Інвестиційний аналіз екосистеми Bittensor підмережі
Огляд ринку: динамічне оновлення TAO викликало вибух екосистеми
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила динамічне оновлення TAO, перейшовши до ринково орієнтованого децентралізованого розподілу ресурсів. Після оновлення кожна підмережа має незалежний токен, а власники можуть вільно обирати об'єкти для інвестування, що забезпечує ринковий механізм виявлення вартості.
Дані показують, що оновлення звільнило величезну інноваційну енергію. За кілька місяців Bittensor зросла з 32 підмереж до 118 активних підмереж, що становить приріст 269%. Ці підмережі охоплюють різні сегменти AI-індустрії, від базового текстового розуміння, генерації зображень до передових складок білків і кількісної торгівлі, утворюючи повноцінну децентралізовану AI-екосистему.
Ринкова діяльність також вражає. Загальна капіталізація топових підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів, річна дохідність при стейкінгу стабільно тримається на рівні 16-19%. Кожна підмережа розподіляє мережеві стимули відповідно до ринкової ставки стейкінгу, і перші 10 підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає механізм ринкової конкуренції.
Аналіз основної мережі (10 найкращих за викидами)
1. Chutes (SN64) - безсерверні AI обчислення
Основна цінність: інноваційний досвід розгортання AI-моделей, значне зниження витрат на обчислювальні потужності
Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", скорочуючи час запуску AI моделей до 200 мілісекунд, що підвищує ефективність у 10 разів. Понад 8000 GPU вузлів по всьому світу підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день з затримкою відповіді до 50 мілісекунд.
Модель бізнесу зріла, використовується стратегія безкоштовного розширення. Через певну платформу інтеграція забезпечує підтримку обчислювальної потужності моделей, таких як DeepSeek V3, отримуючи дохід від викликів API. Витрати на 85% нижчі, ніж у певного хмарного сервісу. Загальний обсяг використання токенів перевищує 9042.37B, обслуговуються понад 3000 підприємств-клієнтів.
Після оновлення за 9 тижнів досягнуто капіталізації в 100 мільйонів доларів, наразі 79 мільйонів. Технічний бар'єр глибокий, комерціалізація успішна, ринкова визнаність висока, є лідером підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Основна цінність: оптимізація апаратного забезпечення, підвищення ефективності обчислень ШІ
Зосередження на оптимізації обчислень на апаратному рівні. Максимізація ефективності використання апаратного забезпечення за допомогою технологічних модулів, таких як планування GPU, апаратна абстракція тощо. Підтримка всього спектру апаратного забезпечення, зниження цін на 90%, підвищення обчислювальної ефективності на 45%.
Наразі це друга за величиною підмережа за викидами, яка становить 7,28% від викидів в мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим етапом інфраструктури ШІ, має технологічні бар'єри, тенденція до підвищення цін є сильною, поточна ринкова капіталізація становить 56M.
Основна цінність: технологія конфіденційних обчислень, що забезпечує безпеку приватності даних
Основою є віртуальна машина Targon, яка використовує технології конфіденційних обчислень для забезпечення безпеки робочих процесів AI та захисту приватності. Система підтримує шифрування «кінцеві до кінцевих», що дозволяє користувачам використовувати послуги AI без розкриття даних.
Високий технічний бар'єр, чітка бізнес-модель, стабільний дохід. Вже запущено механізм викупу доходу, всі доходи використовуються для викупу токенів, нещодавно викуплено 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - AI дослідження та розподілене навчання
Основна цінність: спільне навчання великих моделей ШІ, зниження порогу для навчання
Прагнемо стати "найкращою у світі платформою для навчання моделей". Співпрацюємо в навчанні за допомогою глобальних ресурсів GPU, зосереджуючи увагу на інноваціях у передових моделях, підкреслюючи збереження чесності та ефективну співпрацю.
Завершено навчання моделі з параметрами 1.2B, понад 20 тисяч циклів навчання, участь приблизно 200 графічних процесорів. У 2025 році буде продовжено навчання великої моделі, обсяг параметрів досягне 70B+, показники будуть відповідати галузевим стандартам.
Технічні переваги виражені, поточна ринкова капіталізація 35M, займає 4,79% викидів.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване AI навчання
Основна цінність: демократизація навчання AI, значне зниження бар'єру для входу
Рішення проблеми вартості навчання AI шляхом розподіленого навчання. Інтелектуальна система планування ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, вартість 5 доларів за годину, що на 70% дешевше, ніж традиційні хмарні послуги, і на 40% швидше.
Однокнопковий інтерфейс знижує бар'єри для використання, понад 500 проектів для налаштування моделей, охоплюючи медицину, фінанси, освіту та інші сфери. Поточна ринкова капіталізація становить 30M, ринковий попит великий, технологічні переваги очевидні, варто звернути на це увагу в довгостроковій перспективі.
Основна цінність: AI-управляє багатоскладовими торговими сигналами та фінансовими прогнозами
Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування, що використовує AI для торгівельних сигналів з кількох активів. Застосування технологій машинного навчання для прогнозування фінансових ринків, створення багатошарового архітектурного моделі прогнозування. Моделі послідовного прогнозування об'єднують технології LSTM та Transformer для обробки складних часових рядів. Модуль аналізу ринкових настроїв надає допоміжні сигнали.
Веб-сайт демонструє прибуток і тестування різних стратегій. Поєднуючи ШІ та блокчейн, пропонує інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна капіталізація 27M.
7. Оцінка (SN44) - спортивний аналіз та оцінка
Основна цінність: аналіз спортивних відео, націлений на футбольну індустрію в 600 мільярдів доларів
Комп'ютерний зоровий фреймворк, зосереджений на аналізі спортивних відео, знижує витрати на складний відеоаналіз за допомогою легковагових технологій перевірки. Застосування двоступеневої перевірки зменшує традиційні витрати на маркування до 1/10 - 1/100. У співпраці з певною платформою даних середня точність прогнозування AI-агентів становить 70%, колись досягала 100% точності за один день.
Спортивна індустрія має величезний масштаб, помітні технологічні інновації, широкі перспективи на ринку, Score – це підмережа з чітким напрямком застосування, яка заслуговує на увагу.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
Основна цінність: розробка моделей вбудованого тексту, оптимізація інформаційного пошуку
Зосередження на розробці моделей вбудовування тексту, спрямоване на створення високоякісних можливостей розуміння та міркування тексту, особливо в сфері інформаційного пошуку та семантичного пошуку.
підмережа все ще перебуває на ранній стадії розвитку, в основному зосереджуючись на побудові екосистеми навколо моделей вбудовування тексту. Найближча інтеграція може суттєво розширити її сфери застосування та базу користувачів.
9. Всесвіт даних (SN13) - інфраструктура даних AI
Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання даних для навчання ШІ
Обробка 500 мільйонів рядків даних на добу, загалом понад 55,6 мільярда рядків, підтримка 100 ГБ зберігання. Архітектура забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів, розподілене зберігання та інші основні функції. Інноваційний механізм голосування "гравітація" забезпечує динамічне коригування ваги.
Дані є основою ШІ, цінність інфраструктури стабільна, екологічна ніша важлива. Як постачальник даних для кількох підмереж, глибока співпраця з іншими проєктами демонструє цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність майнінгу
Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та AI обчислень, інтеграція ресурсів обчислювальної потужності
Дозволяє майнерам перенаправити обчислювальну потужність до мережі Bittensor, отримуючи токени через видобуток для стейкінгу або торгівлі. Поєднуючи традиційний PoW видобуток з AI обчисленнями, надає нові джерела доходу для майнерів.
У короткостроковій перспективі залучено понад 6EH/s обчислювальної потужності (приблизно 0,7% від світового обсягу), що підтверджує визнання ринку змішаного режиму. Майнери можуть вибирати між традиційним майнингом та отриманням токенів, оптимізуючи прибутки.
Аналіз екосистеми
технічна архітектура переваги
Bittensor побудував унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Алгоритм консенсусу забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, а впроваджений механізм ринкового розподілу ресурсів підвищує ефективність. Кожна підмережа обладнана механізмом AMM, що забезпечує виявлення цін та залучає ринкові сили до розподілу ресурсів ШІ.
підмережа між співпрацею підтримує складну дистрибуцію AI завдань, формуючи мережевий ефект. Подвійна структура стимулювання забезпечує довгострокову мотивацію участі, кожна роль отримує відповідну винагороду, формуючи стійкий економічний замкнений цикл.
Конкурентні переваги та виклики
Порівняно з традиційними постачальниками послуг, Bittensor пропонує справжнє децентралізоване альтернативне рішення з видатною вартісною ефективністю. Кілька підмереж демонструють значні переваги в витратах, наприклад, одна підмережа на 85% дешевша, ніж певний хмарний сервіс. Відкрита екосистема сприяє швидким інноваціям, швидкість яких значно перевищує внутрішні дослідження та розробки традиційних компаній.
Однак система стикається з такими викликами, як високий технологічний бар'єр і невизначеність регулювання. Традиційні постачальники хмарних послуг, як очікується, запустять конкурентоспроможні продукти. Зі збільшенням масштабу мережі підтримка балансу між продуктивністю та децентралізацією стає важливим випробуванням.
Вибух індустрії ШІ створює величезні ринкові можливості для Bittensor. Очікується, що світовий ринок ШІ матиме річний середній темп зростання 29%, що створює широкий простір для розвитку децентралізованої інфраструктури ШІ.
Підтримка політики в різних країнах створює вікна можливостей, зростаюча увага до конфіденційності даних та безпеки ШІ збільшила попит на такі технології, як конфіденційні обчислення. Інтерес інституційних інвесторів продовжує зростати, забезпечуючи фінансування та ресурсну підтримку для екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Інвестування в підмережу Bittensor потребує створення системи оцінювання. На технічному рівні слід оцінити рівень інновацій, силу команди та екосистемну співпрацю. На ринковому рівні проаналізувати цільовий масштаб, конкурентну ситуацію та ухвалення користувачами. На фінансовому рівні звернути увагу на оцінку, частку викидів та токеноміку.
У ризик-менеджменті, диверсифікація інвестицій є основною стратегією. Рекомендується розподілити інвестиції між різними типами підмереж. Коригуйте стратегію в залежності від етапу розвитку: на ранніх стадіях проєкти мають високий ризик, але й потенційні вигоди великі. Враховуйте ліквідність токенів, розумно плануйте фінансове розподілення.
Перший розподіл у 2025 році стане важливим каталізатором для ринку. Завчасно підготуйте високоякісну підмережу, щоб скористатися вікном налаштування перед розподілом.
Кількість середньострокових підмереж, як очікується, перевищить 500. Зростання корпоративних застосувань стимулює розвиток відповідних підмереж, а співпраця між підмережами стає все більш частою. Чітке регулювання надасть перевагу compliant підмережам.
Довгостроковий Bittensor має стати важливою складовою глобальної інфраструктури ШІ. Нові бізнес-моделі та застосування постійно з'являються, підвищуючи взаємодію з іншими мережами та врешті-решт формуючи більшу екосистему. Шлях розвитку нагадує еволюцію ранньої інфраструктури Інтернету, і інвестори, які зможуть вловити ключові моменти, отримають щедрі винагороди.
Висновок
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури ШІ. Завдяки ринковій розподілу ресурсів та децентралізованому управлінню вона створює новий ґрунт для інновацій у сфері ШІ, що демонструє вражаючу інноваційну активність та потенціал для зростання. На фоні швидкого розвитку індустрії ШІ, Bittensor та його підмережа заслуговують на постійну увагу та поглиблене дослідження.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Аналіз інвестицій в екосистему Bittensor підмережі: динамічне оновлення TAO викликає сплеск інновацій в AI
Інвестиційний аналіз екосистеми Bittensor підмережі
Огляд ринку: динамічне оновлення TAO викликало вибух екосистеми
У лютому 2025 року мережа Bittensor завершила динамічне оновлення TAO, перейшовши до ринково орієнтованого децентралізованого розподілу ресурсів. Після оновлення кожна підмережа має незалежний токен, а власники можуть вільно обирати об'єкти для інвестування, що забезпечує ринковий механізм виявлення вартості.
Дані показують, що оновлення звільнило величезну інноваційну енергію. За кілька місяців Bittensor зросла з 32 підмереж до 118 активних підмереж, що становить приріст 269%. Ці підмережі охоплюють різні сегменти AI-індустрії, від базового текстового розуміння, генерації зображень до передових складок білків і кількісної торгівлі, утворюючи повноцінну децентралізовану AI-екосистему.
Ринкова діяльність також вражає. Загальна капіталізація топових підмереж зросла з 4 мільйонів доларів до 690 мільйонів доларів, річна дохідність при стейкінгу стабільно тримається на рівні 16-19%. Кожна підмережа розподіляє мережеві стимули відповідно до ринкової ставки стейкінгу, і перші 10 підмереж займають 51,76% мережевих викидів, що відображає механізм ринкової конкуренції.
Аналіз основної мережі (10 найкращих за викидами)
1. Chutes (SN64) - безсерверні AI обчислення
Основна цінність: інноваційний досвід розгортання AI-моделей, значне зниження витрат на обчислювальні потужності
Chutes використовує архітектуру "миттєвого запуску", скорочуючи час запуску AI моделей до 200 мілісекунд, що підвищує ефективність у 10 разів. Понад 8000 GPU вузлів по всьому світу підтримують основні моделі, обробляючи понад 5 мільйонів запитів на день з затримкою відповіді до 50 мілісекунд.
Модель бізнесу зріла, використовується стратегія безкоштовного розширення. Через певну платформу інтеграція забезпечує підтримку обчислювальної потужності моделей, таких як DeepSeek V3, отримуючи дохід від викликів API. Витрати на 85% нижчі, ніж у певного хмарного сервісу. Загальний обсяг використання токенів перевищує 9042.37B, обслуговуються понад 3000 підприємств-клієнтів.
Після оновлення за 9 тижнів досягнуто капіталізації в 100 мільйонів доларів, наразі 79 мільйонів. Технічний бар'єр глибокий, комерціалізація успішна, ринкова визнаність висока, є лідером підмережі.
2. Celium (SN51) - апаратна оптимізація обчислень
Основна цінність: оптимізація апаратного забезпечення, підвищення ефективності обчислень ШІ
Зосередження на оптимізації обчислень на апаратному рівні. Максимізація ефективності використання апаратного забезпечення за допомогою технологічних модулів, таких як планування GPU, апаратна абстракція тощо. Підтримка всього спектру апаратного забезпечення, зниження цін на 90%, підвищення обчислювальної ефективності на 45%.
Наразі це друга за величиною підмережа за викидами, яка становить 7,28% від викидів в мережі. Оптимізація апаратного забезпечення є ключовим етапом інфраструктури ШІ, має технологічні бар'єри, тенденція до підвищення цін є сильною, поточна ринкова капіталізація становить 56M.
3. Targon (SN4) - децентралізована платформа AI-інтерпретації
Основна цінність: технологія конфіденційних обчислень, що забезпечує безпеку приватності даних
Основою є віртуальна машина Targon, яка використовує технології конфіденційних обчислень для забезпечення безпеки робочих процесів AI та захисту приватності. Система підтримує шифрування «кінцеві до кінцевих», що дозволяє користувачам використовувати послуги AI без розкриття даних.
Високий технічний бар'єр, чітка бізнес-модель, стабільний дохід. Вже запущено механізм викупу доходу, всі доходи використовуються для викупу токенів, нещодавно викуплено 18 тисяч доларів.
4. τemplar (SN3) - AI дослідження та розподілене навчання
Основна цінність: спільне навчання великих моделей ШІ, зниження порогу для навчання
Прагнемо стати "найкращою у світі платформою для навчання моделей". Співпрацюємо в навчанні за допомогою глобальних ресурсів GPU, зосереджуючи увагу на інноваціях у передових моделях, підкреслюючи збереження чесності та ефективну співпрацю.
Завершено навчання моделі з параметрами 1.2B, понад 20 тисяч циклів навчання, участь приблизно 200 графічних процесорів. У 2025 році буде продовжено навчання великої моделі, обсяг параметрів досягне 70B+, показники будуть відповідати галузевим стандартам.
Технічні переваги виражені, поточна ринкова капіталізація 35M, займає 4,79% викидів.
5. Градієнти (SN56) - децентралізоване AI навчання
Основна цінність: демократизація навчання AI, значне зниження бар'єру для входу
Рішення проблеми вартості навчання AI шляхом розподіленого навчання. Інтелектуальна система планування ефективно розподіляє завдання на тисячі GPU. Завершено навчання моделі з 118 трильйонами параметрів, вартість 5 доларів за годину, що на 70% дешевше, ніж традиційні хмарні послуги, і на 40% швидше.
Однокнопковий інтерфейс знижує бар'єри для використання, понад 500 проектів для налаштування моделей, охоплюючи медицину, фінанси, освіту та інші сфери. Поточна ринкова капіталізація становить 30M, ринковий попит великий, технологічні переваги очевидні, варто звернути на це увагу в довгостроковій перспективі.
6. Власна торгівля (SN8) - Фінансовий кількісний трейдинг
Основна цінність: AI-управляє багатоскладовими торговими сигналами та фінансовими прогнозами
Децентралізована платформа для кількісної торгівлі та фінансового прогнозування, що використовує AI для торгівельних сигналів з кількох активів. Застосування технологій машинного навчання для прогнозування фінансових ринків, створення багатошарового архітектурного моделі прогнозування. Моделі послідовного прогнозування об'єднують технології LSTM та Transformer для обробки складних часових рядів. Модуль аналізу ринкових настроїв надає допоміжні сигнали.
Веб-сайт демонструє прибуток і тестування різних стратегій. Поєднуючи ШІ та блокчейн, пропонує інноваційні способи торгівлі на фінансових ринках, поточна капіталізація 27M.
7. Оцінка (SN44) - спортивний аналіз та оцінка
Основна цінність: аналіз спортивних відео, націлений на футбольну індустрію в 600 мільярдів доларів
Комп'ютерний зоровий фреймворк, зосереджений на аналізі спортивних відео, знижує витрати на складний відеоаналіз за допомогою легковагових технологій перевірки. Застосування двоступеневої перевірки зменшує традиційні витрати на маркування до 1/10 - 1/100. У співпраці з певною платформою даних середня точність прогнозування AI-агентів становить 70%, колись досягала 100% точності за один день.
Спортивна індустрія має величезний масштаб, помітні технологічні інновації, широкі перспективи на ринку, Score – це підмережа з чітким напрямком застосування, яка заслуговує на увагу.
8. OpenKaito (SN5) - відкритий текстовий висновок
Основна цінність: розробка моделей вбудованого тексту, оптимізація інформаційного пошуку
Зосередження на розробці моделей вбудовування тексту, спрямоване на створення високоякісних можливостей розуміння та міркування тексту, особливо в сфері інформаційного пошуку та семантичного пошуку.
підмережа все ще перебуває на ранній стадії розвитку, в основному зосереджуючись на побудові екосистеми навколо моделей вбудовування тексту. Найближча інтеграція може суттєво розширити її сфери застосування та базу користувачів.
9. Всесвіт даних (SN13) - інфраструктура даних AI
Основна цінність: обробка великих обсягів даних, постачання даних для навчання ШІ
Обробка 500 мільйонів рядків даних на добу, загалом понад 55,6 мільярда рядків, підтримка 100 ГБ зберігання. Архітектура забезпечує стандартизацію даних, оптимізацію індексів, розподілене зберігання та інші основні функції. Інноваційний механізм голосування "гравітація" забезпечує динамічне коригування ваги.
Дані є основою ШІ, цінність інфраструктури стабільна, екологічна ніша важлива. Як постачальник даних для кількох підмереж, глибока співпраця з іншими проєктами демонструє цінність інфраструктури.
10. TAOHash (SN14) - PoW обчислювальна потужність майнінгу
Основна цінність: з'єднання традиційного майнінгу та AI обчислень, інтеграція ресурсів обчислювальної потужності
Дозволяє майнерам перенаправити обчислювальну потужність до мережі Bittensor, отримуючи токени через видобуток для стейкінгу або торгівлі. Поєднуючи традиційний PoW видобуток з AI обчисленнями, надає нові джерела доходу для майнерів.
У короткостроковій перспективі залучено понад 6EH/s обчислювальної потужності (приблизно 0,7% від світового обсягу), що підтверджує визнання ринку змішаного режиму. Майнери можуть вибирати між традиційним майнингом та отриманням токенів, оптимізуючи прибутки.
Аналіз екосистеми
технічна архітектура переваги
Bittensor побудував унікальну децентралізовану екосистему штучного інтелекту. Алгоритм консенсусу забезпечує якість мережі через децентралізовану верифікацію, а впроваджений механізм ринкового розподілу ресурсів підвищує ефективність. Кожна підмережа обладнана механізмом AMM, що забезпечує виявлення цін та залучає ринкові сили до розподілу ресурсів ШІ.
підмережа між співпрацею підтримує складну дистрибуцію AI завдань, формуючи мережевий ефект. Подвійна структура стимулювання забезпечує довгострокову мотивацію участі, кожна роль отримує відповідну винагороду, формуючи стійкий економічний замкнений цикл.
Конкурентні переваги та виклики
Порівняно з традиційними постачальниками послуг, Bittensor пропонує справжнє децентралізоване альтернативне рішення з видатною вартісною ефективністю. Кілька підмереж демонструють значні переваги в витратах, наприклад, одна підмережа на 85% дешевша, ніж певний хмарний сервіс. Відкрита екосистема сприяє швидким інноваціям, швидкість яких значно перевищує внутрішні дослідження та розробки традиційних компаній.
Однак система стикається з такими викликами, як високий технологічний бар'єр і невизначеність регулювання. Традиційні постачальники хмарних послуг, як очікується, запустять конкурентоспроможні продукти. Зі збільшенням масштабу мережі підтримка балансу між продуктивністю та децентралізацією стає важливим випробуванням.
Вибух індустрії ШІ створює величезні ринкові можливості для Bittensor. Очікується, що світовий ринок ШІ матиме річний середній темп зростання 29%, що створює широкий простір для розвитку децентралізованої інфраструктури ШІ.
Підтримка політики в різних країнах створює вікна можливостей, зростаюча увага до конфіденційності даних та безпеки ШІ збільшила попит на такі технології, як конфіденційні обчислення. Інтерес інституційних інвесторів продовжує зростати, забезпечуючи фінансування та ресурсну підтримку для екосистеми.
Інвестиційна стратегія
Інвестування в підмережу Bittensor потребує створення системи оцінювання. На технічному рівні слід оцінити рівень інновацій, силу команди та екосистемну співпрацю. На ринковому рівні проаналізувати цільовий масштаб, конкурентну ситуацію та ухвалення користувачами. На фінансовому рівні звернути увагу на оцінку, частку викидів та токеноміку.
У ризик-менеджменті, диверсифікація інвестицій є основною стратегією. Рекомендується розподілити інвестиції між різними типами підмереж. Коригуйте стратегію в залежності від етапу розвитку: на ранніх стадіях проєкти мають високий ризик, але й потенційні вигоди великі. Враховуйте ліквідність токенів, розумно плануйте фінансове розподілення.
Перший розподіл у 2025 році стане важливим каталізатором для ринку. Завчасно підготуйте високоякісну підмережу, щоб скористатися вікном налаштування перед розподілом.
Кількість середньострокових підмереж, як очікується, перевищить 500. Зростання корпоративних застосувань стимулює розвиток відповідних підмереж, а співпраця між підмережами стає все більш частою. Чітке регулювання надасть перевагу compliant підмережам.
Довгостроковий Bittensor має стати важливою складовою глобальної інфраструктури ШІ. Нові бізнес-моделі та застосування постійно з'являються, підвищуючи взаємодію з іншими мережами та врешті-решт формуючи більшу екосистему. Шлях розвитку нагадує еволюцію ранньої інфраструктури Інтернету, і інвестори, які зможуть вловити ключові моменти, отримають щедрі винагороди.
Висновок
Екосистема Bittensor представляє нову парадигму розвитку інфраструктури ШІ. Завдяки ринковій розподілу ресурсів та децентралізованому управлінню вона створює новий ґрунт для інновацій у сфері ШІ, що демонструє вражаючу інноваційну активність та потенціал для зростання. На фоні швидкого розвитку індустрії ШІ, Bittensor та його підмережа заслуговують на постійну увагу та поглиблене дослідження.