Sei đạt mức cao nhất trong 6 tháng - Điều gì đang thúc đẩy động lực của hệ sinh thái?

Tóm tắt: Kể từ tháng Hai, subnet đã đạt được sự tăng trưởng nhanh chóng. Bài viết này xem xét các subnet quan trọng và cung cấp các chiến lược đầu tư chính.

1. Tổng quan thị trường: Nâng cấp dTAO kích hoạt bùng nổ sinh thái

Vào ngày 13 tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã chào đón bản nâng cấp Dynamic TAO (dTAO) lịch sử, biến mạng này từ mô hình quản trị tập trung sang phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Sau bản nâng cấp, mỗi subnet có token alpha độc lập của riêng mình, cho phép các chủ sở hữu TAO tự do chọn lựa mục tiêu đầu tư, thực sự hiện thực hóa cơ chế khám phá giá trị dựa trên thị trường.

Dữ liệu cho thấy việc nâng cấp dTAO đã giải phóng sức sống đổi mới to lớn. Chỉ trong vài tháng, Bittensor đã phát triển từ 32 mạng con lên 118 mạng con hoạt động, tăng 269%. Các mạng con này bao gồm nhiều tiểu ngành khác nhau của ngành công nghiệp AI, từ suy luận văn bản cơ bản và tạo hình ảnh đến gập protein tiên tiến và giao dịch định lượng, hình thành hệ sinh thái AI phi tập trung hoàn chỉnh nhất cho đến nay.

Hiệu suất thị trường cũng rất ấn tượng. Tổng giá trị vốn hóa thị trường của các subnet hàng đầu đã tăng từ 4 triệu USD trước khi nâng cấp lên 690 triệu USD, với lợi suất staking hàng năm ổn định ở mức 16-19%. Mỗi subnet phân bổ các ưu đãi mạng dựa trên tỷ lệ staking TAO do thị trường điều chỉnh, với 10 subnet hàng đầu chiếm 51,76% lượng phát thải mạng, phản ánh cơ chế thị trường sống sót của kẻ mạnh.

https://taostats.io/subnets

2. Phân tích Subnet chính (10 phát thải hàng đầu)

1. @chutes_ai, Chutes (SN64) - tính toán AI không máy chủ

Giá trị cốt lõi: Đổi mới trải nghiệm triển khai mô hình AI và giảm đáng kể chi phí tính toán.

Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động tức thời", rút ngắn thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, đạt hiệu suất gấp 10 lần so với các dịch vụ đám mây truyền thống. Với hơn 8.000 nút GPU trên toàn thế giới, nó hỗ trợ các mô hình phổ biến từ DeepSeek R1 đến GPT-4, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu hàng ngày, với độ trễ phản hồi được kiểm soát trong vòng 50 mili giây.

Mô hình kinh doanh đã trưởng thành, sử dụng chiến lược freemium để thu hút người dùng. Thông qua việc tích hợp với nền tảng OpenRouter, Chutes cung cấp hỗ trợ sức mạnh tính toán cho các mô hình phổ biến như DeepSeek V3, tạo ra doanh thu từ mỗi lần gọi API. Lợi thế chi phí là rất đáng kể, thấp hơn 85% so với AWS Lambda. Hiện tại, tổng lượng token sử dụng đã vượt quá 9042.37B, phục vụ hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.

dTAO đã đạt giá trị thị trường 100 triệu USD sau 9 tuần ra mắt, với giá trị thị trường hiện tại là 79 triệu USD. Nó có một lợi thế công nghệ mạnh mẽ, tiến trình thương mại hóa suôn sẻ, và mức độ nhận thức thị trường cao, hiện đang dẫn đầu trong subnet.

https://chutes.ai/app/research

2. @celiumcompute, Celium (SN51) - tối ưu hóa tính toán phần cứng

Giá trị cốt lõi: Tối ưu hóa phần cứng cơ bản để nâng cao hiệu quả tính toán AI

Được phát triển bởi Datura AI, tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp độ phần cứng. Tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng thông qua bốn mô-đun kỹ thuật chính: lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu quả năng lượng. Hỗ trợ toàn bộ dải phần cứng bao gồm NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, với giá giảm 90% so với các sản phẩm tương tự, và hiệu quả tính toán được cải thiện 45%.

https://celiumcompute.ai/

Hiện tại, Celium là subnet lớn thứ hai về lượng phát thải trên Bittensor, chiếm 7,28% tổng lượng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là một khía cạnh cốt lõi của cơ sở hạ tầng AI, với xu hướng tăng mạnh về rào cản kỹ thuật và tăng giá, hiện đang được định giá ở mức 56 triệu.

3. @TargonCompute, Targon (SN4) - nền tảng suy diễn AI phi tập trung

Giá trị cốt lõi: Công nghệ điện toán bảo mật, đảm bảo quyền riêng tư và an ninh dữ liệu.

Cốt lõi của Targon là TVM (Targon Virtual Machine), một nền tảng điện toán bảo mật an toàn hỗ trợ việc đào tạo, suy diễn và xác thực các mô hình AI. TVM tận dụng các công nghệ điện toán bảo mật như Intel TDX và điện toán bảo mật NVIDIA để đảm bảo an ninh và quyền riêng tư của toàn bộ quy trình AI. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối từ phần cứng đến lớp ứng dụng, cho phép người dùng sử dụng các dịch vụ AI mạnh mẽ mà không làm tổn hại đến dữ liệu.

Công nghệ Targon có ngưỡng cao, mô hình kinh doanh rõ ràng và nguồn thu ổn định. Hiện tại, một cơ chế mua lại doanh thu đã được khởi động, với tất cả thu nhập được sử dụng cho việc mua lại token, và lần mua lại gần đây nhất là 18.000 USD.

4. @tplr_ai, τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán

Giá trị cốt lõi: Đào tạo hợp tác mô hình AI quy mô lớn, hạ thấp ngưỡng đào tạo.

Templar là một subnet tiên phong dành cho việc đào tạo phân tán quy mô lớn các mô hình AI trên mạng Bittensor, với sứ mệnh trở thành "nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới." Nó hợp tác trong việc đào tạo thông qua các tài nguyên GPU được đóng góp bởi các tham gia viên toàn cầu, tập trung vào đào tạo hợp tác mô hình tiên tiến và đổi mới, nhấn mạnh việc chống gian lận và hợp tác hiệu quả.

Về mặt thành tựu công nghệ, Templar đã hoàn thành thành công việc huấn luyện một mô hình với 1,2 tỷ tham số, trải qua hơn 20.000 chu trình huấn luyện, với khoảng 200 GPU tham gia trong suốt quá trình. Vào năm 2024, nó sẽ nâng cấp cơ chế cam kết-tiết lộ để cải thiện sự phân cấp xác thực và an ninh; vào năm 2025, nó sẽ tiếp tục thúc đẩy việc huấn luyện mô hình lớn, với quy mô tham số đạt 70 tỷ+, thực hiện tương đương với các tiêu chuẩn trong ngành trong các bài kiểm tra chuẩn AI tiêu chuẩn, và nhận được sự ủng hộ cá nhân từ người sáng lập Bittensor, Const.

Lợi thế công nghệ của Templar rất nổi bật, với giá trị thị trường hiện tại là 35 triệu, chiếm 4.79% tổng lượng phát thải.

5. @gradients_ai, Gradients (SN56) - Đào tạo AI phi tập trung

Giá trị cốt lõi: Làm cho việc đào tạo AI trở nên dễ tiếp cận với công chúng, giảm đáng kể rào cản chi phí.

Cũng được phát triển bởi Rayon Labs, nó giải quyết các vấn đề về chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống lập lịch thông minh dựa trên đồng bộ hóa gradient, phân bổ nhiệm vụ một cách hiệu quả cho hàng nghìn GPU. Việc đào tạo một mô hình với 118 triệu tham số đã được hoàn thành với chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với các dịch vụ đám mây truyền thống và nhanh hơn 40% so với các giải pháp tập trung. Giao diện một cú nhấp chuột hạ thấp ngưỡng sử dụng, với hơn 500 dự án đã sử dụng nó để tinh chỉnh mô hình, bao gồm các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và giáo dục.

Với giá trị thị trường hiện tại là 30 triệu, nhu cầu thị trường mạnh mẽ và những lợi thế công nghệ rõ ràng, đây là một trong những subnet đáng được chú ý lâu dài.

https://x.com/rayon_labs/status/1911932682004496800

6. @taoshiio, Giao dịch Proprietary (SN8) - Giao dịch Tài chính Định lượng

Giá trị cốt lõi: Tín hiệu giao dịch đa tài sản và dự đoán tài chính dựa trên AI

SN8 là một nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính sử dụng tín hiệu giao dịch đa tài sản được điều khiển bởi AI. Mạng lưới giao dịch độc quyền của nó áp dụng công nghệ học máy vào các dự đoán thị trường tài chính, xây dựng một kiến trúc mô hình dự đoán đa lớp. Mô hình dự đoán theo thời gian tích hợp công nghệ LSTM và Transformer, có khả năng xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích tâm lý thị trường cung cấp các chỉ số tâm lý như là tín hiệu bổ trợ cho các dự đoán bằng cách phân tích nội dung từ mạng xã hội và tin tức.

Trên trang web, bạn có thể xem lợi nhuận và kiểm tra lại các chiến lược do các thợ mỏ khác nhau cung cấp. SN8 kết hợp AI và blockchain để cung cấp một cách tiếp cận giao dịch đổi mới trong thị trường tài chính, với vốn hóa thị trường hiện tại là 27 triệu.

https://dashboard.taoshi.io/miner/5Fhhc5Uex4XFiY7V3yndpjsPnfKp9F4EhrzWJg7cY6sWhYGS

7. @_scorevision, Score (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao

Giá trị cốt lõi: Phân tích video thể thao, Nhắm vào ngành công nghiệp bóng đá trị giá 600 tỷ USD

Một framework thị giác máy tính tập trung vào phân tích video thể thao giúp giảm chi phí của việc phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác minh nhẹ. Nó sử dụng một quy trình xác minh hai bước: phát hiện trường và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí chú thích truyền thống từ hàng nghìn đô la mỗi trận xuống còn 1/10 đến 1/100. Trong sự hợp tác với Data Universe, các tác nhân DKING AI có độ chính xác dự đoán trung bình là 70%, với độ chính xác đỉnh cao hàng ngày lên tới 100%.

https://x.com/webuildscore/status/1942893100516401598

Ngành thể thao có quy mô lớn, với những đổi mới công nghệ đáng kể và triển vọng thị trường rộng rãi. Score có hướng ứng dụng rõ ràng cho subnet và đáng để chú ý.

8. @openkaito, OpenKaito (SN5) - Suy diễn văn bản mã nguồn mở

Giá trị cốt lõi: phát triển mô hình nhúng văn bản, tối ưu hóa truy xuất thông tin

OpenKaito tập trung vào việc phát triển các mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi Kaito, một nhân tố quan trọng trong lĩnh vực InfoFi. Là một dự án mã nguồn mở do cộng đồng điều hành, OpenKaito cam kết xây dựng các khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong các lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.

Subnet vẫn đang trong giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu xây dựng một hệ sinh thái xung quanh các mô hình nhúng văn bản. Cần lưu ý về sự tích hợp Yaps sắp tới, điều này có thể mở rộng đáng kể các kịch bản ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.

9. @MacrocosmosAI, Data Universe (SN13) - Cơ sở hạ tầng dữ liệu AI

Giá trị cốt lõi: xử lý dữ liệu quy mô lớn, cung cấp dữ liệu đào tạo AI

Xử lý 500 triệu hàng dữ liệu mỗi ngày, với tổng cộng hơn 55,6 tỷ hàng, hỗ trợ 100GB lưu trữ. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục và lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" đổi mới đạt được điều chỉnh trọng số động.

https://www.macrocosmos.ai/sn13/dashboard

Dữ liệu là dầu của AI, giá trị của hạ tầng là ổn định, và vị trí sinh thái là quan trọng. Là một nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều subnet, hợp tác sâu với các dự án như Score phản ánh giá trị của hạ tầng.

10. @taohash, TAOHash (SN14) - sức mạnh khai thác PoW

Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống và tính toán AI, tích hợp tài nguyên sức mạnh tính toán.

TAOHash cho phép các thợ mỏ Bitcoin chuyển hướng sức mạnh băm của họ đến mạng Bittensor, kiếm token alpha thông qua việc khai thác để staking hoặc giao dịch. Mô hình này kết hợp khai thác PoW truyền thống với tính toán AI, cung cấp cho các thợ mỏ một nguồn thu nhập mới.

Chỉ trong vài tuần, nó đã thu hút hơn 6 EH/s sức mạnh tính toán (khoảng 0,7% sức mạnh tính toán toàn cầu), chứng minh sự công nhận của thị trường đối với mô hình lai này. Các thợ mỏ có thể lựa chọn giữa khai thác Bitcoin truyền thống và kiếm token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận của họ dựa trên điều kiện thị trường.

11. @CreatorBid, Creator.Bid - Nền tảng ra mắt cho hệ sinh thái đại lý AI

Creator.Bid, mặc dù không phải là một subnet, nhưng đóng vai trò phối hợp quan trọng trong hệ sinh thái Bittensor. Hệ sinh thái của Creator.Bid được xây dựng trên ba trụ cột chính. Mô-đun Launchpad cung cấp dịch vụ khởi động AI agent công bằng và minh bạch, mang đến một điểm khởi đầu an toàn và minh bạch cho các AI agent mới thông qua các hợp đồng thông minh khởi động công bằng chống sniping và các cơ chế khởi động theo sự chọn lọc. Mô-đun Tokenomics thống nhất toàn bộ hệ sinh thái thông qua token BID, cung cấp cho các agent một mô hình thu nhập bền vững. Mô-đun Hub cung cấp các dịch vụ mạnh mẽ dựa trên API, bao gồm tự động hóa nội dung, API mạng xã hội, và các mô hình hình ảnh tinh chỉnh.

Sự đổi mới cốt lõi của nền tảng nằm ở khái niệm về Chìa khóa Đại lý. Những mã thông báo thành viên kỹ thuật số này cho phép các nhà sáng tạo xây dựng cộng đồng xung quanh các đại lý AI và đạt được quyền sở hữu chung. Mỗi đại lý AI có được một danh tính độc nhất thông qua Dịch vụ Tên Đại lý (ANS), được hiện thực hóa dưới dạng NFT, đảm bảo rằng mỗi đại lý có một định danh không thể tái sản xuất. Người dùng có thể nhập các đặc điểm tính cách thông qua các gợi ý đơn giản, tạo ra các đại lý AI hoàn toàn chức năng mà không cần kiến thức lập trình.

Mặc dùCreator.Bidđược xây dựng trên chính mạng lưới Base, nhưng nó đã thiết lập một mối quan hệ hợp tác sâu sắc với hệ sinh thái Bittensor. Bằng cách vận hành Hội đồng TAO,Creator.BidTập hợp các subnet hàng đầu như BitMind (SN34), Dippy (SN11 & SN58), nó đã trở thành "tầng điều phối cho các tác nhân điều chỉnh TAO, subnet và nhà xây dựng."

Giá trị của mối quan hệ hợp tác này nằm ở việc tích hợp những ưu điểm của các mạng khác nhau. Bittensor cung cấp khả năng suy luận và đào tạo AI mạnh mẽ, trong khi Creator.Bid mang đến một nền tảng thân thiện với người dùng để tạo và khởi chạy các đại lý. Sự kết hợp của hai hệ sinh thái cho phép các nhà phát triển tận dụng khả năng AI của Bittensor để tạo ra các đại lý, và sau đó mã hóa và kích hoạt cộng đồng cho chúng thông qua Launchpad của Creator.Bid.

Sự hợp tác với Arena AI Agent của Masa (SN59) càng minh chứng cho sự hợp tác này.Creator.BidCung cấp một công cụ tạo proxy cho đấu trường, cho phép người dùng nhanh chóng triển khai các đại lý AI để tham gia vào các cuộc thi. Mô hình hợp tác xuyên sinh thái này đang trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực AI phi tập trung.

3. Phân tích hệ sinh thái

Các lợi thế cốt lõi của kiến trúc kỹ thuật

Các đổi mới công nghệ của Bittensor đã xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận Yuma của nó đảm bảo chất lượng mạng thông qua việc xác thực phi tập trung, trong khi cơ chế phân bổ tài nguyên dựa trên thị trường được giới thiệu bởi bản nâng cấp dTAO nâng cao đáng kể hiệu quả. Mỗi subnet được trang bị một cơ chế AMM để đạt được phát hiện giá giữa các token TAO và alpha, cho phép lực lượng thị trường trực tiếp tham gia vào việc phân bổ tài nguyên AI.

Giao thức hợp tác giữa các subnet hỗ trợ việc xử lý phân tán các tác vụ AI phức tạp, tạo ra một hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép (phát thải TAO cộng với sự gia tăng giá trị token alpha) đảm bảo động lực tham gia lâu dài, cho phép các nhà sáng tạo subnet, thợ đào, người xác thực và người đặt cược nhận được phần thưởng tương ứng, hình thành một vòng kinh tế bền vững.

Lợi thế cạnh tranh và những thách thức gặp phải

So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp một giải pháp thay thế hoàn toàn phi tập trung với hiệu quả chi phí vượt trội. Nhiều subnet cho thấy lợi thế chi phí đáng kể, với Chutes rẻ hơn 85% so với AWS; lợi thế chi phí này đến từ những cải tiến về hiệu quả của kiến trúc phi tập trung. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, với số lượng và chất lượng của các subnet liên tục được cải thiện, và tốc độ đổi mới vượt xa so với nghiên cứu và phát triển nội bộ truyền thống.

Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng phải đối mặt với những thách thức thực sự. Ngưỡng kỹ thuật vẫn cao; mặc dù các công cụ liên tục được cải thiện, việc tham gia vào khai thác và xác thực vẫn đòi hỏi kiến thức kỹ thuật đáng kể. Sự không chắc chắn của môi trường quy định là một yếu tố rủi ro khác, vì các mạng AI phi tập trung có thể phải đối mặt với các chính sách quy định khác nhau ở các quốc gia khác nhau. Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây truyền thống như AWS và Google Cloud sẽ không ngồi im và dự kiến sẽ tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi mạng lưới mở rộng, duy trì sự cân bằng giữa hiệu suất và phi tập trung cũng đã trở thành một bài kiểm tra quan trọng.

Sự phát triển bùng nổ của ngành công nghiệp AI đã mang lại cho Bittensor những cơ hội thị trường khổng lồ. Goldman Sachs dự đoán rằng đầu tư AI toàn cầu sẽ đạt gần 200 tỷ USD vào năm 2025, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho nhu cầu cơ sở hạ tầng. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1.77 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kép là 29%, tạo ra không gian phát triển dồi dào cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.

Các chính sách hỗ trợ phát triển AI ở nhiều quốc gia đã tạo ra một cơ hội cho hạ tầng AI phi tập trung. Đồng thời, sự chú ý ngày càng tăng đối với quyền riêng tư dữ liệu và an ninh AI đã làm gia tăng nhu cầu đối với các công nghệ như điện toán bảo mật, điều này chính là nơi mà những lợi thế cốt lõi của các subnet như Targon nằm. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với hạ tầng AI tiếp tục tăng lên, và sự tham gia của các tổ chức nổi tiếng như DCG và Polychain cung cấp nguồn vốn và hỗ trợ tài nguyên cho hệ sinh thái.

4. Khung Chiến Lược Đầu Tư

Việc đầu tư vào mạng con Bittensor yêu cầu thiết lập một khuôn khổ đánh giá hệ thống. Ở cấp độ kỹ thuật, cần phải xem xét mức độ đổi mới và chiều sâu của hàng rào bảo vệ, sức mạnh kỹ thuật và khả năng thực hiện của đội ngũ, cũng như các hiệu ứng hợp tác với các dự án khác trong hệ sinh thái. Ở cấp độ thị trường, điều quan trọng là phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, bối cảnh cạnh tranh và lợi thế khác biệt, sự chấp nhận của người dùng và hiệu ứng mạng, cũng như môi trường quy định và rủi ro chính sách. Ở cấp độ tài chính, cần chú ý đến mức định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát thải TAO và xu hướng tăng trưởng, tính hợp lý của thiết kế kinh tế mã thông báo, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.

Trong quản lý rủi ro cụ thể, đa dạng hóa là một chiến lược cơ bản. Nên đa dạng hóa các khoản đầu tư trên các loại subnet khác nhau, bao gồm các loại cơ sở hạ tầng (như Chutes, Celium), các loại ứng dụng (như Score, BitMind), và các loại giao thức (như Targon, Templar). Đồng thời, các chiến lược đầu tư nên được điều chỉnh theo giai đoạn phát triển của subnet; các dự án ở giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận cao, trong khi các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng có tiềm năng tăng trưởng hạn chế. Xem xét rằng tính thanh khoản của các token alpha có thể không cao bằng TAO, cần phải sắp xếp hợp lý tỷ lệ phân bổ vốn và duy trì mức đệm thanh khoản cần thiết.

Sự kiện halving đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành một chất xúc tác quan trọng trên thị trường. Việc giảm phát thải sẽ làm tăng sự khan hiếm của các subnet hiện có trong khi có khả năng loại bỏ các dự án hoạt động kém, định hình lại bối cảnh kinh tế của toàn bộ mạng lưới. Các nhà đầu tư có thể định vị mình trước trong các subnet chất lượng cao để nắm bắt cơ hội phân bổ trước khi halving.

Trong trung hạn, số lượng subnets dự kiến sẽ vượt quá 500, bao phủ các phân khúc khác nhau của ngành AI. Sự gia tăng các ứng dụng cấp doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự phát triển của các subnets liên quan đến điện toán bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu, và sự hợp tác giữa các subnet sẽ trở nên thường xuyên hơn, hình thành một chuỗi cung ứng dịch vụ AI phức tạp. Sự làm rõ dần dần của khung pháp lý sẽ mang lại lợi thế lớn cho các subnet tuân thủ.

Về lâu dài, Bittensor được dự kiến sẽ trở thành một phần quan trọng của hạ tầng AI toàn cầu, và các công ty AI truyền thống có thể áp dụng mô hình lai, di chuyển một số hoạt động của họ sang các mạng phi tập trung. Các mô hình kinh doanh mới và các kịch bản ứng dụng sẽ tiếp tục xuất hiện, với khả năng tương tác nâng cao với các mạng blockchain khác, cuối cùng hình thành một hệ sinh thái phi tập trung lớn hơn. Con đường phát triển này tương tự như sự tiến hóa của hạ tầng internet sơ khai, và các nhà đầu tư có thể nắm bắt các nút quan trọng sẽ thu được phần thưởng đáng kể.

5. Kết luận

Hệ sinh thái Bittensor đại diện cho một mô hình mới trong việc phát triển cơ sở hạ tầng AI. Thông qua việc phân bổ tài nguyên theo thị trường và các cơ chế quản trị phi tập trung, nó cung cấp một nền tảng mới cho sự đổi mới AI, thể hiện sức sống đổi mới và tiềm năng tăng trưởng đáng kể. Trong bối cảnh sự phát triển nhanh chóng của ngành công nghiệp AI, Bittensor và hệ sinh thái subnet của nó xứng đáng nhận được sự chú ý liên tục và nghiên cứu sâu sắc.

Tuyên bố:

1. Bài viết này được đăng lại từ [BiteyeCN] Bản quyền thuộc về tác giả gốc [*Cộng tác viên cốt lõi của Biteye[@lviswang] Nếu bạn có bất kỳ ý kiến phản đối nào đối với việc in lại, vui lòng liên hệ Đội ngũ Gate LearnNhóm sẽ xử lý nó càng sớm càng tốt theo các quy trình liên quan.
2. Lưu ý: Quan điểm và ý kiến được bày tỏ trong bài viết này là của tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các phiên bản ngôn ngữ khác của bài viết được dịch bởi đội ngũ Gate Learn, trừ khi có thông báo khác.CổngDưới mọi hình thức, các bài viết đã được dịch không được sao chép, phát tán hoặc đạo văn.