Panduan Investasi Subnet Bittensor: Menangkap Peluang Besar Infrastruktur AI Berikutnya
Pada Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan upgrade Dynamic TAO (dTAO), yang mewujudkan alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Transformasi ini melepaskan daya inovasi yang besar, dalam beberapa bulan jumlah subnet yang aktif meningkat dari 32 menjadi 118, dengan kenaikan mencapai 269%. Subnet ini mencakup berbagai sektor di industri AI, mulai dari pemahaman teks dasar, generasi gambar, hingga pemodelan lipatan protein yang canggih dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling lengkap saat ini.
Kinerja pasar juga sangat mencolok. Total nilai pasar dari subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar AS sebelum pembaruan menjadi 690 juta dolar AS, dengan hasil tahunan staking stabil di 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat staking TAO yang dipasarkan, dengan 10 subnet teratas menguasai 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang selektif.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas dalam Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Chutes menggunakan arsitektur "start instan", yang mengurangi waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali dibandingkan dengan layanan cloud tradisional. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan diproses setiap hari. Model bisnis yang matang, menggunakan strategi freemium untuk menarik pengguna, dan menyediakan dukungan komputasi untuk model-model populer melalui integrasi di platform tertentu. Keunggulan biaya sangat signifikan, 85% lebih rendah dibandingkan layanan cloud tertentu. Saat ini, total penggunaan token melebihi 9042.37B, dan telah melayani lebih dari 3000 pelanggan perusahaan.
dTAO mencapai valuasi pasar 100 juta USD setelah 9 minggu diluncurkan, saat ini valuasi pasar 79M, memiliki moat teknologi yang dalam, kemajuan komersialisasi berjalan lancar, dan tingkat penerimaan pasar cukup tinggi, saat ini menjadi pemimpin di subnet.
2. Celium (SN51) - optimasi perhitungan perangkat keras
Celium fokus pada optimasi komputasi di tingkat perangkat keras. Melalui empat modul teknologi: penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi, memaksimalkan efisiensi pemanfaatan perangkat keras. Mendukung seluruh rangkaian perangkat keras seperti NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, dengan harga yang lebih rendah 90% dibandingkan produk sejenis, dan efisiensi komputasi meningkat 45%.
Saat ini Celium adalah subnet dengan emisi terbesar kedua di Bittensor, menyumbang 7,28% dari total emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, dengan tren kenaikan harga yang kuat karena adanya hambatan teknologi, saat ini memiliki kapitalisasi pasar sebesar 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Inti dari Targon adalah TVM (Targon Virtual Machine), yang merupakan platform komputasi rahasia yang aman, mendukung pelatihan, inferensi, dan verifikasi model AI. TVM menggunakan teknologi komputasi rahasia tertentu dan komputasi rahasia perusahaan tertentu, untuk memastikan keamanan dan perlindungan privasi seluruh alur kerja AI. Sistem ini mendukung enkripsi end-to-end dari lapisan perangkat keras hingga aplikasi, memungkinkan pengguna untuk menggunakan layanan AI yang kuat tanpa mengungkapkan data.
Targon memiliki ambang teknologi yang tinggi, model bisnis yang jelas, dan sumber pendapatan yang stabil. Saat ini telah dibuka mekanisme pembelian kembali pendapatan, semua pendapatan digunakan untuk pembelian kembali token, pembelian kembali terbaru sebesar 18.000 dolar.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Templar adalah subnet pionir yang terlibat dalam pelatihan terdistribusi model AI skala besar di jaringan Bittensor, dengan misi untuk menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui sumber daya GPU yang disumbangkan oleh peserta global, pelatihan kolaboratif dilakukan dengan fokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model terdepan, menekankan anti-kecurangan dan kolaborasi yang efisien.
Dalam hal pencapaian teknologi, Templar telah berhasil menyelesaikan pelatihan model dengan 1,2B parameter, melalui lebih dari 20.000 siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU terlibat dalam seluruh proses. Pada tahun 2024, mekanisme commit-reveal akan ditingkatkan untuk meningkatkan desentralisasi dan keamanan verifikasi; pada tahun 2025, pelatihan model besar akan terus dilanjutkan, dengan skala parameter mencapai 70B+, menunjukkan kinerja yang setara dengan standar industri dalam pengujian benchmark AI standar.
Keunggulan teknologi Templar cukup menonjol, dengan kapitalisasi pasar saat ini 35M, menguasai 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Gradients menyelesaikan masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas berdasarkan sinkronisasi gradien, secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan kecepatan pelatihan 40% lebih cepat dibandingkan solusi terpusat. Antarmuka satu klik mengurangi hambatan penggunaan, dengan lebih dari 500 proyek telah digunakan untuk penyempurnaan model, mencakup bidang medis, keuangan, pendidikan, dan lainnya.
Nilai pasar saat ini 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknis jelas, merupakan salah satu subnet yang layak untuk diperhatikan dalam jangka panjang.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Finansial
SN8 adalah platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, dengan sinyal perdagangan multi-aset yang didorong oleh AI. Jaringan perdagangan proprietari menerapkan teknologi pembelajaran mesin untuk memprediksi pasar keuangan, membangun arsitektur model prediksi multi-level. Model prediksi deret waktu menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, yang dapat menangani data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menganalisis konten media sosial dan berita, menyediakan indikator sentimen sebagai sinyal bantu untuk prediksi.
Di situs web, Anda dapat melihat hasil dan backtest dari strategi yang disediakan oleh berbagai miner. SN8 menggabungkan AI dan blockchain, menawarkan cara inovatif untuk berdagang di pasar keuangan, dengan kapitalisasi pasar saat ini 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Evaluasi Olahraga
Score adalah kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga, yang mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi validasi yang ringan. Menggunakan dua langkah validasi: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, yang menurunkan biaya pelabelan tradisional dari ribuan dolar per pertandingan menjadi 1/10 hingga 1/100. Bekerja sama dengan suatu subnet, agen AI tersebut memiliki tingkat akurasi prediksi rata-rata 70%, dan pernah mencapai akurasi 100% dalam satu hari.
Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas, Score adalah subnet yang memiliki arah aplikasi yang jelas, layak untuk diperhatikan.
8. OpenKaito (SN5) - inferensi teks sumber terbuka
OpenKaito fokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh Kaito, peserta penting di bidang InfoFi. Sebagai proyek open-source yang dipimpin oleh komunitas, OpenKaito berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks yang berkualitas tinggi, khususnya dalam pencarian informasi dan pencarian semantik.
Subnet ini masih dalam tahap pembangunan awal, yang terutama membangun ekosistem di sekitar model embedding teks. Perlu dicatat bahwa integrasi Yaps yang akan datang mungkin akan secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis penggunanya.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Mengolah 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur DataEntity menyediakan standar data, pengoptimalan indeks, penyimpanan terdistribusi, dan fungsi inti lainnya. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif memungkinkan penyesuaian bobot secara dinamis.
Data adalah minyak untuk AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistem penting. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek seperti Score mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - Penambangan PoW
TAOHash memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor, dengan mendapatkan token alpha melalui penambangan untuk dipertaruhkan atau diperdagangkan. Model ini menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.
Dalam waktu singkat, telah menarik lebih dari 6EH/s dari daya komputasi (sekitar 0,7% dari daya komputasi global), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran ini. Penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, mengoptimalkan keuntungan berdasarkan kondisi pasar.
Analisis Ekosistem
Inovasi teknologi Bittensor telah membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensus Yuma-nya memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, sementara mekanisme alokasi sumber daya pasar yang diperkenalkan oleh pembaruan dTAO secara signifikan meningkatkan efisiensi. Setiap subnet dilengkapi dengan mekanisme AMM, memungkinkan penemuan harga antara TAO dan token alpha, desain ini memungkinkan kekuatan pasar berpartisipasi langsung dalam pengaturan sumber daya AI.
Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi untuk tugas AI yang kompleks, menciptakan efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda (emisi TAO ditambah apresiasi token alpha) memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, di mana pencipta subnet, penambang, validator, dan staker semua dapat memperoleh imbalan yang sesuai, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.
Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menawarkan alternatif terdesentralisasi yang nyata, dengan kinerja yang menonjol dalam efisiensi biaya. Beberapa subnet menunjukkan keunggulan biaya yang signifikan, misalnya Chutes lebih murah 85% dibandingkan dengan layanan cloud tertentu, keunggulan biaya ini berasal dari peningkatan efisiensi arsitektur terdesentralisasi. Ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, jumlah dan kualitas subnet terus meningkat, dan kecepatan inovasi jauh melebihi penelitian dan pengembangan internal perusahaan tradisional.
Namun, ekosistem juga menghadapi tantangan nyata. Ambang teknologi masih cukup tinggi, meskipun alat terus diperbaiki, partisipasi dalam mining dan validation tetap memerlukan pengetahuan teknis yang cukup. Ketidakpastian lingkungan regulasi adalah faktor risiko lainnya, jaringan AI terdesentralisasi mungkin menghadapi kebijakan regulasi yang berbeda di setiap negara. Penyedia layanan cloud tradisional tidak akan tinggal diam, diperkirakan akan meluncurkan produk kompetitif. Seiring pertumbuhan skala jaringan, bagaimana menjaga keseimbangan antara kinerja dan desentralisasi juga menjadi ujian penting.
Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Sebuah bank investasi memprediksi bahwa investasi AI global akan mendekati 200 miliar dolar AS pada tahun 2025, memberikan dukungan kuat untuk permintaan infrastruktur. Pasar AI global diperkirakan akan tumbuh dari 294 miliar dolar AS pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun dolar AS pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan mencapai 29%, yang menciptakan ruang pengembangan yang luas untuk infrastruktur AI terdesentralisasi.
Dukungan kebijakan dari berbagai negara terhadap pengembangan AI telah menciptakan jendela peluang untuk infrastruktur AI yang terdesentralisasi, sementara perhatian terhadap privasi data dan keamanan AI telah meningkatkan permintaan akan teknologi seperti komputasi rahasia, yang merupakan keunggulan inti dari subnet seperti Targon. Minat investor institusi terhadap infrastruktur AI terus meningkat, dengan partisipasi dari suatu lembaga terkenal yang memberikan dukungan dana dan sumber daya untuk ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi pada subnet Bittensor perlu membangun kerangka evaluasi yang sistematis. Dari sisi teknologi, perlu mempertimbangkan tingkat inovasi dan kedalaman moat, kekuatan teknis tim dan kemampuan eksekusi, serta efek sinergi dengan proyek lain dalam ekosistem. Dari sisi pasar, harus menganalisis ukuran pasar target dan potensi pertumbuhan, lanskap persaingan dan keunggulan diferensiasi, adopsi pengguna dan efek jaringan, serta lingkungan regulasi dan risiko kebijakan. Dari sisi keuangan, perlu memperhatikan tingkat valuasi saat ini dan kinerja historis, proporsi emisi TAO dan tren pertumbuhannya, desain ekonomi token yang masuk akal, serta likuiditas dan kedalaman perdagangan.
Dalam manajemen risiko yang konkret, investasi terdiversifikasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk mendistribusikan investasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk tipe infrastruktur (seperti Chutes, Celium), tipe aplikasi (seperti Score, BitMind) dan tipe protokol (seperti Targon, Templar). Pada saat yang sama, strategi investasi harus disesuaikan berdasarkan tahap perkembangan subnet; proyek awal memiliki risiko tinggi tetapi potensi imbal hasil yang besar, proyek yang matang relatif stabil tetapi ruang pertumbuhannya terbatas. Mengingat likuiditas token alpha mungkin tidak sebaik TAO, perlu untuk mengatur proporsi alokasi dana dengan bijaksana, mempertahankan buffer likuiditas yang diperlukan.
Peristiwa pengurangan setengah pertama pada bulan November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting. Pengurangan emisi akan meningkatkan kelangkaan subnet yang ada, sekaligus mungkin menyingkirkan proyek-proyek yang berkinerja buruk, yang akan membentuk kembali struktur ekonomi seluruh jaringan. Investor dapat mempersiapkan penempatan subnet berkualitas tinggi untuk memanfaatkan jendela pengaturan sebelum pengurangan setengah.
Dalam jangka menengah, jumlah subnet diperkirakan akan melampaui 500, mencakup semua segmen industri AI. Peningkatan aplikasi tingkat perusahaan akan mendorong pengembangan subnet terkait komputasi rahasia dan privasi data, kolaborasi lintas subnet akan semakin sering, membentuk rantai pasokan layanan AI yang kompleks. Penjelasan bertahap dari kerangka regulasi akan memberikan keuntungan yang jelas bagi subnet yang patuh.
 dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Ekosistem subnet Bittensor meledak: Peluang investasi dalam infrastruktur AI
Panduan Investasi Subnet Bittensor: Menangkap Peluang Besar Infrastruktur AI Berikutnya
Pada Februari 2025, jaringan Bittensor menyelesaikan upgrade Dynamic TAO (dTAO), yang mewujudkan alokasi sumber daya terdesentralisasi yang didorong oleh pasar. Transformasi ini melepaskan daya inovasi yang besar, dalam beberapa bulan jumlah subnet yang aktif meningkat dari 32 menjadi 118, dengan kenaikan mencapai 269%. Subnet ini mencakup berbagai sektor di industri AI, mulai dari pemahaman teks dasar, generasi gambar, hingga pemodelan lipatan protein yang canggih dan perdagangan kuantitatif, membentuk ekosistem AI terdesentralisasi yang paling lengkap saat ini.
Kinerja pasar juga sangat mencolok. Total nilai pasar dari subnet teratas meningkat dari 4 juta dolar AS sebelum pembaruan menjadi 690 juta dolar AS, dengan hasil tahunan staking stabil di 16-19%. Setiap subnet mendistribusikan insentif jaringan berdasarkan tingkat staking TAO yang dipasarkan, dengan 10 subnet teratas menguasai 51,76% dari emisi jaringan, mencerminkan mekanisme pasar yang selektif.
Analisis Jaringan Inti (10 Teratas dalam Emisi)
1. Chutes (SN64) - komputasi AI tanpa server
Chutes menggunakan arsitektur "start instan", yang mengurangi waktu peluncuran model AI menjadi 200 milidetik, meningkatkan efisiensi hingga 10 kali dibandingkan dengan layanan cloud tradisional. Lebih dari 8000 node GPU di seluruh dunia mendukung model-model utama, dengan lebih dari 5 juta permintaan diproses setiap hari. Model bisnis yang matang, menggunakan strategi freemium untuk menarik pengguna, dan menyediakan dukungan komputasi untuk model-model populer melalui integrasi di platform tertentu. Keunggulan biaya sangat signifikan, 85% lebih rendah dibandingkan layanan cloud tertentu. Saat ini, total penggunaan token melebihi 9042.37B, dan telah melayani lebih dari 3000 pelanggan perusahaan.
dTAO mencapai valuasi pasar 100 juta USD setelah 9 minggu diluncurkan, saat ini valuasi pasar 79M, memiliki moat teknologi yang dalam, kemajuan komersialisasi berjalan lancar, dan tingkat penerimaan pasar cukup tinggi, saat ini menjadi pemimpin di subnet.
2. Celium (SN51) - optimasi perhitungan perangkat keras
Celium fokus pada optimasi komputasi di tingkat perangkat keras. Melalui empat modul teknologi: penjadwalan GPU, abstraksi perangkat keras, optimasi kinerja, dan manajemen efisiensi energi, memaksimalkan efisiensi pemanfaatan perangkat keras. Mendukung seluruh rangkaian perangkat keras seperti NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, dengan harga yang lebih rendah 90% dibandingkan produk sejenis, dan efisiensi komputasi meningkat 45%.
Saat ini Celium adalah subnet dengan emisi terbesar kedua di Bittensor, menyumbang 7,28% dari total emisi jaringan. Optimasi perangkat keras adalah bagian inti dari infrastruktur AI, dengan tren kenaikan harga yang kuat karena adanya hambatan teknologi, saat ini memiliki kapitalisasi pasar sebesar 56M.
3. Targon (SN4) - platform inferensi AI terdesentralisasi
Inti dari Targon adalah TVM (Targon Virtual Machine), yang merupakan platform komputasi rahasia yang aman, mendukung pelatihan, inferensi, dan verifikasi model AI. TVM menggunakan teknologi komputasi rahasia tertentu dan komputasi rahasia perusahaan tertentu, untuk memastikan keamanan dan perlindungan privasi seluruh alur kerja AI. Sistem ini mendukung enkripsi end-to-end dari lapisan perangkat keras hingga aplikasi, memungkinkan pengguna untuk menggunakan layanan AI yang kuat tanpa mengungkapkan data.
Targon memiliki ambang teknologi yang tinggi, model bisnis yang jelas, dan sumber pendapatan yang stabil. Saat ini telah dibuka mekanisme pembelian kembali pendapatan, semua pendapatan digunakan untuk pembelian kembali token, pembelian kembali terbaru sebesar 18.000 dolar.
4. τemplar (SN3) - Penelitian AI dan pelatihan terdistribusi
Templar adalah subnet pionir yang terlibat dalam pelatihan terdistribusi model AI skala besar di jaringan Bittensor, dengan misi untuk menjadi "platform pelatihan model terbaik di dunia". Melalui sumber daya GPU yang disumbangkan oleh peserta global, pelatihan kolaboratif dilakukan dengan fokus pada pelatihan kolaboratif dan inovasi model terdepan, menekankan anti-kecurangan dan kolaborasi yang efisien.
Dalam hal pencapaian teknologi, Templar telah berhasil menyelesaikan pelatihan model dengan 1,2B parameter, melalui lebih dari 20.000 siklus pelatihan, dengan sekitar 200 GPU terlibat dalam seluruh proses. Pada tahun 2024, mekanisme commit-reveal akan ditingkatkan untuk meningkatkan desentralisasi dan keamanan verifikasi; pada tahun 2025, pelatihan model besar akan terus dilanjutkan, dengan skala parameter mencapai 70B+, menunjukkan kinerja yang setara dengan standar industri dalam pengujian benchmark AI standar.
Keunggulan teknologi Templar cukup menonjol, dengan kapitalisasi pasar saat ini 35M, menguasai 4,79% dari emisi.
5. Gradien (SN56) - Pelatihan AI terdesentralisasi
Gradients menyelesaikan masalah biaya pelatihan AI melalui pelatihan terdistribusi. Sistem penjadwalan cerdas berdasarkan sinkronisasi gradien, secara efisien mendistribusikan tugas ke ribuan GPU. Telah menyelesaikan pelatihan model dengan 118 triliun parameter, dengan biaya hanya 5 dolar per jam, 70% lebih murah dibandingkan layanan cloud tradisional, dan kecepatan pelatihan 40% lebih cepat dibandingkan solusi terpusat. Antarmuka satu klik mengurangi hambatan penggunaan, dengan lebih dari 500 proyek telah digunakan untuk penyempurnaan model, mencakup bidang medis, keuangan, pendidikan, dan lainnya.
Nilai pasar saat ini 30M, permintaan pasar besar, keunggulan teknis jelas, merupakan salah satu subnet yang layak untuk diperhatikan dalam jangka panjang.
6. Perdagangan Proprietary (SN8) - Perdagangan Kuantitatif Finansial
SN8 adalah platform perdagangan kuantitatif terdesentralisasi dan prediksi keuangan, dengan sinyal perdagangan multi-aset yang didorong oleh AI. Jaringan perdagangan proprietari menerapkan teknologi pembelajaran mesin untuk memprediksi pasar keuangan, membangun arsitektur model prediksi multi-level. Model prediksi deret waktu menggabungkan teknologi LSTM dan Transformer, yang dapat menangani data deret waktu yang kompleks. Modul analisis sentimen pasar menganalisis konten media sosial dan berita, menyediakan indikator sentimen sebagai sinyal bantu untuk prediksi.
Di situs web, Anda dapat melihat hasil dan backtest dari strategi yang disediakan oleh berbagai miner. SN8 menggabungkan AI dan blockchain, menawarkan cara inovatif untuk berdagang di pasar keuangan, dengan kapitalisasi pasar saat ini 27M.
7. Skor (SN44) - Analisis dan Evaluasi Olahraga
Score adalah kerangka visi komputer yang fokus pada analisis video olahraga, yang mengurangi biaya analisis video yang kompleks melalui teknologi validasi yang ringan. Menggunakan dua langkah validasi: deteksi lapangan dan pemeriksaan objek berbasis CLIP, yang menurunkan biaya pelabelan tradisional dari ribuan dolar per pertandingan menjadi 1/10 hingga 1/100. Bekerja sama dengan suatu subnet, agen AI tersebut memiliki tingkat akurasi prediksi rata-rata 70%, dan pernah mencapai akurasi 100% dalam satu hari.
Industri olahraga memiliki skala yang besar, inovasi teknologi yang signifikan, dan prospek pasar yang luas, Score adalah subnet yang memiliki arah aplikasi yang jelas, layak untuk diperhatikan.
8. OpenKaito (SN5) - inferensi teks sumber terbuka
OpenKaito fokus pada pengembangan model embedding teks, didukung oleh Kaito, peserta penting di bidang InfoFi. Sebagai proyek open-source yang dipimpin oleh komunitas, OpenKaito berkomitmen untuk membangun kemampuan pemahaman dan penalaran teks yang berkualitas tinggi, khususnya dalam pencarian informasi dan pencarian semantik.
Subnet ini masih dalam tahap pembangunan awal, yang terutama membangun ekosistem di sekitar model embedding teks. Perlu dicatat bahwa integrasi Yaps yang akan datang mungkin akan secara signifikan memperluas skenario aplikasi dan basis penggunanya.
9. Data Universe (SN13) - Infrastruktur Data AI
Mengolah 500 juta baris data per hari, total lebih dari 55,6 miliar baris, mendukung penyimpanan 100GB. Arsitektur DataEntity menyediakan standar data, pengoptimalan indeks, penyimpanan terdistribusi, dan fungsi inti lainnya. Mekanisme pemungutan suara "gravitasi" yang inovatif memungkinkan penyesuaian bobot secara dinamis.
Data adalah minyak untuk AI, nilai infrastruktur stabil, dan ekosistem penting. Sebagai penyedia data untuk beberapa subnet, bekerja sama secara mendalam dengan proyek seperti Score mencerminkan nilai infrastruktur.
10. TAOHash (SN14) - Penambangan PoW
TAOHash memungkinkan penambang Bitcoin untuk mengalihkan daya komputasi mereka ke jaringan Bittensor, dengan mendapatkan token alpha melalui penambangan untuk dipertaruhkan atau diperdagangkan. Model ini menggabungkan penambangan PoW tradisional dengan komputasi AI, memberikan sumber pendapatan baru bagi para penambang.
Dalam waktu singkat, telah menarik lebih dari 6EH/s dari daya komputasi (sekitar 0,7% dari daya komputasi global), membuktikan pengakuan pasar terhadap model campuran ini. Penambang dapat memilih antara penambangan Bitcoin tradisional dan mendapatkan token TAOHash, mengoptimalkan keuntungan berdasarkan kondisi pasar.
Analisis Ekosistem
Inovasi teknologi Bittensor telah membangun ekosistem AI terdesentralisasi yang unik. Algoritma konsensus Yuma-nya memastikan kualitas jaringan melalui verifikasi terdesentralisasi, sementara mekanisme alokasi sumber daya pasar yang diperkenalkan oleh pembaruan dTAO secara signifikan meningkatkan efisiensi. Setiap subnet dilengkapi dengan mekanisme AMM, memungkinkan penemuan harga antara TAO dan token alpha, desain ini memungkinkan kekuatan pasar berpartisipasi langsung dalam pengaturan sumber daya AI.
Protokol kolaborasi antar subnet mendukung pemrosesan terdistribusi untuk tugas AI yang kompleks, menciptakan efek jaringan yang kuat. Struktur insentif ganda (emisi TAO ditambah apresiasi token alpha) memastikan motivasi partisipasi jangka panjang, di mana pencipta subnet, penambang, validator, dan staker semua dapat memperoleh imbalan yang sesuai, membentuk siklus ekonomi yang berkelanjutan.
Dibandingkan dengan penyedia layanan AI terpusat tradisional, Bittensor menawarkan alternatif terdesentralisasi yang nyata, dengan kinerja yang menonjol dalam efisiensi biaya. Beberapa subnet menunjukkan keunggulan biaya yang signifikan, misalnya Chutes lebih murah 85% dibandingkan dengan layanan cloud tertentu, keunggulan biaya ini berasal dari peningkatan efisiensi arsitektur terdesentralisasi. Ekosistem terbuka mendorong inovasi cepat, jumlah dan kualitas subnet terus meningkat, dan kecepatan inovasi jauh melebihi penelitian dan pengembangan internal perusahaan tradisional.
Namun, ekosistem juga menghadapi tantangan nyata. Ambang teknologi masih cukup tinggi, meskipun alat terus diperbaiki, partisipasi dalam mining dan validation tetap memerlukan pengetahuan teknis yang cukup. Ketidakpastian lingkungan regulasi adalah faktor risiko lainnya, jaringan AI terdesentralisasi mungkin menghadapi kebijakan regulasi yang berbeda di setiap negara. Penyedia layanan cloud tradisional tidak akan tinggal diam, diperkirakan akan meluncurkan produk kompetitif. Seiring pertumbuhan skala jaringan, bagaimana menjaga keseimbangan antara kinerja dan desentralisasi juga menjadi ujian penting.
Pertumbuhan eksplosif industri AI memberikan peluang pasar yang besar bagi Bittensor. Sebuah bank investasi memprediksi bahwa investasi AI global akan mendekati 200 miliar dolar AS pada tahun 2025, memberikan dukungan kuat untuk permintaan infrastruktur. Pasar AI global diperkirakan akan tumbuh dari 294 miliar dolar AS pada tahun 2025 menjadi 1,77 triliun dolar AS pada tahun 2032, dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan mencapai 29%, yang menciptakan ruang pengembangan yang luas untuk infrastruktur AI terdesentralisasi.
Dukungan kebijakan dari berbagai negara terhadap pengembangan AI telah menciptakan jendela peluang untuk infrastruktur AI yang terdesentralisasi, sementara perhatian terhadap privasi data dan keamanan AI telah meningkatkan permintaan akan teknologi seperti komputasi rahasia, yang merupakan keunggulan inti dari subnet seperti Targon. Minat investor institusi terhadap infrastruktur AI terus meningkat, dengan partisipasi dari suatu lembaga terkenal yang memberikan dukungan dana dan sumber daya untuk ekosistem.
Kerangka Strategi Investasi
Investasi pada subnet Bittensor perlu membangun kerangka evaluasi yang sistematis. Dari sisi teknologi, perlu mempertimbangkan tingkat inovasi dan kedalaman moat, kekuatan teknis tim dan kemampuan eksekusi, serta efek sinergi dengan proyek lain dalam ekosistem. Dari sisi pasar, harus menganalisis ukuran pasar target dan potensi pertumbuhan, lanskap persaingan dan keunggulan diferensiasi, adopsi pengguna dan efek jaringan, serta lingkungan regulasi dan risiko kebijakan. Dari sisi keuangan, perlu memperhatikan tingkat valuasi saat ini dan kinerja historis, proporsi emisi TAO dan tren pertumbuhannya, desain ekonomi token yang masuk akal, serta likuiditas dan kedalaman perdagangan.
Dalam manajemen risiko yang konkret, investasi terdiversifikasi adalah strategi dasar. Disarankan untuk mendistribusikan investasi di antara berbagai jenis subnet, termasuk tipe infrastruktur (seperti Chutes, Celium), tipe aplikasi (seperti Score, BitMind) dan tipe protokol (seperti Targon, Templar). Pada saat yang sama, strategi investasi harus disesuaikan berdasarkan tahap perkembangan subnet; proyek awal memiliki risiko tinggi tetapi potensi imbal hasil yang besar, proyek yang matang relatif stabil tetapi ruang pertumbuhannya terbatas. Mengingat likuiditas token alpha mungkin tidak sebaik TAO, perlu untuk mengatur proporsi alokasi dana dengan bijaksana, mempertahankan buffer likuiditas yang diperlukan.
Peristiwa pengurangan setengah pertama pada bulan November 2025 akan menjadi katalis pasar yang penting. Pengurangan emisi akan meningkatkan kelangkaan subnet yang ada, sekaligus mungkin menyingkirkan proyek-proyek yang berkinerja buruk, yang akan membentuk kembali struktur ekonomi seluruh jaringan. Investor dapat mempersiapkan penempatan subnet berkualitas tinggi untuk memanfaatkan jendela pengaturan sebelum pengurangan setengah.
Dalam jangka menengah, jumlah subnet diperkirakan akan melampaui 500, mencakup semua segmen industri AI. Peningkatan aplikasi tingkat perusahaan akan mendorong pengembangan subnet terkait komputasi rahasia dan privasi data, kolaborasi lintas subnet akan semakin sering, membentuk rantai pasokan layanan AI yang kompleks. Penjelasan bertahap dari kerangka regulasi akan memberikan keuntungan yang jelas bagi subnet yang patuh.
![Bittensor subnet investasi panduan: menangkap momentum berikutnya dari AI](