Hướng dẫn đầu tư mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội mới của AI

Tác giả: Người đóng góp cốt lõi của Biteye @lviswang

Biên tập: Người đóng góp chính của Biteye Denise

01, Tổng quan thị trường: Sự nâng cấp dTAO gây ra sự bùng nổ hệ sinh thái

Vào ngày 13 tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã chào đón một cuộc nâng cấp lịch sử Dynamic TAO (dTAO), đánh dấu sự chuyển đổi từ mô hình quản trị tập trung sang phân bổ tài nguyên phi tập trung dựa trên thị trường. Sau khi nâng cấp, mỗi subnet có token alpha độc lập, các nhà đầu tư nắm giữ TAO có thể tự do lựa chọn mục tiêu đầu tư, thực sự hiện thực hóa cơ chế phát hiện giá trị dựa trên thị trường.

Dữ liệu cho thấy, việc nâng cấp dTAO đã giải phóng một sức sống đổi mới khổng lồ. Chỉ trong vài tháng, Bittensor đã tăng trưởng từ 32 mạng con lên 118 mạng con hoạt động, với tỷ lệ tăng trưởng đạt 269%. Những mạng con này bao phủ tất cả các lĩnh vực con của ngành công nghiệp AI, từ suy luận văn bản cơ bản, tạo hình ảnh, đến gập protein tiên tiến và giao dịch định lượng, tạo thành hệ sinh thái AI phi tập trung hoàn chỉnh nhất hiện nay.

Thị trường cũng thể hiện rất ấn tượng. Tổng giá trị thị trường của các mạng con hàng đầu đã tăng từ 4 triệu USD trước khi nâng cấp lên 690 triệu USD, với lợi nhuận hàng năm từ staking ổn định ở mức 16-19%. Các mạng con phân phối động lực mạng dựa trên tỷ lệ staking TAO theo thị trường, 10 mạng con lớn nhất chiếm 51,76% phát thải mạng, thể hiện cơ chế thị trường phân loại ưu tiên.

02、Phân tích mạng lõi (10 vị trí hàng đầu về phát thải)

1 @chutes_ai, Chutes (SN64) - Tính toán AI không máy chủ

Giá trị cốt lõi: Đổi mới trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm mạnh chi phí tính toán

Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động ngay lập tức", rút ngắn thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, nâng cao hiệu suất gấp 10 lần so với dịch vụ đám mây truyền thống. Hơn 8000 nút GPU trên toàn cầu, hỗ trợ các mô hình phổ biến từ DeepSeek R1 đến GPT-4, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, thời gian phản hồi được kiểm soát trong vòng 50 mili giây.

Mô hình kinh doanh trưởng thành, áp dụng chiến lược gia tăng miễn phí để thu hút người dùng, thông qua nền tảng OpenRouter, Chutes cung cấp hỗ trợ tính toán cho các mô hình phổ biến như DeepSeek V3, kiếm thu nhập từ mỗi lần gọi API. Lợi thế về chi phí rõ rệt, thấp hơn 85% so với AWS Lambda. Hiện tại tổng lượng token sử dụng đã vượt quá 9042,37B, phục vụ hơn 3000 khách hàng doanh nghiệp.

dTAO khởi động sau 9 tuần đạt giá trị thị trường 100 triệu USD, giá trị thị trường hiện tại là 79 triệu USD, rào cản công nghệ sâu sắc, tiến trình thương mại hóa thuận lợi, mức độ công nhận trên thị trường khá cao, hiện tại là đầu tàu của subnet.

2 @celiumcompute, Celium (SN51) - Tối ưu hóa tính toán phần cứng

Giá trị cốt lõi: Tối ưu hóa phần cứng nền tảng, nâng cao hiệu suất tính toán AI

Được phát triển bởi Datura AI, tập trung vào tối ưu hóa tính toán ở cấp độ phần cứng. Thông qua bốn mô-đun công nghệ: lập lịch GPU, trừu tượng phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu quả năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng. Hỗ trợ toàn bộ dòng phần cứng như NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, giá giảm 90% so với các sản phẩm tương tự, hiệu quả tính toán tăng 45%.

Hiện tại, Celium là subnet có lượng phát thải lớn thứ hai trên Bittensor, chiếm 7,28% lượng phát thải của mạng. Tối ưu hóa phần cứng là khâu chính trong cơ sở hạ tầng AI, có rào cản công nghệ và xu hướng tăng giá mạnh, hiện tại giá trị thị trường là 56 triệu.

3. @TargonCompute, Targon (SN4) - Nền tảng suy diễn AI phi tập trung

Giá trị cốt lõi: Công nghệ tính toán bí mật, đảm bảo an toàn dữ liệu riêng tư

Targon có lõi là TVM (Targon Virtual Machine), đây là một nền tảng tính toán bảo mật an toàn, hỗ trợ đào tạo, suy luận và xác thực mô hình AI. TVM sử dụng các công nghệ tính toán bảo mật như Intel TDX và tính toán bảo mật NVIDIA, đảm bảo an toàn và bảo vệ quyền riêng tư cho toàn bộ quy trình làm việc của AI. Hệ thống hỗ trợ mã hóa đầu cuối từ phần cứng đến lớp ứng dụng, cho phép người dùng sử dụng dịch vụ AI mạnh mẽ mà không làm lộ dữ liệu.

Công nghệ Targon có rào cản cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu ổn định. Hiện tại đã mở cơ chế mua lại doanh thu, tất cả doanh thu được sử dụng để mua lại token, giao dịch mua lại gần đây nhất là 18.000 đô la Mỹ.

4. @tplr_ai，τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và đào tạo phân tán

Giá trị cốt lõi: Đào tạo hợp tác mô hình AI quy mô lớn, giảm bớt rào cản đào tạo

Templar là một mạng con tiên phong chuyên về đào tạo phân tán các mô hình AI quy mô lớn trên mạng Bittensor, với sứ mệnh trở thành "nền tảng đào tạo mô hình tốt nhất thế giới". Thông qua việc hợp tác đào tạo với các nguồn lực GPU do những người tham gia toàn cầu đóng góp, Templar tập trung vào đào tạo và đổi mới mô hình tiên tiến, nhấn mạnh tính chống gian lận và hợp tác hiệu quả.

Về thành tựu công nghệ, Templar đã hoàn thành việc huấn luyện mô hình với 1.2B tham số, trải qua hơn 20,000 chu kỳ huấn luyện, khoảng 200 GPU đã tham gia vào toàn bộ quá trình. Năm 2024 sẽ nâng cấp cơ chế commit-reveal, cải thiện sự phi tập trung và an toàn trong xác minh; Năm 2025 sẽ tiếp tục thúc đẩy việc huấn luyện mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, có hiệu suất tương đương với tiêu chuẩn ngành trong các bài kiểm tra chuẩn AI, nhận được sự giới thiệu cá nhân từ người sáng lập Bittensor, Const.

Lợi thế kỹ thuật của Templar khá nổi bật, hiện tại vốn hóa thị trường là 35 triệu, chiếm 4,79% lượng phát thải.

5. @gradients_ai, Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung

Giá trị cốt lõi: Đào tạo AI bình dân, giảm đáng kể rào cản chi phí

Cũng được phát triển bởi Rayon Labs, giải quyết vấn đề chi phí đào tạo AI thông qua đào tạo phân tán. Hệ thống lập lịch thông minh dựa trên đồng bộ hóa gradient, phân bổ nhiệm vụ một cách hiệu quả cho hàng nghìn GPU. Đã hoàn thành đào tạo mô hình 118 triệu tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la mỗi giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, tốc độ đào tạo nhanh hơn 40% so với các giải pháp tập trung. Giao diện một nút giảm bớt rào cản sử dụng, đã có hơn 500 dự án được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ các lĩnh vực y tế, tài chính, giáo dục.

Giá trị thị trường hiện tại là 30 triệu, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế công nghệ rõ ràng, là một trong những subnet đáng để theo dõi lâu dài.

6. @taoshiio, Giao dịch độc quyền (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính

Giá trị cốt lõi: Tín hiệu giao dịch đa tài sản và dự đoán tài chính dựa trên AI

SN8 là một nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự đoán tài chính, với tín hiệu giao dịch đa tài sản được điều khiển bởi AI. Mạng lưới giao dịch độc quyền áp dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng một kiến trúc mô hình dự đoán đa tầng. Mô hình dự đoán theo chuỗi thời gian của nó kết hợp công nghệ LSTM và Transformer, có khả năng xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích tâm lý thị trường thông qua việc phân tích nội dung truyền thông xã hội và tin tức, cung cấp các chỉ số tâm lý làm tín hiệu hỗ trợ cho dự đoán.

Trên trang web, bạn có thể thấy lợi nhuận và kiểm tra lại các chiến lược do các thợ mỏ khác nhau cung cấp. SN8 kết hợp AI và blockchain, cung cấp cách thức giao dịch thị trường tài chính sáng tạo, với giá trị vốn hóa hiện tại là 27 triệu.

7. @_scorevision, Score (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao

Giá trị cốt lõi: Phân tích video thể thao, nhắm đến ngành công nghiệp bóng đá trị giá 6000 tỷ đô la

Khung tầm nhìn máy tính tập trung vào phân tích video thể thao, giảm chi phí phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác thực nhẹ. Sử dụng xác thực hai bước: phát hiện sân bóng và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gán nhãn từ hàng nghìn đô la cho một trận đấu xuống còn 1/10 đến 1/100. Hợp tác với Data Universe, độ chính xác dự đoán trung bình của DKING AI đạt 70%, từng đạt 100% độ chính xác trong một ngày.

Ngành thể thao có quy mô lớn, đổi mới công nghệ đáng kể, triển vọng thị trường rộng mở, Score là một ứng dụng có hướng đi rõ ràng cho các mạng con, đáng được quan tâm.

8. @openkaito, OpenKaito (SN5) - Suy diễn văn bản mã nguồn mở

Giá trị cốt lõi: Phát triển mô hình nhúng văn bản, tối ưu hóa tìm kiếm thông tin

OpenKaito tập trung vào việc phát triển các mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi Kaito, một nhân tố quan trọng trong lĩnh vực InfoFi. Là một dự án mã nguồn mở do cộng đồng điều hành, OpenKaito cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.

Mạng con này vẫn đang trong giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái xung quanh các mô hình nhúng văn bản. Điều đáng chú ý là sự tích hợp Yaps sắp tới, điều này có thể mở rộng đáng kể các tình huống ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.

9. @MacrocosmosAI, Data Universe (SN13) - Cơ sở hạ tầng dữ liệu AI

Giá trị cốt lõi: Xử lý dữ liệu quy mô lớn, Cung cấp dữ liệu đào tạo AI

Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tổng cộng hơn 55,6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục và lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" sáng tạo cho phép điều chỉnh trọng số động.

Dữ liệu là dầu mỏ của AI, giá trị cơ sở hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều mạng con, hợp tác sâu sắc với các dự án như Score, thể hiện giá trị của cơ sở hạ tầng.

10. @taohash，TAOHash (SN14) - PoW sức mạnh khai thác

Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống với tính toán AI, tích hợp tài nguyên tính toán

TAOHash cho phép thợ đào Bitcoin chuyển hướng sức mạnh tính toán đến mạng Bittensor, nhận được token alpha thông qua việc khai thác để sử dụng cho việc staking hoặc giao dịch. Mô hình này kết hợp khai thác PoW truyền thống với tính toán AI, cung cấp cho thợ đào một nguồn thu nhập mới.

Chỉ trong vài tuần, đã thu hút hơn 6EH/s sức mạnh tính toán (khoảng 0.7% sức mạnh tính toán toàn cầu), chứng minh sự công nhận của thị trường đối với mô hình kết hợp này. Các thợ mỏ có thể chọn giữa việc khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận dựa trên tình hình thị trường.

11. @CreatorBid, Creator.Bid - Nền tảng ra mắt hệ sinh thái đại lý AI

Creator.Bid mặc dù không phải là một subnet, nhưng đóng vai trò quan trọng trong việc phối hợp trong hệ sinh thái Bittensor. Hệ sinh thái của Creator.Bid được xây dựng trên ba trụ cột chính. Mô-đun Launchpad cung cấp dịch vụ ra mắt AI đại diện công bằng và minh bạch, thông qua hợp đồng thông minh ra mắt công bằng chống lại việc săn lùng và cơ chế ra mắt được tuyển chọn, cung cấp một điểm khởi đầu an toàn và minh bạch cho các AI đại diện mới. Mô-đun Tokenomics thống nhất toàn bộ hệ sinh thái thông qua mã thông báo BID, cung cấp cho các đại diện một mô hình thu nhập bền vững. Mô-đun Hub cung cấp dịch vụ mạnh mẽ dựa trên API, bao gồm tự động hóa nội dung, API truyền thông xã hội và các mô hình hình ảnh tinh chỉnh.

Sự đổi mới cốt lõi của nền tảng nằm ở khái niệm Agent Keys. Những mã thông báo thành viên kỹ thuật số này cho phép các nhà sáng tạo xây dựng cộng đồng xung quanh các đại lý AI và đạt được quyền sở hữu chung. Mỗi đại lý AI có được danh tính độc đáo thông qua Dịch vụ Tên Đại lý (ANS), ANS được thực hiện dưới dạng NFT, đảm bảo rằng mỗi đại lý có một định danh không thể lặp lại. Người dùng có thể nhập các đặc điểm cá nhân thông qua các gợi ý đơn giản, không cần kiến thức lập trình để tạo ra đại lý AI hoàn chỉnh.

Mặc dù Creator.Bid được xây dựng trên mạng Base, nhưng nó đã thiết lập mối quan hệ hợp tác sâu sắc với hệ sinh thái Bittensor. Thông qua việc điều hành TAO Council, Creator.Bid đã tập hợp các subnet hàng đầu như BitMind (SN34), Dippy (SN11 & SN58), trở thành "tầng điều phối của các đại lý, subnet và nhà xây dựng được căn chỉnh TAO".

Giá trị của mối quan hệ hợp tác này nằm ở việc tích hợp các lợi thế của các mạng khác nhau. Bittensor cung cấp khả năng suy luận và đào tạo AI mạnh mẽ, trong khi Creator.Bid cung cấp nền tảng tạo và phát hành đại lý thân thiện với người dùng. Sự kết hợp của hai hệ sinh thái cho phép các nhà phát triển tận dụng khả năng AI của Bittensor để tạo ra đại lý, sau đó thực hiện mã hóa và cộng đồng hóa thông qua Launchpad của Creator.Bid.

Sự hợp tác với Arena AI Agent của Masa (SN59) càng thể hiện rõ hiệu ứng hợp tác này. Creator.Bid cung cấp công cụ tạo đại lý cho đấu trường, cho phép người dùng nhanh chóng triển khai các đại lý AI tham gia cạnh tranh. Mô hình hợp tác xuyên hệ sinh thái này đang trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực AI phi tập trung.

03, phân tích hệ sinh thái

Lợi thế cốt lõi của kiến trúc công nghệ

Sự đổi mới công nghệ của Bittensor đã xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận Yuma của nó đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác thực phi tập trung, trong khi cơ chế phân phối tài nguyên thị trường được giới thiệu bởi bản nâng cấp dTAO đã tăng cường đáng kể hiệu quả. Mỗi mạng con đều được trang bị cơ chế AMM, thực hiện việc khám phá giá giữa TAO và các token alpha, thiết kế này cho phép sức mạnh thị trường tham gia trực tiếp vào việc phân bổ tài nguyên AI.

Giao thức hợp tác giữa các subnet hỗ trợ xử lý phân tán các nhiệm vụ AI phức tạp, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép (phát hành TAO và tăng giá trị token alpha) đảm bảo động lực tham gia lâu dài, các nhà tạo lập subnet, thợ đào, người xác thực và người staking đều có thể nhận được phần thưởng tương ứng, tạo ra một vòng khép kín kinh tế bền vững.

Lợi thế cạnh tranh và thách thức phải đối mặt

So với các nhà cung cấp dịch vụ AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp một giải pháp thay thế thực sự phi tập trung, nổi bật về hiệu quả chi phí. Nhiều subnet thể hiện rõ rệt lợi thế chi phí, chẳng hạn như Chutes rẻ hơn 85% so với AWS, lợi thế chi phí này đến từ việc nâng cao hiệu quả của kiến trúc phi tập trung. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, số lượng và chất lượng của các subnet tiếp tục tăng, tốc độ đổi mới vượt xa nghiên cứu và phát triển trong các doanh nghiệp truyền thống.

Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng phải đối mặt với những thách thức thực tế. Rào cản công nghệ vẫn còn cao, mặc dù các công cụ đang được cải thiện liên tục, nhưng việc tham gia vào mining và validation vẫn cần một kiến thức kỹ thuật đáng kể. Sự không chắc chắn của môi trường quản lý là một yếu tố rủi ro khác, mạng AI phi tập trung có thể phải đối mặt với các chính sách quản lý khác nhau của các quốc gia. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống như AWS và Google Cloud sẽ không ngồi yên, dự kiến sẽ tung ra các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng lên, cách duy trì sự cân bằng giữa hiệu suất và phi tập trung cũng trở thành thử thách quan trọng.

Sự tăng trưởng bùng nổ của ngành công nghiệp AI đã mang lại cho Bittensor những cơ hội thị trường to lớn. Goldman Sachs dự đoán rằng vào năm 2025, đầu tư toàn cầu vào AI sẽ gần đạt 200 tỷ USD, cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho nhu cầu cơ sở hạ tầng. Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ tăng từ 294 tỷ USD vào năm 2025 lên 1.77 nghìn tỷ USD vào năm 2032, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kết hợp đạt 29%, điều này tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung.

Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia đã tạo ra cơ hội cho cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, trong khi sự quan tâm đến quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI đã tăng cường nhu cầu về các công nghệ như tính toán bí mật, điều này chính là lợi thế cốt lõi của các subnet như Targon. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với cơ sở hạ tầng AI đang ngày càng gia tăng, sự tham gia của các tổ chức nổi tiếng như DCG, Polychain đã cung cấp nguồn vốn và hỗ trợ tài nguyên cho hệ sinh thái.

04, Khung chiến lược đầu tư

Việc đầu tư vào mạng con Bittensor cần thiết lập một khung đánh giá hệ thống. Về mặt công nghệ, cần xem xét mức độ đổi mới và độ sâu của hàng rào bảo vệ, sức mạnh kỹ thuật của đội ngũ và khả năng thực thi, cũng như hiệu ứng hợp tác với các dự án khác trong hệ sinh thái. Về mặt thị trường, cần phân tích quy mô thị trường mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng, cấu trúc cạnh tranh và lợi thế khác biệt, tình hình chấp nhận của người dùng và hiệu ứng mạng, cũng như môi trường quy định và rủi ro chính sách. Về mặt tài chính, cần chú ý đến mức định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát hành TAO và xu hướng tăng trưởng, tính hợp lý của thiết kế kinh tế mã thông báo, cũng như tính thanh khoản và độ sâu giao dịch.

Trong việc quản lý rủi ro cụ thể, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Đề xuất phân tán cấu hình giữa các loại subnet khác nhau, bao gồm loại hạ tầng (như Chutes, Celium), loại ứng dụng (như Score, BitMind) và loại giao thức (như Targon, Templar). Đồng thời cần điều chỉnh chiến lược đầu tư theo giai đoạn phát triển của subnet, các dự án giai đoạn đầu có rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không có nhiều không gian tăng trưởng. Cân nhắc rằng tính thanh khoản của token alpha có thể không bằng TAO, cần sắp xếp tỷ lệ phân bổ vốn hợp lý, duy trì một khoản đệm thanh khoản cần thiết.

Sự kiện giảm một nửa đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành một chất xúc tác quan trọng cho thị trường. Việc giảm phát thải sẽ nâng cao tính khan hiếm của các subnet hiện có, đồng thời có thể loại bỏ các dự án hoạt động kém, điều này sẽ tái cấu trúc toàn bộ bối cảnh kinh tế của mạng. Các nhà đầu tư có thể chuẩn bị trước các subnet chất lượng cao để tận dụng cơ hội cấu hình trước khi giảm một nửa.

Trong trung hạn, số lượng subnet dự kiến sẽ vượt qua 500, bao phủ các lĩnh vực phân khúc khác nhau của ngành AI. Sự gia tăng ứng dụng doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự phát triển của các subnet liên quan đến tính toán bí mật và quyền riêng tư dữ liệu, sự hợp tác giữa các subnet sẽ trở nên thường xuyên hơn, hình thành một chuỗi cung ứng dịch vụ AI phức tạp. Khung quy định dần dần được làm rõ sẽ mang lại lợi thế rõ rệt cho các subnet tuân thủ.

Trong dài hạn, Bittensor có khả năng trở thành một phần quan trọng của cơ sở hạ tầng AI toàn cầu, các công ty AI truyền thống có thể áp dụng mô hình hỗn hợp, chuyển một phần hoạt động sang mạng phi tập trung. Các mô hình kinh doanh và trường hợp ứng dụng mới sẽ liên tục xuất hiện, khả năng tương tác với các mạng blockchain khác sẽ được tăng cường, cuối cùng hình thành một hệ sinh thái phi tập trung lớn hơn. Con đường phát triển này tương tự như sự tiến hóa của cơ sở hạ tầng internet thời kỳ đầu, những nhà đầu tư có thể nắm bắt các nút quan trọng sẽ nhận được lợi nhuận lớn.

05、Kết luận

Hệ sinh thái Bittensor đại diện cho một mô hình mới trong phát triển cơ sở hạ tầng AI. Thông qua việc phân bổ tài nguyên theo thị trường và cơ chế quản trị phi tập trung, nó cung cấp một nền tảng mới cho sự đổi mới trong AI, với sức sáng tạo và tiềm năng tăng trưởng đáng chú ý. Trong bối cảnh ngành AI phát triển nhanh chóng, Bittensor và hệ sinh thái subnet của nó xứng đáng được theo dõi và nghiên cứu sâu hơn.