مؤخراً، شهدت شبكة Bittensor تحولاً كبيراً، حيث هبطت ترقية Dynamic TAO ( dTAO) رسمياً في 13 فبراير 2025. غيرت هذه الترقية نموذج حوكمة الشبكة تماماً، حيث انتقلت من المركزية إلى آلية تخصيص الموارد اللامركزية المدفوعة بالسوق. بعد الترقية، أصبحت لكل شبكة فرعية عملة alpha Token مستقلة، مما يسمح لمحتفظي TAO باختيار أهداف الاستثمار بحرية بناءً على حكمهم، مما يعزز بشكل كبير عملية اكتشاف القيمة السوقية الحقيقية.

أداء البيانات المحدثة رائع. في غضون بضعة أشهر، ارتفع عدد الشبكات الفرعية النشطة الخاصة بـ Bittensor من 32 إلى 118، بمعدل نمو قدره 269%. تغطي هذه الشبكات الفرعية جميع جوانب صناعة الذكاء الاصطناعي، من التفكير النصي الأساسي وتوليد الصور إلى طي البروتين المتقدم والتداول الكمي، مما يخلق أكثر نظام بيئي لامركزي للذكاء الاصطناعي شمولاً حتى الآن.
أداء السوق مثير للإعجاب بنفس القدر. ارتفعت القيمة السوقية الإجمالية لأعلى الشبكات الفرعية من 4 ملايين دولار قبل الترقية إلى 690 مليون دولار، مع الحفاظ على عائد سنوي مستقر من التخزين يتراوح بين 16-19%. اعتمدت الشبكة آلية توزيع حوافز قائمة على معدلات تخزين TAO الموجهة نحو السوق، حيث تمثل أعلى 10 شبكات فرعية 51.76% من انبعاثات الشبكة، مما يعكس بالكامل مبدأ البقاء للأصلح في السوق.
في الشبكة الفرعية الأساسية، @chutes_ai (SN6) يبرز بشكل خاص. تركز هذه الشبكة الفرعية على معالجة البيانات وتحليلها بكفاءة، مما يلعب دورًا رئيسيًا في نظام Bittensor البيئي. مع التقدم المستمر في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، ستلعب الشبكات الفرعية المتخصصة مثل @chutes_ai دورًا متزايد الأهمية في التطورات المستقبلية.
التحديث الأخير لـ Bittensor لم يجلب فقط تقدمًا تكنولوجيًا، بل paved the way أيضًا للتطور الصحي لنظام الذكاء الاصطناعي اللامركزي. من خلال تقديم آليات مدفوعة بالسوق، أثار شبكة Bittensor حيوية ابتكارية غير مسبوقة، مما يوفر منصة واسعة للتطبيقات المتنوعة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
مع إضافة المزيد من المشاريع المبتكرة والاستمرار في تحسين الشبكات الفرعية الحالية، لدينا سبب للاعتقاد بأن نظام Bittensor البيئي سيستمر في الحفاظ على زخم نمو قوي ويحتل مكانة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي اللامركزي. إن ترقية dTAO هي بلا شك علامة فارقة مهمة في تطوير Bittensor، حيث إنها لا تغير فقط الطريقة التي يعمل بها الشبكة ولكنها تشير أيضًا إلى الطريق إلى الأمام لصناعة الذكاء الاصطناعي اللامركزي بأكملها.