Che cos'è Bittensor (TAO)?

Bittensor è una rete aperta che paga le persone per produrre intelligenza artificiale anziché consumarla. I partecipanti possono contribuire con modelli, capacità di calcolo o dati, con ricompense in TAO basate su quanto gli altri partecipanti giudicano utile il loro output.

La sua economia prende spunto da Bitcoin e applica quel modello al machine learning. TAO ha un limite massimo di 21 milioni di token, con halving integrati nel codice. Il lancio di gennaio 2021 non ha previsto alcuna allocazione per venture capital, pre-mine o vendita di token, il che significa che ogni TAO esistente è stato ottenuto tramite partecipazione.

Il lavoro si svolge all'interno delle subnets. Ciascuna è un mercato indipendente dedicato a un compito come inferenza, addestramento di modelli, fornitura di calcolo o previsione dei prezzi, e ognuna definisce per sé quale sia il lavoro di valore. Attualmente le subnets attive sono 128, con un'espansione fino a 256 in programma.

La rete è andata oltre l'uso teorico. Nel primo trimestre i subnets hanno generato circa 43 milioni di dollari di ricavi da servizi di IA. L'amministratore delegato di Nvidia ha paragonato pubblicamente l'addestramento distribuito di Bittensor a folding@home. Nel frattempo, TAO viene scambiato intorno a 190 $ dopo essere sceso di circa due terzi rispetto al picco dell'inizio del 2024.

Come funziona Bittensor?

Bittensor coordina quattro gruppi di partecipanti attraverso un sistema di punteggio che converte la qualità valutata in pagamenti in token. Il lavoro entra nella rete attraverso questi ruoli, mentre le ricompense tornano indietro in base alle prestazioni.

1. Subnets

Una subnet funziona come un mercato autonomo per una singola materia prima digitale. Il suo creatore definisce il meccanismo di incentivi: che cosa devono produrre i miner e le regole che i validatori usano per valutarlo. Di conseguenza, ogni subnet diventa un esperimento a sé nella valutazione di un particolare tipo di intelligenza.

Ogni subnet supporta fino a 256 slot per i partecipanti. Una volta che questi slot sono pieni, una nuova registrazione sostituisce il partecipante con le prestazioni peggiori. La competizione tra subnets segue lo stesso principio rispetto al limite complessivo della rete.

2. I miner

I miner gestiscono i modelli o l'hardware che generano l'output di una subnet. In una subnet di inferenza, rispondono alle query dei validatori e vengono valutati per qualità, latenza e robustezza. Una subnet di addestramento può invece premiare gradienti, checkpoint o miglioramenti verificati del modello.

Le ricompense non dipendono solo dall'uptime, ma dalle classifiche di prestazione. Un rendimento mediocre fa guadagnare proporzionalmente meno e una sottoperformance prolungata può portare alla cancellazione della registrazione quando un nuovo partecipante prende il posto.

3. Validatori

I validatori interrogano i miner e valutano le risposte secondo le regole della subnet prima di inviare quei pesi on-chain. Questi punteggi determinano come vengono ripartite le emissioni dei miner, trasformando valutazioni soggettive della qualità in pagamenti oggettivi.

Per gestire un validatore è richiesto uno stake significativo. Yuma Consensus concilia i disaccordi tra i validatori, così che un singolo valutatore disonesto non possa deviare le emissioni. Il processo di valutazione si basa sul giudizio dei validatori anziché su una prova crittografica del calcolo. I validatori trattengono una quota configurabile e distribuiscono il resto ai delegatori.

4. Stakers e delegatori

Chi vuole un'esposizione senza gestire infrastrutture può partecipare tramite staking. Con dTAO, fare staking di TAO in una subnet non è semplicemente un deposito. I TAO entrano nella liquidity pool della subnet e vengono scambiati con il relativo token alpha.

Questa struttura introduce un rischio specifico. Poiché lo staker detiene un asset specifico della subnet, il token alpha può calare rispetto a TAO anche mentre la sua subnet continua a generare emissioni. I rendimenti dipendono quindi sia dal prezzo di alpha sia dal rendimento.

5. Emissioni e registrazione

Le emissioni vengono distribuite in due fasi. Ogni blocco immette TAO e alpha nei pool delle subnet secondo una formula cross-subnet. Alla fine di ogni tempo, che dura circa 360 blocchi, le ricompense accumulate vengono distribuite all'interno di ciascuna subnet tramite Yuma Consensus.

La registrazione richiede TAO, con una commissione che si adegua dinamicamente alla domanda. I nuovi partecipanti ricevono un periodo di immunità che li protegge da una rimozione immediata. Terminato tale periodo, una nuova registrazione sostituisce il nodo con le emissioni più basse che si trova fuori dall'immunità.

Che cos'è Dynamic TAO (dTAO)?

L'upgrade dTAO è stato lanciato a febbraio 2025 e ha cambiato il modo in cui la rete decide dove destinare le emissioni. In precedenza, 64 validatori root formavano un consiglio che votava su quali subnets dovessero riceverle, concentrando un'enorme influenza in un piccolo gruppo.

Con dTAO, ogni subnet emette un token alpha abbinato a TAO in un market maker automatizzato. L'attività di staking determina continuamente il prezzo di alpha, che a sua volta definisce la quota di emissioni giornaliere della subnet. L'allocazione del capitale passa quindi da un voto di comitato a un mercato aperto.

Le ricompense standard delle subnet assegnano il 41% ai validatori e un altro 41% ai miner, lasciando il 18% al proprietario della subnet. A marzo, tutti i token alpha insieme avevano raggiunto circa 1,12 miliardi di dollari di capitalizzazione di mercato, pari a circa il 27% della capitalizzazione di mercato di TAO.

L'adozione è arrivata con critiche. Le regole sull'economia dei subnets sono cambiate più volte, tra cui il movimento netto di TAO, il modello prezzo più burn e un meccanismo di emissione che indirizzava più ricompense verso i subnets meglio classificati. Anche team con prodotti reali sono stati deregistrati al variare dei parametri.

Principali subnets di Bittensor

Le valutazioni delle subnet mostrano dove il mercato vede una domanda reale. Misurati a fine marzo, i leader per capitalizzazione di mercato spaziano tra addestramento, inferenza e calcolo:

• τemplar (SN3), ~134,9 Mln $: a marzo ha completato Covenant-72B, un modello da 72 miliardi di parametri addestrato su più di 70 nodi distribuiti. Il suo algoritmo ha compresso i gradienti del 97% senza perdere accuratezza.
• Chutes (SN64), ~132,9 Mln $: una piattaforma di inferenza serverless che ha elaborato 9.100 miliardi di token cumulativi, con picchi giornalieri superiori a 50 miliardi. Sfruttando capacità di calcolo decentralizzata inattiva, applica prezzi inferiori di circa 85% rispetto ad AWS.
• Targon (SN4), ~91,8 Mln $: un marketplace di calcolo GPU confidenziale di Manifold Labs. Ha raccolto 10,5 milioni di dollari in un Serie A e ha spostato Dippy AI, un'applicazione con 8,6 milioni di utenti, su un'infrastruttura decentralizzata.
• Affine (SN120), ~71,8 Mln $: un ambiente di apprendimento per rinforzo in cui solo i modelli sulla frontiera di Pareto ricevono ricompense significative. Ospita i propri modelli su Chutes anziché duplicare l'infrastruttura.
• Lium (SN51), ~52,1 Mln $: un marketplace peer-to-peer di GPU con più di 500 unità Nvidia H100 integrate. I validatori verificano in modo programmatico le specifiche hardware, anziché affidarsi alle dichiarazioni dei fornitori.
• Ridges AI (SN62), ~50,8 Mln $: Sviluppa agenti autonomi per attività di ingegneria del software end-to-end e compete direttamente con gli assistenti di programmazione centralizzati.

Un team di sviluppo detiene una posizione dominante. Rayon Labs gestisce Chutes, oltre a Gradients (SN56) e Nineteen (SN19). Insieme, i tre subnets ricevono circa il 23,7% di tutte le emissioni giornaliere di TAO.

Tokenomics di TAO e halving

Pochi token importanti seguono il modello di offerta di Bitcoin tanto da vicino quanto TAO. I suoi meccanismi di emissione includono:

• Limite massimo: l'offerta totale è fissata a 21 milioni TAO, di cui circa 11 milioni in circolazione. La governance non può aumentare questa cifra.
• Halving: il primo halving è avvenuto a dicembre 2025. Le emissioni giornaliere sono scese da 7.200 a 3.600 TAO, riducendo la pressione di vendita giornaliera di circa 500.000 $.
• Ripartizione dell'emissione: nel modello dTAO, le ricompense dei blocchi assegnano il 41% ai miner, il 41% ai validatori e il 18% ai proprietari di subnet.
• Quota dei delegatori: i validatori trasferiscono circa il 82% delle proprie emissioni ai possessori di TAO che fanno stake presso di loro, al netto di una commissione configurabile.
• Offerta in staking: circa il 70% dell'offerta è in staking. Le posizioni istituzionali segnalate bloccano un'ulteriore quota, riducendo il flottante liquido disponibile per la negoziazione.
• Riciclo e burn: le commissioni di registrazione e le ricompense non spese tornano all'offerta non emessa. I proprietari delle subnet possono anche bruciare in modo permanente alpha, e entrambi i meccanismi spostano più in là il prossimo halving.

Prezzo e posizionamento istituzionale

TAO viene scambiato intorno a 190 $ con una capitalizzazione di mercato di circa 3 miliardi di dollari, circa due terzi sotto il record dei primi mesi del 2024 vicino a 757 $. Il token ha reso 21,57% nel primo trimestre, risalendo da 230 $ fino a chiudere vicino a 251 $ prima di tornare a scendere.

I capitali istituzionali sono arrivati in fretta. Secondo le indiscrezioni, la posizione di Nvidia si aggira intorno a 420 milioni di dollari, con il 77% in staked, e quella di Polychain Capital intorno a 200 milioni di dollari. Nessuna delle due società ha però confermato ufficialmente tali cifre e non è stata pubblicata alcuna verifica on-chain.

L'accesso regolamentato resta il catalizzatore in sospeso. Grayscale ha presentato richiesta per convertire il suo Bittensor Trust in un ETF spot su NYSE Arca, mentre Bitwise ha presentato un prodotto concorrente. A agosto si è aperta una finestra decisionale della SEC. Grayscale ha inoltre aumentato il peso di TAO nel suo fondo focalizzato sull'IA al 43,06%.

Adozione istituzionale e la questione degli ETF

Bittensor ha attirato più attenzione dalla finanza tradizionale della maggior parte dei progetti di IA decentralizzata. I wrapper regolamentati sono importanti perché determinano se i capitali di fondi pensione e gestione patrimoniale possano detenere l'asset.

Il Bittensor Trust di Grayscale è negoziato con il ticker GTAO e ha quotato con un premio consistente rispetto al valore patrimoniale netto, uno schema che aveva preceduto la conversione in ETF di Bitcoin. A fine giugno, il suo documento più recente riportava 46.331 TAO a fronte di 9,4 milioni di dollari di attivo netto.

L'approvazione di un ETF è tutt'altro che certa. TAO non ha un mercato futures regolamentato su una piattaforma come il CME. In passato Grayscale ha inoltre abbandonato richieste legate a Cardano, Hedera e Polkadot, lasciando in dubbio il primo ETF spot del settore cripto-IA.

Anche l'infrastruttura di custodia si è ampliata insieme a queste richieste. BitGo ha stretto una partnership con Yuma per offrire custodia e staking di livello istituzionale. Anche Kraken ha completato l'integrazione nativa di dTAO, con piani per quotare direttamente i token alpha delle subnet e ampliare l'accesso oltre lo stack di wallet nativo.

Come usare Bittensor

La partecipazione va da un staking relativamente semplice alla gestione di un'intera subnet, con ruoli che richiedono ciascuno un diverso livello di impegno e di competenze tecniche. Il processo inizia con l'acquisto di TAO su un exchange di criptovalute.

Dal più semplice al più difficile, i percorsi disponibili sono:

1. Stake di TAO: delega a un validatore oppure fai stake in una subnet specifica. Entrambe le opzioni possono garantire una quota delle emissioni, ma scegliere una subnet invece della root comporta anche un rischio legato al prezzo alpha.
2. Acquista token alpha: Acquista TAO su un exchange e trasferiscilo su un wallet compatibile. Da lì, fai lo swap con il token alpha di una subnet tramite Taostats o l'interfaccia del wallet.
3. Gestisci un miner: registrati su una subnet e fai funzionare i modelli o l'hardware richiesti. Competere con altri miner per le emissioni richiede GPU e un'ottimizzazione continua.
4. Gestire un validatore: acquisisci abbastanza stake da far funzionare l'infrastruttura di validazione, poi valuta l'output dei miner secondo le regole della subnet, guadagnando una quota dai delegatori.
5. Lanciare una subnet: crea un meccanismo di incentivi e paga il costo di registrazione, poi attira miner e validatori competendo con le subnets esistenti per uno degli slot limitati.

Wallet e gestione delle chiavi

Bittensor assegna funzioni diverse a chiavi separate. La coldkey protegge il saldo di TAO e rimane offline. Le operazioni attive come il mining e la validazione usano invece la hotkey, il che significa che la compromissione di una hotkey non espone i fondi sottostanti.

Custodia, trasferimenti e staking sono supportati tramite l'estensione ufficiale per browser, mentre Talisman e SubWallet offrono alternative. Chi detiene un saldo significativo dovrebbe proteggere la custodia della coldkey con la stessa cura usata per qualsiasi wallet in autocustodia.

Strumenti per sviluppatori e analisi

Per gli sviluppatori, il Python SDK è lo strumento principale della rete. Supporta la creazione di subnet, la registrazione dei partecipanti e l'interazione tramite script. Chi preferisce il terminale può usare l'interfaccia a riga di comando per creare wallet, gestire le chiavi ed effettuare lo staking.

Taostats opera dal 2022 come block explorer di Bittensor, monitorando emissioni e prestazioni delle subnet, oltre alle classifiche dei validatori e alla rendicontazione fiscale. Quando valuti una subnet, il movimento netto di staking e la profondità del liquidity pool contano più della capitalizzazione di mercato complessiva.

Fondatori e governance di Bittensor

Jacob Steeves e Ala Shaabana hanno cofondato Bittensor e lanciato la mainnet nel 2021. Dopo gli studi in matematica e informatica, Steeves ha lavorato come ingegnere del software presso Google. Dal 2015 lavora all'intersezione tra Bitcoin e machine learning.

Shaabana ha un dottorato in informatica ed era professore assistente all'Università di Toronto prima di cofondare la rete. Entrambi i fondatori continuano a contribuire tramite la Opentensor Foundation, che guida lo sviluppo del protocollo.

Nella pratica la governance è stata controversa. L'uscita dell'operatore Covenant AI ha causato un calo del 38% del token. In seguito la community ha ripristinato i subnets interessati senza interventi centrali, un esito che i sostenitori hanno presentato come prova di resilienza, mentre i critici vi hanno visto un rischio di concentrazione.

Rischi da comprendere

Bittensor unisce l'economia ancora agli esordi dell'IA a un token volatile, creando esposizioni specifiche anziché generiche. Valuta questi rischi prima di impegnare capitale:

• Rischio del token alpha: Fare staking in una subnet significa detenere il suo token alpha. Può calare rispetto a TAO anche quando la subnet genera emissioni, quindi ricevere rendimento non garantisce un risultato positivo.
• Instabilità delle regole: i parametri di emissione e registrazione sono cambiati più volte. I team che avevano basato le decisioni su assunzioni e infrastrutture secondo le regole precedenti sono stati poi cancellati dal registro.
• Concentrazione: un gruppo di sviluppo controlla circa il 23,7% delle emissioni giornaliere tramite tre subnets. Le posizioni istituzionali segnalate concentrano un'ulteriore quota dell'offerta.
• Cancellazione dalla registrazione: i subnets e i partecipanti con prestazioni insufficienti possono essere rimossi, quindi i builder rischiano di perdere il proprio posto indipendentemente dalla qualità del prodotto.
• Dati non verificati: le cifre sugli investimenti istituzionali ampiamente riportate non hanno né conferme on-chain né dichiarazioni aziendali a supporto. I flussi in entrata di cui si parla vanno quindi considerati come riportati, non come accertati.
• Dimensione dei ricavi: i ricavi trimestrali dei servizi di IA, pari a circa 43 milioni di dollari, sono reali ma restano contenuti rispetto a una capitalizzazione di mercato di 3 miliardi di dollari. La valutazione dipende quindi dalla domanda futura.
• Liquidità: i token alpha più piccoli vengono scambiati su automated market maker i cui pool possono scendere sotto 1 milione di dollari. Ordini di grandi dimensioni possono muovere i prezzi in modo marcato e la liquidità di uscita può sparire nei periodi di volatilità.

Considerazioni finali

Bittensor ha costruito qualcosa di davvero insolito: un mercato che premia l'intelligenza artificiale in base alla qualità giudicata anziché alle promesse. dTAO ha esteso questo modello spostando dal consiglio dei validatori al capitale le decisioni su quali attività di IA ricevono finanziamenti.

Esistono prove di un utilizzo reale. Un modello da 72 miliardi di parametri è stato addestrato su nodi distribuiti, mentre sono stati serviti trilioni di token di inferenza e applicazioni aziendali sono migrate sulle subnets. Questi esempi indicano una rete che svolge un lavoro effettivo, anziché limitarsi a emettere token.

La durata nel tempo resta la questione aperta. Le modifiche alle regole hanno messo in difficoltà gli sviluppatori, un piccolo numero di team si aggiudica una quota concentrata delle emissioni e i ricavi trimestrali sono ancora modesti rispetto alla valutazione. Per chi segue le infrastrutture decentralizzate, Bittensor resta il tentativo più avanzato di dare un prezzo all'intelligenza in modo aperto. La decisione sull'ETF determinerà quanto capitale potrà seguire questa tesi.