Guia de Investimento na Sub-rede Bittensor: Aproveite a Próxima Onda da Infraestrutura de IA
Em fevereiro de 2025, a rede Bittensor completou a atualização Dynamic TAO (dTAO), realizando a alocação de recursos descentralizada impulsionada pelo mercado. Essa transformação liberou uma enorme vitalidade inovadora, e em apenas alguns meses, o número de sub-redes ativas cresceu de 32 para 118, um aumento de 269%. Essas sub-redes cobrem todos os segmentos da indústria de IA, desde raciocínio textual básico, geração de imagens, até as fronteiras da dobra de proteínas e negociação quantitativa, formando o ecossistema de IA descentralizada mais completo atualmente.
O desempenho do mercado também é impressionante. O valor total de mercado da sub-rede de topo cresceu de 4 milhões de dólares para 690 milhões de dólares, com um rendimento anualizado de staking estável entre 16-19%. Cada sub-rede aloca incentivos de rede de acordo com a taxa de staking de TAO no mercado, com as 10 principais sub-redes ocupando 51,76% da emissão de rede, refletindo o mecanismo de mercado de seleção natural.
Análise da rede principal (Top 10 de emissões)
1. Chutes (SN64) - computação AI sem servidor
A Chutes utiliza uma arquitetura de "início instantâneo", comprimindo o tempo de ativação do modelo de IA para 200 milissegundos, melhorando a eficiência em 10 vezes em relação aos serviços de nuvem tradicionais. Mais de 8000 nós de GPU em todo o mundo suportam modelos populares, processando mais de 5 milhões de solicitações diariamente. O modelo de negócios é maduro, utilizando uma estratégia de freemium para atrair usuários, oferecendo suporte à potência de cálculo de modelos populares através de uma determinada plataforma. A vantagem de custo é significativa, sendo 85% inferior a um determinado serviço de nuvem. Atualmente, o uso total de tokens ultrapassa 9042.37B, atendendo mais de 3000 clientes empresariais.
dTAO atingiu um valor de mercado de 100 milhões de dólares após 9 semanas de lançamento, o valor de mercado atual é de 79 milhões, a barreira tecnológica é profunda, o progresso da comercialização está indo bem e o reconhecimento do mercado é relativamente alto. Atualmente, é o líder da sub-rede.
2. Celium (SN51) - otimização de computação em hardware
A Celium foca na otimização de computação a nível de hardware. Através de quatro módulos técnicos: agendamento de GPU, abstração de hardware, otimização de desempenho e gestão de eficiência energética, maximiza a eficiência de utilização de hardware. Suporta toda a gama de hardware, incluindo NVIDIA A100/H100, AMD MI200 e Intel Xe, com preços 90% inferiores aos produtos similares e uma eficiência de computação aumentada em 45%.
Atualmente, a Celium é a sub-rede com a segunda maior emissão na Bittensor, representando 7,28% das emissões da rede. A otimização de hardware é um aspecto central da infraestrutura de IA, com uma forte tendência de aumento de preços devido às barreiras tecnológicas, e atualmente tem um valor de mercado de 56M.
3. Targon (SN4) - Plataforma de raciocínio AI descentralizada
O núcleo do Targon é o TVM (Targon Virtual Machine), que é uma plataforma de computação confiável e segura, que suporta o treinamento, a inferência e a validação de modelos de IA. O TVM utiliza uma tecnologia de computação confiável e uma computação confiável de uma certa empresa, garantindo a segurança e a proteção da privacidade de todo o fluxo de trabalho da IA. O sistema suporta criptografia de ponta a ponta desde o hardware até a camada de aplicação, permitindo que os usuários utilizem serviços de IA poderosos sem divulgar dados.
A tecnologia Targon tem um alto nível de complexidade, o modelo de negócios é claro e há uma fonte de receita estável. Atualmente, foi ativado um mecanismo de recompra de receitas, onde todas as receitas são usadas para recompra de tokens, e a última recompra foi de 18 mil dólares.
4. τemplar (SN3) - Pesquisa de IA e treinamento distribuído
Templar é uma sub-rede pioneira dedicada ao treinamento distribuído de modelos de IA em larga escala na rede Bittensor, com a missão de se tornar "a melhor plataforma de treinamento de modelos do mundo". Através do treinamento colaborativo utilizando recursos de GPU contribuídos por participantes globais, concentra-se na co-treinamento e inovação de modelos de ponta, enfatizando a resistência a fraudes e a colaboração eficiente.
Em termos de realizações técnicas, a Templar completou com sucesso o treinamento de um modelo com 1,2B de parâmetros, passando por mais de 20 mil ciclos de treinamento, com cerca de 200 GPUs participando de todo o processo. Em 2024, será feita a atualização do mecanismo commit-reveal, melhorando a descentralização e a segurança da validação; em 2025, continuará a promover o treinamento de grandes modelos, com uma escala de parâmetros superior a 70B, apresentando desempenho equivalente aos padrões da indústria em testes de benchmark de IA.
As vantagens tecnológicas da Templar são bastante proeminentes, com uma capitalização de mercado atual de 35M, representando 4,79% das emissões.
5. Gradientes (SN56) - Treinamento de IA descentralizada
Gradients resolve o problema de custo do treinamento de IA através de treinamento distribuído. O sistema de agendamento inteligente, baseado na sincronização de gradientes, aloca eficientemente tarefas para milhares de GPUs. Foi concluído o treinamento de um modelo de 118 trilhões de parâmetros, com um custo de apenas 5 dólares por hora, 70% mais barato do que os serviços em nuvem tradicionais, e a velocidade de treinamento é 40% mais rápida do que as soluções centralizadas. A interface de um clique reduz a barreira de uso, com mais de 500 projetos já utilizados para ajuste de modelos, cobrindo áreas como saúde, finanças e educação.
A capitalização de mercado atual é de 30M, a demanda do mercado é grande, e a vantagem técnica é clara, sendo uma das sub-rede que vale a pena acompanhar a longo prazo.
SN8 é uma plataforma de negociação quantitativa descentralizada e previsão financeira, impulsionada por IA para sinais de negociação de múltiplos ativos. A rede de negociação proprietária aplica técnicas de aprendizado de máquina na previsão de mercados financeiros, construindo uma arquitetura de modelos preditivos em múltiplos níveis. Seu modelo preditivo de séries temporais combina as tecnologias LSTM e Transformer, capaz de lidar com dados complexos de séries temporais. O módulo de análise de sentimento de mercado, através da análise de redes sociais e conteúdo de notícias, fornece indicadores de sentimento como sinais auxiliares para a previsão.
No site, é possível ver os rendimentos e as simulações de estratégias fornecidas por diferentes mineradores. O SN8 combina IA e blockchain, oferecendo uma forma inovadora de negociação no mercado financeiro, com uma capitalização de mercado atual de 27M.
7. Pontuação (SN44) - Análise e Avaliação Desportiva
Score é uma estrutura de visão computacional focada na análise de vídeos esportivos, que reduz o custo de análise de vídeos complexos através de tecnologia de validação leve. Utiliza uma validação em duas etapas: detecção de campo e verificação de objetos baseada em CLIP, reduzindo o custo de anotação de milhares de dólares para uma única partida para 1/10 a 1/100. Em colaboração com uma sub-rede, um agente de IA teve uma taxa de precisão média de 70%, alcançando 100% de precisão em um único dia.
A indústria do desporto é de grande escala, a inovação tecnológica é significativa, e as perspetivas de mercado são amplas. O Score é uma sub-rede com uma direção de aplicação clara, que merece atenção.
8. OpenKaito (SN5) - texto de inferência de código aberto
OpenKaito foca no desenvolvimento de modelos de incorporação de texto, suportado por Kaito, um participante importante no campo do InfoFi. Como um projeto de código aberto impulsionado pela comunidade, o OpenKaito está empenhado em construir capacidades de compreensão e raciocínio de texto de alta qualidade, especialmente em recuperação de informações e busca semântica.
A sub-rede ainda está na fase inicial de construção, principalmente em torno de modelos de incorporação de texto para construir um ecossistema. Vale a pena notar a integração do Yaps que está prestes a acontecer, o que pode expandir significativamente seus cenários de aplicação e base de usuários.
9. Data Universe (SN13) - infraestrutura de dados de IA
Processamento diário de 500 milhões de linhas de dados, acumulando mais de 55,6 bilhões de linhas, suportando 100GB de armazenamento. A arquitetura DataEntity oferece funcionalidades essenciais como padronização de dados, otimização de índices e armazenamento distribuído. O inovador mecanismo de votação "gravidade" realiza ajustes dinâmicos de peso.
Os dados são o petróleo da IA, o valor da infraestrutura é estável e o nicho ecológico é importante. Como fornecedor de dados para várias sub-redes, a colaboração profunda com projetos como o Score reflete o valor da infraestrutura.
10. TAOHash (SN14) - Mineração de PoW
TAOHash permite que mineradores de Bitcoin redirecionem seu poder de hash para a rede Bittensor, obtendo tokens alpha através da mineração para staking ou negociação. Este modelo combina a mineração tradicional PoW com computação AI, oferecendo aos mineradores uma nova fonte de receita.
Atraí mais de 6EH/s de poder de hash em apenas algumas semanas (cerca de 0,7% do poder de hash global), provando o reconhecimento do mercado por este modelo híbrido. Os mineradores podem escolher entre mineração tradicional de Bitcoin e obter tokens TAOHash, otimizando seus rendimentos de acordo com as condições do mercado.
Análise do Ecossistema
A inovação tecnológica do Bittensor construiu um ecossistema de IA descentralizado único. O seu algoritmo de consenso Yuma garante a qualidade da rede através da validação descentralizada, enquanto o mecanismo de alocação de recursos mercadológicos introduzido pela atualização dTAO aumentou significativamente a eficiência. Cada sub-rede é equipada com um mecanismo AMM, permitindo a descoberta de preços entre o TAO e os tokens alpha, este design permite que as forças do mercado participem diretamente na alocação de recursos de IA.
O protocolo de colaboração entre sub-redes suporta o processamento distribuído de tarefas complexas de IA, formando um forte efeito de rede. A estrutura de dupla incentivo (emissão de TAO e valorização de tokens alpha) garante uma motivação de participação a longo prazo, permitindo que criadores de sub-rede, mineradores, validadores e stakers recebam recompensas correspondentes, formando um ciclo econômico sustentável.
Comparado aos fornecedores tradicionais de serviços de IA centralizados, o Bittensor oferece uma verdadeira alternativa descentralizada, destacando-se em termos de eficiência de custos. Várias sub-redes demonstram vantagens de custo significativas, como o Chutes, que é 85% mais barato do que certos serviços de nuvem, e essa vantagem de custo vem da melhoria da eficiência da arquitetura descentralizada. O ecossistema aberto promove a inovação rápida, com o número e a qualidade das sub-redes em constante aumento, e a velocidade de inovação supera em muito a pesquisa e desenvolvimento internos de empresas tradicionais.
No entanto, o ecossistema também enfrenta desafios reais. A barreira tecnológica ainda é relativamente alta, embora as ferramentas estejam em constante melhoria, a participação em mining e validation ainda requer um conhecimento técnico considerável. A incerteza do ambiente regulatório é outro fator de risco, e as redes de IA descentralizadas podem enfrentar diferentes políticas regulatórias em vários países. Os fornecedores tradicionais de serviços em nuvem não ficarão de braços cruzados e espera-se que lancem produtos competitivos. Com o crescimento da rede, como manter o equilíbrio entre desempenho e descentralização também se torna um importante desafio.
O crescimento explosivo da indústria de IA oferece uma enorme oportunidade de mercado para o Bittensor. Um banco de investimento prevê que os investimentos globais em IA se aproximarão de 200 bilhões de dólares até 2025, proporcionando um forte suporte à demanda por infraestrutura. Espera-se que o mercado global de IA cresça de 294 bilhões de dólares em 2025 para 1,77 trilhões de dólares em 2032, com uma taxa de crescimento anual composta de 29%, o que cria um amplo espaço para o desenvolvimento de infraestrutura de IA descentralizada.
As políticas de apoio ao desenvolvimento de IA em vários países criaram uma janela de oportunidade para a infraestrutura de IA descentralizada, enquanto a crescente preocupação com a privacidade de dados e a segurança da IA aumentou a demanda por tecnologias como a computação confidencial, que é precisamente a principal vantagem de sub-rede como a Targon. O interesse dos investidores institucionais na infraestrutura de IA continua a crescer, e a participação de uma instituição renomada fornece apoio financeiro e recursos para o ecossistema.
Estrutura de Estratégia de Investimento
Investir na sub-rede Bittensor requer a criação de uma estrutura de avaliação sistemática. No nível técnico, é necessário examinar o grau de inovação e a profundidade da barreira de proteção, a força técnica da equipe e a capacidade de execução, bem como os efeitos de sinergia com outros projetos do ecossistema. No nível de mercado, deve-se analisar o tamanho do mercado-alvo e o potencial de crescimento, a estrutura competitiva e as vantagens diferenciadas, a adoção pelos usuários e os efeitos de rede, assim como o ambiente regulatório e os riscos políticos. No nível financeiro, é importante prestar atenção ao nível atual de avaliação e ao desempenho histórico, à proporção de emissão de TAO e à tendência de crescimento, à razoabilidade do design da economia do token, assim como à liquidez e à profundidade das transações.
Na gestão de riscos específica, a diversificação de investimentos é uma estratégia básica. Recomenda-se diversificar a alocação entre diferentes tipos de sub-rede, incluindo infraestrutura (como Chutes, Celium), aplicações (como Score, BitMind) e protocolos (como Targon, Templar). Ao mesmo tempo, é necessário ajustar a estratégia de investimento de acordo com a fase de desenvolvimento da sub-rede; projetos em fase inicial têm alto risco, mas grande potencial de retorno, enquanto projetos maduros são relativamente estáveis, mas com espaço de crescimento limitado. Tendo em conta que a liquidez dos tokens alpha pode não ser tão boa quanto a do TAO, é necessário organizar de forma razoável a proporção de alocação de fundos, mantendo um buffer de liquidez necessário.
O primeiro evento de halving em novembro de 2025 será um importante catalisador de mercado. A redução na emissão aumentará a escassez da sub-rede existente, ao mesmo tempo que poderá eliminar projetos com desempenho insatisfatório, o que irá remodelar o panorama econômico de toda a rede. Os investidores podem se posicionar antecipadamente em sub-redes de qualidade, aproveitando a janela de alocação antes do halving.
A médio prazo, espera-se que o número de sub-redes ultrapasse 500, abrangendo vários segmentos da indústria de IA. O aumento de aplicações empresariais impulsionará o desenvolvimento de sub-redes relacionadas com computação confidencial e privacidade de dados, e a colaboração entre sub-redes será mais frequente, formando uma cadeia de suprimentos de serviços de IA complexa. O esclarecimento gradual do quadro regulatório dará uma vantagem significativa às sub-redes em conformidade.
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Explosão do ecossistema da sub-rede Bittensor: oportunidades de investimento na infraestrutura de IA
Guia de Investimento na Sub-rede Bittensor: Aproveite a Próxima Onda da Infraestrutura de IA
Em fevereiro de 2025, a rede Bittensor completou a atualização Dynamic TAO (dTAO), realizando a alocação de recursos descentralizada impulsionada pelo mercado. Essa transformação liberou uma enorme vitalidade inovadora, e em apenas alguns meses, o número de sub-redes ativas cresceu de 32 para 118, um aumento de 269%. Essas sub-redes cobrem todos os segmentos da indústria de IA, desde raciocínio textual básico, geração de imagens, até as fronteiras da dobra de proteínas e negociação quantitativa, formando o ecossistema de IA descentralizada mais completo atualmente.
O desempenho do mercado também é impressionante. O valor total de mercado da sub-rede de topo cresceu de 4 milhões de dólares para 690 milhões de dólares, com um rendimento anualizado de staking estável entre 16-19%. Cada sub-rede aloca incentivos de rede de acordo com a taxa de staking de TAO no mercado, com as 10 principais sub-redes ocupando 51,76% da emissão de rede, refletindo o mecanismo de mercado de seleção natural.
Análise da rede principal (Top 10 de emissões)
1. Chutes (SN64) - computação AI sem servidor
A Chutes utiliza uma arquitetura de "início instantâneo", comprimindo o tempo de ativação do modelo de IA para 200 milissegundos, melhorando a eficiência em 10 vezes em relação aos serviços de nuvem tradicionais. Mais de 8000 nós de GPU em todo o mundo suportam modelos populares, processando mais de 5 milhões de solicitações diariamente. O modelo de negócios é maduro, utilizando uma estratégia de freemium para atrair usuários, oferecendo suporte à potência de cálculo de modelos populares através de uma determinada plataforma. A vantagem de custo é significativa, sendo 85% inferior a um determinado serviço de nuvem. Atualmente, o uso total de tokens ultrapassa 9042.37B, atendendo mais de 3000 clientes empresariais.
dTAO atingiu um valor de mercado de 100 milhões de dólares após 9 semanas de lançamento, o valor de mercado atual é de 79 milhões, a barreira tecnológica é profunda, o progresso da comercialização está indo bem e o reconhecimento do mercado é relativamente alto. Atualmente, é o líder da sub-rede.
2. Celium (SN51) - otimização de computação em hardware
A Celium foca na otimização de computação a nível de hardware. Através de quatro módulos técnicos: agendamento de GPU, abstração de hardware, otimização de desempenho e gestão de eficiência energética, maximiza a eficiência de utilização de hardware. Suporta toda a gama de hardware, incluindo NVIDIA A100/H100, AMD MI200 e Intel Xe, com preços 90% inferiores aos produtos similares e uma eficiência de computação aumentada em 45%.
Atualmente, a Celium é a sub-rede com a segunda maior emissão na Bittensor, representando 7,28% das emissões da rede. A otimização de hardware é um aspecto central da infraestrutura de IA, com uma forte tendência de aumento de preços devido às barreiras tecnológicas, e atualmente tem um valor de mercado de 56M.
3. Targon (SN4) - Plataforma de raciocínio AI descentralizada
O núcleo do Targon é o TVM (Targon Virtual Machine), que é uma plataforma de computação confiável e segura, que suporta o treinamento, a inferência e a validação de modelos de IA. O TVM utiliza uma tecnologia de computação confiável e uma computação confiável de uma certa empresa, garantindo a segurança e a proteção da privacidade de todo o fluxo de trabalho da IA. O sistema suporta criptografia de ponta a ponta desde o hardware até a camada de aplicação, permitindo que os usuários utilizem serviços de IA poderosos sem divulgar dados.
A tecnologia Targon tem um alto nível de complexidade, o modelo de negócios é claro e há uma fonte de receita estável. Atualmente, foi ativado um mecanismo de recompra de receitas, onde todas as receitas são usadas para recompra de tokens, e a última recompra foi de 18 mil dólares.
4. τemplar (SN3) - Pesquisa de IA e treinamento distribuído
Templar é uma sub-rede pioneira dedicada ao treinamento distribuído de modelos de IA em larga escala na rede Bittensor, com a missão de se tornar "a melhor plataforma de treinamento de modelos do mundo". Através do treinamento colaborativo utilizando recursos de GPU contribuídos por participantes globais, concentra-se na co-treinamento e inovação de modelos de ponta, enfatizando a resistência a fraudes e a colaboração eficiente.
Em termos de realizações técnicas, a Templar completou com sucesso o treinamento de um modelo com 1,2B de parâmetros, passando por mais de 20 mil ciclos de treinamento, com cerca de 200 GPUs participando de todo o processo. Em 2024, será feita a atualização do mecanismo commit-reveal, melhorando a descentralização e a segurança da validação; em 2025, continuará a promover o treinamento de grandes modelos, com uma escala de parâmetros superior a 70B, apresentando desempenho equivalente aos padrões da indústria em testes de benchmark de IA.
As vantagens tecnológicas da Templar são bastante proeminentes, com uma capitalização de mercado atual de 35M, representando 4,79% das emissões.
5. Gradientes (SN56) - Treinamento de IA descentralizada
Gradients resolve o problema de custo do treinamento de IA através de treinamento distribuído. O sistema de agendamento inteligente, baseado na sincronização de gradientes, aloca eficientemente tarefas para milhares de GPUs. Foi concluído o treinamento de um modelo de 118 trilhões de parâmetros, com um custo de apenas 5 dólares por hora, 70% mais barato do que os serviços em nuvem tradicionais, e a velocidade de treinamento é 40% mais rápida do que as soluções centralizadas. A interface de um clique reduz a barreira de uso, com mais de 500 projetos já utilizados para ajuste de modelos, cobrindo áreas como saúde, finanças e educação.
A capitalização de mercado atual é de 30M, a demanda do mercado é grande, e a vantagem técnica é clara, sendo uma das sub-rede que vale a pena acompanhar a longo prazo.
6. Negociação Proprietária (SN8) - Negociação Quantitativa Financeira
SN8 é uma plataforma de negociação quantitativa descentralizada e previsão financeira, impulsionada por IA para sinais de negociação de múltiplos ativos. A rede de negociação proprietária aplica técnicas de aprendizado de máquina na previsão de mercados financeiros, construindo uma arquitetura de modelos preditivos em múltiplos níveis. Seu modelo preditivo de séries temporais combina as tecnologias LSTM e Transformer, capaz de lidar com dados complexos de séries temporais. O módulo de análise de sentimento de mercado, através da análise de redes sociais e conteúdo de notícias, fornece indicadores de sentimento como sinais auxiliares para a previsão.
No site, é possível ver os rendimentos e as simulações de estratégias fornecidas por diferentes mineradores. O SN8 combina IA e blockchain, oferecendo uma forma inovadora de negociação no mercado financeiro, com uma capitalização de mercado atual de 27M.
7. Pontuação (SN44) - Análise e Avaliação Desportiva
Score é uma estrutura de visão computacional focada na análise de vídeos esportivos, que reduz o custo de análise de vídeos complexos através de tecnologia de validação leve. Utiliza uma validação em duas etapas: detecção de campo e verificação de objetos baseada em CLIP, reduzindo o custo de anotação de milhares de dólares para uma única partida para 1/10 a 1/100. Em colaboração com uma sub-rede, um agente de IA teve uma taxa de precisão média de 70%, alcançando 100% de precisão em um único dia.
A indústria do desporto é de grande escala, a inovação tecnológica é significativa, e as perspetivas de mercado são amplas. O Score é uma sub-rede com uma direção de aplicação clara, que merece atenção.
8. OpenKaito (SN5) - texto de inferência de código aberto
OpenKaito foca no desenvolvimento de modelos de incorporação de texto, suportado por Kaito, um participante importante no campo do InfoFi. Como um projeto de código aberto impulsionado pela comunidade, o OpenKaito está empenhado em construir capacidades de compreensão e raciocínio de texto de alta qualidade, especialmente em recuperação de informações e busca semântica.
A sub-rede ainda está na fase inicial de construção, principalmente em torno de modelos de incorporação de texto para construir um ecossistema. Vale a pena notar a integração do Yaps que está prestes a acontecer, o que pode expandir significativamente seus cenários de aplicação e base de usuários.
9. Data Universe (SN13) - infraestrutura de dados de IA
Processamento diário de 500 milhões de linhas de dados, acumulando mais de 55,6 bilhões de linhas, suportando 100GB de armazenamento. A arquitetura DataEntity oferece funcionalidades essenciais como padronização de dados, otimização de índices e armazenamento distribuído. O inovador mecanismo de votação "gravidade" realiza ajustes dinâmicos de peso.
Os dados são o petróleo da IA, o valor da infraestrutura é estável e o nicho ecológico é importante. Como fornecedor de dados para várias sub-redes, a colaboração profunda com projetos como o Score reflete o valor da infraestrutura.
10. TAOHash (SN14) - Mineração de PoW
TAOHash permite que mineradores de Bitcoin redirecionem seu poder de hash para a rede Bittensor, obtendo tokens alpha através da mineração para staking ou negociação. Este modelo combina a mineração tradicional PoW com computação AI, oferecendo aos mineradores uma nova fonte de receita.
Atraí mais de 6EH/s de poder de hash em apenas algumas semanas (cerca de 0,7% do poder de hash global), provando o reconhecimento do mercado por este modelo híbrido. Os mineradores podem escolher entre mineração tradicional de Bitcoin e obter tokens TAOHash, otimizando seus rendimentos de acordo com as condições do mercado.
Análise do Ecossistema
A inovação tecnológica do Bittensor construiu um ecossistema de IA descentralizado único. O seu algoritmo de consenso Yuma garante a qualidade da rede através da validação descentralizada, enquanto o mecanismo de alocação de recursos mercadológicos introduzido pela atualização dTAO aumentou significativamente a eficiência. Cada sub-rede é equipada com um mecanismo AMM, permitindo a descoberta de preços entre o TAO e os tokens alpha, este design permite que as forças do mercado participem diretamente na alocação de recursos de IA.
O protocolo de colaboração entre sub-redes suporta o processamento distribuído de tarefas complexas de IA, formando um forte efeito de rede. A estrutura de dupla incentivo (emissão de TAO e valorização de tokens alpha) garante uma motivação de participação a longo prazo, permitindo que criadores de sub-rede, mineradores, validadores e stakers recebam recompensas correspondentes, formando um ciclo econômico sustentável.
Comparado aos fornecedores tradicionais de serviços de IA centralizados, o Bittensor oferece uma verdadeira alternativa descentralizada, destacando-se em termos de eficiência de custos. Várias sub-redes demonstram vantagens de custo significativas, como o Chutes, que é 85% mais barato do que certos serviços de nuvem, e essa vantagem de custo vem da melhoria da eficiência da arquitetura descentralizada. O ecossistema aberto promove a inovação rápida, com o número e a qualidade das sub-redes em constante aumento, e a velocidade de inovação supera em muito a pesquisa e desenvolvimento internos de empresas tradicionais.
No entanto, o ecossistema também enfrenta desafios reais. A barreira tecnológica ainda é relativamente alta, embora as ferramentas estejam em constante melhoria, a participação em mining e validation ainda requer um conhecimento técnico considerável. A incerteza do ambiente regulatório é outro fator de risco, e as redes de IA descentralizadas podem enfrentar diferentes políticas regulatórias em vários países. Os fornecedores tradicionais de serviços em nuvem não ficarão de braços cruzados e espera-se que lancem produtos competitivos. Com o crescimento da rede, como manter o equilíbrio entre desempenho e descentralização também se torna um importante desafio.
O crescimento explosivo da indústria de IA oferece uma enorme oportunidade de mercado para o Bittensor. Um banco de investimento prevê que os investimentos globais em IA se aproximarão de 200 bilhões de dólares até 2025, proporcionando um forte suporte à demanda por infraestrutura. Espera-se que o mercado global de IA cresça de 294 bilhões de dólares em 2025 para 1,77 trilhões de dólares em 2032, com uma taxa de crescimento anual composta de 29%, o que cria um amplo espaço para o desenvolvimento de infraestrutura de IA descentralizada.
As políticas de apoio ao desenvolvimento de IA em vários países criaram uma janela de oportunidade para a infraestrutura de IA descentralizada, enquanto a crescente preocupação com a privacidade de dados e a segurança da IA aumentou a demanda por tecnologias como a computação confidencial, que é precisamente a principal vantagem de sub-rede como a Targon. O interesse dos investidores institucionais na infraestrutura de IA continua a crescer, e a participação de uma instituição renomada fornece apoio financeiro e recursos para o ecossistema.
Estrutura de Estratégia de Investimento
Investir na sub-rede Bittensor requer a criação de uma estrutura de avaliação sistemática. No nível técnico, é necessário examinar o grau de inovação e a profundidade da barreira de proteção, a força técnica da equipe e a capacidade de execução, bem como os efeitos de sinergia com outros projetos do ecossistema. No nível de mercado, deve-se analisar o tamanho do mercado-alvo e o potencial de crescimento, a estrutura competitiva e as vantagens diferenciadas, a adoção pelos usuários e os efeitos de rede, assim como o ambiente regulatório e os riscos políticos. No nível financeiro, é importante prestar atenção ao nível atual de avaliação e ao desempenho histórico, à proporção de emissão de TAO e à tendência de crescimento, à razoabilidade do design da economia do token, assim como à liquidez e à profundidade das transações.
Na gestão de riscos específica, a diversificação de investimentos é uma estratégia básica. Recomenda-se diversificar a alocação entre diferentes tipos de sub-rede, incluindo infraestrutura (como Chutes, Celium), aplicações (como Score, BitMind) e protocolos (como Targon, Templar). Ao mesmo tempo, é necessário ajustar a estratégia de investimento de acordo com a fase de desenvolvimento da sub-rede; projetos em fase inicial têm alto risco, mas grande potencial de retorno, enquanto projetos maduros são relativamente estáveis, mas com espaço de crescimento limitado. Tendo em conta que a liquidez dos tokens alpha pode não ser tão boa quanto a do TAO, é necessário organizar de forma razoável a proporção de alocação de fundos, mantendo um buffer de liquidez necessário.
O primeiro evento de halving em novembro de 2025 será um importante catalisador de mercado. A redução na emissão aumentará a escassez da sub-rede existente, ao mesmo tempo que poderá eliminar projetos com desempenho insatisfatório, o que irá remodelar o panorama econômico de toda a rede. Os investidores podem se posicionar antecipadamente em sub-redes de qualidade, aproveitando a janela de alocação antes do halving.
A médio prazo, espera-se que o número de sub-redes ultrapasse 500, abrangendo vários segmentos da indústria de IA. O aumento de aplicações empresariais impulsionará o desenvolvimento de sub-redes relacionadas com computação confidencial e privacidade de dados, e a colaboração entre sub-redes será mais frequente, formando uma cadeia de suprimentos de serviços de IA complexa. O esclarecimento gradual do quadro regulatório dará uma vantagem significativa às sub-redes em conformidade.
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