Руководство по инвестициям в подсеть Bittensor: поймайте следующий тренд в инфраструктуре ИИ
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила обновление Dynamic TAO (dTAO), реализовав рыночное распределение децентрализованных ресурсов. Эта революция освободила огромный инновационный потенциал, и 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 и генерации изображений до передовых задач, таких как сворачивание белков и количественная торговля, формируя в настоящее время наиболее полную децентрализованную экосистему AI.
Рыночные показатели также впечатляют. Общая капитализация ведущих подсетей выросла 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 зависимости от рыночной ставки TAO, при этом 10 крупнейших подсетей занимают 51,76% сетевых выбросов, что отражает механизм естественного отбора на рынке.
Анализ основной сети (Топ 10 по эмиссии)
1. Чуты (SN64) - безсерверные AI вычисления
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI модели до 200 миллисекунд, что в 10 раз эффективнее традиционных облачных сервисов. Более 8000 GPU узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день. Бизнес-модель зрелая, используется стратегия бесплатного расширения для привлечения пользователей, предоставляя вычислительную мощность для популярных моделей через определенную платформу. Значительные преимущества по стоимости, на 85% дешевле, чем некоторые облачные сервисы. В настоящее время общее использование токенов превышает 9042.37B, обслуживая более 3000 корпоративных клиентов.
dTAO запустился через 9 недель после достижения рыночной капитализации в 100 миллионов долларов, текущая капитализация составляет 79 миллионов, технологический барьер глубокий, коммерциализация идет гладко, уровень признания на рынке достаточно высок, в настоящее время это лидер подсети.
Celium сосредоточен на оптимизации вычислений на уровне аппаратного обеспечения. С помощью четырех технологических модулей: планирование GPU, абстракция аппаратного обеспечения, оптимизация производительности и управление энергоэффективностью, максимизируется эффективность использования аппаратного обеспечения. Поддерживает всю серию оборудования, включая NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, с ценой на 90% ниже аналогичных продуктов и повышением вычислительной эффективности на 45%.
В настоящее время Celium является второй по величине подсетью по эмиссии на Bittensor, занимая 7,28% от эмиссии сети. Оптимизация аппаратного обеспечения является ключевым элементом инфраструктуры ИИ, обладая сильными барьерами для входа и тенденцией к росту цен, текущая рыночная капитализация составляет 56 млн.
3. Targon (SN4) - децентрализованная AI платформа вывода
Ядро Targon - это TVM (Targon Virtual Machine), безопасная платформа для конфиденциальных вычислений, поддерживающая обучение, вывод и верификацию AI моделей. TVM использует определенные технологии конфиденциальных вычислений и конфиденциальные вычисления от определенной компании, что обеспечивает безопасность и защиту конфиденциальности всего рабочего процесса AI. Система поддерживает сквозное шифрование от аппаратного обеспечения до уровня приложений, позволяя пользователям использовать мощные AI услуги без раскрытия данных.
Targon имеет высокие технологические барьеры, четкую бизнес-модель и стабильные источники дохода. В настоящее время запущен механизм выкупа доходов, все доходы идут на выкуп токенов, недавний выкуп составил 18 тысяч долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследование ИИ и распределенное обучение
Templar является先锋 подсетью в сети Bittensor, занимающейся распределенным обучением крупных AI моделей, и ее миссия заключается в том, чтобы стать "лучшей платформой для обучения моделей в мире". Она осуществляет совместное обучение с использованием ресурсов GPU, предоставляемых участниками со всего мира, фокусируется на совместном обучении и инновациях в передовых моделях, подчеркивая защиту от мошенничества и эффективное сотрудничество.
В области технологических достижений Templar успешно завершил обучение модели с 1,2B параметрами, проведя более 20 000 циклов обучения с участием около 200 GPU в процессе. В 2024 году будет обновлен механизм commit-reveal для повышения децентрализации и безопасности верификации; в 2025 году будет продолжено обучение больших моделей, масштаб параметров достигнет 70B+, и результаты будут сопоставимы со стандартами отрасли в стандартных тестах ИИ.
Технические преимущества Templar весьма заметны, текущая рыночная капитализация составляет 35M, что составляет 4,79% от общего объема.
5. Градиенты (SN56) - децентрализованное обучение ИИ
Gradients решает проблему затрат на обучение 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 всего 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг, а скорость обучения на 40% быстрее централизованных решений. Интерфейс с одним нажатием снижает порог входа, уже более 500 проектов используют его для тонкой настройки моделей в таких областях, как медицина, финансы, образование.
Текущая рыночная капитализация составляет 30 миллионов, существует большой рыночный спрос, а технологические преимущества очевидны, это одна из подсетей, на которую стоит обращать внимание в долгосрочной перспективе.
SN8 является децентрализованной платформой для количественной торговли и финансового прогнозирования, управляемой ИИ, с многоактивными торговыми сигналами. Собственная торговая сеть применяет технологии машинного обучения для прогнозирования финансовых рынков, создавая многоуровневую архитектуру прогнозных моделей. Модель временных рядов объединяет технологии LSTM и Transformer, способную обрабатывать сложные временные последовательности. Модуль анализа рыночных настроений предоставляет индикаторы настроений в качестве вспомогательных сигналов для прогнозов, анализируя контент социальных медиа и новостей.
На сайте можно увидеть доходность и бэктесты стратегий, предоставляемых разными майнерами. SN8 сочетает в себе ИИ и блокчейн, предлагая инновационные способы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация составляет 27 миллионов.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Score — это фреймворк компьютерного зрения, сосредоточенный на анализе спортивных видео, который снижает стоимость сложного видеоанализа с помощью легковесной верификационной технологии. Используется двухступенчатая верификация: обнаружение поля и проверка объектов на основе CLIP, что снижает традиционные расходы на аннотацию тысячи долларов за матч до 1/10 или 1/100. В сотрудничестве с подсетью, средняя точность предсказаний агентом ИИ составляет 70%, когда-то достигав 100% точности за один день.
Спортивная индустрия обладает огромным масштабом, значительными технологическими инновациями и широкими рыночными перспективами. Score является подсетью с четко определенным направлением применения и заслуживает внимания.
OpenKaito сосредоточен на разработке моделей текстового встраивания, поддерживаемых важным участником области InfoFi Kaito. Как проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом, OpenKaito стремится создать высококачественные способности понимания и вывода текста, особенно в области информационного поиска и семантического поиска.
Эта подсеть все еще находится на стадии раннего строительства, в основном сосредоточена на создании экосистемы вокруг моделей текстовых встраиваний. Стоит обратить внимание на предстоящую интеграцию Yaps, которая может существенно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Data Universe (SN13) - AI данные инфраструктура
Обработка 500 миллионов строк данных в день, всего более 55,6 миллиардов строк, поддержка хранения до 100 ГБ. Архитектура DataEntity обеспечивает стандартизацию данных, оптимизацию индексов, распределенное хранение и другие ключевые функции. Инновационный механизм голосования "гравитация" реализует динамическую настройку веса.
Данные — это нефть ИИ, стоимость инфраструктуры стабильна, экосистема важна. В качестве поставщика данных для нескольких подсетей, глубокое сотрудничество с проектами, такими как Score, демонстрирует ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - PoW майнинг хэшрейта
TAOHash позволяет биткойн-майнерам перенаправлять вычислительную мощность на сеть Bittensor, зарабатывая токены alpha через майнинг для стейкинга или торговли. Эта модель сочетает традиционный PoW-майнинг с AI-вычислениями, предоставляя майнерам новые источники дохода.
За короткое время было привлечено более 6EH/s вычислительной мощности (примерно 0,7% от мировой вычислительной мощности), что подтверждает 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 создали уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Алгоритм консенсуса Yuma обеспечивает качество сети через децентрализованную верификацию, в то время как рыночный механизм распределения ресурсов, введенный обновлением dTAO, значительно повысил эффективность. Каждая подсеть оснащена механизмом AMM, который реализует ценообразование между токенами TAO и alpha, что позволяет рыночным силам непосредственно участвовать в распределении ресурсов ИИ.
Протоколы сотрудничества между подсетями поддерживают распределенную обработку сложных AI-задач, создавая мощный сетевой эффект. Структура двойных стимулов (эмиссия TAO и рост стоимости альфа-токенов) обеспечивает долгосрочную мотивацию для участия, позволяя создателям подсетей, майнерам, валидаторам и стейкерам получать соответствующие вознаграждения, формируя устойчивую экономическую замкнутую систему.
В отличие от традиционных централизованных AI-поставщиков, Bittensor предлагает настоящую децентрализованную альтернативу, которая выделяется своей эффективностью затрат. Несколько подсетей демонстрируют значительные преимущества по стоимости, например, Chutes дешевле некоторых облачных услуг на 85%, и это преимущество в стоимости обусловлено повышением эффективности децентрализованной архитектуры. Открытая экосистема способствует быстрому инновационному развитию, количество и качество подсетей постоянно растет, а скорость инноваций значительно превышает традиционные внутренние НИОКР.
Однако экосистема также сталкивается с реальными вызовами. Технический порог все еще достаточно высок, хотя инструменты постоянно улучшаются, участие в mining и validation по-прежнему требует значительных технических знаний. Неопределенность регулирующей среды является еще одним фактором риска, децентрализованные AI сети могут столкнуться с различными регуляторными политиками в разных странах. Традиционные облачные сервисы не останутся в стороне и, как ожидается, запустят конкурентоспособные продукты. С ростом масштаба сети поддержание баланса между производительностью и децентрализацией также становится важным испытанием.
Взрывной рост AI-индустрии предоставляет Bittensor огромные рыночные возможности. Один инвестиционный банк прогнозирует, что к 2025 году объем глобальных инвестиций в AI приблизится к 200 миллиардам долларов, что создаст мощную поддержку для спроса на инфраструктуру. Ожидается, что глобальный рынок AI вырастет с 294 миллиардов долларов в 2025 году до 1,77 триллиона долларов в 2032 году, что соответствует среднегодовому темпу роста 29%, что создает широкие возможности для развития децентрализованной AI-инфраструктуры.
Поддержка развития ИИ различными странами создала окно возможностей для децентрализованной инфраструктуры ИИ, в то время как увеличившееся внимание к конфиденциальности данных и безопасности ИИ повысило спрос на такие технологии, как конфиденциальные вычисления, что является ключевым преимуществом подсетей, таких как Targon. Интерес институциональных инвесторов к инфраструктуре ИИ продолжает расти, и участие одной известной организации обеспечило финансирование и ресурсную поддержку экосистемы.
Рамки инвестиционной стратегии
Инвестиции в подсеть Bittensor требуют создания системной оценки. На техническом уровне необходимо оценить уровень инноваций и глубину конкурентного преимущества, технические возможности команды и способности к выполнению, а также синергетический эффект с другими проектами экосистемы. На рыночном уровне необходимо проанализировать размер целевого рынка и потенциал роста, конкурентную среду и дифференцированные преимущества, уровень принятия пользователями и сетевые эффекты, а также регуляторную среду и политические риски. На финансовом уровне следует обратить внимание на текущий уровень оценки и историческую производительность, долю эмиссии TAO и тенденции роста, разумность дизайна токеномики, а также ликвидность и глубину торговли.
В конкретном управлении рисками диверсифицированные инвестиции являются основной стратегией. Рекомендуется распределять инвестиции между различными типами подсетей, включая инфраструктурные (такие как Chutes, Celium), прикладные (такие как Score, BitMind) и протокольные (такие как Targon, Templar). Также необходимо корректировать инвестиционную стратегию в зависимости от стадии развития подсетей: на ранних этапах проекты имеют высокий риск, но потенциальная прибыль велика; зрелые проекты относительно стабильны, но пространство для роста ограничено. Учитывая, что ликвидность альфа-токенов может быть ниже, чем у TAO, необходимо разумно распределять пропорции капитала, сохраняя необходимую ликвидность.
Событие первого халвинга в ноябре 2025 года станет важным катализатором для рынка. Снижение эмиссии повысит дефицит существующих подсетей, одновременно возможно исключив неэффективные проекты, что изменит экономический ландшафт всей сети. Инвесторы могут заранее подготовиться, выбрав качественные подсети, чтобы воспользоваться окном для распределения перед халвингом.
В среднесрочной перспективе ожидается, что количество подсетей превысит 500, охватывая различные сегменты AI-индустрии. Увеличение корпоративных приложений будет способствовать развитию подсетей, связанных с конфиденциальными вычислениями и защитой данных, сотрудничество между подсетями станет более частым, образуя сложную цепочку поставок AI-услуг. Постепенное уточнение нормативной базы даст явное преимущество соблюдающим требованиям подсетям.
 и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Экосистема подсети Bittensor взрывается: инвестиционные возможности для добычи ИИ-инфраструктуры
Руководство по инвестициям в подсеть Bittensor: поймайте следующий тренд в инфраструктуре ИИ
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила обновление Dynamic TAO (dTAO), реализовав рыночное распределение децентрализованных ресурсов. Эта революция освободила огромный инновационный потенциал, и 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 и генерации изображений до передовых задач, таких как сворачивание белков и количественная торговля, формируя в настоящее время наиболее полную децентрализованную экосистему AI.
Рыночные показатели также впечатляют. Общая капитализация ведущих подсетей выросла 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 зависимости от рыночной ставки TAO, при этом 10 крупнейших подсетей занимают 51,76% сетевых выбросов, что отражает механизм естественного отбора на рынке.
Анализ основной сети (Топ 10 по эмиссии)
1. Чуты (SN64) - безсерверные AI вычисления
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI модели до 200 миллисекунд, что в 10 раз эффективнее традиционных облачных сервисов. Более 8000 GPU узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день. Бизнес-модель зрелая, используется стратегия бесплатного расширения для привлечения пользователей, предоставляя вычислительную мощность для популярных моделей через определенную платформу. Значительные преимущества по стоимости, на 85% дешевле, чем некоторые облачные сервисы. В настоящее время общее использование токенов превышает 9042.37B, обслуживая более 3000 корпоративных клиентов.
dTAO запустился через 9 недель после достижения рыночной капитализации в 100 миллионов долларов, текущая капитализация составляет 79 миллионов, технологический барьер глубокий, коммерциализация идет гладко, уровень признания на рынке достаточно высок, в настоящее время это лидер подсети.
2. Celium (SN51) - аппаратное вычислительное оптимизация
Celium сосредоточен на оптимизации вычислений на уровне аппаратного обеспечения. С помощью четырех технологических модулей: планирование GPU, абстракция аппаратного обеспечения, оптимизация производительности и управление энергоэффективностью, максимизируется эффективность использования аппаратного обеспечения. Поддерживает всю серию оборудования, включая NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, с ценой на 90% ниже аналогичных продуктов и повышением вычислительной эффективности на 45%.
В настоящее время Celium является второй по величине подсетью по эмиссии на Bittensor, занимая 7,28% от эмиссии сети. Оптимизация аппаратного обеспечения является ключевым элементом инфраструктуры ИИ, обладая сильными барьерами для входа и тенденцией к росту цен, текущая рыночная капитализация составляет 56 млн.
3. Targon (SN4) - децентрализованная AI платформа вывода
Ядро Targon - это TVM (Targon Virtual Machine), безопасная платформа для конфиденциальных вычислений, поддерживающая обучение, вывод и верификацию AI моделей. TVM использует определенные технологии конфиденциальных вычислений и конфиденциальные вычисления от определенной компании, что обеспечивает безопасность и защиту конфиденциальности всего рабочего процесса AI. Система поддерживает сквозное шифрование от аппаратного обеспечения до уровня приложений, позволяя пользователям использовать мощные AI услуги без раскрытия данных.
Targon имеет высокие технологические барьеры, четкую бизнес-модель и стабильные источники дохода. В настоящее время запущен механизм выкупа доходов, все доходы идут на выкуп токенов, недавний выкуп составил 18 тысяч долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследование ИИ и распределенное обучение
Templar является先锋 подсетью в сети Bittensor, занимающейся распределенным обучением крупных AI моделей, и ее миссия заключается в том, чтобы стать "лучшей платформой для обучения моделей в мире". Она осуществляет совместное обучение с использованием ресурсов GPU, предоставляемых участниками со всего мира, фокусируется на совместном обучении и инновациях в передовых моделях, подчеркивая защиту от мошенничества и эффективное сотрудничество.
В области технологических достижений Templar успешно завершил обучение модели с 1,2B параметрами, проведя более 20 000 циклов обучения с участием около 200 GPU в процессе. В 2024 году будет обновлен механизм commit-reveal для повышения децентрализации и безопасности верификации; в 2025 году будет продолжено обучение больших моделей, масштаб параметров достигнет 70B+, и результаты будут сопоставимы со стандартами отрасли в стандартных тестах ИИ.
Технические преимущества Templar весьма заметны, текущая рыночная капитализация составляет 35M, что составляет 4,79% от общего объема.
5. Градиенты (SN56) - децентрализованное обучение ИИ
Gradients решает проблему затрат на обучение 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 всего 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг, а скорость обучения на 40% быстрее централизованных решений. Интерфейс с одним нажатием снижает порог входа, уже более 500 проектов используют его для тонкой настройки моделей в таких областях, как медицина, финансы, образование.
Текущая рыночная капитализация составляет 30 миллионов, существует большой рыночный спрос, а технологические преимущества очевидны, это одна из подсетей, на которую стоит обращать внимание в долгосрочной перспективе.
6. Проприетарная торговля (SN8) - Финансовая количественная торговля
SN8 является децентрализованной платформой для количественной торговли и финансового прогнозирования, управляемой ИИ, с многоактивными торговыми сигналами. Собственная торговая сеть применяет технологии машинного обучения для прогнозирования финансовых рынков, создавая многоуровневую архитектуру прогнозных моделей. Модель временных рядов объединяет технологии LSTM и Transformer, способную обрабатывать сложные временные последовательности. Модуль анализа рыночных настроений предоставляет индикаторы настроений в качестве вспомогательных сигналов для прогнозов, анализируя контент социальных медиа и новостей.
На сайте можно увидеть доходность и бэктесты стратегий, предоставляемых разными майнерами. SN8 сочетает в себе ИИ и блокчейн, предлагая инновационные способы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация составляет 27 миллионов.
7. Оценка (SN44) - Спортивный анализ и оценка
Score — это фреймворк компьютерного зрения, сосредоточенный на анализе спортивных видео, который снижает стоимость сложного видеоанализа с помощью легковесной верификационной технологии. Используется двухступенчатая верификация: обнаружение поля и проверка объектов на основе CLIP, что снижает традиционные расходы на аннотацию тысячи долларов за матч до 1/10 или 1/100. В сотрудничестве с подсетью, средняя точность предсказаний агентом ИИ составляет 70%, когда-то достигав 100% точности за один день.
Спортивная индустрия обладает огромным масштабом, значительными технологическими инновациями и широкими рыночными перспективами. Score является подсетью с четко определенным направлением применения и заслуживает внимания.
8. OpenKaito (SN5) - открытая текстовая интерпретация
OpenKaito сосредоточен на разработке моделей текстового встраивания, поддерживаемых важным участником области InfoFi Kaito. Как проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом, OpenKaito стремится создать высококачественные способности понимания и вывода текста, особенно в области информационного поиска и семантического поиска.
Эта подсеть все еще находится на стадии раннего строительства, в основном сосредоточена на создании экосистемы вокруг моделей текстовых встраиваний. Стоит обратить внимание на предстоящую интеграцию Yaps, которая может существенно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Data Universe (SN13) - AI данные инфраструктура
Обработка 500 миллионов строк данных в день, всего более 55,6 миллиардов строк, поддержка хранения до 100 ГБ. Архитектура DataEntity обеспечивает стандартизацию данных, оптимизацию индексов, распределенное хранение и другие ключевые функции. Инновационный механизм голосования "гравитация" реализует динамическую настройку веса.
Данные — это нефть ИИ, стоимость инфраструктуры стабильна, экосистема важна. В качестве поставщика данных для нескольких подсетей, глубокое сотрудничество с проектами, такими как Score, демонстрирует ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - PoW майнинг хэшрейта
TAOHash позволяет биткойн-майнерам перенаправлять вычислительную мощность на сеть Bittensor, зарабатывая токены alpha через майнинг для стейкинга или торговли. Эта модель сочетает традиционный PoW-майнинг с AI-вычислениями, предоставляя майнерам новые источники дохода.
За короткое время было привлечено более 6EH/s вычислительной мощности (примерно 0,7% от мировой вычислительной мощности), что подтверждает 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 создали уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Алгоритм консенсуса Yuma обеспечивает качество сети через децентрализованную верификацию, в то время как рыночный механизм распределения ресурсов, введенный обновлением dTAO, значительно повысил эффективность. Каждая подсеть оснащена механизмом AMM, который реализует ценообразование между токенами TAO и alpha, что позволяет рыночным силам непосредственно участвовать в распределении ресурсов ИИ.
Протоколы сотрудничества между подсетями поддерживают распределенную обработку сложных AI-задач, создавая мощный сетевой эффект. Структура двойных стимулов (эмиссия TAO и рост стоимости альфа-токенов) обеспечивает долгосрочную мотивацию для участия, позволяя создателям подсетей, майнерам, валидаторам и стейкерам получать соответствующие вознаграждения, формируя устойчивую экономическую замкнутую систему.
В отличие от традиционных централизованных AI-поставщиков, Bittensor предлагает настоящую децентрализованную альтернативу, которая выделяется своей эффективностью затрат. Несколько подсетей демонстрируют значительные преимущества по стоимости, например, Chutes дешевле некоторых облачных услуг на 85%, и это преимущество в стоимости обусловлено повышением эффективности децентрализованной архитектуры. Открытая экосистема способствует быстрому инновационному развитию, количество и качество подсетей постоянно растет, а скорость инноваций значительно превышает традиционные внутренние НИОКР.
Однако экосистема также сталкивается с реальными вызовами. Технический порог все еще достаточно высок, хотя инструменты постоянно улучшаются, участие в mining и validation по-прежнему требует значительных технических знаний. Неопределенность регулирующей среды является еще одним фактором риска, децентрализованные AI сети могут столкнуться с различными регуляторными политиками в разных странах. Традиционные облачные сервисы не останутся в стороне и, как ожидается, запустят конкурентоспособные продукты. С ростом масштаба сети поддержание баланса между производительностью и децентрализацией также становится важным испытанием.
Взрывной рост AI-индустрии предоставляет Bittensor огромные рыночные возможности. Один инвестиционный банк прогнозирует, что к 2025 году объем глобальных инвестиций в AI приблизится к 200 миллиардам долларов, что создаст мощную поддержку для спроса на инфраструктуру. Ожидается, что глобальный рынок AI вырастет с 294 миллиардов долларов в 2025 году до 1,77 триллиона долларов в 2032 году, что соответствует среднегодовому темпу роста 29%, что создает широкие возможности для развития децентрализованной AI-инфраструктуры.
Поддержка развития ИИ различными странами создала окно возможностей для децентрализованной инфраструктуры ИИ, в то время как увеличившееся внимание к конфиденциальности данных и безопасности ИИ повысило спрос на такие технологии, как конфиденциальные вычисления, что является ключевым преимуществом подсетей, таких как Targon. Интерес институциональных инвесторов к инфраструктуре ИИ продолжает расти, и участие одной известной организации обеспечило финансирование и ресурсную поддержку экосистемы.
Рамки инвестиционной стратегии
Инвестиции в подсеть Bittensor требуют создания системной оценки. На техническом уровне необходимо оценить уровень инноваций и глубину конкурентного преимущества, технические возможности команды и способности к выполнению, а также синергетический эффект с другими проектами экосистемы. На рыночном уровне необходимо проанализировать размер целевого рынка и потенциал роста, конкурентную среду и дифференцированные преимущества, уровень принятия пользователями и сетевые эффекты, а также регуляторную среду и политические риски. На финансовом уровне следует обратить внимание на текущий уровень оценки и историческую производительность, долю эмиссии TAO и тенденции роста, разумность дизайна токеномики, а также ликвидность и глубину торговли.
В конкретном управлении рисками диверсифицированные инвестиции являются основной стратегией. Рекомендуется распределять инвестиции между различными типами подсетей, включая инфраструктурные (такие как Chutes, Celium), прикладные (такие как Score, BitMind) и протокольные (такие как Targon, Templar). Также необходимо корректировать инвестиционную стратегию в зависимости от стадии развития подсетей: на ранних этапах проекты имеют высокий риск, но потенциальная прибыль велика; зрелые проекты относительно стабильны, но пространство для роста ограничено. Учитывая, что ликвидность альфа-токенов может быть ниже, чем у TAO, необходимо разумно распределять пропорции капитала, сохраняя необходимую ликвидность.
Событие первого халвинга в ноябре 2025 года станет важным катализатором для рынка. Снижение эмиссии повысит дефицит существующих подсетей, одновременно возможно исключив неэффективные проекты, что изменит экономический ландшафт всей сети. Инвесторы могут заранее подготовиться, выбрав качественные подсети, чтобы воспользоваться окном для распределения перед халвингом.
В среднесрочной перспективе ожидается, что количество подсетей превысит 500, охватывая различные сегменты AI-индустрии. Увеличение корпоративных приложений будет способствовать развитию подсетей, связанных с конфиденциальными вычислениями и защитой данных, сотрудничество между подсетями станет более частым, образуя сложную цепочку поставок AI-услуг. Постепенное уточнение нормативной базы даст явное преимущество соблюдающим требованиям подсетям.
![Bittensor подсеть инвестиционное руководство: схватите следующий ветерок AI](