Panduan Investasi Subnet Bittensor: Mengambil Kesempatan Baru di AI

Pada bulan Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan pembaruan Dynamic TAO (dTAO), yang mewujudkan peralihan dari pemerintahan terpusat ke alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Setelah pembaruan, setiap subnet memiliki token alpha independen, pemegang TAO dapat dengan bebas memilih objek investasi, dan telah membangun mekanisme penemuan nilai yang berbasis pasar.

Data menunjukkan, peningkatan dTAO telah melepaskan inovasi yang besar. Dalam beberapa bulan singkat, Bittensor meningkat dari 32 subnet menjadi 118 subnet aktif, dengan peningkatan 269%. Subnet-subnet ini mencakup berbagai segmen industri AI, dari penalaran teks dasar, pembuatan gambar, hingga lipatan protein mutakhir dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling lengkap saat ini.

Kinerja pasar juga sangat mencolok. Total nilai pasar subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar AS sebelum pembaruan menjadi 690 juta dolar AS, dengan imbal hasil staking tahunan stabil di kisaran 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat staking TAO yang dipasarakan, di mana 10 subnet teratas menyumbang 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang mengutamakan yang terbaik.

Analisis Jaringan Inti ( Sepuluh Teratas Emisi )

1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server

Nilai inti: Inovasi pengalaman penyebaran model AI, secara signifikan mengurangi biaya komputasi

Chutes menggunakan arsitektur "pemula instan" yang mengompres waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali lipat. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia, mendukung model-model utama, memproses lebih dari 5 juta permintaan per hari, dengan keterlambatan respons dalam 50 milidetik.

Model bisnis yang matang, menggunakan strategi freemium. Melalui integrasi dengan platform tertentu, menyediakan dukungan komputasi model populer, dan mendapatkan pendapatan dari panggilan API. Keunggulan biaya yang signifikan, 85% lebih rendah dibandingkan layanan cloud tertentu. Total penggunaan token melebihi 9042,37B, melayani lebih dari 3000 klien perusahaan.

dTAO mencapai nilai pasar 100 juta dolar AS setelah 9 minggu diluncurkan, saat ini 79 juta. Teknologi memiliki moat yang dalam, kemajuan komersialisasi berjalan lancar, dan tingkat penerimaan pasar yang tinggi, saat ini menjadi pemimpin subnet.

2. Celium (SN51) - optimisasi perhitungan perangkat keras

Nilai inti: Optimasi perangkat keras dasar, meningkatkan efisiensi komputasi AI

Fokus pada optimisasi komputasi di lapisan perangkat keras. Melalui penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimisasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi, memaksimalkan efisiensi pemanfaatan perangkat keras. Mendukung seluruh rangkaian perangkat keras, harga turun 90%, efisiensi komputasi meningkat 45%.

Saat ini merupakan subnet dengan emisi terbesar kedua, menyumbang 7,28% dari emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, memiliki hambatan teknologi, dan tren kenaikan harga yang kuat, dengan kapitalisasi pasar saat ini sebesar 56M.

3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi

Nilai inti: teknologi komputasi rahasia, menjamin keamanan privasi data

Inti Targon adalah TVM(Targon Virtual Machine), sebuah platform komputasi rahasia yang aman, mendukung pelatihan, inferensi, dan verifikasi model AI. Menggunakan teknologi komputasi rahasia canggih, memastikan keamanan dan perlindungan privasi alur kerja AI. Sistem mendukung enkripsi end-to-end, memungkinkan pengguna menggunakan layanan AI tanpa perlu mengungkapkan data.

Tingkat teknologi tinggi, model bisnis jelas, memiliki sumber pendapatan yang stabil. Telah memulai mekanisme pembelian kembali pendapatan, semua pendapatan digunakan untuk pembelian kembali token, baru-baru ini membeli kembali 18.000 dolar.

4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi

Nilai inti: Kolaborasi pelatihan model AI berskala besar, mengurangi ambang pelatihan

Berkomitmen untuk menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui kolaborasi pelatihan dengan sumber daya GPU peserta global, fokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model terdepan, menekankan pada ketahanan terhadap kecurangan dan kolaborasi yang efisien.

Telah selesai pelatihan model dengan 1.2B parameter, melalui lebih dari 20.000 siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU yang terlibat. Pada tahun 2024, mekanisme verifikasi akan ditingkatkan untuk meningkatkan desentralisasi dan keamanan; pada tahun 2025, pelatihan model besar akan dipromosikan, dengan skala parameter mencapai 70B+, performa setara dengan standar industri.

Keunggulan teknologi menonjol, dengan kapitalisasi pasar saat ini 35M, menyumbang 4,79% dari emisi.

5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi

Nilai inti: Pelatihan AI yang terjangkau, secara signifikan mengurangi batas biaya.

Mengatasi masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Pelatihan model dengan 118 triliun parameter telah diselesaikan, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan 40% lebih cepat. Antarmuka satu klik mengurangi hambatan penggunaan, dengan lebih dari 500 proyek untuk penyesuaian model, mencakup berbagai bidang.

Saat ini nilai pasar 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknis jelas, layak untuk diperhatikan dalam jangka panjang.

6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Finansial

Nilai inti: Sinyal perdagangan multi-aset dan prediksi keuangan yang didorong oleh AI

Platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, sinyal perdagangan multi-aset yang didorong oleh AI. Menerapkan teknologi pembelajaran mesin untuk prediksi pasar keuangan, membangun arsitektur model prediksi multi-lapis. Model prediksi deret waktu menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, menangani data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar memberikan indikator sentimen sebagai sinyal tambahan dengan menganalisis media sosial dan berita.

Situs web menampilkan hasil dan backtest dari berbagai penyedia strategi. Menggabungkan AI dan blockchain, menyediakan cara inovatif untuk berdagang di pasar keuangan, dengan nilai pasar saat ini 27M.

7. Skor (SN44) - Analisis dan Evaluasi Olahraga

Nilai inti: analisis video olahraga, menargetkan industri sepak bola senilai 600 miliar USD

Kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga, mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi verifikasi ringan. Menggunakan dua langkah verifikasi: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, mengurangi biaya pelabelan tradisional yang mencapai ribuan dolar per pertandingan hingga 90-99%. Bekerja sama dengan suatu platform, akurasi prediksi rata-rata agen AI mencapai 70%, pernah mencapai akurasi 100% dalam satu hari.

Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas. Score adalah subnet dengan arah aplikasi yang jelas, layak untuk diperhatikan.

8. OpenKaito (SN5) - teks inferensi sumber terbuka

Nilai inti: Pengembangan model penyisipan teks, optimalisasi pencarian informasi

Fokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh peserta penting di bidang InfoFi. Proyek sumber terbuka yang didorong oleh komunitas, berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks yang berkualitas tinggi, khususnya dalam hal pencarian informasi dan pencarian semantik.

Subnet ini masih berada di fase pembangunan awal, terutama berfokus pada model embedding teks untuk membangun ekosistem. Integrasi yang akan datang mungkin secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis penggunanya.

9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur data AI

Nilai inti: Pemrosesan data skala besar, penyediaan data pelatihan AI

Pemrosesan 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur inovatif menyediakan standarisasi data, optimasi indeks, penyimpanan terdistribusi, dan fungsi inti lainnya. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif mewujudkan penyesuaian bobot dinamis.

Data adalah minyak untuk AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistem penting. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, kami bekerja sama secara mendalam dengan berbagai proyek, mencerminkan nilai infrastruktur.

10. TAOHash (SN14) - PoW mining

Nilai inti: menghubungkan penambangan tradisional dengan komputasi AI, integrasi sumber daya komputasi

Memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor, untuk mendapatkan token alpha melalui penambangan yang dapat digunakan untuk staking atau trading. Menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.

Dalam waktu singkat, menarik lebih dari 6EH/s daya hash ( yang mencakup sekitar 0,7% dari total global ), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran. Penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan memperoleh token TAOHash, untuk mengoptimalkan keuntungan.

Analisis Ekosistem

keunggulan inti arsitektur teknologi

Bittensor membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensus memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, dan upgrade dTAO memperkenalkan mekanisme alokasi sumber daya yang dipasarkan yang secara signifikan meningkatkan efisiensi. Setiap subnet dilengkapi dengan mekanisme AMM, mewujudkan penemuan harga antara TAO dan token alpha, memungkinkan kekuatan pasar berpartisipasi langsung dalam alokasi sumber daya AI.

Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi tugas AI yang kompleks, membentuk efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, di mana semua pihak dapat memperoleh imbalan yang sesuai, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.

Keunggulan dan Tantangan

Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menawarkan solusi alternatif yang benar-benar terdesentralisasi dengan efisiensi biaya yang menonjol. Beberapa subnet menunjukkan keunggulan biaya yang signifikan, seperti salah satu subnet yang lebih murah 85% dibandingkan layanan cloud tertentu, berkat peningkatan efisiensi dari arsitektur terdesentralisasi. Ekosistem terbuka mendorong inovasi yang cepat, jumlah dan kualitas subnet terus meningkat, dan kecepatan inovasi jauh melampaui penelitian dan pengembangan internal perusahaan tradisional.

Namun, ekosistem juga menghadapi tantangan. Ambang teknologi masih tinggi, partisipasi dalam mining dan validation memerlukan pengetahuan teknis yang cukup. Ketidakpastian lingkungan regulasi merupakan faktor risiko, jaringan AI terdesentralisasi mungkin menghadapi kebijakan yang berbeda di setiap negara. Penyedia layanan cloud tradisional diperkirakan akan meluncurkan produk yang bersaing. Seiring dengan pertumbuhan skala jaringan, mempertahankan kinerja dan keseimbangan desentralisasi menjadi ujian penting.

Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Diperkirakan investasi AI global akan mendekati 200 miliar USD pada tahun 2025, memberikan dukungan yang kuat untuk kebutuhan infrastruktur. Pasar AI global diperkirakan akan tumbuh dari 294 miliar USD pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun USD pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan sebesar 29%, menciptakan ruang pengembangan yang luas untuk infrastruktur AI terdesentralisasi.

Kebijakan dukungan pengembangan AI dari berbagai negara menciptakan jendela peluang untuk infrastruktur AI terdesentralisasi, sementara perhatian terhadap privasi data dan keamanan AI meningkatkan permintaan untuk teknologi seperti komputasi rahasia, yang merupakan keunggulan inti dari beberapa subnet. Minat investor institusi terhadap infrastruktur AI terus meningkat, dan keterlibatan lembaga terkenal menyediakan dukungan dana dan sumber daya untuk ekosistem.

Kerangka Strategi Investasi

Investasi pada subnet Bittensor perlu membangun kerangka evaluasi sistem. Di tingkat teknis, periksa tingkat inovasi dan kedalaman moat, kekuatan tim dan kemampuan eksekusi, serta efek sinergi dengan ekosistem. Di tingkat pasar, analisis ukuran pasar target dan potensi pertumbuhan, lanskap persaingan dan keunggulan diferensiasi, adopsi pengguna dan efek jaringan, serta lingkungan regulasi dan risiko kebijakan. Di tingkat keuangan, fokus pada tingkat valuasi saat ini dan kinerja historis, proporsi emisi TAO dan tren pertumbuhan, desain ekonomi token, serta likuiditas dan kedalaman perdagangan.

Dalam manajemen risiko, diversifikasi investasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk melakukan alokasi diversifikasi di berbagai jenis subnet, termasuk yang berbasis infrastruktur, aplikasi, dan protokol. Sesuaikan strategi berdasarkan tahap perkembangan subnet; proyek awal memiliki risiko tinggi tetapi potensi imbal hasil yang besar, sementara proyek yang matang relatif stabil tetapi ruang pertumbuhannya terbatas. Pertimbangkan bahwa likuiditas token alpha mungkin tidak sebaik TAO, perlu mengatur alokasi dana dengan bijak, menjaga buffer likuiditas yang diperlukan.

Pengurangan setengah pertama pada November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting. Pengurangan emisi akan meningkatkan kelangkaan subnet yang ada, mungkin akan mengeliminasi proyek yang berkinerja buruk, dan merestrukturisasi pola ekonomi jaringan. Investor dapat mempersiapkan penempatan subnet berkualitas tinggi sebelumnya, untuk memanfaatkan jendela pengaturan sebelum pengurangan setengah.

Dalam jangka menengah, jumlah subnet diperkirakan akan melebihi 500, mencakup berbagai segmen industri AI. Peningkatan aplikasi perusahaan akan mendorong pengembangan subnet terkait komputasi rahasia dan privasi data, kolaborasi lintas subnet akan semakin sering, membentuk rantai pasokan layanan AI yang kompleks. Kerangka regulasi yang semakin jelas akan memberikan keuntungan yang signifikan bagi subnet yang patuh.

Dalam jangka panjang, Bittensor diharapkan menjadi bagian penting dari infrastruktur AI global, perusahaan AI tradisional mungkin mengadopsi model hibrida, memindahkan sebagian bisnis mereka ke jaringan terdesentralisasi. Model bisnis baru dan skenario aplikasi terus bermunculan, dengan peningkatan interoperabilitas dengan jaringan blockchain lainnya, akhirnya membentuk ekosistem terdesentralisasi yang lebih besar. Jalur perkembangan ini mirip dengan evolusi infrastruktur internet awal, investor yang dapat menangkap titik kunci akan mendapatkan imbalan yang besar.

![Panduan Investasi Subnet Bittensor: Tangkap Peluang Besar AI Berikutnya](