Bittensorサブネットエコシステム分析:AIインフラストラクチャの新たな機会をつかむ

市場概観:dTAOアップグレードによるエコシステムの爆発

2025年2月,BittensorネットワークはDynamic TAO (dTAO)アップグレードを完了し、ネットワークガバナンスモデルを市場主導の分散型リソース配分に移行しました。アップグレード後、各サブネットは独自のalphaトークンを持ち、TAO保有者は自由に投資対象を選択でき、市場化された価値発見メカニズムを実現しました。

データによると、dTAOのアップグレードは巨大な革新の活力を解放しました。わずか数ヶ月の間に、Bittensorは32のサブネットから118のアクティブなサブネットへと269%増加しました。これらのサブネットはAI産業の各細分野をカバーしており、基本的なテキスト推論、画像生成から最前線のタンパク質折りたたみ、量子取引まで、現在最も完全な分散型AIエコシステムを形成しています。

市場のパフォーマンスも同様に素晴らしい。トップサブネットの総時価総額はアップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに成長し、ステーキング年利は16-19%で安定している。各サブネットは市場ベースのTAOステーキング率に基づいてネットワークインセンティブを配分し、上位10のサブネットはネットワーク排出の51.76%を占めており、優勝劣敗の市場メカニズムを反映している。

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コアネットワーク分析(排出前10名)

1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算

コアバリュー:AIモデルのデプロイ体験を革新し、計算コストを大幅に削減する

Chutesは「インスタントスタート」アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に圧縮し、効率を10倍向上させます。世界中で8000以上のGPUノードがあり、主流のモデルをサポートし、1日あたり500万回以上のリクエストを処理し、応答遅延は50ミリ秒以内です。

ビジネスモデルが成熟しており、フリーミアム戦略を採用しています。OpenRouterプラットフォームを通じて統合し、人気のあるモデルの計算能力をサポートし、API呼び出しから収益を得ています。コストはAWS Lambdaより85%低いです。現在のトークン使用量は9042.37Bを超え、3000社以上の企業顧客にサービスを提供しています。

dTAOが起動してから9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在の時価総額は79Mで、技術的な競争優位性が深く、商業化の進捗も順調で、市場の認知度も高く、サブネットのリーダーです。

2. Celium (SN51) - ハードウェア コンピューティングの最適化

コアバリュー：基盤ハードウェアの最適化、AI計算効率の向上

ハードウェアレベルの計算最適化に集中しています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、パフォーマンス最適化、エネルギー効率管理を通じて、ハードウェアの利用効率を最大化します。NVIDIA、AMD、Intelなどの全シリーズハードウェアをサポートし、価格を90%削減し、計算効率を45%向上させます。

現在、Bittensor上で排出量が2番目に大きいサブネットで、ネットワークの排出量の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラストラクチャの核心要素であり、技術的な障壁があります。価格上昇の傾向が強く、現在の時価総額は56Mです。

3. ターゴン (SN4) - 分散型AI推論プラットフォーム

コアバリュー:機密計算技術,データプライバシーの安全を保障する

TargonのコアはTVM(Targon Virtual Machine)で、安全な機密計算プラットフォームです。AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートしています。Intel TDXなどの機密計算技術とNVIDIAの機密計算を採用し、AIワークフローの安全性とプライバシー保護を確保します。システムはエンドツーエンドの暗号化をサポートし、ユーザーがデータを漏らすことなくAIサービスを利用できるようにします。

技術的ハードルが高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。収入の買い戻しメカニズムが開始されており、すべての収入はトークンの買い戻しに使用されており、最近の買い戻しは1.8万米ドルです。

4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニング

コアバリュー:大規模AIモデルの協調トレーニング、トレーニングのハードルを下げる

大規模AIモデルの分散トレーニングに特化した先駆的サブネットの使命は、"世界で最も優れたモデルトレーニングプラットフォーム"になることです。世界中の参加者がGPUリソースを提供して協力トレーニングを行い、最前線のモデル協同トレーニングと革新に焦点を当て、詐欺防止と効率的な協力を強調します。

1.2Bパラメータモデルのトレーニングが成功裏に完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを経て、約200のGPUが参加しました。2024年にはcommit-revealメカニズムをアップグレードし、検証の非中央集権性と安全性を向上させます。2025年には大規模モデルのトレーニングを推進し、パラメータの規模は70B+に達し、業界標準と同等の性能を発揮します。

技術優位性が際立ち、現在の時価総額は35Mで、排出の4.79%を占めています。

5. グラデーション (SN56) - 分散型AIトレーニング

コアバリュー:一般市民向けのAIトレーニング、コストのハードルを大幅に引き下げる

分散型トレーニングでAIトレーニングコストの痛点を解決します。スマートスケジューリングシステムは勾配同期に基づき、数千のGPUに効率的にタスクを割り当てます。118万億パラメータのモデルトレーニングを完了し、コストはわずか1時間あたり5ドルで、従来のクラウドサービスより70%安く、速度は40%速いです。ワンクリックインターフェースで使用のハードルを下げ、500以上のプロジェクトがモデル微調整に利用されており、医療、金融、教育などの分野をカバーしています。

現在の時価総額は30Mで、市場の需要は大きく、技術的な優位性が明確であり、長期的な注目に値します。

6. プロプライエタリトレーディング (SN8) - 金融量子取引

コアバリュー：AI駆動のマルチアセット取引シグナルと金融予測

分散型量子取引および金融予測プラットフォーム、AI駆動のマルチアセット取引信号。機械学習技術を金融市場予測に応用し、マルチレベル予測モデルアーキテクチャを構築。時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合し、複雑な時系列データを処理。市場感情分析モジュールはソーシャルメディアやニュースコンテンツを分析し、感情指標を予測補助信号として提供。

ウェブサイトは、異なるマイナーが提供する戦略の収益とバックテストを表示します。AIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場の取引方法を提供し、現在の時価総額は27Mです。

7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価

コアバリュー:スポーツビデオ分析,6000億ドルのサッカー産業をターゲット

スポーツ動画分析に特化したコンピュータビジョンフレームワークで、軽量な検証技術を通じて複雑な動画分析コストを削減します。2段階の検証を採用: フィールド検出とCLIPベースのオブジェクトチェックにより、従来の単一試合あたり数千ドルのラベリングコストを1/10から1/100に削減します。Data Universeと提携し、DKING AIエージェントの平均予測精度は70%、1日単位の精度は100%に達したこともあります。

スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の展望が広い。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値する。

8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論

コアバリュー: テキスト埋め込みモデルの開発、情報検索の最適化

テキスト埋め込みモデルの開発に特化し、InfoFi分野の重要な参加者であるKaitoのサポートを受けています。コミュニティ主導のオープンソースプロジェクトとして、高品質なテキスト理解と推論能力の構築に努めており、特に情報検索とセマンティック検索の分野で力を入れています。

このサブネットはまだ初期の構築段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心にエコシステムを構築しています。注目すべきは、来るYapsの統合であり、これによりそのアプリケーションシーンとユーザーベースが大幅に拡大する可能性があります。

9. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤

核心価値:大規模データ処理,AIトレーニングデータ供給

1日あたり5億行のデータを処理し、累計で556億行を超え、100GBのストレージをサポートしています。DataEntityアーキテクチャはデータの標準化、インデックス最適化、分散ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムにより、動的な重みの調整が実現されます。

データはAIの石油であり、インフラの価値は安定しており、エコロジカルニッチが重要です。複数のサブネットのデータプロバイダーとして、Scoreなどのプロジェクトと深く協力し、インフラの価値を体現しています。

10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニング

核心価値: 伝統的なマイニングとAI計算を接続し、算力リソースを統合する

ビットコインマイナーは、算力をBittensorネットワークにリダイレクトし、マイニングを通じてalphaトークンを取得してステーキングや取引に利用できます。従来のPoWマイニングとAI計算を組み合わせて、マイナーに新たな収入源を提供します。

短期間で6EH/sを超えるハッシュレート(は、世界の0.7%を占めており)、市場がハイブリッドモデルを認めていることを証明しています。マイナーは、従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得の間で選択でき、市場の状況に応じて利益を最適化します。

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エコシステム分析

技術アーキテクチャの核心的な利点

Bittensorの技術革新は、独自の分散型AIエコシステムを構築しています。Yumaコンセンサスアルゴリズムは、分散型検証を通じてネットワークの質を確保し、dTAOのアップグレードは市場化されたリソース配分メカニズムを導入し、効率を大幅に向上させます。各サブネットはAMMメカニズムを備えており、TAOとalphaトークン間の価格発見を実現し、市場の力が直接AIリソースの配分に参加できるようにします。

サブネット間協力プロトコルは複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を形成します。二重インセンティブ構造(TAO排出とalphaトークンの価値上昇)は、長期的な参加の動機を確保し、サブネットの創設者、マイナー、バリデーター、ステーキング者がそれぞれの報酬を得て持続可能な経済のクローズドループを形成します。

競争上の優位性と課題

従来の集中型AIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorは真の分散型代替案を提供し、コスト効率が際立っています。複数のサブネットは顕著なコスト優位性を示しており、ChutesはAWSより85%安価で、これは分散型アーキテクチャの効率向上に起因しています。オープンエコシステムは迅速な革新を促進し、サブネットの数と質は継続的に向上しており、革新の速度は従来の企業内研究開発を大幅に上回っています。

しかし、エコシステムは現実的な課題にも直面しています。技術的なハードルは依然として高く、ツールが改善され続けているにもかかわらず、マイニングやバリデーションに参加するには相当な技術知識が必要です。規制環境の不確実性は別のリスク要因であり、分散型AIネットワークは各国の異なる規制政策に直面する可能性があります。AWSやGoogle Cloudなどの従来のクラウドサービスプロバイダーは黙って見ているわけではなく、競争力のある製品を発表することが予想されます。ネットワークの規模が拡大するにつれて、性能と分散化のバランスを維持する方法も重要な試練となります。

AI産業の爆発的な成長はBittensorに巨大な市場機会を提供します。ゴールドマン・サックスは、2025年には世界のAI投資が約2000億ドルに達すると予測しており、インフラ需要に強力な支援を提供します。世界のAI市場は、2025年の2940億ドルから2032年には1.77兆ドルに成長することが予想されており、年平均成長率は29%で、分散型AIインフラストラクチャの広範な発展スペースを創出します。

各国のAI発展支援政策は、去中心化AIインフラストラクチャーに機会の窓口を創出し、同時にデータプライバシーとAIセキュリティへの関心が高まり、機密計算などの技術への需要が増加しています。これがまさにTargonなどのサブネットの核心的な強みです。機関投資家によるAIインフラストラクチャーへの関心が高まり続けており、DCGやPolychainなどの著名な機関がエコシステムに資金とリソースの支援を提供しています。

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投資戦略フレームワーク

Bittensorサブネットへの投資には、体系的な評価フレームワークの構築が必要です。技術面では、革新度と競争優位性、チームの技術力と実行能力、及びエコシステム内の他のプロジェクトとの相乗効果を検討します。市場面では、ターゲット市場の規模と成長潜在力、競争状況と差別化された優位性、ユーザーの採用状況とネットワーク効果、及び規制環境と政策リスクを分析します。財務面では、現在の評価水準と過去のパフォーマンス、TAOの排出割合と成長トレンド、トークン経済学の設計の合理性、及び流動性と取引の深さに注目します。

具体的なリスク管理において、分散投資は基本的な戦略です。基盤となる(のChutesやCelium)、アプリケーション型(のScore、BitMind)、プロトコル型(のTargon、Templar)など、異なるタイプのサブネット間で分散配置することをお勧めします。サブネットの発展段階に応じて投資戦略を調整してください。初期のプロジェクトはリスクが高いですが、潜在的なリターンも大きいです。成熟したプロジェクトは比較的安定していますが、成長の余地は限られています。alphaトークンの流動性はTAOほどではない可能性があるため、資金配分比率を適切に設定し、必要な流動性バッファを維持してください。

2025年11月に初めての半減期イベントが重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は既存のサブネットの希少性を高める一方で、パフォーマンスの低いプロジェクトを淘汰し、ネットワーク全体の経済構造を再構築する可能性があります。投資家は、半減期前の配置ウィンドウを利用して、優れたサブネットに事前に投資することができます。

中期的見通しでは、サブネットの数は500を超え、AI産業の各細分野をカバーすると予想されています。企業向けアプリケーションの増加は、機密計算およびデータプライバシーに関連するサブネットの発展を促進し、サブネット間の協力がより頻繁になり、複雑なAIサービスのサプライチェーンを形成します。規制フレームワークが徐々に明確になることで、コンプライアンスのあるサブネットが明らかな優位性を得るでしょう。

長期的にはBittensorが全球AIインフラの重要な構成要素となる見込みで、従来のAI企業はハイブリッドモデルを採用し、一部の業務を分散型ネットワークに移行する可能性があります。新しいビジネスモデルと