2025年2月13日、Bittensorネットワークは歴史的なDynamic TAO (dTAO)アップグレードを迎えました。この変革により、ネットワークは中央集権的なガバナンスモデルから市場主導の分散型リソース配分へと移行しました。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、真に市場化された価値発見メカニズムを実現しました。
プラットフォームのコアな革新は、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エージェントの周り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、各エージェントが重複しない識別子を持つことを保証します。ユーザーは簡単なプロンプトを通じて個性の特徴を入力でき、プログラミング知識がなくても機能的なAIエージェントを生成することができます。
Bittensorサブネット投資ガイド：AIの次の波を捉えろ
著者: Biteye Core Contributor @lviswang
編集：Biteyeのコア貢献者デニス
01、市場の概要：dTAOの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13日、Bittensorネットワークは歴史的なDynamic TAO (dTAO)アップグレードを迎えました。この変革により、ネットワークは中央集権的なガバナンスモデルから市場主導の分散型リソース配分へと移行しました。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、真に市場化された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革新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、基礎的なテキスト推論、画像生成から最先端のタンパク質折りたたみ、量子取引に至るまで、AI産業のあらゆる細分野をカバーしており、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目を引きます。トップサブネットの総市場価値は、アップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに増加し、ステーキングの年利回りは16-19%で安定しています。各サブネットは市場化されたTAOのステーキング率に基づい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51.76%のネットワーク排出量を占めており、優勝劣敗の市場メカニズムを反映しています。
02、コアネットワーク分析（排出前10名）
**1 @chutes_ai, Chutes (SN64) - サーバーレス AI コンピューティング
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、従来のクラウドサービスに比べて10倍の効率を向上させます。世界中に8000以上のGPUノードがあり、DeepSeek R1からGPT-4までの主流モデルをサポートし、1日あたり500万件以上の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。
ビジネスモデルは成熟しており、無料の付加価値戦略を採用してユーザーを引き付けています。OpenRouterプラットフォームを通じて、ChutesはDeepSeek V3などの人気モデルの計算力サポートを提供し、各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、AWS Lambdaよりも85％低いです。現在、総トークン使用量は9042.37Bを超え、3000社以上の法人顧客にサービスを提供しています。
dTAOは開始後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強く、商業化の進展も順調で、市場での認知度も高いです。現在、子ネットワークのリーダーです。
2 @celiumcompute、Celium (SN51) - ハードウェア計算の最適化
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
Datura AIによって開発され、ハードウェアレベルでの計算最適化に特化しています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、パフォーマンス最適化、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。NVIDIA A100/H100、AMD MI200、Intel Xeなどの全シリーズハードウェアをサポートし、同類製品に比べて価格は90%低下し、計算効率は45%向上します。
現在、CeliumはBittensor上で二番目に大きなサブネットであり、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. @TargonCompute, 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保障
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Intel TDXなどの機密計算技術とNVIDIAの機密計算を採用しており、AIワークフロー全体の安全性とプライバシー保護を確保します。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。
タルゴン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1.8万ドルでした。
4. @tplr_ai, τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニング
コアバリュー：大規模AIモデルの協調トレーニング、トレーニングのハードルを下げる
TemplarはBittensorネットワーク上で大規模AIモデルの分散トレーニングを専門とする先駆的なサブネットであり、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」になることです。世界中の参加者から提供されたGPUリソースを通じて協力トレーニングを行い、最前線のモデル協調トレーニングと革新に焦点を当て、詐欺防止と効率的な協力を強調しています。
技術の成果として、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、検証の分散化とセキュリティを向上させる予定です。2025年には大規模モデルのトレーニングを継続し、パラメータ規模は70B以上に達し、標準AIベンチマークテストで業界基準と同等の性能を示し、Bittensorの創設者Constから個人的な推薦を受けました。
Templarの技術的優位性は際立っており、現在の時価総額は35Mで、排出量の4.79%を占めています。
5. @gradients_ai, Gradients (SN56) - 分散型AIトレーニング
コアバリュー：一般市民向けのAIトレーニング、コストのハードルを大幅に低下させる
同様にRayon Labsによって開発され、分散型トレーニングにより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いており、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も70％安く、トレーニング速度は集中型ソリューションよりも40％速いです。ワンクリックインターフェースは使用のハードルを下げ、500以上のプロジェクトがモデルの微調整に使用されており、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り、長期的に注目すべきサブネットの一つです。
6. @taoshiio，プロプライエタリ取引 (SN8) - 金融クオンタム取引
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は分散型の量子取引と金融予測プラットフォームで、AI駆動のマルチアセット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予測に応用し、マルチレベルの予測モデルアーキテクチャを構築しています。その時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を組み合わせており、複雑な時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することにより、予測の補助信号として感情指標を提供します。
ウェブサイトでは、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. @_scorevision, スコア (SN44) - スポーツ分析 & 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
スポーツビデオ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、軽量検証技術を通じて複雑なビデオ分析コストを削減します。二段階の検証を採用：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ラベリングコストを1/10から1/100に削減します。Data Universeと提携し、DKING AI代理は平均予測精度70%を達成し、かつては100%の単日精度を記録しました。
スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の見通しも広範です。Scoreは明確なアプリケーション方向を持つサブネットであり、注目に値します。
8. @openkaito、OpenKaito (SN5) - オープンソースのテキスト推論
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、InfoFi分野の重要な参加者であるKaito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は高品質なテキスト理解と推論能力の構築に取り組んでおり、特に情報検索やセマンティック検索の分野での活用を目指しています。
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Yaps統合で、これによりそのアプリケーションシーンとユーザーベースが大幅に拡大する可能性があります。
9. @MacrocosmosAI、データユニバース (SN13) - AIデータインフラ
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
日々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、インデックスの最適化、分散ストレージなどの核心機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムは動的な重みの調整を実現します。
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、エコロジーは重要です。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することで、インフラの価値が表れています。
10. @taohash、TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニング
コアバリュー：従来のマイニングとAI計算を接続し、算力リソースを統合する
TAOHashはビットコインマイナーが算力をBittensorネットワークにリダイレクトし、マイニングを通じて質権または取引に使用するためのαトークンを獲得することを可能にします。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、マイナーに新しい収入源を提供します。
数週間で6EH/sを超えるハッシュレートを集め（世界のハッシュレートの約0.7%）、このハイブリッドモデルに対する市場の認知を証明しました。マイナーは、従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得の間で選択でき、市場の状況に応じて利益を最適化します。
11. @CreatorBid、Creator.Bid - AI代理エコシステムのローンチプラットフォーム
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。Creator.Bidのエコシステムは三つの柱の上に構築されています。Launchpadモジュールは、公正で透明な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スタート地点を提供します。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、微調整された画像モデルなど、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コアな革新は、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エージェントの周り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、各エージェントが重複しない識別子を持つことを保証します。ユーザーは簡単なプロンプトを通じて個性の特徴を入力でき、プログラミング知識がなくても機能的なAIエージェントを生成することができます。
Creator.BidはBase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を運営することで、Creator.BidはBitMind (SN34)、Dippy (SN11 & SN58)などのトップサブネットを集結させ、"TAO整合代理、サブネット、ビルダーの集結の調整層"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。
Masa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表しています。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。
03、エコシステム分析
技術アーキテクチャの核心的な利点
Bittensorの技術革新は、独自の分散型AIエコシステムを構築しました。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された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。各サブネットにはAMMメカニズムが装備されており、TAOとalphaトークン間の価格発見を実現しています。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形成します。二重インセンティブ構造（TAOの排出とアルファトークンの価値上昇）は、長期的な参加の動機を確保し、サブネットのクリエイター、マイナー、バリデーター、ステーカーがそれぞれの報酬を得ることができ、持続可能な経済的閉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、コスト効率の面で優れたパフォーマンスを示しています。複数のサブネットが顕著なコスト優位性を示しており、例えばChutesはAWSよりも85%安価であり、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ており、サブネットの数と質が継続的に向上しており、イノベーションの速度は従来企業の内部研究開発を大幅に上回っています。
しかし、エコシステムは現実的な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。AWSやGoogle Cloudのような従来のクラウドサービスプロバイダーは黙って見ているわけではなく、競争力のある製品を発表することが予想されます。ネットワークの規模が拡大するにつれて、性能と分散化のバランスを維持する方法も重要な試練となります。
AI産業の爆発的な成長はBittensorにとって巨大な市場機会を提供しています。ゴールドマン・サックスは2025年の世界のAI投資が約2000億ドルに達すると予測しており、インフラ需要に強力な支援を提供します。世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年の1.77兆ドルに成長すると予想されており、年平均成長率は29%に達し、分散型AIインフラの発展に広範なスペースを創出します。
各国のAI開発を支援する政策は、分散型AIインフラストラクチャに機会の窓を創出しました。同時に、データプライバシーとAIセキュリティへの関心が、機密計算などの技術への需要を増加させています。これが、Targonなどのサブネットの核心的な優位性です。機関投資家のAIインフラストラクチャへの関心は高まり続けており、DCGやPolychainなどの著名な機関の参加が、エコシステムに資金とリソースの支援を提供しています。
04、投資戦略フレームワーク
Bittensorサブネットへの投資には、体系的な評価フレームワークを構築する必要があります。技術的な側面では、革新の程度と堀の深さ、チームの技術力と実行能力、エコシステム内の他のプロジェクトとの協調効果を考察する必要があります。市場の側面では、ターゲット市場の規模と成長ポテンシャル、競争の状況と差別化の優位性、ユーザーの採用状況とネットワーク効果、そして規制環境と政策リスクを分析する必要があります。財務の側面では、現在の評価水準と過去のパフォーマンス、TAOの排出割合と成長トレンド、トークンエコノミクスの設計の合理性、そして流動性と取引の深さに注目する必要があります。
具体的なリスク管理において、分散投資は基本的な戦略です。基盤型（Chutes、Celiumなど）、アプリケーション型（Score、BitMindなど）、およびプロトコル型（Targon、Templarなど）を含む、異なるタイプのサブネット間で分散配置することをお勧めします。同時に、サブネットの発展段階に応じて投資戦略を調整する必要があります。初期のプロジェクトはリスクが高いが潜在的なリターンが大きく、成熟したプロジェクトは比較的安定しているが成長の余地は限られています。alphaトークンの流動性はTAOよりも劣る可能性があるため、資金配分比率を合理的に設定し、必要な流動性バッファを維持することが重要です。
2025年11月の最初の半減イベントは重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は既存のサブネットの希少性を高め、同時にパフォーマンスが低いプロジェクトを淘汰する可能性があり、これによりネットワーク全体の経済的な状況が再構築されるでしょう。投資家は高品質なサブネットに事前に投資し、半減前の配置ウィンドウを捉えることができます。
中期的視点では、サブネットの数は500を超え、AI産業の各セグメントをカバーする見込みです。企業向けアプリケーションの増加は、機密計算とデータプライバシーに関連するサブネットの発展を推進し、サブネット間の協力がより頻繁になり、複雑なAIサービス供給チェーンが形成されます。規制枠組みの徐々に明確化は、コンプライアンスサブネットに明らかな利点をもたらします。
長期的にはBittensorが世界的なAIインフラストラクチャの重要な構成要素になることが期待されており、従来のAI企業はハイブリッドモデルを採用し、一部の業務を分散型ネットワークに移行する可能性があります。新しいビジネスモデルやアプリケーションシーンが次々と登場し、他のブロックチェーンネットワークとの相互運用性が高まることで、最終的にはより大きな分散型エコシステムが形成されるでしょう。この発展の道筋は初期のインターネットインフラストラクチャの進化に似ており、重要なポイントを捉えた投資家は豊かなリターンを得ることができるでしょう。
05. まとめ
Bittensorエコシステムは、AIインフラストラクチャの発展における新しいパラダイムを表しています。市場化されたリソースの配分と分散型ガバナンスメカニズムを通じて、AIの革新に新しい土壌を提供し、その示す革新力と成長の可能性は注目に値します。AI産業の急速な発展という大背景の中で、Bittensorとそのサブネットエコシステムは引き続き注目し、深く研究する価値があります。