Руководство по инвестициям в подсети Bittensor: уловите следующий тренд в сфере ИИ

Автор: основной контрибьютор Biteye @lviswang

I. Обзор рынка: обновление dTAO вызывает взрывной рост экосистемы

13 февраля 2025 года сеть Bittensor пережила историческое обновление Dynamic TAO (dTAO), которое перевело сеть от модели централизованного управления к рыночно-ориентированному децентрализованному распределению ресурсов. После обновления каждая подсеть получила собственный альфа-токен, а держатели TAO получили возможность свободно выбирать объекты для инвестиций, что полностью реализовало рыночный механизм ценообразования стоимости.

Данные показывают, что обновление dTAO высвободило огромный инновационный потенциал. Всего за несколько месяцев количество активных сабнетов в Bittensor выросло с 32 до 118, что на 269%. Эти сабнеты охватывают все узкие сегменты индустрии ИИ: от базового текстового вывода и генерации изображений до передовых направлений вроде фолдинга белков и количественной торговли, сформировав на сегодняшний день самую полную экосистему децентрализованного ИИ.

Рыночные показатели также впечатляют. Общая капитализация топ-сабнетов выросла с $4 млн до $690 млн после обновления, а годовая доходность стейкинга стабильно держится на уровне 16–19%. Сеть распределяет вознаграждения между сабнетами в зависимости от рыночной ставки стейкинга TAO; топ-10 сабнетов занимают 51,76% сетевой эмиссии, что отражает механизм естественного отбора.

https://taostats.io/subnets

II. Анализ ключевых сабнетов (топ-10 по эмиссии)

1. @chutes_ai, Chutes (SN64) — бессерверные ИИ-вычисления

Ключевая ценность: революционизация опыта развертывания ИИ-моделей и значительное снижение затрат на вычисления

Chutes использует архитектуру «мгновенного запуска», сокращая время инициализации ИИ-моделей до 200 мс, что в 10 раз эффективнее традиционных облачных сервисов. Более 8000 узлов GPU по всему миру поддерживают популярные модели от DeepSeek R1 до GPT-4, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день с задержкой ответа менее 50 мс.

Бизнес-модель зрелая, используется стратегия freemium для привлечения пользователей через платформу OpenRouter, где Chutes обеспечивает вычислительную мощность для таких популярных моделей, как DeepSeek V3, получая доход с каждого вызова API. Преимущество в издержках заметно: цены на 85% ниже, чем у AWS Lambda. Общий объем использования токенов превысил 9042,37 млрд, обслуживается более 3000 корпоративных клиентов.

Через 9 недель после запуска dTAO достиг капитализации в $100 млн, текущая капитализация составляет $79 млн. Обладает глубоким технологическим рвом, успешным коммерческим внедрением и высокой степенью признания на рынке; в настоящее время является лидером среди сабнетов.

https://chutes.ai/app/research

2. @celiumcompute, Celium (SN51) — оптимизация аппаратных вычислений

Ключевая ценность: оптимизация на уровне оборудования для повышения эффективности ИИ-вычислений

Разработан Datura AI, специализируется на аппаратной оптимизации вычислений. Через четыре модуля: планирование работы GPU, абстракция оборудования, оптимизация производительности и управление энергоэффективностью достигает максимальной эффективности использования оборудования. Поддерживает всю линейку оборудования: NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe и др., снижая цену на 90% по сравнению с аналогами и повышая эффективность вычислений на 45%.

https://celiumcompute.ai/

В настоящее время Celium является вторым по объему эмиссии сабнетом в Bittensor, занимая 7,28% сетевой эмиссии. Аппаратная оптимизация — критически важный сегмент ИИ-инфраструктуры, обладающий высокими технологическими барьерами и сильным трендом на рост цен. Текущая капитализация составляет $56 млн.

3. @TargonCompute, Targon (SN4) — децентрализованная ИИ-платформа вывода

Ключевая ценность: технология конфиденциальных вычислений для защиты конфиденциальности и безопасности данных

Основа Targon — TVM (Targon Virtual Machine), безопасная платформа конфиденциальных вычислений, поддерживающая обучение, вывод и верификацию ИИ-моделей. TVM использует технологии конфиденциальных вычислений Intel TDX и NVIDIA Confidential Computing, обеспечивая безопасность и защиту конфиденциальности всего цикла работы ИИ. Система поддерживает сквозное шифрование от уровня оборудования до прикладного уровня, позволяя пользователям использовать мощные ИИ-сервисы без раскрытия данных.

Targon отличается высоким техническим порогом входа, четкой бизнес-моделью и стабильными источниками дохода. Уже запущен механизм обратного выкупа токенов: все доходы направляются на покупку токенов сети, последняя транзакция составила 18 000 долларов США.

4. @tplr_ai, τemplar (SN3) — ИИ-исследования и распределенное обучение

Ключевая ценность: совместное обучение крупномасштабных ИИ-моделей и снижение порога входа для обучения

Templar — авангардный сабнет в сети Bittensor, специализирующийся на распределенном обучении крупномасштабных ИИ-моделей. Его миссия — стать «лучшей платформой для обучения моделей в мире». Используя ресурсы GPU от глобальных участников для совместного обучения, фокусируется на协同训练 (совместном обучении) передовых моделей и инновациях, подчеркивая защиту от читерства и эффективную коллаборацию.

С точки зрения технических достижений, Templar успешно завершил обучение модели объемом 1,2 млрд параметров, пройдя более 20 тысяч циклов обучения, в процессе участвовало около 200 GPU. В 2024 году обновлен механизм commit-reveal для повышения децентрализации и безопасности верификации; в 2025 году продолжается масштабное обучение больших моделей с объемом параметров свыше 70B+, результаты в стандартных ИИ-бенчмарках сопоставимы с отраслевыми стандартами, получив личную рекомендацию основателя Bittensor Const.

Технологические преимущества Templar достаточно заметны, текущая капитализация составляет $35 млн, доля в эмиссии — 4,79%.

5. @gradients_ai, Gradients (SN56) — децентрализованное обучение ИИ

Ключевая ценность: демократизация обучения ИИ и значительное снижение барьеров по затратам

Также разработан Rayon Labs, решает проблему высоких затрат на обучение ИИ через распределенное обучение. Интеллектуальная система диспетчеризации на основе синхронизации градиентов эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершено обучение модели на 118 трлн параметров со стоимостью всего $5 в час, что на 70% дешевле традиционных облачных сервисов, а скорость обучения на 40% быстрее централизованных решений. Интерфейс в один клик снижает порог входа, уже более 500 проектов используются для тонкой настройки моделей в медицине, финансах, образовании и других сферах.

Текущая капитализация $30 млн, высокий спрос на рынке, четкие технологические преимущества; один из сабнетов, достойных долгосрочного внимания.

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

6. @taoshiio, Proprietary Trading (SN8) — количественная торговля в сфере финансов

Ключевая ценность: управляемые ИИ многоактивные торговые сигналы и финансовые прогнозы

SN8 представляет собой децентрализованную платформу для количественной торговли и финансового прогнозирования с управлением ИИ. Собственная торговая сеть применяет машинное обучение к прогнозированию финансовых рынков, формируя многоуровневую архитектуру прогнозных моделей. Их модель временных рядов объединяет технологии LSTM и Transformer для обработки сложных временных данных. Модуль анализа рыночного настроения анализирует соцсети и новости, предоставляя индикаторы настроения в качестве вспомогательных сигналов для прогнозирования.

На сайте можно увидеть доходность и бэктесты стратегий, предоставляемых различными майнерами. SN8, сочетая ИИ и блокчейн, предлагает инновационный способ торговли на финансовых рынках; текущая капитализация составляет $27 млн.

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

7. @_scorevision, Score (SN44) — анализ и оценка спортивных событий

Ключевая ценность: анализ спортивного видео, ориентация на футбольную индустрию объемом $600 млрд

Специализируется на компьютерном зрении для анализа спортивных видео, снижая затраты на сложный видеопанализ с помощью легкой технологии верификации. Использует двухэтапную проверку: детектирование поля и проверка объектов на базе CLIP, снижая стоимость аннотирования одного матча с тысяч долларов до 1/10–1/100. Сотрудничает с Data Universe, средний уровень точности прогнозов агента DKING AI составляет 70%, бывали дни со 100% точностью.

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

Масштабы спортивной индустрии огромны, технологические инновации значительны, рыночные перспективы широки. Score — сабнет с четко определенной нишей применения, заслуживающий внимания.

8. @openkaito, OpenKaito (SN5) — открытые текстовые рассуждения

Ключевая ценность: разработка текстовых эмбеддинг-моделей и оптимизация информационного поиска

OpenKaito специализируется на разработке текстовых эмбеддинг-моделей при поддержке ключевого участника сферы InfoFi — Kaito. Будучи проектом, движимым сообществом и open-source, OpenKaitO стремится создать высококачественные возможности понимания текста и логического вывода, особенно в области информационного поиска и семантического поиска.

Этот сабнет находится на ранней стадии развития, экосистема строится преимущественно вокруг текстовых эмбеддинг-моделей. Стоит отметить предстоящую интеграцию Yaps, которая может значительно расширить спектр применения и пользовательскую базу.

9. @MacrocosmosAI, Data Universe (SN13) — инфраструктура данных для ИИ

Ключевая ценность: обработка больших объемов данных и обеспечение поставок данных для обучения ИИ

Обработка 500 млн строк данных ежедневно, общий объем превысил 55,6 млрд строк, поддержка хранения 100 ГБ. Архитектура DataEntity предоставляет ключевые функции: стандартизация данных, оптимизация индексации, распределенное хранение и др. Инновационный механизм голосования «гравитация» обеспечивает динамическую корректировку весов.

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

Данные — это нефть для ИИ, ценность инфраструктуры стабильна, ниша важна. Выступая поставщиком данных для множества сабнетов и глубоко сотрудничая с такими проектами, как Score, он демонстрирует фундаментальную ценность инфраструктуры.

10. @taohash, TAOHash (SN14) — майнинг вычислительных мощностей PoW

Ключевая ценность: связь традиционного майнинга с ИИ-вычислениями, консолидация вычислительных ресурсов

TAOHash позволяет биткоин-майнерам перенаправлять свои мощности в сеть Bittensor, получая за майнинг альфа-токены для стейкинга или торговли. Такая модель объединяет традиционный PoW-майнинг с ИИ-вычислениями, предлагая майнерам новый источник дохода.

Всего за несколько недель привлек более 6 EH/s мощностей (около 0,7% от мировых), что доказывает признание рынка данной гибридной модели. Майнеры могут выбирать между традиционным майнингом биткоина и получением токенов TAOHash, оптимизируя доходность в зависимости от рыночной ситуации.

11. @CreatorBid, Creator.Bid — платформа запуска для экосистемы ИИ-агентов

Хотя Creator.Bid не является сабнетом, он играет важную координирующую роль в экосистеме Bittensor. Экосистема Creator.Bid построена на трех главных опорах. Модуль Launchpad предоставляет справедливый и прозрачный сервис запуска ИИ-агентов, используя смарт-контракты для справедливого запуска (anti-sniping) и механизмы курируемого запуска, обеспечивая безопасную и прозрачную стартовую площадку для новых ИИ-агентов. Модуль Tokenomics унифицирует всю экосистему с помощью токена BID, создавая устойчивую модель дохода для агентов. Модуль Hub предлагает мощные API-сервисы, включая автоматизацию контента, доступ к API соцсетей и тонко настроенные изображения.

Главная инновация платформы заключается в концепции Agent Keys. Эти цифровые билеты членства позволяют создателям формировать сообщества вокруг ИИ-агентов и осуществлять совместное владение. Каждый ИИ-агент получает уникальный статус через Agent Name Service (ANS), который реализуется в форме NFT, гарантируя каждому агенту неповторимый идентификатор. Пользователи могут задавать характеристики личности простым вводом промптов, создавая полнофункциональных ИИ-агентов без знания программирования.

Хотя сам Creator.Bid построен в сети Base, он установил глубокие кооперационные отношения с экосистемой Bittensor. Оператируя TAO Council, Creator.Bid объединяет такие топ-сабнеты, как BitMind (SN34), Dippy (SN11 & SN58), становясь «координационным слоем, где выравниваются интересы агентов, сабнетов и разработчиков TAO».

Ценность этого сотрудничества заключается в интеграции преимуществ разных сетей. Bittensor предоставляет мощные возможности для ИИ-вывода и обучения, тогда как Creator.Bid предлагает удобный для пользователя платформу создания и запуска агентов. Объединение двух экосистем позволяет разработчикам использовать ИИ-способности Bittensor для создания агентов, которые затем токенизируются и получают сообщество через Launchpad Creator.Bid.

Сотрудничество с AI Agent Arena Masa (SN59) дополнительно демонстрирует эту синергию. Creator.Bid предоставляет инструменты создания агентов для арены, позволяя пользователям быстро развертывать конкурентных ИИ-агентов. Эта модель межэкосистемной координации становится важным трендом в децентрализованном ИИ.

III. Анализ экосистемы

Ключевые преимущества архитектурных решений

Технические инновации Bittensor заложили основу уникальной децентрализованной ИИ-экосистемы. Алгоритм консенсуса Yuma обеспечивает качество сети через децентрализованную верификацию, а обновление dTAO, внедряющее рыночный механизм распределения ресурсов, значительно повышает эффективность. Каждый сабнет оснащен механизмом AMM для обнаружения цен между TAO и альфа-токенами; такой дизайн позволяет рыночным силам напрямую участвовать в распределении ИИ-ресурсов.

Протоколы взаимодействия между сабнетами поддерживают распределенную обработку сложных ИИ-задач, создавая сильную сетевую экономию. Двойная структура стимулирования (эмиссия TAO плюс appreciation альфа-токенов) гарантирует мотивацию к долгосрочному участию; создатели сабнетов, майнеры, валидаторы и стейкеры получают соответствующее вознаграждение, формируя устойчивый экономический цикл.

Конкурентные преимущества и сталкивающиеся вызовы

По сравнению с традиционными централизованными ИИ-провайдерами, Bittensor предлагает настоящую децентрализованную альтернативу, выделяясь высокой экономической эффективностью. Многие сабнеты демонстрируют явное преимущество в затратах: например, Chutes на 85% дешевле AWS. Это преимущество возникает благодаря эффективности децентрализованной архитектуры. Открытая экосистема способствует быстрому инновациям, количество и качество сабнетов постоянно растут, скорость инноваций значительно превосходит традиционные внутренние разработки корпораций.

Однако экосистема сталкивается и с реальными вызовами. Технический порог остается высоким: несмотря на постоянное улучшение инструментов, участие в майнинге и валидации по-прежнему требует значительных технических знаний. Неопределенность регуляторной среды — еще один фактор риска; децентрализованные ИИ-сети могут столкнуться с разными регуляторными политиками стран. Традиционные облачные провайдеры, такие как AWS и Google Cloud, не останутся в стороне и, вероятно, выпустят конкурентные продукты. По мере роста масштабов сети поддержание баланса между производительностью и децентрализацией станет серьезным испытанием.

Взрывной рост отрасли ИИ предоставляет Bittensor огромные рыночные возможности. Goldman Sachs прогнозирует, что глобальные инвестиции в ИИ в 2025 году приблизятся к $200 млрд, что обеспечит мощную поддержку спроса на инфраструктуру. Глобальный рынок ИИ, как ожидается, вырастет с $294 млрд в 2025 году до $1,77 трлн в 2032 году со средним годовым темпом роста 29%, что создает широкий простор для развития децентрализованной ИИ-инфраструктуры.

Политики поддержки развития ИИ в различных странах создают окно возможностей для децентрализованной ИИ-инфраструктуры, а растущий акцент на конфиденциальности данных и безопасности ИИ увеличивает спрос на такие технологии, как конфиденциальные вычисления, что является ключевым преимуществом таких сабнетов, как Targon. Интерес институциональных инвесторов к ИИ-инфраструктуре продолжает расти; участие известных фондов, таких как DCG и Polychain, обеспечивает экосистему финансовой и ресурсной поддержкой.

IV. Фреймворк инвестиционной стратегии

Инвестирование в сабнеты Bittensor требует построения системной оценки. На техническом уровне необходимо оценивать степень инновационности и глубину технологического рва, техническую экспертизу и исполнительские способности команды, а также синергию с другими проектами экосистемы. На рыночном уровне анализируются размер целевого рынка и потенциал роста, конкурентный ландшафт и дифференцирующие преимущества, уровень принятия пользователями и сетевой эффект, а также регуляторная среда и политические риски. На финансовом уровне следует обращать внимание на текущий уровень оценки и историю performance, долю в эмиссии TAO и тренды роста, обоснованность дизайна токеномики, а также ликвидность и глубину рынка.

В отношении конкретного риск-менеджмента диверсификация является базовой стратегией. Рекомендуется распределять портфель между сабнетами разных типов: инфраструктурными (например, Chutes, Celium), прикладными (например, Score, BitMind) и протокольными (например, Targon, Templar). Также следует адаптировать инвестиционную стратегию в зависимости от этапа развития сабнета: ранние проекты несут высокие риски, но предлагают потенциально высокую доходность, зрелые проекты более стабильны, но имеют ограниченный потенциал роста. Учитывая, что ликвидность альфа-токенов может уступать TAO, необходимо разумно распределять пропорции капитала, сохраняя необходимый ликвидный буфер.

Первое событие халвинга в ноябре 2025 года станет важным рыночным катализатором. Снижение эмиссии повысит дефицитность существующих сабнетов и, возможно, приведет к отсеиванию слабых проектов, что перестроит экономическую картину всей сети. Инвесторы могут заранее занять позиции в качественных сабнетах, чтобы воспользоваться окном распределения активов до халвинга.

В среднесрочной перспективе количество сабнетов, как ожидается, превысит 500 единиц, охватывая все узкие сегменты индустрии ИИ. Рост корпоративных применений стимулирует развитие сабнетов в области конфиденциальных вычислений и приватности данных, междубетная координация станет чаще, формируя сложные цепочки поставок ИИ-сервисов. Постепенная ясность регуляторных рамок предоставит явное преимущество compliant (соответствующим правилам) сабнетам.

В долгосрочной перспективе Bittensor имеет потенциал стать важной частью глобальной ИИ-инфраструктуры. Традиционные ИИ-компании могут перейти на гибридные модели, перенеся часть операционной деятельности в децентрализованные сети. Будут постоянно появляться новые бизнес-модели и сценарии применения, усилится интероперабельность с другими блокчейн-сетями, что в итоге сформирует более масштабную децентрализованную экосистему. Этот путь развития схож с эволюцией инфраструктуры раннего интернета, и инвесторы, сумевшие уловить ключевые моменты, получат щедрую прибыль.

V. Заключение

Экосистема Bittensor представляет новую парадигму развития ИИ-инфраструктуры. Благодаря рыночному распределению ресурсов и механизмам децентрализованного управления, она создает новую питательную среду для ИИ-инноваций; продемонстрированная ею инновационная активность и потенциал роста впечатляют. На фоне стремительного развития отрасли ИИ, Bittensor и его экосистема сабнетов заслуживают постоянного внимания и глубокого изучения.