TAOのAIナラティブに、さらに重要なデータポイントが加わった

現在、Bittensorを見ているほとんどの人々は、AIナラティブに注目している。

しかし、彼らはもっと具体的なこと、つまりネットワーク内で実際のAI利用が測定可能になってきているかどうかに注目すべきだと思う。

2026年9月23日、ハーバード大学の研究者たちとChutesは、BittensorのSubnet 64からChutesの本番環境LLM提供データを1年分公開した。

このデータセットは、2025年4月11日から2026年4月12日までの間に発生した61億2千万件のリクエスト、9,174個のモデル、314,970個の匿名化されたユーザーIDをカバーし、合計で約35.8兆の入力トークンと2.52兆の出力トークンを含んでいる。

重要なのは、このニュースの規模ではない。

このデータセットが研究者たちに示すものだ。

トラフィックは、本番環境のAIワークロードが単一の同一リクエストの大きな流れではないことを示している。ユーザーとモデルの相互作用には強い時間的局所性がある：同じユーザーが同じモデルに再リクエストする場合、99％が15分以内に発生している。

これは直接的なインフラ構造への影響を意味する。

Chutesは、プレフィックスキャッシュとルーティングを通じてこの局所性を活用し、重複計算を削減してサービス効率を向上させる可能性がある。研究では、キャッシュ認識ルーティングがトークンヒットレシオを向上させることも発見されたが、シミュレーションでは5～7％の負荷不均衡が生じた。

このトレードオフは見落とされがちだ。

分散型AIは、単にGPUを分散させることだけではない。利用規模が十分に大きくなれば、調整こそが製品の一部となる。

そして、もう一つ注目すべき証拠がある。

DefiLlamaは現在、サーバーレスAIコンピューティング、サブスクリプション、従量課金制利用、プライベートインスタンス、スポンサード推論に基づき、Chutesの30日間収益を約178,694ドルと記録している。

これはBittensor全体の経済規模と比較すればまだ小さい。

しかし、それは問いを変える。

TAOにとって興味深いテストは、もはや単にAI需要が存在するかどうかではない。本番利用が継続的な外部収益となり、サブネットレベルの買い戻しとなり、最終的にその活動を引き寄せるためのインセンティブを超える経済的需要を生み出せるかどうかだ。

Bittensor自身のエミッションシステムもここでは重要である。なぜなら、TAOエミッションは依然として主要なインセンティブ源であり、2025年12月のハーフィング後は現在約3,600 TAO/日が発行されている。

したがって、トレードオフはますます明確になってきている：

Bittensorは利用を引き寄せるためにAIインフラを補助できるが、持続可能な価値には、利用が最終的に自らを賄う必要がある。

これが私が、もう一つのAIパートナーシップやモデル発表よりもより密に注目すべき指標だ。

AIナラティブは注目を集める。

しかし、収益によって支えられた需要こそが、そのナラティブを支える最終的な基盤となる。$TAO #TAO Price rebounds in AI-driven rally