نظرة عامة على السوق: ترقية TAO الديناميكية تؤدي إلى انفجار النظام البيئي
في فبراير 2025، أكمل شبكة Bittensor ترقية TAO الديناميكية، مما حول الشبكة إلى توزيع موارد لامركزي مدفوع بالأسواق. بعد الترقية، تمتلك كل شبكة فرعية رموزاً مستقلة، ويمكن لحامليها اختيار موضوعات الاستثمار بحرية، مما حقق آلية اكتشاف القيمة المدفوعة بالسوق.
تشير البيانات إلى أن الترقية أطلقت طاقة ابتكارية هائلة. خلال عدة أشهر، نمت Bittensor من 32 شبكة فرعية إلى 118 شبكة فرعية نشطة، بزيادة قدرها 269%. تغطي هذه الشبكات الفرعية جميع المجالات الفرعية في صناعة الذكاء الاصطناعي، من استنتاج النصوص الأساسية، وتوليد الصور، إلى طي البروتينات المتقدمة، والتداول الكمي، مما يشكل نظامًا بيئيًا كاملًا للذكاء الاصطناعي اللامركزي.
أداء السوق كان لامعًا كذلك. زادت القيمة السوقية الإجمالية للشبكات الفرعية الرائدة من 4 ملايين دولار إلى 690 مليون دولار، واستقر العائد السنوي على التشفير عند 16-19%. تم تخصيص الحوافز الشبكية حسب معدل التشفير في السوق لكل شبكة فرعية، حيث تمثل أكبر 10 شبكات فرعية 51.76% من الانبعاثات الشبكية، مما يعكس آلية السوق القائمة على الانتقاء الطبيعي.
تحليل الشبكة الأساسية (العشرة الأوائل في الانبعاثات)
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
القيمة الأساسية: الابتكار في تجربة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكلفة الحوسبة بشكل كبير
تستخدم Chutes بنية "التشغيل الفوري"، مما يقلص زمن بدء نموذج الذكاء الاصطناعي إلى 200 مللي ثانية، مع زيادة الكفاءة بمقدار 10 مرات. تدعم أكثر من 8000 عقدة GPU حول العالم النماذج الرئيسية، مع معالجة أكثر من 5 ملايين طلب يوميًا، وتأخير استجابة أقل من 50 مللي ثانية.
نموذج الأعمال ناضج، يعتمد على استراتيجية القيمة المضافة المجانية. من خلال دمج دعم قوة الحوسبة لنماذج مثل DeepSeek V3 عبر منصة معينة، يتم تحقيق الدخل من استدعاءات API. التكاليف أقل بنسبة 85% مقارنةً بخدمة سحابية معينة. إجمالي استخدام الرموز يتجاوز 9042.37B، ويخدم أكثر من 3000 عميل من الشركات.
بعد الترقية، وصلت القيمة السوقية إلى 100 مليون دولار بعد 9 أسابيع، حالياً 79 مليون. الحماية التقنية عميقة، والتقدم التجاري يسير بسلاسة، ودرجة الاعتراف في السوق عالية، وهي رائدة في شبكة فرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين حسابات الأجهزة
القيمة الأساسية: تحسين الأجهزة الأساسية، وزيادة كفاءة حساب الذكاء الاصطناعي
تركيز على تحسين حساب طبقة الأجهزة. من خلال جدولة GPU، والتجريد من الأجهزة، وما إلى ذلك من الوحدات التقنية، يتم تحقيق أقصى استفادة من كفاءة استخدام الأجهزة. يدعم جميع سلسلة الأجهزة، وانخفاض الأسعار بنسبة 90٪، وزيادة كفاءة الحساب بنسبة 45٪.
حاليًا، هي ثاني أكبر شبكة فرعية من حيث الانبعاثات، حيث تمثل 7.28% من انبعاثات الشبكة. تحسين الأجهزة هو عنصر أساسي في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، ويتميز بحواجز تقنية، وهناك اتجاه قوي لزيادة الأسعار، والقيمة السوقية الحالية 56M.
القيمة الأساسية: تقنية الحوسبة السرية، لضمان أمان خصوصية البيانات
النقطة الأساسية هي آلة Targon الافتراضية، التي تستخدم تقنية الحوسبة السرية لضمان أمان تدفقات العمل للذكاء الاصطناعي وحماية الخصوصية. يدعم النظام التشفير من الطرف إلى الطرف، مما يسمح للمستخدمين باستخدام خدمات الذكاء الاصطناعي دون تسرب البيانات.
العوائق التقنية عالية، ونموذج الأعمال واضح، وهناك دخل ثابت. تم تفعيل آلية إعادة شراء الدخل، حيث يتم استخدام جميع الإيرادات لشراء الرموز، وقد تم شراء 18000 دولار مؤخرًا.
القيمة الأساسية: تدريب تعاوني واسع النطاق لنماذج الذكاء الاصطناعي، خفض عتبة التدريب
نسعى لأن نكون "أفضل منصة لتدريب النماذج في العالم". من خلال موارد GPU العالمية، نقوم بالتدريب التعاوني، مع التركيز على الابتكار في النماذج المتقدمة، مع التأكيد على مقاومة الغش والتعاون الفعال.
تم الانتهاء من تدريب نموذج بـ 1.2 مليار معلمة، مع أكثر من 20,000 دورة تدريبية، وشارك حوالي 200 وحدة معالجة رسومات. سيتم دفع تدريب النموذج الكبير في عام 2025، وسيصل حجم المعلمات إلى 70 مليار أو أكثر، مما يُظهر أداءً يعادل المعايير الصناعية.
تتميز الميزة التقنية ، القيمة السوقية الحالية 35 مليون ، تمثل 4.79٪ من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
القيمة الأساسية: تدريب الذكاء الاصطناعي للجميع، وخفض عتبة التكاليف بشكل كبير
حل نقاط الألم في تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. يقوم نظام الجدولة الذكي بتوزيع المهام بكفاءة على آلاف وحدات معالجة الرسومات. تم الانتهاء من تدريب نموذج بـ 118 تريليون معلمة، بتكلفة 5 دولارات في الساعة، أرخص بنسبة 70% من خدمات السحابة التقليدية، وأسرع بنسبة 40%.
تقلل واجهة الاستخدام بنقرة واحدة من عتبة الاستخدام، وأكثر من 500 مشروع لتعديل النماذج، تغطي مجالات مثل الرعاية الصحية والمالية والتعليم. القيمة السوقية الحالية 30 مليون، والطلب في السوق كبير، والمزايا التقنية واضحة، مما يستحق 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 وتنبؤات مالية، إشارات تداول متعددة الأصول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تطبيق تقنيات التعلم الآلي في التنبؤ بالأسواق المالية، وبناء هيكل نماذج تنبؤ متعددة المستويات. نموذج التنبؤ الزمني يجمع بين تقنيتي LSTM وTransformer، لمعالجة بيانات السلاسل الزمنية المعقدة. وحدة تحليل المشاعر السوقية توفر إشارات مساعدة.
يظهر الموقع عوائد واستراتيجيات مختلفة. بال结合 بين الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوكشين، يوفر طرقًا مبتكرة لتداول الأسواق المالية، والقيمة السوقية الحالية 27M.
7. Score (SN44) - التحليل والتقييم الرياضي
القيمة الأساسية: تحليل الفيديو الرياضي، يستهدف صناعة كرة القدم التي تبلغ 6000 مليار دولار
إطار رؤية الكمبيوتر الذي يركز على تحليل الفيديو الرياضي، يقلل من تكلفة تحليل الفيديو المعقد من خلال تقنية التحقق الخفيفة. يتم استخدام التحقق على مرحلتين، مما يقلل من تكلفة التسمية التقليدية إلى 1/10 إلى 1/100. بالتعاون مع منصة بيانات معينة، متوسط دقة توقعات الذكاء الاصطناعي 70%، وقد وصلت إلى 100% دقة في يوم واحد.
صناعة الرياضة ضخمة، والابتكار التكنولوجي ملحوظ، وآفاق السوق واسعة، Score هي شبكة فرعية لها اتجاه تطبيق واضح، وتستحق الاهتمام.
8. OpenKaito (SN5) - نص مفتوح推理
القيمة الأساسية: تطوير نماذج تضمين النصوص، تحسين استرجاع المعلومات
تركز على تطوير نماذج تضمين النصوص، وتسعى لبناء قدرات عالية الجودة لفهم النصوص واستنتاجها، خاصة في مجالات استرجاع المعلومات والبحث الدلالي.
شبكة فرعية لا تزال في مرحلة البناء المبكر، تركز بشكل أساسي على بناء نظام بيئي حول نماذج تضمين النص. قد يؤدي التكامل القادم إلى توسيع ملحوظ في مشاهد التطبيق وقاعدة المستخدمين.
9. عالم البيانات (SN13) - البنية التحتية للبيانات الذكية
القيمة الأساسية: معالجة البيانات على نطاق واسع، توفير بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
يتعامل مع 5 مليارات صف من البيانات يوميًا، ويصل إجمالي عدد الصفوف إلى أكثر من 55.6 مليار صف، ويدعم تخزين بسعة 100 جيجابايت. يوفر الهيكل وظائف أساسية مثل توحيد البيانات، وتحسين الفهارس، والتخزين الموزع. آلية التصويت "الجاذبية" الابتكارية تحقق تعديل الوزن الديناميكي.
البيانات هي أساس الذكاء الاصطناعي، وقيمة البنية التحتية مستقرة، والمكانة البيئية مهمة. باعتبارها مزود بيانات لشبكات فرعية متعددة، فإن التعاون العميق مع مشاريع أخرى يعكس قيمة البنية التحتية.
10. TAOHash (SN14) - تعدين قوة الحوسبة PoW
القيمة الأساسية: ربط التعدين التقليدي مع حسابات الذكاء الاصطناعي، دمج موارد قوة الحوسبة
يسمح للمعدنين بإعادة توجيه قوة الحوسبة إلى شبكة Bittensor، والحصول على رموز من خلال التعدين لاستخدامها في الرهن أو التجارة. يجمع بين التعدين التقليدي PoW وحوسبة الذكاء الاصطناعي، مما يوفر مصادر دخل جديدة للمعدنين.
في فترة قصيرة، جذب أكثر من 6EH/s من قوة الحوسبة (حوالي 0.7% من السوق العالمية)، مما يثبت اعتراف السوق بالنموذج الهجين. يمكن للعمال الاختيار بين التعدين التقليدي والحصول على الرموز، مما يحسن العائدات.
تحليل النظام البيئي
مزايا الهيكلية التقنية
بِتّينْسُور بَنَت نِظامًا مُميّزًا لِتَكنولوجيا الذكاء الاصطناعي اللامركزية. يضمن خوارزمية التوافق جودة الشبكة من خلال التحقق اللامركزي، بينما يُعزز آلية توزيع الموارد السوقية المُعتمَدة من الكفاءة. كل شبكة فرعية مُزودة بآلية AMM لتحقيق اكتشاف الأسعار، مما يسمح لقوى السوق بالمشاركة في تخصيص موارد الذكاء الاصطناعي.
دعم التعاون بين الشبكات الفرعية لمعالجة المهام المعقدة للذكاء الاصطناعي بشكل موزع، مما يشكل تأثير الشبكة. تضمن الهيكل التحفيزي المزدوج دافع المشاركة على المدى الطويل، حيث يحصل كل من الأدوار على العوائد المناسبة، مما يشكل حلقة اقتصادية مستدامة.
ميزة تنافسية وتحديات
بالمقارنة مع مقدمي الخدمات التقليديين، يوفر Bittensor بدائل حقيقية لامركزية، مع كفاءة تكلفة بارزة. تظهر الشبكات الفرعية المتعددة مزايا تكلفة ملحوظة، مثل شبكة فرعية معينة أرخص بنسبة 85% من خدمة سحابية معينة. يعزز النظام البيئي المفتوح الابتكار السريع، حيث يتجاوز معدل الابتكار بكثير البحث والتطوير داخل الشركات التقليدية.
ومع ذلك، تواجه النظام تحديات مثل ارتفاع العوائق التقنية وعدم اليقين في التنظيم. من المتوقع أن تقدم مقدمو الخدمات السحابية التقليديون منتجات تنافسية. مع زيادة حجم الشبكة، تصبح المحافظة على الأداء والتوازن بين اللامركزية اختبارًا مهمًا.
أدى انفجار صناعة الذكاء الاصطناعي إلى توفير فرص سوقية هائلة لـBittensor. يُتوقع أن يصل معدل النمو السنوي المركب لسوق الذكاء الاصطناعي العالمي إلى 29%، مما يخلق مساحة واسعة لتطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي.
تخلق سياسات الدعم من الدول نافذة فرص، حيث زادت الاهتمامات بخصوص خصوصية البيانات وأمان الذكاء الاصطناعي من الطلب على تقنيات مثل الحوسبة السرية. يستمر اهتمام المستثمرين المؤسسيين في الازدياد، مما يوفر التمويل والدعم الموارد للنظام البيئي.
إطار استراتيجيات الاستثمار
يتطلب الاستثمار في شبكة فرعية Bittensor إنشاء إطار تقييم نظامي. على المستوى الفني، يتم فحص درجة الابتكار، قوة الفريق، والتعاون البيئي. على المستوى السوقي، يتم تحليل الحجم المستهدف، هيكل المنافسة، واعتماد المستخدمين. على المستوى المالي، يتم التركيز على التقييم، نسبة الانبعاثات، وعلم الاقتصاد الرمزي.
في إدارة المخاطر، يعتبر التنويع في الاستثمار استراتيجية أساسية. يُنصح بتوزيع التكوين بين أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية. قم بتعديل الاستراتيجية بناءً على مرحلة التطوير، فالمشاريع في مراحلها المبكرة تحمل مخاطر عالية ولكنها توفر عوائد محتملة كبيرة. ضع في اعتبارك سيولة الرموز، وقم بترتيب تخصيص الأموال بشكل معقول.
ستكون عملية التخفيض الأولى في نوفمبر 2025 محفزًا مهمًا في السوق. قم بالتخطيط مسبقًا لشبكات فرعية عالية الجودة، واستفد من نافذة التخصيص قبل التخفيض.
من المتوقع أن يتجاوز عدد الشبكات الفرعية 500. إن زيادة تطبيقات المؤسسات تدفع تطوير الشبكات الفرعية ذات الصلة، والتعاون عبر الشبكات الفرعية أصبح أكثر تكرارًا. سيوفر الوضوح التنظيمي ميزة للشبكات الفرعية المتوافقة.
من المتوقع أن يصبح Bittensor على المدى الطويل جزءًا مهمًا من البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي. تظهر نماذج أعمال جديدة وتطبيقات باستمرار، مع تعزيز التفاعل بين الشبكات الأخرى، مما يؤدي في النهاية إلى تشكيل نظام بيئي أكبر. تشبه مسار التطور البنية التحتية للإنترنت المبكرة، المستثمرون الذين يستغلون النقاط الرئيسية سيحققون عوائد كبيرة.
الخاتمة
يمثل نظام Bittensor البيئي نموذجًا جديدًا لتطوير بنية تحتية للذكاء الاصطناعي. من خلال تخصيص الموارد بشكل سوقي والحكم اللامركزي، يوفر تربة جديدة للابتكار في الذكاء الاصطناعي، مما يظهر حيوية الابتكار وإمكانات النمو اللافتة. في ظل التطور السريع لصناعة الذكاء الاصطناعي، يستحق نظام Bittensor ونظامه البيئي الشبكي الفرعي المزيد من الاهتمام 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.
تحليل استثمار生态 شبكة فرعية Bittensor: ترقية ديناميكية TAO تؤدي إلى انفجار الابتكار في الذكاء الاصطناعي
تحليل استثمار نظام شبكة فرعية Bittensor
نظرة عامة على السوق: ترقية TAO الديناميكية تؤدي إلى انفجار النظام البيئي
في فبراير 2025، أكمل شبكة Bittensor ترقية TAO الديناميكية، مما حول الشبكة إلى توزيع موارد لامركزي مدفوع بالأسواق. بعد الترقية، تمتلك كل شبكة فرعية رموزاً مستقلة، ويمكن لحامليها اختيار موضوعات الاستثمار بحرية، مما حقق آلية اكتشاف القيمة المدفوعة بالسوق.
تشير البيانات إلى أن الترقية أطلقت طاقة ابتكارية هائلة. خلال عدة أشهر، نمت Bittensor من 32 شبكة فرعية إلى 118 شبكة فرعية نشطة، بزيادة قدرها 269%. تغطي هذه الشبكات الفرعية جميع المجالات الفرعية في صناعة الذكاء الاصطناعي، من استنتاج النصوص الأساسية، وتوليد الصور، إلى طي البروتينات المتقدمة، والتداول الكمي، مما يشكل نظامًا بيئيًا كاملًا للذكاء الاصطناعي اللامركزي.
أداء السوق كان لامعًا كذلك. زادت القيمة السوقية الإجمالية للشبكات الفرعية الرائدة من 4 ملايين دولار إلى 690 مليون دولار، واستقر العائد السنوي على التشفير عند 16-19%. تم تخصيص الحوافز الشبكية حسب معدل التشفير في السوق لكل شبكة فرعية، حيث تمثل أكبر 10 شبكات فرعية 51.76% من الانبعاثات الشبكية، مما يعكس آلية السوق القائمة على الانتقاء الطبيعي.
تحليل الشبكة الأساسية (العشرة الأوائل في الانبعاثات)
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
القيمة الأساسية: الابتكار في تجربة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكلفة الحوسبة بشكل كبير
تستخدم Chutes بنية "التشغيل الفوري"، مما يقلص زمن بدء نموذج الذكاء الاصطناعي إلى 200 مللي ثانية، مع زيادة الكفاءة بمقدار 10 مرات. تدعم أكثر من 8000 عقدة GPU حول العالم النماذج الرئيسية، مع معالجة أكثر من 5 ملايين طلب يوميًا، وتأخير استجابة أقل من 50 مللي ثانية.
نموذج الأعمال ناضج، يعتمد على استراتيجية القيمة المضافة المجانية. من خلال دمج دعم قوة الحوسبة لنماذج مثل DeepSeek V3 عبر منصة معينة، يتم تحقيق الدخل من استدعاءات API. التكاليف أقل بنسبة 85% مقارنةً بخدمة سحابية معينة. إجمالي استخدام الرموز يتجاوز 9042.37B، ويخدم أكثر من 3000 عميل من الشركات.
بعد الترقية، وصلت القيمة السوقية إلى 100 مليون دولار بعد 9 أسابيع، حالياً 79 مليون. الحماية التقنية عميقة، والتقدم التجاري يسير بسلاسة، ودرجة الاعتراف في السوق عالية، وهي رائدة في شبكة فرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين حسابات الأجهزة
القيمة الأساسية: تحسين الأجهزة الأساسية، وزيادة كفاءة حساب الذكاء الاصطناعي
تركيز على تحسين حساب طبقة الأجهزة. من خلال جدولة GPU، والتجريد من الأجهزة، وما إلى ذلك من الوحدات التقنية، يتم تحقيق أقصى استفادة من كفاءة استخدام الأجهزة. يدعم جميع سلسلة الأجهزة، وانخفاض الأسعار بنسبة 90٪، وزيادة كفاءة الحساب بنسبة 45٪.
حاليًا، هي ثاني أكبر شبكة فرعية من حيث الانبعاثات، حيث تمثل 7.28% من انبعاثات الشبكة. تحسين الأجهزة هو عنصر أساسي في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، ويتميز بحواجز تقنية، وهناك اتجاه قوي لزيادة الأسعار، والقيمة السوقية الحالية 56M.
3. Targon (SN4) - منصة استدلال الذكاء الاصطناعي اللامركزية
القيمة الأساسية: تقنية الحوسبة السرية، لضمان أمان خصوصية البيانات
النقطة الأساسية هي آلة Targon الافتراضية، التي تستخدم تقنية الحوسبة السرية لضمان أمان تدفقات العمل للذكاء الاصطناعي وحماية الخصوصية. يدعم النظام التشفير من الطرف إلى الطرف، مما يسمح للمستخدمين باستخدام خدمات الذكاء الاصطناعي دون تسرب البيانات.
العوائق التقنية عالية، ونموذج الأعمال واضح، وهناك دخل ثابت. تم تفعيل آلية إعادة شراء الدخل، حيث يتم استخدام جميع الإيرادات لشراء الرموز، وقد تم شراء 18000 دولار مؤخرًا.
4. τemplar (SN3) - أبحاث الذكاء الاصطناعي والتدريب الموزع
القيمة الأساسية: تدريب تعاوني واسع النطاق لنماذج الذكاء الاصطناعي، خفض عتبة التدريب
نسعى لأن نكون "أفضل منصة لتدريب النماذج في العالم". من خلال موارد GPU العالمية، نقوم بالتدريب التعاوني، مع التركيز على الابتكار في النماذج المتقدمة، مع التأكيد على مقاومة الغش والتعاون الفعال.
تم الانتهاء من تدريب نموذج بـ 1.2 مليار معلمة، مع أكثر من 20,000 دورة تدريبية، وشارك حوالي 200 وحدة معالجة رسومات. سيتم دفع تدريب النموذج الكبير في عام 2025، وسيصل حجم المعلمات إلى 70 مليار أو أكثر، مما يُظهر أداءً يعادل المعايير الصناعية.
تتميز الميزة التقنية ، القيمة السوقية الحالية 35 مليون ، تمثل 4.79٪ من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
القيمة الأساسية: تدريب الذكاء الاصطناعي للجميع، وخفض عتبة التكاليف بشكل كبير
حل نقاط الألم في تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. يقوم نظام الجدولة الذكي بتوزيع المهام بكفاءة على آلاف وحدات معالجة الرسومات. تم الانتهاء من تدريب نموذج بـ 118 تريليون معلمة، بتكلفة 5 دولارات في الساعة، أرخص بنسبة 70% من خدمات السحابة التقليدية، وأسرع بنسبة 40%.
تقلل واجهة الاستخدام بنقرة واحدة من عتبة الاستخدام، وأكثر من 500 مشروع لتعديل النماذج، تغطي مجالات مثل الرعاية الصحية والمالية والتعليم. القيمة السوقية الحالية 30 مليون، والطلب في السوق كبير، والمزايا التقنية واضحة، مما يستحق 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 وتنبؤات مالية، إشارات تداول متعددة الأصول مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تطبيق تقنيات التعلم الآلي في التنبؤ بالأسواق المالية، وبناء هيكل نماذج تنبؤ متعددة المستويات. نموذج التنبؤ الزمني يجمع بين تقنيتي LSTM وTransformer، لمعالجة بيانات السلاسل الزمنية المعقدة. وحدة تحليل المشاعر السوقية توفر إشارات مساعدة.
يظهر الموقع عوائد واستراتيجيات مختلفة. بال结合 بين الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوكشين، يوفر طرقًا مبتكرة لتداول الأسواق المالية، والقيمة السوقية الحالية 27M.
7. Score (SN44) - التحليل والتقييم الرياضي
القيمة الأساسية: تحليل الفيديو الرياضي، يستهدف صناعة كرة القدم التي تبلغ 6000 مليار دولار
إطار رؤية الكمبيوتر الذي يركز على تحليل الفيديو الرياضي، يقلل من تكلفة تحليل الفيديو المعقد من خلال تقنية التحقق الخفيفة. يتم استخدام التحقق على مرحلتين، مما يقلل من تكلفة التسمية التقليدية إلى 1/10 إلى 1/100. بالتعاون مع منصة بيانات معينة، متوسط دقة توقعات الذكاء الاصطناعي 70%، وقد وصلت إلى 100% دقة في يوم واحد.
صناعة الرياضة ضخمة، والابتكار التكنولوجي ملحوظ، وآفاق السوق واسعة، Score هي شبكة فرعية لها اتجاه تطبيق واضح، وتستحق الاهتمام.
8. OpenKaito (SN5) - نص مفتوح推理
القيمة الأساسية: تطوير نماذج تضمين النصوص، تحسين استرجاع المعلومات
تركز على تطوير نماذج تضمين النصوص، وتسعى لبناء قدرات عالية الجودة لفهم النصوص واستنتاجها، خاصة في مجالات استرجاع المعلومات والبحث الدلالي.
شبكة فرعية لا تزال في مرحلة البناء المبكر، تركز بشكل أساسي على بناء نظام بيئي حول نماذج تضمين النص. قد يؤدي التكامل القادم إلى توسيع ملحوظ في مشاهد التطبيق وقاعدة المستخدمين.
9. عالم البيانات (SN13) - البنية التحتية للبيانات الذكية
القيمة الأساسية: معالجة البيانات على نطاق واسع، توفير بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
يتعامل مع 5 مليارات صف من البيانات يوميًا، ويصل إجمالي عدد الصفوف إلى أكثر من 55.6 مليار صف، ويدعم تخزين بسعة 100 جيجابايت. يوفر الهيكل وظائف أساسية مثل توحيد البيانات، وتحسين الفهارس، والتخزين الموزع. آلية التصويت "الجاذبية" الابتكارية تحقق تعديل الوزن الديناميكي.
البيانات هي أساس الذكاء الاصطناعي، وقيمة البنية التحتية مستقرة، والمكانة البيئية مهمة. باعتبارها مزود بيانات لشبكات فرعية متعددة، فإن التعاون العميق مع مشاريع أخرى يعكس قيمة البنية التحتية.
10. TAOHash (SN14) - تعدين قوة الحوسبة PoW
القيمة الأساسية: ربط التعدين التقليدي مع حسابات الذكاء الاصطناعي، دمج موارد قوة الحوسبة
يسمح للمعدنين بإعادة توجيه قوة الحوسبة إلى شبكة Bittensor، والحصول على رموز من خلال التعدين لاستخدامها في الرهن أو التجارة. يجمع بين التعدين التقليدي PoW وحوسبة الذكاء الاصطناعي، مما يوفر مصادر دخل جديدة للمعدنين.
في فترة قصيرة، جذب أكثر من 6EH/s من قوة الحوسبة (حوالي 0.7% من السوق العالمية)، مما يثبت اعتراف السوق بالنموذج الهجين. يمكن للعمال الاختيار بين التعدين التقليدي والحصول على الرموز، مما يحسن العائدات.
تحليل النظام البيئي
مزايا الهيكلية التقنية
بِتّينْسُور بَنَت نِظامًا مُميّزًا لِتَكنولوجيا الذكاء الاصطناعي اللامركزية. يضمن خوارزمية التوافق جودة الشبكة من خلال التحقق اللامركزي، بينما يُعزز آلية توزيع الموارد السوقية المُعتمَدة من الكفاءة. كل شبكة فرعية مُزودة بآلية AMM لتحقيق اكتشاف الأسعار، مما يسمح لقوى السوق بالمشاركة في تخصيص موارد الذكاء الاصطناعي.
دعم التعاون بين الشبكات الفرعية لمعالجة المهام المعقدة للذكاء الاصطناعي بشكل موزع، مما يشكل تأثير الشبكة. تضمن الهيكل التحفيزي المزدوج دافع المشاركة على المدى الطويل، حيث يحصل كل من الأدوار على العوائد المناسبة، مما يشكل حلقة اقتصادية مستدامة.
ميزة تنافسية وتحديات
بالمقارنة مع مقدمي الخدمات التقليديين، يوفر Bittensor بدائل حقيقية لامركزية، مع كفاءة تكلفة بارزة. تظهر الشبكات الفرعية المتعددة مزايا تكلفة ملحوظة، مثل شبكة فرعية معينة أرخص بنسبة 85% من خدمة سحابية معينة. يعزز النظام البيئي المفتوح الابتكار السريع، حيث يتجاوز معدل الابتكار بكثير البحث والتطوير داخل الشركات التقليدية.
ومع ذلك، تواجه النظام تحديات مثل ارتفاع العوائق التقنية وعدم اليقين في التنظيم. من المتوقع أن تقدم مقدمو الخدمات السحابية التقليديون منتجات تنافسية. مع زيادة حجم الشبكة، تصبح المحافظة على الأداء والتوازن بين اللامركزية اختبارًا مهمًا.
أدى انفجار صناعة الذكاء الاصطناعي إلى توفير فرص سوقية هائلة لـBittensor. يُتوقع أن يصل معدل النمو السنوي المركب لسوق الذكاء الاصطناعي العالمي إلى 29%، مما يخلق مساحة واسعة لتطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي.
تخلق سياسات الدعم من الدول نافذة فرص، حيث زادت الاهتمامات بخصوص خصوصية البيانات وأمان الذكاء الاصطناعي من الطلب على تقنيات مثل الحوسبة السرية. يستمر اهتمام المستثمرين المؤسسيين في الازدياد، مما يوفر التمويل والدعم الموارد للنظام البيئي.
إطار استراتيجيات الاستثمار
يتطلب الاستثمار في شبكة فرعية Bittensor إنشاء إطار تقييم نظامي. على المستوى الفني، يتم فحص درجة الابتكار، قوة الفريق، والتعاون البيئي. على المستوى السوقي، يتم تحليل الحجم المستهدف، هيكل المنافسة، واعتماد المستخدمين. على المستوى المالي، يتم التركيز على التقييم، نسبة الانبعاثات، وعلم الاقتصاد الرمزي.
في إدارة المخاطر، يعتبر التنويع في الاستثمار استراتيجية أساسية. يُنصح بتوزيع التكوين بين أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية. قم بتعديل الاستراتيجية بناءً على مرحلة التطوير، فالمشاريع في مراحلها المبكرة تحمل مخاطر عالية ولكنها توفر عوائد محتملة كبيرة. ضع في اعتبارك سيولة الرموز، وقم بترتيب تخصيص الأموال بشكل معقول.
ستكون عملية التخفيض الأولى في نوفمبر 2025 محفزًا مهمًا في السوق. قم بالتخطيط مسبقًا لشبكات فرعية عالية الجودة، واستفد من نافذة التخصيص قبل التخفيض.
من المتوقع أن يتجاوز عدد الشبكات الفرعية 500. إن زيادة تطبيقات المؤسسات تدفع تطوير الشبكات الفرعية ذات الصلة، والتعاون عبر الشبكات الفرعية أصبح أكثر تكرارًا. سيوفر الوضوح التنظيمي ميزة للشبكات الفرعية المتوافقة.
من المتوقع أن يصبح Bittensor على المدى الطويل جزءًا مهمًا من البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي. تظهر نماذج أعمال جديدة وتطبيقات باستمرار، مع تعزيز التفاعل بين الشبكات الأخرى، مما يؤدي في النهاية إلى تشكيل نظام بيئي أكبر. تشبه مسار التطور البنية التحتية للإنترنت المبكرة، المستثمرون الذين يستغلون النقاط الرئيسية سيحققون عوائد كبيرة.
الخاتمة
يمثل نظام Bittensor البيئي نموذجًا جديدًا لتطوير بنية تحتية للذكاء الاصطناعي. من خلال تخصيص الموارد بشكل سوقي والحكم اللامركزي، يوفر تربة جديدة للابتكار في الذكاء الاصطناعي، مما يظهر حيوية الابتكار وإمكانات النمو اللافتة. في ظل التطور السريع لصناعة الذكاء الاصطناعي، يستحق نظام Bittensor ونظامه البيئي الشبكي الفرعي المزيد من الاهتمام والدراسة المتعمقة.