Gate Ventures研究洞察：Bittensor革命，AI版比特币的崛起与新经济版图
投资概览
Bittensor 是一个受比特币网络启发，基于子网架构和博弈论的通用激励平台。比特币通过代币的增发来激励矿工完成 SHA 256 的计算，维护网络的可用性。Bittensor 通过增发激励子网矿工提供各种资源，包括 AI 推理、数据存储、GPU 算力、带宽等。
1. 团队方面：三位核心成员均是计算机背景，Ala 更偏学术研究和 AI 算法，Jacob 擅长机器学习和区块链架构，Garrett 具备工程落地和产品开发经验，整体上是一个较强的技术创业组合。
2. 开发进展方面：一直维持着正常的开发进度，在最近三个月其开发频率有所提升。
3. 产品方面：创新的代币经济学，只有子网团队通过项目的质量提升进而提升子网代币的价格才能获得激励。在 Bittensor 的博弈论机制下，子网之间在竞争下提供最优的资源，包括量化模型表现、GPU 算力价格、存储性价比、折叠蛋白质发现速度等。
4. 生态发展方面：生态目前子网项目 80 个，生态数量呈现加快增长的趋势。但是有大量重复和相似的业务。
5. 叙事方面：Bittensor 与 AI、DePin、公链等叙事关联性较强。
风险：
1. 基础设施匮乏，市场营销和社区支持不足，导致不透明性较高。
2. 生态重复性较高，缺乏外部独立开发团队，一个 Labs 可能构建高达五六个子网项目。进而导致 Labs 无法专注于某个项目，使得在竞争下输给外部独立的竞品。
3. TAO 的机制设计复杂，涉及多个细节，散户的学习成本高，对项目方的知识储备要求也较高。
Bittensor 的生态发展呈现加速的趋势，其架构较为独特，目前还没有高度相似的竞品出现，大部分 AI 产品都是子网项目的竞品。对于其生态的发展，我们抱有乐观的态度，不像 Allora 和 Sentiment，矿工只能提供大模型，Sahara AI 只能提供数据，Bittensor 的子网（矿工）更像是多个国家在一套世界体系下进行，Bittensor 奖励发展好的国家，每个国家具体要发展的业务都是完全自由的，但是又不能超出 Bittensor 设定的世界观。而评定标准就是各个国家的货币是否值钱。在这套更开放和子网有自己代币的独特激励架构下，是有机会走出亮眼的生态。我们也看到陆续有包括 YZi Labs 等 VC 开始投资 Bittensor 生态。
基本概况
1.1 项目简介
Bittensor 是一个受比特币 POW 网络启发，基于子网架构和博弈论的通用激励平台。比特币通过代币的增发来激励矿工完成 SHA 256 的计算，维护网络的可用性。Bittensor 通过增发激励子网矿工提供各种资源，包括 AI 推理、数据存储、GPU 算力、带宽等。通过博弈论和代币激励，构建一个良性竞争的环境，以提供分布式的众包服务。
1.2 基本信息
注：信息来源 CoinMarketcap & Coinglass，统计日期 2025 年 3 月 17 日
2 项目详解
2.1 团队背调
Jacob Robert Steeves: Founder, 毕业于 西蒙弗雷泽大学，获得应用科学学士学位，主修数学与计算机科学。在校期间，他曾参与 ACM-ICPC 编程竞赛，并在 2014 年的西北美赛区获得第 8 名的成绩。 Jacob 的职业发展经历涵盖了机器学习研究（Knowm）、算法开发（Google）以及去中心化技术领域的探索（Bittensor）。他的工作领域主要围绕机器学习、分布式计算和加密技术，还有传统科技企业的经验。
Ala Shaabana: Co-Founder, 毕业于 University of Windsor 计算机学士以及 McMaster University 博士学位。其职业发展经历涵盖了软件开发（firmCHANNEL、VMware、Instacart）、大学学术研究。他的工作领域涉及计算机科学、机器学习和分布式计算，既有企业研发经验，也有学术研究背景。
Garrett Oetken：CTO, 毕业于爱达荷大学（University of Idaho）主修计算机科学，职业发展经历涵盖了软件开发（Safeguard Equipment）、人工智能研究与技术创业（Quantum Star Technologies、Opentensor Foundation）。他的工作领域涉及 AI、计算机视觉、自然语言处理和分布式计算。
Opentensor 是 Bittensor 的开发团队，Opentensor Foundation 创立于 2023 年 3 月，总员工数约为 40 人，近六个月减少 3% ，平均在职时间为 1.3 年。三位核心成员均是计算机背景，Ala 更偏学术研究和 AI 算法，Jacob 擅长机器学习和区块链架构，Garrett 具备工程落地和产品开发经验，整体上是一个较强的技术创业组合。
2.2 资金/融资情况
Bittensor 从未公开过在一级市场的融资情况。目前公开可查的是 Polychain，DCG 以及 DAO 5 数百万美元的 OTC 代币交易。
2.3 代码
Contributors, source:Github
Opentensor 的 Github 主库 Tensor 的开发进展良好，在 2025 年第一季度的代码库更新明显加速。
2.4 产品
2.4.1 产生背景
Bittensor 的产品构思始于对比特币网络的解读，在 Bittensor 的视角中，比特币网络通过代币经济激励来促使全球矿工运行算法来维护整个网络的可用性。但是比特币网络贡献的计算资源是非常初级和单一的。Bittensor 受此启发，激励矿工提供更宽泛的数字资源或者在 AI 时代下的智能计算资源。在比特币网络中，所有的矿工都运行同一个算法 SHA 256 ，但是在 Bittensor 中，矿工可以运行不同的算法或者提供不同的资源（AI 推理、数据存储、算力、带宽等），而这些又可以进一步抽象成一个去中心化的市场，通过 Bittensor 统一的激励机制给予奖励。
2.4.2 产品介绍
Bittensor 是一个开源平台，参与者可以生产数字商品，包括算力、存储空间、AI 推理和训练、蛋白质折叠、金融市场预测等等。Bittensor 由不同的子网组成。每个子网都是一个独立的矿工社区（生产商品的人）和验证者（评估矿工的工作）。子网创建者负责管理激励机制，TAO 的质押者可以通过质押 TAO 来支持特定验证者。
TAO 的架构，图源：Bittensor
TAO 由上图所示的几个组件构成：
1. 子网。每个子网都是一个基于激励的竞争市场，生产一种与人工智能相关的特定数字商品。由生产商品的矿工和根据子网特定标准衡量矿工工作以确保其质量的验证者社区构成。
2. Bittensor 主网充当记录系统，其代币 TAO 则作为参与子网活动的激励，Bittensor 区块链记录矿工、验证者和子网创建者的余额和交易。
3. Bittensor API，支持子网内矿工和验证者之间的交互，并允许各方根据需要与区块链进行交互。
每个子网都有两个角色，矿工和验证者。
矿工
● 在 Bittensor 的理念中，“矿工”并不是只跑算力挖 PoW，而是能为 AI 模型提供训练或推理资源（或其他数字商品，如数据带宽等）。
● 不同子网可能针对不同任务（NLP、CV、多模态等），矿工可选择适合自己硬件/算法的子网加入，贡献资源、获得激励。
验证者
● 验证者依然要维护 Bittensor 主链的安全，进行打包区块、验证交易等（参考 Polkadot/Substrate 的机制），让网络保持正常运转。
● 同时也有子网级别的验证者，帮助校验子网内部是否遵守共识规则、防止恶意行为。
子网的流动性
Bittensor 引入的关键机制就是每个子网都有自己的 AMM 机制。这个 AMM Pool 拥有两个代币储备，一个包含 TAO 主网本身的代币，另一个就是子网自己的代币（我们统一视为 Alpha Token）。子网代币是需要将 TAO 代币质押到子网储备中才能购买。比如，假设池子中有 1000 枚 TAO，和 16000 枚子网 Alpha 代币，那么根据公式
这意味着一枚 alpha token 价值 0.0625 枚 TAO，当大家看好 Alpha 代币时，就会通过 TAO 购买 Alpha，这样其 Alpha 在供应中减少，而 TAO 增多，促使 Alpha 的价格上涨。值得注意的是，网络在每个区块也会按一定规则给子网“注入”一部分新的 TAO 和新的子网代币，这部分也会影响代币的价格。
但是子网代币具体如何发行的，以及 TAO 如何激励子网的，就与我们接下来介绍的 Bittensor 的最新 dynamic TAO 机制有关。
2.4.3 技术细节
过去，Bittensor 的关键技术是其 Yuma Consensus 算法，该算法旨在解决一个问题——如何在去中心化的网络中，针对“AI 模型贡献”达成共识并进行激励分配，同时抵御节点们的串通作弊等行为。该算法不仅仅负责验证者的共识投票，还负责确定哪个子网应该获得多少的 TAO 激励。但是：
1. 验证者无法全面评估大量子网，导致打分不准确、冷漠或被贿赂；
2. 子网可能私下向验证者“行贿”，拉高投票；
3. 值得更多激励的优质子网，可能在不公平环境下被冷落。
因此，Bittensor 构建了一个改进的机制来评价子网的贡献，其被称为 dynamic TAO。DTAO 新思路： 把“哪个子网应拿更多代币增发”交给市场，通过 在每个子网上发行一种子网代币 (Alpha) 并结合 AMM 池，由市场价格来评判子网价值。如果子网越有前景，子网代币价格越高、每次增发获得的 TAO 比例也就越高，同时 Alpha token 增发激励也会越多。
举个例子，比如我们有两个子网 Subnet A 和 Subnet B，每个区块增发一枚 TAO。
1. Subnet A 和 Subnet B 在上线之时，便有了其子网的代币分别为 alphaA 和 alphaB 以及价格 P_a 和$P_b，如果没有特殊配置一般是 1: 1 的 TAO 和子网代币，同时 Alpha 代币的总量和 TAO 一样也维持在 2100 万枚的 Cap。
2. 每个子网所能获得的 TAO 总注入量Δτ，与其代币价格在“全网代币价格之和”中的占比成正比。公式一般是：
因此，假设两个子网的价格 P_a 和 P_b 分别为 1 TAO 和 1 TAO，那么每个区块增发后，子网可以获得 0.5 Δτ，如果市场更看好 alphaA，则市场就会向 A 子网 AMM 池中注入更多的 TAO。
要保持 AMM 池子价格稳定，子网也会得到相应的 Alpha 注入。通常做法：
1. 先算出 Δαi —— “在维持当前价格 pi 的前提下，需要注入多少 Alpha”
2. 若算出的值超过子网的 Alpha 发放上限（cap），则实际注入值被截断（只注入到 cap 为止）。
在 DTAO 规则中，除了注入到池子里的这部分 Alpha，还会有同等数量的 Alpha 代币直接分发给子网角色，以替代过去发 TAO 的方式。
● 矿工（Miners）占 41%
● 验证者（Validators）占 41%
● 子网拥有者（Subnet Owner）占 18%
注入池子是为了维持价格；分发给节点是为了激励生态角色。Alpha token 是保留起来的，等一次 Tempo 时间（360 个区块）以后一次性发放，避免过于零碎的发放奖励。矿工负责提供子网的算力、存储、推理等功能，唯一能获得的代币就是这个增发的机制，验证者负责校验。
这里有一个比较常见的问题是：每一次 TAO 的注入，虽然 Alpha 代币配套增发到 AMM 中，这一部分的池子的价格是维持恒定的，但是又额外增发相对应的代币会导致额外的抛压。这个是类似于比特币的矿工奖励机制，AMM 池子 TAO 和 ALpha 代币的等比例的注入是为了让子网代币的流动性加深市场，滑点低，市场定价更加准确，代币持有人更有信心。而 alpha 代币等比例的增发奖励，是为了奖励其高质量的矿工和子网开发者。实际上由于代币总量限制在 2100 万，所以子网代币也不会无限的增发，而是无限趋近于 2100 万枚。类似于比特币矿工和比特币增发机制一样。
正向循环机制
在新的 Dynamic TAO 的架构下，这里有一个正向的反馈循环，来激励子网开发者构建，他们往往指望增发来获得更公平和透明的奖励。这套激励能较好的防止刷票行为，因为刷票需要使用真金白银推高子网的价格，而只有基本面好的价格能长期稳定在较高水平，较差子网如果靠刷票拉高子网价格，首先其不可持续，其次本身对于子网持币者也乐见其成。
3 发展
3.1 过去
3.2 现在
Subnet Growth, source: taostats
子网上线于 2023 年 10 月，经历了 1 年半的发展，Bittensor 目前有 80 条子网（包括 Root 子网），且生态呈现快速增长的趋势。截止 3 月 23 日，生态的总市值为 1.65 B，子网代币的 24 小时总交易量为 47.66 m。
3.2.2 生态发展
Bittensor ecosystem, source: OKA Research
Top 20 rankings by Liquidity, source:Taostates
我们统计了除去 Root 网络（也就是 Bittensor 过去的代币分发机制，依赖于验证者来确定贡献，目前已经废除）的前 20 名，按照 AMM Pool 中的流动性排名。这可以反映长期以来的价值积累和认可。
Bittensor 的生态重复性很高。在 20 个项目中有 11 个项目都是利用现存的 GPU 进行大模型的预训练、训练、微调和推理。但是我们在生态中也能够看到 Subnets 适用去中心化的 GPU 来进行包括蛋白质、图论、大模型的运算。值得注意的是，我们发现其子网许多生态都是由同一工作室研发如 Microcosmos（#1 #9 #13 #25 #37），Rayon Labs（#64 #19 #Gradients），在生态方面可能仍然缺乏足够的独立开发者团队。
在生态的真实效用方面，确实有一些社区的声音，值得我们反思。比如：
1. Bittensor 自从 dynamic TAO 主网上线后，其演变成了一个去中心化的通用的激励网络，由于 Root 子网的正式下线（失去中心化的调控），同时机制依赖于子网的市值高低，会导致一些如 MEME 代币获得激励，从而使得网络的长期愿景失效。
2. 有些专注于推理的 LLM 子网，大量矿工带来了效率低下和冗余。同时子网自身激励机制和推理质量判断的水平不一，矿工倾向与使用同一种模型，而避免被误判。
我们认为，问题一确实值得注意，可以引入更多的机制去判断价值或者重新引入一个 DAO 组织来避免一些有损网络的事情。而对于问题二，我们认为这说明了该子网的所有人，并没有做好相关的工作，那么该子网如果失去了价值，其价格和激励也会逐步降低，所以这方面可以依据市场的自主调节。如果以一个非常长远的眼光来看，Bittensor 这种通用激励网络网络仍然有其意义所在，在生态部分，我们将论述其适合的应用场景。
在资本的支持方面，Bittensor 生态也在逐步扩大，我们看到了陆续有项目获得了 VC 的融资。比如：
3.2.2 社交媒体
Bittensor 与社区之间的联系较少，除了 Discord 外，没有官方的社区交流渠道，同时也缺乏市场宣发的动作。
3.3 未来
团队成员 X, source:const
官方 Blog 在去年就已经停止更新，也没有官方的 2025 Roadmap，团队对于开发者的重视程度远超社区。Founder 在 X 上有大致概述其接下来的目标包括：阈值签名、时间锁定加密、可验证函数、ZK-SNARKs、同态加密和多方计算。这些密码学工具是希望帮助开发者重新设计网络激励系统。
4 经济模型
4.1 代币分配
Vesting Schedule, source: Defillama
Finney 网络于 2023 年 3 月 20 日启动，此时第一批矿工可以上线挖矿。Bittensor 也和比特币一样，完全没有团队和 VC 的一级市场份额。代币总量 2100 万枚，目前已经挖出 36.95% （大约为 850 万枚），剩余 68.05% 等待挖出。每一个区块会挖出一个 TAO，一个区块为 12 秒，一天大约挖出 7200 个 TAO，按照 250 美元的价格，大致在 180 万美元（现货交易量每日在$ 96.62 M）。
Staking Validators, source: Taostates
目前一共 6, 143, 675 枚 TAO 被质押（占流通代币总量的 72.3% ），质押挖矿的平均年化回报率大约在 15% -17% 之间，相比之下，Solana 的 APR 为 7.5% ，NEAR 为 9.2% ，Ethereum 为 2.9% 。
TAO 的代币经济学是完全和 BTC 一致，整个网络的价值就是 TAO 的价值，TAO 的代币经济学完全用于网络的验证者分发和子网的激励，同时完全释放需要几百年的时间，整个网络维持着稳定而缓慢的释放节奏。
4.2 代币用途
● 治理与投票
● 注册费用（矿工、验证者、子网）
● 回收机制：TAO 有一个独特的回收机制。TAO 网络是一个通用的激励网络。代币回收机制就是将奖励的 TAO 放回奖励池。网络中回收的 TAO 主要来自两个地方：新矿工和验证者的注册费用以及关闭注册的子网。
Registration Recycle, source: Taostates
上图是每日的回收情况，这个回收图表可以部分反映对生态的关注程度，平均每日回收的 TAO 在 150-300 之间。
4.3 持币地址
Exchange Transactions, source: Taostates
Top 50 Balance, source: Taostates
Top 50 的持币地址量大概占据流通筹码的 30% 左右，在交易所中交易量最大的是 Binance，远超过其他交易所的交易量之和。单一可验证持币地址最多的是 MEXC。
TAO Trust, source: Grayscale
在 ETF 方面，Grayscale 持有价值 550 万美元的 TAO。
5 市场与竞争
Bittensor 采用类似于 BTC 的释放机制，完全无预留。业务方面采用博弈论构建具备竞争性质的多任务去中心化解决方案，包括 GPU 市场、科学研究、数据分布式存储和索引、AI 分布式训练和推理等一系列应用场景。 Allora、Sentient（主要提供模型推断）、Sahara AI（主要提供众包数据）被视为其竞争对手但是 Sentient 和 Sahara AI 更像是子网的竞争对手，而 Allora 被视为最相似的在架构层面的主要竞争对手。
5.1 市场与上下游概览
在讨论 Bittensor 的市场和需求时，我们认为其业务模式与众包类似。在Web2世界有类似的例子，比如 Scale AI。其业务模式就是聘请东南亚的低成本的工人为互联网数据打标签以分发给有数据需求的公司训练自己在特定领域的大模型，目前公司的估值已经超过了 140 亿美元。众包模式相比于中心化运营的好处是低成本、高灵活性，而中心化运作更加稳定和规范。去中心化本身的弊病就是效率，这肯定是无法和中心化进行比较的。因此，Bittensor 的子网所贡献的多为闲置资源，但这些资源并非毫无价值，实际上，许多闲置资源仍未充分发挥其潜在价值。与此同时，一些公司为了应对资源需求大且业务周期较短的项目，会选择将部分任务外包给第三方，以实现资源的高效利用和成本的合理控制。
5.2 赛道项目介绍
Allora:
Allora 是由社区构建的自我完善的 AI 网络。参与者通过网络贡献，验证者使用情境感知推理技术来评估网络参与者的贡献。在 Allora 语境下，网络参与者包括工作者（提供特定资源，Bittensor 里面的矿工），信誉者（评估工作质量，Bittensor 废弃的 Root 网络验证者），验证者（通过 Cosmos 架构负责实例化 Allora 网络的大部分基础设施），消费者（对网络众包资源的需求开发者）。
Allora Structure, source: Allora
在 Allora 的架构中，一共有三个主要的组件在处理 Consumer 的请求，Workers: Inference 负责生成用户请求，Workers:forecasting 负责评估推断可能的损失，然后 Reputers 结合两种 Workers 的结果给到 TopCoordinator，Top Coordinator 负责对 Consumer 直接进行交互。
这里的要点在于，Workers：Foecasting 这个组件是一个全局组件，他能够获得 Inference Workers 的结果。比如在预测某个 token 的价格表现场景下，Forecasting Worker 根据最终的结果以及当前 Inference Worker 的推断得知，A Worker 在这个场景下表现的好，B Worker 可能更适合预测天气。这就是 Allora 在白皮书强调的 Context-aware 技术，Context-aware 技术的核心是 Forecasting Worker 的存在，会评估 Inference Worker 在不同场景下的表现。
5.3 竞品要素对比
Allora 和 Bittensor 做的事情大致相同，都是通过博弈论发现最好的 Worker。但是主要的区别在于：
矿工质量评估方法
Bittensor 采用代币经济学的方式，通过价格自主发现的方式（子网代币价格）来衡量补贴的额度，项目的主要目标是提升子网的代币价格，这样就可以获得子网代币的增发奖励。
Allora 的评估方式是采用目前非常流行的：Shapely 方式——如果没有，网络预测会变差多少，来评估 Worker 的贡献。Reputers 在事件发生之后，会给出一个公正的 loss，可以给下一次 Forecasting Worker 进行使用，也可以评估 Forecast Worker 的公正程度。假设少一个 Worker，根据某个公式，loss 变得越大，那么贡献就越大，奖励就越多ƒ。
这里存在一个比例，可能某个 Worker 的贡献度 10% ，另一个为 20% 。他们根据比例共享一个称为奖励池，Forecasting Worker 和 Reputer、Validator 也会根据在网络中的贡献，共享这个奖励池，该奖励池来源于每次区块的增发。
生态开放度
Bittensor 的生态开放性显著高于 Allora。在 Bittensor 生态中，子网开发者拥有高度的自主性，可以自由提供任何希望提供的服务，同时需要自行寻找目标客户。相比之下，在 Allora 生态中，矿工的角色被明确限定为提供大模型服务，可能专注于金融领域，也可能擅长预测分析。此外，Allora 的生态对接通常由其集体统一安排。所以 Allora 更像是一个可以自我调整的大模型集群同时提供实时的数据，类似于迪拜岛。而 Bittensor 更像多个岛屿之间构建了跨海大桥，每个岛屿都有自己的货币和主要产业。
社区和资本支持
Allora 在社区建设和资本支持方面明显更具优势。Bittensor 没有寻求外部融资，而 Allora 获得了接近 3300 万美元的融资，领投方包括 Framework Ventures*, CoinFund*, Blockchain Capital*，Polychain 以及 Archetype。Bittensor 除了 Discord 外没有任何社区和论坛，Allora TG、X、Discord、Forum 等都较为齐备。总的来说，在 Bittensor 的理念受 BTC 都影响更大，更倾向于由社区自发主导。
代币经济学
Bittensor 的子网能够发行自己的代币，但是 Allora 的矿工只能提供模型，并且完全使用同一个 Allora 代币。Bittensor 代币为 Fair Launch，但是 Allora 有大量的团队和 VC 预留。两者都采用了比特币的释放模型，同时每四年减半一次。
总的来说，Bittensor 的架构更加独特，带来了更加开放的生态可能性。但是 Allora 生态合作的速度会快于 Bittensor，Bittensor 需要独立的开发者进行开发，限制了生态的规模。严格来说，市面上仍然未有和 Bittensor 类似的竞品，Bittensor 的子网作为独立项目运作，拥有自主发行代币的机制，这进一步凸显了其生态的独特性与自主性。
6 风险
1. 基础设施匮乏，市场营销和社区支持不足，导致不透明性较高。
2. 生态重复性较高，缺乏外部独立开发团队，一个 Labs 可能构建高达五六个子网项目。进而导致 Labs 无法专注于某个项目，使得在竞争下输给外部独立的相似项目。
3. TAO 的机制设计复杂，涉及多个细节，散户的学习成本高，对项目方的知识储备要求也较高。
参考文档
《Bittensor (TAO) : A comprehensive presentation of a protocol combining AI and blockchain》： https://oakresearch.io/en/reports/protocols/bittensor-tao-presentation-protocol-combining-ai-blockchain
《Bittensor Docs》: https://docs.bittensor.com/
《THUBA 研报 | Bittensor：音乐何时停止》： https://foresightnews.pro/article/detail/67830
《Demystify Bittensor ：How's the Decentralized AI Network?》： https://www.trendx.tech/news/comprehensive-analysis-of-the-decentralized-ai-network-bittensor-1215435
《Reflexivity Research》: https://x.com/reflexivityres/status/1843319486138474552
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