लेखक: @BlazingKevin_ , Blockbooster अनुसंधानकर्ता
Web3 और AI का एकीकरण प्रारंभिक चरण से बाहर निकल रहा है। बाजार की AI क्रिप्टो स्पेस के प्रति दृष्टिकोण प्रारंभिक “अवधारणा के उत्साह” से “मूलभूत बातों और तकनीकी कार्यान्वयन” की ओर बदल रहा है। इस परिवर्तन के दौरान, अत्यधिक लचीलापन और तकनीकी क्रांति दिखाने वाले प्रोजेक्ट्स बाजार के मूल्यांकन प्रणाली को पुनर्परिभाषित कर रहे हैं।
1 Bittensor ने अपनी नेतृत्व स्थिति को मजबूत किया है
वर्तमान में AI क्रिप्टो क्षेत्र का कुल बाजार पूंजीकरण लगभग 17.46 अरब डॉलर है और 24 घंटे का व्यापार आयतन लगभग 1.94 अरब डॉलर है। इस क्षेत्र में, Bittensor (TAO) लगभग 34.3 अरब डॉलर के बाजार पूंजीकरण के साथ क्षेत्र में पहले स्थान पर है। यह पूरे AI क्रिप्टो क्षेत्र का लगभग 19.6% हिस्सा रखता है और निर्णायक नेतृत्व स्थापित करता है।
मुख्य प्रतिद्वंद्वी की क्षैतिज तुलना उनके आर्थिक स्थान को स्पष्ट रूप से प्रस्तुत करती है:
| Competitors | टोकन | Market Cap (in billions of USD) | कोर लोकेशन | TAO के साथ अंतर |
|---|---|---|---|---|
| Bittensor | TAO | 34.3 | Decentralized AI Incentive Network | |
| NEAR प्रोटोकॉल | NEAR | 14.9 | High-performance L1 public chain | एक यूनिवर्सल पब्लिक चेन, जिसमें AI इसके इकोसिस्टम का एक हिस्सा है |
| रेंडर नेटवर्क | RENDER | 8.64 | Decentralized GPU Rendering/Computing | Pure mining infrastructure, no AI quality incentives |
| Fetch.ai (ASI) | FET | 5.33 | Autonomous AI Agent Network | AI अनुप्रयोग स्तर पर ध्यान केंद्रित, न कि निम्न स्तरीय मॉडल प्रशिक्षण पर |
| Akash Network | AKT | 1.26 | डिसेंट्रलाइज्ड क्लाउड कंप्यूटिंग मार्केट | Generalized hashpower market, no complex AI consensus mechanism |
मुख्य प्रतिस्पर्धात्मक बाधा
Bittensor की मुख्य प्रतिस्पर्धी बाधा उसकी अनोखी "प्रूफ ऑफ इंटेलिजेंस" नेटवर्क है। यह केवल कंप्यूटेशनल पावर प्रदान करने के ढांचे से आगे निकलता है। नेटवर्क में जटिल प्रोत्साहन तंत्र शामिल हैं, जो उच्च गुणवत्ता वाले AI मॉडल्स के उत्पादन को सीधे पुरस्कृत करते हैं। यह स्थिति प्रतिद्वंद्वियों में अद्वितीय है और इसे सरलता से नकल करना असंभव है।
2 सच्ची "रक्त निर्माण" क्षमता की पुष्टि और मूल्यांकन तर्क का पुनर्निर्माण
महान तकनीकी दृष्टिकोण को छोड़ दें। वेब3 प्रोटोकॉल की बुल और बेयर मार्केट के दौरान सफलता का परीक्षण उसकी वास्तविक व्यावसायिक विस्तार और आय अर्जित करने की क्षमता है।
एक्रिप्टो मार्केट में, बिटटेंसर दुर्लभ वास्तविक राजस्व उत्पादन क्षमता दिखा रहा है। 2026 की पहली तिमाही के डेटा के अनुसार, बिटटेंसर नेटवर्क ने वास्तविक AI ग्राहकों (टोकन प्रोत्साहन से उत्पन्न झूठे लेनदेन नहीं) से लगभग 43 मिलियन डॉलर की आय प्राप्त की है। यह संख्या कई पारंपरिक Web3 प्रोटोकॉल की वार्षिक आय से अधिक है।
मुख्य मूल्यांकन सूचकांक (29 मार्च, 2026 तक):
| Indicators | मान | विवरण |
|---|---|---|
| Market Cap | लगभग $34.2 अरब | लगभग 10.78M प्रचलन मात्रा के आधार पर |
| फुली डिल्यूटेड वैल्यूएशन | लगभग $66.8 अरब | 21M कुल आपूर्ति के आधार पर |
| Q1 2026 का वास्तविक आय | लगभग $4300 लाख | Non-token incentives, real AI customers pay |
| Annualized Income Estimation | लगभग $1.72 करोड़ | Q1 डेटा के आधार पर रैखिक बाहरीकरण |
| P/S अनुपात | ~20x | लिक्विड मार्केट कैप / वार्षिक आय |
| FDV/वार्षिक आय | ~39x | FDV/वार्षिक आय के आधार पर |
| Subnet ecosystem market cap | लगभग $14.7 अरब | dTAO एल्फा टोकन का कुल बाजार मूल्य |
पारंपरिक केंद्रीकृत AI बुनियादी ढांचा कंपनियाँ निजी बाजार में आमतौर पर 15-25 गुना के भविष्य के आय मूल्यांकन का आनंद लेती हैं। बिटटेंसर के पास उच्च तरलता प्रीमियम, नेटवर्क प्रभाव और दुर्लभता की कहानी है। इसका वर्तमान लगभग 20 गुना P/S गुणांक उचित या अवमूल्यांकित सीमा में है। इसके पारिस्थितिकी तंत्र के अंतर्गत सबनेट टोकन का कुल बाजार मूल्य 1.47 अरब डॉलर हो चुका है। यह पारिस्थितिकी संरचना मुख्य नेटवर्क TAO के मूल्य अधिग्रहण को समर्थन देती है।
3 SN3 का ब्रेकआउट
फाइनेंशियल डेटा ने प्रोटोकॉल के वैल्यूएशन के निचले स्तर को स्थापित किया है। डिसेंट्रलाइज्ड ट्रेनिंग पर तकनीकी क्रांति ने इसके मार्केट कैप की कल्पना को पूरी तरह से खोल दिया है।
TAO की इस उल्टी रुझान में वृद्धि का मुख्य कारण केवल धन का अतिरिक्त आकर्षण नहीं है। नींव की तकनीक में ऐतिहासिक क्रांति आई है। इसका मूल्यांकन तर्क “कहानी-आधारित” से “उत्पाद-आधारित” में मौलिक रूप से बदल गया है।
3.1 Covenant-72B की डिसेंट्रलाइज्ड ट्रेनिंग की संभावना की जांच
10 मार्च, 2026 को, Bittensor इकोसिस्टम सबनेट Templar (SN3) और इसके पीछे की Covenant Labs टीम ने arXiv पर तकनीकी रिपोर्ट प्रकाशित की। टीम ने Covenant-72B बड़े भाषा मॉडल के प्री-ट्रेनिंग को सफलतापूर्वक पूरा करने की घोषणा की। यह अब तक का सबसे बड़ा घना आर्किटेक्चर मॉडल है, जिसे पूरी तरह से डिसेंट्रलाइज्ड, अनपरमिटेड इंटरनेट वातावरण में प्रशिक्षित किया गया है।
इस मॉडल में 720 अरब पैरामीटर हैं और इसे 1.1 ट्रिलियन टोकन्स पर प्रशिक्षित किया गया है। इसका MMLU स्कोर 67.1 है, जो Meta के LLaMA-2-70B के बेसिक प्रदर्शन के बराबर है। इस मॉडल ने डिसेंट्रलाइज्ड ट्रेनिंग के संचार बैंडविड्थ की सीमा को पार किया है। SparseLoCo एल्गोरिथम का परिचय महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। नोड्स को केवल 1%-3% के मुख्य ग्रेडिएंट घटकों को प्रसारित करना पड़ता है और 2-बिट क्वांटाइजेशन किया जाता है, जिससे 146 से अधिक गुना डेटा संपीड़न (100MB डेटा को 1MB से कम में संपीड़ित करना) संभव होता है। सामान्य इंटरनेट बैंडविड्थ के साथ, कैलकुलेशन उपयोग 94.5% तक बना रहता है। यह मील का पत्थर साबित करता है कि वैश्विक रूप से वितरित हेटरोजीनस कंप्यूटिंग पावर से व्यावसायिक प्रतिस्पर्धात्मक अग्रणी मॉडल बनाए जा सकते हैं। यह तकनीकी समाधान महंगे InfiniBand डेडिकेटेड लाइन्स और सेंट्रलाइज्ड सुपरकंप्यूटिंग क्लस्टर्स पर निर्भरता को समाप्त करता है।
Covenant-72B की सफलता ने पारंपरिक AI दुनिया में तुरंत हलचल मचा दी:
- एंथ्रोपिक के सह-संस्थापक की उच्च प्रशंसा: 16 मार्च को जैक क्लार्क ने अपनी शोध रिपोर्ट में इस उपलब्धि का विस्तार से उल्लेख किया। उन्होंने इसे “वितरित प्रशिक्षण के माध्यम से AI राजनीतिक अर्थव्यवस्था को चुनौती देना” के रूप में परिभाषित किया। उन्होंने इसे एक ऐसी तकनीक बताया जिसका निरंतर अनुसरण किया जाना चाहिए, और भविष्य में डिवाइस-पर AI के व्यापक रूप से इस प्रकार के डिसेंट्रलाइज्ड प्रशिक्षण मॉडल को अपनाने की भविष्यवाणी की।
- हुआंग रेन्क्सन की "Folding@home" तुलना: 20 मार्च को, All-In VC पॉडकास्ट में, चमथ ने निवेडिया के सीईओ हुआंग रेन्क्सन को बिटटेंसर की तकनीकी उपलब्धियों के बारे में बताया। हुआंग ने इसका सकारात्मक जवाब दिया। उन्होंने इसे "आधुनिक Folding@home" के रूप में तुलना की और ओपन सोर्स और वितरित मॉडल के सहअस्तित्व की आवश्यकता को मान्यता दी।
3.2 SN3 के दो मुख्य घटक: संचार की दक्षता और प्रेरणात्मक संगति को हल करना
दर्जनों अविश्वसनीय, अलग-अलग हार्डवेयर और असमान नेटवर्क क्वालिटी वाले नोड्स एक ही 72B मॉडल के साथ सहयोग कर रहे हैं। SN3 दो मुख्य घटकों के आधार पर संचार बैंडविड्थ और दुरुपयोग की समस्याओं को हल करता है:
- SparseLoCo (संचार की दक्षता को सुलझाना): पारंपरिक वितरित प्रशिक्षण में प्रत्येक चरण में पूर्ण ग्रेडिएंट को सिंक्रनाइज़ किया जाता है। डेटा की मात्रा बहुत अधिक होती है। SparseLoCo प्रत्येक नोड को स्थानीय रूप से 30 चरणों के आंतरिक अनुकूलन (AdamW) को चलाने की अनुमति देता है। इसके बाद नोड "प्सीडो-ग्रेडिएंट" को संपीड़ित करके अपलोड करता है। प्रणाली Top-k स्पार्सिफिकेशन (केवल 1%-3% मुख्य ग्रेडिएंट घटकों को बरकरार रखना), त्रुटि प्रतिक्रिया और 2-बिट क्वांटाइज़ेशन का उपयोग करती है। यह प्रक्रिया 146 से अधिक गुना डेटा संपीड़न प्राप्त करती है (100 MB डेटा को 1 MB से कम में संपीड़ित करती है)। सामान्य इंटरनेट (अपलिंक 110 Mbps, डाउनलिंक 500 Mbps) पर, प्रणाली की कैलकुलेशन उपयोगिता 94.5% तक बनी रहती है। प्रत्येक संचार चक्र में केवल 70 सेकंड का समय लगता है।
- Gauntlet (इन्सेंटिव कम्पैटिबिलिटी सॉल्व): यह घटक Subnet 3 ब्लॉकचेन पर चलता है। यह प्रत्येक नोड द्वारा सबमिट किए गए प्सीडो-ग्रेडिएंट की गुणवत्ता की पुष्टि करता है। सिस्टम "इस नोड के ग्रेडिएंट का उपयोग करने से मॉडल के नुकसान में कितनी कमी आई" (LossScore) की जांच के लिए एक छोटे डेटा सेट का उपयोग करता है। सिस्टम यह भी जांचता है कि क्या नोड आवंटित डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षण कर रहा है (धोखेबाजी को रोकने के लिए)। प्रत्येक एग्रीगेशन चक्र में केवल सबसे अधिक स्कोर प्राप्त नोड के ग्रेडिएंट को ही चुना जाता है। यह तंत्र मूलतः डिसेंट्रलाइज्ड परिदृश्य में "माइनर्स को आलसी होने से कैसे रोकें" की समस्या को हल करता है।
4 सबनेट इकोसिस्टम और dTAO मैकेनिज्म का सुपर लीवरेज
Bittensor ने 2025 में डायनामिक TAO (dTAO) मैकेनिज्म लॉन्च किया। इस मैकेनिज्म ने इस वृद्धि में एक महत्वपूर्ण "एम्पलीफायर" के रूप में भूमिका निभाई। dTAO प्रत्येक सबनेट को स्वतंत्र Alpha टोकन जारी करने की अनुमति देता है। सबनेट AMM (ऑटोमेटेड मार्केट मेकर) मैकेनिज्म के माध्यम से TAO के साथ लिक्विडिटी पूल बनाते हैं।
4.1 सबनेट टोकन का लीवरेज प्रभाव
dTAO मैकेनिज्म के तहत, सबनेट टोकन की कीमत सीधे उस सबनेट पूल में क्वेस्ट किए गए TAO रिजर्व की मात्रा द्वारा निर्धारित होती है। TAO के मूलभूत मूल्य में वृद्धि सभी सबनेट्स के नींव के रिजर्व मूल्य को बढ़ाती है। इससे सबनेट टोकन की कीमत स्वतः बढ़ जाती है। सबनेट टोकन की तीव्र वृद्धि से अधिक विनिमय और क्वेस्टिंग फंड TAO खरीदकर सबनेट में बंधा देते हैं। प्रणाली इस प्रकार एक मजबूत सकारात्मक प्रतिक्रिया चक्र बनाती है।
| Core Subnet Token | 30 दिनों का मूल्य वृद्धि | मुख्य व्यापारिक स्थिति |
|---|---|---|
| Templar (SN3) | +444% | Distributed pre-training of large models |
| OMEGA लैब्स | +440% | मल्टीमॉडल डेटा संग्रह और खनन |
| लेवल 114 | +280% | - |
| BitQuant | +230% | - |
| Targon | +166% | हैशरेट और इन्फरेंस सेवाएँ |
ऊपर की तालिका के डेटा के अनुसार, कॉवेनेंट-72B की सफलता के सीधे प्रभाव से, SN3 (Templar) टोकन ने एक महीने में 440% से अधिक की वृद्धि की। इसका बाजार पूंजीकरण 130 मिलियन डॉलर तक पहुंच गया। इस प्रकार सबनेट स्तर पर समृद्धि का प्रभाव दिखाई दिया। 31 मार्च तक पूरे सबनेट टोकन का बाजार पूंजीकरण 1.47 अरब डॉलर तक पहुंच गया। दैनिक व्यापार आयोजन 118 मिलियन डॉलर से अधिक हो गया। यह प्रभाव एक “सुपर लीवरेज” के रूप में, विशाल खरीददारी का दबाव TAO मूल टोकन पर प्रतिक्रियात्मक रूप से प्रसारित करता है।
4.2 वर्टिकल इकोसिस्टम का एकीकरण
Covenant Labs SN3 के संचालन के साथ-साथ SN39 (Basilica, कैलकुलेशन सेवाओं पर ध्यान केंद्रित) और SN81 (Grail, रिइनफोर्समेंट लर्निंग के बाद के ट्रेनिंग और आकलन पर ध्यान केंद्रित) पर भी काम कर रहा है। यह ऊर्ध्वाधर एकीकरण प्री-ट्रेनिंग से लेकर अलाइनमेंट ऑप्टिमाइजेशन तक की पूरी प्रक्रिया को कवर करता है। यह व्यवस्था बाजार को दर्शाती है कि Bittensor इकोसिस्टम में एक पूर्ण डिसेंट्रलाइज्ड AI श्रृंखला का बंद चक्र विकसित हो चुका है।
5 चिप वितरण
2026 अप्रैल 29 तक taostats और CoinMarketCap के नवीनतम ऑन-चेन डेटा के आधार पर, Bittensor नेटवर्क की स्वास्थ्य स्थिति को निम्नलिखित आयामों से गहराई से मूल्यांकन किया जा सकता है:
| On-chain metrics | डेटा प्रदर्शन | मूल्यांकन और दृष्टिकोण |
|---|---|---|
| Staking rate | 68% - 75% of the circulating supply | अत्यधिक उच्च जमा दर (लगभग 7.34 मिलियन TAO बंद हो गए हैं) ने बाजार में वास्तविक प्रवाहित आपूर्ति को काफी कम कर दिया है। एक मजबूत आपूर्ति संकुचन प्रभाव बन गया है। कीमतों के ऊपर की ओर की लहर को समर्थन मिला है। |
| Subnet Activity | 128 active subnets | पारिस्थितिकी का समृद्धि। टेम्प्लार (SN3), टार्गन (SN4) जैसे शीर्ष सबनेट्स का स्वतंत्र बाजार पूंजीकरण लाखों डॉलर तक पहुँच गया है। डेटा dTAO तंत्र के तहत सबनेट टोकन के "लीवरेज बेटिंग" के सफलता को साबित करता है। |
| Alpha token का कुल बाजार मूल्य | लगभग $14.7 अरब | डीटीएओ के लॉन्च के बाद से यह डेटा 50 गुना से अधिक बढ़ गया है। सबनेट इकोसिस्टम के प्रति बाजार की उच्च स्वीकृति को दर्शाया गया है। मेननेट टीएओ को लगातार मांग का समर्थन मिल रहा है। |
| Validator Concentration | Top validators hold the majority weight | tao.bot, Taostats, Opentensor Foundation आदि का उच्च भार है। कुछ हद तक केंद्रीकरण वास्तविकता है। नेटवर्क के प्रमुख निर्माताओं की गहरी बंधक भी स्पष्ट है। |
| दैनिक व्यापार आयत | लगभग $241 मिलियन | ट्रेडिंग वॉल्यूम/मार्केट कैप अनुपात लगभग 7.03% है। तरलता अत्यधिक उच्च है। बाजार में व्यापक गतिविधि है। संस्थागत और छोटे निवेशक दोनों सक्रिय रूप से भाग ले रहे हैं। |
| Deploy AI agents within 90 days | 14,500 | Actual network usage growth is reflected. This is an important indicator of real demand. |
On-chain data evaluation:
बिटटेंसर के ऑन-चेन डेटा में एक अत्यंत स्वस्थ अर्थव्यवस्था के लक्षण दिखाई देते हैं। उच्च जमाराशि ने तरलता को बंद कर दिया है। वास्तविक आय ने मूलभूत बातों को समर्थन दिया है। dTAO तंत्र ने सबनेट नवाचार को प्रेरित किया है। आपूर्ति पक्ष की निरंतर संकुचन (जिसमें अर्धीकरण और उच्च जमाराशि शामिल है) और मांग पक्ष के निरंतर विकास (जिसमें संस्थागत प्रवेश और AI कथा की मजबूती शामिल है) का संयोजन एक अत्यंत लाभदायक मूल्य गतिशीलता मॉडल का निर्माण करता है।
6 अनुमानित चिंताएँ
ध्यान दें कि ऑन-चेन डेटा की पारदर्शिता मुख्य रूप से आपूर्ति पक्ष में दिखाई देती है, जबकि मांग पक्ष (वास्तविक AI सेवा कॉल की मात्रा) की ऑफ-चेन प्रकृति अभी भी एक महत्वपूर्ण जानकारी का अंधेरा है:
जोखिम 1: उच्च टोकन सब्सिडी वास्तविक व्यावसायिक लागत को छिपाती है वर्तमान में अधिकांश सबनेट्स की कम लागत वाली सेवाएँ TAO टोकन के अप्रवाह सब्सिडी पर अत्यधिक निर्भर हैं। शीर्ष निष्कर्षण सबनेट Chutes (SN64) का उदाहरण लें। इस नेटवर्क का प्रक्षेपण सब्सिडी और बाहरी आय का अनुपात 22-40:1 तक है। टोकन सब्सिडी के कारक को हटाने पर, इसकी वास्तविक सेवा मूल्य निर्धारण केंद्रीकृत प्रतिद्वंद्वियों की तुलना में काफी अधिक है। Together.ai जैसे प्लेटफ़ॉर्म की तुलना में, इसकी सेवा प्रीमियम 1.6 से 3.5 गुना है। भविष्य के हाफिंग चक्र के क्रमिक प्रगति से इस व्यावसायिक मॉडल की कमजोरी पूरी तरह से सामने आएगी।
द्वितीय जोखिम: व्यावसायिक रक्षा की कमी के कारण उपयोगकर्ता आसानी से खो जाते हैं। बिटटेंसर नेटवर्क मुख्य रूप से ओपन-सोर्स मॉडल और मानकीकृत API प्रदान करता है। यह मॉडल AWS जैसे पारंपरिक क्लाउड विशालों से मूलभूत रूप से भिन्न है। पारंपरिक अर्थों में, पारिस्थितिकी में स्वामित्व वाले प्लेटफॉर्म, उद्यम स्तर का गहन एकीकरण या डेटा फ्लाइव्हील जैसे "लॉक-इन प्रभाव" की अत्यधिक कमी है। विकासकर्ताओं का स्थानांतरण लागत अत्यंत कम है। जब टोकन सब्सिडी में कमी आएगी, तो कीमत के प्रति संवेदनशील B2B उपयोगकर्ता तुरंत खो जाएंगे। अधिक कम लागत वाले केंद्रीकृत कैलकुलेशन प्लेटफॉर्म आसानी से इस भाग के प्रवाह को स्वीकार कर लेंगे।
जोखिम 3: डेटा के निकाले गए अतिरिक्त हिस्से के बाद अवलोकन में असंगति का जोखिम पिछले अनुच्छेद में उल्लिखित 4300 डॉलर की पहली तिमाही आय के संदर्भ में, कुछ सावधानीपूर्वक अध्ययन करने वाले संस्थानों ने बिल्कुल अलग मॉडल प्रस्तुत किए हैं। पारिस्थितिकी तंत्र के आंतरिक संबंधित पक्षों और सब्सिडी को हटाकर, केवल कठोर रूप से सत्यापित वास्तविक बाहरी मुद्रा आय को गिना जाए, तो नेटवर्क की वार्षिक आय 300,000 से 1,500,000 डॉलर के सीमा में गिर सकती है। इस “निकाले गए” वास्तविक आय आधार का उपयोग करते हुए, नेटवर्क की वास्तविक मूल्यांकन-आय अनुपात (P/S) गुणक 175-400 गुणक के अत्यधिक खतरनाक सीमा में बढ़ जाएगा। मूल्यांकन बुलबुला के फटने का जोखिम वास्तविक है।