Guía de inversión en subred Bittensor: Aprovecha la nueva tendencia de IA
En febrero de 2025, la red Bittensor completó la actualización Dynamic TAO (dTAO), logrando una transición de la gobernanza centralizada a una asignación descentralizada de recursos impulsada por el mercado. Después de la actualización, cada subred tiene su propio token alpha independiente, lo que permite a los poseedores de TAO elegir libremente sus objetos de inversión, logrando así un mecanismo de descubrimiento de valor basado en el mercado.
Los datos muestran que la actualización de dTAO ha liberado una gran vitalidad innovadora. En solo unos meses, Bittensor ha crecido de 32 subreds a 118 subredes activas, con un aumento del 269%. Estas subredes cubren todos los segmentos de la industria de la IA, desde la inferencia de texto básica, generación de imágenes, hasta el vanguardia del plegamiento de proteínas y el trading cuantitativo, formando el ecosistema de IA descentralizado más completo hasta ahora.
El rendimiento del mercado también es impresionante. La capitalización total del subred principal creció de 4 millones de dólares antes de la actualización a 690 millones de dólares, con un rendimiento anual de staking estable entre el 16% y el 19%. Cada subred distribuye incentivos de red según la tasa de staking de TAO en el mercado, y las 10 principales subredes representan el 51.76% de la emisión de la red, reflejando el mecanismo de mercado de selección natural.
Análisis de la red principal (top 10 de emisiones)
1. Chutes (SN64) - computación AI sin servidor
Valor central: revolucionar la experiencia de implementación de modelos de IA, reduciendo drásticamente los costos de computación.
Chutes utiliza una arquitectura de "inicio instantáneo" que reduce el tiempo de inicio del modelo de IA a 200 milisegundos, aumentando la eficiencia 10 veces en comparación con los servicios en la nube tradicionales. Más de 8000 nodos GPU en todo el mundo apoyan modelos populares desde DeepSeek R1 hasta GPT-4, procesando más de 5 millones de solicitudes diarias y controlando la latencia de respuesta dentro de los 50 milisegundos.
El modelo de negocio es maduro, adoptando una estrategia de freemium para atraer usuarios, proporcionando soporte de computación para modelos populares a través de una plataforma integrada, obteniendo ingresos de cada llamada a la API. La ventaja de costos es significativa, un 85% más baja que ciertos servicios en la nube. Actualmente, el uso total de tokens supera los 9042.37B, sirviendo a más de 3000 clientes empresariales.
dTAO alcanzó un valor de mercado de 100 millones de dólares después de 9 semanas de lanzamiento, el valor de mercado actual es de 79M, la ventaja tecnológica es profunda, el progreso de la comercialización es fluido, y el grado de aceptación en el mercado es alto. Actualmente es el líder de subred.
2. Celium (SN51) - Optimización de cálculo de hardware
Valor central: optimización del hardware subyacente, mejora de la eficiencia del cálculo de IA
Enfocarse en la optimización del cálculo a nivel de hardware. A través de cuatro módulos tecnológicos: programación de GPU, abstracción de hardware, optimización de rendimiento y gestión de eficiencia energética, se maximiza la eficiencia de utilización del hardware. Soporta toda la gama de hardware como NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, con un precio que se reduce en un 90% en comparación con productos similares y una mejora del 45% en la eficiencia de cálculo.
Actualmente es la segunda subred con mayor emisión en Bittensor, representando el 7.28% de las emisiones de la red. La optimización de hardware es un componente clave de la infraestructura de IA, con una fuerte tendencia al alza en los precios debido a barreras tecnológicas, con una capitalización de mercado actual de 56M.
3. Targon (SN4) - plataforma de inferencia de IA descentralizada
Valor central: tecnología de computación confidencial, garantiza la seguridad de la privacidad de los datos
El núcleo de Targon es TVM (Targon Virtual Machine), que es una plataforma de computación segura y confidencial que admite el entrenamiento, la inferencia y la verificación de modelos de IA. TVM utiliza tecnología avanzada de computación confidencial, asegurando la seguridad y la protección de la privacidad de todo el flujo de trabajo de IA. El sistema admite cifrado de extremo a extremo desde el hardware hasta la capa de aplicación, permitiendo a los usuarios utilizar potentes servicios de IA sin revelar datos.
La tecnología Targon tiene un alto umbral de entrada, un modelo de negocio claro y una fuente de ingresos estable. Actualmente se ha activado el mecanismo de recompra de ingresos, todos los ingresos se utilizan para la recompra de tokens, y la última recompra fue de 18,000 dólares.
4. τemplar (SN3) - Investigación en IA y entrenamiento distribuido
Valor central: colaboración en el entrenamiento de modelos de IA a gran escala, reduciendo la barrera de entrada para el entrenamiento.
Templar es una subred pionera dedicada al entrenamiento distribuido de modelos de IA a gran escala, cuya misión es convertirse en "la mejor plataforma de entrenamiento de modelos del mundo". A través de la colaboración en el entrenamiento utilizando recursos de GPU aportados por participantes de todo el mundo, se centra en el entrenamiento colaborativo e innovador de modelos de vanguardia, enfatizando la resistencia al fraude y la colaboración eficiente.
En términos de logros técnicos, Templar ha completado exitosamente el entrenamiento de un modelo de 1.2B de parámetros, pasando por más de 20,000 ciclos de entrenamiento, con aproximadamente 200 GPU participando en todo el proceso. En 2024, se actualizará el mecanismo de verificación para mejorar la descentralización y la seguridad; en 2025, se continuará avanzando en el entrenamiento de grandes modelos, alcanzando una escala de parámetros de 70B+, con un rendimiento comparable a los estándares de la industria en pruebas de referencia de IA.
Las ventajas tecnológicas de Templar son bastante destacadas, con una capitalización de mercado actual de 35 millones, ocupando el 4.79% de las emisiones.
5. Gradientes (SN56) - Entrenamiento de IA descentralizada
Valor central: democratización del entrenamiento de IA, reduciendo significativamente el umbral de costos.
Resolver el problema del costo de entrenamiento de la IA mediante entrenamiento distribuido. El sistema de programación inteligente se basa en la sincronización de gradientes, asignando eficientemente tareas a miles de GPU. Se ha completado el entrenamiento de modelos de 118 billones de parámetros, con un costo de solo 5 dólares por hora, un 70% más barato que los servicios en la nube tradicionales, y una velocidad de entrenamiento un 40% más rápida que las soluciones centralizadas. La interfaz de un solo clic reduce la barrera de uso, y ya hay más de 500 proyectos utilizados para el ajuste fino de modelos, abarcando áreas como la salud, las finanzas y la educación.
La capitalización de mercado actual es de 30 millones, la demanda del mercado es alta, y las ventajas tecnológicas son claras, lo que la convierte en una de las subredes que vale la pena seguir a largo plazo.
Valor central: señales de trading multiactivos impulsadas por IA y predicciones financieras
SN8 es una plataforma descentralizada de comercio cuantitativo y predicción financiera, impulsada por AI con señales de comercio de múltiples activos. La red de comercio propietaria aplica técnicas de aprendizaje automático a la predicción del mercado financiero, construyendo una arquitectura de modelos de predicción de múltiples niveles. Su modelo de predicción temporal fusiona tecnologías LSTM y Transformer, capaz de manejar datos de series temporales complejos. El módulo de análisis de sentimientos del mercado proporciona indicadores de sentimiento como señales auxiliares de predicción al analizar el contenido de las redes sociales y noticias.
En el sitio web se pueden ver los rendimientos y las pruebas de diferentes mineros que ofrecen estrategias. SN8 combina IA y blockchain, ofreciendo una forma innovadora de operar en los mercados financieros, con una capitalización de mercado actual de 27M.
7. Puntaje (SN44) - Análisis y evaluación deportiva
Valor central: análisis de videos deportivos, dirigido a la industria del fútbol de 600 mil millones de dólares.
Marco de visión por computadora enfocado en el análisis de videos deportivos, que reduce el costo del análisis de videos complejos mediante tecnología de validación liviana. Utiliza una verificación en dos pasos: detección de campo y verificación de objetos basada en CLIP, reduciendo el costo de etiquetado tradicional de miles de dólares por partido a 1/10 a 1/100. En colaboración con otros proyectos, el agente de IA tiene una tasa de precisión promedio de predicción del 70%, alcanzando en algún momento una precisión del 100% en un solo día.
La industria del deporte es de gran escala, la innovación tecnológica es notable, y las perspectivas del mercado son amplias. Score es una aplicación con una dirección clara hacia subred, que merece atención.
8. OpenKaito (SN5) - inferencia de texto de código abierto
Valor central: desarrollo de modelos de incrustación de texto, optimización de la recuperación de información
OpenKaito se centra en el desarrollo de modelos de incrustación de texto, apoyado por importantes participantes en el campo de InfoFi. Como un proyecto de código abierto impulsado por la comunidad, OpenKaito se compromete a construir capacidades de comprensión y razonamiento de texto de alta calidad, especialmente en el ámbito de la recuperación de información y la búsqueda semántica.
Esta subred aún se encuentra en una fase temprana de construcción, centrando su ecosistema en modelos de incrustación de texto. Es importante destacar la próxima integración de nuevas funcionalidades, lo que podría expandir significativamente sus escenarios de aplicación y base de usuarios.
9. Data Universe (SN13) - infraestructura de datos de IA
Valor fundamental: procesamiento de grandes volúmenes de datos, suministro de datos para entrenamiento de IA
Procesa 500 millones de filas de datos al día, acumulando más de 55.6 mil millones de filas, soportando 100GB de almacenamiento. La arquitectura DataEntity proporciona funciones clave como estandarización de datos, optimización de índices y almacenamiento distribuido. El innovador mecanismo de votación "gravedad" permite el ajuste dinámico de pesos.
Los datos son el petróleo de la IA, el valor de la infraestructura es estable y el nicho ecológico es importante. Como proveedor de datos para múltiples subredes, la colaboración profunda con proyectos como Score refleja el valor de la infraestructura.
10. TAOHash (SN14) - Minería de PoW
Valor central: conectar la minería tradicional con el cálculo de IA, integración de recursos de potencia de cálculo.
TAOHash permite a los mineros de Bitcoin redirigir su potencia de cálculo a la red Bittensor, obteniendo tokens alpha a través de la minería para ser utilizados en staking o comercio. Este modelo combina la minería PoW tradicional con el cálculo de IA, ofreciendo a los mineros una nueva fuente de ingresos.
En solo unas pocas semanas, atrajo más de 6EH/s de potencia de cálculo (aproximadamente el 0.7% de la potencia de cálculo global), lo que demuestra el reconocimiento del mercado hacia este modo híbrido. Los mineros pueden elegir entre la minería tradicional de Bitcoin y obtener tokens TAOHash, optimizando sus ganancias según las condiciones del mercado.
Análisis del ecosistema
La innovación tecnológica de Bittensor ha construido un ecosistema de IA descentralizado único. Su algoritmo de consenso garantiza la calidad de la red a través de la validación descentralizada, mientras que el mecanismo de asignación de recursos basado en el mercado introducido por la actualización dTAO ha mejorado significativamente la eficiencia. Cada subred está equipada con un mecanismo AMM que permite el descubrimiento de precios entre TAO y el token alpha, este diseño permite que las fuerzas del mercado participen directamente en la asignación de recursos de IA.
El protocolo de colaboración entre subredes admite el procesamiento distribuido de tareas de IA complejas, formando un poderoso efecto de red. La estructura de doble incentivo (emisiones de TAO más la apreciación de los tokens alpha) asegura la motivación para la participación a largo plazo, permitiendo que los creadores de subredes, mineros, validadores y apostadores obtengan las recompensas correspondientes, creando un ciclo económico sostenible.
En comparación con los proveedores de servicios de IA centralizados tradicionales, Bittensor ofrece una verdadera alternativa descentralizada, destacándose en eficiencia de costos. Múltiples subredes muestran ventajas de costo significativas, como Chutes, que es un 85% más barato que ciertos servicios en la nube; esta ventaja de costo proviene de la mejora en la eficiencia de la arquitectura descentralizada. El ecosistema abierto fomenta la innovación rápida, con un número y calidad de subredes en constante aumento, y la velocidad de innovación supera con creces la de la I+D interna de empresas tradicionales.
Sin embargo, el ecosistema también enfrenta desafíos reales. La barrera tecnológica sigue siendo alta, aunque las herramientas están mejorando constantemente, participar en mining y validation aún requiere un conocimiento técnico considerable. La incertidumbre del entorno regulatorio es otro factor de riesgo, ya que la red de IA descentralizada puede enfrentar diferentes políticas regulatorias en cada país. Los proveedores de servicios en la nube tradicionales no se quedarán de brazos cruzados y se espera que lancen productos competitivos. A medida que la red crece, mantener un equilibrio entre el rendimiento y la descentralización también se convierte en una prueba importante.
El crecimiento explosivo de la industria de la IA ofrece grandes oportunidades de mercado para Bittensor. Se estima que la inversión global en IA alcanzará cerca de 200 mil millones de dólares en 2025, lo que proporcionará un fuerte apoyo a la demanda de infraestructura. Se espera que el mercado global de IA crezca de 294 mil millones de dólares en 2025 a 1.77 billones de dólares en 2032, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 29%, lo que crea un amplio espacio para el desarrollo de infraestructura de IA descentralizada.
Las políticas de apoyo al desarrollo de la IA en varios países han creado una ventana de oportunidad para la infraestructura de IA descentralizada, mientras que el aumento de la preocupación por la privacidad de los datos y la seguridad de la IA ha incrementado la demanda de tecnologías como el cálculo confidencial, que es precisamente la ventaja clave de subredes como Targon. El interés de los inversores institucionales en la infraestructura de IA sigue en aumento, y la participación de instituciones reconocidas proporciona apoyo financiero y de recursos al ecosistema.
Marco de Estrategia de Inversión
Invertir en la subred de Bittensor requiere establecer un marco de evaluación sistemático. A nivel técnico, es necesario examinar el grado de innovación y la profundidad de la barrera de entrada, la capacidad técnica del equipo y la capacidad de ejecución, así como los efectos de sinergia con otros proyectos del ecosistema. A nivel de mercado, se debe analizar el tamaño y el potencial de crecimiento del mercado objetivo, el panorama competitivo y las ventajas diferenciadoras, la adopción por parte de los usuarios y los efectos de red, así como el entorno regulatorio y los riesgos políticos. A nivel financiero, se debe prestar atención al nivel actual de valoración y al rendimiento histórico, la proporción de emisión de TAO y la tendencia de crecimiento, la razonabilidad del diseño de la economía de tokens, así como la liquidez y la profundidad de las transacciones.
En la gestión de riesgos específica, la inversión diversificada es una estrategia básica. Se recomienda diversificar la asignación entre diferentes tipos de subredes, incluyendo aquellas de infraestructura (como Chutes, Celium), de aplicaciones (como Score, BitMind) y de protocolos (como Targon, Templar). Al mismo tiempo, es necesario ajustar la estrategia de inversión según la etapa de desarrollo de la subred; los proyectos en etapas tempranas tienen un alto riesgo pero un gran potencial de retorno, mientras que los proyectos maduros son relativamente estables pero tienen un espacio de crecimiento limitado.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
Explosión de subred Bittensor: Análisis de oportunidades de inversión en la nueva infraestructura de IA
Guía de inversión en subred Bittensor: Aprovecha la nueva tendencia de IA
En febrero de 2025, la red Bittensor completó la actualización Dynamic TAO (dTAO), logrando una transición de la gobernanza centralizada a una asignación descentralizada de recursos impulsada por el mercado. Después de la actualización, cada subred tiene su propio token alpha independiente, lo que permite a los poseedores de TAO elegir libremente sus objetos de inversión, logrando así un mecanismo de descubrimiento de valor basado en el mercado.
Los datos muestran que la actualización de dTAO ha liberado una gran vitalidad innovadora. En solo unos meses, Bittensor ha crecido de 32 subreds a 118 subredes activas, con un aumento del 269%. Estas subredes cubren todos los segmentos de la industria de la IA, desde la inferencia de texto básica, generación de imágenes, hasta el vanguardia del plegamiento de proteínas y el trading cuantitativo, formando el ecosistema de IA descentralizado más completo hasta ahora.
El rendimiento del mercado también es impresionante. La capitalización total del subred principal creció de 4 millones de dólares antes de la actualización a 690 millones de dólares, con un rendimiento anual de staking estable entre el 16% y el 19%. Cada subred distribuye incentivos de red según la tasa de staking de TAO en el mercado, y las 10 principales subredes representan el 51.76% de la emisión de la red, reflejando el mecanismo de mercado de selección natural.
Análisis de la red principal (top 10 de emisiones)
1. Chutes (SN64) - computación AI sin servidor
Valor central: revolucionar la experiencia de implementación de modelos de IA, reduciendo drásticamente los costos de computación.
Chutes utiliza una arquitectura de "inicio instantáneo" que reduce el tiempo de inicio del modelo de IA a 200 milisegundos, aumentando la eficiencia 10 veces en comparación con los servicios en la nube tradicionales. Más de 8000 nodos GPU en todo el mundo apoyan modelos populares desde DeepSeek R1 hasta GPT-4, procesando más de 5 millones de solicitudes diarias y controlando la latencia de respuesta dentro de los 50 milisegundos.
El modelo de negocio es maduro, adoptando una estrategia de freemium para atraer usuarios, proporcionando soporte de computación para modelos populares a través de una plataforma integrada, obteniendo ingresos de cada llamada a la API. La ventaja de costos es significativa, un 85% más baja que ciertos servicios en la nube. Actualmente, el uso total de tokens supera los 9042.37B, sirviendo a más de 3000 clientes empresariales.
dTAO alcanzó un valor de mercado de 100 millones de dólares después de 9 semanas de lanzamiento, el valor de mercado actual es de 79M, la ventaja tecnológica es profunda, el progreso de la comercialización es fluido, y el grado de aceptación en el mercado es alto. Actualmente es el líder de subred.
2. Celium (SN51) - Optimización de cálculo de hardware
Valor central: optimización del hardware subyacente, mejora de la eficiencia del cálculo de IA
Enfocarse en la optimización del cálculo a nivel de hardware. A través de cuatro módulos tecnológicos: programación de GPU, abstracción de hardware, optimización de rendimiento y gestión de eficiencia energética, se maximiza la eficiencia de utilización del hardware. Soporta toda la gama de hardware como NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, con un precio que se reduce en un 90% en comparación con productos similares y una mejora del 45% en la eficiencia de cálculo.
Actualmente es la segunda subred con mayor emisión en Bittensor, representando el 7.28% de las emisiones de la red. La optimización de hardware es un componente clave de la infraestructura de IA, con una fuerte tendencia al alza en los precios debido a barreras tecnológicas, con una capitalización de mercado actual de 56M.
3. Targon (SN4) - plataforma de inferencia de IA descentralizada
Valor central: tecnología de computación confidencial, garantiza la seguridad de la privacidad de los datos
El núcleo de Targon es TVM (Targon Virtual Machine), que es una plataforma de computación segura y confidencial que admite el entrenamiento, la inferencia y la verificación de modelos de IA. TVM utiliza tecnología avanzada de computación confidencial, asegurando la seguridad y la protección de la privacidad de todo el flujo de trabajo de IA. El sistema admite cifrado de extremo a extremo desde el hardware hasta la capa de aplicación, permitiendo a los usuarios utilizar potentes servicios de IA sin revelar datos.
La tecnología Targon tiene un alto umbral de entrada, un modelo de negocio claro y una fuente de ingresos estable. Actualmente se ha activado el mecanismo de recompra de ingresos, todos los ingresos se utilizan para la recompra de tokens, y la última recompra fue de 18,000 dólares.
4. τemplar (SN3) - Investigación en IA y entrenamiento distribuido
Valor central: colaboración en el entrenamiento de modelos de IA a gran escala, reduciendo la barrera de entrada para el entrenamiento.
Templar es una subred pionera dedicada al entrenamiento distribuido de modelos de IA a gran escala, cuya misión es convertirse en "la mejor plataforma de entrenamiento de modelos del mundo". A través de la colaboración en el entrenamiento utilizando recursos de GPU aportados por participantes de todo el mundo, se centra en el entrenamiento colaborativo e innovador de modelos de vanguardia, enfatizando la resistencia al fraude y la colaboración eficiente.
En términos de logros técnicos, Templar ha completado exitosamente el entrenamiento de un modelo de 1.2B de parámetros, pasando por más de 20,000 ciclos de entrenamiento, con aproximadamente 200 GPU participando en todo el proceso. En 2024, se actualizará el mecanismo de verificación para mejorar la descentralización y la seguridad; en 2025, se continuará avanzando en el entrenamiento de grandes modelos, alcanzando una escala de parámetros de 70B+, con un rendimiento comparable a los estándares de la industria en pruebas de referencia de IA.
Las ventajas tecnológicas de Templar son bastante destacadas, con una capitalización de mercado actual de 35 millones, ocupando el 4.79% de las emisiones.
5. Gradientes (SN56) - Entrenamiento de IA descentralizada
Valor central: democratización del entrenamiento de IA, reduciendo significativamente el umbral de costos.
Resolver el problema del costo de entrenamiento de la IA mediante entrenamiento distribuido. El sistema de programación inteligente se basa en la sincronización de gradientes, asignando eficientemente tareas a miles de GPU. Se ha completado el entrenamiento de modelos de 118 billones de parámetros, con un costo de solo 5 dólares por hora, un 70% más barato que los servicios en la nube tradicionales, y una velocidad de entrenamiento un 40% más rápida que las soluciones centralizadas. La interfaz de un solo clic reduce la barrera de uso, y ya hay más de 500 proyectos utilizados para el ajuste fino de modelos, abarcando áreas como la salud, las finanzas y la educación.
La capitalización de mercado actual es de 30 millones, la demanda del mercado es alta, y las ventajas tecnológicas son claras, lo que la convierte en una de las subredes que vale la pena seguir a largo plazo.
6. Comercio Propietario (SN8) - Comercio Cuantitativo Financiero
Valor central: señales de trading multiactivos impulsadas por IA y predicciones financieras
SN8 es una plataforma descentralizada de comercio cuantitativo y predicción financiera, impulsada por AI con señales de comercio de múltiples activos. La red de comercio propietaria aplica técnicas de aprendizaje automático a la predicción del mercado financiero, construyendo una arquitectura de modelos de predicción de múltiples niveles. Su modelo de predicción temporal fusiona tecnologías LSTM y Transformer, capaz de manejar datos de series temporales complejos. El módulo de análisis de sentimientos del mercado proporciona indicadores de sentimiento como señales auxiliares de predicción al analizar el contenido de las redes sociales y noticias.
En el sitio web se pueden ver los rendimientos y las pruebas de diferentes mineros que ofrecen estrategias. SN8 combina IA y blockchain, ofreciendo una forma innovadora de operar en los mercados financieros, con una capitalización de mercado actual de 27M.
7. Puntaje (SN44) - Análisis y evaluación deportiva
Valor central: análisis de videos deportivos, dirigido a la industria del fútbol de 600 mil millones de dólares.
Marco de visión por computadora enfocado en el análisis de videos deportivos, que reduce el costo del análisis de videos complejos mediante tecnología de validación liviana. Utiliza una verificación en dos pasos: detección de campo y verificación de objetos basada en CLIP, reduciendo el costo de etiquetado tradicional de miles de dólares por partido a 1/10 a 1/100. En colaboración con otros proyectos, el agente de IA tiene una tasa de precisión promedio de predicción del 70%, alcanzando en algún momento una precisión del 100% en un solo día.
La industria del deporte es de gran escala, la innovación tecnológica es notable, y las perspectivas del mercado son amplias. Score es una aplicación con una dirección clara hacia subred, que merece atención.
8. OpenKaito (SN5) - inferencia de texto de código abierto
Valor central: desarrollo de modelos de incrustación de texto, optimización de la recuperación de información
OpenKaito se centra en el desarrollo de modelos de incrustación de texto, apoyado por importantes participantes en el campo de InfoFi. Como un proyecto de código abierto impulsado por la comunidad, OpenKaito se compromete a construir capacidades de comprensión y razonamiento de texto de alta calidad, especialmente en el ámbito de la recuperación de información y la búsqueda semántica.
Esta subred aún se encuentra en una fase temprana de construcción, centrando su ecosistema en modelos de incrustación de texto. Es importante destacar la próxima integración de nuevas funcionalidades, lo que podría expandir significativamente sus escenarios de aplicación y base de usuarios.
9. Data Universe (SN13) - infraestructura de datos de IA
Valor fundamental: procesamiento de grandes volúmenes de datos, suministro de datos para entrenamiento de IA
Procesa 500 millones de filas de datos al día, acumulando más de 55.6 mil millones de filas, soportando 100GB de almacenamiento. La arquitectura DataEntity proporciona funciones clave como estandarización de datos, optimización de índices y almacenamiento distribuido. El innovador mecanismo de votación "gravedad" permite el ajuste dinámico de pesos.
Los datos son el petróleo de la IA, el valor de la infraestructura es estable y el nicho ecológico es importante. Como proveedor de datos para múltiples subredes, la colaboración profunda con proyectos como Score refleja el valor de la infraestructura.
10. TAOHash (SN14) - Minería de PoW
Valor central: conectar la minería tradicional con el cálculo de IA, integración de recursos de potencia de cálculo.
TAOHash permite a los mineros de Bitcoin redirigir su potencia de cálculo a la red Bittensor, obteniendo tokens alpha a través de la minería para ser utilizados en staking o comercio. Este modelo combina la minería PoW tradicional con el cálculo de IA, ofreciendo a los mineros una nueva fuente de ingresos.
En solo unas pocas semanas, atrajo más de 6EH/s de potencia de cálculo (aproximadamente el 0.7% de la potencia de cálculo global), lo que demuestra el reconocimiento del mercado hacia este modo híbrido. Los mineros pueden elegir entre la minería tradicional de Bitcoin y obtener tokens TAOHash, optimizando sus ganancias según las condiciones del mercado.
Análisis del ecosistema
La innovación tecnológica de Bittensor ha construido un ecosistema de IA descentralizado único. Su algoritmo de consenso garantiza la calidad de la red a través de la validación descentralizada, mientras que el mecanismo de asignación de recursos basado en el mercado introducido por la actualización dTAO ha mejorado significativamente la eficiencia. Cada subred está equipada con un mecanismo AMM que permite el descubrimiento de precios entre TAO y el token alpha, este diseño permite que las fuerzas del mercado participen directamente en la asignación de recursos de IA.
El protocolo de colaboración entre subredes admite el procesamiento distribuido de tareas de IA complejas, formando un poderoso efecto de red. La estructura de doble incentivo (emisiones de TAO más la apreciación de los tokens alpha) asegura la motivación para la participación a largo plazo, permitiendo que los creadores de subredes, mineros, validadores y apostadores obtengan las recompensas correspondientes, creando un ciclo económico sostenible.
En comparación con los proveedores de servicios de IA centralizados tradicionales, Bittensor ofrece una verdadera alternativa descentralizada, destacándose en eficiencia de costos. Múltiples subredes muestran ventajas de costo significativas, como Chutes, que es un 85% más barato que ciertos servicios en la nube; esta ventaja de costo proviene de la mejora en la eficiencia de la arquitectura descentralizada. El ecosistema abierto fomenta la innovación rápida, con un número y calidad de subredes en constante aumento, y la velocidad de innovación supera con creces la de la I+D interna de empresas tradicionales.
Sin embargo, el ecosistema también enfrenta desafíos reales. La barrera tecnológica sigue siendo alta, aunque las herramientas están mejorando constantemente, participar en mining y validation aún requiere un conocimiento técnico considerable. La incertidumbre del entorno regulatorio es otro factor de riesgo, ya que la red de IA descentralizada puede enfrentar diferentes políticas regulatorias en cada país. Los proveedores de servicios en la nube tradicionales no se quedarán de brazos cruzados y se espera que lancen productos competitivos. A medida que la red crece, mantener un equilibrio entre el rendimiento y la descentralización también se convierte en una prueba importante.
El crecimiento explosivo de la industria de la IA ofrece grandes oportunidades de mercado para Bittensor. Se estima que la inversión global en IA alcanzará cerca de 200 mil millones de dólares en 2025, lo que proporcionará un fuerte apoyo a la demanda de infraestructura. Se espera que el mercado global de IA crezca de 294 mil millones de dólares en 2025 a 1.77 billones de dólares en 2032, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 29%, lo que crea un amplio espacio para el desarrollo de infraestructura de IA descentralizada.
Las políticas de apoyo al desarrollo de la IA en varios países han creado una ventana de oportunidad para la infraestructura de IA descentralizada, mientras que el aumento de la preocupación por la privacidad de los datos y la seguridad de la IA ha incrementado la demanda de tecnologías como el cálculo confidencial, que es precisamente la ventaja clave de subredes como Targon. El interés de los inversores institucionales en la infraestructura de IA sigue en aumento, y la participación de instituciones reconocidas proporciona apoyo financiero y de recursos al ecosistema.
Marco de Estrategia de Inversión
Invertir en la subred de Bittensor requiere establecer un marco de evaluación sistemático. A nivel técnico, es necesario examinar el grado de innovación y la profundidad de la barrera de entrada, la capacidad técnica del equipo y la capacidad de ejecución, así como los efectos de sinergia con otros proyectos del ecosistema. A nivel de mercado, se debe analizar el tamaño y el potencial de crecimiento del mercado objetivo, el panorama competitivo y las ventajas diferenciadoras, la adopción por parte de los usuarios y los efectos de red, así como el entorno regulatorio y los riesgos políticos. A nivel financiero, se debe prestar atención al nivel actual de valoración y al rendimiento histórico, la proporción de emisión de TAO y la tendencia de crecimiento, la razonabilidad del diseño de la economía de tokens, así como la liquidez y la profundidad de las transacciones.
En la gestión de riesgos específica, la inversión diversificada es una estrategia básica. Se recomienda diversificar la asignación entre diferentes tipos de subredes, incluyendo aquellas de infraestructura (como Chutes, Celium), de aplicaciones (como Score, BitMind) y de protocolos (como Targon, Templar). Al mismo tiempo, es necesario ajustar la estrategia de inversión según la etapa de desarrollo de la subred; los proyectos en etapas tempranas tienen un alto riesgo pero un gran potencial de retorno, mientras que los proyectos maduros son relativamente estables pero tienen un espacio de crecimiento limitado.