# Bittensorサブネット投資ガイド：AIの新しい風口をつかむ2025年2月、BittensorネットワークはDynamic TAO (dTAO)のアップグレードを完了し、中央集権的なガバナンスから市場主導の分散型リソース配分への移行を実現しました。アップグレード後、各サブネットは独立したalphaトークンを持ち、TAO保有者は自由に投資対象を選択できるようになり、真の市場価値発見メカニズムが実現されました。データによると、dTAOのアップグレードは巨大な革新の活力を解放しました。短期間で、Bittensorは32のサブネットから118のアクティブサブネットに増加し、その増加率は269%に達しました。これらのサブネットは、基本的なテキスト推論、画像生成から、最前線のタンパク質折り畳み、量子取引まで、AI産業の各セグメントをカバーし、現在最も完全な分散型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同様に目を見張るものです。トップサブネットの総時価総額は、アップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに増加し、ステーキングの年利回りは16-19%で安定しています。各サブネットは、市場に基づくTAOのステーキング率に従ってネットワークインセンティブを配分しており、上位10のサブネットがネットワークの排出量の51.76%を占めており、競争の市場メカニズムを反映しています。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次のフロンティアをつかむ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-b0bb835151a932867168fb042f4a3eec)## コアネットワーク分析（排出前10名）### 1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算コアバリュー：AIモデルのデプロイ体験を革新し、計算コストを大幅に削減する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ミリ秒に圧縮し、従来のクラウドサービスに比べて10倍の効率を向上させています。世界中に8000以上のGPUノードを持ち、DeepSeek R1からGPT-4までの主流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、応答遅延は50ミリ秒以内に制御されています。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引き付け、統合プラットフォームを通じて人気のあるモデルに計算能力のサポートを提供し、各API呼び出しから収益を得ています。コストの優位性は顕著で、あるクラウドサービスより85%低いです。現在、トークンの総使用量は9042.37Bを超え、企業顧客は3000社以上にサービスを提供しています。dTAOは開始から9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在の時価総額は79Mです。技術的な競争優位性が深く、商業化の進展も順調で、市場からの認知度が高いです。現在、サブネットのリーダーです。### 2. 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：基盤ハードウェアの最適化、AI計算効率の向上ハードウェアレイヤーの計算最適化に焦点を当てています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、性能最適化、エネルギー効率管理の4つの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などの全シリーズハードウェアをサポートし、同類製品に比べて価格を90%削減、計算効率を45%向上させます。現在、Bittensor上で発生している第二位のサブネットで、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インフラの核心要素であり、技術的な障壁があり価格上昇の傾向が強いです。現在の時価総額は56Mです。### 3. タルゴン (SN4) - 分散型AI推論プラットフォームコアバリュー：機密計算技術、データプライバシーの安全を保障TargonのコアはTVM（Targon Virtual Machine）であり、これは安全な機密計算プラットフォームで、AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートします。TVMは先進的な機密計算技術を採用しており、AIワークフロー全体の安全性とプライバシー保護を確保します。システムはハードウェアからアプリケーション層までのエンドツーエンドの暗号化をサポートし、ユーザーがデータを漏らすことなく強力なAIサービスを利用できるようにします。Targonは技術的な敷居が高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。現在、収入の買い戻しメカニズムが開始されており、すべての収入はトークンの買い戻しに使用されています。最近の買い戻しは1.8万ドルでした。### 4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニングコアバリュー：大規模AIモデルの協調トレーニング、トレーニングのハードルを下げるTemplarは大規模AIモデルの分散トレーニングを専門とする先駆的サブネットであり、その使命は「世界で最も優れたモデルトレーニングプラットフォーム」となることです。世界中の参加者が提供するGPUリソースを使用して協力トレーニングを行い、最前線のモデル協調トレーニングと革新に焦点を当て、詐欺防止と効率的な協力を強調します。技術的成果として、Templarは1.2Bパラメータモデルのトレーニングを成功裏に完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを経て、約200のGPUが全体のプロセスに参加しました。2024年にはアップグレードされた検証メカニズムにより、分散化とセキュリティが向上します。2025年には大規模モデルのトレーニングを継続的に推進し、パラメータ規模は70B+に達し、標準AIベンチマークテストで業界標準と同等の性能を示します。Templarの技術的な優位性は際立っており、現在の時価総額は35Mで、発行の4.79%を占めています。### 5. グラデーション (SN56) - 分散型AIトレーニングコアバリュー：一般市民向けのAIトレーニング、コストのハードルを大幅に引き下げる分散型トレーニングによってAIトレーニングコストの課題を解決します。インテリジェントスケジューリングシステムは勾配同期に基づき、数千のGPUに効率的にタスクを割り当てます。118兆パラメータモデルのトレーニングが完了し、コストはわずか1時間あたり5ドル、従来のクラウドサービスより70％安く、トレーニング速度は中央集権的なソリューションより40％速いです。ワンクリックインターフェースは使用のハードルを下げ、医療、金融、教育などの分野で500以上のプロジェクトがモデルの微調整に利用されています。現在の時価総額は30Mで、市場の需要が大きく、技術的な優位性が明確であり、長期的に注目すべきサブネットの一つです。### 6. プロプライエタリトレーディング (SN8) - 金融量子取引コアバリュー：AI駆動のマルチアセット取引シグナルと金融予測SN8は分散型量的取引および金融予測プラットフォームであり、AI駆動のマルチアセット取引シグナルを提供します。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、マルチレベルの予測モデルアーキテクチャを構築しました。その時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合させ、複雑な時系列データを処理することができます。市場感情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感情指標を提供し、予測の補助信号として機能します。ウェブサイトでは、異なるマイナーが提供する戦略の収益とバックテストを見ることができます。SN8はAIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場の取引方法を提供しており、現在の時価総額は27Mです。### 7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価コアバリュー：スポーツビデオ分析、6000億ドルのサッカー産業をターゲットにスポーツ動画分析に特化したコンピュータビジョンフレームワークで、軽量な検証技術を使用して複雑な動画分析コストを削減します。2段階の検証を採用：フィールド検出とCLIPに基づくオブジェクトチェックにより、従来の1試合あたり数千ドルのアノテーションコストを1/10から1/100に削減します。他のプロジェクトと協力し、AIエージェントの平均予測精度は70％で、1日で100％の精度に達したこともあります。スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の展望が広い。Scoreはサブネットに対して明確な応用方向を持っており、注目に値する。### 8. OpenKaito (SN5) - オープンソース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焦点を当て、InfoFi分野の重要な参加者によって支援されています。コミュニティ主導のオープンソースプロジェクトとして、OpenKaitoは高品質なテキスト理解と推論能力の構築に努めており、特に情報検索とセマンティックサーチの分野で力を入れています。このサブネットはまだ初期の構築段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心にエコシステムを構築しています。注目すべきは、今後の新機能統合であり、これによりそのアプリケーションシーン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. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤コアバリュー：大規模データ処理、AIトレーニングデータ供給1日あたり5億行のデータを処理し、累計556億行を超え、100GBのストレージをサポートします。DataEntityアーキテクチャは、データの標準化、インデックス最適化、分散ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムが動的な重みの調整を実現します。データはAIの石油であり、インフラの価値は安定しており、エコロジカルニッチが重要です。複数のサブネットのデータプロバイダーとして、Scoreなどのプロジェクトと深く協力することで、インフラの価値を体現しています。### 10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニングコアバリュー：従来のマイニングとAI計算を接続し、計算力リソースを統合するTAOHashはビットコインマイナーが算力をBittensorネットワークにリダイレクトし、マイニングを通じてalphaトークンを獲得し、ステーキングまたは取引に使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計算を組み合わせ、マイナーに新しい収入源を提供します。わずか数週間で6EH/sを超えるハッシュレートを獲得し（世界のハッシュレートの約0.7%）、このハイブリッドモデルに対する市場の認知を証明しました。マイナーは、従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得の間で選択し、市場の状況に応じて収益を最適化できます。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次のフロンティアをつかむ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-dbbf04de26b89ec6eb2d700e9e82c828)## エコシステム分析Bittensorの技術革新は、独自の分散型AIエコシステムを構築しています。そのコンセンサスアルゴリズムは、分散型検証を通じてネットワークの品質を保証し、dTAOアップグレードによって導入されたマーケットベースのリソース配分メカニズムは、効率を大幅に向上させています。各サブネットはAMMメカニズムを備えており、TAOとalphaトークン間の価格発見を実現しています。この設計により、市場の力が直接AIリソースの配分に参加することができます。サブネット間の協力プロトコルは、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形成します。二重インセンティブ構造（TAOの排出とalphaトークンの価値上昇）は、長期的な参加の動機を保証し、サブネットの作成者、マイナー、バリデーター、およびステーカーはそれぞれの報酬を得ることができ、持続可能な経済的なクローズドループを形成します。従来の中央集権型AIサービスプロバイダーと比べて、Bittensorは真の分散型代替案を提供し、コスト効率の面で優れたパフォーマンスを示しています。複数のサブネットは顕著なコスト優位性を示しており、例えばChutesはあるクラウドサービスより85％安価です。このコスト優位性は分散型アーキテクチャの効率向上から来ています。オープンエコシステムは迅速なイノベーションを促進し、サブネットの数と質は継続的に向上しており、イノベーションの速度は従来の企業内研究開発をはるかに超えています。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、ツールは改善され続けていますが、マイニングやバリデーションに参加するには相当な技術的知識が必要です。規制環境の不確実性はもう一つのリスク要因であり、分散型AIネットワークは各国の異なる規制政策に直面する可能性があります。従来のクラウドサービスプロバイダーは手をこまねいているわけではなく、競争製品を発表することが予想されます。ネットワークの規模が拡大するにつれて、性能と分散化のバランスを維持する方法も重要な試練となります。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次のフロンティアをつかむ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-3a2f0d13bce1579926b16893dcea0f7f)AI産業の爆発的な成長はBittensorに巨大な市場機会を提供しています。2025年には世界のAI投資が2000億ドルに近づき、インフラ需要を強力に支えると予測されています。世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年には1.77兆ドルに成長し、年平均成長率は29％に達するとされており、これにより分散型AIインフラストラクチャーの広範な発展空間が生まれます。各国のAI開発への支援政策は、去中心化されたAIインフラの機会の窓を創出しました。一方で、データプライバシーとAIセキュリティに対する関心の高まりは、機密計算などの技術に対する需要を増加させており、これがTargonなどのサブネットの核心的な強みとなっています。機関投資家のAIインフラへの関心は高まり続けており、有名な機関の参加はエコシステムに資金とリソースのサポートを提供しています。! [Bittensor Subnet投資ガイド:AIの次の波をつかむ](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-d59471077797da1fc67b11b4092ba8d5)## 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を構築する必要があります。技術面では、革新度と競争優位の深さ、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考慮する必要があります。市場面では、ターゲット市場の規模と成長可能性、競争状況と差別化の優位性、ユーザーの採用状況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。財務面では、現在の評価レベルと過去のパフォーマンス、TAOの排出比率と成長傾向、トークン経済学の設計の合理性、流動性と取引の深さに注目する必要があります。具体的なリスク管理において、分散投資は基本的な戦略です。インフラ型（Chutes、Celiumなど）、アプリケーション型（Score、BitMindなど）、プロトコル型（Targon、Templarなど）の異なるタイプのサブネット間で分散配置することをお勧めします。同時に、サブネットの発展段階に応じて投資戦略を調整する必要があります。初期のプロジェクトはリスクが高いが潜在的な利益も大きい、一方で成熟したプロジェクトは比較的安定していますが成長の余地は限られています。
Bittensor サブネットの爆発的増加: AI 新インフラストラクチャへの投資機会の分析
Bittensorサブネット投資ガイド：AIの新しい風口をつかむ
2025年2月、BittensorネットワークはDynamic TAO (dTAO)のアップグレードを完了し、中央集権的なガバナンスから市場主導の分散型リソース配分への移行を実現しました。アップグレード後、各サブネットは独立したalphaトークンを持ち、TAO保有者は自由に投資対象を選択できるようになり、真の市場価値発見メカニズムが実現されました。
データによると、dTAOのアップグレードは巨大な革新の活力を解放しました。短期間で、Bittensorは32のサブネットから118のアクティブサブネットに増加し、その増加率は269%に達しました。これらのサブネットは、基本的なテキスト推論、画像生成から、最前線のタンパク質折り畳み、量子取引まで、AI産業の各セグメントをカバーし、現在最も完全な分散型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同様に目を見張るものです。トップサブネットの総時価総額は、アップグレード前の400万ドルから6.9億ドルに増加し、ステーキングの年利回りは16-19%で安定しています。各サブネットは、市場に基づくTAOのステーキング率に従ってネットワークインセンティブを配分しており、上位10のサブネットがネットワークの排出量の51.76%を占めており、競争の市場メカニズムを反映しています。
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コアネットワーク分析（排出前10名）
1. チュート (SN64) - サーバーレスAI計算
コアバリュー：AIモデルのデプロイ体験を革新し、計算コストを大幅に削減する
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ミリ秒に圧縮し、従来のクラウドサービスに比べて10倍の効率を向上させています。世界中に8000以上のGPUノードを持ち、DeepSeek R1からGPT-4までの主流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、応答遅延は50ミリ秒以内に制御されています。
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引き付け、統合プラットフォームを通じて人気のあるモデルに計算能力のサポートを提供し、各API呼び出しから収益を得ています。コストの優位性は顕著で、あるクラウドサービスより85%低いです。現在、トークンの総使用量は9042.37Bを超え、企業顧客は3000社以上にサービスを提供しています。
dTAOは開始から9週間で1億ドルの時価総額に達し、現在の時価総額は79Mです。技術的な競争優位性が深く、商業化の進展も順調で、市場からの認知度が高いです。現在、サブネットのリーダーです。
2. 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：基盤ハードウェアの最適化、AI計算効率の向上
ハードウェアレイヤーの計算最適化に焦点を当てています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、性能最適化、エネルギー効率管理の4つの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などの全シリーズハードウェアをサポートし、同類製品に比べて価格を90%削減、計算効率を45%向上させます。
現在、Bittensor上で発生している第二位のサブネットで、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インフラの核心要素であり、技術的な障壁があり価格上昇の傾向が強いです。現在の時価総額は56Mです。
3. タルゴン (SN4) - 分散型AI推論プラットフォーム
コアバリュー：機密計算技術、データプライバシーの安全を保障
TargonのコアはTVM（Targon Virtual Machine）であり、これは安全な機密計算プラットフォームで、AIモデルのトレーニング、推論、検証をサポートします。TVMは先進的な機密計算技術を採用しており、AIワークフロー全体の安全性とプライバシー保護を確保します。システムはハードウェアからアプリケーション層までのエンドツーエンドの暗号化をサポートし、ユーザーがデータを漏らすことなく強力なAIサービスを利用できるようにします。
Targonは技術的な敷居が高く、ビジネスモデルが明確で、安定した収入源があります。現在、収入の買い戻しメカニズムが開始されており、すべての収入はトークンの買い戻しに使用されています。最近の買い戻しは1.8万ドルでした。
4. τemplar (SN3) - AI研究と分散トレーニング
コアバリュー：大規模AIモデルの協調トレーニング、トレーニングのハードルを下げる
Templarは大規模AIモデルの分散トレーニングを専門とする先駆的サブネットであり、その使命は「世界で最も優れたモデルトレーニングプラットフォーム」となることです。世界中の参加者が提供するGPUリソースを使用して協力トレーニングを行い、最前線のモデル協調トレーニングと革新に焦点を当て、詐欺防止と効率的な協力を強調します。
技術的成果として、Templarは1.2Bパラメータモデルのトレーニングを成功裏に完了し、2万回以上のトレーニングサイクルを経て、約200のGPUが全体のプロセスに参加しました。2024年にはアップグレードされた検証メカニズムにより、分散化とセキュリティが向上します。2025年には大規模モデルのトレーニングを継続的に推進し、パラメータ規模は70B+に達し、標準AIベンチマークテストで業界標準と同等の性能を示します。
Templarの技術的な優位性は際立っており、現在の時価総額は35Mで、発行の4.79%を占めています。
5. グラデーション (SN56) - 分散型AIトレーニング
コアバリュー：一般市民向けのAIトレーニング、コストのハードルを大幅に引き下げる
分散型トレーニングによってAIトレーニングコストの課題を解決します。インテリジェントスケジューリングシステムは勾配同期に基づき、数千のGPUに効率的にタスクを割り当てます。118兆パラメータモデルのトレーニングが完了し、コストはわずか1時間あたり5ドル、従来のクラウドサービスより70％安く、トレーニング速度は中央集権的なソリューションより40％速いです。ワンクリックインターフェースは使用のハードルを下げ、医療、金融、教育などの分野で500以上のプロジェクトがモデルの微調整に利用されています。
現在の時価総額は30Mで、市場の需要が大きく、技術的な優位性が明確であり、長期的に注目すべきサブネットの一つです。
6. プロプライエタリトレーディング (SN8) - 金融量子取引
コアバリュー：AI駆動のマルチアセット取引シグナルと金融予測
SN8は分散型量的取引および金融予測プラットフォームであり、AI駆動のマルチアセット取引シグナルを提供します。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、マルチレベルの予測モデルアーキテクチャを構築しました。その時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合させ、複雑な時系列データを処理することができます。市場感情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感情指標を提供し、予測の補助信号として機能します。
ウェブサイトでは、異なるマイナーが提供する戦略の収益とバックテストを見ることができます。SN8はAIとブロックチェーンを組み合わせて、革新的な金融市場の取引方法を提供しており、現在の時価総額は27Mです。
7. スコア (SN44) - スポーツ分析と評価
コアバリュー：スポーツビデオ分析、6000億ドルのサッカー産業をターゲットに
スポーツ動画分析に特化したコンピュータビジョンフレームワークで、軽量な検証技術を使用して複雑な動画分析コストを削減します。2段階の検証を採用：フィールド検出とCLIPに基づくオブジェクトチェックにより、従来の1試合あたり数千ドルのアノテーションコストを1/10から1/100に削減します。他のプロジェクトと協力し、AIエージェントの平均予測精度は70％で、1日で100％の精度に達したこともあります。
スポーツ産業は規模が大きく、技術革新が顕著で、市場の展望が広い。Scoreはサブネットに対して明確な応用方向を持っており、注目に値する。
8. OpenKaito (SN5) - オープンソーステキスト推論
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焦点を当て、InfoFi分野の重要な参加者によって支援されています。コミュニティ主導のオープンソースプロジェクトとして、OpenKaitoは高品質なテキスト理解と推論能力の構築に努めており、特に情報検索とセマンティックサーチの分野で力を入れています。
このサブネットはまだ初期の構築段階にあり、主にテキスト埋め込みモデルを中心にエコシステムを構築しています。注目すべきは、今後の新機能統合であり、これによりそのアプリケーションシーン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. データユニバース (SN13) - AIデータ基盤
コアバリュー：大規模データ処理、AIトレーニングデータ供給
1日あたり5億行のデータを処理し、累計556億行を超え、100GBのストレージをサポートします。DataEntityアーキテクチャは、データの標準化、インデックス最適化、分散ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムが動的な重みの調整を実現します。
データはAIの石油であり、インフラの価値は安定しており、エコロジカルニッチが重要です。複数のサブネットのデータプロバイダーとして、Scoreなどのプロジェクトと深く協力することで、インフラの価値を体現しています。
10. TAOHash (SN14) - PoWハッシュマイニング
コアバリュー：従来のマイニングとAI計算を接続し、計算力リソースを統合する
TAOHashはビットコインマイナーが算力をBittensorネットワークにリダイレクトし、マイニングを通じてalphaトークンを獲得し、ステーキングまたは取引に使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計算を組み合わせ、マイナーに新しい収入源を提供します。
わずか数週間で6EH/sを超えるハッシュレートを獲得し（世界のハッシュレートの約0.7%）、このハイブリッドモデルに対する市場の認知を証明しました。マイナーは、従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの取得の間で選択し、市場の状況に応じて収益を最適化できます。
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エコシステム分析
Bittensorの技術革新は、独自の分散型AIエコシステムを構築しています。そのコンセンサスアルゴリズムは、分散型検証を通じてネットワークの品質を保証し、dTAOアップグレードによって導入されたマーケットベースのリソース配分メカニズムは、効率を大幅に向上させています。各サブネットはAMMメカニズムを備えており、TAOとalphaトークン間の価格発見を実現しています。この設計により、市場の力が直接AIリソースの配分に参加することができます。
サブネット間の協力プロトコルは、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形成します。二重インセンティブ構造（TAOの排出とalphaトークンの価値上昇）は、長期的な参加の動機を保証し、サブネットの作成者、マイナー、バリデーター、およびステーカーはそれぞれの報酬を得ることができ、持続可能な経済的なクローズドループを形成します。
従来の中央集権型AIサービスプロバイダーと比べて、Bittensorは真の分散型代替案を提供し、コスト効率の面で優れたパフォーマンスを示しています。複数のサブネットは顕著なコスト優位性を示しており、例えばChutesはあるクラウドサービスより85％安価です。このコスト優位性は分散型アーキテクチャの効率向上から来ています。オープンエコシステムは迅速なイノベーションを促進し、サブネットの数と質は継続的に向上しており、イノベーションの速度は従来の企業内研究開発をはるかに超えています。
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、ツールは改善され続けていますが、マイニングやバリデーションに参加するには相当な技術的知識が必要です。規制環境の不確実性はもう一つのリスク要因であり、分散型AIネットワークは各国の異なる規制政策に直面する可能性があります。従来のクラウドサービスプロバイダーは手をこまねいているわけではなく、競争製品を発表することが予想されます。ネットワークの規模が拡大するにつれて、性能と分散化のバランスを維持する方法も重要な試練となります。
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AI産業の爆発的な成長はBittensorに巨大な市場機会を提供しています。2025年には世界のAI投資が2000億ドルに近づき、インフラ需要を強力に支えると予測されています。世界のAI市場は2025年の2940億ドルから2032年には1.77兆ドルに成長し、年平均成長率は29％に達するとされており、これにより分散型AIインフラストラクチャーの広範な発展空間が生まれます。
各国のAI開発への支援政策は、去中心化されたAIインフラの機会の窓を創出しました。一方で、データプライバシーとAIセキュリティに対する関心の高まりは、機密計算などの技術に対する需要を増加させており、これがTargonなどのサブネットの核心的な強みとなっています。機関投資家のAIインフラへの関心は高まり続けており、有名な機関の参加はエコシステムに資金とリソースのサポートを提供しています。
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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を構築する必要があります。技術面では、革新度と競争優位の深さ、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考慮する必要があります。市場面では、ターゲット市場の規模と成長可能性、競争状況と差別化の優位性、ユーザーの採用状況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。財務面では、現在の評価レベルと過去のパフォーマンス、TAOの排出比率と成長傾向、トークン経済学の設計の合理性、流動性と取引の深さに注目する必要があります。
具体的なリスク管理において、分散投資は基本的な戦略です。インフラ型（Chutes、Celiumなど）、アプリケーション型（Score、BitMindなど）、プロトコル型（Targon、Templarなど）の異なるタイプのサブネット間で分散配置することをお勧めします。同時に、サブネットの発展段階に応じて投資戦略を調整する必要があります。初期のプロジェクトはリスクが高いが潜在的な利益も大きい、一方で成熟したプロジェクトは比較的安定していますが成長の余地は限られています。