Analyse de l'écosystème subnet de Bittensor : saisir la prochaine opportunité dans les infrastructures AI
Aperçu du marché : La mise à niveau de Dynamic TAO déclenche une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau marquante Dynamic TAO (dTAO), transformant le mode de gouvernance du réseau en une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Après la mise à niveau, chaque subnet dispose de son propre jeton alpha, permettant aux détenteurs de TAO de choisir librement leurs objets d'investissement, réalisant ainsi un véritable mécanisme de découverte de la valeur de marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une énorme vitalité d'innovation. En seulement quelques mois, Bittensor est passé de 32 subnets à 118 subnets actifs, soit une augmentation de 269 %. Ces subnets couvrent tous les segments de l'industrie de l'IA, allant de l'inférence textuelle de base, de la génération d'images, jusqu'à des domaines de pointe comme le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
Les performances du marché sont également impressionnantes. La capitalisation totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel de staking stable entre 16 et 19 %. Chaque subnet répartit les incitations réseau en fonction du taux de staking TAO basé sur le marché, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, ce qui reflète le mécanisme de marché de sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (10 principaux émetteurs)
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Valeur clé : Innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement le coût de calcul
Chutes utilise une architecture de "lancement instantané", compressant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une efficacité multipliée par 10. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde, prenant en charge les modèles principaux, traitant plus de 5 millions de requêtes par jour, avec un délai de réponse contrôlé à moins de 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, adoptant une stratégie de freemium. Grâce à l'intégration sur une certaine plateforme ouverte, il fournit un soutien en puissance de calcul pour des modèles populaires et génère des revenus à partir des appels API. L'avantage en termes de coûts est significatif, étant 85% moins cher que certains services cloud. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042,37B et le service compte plus de 3000 clients entreprises.
dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars 9 semaines après son lancement, avec une capitalisation actuelle de 79 millions, un fossé technologique profond, des progrès commerciaux fluides et une forte reconnaissance sur le marché. Actuellement, il est le leader du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Se concentrer sur l'optimisation des calculs au niveau matériel. Grâce à quatre grands modules technologiques : planification GPU, abstraction matérielle, optimisation des performances et gestion de l'efficacité énergétique, maximiser l'efficacité d'utilisation du matériel. Prend en charge toute la gamme de matériel, avec un prix réduit de 90 % par rapport aux produits similaires, et une augmentation de l'efficacité de calcul de 45 %.
Actuellement, c'est le deuxième plus grand subnet en termes d'émissions sur Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément clé de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques, et une forte tendance à la hausse des prix, la capitalisation boursière actuelle étant de 56 millions.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement IA décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est le TVM (Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Le TVM utilise la technologie de calcul confidentiel d'une certaine entreprise, garantissant la sécurité et la protection de la vie privée de l'ensemble du flux de travail de l'IA. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout, allant du matériel à la couche d'application, permettant aux utilisateurs d'utiliser des services d'IA puissants sans divulguer de données.
La technologie Targon a un seuil d'entrée élevé, un modèle commercial clair et une source de revenus stable. Le mécanisme de rachat des revenus a été activé, tous les revenus étant utilisés pour le rachat de jetons, le dernier rachat s'élevant à 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche AI et entraînement distribué
Valeur fondamentale : collaboration à grande échelle pour l'entraînement de modèles d'IA, réduction des barrières à l'entraînement
Templar est un pionnier des sous-réseaux spécialisé dans l'entraînement distribué de modèles AI à grande échelle, dont la mission est de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Grâce aux ressources GPU fournies par des participants du monde entier, il s'agit d'un entraînement collaboratif, mettant l'accent sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe, tout en soulignant la résistance à la tricherie et la coopération efficace.
En termes de réalisations techniques, Templar a réussi à entraîner un modèle de 1,2 milliard de paramètres, avec plus de 20 000 cycles d'entraînement, environ 200 GPU ayant participé à l'ensemble du processus. En 2024, le mécanisme de commit-reveal sera mis à jour pour améliorer la décentralisation et la sécurité de la validation ; en 2025, l'entraînement de grands modèles se poursuivra, avec une taille de paramètres atteignant plus de 70 milliards, obtenant des performances comparables aux standards de l'industrie dans les tests de référence de l'IA.
L'avantage technologique de Templar est relativement marqué, avec une capitalisation boursière actuelle de 35 millions, représentant 4,79 % des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement de l'IA, réduction significative des barrières de coût
Résoudre les problèmes de coût de formation de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Un système de planification intelligente basé sur la synchronisation des gradients répartit efficacement les tâches sur des milliers de GPU. La formation de modèles de 118 trillions de paramètres a été complétée, coûtant seulement 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, et la vitesse de formation est 40 % plus rapide que les solutions centralisées. Une interface à un clic réduit la barrière d'entrée, avec plus de 500 projets déjà utilisés pour le réglage des modèles, couvrant des domaines tels que la santé, la finance et l'éducation.
La capitalisation actuelle est de 30 millions, la demande sur le marché est forte, l'avantage technologique est clair, c'est l'un des subnets qui mérite une attention à long terme.
Valeur fondamentale : Signaux de trading multi-actifs et prévisions financières pilotés par l'IA
SN8 est une plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière, pilotée par l'IA, offrant des signaux de trading multi-actifs. Un réseau de trading propriétaire applique des techniques d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construisant une architecture de modèles de prévision à plusieurs niveaux. Son modèle de prévision temporelle intègre les technologies LSTM et Transformer, capable de traiter des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des indicateurs de sentiment comme signaux d'assistance à la prévision en analysant le contenu des médias sociaux et des nouvelles.
Sur le site, vous pouvez voir les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents mineurs. SN8 combine l'IA et la blockchain pour offrir une méthode innovante de trading sur les marchés financiers, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant le coût de l'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, diminuant le coût de marquage traditionnel de milliers de dollars par match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une certaine entreprise, un certain agent AI a une précision de prédiction moyenne de 70 %, ayant atteint 100 % de précision en un seul jour.
L'industrie du sport est vaste, l'innovation technologique est significative, et les perspectives de marché sont larges. Score est un subnet avec une direction d'application claire, qui mérite d'être surveillé.
8. OpenKaito (SN5) - texte d'inférence open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'insertion de texte, optimisation de la recherche d'information
OpenKaito se concentre sur le développement de modèles d'embedding de texte, soutenu par des acteurs clés dans le domaine. En tant que projet open source dirigé par la communauté, OpenKaito s'engage à construire des capacités de compréhension et de raisonnement textuels de haute qualité, en particulier dans le domaine de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la création d'un écosystème autour des modèles d'intégration de texte. Il convient de noter l'intégration imminente de certains projets, qui pourrait considérablement étendre ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, fourniture de données d'entraînement pour l'IA
Traite 500 millions de lignes de données par jour, avec un total de plus de 55,6 milliards de lignes, et prend en charge 100 Go de stockage. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable, et l'écologie est importante. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, une coopération approfondie avec des projets tels que Score reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - minage par PoW
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul AI, intégration des ressources de puissance de calcul
TAOHash permet à certains mineurs de cryptomonnaies de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, obtenant des tokens alpha par le biais du minage pour les staker ou les échanger. Ce modèle combine le minage traditionnel de PoW avec le calcul AI, offrant aux mineurs une nouvelle source de revenus.
En quelques semaines, il a attiré plus de 6 EH/s de puissance de calcul (environ 0,7 % de la puissance de calcul mondiale), prouvant la reconnaissance du marché pour ce modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs gains en fonction des conditions du marché.
11. Creator.Bid - Plateforme de lancement de l'écosystème des agents AI
Creator.Bid, bien qu'il ne soit pas un subnet, joue un rôle de coordination important dans l'écosystème Bittensor. Son écosystème repose sur trois grands piliers. Le module Launchpad fournit des services de lancement d'agents IA équitables et transparents, offrant un point de départ sûr et transparent pour les nouveaux agents IA grâce à des contrats intelligents de lancement équitable avec protection contre le sniping et un mécanisme de lancement de curation. Le module Tokenomics unifie l'ensemble de l'écosystème grâce au jeton BID, offrant aux agents un modèle de revenus durable. Le module Hub fournit des services puissants basés sur des API, y compris l'automatisation de contenu, des API de médias sociaux et des modèles d'images finement réglés.
L'innovation clé de la plateforme réside dans le concept d'Agent Keys. Ces jetons numériques de membre permettent aux créateurs de construire des communautés autour d'agents IA et de réaliser une propriété partagée. Chaque agent IA obtient une identité unique via l'Agent Name Service (ANS), l'ANS étant réalisé sous forme de NFT, garantissant que chaque agent dispose d'un identifiant non répétable. Les utilisateurs peuvent entrer des caractéristiques personnelles via des invites simples, sans avoir besoin de connaissances en programmation, pour générer un agent IA pleinement fonctionnel.
Bien que Creator.Bid soit construit sur un certain réseau, il a établi une relation de collaboration approfondie avec l'écosystème Bittensor. En exploitant le TAO Council, Creator.Bid rassemble les meilleurs subnets tels que BitMind (SN34), Dippy (SN11 & SN58), devenant "la couche de coordination des agents alignés TAO, des subnets et des constructeurs".
La valeur de cette collaboration réside dans l'intégration des avantages de différents réseaux. Bittensor offre de puissantes capacités d'inférence et d'entraînement en IA, tandis que Creator.Bid propose une plateforme conviviale pour la création et le lancement d'agents. La combinaison des deux écosystèmes permet aux développeurs d'exploiter les capacités d'IA de Bittensor pour créer des agents, puis de les tokeniser et de les communautariser via le Launchpad de Creator.Bid.
La collaboration avec l'Arena des agents IA de certaines entreprises (SN59) illustre davantage cet effet de synergie. Creator.Bid fournit des outils de création d'agents pour l'arène, permettant aux utilisateurs de déployer rapidement des agents IA participant à la compétition. Ce modèle de collaboration inter-écosystèmes devient une tendance importante dans le domaine de l'IA décentralisée.
Analyse de l'écosystème
Avantages clés de l'architecture technique
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème IA décentralisé unique. Son algorithme de consensus Yuma garantit la qualité du réseau grâce à la vérification décentralisée, tandis que le mécanisme de répartition des ressources sur le marché introduit par la mise à niveau dTAO a considérablement amélioré l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, réalisant la découverte des prix entre le TAO et les jetons alpha, ce design permet aux forces du marché de participer directement à l'allocation des ressources IA.
Le protocole de collaboration entre les subnets supporte le traitement distribué des tâches d'IA complexes, formant ainsi un puissant effet de réseau. La structure de double incitation (émission de TAO et appréciation des tokens alpha) assure une motivation de participation à long terme, permettant aux créateurs de subnets, aux mineurs, aux validateurs et aux stakers de bénéficier de récompenses correspondantes, formant un cycle économique durable.
Avantages concurrentiels et défis à relever
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, avec des performances exceptionnelles en matière d'efficacité des coûts. Plusieurs subnets montrent un avantage de coût significatif, par exemple, Chutes est 85 % moins cher que certains services cloud, cet avantage de coût provient de l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, le nombre et la qualité des subnets continuent d'augmenter, et la vitesse d'innovation dépasse de loin celle de la recherche et développement interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème fait également face à des défis réels. Le seuil technologique reste élevé, même si les outils s'améliorent constamment, la participation au mining et à la validation nécessite toujours une connaissance technique considérable. L'incertitude de l'environnement réglementaire est un autre facteur de risque, les réseaux d'IA décentralisés pourraient faire face à des politiques réglementaires différentes selon les pays.
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RunWhenCut
· 08-14 13:37
En effet, c'est encore une occasion de donner des pigeons.
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LuckyHashValue
· 08-14 05:47
Arrêtez de parler de ces choses fictives, dites simplement que cela peut rapporter de l'argent.
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PhantomMiner
· 08-13 02:41
Si ça continue comme ça, on ne pourra même plus suivre le prix des Rig de minage.
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ser_ngmi
· 08-13 02:35
Quelle belle occasion de se faire prendre pour des cons
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TestnetFreeloader
· 08-13 02:29
C'est tout ce qu'il faut faire ! Tant que tao peut gagner de l'argent, ça va.
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YieldWhisperer
· 08-13 02:27
vu ce modèle de pump auparavant... classique tokenomics pré-dump à vrai dire
Explosion de l'écosystème Bittensor : la mise à niveau dTAO ouvre la voie à une nouvelle tendance en matière d'infrastructure d'IA décentralisée
Analyse de l'écosystème subnet de Bittensor : saisir la prochaine opportunité dans les infrastructures AI
Aperçu du marché : La mise à niveau de Dynamic TAO déclenche une explosion de l'écosystème
En février 2025, le réseau Bittensor a achevé la mise à niveau marquante Dynamic TAO (dTAO), transformant le mode de gouvernance du réseau en une allocation de ressources décentralisée et pilotée par le marché. Après la mise à niveau, chaque subnet dispose de son propre jeton alpha, permettant aux détenteurs de TAO de choisir librement leurs objets d'investissement, réalisant ainsi un véritable mécanisme de découverte de la valeur de marché.
Les données montrent que la mise à niveau de dTAO a libéré une énorme vitalité d'innovation. En seulement quelques mois, Bittensor est passé de 32 subnets à 118 subnets actifs, soit une augmentation de 269 %. Ces subnets couvrent tous les segments de l'industrie de l'IA, allant de l'inférence textuelle de base, de la génération d'images, jusqu'à des domaines de pointe comme le repliement des protéines et le trading quantitatif, formant ainsi l'écosystème d'IA décentralisé le plus complet à ce jour.
Les performances du marché sont également impressionnantes. La capitalisation totale des meilleurs subnets est passée de 4 millions de dollars avant la mise à niveau à 690 millions de dollars, avec un rendement annuel de staking stable entre 16 et 19 %. Chaque subnet répartit les incitations réseau en fonction du taux de staking TAO basé sur le marché, les 10 plus grands subnets représentant 51,76 % des émissions réseau, ce qui reflète le mécanisme de marché de sélection naturelle.
Analyse du réseau principal (10 principaux émetteurs)
1. Chutes (SN64) - calcul AI sans serveur
Valeur clé : Innover l'expérience de déploiement des modèles d'IA, réduire considérablement le coût de calcul
Chutes utilise une architecture de "lancement instantané", compressant le temps de démarrage des modèles d'IA à 200 millisecondes, avec une efficacité multipliée par 10. Plus de 8000 nœuds GPU dans le monde, prenant en charge les modèles principaux, traitant plus de 5 millions de requêtes par jour, avec un délai de réponse contrôlé à moins de 50 millisecondes.
Modèle commercial mature, adoptant une stratégie de freemium. Grâce à l'intégration sur une certaine plateforme ouverte, il fournit un soutien en puissance de calcul pour des modèles populaires et génère des revenus à partir des appels API. L'avantage en termes de coûts est significatif, étant 85% moins cher que certains services cloud. Actuellement, l'utilisation totale des tokens dépasse 9042,37B et le service compte plus de 3000 clients entreprises.
dTAO a atteint une capitalisation boursière de 100 millions de dollars 9 semaines après son lancement, avec une capitalisation actuelle de 79 millions, un fossé technologique profond, des progrès commerciaux fluides et une forte reconnaissance sur le marché. Actuellement, il est le leader du subnet.
2. Celium (SN51) - optimisation de calcul matériel
Valeur fondamentale : optimisation du matériel sous-jacent, amélioration de l'efficacité du calcul AI
Se concentrer sur l'optimisation des calculs au niveau matériel. Grâce à quatre grands modules technologiques : planification GPU, abstraction matérielle, optimisation des performances et gestion de l'efficacité énergétique, maximiser l'efficacité d'utilisation du matériel. Prend en charge toute la gamme de matériel, avec un prix réduit de 90 % par rapport aux produits similaires, et une augmentation de l'efficacité de calcul de 45 %.
Actuellement, c'est le deuxième plus grand subnet en termes d'émissions sur Bittensor, représentant 7,28 % des émissions du réseau. L'optimisation matérielle est un élément clé de l'infrastructure AI, avec des barrières technologiques, et une forte tendance à la hausse des prix, la capitalisation boursière actuelle étant de 56 millions.
3. Targon (SN4) - plateforme de raisonnement IA décentralisée
Valeur fondamentale : technologie de calcul confidentiel, garantissant la sécurité de la vie privée des données
Le cœur de Targon est le TVM (Targon Virtual Machine), une plateforme de calcul confidentiel sécurisée qui prend en charge l'entraînement, l'inférence et la validation des modèles d'IA. Le TVM utilise la technologie de calcul confidentiel d'une certaine entreprise, garantissant la sécurité et la protection de la vie privée de l'ensemble du flux de travail de l'IA. Le système prend en charge le chiffrement de bout en bout, allant du matériel à la couche d'application, permettant aux utilisateurs d'utiliser des services d'IA puissants sans divulguer de données.
La technologie Targon a un seuil d'entrée élevé, un modèle commercial clair et une source de revenus stable. Le mécanisme de rachat des revenus a été activé, tous les revenus étant utilisés pour le rachat de jetons, le dernier rachat s'élevant à 18 000 dollars.
4. τemplar (SN3) - Recherche AI et entraînement distribué
Valeur fondamentale : collaboration à grande échelle pour l'entraînement de modèles d'IA, réduction des barrières à l'entraînement
Templar est un pionnier des sous-réseaux spécialisé dans l'entraînement distribué de modèles AI à grande échelle, dont la mission est de devenir "la meilleure plateforme d'entraînement de modèles au monde". Grâce aux ressources GPU fournies par des participants du monde entier, il s'agit d'un entraînement collaboratif, mettant l'accent sur l'entraînement collaboratif et l'innovation des modèles de pointe, tout en soulignant la résistance à la tricherie et la coopération efficace.
En termes de réalisations techniques, Templar a réussi à entraîner un modèle de 1,2 milliard de paramètres, avec plus de 20 000 cycles d'entraînement, environ 200 GPU ayant participé à l'ensemble du processus. En 2024, le mécanisme de commit-reveal sera mis à jour pour améliorer la décentralisation et la sécurité de la validation ; en 2025, l'entraînement de grands modèles se poursuivra, avec une taille de paramètres atteignant plus de 70 milliards, obtenant des performances comparables aux standards de l'industrie dans les tests de référence de l'IA.
L'avantage technologique de Templar est relativement marqué, avec une capitalisation boursière actuelle de 35 millions, représentant 4,79 % des émissions.
5. Gradients (SN56) - Entraînement AI décentralisé
Valeur fondamentale : démocratisation de l'entraînement de l'IA, réduction significative des barrières de coût
Résoudre les problèmes de coût de formation de l'IA grâce à l'entraînement distribué. Un système de planification intelligente basé sur la synchronisation des gradients répartit efficacement les tâches sur des milliers de GPU. La formation de modèles de 118 trillions de paramètres a été complétée, coûtant seulement 5 dollars par heure, soit 70 % moins cher que les services cloud traditionnels, et la vitesse de formation est 40 % plus rapide que les solutions centralisées. Une interface à un clic réduit la barrière d'entrée, avec plus de 500 projets déjà utilisés pour le réglage des modèles, couvrant des domaines tels que la santé, la finance et l'éducation.
La capitalisation actuelle est de 30 millions, la demande sur le marché est forte, l'avantage technologique est clair, c'est l'un des subnets qui mérite une attention à long terme.
6. Trading Propriétaire (SN8) - Trading Quantitatif Financier
Valeur fondamentale : Signaux de trading multi-actifs et prévisions financières pilotés par l'IA
SN8 est une plateforme de trading quantitatif décentralisée et de prévision financière, pilotée par l'IA, offrant des signaux de trading multi-actifs. Un réseau de trading propriétaire applique des techniques d'apprentissage automatique à la prévision des marchés financiers, construisant une architecture de modèles de prévision à plusieurs niveaux. Son modèle de prévision temporelle intègre les technologies LSTM et Transformer, capable de traiter des données de séries temporelles complexes. Le module d'analyse des sentiments du marché fournit des indicateurs de sentiment comme signaux d'assistance à la prévision en analysant le contenu des médias sociaux et des nouvelles.
Sur le site, vous pouvez voir les rendements et les backtests des stratégies fournies par différents mineurs. SN8 combine l'IA et la blockchain pour offrir une méthode innovante de trading sur les marchés financiers, avec une capitalisation boursière actuelle de 27M.
7. Score (SN44) - Analyse et évaluation sportives
Valeur fondamentale : analyse vidéo sportive, visant l'industrie du football de 600 milliards de dollars
Cadre de vision par ordinateur axé sur l'analyse vidéo sportive, réduisant le coût de l'analyse vidéo complexe grâce à une technologie de validation légère. Utilise une validation en deux étapes : détection de terrain et vérification d'objet basée sur CLIP, diminuant le coût de marquage traditionnel de milliers de dollars par match à 1/10 à 1/100. En collaboration avec une certaine entreprise, un certain agent AI a une précision de prédiction moyenne de 70 %, ayant atteint 100 % de précision en un seul jour.
L'industrie du sport est vaste, l'innovation technologique est significative, et les perspectives de marché sont larges. Score est un subnet avec une direction d'application claire, qui mérite d'être surveillé.
8. OpenKaito (SN5) - texte d'inférence open source
Valeur fondamentale : développement de modèles d'insertion de texte, optimisation de la recherche d'information
OpenKaito se concentre sur le développement de modèles d'embedding de texte, soutenu par des acteurs clés dans le domaine. En tant que projet open source dirigé par la communauté, OpenKaito s'engage à construire des capacités de compréhension et de raisonnement textuels de haute qualité, en particulier dans le domaine de la recherche d'information et de la recherche sémantique.
Ce subnet est encore en phase de construction précoce, se concentrant principalement sur la création d'un écosystème autour des modèles d'intégration de texte. Il convient de noter l'intégration imminente de certains projets, qui pourrait considérablement étendre ses cas d'utilisation et sa base d'utilisateurs.
9. Data Universe (SN13) - infrastructure de données AI
Valeur fondamentale : traitement de données à grande échelle, fourniture de données d'entraînement pour l'IA
Traite 500 millions de lignes de données par jour, avec un total de plus de 55,6 milliards de lignes, et prend en charge 100 Go de stockage. L'architecture DataEntity offre des fonctionnalités clés telles que la normalisation des données, l'optimisation des index et le stockage distribué. Le mécanisme de vote innovant "gravité" permet un ajustement dynamique des poids.
Les données sont le pétrole de l'IA, la valeur des infrastructures est stable, et l'écologie est importante. En tant que fournisseur de données pour plusieurs subnets, une coopération approfondie avec des projets tels que Score reflète la valeur des infrastructures.
10. TAOHash (SN14) - minage par PoW
Valeur fondamentale : connecter le minage traditionnel et le calcul AI, intégration des ressources de puissance de calcul
TAOHash permet à certains mineurs de cryptomonnaies de rediriger leur puissance de calcul vers le réseau Bittensor, obtenant des tokens alpha par le biais du minage pour les staker ou les échanger. Ce modèle combine le minage traditionnel de PoW avec le calcul AI, offrant aux mineurs une nouvelle source de revenus.
En quelques semaines, il a attiré plus de 6 EH/s de puissance de calcul (environ 0,7 % de la puissance de calcul mondiale), prouvant la reconnaissance du marché pour ce modèle hybride. Les mineurs peuvent choisir entre le minage traditionnel et l'obtention de jetons TAOHash, optimisant ainsi leurs gains en fonction des conditions du marché.
11. Creator.Bid - Plateforme de lancement de l'écosystème des agents AI
Creator.Bid, bien qu'il ne soit pas un subnet, joue un rôle de coordination important dans l'écosystème Bittensor. Son écosystème repose sur trois grands piliers. Le module Launchpad fournit des services de lancement d'agents IA équitables et transparents, offrant un point de départ sûr et transparent pour les nouveaux agents IA grâce à des contrats intelligents de lancement équitable avec protection contre le sniping et un mécanisme de lancement de curation. Le module Tokenomics unifie l'ensemble de l'écosystème grâce au jeton BID, offrant aux agents un modèle de revenus durable. Le module Hub fournit des services puissants basés sur des API, y compris l'automatisation de contenu, des API de médias sociaux et des modèles d'images finement réglés.
L'innovation clé de la plateforme réside dans le concept d'Agent Keys. Ces jetons numériques de membre permettent aux créateurs de construire des communautés autour d'agents IA et de réaliser une propriété partagée. Chaque agent IA obtient une identité unique via l'Agent Name Service (ANS), l'ANS étant réalisé sous forme de NFT, garantissant que chaque agent dispose d'un identifiant non répétable. Les utilisateurs peuvent entrer des caractéristiques personnelles via des invites simples, sans avoir besoin de connaissances en programmation, pour générer un agent IA pleinement fonctionnel.
Bien que Creator.Bid soit construit sur un certain réseau, il a établi une relation de collaboration approfondie avec l'écosystème Bittensor. En exploitant le TAO Council, Creator.Bid rassemble les meilleurs subnets tels que BitMind (SN34), Dippy (SN11 & SN58), devenant "la couche de coordination des agents alignés TAO, des subnets et des constructeurs".
La valeur de cette collaboration réside dans l'intégration des avantages de différents réseaux. Bittensor offre de puissantes capacités d'inférence et d'entraînement en IA, tandis que Creator.Bid propose une plateforme conviviale pour la création et le lancement d'agents. La combinaison des deux écosystèmes permet aux développeurs d'exploiter les capacités d'IA de Bittensor pour créer des agents, puis de les tokeniser et de les communautariser via le Launchpad de Creator.Bid.
La collaboration avec l'Arena des agents IA de certaines entreprises (SN59) illustre davantage cet effet de synergie. Creator.Bid fournit des outils de création d'agents pour l'arène, permettant aux utilisateurs de déployer rapidement des agents IA participant à la compétition. Ce modèle de collaboration inter-écosystèmes devient une tendance importante dans le domaine de l'IA décentralisée.
Analyse de l'écosystème
Avantages clés de l'architecture technique
L'innovation technologique de Bittensor a construit un écosystème IA décentralisé unique. Son algorithme de consensus Yuma garantit la qualité du réseau grâce à la vérification décentralisée, tandis que le mécanisme de répartition des ressources sur le marché introduit par la mise à niveau dTAO a considérablement amélioré l'efficacité. Chaque subnet est équipé d'un mécanisme AMM, réalisant la découverte des prix entre le TAO et les jetons alpha, ce design permet aux forces du marché de participer directement à l'allocation des ressources IA.
Le protocole de collaboration entre les subnets supporte le traitement distribué des tâches d'IA complexes, formant ainsi un puissant effet de réseau. La structure de double incitation (émission de TAO et appréciation des tokens alpha) assure une motivation de participation à long terme, permettant aux créateurs de subnets, aux mineurs, aux validateurs et aux stakers de bénéficier de récompenses correspondantes, formant un cycle économique durable.
Avantages concurrentiels et défis à relever
Comparé aux fournisseurs de services d'IA centralisés traditionnels, Bittensor offre une véritable alternative décentralisée, avec des performances exceptionnelles en matière d'efficacité des coûts. Plusieurs subnets montrent un avantage de coût significatif, par exemple, Chutes est 85 % moins cher que certains services cloud, cet avantage de coût provient de l'amélioration de l'efficacité de l'architecture décentralisée. Un écosystème ouvert favorise une innovation rapide, le nombre et la qualité des subnets continuent d'augmenter, et la vitesse d'innovation dépasse de loin celle de la recherche et développement interne des entreprises traditionnelles.
Cependant, l'écosystème fait également face à des défis réels. Le seuil technologique reste élevé, même si les outils s'améliorent constamment, la participation au mining et à la validation nécessite toujours une connaissance technique considérable. L'incertitude de l'environnement réglementaire est un autre facteur de risque, les réseaux d'IA décentralisés pourraient faire face à des politiques réglementaires différentes selon les pays.