Une semaine après la mise à jour de dTAO, dans quels domaines l'écosystème Bittensor devrait-il s'améliorer ?
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Une semaine après la mise à jour de dTAO, dans quels domaines l'écosystème Bittensor devrait-il s'améliorer ?
La validation finale dépend de l'établissement d'une boucle de rétroaction positive entre le prix du TAO et la valeur utilitaire du sous-réseau ; en cas d'échec, cela pourrait entraîner une évolution continue du secteur Web3 AI vers des solutions plus légères.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Kevin, chercheur chez BlockBooster
TL;DR
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Bittensor a modifié la répartition des récompenses des sous-réseaux via dTAO, passant d’un modèle proportionnel fixe à une allocation basée sur le poids de mise en gage, avec 50 % injectés dans un pool de liquidité, visant à promouvoir les sous-réseaux de qualité par une évaluation décentralisée.
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Une forte volatilité initiale coexiste avec des pièges liés au taux APY élevé et une sélection adverse, nécessitant une gestion équilibrée entre trois contradictions : filtrage de la qualité des mineurs, seuil cognitif pour les utilisateurs et désalignement entre intérêt du marché et réalité fondamentale.
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Actuellement, parmi les 10 principaux sous-réseaux (TOP10), un seul exige que les mineurs soumettent des modèles open source. La majorité souffrent d’équipes anonymes, d’absence de produit ancré, révélant un goulot d’étranglement dans les infrastructures Web3 AI.
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La validation finale dépendra de l’établissement d’un effet de rétroaction positive entre le prix du TAO et la valeur utilitaire des sous-réseaux. En cas d’échec, cela pourrait entraîner une transformation durable du secteur Web3 AI vers des solutions plus légères.
Rappel du contexte
L’introduction de dTAO a profondément modifié les règles de distribution quotidienne du TAO sur Bittensor :
Ancienne règle : la récompense des sous-réseaux était distribuée selon un ratio fixe — 41 % aux validateurs, 41 % aux mineurs, 18 % aux propriétaires du sous-réseau. Le volume de TAO libéré par sous-réseau était décidé par vote des validateurs.
Nouvelle règle après dTAO : désormais, 50 % des nouveaux jetons dTAO émis sont ajoutés à un pool de liquidité, tandis que les 50 % restants sont répartis entre validateurs, mineurs et propriétaires selon les décisions prises au sein de chaque sous-réseau. Le volume de TAO libéré dépend désormais du poids de mise en gage du sous-réseau.
Objectifs de conception de dTAO :
L’objectif principal de dTAO est de favoriser le développement de sous-réseaux ayant un potentiel de revenus réels, stimuler l’émergence d’applications concrètes et assurer leur évaluation correcte.
Évaluation décentralisée des sous-réseaux : Fini la dépendance à quelques validateurs seulement ; la fixation dynamique du prix dans le pool dTAO déterminera désormais la répartition des émissions de TAO. Les détenteurs de TAO peuvent miser leurs jetons pour soutenir les sous-réseaux qu’ils croient prometteurs.
Augmentation de la capacité des sous-réseaux : L’abolition de la limite supérieure du nombre de sous-réseaux encourage la compétition et l’innovation au sein de l’écosystème.
Encouragement à la participation précoce : Cette mécanique incite les utilisateurs à s’intéresser aux nouveaux sous-réseaux et pousse tout l’écosystème à les évaluer activement. En effet, les validateurs qui migrent tôt vers un nouveau sous-réseau peuvent bénéficier de récompenses plus élevées. Une migration anticipée signifie acquérir le dTAO du sous-réseau à un prix bas, augmentant ainsi la possibilité d’obtenir davantage de TAO à l’avenir.
Incitation des mineurs et validateurs à privilégier les sous-réseaux de qualité : Cela pousse davantage les mineurs et validateurs à identifier de nouveaux sous-réseaux performants. Les modèles des mineurs étant hors chaîne, tout comme les validations, le réseau Bittensor attribue les récompenses aux mineurs uniquement selon les évaluations des validateurs. Ainsi, quel que soit le type d’application IA, tant qu’elle suit l’architecture mineur-validateur, Bittensor peut l’évaluer correctement. Grâce à cette grande inclusivité, tous les acteurs impliqués à chaque étape reçoivent des incitations, ce qui nourrit en retour la valeur de Bittensor.
Analyse de trois scénarios influençant le cours du dTAO
Rappel du mécanisme de base
Le TAO libéré quotidiennement en quantité fixe, accompagné d’une quantité équivalente de dTAO, est injecté dans un pool de liquidité, définissant ainsi un nouveau paramètre de liquidité (valeur k). Parmi ces 50 % de dTAO, moitié entre dans le pool de liquidité, l’autre moitié étant répartie entre propriétaires, validateurs et mineurs selon leur poids relatif. Plus le poids du sous-réseau est élevé, plus sa part de TAO allouée augmente.
Scénario 1 : Cycle vertueux de croissance de la mise en gage
Lorsque la quantité de TAO déléguée aux validateurs augmente continuellement, le poids du sous-réseau progresse, élargissant simultanément la part des récompenses destinées aux mineurs. Les motivations des validateurs à acheter massivement les jetons du sous-réseau peuvent être divisées en deux catégories :
1. Comportement spéculatif à court terme
Les propriétaires de sous-réseaux, agissant comme validateurs, gonflent artificiellement le prix en misant du TAO (stratégie héritée de l’ancien modèle). Toutefois, le mécanisme dTAO affaiblit la certitude de succès de cette approche :
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Cette stratégie reste viable si la proportion d’utilisateurs irrationnels excède celle des investisseurs attentifs à la qualité
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Dans le cas contraire, les jetons accumulés précocement se déprécient rapidement, et combiné à un mécanisme de libération régulière limitant l’accès au capital, cela peut mener à l’élimination progressive par des sous-réseaux de meilleure qualité
2. Logique de capture de valeur
Les sous-réseaux dotés de cas d’usage réels attirent des utilisateurs grâce à des revenus concrets. Les participants à la mise en gage bénéficient alors non seulement d’un rendement levier sur dTAO, mais aussi de retombées supplémentaires issues de la mise en gage, créant ainsi un cercle vertueux de croissance durable.
Scénario 2 : Stagnation relative
Lorsque la mise en gage d’un sous-réseau continue de croître, mais reste en retard par rapport aux projets leaders, sa capitalisation augmente progressivement sans pour autant maximiser les rendements. Dans ce cas, il convient de se concentrer sur :
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La qualité des mineurs fixe la limite supérieure : TAO fonctionne comme une plateforme d’incitation aux modèles open source (et non une plateforme d’entraînement). Sa valeur provient donc de la production et de l’application effective de modèles de haute qualité. La combinaison entre la direction stratégique choisie par le propriétaire du sous-réseau et la qualité des modèles soumis par les mineurs constitue le plafond de développement
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Compétences de l’équipe reflétées : Les meilleurs mineurs proviennent souvent de l’équipe de développement du sous-réseau. La qualité des mineurs reflète donc directement la compétence technique de l’équipe
Scénario 3 : Spirale de mort par fuite de la mise en gage
Lorsque la mise en gage d’un sous-réseau diminue, un cycle vicieux s’enclenche facilement (baisse de la mise → baisse des rendements → fuite accélérée). Les causes possibles incluent :
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Élimination par concurrence : Le sous-réseau dispose d’une utilité mais son produit est techniquement dépassé, ce qui fait chuter son poids et conduit à son exclusion. Bien que cet état idéal reflète une saine évolution de l’écosystème, aucune preuve claire n’existe encore aujourd’hui montrant que TAO joue pleinement le rôle d’« outil d’incubation pour applications Web3 »
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Effondrement des anticipations : Si le marché perd confiance dans l’avenir du sous-réseau, les mises spéculatives se retirent. Dès lors que la libération quotidienne diminue, les mineurs non essentiels s’évacuent rapidement, entraînant une tendance de déclin irréversible
Risques potentiels et stratégies d’investissement
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Période de forte volatilité : Durant les premières semaines, bien que la quantité totale initiale de dTAO libérée soit importante, la libération quotidienne étant fixe, cela peut provoquer des fluctuations extrêmes de prix. À ce stade, la mise en gage sur le réseau racine devient une stratégie d’atténuation du risque, permettant d’obtenir un rendement de base stable
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Piège du taux APY élevé : L’attrait immédiat d’un APY élevé peut masquer des risques structurels à long terme tels qu’une faible liquidité ou un manque de compétitivité du sous-réseau
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Jeu stratégique autour du poids : Le poids des validateurs dépend à la fois de la valeur du dTAO du sous-réseau et de la mise en gage de TAO sur le réseau racine (modèle de poids composé). Pendant les 100 premiers jours suivant le lancement du sous-réseau, la mise en gage sur le réseau racine conserve un avantage significatif en termes de certitude des rendements
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Caractéristiques similaires aux transactions Meme : À ce stade, le comportement de mise en gage sur les sous-réseaux présente des similarités notables avec la spéculation sur les Memecoins
Valeur intrinsèque versus déséquilibre du marché
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Paradoxe du développement écologique : Bien que le mécanisme dTAO vise à cultiver des sous-réseaux utilitaires, ses caractéristiques orientées « valeur » engendrent :
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Forte barrière éducative : Il faut constamment évaluer la qualité des mineurs, les cas d’usage, le background des équipes et les modèles économiques, ce qui représente un seuil cognitif élevé pour les investisseurs non spécialisés en IA
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Décalage dans la conversion de l’intérêt : Contrairement aux jetons d’Agent, les jetons de sous-réseaux n’ont pas encore atteint un consensus de marché comparable en ampleur
Risques systémiques liés aux mises irrationnelles
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Répétition des erreurs passées : Si les utilisateurs continuent aveuglément de suivre l’indicateur de volume de libération, cela entraînera :
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Des abus de pouvoir par les validateurs : reproduction des dysfonctionnements du système précédent où les sous-réseaux s’auto-votaient
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L’échec de la mise à niveau du mécanisme : remise en cause de la fonction de tri de qualité, cœur de la conception dTAO
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Exigences élevées en matière d’évaluation : Les investisseurs doivent être capables d’évaluer la qualité des sous-réseaux, or il existe aujourd’hui un écart significatif entre cette exigence et la maturité actuelle du marché
Dilemme stratégique sur le timing d’investissement
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Meilleur moment d’entrée : La fenêtre optimale d’investissement devrait se situer plusieurs mois après le lancement du sous-réseau (phase où la capacité de l’équipe et le potentiel du réseau deviennent visibles), mais comporte les risques suivants :
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Baisse de l’attention médiatique et du suivi du marché
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Rétrécissement de la liquidité causé par le départ des spéculateurs précoces
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Double validation du succès :
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Établissement d’un effet de rétroaction positive entre le prix du TAO et la valeur utilitaire du sous-réseau
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Les validateurs choisissent de conserver leurs positions en TAO plutôt que de les vendre, afin de bénéficier de rendements durables
Risque de perte de contrôle sur la qualité des mineurs
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Problème de sélection adverse :
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Absence de mécanisme efficace de tri de qualité : les modèles actuels peinent à distinguer objectivement la contribution des mineurs
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Déséquilibre des incitations : les comportements de parasitage par des mineurs de faible qualité étouffent les développeurs sérieux
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Goulot d’étranglement du développement écologique : l’environnement d’incubation des modèles open source n’est pas encore mature, risquant de tomber dans un piège de type « mauvaise monnaie chasse la bonne »
Les trois contradictions dans l’investissement dans les sous-réseaux dTAO :
Contradiction principale :
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Capacité du sous-réseau à attirer des ressources de mineurs de qualité
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Efficacité du système d’évaluation par les utilisateurs
Contradictions secondaires :
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Existence de cas d’usage commerciaux réels pour le sous-réseau
Points de risque potentiels :
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Transparence de l’information sur l’équipe de développement
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Pertinence du modèle économique
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Capacité d’exécution en marketing
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Possibilité d’intervention de capitaux externes
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Conception du mécanisme d’émission des jetons
Observations et perspectives
Bien que le modèle open source soit la voie principale de l’évolution technologique, il pourrait rencontrer des goulots d’étranglement insurmontables dans le domaine décentralisé.
Actuellement, même si Bittensor est un leader du secteur, son écosystème de sous-réseaux dTAO présente encore des défauts de qualité manifestes. L’analyse des dix premiers sous-réseaux selon le volume de distribution de TAO montre que parmi le TOP10, un seul impose aux mineurs la soumission de modèles open source, tandis que la majorité des sous-réseaux ont peu ou pas de lien entre leurs mineurs et le développement de modèles.
La formation de modèles open source implique une barrière technologique très élevée, ce qui constitue un défi majeur pour les développeurs Web3. Pour maintenir un nombre suffisant de mineurs, la plupart des sous-réseaux abaissent volontairement le seuil technique, évitant la contrainte de l’open source afin de garantir l’approvisionnement du pool d’incitation aux jetons.
Même pour les sous-réseaux ne requérant pas formellement de modèles open source, la qualité écologique reste préoccupante.
Problèmes courants dans les TOP10 sous-réseaux :
Absence de produits opérationnels vérifiables
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Trop d’équipes de développement anonymes
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Manque d’ancrage solide entre la valeur du jeton dTAO et celle du produit
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Modèles de revenus peu crédibles face au marché
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La conception fondamentale de dTAO est visionnaire, mais les infrastructures Web3 actuelles ne sont pas encore suffisantes pour soutenir la construction de son écosystème idéal. Ce décalage entre idéal et réalité pourrait entraîner deux conséquences :
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Une correction à la baisse nécessaire du système d’évaluation des sous-réseaux dTAO
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Si la validation du statut de plateforme open source de Bittensor échoue, le secteur Web3 AI pourrait se tourner vers des directions plus légères, telles que les applications Agent ou le développement de middlewares
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