Bittensorサブネット投資ガイド：次のAIトレンドを掴む

著者: Biteye のコアコントリビューター @lviswang

編集者: Biteye の中心貢献者 Denise

01. 市場概況：dTAOのアップグレードがエコシステムの爆発を引き起こす

2025年2月13日、Bittensorネットワークは歴史的なDynamic TAO（dTAO）アップグレードを導入しました。これにより、ネットワークは中央集権的なガバナンスモデルから市場主導の分散型リソース配分へと移行しました。アップグレード後、各サブネットは独立したアルファトークンを持ち、TAO保有者は投資対象を自由に選択できるようになり、市場ベースの価値発見メカニズムが真に実現されます。

データによると、dTAOのアップグレードは驚異的なイノベーションの活力を生み出しました。わずか数か月で、Bittensorは32サブネットから118アクティブサブネットへと成長し、269%の増加となりました。これらのサブネットは、基本的なテキスト推論や画像生成から最先端のタンパク質フォールディングや定量取引まで、AI業界のあらゆる分野を網羅し、最も包括的な分散型AIエコシステムを形成しています。

市場のパフォーマンスも目覚ましい。上位サブネットの時価総額は、アップグレード前の400万ドルから6億9,000万ドルに増加し、ステーキングの年間収益率は16～19%で安定している。各サブネットは、市場ベースのTAOステーキング率に応じてネットワークインセンティブを分配する。上位10サブネットはネットワーク排出量の51.76%を占めており、これは適者生存の市場メカニズムを反映している。

 https://taostats.io/subnets

02. コアネットワーク分析（排出量上位10件）

1. @chutes_ai、Chutes (SN64) - サーバーレス AI コンピューティング

コアバリュー: AIモデルの導入エクスペリエンスを革新し、コンピューティングコストを大幅に削減

Chutesは「インスタントスタート」アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に短縮します。これは従来のクラウドサービスと比較して10倍の効率です。世界中に8,000台以上のGPUノードを擁し、DeepSeek R1からGPT-4まで主流のモデルをサポートし、1日あたり500万件以上のリクエストを処理し、応答遅延を50ミリ秒以内に抑えています。

Chutesのビジネスモデルは成熟しており、無料の付加価値戦略を採用してユーザーを獲得しています。OpenRouterプラットフォームとの統合により、ChutesはDeepSeek V3などの人気モデル向けのコンピューティングパワーサポートを提供し、API呼び出しごとに収益を生み出しています。コスト優位性は大きく、AWS Lambdaと比較して85%低くなっています。現在、トークン使用量は合計9,042.37Bを超え、3,000社以上の企業顧客にサービスを提供しています。

dTAOはローンチから9週間で時価総額1億ドルに達し、現在の時価総額は7,900万ドルです。深い技術的堀を持ち、商業化も順調に進み、高い市場認知度を誇り、現在サブネットのリーダー的存在となっています。

 https://chutes.ai/app/research

2. @celiumcompute、Celium (SN51) - ハードウェアコンピューティングの最適化

コアバリュー: 基盤となるハードウェアを最適化して AI コンピューティングの効率を向上

Datura AIが開発したこの製品は、ハードウェアレベルのコンピューティング最適化に重点を置いています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、パフォーマンス最適化、エネルギー効率管理という4つの主要な技術モジュールを通じて、ハードウェアの利用効率を最大化します。NVIDIA A100/H100、AMD MI200、Intel Xeなど、幅広いハードウェアをサポートしています。価格は類似製品と比較して90%低く、コンピューティング効率は45%向上します。

 https://celiumcompute.ai/

現在、CeliumはBittensor上で2番目に大きなサブネットであり、ネットワーク排出量の7.28%を占めています。ハードウェアの最適化はAIインフラの中核を成すものであり、技術的な障壁と強い価格上昇傾向に直面しており、現在の時価総額は5600万です。

3. @TargonCompute、Targon (SN4) - 分散型AI推論プラットフォーム

コアバリュー：データのプライバシーとセキュリティを確保する機密コンピューティング技術

Targonの中核は、AIモデルの学習、推論、検証をサポートするセキュアな機密コンピューティングプラットフォームであるTVM（Targon Virtual Machine）です。TVMは、Intel TDXやNVIDIAの機密コンピューティングなどの機密コンピューティング技術を活用し、AIワークフロー全体のセキュリティとプライバシー保護を確保します。このシステムは、ハードウェアからアプリケーション層までエンドツーエンドの暗号化をサポートしており、ユーザーはデータ漏洩なく強力なAIサービスを利用できます。

Targonは高い技術的障壁、明確なビジネスモデル、そして安定した収入源を誇ります。現在、収益買戻しメカニズムが開設されており、収益はすべてトークンの買戻しに充てられており、直近の買戻し額は18,000米ドルです。

4. @tplr_ai、τemplar（SN3） - AI研究と分散トレーニング

コアバリュー：大規模AIモデルの共同トレーニングによりトレーニングのハードルを下げる

Templarは、BittensorネットワークにおけるAIモデルの大規模分散学習に特化した先駆的なサブネットです。その使命は「世界最高のモデル学習プラットフォーム」となることです。世界中の参加者から提供されるGPUリソースを活用した協調学習を通じて、最先端モデルの協調学習とイノベーションに注力し、不正行為防止と効率的な連携を重視しています。

技術面では、Templarは12億パラメータのモデルの学習に成功しており、2万回以上の学習サイクルと約200台のGPUを投入しています。2024年にはコミット・リビール機構をアップグレードし、検証の分散化とセキュリティを強化します。2025年には、700億パラメータ以上の大規模モデルの学習を継続的に推進し、標準的なAIベンチマークにおけるパフォーマンスは業界標準に匹敵するレベルに達します。これは、Bittensorの創設者であるConst氏による直々の推奨です。

テンプラー社は、現在市場価値が 3,500 万で、排出量の 4.79% を占めており、卓越した技術的優位性を持っています。

5. @gradients_ai、Gradients（SN56） - 分散型AIトレーニング

コアバリュー：AIトレーニングの普及とコスト閾値の大幅な削減

Rayon Labsが開発したこのシステムは、分散学習によってAI学習コストの課題を解決します。勾配同期に基づくインテリジェントなスケジューリングシステムは、数千のGPUにタスクを効率的に分散します。118兆個のパラメータを持つモデルの学習をわずか1時間あたり5ドルのコストで完了しました。これは従来のクラウドサービスよりも70%安価で、集中型ソリューションよりも40%高速です。ワンクリックインターフェースにより導入の敷居が低く、医療、金融、教育など、500以上のプロジェクトでモデルの微調整に活用されています。

現在の市場価値は 3,000 万で、市場の需要は大きく、技術的な利点も明らかなため、長期的に注目に値するサブネットの 1 つです。

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

6. @taoshiio、自己勘定取引（SN8） - 金融定量取引

コアバリュー: AI駆動型マルチアセット取引シグナルと財務予測

SN8は、AI駆動型のマルチアセット取引シグナルを備えた分散型クオンツ取引および金融予測プラットフォームです。独自の取引ネットワークは、機械学習技術を金融市場予測に適用し、多層予測モデルアーキテクチャを構築します。時系列予測モデルは、LSTMとTransformer技術を組み合わせ、複雑な時系列データを処理します。市場センチメント分析モジュールは、ソーシャルメディアやニュースコンテンツを分析することで、予測の補助シグナルとしてセンチメント指標を提供します。

ウェブサイトでは、様々なマイナーが提供する戦略のリターンとバックテストをご覧いただけます。SN8はAIとブロックチェーンを融合させ、革新的な金融市場取引手法を提供しており、現在の時価総額は2,700万ドルです。

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

7. @_scorevision、スコア（SN44） – スポーツ分析と評価

コアバリュー：6,000億ドル規模のサッカー業界をターゲットにしたスポーツビデオ分析

スポーツ映像分析に特化したコンピュータービジョンフレームワーク。軽量な検証技術により、複雑な映像分析のコストを削減します。コート検出とCLIPベースのオブジェクト検査という2段階検証を採用し、従来の試合あたり数千ドルかかっていたアノテーションコストを10分の1から100分の1に削減します。Data Universeとの協力により、DKING AIエージェントは平均70%の予測精度を誇り、1日あたり100%の精度を達成しています。

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

スポーツ業界は規模が大きく、技術革新が著しく、市場の可能性も広いです。Scoreは明確な応用方向性を持つサブネットであり、注目に値します。

8. @openkaito、OpenKaito (SN5) - オープンソースのテキスト推論

コアバリュー：テキスト埋め込みモデルの開発、情報検索の最適化

OpenKaitoはテキスト埋め込みモデルの開発に注力しており、InfoFi分野の重要企業であるKaitoの支援を受けています。コミュニティ主導のオープンソースプロジェクトであるOpenKaitoは、特に情報検索とセマンティック検索において、高品質なテキスト理解・推論機能の構築に取り組んでいます。

このサブネットはまだ構築の初期段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心としたエコシステムの構築に取り組んでいます。今後予定されているYapsとの統合は注目に値し、これによりアプリケーションシナリオとユーザーベースが大幅に拡大する可能性があります。

9. @MacrocosmosAI、データユニバース（SN13） – AIデータインフラストラクチャ

コアバリュー：大規模データ処理、AIトレーニングデータの供給

1日あたり5億行、合計556億行を超えるデータを処理し、100GBのストレージをサポートします。DataEntityアーキテクチャは、データ標準化、インデックス最適化、分散ストレージといったコア機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムにより、動的な重み調整が可能です。

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

データはAIの原動力であり、インフラの価値は安定しており、エコロジカルニッチは重要です。複数のサブネットのデータサプライヤーとして、私たちはScoreなどのインフラの価値を反映するプロジェクトと緊密に連携しています。

10. @taohash、TAOHash (SN14) - PoWマイニング

コアバリュー：従来のマイニングとAIコンピューティングを連携し、コンピューティングリソースを統合

TAOHashは、ビットコインマイナーが自身の計算能力をBittensorネットワークにリダイレクトし、マイニングを通じてアルファトークンを獲得し、ステーキングや取引に利用できるようにします。このモデルは、従来のPoWマイニングとAIコンピューティングを組み合わせ、マイナーに新たな収入源を提供します。

わずか数週間で6EH/s以上の計算能力（世界の計算能力の約0.7%）を獲得し、このハイブリッドモデルが市場に認められたことを証明しました。マイナーは、従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得のどちらかを選択し、市場の状況に応じて収益を最適化できます。

11. @CreatorBid、Creator.Bid - AIエージェントエコシステムのLaunchpad

Creator.Bidはサブネットではありませんが、Bittensorエコシステムにおいて重要な調整役を担っています。Creator.Bidエコシステムは3つの柱で構成されています。Launchpadモジュールは、公正かつ透明性の高いAIエージェントローンチサービスを提供し、アンチスナイピングの公正なローンチスマートコントラクトとキュレーションされたローンチメカニズムを通じて、新しいAIエージェントに安全で透明性の高い出発点を提供します。Tokenomimsモジュールは、BIDトークンを通じてエコシステム全体を統合し、エージェントに持続可能な収益モデルを提供します。Hubモジュールは、コンテンツ自動化、ソーシャルメディアAPI、微調整された画像モデルなど、強力なAPI駆動型サービスを提供します。

このプラットフォームの核となるイノベーションは、「エージェントキー」というコンセプトにあります。このデジタルメンバーシップトークンにより、クリエイターはAIエージェントを中心としたコミュニティを構築し、所有権を共有することができます。各AIエージェントは、エージェントネームサービス（ANS）を通じて固有のIDを持ちます。ANSはNFTとして実装されており、これにより各エージェントは重複不可能な識別子を持つことになります。ユーザーは簡単なプロンプトで性格特性を入力し、プログラミングの知識がなくても完全に機能するAIエージェントを作成できます。

Creator.Bid自体はBaseネットワーク上に構築されていますが、Bittensorエコシステムと緊密な協力関係を築いています。TAO Councilを運営することで、Creator.BidはBitMind（SN34）やDippy（SN11 & SN58）といったトップサブネットを統合し、「TAO準拠のエージェント、サブネット、ビルダーが収束するための調整レイヤー」となっています。

この協業関係の価値は、異なるネットワークの強みを統合することにあります。Bittensorは強力なAI推論および学習機能を提供し、Creator.Bidはユーザーフレンドリーなエージェント作成・起動プラットフォームを提供します。この2つのエコシステムを組み合わせることで、開発者はBittensorのAI機能を用いてエージェントを作成し、Creator.BidのLaunchpadを通じてトークン化とソーシャル化を行うことができます。

マサ氏のAIエージェントアリーナ（SN59）とのコラボレーションは、この相乗効果をさらに実証しています。Creator.Bidはアリーナ用のエージェント作成ツールを提供しており、ユーザーはAIエージェントを迅速に展開して競技に参加させることができます。このエコシステム間の連携モデルは、分散型AI分野における重要なトレンドになりつつあります。

03. 生態系分析

技術アーキテクチャの核となる利点

Bittensorの技術革新は、独自の分散型AIエコシステムを構築しました。Yumaコンセンサスアルゴリズムは、分散検証を通じてネットワーク品質を保証し、dTAOアップグレードによって導入された市場ベースのリソース割り当てメカニズムは効率を大幅に向上させます。各サブネットにはAMMメカニズムが搭載されており、TAOトークンとアルファトークン間の価格発見を実現します。この設計により、市場原理がAIリソースの構成に直接参加することが可能になります。

サブネット間の連携プロトコルは、複雑なAIタスクの分散処理をサポートし、強力なネットワーク効果を生み出します。二重のインセンティブ構造（TAOの発行とアルファトークンの増加）により、長期的な参加意欲が確保され、サブネット作成者、マイナー、バリデーター、ステーカーはそれぞれ相応のリターンを得ることができ、持続可能な経済的な閉ループを形成します。

競争上の優位性と課題

従来の中央集権型AIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorは真に分散化された代替手段を提供し、優れたコスト効率を実現しています。複数のサブネットを利用することで、大幅なコストメリットが得られます。例えば、ChutesはAWSよりも85%安価です。このコストメリットは、分散型アーキテクチャによる効率性の向上に起因しています。オープンエコシステムは急速なイノベーションを促進し、サブネットの数と品質は継続的に向上しており、そのスピードは従来の企業の社内研究開発をはるかに上回っています。

しかし、エコシステムは現実的な課題にも直面しています。技術的なハードルは依然として高く、ツールは絶えず進化しているものの、マイニングや検証に参加するには依然として相当の技術的知識が必要です。規制環境の不確実性もリスク要因の一つです。分散型AIネットワークは、国によって異なる規制政策に直面する可能性があります。AWSやGoogle Cloudといった従来のクラウドサービスプロバイダーも、現状に甘んじることなく、競争力のある製品を投入していくことが予想されます。ネットワーク規模の拡大に伴い、パフォーマンスと分散化のバランスをいかに維持するかも重要な課題となっています。

AI業界の爆発的な成長は、Bittensorに巨大な市場機会をもたらしました。ゴールドマン・サックスは、2025年には世界のAI投資額が2,000億ドル近くに達すると予測しており、インフラ需要を力強く支えるとしています。世界のAI市場は、2025年の2,940億ドルから2032年には1兆7,700億ドルに拡大し、年平均成長率29%で成長すると予想されており、分散型AIインフラの広範な開発余地を生み出しています。

各国のAI開発支援政策は、分散型AIインフラにとって好機となっています。同時に、データプライバシーとAIセキュリティへの注目が高まり、Targonのようなサブネットの核心的な強みであるコンフィデンシャルコンピューティングなどの技術への需要が高まっています。機関投資家のAIインフラへの関心は高まり続けており、DCGやPolychainといった著名な機関の参加は、エコシステムに資金とリソースの両面で大きな支援を提供しています。

04. 投資戦略フレームワーク

Bittensorサブネットへの投資には、体系的な評価フレームワークの構築が必要です。技術レベルでは、イノベーションの度合いと堀の深さ、チームの技術力と実行能力、エコシステム内の他のプロジェクトとの相乗効果を検証する必要があります。市場レベルでは、対象市場の規模と成長の可能性、競争環境と差別化優位性、ユーザーの採用とネットワーク効果、規制環境と政策リスクを分析する必要があります。財務レベルでは、現在の評価水準と過去の実績、TAO発行の割合と成長傾向、トークン経済設計の合理性、流動性と取引の深さに焦点を当てる必要があります。

具体的なリスク管理においては、分散投資を基本戦略としています。インフラ（Chutes、Celiumなど）、アプリケーション（Score、BitMindなど）、プロトコル（Targon、Templarなど）など、様々なサブネットに資金を配分することが推奨されます。同時に、サブネットの開発段階に応じて投資戦略を調整する必要があります。初期段階のプロジェクトはリスクは高いものの、潜在的なリターンも大きく、成熟期のプロジェクトは比較的安定しているものの、成長の余地は限られています。アルファトークンの流動性はTAOほど高くない可能性があることを考慮し、資金配分の割合を合理的に調整し、必要な流動性バッファーを維持する必要があります。

2025年11月に予定されている最初の半減期は、市場の重要な触媒となるでしょう。排出量の削減により、既存のサブネットの希少性が高まり、パフォーマンスの低いプロジェクトが淘汰される可能性があり、ネットワーク全体の経済状況が変化する可能性があります。投資家は、半減期前に高品質なサブネットを事前に導入し、構成のチャンスを掴むことができます。

中期的には、サブネットの数は500を超え、AI業界のあらゆるセグメントをカバーすると予想されます。エンタープライズレベルのアプリケーションの増加は、機密コンピューティングやデータプライバシー関連のサブネットの発展を促進し、サブネット間の連携が頻繁に行われ、複雑なAIサービスサプライチェーンが形成されるでしょう。規制枠組みの段階的な明確化は、規制に準拠したサブネットに明確な優位性をもたらすでしょう。

長期的には、Bittensorは世界のAIインフラの重要な一部となることが期待されています。従来のAI企業はハイブリッドモデルを採用し、事業の一部を分散型ネットワークに移行する可能性があります。新たなビジネスモデルと応用シナリオが次々と生まれ、他のブロックチェーンネットワークとの相互運用性が向上し、最終的にはより大規模な分散型エコシステムが形成されるでしょう。この発展の道筋は、初期のインターネットインフラの進化に似ており、重要なノードを掌握できる投資家は大きな利益を得るでしょう。

05. 結論

Bittensorエコシステムは、AIインフラ開発における新たなパラダイムを体現しています。市場ベースのリソース配分と分散型ガバナンスメカニズムを通じて、AIイノベーションのための新たな土壌を提供し、その革新的活力と成長ポテンシャルは際立っています。AI産業の急速な発展を背景に、Bittensorとそのサブネットエコシステムは、継続的な注目と深い研究に値します。