Bittensor mạng con sinh thái bùng nổ: Khai thác cơ hội đầu tư vào hạ tầng AI

Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội mới trong cơ sở hạ tầng AI

Vào tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành nâng cấp Dynamic TAO (dTAO), thực hiện phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Cuộc cách mạng này đã giải phóng sức sáng tạo khổng lồ, chỉ trong vài tháng, số lượng mạng con hoạt động đã tăng từ 32 lên 118, với mức tăng 269%. Những mạng con này bao phủ tất cả các lĩnh vực con của ngành AI, từ suy luận văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến gập protein tiên tiến, giao dịch định lượng, tạo thành hệ sinh thái AI phi tập trung hoàn chỉnh nhất hiện nay.

Thị trường cũng có sự thể 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 tỷ suất sinh lợi hàng năm ổn định từ 16-19%. Các mạng con phân phối khuyến khích mạng lưới theo tỷ lệ staking TAO dựa trên thị trường, 10 mạng con hàng đầu chiếm 51,76% lượng phát thải mạng lưới, thể hiện cơ chế thị trường chọn lọc.

Bittensor mạng con đầu tư hướng dẫn: Nắm bắt cơ hội tiếp theo của AI

Phân tích mạng lõi (10 nhà phát thải hàng đầu)

1. Chutes (SN64) - tính toán AI không máy chủ

Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức", giảm thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, tăng hiệu suất gấp 10 lần so với dịch vụ đám mây truyền thống. Hơn 8000 nút GPU toàn cầu hỗ trợ các mô hình chính, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày. Mô hình kinh doanh trưởng thành, áp dụng chiến lược miễn phí gia tăng để thu hút người dùng, cung cấp hỗ trợ sức mạnh tính toán cho các mô hình phổ biến thông qua một nền tảng nào đó. Lợi thế chi phí đáng kể, thấp hơn 85% so với một dịch vụ đám mây nào đó. Hiện tại tổng lượng token sử dụng đã vượt quá 9042.37B, phục vụ hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.

dTAO khởi động sau 9 tuần đạt vốn hóa 100 triệu USD, hiện tại vốn hóa 79 triệu USD, có tường thành kỹ thuật vững chắc, tiến độ thương mại hóa thuận lợi, mức độ công nhận trên thị trường khá cao, hiện tại là đầu tàu của mạng con.

2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng

Celium tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp độ 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 suất năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng. Hỗ trợ toàn bộ dải phần cứng như NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, giá giảm 90% so với các sản phẩm cùng loại, hiệu suất tính toán tăng 45%.

Hiện tại, Celium là mạng con có lượng phát thải lớn thứ hai trên Bittensor, chiếm 7,28% tổng lượng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là yếu tố cốt lõi của hạ tầng AI, có xu hướng giá tăng mạnh do rào cản kỹ thuật, hiện tại vốn hóa thị trường là 56 triệu.

3. Targon (SN4) - Nền tảng suy diễn AI phi tập trung

Targon có lõi là TVM (Targon Virtual Machine), đây là một nền tảng tính toán bí mật an toàn, hỗ trợ đào tạo, suy diễn và xác minh mô hình AI. TVM áp dụng một số công nghệ tính toán bí mật và một số công ty tính toán bí mật, đảm bảo tính an toàn và bảo vệ quyền riêng tư trong toàn bộ quy trình làm việc của AI. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối từ phần cứng đến lớp ứng dụng, cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI mạnh mẽ mà không tiết lộ dữ liệu.

Công nghệ Targon có rào cản kỹ thuật cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu nhập ổn định. Hiện tại đã kích hoạt cơ chế mua lại thu nhập, tất cả doanh thu được sử dụng để mua lại token, lần mua lại gần đây nhất là 18.000 đô la.

4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán

Templar là mạng con tiên phong chuyên về đào tạo phân tán các mô hình AI quy mô lớn trên mạng Bittensor, với sứ mệnh trở thành "nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thông qua sự hợp tác đào tạo với tài nguyên GPU do các người tham gia toàn cầu đóng góp, tập trung vào việc hợp tác đào tạo và đổi mới các mô hình tiên tiến, nhấn mạnh vào việc chống gian lận và hợp tác hiệu quả.

Về thành tựu công nghệ, Templar đã hoàn thành việc huấn luyện mô hình 1.2B tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ huấn luyện, khoảng 200 GPU tham gia vào toàn bộ quá trình. Năm 2024 nâng cấp cơ chế commit-reveal, nâng cao sự phi tập trung và an ninh của việc xác minh; năm 2025 tiếp tục đẩy mạnh huấn luyện mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, thể hiện kết quả tương đương với tiêu chuẩn ngành trong các bài kiểm tra chuẩn AI.

Lợi thế kỹ thuật của Templar khá nổi bật, hiện có giá trị thị trường 35 triệu USD, chiếm 4,79% lượng phát thải.

5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung

Gradients giải quyết vấn đề chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống lập lịch thông minh dựa trên đồng bộ hóa độ dốc, phân bổ hiệu quả nhiệm vụ đến hàng ngàn 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% so với các giải pháp tập trung. Giao diện một nút giảm bớt rào cản sử dụng, đã có hơn 500 dự án sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ các lĩnh vực y tế, tài chính, giáo dục và hơn thế nữa.

Giá trị thị trường hiện tại là 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, ưu thế công nghệ rõ ràng, là một trong những mạng con đáng chú ý trong dài hạn.

6. Giao dịch sở hữu (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính

SN8 là một nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, sử dụng AI để tạo ra tín hiệu giao dịch đa tài sản. Mạng lưới giao dịch độc quyền 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 chuỗi thời gian của nó kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, có khả năng xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích tâm lý thị trường thông qua việc phân tích nội dung trên mạng xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số cảm xúc như một tín hiệu hỗ trợ cho dự đoán.

Trên trang web có thể thấy lợi nhuận và kiểm tra lại các chiến lược được cung cấp bởi các miner khác nhau. SN8 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 số (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao

Score tập trung vào phân tích video thể thao với khung công nghệ thị giác máy tính, giảm chi phí phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác thực nhẹ. Sử dụng xác thực hai bước: phát hiện sân bóng và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí ghi chú từ hàng nghìn đô la cho một trận đấu xuống chỉ còn 1/10 đến 1/100. Hợp tác với một mạng con, một đại lý AI đã đạt được độ chính xác dự đoán trung bình 70%, có lúc đạt 100% độ chính xác trong một ngày.

Ngành thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ đáng kể, triển vọng thị trường rộng lớn, Score là một mạng con có hướng ứng dụng rõ ràng, xứng đáng được chú ý.

8. OpenKaito (SN5) - văn bản suy diễn mã nguồn mở

OpenKaito tập trung vào việc phát triển các mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi Kaito, một người tham gia quan trọng trong lĩnh vực InfoFi. Là một dự án mã nguồn mở do cộng đồng điều hành, OpenKaito cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.

Mạng con này vẫn đang trong giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu xoay quanh việc xây dựng hệ sinh thái cho mô hình nhúng văn bản. Đáng chú ý là sự tích hợp Yaps sắp tới, điều này có thể mở rộng đáng kể các kịch bản ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.

9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Hạ tầng dữ liệu AI

Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng, hỗ trợ 100GB lưu trữ. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" sáng tạo thực hiện điều chỉnh trọng số động.

Dữ liệu là dầu mỏ của AI, giá trị cơ sở 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 như Score, thể hiện giá trị cơ sở hạ tầng.

10. TAOHash (SN14) - khai thác PoW

TAOHash cho phép thợ đào Bitcoin chuyển hướng sức mạnh tính toán đến mạng Bittensor, thông qua việc đào để nhận được token alpha dùng để staking hoặc giao dịch. Mô hình này kết hợp đào PoW truyền thống với tính toán AI, cung cấp cho thợ đào một nguồn thu nhập mới.

Chỉ trong vài tuần, đã thu hút hơn 6EH/s công suất tính toán (khoảng 0,7% tổng công suất toàn cầu), chứng minh sự công nhận của thị trường đối với mô hình kết hợp này. Thợ mỏ có thể chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận được token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận theo tình hình thị trường.

Bittensor mạng con đầu tư hướng dẫn: Nắm bắt cơ hội tiếp theo của AI

Phân tích hệ sinh thái

Công nghệ đổi mới của Bittensor đã xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận Yuma của nó đảm bảo chất lượng mạng thông qua việc xác thực phi tập trung, trong khi cơ chế phân bổ tài nguyên thị trường được giới thiệu bởi bản nâng cấp dTAO đã nâng cao đáng kể hiệu quả. Mỗi mạng con đều được trang bị cơ chế AMM, thực hiện việc phát hiện giá giữa TAO và token alpha, thiết kế này cho phép lực lượng thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân bổ tài nguyên AI.

Giao thức hợp tác giữa các mạng con hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép (phát thải TAO cộng với sự gia tăng giá trị của token alpha) đảm bảo động lực tham gia lâu dài, các nhà tạo mạng con, thợ đào, người xác thực và người staking đều có thể nhận được phần thưởng tương ứng, tạo thành một vòng lặp 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, nổi bật về hiệu quả chi phí. Nhiều mạng con thể hiện lợi thế chi phí đáng kể, chẳng hạn như Chutes rẻ hơn 85% so với một dịch vụ đám mây, lợi thế chi phí này đến từ việc nâng cao hiệu quả của kiến trúc phi tập trung. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, số lượng và chất lượng mạng con liên tục được cải thiện, 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 phải đối mặt với những thách thức thực tế. Rào cản công nghệ vẫn còn cao, mặc dù các công cụ đang được cải thiện liên tục, nhưng việc tham gia vào mining và validation vẫn cần một kiến thức kỹ thuật khá đáng kể. Sự không chắc chắn của môi trường quy định là một yếu tố rủi ro khác, mạng AI phi tập trung có thể đối mặt với các chính sách quy định khác nhau ở các quốc gia. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống sẽ không ngồi yên, 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 AI đã mang lại cơ hội thị trường lớn cho Bittensor. Một ngân hàng đầu tư dự đoán rằng vào năm 2025, đầu tư toàn cầu vào AI sẽ gần đạt 200 tỷ USD, mang lại sự hỗ trợ mạnh mẽ cho nhu cầu cơ sở hạ tầng. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1,77 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm đạt 29%, điều này tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.

Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia đã tạo ra cơ hội cho hạ tầng AI phi tập trung, đồng thời sự chú ý đối với quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI đã gia tăng nhu cầu về các công nghệ như tính toán bí mật, điều này chính là lợi thế cốt lõi của các mạng con như Targon. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với hạ tầng AI đang gia tăng, sự tham gia của một tổ chức nổi tiếng đã cung cấp tài chính và hỗ trợ nguồn lực cho hệ sinh thái.

Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội tiếp theo của AI

Khung chiến lược đầu tư

Đầu tư vào mạng con Bittensor cần xây dựng một khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ công nghệ, cần xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của thành trì, sức mạnh kỹ thuật của đội ngũ và khả năng thực hiện, cũng như hiệu ứng phối hợp 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 chấp nhận 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 TAO 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 loại hạ tầng (như Chutes, Celium), loại ứng dụng (như Score, BitMind) và loại giao thức (như Targon, Templar). 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, các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không có không gian tăng trưởng lớn. Cân nhắc rằng tính thanh khoản của token alpha có thể không tốt như TAO, cần sắp xếp tỷ lệ phân bổ vốn hợp lý, duy trì một đệm 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 trên thị trường. Sự giảm phát thải sẽ tăng cường sự 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 bức tranh 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.

Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội tiếp theo của AI

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 pháp lý dần được làm rõ sẽ mang lại lợi thế rõ rệt cho các mạng con tuân thủ.

![Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội tiếp theo của AI](

TAO-0.11%
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) 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.
  • Phần thưởng
  • 1
  • Chia sẻ
Bình luận
0/400
Blockwatcher9000vip
· 07-25 19:51
Đã sớm nhìn ra mạng con sinh thái
Xem bản gốcTrả lời1
  • Ghim
Giao dịch tiền điện tử mọi lúc mọi nơi
qrCode
Quét để tải xuống ứng dụng Gate
Cộng đồng
Tiếng Việt
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)