# Bittensorサブネット投資ガイド:AIの新しい機会を捉える2025年2月、BittensorネットワークはDynamic TAO (dTAO)アップグレードを完了し、中央集権的なガバナンスから市場駆動型の分散型リソース配分への移行を実現しました。アップグレード後、各サブネットは独立したalphaトークンを持ち、TAO保有者は自由に投資対象を選択でき、市場化された価値発見メカニズムが構築されました。データによると、dTAOのアップグレードは巨大な革新の活力を解放しました。わずか数ヶ月のうちに、Bittensorは32のサブネットから118のアクティブサブネットに増加し、増加率は269%です。これらのサブネットはAI産業の各セグメントをカバーしており、基礎的なテキスト推論、画像生成から最先端のタンパク質フォールディング、量子取引まで、現在最も完全な分散型AIエコシステムを形成しています。市場のパフォーマンスも同様に素晴らしい。トップサブネットの総市場価値はアップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに増加し、ステーキングの年利回りは16-19%で安定している。各サブネットは市場化されたTAOのステーキング率に基づいてネットワークインセンティブを配分し、上位10のサブネットがネットワーク排出の51.76%を占めており、優勝劣敗の市場メカニズムを反映している。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次のフロンティアをつかむ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-b0bb835151a932867168fb042f4a3eec)## コアネットワーク分析(排出前10名)### 1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算コアバリュー:AIモデルのデプロイ体験を革新し、計算コストを大幅に削減するChutesは「即時起動」アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に圧縮し、効率を10倍向上させました。世界中に8000以上のGPUノードがあり、主流モデルをサポートし、1日あたり500万回以上のリクエストを処理し、応答遅延は50ミリ秒以内です。ビジネスモデルが成熟しており、無料の付加価値戦略を採用しています。あるプラットフォームを通じて統合し、人気のあるモデルの計算力を提供し、APIの呼び出しから収入を得ています。コスト優位性が顕著で、あるクラウドサービスより85%低いです。総トークン使用量は9042.37Bを超え、企業顧客3000社以上にサービスを提供しています。dTAOは立ち上げ後9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在は79Mです。技術的な競争優位性が深く、商業化の進展は順調で、市場の認知度も高く、現在はサブネットのリーダーです。### 2. Celium (SN51) - ハードウェア コンピューティングの最適化 コアバリュー：基盤ハードウェアの最適化、AI計算効率の向上ハードウェアレベルの計算最適化に焦点を当てています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、パフォーマンス最適化、エネルギー効率管理を通じて、ハードウェアの利用効率を最大化します。全シリーズのハードウェアをサポートし、価格を90%削減し、計算効率を45%向上させます。現在は排出第二大サブネットで、ネットワーク排出の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラの核心部分であり、技術的な壁があります。価格上昇の傾向が強く、現在の時価総額は56Mです。### 3. Targon (SN4) - 分散型AI推論プラットフォームコアバリュー:機密計算技術,データプライバシーの安全を保障するTargonコアはTVM(Targon Virtual Machine)であり、安全な機密計算プラットフォームです。AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートします。先進の機密計算技術を採用し、AIワークフローの安全性とプライバシー保護を確保します。システムはエンドツーエンドの暗号化をサポートしており、ユーザーはデータを漏洩させることなくAIサービスを利用できます。技術的なハードルが高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。収入の買い戻しメカニズムが開始されており、すべての収入はトークンの買い戻しに使用され、最近1.8万ドルが買い戻されました。### 4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニング核心価値:大規模AIモデルの協調トレーニング、トレーニングの敷居を下げる"世界最高のモデル訓練プラットフォーム"になることを目指しています。全球の参加者のGPUリソースを利用した協力訓練を通じて、最前線のモデル協調訓練と革新に焦点を当て、詐欺防止と効率的な協力を強調します。1.2Bパラメータモデルのトレーニングが完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを経て、約200のGPUが参加しました。2024年にアップグレードされた検証メカニズムが導入され、分散化とセキュリティが向上します; 2025年には大規模モデルのトレーニングを進め、パラメータ規模は70B+に達し、性能は業界標準に相当します。技術的な優位性が際立っており、現在の時価総額は35Mで、排出量の4.79%を占めています。### 5. グラデーション (SN56) - 分散型AIトレーニングコアバリュー:一般市民向けのAIトレーニング、コストのハードルを大幅に引き下げる分散型トレーニングを通じてAIトレーニングコストの課題を解決します。スマートスケジューリングシステムが数千のGPUにタスクを効率的に割り当てます。118兆パラメータモデルのトレーニングが完了し、コストはわずか1時間あたり5ドルで、従来のクラウドサービスより70%安く、速度は40%速いです。ワンクリックのインターフェースが使用のハードルを下げ、500以上のプロジェクトがモデルの微調整に利用され、さまざまな分野をカバーしています。現在の時価総額は30M、市場の需要は大きく、技術的な優位性は明確で、長期的に注目する価値があります。### 6. プロプライエタリトレーディング (SN8) - 金融量子取引コアバリュー:AI駆動のマルチアセット取引シグナルと金融予測分散型量子取引と金融予測プラットフォーム、AI駆動のマルチアセット取引シグナル。機械学習技術を金融市場の予測に適用し、マルチレベルの予測モデルアーキテクチャを構築。時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合し、複雑な時系列データを処理。市場感情分析モジュールはソーシャルメディアやニュースを分析し、感情指標を補助信号として提供。ウェブサイトは異なる戦略プロバイダーの利益とバックテストを表示します。AIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場取引方法を提供し、現在の時価総額は27Mです。### 7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価コアバリュー：スポーツビデオ分析、6000億ドルのサッカー産業をターゲットにスポーツ動画分析に特化したコンピュータビジョンフレームワークで、軽量な検証技術を通じて複雑な動画分析コストを削減します。二段階の検証を採用: フィールド検出とCLIPに基づくオブジェクトチェックにより、従来の単一試合の数千ドルのラベリングコストを90-99%削減します。あるプラットフォームと提携し、AIエージェントの平均予測精度は70%、1日の精度は100%に達したこともあります。スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の展望が広い。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値する。### 8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論コアバリュー: テキスト埋め込みモデルの開発, 情報検索の最適化テキスト埋め込みモデルの開発に焦点を当て、InfoFi分野の重要な参加者によってサポートされています。コミュニティ主導のオープンソースプロジェクトであり、高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでおり、特に情報検索とセマンティック検索の分野において。このサブネットはまだ初期の構築段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心にエコシステムを構築しています。今後のある統合により、そのアプリケーションシーンとユーザーベースが大幅に拡大する可能性があります。### 9. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤コアバリュー:大規模データ処理、AIトレーニングデータ供給1日あたり5億行のデータを処理し、累計で556億行を超え、100GBのストレージをサポートします。革新的なアーキテクチャは、データの標準化、インデックスの最適化、分散ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムにより、動的な重みの調整が実現されます。データはAIの石油であり、インフラの価値は安定しており、生態的地位は重要です。複数のサブネットデータプロバイダーとして、複数のプロジェクトと深く協力し、インフラの価値を体現しています。### 10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニング核心価値:伝統的なマイニングとAI計算を接続し、計算力リソースを統合するビットコインマイナーがBittensorネットワークにハッシュレートをリダイレクトし、マイニングを通じてアルファトークンを獲得してステーキングや取引に使用できるようにします。従来のPoWマイニングとAI計算を組み合わせ、マイナーに新たな収入源を提供します。短期内に超6EH/sのハッシュレート(を引き付け、世界の0.7%)を占めることが証明され、市場がハイブリッドモデルを認めていることを示しています。マイナーは従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得の間で選択し、収益を最適化できます。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次のフロンティアをつかむ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-dbbf04de26b89ec6eb2d700e9e82c828)## エコシステム分析### 技術アーキテクチャのコア優位性Bittensorは独自の分散型AIエコシステムを構築しました。コンセンサスアルゴリズムは分散型検証を通じてネットワークの品質を確保し、dTAOのアップグレードにより市場化されたリソース配分メカニズムが導入され、効率が大幅に向上しました。各サブネットにはAMMメカニズムが装備されており、TAOとalphaトークン間の価格発見を実現し、市場の力が直接AIリソースの配分に参加できるようにしています。サブネット間協作プロトコルは、複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を生み出します。二重インセンティブ構造は長期的な参加動機を確保し、各方面が相応の報酬を得られることで持続可能な経済のクローズドループを形成します。### 競争上の優位性と課題従来の中央集権型AIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorは真の分散型代替ソリューションを提供し、コスト効率に優れています。複数のサブネットが顕著なコスト優位性を示し、あるサブネットはあるクラウドサービスより85%安く、分散型アーキテクチャの効率向上に起因しています。オープンエコシステムは迅速なイノベーションを促進し、サブネットの数と質は着実に向上しており、イノベーションの速度は従来の企業内研究開発を大きく上回っています。しかし、エコシステムは課題にも直面しています。技術的なハードルは依然として高く、マイニングやバリデーションに参加するには相当な技術知識が必要です。規制環境の不確実性はリスク要因であり、分散型AIネットワークは各国の異なる政策に直面する可能性があります。従来のクラウドサービスプロバイダーは競争力のある製品を展開することが予想されています。ネットワークの規模が拡大するにつれて、パフォーマンスと分散化のバランスを維持することが重要な試練となります。AI産業の爆発的成長はBittensorに巨大な市場機会を提供します。2025年までに世界のAI投資は約2000億ドルに達すると予測され、インフラ需要に強力な支援を提供します。世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年には1.77兆ドルに増加し、年平均成長率29％で、分散型AIインフラの広範な発展余地を生み出します。各国のAI発展を支援する政策は、分散型AIインフラストラクチャーに機会の窓を創出し、同時にデータプライバシーやAIセキュリティへの関心が高まる中、機密計算などの技術への需要が増加しています。これは、特定のサブネットの核心的な強みです。機関投資家はAIインフラストラクチャーへの関心を持続的に高めており、有名な機関の参加がエコシステムに資金とリソースを提供しています。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次のフロンティアをつかむ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-3a2f0d13bce1579926b16893dcea0f7f)## 投資戦略フレームワークBittensorサブネットに投資するには、システム評価フレームワークを構築する必要があります。技術的な観点からは、革新の程度と競争の深さ、チームの実力と実行力、エコシステムとの相乗効果を検討します。市場の観点からは、ターゲット市場の規模と成長可能性、競争状況と差別化の優位性、ユーザーの採用状況とネットワーク効果、ならびに規制環境と政策リスクを分析します。財務の観点からは、現在の評価レベルと過去の実績、TAOの排出比率と成長トレンド、トークンエコノミクスの設計、流動性と取引の深さに注目します。リスク管理において、分散投資は基本的な戦略です。インフラ型、アプリケーション型、プロトコル型など、異なるタイプのサブネット間で分散配置することをお勧めします。サブネットの発展段階に応じて戦略を調整し、初期プロジェクトはリスクが高いが潜在的な利益も大きいのに対し、成熟したプロジェクトは比較的安定していますが、成長の余地は限られています。alphaトークンの流動性はTAOほどではない可能性があるため、資金配置を適切に行い、必要な流動性バッファを維持することを考慮してください。2025年11月の初回半減期は重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は既存のサブネットの希少性を高め、パフォーマンスの悪いプロジェクトを排除し、ネットワーク経済の構造を再形成する可能性があります。投資家は質の高いサブネットに事前に投資し、半減期前の配置ウィンドウを捉えることができます。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次の波をつかむ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-d59471077797da1fc67b11b4092ba8d5)中期的に見ると、サブネットの数は500を突破し、AI産業の各細分分野をカバーする見込みです。企業向けアプリケーションの増加は、機密計算およびデータプライバシー関連のサブネットの発展を促進し、サブネット間の協力がより頻繁になり、複雑なAIサービス供給チェーンが形成されます。規制の枠組みが徐々に明確になることで、コンプライアンスのあるサブネットが明らかな優位性を得ることができるでしょう。! [Bittensor サブネット投資ガイド: AI の次の波をつかむ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-40406f05e3cbcbbe445186a925c0498a)長期的にはBittensorが世界のAIインフラの重要な構成要素になることが期待されており、従来のAI企業はハイブリッドモデルを採用し、一部のビジネスを分散型ネットワークに移行する可能性があります。新しいビジネスモデルやアプリケーションシナリオが次々と現れ、他のブロックチェーンネットワークとの相互運用性が強化され、最終的にはより大きな分散型エコシステムが形成されます。このような発展の道筋は初期のインターネットインフラの進化に似ており、重要なポイントを押さえた投資家は豊かなリターンを得るでしょう。
Bittensorサブネット投資ガイド:十大人気サブネットデプス解析
Bittensorサブネット投資ガイド:AIの新しい機会を捉える
2025年2月、BittensorネットワークはDynamic TAO (dTAO)アップグレードを完了し、中央集権的なガバナンスから市場駆動型の分散型リソース配分への移行を実現しました。アップグレード後、各サブネットは独立したalphaトークンを持ち、TAO保有者は自由に投資対象を選択でき、市場化された価値発見メカニズムが構築されました。
データによると、dTAOのアップグレードは巨大な革新の活力を解放しました。わずか数ヶ月のうちに、Bittensorは32のサブネットから118のアクティブサブネットに増加し、増加率は269%です。これらのサブネットはAI産業の各セグメントをカバーしており、基礎的なテキスト推論、画像生成から最先端のタンパク質フォールディング、量子取引まで、現在最も完全な分散型AIエコシステムを形成しています。
市場のパフォーマンスも同様に素晴らしい。トップサブネットの総市場価値はアップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに増加し、ステーキングの年利回りは16-19%で安定している。各サブネットは市場化されたTAOのステーキング率に基づいてネットワークインセンティブを配分し、上位10のサブネットがネットワーク排出の51.76%を占めており、優勝劣敗の市場メカニズムを反映している。
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コアネットワーク分析(排出前10名)
1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算
コアバリュー:AIモデルのデプロイ体験を革新し、計算コストを大幅に削減する
Chutesは「即時起動」アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に圧縮し、効率を10倍向上させました。世界中に8000以上のGPUノードがあり、主流モデルをサポートし、1日あたり500万回以上のリクエストを処理し、応答遅延は50ミリ秒以内です。
ビジネスモデルが成熟しており、無料の付加価値戦略を採用しています。あるプラットフォームを通じて統合し、人気のあるモデルの計算力を提供し、APIの呼び出しから収入を得ています。コスト優位性が顕著で、あるクラウドサービスより85%低いです。総トークン使用量は9042.37Bを超え、企業顧客3000社以上にサービスを提供しています。
dTAOは立ち上げ後9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在は79Mです。技術的な競争優位性が深く、商業化の進展は順調で、市場の認知度も高く、現在はサブネットのリーダーです。
2. Celium (SN51) - ハードウェア コンピューティングの最適化
コアバリュー：基盤ハードウェアの最適化、AI計算効率の向上
ハードウェアレベルの計算最適化に焦点を当てています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、パフォーマンス最適化、エネルギー効率管理を通じて、ハードウェアの利用効率を最大化します。全シリーズのハードウェアをサポートし、価格を90%削減し、計算効率を45%向上させます。
現在は排出第二大サブネットで、ネットワーク排出の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラの核心部分であり、技術的な壁があります。価格上昇の傾向が強く、現在の時価総額は56Mです。
3. Targon (SN4) - 分散型AI推論プラットフォーム
コアバリュー:機密計算技術,データプライバシーの安全を保障する
TargonコアはTVM(Targon Virtual Machine)であり、安全な機密計算プラットフォームです。AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートします。先進の機密計算技術を採用し、AIワークフローの安全性とプライバシー保護を確保します。システムはエンドツーエンドの暗号化をサポートしており、ユーザーはデータを漏洩させることなくAIサービスを利用できます。
技術的なハードルが高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。収入の買い戻しメカニズムが開始されており、すべての収入はトークンの買い戻しに使用され、最近1.8万ドルが買い戻されました。
4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニング
核心価値:大規模AIモデルの協調トレーニング、トレーニングの敷居を下げる
"世界最高のモデル訓練プラットフォーム"になることを目指しています。全球の参加者のGPUリソースを利用した協力訓練を通じて、最前線のモデル協調訓練と革新に焦点を当て、詐欺防止と効率的な協力を強調します。
1.2Bパラメータモデルのトレーニングが完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを経て、約200のGPUが参加しました。2024年にアップグレードされた検証メカニズムが導入され、分散化とセキュリティが向上します; 2025年には大規模モデルのトレーニングを進め、パラメータ規模は70B+に達し、性能は業界標準に相当します。
技術的な優位性が際立っており、現在の時価総額は35Mで、排出量の4.79%を占めています。
5. グラデーション (SN56) - 分散型AIトレーニング
コアバリュー:一般市民向けのAIトレーニング、コストのハードルを大幅に引き下げる
分散型トレーニングを通じてAIトレーニングコストの課題を解決します。スマートスケジューリングシステムが数千のGPUにタスクを効率的に割り当てます。118兆パラメータモデルのトレーニングが完了し、コストはわずか1時間あたり5ドルで、従来のクラウドサービスより70%安く、速度は40%速いです。ワンクリックのインターフェースが使用のハードルを下げ、500以上のプロジェクトがモデルの微調整に利用され、さまざまな分野をカバーしています。
現在の時価総額は30M、市場の需要は大きく、技術的な優位性は明確で、長期的に注目する価値があります。
6. プロプライエタリトレーディング (SN8) - 金融量子取引
コアバリュー:AI駆動のマルチアセット取引シグナルと金融予測
分散型量子取引と金融予測プラットフォーム、AI駆動のマルチアセット取引シグナル。機械学習技術を金融市場の予測に適用し、マルチレベルの予測モデルアーキテクチャを構築。時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合し、複雑な時系列データを処理。市場感情分析モジュールはソーシャルメディアやニュースを分析し、感情指標を補助信号として提供。
ウェブサイトは異なる戦略プロバイダーの利益とバックテストを表示します。AIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場取引方法を提供し、現在の時価総額は27Mです。
7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価
コアバリュー：スポーツビデオ分析、6000億ドルのサッカー産業をターゲットに
スポーツ動画分析に特化したコンピュータビジョンフレームワークで、軽量な検証技術を通じて複雑な動画分析コストを削減します。二段階の検証を採用: フィールド検出とCLIPに基づくオブジェクトチェックにより、従来の単一試合の数千ドルのラベリングコストを90-99%削減します。あるプラットフォームと提携し、AIエージェントの平均予測精度は70%、1日の精度は100%に達したこともあります。
スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の展望が広い。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値する。
8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論
コアバリュー: テキスト埋め込みモデルの開発, 情報検索の最適化
テキスト埋め込みモデルの開発に焦点を当て、InfoFi分野の重要な参加者によってサポートされています。コミュニティ主導のオープンソースプロジェクトであり、高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでおり、特に情報検索とセマンティック検索の分野において。
このサブネットはまだ初期の構築段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心にエコシステムを構築しています。今後のある統合により、そのアプリケーションシーンとユーザーベースが大幅に拡大する可能性があります。
9. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤
コアバリュー:大規模データ処理、AIトレーニングデータ供給
1日あたり5億行のデータを処理し、累計で556億行を超え、100GBのストレージをサポートします。革新的なアーキテクチャは、データの標準化、インデックスの最適化、分散ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムにより、動的な重みの調整が実現されます。
データはAIの石油であり、インフラの価値は安定しており、生態的地位は重要です。複数のサブネットデータプロバイダーとして、複数のプロジェクトと深く協力し、インフラの価値を体現しています。
10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニング
核心価値:伝統的なマイニングとAI計算を接続し、計算力リソースを統合する
ビットコインマイナーがBittensorネットワークにハッシュレートをリダイレクトし、マイニングを通じてアルファトークンを獲得してステーキングや取引に使用できるようにします。従来のPoWマイニングとAI計算を組み合わせ、マイナーに新たな収入源を提供します。
短期内に超6EH/sのハッシュレート(を引き付け、世界の0.7%)を占めることが証明され、市場がハイブリッドモデルを認めていることを示しています。マイナーは従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得の間で選択し、収益を最適化できます。
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エコシステム分析
技術アーキテクチャのコア優位性
Bittensorは独自の分散型AIエコシステムを構築しました。コンセンサスアルゴリズムは分散型検証を通じてネットワークの品質を確保し、dTAOのアップグレードにより市場化されたリソース配分メカニズムが導入され、効率が大幅に向上しました。各サブネットにはAMMメカニズムが装備されており、TAOとalphaトークン間の価格発見を実現し、市場の力が直接AIリソースの配分に参加できるようにしています。
サブネット間協作プロトコルは、複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を生み出します。二重インセンティブ構造は長期的な参加動機を確保し、各方面が相応の報酬を得られることで持続可能な経済のクローズドループを形成します。
競争上の優位性と課題
従来の中央集権型AIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorは真の分散型代替ソリューションを提供し、コスト効率に優れています。複数のサブネットが顕著なコスト優位性を示し、あるサブネットはあるクラウドサービスより85%安く、分散型アーキテクチャの効率向上に起因しています。オープンエコシステムは迅速なイノベーションを促進し、サブネットの数と質は着実に向上しており、イノベーションの速度は従来の企業内研究開発を大きく上回っています。
しかし、エコシステムは課題にも直面しています。技術的なハードルは依然として高く、マイニングやバリデーションに参加するには相当な技術知識が必要です。規制環境の不確実性はリスク要因であり、分散型AIネットワークは各国の異なる政策に直面する可能性があります。従来のクラウドサービスプロバイダーは競争力のある製品を展開することが予想されています。ネットワークの規模が拡大するにつれて、パフォーマンスと分散化のバランスを維持することが重要な試練となります。
AI産業の爆発的成長はBittensorに巨大な市場機会を提供します。2025年までに世界のAI投資は約2000億ドルに達すると予測され、インフラ需要に強力な支援を提供します。世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年には1.77兆ドルに増加し、年平均成長率29％で、分散型AIインフラの広範な発展余地を生み出します。
各国のAI発展を支援する政策は、分散型AIインフラストラクチャーに機会の窓を創出し、同時にデータプライバシーやAIセキュリティへの関心が高まる中、機密計算などの技術への需要が増加しています。これは、特定のサブネットの核心的な強みです。機関投資家はAIインフラストラクチャーへの関心を持続的に高めており、有名な機関の参加がエコシステムに資金とリソースを提供しています。
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投資戦略フレームワーク
Bittensorサブネットに投資するには、システム評価フレームワークを構築する必要があります。技術的な観点からは、革新の程度と競争の深さ、チームの実力と実行力、エコシステムとの相乗効果を検討します。市場の観点からは、ターゲット市場の規模と成長可能性、競争状況と差別化の優位性、ユーザーの採用状況とネットワーク効果、ならびに規制環境と政策リスクを分析します。財務の観点からは、現在の評価レベルと過去の実績、TAOの排出比率と成長トレンド、トークンエコノミクスの設計、流動性と取引の深さに注目します。
リスク管理において、分散投資は基本的な戦略です。インフラ型、アプリケーション型、プロトコル型など、異なるタイプのサブネット間で分散配置することをお勧めします。サブネットの発展段階に応じて戦略を調整し、初期プロジェクトはリスクが高いが潜在的な利益も大きいのに対し、成熟したプロジェクトは比較的安定していますが、成長の余地は限られています。alphaトークンの流動性はTAOほどではない可能性があるため、資金配置を適切に行い、必要な流動性バッファを維持することを考慮してください。
2025年11月の初回半減期は重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は既存のサブネットの希少性を高め、パフォーマンスの悪いプロジェクトを排除し、ネットワーク経済の構造を再形成する可能性があります。投資家は質の高いサブネットに事前に投資し、半減期前の配置ウィンドウを捉えることができます。
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中期的に見ると、サブネットの数は500を突破し、AI産業の各細分分野をカバーする見込みです。企業向けアプリケーションの増加は、機密計算およびデータプライバシー関連のサブネットの発展を促進し、サブネット間の協力がより頻繁になり、複雑なAIサービス供給チェーンが形成されます。規制の枠組みが徐々に明確になることで、コンプライアンスのあるサブネットが明らかな優位性を得ることができるでしょう。
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長期的にはBittensorが世界のAIインフラの重要な構成要素になることが期待されており、従来のAI企業はハイブリッドモデルを採用し、一部のビジネスを分散型ネットワークに移行する可能性があります。新しいビジネスモデルやアプリケーションシナリオが次々と現れ、他のブロックチェーンネットワークとの相互運用性が強化され、最終的にはより大きな分散型エコシステムが形成されます。このような発展の道筋は初期のインターネットインフラの進化に似ており、重要なポイントを押さえた投資家は豊かなリターンを得るでしょう。
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