Bittensor (TAO) Lý do giảm giá: Sa mạc thu nhập dưới huyền thoại về sức mạnh tính toán

Viết bài: Pine Analytics

Dịch: Saoirse, Foresight News

Giá hiện tại của TAO khoảng 275 USD, vốn hóa thị trường 2,6 tỷ USD, định giá pha loãng hoàn toàn 5,8 tỷ USD. Dự án này nhận được sự chứng thực từ Grayscale (đã nộp đơn xin niêm yết ETF trên NYSE vào tháng 12 năm 2025), cũng được CEO Nvidia Huang Renxun công khai công nhận, đồng thời câu chuyện cung cấp token với giới hạn tổng cộng 21 triệu token và cơ chế giảm một nửa theo kiểu Bitcoin rất hấp dẫn: sau lần giảm một nửa đầu tiên vào tháng 12 năm 2025, lượng phát hành hàng ngày giảm từ 7200 xuống còn 3600 token. Trong vòng một năm, số lượng subnet tăng từ 32 lên 128, việc Templar huấn luyện Covenant-72B cũng chứng minh rằng sức mạnh tính toán phi tập trung có thể vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn cạnh tranh về chuẩn mực.

Báo cáo này không phủ nhận các thực tế trên. Điều chúng tôi muốn thảo luận là: mô hình kinh tế của mạng lưới này có thể tạo ra doanh thu thực từ bên ngoài đủ để duy trì quy mô định giá hiện tại hay không, và khả năng cạnh tranh của nó khi đối đầu với các nhà cung cấp dịch vụ tập trung, các dịch vụ tự quản lý sức mạnh tính toán.

Phân bổ phát hành token TAO của Bittensor

Cách thức dòng chảy giá trị mạng lưới

Bittensor có bốn nhóm người tham gia:

Chủ subnet xây dựng thị trường AI chuyên nghiệp, nhận phần thưởng phát hành TAO 18% cho subnet;

Thợ đào thực hiện các nhiệm vụ AI (truy vấn, huấn luyện, xử lý dữ liệu), nhận 41%, tổng cộng khoảng 1476 token mỗi ngày, giá trị hàng năm khoảng 148 triệu USD;

Người xác thực đánh giá sản phẩm của thợ đào, nhận 41%;

Người đặt cược (staker) đưa TAO vào pool thanh khoản của subnet, đổi lấy token riêng của subnet.

Trong mô hình Taoflow, phần thưởng của một subnet được quyết định bởi lượng TAO đặt cược ròng, nếu ròng âm thì không có phần thưởng. Top 10 subnet kiểm soát khoảng 56% tổng lượng phát hành toàn mạng.

TAO là token dùng chung toàn mạng: thợ đào đăng ký, người xác thực đặt cược, mua token subnet, thanh toán dịch vụ đều cần dùng TAO. Lý thuyết, hoạt động của subnet sẽ tạo ra nhu cầu cấu trúc cho token nền tảng.

Phân tích so sánh chi phí truy vấn mô hình LLaMA 70B của trung tâm dịch vụ tập trung LLaMA 70B và subnet Chutes (SN64)

Tình hình phía cầu

Nguồn cung minh bạch vs. nhu cầu không minh bạch

Nguồn cung của Bittensor cực kỳ minh bạch: 3600 token mỗi ngày được phân phối theo chương trình, quy tắc giảm một nửa được mã hóa cứng, tỷ lệ staking (khoảng 70%), tỷ lệ phân phối, dữ liệu lưu động đều được ghi lên blockchain.

Tuy nhiên, phía cầu hoàn toàn không minh bạch. Không có bảng điều khiển thống nhất theo dõi doanh thu bên ngoài theo từng subnet, các lượt gọi dịch vụ AI (truy vấn, tính toán, huấn luyện) đều diễn ra ngoài chuỗi, không ghi lại trên blockchain. Nhà đầu tư chỉ có thể ước lượng nhu cầu qua các chỉ số gián tiếp như dòng chảy staking, giá token của subnet, dữ liệu tự báo của dự án. Tính không minh bạch này mang tính cấu trúc, không phải tạm thời. Blockchain chỉ ghi lại dòng chảy token, không ghi API gọi.

Dưới đây là bức tranh phía cầu đầy đủ nhất tính đến tháng 3 năm 2026.

Chutes (SN64): Giá thấp dựa hoàn toàn vào trợ giá

Chutes chiếm 14,4% tổng lượng phát hành toàn mạng, cao nhất trong tất cả các subnet. Được Rayon Labs phát triển, cung cấp dịch vụ truy vấn mô hình mã nguồn mở không máy chủ, giá rẻ hơn AWS 85%, thấp hơn Together AI từ 10% đến 50%. Dữ liệu sử dụng của họ vượt trội trong hệ sinh thái: hơn 400.000 người dùng (hơn 100.000 API), hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, xử lý tổng cộng 9,1 nghìn tỷ tokens, lượng token trung bình tạo ra trong 3 ngày tăng từ 6,6 tỷ lên 101 tỷ. Họ cũng là nhà cung cấp dịch vụ truy vấn hàng đầu trên OpenRouter, một số mô hình còn vượt các đối thủ tập trung.

Tuy nhiên, mức giá thấp này không đến từ hiệu quả vận hành mà chủ yếu dựa vào trợ giá.

Với tỷ lệ 14,4%, Chutes mỗi ngày nhận khoảng 518 token TAO, giá trị hàng năm khoảng 52 triệu USD. Trong khi doanh thu bên ngoài chỉ khoảng 1,3–2,4 triệu USD (giá trị cao hơn do tự báo của nhóm, chưa qua kiểm toán độc lập). Tỷ lệ trợ giá của protocol cho subnet này khoảng 22:1 đến 40:1. Mỗi đô la người dùng trả, mạng lưới phải phát hành từ lạm phát từ 22 đến 40 đô la TAO để trợ giá.

Nếu loại bỏ trợ giá, dựa trên lượng token xử lý khoảng 101 tỷ mỗi ngày, chi phí ước tính khoảng 1,41 USD cho mỗi triệu tokens. Giá thị trường trung tâm hiện tại:

• Together.ai LLaMA 3.3 70B Turbo khoảng 0,88 USD / triệu tokens;

• DeepSeek V3 khoảng 0,40–0,80 USD;

• Các mô hình nhỏ nhất có thể thấp tới 0,18 USD.

Điều này có nghĩa là, sau khi loại bỏ trợ giá, giá của Chutes sẽ cao hơn các giải pháp tập trung từ 1,6 đến 3,5 lần. Lợi thế chi phí 85% hoàn toàn bị đảo ngược, giá thấp của họ chủ yếu là do chủ token TAO mua bằng lạm phát, chứ không phải hiệu quả cấu trúc của phi tập trung.

Lần giảm một nửa tiếp theo dự kiến vào cuối năm 2026 hoặc năm 2027, sẽ là: giá tăng gấp đôi, hoặc thợ đào rời bỏ, hoặc khoảng cách giữa doanh thu và trợ giá sẽ càng mở rộng.

Có người so sánh việc nhận trợ cấp sớm để thu hút khách hàng của internet ngày xưa, nhưng Uber, DoorDash, AWS đã xây dựng được chi phí chuyển đổi trong thời gian trợ giá: nền tảng độc quyền, mạng lái xe, hệ sinh thái doanh nghiệp. Trong khi đó, subnet của Bittensor không có rào cản nào: mô hình mã nguồn mở, chuẩn API chuẩn hóa, người dùng có thể chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ không tốn phí. Khi trợ giá kết thúc, không có cơ chế khóa nào giữ chân người dùng.

Rayon Labs còn vận hành SN56 và SN19, kiểm soát tổng cộng khoảng 23,7% lượng phát hành toàn mạng, đều không tiết lộ doanh thu bên ngoài. Một nhóm gần như kiểm soát gần một phần tư phần thưởng của mạng.

Targon, Templar và các subnet khác

Targon (SN4) là subnet có doanh thu cao nhất, do Manifold Labs vận hành, cung cấp dịch vụ GPU bí mật cho doanh nghiệp, ước tính doanh thu hàng năm khoảng 10,4 triệu USD, định giá khoảng 48 triệu USD, tỷ lệ doanh thu trên giá trị khoảng 4,6 lần, là mức định giá vững chắc nhất trong hệ sinh thái. Tuy nhiên, con số 10,4 triệu này chỉ là dự báo trích dẫn từ nhiều báo cáo, chưa phải số kiểm toán.

Templar (SN3) đã hoàn thành huấn luyện Covenant-72B, vốn hóa khoảng 98 triệu USD, nhưng doanh thu bên ngoài bằng 0. Các API huấn luyện và bán hàng doanh nghiệp vẫn đang tiến triển, chưa ra sản phẩm trả phí.

Hơn 120 subnet còn lại hoặc không có doanh thu công khai, hoặc vẫn trong giai đoạn phát triển sản phẩm, chủ yếu dựa vào trợ cấp phát hành token để tồn tại.

Tổng quan chung

Tổng doanh thu nhu cầu bên ngoài toàn mạng chỉ khoảng 3–15 triệu USD mỗi năm. Riêng subnet Chutes đã có trợ cấp hàng năm khoảng 52 triệu USD, vượt quá giới hạn doanh thu bên ngoài của toàn mạng.

Với vốn hóa 2,6 tỷ USD, hệ số nhân doanh thu khoảng 175–200 lần; với định giá pha loãng hoàn toàn 5,8 tỷ USD, gần 400 lần. Trong khi các doanh nghiệp AI tập trung gần đây chỉ có định giá 15–25 lần dự báo doanh thu, SaaS tăng trưởng cao hiếm khi duy trì trên 50 lần trong dài hạn. Định giá của Bittensor cao gấp 4–10 lần các mục tiêu đầu ngành.

Khoảng cách lớn giữa định giá và thực tế nhu cầu cho thấy: thị trường định giá TAO gần như hoàn toàn dựa trên tính khan hiếm của cung (giảm một nửa, khóa staking), các yếu tố thúc đẩy từ tổ chức (ETF của Grayscale, kỳ vọng niêm yết) và tâm lý thị trường AI, chứ không dựa trên giá trị kinh tế thực sự. Những yếu tố này đúng là tác nhân đẩy giá, nhưng hoàn toàn khác với logic “Bittensor như một mạng lưới dịch vụ AI tạo ra giá trị bền vững”.

So sánh chi tiêu vốn AI của các nhà đám lớn và quy mô trợ cấp hàng năm của Bittensor (TAO)

Khó khăn về định giá: bị ép hai đầu

Subnet phải đối mặt với áp lực từ hai phía:

Phía trên: giới hạn tự quản lý

Tất cả mô hình trên nền tảng đều mã nguồn mở, trọng số công khai, chạy mô hình 70B trên H100 chỉ tốn khoảng 40–50 USD mỗi ngày, các công cụ như vLLM, Ollama giúp triển khai tại chỗ cực kỳ dễ dàng. Chip mới của Nvidia còn giảm đáng kể chi phí truy vấn. Các tổ chức có lượng sử dụng đủ lớn tự xây dựng triển khai sẽ rẻ hơn nhiều.

Phía dưới: các ông lớn đám mây

Microsoft, Google, Amazon, Meta dự kiến chi hơn 200 tỷ USD cho AI năm 2025, sở hữu phần cứng ưu tiên, trung tâm dữ liệu riêng, mối quan hệ khách hàng doanh nghiệp, còn có thể dùng dòng tiền từ các hoạt động khác để trợ giá AI. Ngân sách kích thích của Bittensor trong năm chỉ khoảng 36 triệu USD, chưa bằng một tuần đầu tư hạ tầng AI của Microsoft. Các nhà cung cấp dịch vụ chuyên nghiệp cũng dùng VC để trợ giá cạnh tranh bằng mô hình mã nguồn mở.

Giá subnet bị ép trong phạm vi cực hẹp, đồng thời phải gánh các chi phí đặc thù của phi tập trung: ma sát token, chi phí xác thực nút, phần chia của chủ subnet, độ trễ mạng.

Vấn đề về lợi thế cạnh tranh

Ngay cả khi một subnet cung cấp dịch vụ có giá trị, mô hình và phương pháp nền tảng đều công khai: Covenant-72B theo giấy phép Apache, các bài báo kỹ thuật đều công bố. Bất kỳ đối thủ nào cũng có thể sao chép trực tiếp mà không cần tham gia hệ sinh thái TAO.

Các lợi thế cạnh tranh truyền thống (công nghệ độc quyền, hiệu ứng mạng, chi phí chuyển đổi, thương hiệu) đều không còn phù hợp:

• Công nghệ mã nguồn mở;

• Hiệu ứng mạng thuộc về TAO, không riêng subnet;

• Trọng số mô hình đồng nhất, chi phí chuyển đổi của người dùng bằng 0.

Cộng đồng cho rằng cơ chế khuyến khích chính là lợi thế cạnh tranh, nhưng điều này phụ thuộc vào việc phát hành token quy mô lớn liên tục, và mỗi lần giảm một nửa sẽ làm giảm ngân sách khuyến khích.

TAO thực sự đang giao dịch gì?

Ở mức vốn hóa 2,6 tỷ USD, giá của TAO không phản ánh đúng các yếu tố cơ bản về nhu cầu, doanh thu hàng năm 300–1500 triệu USD không thể hỗ trợ trong bất kỳ khung lý thuyết nào. Thị trường đang giao dịch dựa trên: tính khan hiếm kiểu Bitcoin, kỳ vọng ETF của Grayscale, luân chuyển ngành AI, giá trị quyền chọn dài hạn của AI phi tập trung. Tất cả đều là các yếu tố đầu cơ hợp lý, nhưng hoàn toàn dựa trên cung và tâm lý thị trường.

Nếu bạn sở hữu TAO dựa trên tính khan hiếm và câu chuyện, ngay cả khi nhu cầu yếu, bạn vẫn có thể có lợi nhuận; còn nếu bạn tin rằng Bittensor sẽ trở thành một mạng lưới dịch vụ AI quy mô thực sự, hiện tại không có bằng chứng, và còn đối mặt với các rào cản cấu trúc khó vượt qua. Nhà đầu tư cần phân biệt rõ ràng lý luận đầu tư của mình.