Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội mới trong AI
Tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor hoàn thành nâng cấp Dynamic TAO (dTAO), chuyển từ quản trị tập trung sang phân phối tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Sau nâng cấp, mỗi mạng con có token alpha độc lập, người nắm giữ TAO có thể tự do chọn lựa mục đầu tư, thiết lập cơ chế phát hiện giá trị theo thị trường.
Dữ liệu cho thấy, nâng cấp dTAO đã giải phóng một sức sáng tạo lớn. Chỉ trong vài tháng, Bittensor đã tăng từ 32 mạng con lên 118 mạng con hoạt động, tăng 269%. Những mạng con này bao trùm các lĩnh vực phân khúc khác nhau của ngành AI, từ suy diễn văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến gập protein tiên tiến, giao dịch định lượng, tạo 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 các mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu USD trước khi nâng cấp lên 690 triệu USD, lợi suất hàng năm từ việc staking ổn định ở mức 16-19%. Các mạng con phân phối phần thưởng mạng dựa trên tỷ lệ staking TAO theo thị trường, 10 mạng con lớn nhất chiếm 51.76% lượng phát thải mạng, thể hiện cơ chế thị trường ưu việt.
Phân tích mạng chính ( phát thải hàng đầu 10 )
1. Chutes (SN64) - Tính toán AI không máy chủ
Giá trị cốt lõi: Cải cách trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm đáng kể chi phí tính toán.
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức", nén thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, nâng cao hiệu suất gấp 10 lần. Hơn 8000 nút GPU trên toàn cầu, hỗ trợ các mô hình phổ biến, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, độ trễ phản hồi trong vòng 50 mili giây.
Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, áp dụng chiến lược miễn phí gia tăng. Thông qua việc tích hợp trên một nền tảng nào đó, cung cấp hỗ trợ tính toán mô hình phổ biến, thu nhập từ việc gọi API. Lợi thế chi phí rõ rệt, thấp hơn 85% so với một dịch vụ đám mây nào đó. Tổng lượng token sử dụng 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, hiện tại là 79 triệu USD. Hệ thống công nghệ vững chắc, tiến triển thương mại suôn sẻ, độ nhận diện trên thị trường cao, hiện tại là đầu tàu của mạng con.
2. Celium (SN51) - tối ưu hóa tính toán phần cứng
Giá trị cốt lõi: Tối ưu 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 lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu quả năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng. Hỗ trợ toàn bộ dòng sản phẩm phần cứng, giảm giá 90%, nâng cao hiệu quả tính toán 45%.
Hiện tại là mạng con phát thải lớn thứ hai, chiếm 7,28% tổng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là khâu cốt lõi của hạ tầng AI, có rào cản công nghệ, xu hướng giá tăng mạnh, giá trị thị trường hiện tại 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
Hạt nhân Targon là TVM(Targon Virtual Machine), một nền tảng tính toán bí mật an toàn, hỗ trợ đào tạo, suy diễn và xác minh mô hình AI. Sử dụng công nghệ tính toán bí mật tiên tiến, đảm bảo tính an toàn và bảo vệ quyền riêng tư trong quy trình làm việc của AI. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu đến đầu, cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI mà không cần tiết lộ dữ liệu.
Rào cản kỹ thuật cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu nhập ổn định. Đã mở cơ chế mua lại thu nhập, tất cả thu nhập được sử dụng để mua lại token, gần đây đã mua lại 18.000 đô la.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Giá trị cốt lõi: Huấn luyện hợp tác mô hình AI quy mô lớn, giảm bớt rào cản huấn luyện
Cam kết trở thành "nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thông qua việc hợp tác đào tạo với tài nguyên GPU của người tham gia toàn cầu, tập trung vào đào tạo mô hình tiên tiến và đổi mới, nhấn mạnh chống gian lận và hợp tác hiệu quả.
Đã hoàn thành đào tạo mô hình với 1.2B tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ đào tạo, khoảng 200 GPU tham gia. Năm 2024, nâng cấp cơ chế xác minh, cải thiện tính phi tập trung và an toàn; năm 2025, thúc đẩy đào tạo mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành.
Ưu điểm kỹ thuật nổi bật, giá trị thị trường hiện tại 35M, chiếm 4,79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Đào tạo AI đại chúng, giảm đáng kể rào cản chi phí
Giải quyết nỗi đau chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống lên lịch thông minh 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, nhanh hơn 40%. Giao diện một nút giảm bớt rào cản sử dụng, hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ nhiều lĩnh vực.
Giá trị thị trường hiện tại 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế công nghệ rõ ràng, đáng để theo dõi lâu dài.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
Giá trị cốt lõi: Tín hiệu giao dịch đa tài sản và dự đoán tài chính được điều khiển bởi AI
Nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản do AI điều khiển. Áp dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán đa tầng. Mô hình dự đoán theo thời gian kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích tâm lý thị trường thông qua việc phân tích mạng xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số tâm lý như tín hiệu hỗ trợ.
Trang web hiển thị lợi nhuận và kết quả kiểm tra lại của các nhà cung cấp chiến lược khác nhau. Kết hợp AI và blockchain, cung cấp cách thức giao dịch thị trường tài chính đổi mới, hiện tại 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 tới ngành công nghiệp bóng đá trị giá 6000 tỷ USD
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 và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gán nhãn cho một trận đấu truyền thống từ hàng nghìn đô la xuống 90-99%. Hợp tác với một nền tảng, độ chính xác dự đoán trung bình của AI đạt 70%, từng đạt 100% độ chính xác trong một ngày.
Ngành thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ đáng kể, triển vọng thị trường rộng mở, Score là một mạng con có hướng ứng dụng rõ ràng, đáng để chú ý.
8. OpenKaito (SN5) - suy diễn văn bản mã nguồn mở
Giá trị cốt lõi: phát triển mô hình nhúng văn bản, tối ưu hóa tìm kiếm thông tin
Tập trung vào phát triển mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi các bên tham gia quan trọng trong lĩnh vực InfoFi. Dự án mã nguồn mở do cộng đồng điều khiển, cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt là trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Mạng con này vẫn đang ở giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái xung quanh mô hình nhúng văn bản. Một số tích hợp sắp tới có thể mở rộng đáng kể các trường hợp ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - 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 đổi mới cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, lưu trữ phân tán, v.v. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" đổi mới thực hiện điều chỉnh trọng số động.
Dữ liệu là dầu mỏ của AI, giá trị cơ sở hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu sắc với nhiều dự án, thể hiện giá trị cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - Khai thác PoW
Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống với tính toán AI, tích hợp tài nguyên tính toán
Cho phép thợ mỏ Bitcoin định hướng lại sức mạnh tính toán đến mạng Bittensor, thông qua việc khai thác để nhận được token alpha dùng cho việc staking hoặc giao dịch. Kết hợp khai thác PoW truyền thống với tính toán AI, cung cấp nguồn thu nhập mới cho thợ mỏ.
Trong thời gian ngắn, thu hút hơn 6EH/s sức mạnh tính toán ( chiếm khoảng 0,7% toàn cầu ), chứng minh thị trường công nhận mô hình hỗn hợp. Thợ mỏ có thể lựa chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận được mã thông báo TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận.
Phân tích hệ sinh thái
lợi thế cốt lõi của kiến trúc công nghệ
Bittensor xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác thực phi tập trung, việc nâng cấp dTAO giới thiệu cơ chế phân phối tài nguyên theo thị trường, đáng kể nâng cao hiệu quả. Mỗi mạng con được trang bị cơ chế AMM, thực hiện phát hiện giá giữa TAO và token alpha, cho phép sức mạnh thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân phối tài nguyên AI.
Mạng con giúp hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép đảm bảo động lực tham gia lâu dài, các bên đều có thể nhận được phần thưởng tương ứng, hình thành vòng khép kín kinh tế bền vững.
lợi thế cạnh tranh và thách thức
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp giải pháp thay thế thực sự phi tập trung, với hiệu quả chi phí nổi bật. Nhiều mạng con thể hiện lợi thế chi phí rõ rệt, chẳng hạn như một mạng con rẻ hơn 85% so với một dịch vụ đám mây, xuất phát từ việc 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 không ngừng tăng lên, tốc độ đổi mới vượt xa nghiên cứu và phát triển nội bộ của các doanh nghiệp truyền thống.
Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng phải đối mặt với những thách thức. Rào cản công nghệ vẫn còn cao, việc tham gia vào mining và validation cần có kiến thức kỹ thuật đáng kể. Sự không chắc chắn trong môi trường quy định là một yếu tố rủi ro, mạng AI phi tập trung có thể phải đối mặt với các chính sách khác nhau từ các quốc gia. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống dự kiến sẽ tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, duy trì hiệu suất và cân bằng phi tập trung trở thành thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ của ngành AI mang lại cơ hội thị trường to lớn cho Bittensor. Dự kiến đến năm 2025, đầu tư toàn cầu vào AI gần 200 tỷ USD, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho nhu cầu 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 là 29%, tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia tạo ra cơ hội cho hạ tầng AI phi tập trung, đồng thời sự quan tâm đến quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI đã gia tăng nhu cầu về các công nghệ như tính toán bảo mật, đây chính là lợi thế cốt lõi của một số mạng con. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với hạ tầng AI đang ngày càng tăng, sự tham gia của các tổ chức nổi tiếng cung cấp hỗ trợ tài chính và nguồn lực cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Việc đầu tư vào mạng con Bittensor cần xây dựng khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của bức tường thành, sức mạnh của đội ngũ và khả năng thực thi, cũng như hiệu ứng hợp tác với hệ sinh thái. Ở cấp độ thị trường, phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, cấu trúc cạnh tranh và lợi thế khác biệt, tình hình áp dụng của người dùng và hiệu ứng mạng, cũng như môi trường quản lý và rủi ro chính sách. Ở cấp độ tài chính, chú ý đến mức độ định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát thải TAO và xu hướng tăng trưởng, thiết kế kinh tế token, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.
Quản lý rủi ro, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Khuyến nghị phân bổ đa dạng giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm mạng con cơ sở hạ tầng, mạng con ứng dụng và mạng con giao thức. Điều chỉnh chiến lược theo giai đoạn phát triển của mạng con, dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không gian tăng trưởng hạn chế. Xem xét tính thanh khoản của token alpha có thể không bằng TAO, cần sắp xếp hợp lý việc phân bổ vốn, giữ lại bbuffer thanh khoản cần thiết.
Việc giảm một nửa đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành chất xúc tác quan trọng cho thị trường. Sự giảm phát thải sẽ tăng cường sự khan hiếm của các mạng con hiện có, có thể loại bỏ các dự án hoạt động kém, và định hình lại bối cảnh kinh tế của mạng. Các nhà đầu tư có thể chuẩn bị cho các mạng con chất lượng cao trước, nắm bắt cơ hội phân bổ trước khi giảm một nửa.
Trong trung hạn, số lượng mạng con dự kiến vượt qua 500 cái, bao phủ các lĩnh vực con của ngành AI. Sự gia tăng ứng dụng doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự phát triển của các mạng con liên quan đến tính toán bí mật và quyền riêng tư dữ liệu, sự hợp tác giữa các mạng con sẽ trở nên thường xuyên hơn, hình thành chuỗi cung ứng dịch vụ AI phức tạp. Khung pháp lý dần được làm rõ sẽ mang lại lợi thế rõ rệt cho các mạng con tuân thủ.
Trong dài hạn, Bittensor có khả năng trở thành một thành phần quan trọng trong cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, các công ty AI truyền thống có thể áp dụng mô hình hỗn hợp, di chuyển một phần hoạt động của họ sang mạng lưới phi tập trung. Các mô hình kinh doanh mới và các tình huống ứng dụng liên tục xuất hiện, khả năng tương tác với các mạng blockchain khác được tăng cường, cuối cùng hình thành một hệ sinh thái phi tập trung lớn hơn. Đường phát triển này tương tự như sự tiến hóa của cơ sở hạ tầng internet ban đầu, các nhà đầu tư nắm bắt các nút quan trọng sẽ nhận được lợi nhuận lớn.
 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.
12 thích
Phần thưởng
12
6
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SerNgmi
· 16giờ trước
Hôm nay đơn này giao cho tôi, xem hình mà làm nhé.
Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Phân tích độ sâu mười mạng con phổ biến nhất
Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội mới trong AI
Tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor hoàn thành nâng cấp Dynamic TAO (dTAO), chuyển từ quản trị tập trung sang phân phối tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Sau nâng cấp, mỗi mạng con có token alpha độc lập, người nắm giữ TAO có thể tự do chọn lựa mục đầu tư, thiết lập cơ chế phát hiện giá trị theo thị trường.
Dữ liệu cho thấy, nâng cấp dTAO đã giải phóng một sức sáng tạo lớn. Chỉ trong vài tháng, Bittensor đã tăng từ 32 mạng con lên 118 mạng con hoạt động, tăng 269%. Những mạng con này bao trùm các lĩnh vực phân khúc khác nhau của ngành AI, từ suy diễn văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến gập protein tiên tiến, giao dịch định lượng, tạo 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 các mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu USD trước khi nâng cấp lên 690 triệu USD, lợi suất hàng năm từ việc staking ổn định ở mức 16-19%. Các mạng con phân phối phần thưởng mạng dựa trên tỷ lệ staking TAO theo thị trường, 10 mạng con lớn nhất chiếm 51.76% lượng phát thải mạng, thể hiện cơ chế thị trường ưu việt.
Phân tích mạng chính ( phát thải hàng đầu 10 )
1. Chutes (SN64) - Tính toán AI không máy chủ
Giá trị cốt lõi: Cải cách trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm đáng kể chi phí tính toán.
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức", nén thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, nâng cao hiệu suất gấp 10 lần. Hơn 8000 nút GPU trên toàn cầu, hỗ trợ các mô hình phổ biến, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, độ trễ phản hồi trong vòng 50 mili giây.
Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, áp dụng chiến lược miễn phí gia tăng. Thông qua việc tích hợp trên một nền tảng nào đó, cung cấp hỗ trợ tính toán mô hình phổ biến, thu nhập từ việc gọi API. Lợi thế chi phí rõ rệt, thấp hơn 85% so với một dịch vụ đám mây nào đó. Tổng lượng token sử dụng 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, hiện tại là 79 triệu USD. Hệ thống công nghệ vững chắc, tiến triển thương mại suôn sẻ, độ nhận diện trên thị trường cao, hiện tại là đầu tàu của mạng con.
2. Celium (SN51) - tối ưu hóa tính toán phần cứng
Giá trị cốt lõi: Tối ưu 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 lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu quả năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng. Hỗ trợ toàn bộ dòng sản phẩm phần cứng, giảm giá 90%, nâng cao hiệu quả tính toán 45%.
Hiện tại là mạng con phát thải lớn thứ hai, chiếm 7,28% tổng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là khâu cốt lõi của hạ tầng AI, có rào cản công nghệ, xu hướng giá tăng mạnh, giá trị thị trường hiện tại 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
Hạt nhân Targon là TVM(Targon Virtual Machine), một nền tảng tính toán bí mật an toàn, hỗ trợ đào tạo, suy diễn và xác minh mô hình AI. Sử dụng công nghệ tính toán bí mật tiên tiến, đảm bảo tính an toàn và bảo vệ quyền riêng tư trong quy trình làm việc của AI. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu đến đầu, cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI mà không cần tiết lộ dữ liệu.
Rào cản kỹ thuật cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu nhập ổn định. Đã mở cơ chế mua lại thu nhập, tất cả thu nhập được sử dụng để mua lại token, gần đây đã mua lại 18.000 đô la.
4. τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán
Giá trị cốt lõi: Huấn luyện hợp tác mô hình AI quy mô lớn, giảm bớt rào cản huấn luyện
Cam kết trở thành "nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thông qua việc hợp tác đào tạo với tài nguyên GPU của người tham gia toàn cầu, tập trung vào đào tạo mô hình tiên tiến và đổi mới, nhấn mạnh chống gian lận và hợp tác hiệu quả.
Đã hoàn thành đào tạo mô hình với 1.2B tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ đào tạo, khoảng 200 GPU tham gia. Năm 2024, nâng cấp cơ chế xác minh, cải thiện tính phi tập trung và an toàn; năm 2025, thúc đẩy đào tạo mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành.
Ưu điểm kỹ thuật nổi bật, giá trị thị trường hiện tại 35M, chiếm 4,79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Đào tạo AI đại chúng, giảm đáng kể rào cản chi phí
Giải quyết nỗi đau chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống lên lịch thông minh 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, nhanh hơn 40%. Giao diện một nút giảm bớt rào cản sử dụng, hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ nhiều lĩnh vực.
Giá trị thị trường hiện tại 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế công nghệ rõ ràng, đáng để theo dõi lâu dài.
6. Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
Giá trị cốt lõi: Tín hiệu giao dịch đa tài sản và dự đoán tài chính được điều khiển bởi AI
Nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản do AI điều khiển. Áp dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán đa tầng. Mô hình dự đoán theo thời gian kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích tâm lý thị trường thông qua việc phân tích mạng xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số tâm lý như tín hiệu hỗ trợ.
Trang web hiển thị lợi nhuận và kết quả kiểm tra lại của các nhà cung cấp chiến lược khác nhau. Kết hợp AI và blockchain, cung cấp cách thức giao dịch thị trường tài chính đổi mới, hiện tại 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 tới ngành công nghiệp bóng đá trị giá 6000 tỷ USD
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 và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gán nhãn cho một trận đấu truyền thống từ hàng nghìn đô la xuống 90-99%. Hợp tác với một nền tảng, độ chính xác dự đoán trung bình của AI đạt 70%, từng đạt 100% độ chính xác trong một ngày.
Ngành thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ đáng kể, triển vọng thị trường rộng mở, Score là một mạng con có hướng ứng dụng rõ ràng, đáng để chú ý.
8. OpenKaito (SN5) - suy diễn văn bản mã nguồn mở
Giá trị cốt lõi: phát triển mô hình nhúng văn bản, tối ưu hóa tìm kiếm thông tin
Tập trung vào phát triển mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi các bên tham gia quan trọng trong lĩnh vực InfoFi. Dự án mã nguồn mở do cộng đồng điều khiển, cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt là trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Mạng con này vẫn đang ở giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái xung quanh mô hình nhúng văn bản. Một số tích hợp sắp tới có thể mở rộng đáng kể các trường hợp ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - 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 đổi mới cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, lưu trữ phân tán, v.v. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" đổi mới thực hiện điều chỉnh trọng số động.
Dữ liệu là dầu mỏ của AI, giá trị cơ sở hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu sắc với nhiều dự án, thể hiện giá trị cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - Khai thác PoW
Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống với tính toán AI, tích hợp tài nguyên tính toán
Cho phép thợ mỏ Bitcoin định hướng lại sức mạnh tính toán đến mạng Bittensor, thông qua việc khai thác để nhận được token alpha dùng cho việc staking hoặc giao dịch. Kết hợp khai thác PoW truyền thống với tính toán AI, cung cấp nguồn thu nhập mới cho thợ mỏ.
Trong thời gian ngắn, thu hút hơn 6EH/s sức mạnh tính toán ( chiếm khoảng 0,7% toàn cầu ), chứng minh thị trường công nhận mô hình hỗn hợp. Thợ mỏ có thể lựa chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận được mã thông báo TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận.
Phân tích hệ sinh thái
lợi thế cốt lõi của kiến trúc công nghệ
Bittensor xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác thực phi tập trung, việc nâng cấp dTAO giới thiệu cơ chế phân phối tài nguyên theo thị trường, đáng kể nâng cao hiệu quả. Mỗi mạng con được trang bị cơ chế AMM, thực hiện phát hiện giá giữa TAO và token alpha, cho phép sức mạnh thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân phối tài nguyên AI.
Mạng con giúp hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép đảm bảo động lực tham gia lâu dài, các bên đều có thể nhận được phần thưởng tương ứng, hình thành vòng khép kín kinh tế bền vững.
lợi thế cạnh tranh và thách thức
So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp giải pháp thay thế thực sự phi tập trung, với hiệu quả chi phí nổi bật. Nhiều mạng con thể hiện lợi thế chi phí rõ rệt, chẳng hạn như một mạng con rẻ hơn 85% so với một dịch vụ đám mây, xuất phát từ việc 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 không ngừng tăng lên, tốc độ đổi mới vượt xa nghiên cứu và phát triển nội bộ của các doanh nghiệp truyền thống.
Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng phải đối mặt với những thách thức. Rào cản công nghệ vẫn còn cao, việc tham gia vào mining và validation cần có kiến thức kỹ thuật đáng kể. Sự không chắc chắn trong môi trường quy định là một yếu tố rủi ro, mạng AI phi tập trung có thể phải đối mặt với các chính sách khác nhau từ các quốc gia. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống dự kiến sẽ tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, duy trì hiệu suất và cân bằng phi tập trung trở thành thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ của ngành AI mang lại cơ hội thị trường to lớn cho Bittensor. Dự kiến đến năm 2025, đầu tư toàn cầu vào AI gần 200 tỷ USD, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho nhu cầu 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 là 29%, tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia tạo ra cơ hội cho hạ tầng AI phi tập trung, đồng thời sự quan tâm đến quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI đã gia tăng nhu cầu về các công nghệ như tính toán bảo mật, đây chính là lợi thế cốt lõi của một số mạng con. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với hạ tầng AI đang ngày càng tăng, sự tham gia của các tổ chức nổi tiếng cung cấp hỗ trợ tài chính và nguồn lực cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Việc đầu tư vào mạng con Bittensor cần xây dựng khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của bức tường thành, sức mạnh của đội ngũ và khả năng thực thi, cũng như hiệu ứng hợp tác với hệ sinh thái. Ở cấp độ thị trường, phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, cấu trúc cạnh tranh và lợi thế khác biệt, tình hình áp dụng của người dùng và hiệu ứng mạng, cũng như môi trường quản lý và rủi ro chính sách. Ở cấp độ tài chính, chú ý đến mức độ định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát thải TAO và xu hướng tăng trưởng, thiết kế kinh tế token, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.
Quản lý rủi ro, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Khuyến nghị phân bổ đa dạng giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm mạng con cơ sở hạ tầng, mạng con ứng dụng và mạng con giao thức. Điều chỉnh chiến lược theo giai đoạn phát triển của mạng con, dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không gian tăng trưởng hạn chế. Xem xét tính thanh khoản của token alpha có thể không bằng TAO, cần sắp xếp hợp lý việc phân bổ vốn, giữ lại bbuffer thanh khoản cần thiết.
Việc giảm một nửa đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành chất xúc tác quan trọng cho thị trường. Sự giảm phát thải sẽ tăng cường sự khan hiếm của các mạng con hiện có, có thể loại bỏ các dự án hoạt động kém, và định hình lại bối cảnh kinh tế của mạng. Các nhà đầu tư có thể chuẩn bị cho các mạng con chất lượng cao trước, nắm bắt cơ hội phân bổ trước khi giảm một nửa.
Trong trung hạn, số lượng mạng con dự kiến vượt qua 500 cái, bao phủ các lĩnh vực con của ngành AI. Sự gia tăng ứng dụng doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự phát triển của các mạng con liên quan đến tính toán bí mật và quyền riêng tư dữ liệu, sự hợp tác giữa các mạng con sẽ trở nên thường xuyên hơn, hình thành chuỗi cung ứng dịch vụ AI phức tạp. Khung pháp lý dần được làm rõ sẽ mang lại lợi thế rõ rệt cho các mạng con tuân thủ.
Trong dài hạn, Bittensor có khả năng trở thành một thành phần quan trọng trong cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, các công ty AI truyền thống có thể áp dụng mô hình hỗn hợp, di chuyển một phần hoạt động của họ sang mạng lưới phi tập trung. Các mô hình kinh doanh mới và các tình huống ứng dụng liên tục xuất hiện, khả năng tương tác với các mạng blockchain khác được tăng cường, cuối cùng hình thành một hệ sinh thái phi tập trung lớn hơn. Đường phát triển này tương tự như sự tiến hóa của cơ sở hạ tầng internet ban đầu, các nhà đầu tư nắm bắt các nút quan trọng sẽ nhận được lợi nhuận lớn.
![Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội tiếp theo của AI](