Panduan Investasi Subnet Bittensor: Memanfaatkan Peluang Baru AI

Pada Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan peningkatan Dynamic TAO (dTAO), yang mewujudkan peralihan dari tata kelola terpusat ke alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Setelah peningkatan, setiap subnet memiliki token alfa independen, pemegang TAO dapat memilih objek investasi secara bebas, benar-benar mewujudkan mekanisme penemuan nilai yang berbasis pasar.

Data menunjukkan bahwa peningkatan dTAO telah membebaskan inovasi yang besar. Dalam waktu singkat, Bittensor tumbuh dari 32 subnet menjadi 118 subnet aktif, dengan peningkatan sebesar 269%. Subnet-subnet ini mencakup berbagai bidang di industri AI, dari inferensi teks dasar, generasi gambar, hingga pemodelan protein yang maju dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling lengkap saat ini.

Kinerja pasar juga sangat mencolok. Total kapitalisasi pasar dari subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar AS sebelum pembaruan menjadi 690 juta dolar AS, dengan imbal hasil tahunan staking stabil di kisaran 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat staking TAO yang dipasarkan, di mana 10 subnet teratas menyumbang 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang selektif.

Analisis Jaringan Inti (10 Teratas Emisi)

1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server

Nilai inti: Menginovasi pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi.

Chutes mengadopsi arsitektur "peluncuran instan" yang mengompresi waktu peluncuran model AI hingga 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali lipat dibandingkan layanan cloud tradisional. Dengan lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia, mendukung model utama dari DeepSeek R1 hingga GPT-4, memproses lebih dari 5 juta permintaan per hari, dengan latensi respons yang terkontrol dalam 50 milidetik.

Model bisnis yang matang, menggunakan strategi freemium untuk menarik pengguna, dengan memberikan dukungan komputasi untuk model populer melalui platform terintegrasi, memperoleh pendapatan dari setiap panggilan API. Keunggulan biaya yang signifikan, 85% lebih rendah dibandingkan layanan cloud tertentu. Saat ini, total penggunaan token melebihi 9042.37B, melayani lebih dari 3000 klien perusahaan.

dTAO mencapai nilai pasar 100 juta USD setelah 9 minggu diluncurkan, nilai pasar saat ini 79M, memiliki keunggulan teknologi yang kuat, kemajuan komersialisasi berjalan lancar, dan tingkat penerimaan pasar yang tinggi, saat ini merupakan pemimpin di subnet.

2. Celium (SN51) - optimasi komputasi perangkat keras

Nilai inti: optimasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi komputasi AI

Fokus pada optimisasi komputasi di lapisan perangkat keras. Melalui empat modul teknologi: penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimisasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi, memaksimalkan efisiensi penggunaan perangkat keras. Mendukung seluruh seri perangkat keras seperti NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, dengan harga yang dibandingkan dengan produk sejenis diturunkan 90%, dan efisiensi komputasi meningkat 45%.

Saat ini merupakan subnet dengan emisi terbesar kedua di Bittensor, menyumbang 7,28% dari total emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, dengan barrier teknologi dan tren kenaikan harga yang cukup kuat, saat ini dengan nilai pasar 56M.

3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi

Nilai inti: Teknologi komputasi rahasia, menjamin keamanan privasi data

Inti dari Targon adalah TVM (Targon Virtual Machine), yang merupakan platform komputasi aman dan rahasia, mendukung pelatihan, inferensi, dan verifikasi model AI. TVM menggunakan teknologi komputasi rahasia yang canggih, memastikan keamanan dan perlindungan privasi dari seluruh alur kerja AI. Sistem ini mendukung enkripsi end-to-end dari lapisan perangkat keras hingga aplikasi, memungkinkan pengguna untuk menggunakan layanan AI yang kuat tanpa mengungkapkan data.

Targon memiliki ambang teknologi yang tinggi, model bisnis yang jelas, dan sumber pendapatan yang stabil. Saat ini, mekanisme pembelian kembali pendapatan telah dimulai, semua pendapatan digunakan untuk pembelian kembali token, dengan pembelian kembali terakhir sebesar 18.000 USD.

4. τemplar (SN3) - penelitian AI dan pelatihan terdistribusi

Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI berskala besar, mengurangi hambatan pelatihan

Templar adalah subnet pionir yang khusus bergerak dalam pelatihan terdistribusi model AI skala besar, yang misinya adalah menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui kolaborasi pelatihan menggunakan sumber daya GPU yang disumbangkan oleh peserta global, Templar berfokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model terdepan, dengan penekanan pada anti-kecurangan dan kolaborasi yang efisien.

Dalam hal pencapaian teknologi, Templar telah berhasil menyelesaikan pelatihan model dengan 1,2B parameter, melalui lebih dari 20.000 siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat dalam seluruh proses. Pada tahun 2024, mekanisme verifikasi akan ditingkatkan untuk meningkatkan desentralisasi dan keamanan; pada tahun 2025, pelatihan model besar akan terus dilanjutkan, dengan skala parameter mencapai 70B+, yang menunjukkan kinerja setara dengan standar industri dalam pengujian dasar AI.

Keunggulan teknologi Templar cukup menonjol, dengan nilai pasar saat ini 35M, menguasai 4,79% dari emisi.

5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi

Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau untuk masyarakat, secara signifikan menurunkan ambang biaya.

Mengatasi masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas berdasarkan sinkronisasi gradien, secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan kecepatan pelatihan 40% lebih cepat dibandingkan dengan solusi terpusat. Antarmuka satu klik mengurangi hambatan penggunaan, dengan lebih dari 500 proyek yang digunakan untuk penyesuaian model, mencakup bidang medis, keuangan, pendidikan, dan lainnya.

Nilai pasar saat ini 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknologi jelas, merupakan salah satu subnet yang patut diperhatikan dalam jangka panjang.

6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Keuangan

Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI

SN8 adalah platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, yang didorong oleh AI untuk sinyal perdagangan multi-aset. Jaringan perdagangan eksklusif menerapkan teknologi pembelajaran mesin dalam prediksi pasar keuangan, membangun arsitektur model prediksi multi-lapisan. Model prediksi deret waktu menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, yang mampu menangani data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menyediakan indikator sentimen sebagai sinyal pendukung prediksi dengan menganalisis konten media sosial dan berita.

Di situs web, Anda dapat melihat hasil dan pengujian kembali dari strategi yang disediakan oleh berbagai penambang. SN8 menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan cara inovatif untuk berdagang di pasar keuangan, dengan nilai pasar saat ini sebesar 27M.

7. Skor (SN44) - Analisis dan Penilaian Olahraga

Nilai inti: Analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar dolar.

Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga, mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi verifikasi ringan. Menggunakan dua langkah verifikasi: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, mengurangi biaya pelabelan tradisional dari ribuan dolar per pertandingan menjadi 1/10 hingga 1/100. Bekerja sama dengan proyek lain, agen AI memiliki akurasi prediksi rata-rata 70%, pernah mencapai akurasi 100% dalam satu hari.

Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas. Score adalah aplikasi yang memiliki arah yang jelas untuk subnet, patut diperhatikan.

8. OpenKaito (SN5) - inferensi teks sumber terbuka

Nilai inti: Pengembangan model peny嵌入 teks, optimasi pencarian informasi

OpenKaito berfokus pada pengembangan model penyematan teks, didukung oleh para peserta penting di bidang InfoFi. Sebagai proyek sumber terbuka yang didorong oleh komunitas, OpenKaito berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks yang berkualitas tinggi, terutama dalam hal pengambilan informasi dan pencarian semantik.

Subnet ini masih dalam tahap pembangunan awal, terutama membangun ekosistem di sekitar model embedding teks. Hal yang patut diperhatikan adalah integrasi fitur baru yang akan datang, yang dapat secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis penggunanya.

9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI

Nilai inti: Pemrosesan data skala besar, pasokan data pelatihan AI

Memproses 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur DataEntity menyediakan fungsionalitas inti seperti standarisasi data, optimasi indeks, dan penyimpanan terdistribusi. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot dinamis.

Data adalah minyak untuk AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistemnya penting. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek seperti Score mencerminkan nilai infrastruktur.

10. TAOHash (SN14) - Penambangan PoW

Nilai inti: Menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, integrasi sumber daya daya komputasi

TAOHash memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi ke jaringan Bittensor, memperoleh token alpha melalui penambangan untuk dipertaruhkan atau diperdagangkan. Mode ini menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.

Dalam waktu singkat, telah menarik lebih dari 6EH/s dari kekuatan hashing (sekitar 0,7% dari kekuatan hashing global), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran ini. Para penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, untuk mengoptimalkan hasil berdasarkan kondisi pasar.

Analisis Ekosistem

Inovasi teknologi Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensusnya memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, sementara mekanisme alokasi sumber daya pasar yang diperkenalkan oleh upgrade dTAO secara signifikan meningkatkan efisiensi. Setiap subnet dilengkapi dengan mekanisme AMM, mewujudkan penemuan harga antara TAO dan token alpha, desain ini memungkinkan kekuatan pasar terlibat langsung dalam alokasi sumber daya AI.

Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi tugas AI yang kompleks, membentuk efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda (emisi TAO ditambah apresiasi token alpha) memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, di mana pencipta subnet, penambang, validator, dan staker semuanya dapat memperoleh imbalan yang sesuai, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.

Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menawarkan solusi alternatif yang benar-benar terdesentralisasi, dengan kinerja yang menonjol dalam efisiensi biaya. Beberapa subnet menunjukkan keunggulan biaya yang signifikan, seperti Chutes yang lebih murah 85% dibandingkan dengan layanan cloud tertentu, keunggulan biaya ini berasal dari peningkatan efisiensi arsitektur terdesentralisasi. Ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, jumlah dan kualitas subnet terus meningkat, dan kecepatan inovasi jauh melampaui penelitian dan pengembangan internal perusahaan tradisional.

Namun, ekosistem juga menghadapi tantangan nyata. Ambang teknologi masih cukup tinggi, meskipun alat terus membaik, berpartisipasi dalam mining dan validation tetap memerlukan pengetahuan teknis yang cukup. Ketidakpastian lingkungan regulasi adalah faktor risiko lain, jaringan AI terdesentralisasi mungkin menghadapi kebijakan regulasi yang berbeda di berbagai negara. Penyedia layanan cloud tradisional tidak akan tinggal diam, diperkirakan akan meluncurkan produk kompetitif. Seiring pertumbuhan skala jaringan, bagaimana mempertahankan kinerja dan keseimbangan desentralisasi juga menjadi ujian penting.

Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Diperkirakan bahwa investasi global di AI akan mendekati 200 miliar USD pada tahun 2025, memberikan dukungan kuat untuk permintaan infrastruktur. Pasar AI global diperkirakan akan tumbuh dari 294 miliar USD pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun USD pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan mencapai 29%, yang menciptakan ruang pengembangan yang luas untuk infrastruktur AI terdesentralisasi.

Kebijakan dukungan terhadap perkembangan AI di berbagai negara menciptakan jendela peluang untuk infrastruktur AI terdesentralisasi, sementara perhatian yang meningkat terhadap privasi data dan keamanan AI meningkatkan permintaan untuk teknologi seperti komputasi rahasia, yang merupakan keunggulan inti dari subnet seperti Targon. Minat investor institusi terhadap infrastruktur AI terus meningkat, dengan partisipasi lembaga terkenal memberikan dukungan dana dan sumber daya untuk ekosistem.

Kerangka Strategi Investasi

Investasi pada subnet Bittensor perlu membangun kerangka evaluasi sistematis. Dari sisi teknis, perlu mengkaji tingkat inovasi dan kedalaman moat, kekuatan teknis tim dan kemampuan eksekusi, serta efek sinergi dengan proyek lain dalam ekosistem. Dari sisi pasar, perlu menganalisis ukuran pasar sasaran dan potensi pertumbuhan, lanskap persaingan dan keunggulan diferensiasi, adopsi pengguna dan efek jaringan, serta lingkungan regulasi dan risiko kebijakan. Dari sisi keuangan, perlu memperhatikan tingkat valuasi saat ini dan kinerja historis, proporsi emisi TAO dan tren pertumbuhan, desain ekonomi token yang rasional, serta likuiditas dan kedalaman transaksi.

Dalam manajemen risiko yang spesifik, investasi yang terdiversifikasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk menyebarkan alokasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk tipe infrastruktur (seperti Chutes, Celium), tipe aplikasi (seperti Score, BitMind), dan tipe protokol (seperti Targon, Templar). Pada saat yang sama, perlu menyesuaikan strategi investasi berdasarkan tahap perkembangan subnet, proyek tahap awal memiliki risiko tinggi tetapi potensi keuntungan besar, sementara proyek yang sudah matang relatif stabil tetapi ruang pertumbuhannya terbatas.