➥ 𝐇ầu 𝐡ết mọi người vẫn đang 𝐭ính thấp những gì đang xảy ra tại giao điểm giữa AI và crypto.

✦ Đây là cách tôi đang suy nghĩ về $TAO và hệ sinh thái @opentensor ngay bây giờ.
AI dẫn đầu chu kỳ này. Điều đó khó có thể tranh cãi. Nhưng những gì thú vị hơn là ngay cả trong biến động vĩ mô, $TAO đã hoạt động tốt hơn hầu hết các tài sản trong không gian này.
Bước đi từ ~$186 đến $346 không phải là tiếng ồn. Nó phản ánh nhu cầu thực sự đằng sau luận đề này.
✦ Điều gì làm cho Bittensor khác biệt so với token AI trung bình?
Về cơ bản, đó là một thị trường phi tập trung cho trí tuệ máy. Các subnet không phải là pitch deck. Họ đang tích cực huấn luyện các mô hình, chạy suy diễn, và trong vài trường hợp đã tạo ra doanh thu thực tế. Đó là sự phân biệt có ý nghĩa trong một không gian đầy các luận đề không có nội dung.
Cấu trúc cung cũng rất hấp dẫn. Nắp 21M, phát hành kiểu Bitcoin, và một lần giảm một nửa sắp tới vào năm 2025. Nhưng không giống như Bitcoin, nhu cầu được tích hợp vào chính giao thức.
Những người khai thác và xác thực cần $TAO để tham gia, các subnet cạnh tranh để kiếm phát hành, và hoạt động mạng tiếp tục phát triển. Sự khan hiếm với tiện ích tích hợp là một sự kết hợp hiếm.
Hệ sinh thái subnet là nơi mọi thứ trở nên thực sự thú vị.
Đã có hơn 100 subnet trực tiếp, mỗi cái giải quyết một lớp khác nhau của ngăn xếp AI và cạnh tranh để kiếm ưu đãi.
Sự cạnh tranh đó tự nhiên thúc đẩy đổi mới theo một cách mà phát triển tập trung đơn giản không thể sao chép lại.
✦ Một vài cái tôi đang theo dõi chặt chẽ 🔻:
→ Chutes (SN64): triển khai AI rẻ hơn, nhanh hơn mà không cần phụ thuộc vào cloud truyền thống
→ Templar (SN3): huấn luyện mô hình lớn phân tán trên các GPU toàn cầu
→ Targon (SN4): thị trường thống nhất cho AI văn bản, hình ảnh và âm thanh
→ Affine (SN120): điều phối học tăng cường trên các subnet
→ Celium (SN51): thị trường GPU với nhu cầu thực tế, có thể đo lường
→ Ridges (SN62): các đại lý mã hóa AI trong cuộc cạnh tranh liên tục
→ Taoshi (SN8): tín hiệu giao dịch trực tiếp trên crypto và thị trường truyền thống
→ Hippius (SN75): lưu trữ phi tập trung, một lớp nền tảng mà mọi ứng dụng AI nghiêm túc đều cần
→ IOTA (SN9): tiền huấn luyện mô hình quy mô lớn
→ Score (SN44): thị giác máy tính được áp dụng cho thể thao, đã được sử dụng trong thế giới thực
Khi bạn nhìn vào định giá kết hợp của các subnet này so với các dự án AI với một phần nhỏ hoạt động thực tế, khoảng cách rất lớn.
Cách tôi định vị: Tôi không tiếp cận điều này như một giao dịch ngắn hạn. Tôi đã thêm vào những lần giảm giá và giữ $TAO như một vị trí cốt lõi.
Đối với tôi, đây là một cược dài hạn trên cơ sở hạ tầng AI phi tập trung, không phải là một lần đảo chiều.
Câu hỏi tôi luôn quay về:
Khi vốn tiếp tục chảy vào cơ sở hạ tầng AI, mạng nào trong số này sẽ phát triển thành giao thức tỷ đô trước tiên?
Đáng chú ý trước khi nó trở nên rõ ràng.