作者：Biteye 核心贡献者 @lviswang
编辑：Biteye 核心贡献者 Denise
01、市场概览：dTAO 升级引发生态爆发
2025 年 2 月 13 日，Bittensor 网络迎来了历史性的 Dynamic TAO (dTAO) 升级，这一变革将网络从中心化治理模式转向市场驱动的去中心化资源分配。升级后，每个子网拥有独立的 alpha 代币，TAO 持有者可以自由选择投资标的，真正实现了市场化的价值发现机制。
数据显示，dTAO 升级释放了巨大的创新活力。短短几个月内，Bittensor 从 32 个子网增长到 118 个活跃子网，增幅达 269%。这些子网覆盖了 AI 产业的各个细分领域，从基础的文本推理、图像生成，到前沿的蛋白质折叠、量化交易，形成了目前最完整的去中心化 AI 生态系统。
市场表现同样亮眼。顶级子网的总市值从升级前的 400 万美元增长至 6.9 亿美元，质押年化收益稳定在 16-19%。各子网按市场化的 TAO 质押率分配网络激励，前 10 大子网占据 51.76% 的网络排放，体现了优胜劣汰的市场机制。
https://taostats.io/subnets
02、核心网分析（排放前10名）
1.@chutes_ai，Chutes (SN64) - 无服务器AI计算
核心价值：革新 AI 模型部署体验，大幅降低算力成本
Chutes 采用「即时启动」架构，将 AI 模型启动时间压缩至 200 毫秒，相比传统云服务提升 10 倍效率。全球 8000 多个 GPU 节点，支持从 DeepSeek R1 到 GPT-4 的主流模型，日处理请求超过 500 万次，响应延迟控制在 50 毫秒内。
商业模式成熟，采用免费增值策略吸引用户，通过 OpenRouter 平台集成，Chutes 为其提供 DeepSeek V3 等热门模型的算力支持，从每次 API 调用中获得收入。成本优势显著，比 AWS Lambda 低 85%。目前总 token 使用量超过 9042.37B，服务企业客户超过 3000 家。
dTAO 启动后 9 周达到 1 亿美元市值，当前市值 79M，技术护城河深厚，商业化进展顺利，市场认可度较高，目前是子网的龙头。
https://chutes.ai/app/research
2.@celiumcompute，Celium (SN51) - 硬件计算优化
核心价值：底层硬件优化，提升 AI 计算效率
由 Datura AI 开发，专注硬件层面的计算优化。通过 GPU 调度、硬件抽象、性能优化和能效管理四大技术模块，最大化硬件利用效率。支持 NVIDIA A100/H100、AMD MI200、Intel Xe 等全系列硬件，价格相比同类产品降低 90%，计算效率提升 45%。
https://celiumcompute.ai/
目前 Celium 是 Bittensor 上排放第二大的子网，占网络排放 7.28%。硬件优化是 AI 基础设施的核心环节，具有技术壁垒价格上涨趋势较强，当前市值 56M。
3. @TargonCompute，Targon (SN4) - 去中心化 AI 推理平台
核心价值：机密计算技术，保障数据隐私安全
Targon 的核心是 TVM（Targon Virtual Machine），这是一个安全的机密计算平台，支持 AI 模型的训练、推理和验证。TVM 采用 Intel TDX 等机密计算技术和 NVIDIA 机密计算，确保整个 AI 工作流程的安全性和隐私保护。系统支持从硬件到应用层的端到端加密，让用户可以在不泄露数据的情况下使用强大的 AI 服务。
Targon 技术门槛高，商业模式清晰，有稳定收入来源。目前已开启收入回购机制，所有收入用于代币回购，最近一笔回购 1.8 万美金。
4. @tplr_ai，τemplar (SN3) - AI 研究与分布式训练
核心价值：大规模 AI 模型协作训练，降低训练门槛
Templar 是 Bittensor 网络上专门从事大规模 AI 模型分布式训练的先锋子网，其使命是成为「世界上最好的模型训练平台「。通过全球参与者贡献的 GPU 资源进行协作训练，聚焦前沿模型协同训练与创新，强调抗作弊和高效协作。
技术成就方面，Templar 已成功完成 1.2B 参数模型的训练，历经 2 万多次训练周期，约 200 个 GPU 参与了整个过程。2024 年升级 commit-reveal 机制，提升验证去中心化与安全性；2025 年持续推进大模型训练，参数规模达 70B+，在标准 AI 基准测试中表现与行业标准相当，获得了 Bittensor 创始人 Const 的个人推荐。
Templar 的技术优势较为突出，当前市值 35M，占据排放的 4.79%。
5. @gradients_ai， Gradients (SN56) - 去中心化 AI 训练
核心价值：平民化 AI 训练，大幅降低成本门槛
同样由 Rayon Labs 开发，通过分布式训练解决 AI 训练成本痛点。智能调度系统基于梯度同步，高效分配任务到数千个 GPU。已完成 118 万亿参数模型训练，成本仅每小时 5 美元，比传统云服务便宜 70%，训练速度比中心化方案快 40%。一键式界面降低使用门槛，已有 500 多个项目用于模型微调，覆盖医疗、金融、教育等领域。
当前市值 30M，市场需求大，技术优势明确，是值得长期关注对子网之一。
https://x.com/rayon_labs/status/1911932682004496800
6. @taoshiio，Proprietary Trading (SN8) - 金融量化交易
核心价值：AI 驱动的多资产交易信号和金融预测
SN8 是个去中心化量化交易与金融预测平台，AI 驱动多资产交易信号。专有交易网络将机器学习技术应用于金融市场预测，构建了多层次的预测模型架构。其时序预测模型融合了 LSTM 和 Transformer 技术，能够处理复杂的时间序列数据。市场情绪分析模块通过分析社交媒体和新闻内容，提供情绪指标作为预测的辅助信号。
在网站上可以看到不同 miner 提供策略的收益和回测。SN8 结合 AI 和区块链，提供了创新金融市场交易方式，当前市值 27M。
https://dashboard.taoshi.io/miner/5Fhhc5Uex4XFiY7V3yndpjsPnfKp9F4EhrzWJg7cY6sWhYGS
7. @_scorevision，Score (SN44) - 体育分析与评估
核心价值：体育视频分析，瞄准 6000 亿美元足球产业
专注体育视频分析的计算机视觉框架，通过轻量级验证技术降低复杂视频分析成本。采用两步验证：球场检测和基于 CLIP 的对象检查，将传统单场比赛数千美元的标注成本降低到 1/10 至 1/100。与 Data Universe 合作，DKING AI 代理平均预测准确率 70%，曾达到 100% 单日准确率。
https://x.com/webuildscore/status/1942893100516401598
体育产业规模庞大，技术创新显著，市场前景广阔，Score 是个有明确应用方向对子网，值得关注。
8. @openkaito，OpenKaito (SN5) - 开源文本推理
核心价值：文本嵌入模型开发，信息检索优化
OpenKaito 专注于文本嵌入模型的开发，由 InfoFi 领域的重要参与者 Kaito 支持。作为社区驱动的开源项目，OpenKaito 致力于构建高质量的文本理解和推理能力，特别是在信息检索和语义搜索方面。
该子网还在早期建设阶段，主要围绕文本嵌入模型构建生态系统。值得关注的是即将到来的 Yaps 集成，这可能会显著扩展其应用场景和用户基础。
9. @MacrocosmosAI，Data Universe (SN13) - AI 数据基建
核心价值：大规模数据处理，AI 训练数据供应
日处理 5 亿行数据，累计超过 556 亿行，支持 100GB 存储。DataEntity 架构提供数据标准化、索引优化、分布式存储等核心功能。创新的「重力「投票机制实现动态权重调整。
https://www.macrocosmos.ai/sn13/dashboard
数据是 AI 的石油，基础设施价值稳定，生态位重要。作为多个子网的数据供应商，与 Score 等项目深度合作，体现了基础设施价值。
10. @taohash，TAOHash (SN14) - PoW 算力挖矿
核心价值：连接传统挖矿与 AI 计算，算力资源整合
TAOHash 允许比特币矿工将算力重定向到 Bittensor 网络，通过挖矿获得 alpha 代币用于质押或交易。这种模式将传统的 PoW 挖矿与 AI 计算相结合，为矿工提供了新的收入来源。
在短短几周内就吸引了超过 6EH/s 的算力（约占全球算力的 0.7%），证明了市场对这种混合模式的认可。矿工可以在传统比特币挖矿和获得 TAOHash 代币之间选择，根据市场情况优化收益。
11. @CreatorBid，Creator.Bid - AI 代理生态的发射平台
Creator.Bid 虽然不是子网，但在 Bittensor 生态系统中扮演着重要的协调角色。Creator.Bid 的生态系统建立在三大支柱之上。Launchpad 模块提供公平透明的 AI 代理发射服务，通过防狙击的公平发射智能合约和策展发射机制，为新 AI 代理提供安全透明的起点。Tokenomics 模块通过 BID 代币统一整个生态系统，为代理提供可持续的收入模式。Hub 模块则提供强大的 API 驱动服务，包括内容自动化、社交媒体 API 和精调图像模型等。
平台的核心创新在于 Agent Keys 概念。这些数字会员代币让创作者能够围绕 AI 代理构建社区并实现共同所有权。每个 AI 代理通过 Agent Name Service (ANS) 获得独特身份，ANS 以 NFT 形式实现，确保每个代理拥有不可重复的标识符。用户可以通过简单的提示输入个性特征，无需编程知识即可生成功能完整的 AI 代理。
虽然 Creator.Bid 本身构建在 Base 网络上，但它与 Bittensor 生态系统建立了深度协作关系。通过运营 TAO Council，Creator.Bid 汇聚了 BitMind (SN34)、Dippy (SN11 & SN58) 等顶级子网，成为「TAO 对齐代理、子网和构建者汇聚的协调层「。
这种协作关系的价值在于整合不同网络的优势。Bittensor 提供强大的 AI 推理和训练能力，Creator.Bid 则提供用户友好的代理创建和发射平台。两个生态系统的结合让开发者能够利用 Bittensor 的 AI 能力创建代理，然后通过 Creator.Bid 的 Launchpad 进行代币化和社区化。
与 Masa 的 AI Agent Arena (SN59) 的合作进一步体现了这种协同效应。Creator.Bid 为竞技场提供代理创建工具，让用户能够快速部署参与竞争的 AI 代理。这种跨生态系统的协作模式正在成为去中心化 AI 领域的重要趋势。
03、生态系统分析
技术架构的核心优势
Bittensor 的技术创新构建了一个独特的去中心化 AI 生态系统。其 Yuma 共识算法通过去中心化验证确保网络质量，而 dTAO 升级引入的市场化资源分配机制显著提高了效率。每个子网都配备 AMM 机制，实现 TAO 与 alpha 代币之间的价格发现，这种设计让市场力量直接参与到 AI 资源的配置中。
子网间的协作协议支持复杂 AI 任务的分布式处理，形成了强大的网络效应。双重激励结构（TAO 排放加 alpha 代币升值）确保了长期参与动机，子网创建者、矿工、验证者和质押者都能获得相应回报，形成了可持续的经济闭环。
竞争优势与面临挑战
相比传统中心化 AI 服务商，Bittensor 提供了真正的去中心化替代方案，在成本效率方面表现突出。多个子网展现出显著的成本优势，例如 Chutes 比 AWS 便宜 85%，这种成本优势来自去中心化架构的效率提升。开放生态系统促进了快速创新，子网数量和质量持续提升，创新速度远超传统企业内部研发。
然而，生态系统也面临现实挑战。技术门槛仍然较高，尽管工具在不断改善，但参与 mining 和 validation 依然需要相当的技术知识。监管环境的不确定性是另一个风险因素，去中心化 AI 网络可能面临各国不同的监管政策。传统云服务商如 AWS 和 Google Cloud 不会坐视不管，预计将推出竞争性产品。随着网络规模增长，如何维持性能和去中心化的平衡也成为重要考验。
AI 产业的爆发式增长为 Bittensor 提供了巨大的市场机遇。Goldman Sachs 预测 2025 年全球 AI 投资将接近 2000 亿美元，为基础设施需求提供强劲支撑。全球 AI 市场预计从 2025 年的 2940 亿美元增长到 2032 年的 1.77 万亿美元，年复合增长率达 29%，这为去中心化 AI 基础设施创造了广阔的发展空间。
各国对 AI 发展的支持政策为去中心化 AI 基础设施创造了机会窗口，同时对数据隐私和 AI 安全的关注增加了对机密计算等技术的需求，这正是 Targon 等子网的核心优势所在。机构投资者对 AI 基础设施的兴趣持续升温，DCG、Polychain 等知名机构的参与为生态系统提供了资金和资源支持。
04、投资策略框架
投资 Bittensor 子网需要建立系统性的评估框架。技术层面需要考察创新程度和护城河深度、团队技术实力和执行能力，以及与生态系统其他项目的协同效应。市场层面要分析目标市场规模和增长潜力、竞争格局和差异化优势、用户采用情况和网络效应，以及监管环境和政策风险。财务层面则要关注当前估值水平和历史表现、TAO 排放占比和增长趋势、代币经济学设计合理性，以及流动性和交易深度。
在具体的风险管理上，分散化投资是基本策略。建议在不同类型的子网间分散配置，包括基础设施型（如 Chutes、Celium）、应用型（如 Score、BitMind）和协议型（如 Targon、Templar）。同时要根据子网发展阶段调整投资策略，早期项目风险高但潜在收益大，成熟项目相对稳定但增长空间有限。考虑到 alpha 代币的流动性可能不如 TAO，需要合理安排资金配置比例，保持必要的流动性缓冲。
2025 年 11 月的首次减半事件将成为重要的市场催化剂。排放减少将提高现有子网的稀缺性，同时可能淘汰表现不佳的项目，这将重塑整个网络的经济格局。投资者可以提前布局优质子网，抓住减半前的配置窗口。
中期来看，子网数量预计将突破 500 个，覆盖 AI 产业的各个细分领域。企业级应用的增加将推动机密计算和数据隐私相关子网的发展，跨子网协作将更加频繁，形成复杂的 AI 服务供应链。监管框架的逐步明确将让合规子网获得明显优势。
长期来看 Bittensor 有望成为全球 AI 基础设施的重要组成部分，传统 AI 公司可能采用混合模式，将部分业务迁移到去中心化网络。新的商业模式和应用场景将不断涌现，与其他区块链网络的互操作性增强，最终形成更大的去中心化生态系统。这种发展路径类似于早期互联网基础设施的演进，那些能够抓住关键节点的投资者将获得丰厚回报。
05、结语
Bittensor 生态系统代表了 AI 基础设施发展的新范式。通过市场化的资源配置和去中心化的治理机制，它为 AI 创新提供了新的土壤，其展现出的创新活力和增长潜力令人瞩目。在 AI 产业快速发展的大背景下，Bittensor 及其子网生态系统值得持续关注和深入研究。
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