دليل استثمار شبكة فرعية Bittensor: اغتنام الفرصة التالية للذكاء الاصطناعي
نظرة عامة على السوق: ترقية dTAO تؤدي إلى انفجار النظام البيئي
في فبراير 2025، أكمل شبكة Bittensor ترقية Dynamic TAO (dTAO)، حيث تم تحويل نموذج حوكمة الشبكة نحو توزيع الموارد اللامركزي المدفوع بالسوق. تمتلك كل شبكة فرعية رموز alpha مستقلة، مما يحقق آلية اكتشاف القيمة السوقية الحقيقية.
بعد الترقية، زاد عدد شبكات Bittensor الفرعية من 32 إلى 118، مما يغطي جميع المجالات الفرعية لصناعة الذكاء الاصطناعي. وارتفع إجمالي القيمة السوقية لأعلى الشبكات الفرعية من 4 ملايين دولار إلى 690 مليون دولار، مع استقرار عائدات الرهن السنوية بين 16-19%. تشغل أكبر 10 شبكات فرعية 51.76% من انبعاثات الشبكة، مما يعكس آلية السوق القائمة على الانتقاء الطبيعي.
تحليل الشبكة الأساسية (أعلى 10 تصريف)
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
القيمة الأساسية: تحسين تجربة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكلفة القدرة الحاسوبية بشكل كبير
تستخدم Chutes بنية "الانطلاق الفوري"، مما يقلل من وقت بدء نموذج الذكاء الاصطناعي إلى 200 مللي ثانية. تدعم أكثر من 8000 عقدة GPU حول العالم النماذج الرائجة، حيث تتم معالجة أكثر من 5 ملايين طلب يوميًا. نموذج الأعمال ناضج، بتكلفة أقل بنسبة 85% من AWS Lambda. القيمة السوقية الحالية 79 مليون، وهي الرائدة في الشبكة الفرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين حسابات الأجهزة
القيمة الأساسية: تحسين الأجهزة الأساسية، وزيادة كفاءة حسابات الذكاء الاصطناعي
تركز على تحسين حسابات مستوى الأجهزة، تدعم أجهزة GPU الرئيسية، انخفض السعر بنسبة 90%، وزادت كفاءة الحسابات بنسبة 45%. تشغل 7.28% من انبعاثات الشبكة، والقيمة السوقية الحالية 56 مليون.
القيمة الأساسية: تقنية الحوسبة السرية، لضمان أمان خصوصية البيانات
باستخدام تقنيات الحوسبة السرية مثل Intel TDX، يتم ضمان أمان سير العمل الخاص بالذكاء الاصطناعي وحماية الخصوصية. تم تفعيل آلية استرداد الإيرادات، حيث كانت أحدث عملية استرداد بقيمة 18,000 دولار.
القيمة الأساسية: تدريب تعاوني لنماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، خفض عتبة التدريب
تركيز على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع بطريقة موزعة، وتم إكمال تدريب نموذج يحتوي على 1.2 مليار معلمة. بحلول عام 2025، سيصل حجم المعلمات إلى 70 مليارًا، وحصل على توصية من مؤسس Bittensor. القيمة السوقية الحالية 35 مليون، تمثل 4.79% من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
القيمة الأساسية: تدريب الذكاء الاصطناعي بشكل شعبي، وتقليل عتبة التكلفة بشكل كبير
تُحل مشكلة تكاليف تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. تم الانتهاء من تدريب نموذج يحتوي على 118 تريليون معلمة، بتكلفة 5 دولارات فقط في الساعة، مما يجعلها أرخص بنسبة 70% من خدمات السحابة التقليدية. القيمة السوقية الحالية 30 مليون.
6. التداول الخاص (SN8) - التداول الكمي المالي
القيمة الأساسية: إشارات تداول متعددة الأصول وتوقعات مالية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي
منصة تداول كمي لامركزية وتنبؤ مالي، تدمج تقنيات LSTM و Transformer. يعرض الموقع عوائد استراتيجيات مختلفة للـ miner والاختبارات العكسية. القيمة السوقية الحالية 27M.
7. النتيجة (SN44) - التحليل والتقييم الرياضي
القيمة الأساسية: تحليل الفيديو الرياضي، يستهدف صناعة كرة القدم بقيمة 6000 مليار دولار
تركيز على تحليل الفيديو الرياضي، واستخدام تقنية التحقق الخفيفة لتقليل التكاليف. التعاون مع Data Universe، حيث أن معدل دقة التنبؤ المتوسط لوكيل DKING AI هو 70%.
8. OpenKaito (SN5) - نصوص مفتوحة الاستدلال
القيمة الأساسية: تطوير نموذج تضمين النص، تحسين استرجاع المعلومات
تركيز على تطوير نماذج تضمين النصوص بدعم من كايتو، أحد المشاركين المهمين في مجال InfoFi. سيتم إطلاق تكامل Yaps قريبًا، مما قد يوسع من سيناريوهات الاستخدام.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
القيمة الأساسية: معالجة البيانات على نطاق واسع، إمداد بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
معالجة 500 مليون سجل بيانات يوميًا، وإجمالي超过 55.6 مليار سجل. يوفر هيكل DataEntity وظائف أساسية مثل توحيد البيانات. باعتبارها مزود بيانات لشبكات فرعية متعددة، تعكس قيمة البنية التحتية.
10. TAOHash (SN14) - تعدين قوة الحوسبة PoW
القيمة الأساسية: ربط التعدين التقليدي وحسابات الذكاء الاصطناعي، دمج موارد القوة الحاسوبية
يسمح لمعدني بيتكوين بإعادة توجيه قوة الحوسبة إلى شبكة Bittensor. في المدى القصير، جذب أكثر من 6EH/s من قوة الحوسبة، وهو ما يمثل 0.7% من القوة الحوسبية العالمية.
11. Creator.Bid - منصة إطلاق نظام الوكلاء الذكي
على الرغم من أنها ليست شبكة فرعية، إلا أنها تلعب دورًا تنسيقيًا مهمًا في نظام Bittensor البيئي. تقدم إطلاق وكلاء الذكاء الاصطناعي، واقتصاد الرموز، وخدمات مدفوعة بواجهة برمجة التطبيقات. من خلال مفهوم مفاتيح الوكلاء، يتم تحقيق الملكية المشتركة لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تتعاون بعمق مع Bittensor، وتدمج مزايا الشبكات المختلفة.
تحليل النظام البيئي
المزايا الأساسية لهندسة التقنية: يضمن خوارزمية توافق Yuma جودة الشبكة، وتقدم ترقية dTAO توزيع الموارد بناءً على السوق. يدعم التعاون بين الشبكات الفرعية معالجة المهام المعقدة للذكاء الاصطناعي بشكل موزع، مما يشكل تأثير الشبكة.
الميزة التنافسية: مقارنة بمقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي المركزي التقليديين، توفر بدائل لامركزية حقيقية، مع كفاءة تكلفة بارزة. يعزز النظام البيئي المفتوح الابتكار السريع.
تحديات: العوائق التقنية لا تزال مرتفعة، البيئة التنظيمية غير مؤكدة، وقد تطلق مزودي خدمات السحاب التقليديين منتجات تنافسية.
فرص السوق: تتوقع Goldman Sachs أن تصل الاستثمارات العالمية في الذكاء الاصطناعي إلى ما يقرب من 200 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025. ومن المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي العالمي إلى 1.77 تريليون دولار أمريكي بحلول عام 2032، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 29%.
إدارة المخاطر: تنويع الاستثمار في أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية، وضبط الاستراتيجيات وفقًا لمراحل التطوير، والحفاظ على هامش السيولة.
النقاط الرئيسية: ستعيد أول حدث تخفيض في نوفمبر 2025 تشكيل المشهد الاقتصادي للشبكة
توقعات منتصف المدة: من المتوقع أن يتجاوز عدد الشبكات الفرعية 500 شبكة، وزيادة التطبيقات من المستوى المؤسسي، وزيادة التعاون عبر الشبكات الفرعية بشكل متكرر.
الآفاق طويلة الأجل: من المتوقع أن تصبح جزءًا مهمًا من البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي، مع ظهور نماذج أعمال جديدة باستمرار.
الخاتمة
يمثل نظام Bittensor البيئي نموذجًا جديدًا لتطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. من خلال تخصيص الموارد من خلال السوق والحوكمة اللامركزية، يوفر تربة جديدة للابتكار في الذكاء الاصطناعي. في ظل التطور السريع لصناعة الذكاء الاصطناعي، يستحق Bittensor ونظامه البيئي الشبكة الفرعية اهتمامًا مستمرًا ودراسة معمقة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 6
أعجبني
6
5
مشاركة
تعليق
0/400
LayerZeroHero
· منذ 3 س
البيانات مغرية حقًا، لكن تم اختبار هذا النوع من الكمية أكثر من مائة مرة.
انفجار بيئة Bittensor: تحليل فرص الاستثمار في الشبكة الفرعية بعد ترقية dTAO
دليل استثمار شبكة فرعية Bittensor: اغتنام الفرصة التالية للذكاء الاصطناعي
نظرة عامة على السوق: ترقية dTAO تؤدي إلى انفجار النظام البيئي
في فبراير 2025، أكمل شبكة Bittensor ترقية Dynamic TAO (dTAO)، حيث تم تحويل نموذج حوكمة الشبكة نحو توزيع الموارد اللامركزي المدفوع بالسوق. تمتلك كل شبكة فرعية رموز alpha مستقلة، مما يحقق آلية اكتشاف القيمة السوقية الحقيقية.
بعد الترقية، زاد عدد شبكات Bittensor الفرعية من 32 إلى 118، مما يغطي جميع المجالات الفرعية لصناعة الذكاء الاصطناعي. وارتفع إجمالي القيمة السوقية لأعلى الشبكات الفرعية من 4 ملايين دولار إلى 690 مليون دولار، مع استقرار عائدات الرهن السنوية بين 16-19%. تشغل أكبر 10 شبكات فرعية 51.76% من انبعاثات الشبكة، مما يعكس آلية السوق القائمة على الانتقاء الطبيعي.
تحليل الشبكة الأساسية (أعلى 10 تصريف)
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
القيمة الأساسية: تحسين تجربة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكلفة القدرة الحاسوبية بشكل كبير
تستخدم Chutes بنية "الانطلاق الفوري"، مما يقلل من وقت بدء نموذج الذكاء الاصطناعي إلى 200 مللي ثانية. تدعم أكثر من 8000 عقدة GPU حول العالم النماذج الرائجة، حيث تتم معالجة أكثر من 5 ملايين طلب يوميًا. نموذج الأعمال ناضج، بتكلفة أقل بنسبة 85% من AWS Lambda. القيمة السوقية الحالية 79 مليون، وهي الرائدة في الشبكة الفرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين حسابات الأجهزة
القيمة الأساسية: تحسين الأجهزة الأساسية، وزيادة كفاءة حسابات الذكاء الاصطناعي
تركز على تحسين حسابات مستوى الأجهزة، تدعم أجهزة GPU الرئيسية، انخفض السعر بنسبة 90%، وزادت كفاءة الحسابات بنسبة 45%. تشغل 7.28% من انبعاثات الشبكة، والقيمة السوقية الحالية 56 مليون.
3. Targon (SN4) - منصة استدلال الذكاء الاصطناعي اللامركزية
القيمة الأساسية: تقنية الحوسبة السرية، لضمان أمان خصوصية البيانات
باستخدام تقنيات الحوسبة السرية مثل Intel TDX، يتم ضمان أمان سير العمل الخاص بالذكاء الاصطناعي وحماية الخصوصية. تم تفعيل آلية استرداد الإيرادات، حيث كانت أحدث عملية استرداد بقيمة 18,000 دولار.
4. τemplar (SN3) - أبحاث الذكاء الاصطناعي والتدريب الموزع
القيمة الأساسية: تدريب تعاوني لنماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، خفض عتبة التدريب
تركيز على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع بطريقة موزعة، وتم إكمال تدريب نموذج يحتوي على 1.2 مليار معلمة. بحلول عام 2025، سيصل حجم المعلمات إلى 70 مليارًا، وحصل على توصية من مؤسس Bittensor. القيمة السوقية الحالية 35 مليون، تمثل 4.79% من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
القيمة الأساسية: تدريب الذكاء الاصطناعي بشكل شعبي، وتقليل عتبة التكلفة بشكل كبير
تُحل مشكلة تكاليف تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. تم الانتهاء من تدريب نموذج يحتوي على 118 تريليون معلمة، بتكلفة 5 دولارات فقط في الساعة، مما يجعلها أرخص بنسبة 70% من خدمات السحابة التقليدية. القيمة السوقية الحالية 30 مليون.
6. التداول الخاص (SN8) - التداول الكمي المالي
القيمة الأساسية: إشارات تداول متعددة الأصول وتوقعات مالية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي
منصة تداول كمي لامركزية وتنبؤ مالي، تدمج تقنيات LSTM و Transformer. يعرض الموقع عوائد استراتيجيات مختلفة للـ miner والاختبارات العكسية. القيمة السوقية الحالية 27M.
7. النتيجة (SN44) - التحليل والتقييم الرياضي
القيمة الأساسية: تحليل الفيديو الرياضي، يستهدف صناعة كرة القدم بقيمة 6000 مليار دولار
تركيز على تحليل الفيديو الرياضي، واستخدام تقنية التحقق الخفيفة لتقليل التكاليف. التعاون مع Data Universe، حيث أن معدل دقة التنبؤ المتوسط لوكيل DKING AI هو 70%.
8. OpenKaito (SN5) - نصوص مفتوحة الاستدلال
القيمة الأساسية: تطوير نموذج تضمين النص، تحسين استرجاع المعلومات
تركيز على تطوير نماذج تضمين النصوص بدعم من كايتو، أحد المشاركين المهمين في مجال InfoFi. سيتم إطلاق تكامل Yaps قريبًا، مما قد يوسع من سيناريوهات الاستخدام.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي
القيمة الأساسية: معالجة البيانات على نطاق واسع، إمداد بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي
معالجة 500 مليون سجل بيانات يوميًا، وإجمالي超过 55.6 مليار سجل. يوفر هيكل DataEntity وظائف أساسية مثل توحيد البيانات. باعتبارها مزود بيانات لشبكات فرعية متعددة، تعكس قيمة البنية التحتية.
10. TAOHash (SN14) - تعدين قوة الحوسبة PoW
القيمة الأساسية: ربط التعدين التقليدي وحسابات الذكاء الاصطناعي، دمج موارد القوة الحاسوبية
يسمح لمعدني بيتكوين بإعادة توجيه قوة الحوسبة إلى شبكة Bittensor. في المدى القصير، جذب أكثر من 6EH/s من قوة الحوسبة، وهو ما يمثل 0.7% من القوة الحوسبية العالمية.
11. Creator.Bid - منصة إطلاق نظام الوكلاء الذكي
على الرغم من أنها ليست شبكة فرعية، إلا أنها تلعب دورًا تنسيقيًا مهمًا في نظام Bittensor البيئي. تقدم إطلاق وكلاء الذكاء الاصطناعي، واقتصاد الرموز، وخدمات مدفوعة بواجهة برمجة التطبيقات. من خلال مفهوم مفاتيح الوكلاء، يتم تحقيق الملكية المشتركة لوكلاء الذكاء الاصطناعي. تتعاون بعمق مع Bittensor، وتدمج مزايا الشبكات المختلفة.
تحليل النظام البيئي
المزايا الأساسية لهندسة التقنية: يضمن خوارزمية توافق Yuma جودة الشبكة، وتقدم ترقية dTAO توزيع الموارد بناءً على السوق. يدعم التعاون بين الشبكات الفرعية معالجة المهام المعقدة للذكاء الاصطناعي بشكل موزع، مما يشكل تأثير الشبكة.
الميزة التنافسية: مقارنة بمقدمي خدمات الذكاء الاصطناعي المركزي التقليديين، توفر بدائل لامركزية حقيقية، مع كفاءة تكلفة بارزة. يعزز النظام البيئي المفتوح الابتكار السريع.
تحديات: العوائق التقنية لا تزال مرتفعة، البيئة التنظيمية غير مؤكدة، وقد تطلق مزودي خدمات السحاب التقليديين منتجات تنافسية.
فرص السوق: تتوقع Goldman Sachs أن تصل الاستثمارات العالمية في الذكاء الاصطناعي إلى ما يقرب من 200 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025. ومن المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي العالمي إلى 1.77 تريليون دولار أمريكي بحلول عام 2032، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 29%.
إطار استراتيجية الاستثمار
أبعاد التقييم: الابتكار التكنولوجي، الإمكانيات السوقية، الأداء المالي
إدارة المخاطر: تنويع الاستثمار في أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية، وضبط الاستراتيجيات وفقًا لمراحل التطوير، والحفاظ على هامش السيولة.
النقاط الرئيسية: ستعيد أول حدث تخفيض في نوفمبر 2025 تشكيل المشهد الاقتصادي للشبكة
توقعات منتصف المدة: من المتوقع أن يتجاوز عدد الشبكات الفرعية 500 شبكة، وزيادة التطبيقات من المستوى المؤسسي، وزيادة التعاون عبر الشبكات الفرعية بشكل متكرر.
الآفاق طويلة الأجل: من المتوقع أن تصبح جزءًا مهمًا من البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي، مع ظهور نماذج أعمال جديدة باستمرار.
الخاتمة
يمثل نظام Bittensor البيئي نموذجًا جديدًا لتطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. من خلال تخصيص الموارد من خلال السوق والحوكمة اللامركزية، يوفر تربة جديدة للابتكار في الذكاء الاصطناعي. في ظل التطور السريع لصناعة الذكاء الاصطناعي، يستحق Bittensor ونظامه البيئي الشبكة الفرعية اهتمامًا مستمرًا ودراسة معمقة.