補助退潮時、TAOの評価はどうなるのか？執筆：Pine Analytics翻訳：Saoirse、Foresight NewsTAOの現価格は約275ドル、市場価値は26億ドル、完全希薄化後の評価額は58億ドル。このプロジェクトはグレイシャー（灰度）機関の後援を受けており（2025年12月にNYSE ETF上場申請済み）、NVIDIAの黄仁勋CEOからも公に認められている。また、トークン供給のストーリーは非常に魅力的だ：総供給上限は2100万枚、ビットコインの半減メカニズムを採用。2025年12月の初回半減後、日発行量は7200枚から3600枚に減少。一年内にサブネット数は32から128に増加し、TemplarのCovenant-72Bトレーニングも証明している。分散型の計算能力は、基準競争力を持つ大規模言語モデルを動かすことができる。本レポートはこれらの事実を否定しない。私たちが議論したいのは：このネットワークの経済モデルは、現在の評価規模を支える実質的な外部収入を生み出せるのか、そして中央集権的サービス提供者やセルフホスティングの計算能力と競争する際の競争力はどうかという点だ。---Bittensor（TAO）トークンの発行配分比率ネットワーク価値の流れ--------Bittensorには四つのタイプの参加者がいる：* サブネット所有者：専門的なAIマーケットを構築し、サブネットのTAO発行報酬の18%を獲得；* マイナー：AIタスク（推論、トレーニング、データ処理）を実行し、41%を獲得。毎日約1476枚のTAOを発行し、年間価値は約1.48億ドル；* バリデーター：マイナーの成果にスコアを付け、41%を獲得；* ステーカー：TAOをサブネットの流動性プールに預け、サブネット専用トークンと交換。Taoflowモデルでは、サブネットの報酬シェアはTAOのステーク純流入によって決まり、純流入が負の場合は報酬なし。上位10のサブネットが全体の約56%の発行量をコントロールしている。TAOはネット全体で共通のトークン：マイナーの登録、バリデーターのステーク、サブネットのトークン購入、サービスの支払いすべてにTAOを使用。理論的には、サブネットの活動が基盤となるトークンに構造的な需要をもたらす。---BittensorサブネットChutes（SN64）と中央集権型サービスLLaMA 70Bモデル推論コストの比較分析需要側の現状-----### 供給の透明性 vs 需要の不透明性Bittensorの供給側は非常に透明だ：毎日3600枚のTAOがプログラム通りに配分され、半減ルールはハードコードされている。ステーク率（約70%）、配分比率、流動性データはすべてブロックチェーンに記録されている。一方、需要側は完全に不透明だ。外部収入を追跡するための統一ダッシュボードはなく、AIサービスの実際の呼び出し（推論、計算、トレーニング）はオフチェーンで行われ、ブロックチェーンには記録されない。投資家はステークの流入・流出、サブネットのトークン価格、プロジェクト側の自己報告データなどの間接指標から需要を推測するしかない。この不透明性は構造的なものであり、一時的な現象ではない。ブロックチェーンはトークンの流通を記録するだけで、API呼び出しは記録しない。以下は2026年3月時点の最も詳細な需要側の姿だ。### Chutes（SN64）：低価格の裏側は補助金頼みChutesは全ネットの14.4%の発行量を占め、すべてのサブネットの中で最大。Rayon Labsが開発し、オープンソースモデルのサーバーレス推論サービスを提供。価格はAWSの85%、Together AIの10–50%低い。エコシステム内での使用データは圧倒的で、ユーザーは40万超（APIユーザーは10万超）、日次リクエストは500万回超、処理トークンは9.1兆に達し、3日平均のトークン生成量は66億から1010億に急増。OpenRouterの主要推論サービス提供者でもあり、一部モデルは中央集権的競合より優れている。しかし、この低価格は運営効率からではなく、補助金によるものだ。14.4%のシェアに基づくと、Chutesは毎日約518枚のTAOを獲得し、年間価値は約5200万ドル。外部からの年間収入はわずか130万〜240万ドル（高い値はチームの自己報告、独立監査なし）。このサブネットへの補助金比率は約22:1〜40:1。ユーザーが1ドル支払うと、ネットワークはインフレを通じて22〜40ドルのTAOを発行し補助。補助金を除けば、1日約1010億トークンの処理量から逆算すると、コストは約百万トークンあたり1.41ドル。現在の中央集権市場価格は：* Together.aiのLLaMA 3.3 70B Turbo：約0.88ドル/百万トークン；* DeepSeek V3：約0.40〜0.80ドル；* 小模型は最低0.18ドルまで。これを踏まえると、補助金を除けばChutesの価格は中央集権的方案より1.6〜3.5倍高くなる。いわゆる85%のコスト優位性は完全に逆転し、その低価格はTAO保有者がインフレを通じて支払うものであり、分散化による構造的効率ではない。次回の半減（2026年末または2027年頃）では、価格は倍増するか、マイナーは退出し、補助金と収入のギャップはさらに拡大するだろう。インターネット初期の補助金獲得型の顧客獲得と比較する向きもあるが、UberやDoorDash、AWSは補助金期間中に変換コストを構築した：専有プラットフォーム、ドライバーのネットワーク、企業エコシステムだ。一方、Bittensorのサブネットにはそうした障壁はなく、モデルはオープンソース、インターフェースは標準化されており、ユーザーはコストゼロでサービス提供者を切り替えられる。補助金が終われば、ロックインメカニズムは存在せず、ユーザーを引き留めることはできない。Rayon LabsはSN56とSN19も運営し、合計で全ネットの約23.7%の発行量をコントロールしているが、外部収入は開示されていない。単一チームがネットワークの約4分の1のインセンティブ配分をほぼ掌握している。### Targon、Templarおよびその他のサブネットTargon（SN4）は最も収益性の高いサブネットで、Manifold Labsが運営。企業向けに機密GPU計算サービスを提供し、年間収益は約1040万ドルと推定。これに対応する評価額は4800万ドル、売上倍率は約4.6倍で、エコシステム内で最も堅実な評価だ。ただし、1040万ドルは複数の報告に引用された予測値であり、監査済みの数字ではない。Templar（SN3）はCovenant-72Bのトレーニングを完了し、市値は9800万ドルだが、外部収入はゼロ。トレーニングAPIや企業向け販売は進行中で、有料製品は未リリース。その他120以上のサブネットは、公開収入がなく、または製品前段階であり、トークン発行補助に依存している。### 全体の概要全ネットで確認できる需要側の年間収入は、わずか300万〜1500万ドル程度。Chutesの年間補助金（約5200万ドル）だけで、ネット全体の外部収入の上限を超えている。市場価値が26億ドルの場合、その収益倍率は約175〜200倍。完全希薄化後の評価額58億ドルでは約400倍に近い。対して、中央集権的AI計算企業の近年の資金調達評価は、将来収益の15〜25倍に過ぎず、高成長SaaSも長期的に50倍を超えることは稀だ。Bittensorの評価倍率は、業界の攻めた対象の4〜10倍に相当する。この評価と需要の基本的な実態との大きな乖離は、市場がTAOに対して付ける価格が、ほぼ供給側の希少性（半減、ロックアップ）、機関の促進（グレイシャーETF、上場期待）、AIセクターの情緒に基づいていることを示している。これらは確かに価格を動かす要因だが、「BittensorがAIサービスネットワークとして持続可能な価値を創出する」という論理とは全く異なる。---超大規模クラウド企業のAI資本支出とBittensor（TAO）の年間補助規模の比較価格設定のジレンマ：二重の圧迫---------サブネットは二つの側面から圧力を受けている：* 上方：セルフホスティングの上限プラットフォーム上のすべてのモデルはオープンソースで、重みも公開。H100一枚で70Bモデルを動かすには毎日40〜50ドルのコストしかかからず、vLLMやOllamaなどのツールによりローカル展開は非常に容易だ。NVIDIAの新世代チップは推論コストも大幅に低減する見込み。十分な規模の機関は自前で展開した方が安価になる。* 下方：クラウド大手の圧迫Microsoft、Google、Amazon、Metaは2025年のAI資本支出合計で2000億ドル超。ハードウェア優先の割当、専用データセンター、企業顧客関係を持ち、他の事業のキャッシュフローをAIに補填できる。Bittensorの年間インセンティブ予算（約3.6億ドル）は、Microsoftの一週間のAIインフラ投資にも及ばない。専門サービス業者もオープンソースモデルにVCの補助を受けて低価格競争を展開。サブネットの価格は非常に狭い範囲に圧縮されており、さらに分散化特有のコスト：トークン摩擦、検証ノードの運用コスト、サブネット所有者の取り分、ネットワーク遅延なども負担している。---防衛ラインの問題-----たとえあるサブネットが価値あるサービスを提供しても、基盤となるモデルや手法は本質的に公開されている：Covenant-72BはApacheライセンスで公開、技術論文も公開済み。競合他社はTAOエコシステムに参加せずとも直接コピー可能だ。従来の防衛ライン（独自技術、ネット効果、変換コスト、ブランド）は成立し得ない：* 技術はオープンソース；* ネット効果はTAOに属し、単一サブネットではない；* モデルの重みは一律で、ユーザーの切り替えコストはゼロ。コミュニティはインセンティブメカニズムこそが防衛ラインだと考えるが、これは継続的な大量トークン発行に依存し、半減ごとにインセンティブ予算は縮小していく。---TAOは何を取引しているのか-----------26億ドルの時価総額の下で、TAOの価格は需要の基本的な実態を反映していない。年間収入300万〜1500万ドルは、どのような伝統的な枠組みでも支えられない。市場で取引されているのは：ビットコインの希少性、グレイシャーETFの期待、AIセクターの循環、分散型AIの長期的オプション価値だ。これらは合理的な投機要因だが、すべて供給側と市場の情緒に由来する。もしあなたが希少性とストーリーを根拠にTAOを保有しているなら、需要が弱くても利益を得られる可能性がある。しかし、Bittensorが本当に規模のあるAIサービスネットワークになると信じるなら、現状では証拠もなく、構造的な障壁も存在している。投資判断は自分の論理を明確に区別すべきだ。
Bittensor (TAO) 弱気の論理：計算能力神話の下に広がる収益の荒野
補助退潮時、TAOの評価はどうなるのか？
執筆：Pine Analytics
翻訳：Saoirse、Foresight News
TAOの現価格は約275ドル、市場価値は26億ドル、完全希薄化後の評価額は58億ドル。このプロジェクトはグレイシャー（灰度）機関の後援を受けており（2025年12月にNYSE ETF上場申請済み）、NVIDIAの黄仁勋CEOからも公に認められている。また、トークン供給のストーリーは非常に魅力的だ：総供給上限は2100万枚、ビットコインの半減メカニズムを採用。2025年12月の初回半減後、日発行量は7200枚から3600枚に減少。一年内にサブネット数は32から128に増加し、TemplarのCovenant-72Bトレーニングも証明している。分散型の計算能力は、基準競争力を持つ大規模言語モデルを動かすことができる。
本レポートはこれらの事実を否定しない。私たちが議論したいのは：このネットワークの経済モデルは、現在の評価規模を支える実質的な外部収入を生み出せるのか、そして中央集権的サービス提供者やセルフホスティングの計算能力と競争する際の競争力はどうかという点だ。
Bittensor（TAO）トークンの発行配分比率
ネットワーク価値の流れ
Bittensorには四つのタイプの参加者がいる：
Taoflowモデルでは、サブネットの報酬シェアはTAOのステーク純流入によって決まり、純流入が負の場合は報酬なし。上位10のサブネットが全体の約56%の発行量をコントロールしている。
TAOはネット全体で共通のトークン：マイナーの登録、バリデーターのステーク、サブネットのトークン購入、サービスの支払いすべてにTAOを使用。理論的には、サブネットの活動が基盤となるトークンに構造的な需要をもたらす。
BittensorサブネットChutes（SN64）と中央集権型サービスLLaMA 70Bモデル推論コストの比較分析
需要側の現状
供給の透明性 vs 需要の不透明性
Bittensorの供給側は非常に透明だ：毎日3600枚のTAOがプログラム通りに配分され、半減ルールはハードコードされている。ステーク率（約70%）、配分比率、流動性データはすべてブロックチェーンに記録されている。
一方、需要側は完全に不透明だ。外部収入を追跡するための統一ダッシュボードはなく、AIサービスの実際の呼び出し（推論、計算、トレーニング）はオフチェーンで行われ、ブロックチェーンには記録されない。投資家はステークの流入・流出、サブネットのトークン価格、プロジェクト側の自己報告データなどの間接指標から需要を推測するしかない。この不透明性は構造的なものであり、一時的な現象ではない。ブロックチェーンはトークンの流通を記録するだけで、API呼び出しは記録しない。
以下は2026年3月時点の最も詳細な需要側の姿だ。
Chutes（SN64）：低価格の裏側は補助金頼み
Chutesは全ネットの14.4%の発行量を占め、すべてのサブネットの中で最大。Rayon Labsが開発し、オープンソースモデルのサーバーレス推論サービスを提供。価格はAWSの85%、Together AIの10–50%低い。エコシステム内での使用データは圧倒的で、ユーザーは40万超（APIユーザーは10万超）、日次リクエストは500万回超、処理トークンは9.1兆に達し、3日平均のトークン生成量は66億から1010億に急増。OpenRouterの主要推論サービス提供者でもあり、一部モデルは中央集権的競合より優れている。
しかし、この低価格は運営効率からではなく、補助金によるものだ。
14.4%のシェアに基づくと、Chutesは毎日約518枚のTAOを獲得し、年間価値は約5200万ドル。外部からの年間収入はわずか130万〜240万ドル（高い値はチームの自己報告、独立監査なし）。このサブネットへの補助金比率は約22:1〜40:1。ユーザーが1ドル支払うと、ネットワークはインフレを通じて22〜40ドルのTAOを発行し補助。
補助金を除けば、1日約1010億トークンの処理量から逆算すると、コストは約百万トークンあたり1.41ドル。現在の中央集権市場価格は：
これを踏まえると、補助金を除けばChutesの価格は中央集権的方案より1.6〜3.5倍高くなる。いわゆる85%のコスト優位性は完全に逆転し、その低価格はTAO保有者がインフレを通じて支払うものであり、分散化による構造的効率ではない。
次回の半減（2026年末または2027年頃）では、価格は倍増するか、マイナーは退出し、補助金と収入のギャップはさらに拡大するだろう。
インターネット初期の補助金獲得型の顧客獲得と比較する向きもあるが、UberやDoorDash、AWSは補助金期間中に変換コストを構築した：専有プラットフォーム、ドライバーのネットワーク、企業エコシステムだ。一方、Bittensorのサブネットにはそうした障壁はなく、モデルはオープンソース、インターフェースは標準化されており、ユーザーはコストゼロでサービス提供者を切り替えられる。補助金が終われば、ロックインメカニズムは存在せず、ユーザーを引き留めることはできない。
Rayon LabsはSN56とSN19も運営し、合計で全ネットの約23.7%の発行量をコントロールしているが、外部収入は開示されていない。単一チームがネットワークの約4分の1のインセンティブ配分をほぼ掌握している。
Targon、Templarおよびその他のサブネット
Targon（SN4）は最も収益性の高いサブネットで、Manifold Labsが運営。企業向けに機密GPU計算サービスを提供し、年間収益は約1040万ドルと推定。これに対応する評価額は4800万ドル、売上倍率は約4.6倍で、エコシステム内で最も堅実な評価だ。ただし、1040万ドルは複数の報告に引用された予測値であり、監査済みの数字ではない。
Templar（SN3）はCovenant-72Bのトレーニングを完了し、市値は9800万ドルだが、外部収入はゼロ。トレーニングAPIや企業向け販売は進行中で、有料製品は未リリース。
その他120以上のサブネットは、公開収入がなく、または製品前段階であり、トークン発行補助に依存している。
全体の概要
全ネットで確認できる需要側の年間収入は、わずか300万〜1500万ドル程度。Chutesの年間補助金（約5200万ドル）だけで、ネット全体の外部収入の上限を超えている。
市場価値が26億ドルの場合、その収益倍率は約175〜200倍。完全希薄化後の評価額58億ドルでは約400倍に近い。対して、中央集権的AI計算企業の近年の資金調達評価は、将来収益の15〜25倍に過ぎず、高成長SaaSも長期的に50倍を超えることは稀だ。Bittensorの評価倍率は、業界の攻めた対象の4〜10倍に相当する。
この評価と需要の基本的な実態との大きな乖離は、市場がTAOに対して付ける価格が、ほぼ供給側の希少性（半減、ロックアップ）、機関の促進（グレイシャーETF、上場期待）、AIセクターの情緒に基づいていることを示している。これらは確かに価格を動かす要因だが、「BittensorがAIサービスネットワークとして持続可能な価値を創出する」という論理とは全く異なる。
超大規模クラウド企業のAI資本支出とBittensor（TAO）の年間補助規模の比較
価格設定のジレンマ：二重の圧迫
サブネットは二つの側面から圧力を受けている：
プラットフォーム上のすべてのモデルはオープンソースで、重みも公開。H100一枚で70Bモデルを動かすには毎日40〜50ドルのコストしかかからず、vLLMやOllamaなどのツールによりローカル展開は非常に容易だ。NVIDIAの新世代チップは推論コストも大幅に低減する見込み。十分な規模の機関は自前で展開した方が安価になる。
Microsoft、Google、Amazon、Metaは2025年のAI資本支出合計で2000億ドル超。ハードウェア優先の割当、専用データセンター、企業顧客関係を持ち、他の事業のキャッシュフローをAIに補填できる。Bittensorの年間インセンティブ予算（約3.6億ドル）は、Microsoftの一週間のAIインフラ投資にも及ばない。専門サービス業者もオープンソースモデルにVCの補助を受けて低価格競争を展開。
サブネットの価格は非常に狭い範囲に圧縮されており、さらに分散化特有のコスト：トークン摩擦、検証ノードの運用コスト、サブネット所有者の取り分、ネットワーク遅延なども負担している。
防衛ラインの問題
たとえあるサブネットが価値あるサービスを提供しても、基盤となるモデルや手法は本質的に公開されている：Covenant-72BはApacheライセンスで公開、技術論文も公開済み。競合他社はTAOエコシステムに参加せずとも直接コピー可能だ。
従来の防衛ライン（独自技術、ネット効果、変換コスト、ブランド）は成立し得ない：
コミュニティはインセンティブメカニズムこそが防衛ラインだと考えるが、これは継続的な大量トークン発行に依存し、半減ごとにインセンティブ予算は縮小していく。
TAOは何を取引しているのか
26億ドルの時価総額の下で、TAOの価格は需要の基本的な実態を反映していない。年間収入300万〜1500万ドルは、どのような伝統的な枠組みでも支えられない。市場で取引されているのは：ビットコインの希少性、グレイシャーETFの期待、AIセクターの循環、分散型AIの長期的オプション価値だ。これらは合理的な投機要因だが、すべて供給側と市場の情緒に由来する。
もしあなたが希少性とストーリーを根拠にTAOを保有しているなら、需要が弱くても利益を得られる可能性がある。しかし、Bittensorが本当に規模のあるAIサービスネットワークになると信じるなら、現状では証拠もなく、構造的な障壁も存在している。投資判断は自分の論理を明確に区別すべきだ。