Sei atinge o maior nível em 6 meses - O que está impulsionando o momento do ecossistema?

Resumo: Desde fevereiro, a sub-rede alcançou um crescimento rápido. Este artigo revisa sub-redes importantes e fornece estratégias de investimento chave.

1. Visão Geral do Mercado: Atualização dTAO Gera Explosão Ecológica

Em 13 de fevereiro de 2025, a rede Bittensor recebeu a histórica atualização Dynamic TAO (dTAO), que transformou a rede de um modelo de governança centralizado para uma alocação de recursos descentralizada orientada pelo mercado. Após a atualização, cada subnet possui seu próprio token alpha independente, permitindo que os detentores de TAO escolham livremente seus alvos de investimento, realizando verdadeiramente um mecanismo de descoberta de valor orientado pelo mercado.

Dados mostram que a atualização dTAO liberou uma vitalidade inovadora tremenda. Em apenas alguns meses, o Bittensor cresceu de 32 sub-redes para 118 sub-redes ativas, um aumento de 269%. Essas sub-redes cobrem vários sub-setores da indústria de IA, desde raciocínio básico de texto e geração de imagens até dobramento de proteínas de ponta e negociação quantitativa, formando o ecossistema de IA descentralizado mais completo até hoje.

O desempenho do mercado é igualmente impressionante. A capitalização de mercado total das principais sub-redes cresceu de 4 milhões de USD antes da atualização para 690 milhões de USD, com os rendimentos anuais de staking se estabilizando em 16-19%. Cada sub-rede aloca incentivos de rede com base nas taxas de staking de TAO impulsionadas pelo mercado, com as 10 principais sub-redes respondendo por 51,76% das emissões de rede, refletindo um mecanismo de mercado de sobrevivência do mais apto.

https://taostats.io/subnets

2. Análise de Sub-rede Core (Top 10 Emissões)

1. @chutes_ai, Chutes (SN64) - computação AI sem servidor

Valor Fundamental: Inovar a experiência de implantação de modelos de IA e reduzir significativamente os custos de computação.

Chutes adota uma arquitetura de "lançamento instantâneo", comprimindo o tempo de inicialização do modelo de IA para 200 milissegundos, alcançando 10 vezes a eficiência em comparação com serviços em nuvem tradicionais. Com mais de 8.000 nós de GPU em todo o mundo, suporta modelos principais, desde DeepSeek R1 até GPT-4, processando mais de 5 milhões de solicitações diariamente, com latência de resposta controlada dentro de 50 milissegundos.

O modelo de negócios é maduro, utilizando uma estratégia freemium para atrair usuários. Através da integração com a plataforma OpenRouter, Chutes oferece suporte de poder computacional para modelos populares como DeepSeek V3, gerando receita a partir de cada chamada de API. A vantagem de custo é significativa, sendo 85% menor que o AWS Lambda. Atualmente, o uso total de tokens excede 9042,37B, atendendo a mais de 3000 clientes empresariais.

dTAO alcançou um valor de mercado de 100 milhões de USD 9 semanas após o lançamento, com um valor de mercado atual de 79 milhões. Ele possui um forte diferencial tecnológico, um progresso de comercialização suave e um alto nível de reconhecimento no mercado, atualmente liderando a subnet.

https://chutes.ai/app/research

2. @celiumcompute, Celium (SN51) - otimização de computação de hardware

Valor Fundamental: Otimização do hardware subjacente para melhorar a eficiência da computação de IA

Desenvolvido pela Datura AI, focando na otimização computacional em nível de hardware. Maximiza a eficiência de utilização do hardware através de quatro módulos técnicos principais: agendamento de GPU, abstração de hardware, otimização de desempenho e gestão de eficiência energética. Suporta toda a gama de hardware, incluindo NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe, com preços reduzidos em 90% em comparação com produtos semelhantes, e eficiência computacional melhorada em 45%.

https://celiumcompute.ai/

Atualmente, a Celium é a segunda maior subnet por emissões na Bittensor, representando 7,28% das emissões da rede. A otimização de hardware é um aspecto central da infraestrutura de IA, com uma forte tendência de alta nas barreiras técnicas e aumento de preços, atualmente avaliada em 56M.

3. @TargonCompute, Targon (SN4) - plataforma descentralizada de inferência de IA

Valor central: Tecnologia de computação confidencial, garantindo a privacidade e segurança dos dados.

O núcleo do Targon é a TVM (Máquina Virtual Targon), que é uma plataforma de computação confidencial segura que suporta o treinamento, inferência e validação de modelos de IA. A TVM aproveita tecnologias de computação confidencial, como Intel TDX e computação confidencial NVIDIA, para garantir a segurança e a privacidade de todo o fluxo de trabalho de IA. O sistema suporta criptografia de ponta a ponta, desde o hardware até a camada de aplicação, permitindo que os usuários utilizem serviços de IA poderosos sem comprometer os dados.

A tecnologia Targon possui um alto limite, um modelo de negócios claro e uma fonte de renda estável. Atualmente, um mecanismo de recompra de receita foi iniciado, com toda a renda sendo utilizada para recompra de tokens, e a recompra mais recente foi de 18.000 USD.

4. @tplr_ai, τemplar (SN3) - pesquisa em IA e treinamento distribuído

Valor central: Treinamento colaborativo de modelos de IA em larga escala, reduzindo o limiar de treinamento.

Templar é uma subnet pioneira dedicada ao treinamento distribuído em larga escala de modelos de IA na rede Bittensor, com a missão de se tornar "a melhor plataforma de treinamento de modelos do mundo." Ela colabora no treinamento por meio de recursos de GPU contribuídos por participantes globais, focando em treinamento colaborativo de modelos de ponta e inovação, enfatizando a prevenção de fraudes e a cooperação eficiente.

Em termos de conquistas tecnológicas, a Templar concluiu com sucesso o treinamento de um modelo de 1,2 bilhões de parâmetros, passando por mais de 20.000 ciclos de treinamento, com aproximadamente 200 GPUs participando ao longo do processo. Em 2024, irá atualizar o mecanismo de commit-reveal para aprimorar a descentralização e a segurança da validação; em 2025, continuará a avançar no treinamento de grandes modelos, com a escala de parâmetros atingindo 70B+, apresentando desempenho comparável aos padrões da indústria em testes de benchmark de IA padrão, e recebendo endosse pessoal do fundador da Bittensor, Const.

As vantagens tecnológicas da Templar são bastante proeminentes, com um valor de mercado atual de 35M, representando 4,79% das emissões.

5. @gradients_ai, Gradients (SN56) - Treinamento de IA Descentralizado

Valor central: Tornar o treinamento de IA acessível ao público, reduzindo significativamente as barreiras de custo.

Também desenvolvido pela Rayon Labs, ele aborda os pontos problemáticos dos custos de treinamento de IA por meio de treinamento distribuído. O sistema de agendamento inteligente é baseado na sincronização de gradientes, alocando tarefas de forma eficiente para milhares de GPUs. Um treinamento de modelo de 118 trilhões de parâmetros foi concluído a um custo de apenas $5 por hora, que é 70% mais barato do que os serviços de nuvem tradicionais e 40% mais rápido do que as soluções centralizadas. A interface de um clique reduz o limite de uso, com mais de 500 projetos já utilizando-a para ajuste de modelos, abrangendo áreas como saúde, finanças e educação.

Com um valor de mercado atual de 30 milhões, forte demanda de mercado e claras vantagens tecnológicas, é uma das sub-redes que vale a pena prestar atenção a longo prazo.

https://x.com/rayon_labs/status/1911932682004496800

6. @taoshiio, Negociação Proprietária (SN8) - Negociação Quantitativa Financeira

Valor Principal: Sinais de negociação multi-ativos e previsões financeiras impulsionados por IA

SN8 é uma plataforma descentralizada de trading quantitativo e previsão financeira que aproveita sinais de trading multiativos impulsionados por IA. Sua rede de trading proprietária aplica tecnologia de aprendizado de máquina para previsões do mercado financeiro, construindo uma arquitetura de modelo de previsão em múltiplas camadas. O modelo de previsão temporal integra tecnologias LSTM e Transformer, capaz de lidar com dados complexos de séries temporais. O módulo de análise de sentimento do mercado fornece indicadores de sentimento como sinais auxiliares para previsões, analisando conteúdo de redes sociais e notícias.

No site, você pode ver os retornos e backtesting das estratégias fornecidas por diferentes mineradores. SN8 combina IA e blockchain para oferecer uma abordagem de negociação inovadora no mercado financeiro, com uma capitalização de mercado atual de 27M.

https://dashboard.taoshi.io/miner/5Fhhc5Uex4XFiY7V3yndpjsPnfKp9F4EhrzWJg7cY6sWhYGS

7. @_scorevision, Score (SN44) - Análise e Avaliação de Esportes

Valor Principal: Análise de Vídeo de Esportes, Focando na Indústria do Futebol de $600 Bilhões

Uma estrutura de visão computacional focada na análise de vídeo esportivo que reduz o custo de análises de vídeo complexas por meio de tecnologia de verificação leve. Ela emprega uma verificação em duas etapas: detecção de campo e inspeção de objetos baseada em CLIP, reduzindo o custo de anotação tradicional de milhares de dólares por partida para 1/10 a 1/100. Em colaboração com a Data Universe, os agentes DKING AI têm uma precisão média de previsão de 70%, com uma precisão máxima diária de 100%.

https://x.com/webuildscore/status/1942893100516401598

A indústria esportiva é grande em escala, com inovações tecnológicas significativas e uma ampla perspectiva de mercado. A Score tem uma direção de aplicação clara para a sub-rede e vale a pena prestar atenção.

8. @openkaito, OpenKaito (SN5) - Inferência de Texto Open Source

Valor central: desenvolvimento de modelo de incorporação de texto, otimização de recuperação de informações

OpenKaito foca no desenvolvimento de modelos de incorporação de texto, apoiado pela Kaito, um jogador importante no campo de InfoFi. Como um projeto de código aberto orientado pela comunidade, OpenKaito é dedicado a construir capacidades de compreensão e raciocínio de texto de alta qualidade, especialmente nas áreas de recuperação de informações e busca semântica.

A subnet ainda está na fase inicial de construção, principalmente construindo um ecossistema em torno de modelos de incorporação de texto. Vale ressaltar a próxima integração do Yaps, que pode expandir significativamente seus cenários de aplicação e base de usuários.

9. @MacrocosmosAI, Data Universe (SN13) - Infraestrutura de Dados de IA

Valor central: processamento de dados em larga escala, fornecimento de dados de treinamento de IA

Processando 500 milhões de linhas de dados por dia, com um total de mais de 55,6 bilhões de linhas, suportando 100GB de armazenamento. A arquitetura DataEntity fornece funções principais, como padronização de dados, otimização de índice e armazenamento distribuído. O inovador mecanismo de votação "gravidade" alcança ajuste dinâmico de peso.

https://www.macrocosmos.ai/sn13/dashboard

Dados são o petróleo da IA, o valor da infraestrutura é estável e o nicho ecológico é importante. Como fornecedor de dados para múltiplas sub-redes, a cooperação profunda com projetos como o Score reflete o valor da infraestrutura.

10. @taohash, TAOHash (SN14) - poder de mineração PoW

Valor principal: Conectando a mineração tradicional e a computação em IA, integrando recursos de poder computacional.

TAOHash permite que os mineradores de Bitcoin redirecionem seu poder de hashing para a rede Bittensor, ganhando tokens alpha através da mineração para staking ou negociação. Esse modelo combina a mineração tradicional PoW com computação de IA, proporcionando aos mineradores uma nova fonte de renda.

Em apenas algumas semanas, atraiu mais de 6 EH/s de poder de computação (aproximadamente 0,7% do poder de computação global), provando o reconhecimento do mercado por este modelo híbrido. Os mineradores podem escolher entre a mineração tradicional de Bitcoin e ganhar tokens TAOHash, otimizando seus retornos com base nas condições de mercado.

11. @CreatorBid, Creator.Bid - A plataforma de lançamento para o ecossistema de agentes de IA

Creator.Bid, embora não seja uma subnet, desempenha um papel coordenador importante no ecossistema Bittensor. O ecossistema do Creator.Bid é construído sobre três pilares principais. O módulo Launchpad fornece serviços de lançamento de agentes de IA justos e transparentes, oferecendo um ponto de partida seguro e transparente para novos agentes de IA por meio de contratos inteligentes de lançamento justo anti-sniping e mecanismos de lançamento de curadoria. O módulo Tokenomics unifica todo o ecossistema por meio do token BID, proporcionando aos agentes um modelo de renda sustentável. O módulo Hub fornece serviços poderosos impulsionados por API, incluindo automação de conteúdo, APIs de mídia social e modelos de imagem ajustados.

A inovação central da plataforma reside no conceito de Chaves de Agente. Esses tokens de membro digitais permitem que criadores construam comunidades em torno de agentes de IA e alcancem a propriedade compartilhada. Cada agente de IA obtém uma identidade única por meio do Serviço de Nome de Agente (ANS), que é realizado na forma de NFTs, garantindo que cada agente tenha um identificador não reproduzível. Os usuários podem inserir traços de personalidade por meio de comandos simples, gerando agentes de IA totalmente funcionais sem a necessidade de conhecimento em programação.

EmboraCreator.Bidconstruído na própria rede Base, mas estabeleceu uma profunda relação colaborativa com o ecossistema Bittensor. Ao operar o Conselho TAO,Creator.BidReunindo as principais sub-redes como BitMind (SN34), Dippy (SN11 e SN58), tornou-se a "camada de coordenação para agentes de alinhamento TAO, sub-redes e construtores."

O valor desta relação colaborativa está em integrar as vantagens de diferentes redes. Bittensor fornece poderosas capacidades de inferência e treinamento de IA, enquanto o Creator.Bid oferece uma plataforma amigável para a criação e lançamento de agentes. A combinação dos dois ecossistemas permite que os desenvolvedores aproveitem as capacidades de IA do Bittensor para criar agentes e, em seguida, os tokenizem e os habilitem para a comunidade através do Launchpad do Creator.Bid.

A colaboração com a Arena de Agentes de IA da Masa (SN59) exemplifica ainda mais essa sinergia.Creator.BidFornecer uma ferramenta de criação de proxy para a arena, permitindo que os usuários implantem rapidamente agentes de IA para participar de competições. Este modelo colaborativo entre ecossistemas está se tornando uma tendência importante no campo da IA descentralizada.

3. Análise do Ecossistema

Vantagens principais da arquitetura técnica

As inovações tecnológicas da Bittensor construíram um ecossistema de IA descentralizado único. Seu algoritmo de consenso Yuma garante a qualidade da rede por meio da validação descentralizada, enquanto o mecanismo de alocação de recursos baseado no mercado introduzido pela atualização dTAO aumenta significativamente a eficiência. Cada subnet é equipada com um mecanismo AMM para alcançar a descoberta de preços entre os tokens TAO e alpha, permitindo que as forças de mercado participem diretamente da alocação de recursos de IA.

O protocolo de colaboração entre sub-redes suporta o processamento distribuído de tarefas complexas de IA, criando um poderoso efeito de rede. A estrutura de incentivo dupla (emissões de TAO mais valorização do token alpha) garante a motivação para a participação a longo prazo, permitindo que criadores de sub-redes, mineradores, validadores e stakers recebam recompensas correspondentes, formando um ciclo econômico sustentável.

Vantagens competitivas e desafios enfrentados

Comparado aos provedores de serviços de IA centralizados tradicionais, o Bittensor oferece uma alternativa verdadeiramente descentralizada que se destaca em eficiência de custos. Vários sub-redes demonstram vantagens de custo significativas, com Chutes sendo 85% mais barato que a AWS; essa vantagem de custo vem dos ganhos de eficiência de uma arquitetura descentralizada. O ecossistema aberto fomenta a inovação rápida, com o número e a qualidade das sub-redes melhorando continuamente, e o ritmo da inovação superando em muito o das pesquisas e desenvolvimentos tradicionais internos.

No entanto, o ecossistema também enfrenta desafios reais. O limiar técnico continua alto; apesar da contínua melhoria das ferramentas, participar da mineração e validação ainda requer considerável conhecimento técnico. A incerteza do ambiente regulatório é outro fator de risco, pois redes de IA descentralizadas podem enfrentar diferentes políticas regulatórias em vários países. Provedores tradicionais de serviços em nuvem como AWS e Google Cloud não ficarão parados e espera-se que lancem produtos competitivos. À medida que a rede se expande, manter o equilíbrio entre desempenho e descentralização também se tornou um teste importante.

O crescimento explosivo da indústria de IA proporcionou ao Bittensor enormes oportunidades de mercado. O Goldman Sachs prevê que o investimento global em IA se aproxime de $200 bilhões até 2025, proporcionando um forte suporte para a demanda por infraestrutura. Espera-se que o mercado global de IA cresça de $294 bilhões em 2025 para $1,77 trilhões em 2032, com uma taxa de crescimento anual composta de 29%, criando amplo espaço para o desenvolvimento de infraestrutura de IA descentralizada.

As políticas de apoio ao desenvolvimento de IA em vários países criaram uma janela de oportunidade para a infraestrutura de IA descentralizada. Ao mesmo tempo, a crescente atenção à privacidade de dados e à segurança da IA aumentou a demanda por tecnologias como computação confidencial, que é precisamente onde estão as principais vantagens de sub-redes como a Targon. O interesse dos investidores institucionais na infraestrutura de IA continua a crescer, e a participação de instituições conhecidas como DCG e Polychain fornece financiamento e suporte de recursos para o ecossistema.

4. Estrutura de Estratégia de Investimento

Investir na subnet Bittensor requer o estabelecimento de uma estrutura de avaliação sistemática. No nível técnico, é necessário examinar o grau de inovação e a profundidade do fosso, a força técnica e a capacidade de execução da equipe, bem como os efeitos sinérgicos com outros projetos no ecossistema. No nível de mercado, é importante analisar o tamanho do mercado-alvo e o potencial de crescimento, a paisagem competitiva e as vantagens de diferenciação, a adoção por usuários e os efeitos de rede, assim como o ambiente regulatório e os riscos de políticas. No nível financeiro, deve-se prestar atenção aos níveis de avaliação atuais e ao desempenho histórico, à proporção de emissões de TAO e às tendências de crescimento, à racionalidade do design da economia dos tokens, assim como à liquidez e profundidade de negociação.

Na gestão de riscos específica, a diversificação é uma estratégia fundamental. Recomenda-se diversificar investimentos em diferentes tipos de sub-redes, incluindo tipos de infraestrutura (como Chutes, Celium), tipos de aplicativos (como Score, BitMind) e tipos de protocolos (como Targon, Templar). Ao mesmo tempo, as estratégias de investimento devem ser ajustadas de acordo com a fase de desenvolvimento da sub-rede; projetos iniciais têm altos riscos, mas potencialmente altos retornos, enquanto projetos maduros são relativamente estáveis, mas têm potencial de crescimento limitado. Considerando que a liquidez dos tokens alpha pode não ser tão alta quanto a do TAO, é necessário organizar razoavelmente a proporção de alocação de fundos e manter o buffer de liquidez necessário.

O primeiro evento de halving em novembro de 2025 se tornará um importante catalisador de mercado. A redução nas emissões aumentará a escassez de sub-redes existentes, enquanto potencialmente eliminará projetos com desempenho abaixo do esperado, remodelando a paisagem econômica de toda a rede. Os investidores podem se posicionar antecipadamente em sub-redes de alta qualidade para aproveitar a janela de alocação antes do halving.

No médio prazo, espera-se que o número de sub-redes ultrapasse 500, cobrindo vários segmentos da indústria de IA. O aumento nas aplicações de nível empresarial impulsionará o desenvolvimento de sub-redes relacionadas à computação confidencial e privacidade de dados, e a colaboração entre sub-redes se tornará mais frequente, formando uma complexa cadeia de suprimento de serviços de IA. O gradual esclarecimento do quadro regulatório dará às sub-redes em conformidade uma vantagem significativa.

A longo prazo, espera-se que o Bittensor se torne uma parte importante da infraestrutura global de IA, e as empresas tradicionais de IA podem adotar um modelo híbrido, migrando algumas de suas operações para redes descentralizadas. Novos modelos de negócios e cenários de aplicação continuarão a surgir, com interoperabilidade aprimorada com outras redes blockchain, formando, em última análise, um ecossistema descentralizado maior. Esse caminho de desenvolvimento é semelhante à evolução da infraestrutura da internet no início, e investidores que conseguirem capturar nós-chave colherão recompensas substanciais.

5. Conclusão

O ecossistema Bittensor representa um novo paradigma no desenvolvimento da infraestrutura de IA. Através da alocação de recursos orientada para o mercado e mecanismos de governança descentralizada, ele fornece um novo solo para a inovação em IA, exibindo uma notável vitalidade inovadora e potencial de crescimento. No contexto do rápido desenvolvimento da indústria de IA, Bittensor e seu ecossistema de sub-rede merecem atenção contínua e pesquisa aprofundada.

Declaração:

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