دليل استثمار شبكة فرعية Bittensor: اغتنم الفرصة التالية للذكاء الاصطناعي

المؤلف: المساهم الرئيسي في Biteye @lviswang

المحرر: المساهم الرئيسي في Biteye دنيز

01، نظرة عامة على السوق: ترقية dTAO تؤدي إلى انفجار النظام البيئي

في 13 فبراير 2025، شهدت شبكة Bittensor ترقية تاريخية Dynamic TAO (dTAO)، حيث انتقلت هذه الثورة بالشبكة من نموذج الحوكمة المركزي إلى توزيع الموارد المعتمد على السوق. بعد الترقية، تمتلك كل شبكة فرعية رموز ألفا مستقلة، ويمكن لحاملي TAO اختيار أهداف الاستثمار بحرية، مما يحقق آلية اكتشاف القيمة المدفوعة بالسوق.

تشير البيانات إلى أن ترقية dTAO قد أطلقت طاقة ابتكارية هائلة. خلال بضعة أشهر فقط، نمت Bittensor من 32 شبكة فرعية إلى 118 شبكة فرعية نشطة، بزيادة قدرها 269%. تغطي هذه الشبكات الفرعية جميع المجالات الفرعية لصناعة الذكاء الاصطناعي، من الاستدلال النصي الأساسي، وتوليد الصور، إلى الطي البروتيني المتقدم، والتداول الكمي، مما يشكل الآن أكثر الأنظمة البيئية للذكاء الاصطناعي اللامركزي اكتمالًا.

أداء السوق كان لامعًا بنفس القدر. ارتفعت القيمة السوقية الإجمالية لشبكات الطبقة العليا من 4 ملايين دولار قبل الترقية إلى 690 مليون دولار، مع استقرار عائدات التوكيل السنوية بين 16-19%. توزع حوافز الشبكة على أساس معدل توكيل TAO القائم على السوق، حيث تمثل أكبر 10 شبكات 51.76% من انبعاثات الشبكة، مما يعكس آلية السوق القائمة على المنافسة.

02، تحليل الشبكة الأساسية (أعلى 10 انبعاثات)

1 @chutes_ai، Chutes (SN64) - حسابات الذكاء الاصطناعي بدون خادم

القيمة الأساسية: تجديد تجربة نشر نماذج الذكاء الاصطناعي، وتقليل تكلفة القدرة الحاسوبية بشكل كبير

تستخدم Chutes بنية "الإطلاق الفوري"، مما يقلل من زمن بدء نموذج الذكاء الاصطناعي إلى 200 مللي ثانية، مما يعزز الكفاءة بمعدل 10 مرات مقارنة بخدمات السحابة التقليدية. تدعم أكثر من 8000 عقدة GPU حول العالم، من DeepSeek R1 إلى النماذج الرائجة مثل GPT-4، وتعالج أكثر من 5 ملايين طلب يوميًا، مع التحكم في زمن الاستجابة دون 50 مللي ثانية.

نموذج العمل ناضج، يعتمد على استراتيجية القيمة المضافة المجانية لجذب المستخدمين، من خلال تكامل منصة OpenRouter، تقدم Chutes دعم قوة الحوسبة لنماذج مشهورة مثل DeepSeek V3، وتحصل على إيرادات من كل استدعاء API. الميزة التكلفة واضحة، حيث أنها أقل بنسبة 85% من AWS Lambda. حاليًا، تجاوز إجمالي استخدام التوكن 9042.37B، وتخدم أكثر من 3000 عميل من الشركات.

بعد 9 أسابيع من إطلاق dTAO، وصل القيمة السوقية إلى 100 مليون دولار، والقيمة السوقية الحالية 79 مليون، والميزة التنافسية التقنية عميقة، والتقدم التجاري يسير بسلاسة، ومعدل الاعتراف في السوق مرتفع، وهو حاليا الرائد في الشبكة الفرعية.

2 @celiumcompute، Celium (SN51) - تحسين حسابات الأجهزة

القيمة الأساسية: تحسين الأجهزة الأساسية، وزيادة كفاءة حسابات الذكاء الاصطناعي

تم تطويره بواسطة Datura AI، مع التركيز على تحسين الحساب على مستوى الأجهزة. من خلال أربعة وحدات تقنية: جدولة GPU، تجريد الأجهزة، تحسين الأداء وإدارة كفاءة الطاقة، يتم تعظيم كفاءة استخدام الأجهزة. يدعم جميع الأجهزة من سلسلة NVIDIA A100/H100 و AMD MI200 و Intel Xe، بينما تنخفض الأسعار مقارنة بالمنتجات المماثلة بنسبة 90٪، ويزداد كفاءة الحساب بنسبة 45٪.

حاليًا، تعتبر Celium ثاني أكبر شبكة فرعية من حيث الانبعاثات على Bittensor، حيث تمثل 7.28% من انبعاثات الشبكة. تعتبر تحسينات الأجهزة جزءًا أساسيًا من بنية الذكاء الاصطناعي التحتية، وتمتلك اتجاهًا قويًا لزيادة الأسعار بسبب الحواجز التقنية، والقيمة السوقية الحالية هي 56 مليون.

3. @TargonCompute، Targon (SN4) - منصة استدلال الذكاء الاصطناعي اللامركزية

القيمة الأساسية: تقنية الحوسبة السرية، لضمان أمان خصوصية البيانات

النواة الأساسية لـ Targon هي TVM (آلة Targon الافتراضية)، وهي منصة حساب سرية آمنة تدعم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستدلالها والتحقق منها. تستخدم TVM تقنيات الحساب السرية مثل Intel TDX وحساب NVIDIA السري، مما يضمن أمان وسرية تدفق العمل الكامل للذكاء الاصطناعي. يدعم النظام التشفير من الطرف إلى الطرف من مستوى الأجهزة إلى مستوى التطبيقات، مما يسمح للمستخدمين باستخدام خدمات الذكاء الاصطناعي القوية دون تسريب البيانات.

تكنولوجيا تارغون لديها عتبة عالية، ونموذج الأعمال واضح، ولها مصدر دخل ثابت. لقد تم تفعيل آلية إعادة شراء الدخل، حيث يتم استخدام جميع الإيرادات في إعادة شراء الرموز، وكانت آخر عملية إعادة شراء بقيمة 18,000 دولار.

4. @tplr_ai، τemplar (SN3) - أبحاث الذكاء الاصطناعي والتدريب الموزع

القيمة الأساسية: التعاون في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، خفض عتبة التدريب

تمبلر هو شبكة فرعية رائدة تعمل على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل موزع على شبكة Bittensor، وتهدف إلى أن تصبح "أفضل منصة لتدريب النماذج في العالم". يتم التدريب التعاوني من خلال موارد GPU التي يساهم بها المشاركون من جميع أنحاء العالم، مع التركيز على تدريب النماذج المتقدمة والابتكار، مع التأكيد على مقاومة الغش والتعاون الفعال.

فيما يتعلق بالإنجازات التقنية، تمكن Templar من إكمال تدريب نموذج مع 1.2 مليار معلمة، بعد أكثر من 20,000 دورة تدريبية، حيث شارك حوالي 200 وحدة معالجة رسومات في هذه العملية. في عام 2024، سيتم ترقية آلية الالتزام-الكشف لتعزيز اللامركزية والأمان في التحقق؛ وفي عام 2025، سيتم الاستمرار في دفع تدريب النماذج الكبيرة، حيث تصل حجم المعلمات إلى 70 مليار+، ويظهر أداءً يعادل المعايير الصناعية في اختبارات المعايير القياسية للذكاء الاصطناعي، مما حصل على توصية شخصية من مؤسس Bittensor Const.

تتمتع Templar بميزة تقنية بارزة، حيث تبلغ قيمتها السوقية الحالية 35 مليون، مما يمثل 4.79% من الانبعاثات.

5. @gradients_ai، Gradients (SN56) - تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزي

القيمة الأساسية: تدريب AI للمواطنين، خفض كبير في عتبة التكلفة

تم تطويرها أيضًا بواسطة Rayon Labs، حيث تحل مشكلة تكلفة تدريب الذكاء الاصطناعي من خلال التدريب الموزع. يعتمد نظام الجدولة الذكي على تزامن التدرجات، ويقوم بتوزيع المهام بكفاءة على آلاف وحدات معالجة الرسوميات. تم الانتهاء من تدريب نموذج يتضمن 118 تريليون معلمة، بتكلفة لا تتجاوز 5 دولارات لكل ساعة، وهذا أرخص بنسبة 70% من خدمات السحابة التقليدية، وسرعة التدريب أسرع بنسبة 40% من الحلول المركزية. يقلل واجهة الاستخدام بنقرة واحدة من عوائق الدخول، وقد تم استخدامه في أكثر من 500 مشروع لتعديل النماذج، تغطي مجالات مثل الطب والمالية والتعليم.

القيمة السوقية الحالية 30 مليون، الطلب في السوق كبير، الميزة التقنية واضحة، إنها واحدة من الشبكات الفرعية التي تستحق المتابعة على المدى الطويل.

6. @taoshiio، التداول الاحترافي (SN8) - التداول الكمي المالي

القيمة الأساسية: إشارات تداول متعددة الأصول وتوقعات مالية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي

SN8 هو منصة تداول كمية غير مركزية وتوقعات مالية، مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتوليد إشارات تداول متعددة الأصول. تستخدم الشبكة التجارية الخاصة تقنيات التعلم الآلي في توقعات الأسواق المالية، وتبني هيكل نماذج توقع متعددة المستويات. يدمج نموذج التوقعات الزمنية تقنيات LSTM وTransformer، مما يمكنه من معالجة بيانات السلاسل الزمنية المعقدة. يوفر نموذج تحليل المشاعر في السوق مؤشرات مشاعر كمساعدات للتوقع من خلال تحليل محتوى وسائل التواصل الاجتماعي والأخبار.

يمكن رؤية عوائد واستراتيجيات مختلفة مقدمة من معدنين على الموقع. يجمع SN8 بين الذكاء الاصطناعي وتقنية البلوكشين، ويوفر طرقًا مبتكرة للتداول في الأسواق المالية، والقيمة السوقية الحالية 27 مليون.

7. @_scorevision ، Score (SN44) - التحليل والتقييم الرياضي

القيمة الأساسية: تحليل الفيديو الرياضي، تستهدف صناعة كرة القدم بقيمة 6000 مليار دولار

إطار رؤية الكمبيوتر الذي يركز على تحليل الفيديو الرياضي، يقلل من تكاليف تحليل الفيديو المعقدة من خلال تقنيات التحقق الخفيفة الوزن. يعتمد على تحقق من خطوتين: كشف الملعب وفحص الكائنات المستند إلى CLIP، مما يقلل من تكلفة التوضيح التقليدية لآلاف الدولارات لمباراة واحدة إلى 1/10 إلى 1/100. بالتعاون مع Data Universe، يبلغ متوسط دقة توقعات DKING AI 70%، وقد وصلت إلى دقة 100% في يوم واحد.

صناعة الرياضة كبيرة الحجم، والابتكار التكنولوجي بارز، وآفاق السوق واسعة، وScore هو شبكة ذات اتجاه تطبيق واضح، ويستحق الانتباه.

8. @openkaito، OpenKaito (SN5) - استدلال النصوص المصدر المفتوح

القيمة الأساسية: تطوير نماذج تضمين النصوص، تحسين استرجاع المعلومات

تركز OpenKaito على تطوير نماذج تضمين النصوص، بدعم من Kaito، أحد المشاركين المهمين في مجال InfoFi. كمشروع مفتوح المصدر مدفوع بالمجتمع، تكرس OpenKaito جهودها لبناء قدرات عالية الجودة لفهم النصوص واستنتاجها، خاصة في مجالات استرجاع المعلومات والبحث الدلالي.

توجد هذه الشبكة الفرعية في مرحلة البناء المبكرة، حيث تركز بشكل رئيسي على بناء نظام بيئي حول نماذج تضمين النص. من الجدير بالذكر أن هناك تكاملًا قادمًا مع Yaps، والذي قد يوسع بشكل كبير من مجالات تطبيقه وقاعدة مستخدميه.

9. @MacrocosmosAI، Data Universe (SN13) - AI بيانات البنية التحتية

القيمة الأساسية: معالجة البيانات على نطاق واسع، إمداد بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي

يتم معالجة 500 مليون صف بيانات يوميًا، بإجمالي يتجاوز 55.6 مليار صف، ويدعم تخزين 100 جيجابايت. يوفر هيكل DataEntity وظائف أساسية مثل توحيد البيانات، تحسين الفهرسة، والتخزين الموزع. آلية التصويت المبتكرة "الجاذبية" تحقق تعديل الوزن الديناميكي.

البيانات هي النفط الذكي، وقيمة البنية التحتية مستقرة، وموضعها البيئي مهم. كموفر بيانات لعدة شبكات فرعية، فإن التعاون العميق مع مشاريع مثل Score يعكس قيمة البنية التحتية.

10. @taohash، TAOHash (SN14) - تعدين قوة الحوسبة PoW

القيمة الأساسية: ربط التعدين التقليدي بحسابات الذكاء الاصطناعي، تكامل موارد قوة الحوسبة

تتيح TAOHash لعمال المناجم بيتكوين إعادة توجيه قوة التعدين إلى شبكة Bittensor، وكسب رموز ألفا من خلال التعدين لاستخدامها في الرهن أو التداول. يجمع هذا النموذج بين التعدين التقليدي PoW وحوسبة الذكاء الاصطناعي، مما يوفر لمعدني العملات الرقمية مصدر دخل جديد.

لقد جذبت قوة معالجة تزيد عن 6EH/s (حوالي 0.7% من إجمالي قوة المعالجة العالمية) في غضون أسابيع قليلة، مما يثبت اعتراف السوق بهذا النموذج المختلط. يمكن للعمال اختيار بين التعدين التقليدي للبيتكوين والحصول على رموز TAOHash، وذلك لتحسين العوائد بناءً على ظروف السوق.

11. @CreatorBid ، Creator.Bid - منصة إطلاق بيئة الوكلاء الذكاء الاصطناعي

على الرغم من أن Creator.Bid ليس شبكة فرعية، إلا أنه يلعب دورًا مهمًا في تنسيق نظام Bittensor البيئي. يعتمد نظام Creator.Bid البيئي على ثلاثة أعمدة رئيسية. يوفر نموذج Launchpad خدمات إطلاق وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل عادل وشفاف، من خلال عقود الإطلاق الذكية التي تمنع الصيد العشوائي وآلية الإطلاق المنسق، مما يوفر نقطة انطلاق آمنة وشفافة لوكلاء الذكاء الاصطناعي الجدد. يوحد نموذج Tokenomics النظام البيئي بأكمله من خلال رمز BID، مما يوفر لوكلاء الذكاء الاصطناعي نموذج دخل مستدام. بينما يقدم نموذج Hub خدمات قوية مدفوعة بواجهة برمجة التطبيقات، بما في ذلك الأتمتة المحتويات، واجهة برمجة التطبيقات لوسائل التواصل الاجتماعي، ونماذج الصور المعالجة الدقيقة.

الابتكار الأساسي في المنصة يكمن في مفهوم مفاتيح الوكيل (Agent Keys). هذه الرموز الرقمية للأعضاء تتيح للمبدعين بناء مجتمع حول وكلاء الذكاء الاصطناعي وتحقيق الملكية المشتركة. يحصل كل وكيل ذكاء اصطناعي على هوية فريدة من خلال خدمة أسماء الوكلاء (ANS)، حيث يتم تحقيق ANS على شكل NFT، مما يضمن أن كل وكيل لديه معرف غير قابل للتكرار. يمكن للمستخدمين إدخال ميزات شخصية من خلال موجهات بسيطة، دون الحاجة إلى معرفة برمجية، لإنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي كاملين الوظائف.

على الرغم من أن Creator.Bid تم بناؤه على شبكة Base، إلا أنه أقام علاقة تعاون عميقة مع نظام Bittensor البيئي. من خلال تشغيل TAO Council، تجمع Creator.Bid بين شبكات فرعية رائدة مثل BitMind (SN34) و Dippy (SN11 & SN58)، ليصبح "طبقة التنسيق لوكلاء TAO والمحاور والبناة".

تتمثل قيمة هذه العلاقة التعاونية في دمج مزايا الشبكات المختلفة. يوفر Bittensor قدرات قوية في استدلال وتدريب الذكاء الاصطناعي، بينما يقدم Creator.Bid منصة لإنشاء وإطلاق الوكلاء بشكل سهل الاستخدام. يجمع دمج النظامين البيئيين المطورين لتمكينهم من استخدام قدرات الذكاء الاصطناعي من Bittensor لإنشاء وكلاء، ثم توكنها وتوسيعها عبر منصة Creator.Bid.

تعاون مع ساحة وكيل Masa AI (SN59) يعكس هذه الفعالية التعاونية بشكل أكبر. يوفر Creator.Bid أدوات لإنشاء الوكلاء للساحة، مما يسمح للمستخدمين بتمكين الوكلاء الذكاء الاصطناعي للمشاركة بسرعة في المنافسة. نمط التعاون عبر النظام البيئي هذا أصبح اتجاهًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي.

03، تحليل النظام البيئي

المزايا الرئيسية للهندسة التقنية

تبتكر تقنية Bittensor نظامًا بيئيًا فريدًا للذكاء الاصطناعي اللامركزي. يضمن خوارزمية توافق Yuma جودة الشبكة من خلال التحقق اللامركزي، بينما يزيد نظام توزيع الموارد القائم على السوق الذي تم تقديمه في ترقية dTAO الكفاءة بشكل كبير. كل شبكة فرعية مزودة بآلية AMM، مما يحقق اكتشاف الأسعار بين TAO ورموز alpha، وهذا التصميم يسمح للقوى السوقية بالمشاركة مباشرة في تخصيص موارد الذكاء الاصطناعي.

تدعم بروتوكولات التعاون بين الشبكات الفرعية المعالجة الموزعة للمهام المعقدة للذكاء الاصطناعي، مما يخلق تأثيرات شبكية قوية. يضمن هيكل الحوافز المزدوجة (إصدار TAO وزيادة قيمة رموز alpha) الدافع للمشاركة على المدى الطويل، حيث يحصل منشئو الشبكة الفرعية، وعمال المناجم، والمحققون، والمودعون على مكافآت مناسبة، مما يشكل حلقة اقتصادية مستدامة.

الميزة التنافسية والتحديات التي تواجهها

مقارنة بمزودي خدمات الذكاء الاصطناعي التقليديين المركزيين، تقدم Bittensor بديلاً حقيقياً لا مركزياً يظهر تفوقاً في كفاءة التكلفة. تُظهر عدة شبكات فرعية مزايا تكلفة ملحوظة، على سبيل المثال، Chutes أرخص بنسبة 85% من AWS، وتأتي هذه الميزة في التكلفة من تحسين كفاءة الهيكل اللامركزي. يعزز النظام البيئي المفتوح الابتكار السريع، حيث تستمر عدد وجودة الشبكات الفرعية في التحسن، ويتجاوز معدل الابتكار بكثير ما تقدمه الشركات التقليدية في أبحاثها الداخلية.

ومع ذلك، يواجه النظام البيئي تحديات واقعية. لا تزال عتبة التكنولوجيا مرتفعة، على الرغم من أن الأدوات تتحسن باستمرار، إلا أن المشاركة في التعدين والتحقق لا تزال تتطلب معرفة تقنية كبيرة. عدم اليقين في البيئة التنظيمية هو عامل خطر آخر، حيث قد تواجه الشبكات الذكية اللامركزية سياسات تنظيمية مختلفة في البلدان. لن تجلس مقدمو الخدمات السحابية التقليدية مثل AWS وGoogle Cloud مكتوفي الأيدي، ومن المتوقع أن يطرحوا منتجات تنافسية. مع زيادة حجم الشبكة، أصبح الحفاظ على التوازن بين الأداء واللامركزية اختبارًا مهمًا.

الزيادة الهائلة في صناعة الذكاء الاصطناعي توفر فرص سوقية كبيرة لـ Bittensor. تتوقع Goldman Sachs أن تصل الاستثمارات العالمية في الذكاء الاصطناعي إلى ما يقرب من 200 مليار دولار بحلول عام 2025، مما يوفر دعمًا قويًا لاحتياجات البنية التحتية. من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي العالمي من 294 مليار دولار في عام 2025 إلى 1.77 تريليون دولار في عام 2032، بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 29%، مما يخلق مساحة واسعة لتطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزي.

تخلق سياسات دعم تطوير الذكاء الاصطناعي من قبل الدول نافذة فرص للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية، في حين أن التركيز المتزايد على خصوصية البيانات وأمان الذكاء الاصطناعي زاد من الطلب على تقنيات مثل الحوسبة السرية، وهو ما يمثل الميزة الأساسية لشبكات مثل Targon. يزداد اهتمام المستثمرين المؤسسيين بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، حيث يوفر دخول مؤسسات معروفة مثل DCG وPolychain الدعم المالي والموارد للنظام البيئي.

04، إطار استراتيجية الاستثمار

يتطلب الاستثمار في شبكة Bittensor الفرعية إنشاء إطار تقييم نظامي. من الناحية التقنية، يجب فحص مستوى الابتكار وعمق الحواجز الدفاعية، وقوة الفريق التقنية وقدرته على التنفيذ، بالإضافة إلى التآزر مع المشاريع الأخرى في النظام البيئي. من الناحية السوقية، يجب تحليل حجم السوق المستهدف وإمكانات النمو، وهيكل المنافسة والميزة التنافسية، وظروف اعتماد المستخدمين وتأثير الشبكة، بالإضافة إلى البيئة التنظيمية ومخاطر السياسات. من الناحية المالية، يجب التركيز على مستوى التقييم الحالي والأداء التاريخي، ونسبة إصدار TAO واتجاه النمو، وملاءمة تصميم الاقتصاد الرمزي، بالإضافة إلى السيولة وعمق التداول.

في إدارة المخاطر المحددة، يعتبر الاستثمار المتنوع استراتيجية أساسية. يُنصح بتوزيع الاستثمارات بين أنواع مختلفة من الشبكات الفرعية، بما في ذلك النوع البنية التحتية (مثل Chutes وCelium) والنوع التطبيقي (مثل Score وBitMind) والنوع البروتوكولي (مثل Targon وTemplar). في الوقت نفسه، يجب تعديل استراتيجية الاستثمار بناءً على مرحلة تطوير الشبكة الفرعية؛ حيث إن المشاريع المبكرة تحمل مخاطر عالية ولكنها تتمتع بعوائد محتملة كبيرة، بينما المشاريع الناضجة تكون مستقرة نسبيًا ولكن لديها مساحة نمو محدودة. نظرًا لأن سيولة رموز alpha قد لا تكون مثل TAO، يجب تخصيص نسبة التمويل بشكل معقول مع الحفاظ على هامش سيولة ضروري.

ستصبح حدث نصف المكافأة الأول في نوفمبر 2025 محفزًا مهمًا للسوق. ستؤدي تقليل الانبعاثات إلى زيادة ندرة الشبكات الفرعية الحالية، بينما قد يؤدي ذلك أيضًا إلى استبعاد المشاريع ذات الأداء الضعيف، مما سيعيد تشكيل المشهد الاقتصادي بأكمله للشبكة. يمكن للمستثمرين التخطيط مسبقًا للشبكات الفرعية عالية الجودة للاستفادة من نافذة التخصيص قبل نصف المكافأة.

على المدى المتوسط، من المتوقع أن يتجاوز عدد الشبكات الفرعية 500، تغطي جميع المجالات الفرعية لصناعة الذكاء الاصطناعي. ستؤدي زيادة التطبيقات على مستوى المؤسسات إلى دفع تطوير الشبكات الفرعية المتعلقة بالحساب السري وخصوصية البيانات، وستصبح التعاونات عبر الشبكات الفرعية أكثر تكرارًا، مما يشكل سلسلة توريد معقدة لخدمات الذكاء الاصطناعي. ستسمح الإطارات التنظيمية التي تتضح تدريجياً للشبكات الفرعية المتوافقة بالحصول على مزايا واضحة.

على المدى الطويل، من المتوقع أن تصبح Bittensor جزءًا مهمًا من البنية التحتية العالمية للذكاء الاصطناعي، وقد تتبنى شركات الذكاء الاصطناعي التقليدية نموذجًا مختلطًا، حيث تنقل جزءًا من أعمالها إلى الشبكات اللامركزية. ستظهر نماذج تجارية جديدة وسيناريوهات تطبيق باستمرار، مع تعزيز التفاعل مع شبكات blockchain الأخرى، مما يؤدي في النهاية إلى تشكيل نظام بيئي لامركزي أكبر. يشبه هذا المسار التطوري تطور البنية التحتية للإنترنت في وقت مبكر، حيث سيحقق المستثمرون الذين يتمكنون من انتهاز النقاط الرئيسية عوائد كبيرة.

05، الخاتمة

يمثل نظام Bittensor البيئي نموذجًا جديدًا لتطوير البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. من خلال تخصيص الموارد بشكل سوقي وآلية الحكم اللامركزية، فإنه يوفر تربة جديدة للابتكار في الذكاء الاصطناعي، حيث تبرز حيويته الابتكارية وإمكاناته للنمو بشكل لافت. في ظل الخلفية السريعة لنمو صناعة الذكاء الاصطناعي، يستحق Bittensor ونظامه الفرعي البيئي المتابعة المستمرة والدراسة المتعمقة.