Bittensorサブネットエコシステム投資分析

市場概要：ダイナミックTAOアップグレードがエコシステムの爆発を引き起こす

2025年2月、Bittensorネットワークは動的TAOアップグレードを完了し、ネットワークを市場主導の分散型リソース配分に移行しました。アップグレード後、各サブネットは独立したトークンを持ち、保有者は自由に投資先を選択でき、市場化された価値発見メカニズムを実現しました。

データによると、アップグレードは巨大な革新の活力を解放しました。数ヶ月で、Bittensorは32のサブネットから118のアクティブなサブネットに増加し、増加率は269%です。これらのサブネットは、基礎的なテキスト推論、画像生成から、最前線のタンパク質フォールディング、量子取引に至るまで、AI産業の各細分野をカバーし、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目を引くものです。トップサブネットの総時価総額は400万ドルから6.9億ドルに増加し、ステーキング年利は16-19%で安定しています。各サブネットは市場化されたステーキング率に基づいてネットワーク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排出の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ます。

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コアネットワーク分析（排出前10名）

1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算

コアバリュー：AIモデルのデプロイ体験を革新し、計算コストを大幅に削減する

Chutesは「インスタントスタート」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、効率を10倍向上させました。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500万件を超えるリクエストを処理し、応答遅延は50ミリ秒以内です。

ビジネスモデルが成熟しており、フリーミアム戦略を採用しています。あるプラットフォームを通じてDeepSeek V3などのモデルの計算力を提供し、APIコールから収益を得ています。コストはあるクラウドサービスの85％低くなっています。総トークン使用量は9042.37Bを超え、企業顧客は3000以上です。

アップグレード後9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在79M。技術的な競争優位性が深く、商業化の進展が順調で、市場の認知度も高く、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

コアバリュー：ベースハードウェアの最適化、AI計算効率の向上

ハードウェアレベルの計算最適化に注力しています。GPUスケジューリングやハードウェア抽象化などの技術モジュールを通じて、ハードウェアの利用効率を最大化します。全シリーズのハードウェアをサポートし、価格を90％削減し、計算効率を45％向上させます。

現在は排出量が2番目に大きいサブネットで、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ます。価格上昇の傾向が強く、現在の時価総額は56Mです。

3. タルゴン (SN4) - 分散型AI推論プラットフォーム

コアバリュー：機密計算技術、データプライバシーの安全を保証

コアはTargon仮想マシンで、機密計算技術を採用し、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。システムはエンドツーエンドの暗号化をサポートし、ユーザーがデータを漏らすことなくAIサービスを利用できるようにしています。

技術的なハードルが高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入があります。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1.8万ドルが買い戻されました。

4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニング

コアバリュー：大規模AIモデルの協調訓練、訓練のハードルを下げる

"世界最高のモデル訓練プラットフォーム"になることを目指しています。グローバルなGPUリソースを利用して協力訓練を行い、最前線のモデル革新に焦点を当て、不正防止と効率的な協力を強調します。

1.2Bパラメータモデルのトレーニングが完了し、2万回以上のトレーニングサイクルで、約200のGPUが参加しました。2025年には大規模モデルのトレーニングを進め、パラメータ規模は70B以上となり、業界標準に相当する性能を発揮します。

技術の優位性が際立っており、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) - 非中央集権AIトレーニング

コアバリュー：一般向けのAIトレーニング、コストのハードルを大幅に下げる

分散型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、数千のGPUに効率的にタスクを割り当てます。118兆パラメータのモデルのトレーニングが完了し、コストは1時間あたり5ドルで、従来のクラウドサービスより70％安く、速度は40％速いです。

ワンクリックインターフェースが使用のハードルを下げ、500以上のプロジェクトがモデルの微調整に使用され、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で、市場の需要が大きく、技術的な優位性が明確で、長期的に注目に値します。

6. プロプライエタリトレーディング (SN8) - 金融量子取引

コアバリュー：AI駆動のマルチアセット取引シグナルと金融予測

分散型量子取引と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。機械学習技術を金融市場予測に応用し、マルチレイヤー予測モデルアーキテクチャを構築。時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合し、複雑な時系列データを処理。市場感情分析モジュールは補助信号を提供する。

ウェブサイトは異なる戦略の収益とバックテストを表示します。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、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

コアバリュー：スポーツビデオ分析、6000億ドルのサッカー産業をターゲットに

スポーツ動画分析に特化したコンピュータビジョンフレームワークで、軽量な検証技術を用いて複雑な動画分析コストを削減します。二段階の検証を採用し、従来のラベル付けコストを1/10から1/100に削減します。あるデータプラットフォームと協力し、AIエージェントの平均予測精度は70%で、1日で100%の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、市場の展望が広い。Scoreは明確な応用方向を持ったサブネットであり、注目に値する。

8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論

コアバリュー：テキスト埋め込みモデルの開発、情報検索の最適化

テキスト埋め込みモデルの開発に注力し、高品質なテキスト理解と推論能力を構築することに取り組んでいます。特に情報検索とセマンティック検索の分野において。

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。今後の統合により、その適用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

コアバリュー：大規模データ処理、AIトレーニングデータ供給

1日あたり5億行のデータを処理し、累計で556億行を超え、100GBのストレージをサポートしています。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の基盤であり、インフラの価値は安定しており、エコロジーの位置は重要です。複数のサブネットのデータプロバイダーとして、他のプロジェクトと深く協力し、インフラの価値を体現しています。

10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニング

コアバリュー：従来のマイニングとAI計算を接続し、計算力リソースを統合する

マイナーがBittensorネットワークにハッシュパワーを再割り当てし、マイニングを通じてトークンを獲得し、ステーキングまたは取引に利用できるようにします。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。

短期内に超6EH/sのハッシュレート（約全球の0.7%を占める）を引き付け、市場がハイブリッドモデルを認めていることを証明します。マイナーは従来のマイニングとトークン獲得の間で選択し、利益を最適化することができます。

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エコシステム分析

技術アーキテクチャの利点

Bittensorは独自の非中央集権AIエコシステムを構築しました。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品質を確保し、アップグレードで導入された市場型リソース配分メカニズムが効率を向上させます。各サブネットにはAMMメカニズムが備わっており、価格発見を実現し、市場の力がAIリソースの配分に参加できるようにします。

サブネット間協力は複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、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は長期的な参加の動機を確保し、各役割が相応の報酬を得て持続可能な経済的閉ループを形成します。

競争上の優位性と課題

従来の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、コスト効率が際立っています。複数のサブネットは顕著なコスト優位性を示しており、あるサブネットはあるクラウドサービスより85％安価です。オープンなエコシステムは迅速なイノベーションを促進し、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ります。

しかし、システムは技術的な障壁や規制の不確実性などの課題に直面しています。従来のクラウドサービスプロバイダーは競争力のある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ことが重要な試練となります。

AI産業の爆発はBittensorに巨大な市場機会を提供します。世界のAI市場は年間複合成長率29%を予測しており、分散型AIインフラストラクチャの広範な発展空間を創出します。

各国の支援政策が機会のウィンドウを生み出し、データプライバシーとAIセキュリティへの関心が高まる中で、機密計算などの技術への需要が増加しています。機関投資家の関心が引き続き高まっており、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。

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投資戦略フレームワーク

Bittensorサブネットへの投資にはシステム評価フレームワークを構築する必要があります。技術的側面では、革新の程度、チームの実力、エコシステムの協調を検討します。市場の側面では、ターゲット規模、競争の状況、ユーザーの採用を分析します。財務的側面では、評価、排出割合、トークンエコノミクスに注目します。

リスク管理において、分散投資は基本的な戦略です。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。開発段階に応じて戦略を調整し、初期プロジェクトはリスクが高いですが、潜在的な利益も大きいです。トークンの流動性を考慮し、資金配置を合理的に整えることが重要です。

2025年11月に初めての半減期が重要な市場のカタリストとなるでしょう。高品質なサブネットを事前に配置し、半減期前の配置ウィンドウを捉えましょう。

中期サブネット数量は500を突破する見込みです。企業向けアプリケーションの増加が関連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ます。規制の明確化は、コンプライアンスのあるサブネットに優位性をもたらします。

長期的にBittensorは世界のAIインフラの重要な構成要素となることが期待されています。新しいビジネスモデルやアプリケーションが次々と登場し、他のネットワークとの相互運用性が強化され、最終的にはより大きなエコシステムが形成されるでしょう。発展の道筋は初期インターネットインフラの進化に似ており、重要なポイントを捉えた投資者は豊かなリターンを得るでしょう。

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まとめ

BittensorエコシステムはAIインフラストラクチャの発展における新たなパラダイムを代表しています。市場化されたリソース配分と分散型ガバナンスを通じて、AIの革新に新たな土壌を提供し、示される革新の活力と成長の可能性は目を見張るものがあります。AI産業の急速な発展の背景の中で、Bittensorおよびそのサブネットエコシステムは引き続き注目し、深く研究する価値があります。