Обзор рынка: Динамическое обновление TAO вызывает взрыв экосистемы
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила динамическое обновление TAO, что привело к переходу сети на рыночно-ориентированное распределение ресурсов на основе децентрализации. После обновления каждая подсеть получила независимый токен, а держатели могут свободно выбирать объекты для инвестиций, что обеспечило механизм рыночного обнаружения ценности.
Данные показывают, что обновление высвободило огромный инновационный потенциал. За несколько месяцев Bittensor увеличился с 32 подсетей до 118 активных подсетей, что составило рост на 269%. Эти подсети охватывают различные сегменты AI-индустрии, от базового текстового вывода и генерации изображений до передового сворачивания белков и количественной торговли, формируя完整ную децентрализованную AI-экосистему.
Рынок также показывает отличные результаты. Общая рыночная капитализация лучших подсетей увеличилась с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов, а годовая доходность по ставке стабильно составляет 16-19%. Подсети распределяют сетевые стимулы в соответствии с рыночной ставкой, при этом 10 крупнейших подсетей занимают 51,76% сетевых эмиссий, что отражает механизм "выживания сильнейших".
Анализ основной сети (Топ 10 по эмиссии)
1. Chutes (SN64) - безсерверные AI вычисления
Основная ценность: инновационный опыт развертывания AI-моделей, значительное снижение затрат на вычислительную мощность
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI моделей до 200 миллисекунд и увеличивая эффективность в 10 раз. Более 8000 GPU-узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день с задержкой ответа менее 50 миллисекунд.
Бизнес-модель зрелая, используется стратегия бесплатного увеличения. Через определенную платформу интегрируется предоставление вычислительной мощности для моделей, таких как DeepSeek V3, доход получается от вызовов API. Затраты на 85% ниже, чем у определенного облачного сервиса. Общее использование токенов превысило 9042,37B, обслуживается более 3000 корпоративных клиентов.
После обновления за 9 недель достигнута рыночная капитализация в 100 миллионов долларов, в настоящее время 79 миллионов. Технологический барьер глубокий, коммерческое продвижение идет успешно, высокая степень признания на рынке, является ведущим в подсети.
2. Celium (SN51) - оптимизация вычислений на аппаратном уровне
Основная ценность: оптимизация аппаратного обеспечения на нижнем уровне, повышение эффективности вычислений AI
Сосредоточение на оптимизации вычислений на уровне оборудования. Максимизация использования аппаратных ресурсов через технологии, такие как планирование GPU и аппаратная абстракция. Поддержка всей линейки оборудования, снижение цен на 90%, повышение вычислительной эффективности на 45%.
В настоящее время это вторая по величине подсеть по выбросам, занимающая 7,28% от общего объема выбросов сети. Оптимизация аппаратного обеспечения является ключевым элементом инфраструктуры ИИ, имеет технологические барьеры, тенденция к росту цен сильная, текущая рыночная капитализация 56M.
3. Targon (SN4) - децентрализованная AI платформа вывода
Основная ценность: технологии конфиденциальных вычислений, обеспечивающие безопасность данных и конфиденциальность.
В основе лежит виртуальная машина Targon, использующая технологии конфиденциальных вычислений для обеспечения безопасности рабочих процессов ИИ и защиты конфиденциальности. Система поддерживает сквозное шифрование, позволяя пользователям использовать ИИ-сервисы без раскрытия данных.
Высокий технический барьер, ясная бизнес-модель, стабильный доход. Запущен механизм выкупа доходов, все доходы идут на выкуп токенов, недавно выкуплено 18 000 долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследования ИИ и распределенное обучение
核心价值：масштабное совместное обучение AI моделей, снижение барьеров для обучения
Стремится стать "лучшей платформой для тренировки моделей в мире". Обеспечивает совместное обучение с использованием глобальных ресурсов GPU, сосредотачивается на инновациях в области передовых моделей, подчеркивая устойчивость к мошенничеству и эффективное сотрудничество.
Завершено обучение модели с параметрами 1,2B, более 20 000 циклов обучения, участие около 200 GPU. В 2025 году будет продолжено обучение большой модели, масштаб параметров достигнет 70B+, результаты будут сопоставимы с отраслевыми стандартами.
Технические преимущества очевидны, текущая рыночная капитализация составляет 35M, занимает 4,79% от общих выбросов.
5. Градиенты (SN56) - децентрализованное AI обучение
Основная ценность: демократизация обучения ИИ, значительное снижение стоимости вступления.
Решение проблемы затрат на обучение ИИ с помощью распределенного обучения. Интеллектуальная система распределения эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершено обучение модели с 118 триллионами параметров, стоимостью 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг и на 40% быстрее.
Интерфейс с одним нажатием снижает порог использования, более 500 проектов для тонкой настройки моделей, охватывающих такие области, как здравоохранение, финансы и образование. Текущая рыночная капитализация составляет 30 миллионов, рыночный спрос велик, технологическое преимущество очевидно, стоит долгосрочного внимания.
Основная ценность: AI-управляемые многоактивные торговые сигналы и финансовые прогнозы
Децентрализованная платформа для количественной торговли и финансового прогнозирования, основанная на ИИ, предлагает торговые сигналы с использованием множества активов. Применение технологий машинного обучения для прогнозирования на финансовых рынках, создание многоуровневой архитектуры прогнозных моделей. Модель временного прогноза сочетает в себе технологии LSTM и Transformer для обработки сложных временных рядов. Модуль анализа рыночных настроений предоставляет вспомогательные сигналы.
Сайт демонстрирует доходность и бэктестирование различных стратегий. Сочетая ИИ и блокчейн, он предлагает инновационные способы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация 27M.
7. Оценка (SN44) - спортивный анализ и оценка
Основная ценность: анализ спортивных видео, нацеленный на футбольную индустрию стоимостью 600 миллиардов долларов
Фреймворк компьютерного зрения, сосредоточенный на анализе спортивных видео, снижает стоимость сложного видеоанализа с помощью легковесной технологии валидации. Используется двухступенчатая валидация, что снижает традиционные затраты на аннотацию до 1/10 - 1/100. В сотрудничестве с одной из платформ данных AI-агенты в среднем достигают точности прогнозирования 70%, ранее достигали 100% точности за один день.
Спортивная индустрия огромна, технологические инновации значительны, рыночные перспективы широки, Score является подсетью с ясным направлением применения, на которую стоит обратить внимание.
8. OpenKaito (SN5) - открытый текстовый вывод
Основная ценность: разработка моделей текстовых вложений, оптимизация информационного поиска
Сосредоточение на разработке моделей текстовой эмбеддинга, стремление к созданию высококачественных возможностей понимания и вывода текста, особенно в области информационного поиска и семантического поиска.
подсеть все еще находится на ранней стадии строительства, в основном сосредотачиваясь на создании экосистемы вокруг моделей текстовой встраивания. Будущая интеграция может значительно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Дата Вселенная (SN13) - AI данные инфраструктура
Основная ценность: обработка больших данных, поставка данных для обучения ИИ
Обработка 500 миллионов строк данных в день, в общей сложности более 55,6 миллиарда строк, поддержка хранения до 100 ГБ. Архитектура предоставляет основные функции, такие как стандартизация данных, оптимизация индексов и распределенное хранение. Инновационный механизм голосования "гравитация" реализует динамическую корректировку веса.
Данные являются основой ИИ, стоимость инфраструктуры стабильна, экосистема важна. В качестве поставщика данных для нескольких подсетей, глубокое сотрудничество с другими проектами подчеркивает ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - PoW майнинг
核心价值：соединение традиционного майнинга с AI вычислениями, интеграция вычислительных ресурсов
Позволяет майнерам перенаправлять вычислительную мощность в сеть Bittensor, получая токены за майнинг для залога или торговли. Сочетание традиционного PoW майнинга с вычислениями ИИ предоставляет майнерам новые источники дохода.
В краткосрочной перспективе привлечено более 6 EH/s вычислительной мощности (примерно 0,7% от мирового объема), что подтверждает признание рынка смешанного подхода. Шахтеры могут выбирать между традиционным майнингом и получением токенов, оптимизируя доход.
Анализ экосистемы
Преимущества технической архитектуры
Bittensor построил уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Алгоритм консенсуса обеспечивает качество сети через децентрализованную проверку, а внедрение рыночного механизма распределения ресурсов повышает эффективность. Каждая подсеть оснащена механизмом AMM для реализации ценообразования, что позволяет рыночным силам участвовать в распределении ресурсов ИИ.
Подсеть между собой поддерживает распределенную обработку сложных AI задач, создавая сетевой эффект. Двойная структура стимулов обеспечивает долгосрочную мотивацию участия, при этом все роли получают соответствующее вознаграждение, формируя устойчивую экономическую замкнутую систему.
Конкурентные преимущества и вызовы
По сравнению с традиционными провайдерами услуг, Bittensor предлагает по-настоящему децентрализованное решение с выдающейся стоимостью. Несколько подсетей демонстрируют значительные преимущества по стоимости, например, одна подсеть дешевле определенного облачного сервиса на 85%. Открытая экосистема способствует быстрому инновационному процессу, скорость инноваций значительно превышает внутренние разработки традиционных компаний.
Однако система сталкивается с такими вызовами, как высокая техническая планка и неопределенность в регулировании. Ожидается, что традиционные облачные провайдеры выпустят конкурентоспособные продукты. С увеличением масштабов сети поддержание баланса между производительностью и децентрализацией становится важным испытанием.
Взрывной рост AI-индустрии предоставляет Bittensor огромные рыночные возможности. Ожидается, что мировой рынок AI будет расти с совокупным годовым темпом роста 29%, создавая широкое пространство для развития децентрализованной AI-инфраструктуры.
Государственная поддержка создает окна возможностей, увеличивая внимание к конфиденциальности данных и безопасности ИИ, а также к таким технологиям, как конфиденциальные вычисления. Интерес институциональных инвесторов продолжает расти, обеспечивая финансирование и ресурсную поддержку для экосистемы.
Инвестиционная стратегическая структура
Инвестиции в подсеть Bittensor требуют создания системы оценки. На техническом уровне рассматриваются степень инноваций, сила команды и экосистемная синергия. На рыночном уровне анализируются целевой масштаб, конкурентная структура и принятие пользователями. На финансовом уровне внимание уделяется оценке, доле эмиссии и токеномике.
В управлении рисками диверсификация инвестиций является основным стратегическим подходом. Рекомендуется распределять средства между различными типами подсетей. Настройте стратегию в зависимости от стадии развития: риски на ранних этапах высоки, но потенциальные доходы велики. Учитывайте ликвидность токенов и разумно планируйте распределение средств.
Первая халвинг в ноябре 2025 года станет важным катализатором для рынка. Заблаговременно инвестируйте в качественные подсети, чтобы воспользоваться окном возможностей перед халвингом.
Количество подсетей среднего срока ожидается более 500. Увеличение применения в корпоративном секторе способствует развитию связанных подсетей, а сотрудничество между подсетями становится более частым. Четкие регуляции дадут преимущества соблюдающим требованиям подсетям.
Долгосрочный Bittensor имеет все шансы стать важной частью глобальной инфраструктуры ИИ. Новые бизнес-модели и приложения постоянно появляются, а межсетевое взаимодействие с другими сетями усиливается, в конечном итоге формируя более крупную экосистему. Путь развития напоминает эволюцию ранней интернет-инфраструктуры; инвесторы, которые поймают ключевые моменты, получат щедрые вознаграждения.
Заключение
Экосистема Bittensor представляет собой новую парадигму развития инфраструктуры ИИ. Благодаря рыночному распределению ресурсов и децентрализованному управлению, она предоставляет новую почву для инноваций в ИИ, а проявленная инновационная активность и потенциал роста впечатляют. На фоне быстрого развития индустрии ИИ экосистема Bittensor и ее подсети заслуживают постоянного внимания и глубокого изучения.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Анализ инвестиций в экосистему подсети Bittensor: динамическое обновление TAO вызывает всплеск инноваций в AI
Анализ инвестиций в экосистему подсети Bittensor
Обзор рынка: Динамическое обновление TAO вызывает взрыв экосистемы
В феврале 2025 года сеть Bittensor завершила динамическое обновление TAO, что привело к переходу сети на рыночно-ориентированное распределение ресурсов на основе децентрализации. После обновления каждая подсеть получила независимый токен, а держатели могут свободно выбирать объекты для инвестиций, что обеспечило механизм рыночного обнаружения ценности.
Данные показывают, что обновление высвободило огромный инновационный потенциал. За несколько месяцев Bittensor увеличился с 32 подсетей до 118 активных подсетей, что составило рост на 269%. Эти подсети охватывают различные сегменты AI-индустрии, от базового текстового вывода и генерации изображений до передового сворачивания белков и количественной торговли, формируя完整ную децентрализованную AI-экосистему.
Рынок также показывает отличные результаты. Общая рыночная капитализация лучших подсетей увеличилась с 4 миллионов долларов до 690 миллионов долларов, а годовая доходность по ставке стабильно составляет 16-19%. Подсети распределяют сетевые стимулы в соответствии с рыночной ставкой, при этом 10 крупнейших подсетей занимают 51,76% сетевых эмиссий, что отражает механизм "выживания сильнейших".
Анализ основной сети (Топ 10 по эмиссии)
1. Chutes (SN64) - безсерверные AI вычисления
Основная ценность: инновационный опыт развертывания AI-моделей, значительное снижение затрат на вычислительную мощность
Chutes использует архитектуру "мгновенного запуска", сокращая время запуска AI моделей до 200 миллисекунд и увеличивая эффективность в 10 раз. Более 8000 GPU-узлов по всему миру поддерживают основные модели, обрабатывая более 5 миллионов запросов в день с задержкой ответа менее 50 миллисекунд.
Бизнес-модель зрелая, используется стратегия бесплатного увеличения. Через определенную платформу интегрируется предоставление вычислительной мощности для моделей, таких как DeepSeek V3, доход получается от вызовов API. Затраты на 85% ниже, чем у определенного облачного сервиса. Общее использование токенов превысило 9042,37B, обслуживается более 3000 корпоративных клиентов.
После обновления за 9 недель достигнута рыночная капитализация в 100 миллионов долларов, в настоящее время 79 миллионов. Технологический барьер глубокий, коммерческое продвижение идет успешно, высокая степень признания на рынке, является ведущим в подсети.
2. Celium (SN51) - оптимизация вычислений на аппаратном уровне
Основная ценность: оптимизация аппаратного обеспечения на нижнем уровне, повышение эффективности вычислений AI
Сосредоточение на оптимизации вычислений на уровне оборудования. Максимизация использования аппаратных ресурсов через технологии, такие как планирование GPU и аппаратная абстракция. Поддержка всей линейки оборудования, снижение цен на 90%, повышение вычислительной эффективности на 45%.
В настоящее время это вторая по величине подсеть по выбросам, занимающая 7,28% от общего объема выбросов сети. Оптимизация аппаратного обеспечения является ключевым элементом инфраструктуры ИИ, имеет технологические барьеры, тенденция к росту цен сильная, текущая рыночная капитализация 56M.
3. Targon (SN4) - децентрализованная AI платформа вывода
Основная ценность: технологии конфиденциальных вычислений, обеспечивающие безопасность данных и конфиденциальность.
В основе лежит виртуальная машина Targon, использующая технологии конфиденциальных вычислений для обеспечения безопасности рабочих процессов ИИ и защиты конфиденциальности. Система поддерживает сквозное шифрование, позволяя пользователям использовать ИИ-сервисы без раскрытия данных.
Высокий технический барьер, ясная бизнес-модель, стабильный доход. Запущен механизм выкупа доходов, все доходы идут на выкуп токенов, недавно выкуплено 18 000 долларов.
4. τemplar (SN3) - Исследования ИИ и распределенное обучение
核心价值：масштабное совместное обучение AI моделей, снижение барьеров для обучения
Стремится стать "лучшей платформой для тренировки моделей в мире". Обеспечивает совместное обучение с использованием глобальных ресурсов GPU, сосредотачивается на инновациях в области передовых моделей, подчеркивая устойчивость к мошенничеству и эффективное сотрудничество.
Завершено обучение модели с параметрами 1,2B, более 20 000 циклов обучения, участие около 200 GPU. В 2025 году будет продолжено обучение большой модели, масштаб параметров достигнет 70B+, результаты будут сопоставимы с отраслевыми стандартами.
Технические преимущества очевидны, текущая рыночная капитализация составляет 35M, занимает 4,79% от общих выбросов.
5. Градиенты (SN56) - децентрализованное AI обучение
Основная ценность: демократизация обучения ИИ, значительное снижение стоимости вступления.
Решение проблемы затрат на обучение ИИ с помощью распределенного обучения. Интеллектуальная система распределения эффективно распределяет задачи на тысячи GPU. Завершено обучение модели с 118 триллионами параметров, стоимостью 5 долларов в час, что на 70% дешевле традиционных облачных услуг и на 40% быстрее.
Интерфейс с одним нажатием снижает порог использования, более 500 проектов для тонкой настройки моделей, охватывающих такие области, как здравоохранение, финансы и образование. Текущая рыночная капитализация составляет 30 миллионов, рыночный спрос велик, технологическое преимущество очевидно, стоит долгосрочного внимания.
6. Проприетарная торговля (SN8) - Финансовая количественная торговля
Основная ценность: AI-управляемые многоактивные торговые сигналы и финансовые прогнозы
Децентрализованная платформа для количественной торговли и финансового прогнозирования, основанная на ИИ, предлагает торговые сигналы с использованием множества активов. Применение технологий машинного обучения для прогнозирования на финансовых рынках, создание многоуровневой архитектуры прогнозных моделей. Модель временного прогноза сочетает в себе технологии LSTM и Transformer для обработки сложных временных рядов. Модуль анализа рыночных настроений предоставляет вспомогательные сигналы.
Сайт демонстрирует доходность и бэктестирование различных стратегий. Сочетая ИИ и блокчейн, он предлагает инновационные способы торговли на финансовых рынках, текущая рыночная капитализация 27M.
7. Оценка (SN44) - спортивный анализ и оценка
Основная ценность: анализ спортивных видео, нацеленный на футбольную индустрию стоимостью 600 миллиардов долларов
Фреймворк компьютерного зрения, сосредоточенный на анализе спортивных видео, снижает стоимость сложного видеоанализа с помощью легковесной технологии валидации. Используется двухступенчатая валидация, что снижает традиционные затраты на аннотацию до 1/10 - 1/100. В сотрудничестве с одной из платформ данных AI-агенты в среднем достигают точности прогнозирования 70%, ранее достигали 100% точности за один день.
Спортивная индустрия огромна, технологические инновации значительны, рыночные перспективы широки, Score является подсетью с ясным направлением применения, на которую стоит обратить внимание.
8. OpenKaito (SN5) - открытый текстовый вывод
Основная ценность: разработка моделей текстовых вложений, оптимизация информационного поиска
Сосредоточение на разработке моделей текстовой эмбеддинга, стремление к созданию высококачественных возможностей понимания и вывода текста, особенно в области информационного поиска и семантического поиска.
подсеть все еще находится на ранней стадии строительства, в основном сосредотачиваясь на создании экосистемы вокруг моделей текстовой встраивания. Будущая интеграция может значительно расширить ее области применения и пользовательскую базу.
9. Дата Вселенная (SN13) - AI данные инфраструктура
Основная ценность: обработка больших данных, поставка данных для обучения ИИ
Обработка 500 миллионов строк данных в день, в общей сложности более 55,6 миллиарда строк, поддержка хранения до 100 ГБ. Архитектура предоставляет основные функции, такие как стандартизация данных, оптимизация индексов и распределенное хранение. Инновационный механизм голосования "гравитация" реализует динамическую корректировку веса.
Данные являются основой ИИ, стоимость инфраструктуры стабильна, экосистема важна. В качестве поставщика данных для нескольких подсетей, глубокое сотрудничество с другими проектами подчеркивает ценность инфраструктуры.
10. TAOHash (SN14) - PoW майнинг
核心价值：соединение традиционного майнинга с AI вычислениями, интеграция вычислительных ресурсов
Позволяет майнерам перенаправлять вычислительную мощность в сеть Bittensor, получая токены за майнинг для залога или торговли. Сочетание традиционного PoW майнинга с вычислениями ИИ предоставляет майнерам новые источники дохода.
В краткосрочной перспективе привлечено более 6 EH/s вычислительной мощности (примерно 0,7% от мирового объема), что подтверждает признание рынка смешанного подхода. Шахтеры могут выбирать между традиционным майнингом и получением токенов, оптимизируя доход.
Анализ экосистемы
Преимущества технической архитектуры
Bittensor построил уникальную децентрализованную экосистему ИИ. Алгоритм консенсуса обеспечивает качество сети через децентрализованную проверку, а внедрение рыночного механизма распределения ресурсов повышает эффективность. Каждая подсеть оснащена механизмом AMM для реализации ценообразования, что позволяет рыночным силам участвовать в распределении ресурсов ИИ.
Подсеть между собой поддерживает распределенную обработку сложных AI задач, создавая сетевой эффект. Двойная структура стимулов обеспечивает долгосрочную мотивацию участия, при этом все роли получают соответствующее вознаграждение, формируя устойчивую экономическую замкнутую систему.
Конкурентные преимущества и вызовы
По сравнению с традиционными провайдерами услуг, Bittensor предлагает по-настоящему децентрализованное решение с выдающейся стоимостью. Несколько подсетей демонстрируют значительные преимущества по стоимости, например, одна подсеть дешевле определенного облачного сервиса на 85%. Открытая экосистема способствует быстрому инновационному процессу, скорость инноваций значительно превышает внутренние разработки традиционных компаний.
Однако система сталкивается с такими вызовами, как высокая техническая планка и неопределенность в регулировании. Ожидается, что традиционные облачные провайдеры выпустят конкурентоспособные продукты. С увеличением масштабов сети поддержание баланса между производительностью и децентрализацией становится важным испытанием.
Взрывной рост AI-индустрии предоставляет Bittensor огромные рыночные возможности. Ожидается, что мировой рынок AI будет расти с совокупным годовым темпом роста 29%, создавая широкое пространство для развития децентрализованной AI-инфраструктуры.
Государственная поддержка создает окна возможностей, увеличивая внимание к конфиденциальности данных и безопасности ИИ, а также к таким технологиям, как конфиденциальные вычисления. Интерес институциональных инвесторов продолжает расти, обеспечивая финансирование и ресурсную поддержку для экосистемы.
Инвестиционная стратегическая структура
Инвестиции в подсеть Bittensor требуют создания системы оценки. На техническом уровне рассматриваются степень инноваций, сила команды и экосистемная синергия. На рыночном уровне анализируются целевой масштаб, конкурентная структура и принятие пользователями. На финансовом уровне внимание уделяется оценке, доле эмиссии и токеномике.
В управлении рисками диверсификация инвестиций является основным стратегическим подходом. Рекомендуется распределять средства между различными типами подсетей. Настройте стратегию в зависимости от стадии развития: риски на ранних этапах высоки, но потенциальные доходы велики. Учитывайте ликвидность токенов и разумно планируйте распределение средств.
Первая халвинг в ноябре 2025 года станет важным катализатором для рынка. Заблаговременно инвестируйте в качественные подсети, чтобы воспользоваться окном возможностей перед халвингом.
Количество подсетей среднего срока ожидается более 500. Увеличение применения в корпоративном секторе способствует развитию связанных подсетей, а сотрудничество между подсетями становится более частым. Четкие регуляции дадут преимущества соблюдающим требованиям подсетям.
Долгосрочный Bittensor имеет все шансы стать важной частью глобальной инфраструктуры ИИ. Новые бизнес-модели и приложения постоянно появляются, а межсетевое взаимодействие с другими сетями усиливается, в конечном итоге формируя более крупную экосистему. Путь развития напоминает эволюцию ранней интернет-инфраструктуры; инвесторы, которые поймают ключевые моменты, получат щедрые вознаграждения.
Заключение
Экосистема Bittensor представляет собой новую парадигму развития инфраструктуры ИИ. Благодаря рыночному распределению ресурсов и децентрализованному управлению, она предоставляет новую почву для инноваций в ИИ, а проявленная инновационная активность и потенциал роста впечатляют. На фоне быстрого развития индустрии ИИ экосистема Bittensor и ее подсети заслуживают постоянного внимания и глубокого изучения.