Что такое Bittensor (TAO)?

Bittensor — это открытая сеть, которая платит людям за создание искусственного интеллекта, а не за его потребление. Участники могут предоставлять модели, вычислительные мощности или данные, а вознаграждения в TAO зависят от того, насколько полезной другие участники сочтут их работу.

Его токеномика заимствована у Bitcoin и переносит эту модель в сферу машинного обучения. TAO имеет жесткий лимит в 21 миллион токенов, а halving заложен непосредственно в код. Запуск в январе 2021 года не предусматривал аллокации для венчурных фондов, премайна или продажи токенов, что означает, что каждый существующий TAO был заработан за счет участия.

Работа происходит внутри subnets. Каждая из них представляет собой независимый рынок, ориентированный на определенную задачу, такую как инференс, обучение моделей, предоставление вычислительных мощностей или прогнозирование цен, и каждая самостоятельно определяет полезную работу. В настоящее время насчитывается 128 активных subnets, а в планах расширение до 256.

Сеть также вышла за рамки теоретического использования. В первом квартале subnets принесли примерно $43 миллиона выручки от AI-услуг. Генеральный директор Nvidia публично сравнил распределенное обучение Bittensor с проектом folding@home. Тем временем TAO торгуется около $190, упав примерно на две трети по сравнению со своим пиком в начале 2024 года.

Как работает Bittensor?

Bittensor координирует четыре группы участников с помощью системы оценки, которая преобразует оцененное качество в выплаты в токенах. Работа поступает в сеть через эти роли, в то время как вознаграждения распределяются обратно в соответствии с производительностью.

1. Subnets

Subnet функционирует как автономный рынок для одного цифрового товара. Ее создатель определяет механизм стимулирования: то, что майнеры должны производить, и правила, которые валидаторы используют для оценки. В результате каждый subnet становится отдельным экспериментом по оценке определенного вида интеллекта.

Каждый subnet поддерживает до 256 слотов для участников. Как только эти слоты заполнены, новая регистрация вытесняет наименее эффективного участника. Конкуренция между subnets следует тому же принципу в рамках общесетевого лимита.

2. Майнеры

Майнеры управляют моделями или аппаратным обеспечением, которые генерируют вывод subnet. На subnet инференса они отвечают на запросы валидаторов и получают оценки за качество, задержку и надежность. Subnet обучения может вместо этого вознаграждать градиенты, чекпоинты или проверенные улучшения моделей.

Непрерывность работы сама по себе не определяет вознаграждения; их определяют рейтинги производительности. Посредственные результаты приносят пропорционально меньше, а стабильно низкая производительность может привести к аннулированию регистрации, когда новый участник займет слот.

3. Валидаторы

Валидаторы отправляют запросы майнерам и оценивают ответы в соответствии с правилами subnet перед отправкой этих весов в ончейне. Эти оценки определяют то, как распределяются эмиссии майнеров, превращая субъективные оценки качества в объективные выплаты.

Для запуска валидатора требуется значительный stake. Консенсус Yuma примиряет разногласия среди валидаторов, чтобы один нечестный оценщик не мог перенаправить эмиссии. Процесс оценки опирается на суждение валидатора, а не на криптографическое доказательство вычислений. Валидаторы удерживают настраиваемую комиссию и распределяют оставшуюся часть между делегаторами.

4. Stakers и делегаторы

Люди, которые хотят получить экспозицию без запуска инфраструктуры, могут участвовать через staking. В рамках dTAO staking TAO в подсеть не является простым депозитом. TAO поступает в liquidity pool подсети и обменивается на её альфа-токен.

Эта структура создает определенный риск. Поскольку staker владеет специфичным для подсети активом, alpha-токен может упасть по отношению к TAO даже в то время, когда подсеть продолжает зарабатывать эмиссию. Таким образом, доходность зависит как от цены alpha-токена, так и от доходность.

5. Эмиссия и регистрация

Эмиссия распределяется в два этапа. Каждый блок добавляет TAO и альфа-токены в пул подсетей по межподсетевой формуле. В конце каждого темпа, который длится примерно 360 блоков, накопленные вознаграждения распределяются внутри каждой подсети с помощью алгоритма Yuma Consensus.

Регистрация требует TAO, причем плата динамически меняется в зависимости от спроса. Новые участники получают период иммунитета, который защищает их от немедленного удаления. По окончании этого периода новая регистрация заменяет узел с наименьшей эмиссией, который находится вне зоны иммунитета.

Что такое Dynamic TAO (dTAO)?

Обновление dTAO было запущенно в феврале 2025 года и изменило способ, которым сеть определяет направление эмиссии. Ранее 64 корневых валидатора формировали совет, который голосовал за то, какие подсети должны получать средства, что концентрировало огромное влияние в руках небольшой группы.

С внедрением dTAO каждая подсеть выпускает альфа-токен, спаренный с TAO в автоматическом маркет-мейкере. Активность staking непрерывно устанавливает альфа-цену, которая, в свою очередь, определяет долю подсети в суточной эмиссии. Таким образом, распределение капитала смещается от голосования комитета к открытому рынку.

Стандартные вознаграждения подсети распределяют 41% валидаторам и еще 41% майнерам, оставляя 18% владельцу подсети. К марту общая рыночная капитализация всех альфа-токенов достигла примерно $1,12 миллиарда, что эквивалентно примерно 27% от собственной рыночной капитализации TAO.

Принятие сопровождалось критикой. Правила токеномики подсетей неоднократно менялись, включая движение чистых TAO, модель "цена плюс сжигание" (price-plus-burn) и шлюз эмиссии, который направлял больше вознаграждений в пользу подсетей с более высоким рейтингом. Команды с реальными продуктами также были дерегистрированы по мере изменения параметров.

Ведущие Bittensor Subnets

Оценки subnets показывают, где рынок видит реальный спрос. Измеренные в конце марта, лидеры по рыночной капитализации охватывают обучение, инференс и вычисления:

• τemplar (SN3), ~$134,9M: В марте завершила работу над Covenant-72B, моделью с 72 миллиардами параметров, обученной более чем на 70 распределенных узлах. Ее алгоритм сжал градиенты на 97% без потери точности.
• Chutes (SN64), ~$132,9M: Бессерверная платформа инференса, которая обработала 9,1 триллиона кумулятивных токенов с ежедневными пиками выше 50 миллиардов. Используя простаивающие децентрализованные вычисления, она оценивает услуги примерно на 85% ниже AWS.
• Targon (SN4), ~$91,8M: Конфиденциальный маркетплейс GPU-вычислений от Manifold Labs. Проект привлек $10,5 миллиона в рамках раунда Серии А и перенес Dippy AI, приложение с 8,6 миллионами пользователей, на децентрализованную инфраструктуру.
• Affine (SN120), ~$71,8M: Среда обучения с подкреплением, в которой только модели на границе Парето получают значимые вознаграждения. Она размещает собственные модели на Chutes вместо дублирования инфраструктуры.
• Lium (SN51), ~$52,1M: peer-to-peer маркетплейс GPU с более чем 500 подключенными единицами Nvidia H100. Валидаторы программно проверяют характеристики оборудования, а не полагаются на заявления провайдеров.
• Ridges AI (SN62), ~$50,8M: Создает автономных агентов для сквозных задач разработки программного обеспечения и напрямую конкурирует с централизованными помощниками по кодированию.

Одна команда разработчиков занимает доминирующее положение. Rayon Labs управляет Chutes, а также Gradients (SN56) и Nineteen (SN19). В совокупности эти три subnets получают примерно 23,7% от всей ежедневной эмиссии TAO.

Токеномика TAO и halving

Лишь немногие крупные токены повторяют модель эмиссии Bitcoin так же точно, как TAO. Механика выпуска включает в себя:

• Жесткий лимит: Общий объем предложения зафиксирован на уровне 21 миллиона TAO, в обращении находится около 11 миллионов. Управление не может изменить этот показатель.
• Halving: Первый halving состоялся в декабре 2025 года. Суточная эмиссия сократилась с 7 200 до 3 600 TAO, снизив ежедневное давление со стороны продавцов примерно на $500 000.
• Распределение эмиссии: Согласно модели dTAO, блочные вознаграждения распределяются следующим образом: 41% майнерам, 41% валидаторам и 18% владельцам подсетей.
• Доля делегаторов: Валидаторы передают примерно 82% своей эмиссии держателям TAO, которые делегируют им stake, за вычетом настраиваемой комиссии.
• Застейканное предложение: Около 70% предложения находится в staking. Заявленные институциональные позиции блокируют дополнительную часть, сокращая ликвидный фри-флоат, доступный для торговля.
• Рециркуляция и сжигание: Платы за регистрацию и неиспользованные вознаграждения возвращаются в неизданное предложение. Владельцы подсетей также могут навсегда сжигать alpha-токены, причем оба этих механизма отодвигают следующий halving на более поздний срок.

Цена и институциональное позиционирование

TAO торгуется около отметки $190 с рыночной капитализацией около $3 миллиардов, что примерно на две трети ниже его исторического максимума начала 2024 года около $757. В первом квартале доходность токена составила 21,57%, восстановившись с $230 и закрывшись около $251, после чего цена снова пошла вниз.

Институциональный капитал пришел быстро. По имеющимся данным, позиция Nvidia оценивается примерно в $420 миллионов (при этом 77% застейканы), а позиция Polychain Capital — примерно в $200 миллионов. Однако ни одна из компаний официально не подтвердила эти цифры, и никакие ончейн-проверки не публиковались.

Регулируемый доступ остается ожидаемым катализатором. Grayscale подала заявку на конвертацию своего Bittensor Trust в спот ETF на NYSE Arca, в то время как Bitwise представила конкурирующий продукт. Окно решений SEC открылось в августе. Grayscale также увеличила вес TAO в своем ориентированном на AI фонде до 43,06%.

Институциональное принятие и вопрос ETF

Bittensor привлекает со стороны традиционных финансов больше внимания, чем большинство децентрализованных AI-проектов. Регулируемые обертки имеют значение, поскольку они определяют, могут ли пенсионный капитал и средства состоятельных клиентов вообще владеть этим активом.

Bittensor Trust от Grayscale торгуется под тикером GTAO со значительной премией к чистой стоимости активов — паттерн, который предшествовал конвертации собственного ETF для Bitcoin. В конце июня в его последнем отчете было зафиксировано 46 331 TAO при чистых активах в размере $9,4 миллиона.

Одобрение ETF далеко не гарантировано. TAO не имеет регулируемого рынка futures на такой площадке, как CME. Grayscale также в прошлом отклоняла заявки, связанные с Cardano, Hedera и Polkadot, из-за чего появление первого спот ETF в секторе AI-криптовалют остается под вопросом.

Инфраструктура кастодиального хранения развивалась параллельно с подачей этих заявок. BitGo заключила партнерское соглашение с Yuma для предоставления кастодиальных услуг и staking институционального уровня. Kraken также завершила нативную интеграцию dTAO с планами напрямую листить alpha-токены подсетей и расширить доступ за пределы нативного стека wallet.

Как пользоваться Bittensor

Участие варьируется от относительно простого staking до управления целой подсетью, причем каждая роль требует разного уровня вовлеченности и технических навыков. Процесс начинается с покупки TAO на криптовалютной бирже.

В порядке от простого к сложному доступны следующие пути:

1. Stake TAO: Делегируйте средства валидатору или выполняйте stake в определенную подсеть. Оба варианта могут приносить долю от эмиссии, однако выбор подсети вместо корневой (root) также сопряжен с ценовым риском alpha-токена.
2. Покупка alpha-токенов: Приобретите TAO на бирже и переведите их на совместимый wallet. Оттуда обменяйте их на alpha-токен подсети через Taostats или интерфейс wallet.
3. Запуск майнера: Зарегистрируйтесь в подсети и запустите необходимые модели или оборудование. Конкуренция с другими майнерами за эмиссию требует наличия GPU и непрерывной оптимизации.
4. Управление валидатором: Получите достаточный stake для запуска инфраструктуры валидации, а затем оценивайте результаты работы майнеров по правилам подсети, получая при этом процент от делегаторов.
5. Запуск подсети: Создайте механизм стимулирования и оплатите стоимость регистрации, после чего привлекайте майнеров и валидаторов, конкурируя с существующими подсетями за один из ограниченных слотов.

Кошельки и управление ключами

Bittensor назначает разные функции разным ключам. Холодный ключ (coldkey) защищает баланс TAO и остается в офлайне. Активные операции, такие как майнинг и валидация, используют горячий ключ (hotkey), а это значит, что компрометация горячего ключа не угрожает базовым активам.

Хранение, переводы и staking поддерживаются через официальное расширение для браузера, в то время как Talisman и SubWallet служат альтернативами. Любой пользователь со значительным балансом должен защищать хранение холодного ключа с той же тщательностью, которая применяется к любому некастодиальному wallet.

Инструменты для разработчиков и аналитики

Для разработчиков Python SDK служит основным инструментом создания в сети. Он поддерживает создание подсетей, регистрацию участников и взаимодействие через скрипты. Те, кто предпочитает терминал, могут использовать интерфейс командной строки для создания wallet, управления ключами и staking.

Taostats работает в качестве обозревателя блоков Bittensor с 2022 года, отслеживая эмиссию и производительность подсетей, а также рейтинги валидаторов и отчетность для налоговой. При оценке подсети чистая динамика staking и глубина liquidity pool имеют гораздо большую важность, чем показатели рыночной капитализации.

Основатели Bittensor и управление

Якоб Стивс (Jacob Steeves) и Ала Шаабана (Ala Shaabana) соосновали Bittensor и запустить основной сеть (mainnet) в 2021 году. Изучив математику и компьютерные науки, Стивс работал инженером-программистом в Google. Он работает на стыке Bitcoin и машинного обучения с 2015 года.

Шаабана имеет докторскую степень по компьютерным наукам и до сооснования сети работал доцентом в Университете Торонто. Оба основателя продолжают свой вклад через Opentensor Foundation, которая курирует развитие протокола.

На практике управление проектом было спорным. Выход оператора Covenant AI привел к падению токена на 38%. Позже сообщество восстановило пострадавшие subnets без централизованного вмешательства, и сторонники преподнесли этот результат как свидетельство устойчивости, в то время как критики увидели в нем риск концентрации.

Риски, которые необходимо понимать

Bittensor объединяет экономику ранних этапов AI с волатильным токеном, создавая специфические, а не общие риски. Учитывайте следующие риски перед тем, как инвестировать капитал:

• Риск alpha-токена: Staking в подсеть означает владение ее alpha-токеном. Он может упасть по отношению к TAO даже тогда, когда подсеть генерирует эмиссию, поэтому получение доходность не гарантирует положительной доходности.
• Нестабильность правил: Параметры эмиссии и регистрации неоднократно менялись. Команды, которые основывали решения о найме и инфраструктуре на прежних правилах, впоследствии были исключены из реестра.
• Концентрация: Одна группа разработчиков контролирует примерно 23,7% суточной эмиссии через три подсети. Заявленные институциональные позиции концентрируют дополнительную часть предложения.
• Исключение из реестра: Плохо работающие подсети и участники могут быть удалены, что означает для создателей риск потерять слот независимо от качества продукта.
• Непроверенные показатели: Широко освещаемые цифры институциональных инвестиций не имеют ни ончейн-подтверждения, ни официальных заявлений компаний. Поэтому крупные притоки капитала следует воспринимать как заявленные, а не как подтвержденные.
• Масштаб выручки: Квартальная выручка от AI-услуг в размере около $43 миллионов является реальной, но остается небольшой по сравнению с рыночной капитализацией в $3 миллиарда. Таким образом, оценка зависит от будущего спроса.
• Ликвидность: Менее крупные alpha-токены торгуются в автоматизированных маркет-мейкерах (AMM), чьи ликвидные пулы могут опускаться ниже $1 миллиона. Крупные ордера могут резко двигать цены, а ликвидность на выход может исчезать в периоды волатильности.

Заключение

Bittensor создала нечто поистине необычное: рынок, который вознаграждает машинный интеллект на основе оцениваемого качества, а не обещаний. dTAO расширила эту модель, перенеся решения о том, какие AI-задачи получают финансирование, от совета валидаторов к капиталу.

Существуют свидетельства реального использования. Модель с 72 миллиардами параметров была обучена на распределенных узлах, в то время как триллионы токенов вывода были обслужены, а корпоративные приложения мигрировали в подсети. Эти примеры указывают на сеть, которая выполняет реальную работу, а не просто выпускает токены.

Жизнеспособность остается открытым вопросом. Изменения правил встревожили разработчиков, небольшое число команд удерживает концентрированную долю эмиссии, а квартальная выручка по-прежнему скромна по сравнению с оценкой. Для всех, кто следит за децентрализованной инфраструктурой, Bittensor остается самой передовой попыткой открыто оценивать интеллект. Решение по ETF определит, какой объем капитала сможет последовать за этим тезисом.