著者: Prathik Desai 出典: tokendispatch 翻訳: Shan Oppa、Golden Finance

AI 業界は現在、閉鎖的な宗教システムに似ています。資金調達と評価は密室で行われます。いくつかの大手企業が巨額の資金を調達し、一流の研究者を採用し、超大規模なコンピューティングパワークラスターを借りている。しかし、市場は数か月以内に資金調達ラウンドを発表することによってのみその価値を推測できます。いわゆる「評価額」は、多くの場合、自由に流れる市場で見つけられる本当の価格ではなく、同じ部屋にいる数人の人々によって合意された単なる数値です。一般の投資家が価格を確認できるようになるまでに、上値の大部分はすでに初期の参加者によって取り込まれています。

ビッテンソール氏の中心的な提案は、AI にこのような方法で資金を提供すべきではないということです。構築されているシステムに興味を持っています。それは、少なくともまだ、OpenAI、Anthropic、Google よりも優れたモデルを作成できるからではなく、AI プロジェクトが従来の企業に成長する前に、公的に評価、資金調達、価格設定を行うための分散型の道を見つけたからです。

このモデルは、過去の AI の波で現れた多くの分散化の試みとは完全に異なります。

Bittensor のサブネット システムは、チームへのサポートを提供し続け、効率的なパフォーマンスを発揮する人に報酬を与え、後進的なプロジェクトを排除し、AI エコシステム全体の価格をリアルタイムで再設定します。これは AI にとって前例のない価格設定です。このモデルで AI を構築するプロセスが残酷であることは認めますが、より正直でもあります。

この詳細な分析では、Bittensor の運用ロジックを詳しく説明し、なぜこれまでの AI 価格設定の試みよりも有利である可能性があるのかを説明します。

AI 価格設定の秘密の部屋

2025 年の第 1 四半期だけで、AI スタートアップ企業は 731 億ドルの資金調達を受けており、これは世界のベンチャー キャピタル投資総額の 58% を占めています。 GIC や TPG などの投資機関は、一部のセグメント化されたトラックの評価倍率が高すぎると警告していますが、この評価を裏付けるような運用実績はほとんどありません。

このモデルは、創業者、インサイダー、後期投資家にとっては有益ですが、主要なコンピューティング能力を提供するリソースパーティ、オープンソースモデルに基づく開発者、および初期の一般ユーザーは配当を共有できません。オープンソース AI の台頭でも、この状況は変わっていません。資金は依然としてクラウド サービス契約、導入レイヤー、エンタープライズ パッケージング、テクニカル サポート、セキュリティ、配布に集中しています。

価値創造のプロセス全体において、一般の人々が貢献に広く参加しますが、その成果を収穫できるのは少数の人々だけです。このパターンは長い間存在していましたが、本当の変化はオープンソース モデル AI エコノミーの台頭によってもたらされています。

Red Hat の開発者はレポートの中で、特に電気通信や銀行などの規制の厳しい業界において、企業がローカライズされた導入、自律制御可能な専門的なタスクのためにオープンソース AI モデルを採用するケースが増えていると指摘しました。企業は、AI モデルを参照するだけでなく、運用の監視、自動化、拡張に使用できる AI 導入ソリューションを必要としています。

マッキンゼーのような大手機関もこの傾向に同意しています。その調査によると、調査対象となった企業の半数以上が自社のテクノロジー スタックでオープンソース AI を全面的に使用していることがわかりました。この調査は、41 か国の 700 名を超える技術リーダーおよび上級開発者を対象としました。

Bittensor のモデルはこうした業界の変化に基づいており、AI プロジェクトの現在の価格体系に挑戦します。

仮想通貨ネイティブの投資家は Bittensor のネイティブ トークン TAO に熱狂しており、価格は先月で 2 倍になりました。分散型 AI と集中型 AI の利点について熱心に議論する人もいます。しかし私にとっては、より正確な AI 価格設定方法を模索することの方が重要です。 Bittensor が出した答えは、AI の資金提供、開発、検証、使用を提供するすべての関係者が同じ市場に集まり、公的指標に基づいて AI の価格を決定するというものです。

AI を公開市場に導入

Bittensor を単一のトークンではなく、マイクロ AI 経済のネットワークとして考えると、理解しやすくなります。

各サブネットは、AI テクノロジー スタック内の特定のタスクに特化した市場であり、推論、分散トレーニング、予測信号、またはコンピューティング電源に焦点を当てます。サブネット作成者はインセンティブ メカニズムとターゲット タスクを設定し、マイナーはタスクを実行し、検証者は結果をスコア付けし、ステーカーは TAO をステーキングすることで特定の検証者をサポートできます。

Bittensor が 2025 年 2 月に動的 TAO アップグレードを開始した後、インセンティブ メカニズムはより革新的になり、各サブネットには独自のトークンと資金プールが存在します。 Bittensor はもはや単一の一般化された AI 投資対象ではなく、多くの小規模な AI プロジェクトに対応するエコシステムです。

2025 年後半に、Bittensor は報酬の分配を、厳格なトークン価格ではなく TAO の純流入にリンクさせる予定です。同年 12 月、TAO は最初の半減期を迎え、1 日あたりの発行部数は 3,600 部に減少しました。これにより、資本は能力に基づいて配分されることがさらに強制され、AI 市場は適者生存の場へと変わりました。

Web3 研究者であり著者の Jeff は、これを「ダーウィン AI のダイナミクス」として正確に要約し、0xJeff ニュースレターで素晴らしい要約を提供しました。

ダーウィニズムの核心は自然選択と適者生存です。個体は互いに競争し、生存に役立つ優れた特性が世代から世代へと受け継がれます。

同様のロジックが Bittensor の複数のレベルで実装されています。

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サブネットの競争: 各サブネットは 1 日あたり 3,600 TAO のインセンティブ シェアをめぐって競合し、ヘッド サブネットはインセンティブを使用してより永続的な居住スペースを獲得します。

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マイナーの競争: マイナーは最高の結果を提供するために競い合います。グローバル参加者は、主要なサブネット指標に基づいて競争します。トップマイナーはサブネットアルファトークン報酬の 41% を受け取ることができます

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バリデーターは投資家と競争します。バリデーターはマイナータスクを検証するために競争し、投資家は最もパフォーマンスの高いサブネットに賭けるために競争します

競争しなかったり、成績が悪かったりするとどうなりますか?不使用。サブネットは直接削除されます (はい、システムから直接削除されます)。

これが従来の AI モデルとの主要な違いです。

従来のモデルでは、創業者は会社を宣伝し、資本を調達し、チームを構築し、社内体制を構築し、市場がその評価を認識することを望みます。

Bittensor は、市場の早い段階で投資を開示することで、このモデルを破壊します。このモデルでは、起業家が最初にサブネットを立ち上げ、その後 GPU オペレーターがコンピューティング リソースを提供します。その後、開発者や研究者が成果を提供し、投資家は TAO または特定のサブネット トークンを通じて投資株式を購入します。最後に、顧客は基礎となるサービスを使用するために料金を支払います。最終的に、市場はすべての要素を考慮して、プロジェクト全体の価格を決定します。

私がこの本で最も気に入っている点は、あらゆるステークホルダー向けに資本市場を再考していることです。

民間のスタートアップとは異なり、投資家は次の資金調達ラウンドを待たずに価格を発見し続けることができます。実際、Bittensor を使用すると、TAO プラットフォームを通じてエコシステム全体を概観したり、最も有望な個々のサブネットに焦点を当ててより正確な投資を行うことができます。

開発者にとっての魅力は、Anthropico、OpenAI、またはその他のエリート ハイパースケール データ センターに限定される必要がなく、AI 開発のプラスの影響に参加できることです。

これは、起業家が本格的な会社に成長する前であっても、起業家に自分のアイデアに基づいた資本市場とサポートへのアクセスを提供します。これは、ベンチャー キャピタル業界ではこれまで見られなかったものです。これは、資本がネットワーク内に集約される様子を見ればわかります。現在、少数のサブネットが不釣り合いな量の TAO 資本の流出入を引きつけている一方で、他のサブネットは相対的に遅れをとっています。時価総額上位 5 つのサブネットは、128 サブネットの合計時価総額のほぼ 3 分の 1 を占めます。

顧客にとって、このシステムはオープン インフラストラクチャへのより安価で柔軟なアクセスを提供します。

これに加えて、Bittensor モデルは公平に聞こえるだけでなく、商業的にも実行可能であるため、すべての関係者にとってより魅力的です。

市場は成熟しつつある

機関投資家が Bitensor を準拠しており入札可能であるとの見方を強めていることから、この傾向は明らかです。

2025 年 12 月、Grayscale Bittensor Trust は OTCQX 店頭市場のトップに上場され、従来の投資家にこの馴染みのない、しかし需要の高い資産に参加するための馴染みのあるチャネルを提供しました。

新興市場が成熟しつつある兆候は、ビットコイン、イーサリアム ETF、デジタル資産国債 (DAT) が経験した道と同じように、準拠したパッケージング、取引コード、画面上の相場、証券口座へのアクセスを備えていることです。 Bittensor は暗号通貨市場ではビットコインやイーサリアムほど有名ではないかもしれませんが、Grayscale Trust の立ち上げは、機関の関心が理論から実際の製品に移ったことを示しています。

ビッテンソールの仕事は、破壊すると約束しているエリート業界のトップからも認められています。

著名なベンチャーキャピタリストで起業家のチャマス・パリハピティヤ氏が、NVIDIA CEO のジェンセン・フアン氏に対してビッテンソールの分散トレーニングの実施について言及したとき、フアン氏はそれを仮想通貨分野における下劣な成果として軽視しませんでした。彼はこれを「Folding@home の現代版」と呼び、ボランティアのコンピューターの残りの計算能力を使用してタンパク質のフォールディングやその他の複雑な問題をシミュレートする分散型プロジェクトを指します。

この位置付けにより、Bittensor はトークン サイクルの物語に限定されるのではなく、分散コンピューティングの長期的な歴史的文脈に位置付けられます。

Bittensor の主要なサブネットの 1 つである Templar の最近の成果は、技術的な観点からその能力をさらに裏付けています。その Covenant-72B は 720 億のパラメータを持つ大規模なモデルであり、Bittensor のコラボレーションを通じて世界中の 20 人以上の参加者によって 1 兆 1,000 億のトークンに基づいてゼロからトレーニングされました。公開ベンチマークでは、Covenant-72B は MMLU スコア 67.11 を達成し、LLaMA-2-70B の 65.63 を上回りました。

率直に言って、まだ OpenAI や Anthropic を超えることはできませんが、分散型コラボレーションが商業的価値のある AI インフラストラクチャを作成できることを証明するには十分です。

Chutes などのサブネットは、分散型サーバーレス AI コンピューティング パワー プラットフォームとして明確に位置づけられています。 Bitensor の公式ドキュメントでは、サブネットを推論やトレーニングなどのデジタル商品の独立した競争市場として定義しています。これは、市場が曖昧な AI の物語に価格を設定しているのではなく、テクノロジー スタックの特定のモジュールを個別に価格設定していることを示唆しています。

需要側のジレンマ

Bittensor のサプライサイドの透明性は、他の AI 市場をはるかに上回っています。発行量、誓約の流れ、資本蓄積サブネットなどのデータが一目瞭然です。本当の問題は、需要側の情報が透明ではないことです。

ブロックチェーンはトークンの流通のみを記録し、ユーザー維持率、API 使用の質、利益率、監査済みの収益などのデータは収集しません。サブネットが繁栄しているように見えても、投資家は多くの場合、財務諸表ではなく市場構造からしかビジネスの質を推測できません。

Pine Analytics は、「透明な供給 vs. 不透明な需要」や「シュート (SN64): 補助金に支えられた低価格」などの分析で鋭い批判を行っています。Bittensor の優れた業績の一部は依然として補助金によって動かされている可能性があり、補助金の本質はサブネット内の TAO 発行報酬です。 Pine は、ネットワーク全体で認識できる外部収益は、TAO 価格が示す価値に比べて依然として最小限であると計算しました。

最も典型的な例は、Bittensor の最大のサブネットである Chutes です。同社は年間 5,200 万米ドル相当の TAO 発行補助金を受け取っていますが、外部収益はわずか 240 万米ドルです。補助金がなければ運営費は支払えないだろう。これは Bittensor モデルを否定するものではなく、現在の市場が AI のキャッシュ フローに価格を設定するのではなく、AI のビジョンに多くの価格を設定していることを示しているだけです。

このため、私は Bittensor の開発プロセスに特に注意を払っています。生態学的成熟の兆候がすべて見られます。 「分散型 AI」に関する議論に終止符が打たれたわけではなく、AI プロジェクトの最も正確な評価方法を依然として磨き続けていますが、民間市場で長い間意図的に無視され、公的市場を通じて信念や評価に値付けされてきた問題を明らかにするという点で大きな進歩を遂げました。

民間の AI 大手が数兆ドルの評価を決定するために部屋にいる数人の人を信頼するよう世界に求めている一方で、ビッテンソールは公開市場を信頼することを選択しました。後者が完璧ではないことは承知していますが、私はそれがもたらす透明性を高く評価し、認識しています。