作者：Biteye 核心貢獻者@lviswang
編輯：Biteye 核心貢獻者Denise
01、市場概況：dTAO升級引發生態爆發
2025年2月13日，Bittensor網路迎來了歷史性的Dynamic TAO (dTAO)升級，這項變革將網路從中心化治理模式轉向市場驅動的去中心化資源分配。升級後，每個子網路擁有獨立的alpha代幣，TAO持有者可以自由選擇投資標的，真正實現了市場化的價值發現機制。
數據顯示，dTAO升級釋放了巨大的創新活力。短短幾個月內，Bittensor從32個子網成長到118個活躍子網，增幅達269%。這些子網涵蓋了AI產業的各個細分領域，從基礎的文本推理、圖像生成，到前沿的蛋白質折疊、量化交易，形成了目前最完整的去中心化AI生態系統。
市場表現同樣亮眼。頂級子網的總市值從升級前的400萬美元成長至6.9億美元，質押年化收益穩定在16-19%。各子網路依市場化的TAO質押率分配網路激勵，前10大子網佔據51.76%的網路排放，反映了優勝劣汰的市場機制。
https://taostats.io/subnets
02、核心網分析（排放前10名）
1. @chutes_ai，Chutes (SN64) - 無伺服器AI計算
核心價值：革新AI模型部署體驗，大幅降低算力成本
Chutes採用"即時啟動"架構，將AI模型啟動時間壓縮至200毫秒，相較於傳統雲端服務提升10倍效率。全球8000多個GPU節點，支援從DeepSeek R1到GPT-4的主流模型，日處理請求超過500萬次，回應延遲控制在50毫秒內。
商業模式成熟，採用免費增值策略吸引用戶，透過OpenRouter平台集成，Chutes為其提供DeepSeek V3等熱門模型的算力支持，從每次API調用中獲得收入。成本優勢顯著，比AWS Lambda低85%。目前總token使用量超過9042.37B，服務企業客戶超過3000家。
dTAO啟動後9週達到1億美元市值，目前市值79M，技術護城河深厚，商業化進展順利，市場認可度較高，目前是子網的龍頭。
https://chutes.ai/app/research
2. @celiumcompute，Celium (SN51) - 硬體計算優化
核心價值：底層硬體優化，提升AI運算效率
由Datura AI開發，專注於硬體層面的運算優化。透過GPU調度、硬體抽象化、效能最佳化與能源效率管理四大技術模組，最大化硬體利用效率。支援NVIDIA A100/H100、AMD MI200、Intel Xe等全系列硬件，價格相較於同類產品降低90%，運算效率提升45%。
https://celiumcompute.ai/
目前Celium是Bittensor上排放第二大的子網，佔網路排放7.28%。硬體優化是AI基礎設施的核心環節，具有技術障礙價格上漲趨勢較強，目前市值56M。
3. @TargonCompute，Targon (SN4) - 去中心化AI推理平台
核心價值：機密運算技術，保障資料隱私安全
Targon的核心是TVM（Targon Virtual Machine），這是一個安全的機密運算平台，支援AI模型的訓練、推理和驗證。 TVM採用Intel TDX等機密運算技術和NVIDIA機密計算，確保整個AI工作流程的安全性和隱私保護。系統支援從硬體到應用層的端對端加密，讓使用者可以在不洩漏資料的情況下使用強大的AI服務。
Targon技術門檻高，商業模式清晰，有穩定收入來源。目前已開啟收入回購機制，所有收入用於代幣回購，最近一筆回購1.8萬美金。
4. @tplr_ai，τemplar (SN3) - AI研究與分散式訓練
核心價值：大規模AI模式協作訓練，降低訓練門檻
Templar是Bittensor網路上專門從事大規模AI模型分散式訓練的先鋒子網，其使命是成為"世界上最好的模型訓練平台"。透過全球參與者貢獻的GPU資源進行協作訓練，聚焦前沿模式協同訓練與創新，強調抗作弊和高效協作。
技術成就方面，Templar已成功完成1.2B參數模型的訓練，歷經2萬多次訓練週期，約200個GPU參與了整個過程。 2024 年升級commit-reveal 機制，提升驗證去中心化與安全性；2025 年持續推進大模型訓練，參數規模達70B+，在標準AI基準測試中表現與業界標準相當，獲得了Bittensor創辦人Const的個人推薦。
Templar的技術優勢較為突出，目前市值35M，佔排放的4.79%。
5. @gradients_ai， Gradients (SN56) - 去中心化AI訓練
核心價值：平民化AI訓練，大幅降低成本門檻
同樣由Rayon Labs開發，透過分散式訓練解決AI訓練成本痛點。智慧調度系統基於梯度同步，高效分配任務到數千個GPU。已完成118兆參數模型訓練，成本僅每小時5美元，比傳統雲端服務便宜70%，訓練速度比中心化方案快40%。一鍵式介面降低使用門檻，已有500多個項目用於模型微調，涵蓋醫療、金融、教育等領域。
目前市值30M，市場需求大，技術優勢明確，是值得長期關注對子網之一。
https://x.com/rayon_labs/status/1911932682004496800
6. @taoshiio，Proprietary Trading (SN8) - 金融量化交易
核心價值：AI驅動的多元資產交易訊號與金融預測
SN8是個去中心化量化交易與金融預測平台，AI 驅動多元資產交易訊號。專有交易網路將機器學習技術應用於金融市場預測，建構了多層次的預測模型架構。其時序預測模型融合了LSTM和Transformer技術，能夠處理複雜的時間序列資料。市場情緒分析模組透過分析社群媒體和新聞內容，提供情緒指標作為預測的輔助訊號。
在網站上可以看到不同miner提供策略的效益和回測。 SN8結合AI和區塊鏈，提供了創新金融市場交易方式，當前市值27M。
https://dashboard.taoshi.io/miner/5Fhhc5Uex4XFiY7V3yndpjsPnfKp9F4EhrzWJg7cY6sWhYGS
7. @_scorevision，Score (SN44) - 體育分析與評估
核心價值：運動影片分析，瞄準6000億美元足球產業
專注於體育視訊分析的電腦視覺框架，透過輕量級驗證技術降低複雜視訊分析成本。採用兩步驟驗證：球場偵測和基於CLIP的物件檢查，將傳統單場比賽數千美元的標註成本降低至1/10至1/100。與Data Universe合作，DKING AI代理平均預測準確率70%，曾達到100%單日準確率。
https://x.com/webuildscore/status/1942893100516401598
運動產業規模龐大，技術創新顯著，市場前景廣闊，Score是個有明確應用方向對子網，值得關注。
8. @openkaito，OpenKaito (SN5) - 開源文本推理
核心價值：文本嵌入模型開發，資訊檢索優化
OpenKaito專注於文字嵌入模型的開發，由InfoFi領域的重要參與者Kaito支援。作為社群驅動的開源項目，OpenKaito致力於建立高品質的文本理解和推理能力，特別是在資訊檢索和語義搜尋方面。
該子網也在早期建設階段，主要圍繞文本嵌入模型建立生態系統。值得關注的是即將到來的Yaps集成，這可能會顯著擴展其應用場景和用戶基礎。
9. @MacrocosmosAI，Data Universe (SN13) - AI資料基建
核心價值：大規模資料處理，AI訓練資料供應
日處理5億行數據，累計超過556億行，支援100GB儲存。 DataEntity架構提供資料標準化、索引最佳化、分散式儲存等核心功能。創新的"重力"投票機制實現動態權重調整。
https://www.macrocosmos.ai/sn13/dashboard
數據是AI的石油，基礎設施價值穩定，生態位重要。作為多個子網路的資料供應商，與Score等專案深度合作，體現了基礎架構價值。
10. @taohash，TAOHash (SN14) - PoW算力挖礦
核心價值：連結傳統挖礦與AI運算，算力資源整合
TAOHash允許比特幣礦工將算力重定向到Bittensor網絡，透過挖礦獲得alpha代幣用於質押或交易。這種模式將傳統的PoW挖礦與AI計算相結合，為礦工提供了新的收入來源。
在短短幾週內就吸引了超過6EH/s的算力（約佔全球算力的0.7%），證明了市場對這種混合模式的認可。礦工可以在傳統比特幣挖礦和獲得TAOHash代幣之間選擇，根據市場情況優化收益。
11. @CreatorBid，Creator.Bid - AI代理生態的發射平台
Creator.Bid雖然不是子網，但在Bittensor生態系中扮演著重要的協調角色。 Creator.Bid的生態系建立在三大支柱之上。 Launchpad模組提供公平透明的AI代理發射服務，透過防狙擊的公平發射智慧合約和策展發射機制，為新AI代理提供安全透明的起點。 Tokenomics模組透過BID代幣統一整個生態系統，為代理商提供可持續的收入模式。 Hub模組則提供強大的API驅動服務，包括內容自動化、社群媒體API和精調影像模型等。
平台的核心創新在於Agent Keys概念。這些數位會員代幣讓創作者能夠圍繞AI代理商建立社群並實現共同所有權。每個AI代理透過Agent Name Service (ANS)獲得獨特身份，ANS以NFT形式實現，確保每個代理程式擁有不可重複的標識符。使用者可以透過簡單的提示輸入個性特徵，無需程式設計知識即可產生功能完整的AI代理。
雖然Creator.Bid本身是建構在Base網路上，但它與Bittensor生態系統建立了深度協作關係。透過營運TAO Council，Creator.Bid匯集了BitMind (SN34)、Dippy (SN11 & SN58)等頂級子網，成為"TAO對齊代理、子網路和建構者匯聚的協調層」。
這種協作關係的價值在於整合不同網路的優勢。 Bittensor提供強大的AI推理和訓練能力，Creator.Bid則提供用戶友好的代理創建和發射平台。兩個生態系統的結合讓開發者能夠利用Bittensor的AI能力創建代理，然後透過Creator.Bid的Launchpad進行代幣化和社群化。
與Masa的AI Agent Arena (SN59)的合作進一步體現了這種綜效。 Creator.Bid為競技場提供代理創建工具，讓使用者能夠快速部署參與競爭的AI代理。這種跨生態系的協作模式正成為去中心化AI領域的重要趨勢。
03、生態系分析
技術架構的核心優勢
Bittensor的技術創新建構了一個獨特的去中心化AI生態系統。其Yuma共識演算法透過去中心化驗證確保網路質量，而dTAO升級引入的市場化資源分配機制顯著提高了效率。每個子網都配備AMM機制，實現TAO與alpha代幣之間的價格發現，這種設計讓市場力量直接參與AI資源的配置。
子網路間的協作協定支援複雜AI任務的分散式處理，形成了強大的網路效應。雙重激勵結構（TAO排放加alpha代幣升值）確保了長期參與動機，子網創建者、礦工、驗證者和質押者都能獲得相應回報，形成了可持續的經濟閉環。
競爭優勢與面臨挑戰
相較於傳統中心化AI服務商，Bittensor提供了真正的去中心化替代方案，在成本效率方面表現突出。多個子網展現出顯著的成本優勢，例如Chutes比AWS便宜85%，這種成本優勢來自去中心化架構的效率提升。開放生態系統促進了快速創新，子網路數量和品質持續提升，創新速度遠超傳統企業內部研發。
然而，生態系統也面臨現實挑戰。技術門檻仍然較高，儘管工具不斷改善，但參與mining和validation仍需要相當的技術知識。監管環境的不確定性是另一個風險因素，去中心化AI網路可能面臨各國不同的監管政策。傳統雲端服務商如AWS和Google Cloud不會坐視不管，預計推出競爭性產品。隨著網路規模成長，如何維持效能和去中心化的平衡也成為重要考驗。
AI產業的爆發性成長為Bittensor提供了龐大的市場機會。 Goldman Sachs預測2025年全球AI投資將接近2,000億美元，為基礎設施需求提供強勁支撐。全球AI市場預計從2025年的2,940億美元成長到2032年的1.77兆美元，年複合成長率達29%，為去中心化AI基礎設施創造了廣闊的發展空間。
各國對AI發展的支持政策為去中心化AI基礎設施創造了機會窗口，同時對資料隱私和AI安全的關注增加了對機密運算等技術的需求，這正是Targon等子網路的核心優勢所在。機構投資者對AI基礎設施的興趣持續升溫，DCG、Polychain等知名機構的參與為生態系統提供了資金和資源支持。
04、投資策略框架
投資Bittensor子網路需要建立系統性的評估架構。技術層面需要檢視創新程度和護城河深度、團隊技術實力和執行能力，以及與生態系統其他項目的協同效應。市場層面要分析目標市場規模和成長潛力、競爭格局和差異化優勢、用戶採用情況和網路效應，以及監管環境和政策風險。財務層面則要關注當前估值水準和歷史表現、TAO排放佔比和成長趨勢、代幣經濟學設計合理性，以及流動性和交易深度。
在具體的風險管理上，分散化投資是基本策略。建議在不同類型的子網間分散配置，包括基礎設施型（如Chutes、Celium）、應用型（如Score、BitMind）和協定型（如Targon、Templar）。同時要根據子網路發展階段調整投資策略，早期專案風險高但潛在收益大，成熟專案相對穩定但成長空間有限。考慮到alpha代幣的流動性可能不如TAO，需要合理安排資金配置比例，以維持必要的流動性緩衝。
2025年11月的首次減半事件將成為重要的市場催化劑。排放減少將提高現有子網路的稀缺性，同時可能淘汰表現不佳的項目，這將重塑整個網路的經濟格局。投資人可以提前佈局優質子網，抓住減半前的配置視窗。
中期來看，子網路數量預計將突破500個，涵蓋AI產業的各個細分領域。企業級應用的增加將推動機密運算和資料隱私相關子網路的發展，跨子網路協作將更加頻繁，形成複雜的AI服務供應鏈。監管框架的逐步明確將讓合規子網獲得明顯優勢。
長期來看Bittensor有望成為全球AI基礎設施的重要組成部分，傳統AI公司可能採用混合模式，將部分業務遷移到去中心化網路。新的商業模式和應用場景將不斷湧現，與其他區塊鏈網路的互通性增強，最終形成更大的去中心化生態系統。這種發展路徑類似於早期網路基礎設施的演進，那些能夠抓住關鍵節點的投資者將獲得豐厚回報。
05、結語
Bittensor生態系統代表了AI基礎設施發展的新典範。透過市場化的資源配置和去中心化的治理機制，它為AI創新提供了新的土壤，其展現的創新活力和成長潛力令人矚目。在AI產業快速發展的大背景下，Bittensor及其子網生態系值得持續關注與深入研究。
