Hướng dẫn đầu tư vào mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội tiếp theo trong lĩnh vực AI
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Hướng dẫn đầu tư vào mạng con Bittensor: Nắm bắt cơ hội tiếp theo trong lĩnh vực AI
Kể từ tháng 2, các subnet đã tăng trưởng nhanh chóng; bài viết này tổng hợp các subnet quan trọng và đưa ra chiến lược đầu tư.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: @lviswang, Cộng sự cốt lõi của Biteye
Một, Tổng quan thị trường: Nâng cấp dTAO kích hoạt sự bùng nổ hệ sinh thái
Ngày 13 tháng 2 năm 2025, mạng Bittensor đã đón nhận bản nâng cấp lịch sử Dynamic TAO (dTAO), thay đổi mô hình quản trị tập trung thành phân bổ tài nguyên phi tập trung theo cơ chế thị trường. Sau nâng cấp, mỗi subnet có token alpha độc lập, người nắm giữ TAO có thể tự do lựa chọn nơi đầu tư, thực sự đạt được cơ chế phát hiện giá trị theo thị trường.
Dữ liệu cho thấy nâng cấp dTAO đã giải phóng sức sống đổi mới mạnh mẽ. Trong vài tháng ngắn ngủi, số lượng subnet trên Bittensor tăng từ 32 lên 118 subnet hoạt động, tăng trưởng 269%. Các subnet này bao phủ nhiều lĩnh vực chuyên biệt trong ngành AI, từ suy luận văn bản và tạo ảnh cơ bản đến các lĩnh vực tiên phong như gấp nếp protein và giao dịch định lượng, tạo nên hệ sinh thái AI phi tập trung hoàn chỉnh nhất hiện nay.
Hiệu suất thị trường cũng rất nổi bật. Vốn hóa thị trường của các subnet hàng đầu tăng từ 4 triệu USD trước nâng cấp lên 690 triệu USD, lợi nhuận质押 hàng năm ổn định ở mức 16-19%. Các subnet phân bổ phần thưởng mạng theo tỷ lệ质押 TAO theo thị trường, 10 subnet lớn nhất chiếm 51,76% lượng phát hành mạng, phản ánh cơ chế "chọn lọc tự nhiên" của thị trường.
https://taostats.io/subnets
Hai, Phân tích các subnet cốt lõi (Top 10 về lượng phát hành)
1. @chutes_ai, Chutes (SN64) - Điện toán AI không máy chủ
Giá trị cốt lõi: Cách mạng hóa trải nghiệm triển khai mô hình AI, giảm đáng kể chi phí điện toán
Chutes áp dụng kiến trúc "khởi động tức thì", rút ngắn thời gian khởi động mô hình AI xuống còn 200 mili giây, hiệu suất cao gấp 10 lần so với dịch vụ đám mây truyền thống. Với hơn 8.000 nút GPU toàn cầu, hỗ trợ các mô hình phổ biến từ DeepSeek R1 đến GPT-4, xử lý hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, độ trễ phản hồi dưới 50 mili giây.
Mô hình kinh doanh trưởng thành, áp dụng chiến lược freemium để thu hút người dùng, tích hợp qua nền tảng OpenRouter, cung cấp năng lực tính toán cho các mô hình hot như DeepSeek V3, kiếm thu nhập từ mỗi lần gọi API. Lợi thế chi phí rõ rệt, thấp hơn AWS Lambda 85%. Hiện tổng lượng token sử dụng vượt quá 9042,37 tỷ, phục vụ hơn 3.000 khách hàng doanh nghiệp.
Sau 9 tuần khởi động dTAO, vốn hóa đạt 100 triệu USD, vốn hóa hiện tại là 79 triệu USD, hào kỹ thuật sâu rộng, tiến triển thương mại thuận lợi, được thị trường công nhận cao, hiện là dẫn đầu các subnet.
https://chutes.ai/app/research
2. @celiumcompute, Celium (SN51) - Tối ưu hóa điện toán phần cứng
Giá trị cốt lõi: Tối ưu hóa ở tầng phần cứng, nâng cao hiệu quả tính toán AI
Được phát triển bởi Datura AI, chuyên tối ưu hóa tính toán ở tầng phần cứng. Qua bốn mô-đun công nghệ gồm lập lịch GPU, trừu tượng hóa phần cứng, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý hiệu suất năng lượng, tối đa hóa hiệu quả sử dụng phần cứng. Hỗ trợ toàn bộ dòng thiết bị NVIDIA A100/H100, AMD MI200, Intel Xe..., giá thấp hơn 90% so với sản phẩm cùng loại, hiệu quả tính toán tăng 45%.
https://celiumcompute.ai/
Hiện Celium là subnet phát hành lớn thứ hai trên Bittensor, chiếm 7,28% lượng phát hành mạng. Tối ưu hóa phần cứng là khâu then chốt trong hạ tầng AI, có rào cản kỹ thuật cao, xu hướng tăng giá mạnh, vốn hóa hiện tại là 56 triệu USD.
3. @TargonCompute, Targon (SN4) - Nền tảng suy luận AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Công nghệ điện toán bảo mật, đảm bảo an toàn dữ liệu và quyền riêng tư
Targon có nền tảng cốt lõi là TVM (Máy ảo Targon), một nền tảng điện toán bảo mật, hỗ trợ việc huấn luyện, suy luận và xác minh mô hình AI. TVM sử dụng các công nghệ điện toán bảo mật như Intel TDX và điện toán bảo mật NVIDIA, đảm bảo tính an toàn và bảo vệ quyền riêng tư trong toàn bộ quy trình làm việc AI. Hệ thống hỗ trợ mã hóa end-to-end từ phần cứng đến tầng ứng dụng, cho phép người dùng sử dụng các dịch vụ AI mạnh mẽ mà không tiết lộ dữ liệu.
Targon có ngưỡng kỹ thuật cao, mô hình kinh doanh rõ ràng, có nguồn thu ổn định. Hiện đã khởi động cơ chế mua lại doanh thu, tất cả doanh thu dùng để mua lại token, khoản mua lại gần đây nhất là 18.000 đô la Mỹ.
4. @tplr_ai, τemplar (SN3) - Nghiên cứu AI và huấn luyện phân tán
Giá trị cốt lõi: Huấn luyện cộng tác mô hình AI quy mô lớn, giảm门槛 đào tạo
Templar là subnet tiên phong trên mạng Bittensor chuyên về huấn luyện phân tán mô hình AI quy mô lớn, sứ mệnh trở thành "nền tảng huấn luyện mô hình tốt nhất thế giới". Thông qua tài nguyên GPU đóng góp từ người tham gia toàn cầu để huấn luyện cộng tác, tập trung vào huấn luyện đồng bộ mô hình tiên tiến và đổi mới, nhấn mạnh chống gian lận và hợp tác hiệu quả.
Về thành tựu kỹ thuật, Templar đã thành công huấn luyện mô hình 1,2 tỷ tham số, trải qua hơn 20.000 chu kỳ huấn luyện, khoảng 200 GPU tham gia toàn bộ quá trình. Năm 2024 nâng cấp cơ chế commit-reveal, nâng cao tính phi tập trung và an toàn xác minh; năm 2025 tiếp tục thúc đẩy huấn luyện mô hình lớn, quy mô tham số đạt 70B+, hiệu suất trong các bài kiểm tra chuẩn AI tương đương tiêu chuẩn ngành, nhận được sự giới thiệu cá nhân từ Const, nhà sáng lập Bittensor.
Ưu thế kỹ thuật của Templar khá nổi bật, vốn hóa hiện tại 35 triệu USD, chiếm 4,79% lượng phát hành.
5. @gradients_ai, Gradients (SN56) - Huấn luyện AI phi tập trung
Giá trị cốt lõi: Dân chủ hóa huấn luyện AI, giảm mạnh门槛 chi phí
Cũng do Rayon Labs phát triển, giải quyết điểm đau về chi phí huấn luyện AI thông qua huấn luyện phân tán. Hệ thống lập lịch thông minh dựa trên đồng bộ gradient, phân bổ nhiệm vụ hiệu quả đến hàng ngàn GPU. Đã hoàn thành huấn luyện mô hình 118 nghìn tỷ tham số, chi phí chỉ 5 đô la Mỹ/giờ, rẻ hơn 70% so với dịch vụ đám mây truyền thống, tốc độ huấn luyện nhanh hơn 40% so với giải pháp tập trung. Giao diện một cú nhấp chuột giảm门槛 sử dụng, đã có hơn 500 dự án dùng để tinh chỉnh mô hình, bao phủ các lĩnh vực y tế, tài chính, giáo dục.
Vốn hóa hiện tại 30 triệu USD, nhu cầu thị trường lớn, lợi thế kỹ thuật rõ ràng, là một trong những subnet đáng chú ý dài hạn.
https://x.com/rayon_labs/status/1911932682004496800
6. @taoshiio, Proprietary Trading (SN8) - Giao dịch định lượng tài chính
Giá trị cốt lõi: Tín hiệu giao dịch đa tài sản và dự báo tài chính do AI điều khiển
SN8 là nền tảng giao dịch định lượng phi tập trung và dự báo tài chính, tín hiệu giao dịch đa tài sản do AI điều khiển. Mạng giao dịch độc quyền áp dụng công nghệ học máy vào dự đoán thị trường tài chính, xây dựng kiến trúc mô hình dự báo đa tầng. Mô hình dự báo chuỗi thời gian của nó kết hợp LSTM và Transformer, có khả năng xử lý dữ liệu chuỗi thời gian phức tạp. Mô-đun phân tích tâm lý thị trường phân tích nội dung mạng xã hội và tin tức, cung cấp chỉ số cảm xúc làm tín hiệu phụ trợ cho dự báo.
Trên website có thể xem lợi nhuận và backtest của các chiến lược do từng miner cung cấp. SN8 kết hợp AI và blockchain, cung cấp cách thức giao dịch thị trường tài chính đổi mới, vốn hóa hiện tại 27 triệu USD.
https://dashboard.taoshi.io/miner/5Fhhc5Uex4XFiY7V3yndpjsPnfKp9F4EhrzWJg7cY6sWhYGS
7. @_scorevision, Score (SN44) - Phân tích và đánh giá thể thao
Giá trị cốt lõi: Phân tích video thể thao, nhắm vào ngành công nghiệp bóng đá trị giá 600 tỷ đô la Mỹ
Khung xử lý thị giác máy tính chuyên về phân tích video thể thao, giảm chi phí phân tích video phức tạp thông qua công nghệ xác minh nhẹ. Áp dụng xác minh hai bước: phát hiện sân đấu và kiểm tra đối tượng dựa trên CLIP, giảm chi phí gắn nhãn một trận đấu truyền thống từ hàng ngàn đô la xuống còn 1/10 đến 1/100. Hợp tác với Data Universe, đại lý DKING AI có độ chính xác dự đoán trung bình 70%, từng đạt độ chính xác 100% trong một ngày.
https://x.com/webuildscore/status/1942893100516401598
Quy mô ngành thể thao lớn, đổi mới công nghệ rõ rệt, triển vọng thị trường rộng lớn, Score là một subnet có định hướng ứng dụng rõ ràng, đáng chú ý.
8. @openkaito, OpenKaito (SN5) - Suy luận văn bản mã nguồn mở
Giá trị cốt lõi: Phát triển mô hình nhúng văn bản, tối ưu hóa truy xuất thông tin
OpenKaito tập trung phát triển mô hình nhúng văn bản, được hỗ trợ bởi Kaito, một thành viên quan trọng trong lĩnh vực InfoFi. Là một dự án mã nguồn mở do cộng đồng dẫn dắt, OpenKaito cam kết xây dựng khả năng hiểu và suy luận văn bản chất lượng cao, đặc biệt trong truy xuất thông tin và tìm kiếm ngữ nghĩa.
Subnet này vẫn đang trong giai đoạn xây dựng ban đầu, chủ yếu xây dựng hệ sinh thái xung quanh mô hình nhúng văn bản. Điều đáng chú ý là sự tích hợp sắp tới của Yaps, có thể mở rộng đáng kể phạm vi ứng dụng và cơ sở người dùng của nó.
9. @MacrocosmosAI, Data Universe (SN13) - Hạ tầng dữ liệu AI
Giá trị cốt lõi: Xử lý dữ liệu quy mô lớn, cung cấp dữ liệu huấn luyện AI
Xử lý 500 triệu dòng dữ liệu mỗi ngày, tích lũy hơn 55,6 tỷ dòng, hỗ trợ lưu trữ 100GB. Kiến trúc DataEntity cung cấp các chức năng cốt lõi như chuẩn hóa dữ liệu, tối ưu hóa chỉ mục, lưu trữ phân tán. Cơ chế bỏ phiếu "trọng lực" đổi mới thực hiện điều chỉnh trọng số động.
https://www.macrocosmos.ai/sn13/dashboard
Dữ liệu là dầu mỏ của AI, giá trị hạ tầng ổn định, vị trí sinh thái quan trọng. Là nhà cung cấp dữ liệu cho nhiều subnet, hợp tác sâu với các dự án như Score, thể hiện giá trị hạ tầng.
10. @taohash, TAOHash (SN14) - Khai thác sức mạnh PoW
Giá trị cốt lõi: Kết nối khai thác truyền thống với điện toán AI, tích hợp tài nguyên tính toán
TAOHash cho phép thợ đào Bitcoin chuyển hướng sức mạnh tính toán sang mạng Bittensor, khai thác để nhận token alpha dùng để质押 hoặc giao dịch. Mô hình này kết hợp khai thác PoW truyền thống với điện toán AI, mang lại nguồn thu mới cho thợ đào.
Trong vài tuần ngắn ngủi đã thu hút hơn 6EH/s sức mạnh tính toán (chiếm khoảng 0,7% sức mạnh toàn cầu), chứng minh sự công nhận của thị trường đối với mô hình hỗn hợp này. Thợ đào có thể lựa chọn giữa khai thác Bitcoin truyền thống và nhận token TAOHash, tối ưu hóa lợi nhuận tùy theo tình hình thị trường.
11. @CreatorBid, Creator.Bid - Nền tảng khởi chạy hệ sinh thái Agent AI
Creator.Bid tuy không phải là subnet nhưng đóng vai trò điều phối quan trọng trong hệ sinh thái Bittensor. Hệ sinh thái Creator.Bid được xây dựng dựa trên ba trụ cột. Mô-đun Launchpad cung cấp dịch vụ khởi chạy Agent AI minh bạch và công bằng, thông qua hợp đồng thông minh khởi chạy chống sniper và cơ chế khởi chạy được tuyển chọn, cung cấp điểm khởi đầu an toàn và minh bạch cho các Agent AI mới. Mô-đun Tokenomics thống nhất toàn bộ hệ sinh thái thông qua token BID, cung cấp mô hình thu nhập bền vững cho các agent. Mô-đun Hub cung cấp dịch vụ mạnh mẽ dựa trên API, bao gồm tự động hóa nội dung, API mạng xã hội và các mô hình ảnh tinh chỉnh.
Sáng kiến cốt lõi của nền tảng là khái niệm Agent Keys. Những token thành viên kỹ thuật số này cho phép người sáng tạo xây dựng cộng đồng và sở hữu chung xung quanh các Agent AI. Mỗi Agent AI nhận được danh tính duy nhất thông qua Agent Name Service (ANS), ANS được hiện thực hóa dưới dạng NFT, đảm bảo mỗi agent có định danh không trùng lặp. Người dùng có thể nhập đặc điểm cá nhân qua prompt đơn giản, không cần kiến thức lập trình để tạo ra Agent AI đầy đủ chức năng.
Mặc dù bản thân Creator.Bid được xây dựng trên mạng Base, nhưng nó đã thiết lập mối quan hệ hợp tác sâu rộng với hệ sinh thái Bittensor. Thông qua vận hành TAO Council, Creator.Bid tập hợp các subnet hàng đầu như BitMind (SN34), Dippy (SN11 & SN58), trở thành "tầng điều phối nơi các agent, subnet và nhà xây dựng liên kết với TAO tụ họp".
Giá trị của mối quan hệ hợp tác này nằm ở việc tích hợp ưu thế từ các mạng khác nhau. Bittensor cung cấp khả năng suy luận và huấn luyện AI mạnh mẽ, trong khi Creator.Bid cung cấp nền tảng dễ sử dụng để tạo và khởi chạy agent. Sự kết hợp của hai hệ sinh thái cho phép các nhà phát triển tận dụng năng lực AI của Bittensor để tạo agent, sau đó mã hóa và cộng đồng hóa thông qua Launchpad của Creator.Bid.
Hợp tác với Masa's AI Agent Arena (SN59) càng thể hiện rõ hiệu ứng cộng hưởng này. Creator.Bid cung cấp công cụ tạo agent cho sân chơi, cho phép người dùng nhanh chóng triển khai các agent AI tham gia thi đấu. Mô hình hợp tác xuyên hệ sinh thái này đang trở thành xu hướng quan trọng trong lĩnh vực AI phi tập trung.
Ba, Phân tích hệ sinh thái
Lợi thế cốt lõi về kiến trúc kỹ thuật
Các đổi mới kỹ thuật của Bittensor đã xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung độc đáo. Thuật toán đồng thuận Yuma của nó đảm bảo chất lượng mạng thông qua xác minh phi tập trung, trong khi cơ chế phân bổ tài nguyên theo thị trường do nâng cấp dTAO giới thiệu đã nâng cao hiệu quả đáng kể. Mỗi subnet đều được trang bị cơ chế AMM, thực hiện phát hiện giá giữa TAO và token alpha, thiết kế này cho phép sức mạnh thị trường trực tiếp tham gia vào việc phân bổ tài nguyên AI.
Giao thức hợp tác giữa các subnet hỗ trợ xử lý nhiệm vụ AI phức tạp một cách phân tán, tạo ra hiệu ứng mạng mạnh mẽ. Cấu trúc khuyến khích kép (phát hành TAO cộng với tăng giá token alpha) đảm bảo động lực tham gia dài hạn, người sáng lập subnet, miner, validator và người质押 đều nhận được phần thưởng tương ứng, tạo thành vòng kín kinh tế bền vững.
Ưu thế cạnh tranh và thách thức đối mặt
So với các nhà cung cấp AI tập trung truyền thống, Bittensor cung cấp giải pháp thay thế thực sự phi tập trung, thể hiện nổi bật về hiệu quả chi phí. Nhiều subnet thể hiện lợi thế chi phí rõ rệt, ví dụ như Chutes rẻ hơn AWS 85%, lợi thế chi phí này bắt nguồn từ hiệu quả nâng cao của kiến trúc phi tập trung. Hệ sinh thái mở thúc đẩy đổi mới nhanh chóng, số lượng và chất lượng subnet liên tục cải thiện, tốc độ đổi mới vượt xa nghiên cứu và phát triển nội bộ của doanh nghiệp truyền thống.
Tuy nhiên, hệ sinh thái cũng đối mặt với những thách thức thực tế. Ngưỡng kỹ thuật vẫn còn cao, mặc dù các công cụ đang không ngừng cải thiện, nhưng việc tham gia mining và validation vẫn đòi hỏi kiến thức kỹ thuật đáng kể. Môi trường quản lý chưa chắc chắn là một rủi ro khác, mạng AI phi tập trung có thể đối mặt với các chính sách quản lý khác nhau ở các quốc gia. Các nhà cung cấp đám mây truyền thống như AWS và Google Cloud sẽ không ngồi yên, dự kiến sẽ ra mắt các sản phẩm cạnh tranh. Khi quy mô mạng tăng trưởng, việc duy trì sự cân bằng giữa hiệu suất và tính phi tập trung cũng trở thành thử thách quan trọng.
Sự tăng trưởng bùng nổ của ngành AI mang lại cơ hội thị trường khổng lồ cho Bittensor. Goldman Sachs dự đoán đầu tư AI toàn cầu năm 2025 sẽ gần đạt 200 tỷ đô la Mỹ, cung cấp nền tảng mạnh mẽ cho nhu cầu hạ tầng. Thị trường AI toàn cầu dự kiến tăng từ 294 tỷ đô la Mỹ năm 2025 lên 1,77 nghìn tỷ đô la Mỹ năm 2032, tốc độ tăng trưởng kép hàng năm đạt 29%, điều này tạo ra không gian phát triển rộng lớn cho hạ tầng AI phi tập trung.
Các chính sách hỗ trợ phát triển AI của các quốc gia tạo ra cửa sổ cơ hội cho hạ tầng AI phi tập trung, đồng thời sự quan tâm đến quyền riêng tư dữ liệu và an toàn AI làm tăng nhu cầu về các công nghệ như điện toán bảo mật, đây chính là lợi thế cốt lõi của các subnet như Targon. Sự quan tâm của các nhà đầu tư tổ chức đối với hạ tầng AI tiếp tục tăng nhiệt, sự tham gia của các tổ chức nổi tiếng như DCG, Polychain cung cấp hỗ trợ vốn và tài nguyên cho hệ sinh thái.
Bốn, Khung chiến lược đầu tư
Đầu tư vào các subnet Bittensor cần xây dựng khung đánh giá hệ thống. Về mặt kỹ thuật cần đánh giá mức độ đổi mới và độ sâu hào kỹ thuật, năng lực kỹ thuật và khả năng thực thi của đội ngũ, cũng như hiệu ứng hợp tác với các dự án khác trong hệ sinh thái. Về mặt thị trường cần phân tích quy mô mục tiêu và tiềm năng tăng trưởng,格局 cạnh tranh và lợi thế khác biệt, mức độ chấp nhận người dùng và hiệu ứng mạng, cũng như môi trường quản lý và rủi ro chính sách. Về mặt tài chính cần chú ý đến mức định giá hiện tại và hiệu suất lịch sử, tỷ lệ phát hành TAO và xu hướng tăng trưởng, tính hợp lý trong thiết kế kinh tế token, cũng như thanh khoản và độ sâu giao dịch.
Về quản lý rủi ro cụ thể, đầu tư phân tán là chiến lược cơ bản. Nên phân bổ vốn ở các loại subnet khác nhau, bao gồm loại hạ tầng (ví dụ Chutes, Celium), loại ứng dụng (ví dụ Score, BitMind) và loại giao thức (ví dụ Targon, Templar). Đồng thời cần điều chỉnh chiến lược đầu tư theo giai đoạn phát triển của subnet, các dự án sớm rủi ro cao nhưng tiềm năng lợi nhuận lớn, các dự án trưởng thành tương đối ổn định nhưng không gian tăng trưởng hạn chế. Do tính thanh khoản của token alpha có thể không bằng TAO, cần bố trí tỷ lệ phân bổ vốn hợp lý, duy trì đệm thanh khoản cần thiết.
Sự kiện giảm phát lần đầu tiên vào tháng 11 năm 2025 sẽ trở thành chất xúc tác thị trường quan trọng. Việc giảm phát hành sẽ nâng cao tính khan hiếm của các subnet hiện tại, đồng thời có thể loại bỏ các dự án hiệu suất kém, điều này sẽ tái cấu trúc toàn bộ格局 kinh tế mạng. Nhà đầu tư có thể bố trí sớm các subnet chất lượng, nắm bắt cửa sổ bố trí trước giảm phát.
Trung hạn, dự kiến số lượng subnet sẽ vượt 500, bao phủ các lĩnh vực chuyên biệt trong ngành AI. Sự gia tăng ứng dụng doanh nghiệp sẽ thúc đẩy sự phát triển của các subnet liên quan đến điện toán bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu, hợp tác giữa các subnet sẽ thường xuyên hơn, hình thành chuỗi cung ứng dịch vụ AI phức tạp. Khung quản lý dần rõ ràng sẽ giúp các subnet tuân thủ pháp luật giành được lợi thế rõ rệt.
Dài hạn, Bittensor có tiềm năng trở thành một phần quan trọng trong hạ tầng AI toàn cầu, các công ty AI truyền thống có thể áp dụng mô hình hỗn hợp, di chuyển một phần hoạt động sang mạng phi tập trung. Các mô hình kinh doanh và kịch bản ứng dụng mới sẽ liên tục xuất hiện, khả năng tương tác với các mạng blockchain khác được tăng cường, cuối cùng hình thành hệ sinh thái phi tập trung lớn hơn. Con đường phát triển này tương tự như sự tiến hóa của hạ tầng internet thời kỳ đầu, những ai nắm bắt được các nút then chốt sẽ thu được lợi nhuận hậu hĩnh.
Năm, Kết luận
Hệ sinh thái Bittensor đại diện cho một phạm trù mới trong phát triển hạ tầng AI. Thông qua phân bổ tài nguyên theo thị trường và cơ chế quản trị phi tập trung, nó cung cấp một môi trường mới cho đổi mới AI, sức sống đổi mới và tiềm năng tăng trưởng mà nó thể hiện thật sự ấn tượng. Trong bối cảnh ngành AI phát triển nhanh chóng, hệ sinh thái Bittensor và các subnet của nó đáng được theo dõi sát sao và nghiên cứu sâu.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@BiteyeCN
