Análisis de inversión del ecosistema subred Bittensor
Visión general del mercado: la actualización dinámica de TAO provoca una explosión en el ecosistema
En febrero de 2025, la red Bittensor completó la actualización dinámica de TAO, orientando la red hacia una asignación de recursos descentralizada impulsada por el mercado. Después de la actualización, cada subred tiene un token independiente, y los poseedores pueden elegir libremente los objetivos de inversión, logrando así un mecanismo de descubrimiento de valor basado en el mercado.
Los datos muestran que la actualización ha liberado una enorme vitalidad innovadora. En unos meses, Bittensor ha crecido de 32 subreds a 118 subreds activas, un aumento del 269%. Estas subreds cubren varios segmentos de la industria de la IA, desde el razonamiento de texto básico, la generación de imágenes, hasta el plegamiento de proteínas de vanguardia y el trading cuantitativo, formando un ecosistema de IA descentralizado completo.
El rendimiento del mercado también es impresionante. La capitalización total de las principales subredes ha aumentado de 4 millones de dólares a 690 millones de dólares, con un rendimiento anualizado de staking que se mantiene estable entre el 16% y el 19%. Las subredes distribuyen incentivos de red según la tasa de staking del mercado, y las 10 principales subredes representan el 51.76% de la emisión de la red, lo que refleja el mecanismo de mercado de selección natural.
Análisis de la red principal (Top 10 de emisiones)
1. Chutes (SN64) - computación AI sin servidor
Valor central: Innovar la experiencia de despliegue de modelos de IA, reduciendo drásticamente el costo de computación.
Chutes utiliza una arquitectura de "inicio instantáneo" que reduce el tiempo de inicio del modelo de IA a 200 milisegundos, mejorando la eficiencia 10 veces. Más de 8000 nodos GPU en todo el mundo apoyan los modelos más utilizados, procesando más de 5 millones de solicitudes al día, con una latencia de respuesta de menos de 50 milisegundos.
Modelo de negocio maduro, que adopta una estrategia de freemium. Ofrece soporte de potencia de cálculo para modelos como DeepSeek V3 a través de la integración en una plataforma, obteniendo ingresos de las llamadas API. Los costos son un 85% más bajos que los de un servicio en la nube. El uso total de tokens supera los 9042.37B, y se presta servicio a más de 3000 clientes empresariales.
Después de 9 semanas de la actualización, alcanzó un valor de mercado de 100 millones de dólares, actualmente 79M. La ventaja tecnológica es profunda, el progreso de la comercialización es fluido, y el reconocimiento en el mercado es alto, es el líder en subred.
2. Celium (SN51) - Optimización de cálculo de hardware
Valor Central: Optimización del hardware subyacente, mejora de la eficiencia en el cálculo de IA
Enfocarse en la optimización del cálculo a nivel de hardware. Maximizar la eficiencia de utilización del hardware a través de módulos tecnológicos como la programación de GPU y la abstracción de hardware. Soporta toda la serie de hardware, reduciendo precios en un 90% y aumentando la eficiencia de cálculo en un 45%.
Actualmente es la segunda subred más grande en emisiones, representando el 7.28% de las emisiones de la red. La optimización del hardware es un elemento central de la infraestructura de IA, con barreras tecnológicas, tendencia fuerte de aumento de precios, y un valor de mercado actual de 56M.
3. Targon (SN4) - plataforma de inferencia de IA descentralizada
Valor central: tecnología de computación confidencial, garantiza la seguridad de la privacidad de los datos
El núcleo es la máquina virtual Targon, que utiliza tecnología de computación confidencial para garantizar la seguridad y la protección de la privacidad de los flujos de trabajo de IA. El sistema soporta cifrado de extremo a extremo, permitiendo a los usuarios utilizar los servicios de IA sin revelar datos.
La barrera técnica es alta, el modelo de negocio es claro y hay ingresos estables. Se ha activado un mecanismo de recompra de ingresos, todos los ingresos se utilizan para la recompra de tokens, y recientemente se recompraron 18,000 dólares.
4. τemplar (SN3) - Investigación de IA y entrenamiento distribuido
Valor central: colaboración en el entrenamiento de modelos de IA a gran escala, reduciendo la barrera de entrada al entrenamiento.
Comprometido a convertirse en "la mejor plataforma de entrenamiento de modelos del mundo". A través de la colaboración en el entrenamiento con recursos de GPU globales, se enfoca en la innovación de modelos de vanguardia, enfatizando la resistencia al fraude y la colaboración eficiente.
Se ha completado el entrenamiento del modelo de 1.2B de parámetros, con más de 20,000 ciclos de entrenamiento y aproximadamente 200 GPU involucradas. En 2025 se avanzará en el entrenamiento de modelos grandes, alcanzando una escala de parámetros de más de 70B, con un rendimiento comparable a los estándares de la industria.
Ventajas tecnológicas destacadas, con una capitalización de mercado actual de 35M, que representa el 4.79% de las emisiones.
5. Gradientes (SN56) - Entrenamiento de IA descentralizada
Valor central: democratización del entrenamiento de IA, reduciendo drásticamente la barrera de costos.
Resolver el problema del costo de entrenamiento de IA a través del entrenamiento distribuido. Un sistema de programación inteligente asigna tareas de manera eficiente a miles de GPUs. Se ha completado el entrenamiento de un modelo de 118 billones de parámetros, con un costo de 5 dólares por hora, un 70% más barato que los servicios de nube tradicionales y un 40% más rápido.
La interfaz de un solo clic reduce la barrera de uso, con más de 500 proyectos para el ajuste de modelos, cubriendo áreas como la medicina, las finanzas y la educación. La capitalización actual es de 30M, la demanda del mercado es alta, la ventaja tecnológica es clara, y merece atención a largo plazo.
Valor central: señales de trading de múltiples activos y predicciones financieras impulsadas por IA
Plataforma de negociación cuantitativa descentralizada y predicción financiera, señales de negociación de múltiples activos impulsadas por IA. Aplicación de técnicas de aprendizaje automático en la predicción del mercado financiero, construcción de una arquitectura de modelos de predicción de múltiples niveles. Modelos de predicción temporal que fusionan tecnologías LSTM y Transformer, procesando datos de series temporales complejas. El módulo de análisis de sentimiento del mercado proporciona señales auxiliares.
El sitio web muestra los rendimientos y las pruebas retrospectivas de diferentes estrategias. Combinando IA y blockchain, ofrece formas innovadoras de operar en los mercados financieros, con una capitalización de mercado actual de 27M.
7. Score (SN44) - Análisis y evaluación deportiva
Valor central: análisis de video deportivo, enfocado en la industria del fútbol de 600 mil millones de dólares.
Marco de visión por computadora enfocado en el análisis de videos deportivos, que reduce el costo de análisis de videos complejos mediante tecnología de verificación liviana. Utiliza una verificación en dos pasos, reduciendo el costo de etiquetado tradicional a 1/10 hasta 1/100. En colaboración con una plataforma de datos, la tasa de precisión promedio de las predicciones de AI es del 70%, alcanzando en un día una precisión del 100%.
La industria del deporte es de gran escala, con una innovación tecnológica significativa y amplias perspectivas de mercado. Score es una subred con una dirección de aplicación clara, que merece atención.
8. OpenKaito (SN5) - inferencia de texto de código abierto
Valor clave: desarrollo de modelos de incrustación de texto, optimización de la recuperación de información
Enfocado en el desarrollo de modelos de incrustación de texto, dedicado a construir capacidades de comprensión y razonamiento de texto de alta calidad, especialmente en la recuperación de información y la búsqueda semántica.
El subred aún se encuentra en una etapa temprana de construcción, centrada principalmente en la creación de un ecosistema alrededor de modelos de incrustación de texto. La integración próxima podría ampliar significativamente sus casos de uso y base de usuarios.
9. Data Universe (SN13) - infraestructura de datos de IA
Valor central: procesamiento de datos a gran escala, suministro de datos de entrenamiento de IA
Procesa 500 millones de filas de datos al día, acumulando más de 55.6 mil millones de filas, con soporte para almacenamiento de 100GB. La arquitectura ofrece funciones clave como estandarización de datos, optimización de índices y almacenamiento distribuido. El innovador mecanismo de votación "gravitacional" permite ajustes dinámicos de peso.
Los datos son la base de la IA, el valor de la infraestructura es estable y el nicho ecológico es importante. Como proveedor de datos de múltiples subredes, la colaboración profunda con otros proyectos refleja el valor de la infraestructura.
10. TAOHash (SN14) - minería de PoW
Valor central: Conectar la minería tradicional con el cálculo de IA, integración de recursos de potencia de cálculo.
Permitir a los mineros redirigir su poder de cálculo a la red Bittensor, obteniendo tokens a través de la minería para staking o trading. Combinar la minería PoW tradicional con el cálculo de IA, proporcionando a los mineros una nueva fuente de ingresos.
Atraer más de 6 EH/s de potencia de cálculo en el corto plazo (aproximadamente el 0.7% del total mundial) demuestra el reconocimiento del mercado hacia el modelo híbrido. Los mineros pueden elegir entre la minería tradicional y la obtención de tokens, optimizando así sus ganancias.
Análisis del ecosistema
ventajas de la arquitectura técnica
Bittensor ha construido un ecosistema de IA descentralizado único. El algoritmo de consenso garantiza la calidad de la red a través de la verificación descentralizada, y la introducción de un mecanismo de asignación de recursos basado en el mercado mejora la eficiencia. Cada subred está equipada con un mecanismo AMM, que permite el descubrimiento de precios y permite que las fuerzas del mercado participen en la asignación de recursos de IA.
La colaboración entre subredes apoya el procesamiento distribuido de tareas complejas de IA, generando efectos de red. La estructura de incentivos dual asegura la motivación para la participación a largo plazo, donde cada rol recibe recompensas correspondientes, formando un ciclo económico sostenible.
Ventajas competitivas y desafíos
En comparación con los proveedores de servicios tradicionales, Bittensor ofrece una verdadera alternativa descentralizada con una eficiencia de costos destacada. Varios subredes exhiben ventajas de costo significativas, como una subred que es un 85% más barata que un servicio en la nube determinado. Un ecosistema abierto fomenta la innovación rápida, con una velocidad de innovación que supera con creces la investigación y desarrollo interno de las empresas tradicionales.
Sin embargo, el sistema enfrenta desafíos como altos umbrales técnicos y la incertidumbre regulatoria. Se espera que los proveedores de servicios en la nube tradicionales lancen productos competitivos. A medida que crece la escala de la red, mantener el rendimiento y el equilibrio de descentralización se convierte en una prueba importante.
La explosión de la industria de la IA ofrece una gran oportunidad de mercado para Bittensor. Se espera que el mercado global de IA tenga una tasa de crecimiento anual compuesta del 29%, creando un amplio espacio de desarrollo para la infraestructura de IA descentralizada.
Las políticas de apoyo de varios países han creado ventanas de oportunidad, aumentando la preocupación por la privacidad de los datos y la seguridad de la IA, lo que incrementa la demanda de tecnologías como el cálculo confidencial. El interés de los inversores institucionales sigue en aumento, proporcionando financiación y apoyo de recursos para el ecosistema.
Marco de Estrategia de Inversión
La inversión en subred de Bittensor requiere establecer un marco de evaluación sistemático. En el aspecto técnico, se examinan el grado de innovación, la fortaleza del equipo y la colaboración ecológica. En el aspecto del mercado, se analiza el tamaño objetivo, el panorama competitivo y la adopción por parte de los usuarios. En el aspecto financiero, se presta atención a la valoración, la proporción de emisión y la economía de tokens.
En la gestión de riesgos, la diversificación de inversiones es una estrategia básica. Se recomienda diversificar la asignación entre diferentes tipos de subred. Ajuste la estrategia según la etapa de desarrollo; los proyectos en etapas tempranas tienen un alto riesgo pero un gran potencial de retorno. Considere la liquidez de los tokens y distribuya los fondos de manera razonable.
La primera reducción a la mitad en noviembre de 2025 se convertirá en un importante catalizador del mercado. Anticipa la disposición de subredes de calidad y aprovecha la ventana de configuración antes de la reducción a la mitad.
Se espera que el número de subredes a medio plazo supere los 500. El aumento de aplicaciones empresariales impulsa el desarrollo de subredes relacionadas, y la colaboración entre subredes es más frecuente. La claridad en la regulación permitirá que las subredes en cumplimiento obtengan ventajas.
Bittensor a largo plazo se espera que se convierta en un componente importante de la infraestructura de IA global. Nuevos modelos de negocio y aplicaciones están surgiendo continuamente, mejorando la interoperabilidad con otras redes, y finalmente formando un ecosistema más grande. La trayectoria de desarrollo es similar a la evolución de la infraestructura temprana de internet; los inversores que capturan nodos clave obtendrán altos retornos.
Conclusión
El ecosistema de Bittensor representa un nuevo paradigma en el desarrollo de infraestructura de IA. A través de la asignación de recursos en el mercado y la gobernanza descentralizada, proporciona un nuevo terreno para la innovación en IA, mostrando una vitalidad innovadora y un potencial de crecimiento notables. En el contexto del rápido desarrollo de la industria de IA, Bittensor y su ecosistema de subred merece atención continua e investigación en profundidad.
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Análisis de inversión en el ecosistema de subred Bittensor: La actualización dinámica de TAO provoca una explosión de innovación en IA
Análisis de inversión del ecosistema subred Bittensor
Visión general del mercado: la actualización dinámica de TAO provoca una explosión en el ecosistema
En febrero de 2025, la red Bittensor completó la actualización dinámica de TAO, orientando la red hacia una asignación de recursos descentralizada impulsada por el mercado. Después de la actualización, cada subred tiene un token independiente, y los poseedores pueden elegir libremente los objetivos de inversión, logrando así un mecanismo de descubrimiento de valor basado en el mercado.
Los datos muestran que la actualización ha liberado una enorme vitalidad innovadora. En unos meses, Bittensor ha crecido de 32 subreds a 118 subreds activas, un aumento del 269%. Estas subreds cubren varios segmentos de la industria de la IA, desde el razonamiento de texto básico, la generación de imágenes, hasta el plegamiento de proteínas de vanguardia y el trading cuantitativo, formando un ecosistema de IA descentralizado completo.
El rendimiento del mercado también es impresionante. La capitalización total de las principales subredes ha aumentado de 4 millones de dólares a 690 millones de dólares, con un rendimiento anualizado de staking que se mantiene estable entre el 16% y el 19%. Las subredes distribuyen incentivos de red según la tasa de staking del mercado, y las 10 principales subredes representan el 51.76% de la emisión de la red, lo que refleja el mecanismo de mercado de selección natural.
Análisis de la red principal (Top 10 de emisiones)
1. Chutes (SN64) - computación AI sin servidor
Valor central: Innovar la experiencia de despliegue de modelos de IA, reduciendo drásticamente el costo de computación.
Chutes utiliza una arquitectura de "inicio instantáneo" que reduce el tiempo de inicio del modelo de IA a 200 milisegundos, mejorando la eficiencia 10 veces. Más de 8000 nodos GPU en todo el mundo apoyan los modelos más utilizados, procesando más de 5 millones de solicitudes al día, con una latencia de respuesta de menos de 50 milisegundos.
Modelo de negocio maduro, que adopta una estrategia de freemium. Ofrece soporte de potencia de cálculo para modelos como DeepSeek V3 a través de la integración en una plataforma, obteniendo ingresos de las llamadas API. Los costos son un 85% más bajos que los de un servicio en la nube. El uso total de tokens supera los 9042.37B, y se presta servicio a más de 3000 clientes empresariales.
Después de 9 semanas de la actualización, alcanzó un valor de mercado de 100 millones de dólares, actualmente 79M. La ventaja tecnológica es profunda, el progreso de la comercialización es fluido, y el reconocimiento en el mercado es alto, es el líder en subred.
2. Celium (SN51) - Optimización de cálculo de hardware
Valor Central: Optimización del hardware subyacente, mejora de la eficiencia en el cálculo de IA
Enfocarse en la optimización del cálculo a nivel de hardware. Maximizar la eficiencia de utilización del hardware a través de módulos tecnológicos como la programación de GPU y la abstracción de hardware. Soporta toda la serie de hardware, reduciendo precios en un 90% y aumentando la eficiencia de cálculo en un 45%.
Actualmente es la segunda subred más grande en emisiones, representando el 7.28% de las emisiones de la red. La optimización del hardware es un elemento central de la infraestructura de IA, con barreras tecnológicas, tendencia fuerte de aumento de precios, y un valor de mercado actual de 56M.
3. Targon (SN4) - plataforma de inferencia de IA descentralizada
Valor central: tecnología de computación confidencial, garantiza la seguridad de la privacidad de los datos
El núcleo es la máquina virtual Targon, que utiliza tecnología de computación confidencial para garantizar la seguridad y la protección de la privacidad de los flujos de trabajo de IA. El sistema soporta cifrado de extremo a extremo, permitiendo a los usuarios utilizar los servicios de IA sin revelar datos.
La barrera técnica es alta, el modelo de negocio es claro y hay ingresos estables. Se ha activado un mecanismo de recompra de ingresos, todos los ingresos se utilizan para la recompra de tokens, y recientemente se recompraron 18,000 dólares.
4. τemplar (SN3) - Investigación de IA y entrenamiento distribuido
Valor central: colaboración en el entrenamiento de modelos de IA a gran escala, reduciendo la barrera de entrada al entrenamiento.
Comprometido a convertirse en "la mejor plataforma de entrenamiento de modelos del mundo". A través de la colaboración en el entrenamiento con recursos de GPU globales, se enfoca en la innovación de modelos de vanguardia, enfatizando la resistencia al fraude y la colaboración eficiente.
Se ha completado el entrenamiento del modelo de 1.2B de parámetros, con más de 20,000 ciclos de entrenamiento y aproximadamente 200 GPU involucradas. En 2025 se avanzará en el entrenamiento de modelos grandes, alcanzando una escala de parámetros de más de 70B, con un rendimiento comparable a los estándares de la industria.
Ventajas tecnológicas destacadas, con una capitalización de mercado actual de 35M, que representa el 4.79% de las emisiones.
5. Gradientes (SN56) - Entrenamiento de IA descentralizada
Valor central: democratización del entrenamiento de IA, reduciendo drásticamente la barrera de costos.
Resolver el problema del costo de entrenamiento de IA a través del entrenamiento distribuido. Un sistema de programación inteligente asigna tareas de manera eficiente a miles de GPUs. Se ha completado el entrenamiento de un modelo de 118 billones de parámetros, con un costo de 5 dólares por hora, un 70% más barato que los servicios de nube tradicionales y un 40% más rápido.
La interfaz de un solo clic reduce la barrera de uso, con más de 500 proyectos para el ajuste de modelos, cubriendo áreas como la medicina, las finanzas y la educación. La capitalización actual es de 30M, la demanda del mercado es alta, la ventaja tecnológica es clara, y merece atención a largo plazo.
6. Trading Propietario (SN8) - Comercio Cuantitativo Financiero
Valor central: señales de trading de múltiples activos y predicciones financieras impulsadas por IA
Plataforma de negociación cuantitativa descentralizada y predicción financiera, señales de negociación de múltiples activos impulsadas por IA. Aplicación de técnicas de aprendizaje automático en la predicción del mercado financiero, construcción de una arquitectura de modelos de predicción de múltiples niveles. Modelos de predicción temporal que fusionan tecnologías LSTM y Transformer, procesando datos de series temporales complejas. El módulo de análisis de sentimiento del mercado proporciona señales auxiliares.
El sitio web muestra los rendimientos y las pruebas retrospectivas de diferentes estrategias. Combinando IA y blockchain, ofrece formas innovadoras de operar en los mercados financieros, con una capitalización de mercado actual de 27M.
7. Score (SN44) - Análisis y evaluación deportiva
Valor central: análisis de video deportivo, enfocado en la industria del fútbol de 600 mil millones de dólares.
Marco de visión por computadora enfocado en el análisis de videos deportivos, que reduce el costo de análisis de videos complejos mediante tecnología de verificación liviana. Utiliza una verificación en dos pasos, reduciendo el costo de etiquetado tradicional a 1/10 hasta 1/100. En colaboración con una plataforma de datos, la tasa de precisión promedio de las predicciones de AI es del 70%, alcanzando en un día una precisión del 100%.
La industria del deporte es de gran escala, con una innovación tecnológica significativa y amplias perspectivas de mercado. Score es una subred con una dirección de aplicación clara, que merece atención.
8. OpenKaito (SN5) - inferencia de texto de código abierto
Valor clave: desarrollo de modelos de incrustación de texto, optimización de la recuperación de información
Enfocado en el desarrollo de modelos de incrustación de texto, dedicado a construir capacidades de comprensión y razonamiento de texto de alta calidad, especialmente en la recuperación de información y la búsqueda semántica.
El subred aún se encuentra en una etapa temprana de construcción, centrada principalmente en la creación de un ecosistema alrededor de modelos de incrustación de texto. La integración próxima podría ampliar significativamente sus casos de uso y base de usuarios.
9. Data Universe (SN13) - infraestructura de datos de IA
Valor central: procesamiento de datos a gran escala, suministro de datos de entrenamiento de IA
Procesa 500 millones de filas de datos al día, acumulando más de 55.6 mil millones de filas, con soporte para almacenamiento de 100GB. La arquitectura ofrece funciones clave como estandarización de datos, optimización de índices y almacenamiento distribuido. El innovador mecanismo de votación "gravitacional" permite ajustes dinámicos de peso.
Los datos son la base de la IA, el valor de la infraestructura es estable y el nicho ecológico es importante. Como proveedor de datos de múltiples subredes, la colaboración profunda con otros proyectos refleja el valor de la infraestructura.
10. TAOHash (SN14) - minería de PoW
Valor central: Conectar la minería tradicional con el cálculo de IA, integración de recursos de potencia de cálculo.
Permitir a los mineros redirigir su poder de cálculo a la red Bittensor, obteniendo tokens a través de la minería para staking o trading. Combinar la minería PoW tradicional con el cálculo de IA, proporcionando a los mineros una nueva fuente de ingresos.
Atraer más de 6 EH/s de potencia de cálculo en el corto plazo (aproximadamente el 0.7% del total mundial) demuestra el reconocimiento del mercado hacia el modelo híbrido. Los mineros pueden elegir entre la minería tradicional y la obtención de tokens, optimizando así sus ganancias.
Análisis del ecosistema
ventajas de la arquitectura técnica
Bittensor ha construido un ecosistema de IA descentralizado único. El algoritmo de consenso garantiza la calidad de la red a través de la verificación descentralizada, y la introducción de un mecanismo de asignación de recursos basado en el mercado mejora la eficiencia. Cada subred está equipada con un mecanismo AMM, que permite el descubrimiento de precios y permite que las fuerzas del mercado participen en la asignación de recursos de IA.
La colaboración entre subredes apoya el procesamiento distribuido de tareas complejas de IA, generando efectos de red. La estructura de incentivos dual asegura la motivación para la participación a largo plazo, donde cada rol recibe recompensas correspondientes, formando un ciclo económico sostenible.
Ventajas competitivas y desafíos
En comparación con los proveedores de servicios tradicionales, Bittensor ofrece una verdadera alternativa descentralizada con una eficiencia de costos destacada. Varios subredes exhiben ventajas de costo significativas, como una subred que es un 85% más barata que un servicio en la nube determinado. Un ecosistema abierto fomenta la innovación rápida, con una velocidad de innovación que supera con creces la investigación y desarrollo interno de las empresas tradicionales.
Sin embargo, el sistema enfrenta desafíos como altos umbrales técnicos y la incertidumbre regulatoria. Se espera que los proveedores de servicios en la nube tradicionales lancen productos competitivos. A medida que crece la escala de la red, mantener el rendimiento y el equilibrio de descentralización se convierte en una prueba importante.
La explosión de la industria de la IA ofrece una gran oportunidad de mercado para Bittensor. Se espera que el mercado global de IA tenga una tasa de crecimiento anual compuesta del 29%, creando un amplio espacio de desarrollo para la infraestructura de IA descentralizada.
Las políticas de apoyo de varios países han creado ventanas de oportunidad, aumentando la preocupación por la privacidad de los datos y la seguridad de la IA, lo que incrementa la demanda de tecnologías como el cálculo confidencial. El interés de los inversores institucionales sigue en aumento, proporcionando financiación y apoyo de recursos para el ecosistema.
Marco de Estrategia de Inversión
La inversión en subred de Bittensor requiere establecer un marco de evaluación sistemático. En el aspecto técnico, se examinan el grado de innovación, la fortaleza del equipo y la colaboración ecológica. En el aspecto del mercado, se analiza el tamaño objetivo, el panorama competitivo y la adopción por parte de los usuarios. En el aspecto financiero, se presta atención a la valoración, la proporción de emisión y la economía de tokens.
En la gestión de riesgos, la diversificación de inversiones es una estrategia básica. Se recomienda diversificar la asignación entre diferentes tipos de subred. Ajuste la estrategia según la etapa de desarrollo; los proyectos en etapas tempranas tienen un alto riesgo pero un gran potencial de retorno. Considere la liquidez de los tokens y distribuya los fondos de manera razonable.
La primera reducción a la mitad en noviembre de 2025 se convertirá en un importante catalizador del mercado. Anticipa la disposición de subredes de calidad y aprovecha la ventana de configuración antes de la reducción a la mitad.
Se espera que el número de subredes a medio plazo supere los 500. El aumento de aplicaciones empresariales impulsa el desarrollo de subredes relacionadas, y la colaboración entre subredes es más frecuente. La claridad en la regulación permitirá que las subredes en cumplimiento obtengan ventajas.
Bittensor a largo plazo se espera que se convierta en un componente importante de la infraestructura de IA global. Nuevos modelos de negocio y aplicaciones están surgiendo continuamente, mejorando la interoperabilidad con otras redes, y finalmente formando un ecosistema más grande. La trayectoria de desarrollo es similar a la evolución de la infraestructura temprana de internet; los inversores que capturan nodos clave obtendrán altos retornos.
Conclusión
El ecosistema de Bittensor representa un nuevo paradigma en el desarrollo de infraestructura de IA. A través de la asignación de recursos en el mercado y la gobernanza descentralizada, proporciona un nuevo terreno para la innovación en IA, mostrando una vitalidad innovadora y un potencial de crecimiento notables. En el contexto del rápido desarrollo de la industria de IA, Bittensor y su ecosistema de subred merece atención continua e investigación en profundidad.