Bittensor (TAO) Логіка медведя: пустеля доходів під міфом про обчислювальну потужність

Коли спадає субсидування, якою буде доля оцінки TAO?

Автор статті: Pine Analytics

Переклад: Saoirse, Foresight News

Поточна ціна TAO приблизно 275 доларів, ринкова капіталізація 2,6 мільярда доларів, повністю розведена оцінка — 5,8 мільярда доларів. Проект отримав підтримку від Grayscale (заявка на листинг ETF на NYSE подана у грудні 2025 року), а також відкрито підтриманий генеральним директором NVIDIA Йеном Хуаном. Крім того, ідея з пропозицією токенів дуже приваблива: обмежена кількість — 21 мільйон, механізм зменшення нагород за аналогією з Біткоїном. Після першого зменшення нагород у грудні 2025 року щоденна емісія знизиться з 7200 до 3600 токенів. За рік кількість підмереж зросте з 32 до 128, а тренування Covenant-72B Templar доводить, що децентралізована обчислювальна потужність може запускати великі мовні моделі з конкурентоспроможністю.

Цей звіт не заперечує вищезазначених фактів. Ми прагнемо дослідити: чи здатна економічна модель цієї мережі генерувати реальні зовнішні доходи, що підтримують поточну оцінку, і наскільки вона конкурентоспроможна у боротьбі з централізованими сервіс-провайдерами та самостійним управлінням обчислювальними ресурсами.

Розподіл емісії токенів Bittensor (TAO)

Як рухається вартість мережі

Bittensor має чотири категорії учасників:

• Власники підмереж створюють спеціалізований ринок AI і отримують 18% нагород TAO за емісію підмережі;
• Майнери виконують AI-завдання (інференс, тренування, обробка даних) і отримують 41%, що становить приблизно 1476 токенів щодня, або близько 148 мільйонів доларів на рік;
• Верифікатори оцінюють результати майнерів і отримують 41%;
• Застейкери вкладають TAO у ліквідність підмережі, отримуючи у обмін власні токени.

За моделлю Taoflow, частка нагороди підмережі визначається чистим притоком TAO через застейк, якщо він негативний — нагороди не видаються. Перші десять підмереж контролюють близько 56% всього випуску.

TAO — універсальний токен мережі: для реєстрації майнерів, застейку верифікаторів, купівлі токенів підмережі та оплати послуг потрібно використовувати TAO. Теоретично, активність підмережі створює структурний попит на базовий токен.

Порівняльний аналіз витрат на інференс моделей SN64 (Chutes) та централізованих сервісів LLaMA 70B

Стан попиту

Прозорість пропозиції проти непрозорості попиту

Пропозиція Bittensor дуже прозора: щодня 3600 TAO розподіляється за алгоритмом, правила зменшення нагород закодовані у смарт-контракті, рівень застейкованих (близько 70%), пропорції розподілу та дані про потік — всі збережені у ланцюгу.

Проте попит зовсім непрозорий. Не існує єдиного дашборду для відстеження зовнішніх доходів підмережі, фактичний виклик AI-сервісів (інференс, обчислення, тренування) відбувається поза ланцюгом і не фіксується у блокчейні. Інвестори можуть лише опосередковано оцінювати попит за допомогою потоків застейкованих токенів, цін підмережі або самопроголошених даних проекту. Така непрозорість є структурною, а не тимчасовою. Блокчейн фіксує лише рух токенів, але не API-запити.

Нижче наведено найповніше уявлення про попит станом на березень 2026 року.

Chutes (SN64): низька ціна — лише за рахунок субсидій

Chutes займає 14,4% всього випуску — найбільша частка серед підмереж. Розроблена Rayon Labs, вона пропонує відкритий безсерверний інференс моделей, ціна на 85% нижча за AWS і на 10–50% нижча за Together AI. Її дані використання у екосистемі безперечні: понад 400 тисяч користувачів (з них понад 100 тисяч API-користувачів), понад 5 мільйонів запитів щодня, оброблено 9,1 трильйона токенів, середньодобовий обсяг генерації токенів зріс з 6,6 до 101 мільярда. Вона також є провідним сервісом інференсу на платформі OpenRouter, де деякі моделі демонструють кращі результати за централізовані конкуренти.

Проте ця низька ціна зовсім не зумовлена операційною ефективністю, а субсидіями.

За часткою 14,4%, Chutes щодня отримує близько 518 TAO, що становить приблизно 52 мільйони доларів на рік. Водночас зовнішній річний дохід — всього близько 1,3–2,4 мільйона доларів (вищий показник — самостійне повідомлення команди, без незалежної аудиторії). Програма субсидій для цієї підмережі становить приблизно 22:1 — 40:1. Це означає, що за кожен долар, сплачений користувачем, мережа через інфляцію випускає 22–40 доларів TAO для субсидування.

Якщо виключити субсидії, виходячи з обробки близько 1010 мільярдів токенів щодня, собівартість становить приблизно 1,41 долара за мільйон токенів. А актуальні ціни на централізованих ринках:

• LLaMA 3.3 70B Turbo — приблизно 0,88 долара / мільйон токенів;
• DeepSeek V3 — 0,40–0,80 долара;
• малі моделі — до 0,18 долара.

Це означає, що без субсидій ціна Chutes буде в 1,6–3,5 разів вищою за централізовані рішення. Так звані 85% переваги за ціною — цілковитий оберненою ситуацією, і низька ціна фактично зумовлена тим, що власники TAO платять за неї через інфляцію, а не структурною ефективністю децентралізації.

Наступне зменшення нагород (очікувано наприкінці 2026 або у 2027 році) призведе або до подвоєння ціни, або до виходу майнерів, або до ще більшого розриву між доходами та витратами.

Дехто порівнює цю ситуацію з ранніми етапами інтернету, коли компанії надавали безкоштовні послуги за рахунок субсидій, але Uber, DoorDash і AWS створили високі вартісні бар’єри: власна платформа, мережа водіїв, корпоративна екосистема. У випадку Bittensor підмережі не мають жодних бар’єрів: відкритий код моделей, стандарти інтерфейсів, користувачі можуть безкоштовно переключатися між сервісами. Після припинення субсидій жодних механізмів блокування користувачів не залишиться.

Rayon Labs також керує SN56 і SN19, що разом контролюють близько 23,7% всього випуску, і про зовнішні доходи не повідомляють. Один команда майже контролює чверть стимулів мережі.

Targon, Templar та інші підмережі

Targon (SN4) — найбільш дохідна підмережа, її керує Manifold Labs, вона пропонує корпоративні послуги з конфіденційного GPU-обчислення, прогнозований річний дохід — близько 10,4 мільйона доларів, оцінка — 48 мільйонів, коефіцієнт P/S — приблизно 4,6. Це найміцніша оцінка у екосистемі. Однак 10,4 мільйона — лише прогноз, наведений кількома звітами, без аудиту.

Templar (SN3) завершив тренування Covenant-72B, ринкова капіталізація — 98 мільйонів доларів, але зовнішніх доходів немає. API для тренувань і продажів підприємствам ще у розробці, платних продуктів поки не запущено.

Інші понад 120 підмереж або не мають публічних доходів, або ще на початковій стадії, здебільшого живуть за рахунок емісії токенів і субсидій.

Загальна картина

Загальний підтверджений зовнішній річний дохід мережі — всього близько 3–15 мільйонів доларів. Лише одна підмережа Chutes із субсидіями (близько 52 мільйонів доларів) перевищує весь зовнішній дохід мережі.

За ринковою капіталізацією у 2,6 мільярда доларів це дає множник доходу приблизно 175–200 разів; за повністю розведеною оцінкою у 5,8 мільярда — майже 400 разів. Для порівняння, централізовані компанії у сфері AI отримують оцінки у 15–25 разів від прогнозованих доходів, SaaS-компанії — рідко понад 50 разів. Оцінка Bittensor у 4–10 разів перевищує галузеві стандарти.

Такий великий розрив між оцінкою і реальним фундаментом свідчить: ринок оцінює TAO переважно на основі пропозиційної рідкості (зменшення нагород, застейк), інституційних факторів (Grayscale ETF, очікування виходу на біржу) і настроїв у секторі AI, а не на основі реальних економічних результатів. Це важливі цінові драйвери, але цілком відрізняються від логіки «Bittensor як мережі AI-сервісів, що створює сталу цінність».

Порівняння з капіталовкладеннями великих хмарних провайдерів у AI та річними субсидіями Bittensor (TAO)

Цінова дилема: двобій між попитом і пропозицією

Підмережі одночасно зазнають двох тисків:

• Зверху: обмеження самостійного управління

Всі моделі у платформі відкриті, ваги публічні, запуск 70B моделі на H100 коштує всього 40–50 доларів на день, інструменти vLLM, Ollama роблять локальне розгортання дуже простим. Нові чіпи NVIDIA значно знизять витрати на інференс. В організацій з достатнім обсягом даних вигідніше створювати власні деплойменти.

• Знизу: конкуренція з гігантами хмарних обчислень

Microsoft, Google, Amazon, Meta у 2025 році витратять понад 200 мільярдів доларів на AI, мають пріоритетні квоти на апаратне забезпечення, власні дата-центри та корпоративні клієнти, а також можуть компенсувати витрати за рахунок інших бізнес-напрямків. Бюджет стимулів Bittensor (близько 360 мільйонів доларів) за рік — менший за інвестиції Microsoft у AI за один тиждень. Професійні сервіси також використовують VC-фінансування для субсидування низьких цін на відкриті моделі.

Ціни підмереж зжимається у вузькому діапазоні, і вони мають враховувати особливі витрати децентралізації: фрикції токенів, витрати на верифікаційні вузли, частки власників підмережі, затримки мережі тощо.

Проблеми захисної смуги

Навіть якщо якась підмережа надає цінний сервіс, її базові моделі і методи відкриті: Covenant-72B використовує Apache-лицензію, технічні документи публічно доступні. Конкуренти можуть легко повторити цю модель без участі TAO.

Традиційні захисні механізми (патенти, мережевий ефект, витрати на перехід, бренд) тут не працюють:

• Технології відкриті;
• Мережевий ефект належить TAO, а не окремій підмережі;
• Ваги моделей однакові, перехід користувачів — безкоштовний.

Громада вважає, що стимулювальний механізм — це захисна смуга, але він залежить від постійного великого емісійного бюджету, що зменшується з кожним зменшенням нагород.

Що торгує TAO

За ринковою капіталізацією у 2,6 мільярда доларів ціна TAO не відображає фундаментальні показники попиту: 3–15 мільйонів доларів річного доходу — недостатньо для підтримки такої оцінки. На ринку торгується: Bitcoin-стильна дефіцитність, очікування Grayscale ETF, цикли AI-сектору, довгострокові опціони на децентралізований AI. Це цілком обґрунтовані спекулятивні фактори, але вони базуються виключно на пропозиції та настроях ринку.

Якщо ви тримаєте TAO через ідею дефіцитності та нарратив, навіть при слабкому попиті можете отримати прибуток; але якщо ви вірите, що Bittensor стане справжньою масштабною мережею AI-сервісів, то наразі немає жодних доказів і є структурні перешкоди, що ускладнюють прорив. Інвесторам слід чітко розмежовувати свої інвестиційні логіки.