تحليل نظام Bittensor شبكة فرعية: فهم مستقبل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
01، نظرة عامة على السوق: ترقية dTAO تؤدي إلى انفجار النظام البيئي
في فبراير 2025، أطلق شبكة Bittensor ترقية Dynamic TAO (dTAO)، والتي حولت نموذج حوكمة الشبكة إلى توزيع موارد لامركزي مدفوع بالسوق. تمتلك كل شبكة فرعية رموز alpha مستقلة، ويمكن لحاملي TAO اختيار موضوعات الاستثمار بحرية، مما يحقق آلية اكتشاف القيمة السوقية الحقيقية.
تشير البيانات إلى أن ترقية dTAO أطلقت طاقة ابتكارية هائلة. في غضون بضعة أشهر فقط، زادت Bittensor من 32 شبكة فرعية إلى 118 شبكة فرعية نشطة، بزيادة بلغت 269%. تشمل هذه الشبكات الفرعية جميع المجالات الفرعية لصناعة الذكاء الاصطناعي، من الاستدلال النصي الأساسي وتوليد الصور، إلى الطي البروتيني والتجارة الكمية، مما شكل حاليًا أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية شمولاً.
أداء السوق كان لامعاً أيضاً. ارتفع إجمالي قيمة السوق لأفضل شبكة فرعية من 4 ملايين دولار قبل الترقية إلى 690 مليون دولار، حيث استقر العائد السنوي على الإيداع بين 16-19%. توزع الحوافز الشبكية حسب معدل الإيداع السوقي لـ TAO، حيث تمثل أكبر 10 شبكات فرعية 51.76% من الانبعاثات الشبكية، مما يعكس آلية السوق القائمة على المنافسة.
02، تحليل الشبكة الأساسية (أعلى 10 انبعاثات)
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
القيمة الأساسية: تحسين تجربة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكلفة القدرة الحاسوبية بشكل كبير
تستخدم Chutes بنية "الإطلاق الفوري"، مما يقلل من وقت بدء نموذج الذكاء الاصطناعي إلى 200 مللي ثانية، مما يزيد الكفاءة بمعدل 10 مرات. تدعم أكثر من 8000 عقدة GPU في جميع أنحاء العالم النماذج الرئيسية، مع معالجة أكثر من 5 ملايين طلب يوميًا. نموذج الأعمال ناضج، ويعتمد على استراتيجية القيمة المجانية، ويولد الإيرادات من خلال التكامل عبر منصة OpenRouter. التكاليف أقل بنسبة 85% من AWS Lambda، وتخدم أكثر من 3000 عميل في الشركات.
وصلت dTAO إلى تقييم سوقي قدره 100 مليون دولار بعد 9 أسابيع من الإطلاق، والتقييم الحالي هو 79 مليون دولار، ولديها حصن تقني عميق، والتقدم التجاري يسير بسلاسة، ومعدل الاعتراف في السوق مرتفع، وهي حالياً الرائدة في شبكة فرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين الحوسبة بالأجهزة
القيمة الأساسية: تحسين الأجهزة الأساسية، زيادة كفاءة حساب الذكاء الاصطناعي
التركيز على تحسين الحسابات على مستوى الأجهزة من خلال أربعة وحدات تكنولوجية: جدولة GPU، تجريد الأجهزة، تحسين الأداء وإدارة كفاءة الطاقة، لتعظيم كفاءة استخدام الأجهزة. يدعم الأجهزة الرئيسية، ويخفض الأسعار بنسبة 90%، ويزيد من كفاءة الحسابات بنسبة 45%.
حاليًا، هي الشبكة الفرعية الثانية من حيث الانبعاثات على Bittensor، تمثل 7.28% من انبعاثات الشبكة. تحسين الأجهزة هو عنصر أساسي في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، ويتميز بحواجز تقنية، وهناك اتجاه قوي لارتفاع الأسعار، والقيمة السوقية الحالية 56M.
3. Targon (SN4) - منصة استدلال AI اللامركزية
القيمة الأساسية: تقنية الحساب السري، لضمان أمان خصوصية البيانات
النواة الأساسية لـ Targon هي TVM (آلة Targon الافتراضية) ، وهي منصة حساب آمنة وسرية. تستخدم تقنيات مثل Intel TDX لضمان أمان تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي وحماية الخصوصية. يدعم النظام التشفير من طرف إلى طرف ، مما يسمح للمستخدمين باستخدام خدمات الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن البيانات.
عقبة تقنية عالية، نموذج عمل واضح، مصدر دخل مستقر. تم تفعيل آلية إعادة شراء الإيرادات، حيث تُستخدم جميع الإيرادات لشراء الرموز.
القيمة الأساسية: تدريب تعاون النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي، خفض عتبة التدريب
تخصصت في التدريب الموزع لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، من خلال مساهمة المشاركين العالميين في موارد GPU للتدريب التعاوني. تم الانتهاء من تدريب نموذج بـ 1.2 مليار معلمة، بمشاركة حوالي 200 GPU. سيتم ترقية آلية الالتزام والكشف في عام 2024، ودفع تدريب النماذج الكبيرة في عام 2025، ليصل حجم المعلمات إلى 70 مليار+.
تتمتع بميزات تقنية بارزة، القيمة السوقية الحالية 35 مليون، تحتل 4.79% من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
القيمة الأساسية: تدريب الذكاء الاصطناعي بشكل ديمقراطي، مما يقلل بشكل كبير من عتبة التكاليف
حل مشاكل تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. تم الانتهاء من تدريب نموذج مكون من 118 تريليون معلمة، بتكلفة 5 دولارات فقط في الساعة، مما يجعله أرخص بنسبة 70% من خدمات السحابة التقليدية، وسرعة التدريب أسرع بنسبة 40%. واجهة بنقرة واحدة تقلل من حاجز الاستخدام، وهناك أكثر من 500 مشروع يستخدمونها لضبط النموذج.
القيمة السوقية الحالية 30M، الطلب في السوق كبير، الميزة التقنية واضحة، ويستحق المتابعة على المدى الطويل.
6. التداول الاحتكاري (SN8) - التداول الكمي المالي
القيمة الأساسية: إشارات تداول متعددة الأصول وتوقعات مالية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي
منصة تداول كمي لامركزية وتنبؤ مالي. نموذج التنبؤ متعدد المستويات يدمج تقنيات LSTM وTransformer، لمعالجة بيانات السلاسل الزمنية المعقدة. يوفر نموذج تحليل مشاعر السوق إشارات تنبؤ مساعدة.
يعرض الموقع عوائد واسترجاعات الاستراتيجيات المقدمة من مختلف المعدنين. دمج الذكاء الاصطناعي وتقنية blockchain، يوفر طرق مبتكرة لتداول الأسواق المالية، والقيمة السوقية الحالية 27M.
7. Score (SN44) - التحليل الرياضي والتقييم
القيمة الأساسية: تحليل الفيديو الرياضي، يستهدف صناعة كرة القدم بقيمة 6000 مليار دولار
إطار رؤية حاسوبية يركز على تحليل الفيديو الرياضي. يستخدم التحقق بخطوتين: كشف الملعب وفحص الكائنات المستند إلى CLIP، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة تحليل الفيديو. بالتعاون مع Data Universe، تحقق وكالة DKING AI معدل دقة توقعات متوسط يبلغ 70٪.
صناعة الرياضة ضخمة، والابتكار التكنولوجي ملحوظ، وآفاق السوق واسعة، Score هي شبكة فرعية لها اتجاه تطبيق واضح، وتستحق الاهتمام.
8. OpenKaito (SN5) - نص مفتوح الاستدلال
القيمة الأساسية: تطوير نموذج تضمين النص، تحسين استرجاع المعلومات
تركيز على تطوير نماذج تضمين النصوص، بدعم من كايتو، وهو مشارك مهم في مجال InfoFi. يسعى لبناء قدرات فهم النصوص واستنتاجها عالية الجودة، خاصة في مجالات استرجاع المعلومات والبحث الدلالي.
تظل هذه الشبكة الفرعية في مرحلة البناء المبكرة، حيث يتم بناء النظام البيئي حول نموذج تضمين النص. من المحتمل أن تؤدي عملية دمج Yaps القادمة إلى توسيع كبير في مجالات تطبيقها وقاعدة مستخدميها.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية بيانات الذكاء الاصطناعي
القيمة الأساسية: معالجة البيانات على نطاق واسع، توفير بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
يتم معالجة 500 مليون صف من البيانات يوميًا، بإجمالي يزيد عن 55.6 مليار صف، ويدعم تخزين يصل إلى 100 جيجابايت. يوفر هيكل DataEntity ميزات أساسية مثل توحيد البيانات، تحسين الفهرسة، والتخزين الموزع. آلية التصويت المبتكرة "الجاذبية" تحقق تعديل الوزن الديناميكي.
البيانات هي أساس الذكاء الاصطناعي، وقيمة البنية التحتية مستقرة، والمكانة البيئية مهمة. باعتبارها مزود بيانات لعدة شبكة فرعية، فإن التعاون العميق مع مشاريع مثل Score يعكس قيمة البنية التحتية.
10. TAOHash (SN14) - تعدين قوة إثبات العمل
القيمة الأساسية: ربط التعدين التقليدي والحوسبة بالذكاء الاصطناعي، تكامل موارد القوة الحاسوبية
السماح لعمال تعدين البيتكوين بإعادة توجيه قوة التعدين إلى شبكة Bittensor للحصول على رموز alpha لاستخدامها في الرهن أو التداول. جذب أكثر من 6EH/s من قوة التعدين في فترة قصيرة (حوالي 0.7% من الإجمالي العالمي)، مما يثبت أن السوق تعترف بهذا النموذج المختلط. يمكن لعمال المناجم الاختيار بين التعدين التقليدي والحصول على رموز TAOHash، مما يعزز العوائد.
03، تحليل النظام البيئي
تضمن الابتكارات التكنولوجية في Bittensor بناء نظام بيئي متميز للذكاء الاصطناعي اللامركزي. يضمن خوارزمية إجماع Yuma جودة الشبكة، بينما يقدم ترقية dTAO آلية توزيع موارد سوقية لتعزيز الكفاءة. يدعم التعاون بين الشبكات الفرعية المعالجة الموزعة لمهام الذكاء الاصطناعي المعقدة، مما يشكل تأثير شبكة قوي. تضمن هيكل الحوافز المزدوجة دافعًا للمشاركة على المدى الطويل، مما يشكل حلقة اقتصادية مستدامة.
بالمقارنة مع مقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي المركزيين التقليديين، تقدم Bittensor بديلاً حقيقياً لامركزياً، مع كفاءة تكلفة بارزة. يعزز النظام البيئي المفتوح الابتكار السريع، حيث تتجاوز سرعة الابتكار بكثير تلك التي في البحث والتطوير داخل الشركات التقليدية. ومع ذلك، لا تزال العقبات التقنية مرتفعة، وعدم اليقين في البيئة التنظيمية يعد من عوامل المخاطر. من المتوقع أن تطلق مقدمو الخدمات السحابية التقليديين منتجات تنافسية، كما أن الحفاظ على التوازن بين الأداء واللامركزية يعد تحدياً مهماً.
سيوفر النمو المتفجر لصناعة الذكاء الاصطناعي فرص سوقية هائلة لـ Bittensor. من المتوقع أن ينمو السوق العالمي للذكاء الاصطناعي من 294 مليار دولار أمريكي في عام 2025 إلى 1.77 تريليون دولار أمريكي في عام 2032، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 29%. تخلق السياسات الداعمة من الدول نوافذ فرص، وزاد الاهتمام بخصوصية البيانات وأمان الذكاء الاصطناعي من الطلب على تقنيات مثل الحوسبة السرية. يستمر اهتمام المستثمرين المؤسسيين في الازدياد، مما يوفر التمويل والدعم للموارد للنظام البيئي.
04، إطار استراتيجيات الاستثمار
يتطلب الاستثمار في شبكة فرعية Bittensor إطار تقييم منهجي. على المستوى الفني، يتم فحص درجة الابتكار، وقوة الفريق، والتعاون البيئي. على المستوى السوقي، يتم تحليل الحجم المستهدف، وهيكل المنافسة، وتبني المستخدمين. على المستوى المالي، يتم التركيز على التقييم، ونسبة الانبعاثات، وعلوم الرموز.
في إدارة المخاطر، يُعتبر التنويع في الاستثمار استراتيجية أساسية. يُنصح بتوزيع التخصيص بين أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية، بما في ذلك الشبكات الفرعية للبنية التحتية، والشبكات الفرعية للتطبيقات، والشبكات الفرعية للبروتوكولات. يجب تعديل الاستراتيجيات وفقًا لمرحلة التطوير وتخصيص النسبة الصحيحة لرأس المال مع الحفاظ على وسادة سيولة.
سوف يكون تخفيض النصف الأول في نوفمبر 2025 محفزًا مهمًا للسوق. من المتوقع أن يتجاوز عدد الشبكات الفرعية 500 شبكة في منتصف المدة، مما يدفع تطوير الشبكات الفرعية ذات الاستخدامات المؤسسية. على المدى الطويل، من المتوقع أن يصبح Bittensor جزءًا مهمًا من البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي، حيث تظهر نماذج تجارية جديدة باستمرار، مما يؤدي في النهاية إلى تشكيل نظام بيئي لامركزي أكبر.
05، الخاتمة
يمثل نظام Bittensor البيئي نموذجًا جديدًا لتطوير بنية تحتية للذكاء الاصطناعي. من خلال تخصيص الموارد بشكل سوقي وإدارة لامركزية، يوفر تربة جديدة للابتكار في الذكاء الاصطناعي. في ظل خلفية التطور السريع لصناعة الذكاء الاصطناعي، يستحق نظام Bittensor ونظامه البيئي للشبكات الفرعية الاهتمام المستمر والدراسة المتعمقة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 18
أعجبني
18
9
مشاركة
تعليق
0/400
MEVSandwichVictim
· منذ 20 س
عند النظر، يبدو أن هذه بيانات تم تكوينها من خلال إنفاق المال.
شاهد النسخة الأصليةرد0
CoinBasedThinking
· 07-31 06:12
اشترِ مبكرًا لزيادة القيمة تباعًا نسخ التداول
شاهد النسخة الأصليةرد0
QuorumVoter
· 07-29 18:05
燃炸了 前几天刚买التصفية القسرية
شاهد النسخة الأصليةرد0
ser_we_are_early
· 07-29 08:11
يُدعى أن هناك انفجار يومي، لكن الأمر يبدو هكذا فقط.
انفجار بيئة Bittensor: ترقية dTAO تقود ثورة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية
تحليل نظام Bittensor شبكة فرعية: فهم مستقبل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
01، نظرة عامة على السوق: ترقية dTAO تؤدي إلى انفجار النظام البيئي
في فبراير 2025، أطلق شبكة Bittensor ترقية Dynamic TAO (dTAO)، والتي حولت نموذج حوكمة الشبكة إلى توزيع موارد لامركزي مدفوع بالسوق. تمتلك كل شبكة فرعية رموز alpha مستقلة، ويمكن لحاملي TAO اختيار موضوعات الاستثمار بحرية، مما يحقق آلية اكتشاف القيمة السوقية الحقيقية.
تشير البيانات إلى أن ترقية dTAO أطلقت طاقة ابتكارية هائلة. في غضون بضعة أشهر فقط، زادت Bittensor من 32 شبكة فرعية إلى 118 شبكة فرعية نشطة، بزيادة بلغت 269%. تشمل هذه الشبكات الفرعية جميع المجالات الفرعية لصناعة الذكاء الاصطناعي، من الاستدلال النصي الأساسي وتوليد الصور، إلى الطي البروتيني والتجارة الكمية، مما شكل حاليًا أكثر أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزية شمولاً.
أداء السوق كان لامعاً أيضاً. ارتفع إجمالي قيمة السوق لأفضل شبكة فرعية من 4 ملايين دولار قبل الترقية إلى 690 مليون دولار، حيث استقر العائد السنوي على الإيداع بين 16-19%. توزع الحوافز الشبكية حسب معدل الإيداع السوقي لـ TAO، حيث تمثل أكبر 10 شبكات فرعية 51.76% من الانبعاثات الشبكية، مما يعكس آلية السوق القائمة على المنافسة.
02، تحليل الشبكة الأساسية (أعلى 10 انبعاثات)
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
القيمة الأساسية: تحسين تجربة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكلفة القدرة الحاسوبية بشكل كبير
تستخدم Chutes بنية "الإطلاق الفوري"، مما يقلل من وقت بدء نموذج الذكاء الاصطناعي إلى 200 مللي ثانية، مما يزيد الكفاءة بمعدل 10 مرات. تدعم أكثر من 8000 عقدة GPU في جميع أنحاء العالم النماذج الرئيسية، مع معالجة أكثر من 5 ملايين طلب يوميًا. نموذج الأعمال ناضج، ويعتمد على استراتيجية القيمة المجانية، ويولد الإيرادات من خلال التكامل عبر منصة OpenRouter. التكاليف أقل بنسبة 85% من AWS Lambda، وتخدم أكثر من 3000 عميل في الشركات.
وصلت dTAO إلى تقييم سوقي قدره 100 مليون دولار بعد 9 أسابيع من الإطلاق، والتقييم الحالي هو 79 مليون دولار، ولديها حصن تقني عميق، والتقدم التجاري يسير بسلاسة، ومعدل الاعتراف في السوق مرتفع، وهي حالياً الرائدة في شبكة فرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين الحوسبة بالأجهزة
القيمة الأساسية: تحسين الأجهزة الأساسية، زيادة كفاءة حساب الذكاء الاصطناعي
التركيز على تحسين الحسابات على مستوى الأجهزة من خلال أربعة وحدات تكنولوجية: جدولة GPU، تجريد الأجهزة، تحسين الأداء وإدارة كفاءة الطاقة، لتعظيم كفاءة استخدام الأجهزة. يدعم الأجهزة الرئيسية، ويخفض الأسعار بنسبة 90%، ويزيد من كفاءة الحسابات بنسبة 45%.
حاليًا، هي الشبكة الفرعية الثانية من حيث الانبعاثات على Bittensor، تمثل 7.28% من انبعاثات الشبكة. تحسين الأجهزة هو عنصر أساسي في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، ويتميز بحواجز تقنية، وهناك اتجاه قوي لارتفاع الأسعار، والقيمة السوقية الحالية 56M.
3. Targon (SN4) - منصة استدلال AI اللامركزية
القيمة الأساسية: تقنية الحساب السري، لضمان أمان خصوصية البيانات
النواة الأساسية لـ Targon هي TVM (آلة Targon الافتراضية) ، وهي منصة حساب آمنة وسرية. تستخدم تقنيات مثل Intel TDX لضمان أمان تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي وحماية الخصوصية. يدعم النظام التشفير من طرف إلى طرف ، مما يسمح للمستخدمين باستخدام خدمات الذكاء الاصطناعي دون الكشف عن البيانات.
عقبة تقنية عالية، نموذج عمل واضح، مصدر دخل مستقر. تم تفعيل آلية إعادة شراء الإيرادات، حيث تُستخدم جميع الإيرادات لشراء الرموز.
4. τemplar (SN3) - أبحاث الذكاء الاصطناعي والتدريب الموزع
القيمة الأساسية: تدريب تعاون النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي، خفض عتبة التدريب
تخصصت في التدريب الموزع لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، من خلال مساهمة المشاركين العالميين في موارد GPU للتدريب التعاوني. تم الانتهاء من تدريب نموذج بـ 1.2 مليار معلمة، بمشاركة حوالي 200 GPU. سيتم ترقية آلية الالتزام والكشف في عام 2024، ودفع تدريب النماذج الكبيرة في عام 2025، ليصل حجم المعلمات إلى 70 مليار+.
تتمتع بميزات تقنية بارزة، القيمة السوقية الحالية 35 مليون، تحتل 4.79% من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
القيمة الأساسية: تدريب الذكاء الاصطناعي بشكل ديمقراطي، مما يقلل بشكل كبير من عتبة التكاليف
حل مشاكل تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. تم الانتهاء من تدريب نموذج مكون من 118 تريليون معلمة، بتكلفة 5 دولارات فقط في الساعة، مما يجعله أرخص بنسبة 70% من خدمات السحابة التقليدية، وسرعة التدريب أسرع بنسبة 40%. واجهة بنقرة واحدة تقلل من حاجز الاستخدام، وهناك أكثر من 500 مشروع يستخدمونها لضبط النموذج.
القيمة السوقية الحالية 30M، الطلب في السوق كبير، الميزة التقنية واضحة، ويستحق المتابعة على المدى الطويل.
6. التداول الاحتكاري (SN8) - التداول الكمي المالي
القيمة الأساسية: إشارات تداول متعددة الأصول وتوقعات مالية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي
منصة تداول كمي لامركزية وتنبؤ مالي. نموذج التنبؤ متعدد المستويات يدمج تقنيات LSTM وTransformer، لمعالجة بيانات السلاسل الزمنية المعقدة. يوفر نموذج تحليل مشاعر السوق إشارات تنبؤ مساعدة.
يعرض الموقع عوائد واسترجاعات الاستراتيجيات المقدمة من مختلف المعدنين. دمج الذكاء الاصطناعي وتقنية blockchain، يوفر طرق مبتكرة لتداول الأسواق المالية، والقيمة السوقية الحالية 27M.
7. Score (SN44) - التحليل الرياضي والتقييم
القيمة الأساسية: تحليل الفيديو الرياضي، يستهدف صناعة كرة القدم بقيمة 6000 مليار دولار
إطار رؤية حاسوبية يركز على تحليل الفيديو الرياضي. يستخدم التحقق بخطوتين: كشف الملعب وفحص الكائنات المستند إلى CLIP، مما يقلل بشكل كبير من تكلفة تحليل الفيديو. بالتعاون مع Data Universe، تحقق وكالة DKING AI معدل دقة توقعات متوسط يبلغ 70٪.
صناعة الرياضة ضخمة، والابتكار التكنولوجي ملحوظ، وآفاق السوق واسعة، Score هي شبكة فرعية لها اتجاه تطبيق واضح، وتستحق الاهتمام.
8. OpenKaito (SN5) - نص مفتوح الاستدلال
القيمة الأساسية: تطوير نموذج تضمين النص، تحسين استرجاع المعلومات
تركيز على تطوير نماذج تضمين النصوص، بدعم من كايتو، وهو مشارك مهم في مجال InfoFi. يسعى لبناء قدرات فهم النصوص واستنتاجها عالية الجودة، خاصة في مجالات استرجاع المعلومات والبحث الدلالي.
تظل هذه الشبكة الفرعية في مرحلة البناء المبكرة، حيث يتم بناء النظام البيئي حول نموذج تضمين النص. من المحتمل أن تؤدي عملية دمج Yaps القادمة إلى توسيع كبير في مجالات تطبيقها وقاعدة مستخدميها.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية بيانات الذكاء الاصطناعي
القيمة الأساسية: معالجة البيانات على نطاق واسع، توفير بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
يتم معالجة 500 مليون صف من البيانات يوميًا، بإجمالي يزيد عن 55.6 مليار صف، ويدعم تخزين يصل إلى 100 جيجابايت. يوفر هيكل DataEntity ميزات أساسية مثل توحيد البيانات، تحسين الفهرسة، والتخزين الموزع. آلية التصويت المبتكرة "الجاذبية" تحقق تعديل الوزن الديناميكي.
البيانات هي أساس الذكاء الاصطناعي، وقيمة البنية التحتية مستقرة، والمكانة البيئية مهمة. باعتبارها مزود بيانات لعدة شبكة فرعية، فإن التعاون العميق مع مشاريع مثل Score يعكس قيمة البنية التحتية.
10. TAOHash (SN14) - تعدين قوة إثبات العمل
القيمة الأساسية: ربط التعدين التقليدي والحوسبة بالذكاء الاصطناعي، تكامل موارد القوة الحاسوبية
السماح لعمال تعدين البيتكوين بإعادة توجيه قوة التعدين إلى شبكة Bittensor للحصول على رموز alpha لاستخدامها في الرهن أو التداول. جذب أكثر من 6EH/s من قوة التعدين في فترة قصيرة (حوالي 0.7% من الإجمالي العالمي)، مما يثبت أن السوق تعترف بهذا النموذج المختلط. يمكن لعمال المناجم الاختيار بين التعدين التقليدي والحصول على رموز TAOHash، مما يعزز العوائد.
03، تحليل النظام البيئي
تضمن الابتكارات التكنولوجية في Bittensor بناء نظام بيئي متميز للذكاء الاصطناعي اللامركزي. يضمن خوارزمية إجماع Yuma جودة الشبكة، بينما يقدم ترقية dTAO آلية توزيع موارد سوقية لتعزيز الكفاءة. يدعم التعاون بين الشبكات الفرعية المعالجة الموزعة لمهام الذكاء الاصطناعي المعقدة، مما يشكل تأثير شبكة قوي. تضمن هيكل الحوافز المزدوجة دافعًا للمشاركة على المدى الطويل، مما يشكل حلقة اقتصادية مستدامة.
بالمقارنة مع مقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي المركزيين التقليديين، تقدم Bittensor بديلاً حقيقياً لامركزياً، مع كفاءة تكلفة بارزة. يعزز النظام البيئي المفتوح الابتكار السريع، حيث تتجاوز سرعة الابتكار بكثير تلك التي في البحث والتطوير داخل الشركات التقليدية. ومع ذلك، لا تزال العقبات التقنية مرتفعة، وعدم اليقين في البيئة التنظيمية يعد من عوامل المخاطر. من المتوقع أن تطلق مقدمو الخدمات السحابية التقليديين منتجات تنافسية، كما أن الحفاظ على التوازن بين الأداء واللامركزية يعد تحدياً مهماً.
سيوفر النمو المتفجر لصناعة الذكاء الاصطناعي فرص سوقية هائلة لـ Bittensor. من المتوقع أن ينمو السوق العالمي للذكاء الاصطناعي من 294 مليار دولار أمريكي في عام 2025 إلى 1.77 تريليون دولار أمريكي في عام 2032، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 29%. تخلق السياسات الداعمة من الدول نوافذ فرص، وزاد الاهتمام بخصوصية البيانات وأمان الذكاء الاصطناعي من الطلب على تقنيات مثل الحوسبة السرية. يستمر اهتمام المستثمرين المؤسسيين في الازدياد، مما يوفر التمويل والدعم للموارد للنظام البيئي.
04، إطار استراتيجيات الاستثمار
يتطلب الاستثمار في شبكة فرعية Bittensor إطار تقييم منهجي. على المستوى الفني، يتم فحص درجة الابتكار، وقوة الفريق، والتعاون البيئي. على المستوى السوقي، يتم تحليل الحجم المستهدف، وهيكل المنافسة، وتبني المستخدمين. على المستوى المالي، يتم التركيز على التقييم، ونسبة الانبعاثات، وعلوم الرموز.
في إدارة المخاطر، يُعتبر التنويع في الاستثمار استراتيجية أساسية. يُنصح بتوزيع التخصيص بين أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية، بما في ذلك الشبكات الفرعية للبنية التحتية، والشبكات الفرعية للتطبيقات، والشبكات الفرعية للبروتوكولات. يجب تعديل الاستراتيجيات وفقًا لمرحلة التطوير وتخصيص النسبة الصحيحة لرأس المال مع الحفاظ على وسادة سيولة.
سوف يكون تخفيض النصف الأول في نوفمبر 2025 محفزًا مهمًا للسوق. من المتوقع أن يتجاوز عدد الشبكات الفرعية 500 شبكة في منتصف المدة، مما يدفع تطوير الشبكات الفرعية ذات الاستخدامات المؤسسية. على المدى الطويل، من المتوقع أن يصبح Bittensor جزءًا مهمًا من البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي، حيث تظهر نماذج تجارية جديدة باستمرار، مما يؤدي في النهاية إلى تشكيل نظام بيئي لامركزي أكبر.
05، الخاتمة
يمثل نظام Bittensor البيئي نموذجًا جديدًا لتطوير بنية تحتية للذكاء الاصطناعي. من خلال تخصيص الموارد بشكل سوقي وإدارة لامركزية، يوفر تربة جديدة للابتكار في الذكاء الاصطناعي. في ظل خلفية التطور السريع لصناعة الذكاء الاصطناعي، يستحق نظام Bittensor ونظامه البيئي للشبكات الفرعية الاهتمام المستمر والدراسة المتعمقة.