Bittensor（TAO）の空売りロジック：計算能力神話の下にある収入の砂漠
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Bittensor（TAO）の空売りロジック：計算能力神話の下にある収入の砂漠
補助金の縮小が進む中、TAO の評価額はどのように推移するのか？
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Pine Analytics
翻訳編集：Saoirse、Foresight News
TAO の現在価格は約275米ドル、時価総額は26億米ドル、完全希薄化評価額は58億米ドルである。本プロジェクトはグレイスケール社による機関投資家向けの支援を受けており（2025年12月にニューヨーク証券取引所（NYSE）へのETF上場申請を提出済み）、さらにNVIDIA CEOの黄仁勲氏からも公に認められている。また、トークン供給に関するストーリーも極めて魅力的であり、発行上限は2,100万枚、ビットコインと同様の「半減」メカニズムが採用されている。2025年12月の初回半減後、1日あたりの新規発行量は7,200枚から3,600枚へと減少する。サブネット数は1年間で32から128へと増加し、TemplarによるCovenant-72Bモデルの学習実験結果も、分散型コンピューティング能力を用いて、ベンチマーク水準に達する大規模言語モデル（LLM）を実行可能であることを示している。
本レポートは、以上の事実を否定するものではない。我々が検討したいのは、このネットワークの経済モデルが、現在の評価額を支えるだけの実質的な外部収益を生み出せるか、および、中央集権型サービスプロバイダーや自己ホスティング型の計算リソースとの競合において、果たしてどれほどの競争力を有しているかという点である。
Bittensor（TAO）トークン発行割合
ネットワーク価値の流れ
Bittensorには、以下の4種類の参加者が存在する：
- サブネット所有者は、専門的なAIマーケットプレイスを構築し、サブネット全体のTAO発行報酬の18％を獲得する；
- マイナーはAIタスク（推論・学習・データ処理）を実行し、41％（1日あたり約1,476枚のTAO、年間換算で約1.48億米ドル相当）を獲得する；
- バリデーターはマイナーの成果物に対して評価を行い、41％を獲得する；
- ステーキング参加者はTAOをサブネットの流動性プールへ預け入れ、そのサブネット固有のトークンと交換する。
Taoflowモデルでは、各サブネットの報酬シェアはTAOの純流入額（ステーキング流入－流出）によって決定される。純流入がマイナスの場合、報酬はゼロとなる。トップ10のサブネットは、全ネットワークにおける発行量の約56％を支配している。
TAOはネットワーク全体で共通して使用されるユーティリティトークンであり、マイナー登録、バリデーターステーキング、サブネット固有トークン購入、サービス利用料の支払いなど、すべての用途でTAOが必要となる。理論的には、サブネットの活動が基盤となるトークンに構造的な需要をもたらすはずである。
BittensorサブネットChutes（SN64）と中央集権型サービスプロバイダーLLaMA 70Bモデルの推論コスト比較分析
需要側の現状
供給の透明性 vs 需要の不透明性
Bittensorの供給側は極めて透明である：1日あたり3,600枚のTAOはプログラム通りに分配され、半減ルールはハードコードされており、ステーキング率（約70％）、配分比率、流動性データなどはすべてオンチェーンで公開されている。
一方、需要側は全く不透明である。サブネット単位での外部収益を追跡できる統一ダッシュボードは存在せず、AIサービスの実際の利用（推論・計算・学習）はすべてオフチェーンで行われ、ブロックチェーン上には記録されない。投資家は、ステーキングの資金流向やサブネット固有トークンの価格、プロジェクトチームが自ら公表するデータなどの間接指標を通じて、需要を推測するしかない。このような不透明性は一時的なものではなく、構造的な問題である。ブロックチェーンはトークンの移転のみを記録し、API呼び出しは記録しない。
以下は、2026年3月時点における最も包括的な需要側の概要である。
Chutes（SN64）：安価な価格の裏には補助金あり
Chutesは、全ネットワークの発行量の14.4％を占め、全サブネット中で最も高いシェアである。Rayon Labsが開発した本サブネットは、オープンソースモデル向けのサーバーレス推論サービスを提供しており、AWS比で85％、Together AI比で10～50％の低価格を実現している。エコシステム内での利用実績は突出しており、ユーザー数は40万人超（APIユーザーは10万人超）、1日のリクエスト数は500万回超、累計処理トークン数は9.1兆トークン、直近3日の平均トークン生成量は66億から1,010億へと急増している。また、OpenRouter上でも主要な推論サービスプロバイダーの一つであり、一部のモデルでは中央集権型の競合他社を上回る性能を示している。
しかし、この低価格は運用効率によるものではなく、むしろ補助金によるものである。
14.4％のシェアに基づき、Chutesは1日あたり約518枚のTAO（年間換算で約5,200万米ドル相当）を獲得している。一方、外部からの年間収入は約130万～240万米ドルに過ぎず（高値はチームが自ら公表したものであり、独立した監査は受けていない）。つまり、プロトコルによる当該サブネットへの補助金比率は、約22:1～40:1に達している。ユーザーが1米ドル支払うごとに、ネットワークはインフレを通じて22～40米ドル相当のTAOを発行して補助金を拠出していることになる。
補助金を除いた場合、1日あたり約1,010億トークンの処理量から逆算すると、コストは100万トークンあたり1.41米ドルとなる。これに対し、現在の中央集権型市場価格は以下の通りである：
- Together.aiのLLaMA 3.3 70B Turbo：約0.88米ドル／100万トークン；
- DeepSeek V3：約0.40～0.80米ドル；
- 小規模モデルでは最低0.18米ドルまで下がる。
これは、補助金を除去すればChutesの価格が中央集権型ソリューションより1.6～3.5倍高くなることを意味する。したがって、「85％のコスト優位性」という主張は完全に逆転し、その安価さの本質は、TAO保有者がインフレを通じて負担しているものであり、分散化によってもたらされた構造的な効率性ではない。
次回の半減（2026年末または2027年と予想）が到来した際には、価格が倍増するか、マイナーが離脱するか、あるいは補助金と収入のギャップがさらに拡大するかのいずれかが起こるだろう。
インターネット黎明期の顧客獲得戦略（例：Uber、DoorDash、AWS）との類似性を指摘する者もいるが、それら企業は補助金期間中に、独自プラットフォーム、ドライバーネットワーク、企業向けエコシステムといった「転換コスト」を構築した。一方、Bittensorのサブネットには一切の障壁が存在しない：モデルはオープンソース、インターフェースは標準化されており、ユーザーはゼロコストでサービスプロバイダーを切り替えることができる。補助金が終了すれば、ユーザーを囲い込むためのいかなるロックイン機構も存在しない。
Rayon Labsは、SN56およびSN19も運営しており、これらを含めた合計シェアは全ネットワーク発行量の約23.7％に達する。これらのサブネットについても、外部収入は一切公表されていない。単一のチームが、ネットワークの約4分の1に及ぶインセンティブ配分をほぼ独占的に支配しているのである。
Targon、Templarおよびその他のサブネット
Targon（SN4）は、収入が最も高いサブネットであり、Manifold Labsが運営する。企業向けに機密性の高いGPUコンピューティングサービスを提供しており、推定年間収入は約1,040万米ドル、対応する評価額は約4,800万米ドル、売上高倍率（P/S）は約4.6倍と、エコシステム内で最も堅実な評価となっている。ただし、1,040万米ドルという数字は複数の調査報告で引用された予測値であり、監査済みの実績値ではない。
Templar（SN3）はCovenant-72Bの学習を完了しているが、評価額は9,800万米ドルにもかかわらず、外部収入はゼロである。学習用APIおよび企業向け営業活動は進行中だが、有料製品のリリースはまだ実施されていない。
残りの120以上のサブネットの多くは、公開された収入がなく、あるいは製品開発の初期段階にあり、主にトークン発行による補助金に依存して存続している。
全体像
ネットワーク全体で確認可能な需要側の年間収入は、わずか300万～1,500万米ドル程度に過ぎない。Chutes単体の年間補助金額（約5,200万米ドル）ですら、ネットワーク全体の外部収入の上限をすでに大幅に上回っている。
26億米ドルの時価総額を基準にすると、売上高倍率は約175～200倍、58億米ドルの完全希薄化評価額を基準にすれば、約400倍に達する。一方、中央集権型AIコンピューティング企業の近年の資金調達時の評価額は、将来見込まれる売上高の15～25倍程度に留まっており、高成長SaaS企業であっても、50倍を超える水準を長期にわたって維持することは稀である。Bittensorの評価倍率は、業界内で最も積極的な投資対象の4～10倍に相当する。
このように、評価額と需要側の基本的指標との間に生じる巨大な乖離は、市場がTAOの価格を、ほとんど完全に供給側の希少性（半減、ステーキングによるロックアップ）、機関投資家の動き（グレイスケールETF、上場期待）、およびAIセクター全体のマーケット・センチメントに基づいて決定していることを示している。これらは確かに価格形成要因ではあるが、「BittensorがAIサービスネットワークとして持続可能な価値を創出する」というロジックとはまったく無関係である。
超大規模クラウド事業者のAI資本支出とBittensor（TAO）の年間補助金規模の比較
価格設定のジレンマ：上下からの挟撃
サブネットは、両方向から圧迫されている：
- 上側：自己ホスティングによる価格上限
プラットフォーム上のすべてのモデルはオープンソースであり、重みパラメータ（ウェイト）は公開されている。単一のH100 GPUで70Bモデルを1日稼働させる総合コストはわずか40～50米ドルであり、vLLMやOllamaなどのツールにより、ローカル環境へのデプロイは極めて容易になっている。NVIDIAの次世代チップは、さらに推論コストを大幅に引き下げるだろう。十分な利用量を持つ機関にとっては、自社で構築・運用する方がコストメリットが大きい。
- 下側：クラウド大手による価格圧迫
マイクロソフト、グーグル、アマゾン、Metaは2025年のAI関連資本支出を合計で2,000億米ドル以上とし、ハードウェアの優先配分、専用データセンター、企業向け顧客基盤を有しており、他の事業からのキャッシュフローをAI投資へ補填することも可能である。Bittensorの年間インセンティブ予算（約3.6億米ドル）は、マイクロソフトが1週間で投入するAIインフラ投資額にも満たない。専門サービスプロバイダーも、ベンチャーキャピタル（VC）からの補助金を活用して、オープンソースモデル上で低価格競争を展開している。
サブネットの価格設定は極めて狭い範囲に圧縮されており、さらに分散化特有のコスト（トークン取引摩擦、バリデーターの運用コスト、サブネット所有者への分配、ネットワーク遅延など）を負担しなければならない。
モート・モア（護城河）の問題
仮に何らかのサブネットが価値あるサービスを提供できたとしても、その基盤となるモデルや手法は本質的に公開されている：Covenant-72BはApacheライセンスを採用し、技術論文も公開されている。競合他社は、TAOエコシステムに参加することなく、直接にこれを再現することが可能である。
従来のモート・モア（専有技術、ネットワーク効果、転換コスト、ブランド力）はいずれも成立しない：
- 技術はオープンソースである；
- ネットワーク効果はTAO全体に帰属し、個別のサブネットには帰属しない；
- モデルの重みパラメータは同一であるため、ユーザーの切り替えコストはゼロである。
コミュニティは、インセンティブメカニズム自体がモート・モアであると考えているが、これは継続的な大規模なトークン発行に依存しており、半減が繰り返されるごとにインセンティブ予算は着実に削減されていく。
TAOが実際に取引されているものは何か
26億米ドルの時価総額のもと、TAOの価格は需要側の基本的指標を反映していない。300万～1,500万米ドルという年間収入は、いかなる伝統的枠組みにおいても、この価格を支えることはできない。市場が取引しているのは、ビットコインに類似した希少性、グレイスケールETFの上場期待、AIセクターの資金循環、および分散型AIの長期的なオプション価値である。これらはいずれも妥当な投機的要素ではあるが、すべて供給側およびマーケット・センチメントに由来するものである。
もし、あなたが希少性やストーリーに基づいてTAOを保有しているならば、需要が弱くても利益を得られる可能性がある。しかし、もしBittensorが本当に規模のあるAIサービスネットワークへと成長すると信じているならば、現時点ではその根拠は一切なく、また突破が極めて困難な構造的障壁に直面している。投資家は、自身の投資ロジックを明確に区別すべきである。
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