguồn mở
Giá trị cốt lõi: Phát triển mô hình nhúng văn bản, tối ưu hóa tìm kiếm thông tin
Tập trung vào phát triển mô hình nhúng văn bản, cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy diễn văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Mạng con này vẫn đang ở giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái xung quanh mô hình nhúng văn bản. Một sự tích hợp sắp tới có thể mở rộng đáng kể các tình huống ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Hạ tầng dữ liệu AI
Giá trị cốt lõi: Xử lý dữ liệu quy mô lớn, cung cấp dữ liệu huấn luyện AI
Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Kiến trúc đổi mới cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục và lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" đổi mới thực hiện điều chỉnh trọng số động.
Dữ liệu là nền tảng của AI, giá trị hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu sắc với các dự án khác, thể hiện giá trị hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - Đào bằng sức mạnh PoW
Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống với tính toán AI, tích hợp tài nguyên sức mạnh tính toán.
Cho phép thợ mỏ Bitcoin chuyển hướng sức mạnh khai thác vào mạng Bittensor, nhận được token từ việc khai thác để sử dụng cho việc staking hoặc giao dịch. Mô hình này kết hợp khai thác PoW truyền thống với tính toán AI, cung cấp cho thợ mỏ một nguồn thu nhập mới.
Trong thời gian ngắn, thu hút sức mạnh tính toán vượt quá 6EH/s (khoảng 0,7% sức mạnh tính toán toàn cầu) đã chứng minh sự công nhận của thị trường đối với mô hình kết hợp này. Các thợ mỏ có thể lựa chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận dựa trên tình hình thị trường.
Phân tích hệ sinh thái
Sự đổi mới công nghệ của Bittensor đã xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận của nó đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác minh phi tập trung, trong khi cơ chế phân bổ tài nguyên thị trường được giới thiệu bởi việc nâng cấp TAO động đã nâng cao hiệu quả một cách đáng kể. Mỗi mạng con đều được trang bị cơ chế bể thanh khoản, giúp phát hiện giá giữa các token, cho phép sức mạnh thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân bổ tài nguyên AI.
Các giao thức hợp tác giữa các mạng con hỗ trợ việc xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép đảm bảo động lực tham gia lâu dài, các nhà tạo mạng con, thợ đào, người xác thực và người đặt cọc đều có thể nhận được phần thưởng tương ứng, tạo ra một vòng kinh tế bền vững.
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp một giải pháp thay thế thực sự phi tập trung, với hiệu suất chi phí nổi bật. Nhiều mạng con thể hiện lợi thế chi phí rõ rệt, hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, tốc độ đổi mới vượt xa nghiên cứu và phát triển nội bộ của các doanh nghiệp truyền thống.
Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng đối mặt với những thách thức thực tế. Rào cản công nghệ vẫn còn cao, và sự không chắc chắn trong môi trường quản lý là một yếu tố rủi ro khác. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống dự kiến sẽ tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì sự cân bằng giữa hiệu suất và tính phi tập trung cũng trở thành một thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ của ngành công nghiệp AI đã mang đến cho Bittensor những cơ hội thị trường lớn. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1,77 triệu tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm là 29%, điều này tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia đã tạo ra cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, đồng thời sự chú ý đến quyền riêng tư dữ liệu và an ninh AI đã gia tăng nhu cầu về các công nghệ như tính toán bảo mật. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với cơ sở hạ tầng AI vẫn tiếp tục tăng, cung cấp vốn và hỗ trợ tài nguyên cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần thiết lập một khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, cần xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của hào bảo vệ, sức mạnh kỹ thuật của đội ngũ và khả năng thực thi, cũng như hiệu ứng hợp tác với các dự án khác trong hệ sinh thái. Ở cấp độ thị trường, cần phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, cấu trúc cạnh tranh và lợi thế khác biệt, tình hình áp dụng của người dùng và hiệu ứng mạng, cũng như môi trường quy định và rủi ro chính sách. Ở cấp độ tài chính, cần chú ý đến mức độ định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát hành và xu hướng tăng trưởng, tính hợp lý của thiết kế kinh tế token, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.
Trong quản lý rủi ro cụ thể, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Nên phân tán cấu hình giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm mạng con dựa trên hạ tầng, ứng dụng và giao thức. Đồng thời cần điều chỉnh chiến lược đầu tư theo giai đoạn phát triển của mạng con, các dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, trong khi các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không gian tăng trưởng hạn chế. Cần lưu ý rằng tính thanh khoản của token mạng con có thể không bằng token mạng chính, vì vậy cần sắp xếp hợp lý tỷ lệ phân bổ vốn để duy trì b buffer thanh khoản cần thiết.
Sự kiện giảm một nửa đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành một chất xúc tác quan trọng cho thị trường. Việc giảm phát thải sẽ nâng cao tính khan hiếm của các mạng con hiện có, đồng thời có thể loại bỏ các dự án hoạt động kém, điều này sẽ định hình lại cấu trúc kinh tế của toàn bộ mạng lưới. Các nhà đầu tư có thể chuẩn bị trước cho các mạng con chất lượng cao, nắm bắt cơ hội phân bổ trước khi giảm một nửa.
Trong trung hạn, số lượng mạng con dự kiến sẽ vượt qua 500, bao phủ các lĩnh vực phân khúc khác nhau của ngành AI. Sự gia tăng ứng dụng doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự phát triển của các mạng con liên quan đến tính toán bí mật và quyền riêng tư dữ liệu, sự hợp tác giữa các mạng con sẽ trở nên thường xuyên hơn, hình thành chuỗi cung ứng dịch vụ AI phức tạp. Khung quy định ngày càng rõ ràng sẽ mang lại lợi thế rõ rệt cho các mạng con tuân thủ.
Trong dài hạn, Bittensor có khả năng trở thành một phần quan trọng của cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, các công ty AI truyền thống có thể áp dụng mô hình hỗn hợp, di chuyển một phần hoạt động của họ sang mạng lưới phi tập trung. Các mô hình kinh doanh và tình huống ứng dụng mới sẽ liên tục xuất hiện, khả năng tương tác với các mạng blockchain khác sẽ được cải thiện, cuối cùng hình thành một hệ sinh thái phi tập trung lớn hơn. Con đường phát triển này tương tự như sự tiến hóa của cơ sở hạ tầng internet sớm, những nhà đầu tư có thể nắm bắt các điểm then chốt sẽ nhận được lợi nhuận khổng lồ.
![Bittensor mạng con đầu tư hướng dẫn: Nắm bắt làn sóng AI tiếp theo](