Bittensorサブネット投資ガイド：AIの次の波を掴む
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Bittensorサブネット投資ガイド：AIの次の波を掴む
2月以降、サブネットが急速に成長を遂げており、本稿では主要なサブネットを概観するとともに、投資戦略を提供する。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察著者：Biteyeコア貢献者 @lviswang
一、市場概要：dTAOアップグレードでエコシステムが爆発的成長
2025年2月13日、Bittensorネットワークは歴史的なDynamic TAO（dTAO）アップグレードを実施し、中央集権的ガバナンスモデルから市場主導の分散型リソース配分へと移行しました。このアップグレードにより、各サブネットは独立したalphaトークンを獲得し、TAO保有者は自由に投資対象を選択できるようになり、真に市場ベースの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アップグレードは巨大なイノベーション活力を解放しました。わずか数ヶ月で、Bittensorのサブネット数は32から118に増加し、増加率は269％に達しました。これらのサブネットは、基礎的なテキスト推論・画像生成から、最先端のタンパク質フォールディング・クオンツ取引まで、AI産業のさまざまな分野を網羅しており、現在最も完成された分散型AIエコシステムを形成しています。
市場パフォーマンスも目覚ましいものがあります。トップサブネットの時価総額は、アップグレード前の400万ドルから6.9億ドルへと拡大し、ステーキングの年間利回りは安定して16〜19％を維持しています。各サブネットは市場ベースのTAOステーキング率に応じてネットワーク報酬を受け取り、上位10サブネットがネットワーク排出量の51.76％を占めており、優れたものが生き残る市場メカニズムが明確に示されています。
https://taostats.io/subnets
二、主要サブネット分析（排出量上位10）
1. @chutes_ai，Chutes (SN64) - サーバーレスAIコンピューティング
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
Chutesは「即時起動」アーキテクチャを採用し、AIモデルの起動時間を200ミリ秒に短縮し、従来のクラウドサービスに比べて10倍の効率を実現しています。世界中の8,000以上のGPUノードを活用し、DeepSeek R1からGPT-4までの主要モデルをサポートし、毎日500万件以上のリクエストを処理し、レスポンス遅延を50ミリ秒以内に抑えています。
ビジネスモデルは成熟しており、フリーミアム戦略でユーザーを惹きつけ、OpenRouterプラットフォームを通じて統合されています。Chutesは同プラットフォームにDeepSeek V3などの人気モデルの計算リソースを提供し、API呼び出し1回ごとに収益を得ています。コスト面での優位性は顕著で、AWS Lambdaよりも85％低くなっています。現在までに使用された総トークン数は9,042.37Bを超え、企業顧客は3,000社以上にのぼります。
dTAO開始後わずか9週間で時価総額1億ドルに到達し、現在は7,900万ドル。技術的防衛線が堅固で、商業化も順調に進み、市場からの評価も高い。現在、サブネットのリーディングプレーヤーです。
https://chutes.ai/app/research
2. @celiumcompute，Celium (SN51) - ハードウェア計算最適化
コアバリュー：ハードウェアレベルでの最適化により、AI計算効率を向上
Datura AIが開発し、ハードウェアレベルの計算最適化に特化しています。GPUスケジューリング、ハードウェア抽象化、パフォーマンス最適化、エネルギー効率管理という4つの技術モジュールを通じて、ハードウェア利用効率を最大化します。NVIDIA A100/H100、AMD MI200、Intel Xeなど全ラインナップのハードウェアをサポートし、同種製品に比べて価格は90％低下、計算効率は45％向上しています。
https://celiumcompute.ai/
現在、CeliumはBittensor上で2番目に大きな排出量を持つサブネットであり、ネットワーク全体の7.28％を占めています。ハードウェア最適化はAIインフラの中核であり、技術的障壁が高く、価格上昇トレンドも強いため、現在の時価総額は5,600万ドルです。
3. @TargonCompute，Targon (SN4) - 分散型AI推論プラットフォーム
コアバリュー：機密計算技術により、データのプライバシーとセキュリティを確保
Targonの核心は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モデルの学習、推論、検証をサポートします。TVMはIntel TDXなどの機密計算技術およびNVIDIAの機密計算を採用し、AIワークフロー全体の安全性とプライバシー保護を実現しています。ハードウェアからアプリケーション層まで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は技術的ハードルが高く、ビジネスモデルも明確で、安定した収益源を持っています。すでに収益によるトークン買い戻しメカニズムを開始しており、すべての収益をトークンのリバースに充てており、最近の1回の買い戻しでは1.8万ドルを実施しました。
4. @tplr_ai，τemplar (SN3) - AI研究と分散型学習
コアバリュー：大規模AIモデルの協働学習により、学習の敷居を下げる
Templarは、Bittensorネットワーク上で大規模AIモデルの分散型学習に特化した先駆的サブネットであり、「世界最高のモデル学習プラットフォーム」になることを使命としています。世界中の参加者が提供するGPUリソースを活用して協働学習を行い、最先端モデルの共同学習とイノベーションに注力し、不正行為防止と高効率な協力を重視しています。
技術的成果としては、Templarはすでに12億（1.2B）パラメータのモデル学習を成功させ、2万回以上の学習サイクルを経て、約200台のGPUがプロセス全体に参加しました。2024年にcommit-revealメカニズムをアップグレードし、検証の分散化とセキュリティを強化。2025年にはさらに大規模モデルの学習を推進し、パラメータ規模は700億（70B+）に達し、標準AIベンチマークテストでは業界標準と同等のパフォーマンスを記録し、Bittensor創設者Const氏から個人的に推薦されています。
Templarの技術的優位性は際立っており、現在の時価総額は3,500万ドルで、ネットワーク排出量の4.79％を占めています。
5. @gradients_ai， Gradients (SN56) - 分散型AI学習
コアバリュー：AI学習の民主化により、コストのハードルを大幅に引き下げ
Rayon Labsが開発した同様のプロジェクトで、分散型学習を通じてAI学習のコスト課題を解決します。勾配同期に基づくスマートスケジューリングシステムにより、タスクを数千のGPUに効率的に分配します。118兆パラメータのモデル学習を完了し、コストはわずか1時間あたり5ドルで、従来のクラウドサービスより70％安価であり、学習速度は中央集権型ソリューションより40％高速です。ワンクリックインターフェースにより使いやすさを向上させ、すでに500以上のプロジェクトが医療・金融・教育分野のモデルファインチューニングに利用しています。
現在の時価総額は3,000万ドル。需要が大きく、技術的優位性も明確であり、長期的に注目すべきサブネットの一つです。
https://x.com/rayon_labs/status/1911932682004496800
6. @taoshiio，Proprietary Trading (SN8) - 金融クオンツ取引
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は分散型クオンツ取引および金融予測プラットフォームであり、AIがマルチアセット取引シグナルを生成します。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、多層的な予測モデルアーキテクチャを構築しています。時系列予測モデルはLSTMとTransformer技術を融合し、複雑な時系列データを処理できます。マーケットセンチメント分析モジュールは、SNSやニュース内容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活用されます。
ウェブサイトでは、各マイナーが提供する戦略の収益やバックテスト結果を確認できます。SN8はAIとブロックチェーンを融合し、革新的な金融市場取引方式を提供しており、現在の時価総額は2,700万ドルです。
https://dashboard.taoshi.io/miner/5Fhhc5Uex4XFiY7V3yndpjsPnfKp9F4EhrzWJg7cY6sWhYGS
7. @_scorevision，Score (SN44) - スポーツ分析と評価
コアバリュー：スポーツ映像分析で6,000億ドル規模のサッカー産業を狙う
スポーツ映像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、軽量検証技術により複雑な映像分析コストを削減します。2段階の検証プロセス（フィールド検出＋CLIPベースのオブジェクトチェック）を採用し、従来の1試合あたり数千ドルかかるアノテーションコストを1/10〜1/100に削減します。Data Universeと協力し、DKING AIエージェントの平均予測精度は70％に達し、1日の精度が100％になったこともありました。
https://x.com/webuildscore/status/1942893100516401598
スポーツ産業は巨大で、技術革新も顕著であり、市場の将来性は非常に明るいです。Scoreは明確な応用方向を持つサブネットであり、注目すべき存在です。
8. @openkaito，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集中しており、InfoFi分野の主要プレーヤーであるKaitoが支援しています。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および推論能力の構築を目指しており、特に情報検索および意味検索において重点を置いています。
このサブネットはまだ初期建設段階にあり、主にテキスト埋め込みモデル周辺のエコシステム構築に取り組んでいます。今後予定されているYapsとの統合に注目すべきで、これがその応用範囲とユーザーベースを大幅に拡大させる可能性があります。
9. @MacrocosmosAI，Data Universe (SN13) - AIデータインフラ
コアバリュー：大規模データ処理、AI学習データの供給
1日に5億行のデータを処理し、累計で556億行以上を処理可能で、100GBのストレージをサポートしています。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、分散型ストレージなどのコア機能を提供します。革新的な「重力」投票メカニズムにより、動的な重み調整を実現しています。
https://www.macrocosmos.ai/sn13/dashboard
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も重要です。複数のサブネットにデータを供給するサプライヤーとして、Scoreなど他のプロジェクトと深く連携しており、インフラとしての価値を示しています。
10. @taohash，TAOHash (SN14) - PoW計算力マイニング
コアバリュー：従来のマイニングとAI計算を接続し、計算リソースを統合
TAOHashは、ビットコインマイナーが計算力をBittensorネットワークにリダイレクトすることを可能にし、マイニングによって得たalphaトークンをステーキングまたは取引に利用できます。このモデルは、従来のPoWマイニングとAI計算を統合し、マイナーに新たな収益源を提供します。
数週間のうちに、6EH/sを超える計算力を誘致しました（全世界の約0.7％）。これは市場がこのハイブリッドモデルを認めた証です。マイナーは従来のビットコインマイニングとTAOHashトークンの獲得の間で選択でき、市場状況に応じて収益を最適化できます。
11. @CreatorBid，Creator.Bid - AIエージェントエコシステムのローンチプラットフォーム
Creator.Bidはサブネットではありませんが、Bittensorエコシステム内で重要な調整役を果たしています。Creator.Bidのエコシステムは3本柱から成り立っています。Launchpadモジュールは、公平かつ透明なAIエージェント発行サービスを提供し、スナイプ防止のスマートコントラクトとキュレーション発行メカニズムを通じて、新規AIエージェントに安全で透明なスタートを提供します。TokenomicsモジュールはBIDトークンを通じてエコシステム全体を統一し、エージェントに持続可能な収益モデルを提供します。Hubモジュールは強力なAPI駆動サービス（コンテンツ自動化、SNS API、ファインチューン画像モデルなど）を提供します。
プラットフォームの核心的イノベーションは「Agent Keys」という概念です。これらのデジタルメンバーシップトークンにより、クリエイターはAIエージェントを中心にコミュニティを構築し、共有所有を実現できます。各AIエージェントはAgent Name Service（ANS）を通じてユニークなアイデンティティを取得し、ANSはNFT形式で実装され、各エージェントが重複しない識別子を持つことを保証します。ユーザーは簡単なプロンプト入力だけで、個性豊かな特徴を指定でき、プログラミング知識がなくても完全な機能を持つAIエージェントを生成できます。
Creator.Bid自体はBaseネットワーク上に構築されていますが、Bittensorエコシステムとは深い協力関係を築いています。TAO Councilを運営することで、BitMind（SN34）、Dippy（SN11 & SN58）などのトップサブネットを集め、「TAOに準拠したエージェント、サブネット、開発者が集まる調整層」となっています。
この協力関係の価値は、異なるネットワークの強みを統合できることにあります。Bittensorは強力なAI推論および学習能力を提供し、Creator.Bidは使いやすいエージェント作成および発行プラットフォームを提供します。両エコシステムの結合により、開発者はBittensorのAI能力を利用してエージェントを作成し、その後Creator.BidのLaunchpadを通じてトークン化およびコミュニティ化が可能になります。
MasaのAI Agent Arena（SN59）との協力も、このような相乗効果を示しています。Creator.Bidは競技場向けにエージェント作成ツールを提供し、ユーザーが迅速に競争用AIエージェントを展開できるようにします。このようなクロスエコシステム協力モデルは、分散型AI分野における重要なトレンドとなりつつあります。
三、エコシステム分析
技術アーキテクチャの主要メリット
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。Yuma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品質を確保し、dTAOアップグレードによる市場主導のリソース配分メカニズムは効率を大幅に向上させました。各サブネットにはAMMメカニズムが備わっており、TAOとalphaトークン間の価格発見を実現。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しています。
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生み出します。二重インセンティブ構造（TAO排出＋alphaトークンの価値上昇）により、長期的な参加インセンティブが保証されており、サブネット創設者、マイナー、バリデーター、ステーカー全員が適切なリターンを得られ、持続可能な経済の閉ループを形成しています。
競争優位性と直面する課題
従来の中央集権型AIサービスプロバイダーと比較して、Bittensorは真の分散型代替案を提供しており、コスト効率の面で顕著な成果を上げています。複数のサブネットが明確なコスト優位性を示しており、例えばChutesはAWS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による効率向上から生まれています。オープンエコシステムは急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、イノベーションのスピードは従来の企業内R&Dをはるかに凌いでいます。
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。技術的ハードルは依然高く、ツールは継続的に改善されていますが、マイニングやバリデーションへの参加には相当な技術知識が必要です。規制環境の不確実性も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。AWSやGoogle Cloudのような従来のクラウドプロバイダーも傍観しているわけではなく、競合製品を投入してくることが予想されます。ネットワーク規模の拡大とともに、パフォーマンスと分散化のバランスを維持することが重要な試練となっています。
AI産業の爆発的成長は、Bittensorに巨大な市場チャンスを提供しています。Goldman Sachsは、2025年の世界的AI投資が約2,000億ドルに達すると予測しており、インフラ需要を強力に支えています。世界のAI市場は、2025年の2,940億ドルから2032年には1.77兆ドルへと成長すると予想され、年間複合成長率は29％に達し、分散型AIインフラに広大な発展空間を提供しています。
各国のAI発展支援政策は、分散型AIインフラにチャンスの窓を提供しており、同時にデータプライバシーとAIセキュリティへの関心の高まりは、機密計算などの技術に対する需要を高めており、これはTargonなどのサブネットのコアアドバンテージにまさに合致します。機関投資家によるAIインフラへの関心は高まっており、DCG、Polychainなどの著名機関の参加がエコシステムに資金とリソースの支援をもたらしています。
四、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の構築が必要です。技術面では、イノベーションの度合いと防衛力の深さ、チームの技術力と執行能力、エコシステム内の他プロジェクトとの協働効果を評価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、競争構図と差別化優位性、ユーザー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します。財務面では、現在の評価水準と過去のパフォーマンス、TAO排出比率と成長トレンド、トークンエコノミクス設計の妥当性、流動性と取引深度を注視します。
具体的なリスク管理としては、分散投資が基本戦略です。インフラ型（例：Chutes、Celium）、アプリケーション型（例：Score、BitMind）、プロトコル型（例：Targon、Templar）といった異なるタイプのサブネットに分散配置することを推奨します。また、サブネットの発展段階に応じて投資戦略を調整し、初期プロジェクトはリスクが高いものの潜在リターンも大きいのに対し、成熟プロジェクトは比較的安定しているものの成長余地が限られます。alphaトークンの流動性がTAOほど高くない可能性があるため、資金配分比率を適切に管理し、必要な流動性バッファーを確保する必要があります。
2025年11月の初の半減期イベントは、重要な市場の触媒となるでしょう。排出量の減少は既存サブネットの希少性を高め、同時にパフォーマンスの低いプロジェクトを排除する可能性があり、ネットワーク全体の経済構造を再編成します。投資家は事前に優良サブネットにポジショニングし、半減期前の配置ウィンドウを掴むべきです。
中期的には、サブネット数が500を超えると予想され、AI産業のあらゆる細分化領域をカバーするようになります。エンタープライズ用途の増加は、機密計算およびデータプライバシー関連サブネットの発展を牽引し、サブネット間の協力がより頻繁になり、複雑なAIサービスサプライチェーンが形成されます。規制枠組みの徐々な明確化により、コンプライアンスを遵守するサブネットが明確な優位性を得ます。
長期的には、Bittensorは世界のAIインフラの重要な一部となる可能性があります。従来のAI企業はハイブリッドモデルを採用し、一部の業務を分散型ネットワークに移行するかもしれません。新しいビジネスモデルや応用シナリオが次々と登場し、他のブロックチェーンネットワークとの相互運用性が強化され、最終的により大きな分散型エコシステムが形成されるでしょう。この発展プロセスは、インターネットインフラの初期進化と類似しており、キーノードを掴むことに成功した投資家は豊かなリターンを得られるでしょう。
五、結び
Bittensorエコシステムは、AIインフラ発展の新しいパラダイムを示しています。市場主導のリソース配分と分散型ガバナンスメカニズムを通じて、AIイノベーションに新たな土壌を提供しており、その示すイノベーション活力と成長可能性は注目に値します。AI産業が急速に発展する中で、Bittensorおよびそのサブネットエコシステムは、継続的な注目と深い研究に値する存在です。
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