Cryptocurrency selalu penuh dengan rangsangan bagi saya, selalu ada hal baru untuk dipelajari. Saya secara alami penasaran dan suka bertanya banyak pertanyaan yang tampaknya bodoh kepada para teknisi, untuk mendapatkan wawasan mereka dan belajar dari pengalaman berharga mereka. Kecerdasan buatan juga tidak terkecuali, sebenarnya, dengan raksasa teknologi Web2 yang terus meningkatkan model mereka, aplikasi besar menggunakan kecerdasan buatan untuk meluncurkan kasus penggunaan yang didorong oleh AI, kemajuan sangat cepat.
@canva meluncurkan alat AI yang memungkinkan seniman dan kreator tanpa latar belakang teknis untuk dengan mudah membangun pengalaman interaktif dan meningkatkan kreasi mereka melalui AI;
@YouTube memperkenalkan alat AI baru yang memungkinkan kreator untuk menghasilkan musik latar untuk video;
Perusahaan ride-hailing seperti Grab sedang menerapkan AI agen untuk mendukung kolaborasi antara merchant dan mitra pengemudi;
Perusahaan e-commerce seperti Lazada membantu memperkenalkan alat AI generatif untuk membantu penjual dalam penjualan, pemasaran, dan layanan pelanggan.
Contoh serupa tidak terhitung jumlahnya. Penggunaan AI generatif dan AI agen untuk meningkatkan alur kerja terus diadopsi oleh perusahaan dan pengguna ritel. Manfaat teknologi ini adalah mudah diakses—Anda dapat menemukan solusi gratis atau berbiaya rendah di mana saja, dan manfaatnya jauh melebihi biaya finansial.
Tetapi orang sering mengabaikan pertimbangan pro dan kontra yang tersembunyi saat menggunakan produk AI ini, misalnya:
Siapa yang memiliki data Anda?
Apakah ada orang yang bisa mencuri ide Anda dan menciptakan produk kompetitif?
Apakah platform ini aman? Apakah data Anda akan bocor?
Jika platform mengalami downtime (seperti yang pernah terjadi di AWS), apakah itu akan mengganggu bisnis Anda? Apakah dana pelanggan akan berisiko?
Apakah Anda selalu dapat mengakses platform Anda? Apakah Anda perlu memverifikasi identitas Anda? Jika platform ditutup, apakah Anda masih memiliki produk atau bisnis Anda?
Ada banyak masalah lain (jika Anda belum membacanya, saya telah membahas topik ini lebih detail dalam artikel sebelumnya).
Aktor terpusat memiliki kekuatan terpusat untuk membuat keputusan yang dapat (secara tidak sengaja) memiliki dampak signifikan pada kehidupan Anda. Anda mungkin berpikir itu tidak masalah - mungkin Anda tidak terlalu sering menggunakan alat ini, atau mungkin Anda mempercayai perusahaan-perusahaan ini untuk bertindak demi kepentingan terbaik pengguna. Itu baik-baik saja. Anda bahkan mungkin ingin berinvestasi dalam startup AI ini karena mereka memasuki pasar yang sangat besar dan dapat dijangkau. Tapi ada satu hal – Anda tidak bisa berinvestasi. Kecuali Anda berada di @ycombinator atau perusahaan modal ventura tingkat atas, Anda tidak akan memiliki akses ke penawaran ini.
Di sisi lain, di bidang Web3 AI, ada banyak ekosistem AI yang dapat diinvestasikan, di mana tim-tim ini berusaha untuk menghadirkan produk dan layanan AI terdesentralisasi kepada pengguna. Salah satu ekosistem AI terdesentralisasi yang dapat diinvestasikan teratas adalah @opentensor (Bittensor).
Bittensor: AI Darwinian
Bittensor termasuk dalam kategori "AI Darwinian" - AI yang berevolusi melalui seleksi alam. Anda dapat membayangkannya sebagai versi AI dari "Permainan Kelaparan", di mana setiap subnet memiliki "Permainan Kelaparan" sendiri, di mana "penambang" adalah persembahan (atau peserta). Mereka bersaing dengan model dan data mereka sendiri dalam tugas tertentu. Hanya model terkuat (yang berkinerja terbaik) yang akan mendapatkan imbalan. Model yang lebih lemah akan digantikan atau berevolusi (melalui pelatihan, penyesuaian, atau belajar dari orang lain). Seiring berjalannya waktu, ini akan membentuk ekosistem AI yang lebih kuat, beragam, dan berkinerja tinggi.
Keistimewaan Bittensor yang sangat menarik terletak pada desain mekanisme kompetisi dan insentifnya, yang dirancang untuk menyelaraskan insentif antara berbagai pemangku kepentingan. Saya telah menguraikan tantangan yang dihadapi tim agen AI Web3 di tweet di bawah ini...
Singkatnya, token proxy saat ini menguntungkan bagi spekulan dan tim, dapat digunakan sebagai alat promosi, tetapi kurang efektif dalam menarik dan mempertahankan pengguna dengan token, dan juga tidak dapat digunakan sebagai insentif untuk mempertahankan talenta (pengembang, pendiri, dll) ketika harga turun, hal ini sangat buruk.
Bittensor menyelesaikan masalah ini melalui mekanisme berbasis pasar, yang mendistribusikan penerbitan $TAO kepada subnet, sehingga mendorong dan mendukung operasi tim. Pasar menentukan subnet mana yang mendapatkan lebih banyak penerbitan dengan mempertaruhkan $TAO di subnet-subnet ini. Setelah dipertaruhkan, $TAO akan diubah menjadi token subnet Alpha. Semakin banyak orang yang mempertaruhkan, semakin tinggi harga token Alpha, dan jumlah penerbitan yang akan Anda terima (dalam bentuk token Alpha) juga akan semakin banyak.
Rencana penerbitan $TAO sangat mirip dengan BTC, dengan total pasokan token tetap sebanyak 21 juta, dan mengalami pemotongan setengah setiap empat tahun (setiap hari ada 7.200 $TAO yang didistribusikan ke subnet). Diperkirakan pemotongan setengah $TAO pertama akan terjadi sekitar 5 Januari 2026, ketika pasokan yang beredar akan mencapai 10,5 juta token.
Mengapa ini penting bagi investor
Di sini tidak membahas masalah teknis secara mendalam—hanya ingin berbagi mengapa saya percaya bahwa dari sudut pandang perdagangan/investasi, Bittensor adalah salah satu ekosistem yang paling menarik.
Selain dinamika di atas, saat Anda memperdagangkan token sub-jaringan Alpha, itu seperti melakukan perdagangan dan "menambang" secara bersamaan.
Ini karena setiap kali harga token Alpha naik, Anda tidak hanya menikmati keuntungan dari kenaikan harga, tetapi juga akan mendapatkan penerbitan $TAO (dalam bentuk token Alpha).
Jika subnet berkinerja baik dan peringkatnya meningkat, kepemilikan $TAO awal Anda akan mengalami lonjakan harga yang tajam dan peningkatan penerbitan yang signifikan. Semakin cepat Anda mempertaruhkan $TAO Anda di subnet, semakin tinggi tingkat pengembalian tahunan (APY) Anda (karena pasar belum memperhatikan, sehingga orang yang mempertaruhkan di subnet dan $TAO masih sedikit).
dTAO vs Solidly
Sumber: @DeSpreadTeam
Mekanisme ve(3 Solidly mengharuskan kunci jangka panjang dan partisipasi yang berkelanjutan. Kerugian yang disebabkan oleh penerbitan yang tidak wajar (memilih kolam likuiditas yang salah) ditanggung bersama oleh semua pemegang (penerbitan yang dijual menyebabkan penurunan harga bagi semua pemegang token).
Namun, dTAO tidak memerlukan penguncian jangka panjang, sehingga siapa pun dapat masuk dan keluar kapan saja, tetapi untuk masuk (dengan mempertaruhkan di subnet) memerlukan banyak due diligence/penelitian mandiri. Berinvestasi di subnet yang salah dapat menyebabkan kerugian besar (karena orang dapat dengan mudah keluar, tanpa periode penguncian atau batasan lainnya).
Tapi, Jeff, valuasi dilusi penuh (FDV) begitu tinggi! Bagaimana kami bisa berinvestasi di subnet dengan nilai pasar lebih dari 500 juta dolar?
FDV mungkin bukan metrik yang tepat untuk dipertimbangkan di sini, karena subnet masih dalam tahap awal, sehingga kapitalisasi pasar (MC) mungkin lebih sesuai (jika Anda melakukan perdagangan jangka pendek hingga menengah). Jika Anda khawatir tentang inflasi, penting untuk memahami proporsi 18%/41%/41%—ini adalah alokasi yang diberikan kepada pemilik subnet, validator, dan penambang secara berturut-turut dalam bentuk penerbitan (dalam bentuk token Alpha). Sebagai staker/pemegang token Alpha, Anda mendapatkan keuntungan dari 41% bagian validator, karena Anda mendelegasikan $TAO kepada mereka saat Anda melakukan staking.
Banyak pemilik subnet terus memegang token Alpha yang mereka peroleh dari penerbitan untuk menunjukkan kepercayaan, banyak orang melakukan dialog aktif dengan validator dan penambang untuk mendorong mereka melihat pasar dengan optimis tanpa menjual token dalam jumlah besar (Anda dapat menjelajahi informasi ini di taostats).
Melihat secara keseluruhan, grafik berikut adalah salah satu grafik terbaik yang menunjukkan tren ekosistem Bittensor.
Sumber: taoapp
Sejak peluncuran dTAO pada bulan Februari, %TAO di Roots, subnet OG yang mengelola sistem insentif Bittensor, terus menurun, sementara %TAO di subnet terus meningkat. Ini berarti bahwa staker / investor menjadi lebih berani mengambil risiko (staking di jaringan Root akan menghasilkan APY konservatif sekitar 20-25%, dan tidak ada kenaikan harga untuk token subnet Alpha di Root). Tren ini sejalan dengan kecepatan tim subnet meluncurkan produk. Sejak dTAO diluncurkan, tim perlu membangun secara publik, mengembangkan produk yang diinginkan pengguna, beralih dengan cepat dan menemukan kesesuaian pasar produk, melibatkan pengguna, dan dengan cepat menghasilkan utilitas dunia nyata dengan pendapatan nyata. Sejak saya memasuki ekosistem ini, saya dapat merasakan bahwa tim meluncurkan produk jauh lebih cepat daripada ekosistem lain (karena persaingan dan distribusi insentif).
Ini membawa kita menuju subnet dan kasus penggunaan DeAI yang unik dan dapat diinvestasikan.
Subnet dan kasus penggunaan terdepan
Tim yang dianggap sebagai yang teratas dalam hal kesesuaian produk pasar (PMF) adalah @rayon_labs, yang fokus pada penyediaan layanan untuk pengguna sehari-hari, tim ini menjalankan eksekusi secara profesional dan terus menunjukkan kemampuan pembangunan terbuka, termasuk SN64 (Chutes), SN56 (Gradients), SN19 (Nineteen).
Chutes——menyediakan infrastruktur untuk dengan mudah menerapkan AI Anda secara tanpa server. Kejadian pemadaman AWS baru-baru ini adalah contoh terbaik mengapa kita membutuhkan layanan ini; jika Anda bergantung pada penyedia terpusat, pemadaman dapat menyebabkan aplikasi AI Anda berhenti beroperasi karena kesalahan titik tunggal (mengakibatkan potensi kerugian finansial/eksploitasi).
Gradients——siapa pun (bahkan tanpa pengetahuan pemrograman) dapat melatih model AI mereka sendiri di Gradients (untuk kasus penggunaan profesional, generasi gambar, LLM kustom). Versi v3 yang baru diluncurkan lebih murah dibandingkan pesaing.
Nineteen — Menyediakan platform inferensi AI yang cepat, dapat diskalakan, dan terdesentralisasi (siapa pun dapat menggunakannya untuk menghasilkan teks dan gambar karena jauh lebih cepat daripada produk sejenis).
Selain itu, Rayon sedang meluncurkan platform agen Squad AI, yang merupakan platform pembangunan agen AI gaya node yang mudah digunakan dengan drag-and-drop, telah menarik perhatian luas di komunitas.
Tiga subnet secara total memiliki lebih dari sepertiga dari total emisi $TAO—ini membuktikan kemampuan tim untuk secara terbuka membangun dan memberikan produk berkualitas yang dibutuhkan pengguna (Rayon dipuji sebagai tim terbaik oleh banyak pemilik subnet).
Gradients telah tumbuh 13 kali lipat dalam sebulan (kapitalisasi pasar saat ini adalah 32 juta dolar AS)
Chutes meningkat 2,3 kali (kapitalisasi pasar 63 juta dolar)
Nineteen meningkat 3 kali lipat (kapitalisasi pasar 18 juta dolar)
Tren ini tampaknya tidak akan segera berhenti, terutama dengan meningkatnya tingkat adopsi Chutes (subnet yang saat ini menduduki peringkat pertama).
Selain subnet Rayon Labs, ada banyak tim yang menarik – termasuk pelipatan protein, deteksi konten deepfake/AI, model 3D, strategi perdagangan, LLM permainan peran. Saya belum mempelajari semuanya, dan saya pikir yang paling relevan adalah subnet di bawah "sistem prediksi" (taopill).
SN41 @sportstensor
Banyak orang mungkin mengenal mereka melalui @AskBillyBets, Sportstensor adalah sistem cerdas yang mendukung keputusan Billy (tim utama Billy adalah @ContangoDigital, sebuah perusahaan modal ventura yang berinvestasi dalam AI terdesentralisasi (DeAI) serta validator/penambang subnet Bittensor).
Produk SN41——Model Sportstensor sangat menarik. Ini adalah kompetisi di antara para penambang, dengan tujuan untuk memiliki model dan kumpulan data terbaik untuk memprediksi hasil pertandingan olahraga.
Misalnya: dalam liga NBA terbaru, jika Anda mengikuti taruhan populer (bertaruh pada favorit publik), Anda akan mengalami tingkat akurasi/kemenangan sekitar 68%. Apakah ini berarti semua orang yang bertaruh pada favorit publik menghasilkan banyak uang? Tidak, sebenarnya mereka kehilangan uang. Jika Anda bertaruh 100 dolar pada setiap favorit publik, pada akhirnya Anda akan mendapatkan pengembalian investasi negatif, kehilangan sekitar 1700 dolar.
Meskipun taruhan populer sering memiliki tingkat kemenangan yang lebih baik, mereka memiliki odds yang lebih rendah, yang berarti bahkan jika Anda bertaruh dengan benar, uang yang Anda menangkan juga sedikit. Orang sering fokus pada taruhan mereka yang populer, menyebabkan odds kemenangan untuk taruhan yang tidak populer sangat rendah, yang berarti jika Anda bertaruh dengan benar pada taruhan yang tidak populer, Anda bisa mendapatkan banyak uang.
Inilah fungsi dari model Sportstensor. Para penambang menggunakan model pembelajaran mesin mereka sendiri (seperti Monte Carlo, hutan acak, regresi linier, dll.) dan data mereka sendiri (gratis atau eksklusif) untuk mendapatkan hasil terbaik. Sportstensor kemudian mengambil rata-rata/median dari hasil ini dan menggunakannya sebagai kecerdasan untuk mengidentifikasi keunggulan pasar.
Odds sebenarnya di pasar adalah 25:75. Model mungkin menunjukkan odds 45:55. Selisih 15 ini adalah keuntungan. Jika model menemukan banyak keuntungan seperti ini, Anda tidak perlu memiliki tingkat kemenangan yang tinggi untuk mulai mengumpulkan imbal hasil investasi positif dalam jangka panjang.
Sumber: Sportstensor, diterjemahkan oleh TechFlow
Lihat laporan perdagangan lengkap mereka (jika Anda ingin menggali lebih dalam): Inilah hasil model yang mereka bagikan dalam laporan terbaru mereka. Jumlahnya cukup mengesankan. Tim juga mengoperasikan dana taruhan bulanan dengan modal awal $ 10.000 sebagai penyangga, menggunakan keuntungan untuk melanjutkan taruhan cerdas. Pada akhir bulan, mereka akan menggunakan keuntungan untuk membeli kembali token Alpha mereka. Tim menghasilkan keuntungan sekitar $ 18.000 pada bulan Maret.
Tergantung pada bagaimana Anda menggunakan sistem cerdas, hasilnya juga bisa sangat bervariasi. Misalnya, sistem pintar menampilkan peluang 35:65, sedangkan peluang aktual di pasar mungkin 40:60. Seseorang mungkin bertaruh dalam situasi ini, dan Anda mungkin tidak akan melakukannya, karena marginnya lebih kecil dan tidak ada cukup keunggulan. Penggunaan sistem pintar Billy berbeda dengan cara Sportstensor digunakan. (Belum ada yang tahu bagaimana mencapai ROI positif secara konsisten, karena ruang ini masih dalam tahap awal.) ）
Sportstensor berencana untuk memonetisasi sistem cerdas mereka lebih lanjut dengan membuat dasbor yang memungkinkan pengguna untuk dengan mudah memahami wawasan di dalamnya dan membuat keputusan taruhan berdasarkan itu.
Saya secara pribadi menyukai tim ini karena produk mereka memiliki banyak arah pengembangan. Kami telah melihat Billy menarik banyak perhatian dengan cara ini, dan membuat para penggemar olahraga merasa bersemangat saat bertaruh bersama Billy. Karena tim mencakup banyak cabang olahraga, agen dapat mengubah suasana, interaksi, dan cara bertaruh orang dengan berbagai cara.
SN44 @webuildscore
Score pernah mencoba membangun sistem serupa Sportstensor, tetapi setelah menyadari bahwa kemampuan untuk memprediksi peristiwa masa depan memiliki nilai yang lebih besar, beralih ke bidang penglihatan komputer. Untuk memahami hal ini, Anda memerlukan penglihatan komputer untuk menganalisis apa yang terjadi di layar, memungkinkan AI memahami objek di layar, melokalisasi mereka dan memberi label data, lalu menarik kesimpulan melalui berbagai algoritma (misalnya, probabilitas seorang pemain melakukan aksi tertentu), dan mengubah semua ini menjadi satu skor universal, yang digunakan untuk meningkatkan kinerja pemain dan mendeteksi bakat lebih awal.
Para penambang bersaing untuk menandai objek (ini adalah tujuan utama para penambang). Score saat ini menggunakan algoritma internal mereka untuk menarik kesimpulan.
Saat Anda memberi peringkat kepada pemain (mirip dengan menetapkan Elo untuk permainan catur atau League of Legends, tetapi lebih rinci dan dinamis, akan berubah secara dinamis berdasarkan keputusan pemain dalam setiap pertandingan dan dampaknya), pemilik klub dapat melakukan banyak hal, seperti menemukan bakat saat masih muda. Jika Anda memiliki rekaman pertandingan anak Anda, Anda dapat menggunakan metode yang sama seperti di pertandingan profesional. Ini adalah cara untuk mengukur seluruh dunia sepak bola dengan metode yang sama.
Melalui data eksklusif, Score dapat memonetisasi penilaian dan wawasan, menjualnya kepada pialang data, pemilik klub, perusahaan data olahraga, dan perusahaan taruhan.
Untuk aplikasi konsumen, Score mengambil langkah-langkah yang berbeda.
@thedkingdao, hedge fund olahraga DAO, adalah salah satu klien Score, menggunakan data Score untuk mengembangkan model taruhan dan mengubahnya menjadi keputusan taruhan yang dapat ditindaklanjuti. Terminal v2 akan diluncurkan besok (pengguna akan dapat mengakses model lengkap melalui model berlangganan yang berbeda, mulai dari analisis pertandingan, mengajukan pertanyaan pengelolaan uang tingkat lanjut, yaitu mitra taruhan terbaik, menggunakan agen untuk mengembangkan strategi mereka sendiri). Pengguna dapat mengunci dana mereka di produk Vault, dan agen akan secara otomatis memasang taruhan, memberikan penghasilan dari taruhan, yang diharapkan akan diluncurkan bulan depan atau sebelum musim panas.
Segera, orang-orang akan dapat mengunggah video di platform mandiri Score, yang akan diberi label oleh para penambang. Biasanya rekaman pertandingan sepak bola memerlukan beberapa jam, sementara penambang hanya memerlukan waktu 10-12 menit untuk memberi label pada pertandingan selama 90 menit, jauh lebih cepat dibandingkan tempat lain. Pengguna dapat menggunakan data yang diberi label untuk model dan skenario aplikasi mereka sendiri.
Saya pribadi suka Score, karena dapat diterapkan di bidang lain di luar olahraga, seperti mobil otonom, robot, dll. Di dunia yang dipenuhi dengan data sampah, data berkualitas tinggi sangat dicari.
SN18 @zeussubnet
Ini adalah subnet baru yang baru-baru ini mendapatkan banyak perhatian. Saya belum memiliki kesempatan untuk berkomunikasi dengan tim, tetapi produknya sangat menarik.
Zeus adalah subnet prediksi iklim/cuaca berbasis pembelajaran mesin yang dirancang untuk melampaui model tradisional dengan prediksi yang lebih cepat dan lebih akurat.
Kecerdasan semacam ini disukai oleh hedge fund karena prediksi cuaca yang akurat membuatnya lebih baik untuk memprediksi harga komoditas (hedge fund bersedia membayar jutaan untuk intelijen ini karena mereka dapat menghasilkan ratusan juta dolar jika mereka memperdagangkan komoditas dengan sukses).
Jaringan Zeus relatif baru, karena mereka baru-baru ini mengakuisisi jaringan 18. Token Alpha telah meningkat 210% dalam 7 hari terakhir.
Subnet lain yang saya minati tetapi belum saya pelajari lebih dalam termasuk:
@404gen_ SN17 — Infrastruktur untuk menghasilkan aset 3D yang dihasilkan AI. Membuat model 3D untuk game, karakter AI, penyiar virtual, dan lainnya. Integrasi terbaru dengan @unity mungkin memungkinkan pembuatan model 3D tanpa hambatan, mengubah proses kreatif dari 1,2 juta pengguna aktif bulanan Unity.
@metanova_labs SN68 — DeSci jaringan penemuan obat, mengubah penemuan obat menjadi kompetisi cepat yang kolaboratif, menyelesaikan tantangan tradisional seperti biaya dan waktu (proses tradisional memerlukan waktu lebih dari sepuluh tahun dan dapat menghabiskan biaya miliaran dolar).
Ada banyak subnet lainnya, saya akan berbagi lebih banyak setelah saya memiliki kesempatan untuk mempelajarinya lebih dalam. Saya mulai dengan yang paling mudah dipahami (karena saya bukan seorang teknisi).
Ringkasan
Saya berusaha menghindari terlalu teknis. Ada banyak sumber yang sangat baik untuk referensi tentang seluruh dTAO, emisi, distribusi insentif, dan semua pemangku kepentingan dan penjelasan teknis.
Berdasarkan pembelajaran saya selama musim perwakilan (dari 24 Oktober hingga sekarang), saya percaya bahwa tetap fleksibel sangat penting. Saya telah memegang terlalu banyak investasi proyek, dan saya percaya dTAO menawarkan mekanisme yang cukup baik untuk beralih dengan fleksibel dan keluar dari berbagai perusahaan rintisan DeAI yang dapat diinvestasikan.
Saat ini, partisipan masih sedikit, sehingga pengguna dapat merasakan tingkat pengembalian tahunan (APY) sebesar 80%–150%+ ditambah dengan kenaikan harga subnet. Dinamika ini mungkin akan berubah dalam enam bulan ke depan, seiring dengan semakin banyaknya orang yang bergabung serta adanya jembatan, dompet, dan infrastruktur perdagangan yang lebih baik di ekosistem TAO.
Sekarang, saya sarankan Anda menikmati musim PvE TAO dan belajar lebih banyak tentang teknologi DeAI yang keren bersama saya :D
Terima kasih telah membaca artikel pertama saya. Saya berharap dapat bertemu lagi dengan kalian di artikel berikutnya!
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Kembali ke tempat lama, subnet apa yang masih layak untuk diikuti di Bittensor?
Penulis: 0xJeff
Kompilasi: Shenchao TechFlow
Cryptocurrency selalu penuh dengan rangsangan bagi saya, selalu ada hal baru untuk dipelajari. Saya secara alami penasaran dan suka bertanya banyak pertanyaan yang tampaknya bodoh kepada para teknisi, untuk mendapatkan wawasan mereka dan belajar dari pengalaman berharga mereka. Kecerdasan buatan juga tidak terkecuali, sebenarnya, dengan raksasa teknologi Web2 yang terus meningkatkan model mereka, aplikasi besar menggunakan kecerdasan buatan untuk meluncurkan kasus penggunaan yang didorong oleh AI, kemajuan sangat cepat.
@canva meluncurkan alat AI yang memungkinkan seniman dan kreator tanpa latar belakang teknis untuk dengan mudah membangun pengalaman interaktif dan meningkatkan kreasi mereka melalui AI;
@YouTube memperkenalkan alat AI baru yang memungkinkan kreator untuk menghasilkan musik latar untuk video;
Perusahaan ride-hailing seperti Grab sedang menerapkan AI agen untuk mendukung kolaborasi antara merchant dan mitra pengemudi;
Perusahaan e-commerce seperti Lazada membantu memperkenalkan alat AI generatif untuk membantu penjual dalam penjualan, pemasaran, dan layanan pelanggan.
Contoh serupa tidak terhitung jumlahnya. Penggunaan AI generatif dan AI agen untuk meningkatkan alur kerja terus diadopsi oleh perusahaan dan pengguna ritel. Manfaat teknologi ini adalah mudah diakses—Anda dapat menemukan solusi gratis atau berbiaya rendah di mana saja, dan manfaatnya jauh melebihi biaya finansial.
Tetapi orang sering mengabaikan pertimbangan pro dan kontra yang tersembunyi saat menggunakan produk AI ini, misalnya:
Siapa yang memiliki data Anda?
Apakah ada orang yang bisa mencuri ide Anda dan menciptakan produk kompetitif?
Apakah platform ini aman? Apakah data Anda akan bocor?
Jika platform mengalami downtime (seperti yang pernah terjadi di AWS), apakah itu akan mengganggu bisnis Anda? Apakah dana pelanggan akan berisiko?
Apakah Anda selalu dapat mengakses platform Anda? Apakah Anda perlu memverifikasi identitas Anda? Jika platform ditutup, apakah Anda masih memiliki produk atau bisnis Anda?
Ada banyak masalah lain (jika Anda belum membacanya, saya telah membahas topik ini lebih detail dalam artikel sebelumnya).
Aktor terpusat memiliki kekuatan terpusat untuk membuat keputusan yang dapat (secara tidak sengaja) memiliki dampak signifikan pada kehidupan Anda. Anda mungkin berpikir itu tidak masalah - mungkin Anda tidak terlalu sering menggunakan alat ini, atau mungkin Anda mempercayai perusahaan-perusahaan ini untuk bertindak demi kepentingan terbaik pengguna. Itu baik-baik saja. Anda bahkan mungkin ingin berinvestasi dalam startup AI ini karena mereka memasuki pasar yang sangat besar dan dapat dijangkau. Tapi ada satu hal – Anda tidak bisa berinvestasi. Kecuali Anda berada di @ycombinator atau perusahaan modal ventura tingkat atas, Anda tidak akan memiliki akses ke penawaran ini.
Di sisi lain, di bidang Web3 AI, ada banyak ekosistem AI yang dapat diinvestasikan, di mana tim-tim ini berusaha untuk menghadirkan produk dan layanan AI terdesentralisasi kepada pengguna. Salah satu ekosistem AI terdesentralisasi yang dapat diinvestasikan teratas adalah @opentensor (Bittensor).
Bittensor: AI Darwinian
Bittensor termasuk dalam kategori "AI Darwinian" - AI yang berevolusi melalui seleksi alam. Anda dapat membayangkannya sebagai versi AI dari "Permainan Kelaparan", di mana setiap subnet memiliki "Permainan Kelaparan" sendiri, di mana "penambang" adalah persembahan (atau peserta). Mereka bersaing dengan model dan data mereka sendiri dalam tugas tertentu. Hanya model terkuat (yang berkinerja terbaik) yang akan mendapatkan imbalan. Model yang lebih lemah akan digantikan atau berevolusi (melalui pelatihan, penyesuaian, atau belajar dari orang lain). Seiring berjalannya waktu, ini akan membentuk ekosistem AI yang lebih kuat, beragam, dan berkinerja tinggi.
Keistimewaan Bittensor yang sangat menarik terletak pada desain mekanisme kompetisi dan insentifnya, yang dirancang untuk menyelaraskan insentif antara berbagai pemangku kepentingan. Saya telah menguraikan tantangan yang dihadapi tim agen AI Web3 di tweet di bawah ini...
Singkatnya, token proxy saat ini menguntungkan bagi spekulan dan tim, dapat digunakan sebagai alat promosi, tetapi kurang efektif dalam menarik dan mempertahankan pengguna dengan token, dan juga tidak dapat digunakan sebagai insentif untuk mempertahankan talenta (pengembang, pendiri, dll) ketika harga turun, hal ini sangat buruk.
Bittensor menyelesaikan masalah ini melalui mekanisme berbasis pasar, yang mendistribusikan penerbitan $TAO kepada subnet, sehingga mendorong dan mendukung operasi tim. Pasar menentukan subnet mana yang mendapatkan lebih banyak penerbitan dengan mempertaruhkan $TAO di subnet-subnet ini. Setelah dipertaruhkan, $TAO akan diubah menjadi token subnet Alpha. Semakin banyak orang yang mempertaruhkan, semakin tinggi harga token Alpha, dan jumlah penerbitan yang akan Anda terima (dalam bentuk token Alpha) juga akan semakin banyak.
Rencana penerbitan $TAO sangat mirip dengan BTC, dengan total pasokan token tetap sebanyak 21 juta, dan mengalami pemotongan setengah setiap empat tahun (setiap hari ada 7.200 $TAO yang didistribusikan ke subnet). Diperkirakan pemotongan setengah $TAO pertama akan terjadi sekitar 5 Januari 2026, ketika pasokan yang beredar akan mencapai 10,5 juta token.
Mengapa ini penting bagi investor
Di sini tidak membahas masalah teknis secara mendalam—hanya ingin berbagi mengapa saya percaya bahwa dari sudut pandang perdagangan/investasi, Bittensor adalah salah satu ekosistem yang paling menarik.
Selain dinamika di atas, saat Anda memperdagangkan token sub-jaringan Alpha, itu seperti melakukan perdagangan dan "menambang" secara bersamaan.
Ini karena setiap kali harga token Alpha naik, Anda tidak hanya menikmati keuntungan dari kenaikan harga, tetapi juga akan mendapatkan penerbitan $TAO (dalam bentuk token Alpha).
Jika subnet berkinerja baik dan peringkatnya meningkat, kepemilikan $TAO awal Anda akan mengalami lonjakan harga yang tajam dan peningkatan penerbitan yang signifikan. Semakin cepat Anda mempertaruhkan $TAO Anda di subnet, semakin tinggi tingkat pengembalian tahunan (APY) Anda (karena pasar belum memperhatikan, sehingga orang yang mempertaruhkan di subnet dan $TAO masih sedikit).
dTAO vs Solidly
Sumber: @DeSpreadTeam
Mekanisme ve(3 Solidly mengharuskan kunci jangka panjang dan partisipasi yang berkelanjutan. Kerugian yang disebabkan oleh penerbitan yang tidak wajar (memilih kolam likuiditas yang salah) ditanggung bersama oleh semua pemegang (penerbitan yang dijual menyebabkan penurunan harga bagi semua pemegang token).
Namun, dTAO tidak memerlukan penguncian jangka panjang, sehingga siapa pun dapat masuk dan keluar kapan saja, tetapi untuk masuk (dengan mempertaruhkan di subnet) memerlukan banyak due diligence/penelitian mandiri. Berinvestasi di subnet yang salah dapat menyebabkan kerugian besar (karena orang dapat dengan mudah keluar, tanpa periode penguncian atau batasan lainnya).
Tapi, Jeff, valuasi dilusi penuh (FDV) begitu tinggi! Bagaimana kami bisa berinvestasi di subnet dengan nilai pasar lebih dari 500 juta dolar?
FDV mungkin bukan metrik yang tepat untuk dipertimbangkan di sini, karena subnet masih dalam tahap awal, sehingga kapitalisasi pasar (MC) mungkin lebih sesuai (jika Anda melakukan perdagangan jangka pendek hingga menengah). Jika Anda khawatir tentang inflasi, penting untuk memahami proporsi 18%/41%/41%—ini adalah alokasi yang diberikan kepada pemilik subnet, validator, dan penambang secara berturut-turut dalam bentuk penerbitan (dalam bentuk token Alpha). Sebagai staker/pemegang token Alpha, Anda mendapatkan keuntungan dari 41% bagian validator, karena Anda mendelegasikan $TAO kepada mereka saat Anda melakukan staking.
Banyak pemilik subnet terus memegang token Alpha yang mereka peroleh dari penerbitan untuk menunjukkan kepercayaan, banyak orang melakukan dialog aktif dengan validator dan penambang untuk mendorong mereka melihat pasar dengan optimis tanpa menjual token dalam jumlah besar (Anda dapat menjelajahi informasi ini di taostats).
Melihat secara keseluruhan, grafik berikut adalah salah satu grafik terbaik yang menunjukkan tren ekosistem Bittensor.
Sumber: taoapp
Sejak peluncuran dTAO pada bulan Februari, %TAO di Roots, subnet OG yang mengelola sistem insentif Bittensor, terus menurun, sementara %TAO di subnet terus meningkat. Ini berarti bahwa staker / investor menjadi lebih berani mengambil risiko (staking di jaringan Root akan menghasilkan APY konservatif sekitar 20-25%, dan tidak ada kenaikan harga untuk token subnet Alpha di Root). Tren ini sejalan dengan kecepatan tim subnet meluncurkan produk. Sejak dTAO diluncurkan, tim perlu membangun secara publik, mengembangkan produk yang diinginkan pengguna, beralih dengan cepat dan menemukan kesesuaian pasar produk, melibatkan pengguna, dan dengan cepat menghasilkan utilitas dunia nyata dengan pendapatan nyata. Sejak saya memasuki ekosistem ini, saya dapat merasakan bahwa tim meluncurkan produk jauh lebih cepat daripada ekosistem lain (karena persaingan dan distribusi insentif).
Ini membawa kita menuju subnet dan kasus penggunaan DeAI yang unik dan dapat diinvestasikan.
Subnet dan kasus penggunaan terdepan
Tim yang dianggap sebagai yang teratas dalam hal kesesuaian produk pasar (PMF) adalah @rayon_labs, yang fokus pada penyediaan layanan untuk pengguna sehari-hari, tim ini menjalankan eksekusi secara profesional dan terus menunjukkan kemampuan pembangunan terbuka, termasuk SN64 (Chutes), SN56 (Gradients), SN19 (Nineteen).
Chutes——menyediakan infrastruktur untuk dengan mudah menerapkan AI Anda secara tanpa server. Kejadian pemadaman AWS baru-baru ini adalah contoh terbaik mengapa kita membutuhkan layanan ini; jika Anda bergantung pada penyedia terpusat, pemadaman dapat menyebabkan aplikasi AI Anda berhenti beroperasi karena kesalahan titik tunggal (mengakibatkan potensi kerugian finansial/eksploitasi).
Gradients——siapa pun (bahkan tanpa pengetahuan pemrograman) dapat melatih model AI mereka sendiri di Gradients (untuk kasus penggunaan profesional, generasi gambar, LLM kustom). Versi v3 yang baru diluncurkan lebih murah dibandingkan pesaing.
Nineteen — Menyediakan platform inferensi AI yang cepat, dapat diskalakan, dan terdesentralisasi (siapa pun dapat menggunakannya untuk menghasilkan teks dan gambar karena jauh lebih cepat daripada produk sejenis).
Selain itu, Rayon sedang meluncurkan platform agen Squad AI, yang merupakan platform pembangunan agen AI gaya node yang mudah digunakan dengan drag-and-drop, telah menarik perhatian luas di komunitas.
Tiga subnet secara total memiliki lebih dari sepertiga dari total emisi $TAO—ini membuktikan kemampuan tim untuk secara terbuka membangun dan memberikan produk berkualitas yang dibutuhkan pengguna (Rayon dipuji sebagai tim terbaik oleh banyak pemilik subnet).
Gradients telah tumbuh 13 kali lipat dalam sebulan (kapitalisasi pasar saat ini adalah 32 juta dolar AS)
Chutes meningkat 2,3 kali (kapitalisasi pasar 63 juta dolar)
Nineteen meningkat 3 kali lipat (kapitalisasi pasar 18 juta dolar)
Tren ini tampaknya tidak akan segera berhenti, terutama dengan meningkatnya tingkat adopsi Chutes (subnet yang saat ini menduduki peringkat pertama).
Selain subnet Rayon Labs, ada banyak tim yang menarik – termasuk pelipatan protein, deteksi konten deepfake/AI, model 3D, strategi perdagangan, LLM permainan peran. Saya belum mempelajari semuanya, dan saya pikir yang paling relevan adalah subnet di bawah "sistem prediksi" (taopill).
SN41 @sportstensor
Banyak orang mungkin mengenal mereka melalui @AskBillyBets, Sportstensor adalah sistem cerdas yang mendukung keputusan Billy (tim utama Billy adalah @ContangoDigital, sebuah perusahaan modal ventura yang berinvestasi dalam AI terdesentralisasi (DeAI) serta validator/penambang subnet Bittensor).
Produk SN41——Model Sportstensor sangat menarik. Ini adalah kompetisi di antara para penambang, dengan tujuan untuk memiliki model dan kumpulan data terbaik untuk memprediksi hasil pertandingan olahraga.
Misalnya: dalam liga NBA terbaru, jika Anda mengikuti taruhan populer (bertaruh pada favorit publik), Anda akan mengalami tingkat akurasi/kemenangan sekitar 68%. Apakah ini berarti semua orang yang bertaruh pada favorit publik menghasilkan banyak uang? Tidak, sebenarnya mereka kehilangan uang. Jika Anda bertaruh 100 dolar pada setiap favorit publik, pada akhirnya Anda akan mendapatkan pengembalian investasi negatif, kehilangan sekitar 1700 dolar.
Meskipun taruhan populer sering memiliki tingkat kemenangan yang lebih baik, mereka memiliki odds yang lebih rendah, yang berarti bahkan jika Anda bertaruh dengan benar, uang yang Anda menangkan juga sedikit. Orang sering fokus pada taruhan mereka yang populer, menyebabkan odds kemenangan untuk taruhan yang tidak populer sangat rendah, yang berarti jika Anda bertaruh dengan benar pada taruhan yang tidak populer, Anda bisa mendapatkan banyak uang.
Inilah fungsi dari model Sportstensor. Para penambang menggunakan model pembelajaran mesin mereka sendiri (seperti Monte Carlo, hutan acak, regresi linier, dll.) dan data mereka sendiri (gratis atau eksklusif) untuk mendapatkan hasil terbaik. Sportstensor kemudian mengambil rata-rata/median dari hasil ini dan menggunakannya sebagai kecerdasan untuk mengidentifikasi keunggulan pasar.
Odds sebenarnya di pasar adalah 25:75. Model mungkin menunjukkan odds 45:55. Selisih 15 ini adalah keuntungan. Jika model menemukan banyak keuntungan seperti ini, Anda tidak perlu memiliki tingkat kemenangan yang tinggi untuk mulai mengumpulkan imbal hasil investasi positif dalam jangka panjang.
Sumber: Sportstensor, diterjemahkan oleh TechFlow
Lihat laporan perdagangan lengkap mereka (jika Anda ingin menggali lebih dalam): Inilah hasil model yang mereka bagikan dalam laporan terbaru mereka. Jumlahnya cukup mengesankan. Tim juga mengoperasikan dana taruhan bulanan dengan modal awal $ 10.000 sebagai penyangga, menggunakan keuntungan untuk melanjutkan taruhan cerdas. Pada akhir bulan, mereka akan menggunakan keuntungan untuk membeli kembali token Alpha mereka. Tim menghasilkan keuntungan sekitar $ 18.000 pada bulan Maret.
Tergantung pada bagaimana Anda menggunakan sistem cerdas, hasilnya juga bisa sangat bervariasi. Misalnya, sistem pintar menampilkan peluang 35:65, sedangkan peluang aktual di pasar mungkin 40:60. Seseorang mungkin bertaruh dalam situasi ini, dan Anda mungkin tidak akan melakukannya, karena marginnya lebih kecil dan tidak ada cukup keunggulan. Penggunaan sistem pintar Billy berbeda dengan cara Sportstensor digunakan. (Belum ada yang tahu bagaimana mencapai ROI positif secara konsisten, karena ruang ini masih dalam tahap awal.) ）
Sportstensor berencana untuk memonetisasi sistem cerdas mereka lebih lanjut dengan membuat dasbor yang memungkinkan pengguna untuk dengan mudah memahami wawasan di dalamnya dan membuat keputusan taruhan berdasarkan itu.
Saya secara pribadi menyukai tim ini karena produk mereka memiliki banyak arah pengembangan. Kami telah melihat Billy menarik banyak perhatian dengan cara ini, dan membuat para penggemar olahraga merasa bersemangat saat bertaruh bersama Billy. Karena tim mencakup banyak cabang olahraga, agen dapat mengubah suasana, interaksi, dan cara bertaruh orang dengan berbagai cara.
SN44 @webuildscore
Score pernah mencoba membangun sistem serupa Sportstensor, tetapi setelah menyadari bahwa kemampuan untuk memprediksi peristiwa masa depan memiliki nilai yang lebih besar, beralih ke bidang penglihatan komputer. Untuk memahami hal ini, Anda memerlukan penglihatan komputer untuk menganalisis apa yang terjadi di layar, memungkinkan AI memahami objek di layar, melokalisasi mereka dan memberi label data, lalu menarik kesimpulan melalui berbagai algoritma (misalnya, probabilitas seorang pemain melakukan aksi tertentu), dan mengubah semua ini menjadi satu skor universal, yang digunakan untuk meningkatkan kinerja pemain dan mendeteksi bakat lebih awal.
Para penambang bersaing untuk menandai objek (ini adalah tujuan utama para penambang). Score saat ini menggunakan algoritma internal mereka untuk menarik kesimpulan.
Saat Anda memberi peringkat kepada pemain (mirip dengan menetapkan Elo untuk permainan catur atau League of Legends, tetapi lebih rinci dan dinamis, akan berubah secara dinamis berdasarkan keputusan pemain dalam setiap pertandingan dan dampaknya), pemilik klub dapat melakukan banyak hal, seperti menemukan bakat saat masih muda. Jika Anda memiliki rekaman pertandingan anak Anda, Anda dapat menggunakan metode yang sama seperti di pertandingan profesional. Ini adalah cara untuk mengukur seluruh dunia sepak bola dengan metode yang sama.
Melalui data eksklusif, Score dapat memonetisasi penilaian dan wawasan, menjualnya kepada pialang data, pemilik klub, perusahaan data olahraga, dan perusahaan taruhan.
Untuk aplikasi konsumen, Score mengambil langkah-langkah yang berbeda.
@thedkingdao, hedge fund olahraga DAO, adalah salah satu klien Score, menggunakan data Score untuk mengembangkan model taruhan dan mengubahnya menjadi keputusan taruhan yang dapat ditindaklanjuti. Terminal v2 akan diluncurkan besok (pengguna akan dapat mengakses model lengkap melalui model berlangganan yang berbeda, mulai dari analisis pertandingan, mengajukan pertanyaan pengelolaan uang tingkat lanjut, yaitu mitra taruhan terbaik, menggunakan agen untuk mengembangkan strategi mereka sendiri). Pengguna dapat mengunci dana mereka di produk Vault, dan agen akan secara otomatis memasang taruhan, memberikan penghasilan dari taruhan, yang diharapkan akan diluncurkan bulan depan atau sebelum musim panas.
Segera, orang-orang akan dapat mengunggah video di platform mandiri Score, yang akan diberi label oleh para penambang. Biasanya rekaman pertandingan sepak bola memerlukan beberapa jam, sementara penambang hanya memerlukan waktu 10-12 menit untuk memberi label pada pertandingan selama 90 menit, jauh lebih cepat dibandingkan tempat lain. Pengguna dapat menggunakan data yang diberi label untuk model dan skenario aplikasi mereka sendiri.
Saya pribadi suka Score, karena dapat diterapkan di bidang lain di luar olahraga, seperti mobil otonom, robot, dll. Di dunia yang dipenuhi dengan data sampah, data berkualitas tinggi sangat dicari.
SN18 @zeussubnet
Ini adalah subnet baru yang baru-baru ini mendapatkan banyak perhatian. Saya belum memiliki kesempatan untuk berkomunikasi dengan tim, tetapi produknya sangat menarik.
Zeus adalah subnet prediksi iklim/cuaca berbasis pembelajaran mesin yang dirancang untuk melampaui model tradisional dengan prediksi yang lebih cepat dan lebih akurat.
Kecerdasan semacam ini disukai oleh hedge fund karena prediksi cuaca yang akurat membuatnya lebih baik untuk memprediksi harga komoditas (hedge fund bersedia membayar jutaan untuk intelijen ini karena mereka dapat menghasilkan ratusan juta dolar jika mereka memperdagangkan komoditas dengan sukses).
Jaringan Zeus relatif baru, karena mereka baru-baru ini mengakuisisi jaringan 18. Token Alpha telah meningkat 210% dalam 7 hari terakhir.
Subnet lain yang saya minati tetapi belum saya pelajari lebih dalam termasuk:
@404gen_ SN17 — Infrastruktur untuk menghasilkan aset 3D yang dihasilkan AI. Membuat model 3D untuk game, karakter AI, penyiar virtual, dan lainnya. Integrasi terbaru dengan @unity mungkin memungkinkan pembuatan model 3D tanpa hambatan, mengubah proses kreatif dari 1,2 juta pengguna aktif bulanan Unity.
@metanova_labs SN68 — DeSci jaringan penemuan obat, mengubah penemuan obat menjadi kompetisi cepat yang kolaboratif, menyelesaikan tantangan tradisional seperti biaya dan waktu (proses tradisional memerlukan waktu lebih dari sepuluh tahun dan dapat menghabiskan biaya miliaran dolar).
Ada banyak subnet lainnya, saya akan berbagi lebih banyak setelah saya memiliki kesempatan untuk mempelajarinya lebih dalam. Saya mulai dengan yang paling mudah dipahami (karena saya bukan seorang teknisi).
Ringkasan
Saya berusaha menghindari terlalu teknis. Ada banyak sumber yang sangat baik untuk referensi tentang seluruh dTAO, emisi, distribusi insentif, dan semua pemangku kepentingan dan penjelasan teknis.
Berdasarkan pembelajaran saya selama musim perwakilan (dari 24 Oktober hingga sekarang), saya percaya bahwa tetap fleksibel sangat penting. Saya telah memegang terlalu banyak investasi proyek, dan saya percaya dTAO menawarkan mekanisme yang cukup baik untuk beralih dengan fleksibel dan keluar dari berbagai perusahaan rintisan DeAI yang dapat diinvestasikan.
Saat ini, partisipan masih sedikit, sehingga pengguna dapat merasakan tingkat pengembalian tahunan (APY) sebesar 80%–150%+ ditambah dengan kenaikan harga subnet. Dinamika ini mungkin akan berubah dalam enam bulan ke depan, seiring dengan semakin banyaknya orang yang bergabung serta adanya jembatan, dompet, dan infrastruktur perdagangan yang lebih baik di ekosistem TAO.
Sekarang, saya sarankan Anda menikmati musim PvE TAO dan belajar lebih banyak tentang teknologi DeAI yang keren bersama saya :D
Terima kasih telah membaca artikel pertama saya. Saya berharap dapat bertemu lagi dengan kalian di artikel berikutnya!