Guia de Sub-rede Bittensor: Aproveite a Próxima Oportunidade em IA

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

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

Em 13 de fevereiro de 2025, a rede Bittensor acolheu 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 tem seu próprio token alfa independente, permitindo que os detentores de TAO escolham livremente seus alvos de investimento, realizando verdadeiramente um mecanismo de descoberta de valor orientado pelo mercado.

Os dados mostram que a atualização dTAO desencadeou uma tremenda vitalidade inovadora. 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 textual básico e geração de imagens até dobragem de proteínas de ponta e trading quantitativo, formando o ecossistema de IA descentralizado mais completo até hoje.

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

https://taostats.io/subnets

2. Análise do Sub-rede Principal (Top 10 Emissões)

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

Valor Fundamental: Inovar a experiência de implementação 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 os serviços de 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 pedidos diariamente, com latência de resposta controlada dentro de 50 milissegundos.

O modelo de negócio é maduro, utilizando uma estratégia freemium para atrair utilizadores. Através da integração com a plataforma OpenRouter, a Chutes fornece suporte de poder computacional para modelos populares como o DeepSeek V3, gerando receitas a partir de cada chamada de API. A vantagem de custo é significativa, sendo 85% inferior ao AWS Lambda. Atualmente, o uso total de tokens ultrapassa 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 79M. Tem uma forte barreira tecnológica, 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 em hardware

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

Desenvolvido pela Datura AI, com foco na otimização computacional ao 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 da 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 aumentos de preços, atualmente avaliada em 56M.

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

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

O núcleo do Targon é o TVM (Targon Virtual Machine), que é uma plataforma de computação confidencial segura que suporta o treinamento, inferência e validação de modelos de IA. O TVM aproveita tecnologias de computação confidencial como Intel TDX e computação confidencial da 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 tem um alto limiar, um modelo de negócio claro e uma fonte de rendimento estável. Atualmente, foi iniciado um mecanismo de recompra de receitas, com todos os rendimentos utilizados 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 fundamental: Treinamento colaborativo de modelos de IA em grande escala, reduzindo o limiar de treinamento.

Templar é uma sub-rede 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.” Colabora no treinamento através 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 1,2B de parâmetros, passando por mais de 20.000 ciclos de treinamento, com aproximadamente 200 GPUs participando durante todo o processo. Em 2024, irá atualizar o mecanismo de commit-reveal para melhorar a descentralização da validação e a segurança; em 2025, continuará a avançar no treinamento de grandes modelos, com a escala de parâmetros a alcançar 70B+, apresentando desempenho comparável aos padrões da indústria em testes de referência 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 fundamental: Tornar o treinamento de IA acessível ao público, reduzindo significativamente as barreiras de custo.

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

Com um valor de mercado atual de 30M, 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, Trading Proprietário (SN8) - Trading Quantitativo Financeiro

Valor Fundamental: Sinais de negociação multi-ativos e previsões financeiras impulsionadas por IA

O SN8 é uma plataforma de negociação quantitativa descentralizada e previsão financeira que aproveita sinais de negociação multi-ativos impulsionados por IA. A sua rede de negociação proprietária aplica tecnologia de aprendizado de máquina a previsões do mercado financeiro, construindo uma arquitetura de modelo de previsão em várias 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 a retroanálise de estratégias fornecidas por diferentes mineradores. A 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 Desportos

Valor Fundamental: Análise de Vídeo Desportivo, Focando na Indústria do Futebol de $600 Bilhões

Uma estrutura de visão computacional focada na análise de vídeos desportivos que reduz o custo de análises de vídeo complexas através de tecnologia de verificação leve. Emprega uma verificação em duas etapas: deteção de campo e inspeção de objetos baseada em CLIP, reduzindo o custo tradicional de anotação 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 diária máxima de 100%.

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

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

8. @openkaito, OpenKaito (SN5) - Inferência de Texto de Código Aberto

Valor central: desenvolvimento de modelos de incorporação de texto, otimização da recuperação de informações

OpenKaito foca no desenvolvimento de modelos de incorporação de texto, suportado pela Kaito, um jogador importante no campo do InfoFi. Como um projeto de código aberto driven 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 a pena notar 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 essenciais, como padronização de dados, otimização de índices e armazenamento distribuído. O inovador mecanismo de votação “gravidade” alcança ajuste dinâmico de peso.

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

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

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

Valor fundamental: Conectar a mineração tradicional e a computação de 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. Este modelo combina a mineração tradicional PoW com computação de IA, proporcionando aos mineradores uma nova fonte de rendimento.

Em apenas algumas semanas, atraiu mais de 6 EH/s de poder computacional (aproximadamente 0,7% do poder computacional 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 importante de coordenação 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 através de contratos inteligentes de lançamento justo anti-sniping e mecanismos de lançamento de curadoria. O módulo Tokenomics unifica todo o ecossistema através 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 redes sociais e modelos de imagem ajustados.

A inovação central da plataforma reside no conceito de Chaves de Agente. Estes tokens de membro digitais permitem que os criadores construam comunidades em torno de agentes de IA e alcancem propriedade compartilhada. Cada agente de IA obtém uma identidade única através 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 através de prompts simples, gerando agentes de IA totalmente funcionais sem a necessidade de conhecimento de programação.

EmboraCreator.Bidconstruído na própria rede Base, mas estabeleceu uma profunda relação de colaboração com o ecossistema Bittensor. Ao operar o Conselho TAO,Creator.BidReunindo sub-redes de topo 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 reside na integração das vantagens de diferentes redes. O Bittensor proporciona poderosas capacidades de inferência e formação 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 do Agente AI da Masa (SN59) exemplifica ainda mais esta sinergia.Creator.BidFornecer uma ferramenta de criação de proxies para a arena, permitindo que os usuários implantem rapidamente agentes de IA para participar em 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 através da validação descentralizada, enquanto o mecanismo de alocação de recursos baseado no mercado introduzido pela atualização dTAO melhora significativamente a eficiência. Cada sub-rede está 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 na 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 incentivos dupla (emissões de TAO mais a valorização do token alpha) garante uma motivação de participação a longo prazo, permitindo que os criadores de sub-redes, mineradores, validadores e stakers recebam recompensas correspondentes, formando um ciclo econômico fechado e 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. Múltiplas sub-redes demonstram vantagens de custo significativas, com as Chutes sendo 85% mais baratas do que a AWS; essa vantagem de custo vem dos ganhos de eficiência de uma arquitetura descentralizada. O ecossistema aberto promove inovação rápida, com o número e a qualidade das sub-redes a melhorar continuamente, e o ritmo de inovação a ultrapassar em muito o das pesquisas e desenvolvimentos internos tradicionais.

No entanto, o ecossistema também enfrenta desafios reais. O limiar técnico continua elevado; apesar da melhoria contínua das ferramentas, participar na mineração e validação ainda requer um conhecimento técnico considerável. A incerteza do ambiente regulatório é outro fator de risco, uma vez que redes de IA descentralizadas podem enfrentar diferentes políticas regulatórias em vários países. Provedores de serviços em nuvem tradicionais como AWS e Google Cloud não ficarão de braços cruzados 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 à Bittensor enormes oportunidades de mercado. O Goldman Sachs prevê que o investimento global em IA se aproximará de 200 bilhões de dólares até 2025, fornecendo um forte suporte para a demanda por infraestrutura. Espera-se que o mercado global de IA cresça de 294 bilhões de dólares em 2025 para 1,77 trilhão de dólares em 2032, com uma taxa de crescimento anual composta de 29%, criando amplo espaço de desenvolvimento para 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 dos dados e à segurança da IA aumentou a demanda por tecnologias como a computação confidencial, que é precisamente onde residem 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 a DCG e a Polychain fornece apoio financeiro e de recursos para o ecossistema.

4. Estrutura da Estratégia de Investimento

Investir na subnet Bittensor requer o estabelecimento de um framework de avaliação sistemática. A nível técnico, é necessário examinar o grau de inovação e a profundidade do fosso, a força técnica e a capacidade de execução da equipa, bem como os efeitos sinérgicos com outros projetos no ecossistema. A 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 parte dos utilizadores e os efeitos de rede, bem como o ambiente regulatório e os riscos políticos. A 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 de tokens, bem como à liquidez e à 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 aplicações (como Score, BitMind) e tipos de protocolos (como Targon, Templar). Ao mesmo tempo, as estratégias de investimento devem ser ajustadas de acordo com o estágio de desenvolvimento da sub-rede; projetos iniciais têm riscos elevados, mas retornos potenciais altos, 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 relação de alocação de fundos e manter o buffer de liquidez necessário.

O primeiro evento de halving em novembro de 2025 tornará-se um importante catalisador de mercado. A redução nas emissões aumentará a escassez das sub-redes existentes, enquanto potencialmente eliminará projetos com baixo desempenho, 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.

A médio prazo, o número de subredes deverá ultrapassar 500, abrangendo vários segmentos da indústria de IA. O aumento das aplicações a nível empresarial impulsionará o desenvolvimento de subredes relacionadas com computação confidencial e privacidade de dados, e a colaboração entre subredes tornará-se mais frequente, formando uma complexa cadeia de fornecimento de serviços de IA. A clarificação gradual do quadro regulatório dará uma vantagem significativa às subredes em conformidade.

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 emergir, com uma interoperabilidade aprimorada com outras redes de blockchain, formando, em última instância, um ecossistema descentralizado maior. Este caminho de desenvolvimento é semelhante à evolução da infraestrutura da internet inicial, e os 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 descentralizados, ele oferece um novo solo para a inovação em IA, demonstrando 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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