دليل الاستثمار في شبكة فرعية Bittensor: اغتنام فرص جديدة في موجة الذكاء الاصطناعي
في فبراير 2025، أكمل شبكة Bittensor ترقية Dynamic TAO (dTAO)، مما حقق توزيع الموارد بشكل لامركزي. بعد ذلك، توسعت الشبكة بسرعة لتشمل 118 شبكة فرعية نشطة، تغطي جميع مجالات صناعة الذكاء الاصطناعي، مما أسس نظامًا بيئيًا لامركزيًا كاملًا للذكاء الاصطناعي.
أداء السوق لامع، حيث زادت القيمة السوقية الإجمالية لأفضل الشبكات الفرعية إلى 6.9 مليون دولار، وواصلت عائدات الرهانات الحفاظ على مستوى بين 16-19%. تسيطر أكبر 10 شبكات فرعية على 51.76% من انبعاثات الشبكة، مما يعكس تأثير آلية السوق في انتقاء الأفضل.
تحليل الشبكة الأساسية (أعلى 10 انبعاثات)
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
تستخدم Chutes بنية "بدء فوري"، مما يقلل وقت بدء نموذج AI إلى 200 مللي ثانية. تدعم أكثر من 8000 عقدة GPU في جميع أنحاء العالم النماذج الرائجة، حيث تتجاوز الطلبات المعالجة اليومية 5 ملايين مرة. التكلفة أقل بنسبة 85% من AWS Lambda، وتخدم أكثر من 3000 عميل من الشركات. القيمة السوقية الحالية 79 مليون، وهي المشروع الرائد في الشبكة الفرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين حسابات الأجهزة
التركيز على تحسين الأداء الحسابي على مستوى الأجهزة، من خلال أربعة وحدات تقنية لتحقيق أقصى كفاءة في استخدام الأجهزة. دعم الأجهزة الرئيسية، تخفيض الأسعار بنسبة 90%، وزيادة كفاءة الحساب بنسبة 45%. حالياً هي الشبكة الفرعية الثانية من حيث الانبعاثات، تمثل 7.28% من انبعاثات الشبكة، والقيمة السوقية الحالية 56 مليون.
الجوهر هو TVM(Targon Virtual Machine)، يستخدم تقنية الحوسبة السرية لضمان أمان وخصوصية سير العمل الخاص بالذكاء الاصطناعي. العوائق التقنية مرتفعة، ونموذج الأعمال واضح، وقد تم تفعيل آلية استرداد الإيرادات.
يتم التركيز على التدريب الموزع لنماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، وقد تم الانتهاء من تدريب نموذج بـ 1.2 مليار معلمة. سيتم دفع تدريب النماذج الكبيرة في عام 2025، مع وصول حجم المعلمات إلى أكثر من 70 مليار. القيمة السوقية الحالية 35 مليون، وتمثل 4.79% من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
تقليل تكاليف تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. تم الانتهاء من تدريب نموذج يتكون من 118 تريليون معلمة، والتكلفة فقط 5 دولارات في الساعة. أكثر من 500 مشروع تستخدم لتعديل النموذج، والقيمة السوقية الحالية 30 مليون.
6. التداول الاحتكاري (SN8) - التداول الكمي المالي
منصة للتداول الكمي اللامركزي وتوقعات المالية، تجمع بين تقنيتي LSTM و Transformer لبناء نماذج توقع متعددة المستويات. يعرض الموقع عوائد واستراتيجيات مختلفة لعمال المناجم وبيانات الاختبار العكسي، القيمة السوقية الحالية 27M.
7. النتيجة (SN44) - التحليل والتقييم الرياضي
تركيز على تحليل الفيديو الرياضي، باستخدام تقنية التحقق الخفيفة لتقليل تكلفة التوصيف بشكل كبير. بالتعاون مع Data Universe، متوسط دقة توقعات الذكاء الاصطناعي 70%. تستهدف صناعة كرة القدم التي تبلغ قيمتها 6000 مليار دولار، مع آفاق سوق واسعة.
8. OpenKaito (SN5) - استنتاج نصوص مفتوح المصدر
تركيز على تطوير نماذج تضمين النصوص، بدعم من Kaito، أحد المشاركين الرئيسيين في مجال InfoFi. المشروع لا يزال في مرحلة مبكرة، ومن المتوقع أن يتم دمجه مع Yaps مما قد يوسع من مجالات التطبيق.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية البيانات AI
يتم معالجة 500 مليون صف بيانات يوميًا، بإجمالي أكثر من 55.6 مليار صف. يوفر هيكل DataEntity وظائف مثل معيارية البيانات وتحسين الفهرسة. كموفر بيانات لعدة شبكة فرعية، يعكس قيمة البنية التحتية.
10. TAOHash (SN14) - تعدين قوة الحوسبة PoW
يسمح لعمال مناجم البيتكوين بإعادة توجيه قوة التعدين إلى شبكة Bittensor. في المدى القصير، يجذب أكثر من 6EH/s من قوة التعدين، وهو ما يمثل حوالي 0.7% من إجمالي العالم، مما يوفر مصدر دخل جديد لعمال المناجم.
تحليل النظام البيئي
يؤسس الابتكار التكنولوجي لـ Bittensor نظامًا بيئيًا فريدًا للذكاء الاصطناعي اللامركزي. تعمل آلية توافق Yuma وترقية dTAO على تحسين كفاءة الشبكة، بينما تحقق آلية AMM توزيع الموارد في السوق. تدعم التعاون بين الشبكات الفرعية معالجة المهام المعقدة للذكاء الاصطناعي بشكل موزع، ويضمن هيكل الحوافز المزدوجة الدافع للمشاركة على المدى الطويل.
بالمقارنة مع مقدمي الخدمات التقليديين، يتميز Bittensor بأداء بارز من حيث كفاءة التكلفة. ومع ذلك، فإنه يواجه أيضًا تحديات مثل ارتفاع العوائق التكنولوجية وعدم اليقين التنظيمي. يوفر النمو الهائل في صناعة الذكاء الاصطناعي فرصًا كبيرة لـ Bittensor، ومن المتوقع أن يصل حجم سوق الذكاء الاصطناعي العالمي إلى 1.77 تريليون دولار بحلول عام 2032.
إطار استراتيجيات الاستثمار
يجب أخذ عدة أبعاد في الاعتبار عند الاستثمار في شبكة فرعية Bittensor، مثل درجة الابتكار التكنولوجي، قوة الفريق، إمكانيات السوق، هيكل المنافسة، وعلم الاقتصاد الرمزي. يُنصح بتوزيع التخصيص بين أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية، وضبط الاستراتيجيات وفقًا لمرحلة التطور.
ستعيد أول عملية تقليل نصف في نوفمبر 2025 تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي، ويمكن للمستثمرين تجهيز أنفسهم مسبقًا لشبكات فرعية عالية الجودة. من المتوقع أن يتجاوز عدد الشبكات الفرعية المتوسطة 500 شبكة، وسيؤدي زيادة تطبيقات المؤسسات إلى تعزيز تطوير الشبكات الفرعية ذات الصلة. على المدى الطويل، قد يصبح Bittensor جزءًا مهمًا من البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي، مع ظهور نماذج تجارية جديدة باستمرار.
يمثل نظام Bittensor البيئي نموذجًا جديدًا لتطوير بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، وتستحق حيويته الابتكارية وإمكانات نموه اهتمامًا مستمرًا. في ظل الخلفية السريعة التطور لصناعة الذكاء الاصطناعي، يوفر نظام Bittensor البيئي وشبكاته الفرعية فرصة جديدة للمستثمرين للانخراط في موجة الذكاء الاصطناعي.
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.
تحليل بيئة شبكة فرعية Bittensor: بحر أزرق جديد لاستثمار صناعة الذكاء الاصطناعي
دليل الاستثمار في شبكة فرعية Bittensor: اغتنام فرص جديدة في موجة الذكاء الاصطناعي
في فبراير 2025، أكمل شبكة Bittensor ترقية Dynamic TAO (dTAO)، مما حقق توزيع الموارد بشكل لامركزي. بعد ذلك، توسعت الشبكة بسرعة لتشمل 118 شبكة فرعية نشطة، تغطي جميع مجالات صناعة الذكاء الاصطناعي، مما أسس نظامًا بيئيًا لامركزيًا كاملًا للذكاء الاصطناعي.
أداء السوق لامع، حيث زادت القيمة السوقية الإجمالية لأفضل الشبكات الفرعية إلى 6.9 مليون دولار، وواصلت عائدات الرهانات الحفاظ على مستوى بين 16-19%. تسيطر أكبر 10 شبكات فرعية على 51.76% من انبعاثات الشبكة، مما يعكس تأثير آلية السوق في انتقاء الأفضل.
تحليل الشبكة الأساسية (أعلى 10 انبعاثات)
1. Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم
تستخدم Chutes بنية "بدء فوري"، مما يقلل وقت بدء نموذج AI إلى 200 مللي ثانية. تدعم أكثر من 8000 عقدة GPU في جميع أنحاء العالم النماذج الرائجة، حيث تتجاوز الطلبات المعالجة اليومية 5 ملايين مرة. التكلفة أقل بنسبة 85% من AWS Lambda، وتخدم أكثر من 3000 عميل من الشركات. القيمة السوقية الحالية 79 مليون، وهي المشروع الرائد في الشبكة الفرعية.
2. Celium (SN51) - تحسين حسابات الأجهزة
التركيز على تحسين الأداء الحسابي على مستوى الأجهزة، من خلال أربعة وحدات تقنية لتحقيق أقصى كفاءة في استخدام الأجهزة. دعم الأجهزة الرئيسية، تخفيض الأسعار بنسبة 90%، وزيادة كفاءة الحساب بنسبة 45%. حالياً هي الشبكة الفرعية الثانية من حيث الانبعاثات، تمثل 7.28% من انبعاثات الشبكة، والقيمة السوقية الحالية 56 مليون.
3. Targon (SN4) - منصة استدلال الذكاء الاصطناعي اللامركزية
الجوهر هو TVM(Targon Virtual Machine)، يستخدم تقنية الحوسبة السرية لضمان أمان وخصوصية سير العمل الخاص بالذكاء الاصطناعي. العوائق التقنية مرتفعة، ونموذج الأعمال واضح، وقد تم تفعيل آلية استرداد الإيرادات.
4. τemplar (SN3) - أبحاث الذكاء الاصطناعي والتدريب الموزع
يتم التركيز على التدريب الموزع لنماذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، وقد تم الانتهاء من تدريب نموذج بـ 1.2 مليار معلمة. سيتم دفع تدريب النماذج الكبيرة في عام 2025، مع وصول حجم المعلمات إلى أكثر من 70 مليار. القيمة السوقية الحالية 35 مليون، وتمثل 4.79% من الانبعاثات.
5. التدرجات (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي
تقليل تكاليف تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. تم الانتهاء من تدريب نموذج يتكون من 118 تريليون معلمة، والتكلفة فقط 5 دولارات في الساعة. أكثر من 500 مشروع تستخدم لتعديل النموذج، والقيمة السوقية الحالية 30 مليون.
6. التداول الاحتكاري (SN8) - التداول الكمي المالي
منصة للتداول الكمي اللامركزي وتوقعات المالية، تجمع بين تقنيتي LSTM و Transformer لبناء نماذج توقع متعددة المستويات. يعرض الموقع عوائد واستراتيجيات مختلفة لعمال المناجم وبيانات الاختبار العكسي، القيمة السوقية الحالية 27M.
7. النتيجة (SN44) - التحليل والتقييم الرياضي
تركيز على تحليل الفيديو الرياضي، باستخدام تقنية التحقق الخفيفة لتقليل تكلفة التوصيف بشكل كبير. بالتعاون مع Data Universe، متوسط دقة توقعات الذكاء الاصطناعي 70%. تستهدف صناعة كرة القدم التي تبلغ قيمتها 6000 مليار دولار، مع آفاق سوق واسعة.
8. OpenKaito (SN5) - استنتاج نصوص مفتوح المصدر
تركيز على تطوير نماذج تضمين النصوص، بدعم من Kaito، أحد المشاركين الرئيسيين في مجال InfoFi. المشروع لا يزال في مرحلة مبكرة، ومن المتوقع أن يتم دمجه مع Yaps مما قد يوسع من مجالات التطبيق.
9. عالم البيانات (SN13) - بنية البيانات AI
يتم معالجة 500 مليون صف بيانات يوميًا، بإجمالي أكثر من 55.6 مليار صف. يوفر هيكل DataEntity وظائف مثل معيارية البيانات وتحسين الفهرسة. كموفر بيانات لعدة شبكة فرعية، يعكس قيمة البنية التحتية.
10. TAOHash (SN14) - تعدين قوة الحوسبة PoW
يسمح لعمال مناجم البيتكوين بإعادة توجيه قوة التعدين إلى شبكة Bittensor. في المدى القصير، يجذب أكثر من 6EH/s من قوة التعدين، وهو ما يمثل حوالي 0.7% من إجمالي العالم، مما يوفر مصدر دخل جديد لعمال المناجم.
تحليل النظام البيئي
يؤسس الابتكار التكنولوجي لـ Bittensor نظامًا بيئيًا فريدًا للذكاء الاصطناعي اللامركزي. تعمل آلية توافق Yuma وترقية dTAO على تحسين كفاءة الشبكة، بينما تحقق آلية AMM توزيع الموارد في السوق. تدعم التعاون بين الشبكات الفرعية معالجة المهام المعقدة للذكاء الاصطناعي بشكل موزع، ويضمن هيكل الحوافز المزدوجة الدافع للمشاركة على المدى الطويل.
بالمقارنة مع مقدمي الخدمات التقليديين، يتميز Bittensor بأداء بارز من حيث كفاءة التكلفة. ومع ذلك، فإنه يواجه أيضًا تحديات مثل ارتفاع العوائق التكنولوجية وعدم اليقين التنظيمي. يوفر النمو الهائل في صناعة الذكاء الاصطناعي فرصًا كبيرة لـ Bittensor، ومن المتوقع أن يصل حجم سوق الذكاء الاصطناعي العالمي إلى 1.77 تريليون دولار بحلول عام 2032.
إطار استراتيجيات الاستثمار
يجب أخذ عدة أبعاد في الاعتبار عند الاستثمار في شبكة فرعية Bittensor، مثل درجة الابتكار التكنولوجي، قوة الفريق، إمكانيات السوق، هيكل المنافسة، وعلم الاقتصاد الرمزي. يُنصح بتوزيع التخصيص بين أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية، وضبط الاستراتيجيات وفقًا لمرحلة التطور.
ستعيد أول عملية تقليل نصف في نوفمبر 2025 تشكيل مشهد الاقتصاد الرقمي، ويمكن للمستثمرين تجهيز أنفسهم مسبقًا لشبكات فرعية عالية الجودة. من المتوقع أن يتجاوز عدد الشبكات الفرعية المتوسطة 500 شبكة، وسيؤدي زيادة تطبيقات المؤسسات إلى تعزيز تطوير الشبكات الفرعية ذات الصلة. على المدى الطويل، قد يصبح Bittensor جزءًا مهمًا من البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي، مع ظهور نماذج تجارية جديدة باستمرار.
يمثل نظام Bittensor البيئي نموذجًا جديدًا لتطوير بنية تحتية للذكاء الاصطناعي، وتستحق حيويته الابتكارية وإمكانات نموه اهتمامًا مستمرًا. في ظل الخلفية السريعة التطور لصناعة الذكاء الاصطناعي، يوفر نظام Bittensor البيئي وشبكاته الفرعية فرصة جديدة للمستثمرين للانخراط في موجة الذكاء الاصطناعي.