Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt xu hướng mới của AI
Vào tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành nâng cấp Dynamic TAO (dTAO), thực hiện chuyển đổi từ quản trị tập trung sang phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Sau khi nâng cấp, mỗi mạng con đều có token alpha độc lập, người nắm giữ TAO có thể tự do chọn đối tượng đầu tư, thực sự hiện thực hóa cơ chế phát hiện giá trị dựa trên thị trường.
Dữ liệu cho thấy, việc nâng cấp dTAO đã giải phóng một nguồn năng lượng đổi mới khổng lồ. Chỉ trong vài tháng, Bittensor đã từ 32 mạng con tăng lên 118 mạng con hoạt động, đạt tỷ lệ tăng trưởng 269%. Những mạng con này bao phủ tất cả các lĩnh vực con của ngành AI, từ suy diễn văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến protein gấp và giao dịch định lượng, hình thành hệ sinh thái AI phi tập trung hoàn chỉnh nhất hiện nay.
Thị trường cũng thể hiện sự nổi bật. Tổng giá trị thị trường của mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu đô la trước khi nâng cấp lên 690 triệu đô la, với lợi suất staking hàng năm ổn định ở mức 16-19%. Các mạng con phân bổ phần thưởng mạng theo tỷ lệ staking TAO theo thị trường, 10 mạng con hàng đầu chiếm 51,76% lượng phát thải mạng, thể hiện cơ chế thị trường của sự cạnh tranh khắc nghiệt.
Phân tích mạng lõi (10 người phát thải hàng đầu)
1. Chutes (SN64) - Tính toán AI không máy chủ
Giá trị cốt lõi: Đổi mới trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm đáng kể chi phí tính toán.
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động tức thì", giảm thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, nâng cao hiệu suất gấp 10 lần so với dịch vụ đám mây truyền thống. Hơn 8000 nút GPU trên toàn cầu, hỗ trợ các mô hình phổ biến từ DeepSeek R1 đến GPT-4, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, thời gian phản hồi được kiểm soát trong vòng 50 mili giây.
Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, áp dụng chiến lược miễn phí gia tăng để thu hút người dùng, thông qua nền tảng tích hợp cung cấp hỗ trợ tính toán cho các mô hình phổ biến, thu được doanh thu từ mỗi lần gọi API. Ưu thế về chi phí rõ rệt, thấp hơn 85% so với một số dịch vụ đám mây. Hiện tại, tổng lượng token sử dụng đã vượt quá 9042.37B, phục vụ hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.
dTAO khởi động sau 9 tuần đạt giá trị thị trường 100 triệu USD, giá trị thị trường hiện tại là 79 triệu USD, rào cản công nghệ sâu sắc, tiến triển thương mại thuận lợi, mức độ công nhận trên thị trường tương đối cao, hiện đang là đầu tàu của mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Giá trị cốt lõi: Tối ưu hóa phần cứng tầng dưới, nâng cao hiệu suất tính toán AI
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp phần cứng. Thông qua bốn mô-đun công nghệ: lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu quả năng lượng, tối đa hóa hiệu suất sử dụng phần cứng. Hỗ trợ toàn bộ dòng phần cứng như NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, giá cả giảm 90% so với các sản phẩm cùng loại, hiệu suất tính toán tăng 45%.
Hiện tại là mạng con có lượng phát thải lớn thứ hai trên Bittensor, chiếm 7,28% tổng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là khâu cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, có xu hướng tăng giá mạnh do rào cản kỹ thuật, hiện tại có giá trị thị trường là 56 triệu.
3. Targon (SN4) - nền tảng suy diễn AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Công nghệ tính toán bí mật, bảo đảm an toàn quyền riêng tư dữ liệu
Targon có cốt lõi là TVM (Targon Virtual Machine), đây là một nền tảng tính toán bí mật an toàn, hỗ trợ đào tạo, suy luận và xác minh mô hình AI. TVM áp dụng công nghệ tính toán bí mật tiên tiến, đảm bảo tính an toàn và bảo vệ quyền riêng tư của toàn bộ quy trình làm việc AI. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối từ phần cứng đến lớp ứng dụng, cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI mạnh mẽ mà không làm lộ dữ liệu.
Công nghệ Targon có rào cản cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu nhập ổn định. Hiện tại đã mở cơ chế mua lại thu nhập, tất cả thu nhập được sử dụng để mua lại token, giao dịch mua lại gần đây nhất là 18,000 USD.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Giá trị cốt lõi: Đào tạo hợp tác mô hình AI quy mô lớn, giảm thiểu rào cản đào tạo.
Templar là mạng con tiên phong chuyên về đào tạo phân tán các mô hình AI quy mô lớn, với sứ mệnh trở thành "nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thông qua việc hợp tác đào tạo với tài nguyên GPU do các tham gia toàn cầu đóng góp, tập trung vào đào tạo và đổi mới các mô hình tiên tiến, nhấn mạnh chống gian lận và hợp tác hiệu quả.
Về thành tựu kỹ thuật, Templar đã hoàn thành việc đào tạo mô hình 1.2B tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ đào tạo, khoảng 200 GPU đã tham gia vào toàn bộ quá trình. Năm 2024, nâng cấp cơ chế xác thực, cải thiện tính phi tập trung và an toàn; năm 2025, tiếp tục thúc đẩy đào tạo mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, có hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành trong các bài kiểm tra AI chuẩn.
Lợi thế kỹ thuật của Templar khá nổi bật, giá trị thị trường hiện tại là 35 triệu, chiếm 4,79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Đào tạo AI cho mọi người, giảm đáng kể rào cản chi phí
Giải quyết vấn đề chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống phân bổ thông minh dựa trên đồng bộ hóa độ dốc, phân bổ hiệu quả nhiệm vụ đến hàng nghìn GPU. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, tốc độ đào tạo nhanh hơn 40% so với các giải pháp tập trung. Giao diện một nút giảm bớt rào cản sử dụng, đã có hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ các lĩnh vực y tế, tài chính, giáo dục, v.v.
Giá trị thị trường hiện tại là 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế công nghệ rõ ràng, là một trong những mạng con đáng được chú ý lâu dài.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
Giá trị cốt lõi: Tín hiệu giao dịch và dự đoán tài chính đa tài sản dựa trên AI
SN8 là một nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản được điều khiển bởi AI. Mạng giao dịch độc quyền áp dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán nhiều tầng. Mô hình dự đoán theo chuỗi thời gian của nó kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, có khả năng xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích tâm lý thị trường thông qua việc phân tích nội dung mạng xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số tâm lý như một tín hiệu hỗ trợ cho dự đoán.
Trên trang web, bạn có thể thấy lợi nhuận và kiểm tra lại các chiến lược do các thợ đào khác nhau cung cấp. SN8 kết hợp AI và blockchain, cung cấp phương thức giao dịch thị trường tài chính đổi mới, hiện có giá trị thị trường 27M.
7. Điểm (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Giá trị cốt lõi: Phân tích video thể thao, nhắm vào ngành công nghiệp bóng đá trị giá 6000 tỷ đô la.
Khung công nghệ thị giác máy tính tập trung vào phân tích video thể thao, giảm chi phí phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác thực nhẹ. Sử dụng xác thực hai bước: phát hiện sân bóng và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí ghi nhãn từ hàng nghìn đô la cho một trận đấu xuống còn 1/10 đến 1/100. Hợp tác với các dự án khác, độ chính xác dự đoán trung bình của AI đạt 70%, từng đạt 100% độ chính xác trong một ngày.
Ngành công nghiệp thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ đáng kể, triển vọng thị trường rộng lớn, Score là một ứng dụng có hướng đi rõ ràng cho mạng con, rất đáng chú ý.
8. OpenKaito (SN5) - suy luận văn bản mã nguồn mở
Giá trị cốt lõi: Phát triển mô hình nhúng văn bản, tối ưu hóa tìm kiếm thông tin
OpenKaito tập trung vào việc phát triển mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi các bên tham gia quan trọng trong lĩnh vực InfoFi. Là một dự án mã nguồn mở do cộng đồng điều hành, OpenKaito cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Mạng con này vẫn đang trong giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái xung quanh mô hình nhúng văn bản. Đáng chú ý là sự tích hợp các tính năng mới sắp tới, điều này có thể mở rộng đáng kể các kịch bản ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Cơ sở hạ tầng dữ liệu AI
Giá trị cốt lõi: Xử lý dữ liệu quy mô lớn, Cung cấp dữ liệu huấn luyện AI
Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục và lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" sáng tạo cho phép điều chỉnh trọng số động.
Dữ liệu là dầu mỏ của AI, giá trị hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu của nhiều mạng con, hợp tác sâu với các dự án như Score, thể hiện giá trị hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - Khai thác sức mạnh PoW
Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống với tính toán AI, tích hợp tài nguyên sức mạnh tính toán
TAOHash cho phép thợ đào Bitcoin định hướng sức mạnh tính toán của họ đến mạng Bittensor, thu được token alpha thông qua việc đào để sử dụng cho việc staking hoặc giao dịch. Mô hình này kết hợp đào PoW truyền thống với tính toán AI, cung cấp cho thợ đào một nguồn thu nhập mới.
Chỉ trong vài tuần, đã thu hút hơn 6EH/s sức mạnh tính toán (khoảng 0,7% sức mạnh tính toán toàn cầu), chứng minh sự công nhận của thị trường đối với mô hình kết hợp này. Thợ mỏ có thể chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận dựa trên tình hình thị trường.
Phân tích hệ sinh thái
Công nghệ đổi mới của Bittensor đã xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận của nó đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác thực phi tập trung, trong khi cơ chế phân bổ tài nguyên thị trường được giới thiệu bởi nâng cấp dTAO đã tăng cường đáng kể hiệu quả. Mỗi mạng con đều được trang bị cơ chế AMM, giúp phát hiện giá giữa TAO và các token alpha, thiết kế này cho phép lực lượng thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân bổ tài nguyên AI.
Giao thức hợp tác giữa các mạng con hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép (phát hành TAO và tăng giá trị token alpha) đảm bảo động lực tham gia lâu dài, các nhà sáng tạo mạng con, thợ mỏ, người xác nhận và người staking đều có thể nhận được phần thưởng tương ứng, tạo ra một vòng kinh tế bền vững.
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp một giải pháp thay thế thực sự phi tập trung, thể hiện ưu điểm vượt trội về hiệu quả chi phí. Nhiều mạng con cho thấy lợi thế chi phí rõ rệt, chẳng hạn như Chutes rẻ hơn 85% so với một dịch vụ đám mây, lợi thế chi phí này đến từ sự nâng cao hiệu quả của kiến trúc phi tập trung. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, số lượng và chất lượng mạng con liên tục được cải thiện, tốc độ đổi mới vượt xa nghiên cứu và phát triển trong các doanh nghiệp truyền thống.
Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng đối mặt với những thách thức thực tế. Rào cản kỹ thuật vẫn còn cao, mặc dù các công cụ đang ngày càng cải thiện, nhưng việc tham gia vào mining và validation vẫn cần một lượng kiến thức kỹ thuật đáng kể. Tính không chắc chắn của môi trường quy định là một yếu tố rủi ro khác, mạng AI phi tập trung có thể phải đối mặt với các chính sách quy định khác nhau từ các quốc gia. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống sẽ không ngồi yên, dự kiến sẽ tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì sự cân bằng giữa hiệu suất và phi tập trung cũng trở thành một thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ của ngành công nghiệp AI đã mang lại cơ hội thị trường lớn cho Bittensor. Dự báo rằng vào năm 2025, đầu tư toàn cầu vào AI sẽ gần đạt 200 tỷ USD, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho nhu cầu cơ sở hạ tầng. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1.77 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm đạt 29%, điều này tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia đã tạo ra cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, đồng thời sự quan tâm đến quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI đã làm tăng nhu cầu về các công nghệ như tính toán bảo mật, chính là lợi thế cốt lõi của các mạng con như Targon. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với cơ sở hạ tầng AI đang ngày càng gia tăng, sự tham gia của các tổ chức nổi tiếng đã cung cấp tài chính và hỗ trợ tài nguyên cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần xây dựng khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, cần xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của hàng rào bảo vệ, sức mạnh kỹ thuật của đội ngũ và khả năng thực hiện, cũng như hiệu ứng phối hợp với các dự án khác trong hệ sinh thái. Ở cấp độ thị trường, cần phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, cấu trúc cạnh tranh và lợi thế khác biệt, tình hình chấp nhận của người dùng và hiệu ứng mạng, cũng như môi trường pháp lý và rủi ro chính sách. Ở cấp độ tài chính, cần chú ý đến mức độ định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát thải TAO và xu hướng tăng trưởng, tính hợp lý trong thiết kế kinh tế học token, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.
Trong quản lý rủi ro cụ thể, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Nên phân bổ đầu tư giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm loại hạ tầng (như Chutes, Celium), loại ứng dụng (như Score, BitMind) và loại giao thức (như Targon, Templar). Đồng thời, cần điều chỉnh chiến lược đầu tư theo giai đoạn phát triển của mạng con, các dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng lợi nhuận tiềm năng lớn, các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không có không gian tăng trưởng nhiều.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
9 thích
Phần thưởng
9
4
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MetaMaskVictim
· 7giờ trước
Một đồng ai scamcoin nữa? Được chơi cho Suckers rồi.
Bittensor mạng con bùng nổ: Phân tích cơ hội đầu tư hạ tầng mới AI
Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt xu hướng mới của AI
Vào tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành nâng cấp Dynamic TAO (dTAO), thực hiện chuyển đổi từ quản trị tập trung sang phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Sau khi nâng cấp, mỗi mạng con đều có token alpha độc lập, người nắm giữ TAO có thể tự do chọn đối tượng đầu tư, thực sự hiện thực hóa cơ chế phát hiện giá trị dựa trên thị trường.
Dữ liệu cho thấy, việc nâng cấp dTAO đã giải phóng một nguồn năng lượng đổi mới khổng lồ. Chỉ trong vài tháng, Bittensor đã từ 32 mạng con tăng lên 118 mạng con hoạt động, đạt tỷ lệ tăng trưởng 269%. Những mạng con này bao phủ tất cả các lĩnh vực con của ngành AI, từ suy diễn văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến protein gấp và giao dịch định lượng, hình thành hệ sinh thái AI phi tập trung hoàn chỉnh nhất hiện nay.
Thị trường cũng thể hiện sự nổi bật. Tổng giá trị thị trường của mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu đô la trước khi nâng cấp lên 690 triệu đô la, với lợi suất staking hàng năm ổn định ở mức 16-19%. Các mạng con phân bổ phần thưởng mạng theo tỷ lệ staking TAO theo thị trường, 10 mạng con hàng đầu chiếm 51,76% lượng phát thải mạng, thể hiện cơ chế thị trường của sự cạnh tranh khắc nghiệt.
Phân tích mạng lõi (10 người phát thải hàng đầu)
1. Chutes (SN64) - Tính toán AI không máy chủ
Giá trị cốt lõi: Đổi mới trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm đáng kể chi phí tính toán.
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động tức thì", giảm thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, nâng cao hiệu suất gấp 10 lần so với dịch vụ đám mây truyền thống. Hơn 8000 nút GPU trên toàn cầu, hỗ trợ các mô hình phổ biến từ DeepSeek R1 đến GPT-4, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, thời gian phản hồi được kiểm soát trong vòng 50 mili giây.
Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, áp dụng chiến lược miễn phí gia tăng để thu hút người dùng, thông qua nền tảng tích hợp cung cấp hỗ trợ tính toán cho các mô hình phổ biến, thu được doanh thu từ mỗi lần gọi API. Ưu thế về chi phí rõ rệt, thấp hơn 85% so với một số dịch vụ đám mây. Hiện tại, tổng lượng token sử dụng đã vượt quá 9042.37B, phục vụ hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.
dTAO khởi động sau 9 tuần đạt giá trị thị trường 100 triệu USD, giá trị thị trường hiện tại là 79 triệu USD, rào cản công nghệ sâu sắc, tiến triển thương mại thuận lợi, mức độ công nhận trên thị trường tương đối cao, hiện đang là đầu tàu của mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Giá trị cốt lõi: Tối ưu hóa phần cứng tầng dưới, nâng cao hiệu suất tính toán AI
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp phần cứng. Thông qua bốn mô-đun công nghệ: lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu quả năng lượng, tối đa hóa hiệu suất sử dụng phần cứng. Hỗ trợ toàn bộ dòng phần cứng như NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, giá cả giảm 90% so với các sản phẩm cùng loại, hiệu suất tính toán tăng 45%.
Hiện tại là mạng con có lượng phát thải lớn thứ hai trên Bittensor, chiếm 7,28% tổng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là khâu cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, có xu hướng tăng giá mạnh do rào cản kỹ thuật, hiện tại có giá trị thị trường là 56 triệu.
3. Targon (SN4) - nền tảng suy diễn AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Công nghệ tính toán bí mật, bảo đảm an toàn quyền riêng tư dữ liệu
Targon có cốt lõi là TVM (Targon Virtual Machine), đây là một nền tảng tính toán bí mật an toàn, hỗ trợ đào tạo, suy luận và xác minh mô hình AI. TVM áp dụng công nghệ tính toán bí mật tiên tiến, đảm bảo tính an toàn và bảo vệ quyền riêng tư của toàn bộ quy trình làm việc AI. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối từ phần cứng đến lớp ứng dụng, cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI mạnh mẽ mà không làm lộ dữ liệu.
Công nghệ Targon có rào cản cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu nhập ổn định. Hiện tại đã mở cơ chế mua lại thu nhập, tất cả thu nhập được sử dụng để mua lại token, giao dịch mua lại gần đây nhất là 18,000 USD.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Giá trị cốt lõi: Đào tạo hợp tác mô hình AI quy mô lớn, giảm thiểu rào cản đào tạo.
Templar là mạng con tiên phong chuyên về đào tạo phân tán các mô hình AI quy mô lớn, với sứ mệnh trở thành "nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thông qua việc hợp tác đào tạo với tài nguyên GPU do các tham gia toàn cầu đóng góp, tập trung vào đào tạo và đổi mới các mô hình tiên tiến, nhấn mạnh chống gian lận và hợp tác hiệu quả.
Về thành tựu kỹ thuật, Templar đã hoàn thành việc đào tạo mô hình 1.2B tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ đào tạo, khoảng 200 GPU đã tham gia vào toàn bộ quá trình. Năm 2024, nâng cấp cơ chế xác thực, cải thiện tính phi tập trung và an toàn; năm 2025, tiếp tục thúc đẩy đào tạo mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, có hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành trong các bài kiểm tra AI chuẩn.
Lợi thế kỹ thuật của Templar khá nổi bật, giá trị thị trường hiện tại là 35 triệu, chiếm 4,79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Đào tạo AI cho mọi người, giảm đáng kể rào cản chi phí
Giải quyết vấn đề chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống phân bổ thông minh dựa trên đồng bộ hóa độ dốc, phân bổ hiệu quả nhiệm vụ đến hàng nghìn GPU. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, tốc độ đào tạo nhanh hơn 40% so với các giải pháp tập trung. Giao diện một nút giảm bớt rào cản sử dụng, đã có hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ các lĩnh vực y tế, tài chính, giáo dục, v.v.
Giá trị thị trường hiện tại là 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế công nghệ rõ ràng, là một trong những mạng con đáng được chú ý lâu dài.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
Giá trị cốt lõi: Tín hiệu giao dịch và dự đoán tài chính đa tài sản dựa trên AI
SN8 là một nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản được điều khiển bởi AI. Mạng giao dịch độc quyền áp dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán nhiều tầng. Mô hình dự đoán theo chuỗi thời gian của nó kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, có khả năng xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích tâm lý thị trường thông qua việc phân tích nội dung mạng xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số tâm lý như một tín hiệu hỗ trợ cho dự đoán.
Trên trang web, bạn có thể thấy lợi nhuận và kiểm tra lại các chiến lược do các thợ đào khác nhau cung cấp. SN8 kết hợp AI và blockchain, cung cấp phương thức giao dịch thị trường tài chính đổi mới, hiện có giá trị thị trường 27M.
7. Điểm (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Giá trị cốt lõi: Phân tích video thể thao, nhắm vào ngành công nghiệp bóng đá trị giá 6000 tỷ đô la.
Khung công nghệ thị giác máy tính tập trung vào phân tích video thể thao, giảm chi phí phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác thực nhẹ. Sử dụng xác thực hai bước: phát hiện sân bóng và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí ghi nhãn từ hàng nghìn đô la cho một trận đấu xuống còn 1/10 đến 1/100. Hợp tác với các dự án khác, độ chính xác dự đoán trung bình của AI đạt 70%, từng đạt 100% độ chính xác trong một ngày.
Ngành công nghiệp thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ đáng kể, triển vọng thị trường rộng lớn, Score là một ứng dụng có hướng đi rõ ràng cho mạng con, rất đáng chú ý.
8. OpenKaito (SN5) - suy luận văn bản mã nguồn mở
Giá trị cốt lõi: Phát triển mô hình nhúng văn bản, tối ưu hóa tìm kiếm thông tin
OpenKaito tập trung vào việc phát triển mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi các bên tham gia quan trọng trong lĩnh vực InfoFi. Là một dự án mã nguồn mở do cộng đồng điều hành, OpenKaito cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Mạng con này vẫn đang trong giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái xung quanh mô hình nhúng văn bản. Đáng chú ý là sự tích hợp các tính năng mới sắp tới, điều này có thể mở rộng đáng kể các kịch bản ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Cơ sở hạ tầng dữ liệu AI
Giá trị cốt lõi: Xử lý dữ liệu quy mô lớn, Cung cấp dữ liệu huấn luyện AI
Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục và lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" sáng tạo cho phép điều chỉnh trọng số động.
Dữ liệu là dầu mỏ của AI, giá trị hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu của nhiều mạng con, hợp tác sâu với các dự án như Score, thể hiện giá trị hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - Khai thác sức mạnh PoW
Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống với tính toán AI, tích hợp tài nguyên sức mạnh tính toán
TAOHash cho phép thợ đào Bitcoin định hướng sức mạnh tính toán của họ đến mạng Bittensor, thu được token alpha thông qua việc đào để sử dụng cho việc staking hoặc giao dịch. Mô hình này kết hợp đào PoW truyền thống với tính toán AI, cung cấp cho thợ đào một nguồn thu nhập mới.
Chỉ trong vài tuần, đã thu hút hơn 6EH/s sức mạnh tính toán (khoảng 0,7% sức mạnh tính toán toàn cầu), chứng minh sự công nhận của thị trường đối với mô hình kết hợp này. Thợ mỏ có thể chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận dựa trên tình hình thị trường.
Phân tích hệ sinh thái
Công nghệ đổi mới của Bittensor đã xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận của nó đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác thực phi tập trung, trong khi cơ chế phân bổ tài nguyên thị trường được giới thiệu bởi nâng cấp dTAO đã tăng cường đáng kể hiệu quả. Mỗi mạng con đều được trang bị cơ chế AMM, giúp phát hiện giá giữa TAO và các token alpha, thiết kế này cho phép lực lượng thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân bổ tài nguyên AI.
Giao thức hợp tác giữa các mạng con hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép (phát hành TAO và tăng giá trị token alpha) đảm bảo động lực tham gia lâu dài, các nhà sáng tạo mạng con, thợ mỏ, người xác nhận và người staking đều có thể nhận được phần thưởng tương ứng, tạo ra một vòng kinh tế bền vững.
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp một giải pháp thay thế thực sự phi tập trung, thể hiện ưu điểm vượt trội về hiệu quả chi phí. Nhiều mạng con cho thấy lợi thế chi phí rõ rệt, chẳng hạn như Chutes rẻ hơn 85% so với một dịch vụ đám mây, lợi thế chi phí này đến từ sự nâng cao hiệu quả của kiến trúc phi tập trung. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, số lượng và chất lượng mạng con liên tục được cải thiện, tốc độ đổi mới vượt xa nghiên cứu và phát triển trong các doanh nghiệp truyền thống.
Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng đối mặt với những thách thức thực tế. Rào cản kỹ thuật vẫn còn cao, mặc dù các công cụ đang ngày càng cải thiện, nhưng việc tham gia vào mining và validation vẫn cần một lượng kiến thức kỹ thuật đáng kể. Tính không chắc chắn của môi trường quy định là một yếu tố rủi ro khác, mạng AI phi tập trung có thể phải đối mặt với các chính sách quy định khác nhau từ các quốc gia. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống sẽ không ngồi yên, dự kiến sẽ tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì sự cân bằng giữa hiệu suất và phi tập trung cũng trở thành một thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ của ngành công nghiệp AI đã mang lại cơ hội thị trường lớn cho Bittensor. Dự báo rằng vào năm 2025, đầu tư toàn cầu vào AI sẽ gần đạt 200 tỷ USD, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho nhu cầu cơ sở hạ tầng. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1.77 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm đạt 29%, điều này tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia đã tạo ra cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, đồng thời sự quan tâm đến quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI đã làm tăng nhu cầu về các công nghệ như tính toán bảo mật, chính là lợi thế cốt lõi của các mạng con như Targon. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với cơ sở hạ tầng AI đang ngày càng gia tăng, sự tham gia của các tổ chức nổi tiếng đã cung cấp tài chính và hỗ trợ tài nguyên cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần xây dựng khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, cần xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của hàng rào bảo vệ, sức mạnh kỹ thuật của đội ngũ và khả năng thực hiện, cũng như hiệu ứng phối hợp với các dự án khác trong hệ sinh thái. Ở cấp độ thị trường, cần phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, cấu trúc cạnh tranh và lợi thế khác biệt, tình hình chấp nhận của người dùng và hiệu ứng mạng, cũng như môi trường pháp lý và rủi ro chính sách. Ở cấp độ tài chính, cần chú ý đến mức độ định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát thải TAO và xu hướng tăng trưởng, tính hợp lý trong thiết kế kinh tế học token, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.
Trong quản lý rủi ro cụ thể, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Nên phân bổ đầu tư giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm loại hạ tầng (như Chutes, Celium), loại ứng dụng (như Score, BitMind) và loại giao thức (như Targon, Templar). Đồng thời, cần điều chỉnh chiến lược đầu tư theo giai đoạn phát triển của mạng con, các dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng lợi nhuận tiềm năng lớn, các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không có không gian tăng trưởng nhiều.