เมื่อวันที่ 13 กุมภาพันธ์ 2568 เครือข่าย Bittensor ได้นำเสนอการอัปเกรดครั้งประวัติศาสตร์ของ Dynamic TAO (dTAO) ซึ่งเปลี่ยนรูปแบบเครือข่ายจากรูปแบบการกำกับดูแลแบบรวมศูนย์ไปสู่การจัดสรรทรัพยากรแบบกระจายศูนย์ที่ขับเคลื่อนโดยตลาด หลังจากการอัปเกรด แต่ละซับเน็ตจะมีโทเค็นอัลฟ่าที่เป็นอิสระ และผู้ถือ TAO สามารถเลือกเป้าหมายการลงทุนได้อย่างอิสระ นับเป็นการบรรลุกลไกการค้นหามูลค่าตามตลาดอย่างแท้จริง

ข้อมูลแสดงให้เห็นว่าการอัปเกรด dTAO ได้ปลดปล่อยพลังแห่งนวัตกรรมอันมหาศาล ในเวลาเพียงไม่กี่เดือน Bittenor ได้เติบโตจาก 32 ซับเน็ตเป็น 118 ซับเน็ตที่ใช้งานอยู่ ซึ่งเพิ่มขึ้น 269% ซับเน็ตเหล่านี้ครอบคลุมทุกภาคส่วนของอุตสาหกรรม AI ตั้งแต่การใช้เหตุผลข้อความขั้นพื้นฐานและการสร้างภาพ ไปจนถึงการพับโปรตีนที่ทันสมัยและการซื้อขายเชิงปริมาณ ก่อให้เกิดระบบนิเวศ AI แบบกระจายศูนย์ที่สมบูรณ์แบบที่สุด

ผลการดำเนินงานของตลาดก็น่าประทับใจเช่นกัน มูลค่าตลาดรวมของซับเน็ตชั้นนำเพิ่มขึ้นจาก 4 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ก่อนการอัปเกรดเป็น 690 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ และผลตอบแทนจากการ Staking รายปีทรงตัวอยู่ที่ 16-19% แต่ละซับเน็ตจะจัดสรรแรงจูงใจให้กับเครือข่ายตามอัตราการ Staking ของ TAO ตามตลาด ซับเน็ต 10 อันดับแรกคิดเป็น 51.76% ของการปล่อยมลพิษของเครือข่าย ซึ่งสะท้อนถึงกลไกตลาดแบบอยู่รอดของผู้ที่แข็งแกร่งที่สุด

https://taostats.io/ซับเน็ต

คุณค่าหลัก: สร้างสรรค์ประสบการณ์การใช้งานโมเดล AI และลดต้นทุนการประมวลผลอย่างมีนัยสำคัญ

Chutes ใช้สถาปัตยกรรม "เริ่มต้นทันที" เพื่อย่อเวลาเริ่มต้นของโมเดล AI ให้เหลือเพียง 200 มิลลิวินาที ซึ่งมีประสิทธิภาพมากกว่าบริการคลาวด์แบบเดิมถึง 10 เท่า ด้วยโหนด GPU มากกว่า 8,000 โหนดทั่วโลก จึงรองรับโมเดลหลักๆ ตั้งแต่ DeepSeek R1 ไปจนถึง GPT-4 ประมวลผลคำขอมากกว่า 5 ล้านคำขอต่อวัน และควบคุมความล่าช้าในการตอบสนองให้อยู่ภายใน 50 มิลลิวินาที

รูปแบบธุรกิจมีความสมบูรณ์แบบ และนำกลยุทธ์เพิ่มมูลค่าแบบไม่มีค่าใช้จ่ายมาใช้เพื่อดึงดูดผู้ใช้ ด้วยการผสานรวมแพลตฟอร์ม OpenRouter ทำให้ Chutes สามารถรองรับการประมวลผลสำหรับโมเดลยอดนิยม เช่น DeepSeek V3 และสร้างรายได้จากการเรียกใช้ API แต่ละครั้ง ข้อได้เปรียบด้านต้นทุนนั้นสำคัญมาก ต่ำกว่า AWS Lambda ถึง 85% ปัจจุบันการใช้งานโทเค็นรวมสูงกว่า 9,042.37 พันล้านครั้ง ให้บริการลูกค้าองค์กรมากกว่า 3,000 ราย

dTAO มีมูลค่าตลาดสูงถึง 100 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายใน 9 สัปดาห์หลังจากเปิดตัว และปัจจุบันมีมูลค่าตลาดอยู่ที่ 79 ล้านดอลลาร์สหรัฐ dTAO มีความแข็งแกร่งทางเทคนิค มีความก้าวหน้าในเชิงพาณิชย์อย่างราบรื่น และได้รับการยอมรับในตลาดสูง ปัจจุบันเป็นผู้นำในกลุ่มซับเน็ต

https://chutes.ai/app/research

คุณค่าหลัก: ปรับแต่งฮาร์ดแวร์พื้นฐานเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการประมวลผล AI

พัฒนาโดย Datura AI มุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลระดับฮาร์ดแวร์ ผ่านโมดูลทางเทคนิคหลัก 4 โมดูล ได้แก่ การจัดตาราง GPU, การแยกฮาร์ดแวร์, การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน และการจัดการประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานฮาร์ดแวร์ให้สูงสุด รองรับฮาร์ดแวร์หลากหลายรุ่น เช่น NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe และอื่นๆ ราคาประหยัดกว่าผลิตภัณฑ์ประเภทเดียวกันถึง 90% และประสิทธิภาพการประมวลผลเพิ่มขึ้น 45%

https://celiumcompute.ai/

ปัจจุบัน Celium เป็นซับเน็ตที่ใหญ่เป็นอันดับสองบน Bittensor คิดเป็น 7.28% ของการปล่อยมลพิษบนเครือข่าย การปรับแต่งฮาร์ดแวร์ถือเป็นหัวใจสำคัญของโครงสร้างพื้นฐาน AI แม้จะมีอุปสรรคทางเทคนิคและแนวโน้มราคาที่พุ่งสูงขึ้นอย่างมาก แต่มูลค่าตลาดปัจจุบันอยู่ที่ 56 ล้าน

คุณค่าหลัก: เทคโนโลยีการประมวลผลที่เป็นความลับเพื่อรับประกันความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

หัวใจสำคัญของ Targon คือ TVM (Targon Virtual Machine) ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลที่เป็นความลับและปลอดภัย ซึ่งรองรับการฝึกอบรม การให้เหตุผล และการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล AI TVM ใช้เทคโนโลยีการประมวลผลที่เป็นความลับ เช่น Intel TDX และ NVIDIA Confidential Computing เพื่อรับประกันความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของเวิร์กโฟลว์ AI ทั้งหมด ระบบนี้รองรับการเข้ารหัสแบบ end-to-end ตั้งแต่ฮาร์ดแวร์ไปจนถึงเลเยอร์แอปพลิเคชัน ช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้บริการ AI ที่มีประสิทธิภาพได้โดยไม่ทำให้ข้อมูลรั่วไหล

Targon มีอุปสรรคทางเทคนิคสูง มีรูปแบบธุรกิจที่ชัดเจน และมีแหล่งรายได้ที่มั่นคง ปัจจุบัน กลไกการซื้อคืนรายได้ได้เปิดดำเนินการแล้ว และรายได้ทั้งหมดจะถูกนำไปใช้ในการซื้อคืนโทเค็น โดยมีการซื้อคืนครั้งล่าสุดอยู่ที่ 18,000 ดอลลาร์สหรัฐ

คุณค่าหลัก: การฝึกอบรมแบบร่วมมือกันของโมเดล AI ขนาดใหญ่เพื่อลดเกณฑ์การฝึกอบรม

Targon มีอุปสรรคทางเทคนิคสูง มีรูปแบบธุรกิจที่ชัดเจน และมีแหล่งรายได้ที่มั่นคง ปัจจุบัน กลไกการซื้อคืนรายได้ได้เปิดดำเนินการแล้ว และรายได้ทั้งหมดจะถูกนำไปใช้ในการซื้อคืนโทเค็น โดยมีการซื้อคืนครั้งล่าสุดอยู่ที่ 18,000 ดอลลาร์สหรัฐ

คุณค่าหลัก: การฝึกอบรมแบบร่วมมือกันของโมเดล AI ขนาดใหญ่เพื่อลดเกณฑ์การฝึกอบรม

Templar เป็นซับเน็ตบุกเบิกบนเครือข่าย Bittensor ที่เชี่ยวชาญด้านการฝึกอบรมโมเดล AI แบบกระจายขนาดใหญ่ พันธกิจของ Templar คือการเป็น "แพลตฟอร์มการฝึกอบรมโมเดลที่ดีที่สุดในโลก" ผ่านการฝึกอบรมแบบร่วมมือกันด้วยทรัพยากร GPU ที่สนับสนุนโดยผู้เข้าร่วมทั่วโลก Templar มุ่งเน้นการฝึกอบรมแบบร่วมมือกันและนวัตกรรมโมเดลที่ทันสมัย รวมถึงเน้นการป้องกันการโกงและการทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพ

ในด้านความสำเร็จทางเทคนิค Templar ได้สำเร็จการฝึกอบรมโมเดลพารามิเตอร์ 1.2 พันล้าน ซึ่งผ่านรอบการฝึกอบรมมากกว่า 20,000 รอบ และเกี่ยวข้องกับ GPU ประมาณ 200 ตัวในกระบวนการทั้งหมด ในปี 2024 กลไก commit-reveal จะได้รับการปรับปรุงเพื่อปรับปรุงการกระจายอำนาจและความปลอดภัยในการตรวจสอบ ในปี 2025 การฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่จะยังคงได้รับการส่งเสริมอย่างต่อเนื่อง โดยมีระดับพารามิเตอร์ 70 พันล้าน+ และประสิทธิภาพในการทดสอบประสิทธิภาพ AI มาตรฐานเทียบเคียงได้กับมาตรฐานอุตสาหกรรม ซึ่งได้รับการแนะนำเป็นการส่วนตัวโดย Const ผู้ก่อตั้ง Bittensor

เทมพลาร์มีข้อได้เปรียบทางเทคโนโลยีที่โดดเด่น โดยมีมูลค่าตลาดปัจจุบันอยู่ที่ 35 ล้าน คิดเป็น 4.79% ของการปล่อยมลพิษ

คุณค่าหลัก: การเผยแพร่การฝึกอบรม AI และลดเกณฑ์ต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญ

พัฒนาโดย Rayon Labs เช่นกัน ช่วยแก้ปัญหาค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม AI ด้วยการฝึกอบรมแบบกระจาย ระบบจัดตารางเวลาอัจฉริยะนี้ใช้การซิงโครไนซ์แบบไล่ระดับและกระจายงานไปยัง GPU หลายพันตัวได้อย่างมีประสิทธิภาพ สามารถฝึกอบรมโมเดลพารามิเตอร์ได้ 118 ล้านล้านโมเดลด้วยต้นทุนเพียง 5 ดอลลาร์สหรัฐต่อชั่วโมง ซึ่งถูกกว่าบริการคลาวด์แบบเดิมถึง 70% และเร็วกว่าโซลูชันแบบรวมศูนย์ถึง 40% อินเทอร์เฟซแบบคลิกเดียวช่วยลดขีดจำกัดการใช้งาน และมีการใช้โครงการมากกว่า 500 โครงการเพื่อปรับแต่งโมเดล ครอบคลุมด้านการแพทย์ การเงิน การศึกษา และสาขาอื่นๆ

ด้วยมูลค่าตลาดปัจจุบันที่ 30 ล้าน ความต้องการของตลาดที่มหาศาล และข้อได้เปรียบทางเทคนิคที่ชัดเจน จึงถือเป็นหนึ่งในเครือข่ายย่อยที่สมควรได้รับความสนใจในระยะยาว

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

คุณค่าหลัก: สัญญาณการซื้อขายสินทรัพย์หลายประเภทที่ขับเคลื่อนด้วย AI และการคาดการณ์ทางการเงิน

SN8 เป็นแพลตฟอร์มการซื้อขายเชิงปริมาณและการคาดการณ์ทางการเงินแบบกระจายศูนย์ มาพร้อมสัญญาณการซื้อขายสินทรัพย์หลายประเภทที่ขับเคลื่อนด้วย AI เครือข่ายการซื้อขายที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเราได้นำเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้กับการคาดการณ์ตลาดการเงิน และสร้างสถาปัตยกรรมแบบจำลองการคาดการณ์แบบหลายระดับ แบบจำลองการคาดการณ์อนุกรมเวลาของ SN8 ผสมผสานเทคโนโลยี LSTM และ Transformer เพื่อประมวลผลข้อมูลอนุกรมเวลาที่ซับซ้อน โมดูลการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของตลาดนำเสนอตัวบ่งชี้ความเชื่อมั่นเป็นสัญญาณเสริมสำหรับการคาดการณ์โดยการวิเคราะห์โซเชียลมีเดียและเนื้อหาข่าว

บนเว็บไซต์ คุณสามารถดูผลตอบแทนและการทดสอบย้อนหลังของกลยุทธ์ต่างๆ ที่จัดทำโดยนักขุดต่างๆ SN8 ผสานรวม AI และบล็อคเชนเพื่อนำเสนอวิธีการซื้อขายในตลาดการเงินที่เป็นนวัตกรรมใหม่ โดยมีมูลค่าตลาดปัจจุบันอยู่ที่ 27 ล้านดอลลาร์สหรัฐ

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

มูลค่าหลัก: การวิเคราะห์วิดีโอเกี่ยวกับกีฬา มุ่งเป้าไปที่อุตสาหกรรมฟุตบอลมูลค่า 600,000 ล้านดอลลาร์

กรอบการทำงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่มุ่งเน้นการวิเคราะห์วิดีโอกีฬา ช่วยลดต้นทุนการวิเคราะห์วิดีโอที่ซับซ้อนด้วยเทคโนโลยีการตรวจสอบที่มีน้ำหนักเบา ใช้การตรวจสอบสองขั้นตอน ได้แก่ การตรวจจับสนามและการตรวจสอบวัตถุโดยใช้ CLIP ช่วยลดต้นทุนการทำบันทึกย่อแบบดั้งเดิมหลายพันดอลลาร์ต่อเกม เหลือเพียง 1/10 ถึง 1/100 ด้วยความร่วมมือกับ Data Universe เอเจนต์ DKING AI มีความแม่นยำในการทำนายเฉลี่ย 70% และบรรลุความแม่นยำ 100% ในวันเดียว

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

อุตสาหกรรมกีฬามีขนาดใหญ่มาก มีนวัตกรรมทางเทคโนโลยีที่สำคัญและโอกาสทางการตลาดที่กว้างขวาง Score เป็นเครือข่ายย่อยที่มีทิศทางการใช้งานที่ชัดเจนและควรค่าแก่การให้ความสนใจ

คุณค่าหลัก: การพัฒนาโมเดลการฝังข้อความ การเพิ่มประสิทธิภาพการเรียกค้นข้อมูล

OpenKaito มุ่งเน้นการพัฒนาโมเดลการฝังข้อความ และได้รับการสนับสนุนจาก Kaito ซึ่งเป็นผู้เล่นสำคัญในวงการ InfoFi ในฐานะโครงการโอเพนซอร์สที่ขับเคลื่อนโดยชุมชน OpenKaito มุ่งมั่นที่จะสร้างความสามารถในการทำความเข้าใจและการใช้เหตุผลข้อความคุณภาพสูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการดึงข้อมูลและการค้นหาเชิงความหมาย

ซับเน็ตนี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการสร้าง โดยส่วนใหญ่แล้วจะเป็นการสร้างระบบนิเวศที่เกี่ยวข้องกับโมเดลการฝังข้อความ สิ่งที่น่าสังเกตคือ การผสานรวม Yaps ที่กำลังจะเกิดขึ้น ซึ่งอาจขยายขอบเขตการใช้งานและฐานผู้ใช้ได้อย่างมาก

คุณค่าหลัก: การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ การจัดหาข้อมูลการฝึกอบรม AI

ซับเน็ตนี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการสร้าง โดยส่วนใหญ่แล้วจะเป็นการสร้างระบบนิเวศที่เกี่ยวข้องกับโมเดลการฝังข้อความ สิ่งที่น่าสังเกตคือ การผสานรวม Yaps ที่กำลังจะเกิดขึ้น ซึ่งอาจขยายขอบเขตการใช้งานและฐานผู้ใช้ได้อย่างมาก

คุณค่าหลัก: การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ การจัดหาข้อมูลการฝึกอบรม AI

ประมวลผลข้อมูล 500 ล้านแถวต่อวัน รวมมากกว่า 55.6 พันล้านแถว และรองรับพื้นที่เก็บข้อมูล 100GB สถาปัตยกรรม DataEntity มอบฟังก์ชันหลักๆ เช่น การกำหนดมาตรฐานข้อมูล การปรับดัชนีให้เหมาะสม และพื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบกระจาย กลไกการโหวต "gravity" ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ช่วยให้สามารถปรับน้ำหนักแบบไดนามิกได้

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

ข้อมูลเปรียบเสมือนน้ำมันแห่งปัญญาประดิษฐ์ (AI) คุณค่าของโครงสร้างพื้นฐานมีความเสถียร และระบบนิเวศน์ก็มีความสำคัญ ในฐานะผู้จัดหาข้อมูลให้กับซับเน็ตหลายเครือข่าย เรามีความร่วมมือเชิงลึกกับโครงการต่างๆ เช่น Score ซึ่งสะท้อนถึงคุณค่าของโครงสร้างพื้นฐาน

คุณค่าหลัก: การเชื่อมต่อการขุดแบบดั้งเดิมและการประมวลผล AI รวมถึงการบูรณาการทรัพยากรการประมวลผล

TAOHash ช่วยให้นักขุด Bitcoin สามารถเปลี่ยนเส้นทางการประมวลผลไปยังเครือข่าย Bittentor และรับโทเค็นอัลฟ่าผ่านการขุดเพื่อ Staking หรือซื้อขาย รูปแบบนี้ผสมผสานการขุด PoW แบบดั้งเดิมเข้ากับการประมวลผลด้วย AI มอบแหล่งรายได้ใหม่ให้กับนักขุด

ในเวลาเพียงไม่กี่สัปดาห์ มันสามารถดึงดูดพลังการประมวลผลได้มากกว่า 6EH/s (ประมาณ 0.7% ของพลังการประมวลผลทั่วโลก) ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นถึงการยอมรับของตลาดต่อรูปแบบไฮบริดนี้ นักขุดสามารถเลือกระหว่างการขุด Bitcoin แบบดั้งเดิมหรือการรับโทเค็น TAOHash เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการสร้างรายได้ให้สอดคล้องกับสภาวะตลาด

แม้จะไม่ใช่ซับเน็ต แต่ Creator.Bid ก็มีบทบาทสำคัญในการประสานงานในระบบนิเวศ Bittens ระบบนิเวศของ Creator.Bid สร้างขึ้นบนเสาหลักสามประการ โมดูล Launchpad มอบบริการเปิดตัวเอเจนต์ AI ที่ยุติธรรมและโปร่งใส มอบจุดเริ่มต้นที่ปลอดภัยและโปร่งใสสำหรับเอเจนต์ AI ใหม่ ผ่านสมาร์ทคอนแทรคป้องกันการโจมตีแบบยุติธรรมและกลไกการเปิดตัวที่คัดสรรมาอย่างดี โมดูล Tokenomics ผสานรวมระบบนิเวศทั้งหมดผ่านโทเค็น BID และมอบรูปแบบรายได้ที่ยั่งยืนให้กับเอเจนต์ โมดูล Hub มอบบริการที่ขับเคลื่อนด้วย API อันทรงพลัง ซึ่งรวมถึงระบบอัตโนมัติสำหรับเนื้อหา API สำหรับโซเชียลมีเดีย และโมเดลภาพที่ปรับแต่งอย่างละเอียด

นวัตกรรมหลักของแพลตฟอร์มนี้อยู่ที่แนวคิด Agent Keys โทเค็นสมาชิกดิจิทัลเหล่านี้ช่วยให้ผู้สร้างสามารถสร้างชุมชนรอบเอเจนต์ AI และบรรลุความเป็นเจ้าของร่วมกัน เอเจนต์ AI แต่ละตัวมีเอกลักษณ์เฉพาะตัวผ่าน Agent Name Service (ANS) ซึ่งถูกนำไปใช้ในรูปแบบ NFT เพื่อให้มั่นใจว่าเอเจนต์แต่ละตัวจะมีตัวระบุที่ไม่สามารถทำซ้ำได้ ผู้ใช้สามารถป้อนลักษณะบุคลิกภาพผ่านคำสั่งง่ายๆ และสร้างเอเจนต์ AI ที่ใช้งานได้เต็มรูปแบบโดยไม่ต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม

แม้ว่า Creator.Bid เองจะสร้างขึ้นบนเครือข่าย Base แต่ก็ได้สร้างความสัมพันธ์อันแน่นแฟ้นกับระบบนิเวศของ Bittensor การดำเนินงานของ TAO Council ทำให้ Creator.Bid สามารถรวบรวมซับเน็ตชั้นนำอย่าง BitMind (SN34) และ Dippy (SN11 & SN58) เข้าด้วยกัน กลายเป็น "ชั้นประสานงานสำหรับเอเจนต์ ซับเน็ต และผู้สร้างที่สอดคล้องกับ TAO ให้มาบรรจบกัน"

คุณค่าของความสัมพันธ์เชิงความร่วมมือนี้อยู่ที่การผสานรวมจุดแข็งของเครือข่ายต่างๆ เข้าด้วยกัน Bittentor มอบความสามารถในการใช้เหตุผลและการฝึกอบรมด้าน AI ที่ทรงพลัง ขณะที่ Creator.Bid มอบแพลตฟอร์มการสร้างและเปิดตัวตัวแทนที่ใช้งานง่าย การผสมผสานระบบนิเวศทั้งสองนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างตัวแทนโดยใช้ความสามารถด้าน AI ของ Bittenor จากนั้นจึงแปลงเป็นโทเค็นและเผยแพร่สู่สังคมผ่าน Launchpad ของ Creator.Bid

ความร่วมมือกับ AI Agent Arena (SN59) ของ Masa แสดงให้เห็นถึงการทำงานร่วมกันนี้มากยิ่งขึ้น Creator.Bid มอบเครื่องมือสร้างเอเจนต์สำหรับสนามประลอง ช่วยให้ผู้ใช้สามารถนำเอเจนต์ AI ไปใช้งานในการแข่งขันได้อย่างรวดเร็ว รูปแบบการทำงานร่วมกันข้ามระบบนิเวศนี้กำลังกลายเป็นเทรนด์สำคัญในแวดวง AI แบบกระจายศูนย์

นวัตกรรมทางเทคโนโลยีของ Bittensor ได้สร้างระบบนิเวศ AI แบบกระจายศูนย์ที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัว อัลกอริทึม Yuma consensus ช่วยรับประกันคุณภาพของเครือข่ายผ่านการตรวจสอบแบบกระจายศูนย์ ขณะเดียวกันกลไกการจัดสรรทรัพยากรตามตลาดที่นำมาใช้ในการอัปเกรด dTAO ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมาก แต่ละซับเน็ตมีกลไก AMM เพื่อให้สามารถกำหนดราคาระหว่างโทเค็น TAO และโทเค็นอัลฟ่าได้ การออกแบบนี้ช่วยให้กลไกตลาดสามารถมีส่วนร่วมโดยตรงในการกำหนดค่าทรัพยากร AI

โปรโตคอลการทำงานร่วมกันระหว่างซับเน็ตรองรับการประมวลผลแบบกระจายของงาน AI ที่ซับซ้อน ก่อให้เกิดเครือข่ายที่แข็งแกร่ง โครงสร้างแรงจูงใจแบบคู่ (การปล่อย TAO บวกกับการเพิ่มมูลค่าโทเค็นอัลฟ่า) ช่วยให้มั่นใจได้ถึงแรงจูงใจในการมีส่วนร่วมในระยะยาว และผู้สร้างซับเน็ต นักขุด ผู้ตรวจสอบความถูกต้อง และผู้เดิมพัน ล้วนได้รับผลตอบแทนที่สอดคล้องกัน ก่อให้เกิดวงจรปิดทางเศรษฐกิจที่ยั่งยืน

เมื่อเปรียบเทียบกับผู้ให้บริการ AI แบบรวมศูนย์แบบดั้งเดิม Bittencor นำเสนอทางเลือกแบบกระจายศูนย์อย่างแท้จริงและโดดเด่นในด้านความคุ้มค่า ซับเน็ตหลายเครือข่ายแสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบด้านต้นทุนที่สำคัญ ยกตัวอย่างเช่น Chutes มีราคาถูกกว่า AWS ถึง 85% ข้อได้เปรียบด้านต้นทุนนี้มาจากการปรับปรุงประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรมแบบกระจายศูนย์ ระบบนิเวศแบบเปิดส่งเสริมนวัตกรรมอย่างรวดเร็ว และจำนวนและคุณภาพของซับเน็ตก็เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ด้วยความเร็วของนวัตกรรมที่สูงกว่าการวิจัยและพัฒนาภายในขององค์กรแบบดั้งเดิมอย่างมาก

เมื่อเปรียบเทียบกับผู้ให้บริการ AI แบบรวมศูนย์แบบดั้งเดิม Bittencor นำเสนอทางเลือกแบบกระจายศูนย์อย่างแท้จริงและโดดเด่นในด้านความคุ้มค่า เครือข่ายย่อยหลายเครือข่ายมีข้อได้เปรียบด้านต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญ ยกตัวอย่างเช่น Chutes มีราคาถูกกว่า AWS ถึง 85% ความได้เปรียบด้านต้นทุนนี้มาจากการปรับปรุงประสิทธิภาพของสถาปัตยกรรมแบบกระจายศูนย์ ระบบนิเวศแบบเปิดส่งเสริมนวัตกรรมอย่างรวดเร็ว และจำนวนและคุณภาพของเครือข่ายย่อยก็เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง และความรวดเร็วของนวัตกรรมนั้นสูงกว่าการวิจัยและพัฒนาภายในขององค์กรแบบดั้งเดิมอย่างมาก

อย่างไรก็ตาม ระบบนิเวศยังเผชิญกับความท้าทายในทางปฏิบัติ เกณฑ์ทางเทคนิคยังคงสูง แม้ว่าเครื่องมือต่างๆ จะมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แต่ยังคงต้องใช้ความรู้ทางเทคนิคจำนวนมากในการเข้าร่วมการขุดและการตรวจสอบความถูกต้อง ความไม่แน่นอนของสภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบก็เป็นปัจจัยเสี่ยงอีกประการหนึ่ง เครือข่าย AI แบบกระจายศูนย์อาจเผชิญกับนโยบายด้านกฎระเบียบที่แตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ ผู้ให้บริการคลาวด์แบบดั้งเดิม เช่น AWS และ Google Cloud จะไม่นิ่งเฉยและคาดว่าจะเปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่สามารถแข่งขันได้ เมื่อขนาดของเครือข่ายเติบโตขึ้น การรักษาสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและการกระจายศูนย์ก็กลายเป็นบททดสอบที่สำคัญเช่นกัน

การเติบโตอย่างก้าวกระโดดของอุตสาหกรรม AI ได้เปิดโอกาสทางการตลาดมหาศาลให้กับ Bittentor Goldman Sachs คาดการณ์ว่าการลงทุนด้าน AI ทั่วโลกจะมีมูลค่าเกือบ 2 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2568 ซึ่งจะช่วยสนับสนุนความต้องการโครงสร้างพื้นฐานได้อย่างแข็งแกร่ง คาดการณ์ว่าตลาด AI ทั่วโลกจะเติบโตจาก 294 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2568 เป็น 1.77 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2575 ด้วยอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีแบบทบต้น (CAGR) ที่ 29% ซึ่งสร้างพื้นที่การพัฒนาที่กว้างขวางสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบกระจายศูนย์

นโยบายสนับสนุนการพัฒนา AI ของประเทศต่างๆ ได้สร้างโอกาสสำหรับโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบกระจายศูนย์ ขณะเดียวกัน การให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและความปลอดภัยของ AI ได้เพิ่มความต้องการเทคโนโลยี เช่น การประมวลผลแบบลับ ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบหลักของซับเน็ตอย่าง Targon ความสนใจของนักลงทุนสถาบันในโครงสร้างพื้นฐาน AI ยังคงเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง และการมีส่วนร่วมของสถาบันที่มีชื่อเสียง เช่น DCG และ Polychain ได้ให้การสนับสนุนทางการเงินและทรัพยากรแก่ระบบนิเวศ

การลงทุนในเครือข่ายย่อยของ Bittensor จำเป็นต้องมีการกำหนดกรอบการประเมินอย่างเป็นระบบ ระดับเทคนิคจำเป็นต้องพิจารณาระดับนวัตกรรมและความลึกของคูเมือง ความแข็งแกร่งทางเทคนิคและความสามารถในการดำเนินงานของทีมงาน และการทำงานร่วมกับโครงการอื่นๆ ในระบบนิเวศ ระดับตลาดจำเป็นต้องวิเคราะห์ขนาดตลาดเป้าหมายและศักยภาพในการเติบโต ภูมิทัศน์การแข่งขันและข้อได้เปรียบที่แตกต่าง การใช้งานของผู้ใช้และผลกระทบของเครือข่าย รวมถึงสภาพแวดล้อมด้านกฎระเบียบและความเสี่ยงด้านนโยบาย ระดับการเงินจำเป็นต้องมุ่งเน้นไปที่ระดับการประเมินมูลค่าปัจจุบันและผลการดำเนินงานในอดีต สัดส่วนและแนวโน้มการเติบโตของการปล่อยก๊าซ TAO ความสมเหตุสมผลของการออกแบบทางเศรษฐศาสตร์ของโทเค็น และสภาพคล่องและความลึกของการซื้อขาย

ในแง่ของการบริหารความเสี่ยงเฉพาะ การลงทุนแบบกระจายศูนย์ถือเป็นกลยุทธ์พื้นฐาน ขอแนะนำให้จัดสรรเงินทุนไปยังซับเน็ตประเภทต่างๆ ได้แก่ โครงสร้างพื้นฐาน (เช่น Chutes, Celium), แอปพลิเคชัน (เช่น Score, BitMind) และโปรโตคอล (เช่น Targon, Templar) ในขณะเดียวกัน ควรปรับกลยุทธ์การลงทุนตามขั้นตอนการพัฒนาของซับเน็ต โครงการในระยะเริ่มต้นมีความเสี่ยงสูงแต่มีศักยภาพในการสร้างผลตอบแทนสูง ในขณะที่โครงการที่พัฒนาแล้วค่อนข้างมีเสถียรภาพแต่มีพื้นที่การเติบโตจำกัด เมื่อพิจารณาว่าสภาพคล่องของโทเค็นอัลฟ่าอาจไม่ดีเท่า TAO จึงจำเป็นต้องจัดสรรเงินทุนอย่างเหมาะสมและรักษาสภาพคล่องสำรองที่จำเป็น

เหตุการณ์การลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกครั้งแรกในเดือนพฤศจิกายน 2568 จะกลายเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาสำคัญในตลาด การลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจะเพิ่มความขาดแคลนของซับเน็ตที่มีอยู่ และอาจช่วยขจัดโครงการที่ด้อยประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยปรับเปลี่ยนภูมิทัศน์ทางเศรษฐกิจของเครือข่ายทั้งหมด นักลงทุนสามารถใช้งานซับเน็ตคุณภาพสูงล่วงหน้าและคว้าช่วงเวลาการกำหนดค่าก่อนการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก

ในระยะกลาง คาดว่าจำนวนซับเน็ตจะเกิน 500 ซับเน็ต ครอบคลุมทุกภาคส่วนของอุตสาหกรรม AI การเพิ่มขึ้นของแอปพลิเคชันระดับองค์กรจะส่งเสริมการพัฒนาซับเน็ตที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลลับและความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และการทำงานร่วมกันข้ามซับเน็ตจะมีความถี่มากขึ้น ก่อให้เกิดห่วงโซ่อุปทานบริการ AI ที่ซับซ้อน การชี้แจงกรอบการกำกับดูแลอย่างค่อยเป็นค่อยไปจะทำให้ซับเน็ตที่ปฏิบัติตามข้อกำหนดได้เปรียบอย่างชัดเจน

ในระยะยาว คาดว่า Bittensor จะกลายเป็นส่วนสำคัญของโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับโลก บริษัท AI แบบดั้งเดิมอาจนำรูปแบบไฮบริดมาใช้และย้ายธุรกิจบางส่วนไปยังเครือข่ายแบบกระจายศูนย์ รูปแบบธุรกิจและสถานการณ์การใช้งานใหม่ๆ จะยังคงเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง และความสามารถในการทำงานร่วมกับเครือข่ายบล็อกเชนอื่นๆ จะถูกยกระดับขึ้น จนในที่สุดจะก่อให้เกิดระบบนิเวศแบบกระจายศูนย์ที่ใหญ่ขึ้น เส้นทางการพัฒนานี้คล้ายคลึงกับวิวัฒนาการของโครงสร้างพื้นฐานอินเทอร์เน็ตในยุคแรก และนักลงทุนที่สามารถคว้าโหนดสำคัญๆ ไว้ได้จะได้รับผลตอบแทนอันคุ้มค่า

ระบบนิเวศของ Bittens ถือเป็นกระบวนทัศน์ใหม่สำหรับการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ด้วยการจัดสรรทรัพยากรตามกลไกตลาดและกลไกการกำกับดูแลแบบกระจายอำนาจ ระบบนิเวศนี้จึงมอบพื้นที่ใหม่ให้กับนวัตกรรม AI และศักยภาพการเติบโตและพลังสร้างสรรค์ของ Bittens นั้นโดดเด่นอย่างยิ่ง ท่ามกลางการพัฒนาอย่างรวดเร็วของอุตสาหกรรม AI Bittens และระบบนิเวศซับเน็ตจึงควรได้รับความสนใจและการวิจัยเชิงลึกอย่างต่อเนื่อง