Hệ sinh thái mạng con Bittensor: Một mô hình mới cho hạ tầng AI
Vào ngày 13 tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành nâng cấp Dynamic TAO (dTAO), chuyển giao quyền quản trị mạng sang phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Mỗi mạng con đều có token alpha độc lập, người nắm giữ TAO có thể tự do lựa chọn mục tiêu đầu tư, thực hiện cơ chế phát hiện giá trị dựa trên thị trường.
Dữ liệu cho thấy, việc nâng cấp dTAO đã giải phóng một sức sống đổi mới to lớn. Chỉ trong vài tháng, Bittensor đã tăng từ 32 mạng con lên 118 mạng con hoạt động, tăng trưởng 269%. Những mạng con này bao trùm các lĩnh vực khác nhau trong ngành AI, từ suy luận văn bản, tạo hình ảnh, đến gập protein, giao dịch định lượng, tạo thành một hệ sinh thái AI phi tập trung hoàn chỉnh.
Thị trường cũng có những biểu hiện 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, và lợi nhuận hàng năm từ việc staking ổn định ở mức 16-19%. Các mạng con phân bổ khuyến khích mạng lưới dựa trên tỷ lệ staking TAO theo thị trường, 10 mạng con hàng đầu chiếm 51.76% lượng phát thải mạng lưới, thể hiện cơ chế thị trường cạnh tranh.
Phân tích mạng lõi (10 người phát thải hàng đầu)
1. Chutes (SN64) - Tính toán AI không máy chủ
Giá trị cốt lõi: Cải tiến trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm đáng kể chi phí tính toán.
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động tức thì", rút ngắn 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 giá trị. Thông qua nền tảng OpenRouter tích hợp, cung cấp hỗ trợ tính toán cho các mô hình phổ biến. Chi phí thấp hơn 85% so với một số dịch vụ đám mây. Hiện tại tổng lượng token sử dụng đã vượt quá 9042.37B, phục vụ cho hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.
dTAO khởi động 9 tuần đạt giá trị thị trường 100 triệu USD, giá trị thị trường hiện tại là 79 triệu USD, rào cản công nghệ sâu sắc, tiến độ thương mại hóa thuận lợi, mức độ công nhận của thị trường cao, hiện tại là đầu tàu mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Giá trị cốt lõi: Tối ưu phần cứng cơ sở, nâng cao hiệu suất tính toán AI
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở tầng phần cứng. Thông qua bốn mô-đun công nghệ: lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu suất năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng. Hỗ trợ toàn bộ dòng phần cứng, giảm giá 90%, nâng cao hiệu quả tính toán 45%.
Hiện tại là mạng con phát thải lớn thứ hai trên Bittensor, chiếm 7.28% tổng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là khâu cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, có rào cản công nghệ, xu hướng tăng giá mạnh, hiện tại giá trị thị trường 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 của Targon là TVM (Targon Virtual Machine), một nền tảng tính toán bảo mật an toàn, hỗ trợ đào tạo, suy luận và xác minh mô hình AI. Sử dụng công nghệ tính toán bảo mật, đảm bảo an toàn cho quy trình làm việc của AI và bảo vệ quyền riêng tư. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối, người dùng có thể sử dụng dịch vụ AI mà không làm lộ dữ liệu.
Rào cản kỹ thuật cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có thu nhập ổn định. Đã mở cơ chế mua lại thu nhập, tất cả thu nhập được sử dụng để mua lại token, lần mua lại gần đây nhất là 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 thấp rào cản huấn luyện
Mạng con tiên phong chuyên về đào tạo phân tán mô hình AI quy mô lớn, mục tiêu là trở thành "Nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thông qua việc đóng góp tài nguyên GPU từ những người tham gia toàn cầu để hợp tác đào tạo, tập trung vào đào tạo hợp tác và đổi mới các mô hình tiên tiến.
Đã hoàn thành việc đào tạo mô hình với 1,2 tỷ tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ đào tạo, khoảng 200 GPU tham gia. Năm 2024 nâng cấp cơ chế commit-reveal, nâng cao tính phi tập trung và an ninh trong xác thực; năm 2025 thúc đẩy đào tạo mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành.
Ưu thế kỹ thuật nổi bật, giá trị thị trường hiện tại là 35M, chiếm 4.79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Đào tạo AI cho mọi người, giảm đáng kể rào cản chi phí
Giải quyết vấn đề chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống điều phối thông minh dựa trên đồng bộ hóa gradient, phân bổ nhiệm vụ một cách hiệu quả đến hàng nghìn GPU. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí mỗi giờ là 5 đô la, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, nhanh hơn 40%. Giao diện một nút nhấn giảm bớt rào cản sử dụng, hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ các lĩnh vực y tế, tài chính, giáo dục và nhiều lĩnh vực khác.
Giá trị thị trường hiện tại là 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế kỹ thuật rõ ràng, xứng đáng được quan tâm 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 dựa trên AI
Nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản được điều khiển bởi AI. Xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán đa tầng, mô hình dự đoán chuỗi 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 phân tích nội dung truyền thông xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số tâm lý hỗ trợ dự đoán.
Trang web hiển thị lợi nhuận và kiểm tra lại các chiến lược do các miner khác nhau cung cấp. Kết hợp AI và blockchain, cung cấp cách thức giao dịch thị trường tài chính đổi mới, giá trị thị trường hiện tại là 27M.
7. Điểm số (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Giá trị cốt lõi: Phân tích video thể thao, nhắm đến ngành công nghiệp bóng đá trị giá 6000 tỷ USD
Khung 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. Áp dụng xác thực hai bước: phát hiện sân bóng và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gán nhãn cho một trận đấu truyền thống từ 90%-99%. Hợp tác với Data Universe, độ chính xác dự đoán trung bình của AI agent 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 lớn, Score là 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 phát triển mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi Kaito, một người tham gia quan trọng trong lĩnh vực InfoFi. Dự án mã nguồn mở do cộng đồng thúc đẩy, nhằm xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Vẫn đang trong giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu xoay quanh việc xây dựng hệ sinh thái dựa trên mô hình nhúng văn bản. Sự tích hợp Yaps sắp tới có thể mở rộng đáng kể các tình huống ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Cơ sở 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 DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" sáng tạo 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 của nhiều mạng con, hợp tác sâu sắc với các dự án như Score, thể hiện giá trị cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - Khai thác sức mạnh PoW
Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống và tính toán AI, tích hợp tài nguyên sức mạnh tính toán
Cho phép thợ mỏ Bitcoin chuyển hướng sức mạnh tính toán đến mạng Bittensor, nhận được token alpha thông qua việc khai thác để 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 sự công nhận của thị trường đối với mô hình hỗn hợp. Thợ mỏ có thể chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận.
Phân tích hệ sinh thái
Công nghệ Bittensor đổi mới xây dựng hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận Yuma đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác thực phi tập trung, việc nâng cấp dTAO giới thiệu cơ chế phân bổ tài nguyên theo thị trường để nâng cao hiệu quả. Cơ chế AMM mạng con thực hiện việc khám phá giá giữa TAO và token alpha, cho phép lực lượng thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân bổ tài nguyên AI.
Mạng con 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, tạo ra vòng kinh tế bền vững.
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 cho thấy lợi thế chi phí đáng kể, chẳng hạn như một mạng con rẻ hơn 85% so với một dịch vụ đám mây. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, 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 đối mặt với những thách thức. Rào cản kỹ thuật vẫn cao, việc tham gia vào mining và validation cần một kiến thức kỹ thuật đáng kể. Sự không chắc chắn trong môi trường quy định là một yếu tố rủi ro. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống dự kiến sẽ ra mắt các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì hiệu suất và cân bằng phi tập trung trở thành một thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ của ngành AI mang đến cơ hội thị trường khổng lồ cho Bittensor. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ từ 294 tỷ USD vào năm 2025 tăng lên 1.77 triệu USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm là 29%, tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ AI của các quốc gia tạo ra cơ hội, đồng thời gia tăng nhu cầu về công nghệ tính toán bí mật để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI. Các nhà đầu tư tổ chức đang ngày càng quan tâm đến cơ sở hạ tầng AI, cung cấp tài chính và hỗ trợ nguồn lực cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần thiết lập khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, xem xét mức độ đổi mới, độ sâu của hàng rào bảo vệ, sức mạnh của đội ngũ và hiệu ứng hợp tác sinh thái. Ở cấp độ thị trường, phân tích quy mô thị trường mục tiêu, cấu trúc cạnh tranh, tình hình chấp nhận của người dùng và rủi ro quy định. Ở cấp độ tài chính, chú ý đến mức độ định giá, tỷ lệ phát thải TAO, thiết kế kinh tế token và tính thanh khoản.
Trong quản lý rủi ro, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Đề xuất phân bổ đầu tư giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm mạng con hạ tầng, mạng con ứng dụng và mạng con giao thức. Điều chỉnh chiến lược theo giai đoạn phát triển của mạng con, các dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, trong khi các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không gian tăng trưởng hạn chế. Cân nhắc tính thanh khoản của token alpha, sắp xếp tỷ lệ phân bổ vốn hợp lý, duy trì một bộ đệm thanh khoản cần thiết.
Sự kiện giảm một nửa đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành chất xúc tác quan trọng cho thị trường. Việc giảm phát thải sẽ tăng cường tính khan hiếm của các mạng con hiện có, có thể loại bỏ các dự án hoạt động kém, tái cấu trúc nền kinh tế mạng. Các nhà đầu tư có thể chuẩn bị trước để bố trí các mạng con chất lượng cao, nắm bắt cơ hội cấu hình trước khi giảm một nửa.
Số lượng mạng con dự kiến sẽ vượt qua 500, bao phủ các lĩnh vực phân khúc khác nhau trong ngành AI. Sự gia tăng các ứng dụng doanh nghiệp thúc đẩy sự phát triển của các mạng con liên quan đến tính toán bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu, hợp tác giữa các mạng con diễn ra thường xuyên hơn, tạo thành chuỗi cung ứng dịch vụ AI phức tạp. Khung pháp lý dần được làm rõ mang lại lợi thế rõ ràng cho các mạng con tuân thủ.
Bittensor có triển vọng trở thành một phần quan trọng của cơ sở hạ tầng AI toàn cầu trong dài hạn, các công ty AI truyền thống có thể áp dụng mô hình hỗn hợp, di chuyển một phần công việc của họ lên mạng 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. Con đường phát triển tương tự như sự tiến hóa của cơ sở hạ tầng internet giai đoạn đầu, các nhà đầu tư nắm bắt các nút quan trọng sẽ nhận được khoản lợi nhuận lớn.
Kết luận
Hệ sinh thái Bittensor đại diện cho một mô hình phát triển hạ tầng AI mới. Thông qua việc phân bổ tài nguyên theo thị trường và cơ chế quản trị phi tập trung, nó cung cấp một môi trường mới cho đổi mới AI, thể hiện sức sống đổi mới và tiềm năng tăng trưởng đáng chú ý. Trong bối cảnh ngành AI phát triển nhanh chóng, Bittensor và hệ sinh thái mạng con của nó xứng đáng được theo dõi và nghiên cứu sâu.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) 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.
9 thích
Phần thưởng
9
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
GateUser-26d7f434
· 5giờ trước
tao要 đã thanh lý
Xem bản gốcTrả lời0
HashBandit
· 5giờ trước
bruh những số tps này khiến tôi nhớ lại cơn ác mộng eth 2016... nhưng không thể phủ nhận rằng khả năng mở rộng trông tốt hơn tỷ lệ băm của dàn khai thác cũ của tôi
Bittensor mạng con sinh thái bùng nổ: nâng cấp dTAO giải phóng sức sáng tạo cơ sở hạ tầng AI
Hệ sinh thái mạng con Bittensor: Một mô hình mới cho hạ tầng AI
Vào ngày 13 tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã hoàn thành nâng cấp Dynamic TAO (dTAO), chuyển giao quyền quản trị mạng sang phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Mỗi mạng con đều có token alpha độc lập, người nắm giữ TAO có thể tự do lựa chọn mục tiêu đầu tư, thực hiện cơ chế phát hiện giá trị dựa trên thị trường.
Dữ liệu cho thấy, việc nâng cấp dTAO đã giải phóng một sức sống đổi mới to lớn. Chỉ trong vài tháng, Bittensor đã tăng từ 32 mạng con lên 118 mạng con hoạt động, tăng trưởng 269%. Những mạng con này bao trùm các lĩnh vực khác nhau trong ngành AI, từ suy luận văn bản, tạo hình ảnh, đến gập protein, giao dịch định lượng, tạo thành một hệ sinh thái AI phi tập trung hoàn chỉnh.
Thị trường cũng có những biểu hiện 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, và lợi nhuận hàng năm từ việc staking ổn định ở mức 16-19%. Các mạng con phân bổ khuyến khích mạng lưới dựa trên tỷ lệ staking TAO theo thị trường, 10 mạng con hàng đầu chiếm 51.76% lượng phát thải mạng lưới, thể hiện cơ chế thị trường cạnh tranh.
Phân tích mạng lõi (10 người phát thải hàng đầu)
1. Chutes (SN64) - Tính toán AI không máy chủ
Giá trị cốt lõi: Cải tiến trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm đáng kể chi phí tính toán.
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động tức thì", rút ngắn 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 giá trị. Thông qua nền tảng OpenRouter tích hợp, cung cấp hỗ trợ tính toán cho các mô hình phổ biến. Chi phí thấp hơn 85% so với một số dịch vụ đám mây. Hiện tại tổng lượng token sử dụng đã vượt quá 9042.37B, phục vụ cho hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.
dTAO khởi động 9 tuần đạt giá trị thị trường 100 triệu USD, giá trị thị trường hiện tại là 79 triệu USD, rào cản công nghệ sâu sắc, tiến độ thương mại hóa thuận lợi, mức độ công nhận của thị trường cao, hiện tại là đầu tàu mạng con.
2. Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng
Giá trị cốt lõi: Tối ưu phần cứng cơ sở, nâng cao hiệu suất tính toán AI
Tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở tầng phần cứng. Thông qua bốn mô-đun công nghệ: lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu suất năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng. Hỗ trợ toàn bộ dòng phần cứng, giảm giá 90%, nâng cao hiệu quả tính toán 45%.
Hiện tại là mạng con phát thải lớn thứ hai trên Bittensor, chiếm 7.28% tổng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là khâu cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, có rào cản công nghệ, xu hướng tăng giá mạnh, hiện tại giá trị thị trường 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 của Targon là TVM (Targon Virtual Machine), một nền tảng tính toán bảo mật an toàn, hỗ trợ đào tạo, suy luận và xác minh mô hình AI. Sử dụng công nghệ tính toán bảo mật, đảm bảo an toàn cho quy trình làm việc của AI và bảo vệ quyền riêng tư. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối, người dùng có thể sử dụng dịch vụ AI mà không làm lộ dữ liệu.
Rào cản kỹ thuật cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có thu nhập ổn định. Đã mở cơ chế mua lại thu nhập, tất cả thu nhập được sử dụng để mua lại token, lần mua lại gần đây nhất là 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 thấp rào cản huấn luyện
Mạng con tiên phong chuyên về đào tạo phân tán mô hình AI quy mô lớn, mục tiêu là trở thành "Nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thông qua việc đóng góp tài nguyên GPU từ những người tham gia toàn cầu để hợp tác đào tạo, tập trung vào đào tạo hợp tác và đổi mới các mô hình tiên tiến.
Đã hoàn thành việc đào tạo mô hình với 1,2 tỷ tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ đào tạo, khoảng 200 GPU tham gia. Năm 2024 nâng cấp cơ chế commit-reveal, nâng cao tính phi tập trung và an ninh trong xác thực; năm 2025 thúc đẩy đào tạo mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành.
Ưu thế kỹ thuật nổi bật, giá trị thị trường hiện tại là 35M, chiếm 4.79% lượng phát thải.
5. Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Đào tạo AI cho mọi người, giảm đáng kể rào cản chi phí
Giải quyết vấn đề chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống điều phối thông minh dựa trên đồng bộ hóa gradient, phân bổ nhiệm vụ một cách hiệu quả đến hàng nghìn GPU. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí mỗi giờ là 5 đô la, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, nhanh hơn 40%. Giao diện một nút nhấn giảm bớt rào cản sử dụng, hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ các lĩnh vực y tế, tài chính, giáo dục và nhiều lĩnh vực khác.
Giá trị thị trường hiện tại là 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế kỹ thuật rõ ràng, xứng đáng được quan tâm 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 dựa trên AI
Nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản được điều khiển bởi AI. Xây dựng kiến trúc mô hình dự đoán đa tầng, mô hình dự đoán chuỗi 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 phân tích nội dung truyền thông xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số tâm lý hỗ trợ dự đoán.
Trang web hiển thị lợi nhuận và kiểm tra lại các chiến lược do các miner khác nhau cung cấp. Kết hợp AI và blockchain, cung cấp cách thức giao dịch thị trường tài chính đổi mới, giá trị thị trường hiện tại là 27M.
7. Điểm số (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Giá trị cốt lõi: Phân tích video thể thao, nhắm đến ngành công nghiệp bóng đá trị giá 6000 tỷ USD
Khung 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. Áp dụng xác thực hai bước: phát hiện sân bóng và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gán nhãn cho một trận đấu truyền thống từ 90%-99%. Hợp tác với Data Universe, độ chính xác dự đoán trung bình của AI agent 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 lớn, Score là 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 phát triển mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi Kaito, một người tham gia quan trọng trong lĩnh vực InfoFi. Dự án mã nguồn mở do cộng đồng thúc đẩy, nhằm xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Vẫn đang trong giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu xoay quanh việc xây dựng hệ sinh thái dựa trên mô hình nhúng văn bản. Sự tích hợp Yaps sắp tới có thể mở rộng đáng kể các tình huống ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. Vũ trụ Dữ liệu (SN13) - Cơ sở 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 DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" sáng tạo 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 của nhiều mạng con, hợp tác sâu sắc với các dự án như Score, thể hiện giá trị cơ sở hạ tầng.
10. TAOHash (SN14) - Khai thác sức mạnh PoW
Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống và tính toán AI, tích hợp tài nguyên sức mạnh tính toán
Cho phép thợ mỏ Bitcoin chuyển hướng sức mạnh tính toán đến mạng Bittensor, nhận được token alpha thông qua việc khai thác để 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 sự công nhận của thị trường đối với mô hình hỗn hợp. Thợ mỏ có thể chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận.
Phân tích hệ sinh thái
Công nghệ Bittensor đổi mới xây dựng hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận Yuma đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác thực phi tập trung, việc nâng cấp dTAO giới thiệu cơ chế phân bổ tài nguyên theo thị trường để nâng cao hiệu quả. Cơ chế AMM mạng con thực hiện việc khám phá giá giữa TAO và token alpha, cho phép lực lượng thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân bổ tài nguyên AI.
Mạng con 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, tạo ra vòng kinh tế bền vững.
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 cho thấy lợi thế chi phí đáng kể, chẳng hạn như một mạng con rẻ hơn 85% so với một dịch vụ đám mây. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, 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 đối mặt với những thách thức. Rào cản kỹ thuật vẫn cao, việc tham gia vào mining và validation cần một kiến thức kỹ thuật đáng kể. Sự không chắc chắn trong môi trường quy định là một yếu tố rủi ro. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống dự kiến sẽ ra mắt các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, việc duy trì hiệu suất và cân bằng phi tập trung trở thành một thử thách quan trọng.
Sự bùng nổ của ngành AI mang đến cơ hội thị trường khổng lồ cho Bittensor. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ từ 294 tỷ USD vào năm 2025 tăng lên 1.77 triệu USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm là 29%, tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ AI của các quốc gia tạo ra cơ hội, đồng thời gia tăng nhu cầu về công nghệ tính toán bí mật để bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI. Các nhà đầu tư tổ chức đang ngày càng quan tâm đến cơ sở hạ tầng AI, cung cấp tài chính và hỗ trợ nguồn lực cho hệ sinh thái.
Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào mạng con Bittensor cần thiết lập khung đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, xem xét mức độ đổi mới, độ sâu của hàng rào bảo vệ, sức mạnh của đội ngũ và hiệu ứng hợp tác sinh thái. Ở cấp độ thị trường, phân tích quy mô thị trường mục tiêu, cấu trúc cạnh tranh, tình hình chấp nhận của người dùng và rủi ro quy định. Ở cấp độ tài chính, chú ý đến mức độ định giá, tỷ lệ phát thải TAO, thiết kế kinh tế token và tính thanh khoản.
Trong quản lý rủi ro, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Đề xuất phân bổ đầu tư giữa các loại mạng con khác nhau, bao gồm mạng con hạ tầng, mạng con ứng dụng và mạng con giao thức. Điều chỉnh chiến lược theo giai đoạn phát triển của mạng con, các dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, trong khi các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không gian tăng trưởng hạn chế. Cân nhắc tính thanh khoản của token alpha, sắp xếp tỷ lệ phân bổ vốn hợp lý, duy trì một bộ đệm thanh khoản cần thiết.
Sự kiện giảm một nửa đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành chất xúc tác quan trọng cho thị trường. Việc giảm phát thải sẽ tăng cường tính khan hiếm của các mạng con hiện có, có thể loại bỏ các dự án hoạt động kém, tái cấu trúc nền kinh tế mạng. Các nhà đầu tư có thể chuẩn bị trước để bố trí các mạng con chất lượng cao, nắm bắt cơ hội cấu hình trước khi giảm một nửa.
Số lượng mạng con dự kiến sẽ vượt qua 500, bao phủ các lĩnh vực phân khúc khác nhau trong ngành AI. Sự gia tăng các ứng dụng doanh nghiệp thúc đẩy sự phát triển của các mạng con liên quan đến tính toán bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu, hợp tác giữa các mạng con diễn ra thường xuyên hơn, tạo thành chuỗi cung ứng dịch vụ AI phức tạp. Khung pháp lý dần được làm rõ mang lại lợi thế rõ ràng cho các mạng con tuân thủ.
Bittensor có triển vọng trở thành một phần quan trọng của cơ sở hạ tầng AI toàn cầu trong dài hạn, các công ty AI truyền thống có thể áp dụng mô hình hỗn hợp, di chuyển một phần công việc của họ lên mạng 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. Con đường phát triển tương tự như sự tiến hóa của cơ sở hạ tầng internet giai đoạn đầu, các nhà đầu tư nắm bắt các nút quan trọng sẽ nhận được khoản lợi nhuận lớn.
Kết luận
Hệ sinh thái Bittensor đại diện cho một mô hình phát triển hạ tầng AI mới. Thông qua việc phân bổ tài nguyên theo thị trường và cơ chế quản trị phi tập trung, nó cung cấp một môi trường mới cho đổi mới AI, thể hiện sức sống đổi mới và tiềm năng tăng trưởng đáng chú ý. Trong bối cảnh ngành AI phát triển nhanh chóng, Bittensor và hệ sinh thái mạng con của nó xứng đáng được theo dõi và nghiên cứu sâu.