Was ist Bittensor (TAO)?

Bittensor ist ein offenes Netzwerk, das Menschen dafür bezahlt, künstliche Intelligenz zu produzieren, anstatt sie zu konsumieren. Teilnehmer können Modelle, Rechenleistung oder Daten beisteuern, wobei die TAO-Belohnungen darauf basieren, wie nützlich andere Teilnehmer ihre Ergebnisse einschätzen.

Seine Ökonomie ist von Bitcoin inspiriert und wendet dieses Modell auf maschinelles Lernen an. TAO hat eine feste Obergrenze von 21 Millionen Token, wobei halvings in den Code integriert sind. Der Start im Januar 2021 beinhaltete keine Venture-Zuteilung, kein Pre-Mine und keinen Token-Sale, was bedeutet, dass jedes existierende TAO durch Teilnahme verdient wurde.

Die Arbeit findet innerhalb von subnets statt. Jedes ist ein unabhängiger Markt, der sich einer Aufgabe wie Inferenz, Modelltraining, Bereitstellung von Rechenleistung oder Preisvorhersage widmet, und jedes definiert wertvolle Arbeit für sich selbst. Derzeit gibt es 128 aktive subnets, wobei eine Expansion auf 256 geplant ist.

Das Netzwerk hat sich zudem über die theoretische Nutzung hinausentwickelt. Im ersten Quartal generierten subnets etwa 43 Millionen USD an KI-Dienstleistungsumsatz. Der CEO von Nvidia verglich die verteilte Trainingsstruktur von Bittensor öffentlich mit Folding@home. In der Zwischenzeit wird TAO bei rund 190 USD gehandelt, nachdem es von seinem Höchststand Anfang 2024 um etwa zwei Drittel gefallen ist.

Wie funktioniert Bittensor?

Bittensor koordiniert vier Teilnehmergruppen durch ein Bewertungssystem, das beurteilte Qualität in Token-Zahlungen umwandelt. Arbeit gelangt über diese Rollen in das Netzwerk, während Belohnungen entsprechend der Leistung zurückfließen.

1. subnets

Ein subnet fungiert als in sich geschlossener Markt für ein digitales Gut. Dessen Ersteller definiert den Anreizmechanismus: was Miner produzieren müssen und die Regeln, die Validatoren zu dessen Bewertung nutzen. Infolgedessen wird jedes subnet zu einem separaten Experiment zur Preisgestaltung einer bestimmten Art von Intelligenz.

Jedes subnet unterstützt bis zu 256 Teilnehmerplätze. Sobald diese Plätze voll sind, verdrängt eine neue Registrierung den schwächsten Teilnehmer. Der Wettbewerb zwischen subnets folgt demselben Prinzip in Bezug auf das netzwerkweite Limit.

2. Miner

Miners betreiben die Modelle oder die Hardware, die den Output eines subnets erzeugen. Auf einem Inferenz-subnet reagieren sie auf Validator-Abfragen und werden nach Qualität, Latenz und Robustheit bewertet. Ein Training-subnet belohnt stattdessen möglicherweise Gradienten, Checkpoints oder verifizierte Modellverbesserungen.

Die Betriebszeit allein bestimmt die Belohnungen nicht; Leistungsrankings tun dies. Ein mittelmäßiger Output bringt verhältnismäßig weniger ein, und eine anhaltend schwache Leistung kann zur Streichung der Registrierung führen, wenn ein neuer Teilnehmer den Slot übernimmt.

3. Validatoren

Validatoren fragen Miner ab und bewerten Antworten gemäß den Subnet-Regeln, bevor sie diese Gewichtungen on-chain einreichen. Diese Bewertungen bestimmen, wie Miner-Emissionen aufgeteilt werden, wodurch subjektive Qualitätseinschätzungen in objektive Zahlungen umgewandelt werden.

Um einen Validator zu betreiben, ist ein bedeutender stake erforderlich. Der Yuma-Konsens gleicht Meinungsverschiedenheiten zwischen Validatoren aus, sodass ein unehrenhafter Prüfer keine Emissionen umleiten kann. Der Bewertungsprozess stützt sich auf das Urteil der Validatoren und nicht auf einen kryptografischen Beweis der Berechnung. Validatoren behalten einen einstellbaren Take ein und verteilen den Rest an Delegatoren.

4. Staker und Delegatoren

Personen, die ein Exposure wünschen, ohne eigene Infrastruktur zu betreiben, können sich durch staking beteiligen. Unter dTAO ist das staking von TAO in ein Subnet nicht einfach nur eine Einzahlung. Das TAO gelangt in den liquidity pool des Subnets und wird gegen dessen Alpha-Token eingetauscht.

Diese Struktur birgt ein bestimmtes Risiko. Da der Staker einen subnetzspezifischen Vermögenswert hält, kann der Alpha-Token gegenüber TAO an Wert verlieren, selbst wenn sein Subnet weiterhin Emissionen generiert. Die Renditen hängen daher sowohl vom Preis des Alpha-Tokens als auch vom yield ab.

5. Emissionen und Registrierung

Emissionen werden in zwei Phasen verteilt. Jeder Block speist TAO und Alpha über eine subnetzübergreifende Formel in Subnet-Pools ein. Am Ende jeder Tempo-Periode, die etwa 360 Blocks dauert, werden die angesammelten Belohnungen innerhalb der jeweiligen Subnets durch den Yuma-Konsens verteilt.

Die Registrierung erfordert TAO, wobei sich die Gebühr dynamisch an die Nachfrage anpasst. Neue Teilnehmer erhalten eine Immunitätsphase, die sie vor einer sofortigen Entfernung schützt. Sobald diese Phase endet, ersetzt eine neue Registrierung den Knoten mit den geringsten Emissionen, der sich außerhalb der Immunität befindet.

Was ist Dynamic TAO (dTAO)?

Das dTAO-Upgrade wurde im Februar 2025 eingeführt und veränderte die Art und Weise, wie das Netzwerk entscheidet, wohin die Emissionen fließen. Zuvor bildeten 64 Root-Validatoren einen Rat, der darüber abstimmte, welche Subnets diese erhalten sollten, was einen enormen Einfluss in einer kleinen Gruppe konzentrierte.

Mit dTAO gibt jedes Subnet einen Alpha-Token aus, der in einem automatisierten Market-Maker mit TAO gekoppelt ist. Die staking-Aktivität bestimmt kontinuierlich den Alpha-Preis, was wiederum den Anteil des Subnets an den täglichen Emissionen festlegt. Die Kapitalallokation verlagert sich somit von einer Ausschussabstimmung zu einem offenen Markt.

Standardmäßige Subnet-Belohnungen weisen 41 % den Validatoren und weitere 41 % den Minern zu, während 18 % für den Subnet-Eigentümer verbleiben. Bis März hatten alle Alpha-Token zusammen eine Marktkapitalisierung von etwa 1,12 Milliarden USD erreicht, was etwa 27 % der Marktkapitalisierung von TAO selbst entspricht.

Die Einführung ging mit Kritik einher. Die Regeln für die Subnet-Ökonomie wurden wiederholt geändert, darunter die Netto-TAO-Bewegung, Price-plus-Burn und ein Emissions-Gate, das mehr Belohnungen an höher eingestufte Subnets lenkte. Teams mit echten Produkten wurden ebenfalls abgemeldet, als sich die Parameter änderten.

Führende Bittensor-Subnets

Subnet-Bewertungen zeigen, wo der Markt eine echte Nachfrage sieht. Gemessen Ende März erstrecken sich die Spitzenreiter nach Marktkapitalisierung über Training, Inferenz und Rechenleistung:

• τemplar (SN3), ca. 134,9 Mio. USD: Schloss im März Covenant-72B ab, ein Modell mit 72 Milliarden Parametern, das über mehr als 70 verteilte Knoten hinweg trainiert wurde. Sein Algorithmus komprimierte Gradienten um 97 %, ohne an Genauigkeit zu verlieren.
• Chutes (SN64), ca. 132,9 Mio. USD: Eine serverlose Inferenzplattform, die 9,1 Billionen kumulierte Token verarbeitet hat, mit täglichen Spitzenwerten von über 50 Milliarden. Durch die Nutzung leerstehender dezentraler Rechenleistung bietet sie Dienste zu Preisen an, die ca. 85 % unter denen von AWS liegen.
• Targon (SN4), ca. 91,8 Mio. USD: Ein vertraulicher GPU-Rechenleistungsmarktplatz von Manifold Labs. Er sammelte eine Series A in Höhe von 10,5 Millionen USD ein und verlagerte Dippy AI, eine Anwendung mit 8,6 Millionen Nutzern, auf eine dezentrale Infrastruktur.
• Affine (SN120), ca. 71,8 Mio. USD: Eine Reinforcement-Learning-Umgebung, in der nur Modelle an der Pareto-Grenze nennenswerte Belohnungen erhalten. Sie hostet ihre eigenen Modelle auf Chutes, anstatt die Infrastruktur zu duplizieren.
• Lium (SN51), ca. 52,1 Mio. USD: Ein peer-to-peer GPU-Marktplatz mit über 500 integrierten Nvidia H100-Einheiten. Validatoren verifizieren Hardwarespezifikationen programmgesteuert, anstatt sich auf die Angaben der Anbieter zu verlassen.
• Ridges AI (SN62), ca. 50,8 Mio. USD: Entwickelt autonome Agenten für Softwareentwicklungstasks von A bis Z und konkurriert direkt mit zentralisierten Programmierassistenten.

Ein Entwicklungsteam hat eine dominante Position. Rayon Labs betreibt Chutes sowie Gradients (SN56) und Nineteen (SN19). Zusammen erhalten die drei subnets grob 23,7 % aller täglichen TAO-Emissionen.

TAO-tokenomics und das halving

Nur wenige große Token folgen dem Angebotsdesign von Bitcoin so genau wie TAO. Zu den Mechaniken der Emission gehören:

• Obergrenze: Das Gesamtangebot ist auf 21 Millionen TAO festgelegt, wobei etwa 11 Millionen im Umlauf sind. Die Governance kann diese Zahl nicht erhöhen.
• Halving: Das erste halving fand im Dezember 2025 statt. Die täglichen Emissionen fielen von 7.200 auf 3.600 TAO, wodurch der tägliche Verkaufsdruck um geschätzte 500.000 USD reduziert wurde.
• Emissionsaufteilung: Unter dem dTAO-Modell weisen die Blockbelohnungen 41 % den miners, 41 % den Validatoren und 18 % den subnet-Eigentümern zu.
• Delegatoren-Anteil: Validatoren geben etwa 82 % ihrer Emissionen an TAO-Inhaber weiter, die ihren stake an sie delegieren, abzüglich eines konfigurierbaren Anteils.
• Gestakter Bestand: Etwa 70 % des Angebots sind gestakt. Gemeldete institutionelle Positionen sperren einen weiteren Teil, wodurch der für den Handel verfügbare liquide Float reduziert wird.
• Wiederverwendung und Burns: Registrierungsgebühren und nicht ausgezahlte Belohnungen fließen in das nicht ausgegebene Angebot zurück. subnet-Eigentümer können Alpha auch dauerhaft verbrennen, wobei beide Mechanismen das nächste halving weiter nach hinten verschieben.

Preis und institutionelle Positionierung

TAO wird bei rund 190 USD gehandelt, bei einer Marktkapitalisierung von etwa 3 Milliarden USD, was den Kurs rund zwei Drittel unter seinem Rekordwert von fast 757 USD aus dem Frühjahr 2024 belässt. Der Token brachte im ersten Quartal 21,57 % ein und erholte sich von 230 USD, um bei fast 251 USD zu schließen, bevor er wieder nach unten tendierte.

Institutionelles Kapital traf rasch ein. Berichten zufolge beläuft sich die Position von Nvidia auf rund 420 Millionen USD – wobei 77 % im staking sind – und die von Polychain Capital auf etwa 200 Millionen USD. Keines der Unternehmen hat diese Zahlen jedoch offiziell bestätigt, und es wurde keine on-chain-Verifizierung veröffentlicht.

Der regulierte Zugang bleibt der ausstehende Katalysator. Grayscale hat die Umwandlung seines Bittensor Trust in einen spot ETF an der NYSE Arca beantragt, während Bitwise ein Konkurrenzprodukt eingereicht hat. Ein SEC-Entscheidungsfenster hat sich im August geöffnet. Grayscale hat zudem die Gewichtung von TAO in seinem auf AI ausgerichteten Fonds auf 43,06 % erhöht.

Institutionelle Adoption und die ETF-Frage

Bittensor hat mehr Aufmerksamkeit aus der traditionellen Finanzwelt auf sich gezogen als die meisten dezentralen AI-Projekte. Regulierte Wrapper sind wichtig, da sie bestimmen, ob Pensions- und Vermögenskapital den Vermögenswert überhaupt halten kann.

Grayscale's Bittensor Trust wird unter dem GTAO-Ticker gehandelt und wurde zu einem erheblichen Aufschlag auf den Nettoinventarwert gehandelt, ein Muster, das der eigenen ETF-Konvertierung von Bitcoin vorausging. Ende Juni wies die jüngste Einreichung 46.331 TAO gegenüber 9,4 Millionen USD an Nettovermögen aus.

Eine ETF-Zulassung ist keineswegs gesichert. TAO verfügt über keinen regulierten futures-Markt an einem Handelsplatz wie der CME. Grayscale hat in der Vergangenheit auch Anträge im Zusammenhang mit Cardano, Hedera und Polkadot aufgegeben, wodurch der erste spot-ETF des AI-Krypto-Sektors eine offene Frage bleibt.

Die Verwahrungsinfrastruktur ist parallel zu diesen Einreichungen gewachsen. BitGo ging eine Partnerschaft mit Yuma ein, um Verwahrung und staking auf institutionellem Niveau anzubieten. Auch Kraken hat die native dTAO-Integration abgeschlossen und plant, subnet-Alpha-Token direkt zu listen und den Zugang über den nativen wallet-Stack hinaus zu erweitern.

Wie man Bittensor nutzt

Die Teilnahme reicht vom relativ einfachen staking bis zum Betrieb eines gesamten subnets, wobei jede Rolle ein unterschiedliches Maß an Engagement und technischem Können erfordert. Der Prozess beginnt mit dem Kauf von TAO an einer Krypto-Börse.

Vom einfachsten zum schwersten sind die verfügbaren Wege:

1. TAO staken: An einen Validator delegieren oder in ein bestimmtes subnet staken. Beide können einen Anteil an Emissionen verdienen, aber die Wahl eines subnets anstelle der Root führt auch ein Alpha-Preisrisiko ein.
2. Alpha-Token kaufen: TAO an einer Börse kaufen und auf ein kompatibles wallet übertragen. Von dort aus gegen das Alpha-Token eines subnets über Taostats oder die wallet-Schnittstelle tauschen.
3. Einen miner betreiben: Sich auf einem subnet registrieren und die erforderlichen Modelle oder Hardware betreiben. Der Wettbewerb mit anderen miners um Emissionen erfordert GPUs und kontinuierliche Optimierung.
4. Einen Validator betreiben: Erwerben Sie ausreichend Stake, um Validierungsinfrastruktur zu betreiben, bewerten Sie anschließend den Miner-Output gemäß den Regeln des Subnets und erzielen Sie dabei eine Beteiligung von Delegatoren.
5. Ein subnet starten: Einen Anreizmechanismus schaffen und die Registrierungskosten bezahlen, dann miners und Validatoren anziehen und gleichzeitig mit bestehenden subnets um einen der limitierten Slots konkurrieren.

Wallets und Schlüsselverwaltung

Bittensor weist verschiedenen Schlüsseln unterschiedliche Funktionen zu. Der coldkey schützt das TAO-Guthaben und bleibt offline. Aktive Vorgänge wie das Mining und Validieren verwenden stattdessen den Hotkey, was bedeutet, dass eine Kompromittierung eines Hotkeys die zugrunde liegenden Bestände nicht gefährdet.

Speicherung, Transfers und staking werden über die offizielle Browser-Erweiterung unterstützt, während Talisman und SubWallet Alternativen bieten. Jeder mit einem nennenswerten Guthaben sollte die coldkey-Speicherung mit derselben Sorgfalt schützen, die für jede self-custodial wallet gilt.

Entwickler- und Analysetools

Für Entwickler ist das Python SDK das primäre Erstellungswerkzeug des Netzwerks. Es unterstützt die Erstellung von subnets, die Registrierung von Teilnehmern und skriptbasierte Interaktionen. Wer ein Terminal bevorzugt, kann die Befehlszeilenschnittstelle für die Erstellung von wallet, die Schlüsselverwaltung und staking verwenden.

Taostats fungiert seit 2022 als Block-Explorer von Bittensor und verfolgt Emissionen und die Leistung von subnets sowie die Rankings von Validatoren und die Steuerberichterstattung. Bei der Bewertung eines subnets sind die Netto-staking-Bewegung und die Tiefe des liquidity pool wichtiger als die angezeigte Marktkapitalisierung.

Bittensor-Gründer und Governance

Jacob Steeves und Ala Shaabana haben Bittensor mitbegründet und das mainnet im Jahr 2021 gestartet. Nach seinem Studium der Mathematik und Informatik arbeitete Steeves als Softwareingenieur bei Google. Er arbeitet seit 2015 an der Schnittstelle von Bitcoin und maschinellem Lernen.

Shaabana besitzt einen Doktortitel in Informatik und war Assistenzprofessor an der University of Toronto, bevor er das Netzwerk mitbegründete. Beide Gründer tragen weiterhin durch die Opentensor Foundation bei, welche die Protokollentwicklung leitet.

In der Praxis war die Governance umstritten. Der Covenant AI-Betreiberaustritt führte zu einem Kursrückgang des Tokens um 38 %. Die Community stellte betroffene subnets später ohne zentrales Eingreifen wieder her, ein Ergebnis, das Befürworter als Beweis für Resilienz werteten, während Kritiker ein Konzentrationsrisiko sahen.

Risiken, die es zu verstehen gilt

Bittensor kombiniert AI-Ökonomie im Frühstadium mit einem volatilen Token, was spezifische statt generische Risiken erzeugt. Berücksichtigen Sie diese Risiken, bevor Sie Kapital einsetzen:

• Alpha-Token-Risiko: Das staken in ein subnet bedeutet, dessen Alpha-Token zu halten. Er kann gegenüber TAO an Wert verlieren, selbst wenn das subnet Emissionen erhält; der Erhalt von yield garantiert also keine positive Rendite.
• Regelinstabilität: Emissions- und Registrierungsparameter wurden wiederholt geändert. Teams, die Einstellungs- und Infrastrukturentscheidungen auf Basis früherer Regeln getroffen hatten, wurden nachträglich abgemeldet.
• Konzentration: Eine Entwicklungsgruppe kontrolliert über drei subnets etwa 23,7 % der täglichen Emissionen. Berichten zufolge konzentrieren institutionelle Positionen einen weiteren Teil des Angebots.
• Abmeldung: Schlecht abschleifende subnets und Teilnehmer können entfernt werden, was bedeutet, dass Entwickler unabhängig von der Produktqualität riskieren, einen Slot zu verlieren.
• Unverifizierte Zahlen: Weit verbreitete Zahlen zu institutionellen Investitionen haben weder eine on-chain-Bestätigung noch Firmenstatements im Rücken. Schlagzeilenträchtige Zuflüsse sollten daher als gemeldet und nicht als gesichert betrachtet werden.
• Umsatzvolumen: Ein quartalsweiser AI-Dienstleistungsumsatz von rund 43 Millionen USD ist real, bleibt jedoch im Verhältnis zu einer Marktkapitalisierung von 3 Milliarden USD klein. Die Bewertung hängt daher von der zukünftigen Nachfrage ab.
• Liquidität: Kleinere Alpha-Token werden in automatisierten market makers gehandelt, deren Pools unter 1 Million USD fallen können. Große Orders können die Kurse stark bewegen, und die Exit-Liquidität kann in volatilen Phasen verschwinden.

Fazit

Bittensor hat etwas wahrhaft Ungewöhnliches geschaffen: einen Markt, der maschinelle Intelligenz nach bewerteter Qualität statt nach Versprechungen belohnt. dTAO hat dieses Modell erweitert, indem es die Entscheidungen darüber, welche AI-Aufgaben eine Finanzierung erhalten, von einem Validator-Rat auf Kapital verlagerte.

Es gibt Beweise für reale Nutzung. Ein Modell mit 72 Milliarden Parametern wurde über verteilte Knoten trainiert, während Billionen von Inferenz-Token bereitgestellt wurden und Unternehmensanwendungen auf subnets migriert sind. Diese Beispiele deuten auf ein Netzwerk hin, das Arbeit verrichtet, anstatt lediglich Token auszugeben.

Die Beständigkeit bleibt die offene Frage. Regeländerungen haben Entwickler verunsichert, eine kleine Anzahl von Teams beansprucht einen konzentrierten Anteil der Emissionen, und der Quartalsumsatz ist im Verhältnis zur Bewertung nach wie vor bescheiden. Für jeden, der dezentrale Infrastruktur verfolgt, bleibt Bittensor der fortgeschrittenigste Versuch, Intelligenz offen zu bepreisen. Die ETF-Entscheidung wird bestimmen, wie viel Kapital dieser These folgen kann.