Аналіз екосистеми підмережі Bittensor: вловлювання наступної хвилі інфраструктури ШІ

Огляд ринку: Оновлення Dynamic TAO викликало еко-системний вибух

У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила знакове оновлення Dynamic TAO (dTAO), змінивши модель управління мережею на ринково орієнтоване децентралізоване розподілення ресурсів. Після оновлення кожна підмережа отримала незалежні токени alpha, а власники TAO можуть вільно обирати об'єкти для інвестування, реалізуючи справжній механізм ринкової оцінки.

Дані показують, що оновлення dTAO вивільнило величезну інноваційну силу. За короткі кілька місяців Bittensor виріс з 32 підмереж до 118 активних підмереж, що становить приріст 269%. Ці підмережі охоплюють усі сегменти AI-індустрії, від базового текстового висновку, генерації зображень до передових складок білків та квантової торгівлі, формуючи найбільш повну децентралізовану AI-екосистему на сьогодні.

Ринкові показники також вражають. Загальна капіталізація топових підмереж зросла з 4 мільйонів доларів перед оновленням до 690 мільйонів доларів, а річна дохідність від стейкінгу стабільно становить 16-19%. Кожна підмережа розподіляє мережеві стимули відповідно до ринкової ставки стейкінгу TAO, а 10 найбільших підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає механізм відбору в ринку.

Аналіз основної мережі (10 найвищих викидів)

1. Chutes (SN64) - безсерверні AI обчислення

Основна цінність: інноваційний досвід розгортання AI моделей, значне зниження витрат на обчислювальну потужність

Chutes використовує архітектуру "мгновенний запуск", скорочуючи час запуску AI-моделей до 200 мілісекунд, підвищуючи ефективність у 10 разів. Понад 8000 GPU-нод у всьому світі підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день, контролюючи затримку відповіді в межах 50 мілісекунд.

Доросла бізнес-модель, що використовує стратегію безкоштовного доповнення. Інтеграція через певну відкриту платформу, надання підтримки обчислювальної потужності популярних моделей, отримання доходу від викликів API. Відчутні переваги у вартості, на 85% нижче, ніж у певного хмарного сервісу. Наразі загальний обсяг використання токенів перевищує 9042,37B, обслуговує понад 3000 корпоративних клієнтів.

dTAO запустився через 9 тижнів досягнув 100 мільйонів доларів капіталізації, поточна капіталізація становить 79 мільйонів, технологічний бар'єр глибокий, комерційний прогрес йде успішно, ринкова визнаність висока, наразі є лідером підмережі.

2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень

Основна цінність: оптимізація апаратного забезпечення нижнього рівня, підвищення ефективності обчислень AI

Зосередженість на оптимізації обчислень на рівні апаратного забезпечення. Максимізація ефективності використання апаратного забезпечення через чотири основні технологічні модулі: планування GPU, абстракцію апаратного забезпечення, оптимізацію продуктивності та управління енергетичною ефективністю. Підтримка всього спектру апаратного забезпечення, ціна на 90% нижча в порівнянні з аналогічними продуктами, ефективність обчислень підвищена на 45%.

Наразі це друга за величиною підмережа за викидами на Bittensor, яка займає 7.28% викидів мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим етапом інфраструктури ШІ, має технологічні бар'єри, тенденція до зростання цін є досить сильною, поточна ринкова капіталізація 56M.

3. Targon (SN4) - децентралізована платформа AI-інтерпретації

Основна цінність: технологія конфіденційних обчислень, що забезпечує безпеку приватності даних

Ядром Targon є TVM (Targon Virtual Machine), це безпечна платформа конфіденційних обчислень, яка підтримує навчання, висновок та верифікацію AI-моделей. TVM використовує технологію конфіденційних обчислень певної компанії, що забезпечує безпеку та захист конфіденційності всього робочого процесу AI. Система підтримує шифрування від апаратного забезпечення до прикладного рівня, що дозволяє користувачам використовувати потужні AI-сервіси без розкриття даних.

Targon має високий технічний поріг, чітку бізнес-модель та стабільне джерело доходів. Наразі активовано механізм викупу доходів, всі доходи використовуються для викупу токенів, нещодавно було здійснено викуп на суму 18 тисяч доларів.

4. τemplar (SN3) - Дослідження ШІ та розподілене навчання

Основна цінність: Співпраця у навчанні великих AI моделей, зниження порогу навчання

Templar є піонером підмережі, що спеціалізується на розподіленому навчанні великих AI моделей, чия місія полягає в тому, щоб стати "найкращою платформою для навчання моделей у світі". Співпраця в навчанні здійснюється за рахунок GPU ресурсів, внесених глобальними учасниками, зосереджуючи увагу на спільному навчанні та інноваціях передових моделей, підкреслюючи запобігання шахрайству та ефективну співпрацю.

У досягненні технологій Templar успішно завершив навчання моделі з 1,2B параметрами, пройшовши понад 20 тисяч циклів навчання, з приблизно 200 GPU, які брали участь у всьому процесі. У 2024 році оновлення механізму commit-reveal підвищить децентралізацію та безпеку верифікації; у 2025 році продовжиться навчання великих моделей, обсяг параметрів досягне 70B+, демонструючи результати, що відповідають галузевим стандартам у стандартних AI бенчмарках.

Технологічні переваги Templar є досить вираженими, поточна ринкова капіталізація становить 35M, що становить 4,79% від викидів.

5. Градієнти (SN56) - децентралізоване AI навчання

Основна цінність: демократизація навчання ШІ, суттєве зниження бар'єрів вартості

Розв'язання проблеми затрат на навчання ШІ через розподілене навчання. Інтелектуальна система планування, що базується на синхронізації градієнтів, ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, вартість лише 5 доларів на годину, що на 70% дешевше за традиційні хмарні послуги, швидкість навчання на 40% вища, ніж у централізованих рішеннях. Інтерфейс з однією кнопкою знижує бар'єри для використання, вже більше 500 проєктів використовують для доопрацювання моделей, охоплюючи медицину, фінанси, освіту та інші сфери.

Поточна ринкова капіталізація 30M, великий попит на ринку, чітка технологічна перевага, це одна з підмереж, на які варто звернути увагу в довгостроковій перспективі.

6. Приватна торгівля (SN8) - фінансовий кількісний трейдинг

Основна цінність: AI-управлінні торгові сигнали з багатьох активів та фінансові прогнози

SN8 є децентралізованою платформою для квантової торгівлі та фінансового прогнозування, яка керується штучним інтелектом для багатоактивних торгових сигналів. Приватна торгова мережа застосовує технології машинного навчання для прогнозування фінансових ринків, створюючи багаторівневу архітектуру прогнозних моделей. Її модель часових рядів об'єднує технології LSTM та Transformer, здатна обробляти складні часові ряди даних. Модуль аналізу ринкових настроїв, аналізуючи соціальні медіа та новини, надає емоційні індикатори як допоміжні сигнали для прогнозування.

На сайті можна побачити доходи та тестування стратегій, які пропонують різні майнери. SN8 поєднує ШІ та блокчейн, пропонуючи інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна капіталізація становить 27M.

7. Оцінка (SN44) - Спортивний аналіз та оцінка

Ключова цінність: Аналіз спортивних відео, націлений на 600 мільярдів доларів футбольну індустрію

Комп'ютерна візуальна платформа, що спеціалізується на аналізі спортивних відео, знижує витрати на складний відеоаналіз завдяки легким технологіям верифікації. Використовує двохетапну верифікацію: виявлення поля та перевірка об'єктів на основі CLIP, зменшуючи традиційні витрати на маркування тисяч доларів за один матч до 1/10 - 1/100. У співпраці з певною компанією середня точність прогнозів певного AI-агента становить 70%, досягаючи 100% точності за один день.

Спортивна індустрія має величезний масштаб, технологічні інновації є помітними, ринкові перспективи є широкими, Score є підмережа з чітким напрямком застосування, на яку варто звернути увагу.

8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий інференс

Основна цінність: розробка моделей вбудовування тексту, оптимізація інформаційного пошуку

OpenKaito зосереджений на розробці моделей текстового вбудовування за підтримки важливих учасників у певній галузі. Як спільнота-орієнтований проект з відкритим кодом, OpenKaito прагне створити високоякісні можливості для розуміння тексту та міркування, особливо в галузі інформаційного пошуку та семантичного пошуку.

Ця підмережа все ще знаходиться на ранньому етапі будівництва, головним чином навколо моделей текстових вбудувань для побудови екосистеми. Варто звернути увагу на майбутню інтеграцію певного проєкту, яка може суттєво розширити її сценарії використання та базу користувачів.

9. Дата Всесвіт (SN13) - AI дані інфраструктура

Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання навчальних даних для ШІ

Обробка 500 мільйонів рядків даних на день, загалом понад 55,6 мільярдів рядків, підтримує 100 ГБ зберігання. Архітектура DataEntity забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів, розподілене зберігання та інші основні функції. Інноваційний механізм голосування "гравітації" реалізує динамічну корекцію ваг.

Дані є нафтою для ШІ, цінність інфраструктури стабільна, а екологічна ніша важлива. Як постачальник даних для кількох підмереж, глибока співпраця з проектами, такими як Score, демонструє цінність інфраструктури.

10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність майнінгу

Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та AI обчислень, інтеграція ресурсів обчислювальної потужності

TAOHash дозволяє деяким майнерам криптовалюти перенаправляти обчислювальну потужність на мережу Bittensor, отримуючи альфа-токени для стейкінгу або торгівлі. Ця модель поєднує традиційний PoW майнінг з обчисленнями ШІ, надаючи майнерам нові джерела доходу.

Протягом всього кількох тижнів було залучено понад 6EH/s обчислювальної потужності (близько 0,7% світової обчислювальної потужності), що підтверджує визнання ринку цієї гібридної моделі. Майнери можуть вибирати між традиційним майнінгом та отриманням токенів TAOHash, оптимізуючи прибуток відповідно до ринкової ситуації.

11. Creator.Bid - Платформа запуску екосистеми AI-агентів

Creator.Bid хоча і не є підмережа, але відіграє важливу координаційну роль в екосистемі Bittensor. Його екосистема побудована на трьох основних стовпах. Модуль Launchpad надає чесні та прозорі послуги запуску AI-агентів, забезпечуючи безпечний і прозорий старт для нових AI-агентів за допомогою справедливих контрактів на запуск та механізму кураторського запуску, що захищає від снайперських атак. Модуль Tokenomics об'єднує всю екосистему за допомогою токена BID, забезпечуючи агентам стійкі моделі доходу. Модуль Hub надає потужні сервіси на основі API, включаючи автоматизацію контенту, API соціальних медіа та моделі з точним налаштуванням зображень.

Основна інновація платформи полягає в концепції Agent Keys. Ці цифрові членські токени дозволяють творцям створювати спільноти навколо AI-агентів і реалізовувати спільну власність. Кожен AI-агент отримує унікальну ідентичність через Agent Name Service (ANS), причому ANS реалізується у формі NFT, що забезпечує кожному агенту неповторний ідентифікатор. Користувачі можуть вводити особистісні характеристики за допомогою простих підказок, не потребуючи знань програмування, щоб створити функціонально повноцінного AI-агента.

Хоча Creator.Bid сам по собі побудований на певній мережі, він встановив глибокі співпраці з екосистемою Bittensor. Через управління TAO Council, Creator.Bid об'єднує провідні підмережі, такі як BitMind (SN34), Dippy (SN11 & SN58), ставши "координаційним рівнем для агентів, підмереж і будівельників, що узгоджуються з TAO".

Цінність цієї співпраці полягає в інтеграції переваг різних мереж. Bittensor надає потужні можливості AI-інференції та навчання, тоді як Creator.Bid пропонує дружню до користувача платформу для створення та запуску агентів. Поєднання двох екосистем дозволяє розробникам використовувати AI-можливості Bittensor для створення агентів, а потім токенізувати та залучити спільноту через Launchpad Creator.Bid.

Співпраця з AI Agent Arena (SN59) певної компанії далі демонструє цей синергійний ефект. Creator.Bid надає інструменти для створення агентів для арени, що дозволяє користувачам швидко розгортати AI-агентів для участі в конкуренції. Така модель співпраці між екосистемами стає важливою тенденцією в галузі децентралізованого AI.

Аналіз екосистеми

Ядро переваг технологічної архітектури

Технічні інновації Bittensor створили унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Його алгоритм консенсусу Yuma забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, тоді як механізм розподілу ресурсів на основі ринку, введений оновленням dTAO, значно підвищує ефективність. Кожна підмережа обладнана механізмом AMM, що забезпечує виявлення цін між токенами TAO та alpha, такий дизайн дозволяє ринковим силам безпосередньо брати участь у розподілі ресурсів AI.

Протокол співпраці між підмережами підтримує розподілену обробку складних AI завдань, створюючи потужний мережевий ефект. Подвійна структура стимулювання (випуск TAO та зростання вартості alpha токенів) забезпечує мотивацію для довгострокової участі, творці підмереж, майнери, валідатори та стейкери отримують відповідні винагороди, що формує стійкий економічний замкнутий цикл.

Конкурентні переваги та виклики

На відміну від традиційних централізованих постачальників AI послуг, Bittensor пропонує справжню децентралізовану альтернативу, що демонструє видатну ефективність витрат. Кілька підмереж демонструють значні переваги в витратах, наприклад, Chutes дешевше на 85% у порівнянні з певними хмарними сервісами, ця перевага в витратах походить від підвищення ефективності децентралізованої архітектури. Відкрита екосистема сприяє швидким інноваціям, кількість і якість підмереж постійно зростає, а швидкість інновацій значно перевищує внутрішні дослідження і розробки традиційних компаній.

Однак екосистема також стикається з реальними викликами. Технічний бар'єр все ще досить високий, хоча інструменти постійно покращуються, проте участь у mining та validation все ще вимагає значних технічних знань. Невизначеність регуляторного середовища є ще одним ризиковим фактором, оскільки децентралізовані AI мережі можуть стикатися з різними регуляторними політиками в різних країнах.