Bittensorサブネットエコシステム分析：AIインフラの次の風口を把握する

市場の概観：Dynamic 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ネットワークは画期的なDynamic TAO (dTAO)アップグレードを完了し、ネットワークガバナンスモデルを市場主導の分散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alphaトークンを持ち、TAO保有者は自由に投資対象を選択でき、真の市場価値発見メカニズムを実現しました。

データによると、dTAOのアップグレードは巨大なイノベーションの活力を解放しました。わずか数ヶ月で、Bittensorは32のサブネットから118のアクティブサブネットに成長し、増加率は269%に達しました。これらのサブネットは、AI産業のさまざまなセグメントをカバーしており、基本的なテキスト推論、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、現在最も完全な分散型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素晴らしいです。トップサブネットの総時価総額はアップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに増加し、ステーキング年利回りは16〜19％で安定しています。各サブネットは市場に基づいたTAOステーキング率に応じ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の排出量の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。

! Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次のフロンティアをつかむ

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

Chutesは「即時起動」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倍向上させます。世界中に8000以上のGPUノードがあり、主流モデルをサポートし、日々500万回を超えるリクエストを処理し、応答遅延を50ミリ秒以内に制御しています。

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。あるオープンプラットフォームを通じて統合し、人気のあるモデルの計算能力を提供し、API呼び出しから収益を得ています。コストの優位性は顕著で、あるクラウドサービスより85%低いです。現在、総トークン使用量は9042.37Bを超え、企業顧客は3000社を超えています。

dTAOが立ち上がってから9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在の時価総額は79Mです。技術的な競争優位性が深く、商業化の進展は順調で、市場の認知度も高いです。現在、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：基盤ハードウェアの最適化、AI計算効率の向上

ハードウェアレイヤーでの計算最適化に注力しています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、性能最適化、エネルギー効率管理の4つ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、同類製品に比べて価格を90%削減、計算効率を45%向上させます。

現在、Bittensor上で排出量が二番目に大きいサブネットであり、ネットワーク排出量の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラストラクチャの核心部分であり、技術的な障壁があり、価格上昇の傾向が強いです。現在の時価総額は56Mです。

3. Targon (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確保する

TargonのコアはTVM（Targon Virtual Machine）であり、これは安全な機密計算プラットフォームで、AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートします。TVMは某社の機密計算技術を採用しており、AIワークフロー全体の安全性とプライバシー保護を保証します。システムはハードウェアからアプリケーション層までのエンドツーエンドの暗号化をサポートしており、ユーザーはデータを漏洩させることなく強力なAIサービスを利用できます。

Targonの技術的ハードルは高く、ビジネスモデルは明確で、安定した収入源があります。現在、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ます。最近の買い戻しは1.8万米ドルでした。

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モデルの協力トレーニング、トレーニングのハードルを下げる

Templarは大規模AIモデルの分散トレーニングに特化した先駆的サブネットであり、その使命は「世界で最も優れたモデルトレーニングプラットフォーム」となることです。世界中の参加者が提供するGPUリソースによる協力トレーニングを通じて、最先端モデルの協調トレーニングと革新に焦点を当て、チート対策と効率的な協力を強調しています。

技術的な成果として、Templarは1.2Bパラメータモデルのトレーニングを成功裏に完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを経て、約200のGPUが全体のプロセスに参加しました。2024年にはcommit-revealメカニズムをアップグレードし、検証の分散化と安全性を向上させます；2025年には大規模モデルのトレーニングを継続し、パラメータの規模が70B+に達し、標準AIベンチマークテストで業界標準と同等のパフォーマンスを示します。

Templarの技術的な優位性は際立っており、現在の時価総額は35Mで、排出の4.79%を占めています。

5. グラデーション (SN56) - 去中心化AIトレーニング

コアバリュー：一般市民向けAIトレーニング、コストのハードルを大幅に引き下げる

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勾配同期に基づき、数千のGPUにタスクを効率的に割り当てます。118兆パラメータのモデルトレーニングを完了し、コストはわずか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、トレーニング速度は中央集権型のソリューションより40%速くなっています。ワンクリックインターフェースにより使用のハードルが下がり、すでに500以上のプロジェクトがモデル微調整に利用されており、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あるため、長期的に注目すべきサブネットの一つです。

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

SN8は、去中心化された量子取引および金融予測プラットフォームであり、AI駆動の多資産取引シグナルを提供します。独自の取引ネットワークは、機械学習技術を金融市場の予測に応用し、多層の予測モデルアーキテクチャを構築しました。その時系列予測モデルは、LSTMとTransformer技術を融合させ、複雑な時間系列データを処理することができます。市場感情分析モジュールは、ソーシャルメディアやニュースコンテンツを分析し、感情指標を予測の補助信号として提供します。

ウェブサイト上では、異なるマイナーが提供する戦略の収益とバックテストを見ることができます。SN8はAIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場の取引方法を提供しており、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

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は、軽量な検証技術を通じて複雑な動画分析コストを削減します。2段階の検証を採用しています：フィールド検出とCLIPベースのオブジェクトチェックにより、従来の単一試合の数千ドルに及ぶアノテーションコストを1/10から1/100に削減しました。ある企業との協力により、あるAIエージェントの平均予測精度は70%で、かつては1日の精度が100%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、市場の見通しも広がっています。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目に値します。

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

OpenKaitoは、テキスト埋め込みモデルの開発に焦点を当てており、特定の分野の重要な参加者によってサポートされています。コミュニティ主導のオープンソースプロジェクトとして、OpenKaitoは情報検索やセマンティックサーチに特において、高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでいます。

この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。注目すべきは、今後のあるプロジェクトの統合であり、これによりそのアプリケーションシーンや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。DataEntityアーキテクチャはデータの標準化、インデックス最適化、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の石油であり、インフラの価値は安定しており、エコロジカルニッチが重要です。複数のサブネットのデータプロバイダーとして、Scoreなど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：伝統的なマイニングとAI計算を接続し、計算力リソースを統合する

TAOHashは、特定の暗号通貨マイナーがBittensorネットワークにハッシュレートをリダイレクトし、マイニングを通じて質権や取引に使用するためのalphaトークンを獲得できるようにします。このモデルは、従来のPoWマイニングとAI計算を組み合わせており、マイナーに新しい収入源を提供します。

短期間で6EH/sを超えるハッシュレート（約世界のハッシュレートの0.7%）を引き付け、市場がこのハイブリッドモデルを認めていることを証明しました。マイナーは従来のマイニングとTAOHashトークンの獲得の間で選択でき、市場の状況に応じて利益を最適化できます。

! Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次のフロンティアをつかむ

11. Creator.Bid - AIエージェントエコシステムの発射プラットフォーム

Creator.Bidはサブネットではありませんが、Bittensorエコシステムにおいて重要な調整役を果たしています。そのエコシステムは三つの柱の上に築かれています。Launchpadモジュールは、公平で透明なAIエージェントのローンチサービスを提供し、狙撃防止の公平なローンチスマートコントラクトとキュレーションローンチメカニズムを通じて、新しいAIエージェントに安全で透明な出発点を提供します。Tokenomicsモジュールは、BIDトークンを通じてエコシステム全体を統一し、エージェントに持続可能な収入モデルを提供します。Hubモジュールは、コンテンツ自動化、ソーシャルメディアAPI、そして微調整された画像モデルなどを含む強力なAPI駆動サービスを提供します。

プラットフォームの核心的な革新はAgent Keysの概念にあります。これらのデジタルメンバーシップトークンは、クリエイターがAIエージェントを中心にコミュニティを構築し、共同所有権を実現することを可能にします。各AIエージェントはAgent Name Service (ANS)を通じて独自のアイデンティティを取得し、ANSはNFT形式で実現され、各エージェントに重複しない識別子を確保します。ユーザーは簡単なプロンプトを入力することで個性を特定し、プログラミングの知識がなくても機能的なAIエージェントを生成できます。

Creator.Bid自体は特定のネットワーク上に構築されていますが、Bittensorエコシステムとの深い協力関係を築いています。TAO Councilを運営することにより、Creator.BidはBitMind (SN34)、Dippy (SN11 & SN58)などのトップサブネットを集めて、"TAOアラインメントエージェント、サブネットとビルダーの集まる調整層"となっています。

この協力関係の価値は、異なるネットワークの利点を統合することにあります。Bittensorは強力なAI推論とトレーニング能力を提供し、Creator.Bidはユーザーフレンドリーなエージェントの作成と発射プラットフォームを提供します。二つのエコシステムの結合により、開発者はBittensorのAI能力を利用してエージェントを作成し、その後Creator.BidのLaunchpadを通じてトークン化とコミュニティ化を行うことができます。

某社のAIエージェントアリーナ(SN59)との協力は、この協調効果をさらに具現化しています。Creator.Bidはアリーナにエージェント作成ツールを提供し、ユーザーが競争に参加するAIエージェントを迅速に展開できるようにします。このクロスエコシステムの協力モデルは、分散型AI分野における重要なトレンドになりつつあります。

! Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次のフロンティアをつかむ

エコシステム分析

技術アーキテクチャのコアアドバンテージ

Bittensorの技術革新は、独自の分散型AIエコシステムを構築しています。そのYumaコンセンサスアルゴリズムは、分散型検証を通じてネットワークの品質を確保し、dTAOアップグレードによって導入された市場化リソース配分メカニズムは、効率を大幅に向上させました。各サブネットはAMMメカニズムを備えており、TAOとalphaトークン間の価格発見を実現します。この設計により、市場の力がAIリソースの配分に直接関与することが可能になります。

サブネット間の協力プロトコルは、複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を生み出します。二重インセンティブ構造（TAO排出とalphaトークンの価値上昇）は、長期的な参加動機を確保し、サブネットの創設者、マイナー、バリデーター、ステイカーは、それぞれの報酬を得ることができ、持続可能な経済のクローズドループを形成します。

競争上の優位性と課題

従来の中央集権型AI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ており、コスト効率において優れたパフォーマンスを示しています。複数のサブネットは顕著なコスト優位性を示しており、例えばChutesは特定のクラウドサービスよりも85%安価です。このコスト優位性は、分散型アーキテクチャの効率向上から来ています。オープンエコシステムは迅速なイノベーションを促進し、サブネットの数と質は継続的に向上しており、イノベーションの速度は従来の企業内研究開発をはるかに上回っています。

しかし、エコシステムは現実の課題にも直面しています。技術的なハードルは依然として高く、ツールは改善され続けていますが、マイニングやバリデーションに参加するには相当な技術知識が必要です。規制環境の不確実性はもう一つのリスク要因であり、分散型AIネットワークは各国の異なる規制政策に直面する可能性があります。