Analyse d'investissement de l'écosystème Bittensor subnet
Vue d'ensemble du marché : La mise à niveau dynamique de TAO déclenche une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau dynamique de TAO, orientant le réseau vers une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Après la mise à niveau, chaque subnet possède son propre jeton, permettant aux détenteurs de choisir librement leurs investissements, réalisant ainsi un mécanisme de découverte de valeur basé sur le marché.
Les données montrent que la mise à niveau a libéré une immense vitalité d'innovation. En quelques mois, Bittensor est passé de 32 subnets à 118 subnets actifs, soit une augmentation de 269 %. Ces subnets couvrent divers segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base et de la génération d'images, jusqu'au repliement de protéines à la pointe et au trading quantitatif, formant ainsi un écosystème d'IA décentralisé complet.
La performance du marché est également remarquable. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel stable de 16 à 19 % sur le staking. Les subnets distribuent les incitations réseau en fonction du taux de staking de marché, les 10 principaux subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, ce qui reflète le mécanisme de marché de sélection.
Analyse du réseau principal (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement le coût de calcul.
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané", réduisant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une augmentation de l'efficacité de 10 fois. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles principaux, avec plus de 5 millions de demandes traitées par jour et un délai de réponse de moins de 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, utilisant une stratégie freemium. Fournit un soutien à la puissance de calcul des modèles comme DeepSeek V3 via l'intégration d'une certaine plateforme, générant des revenus à partir des appels API. Les coûts sont inférieurs de 85 % à ceux d'un certain service cloud. L'utilisation totale des tokens dépasse 9042.37B, avec plus de 3000 clients entreprises.
Une valorisation de 100 millions de dollars atteinte 9 semaines après la mise à niveau, actuellement 79 millions. La barrière technologique est profonde, les progrès de la commercialisation sont bons, et la reconnaissance sur le marché est élevée, ce qui en fait un leader dans le domaine des subnets.
2. Celium (SN51) - optimisation du calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Se concentrer sur l'optimisation des calculs au niveau matériel. Maximiser l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à des modules technologiques tels que la planification GPU et l'abstraction matérielle. Prend en charge toute la gamme de matériel, réduction des coûts de 90 %, augmentation de l'efficacité de calcul de 45 %.
Actuellement, c'est le deuxième plus grand subnet en matière d'émission, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément central des infrastructures AI, avec des barrières techniques et une forte tendance à l'augmentation des prix, avec une capitalisation boursière actuelle de 56 millions.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données.
Le cœur est la machine virtuelle Targon, qui utilise la technologie de calcul confidentiel pour garantir la sécurité des flux de travail AI et la protection de la vie privée. Le système prend en charge le cryptage de bout en bout, permettant aux utilisateurs d'utiliser les services AI sans divulguer de données.
Barrière technique élevée, modèle commercial clair, revenu stable. Mécanisme de rachat des revenus déjà ouvert, tous les revenus sont utilisés pour le rachat de jetons, récemment racheté 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche en IA et entraînement distribué
Valeur centrale : entraînement collaboratif de modèles d'IA à grande échelle, réduction des barrières à l'entraînement
S'engager à devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Collaborer à travers des ressources GPU mondiales pour un entraînement collaboratif, se concentrer sur l'innovation des modèles de pointe, en mettant l'accent sur la lutte contre la fraude et la collaboration efficace.
L'entraînement du modèle de 1,2 milliard de paramètres est terminé, avec plus de 20 000 cycles d'entraînement et environ 200 GPU impliqués. En 2025, nous avancerons avec l'entraînement de grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant 70 milliards+, et une performance équivalente aux normes de l'industrie.
Avantages technologiques évidents, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - formation AI décentralisée
Valeur fondamentale : démocratisation de la formation en IA, réduction significative des barrières de coût.
Résoudre les points de douleur des coûts d'entraînement de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Le système de planification intelligente alloue efficacement des tâches à des milliers de GPU. L'entraînement de modèles de 118 trillions de paramètres a été achevé, avec un coût de 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, et une vitesse supérieure de 40 %.
Une interface à un clic réduit le seuil d'utilisation, avec plus de 500 projets pour le réglage de modèles, couvrant les domaines de la santé, des finances, de l'éducation, etc. La capitalisation boursière actuelle est de 30M, la demande sur le marché est forte, et l'avantage technologique est clair, ce qui mérite une attention à long terme.
Valeur fondamentale : signaux de trading multi-actifs et prévisions financières alimentés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisé et de prévision financière, signaux de trading multi-actifs alimentés par l'IA. Application de la technologie d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construction d'une architecture de modèle de prévision multi-niveaux. Le modèle de prévision temporelle fusionne les technologies LSTM et Transformer, traitant des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse du sentiment du marché fournit des signaux d'assistance.
Le site présente les rendements et les backtests de différentes stratégies. En combinant l'IA et la blockchain, il offre des méthodes innovantes de trading sur les marchés financiers, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant les coûts d'analyse vidéo complexes grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes, abaissant les coûts de marquage traditionnels à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une plateforme de données, le taux de précision moyen des prédictions de l'IA est de 70 %, atteignant un taux de précision quotidien de 100 %.
L'industrie du sport est vaste, l'innovation technologique est significative, et les perspectives du marché sont larges. Score est un subnet avec une direction d'application claire, qui mérite d'être suivi.
8. OpenKaito (SN5) - texte open source inférence
Valeur fondamentale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'informations
Concentré sur le développement de modèles d'intégration de texte, dédié à la construction de capacités de compréhension et de raisonnement textuels de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Le subnet est encore en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la construction d'un écosystème autour des modèles d'embedding de texte. L'intégration à venir pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, approvisionnement en données d'entraînement pour l'IA
Traitement de 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, supportant 100 Go de stockage. L'architecture offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont à la base de l'IA, la valeur des infrastructures est stable et l'écologie est importante. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, une collaboration approfondie avec d'autres projets reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - Minage par preuve de travail
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul AI, intégration des ressources de puissance de calcul.
Permettre aux mineurs de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, afin d'obtenir des jetons par le minage pour les mettre en staking ou les échanger. Combiner le minage PoW traditionnel avec le calcul IA, offrant ainsi une nouvelle source de revenus aux mineurs.
Attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul à court terme (environ 0,7 % du total mondial) prouve la reconnaissance du marché pour le modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel et l'obtention de jetons, optimisant ainsi leurs gains.
Analyse de l'écosystème
avantages de l'architecture technique
Bittensor a construit un écosystème d'IA décentralisé unique. L'algorithme de consensus garantit la qualité du réseau grâce à une validation décentralisée, et la mise à niveau introduit un mécanisme de répartition des ressources sur le marché pour améliorer l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, réalisant la découverte des prix, permettant aux forces du marché de participer à la répartition des ressources d'IA.
La collaboration entre sous-réseaux prend en charge le traitement distribué des tâches AI complexes, créant un effet réseau. Une structure de double incitation garantit la motivation à long terme de participation, chaque rôle recevant des récompenses appropriées, formant ainsi un cycle économique durable.
Avantages concurrentiels et défis
Comparé aux fournisseurs de services traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, avec une efficacité de coût remarquable. Plusieurs subnets affichent des avantages de coût significatifs, comme un certain subnet qui est 85 % moins cher qu'un certain service cloud. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, dont la vitesse dépasse de loin celle de la R&D interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, le système est confronté à des défis tels qu'un seuil technologique élevé et une incertitude réglementaire. Les fournisseurs de services cloud traditionnels devraient lancer des produits compétitifs. Avec la croissance de l'échelle du réseau, maintenir un équilibre entre performance et décentralisation devient un test important.
L'explosion de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Le marché mondial de l'IA devrait connaître un taux de croissance annuel composé de 29 %, créant un large espace de développement pour les infrastructures d'IA décentralisées.
Les politiques de soutien des pays créent des fenêtres d'opportunité, et l'attention accrue portée à la confidentialité des données et à la sécurité de l'IA augmente la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel. L'intérêt des investisseurs institutionnels continue de croître, fournissant un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
L'investissement dans le sous-réseau Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systémique. Sur le plan technique, il s'agit d'examiner le degré d'innovation, la force de l'équipe et la synergie écologique. Sur le plan du marché, il convient d'analyser la taille cible, le paysage concurrentiel et l'adoption par les utilisateurs. Sur le plan financier, il est important de se concentrer sur l'évaluation, la part d'émission et l'économie des jetons.
En matière de gestion des risques, la diversification des investissements est une stratégie fondamentale. Il est conseillé de diversifier les allocations entre différents types de subnets. Ajustez la stratégie en fonction du stade de développement, les projets précoces présentent des risques élevés mais un potentiel de rendement important. Prenez en compte la liquidité des jetons et organisez raisonnablement l'allocation de fonds.
La première réduction de moitié en novembre 2025 sera un catalyseur important du marché. Anticipez en investissant dans des subnets de qualité et saisissez la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
Le nombre de subnets à moyen terme devrait dépasser 500. L'augmentation des applications d'entreprise stimule le développement des subnets associés, et la collaboration inter-subnets devient plus fréquente. Une réglementation claire permettra aux subnets conformes de bénéficier d'un avantage.
Bittensor a le potentiel de devenir un élément clé de l'infrastructure mondiale de l'IA à long terme. De nouveaux modèles commerciaux et applications émergent constamment, et l'interopérabilité avec d'autres réseaux s'améliore, formant finalement un écosystème plus vaste. Le chemin de développement est similaire à l'évolution de l'infrastructure Internet des débuts, et les investisseurs qui saisissent les points clés récolteront d'importants bénéfices.
Conclusion
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme dans le développement des infrastructures d'IA. Grâce à une allocation des ressources basée sur le marché et une gouvernance décentralisée, il offre un nouveau terreau pour l'innovation en IA, dont la vitalité innovante et le potentiel de croissance sont remarquables. Dans le contexte du développement rapide de l'industrie de l'IA, Bittensor et son écosystème de subnets méritent une attention continue et une étude approfondie.
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Analyse d'investissement dans l'écosystème Bittensor subnet : La mise à niveau dynamique de TAO déclenche une explosion d'innovation en IA
Analyse d'investissement de l'écosystème Bittensor subnet
Vue d'ensemble du marché : La mise à niveau dynamique de TAO déclenche une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau dynamique de TAO, orientant le réseau vers une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Après la mise à niveau, chaque subnet possède son propre jeton, permettant aux détenteurs de choisir librement leurs investissements, réalisant ainsi un mécanisme de découverte de valeur basé sur le marché.
Les données montrent que la mise à niveau a libéré une immense vitalité d'innovation. En quelques mois, Bittensor est passé de 32 subnets à 118 subnets actifs, soit une augmentation de 269 %. Ces subnets couvrent divers segments de l'industrie de l'IA, allant du raisonnement textuel de base et de la génération d'images, jusqu'au repliement de protéines à la pointe et au trading quantitatif, formant ainsi un écosystème d'IA décentralisé complet.
La performance du marché est également remarquable. La capitalisation boursière totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel stable de 16 à 19 % sur le staking. Les subnets distribuent les incitations réseau en fonction du taux de staking de marché, les 10 principaux subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, ce qui reflète le mécanisme de marché de sélection.
Analyse du réseau principal (Top 10 des émissions)
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Valeur fondamentale : innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement le coût de calcul.
Chutes adopte une architecture de "démarrage instantané", réduisant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une augmentation de l'efficacité de 10 fois. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde soutiennent les modèles principaux, avec plus de 5 millions de demandes traitées par jour et un délai de réponse de moins de 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, utilisant une stratégie freemium. Fournit un soutien à la puissance de calcul des modèles comme DeepSeek V3 via l'intégration d'une certaine plateforme, générant des revenus à partir des appels API. Les coûts sont inférieurs de 85 % à ceux d'un certain service cloud. L'utilisation totale des tokens dépasse 9042.37B, avec plus de 3000 clients entreprises.
Une valorisation de 100 millions de dollars atteinte 9 semaines après la mise à niveau, actuellement 79 millions. La barrière technologique est profonde, les progrès de la commercialisation sont bons, et la reconnaissance sur le marché est élevée, ce qui en fait un leader dans le domaine des subnets.
2. Celium (SN51) - optimisation du calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Se concentrer sur l'optimisation des calculs au niveau matériel. Maximiser l'efficacité d'utilisation du matériel grâce à des modules technologiques tels que la planification GPU et l'abstraction matérielle. Prend en charge toute la gamme de matériel, réduction des coûts de 90 %, augmentation de l'efficacité de calcul de 45 %.
Actuellement, c'est le deuxième plus grand subnet en matière d'émission, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément central des infrastructures AI, avec des barrières techniques et une forte tendance à l'augmentation des prix, avec une capitalisation boursière actuelle de 56 millions.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement AI décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données.
Le cœur est la machine virtuelle Targon, qui utilise la technologie de calcul confidentiel pour garantir la sécurité des flux de travail AI et la protection de la vie privée. Le système prend en charge le cryptage de bout en bout, permettant aux utilisateurs d'utiliser les services AI sans divulguer de données.
Barrière technique élevée, modèle commercial clair, revenu stable. Mécanisme de rachat des revenus déjà ouvert, tous les revenus sont utilisés pour le rachat de jetons, récemment racheté 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche en IA et entraînement distribué
Valeur centrale : entraînement collaboratif de modèles d'IA à grande échelle, réduction des barrières à l'entraînement
S'engager à devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Collaborer à travers des ressources GPU mondiales pour un entraînement collaboratif, se concentrer sur l'innovation des modèles de pointe, en mettant l'accent sur la lutte contre la fraude et la collaboration efficace.
L'entraînement du modèle de 1,2 milliard de paramètres est terminé, avec plus de 20 000 cycles d'entraînement et environ 200 GPU impliqués. En 2025, nous avancerons avec l'entraînement de grands modèles, avec une échelle de paramètres atteignant 70 milliards+, et une performance équivalente aux normes de l'industrie.
Avantages technologiques évidents, capitalisation boursière actuelle de 35M, représentant 4,79% des émissions.
5. Gradients (SN56) - formation AI décentralisée
Valeur fondamentale : démocratisation de la formation en IA, réduction significative des barrières de coût.
Résoudre les points de douleur des coûts d'entraînement de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Le système de planification intelligente alloue efficacement des tâches à des milliers de GPU. L'entraînement de modèles de 118 trillions de paramètres a été achevé, avec un coût de 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, et une vitesse supérieure de 40 %.
Une interface à un clic réduit le seuil d'utilisation, avec plus de 500 projets pour le réglage de modèles, couvrant les domaines de la santé, des finances, de l'éducation, etc. La capitalisation boursière actuelle est de 30M, la demande sur le marché est forte, et l'avantage technologique est clair, ce qui mérite une attention à long terme.
6. Trading Propriétaire (SN8) - Trading Quantitatif Financier
Valeur fondamentale : signaux de trading multi-actifs et prévisions financières alimentés par l'IA
Plateforme de trading quantitatif décentralisé et de prévision financière, signaux de trading multi-actifs alimentés par l'IA. Application de la technologie d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construction d'une architecture de modèle de prévision multi-niveaux. Le modèle de prévision temporelle fusionne les technologies LSTM et Transformer, traitant des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse du sentiment du marché fournit des signaux d'assistance.
Le site présente les rendements et les backtests de différentes stratégies. En combinant l'IA et la blockchain, il offre des méthodes innovantes de trading sur les marchés financiers, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars.
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant les coûts d'analyse vidéo complexes grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes, abaissant les coûts de marquage traditionnels à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une plateforme de données, le taux de précision moyen des prédictions de l'IA est de 70 %, atteignant un taux de précision quotidien de 100 %.
L'industrie du sport est vaste, l'innovation technologique est significative, et les perspectives du marché sont larges. Score est un subnet avec une direction d'application claire, qui mérite d'être suivi.
8. OpenKaito (SN5) - texte open source inférence
Valeur fondamentale : développement de modèles d'intégration de texte, optimisation de la recherche d'informations
Concentré sur le développement de modèles d'intégration de texte, dédié à la construction de capacités de compréhension et de raisonnement textuels de haute qualité, en particulier dans les domaines de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Le subnet est encore en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la construction d'un écosystème autour des modèles d'embedding de texte. L'intégration à venir pourrait considérablement élargir ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, approvisionnement en données d'entraînement pour l'IA
Traitement de 500 millions de lignes de données par jour, totalisant plus de 55,6 milliards de lignes, supportant 100 Go de stockage. L'architecture offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont à la base de l'IA, la valeur des infrastructures est stable et l'écologie est importante. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, une collaboration approfondie avec d'autres projets reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - Minage par preuve de travail
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul AI, intégration des ressources de puissance de calcul.
Permettre aux mineurs de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, afin d'obtenir des jetons par le minage pour les mettre en staking ou les échanger. Combiner le minage PoW traditionnel avec le calcul IA, offrant ainsi une nouvelle source de revenus aux mineurs.
Attirer plus de 6 EH/s de puissance de calcul à court terme (environ 0,7 % du total mondial) prouve la reconnaissance du marché pour le modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel et l'obtention de jetons, optimisant ainsi leurs gains.
Analyse de l'écosystème
avantages de l'architecture technique
Bittensor a construit un écosystème d'IA décentralisé unique. L'algorithme de consensus garantit la qualité du réseau grâce à une validation décentralisée, et la mise à niveau introduit un mécanisme de répartition des ressources sur le marché pour améliorer l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, réalisant la découverte des prix, permettant aux forces du marché de participer à la répartition des ressources d'IA.
La collaboration entre sous-réseaux prend en charge le traitement distribué des tâches AI complexes, créant un effet réseau. Une structure de double incitation garantit la motivation à long terme de participation, chaque rôle recevant des récompenses appropriées, formant ainsi un cycle économique durable.
Avantages concurrentiels et défis
Comparé aux fournisseurs de services traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, avec une efficacité de coût remarquable. Plusieurs subnets affichent des avantages de coût significatifs, comme un certain subnet qui est 85 % moins cher qu'un certain service cloud. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, dont la vitesse dépasse de loin celle de la R&D interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, le système est confronté à des défis tels qu'un seuil technologique élevé et une incertitude réglementaire. Les fournisseurs de services cloud traditionnels devraient lancer des produits compétitifs. Avec la croissance de l'échelle du réseau, maintenir un équilibre entre performance et décentralisation devient un test important.
L'explosion de l'industrie de l'IA offre d'énormes opportunités de marché pour Bittensor. Le marché mondial de l'IA devrait connaître un taux de croissance annuel composé de 29 %, créant un large espace de développement pour les infrastructures d'IA décentralisées.
Les politiques de soutien des pays créent des fenêtres d'opportunité, et l'attention accrue portée à la confidentialité des données et à la sécurité de l'IA augmente la demande pour des technologies telles que le calcul confidentiel. L'intérêt des investisseurs institutionnels continue de croître, fournissant un soutien financier et des ressources à l'écosystème.
Cadre de stratégie d'investissement
L'investissement dans le sous-réseau Bittensor nécessite l'établissement d'un cadre d'évaluation systémique. Sur le plan technique, il s'agit d'examiner le degré d'innovation, la force de l'équipe et la synergie écologique. Sur le plan du marché, il convient d'analyser la taille cible, le paysage concurrentiel et l'adoption par les utilisateurs. Sur le plan financier, il est important de se concentrer sur l'évaluation, la part d'émission et l'économie des jetons.
En matière de gestion des risques, la diversification des investissements est une stratégie fondamentale. Il est conseillé de diversifier les allocations entre différents types de subnets. Ajustez la stratégie en fonction du stade de développement, les projets précoces présentent des risques élevés mais un potentiel de rendement important. Prenez en compte la liquidité des jetons et organisez raisonnablement l'allocation de fonds.
La première réduction de moitié en novembre 2025 sera un catalyseur important du marché. Anticipez en investissant dans des subnets de qualité et saisissez la fenêtre de configuration avant la réduction de moitié.
Le nombre de subnets à moyen terme devrait dépasser 500. L'augmentation des applications d'entreprise stimule le développement des subnets associés, et la collaboration inter-subnets devient plus fréquente. Une réglementation claire permettra aux subnets conformes de bénéficier d'un avantage.
Bittensor a le potentiel de devenir un élément clé de l'infrastructure mondiale de l'IA à long terme. De nouveaux modèles commerciaux et applications émergent constamment, et l'interopérabilité avec d'autres réseaux s'améliore, formant finalement un écosystème plus vaste. Le chemin de développement est similaire à l'évolution de l'infrastructure Internet des débuts, et les investisseurs qui saisissent les points clés récolteront d'importants bénéfices.
Conclusion
L'écosystème Bittensor représente un nouveau paradigme dans le développement des infrastructures d'IA. Grâce à une allocation des ressources basée sur le marché et une gouvernance décentralisée, il offre un nouveau terreau pour l'innovation en IA, dont la vitalité innovante et le potentiel de croissance sont remarquables. Dans le contexte du développement rapide de l'industrie de l'IA, Bittensor et son écosystème de subnets méritent une attention continue et une étude approfondie.