Kumita na ng TAO ang AI Narrative ang isang mas mahalagang puntos ng data
Ang karamihan sa mga tao na nagmamasid sa Bittensor ngayon ay nagmamasid sa AI narrative.
Naniniwala ako na dapat nilang masdan ang isang mas tiyak na bagay: kung ang totoong paggamit ng AI ay nagsisigaw na maging masusukat sa loob ng network.
Noong Setyembre 23, 2026, inilabas ng mga mananaliksik mula sa Harvard at ang Chutes ang isang taong data ng pagpapagana ng LLM mula sa Chutes, ang Subnet 64 ng Bittensor.
Ang dataset ay sumasakop sa 6.12 bilyon na mga hiling, 9,174 na mga modelo at 314,970 na anonymized na user IDs, na kumakatawan sa halos 35.8 trilyon na input tokens at 2.52 trilyon na output tokens mula Abril 11, 2025 hanggang Abril 12, 2026.
Ang mahalagang bahagi ay hindi ang laki ng headline.
Ito ay kung ano ang pinapahintulot ng dataset sa mga mananaliksik na makita.
Ang trapiko ay nagpapakita na ang production AI workloads ay hindi lamang isang malaking stream ng mga magkakaparehong hiling. Ang mga interaksyon ng user-model ay may malakas na temporal locality: 99% ng mga ulit na hiling mula sa parehong user patungo sa parehong model ay dumating sa loob ng 15 minuto.
May direkta itong epekto sa infrastraktura.
Posible na gamitin ng Chutes ang locality na ito sa pamamagitan ng prefix caching at routing, upang bawasan ang duplicated na computation at mapabuti ang serving efficiency. Natuklasan rin ng pananaliksik na ang cache-aware routing ay maaaring pataasin ang token hit ratios, bagaman ang mga simulasyon ay nagdulot ng 5–7% load imbalance.
Ang trade-off na ito ay madaling maligaw.
Ang decentralized AI ay hindi lamang tungkol sa pagpapamahagi ng mga GPU. Kapag naging sapat na malaki ang paggamit, ang koordinasyon ay naging bahagi ng produkto.
At mayroon pang isang bahagi ng ebidensya na dapat masdan.
Kasalukuyang nakarekord ng DefiLlama ang halos $178,694 sa 30-araw na kita para sa Chutes, batay sa serverless AI compute, subscription, pay-as-you-go usage, private instances at sponsored inference.
Ito ay patuloy pa ring maliit kumpara sa pangkabuuang ekonomikong sukat ng Bittensor.
Ngunit nagbabago nito ang tanong.
Ang interesanteng pagsubok para sa TAO ay hindi na lamang kung mayroon bang demand sa AI. Ito ay kung ang production usage ay maaaring magbago sa recurring external revenue, subnet-level buybacks, at sa huli ay mas malakas na ekonomikong demand kaysa sa mga insentibo na kailangan upang tarhikin ang gawain na iyon.
Ang sariling emission system ng Bittensor ay mahalaga dito dahil ang TAO emissions ay patuloy pa ring pangunahing pinagkukunan ng insentibo, kasalukuyang halos 3,600 TAO bawat araw pagkatapos ng December 2025 halving.
Kaya ang trade-off ay naging mas malinaw:
Maaaring subsidiyan ng Bittensor ang AI infrastructure upang tarhikin ang paggamit, ngunit ang mapanatiling halaga ay nangangailangan na magbayad mismo ang paggamit sa huli.
Iyon ang metric na dapat kong masdan nang mas mabuti kaysa sa isang iba pang AI partnership o isang iba pang model announcement.
Ang AI narrative ay nakakakuha ng atensyon.
Ang revenue-funded demand ang nagbibigay sa narrative ng kung ano ang dapat ipagtanggol.$TAO #TAO Price rebounds in AI-driven rally
