Guia de Investimento na Sub-rede Bittensor: Aproveitando a Nova Onda de IA
Em fevereiro de 2025, a rede Bittensor completou a atualização Dynamic TAO (dTAO), realizando a transição da governança centralizada para a alocação descentralizada de recursos impulsionada pelo mercado. Após a atualização, cada sub-rede possui tokens alpha independentes, permitindo que os detentores de TAO escolham livremente seus objetos de investimento, concretizando assim um mecanismo de descoberta de valor orientado para o mercado.
Os dados mostram que a atualização do dTAO liberou uma enorme vitalidade inovadora. Em apenas alguns meses, o Bittensor cresceu de 32 sub-rede para 118 sub-rede ativas, um aumento de 269%. Essas sub-rede cobrem todos os segmentos da indústria de IA, desde raciocínio textual básico, geração de imagens, até dobramento de proteínas de ponta e negociação quantitativa, formando o sistema ecológico de IA descentralizado mais completo atualmente.
O desempenho do mercado também é impressionante. O valor de mercado total das sub-redes de topo cresceu de 4 milhões de dólares para 690 milhões de dólares, com um rendimento anualizado de staking estável entre 16-19%. As sub-redes distribuem incentivos de rede com base na taxa de staking de TAO, com as 10 principais sub-redes representando 51,76% da emissão da rede, refletindo o mecanismo de mercado de seleção natural.
Análise da rede principal (Top 10 de emissões)
1. Chutes (SN64) - computação AI sem servidor
Valor central: inovar a experiência de implantação de modelos de IA, reduzindo significativamente os custos de computação.
Chutes utiliza uma arquitetura de "início instantâneo" que comprime o tempo de inicialização do modelo de IA para 200 milissegundos, aumentando a eficiência em 10 vezes em comparação com os serviços de nuvem tradicionais. Com mais de 8000 nós GPU em todo o mundo, suporta modelos populares que vão desde o DeepSeek R1 até o GPT-4, processando mais de 5 milhões de solicitações diariamente, com um atraso de resposta mantido abaixo de 50 milissegundos.
Modelo de negócios maduro, adotando uma estratégia de freemium para atrair usuários, fornecendo suporte de poder computacional para modelos populares através de uma plataforma integrada, gerando receita de cada chamada de API. A vantagem de custo é significativa, 85% mais baixa do que certos serviços em nuvem. Atualmente, o uso total de tokens ultrapassa 9042.37B, atendendo mais de 3000 clientes empresariais.
Após 9 semanas de lançamento, o dTAO atingiu uma capitalização de mercado de 100 milhões de dólares, atualmente com uma capitalização de mercado de 79 milhões, com um profundo fosso tecnológico, progressos comerciais suaves e um alto nível de reconhecimento no mercado, sendo atualmente o líder da sub-rede.
2. Celium (SN51) - otimização de computação em hardware
Valor central: otimização de hardware de base, aumentando a eficiência de cálculo de IA
Foco na otimização de cálculo a nível de hardware. Através de quatro módulos técnicos: agendamento de GPU, abstração de hardware, otimização de desempenho e gestão de eficiência energética, maximiza-se a eficiência de utilização do hardware. Suporta toda a gama de hardware, incluindo NVIDIA A100/H100, AMD MI200 e Intel Xe, com preços 90% inferiores em comparação com produtos similares e um aumento de 45% na eficiência de cálculo.
Atualmente, é a segunda maior sub-rede em emissões no Bittensor, representando 7,28% das emissões da rede. A otimização de hardware é uma parte central da infraestrutura de IA, com uma forte tendência de aumento de preços devido a barreiras tecnológicas, com um valor de mercado atual de 56M.
3. Targon (SN4) - plataforma de raciocínio de IA descentralizada
Valor central: tecnologia de computação confidencial, garantindo a segurança da privacidade dos dados
O núcleo do Targon é o TVM (Targon Virtual Machine), que é uma plataforma de computação confidencial segura, suportando o treinamento, raciocínio e validação de modelos de IA. O TVM utiliza tecnologia avançada de computação confidencial, garantindo a segurança e a proteção da privacidade de todo o fluxo de trabalho de IA. O sistema suporta criptografia de ponta a ponta, desde o hardware até a camada de aplicação, permitindo que os usuários utilizem serviços de IA poderosos sem revelar dados.
A Targon tem uma barreira tecnológica alta, um modelo de negócio claro e uma fonte de receita estável. Atualmente, foi ativado um mecanismo de recompra de receita, onde todas as receitas são destinadas à recompra de tokens, e a última recompra foi de 18 mil dólares.
4. τemplar (SN3) - Pesquisa em AI e treinamento distribuído
Valor central: Treinamento colaborativo de modelos de IA em grande escala, reduzindo a barreira de entrada para o treinamento.
Templar é uma sub-rede pioneira dedicada ao treinamento distribuído de modelos de IA em larga escala, com a missão de se tornar "a melhor plataforma de treinamento de modelos do mundo". Através da colaboração no treinamento utilizando recursos de GPU contribuidos por participantes globais, foca no treinamento colaborativo e inovação de modelos de ponta, enfatizando a resistência a fraudes e a colaboração eficiente.
Em termos de realizações tecnológicas, a Templar concluiu com sucesso o treinamento de um modelo de 1,2B de parâmetros, passando por mais de 20 mil ciclos de treinamento, com cerca de 200 GPUs participando de todo o processo. Em 2024, será atualizado o mecanismo de validação, melhorando a descentralização e a segurança; em 2025, continuará a promover o treinamento de grandes modelos, com uma escala de parâmetros de mais de 70B, apresentando desempenho semelhante ao padrão da indústria em testes de referência de IA.
A vantagem técnica da Templar é bastante destacada, com uma capitalização de mercado atual de 35M, representando 4,79% das emissões.
5. Gradientes (SN56) - Treinamento de AI descentralizado
Valor central: democratização do treinamento de IA, reduzindo significativamente a barreira de custos
Resolver o problema dos custos de treino de IA através de treino distribuído. O sistema de agendamento inteligente, baseado na sincronização de gradientes, distribui eficientemente tarefas para milhares de GPUs. Já foram concluídos treinos de modelos com 118 trilhões de parâmetros, com um custo de apenas 5 dólares por hora, 70% mais barato do que os serviços de nuvem tradicionais, e com uma velocidade de treino 40% mais rápida do que soluções centralizadas. A interface de um clique reduz a barreira de utilização, já existindo mais de 500 projetos para ajuste de modelos, abrangendo áreas como saúde, finanças e educação.
A capitalização de mercado atual é de 30M, a demanda do mercado é grande, e a vantagem tecnológica é clara, o que a torna uma sub-rede digna de atenção a longo prazo.
Valor central: Sinais de negociação de múltiplos ativos e previsões financeiras impulsionados por IA
SN8 é uma plataforma descentralizada de negociação quantitativa e previsão financeira, com sinais de negociação de múltiplos ativos impulsionados por IA. A rede de negociação proprietária aplica técnicas de aprendizado de máquina na previsão do mercado financeiro, construindo uma arquitetura de modelos de previsão em múltiplos níveis. Seu modelo de previsão temporal combina as tecnologias LSTM e Transformer, sendo capaz de lidar com dados complexos de séries temporais. O módulo de análise de sentimento do mercado analisa o conteúdo de mídias sociais e notícias, fornecendo indicadores de sentimento como sinais auxiliares para a previsão.
No site, é possível ver os rendimentos e testes retroativos das estratégias fornecidas por diferentes mineradores. O SN8 combina IA e blockchain, oferecendo uma forma inovadora de negociar no mercado financeiro, com uma capitalização de mercado atual de 27M.
7. Pontuação (SN44) - Análise e Avaliação Desportiva
Valor central: análise de vídeos esportivos, visando a indústria do futebol de 600 bilhões de dólares.
Um framework de visão computacional focado na análise de vídeo desportivo, que reduz o custo da análise de vídeo complexa através de uma tecnologia de validação leve. Utiliza uma validação em duas etapas: deteção de campo e verificação de objetos baseada em CLIP, reduzindo o custo de anotação de milhares de dólares por jogo tradicional para 1/10 a 1/100. Em colaboração com outros projetos, a precisão média das previsões do agente de IA é de 70%, tendo alcançado uma precisão diária de 100%.
A indústria do esporte é de grande escala, com inovações tecnológicas significativas e um amplo potencial de mercado. Score é uma sub-rede com uma direção de aplicação clara, que merece atenção.
8. OpenKaito (SN5) - inferência de texto de código aberto
Valor central: desenvolvimento de modelos de incorporação de texto, otimização de recuperação de informações
OpenKaito foca no desenvolvimento de modelos de incorporação de texto, apoiado por importantes participantes no campo da InfoFi. Como um projeto de código aberto impulsionado pela comunidade, o OpenKaito se dedica a construir capacidades de compreensão e raciocínio de texto de alta qualidade, especialmente em recuperação de informações e busca semântica.
A sub-rede ainda está na fase inicial de construção, principalmente centrada na construção de um ecossistema em torno de modelos de incorporação de texto. Vale a pena prestar atenção à integração de novas funcionalidades que pode expandir significativamente seus cenários de aplicação e base de usuários.
9. Data Universe (SN13) - infraestrutura de dados AI
Valor central: processamento de dados em grande escala, fornecimento de dados de treinamento de IA
Processa 500 milhões de linhas de dados por dia, acumulando mais de 55,6 mil milhões de linhas, suportando 100GB de armazenamento. A arquitetura DataEntity oferece funcionalidades essenciais como normalização de dados, otimização de índices e armazenamento distribuído. O inovador mecanismo de votação "gravidade" permite ajustes dinâmicos de peso.
Os dados são o petróleo da IA, o valor da infraestrutura é estável e o nicho ecológico é importante. Como fornecedor de dados para várias sub-rede, a colaboração profunda com projetos como o Score reflete o valor da infraestrutura.
10. TAOHash (SN14) - Mineração de PoW
Valor central: conectar a mineração tradicional com o cálculo de IA, integração de recursos de poder de cálculo
TAOHash permite que os mineiros de Bitcoin redirecionem seu poder de hash para a rede Bittensor, obtendo tokens alpha através da mineração para staking ou negociação. Este modelo combina a mineração PoW tradicional com computação AI, oferecendo uma nova fonte de rendimento para os mineiros.
Atraí mais de 6EH/s de poder de hash em apenas algumas semanas (cerca de 0,7% do poder de hash global), provando o reconhecimento do mercado por este modelo híbrido. Os mineradores podem escolher entre a mineração tradicional de Bitcoin e a obtenção de tokens TAOHash, otimizando os lucros de acordo com a situação do mercado.
Análise do Ecossistema
A inovação tecnológica do Bittensor construiu um ecossistema de IA descentralizado único. Seu algoritmo de consenso garante a qualidade da rede através da verificação descentralizada, enquanto o mecanismo de alocação de recursos mercadológicos introduzido pela atualização dTAO aumentou significativamente a eficiência. Cada sub-rede é equipada com um mecanismo AMM, permitindo a descoberta de preços entre o TAO e os tokens alpha, esse design permite que as forças do mercado participem diretamente da alocação de recursos de IA.
O protocolo de colaboração entre sub-rede suporta o processamento distribuído de tarefas complexas de IA, formando um forte efeito de rede. A estrutura de dupla incentivo (emissão de TAO e valorização dos tokens alpha) garante a motivação para a participação a longo prazo, permitindo que criadores de sub-rede, mineradores, validadores e stakers recebam recompensas correspondentes, formando um ciclo econômico sustentável.
Em comparação com os prestadores de serviços de IA centralizados tradicionais, o Bittensor oferece uma verdadeira alternativa descentralizada, destacando-se em termos de eficiência de custos. Várias sub-rede demonstram vantagens de custo significativas, por exemplo, o Chutes é 85% mais barato do que certos serviços em nuvem, essa vantagem de custo advém da melhoria da eficiência da arquitetura descentralizada. O ecossistema aberto promove uma rápida inovação, com o número e a qualidade das sub-rede a aumentar continuamente, e a velocidade de inovação a ultrapassar de longe a pesquisa e desenvolvimento internos das empresas tradicionais.
No entanto, o ecossistema também enfrenta desafios reais. A barreira técnica ainda é alta, embora as ferramentas estejam em constante melhoria, a participação em mining e validation ainda requer um conhecimento técnico considerável. A incerteza do ambiente regulatório é outro fator de risco, pois as redes de IA descentralizadas podem enfrentar políticas regulatórias diferentes em vários países. Os provedores de serviços em nuvem tradicionais não ficarão de braços cruzados e espera-se que lancem produtos competitivos. À medida que a escala da rede cresce, como manter o equilíbrio entre desempenho e descentralização também se torna um teste importante.
O crescimento explosivo da indústria de IA oferece enormes oportunidades de mercado para o Bittensor. Espera-se que os investimentos globais em IA se aproximem de 200 bilhões de dólares até 2025, fornecendo um forte suporte à demanda por infraestrutura. O mercado global de IA deve crescer de 294 bilhões de dólares em 2025 para 1,77 trilhões de dólares em 2032, com uma taxa de crescimento anual composta de 29%, o que cria um amplo espaço de desenvolvimento para a infraestrutura de IA descentralizada.
As políticas de apoio ao desenvolvimento da IA em vários países criaram uma janela de oportunidade para a infraestrutura descentralizada de IA, enquanto a crescente preocupação com a privacidade de dados e a segurança da IA aumentou a demanda por tecnologias como a computação confidencial, que é precisamente a vantagem central das sub-rede como a Targon. O interesse dos investidores institucionais na infraestrutura de IA continua a aumentar, e a participação de instituições renomadas fornece apoio financeiro e recursos ao ecossistema.
Estrutura de Estratégia de Investimento
Investir na sub-rede Bittensor requer a criação de uma estrutura de avaliação sistemática. No nível técnico, é necessário examinar o grau de inovação e a profundidade da barreira de proteção, a força técnica da equipe e a capacidade de execução, bem como os efeitos de sinergia com outros projetos do ecossistema. No nível de mercado, deve-se analisar o tamanho do mercado-alvo e o potencial de crescimento, o panorama competitivo e as vantagens de diferenciação, a adoção por parte dos usuários e os efeitos de rede, bem como o ambiente regulatório e os riscos políticos. No nível financeiro, é importante focar no nível de avaliação atual e no desempenho histórico, na proporção de emissão de TAO e na tendência de crescimento, na razoabilidade do design da economia de tokens, assim como na liquidez e na profundidade das transações.
Na gestão de riscos específica, a diversificação de investimentos é a estratégia básica. Recomenda-se diversificar a alocação entre diferentes tipos de sub-rede, incluindo infraestrutura (como Chutes, Celium), aplicações (como Score, BitMind) e protocolos (como Targon, Templar). Ao mesmo tempo, é necessário ajustar a estratégia de investimento com base na fase de desenvolvimento da sub-rede; projetos em fase inicial têm alto risco, mas grande potencial de retorno, enquanto projetos maduros são relativamente estáveis, mas têm espaço de crescimento limitado.
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MetaMaskVictim
· 7h atrás
Outro scamcoin de IA? Fazer as pessoas de parvas, não é?
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ImpermanentTherapist
· 7h atrás
Vou começar a copiar o trabalho de casa novamente.
Análise de oportunidades de investimento em novas infraestruturas de IA na explosão da sub-rede Bittensor
Guia de Investimento na Sub-rede Bittensor: Aproveitando a Nova Onda de IA
Em fevereiro de 2025, a rede Bittensor completou a atualização Dynamic TAO (dTAO), realizando a transição da governança centralizada para a alocação descentralizada de recursos impulsionada pelo mercado. Após a atualização, cada sub-rede possui tokens alpha independentes, permitindo que os detentores de TAO escolham livremente seus objetos de investimento, concretizando assim um mecanismo de descoberta de valor orientado para o mercado.
Os dados mostram que a atualização do dTAO liberou uma enorme vitalidade inovadora. Em apenas alguns meses, o Bittensor cresceu de 32 sub-rede para 118 sub-rede ativas, um aumento de 269%. Essas sub-rede cobrem todos os segmentos da indústria de IA, desde raciocínio textual básico, geração de imagens, até dobramento de proteínas de ponta e negociação quantitativa, formando o sistema ecológico de IA descentralizado mais completo atualmente.
O desempenho do mercado também é impressionante. O valor de mercado total das sub-redes de topo cresceu de 4 milhões de dólares para 690 milhões de dólares, com um rendimento anualizado de staking estável entre 16-19%. As sub-redes distribuem incentivos de rede com base na taxa de staking de TAO, com as 10 principais sub-redes representando 51,76% da emissão da rede, refletindo o mecanismo de mercado de seleção natural.
Análise da rede principal (Top 10 de emissões)
1. Chutes (SN64) - computação AI sem servidor
Valor central: inovar a experiência de implantação de modelos de IA, reduzindo significativamente os custos de computação.
Chutes utiliza uma arquitetura de "início instantâneo" que comprime o tempo de inicialização do modelo de IA para 200 milissegundos, aumentando a eficiência em 10 vezes em comparação com os serviços de nuvem tradicionais. Com mais de 8000 nós GPU em todo o mundo, suporta modelos populares que vão desde o DeepSeek R1 até o GPT-4, processando mais de 5 milhões de solicitações diariamente, com um atraso de resposta mantido abaixo de 50 milissegundos.
Modelo de negócios maduro, adotando uma estratégia de freemium para atrair usuários, fornecendo suporte de poder computacional para modelos populares através de uma plataforma integrada, gerando receita de cada chamada de API. A vantagem de custo é significativa, 85% mais baixa do que certos serviços em nuvem. Atualmente, o uso total de tokens ultrapassa 9042.37B, atendendo mais de 3000 clientes empresariais.
Após 9 semanas de lançamento, o dTAO atingiu uma capitalização de mercado de 100 milhões de dólares, atualmente com uma capitalização de mercado de 79 milhões, com um profundo fosso tecnológico, progressos comerciais suaves e um alto nível de reconhecimento no mercado, sendo atualmente o líder da sub-rede.
2. Celium (SN51) - otimização de computação em hardware
Valor central: otimização de hardware de base, aumentando a eficiência de cálculo de IA
Foco na otimização de cálculo a nível de hardware. Através de quatro módulos técnicos: agendamento de GPU, abstração de hardware, otimização de desempenho e gestão de eficiência energética, maximiza-se a eficiência de utilização do hardware. Suporta toda a gama de hardware, incluindo NVIDIA A100/H100, AMD MI200 e Intel Xe, com preços 90% inferiores em comparação com produtos similares e um aumento de 45% na eficiência de cálculo.
Atualmente, é a segunda maior sub-rede em emissões no Bittensor, representando 7,28% das emissões da rede. A otimização de hardware é uma parte central da infraestrutura de IA, com uma forte tendência de aumento de preços devido a barreiras tecnológicas, com um valor de mercado atual de 56M.
3. Targon (SN4) - plataforma de raciocínio de IA descentralizada
Valor central: tecnologia de computação confidencial, garantindo a segurança da privacidade dos dados
O núcleo do Targon é o TVM (Targon Virtual Machine), que é uma plataforma de computação confidencial segura, suportando o treinamento, raciocínio e validação de modelos de IA. O TVM utiliza tecnologia avançada de computação confidencial, garantindo a segurança e a proteção da privacidade de todo o fluxo de trabalho de IA. O sistema suporta criptografia de ponta a ponta, desde o hardware até a camada de aplicação, permitindo que os usuários utilizem serviços de IA poderosos sem revelar dados.
A Targon tem uma barreira tecnológica alta, um modelo de negócio claro e uma fonte de receita estável. Atualmente, foi ativado um mecanismo de recompra de receita, onde todas as receitas são destinadas à recompra de tokens, e a última recompra foi de 18 mil dólares.
4. τemplar (SN3) - Pesquisa em AI e treinamento distribuído
Valor central: Treinamento colaborativo de modelos de IA em grande escala, reduzindo a barreira de entrada para o treinamento.
Templar é uma sub-rede pioneira dedicada ao treinamento distribuído de modelos de IA em larga escala, com a missão de se tornar "a melhor plataforma de treinamento de modelos do mundo". Através da colaboração no treinamento utilizando recursos de GPU contribuidos por participantes globais, foca no treinamento colaborativo e inovação de modelos de ponta, enfatizando a resistência a fraudes e a colaboração eficiente.
Em termos de realizações tecnológicas, a Templar concluiu com sucesso o treinamento de um modelo de 1,2B de parâmetros, passando por mais de 20 mil ciclos de treinamento, com cerca de 200 GPUs participando de todo o processo. Em 2024, será atualizado o mecanismo de validação, melhorando a descentralização e a segurança; em 2025, continuará a promover o treinamento de grandes modelos, com uma escala de parâmetros de mais de 70B, apresentando desempenho semelhante ao padrão da indústria em testes de referência de IA.
A vantagem técnica da Templar é bastante destacada, com uma capitalização de mercado atual de 35M, representando 4,79% das emissões.
5. Gradientes (SN56) - Treinamento de AI descentralizado
Valor central: democratização do treinamento de IA, reduzindo significativamente a barreira de custos
Resolver o problema dos custos de treino de IA através de treino distribuído. O sistema de agendamento inteligente, baseado na sincronização de gradientes, distribui eficientemente tarefas para milhares de GPUs. Já foram concluídos treinos de modelos com 118 trilhões de parâmetros, com um custo de apenas 5 dólares por hora, 70% mais barato do que os serviços de nuvem tradicionais, e com uma velocidade de treino 40% mais rápida do que soluções centralizadas. A interface de um clique reduz a barreira de utilização, já existindo mais de 500 projetos para ajuste de modelos, abrangendo áreas como saúde, finanças e educação.
A capitalização de mercado atual é de 30M, a demanda do mercado é grande, e a vantagem tecnológica é clara, o que a torna uma sub-rede digna de atenção a longo prazo.
6. Negociação Proprietária (SN8) - Negociação Quantitativa Financeira
Valor central: Sinais de negociação de múltiplos ativos e previsões financeiras impulsionados por IA
SN8 é uma plataforma descentralizada de negociação quantitativa e previsão financeira, com sinais de negociação de múltiplos ativos impulsionados por IA. A rede de negociação proprietária aplica técnicas de aprendizado de máquina na previsão do mercado financeiro, construindo uma arquitetura de modelos de previsão em múltiplos níveis. Seu modelo de previsão temporal combina as tecnologias LSTM e Transformer, sendo capaz de lidar com dados complexos de séries temporais. O módulo de análise de sentimento do mercado analisa o conteúdo de mídias sociais e notícias, fornecendo indicadores de sentimento como sinais auxiliares para a previsão.
No site, é possível ver os rendimentos e testes retroativos das estratégias fornecidas por diferentes mineradores. O SN8 combina IA e blockchain, oferecendo uma forma inovadora de negociar no mercado financeiro, com uma capitalização de mercado atual de 27M.
7. Pontuação (SN44) - Análise e Avaliação Desportiva
Valor central: análise de vídeos esportivos, visando a indústria do futebol de 600 bilhões de dólares.
Um framework de visão computacional focado na análise de vídeo desportivo, que reduz o custo da análise de vídeo complexa através de uma tecnologia de validação leve. Utiliza uma validação em duas etapas: deteção de campo e verificação de objetos baseada em CLIP, reduzindo o custo de anotação de milhares de dólares por jogo tradicional para 1/10 a 1/100. Em colaboração com outros projetos, a precisão média das previsões do agente de IA é de 70%, tendo alcançado uma precisão diária de 100%.
A indústria do esporte é de grande escala, com inovações tecnológicas significativas e um amplo potencial de mercado. Score é uma sub-rede com uma direção de aplicação clara, que merece atenção.
8. OpenKaito (SN5) - inferência de texto de código aberto
Valor central: desenvolvimento de modelos de incorporação de texto, otimização de recuperação de informações
OpenKaito foca no desenvolvimento de modelos de incorporação de texto, apoiado por importantes participantes no campo da InfoFi. Como um projeto de código aberto impulsionado pela comunidade, o OpenKaito se dedica a construir capacidades de compreensão e raciocínio de texto de alta qualidade, especialmente em recuperação de informações e busca semântica.
A sub-rede ainda está na fase inicial de construção, principalmente centrada na construção de um ecossistema em torno de modelos de incorporação de texto. Vale a pena prestar atenção à integração de novas funcionalidades que pode expandir significativamente seus cenários de aplicação e base de usuários.
9. Data Universe (SN13) - infraestrutura de dados AI
Valor central: processamento de dados em grande escala, fornecimento de dados de treinamento de IA
Processa 500 milhões de linhas de dados por dia, acumulando mais de 55,6 mil milhões de linhas, suportando 100GB de armazenamento. A arquitetura DataEntity oferece funcionalidades essenciais como normalização de dados, otimização de índices e armazenamento distribuído. O inovador mecanismo de votação "gravidade" permite ajustes dinâmicos de peso.
Os dados são o petróleo da IA, o valor da infraestrutura é estável e o nicho ecológico é importante. Como fornecedor de dados para várias sub-rede, a colaboração profunda com projetos como o Score reflete o valor da infraestrutura.
10. TAOHash (SN14) - Mineração de PoW
Valor central: conectar a mineração tradicional com o cálculo de IA, integração de recursos de poder de cálculo
TAOHash permite que os mineiros de Bitcoin redirecionem seu poder de hash para a rede Bittensor, obtendo tokens alpha através da mineração para staking ou negociação. Este modelo combina a mineração PoW tradicional com computação AI, oferecendo uma nova fonte de rendimento para os mineiros.
Atraí mais de 6EH/s de poder de hash em apenas algumas semanas (cerca de 0,7% do poder de hash global), provando o reconhecimento do mercado por este modelo híbrido. Os mineradores podem escolher entre a mineração tradicional de Bitcoin e a obtenção de tokens TAOHash, otimizando os lucros de acordo com a situação do mercado.
Análise do Ecossistema
A inovação tecnológica do Bittensor construiu um ecossistema de IA descentralizado único. Seu algoritmo de consenso garante a qualidade da rede através da verificação descentralizada, enquanto o mecanismo de alocação de recursos mercadológicos introduzido pela atualização dTAO aumentou significativamente a eficiência. Cada sub-rede é equipada com um mecanismo AMM, permitindo a descoberta de preços entre o TAO e os tokens alpha, esse design permite que as forças do mercado participem diretamente da alocação de recursos de IA.
O protocolo de colaboração entre sub-rede suporta o processamento distribuído de tarefas complexas de IA, formando um forte efeito de rede. A estrutura de dupla incentivo (emissão de TAO e valorização dos tokens alpha) garante a motivação para a participação a longo prazo, permitindo que criadores de sub-rede, mineradores, validadores e stakers recebam recompensas correspondentes, formando um ciclo econômico sustentável.
Em comparação com os prestadores de serviços de IA centralizados tradicionais, o Bittensor oferece uma verdadeira alternativa descentralizada, destacando-se em termos de eficiência de custos. Várias sub-rede demonstram vantagens de custo significativas, por exemplo, o Chutes é 85% mais barato do que certos serviços em nuvem, essa vantagem de custo advém da melhoria da eficiência da arquitetura descentralizada. O ecossistema aberto promove uma rápida inovação, com o número e a qualidade das sub-rede a aumentar continuamente, e a velocidade de inovação a ultrapassar de longe a pesquisa e desenvolvimento internos das empresas tradicionais.
No entanto, o ecossistema também enfrenta desafios reais. A barreira técnica ainda é alta, embora as ferramentas estejam em constante melhoria, a participação em mining e validation ainda requer um conhecimento técnico considerável. A incerteza do ambiente regulatório é outro fator de risco, pois as redes de IA descentralizadas podem enfrentar políticas regulatórias diferentes em vários países. Os provedores de serviços em nuvem tradicionais não ficarão de braços cruzados e espera-se que lancem produtos competitivos. À medida que a escala da rede cresce, como manter o equilíbrio entre desempenho e descentralização também se torna um teste importante.
O crescimento explosivo da indústria de IA oferece enormes oportunidades de mercado para o Bittensor. Espera-se que os investimentos globais em IA se aproximem de 200 bilhões de dólares até 2025, fornecendo um forte suporte à demanda por infraestrutura. O mercado global de IA deve crescer de 294 bilhões de dólares em 2025 para 1,77 trilhões de dólares em 2032, com uma taxa de crescimento anual composta de 29%, o que cria um amplo espaço de desenvolvimento para a infraestrutura de IA descentralizada.
As políticas de apoio ao desenvolvimento da IA em vários países criaram uma janela de oportunidade para a infraestrutura descentralizada de IA, enquanto a crescente preocupação com a privacidade de dados e a segurança da IA aumentou a demanda por tecnologias como a computação confidencial, que é precisamente a vantagem central das sub-rede como a Targon. O interesse dos investidores institucionais na infraestrutura de IA continua a aumentar, e a participação de instituições renomadas fornece apoio financeiro e recursos ao ecossistema.
Estrutura de Estratégia de Investimento
Investir na sub-rede Bittensor requer a criação de uma estrutura de avaliação sistemática. No nível técnico, é necessário examinar o grau de inovação e a profundidade da barreira de proteção, a força técnica da equipe e a capacidade de execução, bem como os efeitos de sinergia com outros projetos do ecossistema. No nível de mercado, deve-se analisar o tamanho do mercado-alvo e o potencial de crescimento, o panorama competitivo e as vantagens de diferenciação, a adoção por parte dos usuários e os efeitos de rede, bem como o ambiente regulatório e os riscos políticos. No nível financeiro, é importante focar no nível de avaliação atual e no desempenho histórico, na proporção de emissão de TAO e na tendência de crescimento, na razoabilidade do design da economia de tokens, assim como na liquidez e na profundidade das transações.
Na gestão de riscos específica, a diversificação de investimentos é a estratégia básica. Recomenda-se diversificar a alocação entre diferentes tipos de sub-rede, incluindo infraestrutura (como Chutes, Celium), aplicações (como Score, BitMind) e protocolos (como Targon, Templar). Ao mesmo tempo, é necessário ajustar a estratégia de investimento com base na fase de desenvolvimento da sub-rede; projetos em fase inicial têm alto risco, mas grande potencial de retorno, enquanto projetos maduros são relativamente estáveis, mas têm espaço de crescimento limitado.