# Bittensorサブネット投資ガイド：AIインフラの次の波を捉える2025年2月、BittensorネットワークはDynamic TAO (dTAO)アップグレードを完了し、市場主導の分散型リソース配分を実現しました。この変革は巨大な革新の活力を解放し、わずか数ヶ月でアクティブなサブネットの数が32から118に増加し、増加率は269%に達しました。これらのサブネットは、基本的なテキスト推論、画像生成から最先端のタンパク質折りたたみ、量子取引まで、AI産業のあらゆる細分野をカバーし、現在最も完全な分散型AIエコシステムを形成しています。市場のパフォーマンスも同様に素晴らしい。トップサブネットの総市場価値はアップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに増加し、ステーキングの年利回りは16-19%で安定している。各サブネットは市場ベースのTAOステーキング率に基づいてネットワークのインセンティブを配分し、上位10のサブネットがネットワークの排出量の51.76%を占めており、優勝劣敗の市場メカニズムを反映している。! [Bittensor サブネット投資ガイド: AI の次の出口をつかむ](/15/images/9428f6534d0bb0f9aabb94c54f7364c9.jpg)## コアネットワーク分析（排出上位10名）### 1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算Chutesは「即時起動」アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に圧縮し、従来のクラウドサービスに比べて10倍の効率を向上させています。世界中の8000以上のGPUノードが主流モデルをサポートし、日々500万件以上のリクエストを処理しています。ビジネスモデルは成熟しており、無料の付加価値戦略を用いてユーザーを引き付け、あるプラットフォームを通じて人気モデルのコンピューティング能力を提供しています。コスト優位性は顕著で、あるクラウドサービスより85%低いです。現在、総トークン使用量は9042.37Bを超え、3000社以上の法人顧客にサービスを提供しています。dTAOは開始後9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在の時価総額は79Mです。技術的な競争優位性が強く、商業化の進展も順調で、市場での認知度も高いです。現在はサブネットのリーダーです。### 2. Celium (SN51) - ハードウェア コンピューティングの最適化Celiumはハードウェアレベルでの計算最適化に特化しています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、性能最適化、エネルギー効率管理の4つの技術モジュールを通じて、ハードウェア利用効率を最大化します。NVIDIA A100/H100、AMD MI200、Intel Xeなどの全シリーズハードウェアをサポートし、同類製品に比べて価格を90%削減、計算効率を45%向上させています。現在、CeliumはBittensor上で2番目に大きなサブネットであり、ネットワークの排出量の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラの核心部分であり、技術的な障壁があり、価格上昇の傾向が強いです。現在の時価総額は56Mです。### 3. Targon (SN4) - 分散型AI推論プラットフォームTargonの核心はTVM（Targon Virtual Machine）であり、これは安全な機密計算プラットフォームで、AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートしています。TVMはある機密計算技術とある会社の機密計算を採用しており、全体のAIワークフローの安全性とプライバシー保護を確保しています。システムはハードウェアからアプリケーションレイヤーまでのエンドツーエンド暗号化をサポートしており、ユーザーはデータを漏洩させずに強力なAIサービスを利用することができます。Targonは技術的なハードルが高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。現在、収入の買い戻しメカニズムが開始されており、すべての収入はトークンの買い戻しに使用され、最近の買い戻し額は1.8万米ドルです。### 4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニングTemplarはBittensorネットワーク上で大規模AIモデルの分散トレーニングに特化した先駆的なサブネットであり、その使命は「世界で最も優れたモデルトレーニングプラットフォーム」になることです。グローバルな参加者が提供するGPUリソースを通じて協調トレーニングを行い、最前線のモデルの共同トレーニングと革新に焦点を当て、詐欺防止と効率的な協力を強調しています。技術の成果として、Templarは1.2Bパラメータモデルのトレーニングを成功裏に完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを経て、約200個のGPUがこのプロセスに参加しました。2024年にはcommit-revealメカニズムをアップグレードし、検証の分散化と安全性を向上させる予定です。2025年には大規模モデルのトレーニングを引き続き推進し、パラメータ規模は70B以上に達し、標準AIベンチマークテストでは業界標準と同等のパフォーマンスを示します。Templarの技術的優位性は際立っており、現在の時価総額は35Mで、排出量の4.79%を占めています。### 5. グラデーション (SN56) - 分散型AIトレーニングGradientsは分散トレーニングを通じてAIトレーニングコストの痛点を解決します。インテリジェントスケジューリングシステムは、勾配の同期に基づいており、数千のGPUに効率的にタスクを割り当てます。118兆パラメータモデルのトレーニングが完了し、コストはわずか時給5ドルで、従来のクラウドサービスよりも70%安く、トレーニング速度は中央集権型のソリューションよりも40%速いです。ワンクリックインターフェースは使用のハードルを下げ、すでに500以上のプロジェクトがモデルの微調整に利用されており、医療、金融、教育などの分野をカバーしています。現在の時価総額は30M、市場の需要は大きく、技術的な優位性は明確であり、長期的に注目すべきサブネットの一つです。### 6. プロプライエタリ取引 (SN8) - 金融量子取引SN8は分散型量子取引および金融予測プラットフォームで、AI駆動のマルチアセット取引信号を提供します。独自の取引ネットワークは、機械学習技術を金融市場予測に適用し、多層の予測モデルアーキテクチャを構築しています。その時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合させており、複雑な時系列データを処理することができます。市場感情分析モジュールは、ソーシャルメディアやニュースコンテンツを分析することによって、予測の補助信号として感情指標を提供します。ウェブサイトでは、異なるminerが提供する戦略の収益とバックテストを見ることができます。SN8はAIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場取引方法を提供しており、現在の時価総額は27Mです。### 7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価Scoreは、軽量な検証技術を通じて複雑なビデオ分析コストを削減するスポーツビデオ分析のコンピュータビジョンフレームワークです。2段階の検証を採用しています：フィールド検出とCLIPに基づくオブジェクトチェックにより、従来の単一試合で数千ドルのアノテーションコストを1/10から1/100に削減します。あるサブネットと協力し、あるAIエージェントは平均予測精度70%を達成し、100%の1日精度に達したこともあります。スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の将来性が広い。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値する。### 8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論OpenKaitoはテキスト埋め込みモデルの開発に焦点を当てており、InfoFi分野の重要な参加者であるKaitoが支持しています。コミュニティ主導のオープンソースプロジェクトとして、OpenKaitoは高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでおり、特に情報検索とセマンティックサーチの分野での能力向上を目指しています。このサブネットはまだ初期の構築段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心にエコシステムを構築しています。注目すべきは、間もなく統合されるYapsで、これによりそのアプリケーションのシーンとユーザーベースが大幅に拡大する可能性があります。### 9. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤1日に5億行のデータを処理し、累計で556億行以上、100GBのストレージをサポートします。DataEntityアーキテクチャは、データの標準化、インデックスの最適化、分散ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムにより、動的な重みの調整が実現されます。データはAIの石油であり、インフラの価値は安定しており、生態的地位が重要です。複数のサブネットのデータサプライヤーとして、Scoreなどのプロジェクトと深く協力し、インフラの価値を示しています。### 10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニングTAOHashはビットコインマイナーが算力をBittensorネットワークにリダイレクトし、マイニングを通じてアルファトークンを獲得し、ステーキングや取引に使用できるようにします。このモデルは従来のPoWマイニングとAI計算を組み合わせ、マイナーに新たな収入源を提供します。わずか数週間で、6EH/sを超えるハッシュレート（約世界のハッシュレートの0.7%）を引き付け、このハイブリッドモデルに対する市場の認識を証明しました。マイナーは、従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得の間で選択し、市場の状況に応じて収益を最適化できます。## エコシステム分析Bittensorの技術革新は、独自の非中央集権的AIエコシステムを構築しています。そのYumaコンセンサスアルゴリズムは、非中央集権的な検証を通じてネットワークの質を保証し、dTAOアップグレードによって導入された市場化されたリソース配分メカニズムは効率を大幅に向上させます。各サブネットにはAMMメカニズムが装備されており、TAOとalphaトークンの間で価格発見を実現しています。この設計により、市場の力がAIリソースの配分に直接関与することができます。サブネット間の協力プロトコルは、複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を形成します。二重インセンティブ構造（TAO排出とアルファトークンの価値上昇）は、長期的な参加動機を確保し、サブネットの作成者、マイナー、バリデーター、ステーキング者がそれぞれの報酬を得られる持続可能な経済的閉ループを形成します。従来の中央集権型AIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorは真の分散型代替案を提供し、コスト効率において優れたパフォーマンスを示しています。複数のサブネットは顕著なコスト優位性を示しており、例えばChutesはあるクラウドサービスよりも85％安価であり、このコスト優位性は分散型アーキテクチャの効率向上から得られています。オープンエコシステムは迅速なイノベーションを促進し、サブネットの数と質が持続的に向上しており、イノベーションの速度は従来の企業内研究開発を大きく上回っています。しかし、エコシステムは現実的な課題にも直面しています。技術のハードルは依然として高く、ツールは改善され続けていますが、マイニングやバリデーションに参加するにはかなりの技術的知識が必要です。規制環境の不確実性ももう一つのリスク要因であり、分散型AIネットワークは各国の異なる規制政策に直面する可能性があります。従来のクラウドサービスプロバイダーは手をこまねいているわけではなく、競争製品を発表することが予想されます。ネットワークの規模が拡大するにつれて、パフォーマンスと分散化のバランスを維持する方法も重要な試練となります。AI産業の爆発的な成長はBittensorに巨大な市場機会を提供しています。ある投資銀行は2025年に世界のAI投資が2000億ドルに近づくと予測しており、インフラ需要に強力なサポートを提供します。世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年の1.77兆ドルに成長すると予測されており、年平均成長率は29%に達し、分散型AIインフラストラクチャに広範な発展空間を創出しています。各国のAI開発に対する支援政策は、去中心化AIインフラの機会の窓を作り出し、同時にデータプライバシーとAIセキュリティへの関心が機密計算などの技術に対する需要を高めています。これこそがTargonなどのサブネットの核心的な強みです。機関投資家のAIインフラへの関心は高まり続けており、ある有名な機関の参加がエコシステムに資金とリソースの支援を提供しています。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次の出口をつかむ](/15/images/8d42ad6f4d999624a2c366cdfa137eaf.jpg)## 投資戦略フレームワークBittensorサブネットへの投資には、体系的な評価フレームワークの構築が必要です。技術面では、革新性と競争優位の深さ、チームの技術力と実行能力、エコシステム内の他のプロジェクトとの相乗効果を考察する必要があります。市場面では、ターゲット市場の規模と成長ポテンシャル、競争状況と差別化の優位性、ユーザーの採用状況とネットワーク効果、規制環境と政策リスクを分析する必要があります。財務面では、現在の評価水準と過去のパフォーマンス、TAOの排出比率と成長トレンド、トークンエコノミクスの設計の合理性、流動性と取引の深さに注目する必要があります。具体的なリスク管理において、分散投資は基本的な戦略です。インフラ型（Chutes、Celiumなど）、アプリ型（Score、BitMindなど）、およびプロトコル型（Targon、Templarなど）の異なるタイプのサブネット間で分散配置することをお勧めします。同時に、サブネットの発展段階に応じて投資戦略を調整する必要があります。初期プロジェクトはリスクが高いが潜在的なリターンが大きく、成熟したプロジェクトは比較的安定しているが成長余地が限られています。alphaトークンの流動性はTAOほどではない可能性があるため、資金配置比率を適切に設定し、必要な流動性バッファを維持することが重要です。2025年11月の初回の半減期イベントは重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は既存のサブネットの希少性を高める一方で、パフォーマンスが低いプロジェクトを淘汰する可能性があり、これがネットワーク全体の経済的な構造を再構築します。投資家は、高品質なサブネットに先行して投資し、半減前の配置ウィンドウを活用することができます。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次の出口をつかむ](/15/images/b14b05020207b9b0584473165976e966.jpg)中期的に見ると、サブネットの数は500を突破し、AI産業の各細分野をカバーすることが予想されます。企業向けアプリケーションの増加は、機密計算とデータプライバシー関連のサブネットの発展を促進し、サブネット間の協力がより頻繁になり、複雑なAIサービスサプライチェーンが形成されます。規制フレームワークの徐々に明確化は、コンプライアンスサブネットに明らかな優位性をもたらすでしょう。
Bittensorサブネットエコシステムの爆発：AIインフラストラクチャへの投資機会を掘り起こす
Bittensorサブネット投資ガイド：AIインフラの次の波を捉える
2025年2月、BittensorネットワークはDynamic TAO (dTAO)アップグレードを完了し、市場主導の分散型リソース配分を実現しました。この変革は巨大な革新の活力を解放し、わずか数ヶ月でアクティブなサブネットの数が32から118に増加し、増加率は269%に達しました。これらのサブネットは、基本的なテキスト推論、画像生成から最先端のタンパク質折りたたみ、量子取引まで、AI産業のあらゆる細分野をカバーし、現在最も完全な分散型AIエコシステムを形成しています。
市場のパフォーマンスも同様に素晴らしい。トップサブネットの総市場価値はアップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに増加し、ステーキングの年利回りは16-19%で安定している。各サブネットは市場ベースのTAOステーキング率に基づいてネットワークのインセンティブを配分し、上位10のサブネットがネットワークの排出量の51.76%を占めており、優勝劣敗の市場メカニズムを反映している。
! Bittensor サブネット投資ガイド: AI の次の出口をつかむ
コアネットワーク分析（排出上位10名）
1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算
Chutesは「即時起動」アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に圧縮し、従来のクラウドサービスに比べて10倍の効率を向上させています。世界中の8000以上のGPUノードが主流モデルをサポートし、日々500万件以上のリクエストを処理しています。ビジネスモデルは成熟しており、無料の付加価値戦略を用いてユーザーを引き付け、あるプラットフォームを通じて人気モデルのコンピューティング能力を提供しています。コスト優位性は顕著で、あるクラウドサービスより85%低いです。現在、総トークン使用量は9042.37Bを超え、3000社以上の法人顧客にサービスを提供しています。
dTAOは開始後9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在の時価総額は79Mです。技術的な競争優位性が強く、商業化の進展も順調で、市場での認知度も高いです。現在はサブネットのリーダーです。
2. Celium (SN51) - ハードウェア コンピューティングの最適化
Celiumはハードウェアレベルでの計算最適化に特化しています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、性能最適化、エネルギー効率管理の4つの技術モジュールを通じて、ハードウェア利用効率を最大化します。NVIDIA A100/H100、AMD MI200、Intel Xeなどの全シリーズハードウェアをサポートし、同類製品に比べて価格を90%削減、計算効率を45%向上させています。
現在、CeliumはBittensor上で2番目に大きなサブネットであり、ネットワークの排出量の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラの核心部分であり、技術的な障壁があり、価格上昇の傾向が強いです。現在の時価総額は56Mです。
3. Targon (SN4) - 分散型AI推論プラットフォーム
Targonの核心はTVM（Targon Virtual Machine）であり、これは安全な機密計算プラットフォームで、AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートしています。TVMはある機密計算技術とある会社の機密計算を採用しており、全体のAIワークフローの安全性とプライバシー保護を確保しています。システムはハードウェアからアプリケーションレイヤーまでのエンドツーエンド暗号化をサポートしており、ユーザーはデータを漏洩させずに強力なAIサービスを利用することができます。
Targonは技術的なハードルが高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。現在、収入の買い戻しメカニズムが開始されており、すべての収入はトークンの買い戻しに使用され、最近の買い戻し額は1.8万米ドルです。
4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニング
TemplarはBittensorネットワーク上で大規模AIモデルの分散トレーニングに特化した先駆的なサブネットであり、その使命は「世界で最も優れたモデルトレーニングプラットフォーム」になることです。グローバルな参加者が提供するGPUリソースを通じて協調トレーニングを行い、最前線のモデルの共同トレーニングと革新に焦点を当て、詐欺防止と効率的な協力を強調しています。
技術の成果として、Templarは1.2Bパラメータモデルのトレーニングを成功裏に完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを経て、約200個のGPUがこのプロセスに参加しました。2024年にはcommit-revealメカニズムをアップグレードし、検証の分散化と安全性を向上させる予定です。2025年には大規模モデルのトレーニングを引き続き推進し、パラメータ規模は70B以上に達し、標準AIベンチマークテストでは業界標準と同等のパフォーマンスを示します。
Templarの技術的優位性は際立っており、現在の時価総額は35Mで、排出量の4.79%を占めています。
5. グラデーション (SN56) - 分散型AIトレーニング
Gradientsは分散トレーニングを通じてAIトレーニングコストの痛点を解決します。インテリジェントスケジューリングシステムは、勾配の同期に基づいており、数千のGPUに効率的にタスクを割り当てます。118兆パラメータモデルのトレーニングが完了し、コストはわずか時給5ドルで、従来のクラウドサービスよりも70%安く、トレーニング速度は中央集権型のソリューションよりも40%速いです。ワンクリックインターフェースは使用のハードルを下げ、すでに500以上のプロジェクトがモデルの微調整に利用されており、医療、金融、教育などの分野をカバーしています。
現在の時価総額は30M、市場の需要は大きく、技術的な優位性は明確であり、長期的に注目すべきサブネットの一つです。
6. プロプライエタリ取引 (SN8) - 金融量子取引
SN8は分散型量子取引および金融予測プラットフォームで、AI駆動のマルチアセット取引信号を提供します。独自の取引ネットワークは、機械学習技術を金融市場予測に適用し、多層の予測モデルアーキテクチャを構築しています。その時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合させており、複雑な時系列データを処理することができます。市場感情分析モジュールは、ソーシャルメディアやニュースコンテンツを分析することによって、予測の補助信号として感情指標を提供します。
ウェブサイトでは、異なるminerが提供する戦略の収益とバックテストを見ることができます。SN8はAIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場取引方法を提供しており、現在の時価総額は27Mです。
7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価
Scoreは、軽量な検証技術を通じて複雑なビデオ分析コストを削減するスポーツビデオ分析のコンピュータビジョンフレームワークです。2段階の検証を採用しています：フィールド検出とCLIPに基づくオブジェクトチェックにより、従来の単一試合で数千ドルのアノテーションコストを1/10から1/100に削減します。あるサブネットと協力し、あるAIエージェントは平均予測精度70%を達成し、100%の1日精度に達したこともあります。
スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の将来性が広い。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値する。
8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論
OpenKaitoはテキスト埋め込みモデルの開発に焦点を当てており、InfoFi分野の重要な参加者であるKaitoが支持しています。コミュニティ主導のオープンソースプロジェクトとして、OpenKaitoは高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでおり、特に情報検索とセマンティックサーチの分野での能力向上を目指しています。
このサブネットはまだ初期の構築段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心にエコシステムを構築しています。注目すべきは、間もなく統合されるYapsで、これによりそのアプリケーションのシーンとユーザーベースが大幅に拡大する可能性があります。
9. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤
1日に5億行のデータを処理し、累計で556億行以上、100GBのストレージをサポートします。DataEntityアーキテクチャは、データの標準化、インデックスの最適化、分散ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムにより、動的な重みの調整が実現されます。
データはAIの石油であり、インフラの価値は安定しており、生態的地位が重要です。複数のサブネットのデータサプライヤーとして、Scoreなどのプロジェクトと深く協力し、インフラの価値を示しています。
10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニング
TAOHashはビットコインマイナーが算力をBittensorネットワークにリダイレクトし、マイニングを通じてアルファトークンを獲得し、ステーキングや取引に使用できるようにします。このモデルは従来のPoWマイニングとAI計算を組み合わせ、マイナーに新たな収入源を提供します。
わずか数週間で、6EH/sを超えるハッシュレート（約世界のハッシュレートの0.7%）を引き付け、このハイブリッドモデルに対する市場の認識を証明しました。マイナーは、従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得の間で選択し、市場の状況に応じて収益を最適化できます。
エコシステム分析
Bittensorの技術革新は、独自の非中央集権的AIエコシステムを構築しています。そのYumaコンセンサスアルゴリズムは、非中央集権的な検証を通じてネットワークの質を保証し、dTAOアップグレードによって導入された市場化されたリソース配分メカニズムは効率を大幅に向上させます。各サブネットにはAMMメカニズムが装備されており、TAOとalphaトークンの間で価格発見を実現しています。この設計により、市場の力がAIリソースの配分に直接関与することができます。
サブネット間の協力プロトコルは、複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を形成します。二重インセンティブ構造（TAO排出とアルファトークンの価値上昇）は、長期的な参加動機を確保し、サブネットの作成者、マイナー、バリデーター、ステーキング者がそれぞれの報酬を得られる持続可能な経済的閉ループを形成します。
従来の中央集権型AIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorは真の分散型代替案を提供し、コスト効率において優れたパフォーマンスを示しています。複数のサブネットは顕著なコスト優位性を示しており、例えばChutesはあるクラウドサービスよりも85％安価であり、このコスト優位性は分散型アーキテクチャの効率向上から得られています。オープンエコシステムは迅速なイノベーションを促進し、サブネットの数と質が持続的に向上しており、イノベーションの速度は従来の企業内研究開発を大きく上回っています。
しかし、エコシステムは現実的な課題にも直面しています。技術のハードルは依然として高く、ツールは改善され続けていますが、マイニングやバリデーションに参加するにはかなりの技術的知識が必要です。規制環境の不確実性ももう一つのリスク要因であり、分散型AIネットワークは各国の異なる規制政策に直面する可能性があります。従来のクラウドサービスプロバイダーは手をこまねいているわけではなく、競争製品を発表することが予想されます。ネットワークの規模が拡大するにつれて、パフォーマンスと分散化のバランスを維持する方法も重要な試練となります。
AI産業の爆発的な成長はBittensorに巨大な市場機会を提供しています。ある投資銀行は2025年に世界のAI投資が2000億ドルに近づくと予測しており、インフラ需要に強力なサポートを提供します。世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年の1.77兆ドルに成長すると予測されており、年平均成長率は29%に達し、分散型AIインフラストラクチャに広範な発展空間を創出しています。
各国のAI開発に対する支援政策は、去中心化AIインフラの機会の窓を作り出し、同時にデータプライバシーとAIセキュリティへの関心が機密計算などの技術に対する需要を高めています。これこそがTargonなどのサブネットの核心的な強みです。機関投資家のAIインフラへの関心は高まり続けており、ある有名な機関の参加がエコシステムに資金とリソースの支援を提供しています。
! Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次の出口をつかむ
投資戦略フレームワーク
Bittensorサブネットへの投資には、体系的な評価フレームワークの構築が必要です。技術面では、革新性と競争優位の深さ、チームの技術力と実行能力、エコシステム内の他のプロジェクトとの相乗効果を考察する必要があります。市場面では、ターゲット市場の規模と成長ポテンシャル、競争状況と差別化の優位性、ユーザーの採用状況とネットワーク効果、規制環境と政策リスクを分析する必要があります。財務面では、現在の評価水準と過去のパフォーマンス、TAOの排出比率と成長トレンド、トークンエコノミクスの設計の合理性、流動性と取引の深さに注目する必要があります。
具体的なリスク管理において、分散投資は基本的な戦略です。インフラ型（Chutes、Celiumなど）、アプリ型（Score、BitMindなど）、およびプロトコル型（Targon、Templarなど）の異なるタイプのサブネット間で分散配置することをお勧めします。同時に、サブネットの発展段階に応じて投資戦略を調整する必要があります。初期プロジェクトはリスクが高いが潜在的なリターンが大きく、成熟したプロジェクトは比較的安定しているが成長余地が限られています。alphaトークンの流動性はTAOほどではない可能性があるため、資金配置比率を適切に設定し、必要な流動性バッファを維持することが重要です。
2025年11月の初回の半減期イベントは重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は既存のサブネットの希少性を高める一方で、パフォーマンスが低いプロジェクトを淘汰する可能性があり、これがネットワーク全体の経済的な構造を再構築します。投資家は、高品質なサブネットに先行して投資し、半減前の配置ウィンドウを活用することができます。
! Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次の出口をつかむ
中期的に見ると、サブネットの数は500を突破し、AI産業の各細分野をカバーすることが予想されます。企業向けアプリケーションの増加は、機密計算とデータプライバシー関連のサブネットの発展を促進し、サブネット間の協力がより頻繁になり、複雑なAIサービスサプライチェーンが形成されます。規制フレームワークの徐々に明確化は、コンプライアンスサブネットに明らかな優位性をもたらすでしょう。
![Bittensorサブネット投資ガイド：AIの次の風口をつかむ](