昔地を再訪、Bittensorには他にどのようなサブネットが注目されるだろうか？

2025.04.22

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昔地を再訪、Bittensorには他にどのようなサブネットが注目されるだろうか？

Bittensorは「ダーウィン式AI」の範疇に属し、自然選択によって進化するAIである。

2025.04.22 - 04:56:17

Bittensor

Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察

Bittensorは「ダーウィン式AI」の範疇に属し、自然選択によって進化するAIである。

著者：0xJeff

翻訳：TechFlow

暗号資産は私にとって常に刺激的であり、学ぶべき新しいことが常にあります。私はもともと好奇心が強く、技術者に一見馬鹿げた質問をたくさんして、彼らの洞察や貴重な経験から学ぶことを好んでいます。人工知能（AI）も例外ではなく、実際、Web2のテック大手がモデルを継続的に改善し、主要アプリケーションがAIを活用してAI主導のユースケースをリリースするにつれて、進展のスピードは非常に速くなっています。

@canvaは、非技術者のアーティストやクリエイターがインタラクティブな体験を簡単に構築し、AIで創作活動を強化できるAIツールを導入しました。

@YouTubeは、クリエイターが動画用のバックグラウンドミュージックを生成できる新しいAIツールを導入しました。

Grabのようなライドシェア企業は、商人やドライバーのパートナーを支援するためにエージェント型AIを展開しています。

Lazadaなどのeコマース企業は、販売、マーケティング、カスタマーサポートにおいて販売事業者を支援するためにジェネレーティブAIツールの導入を進めています。

このような事例は枚挙にいとまがありません。ジェネレーティブAIおよびエージェント型AIを活用したワークフロー改善の実用的なユースケースは、企業および一般ユーザーの間で急速に採用されつつあります。これらの技術の利点は、入手のしやすさにあります。無料または低コストのソリューションはどこにでもあり、その便益は財政的コストを大きく上回ります。

しかし、これらのAI製品を利用する際に生じる隠れたトレードオフは、しばしば見過ごされています。例えば：

あなたのデータの所有者は誰ですか？
誰かがあなたのアイデアを盗んで競合製品を作ることはないでしょうか？
プラットフォームは安全ですか？あなたのデータが漏洩するリスクはありますか？
プラットフォームがダウンしたら（AWSでかつて発生したように）、ビジネスが中断しますか？顧客の資金は危険にさらされますか？
常にプラットフォームにアクセスできますか？身元確認が必要ですか？もしプラットフォームが閉鎖された場合、あなたは依然として自分の製品やビジネスを所有できるのでしょうか？

他にも多くの問題があります（まだ読んでいない場合は、以前の記事でこのトピックについてさらに詳しく説明しています）。

中央集権的な参加者は、あなたの人生に重大な影響を与える可能性のある（意図せずとも）決定を下す中央集権的な権限を持っています。これには重要性を感じないかもしれません。あるいは、こうしたツールを頻繁に使わない、あるいはこれらの企業がユーザーの最善の利益のために行動すると信じているかもしれません。それは問題ありません。むしろ、これらのAIスタートアップに投資したいと思うかもしれません。なぜなら、それらは巨大なターゲット市場に参入しているからです。しかし問題は—あなたは投資できないということです。 unless you are at @ycombinator or a top-tier venture capital firm, these deals are inaccessible to you.

一方、Web3 AI分野では、多数の投資可能なAIエコシステムがあり、チームは分散型AI製品・サービスをユーザーに提供しようと努力しています。その中でもトップクラスの投資可能な分散型AIエコシステムの一つが@opentensor（Bittensor）です。

Bittensor：ダーウィニズム式AI

Bittensorは「ダーウィニズム式AI」に属します。これは自然選択によって進化するAIです。AI版の『ハンガーゲーム』だと考えてください。各サブネットにはそれぞれ独自の「ハンガーゲーム」があり、「マイナー」が貢物（または参加者）となります。彼らは特定のタスクに対して自身のモデルとデータを使って競争します。最も強いモデル（最高のパフォーマンスを示すもの）だけが報酬を受け取ります。弱いモデルは、置き換えられるか、進化します（訓練、チューニング、他人からの学習を通じて）。時間とともに、より強力で多様性に富み、高性能なAIエコシステムが形成されていきます。

Bittensorが特に興味深いのは、異なるステークホルダー間のインセンティブを一致させるよう設計された競争とインセンティブメカニズムにあります。以下のツイートで、Web3 AIエージェントチームが直面する課題を概説しています……

要するに、現在のエージェントトークンは投機家やチームにとっては注目を集めるツールとして有利ですが、トークンでユーザーを獲得・維持するには効果が薄く、価格下落時に人材（開発者、創業者など）のモチベーション維持手段としても機能しないため、特に問題があります。

Bittensorは、$TAOの発行をサブネットに分配することで、チームの運営を奨励・支援する市場駆動型のメカニズムにより、この問題を解決しています。市場はこれらのサブネットに$TAOをステーキングすることで、どのサブネットがより多くの発行量を得るかを決定します。ステーキングされると、$TAOはAlphaサブネットトークンに変換されます。ステーキングする人が多ければ多いほど、Alphaトークンの価格が上がり、得られる発行量（Alphaトークン形式）も増加します。

$TAOの発行スケジュールはBTCと非常によく似ており、固定供給量は2100万トークンで、4年ごとに半減します（毎日7,200個の$TAOがサブネットに配布されます）。初の$TAO半減期は2026年1月5日頃に発生すると予想され、その時点で circulated supply が1050万トークンに達する見込みです。

投資家にとって重要な理由

ここでは技術的な詳細には深入りしません。取引／投資の観点から、なぜBittensorが最もエキサイティングなエコシステムの一つだと思うのかをお伝えしたいと思います。

上記のダイナミクスに加えて、Alphaサブネットトークンを取引することは、取引と同時に「マイニング」をしているようなものです。

Alphaトークンの価格が上昇するたびに、価格上昇の恩恵だけでなく、$TAOの発行（Alphaトークン形式）も受け取れるからです。

もしサブネットが優れたパフォーマンスを出し順位を上げれば、最初に保有していた$TAOは急激な価格上昇と大量の追加発行を享受することになります。早期に$TAOをサブネットにステーキングすればするほど、年率リターン（APY）は高くなります（市場がまだ気づいておらず、サブネットにステーキングしている人や$TAOの量が少ないため）。

dTAO vs Solidly

出典：@DeSpreadTeam

Solidlyのve(3,3)メカニズムは、長期ロックと継続的な参加を要求します。不適切な発行（誤った流動性プールへの投票）による損失は、すべての保有者が共有します（発行されたトークンが売却され、すべてのトークン保有者の価格が下落する）。

一方、dTAOは長期ロックを必要としないため、誰でもいつでも自由に出入りできます。ただし、参入（サブネットへのステーキング）には徹底的なデューデリジェンス／セルフリサーチが必要です。間違ったサブネットに投資すると大きな損失を被る可能性があります（ロック期間やその他の制限がないため、人々は簡単に退出できるため）。

でもJeff、完全希薄化時価総額（FDV）がこんなに高い！時価総額5億ドル超のサブネットにどうやって投資できるんですか？

サブネットは初期段階にあるため、FDVはここで考える適切な指標ではないかもしれません。短期〜中期の取引を行うなら、時価総額（MC）の方が適しているでしょう。インフレが気になる場合は、18%/41%/41%という比率を理解しておく価値があります。これは、発行されたもの（Alphaトークン形式）のうち、サブネット所有者、バリデータ、マイナーにそれぞれ分配される割合です。ステーキング者／Alphaトークン保有者は、ステーキング時に$TAOをバリデータに委任するため、バリデータの41%の部分から利益を得られます。

多くのサブネット所有者は、自信を示すために発行されたAlphaトークンを引き続き保有しており、バリデータやマイナーと積極的に対話して、市場を見守り、大量に売却しないよう促しています（taostatsでこれらの情報を探索できます）。

大局的に見ると、次のチャートはBittensorエコシステムの傾向を最もよく示しているものの一つです。

出典：taoapp

2月にdTAOがリリースされて以来、Roots（Bittensorインセンティブシステムを管理するOGサブネット）内の%TAOは継続的に低下しており、一方でサブネット内の%TAOは上昇し続けています。これは、ステーキング者／投資家がよりリスクを取るようになっていることを意味します（Rootネットワークにステーキングすると約20-25%の控えめな年率リターンが得られますが、Root上にはAlphaサブネットトークンの価格上昇はありません）。この傾向は、サブネットチームが製品をリリースするスピードと一致しています。dTAOリリース以降、チームは公開で構築し、ユーザーが望む製品を開発し、迅速に反復し、プロダクトマーケットフィットを見つける必要があります。また、ユーザーを惹きつけ、現実世界での実際の収益を伴うユーティリティを素早く生み出す必要があります。私がこのエコシステムに入って以来、競争とインセンティブ分配のおかげで、他のエコシステムよりもはるかに速いペースで製品がリリースされているのを感じています。

これにより、サブネットとその独自の投資可能な分散型AI（DeAI）ユースケースへと話がつながります。

主要なサブネットとユースケース

プロダクトマーケットフィット（PMF）の面でナンバーワンと見なされているチームは@rayon_labsで、日常ユーザーにサービスを提供することに焦点を当てており、専門的な実行力とSN64（Chutes）、SN56（Gradients）、SN19（Nineteen）といった公開構築の能力を継続的に示しています。

Chutes — サーバーレス方式でAIを簡単にデプロイできるインフラを提供。最近のAWSのダウンタイムは、こうしたサービスが必要不可欠であることを示す最良の例です。集中型プロバイダーに依存している場合、単一障害点によりAIアプリケーションが停止する可能性があり（潜在的な資金損失／悪用のリスク）。

Gradients — プログラミング知識がなくても、誰でもGradients上で独自のAIモデルを訓練できます（専門用途、画像生成、カスタムLLM向け）。最近リリースされたv3バージョンは、同業他社よりも安価です。

Nineteen — 高速、スケーラブルで分散型のAI推論プラットフォームを提供（テキストおよび画像生成に誰でも利用可能で、同種の製品よりもはるかに高速）。

さらに、RayonはSquad AIエージェントプラットフォームをリリース予定で、使いやすいドラッグ＆ドロップ式ノードスタイルのAIエージェント構築プラットフォームであり、すでにコミュニティ内で大きな注目を集めています。

3つのサブネット合わせて、$TAO発行量の3分の1以上を占めています。これは、チームが公開で構築し、ユーザーが必要とする高品質な製品を提供できていることの証左です（多くのサブネット所有者から「ナンバーワンチーム」と称されています）。

Gradientsは1か月で13倍に成長（現在の時価総額3200万ドル）
Chutesは2.3倍に成長（時価総額6300万ドル）
Nineteenは3倍に成長（時価総額1800万ドル）

この傾向は、特にChutesの採用率（現在1位のサブネット）が高まるにつれて、すぐには止まらないようです。

Rayon Labsのサブネット以外にも、多くの興味深いチームがあります。たとえば、タンパク質折りたたみ、ディープフェイク／AIコンテンツ検出、3Dモデル、トレーディング戦略、ロールプレイLLMなどです。私はまだすべてを深く調査していませんが、最も関連性が高いと考えるのは「予測システム」（taopill）に属するサブネットです。

SN41 @sportstensor

多くの人は@AskBillyBetsを通じて彼らを知っているかもしれませんが、SportstensorはBillyの意思決定を支えるインテリジェントシステムです（Billyの主力チームは@ContangoDigitalで、分散型AI（DeAI）およびBittensorサブネットバリデータ／マイナーに投資するベンチャーキャピタル会社です）。

SN41の製品— Sportstensorモデルは非常に興味深いものです。マイナー間の競争で、スポーツイベントの結果を正確に予測するための最良のモデルとデータセットを持つことが目標です。

例：最新のNBAリーグでは、大衆の人気チームに賭けた場合（人気チームにベット）、約68%の正答率／勝率を経験できたでしょう。これは、人気チームに賭けた全員が多くのお金を稼いだことを意味するでしょうか？いいえ、実際には損失を出しています。人気チームにそれぞれ100ドルずつ賭け続けた場合、最終的には負の投資リターンとなり、約1700ドルの損失が出ます。

人気チームは勝率が高い傾向にありますが、オッズが低いため、正しく賭けても得られる金額が少なくなります。人々はしばしば人気チームに集中するため、アンダー（人気薄）の勝利時のオッズが低くなり、逆にアンダーを正しく予測できれば大きな利益を得られます。

ここでSportstensorモデルの出番です。マイナーは自身の機械学習モデル（モンテカルロ法、ランダムフォレスト、線形回帰など）と独自のデータ（無料または独占的）を使用して最良の結果を目指します。Sportstensorはその後、これらの結果の平均値／中央値を取り、市場の優位性を識別するインテリジェンスとして使用します。

実際の市場のオッズは25:75です。モデルは45:55のオッズを示しているかもしれません。この15ポイントの差が優位性です。モデルがこのような優位性を多く発見すれば、勝率が高くなくても長期的に正の投資リターンを積み上げ始めることができます。

出典：Sportstensor、翻訳：TechFlow

完全な取引レポートをご覧ください（深く掘り下げたい場合）。これは最新レポートで共有されたモデルの結果です。数字は非常に印象的です。チームは毎月1万ドルをバッファーとして運用するベッティングファンドも運営しており、利益を活用してインテリジェントに再ベットします。月末には、利益でAlphaトークンを買い戻します。チームは3月に約1万8000ドルの利益を上げました。

インテリジェントシステムの使用方法によって結果は大きく異なります。例えば、インテリジェントシステムが35:65のオッズを示していても、実際の市場オッズは40:60かもしれません。この場合にベットする人もいれば、優位性が小さすぎるためベットしない人もいるでしょう。Billyがインテリジェントシステムを使う方法は、Sportstensorのそれとは異なります。（現在のところ、この分野は非常に初期段階であり、誰も持続的に正の投資リターンを得る方法を確立していません。）

Sportstensorは、ユーザーが洞察を簡単に理解し、それに基づいてベッティング決断を下せるダッシュボードを作成することで、インテリジェントシステムのさらなるマネタイズを計画しています。

私はこのチームが好きです。なぜなら、製品には多くの発展方向があるからです。Billyがこの方法で多くの注目を集め、スポーツファンがBillyと一緒にベットするときに興奮しているのを見てきました。チームが複数のスポーツをカバーしているため、エージェントは人々の雰囲気、交流、ベッティング方法をさまざまな形で変えることができます。

SN44 @webuildscore

Scoreは当初、Sportstensorに類似したシステムの構築を試みましたが、未来の出来事を予測する能力に大きな価値があることに気づき、コンピュータビジョン分野に転換しました。これを理解するには、画面上で何が起きているかを分析するためにコンピュータビジョンが必要です。AIが画面上の物体を認識し、位置を特定し、データにラベル付けし、さまざまなアルゴリズムを通じて結論を導き（ある選手が特定の動作を行う確率など）、これらすべてを一般的なスコアに変換します。このスコアは、選手のパフォーマンス向上や早期の才能発掘に役立ちます。

マイナーは物体のラベリングを競います（これがマイナーの主な目的です）。Scoreは現在、内部アルゴリズムを使用して結論を導いています。

選手にスコアを付けるとき（チェスや『リーグ・オブ・レジェンド』のEloのように、ただしより細かく、ダイナミックに、各試合中の選手の意思決定とその影響に基づいて変化します）、クラブのオーナーは多くのことができます。たとえば、若いうちに才能を発見できます。子供の試合のビデオを持っていれば、プロと同じ方法で評価できます。これにより、サッカー界全体を同じ方法で定量化できるのです。

独自のデータを活用して、Scoreはスコアやインサイトをデータブローカー、クラブオーナー、スポーツデータ企業、ギャンブル会社に販売することでマネタイズできます。

消費者向けアプリケーションについては、Scoreは異なるアプローチを取っています。

@thedkingdaoはスポーツヘッジファンドDAOで、Scoreのデータをギャンブルモデル開発に使用し、それを実行可能なベッティング決断に変換しています。v2ターミナルは明日リリース予定（ユーザーは異なるサブスクリプションモデルで完全なモデルにアクセスでき、試合分析、高度な資金管理に関する質問（最適なベッティングパートナーなど）、エージェントを使って独自の戦略を策定できます）。ユーザーは資金をVault製品にロックでき、エージェントが自動でベットを行い、ベッティングからのリターンを提供します。来月または夏までにリリース予定です。

すぐに、ユーザーはScoreのセルフサービスプラットフォームにビデオをアップロードできるようになります。マイナーがラベリングを行います。通常、サッカー試合のビデオは数時間かかりますが、マイナーは90分の試合をわずか10〜12分でラベリングでき、他よりもはるかに高速です。ユーザーはラベリングされたデータを自身のモデルやユースケースに活用できます。

私はScoreが好きです。なぜなら、自動運転車やロボットなど、スポーツ以外の分野にも応用できるからです。ガベージデータが溢れる世界では、高品質な独占データが極めて価値があります。

SN18 @zeussubnet

これは最近大きな注目を集めた新しいサブネットです。まだチームと直接話す機会はありませんが、製品は非常に興味深いです。

Zeusは機械学習ベースの気候／天気予測サブネットで、従来のモデルを超える速度と精度で予測を行うことを目指しています。

正確な天気予測は商品価格の予測に役立つため、ヘッジファンドにとって非常に魅力的です（ヘッジファンドはこうしたインテリジェンスを得るために数百万ドルを支払う用意があり、成功すれば数億ドルを稼ぐことができるため）。

Zeusサブネットは比較的新しく、最近サブネット18を買収したばかりです。Alphaトークンは過去7日間で210%上昇しました。

私は興味を持っているがまだ深く調査していない他のサブネット：

@404gen_ SN17 — AIで生成された3Dアセット作成のインフラ。ゲーム、AIキャラクター、バーチャルYouTuberなどの3Dモデル作成に使用。最近の@unityとの統合により、シームレスな3Dモデル生成が可能になり、Unityの120万人の月間アクティブユーザーの創作プロセスを変革する可能性があります。
@metanova_labs SN68 — DeSci医薬品発見サブネット。医薬品発見を協働的な高速競争に変え、従来の課題（コストと時間）を解決します（従来のプロセスは10年以上かかり、数十億ドルの費用がかかる可能性があります）。

他にも多くのサブネットがあり、今後機会があればさらに紹介します。私は技術者ではないため、最も理解しやすいものから始めました。