У TAO появилась ещё одна важная точка данных для повествования об ИИ

Большинство людей, наблюдающих за Bittensor сейчас, следят за повествованием об ИИ.

Я думаю, им следует смотреть на что-то более конкретное: на то, становится ли реальное использование ИИ измеримым внутри сети.

23 сентября 2026 года исследователи Гарварда и Chutes опубликовали годовые данные о работе LLM в продакшене от Chutes — Subnet 64 Bittensor.

Набор данных охватывает 6,12 миллиарда запросов, 9 174 модели и 314 970 анонимизированных идентификаторов пользователей, что соответствует примерно 35,8 триллионам входных токенов и 2,52 триллионам выходных токенов с 11 апреля 2025 по 12 апреля 2026 года.

Важно не то, насколько масштабен заголовок.

Важно то, что этот набор данных позволяет исследователям увидеть.

Трафик показывает, что рабочие нагрузки ИИ в продакшене — это не просто один большой поток идентичных запросов. Взаимодействия пользователей с моделями обладают сильной временной локальностью: 99% повторных запросов от одного и того же пользователя к одной и той же модели поступают в течение 15 минут.

Это имеет прямые последствия для инфраструктуры.

Chutes может потенциально использовать эту локальность с помощью кэширования префиксов и маршрутизации, снижая дублируемые вычисления и повышая эффективность обслуживания. Исследование также обнаружило, что маршрутизация с учетом кэша может повысить коэффициенты попаданий в кэш, хотя симуляции привели к дисбалансу нагрузки в 5–7%.

Этот компромисс легко упустить из виду.

Децентрализованный ИИ — это не только распределение GPU. Как только использование становится достаточно большим, координация становится частью продукта.

И есть ещё один факт, за которым стоит следить.

DefiLlama в настоящее время фиксирует около 178 694 долларов США выручки за 30 дней для Chutes, основанной на серверном ИИ-вычислении, подписках, оплате по мере использования, частных инстансах и спонсируемом выводе.

Это всё ещё мало по сравнению с общей экономической масштабностью Bittensor.

Но это меняет вопрос.

Интересный тест для TAO больше не просто в том, существует ли спрос на ИИ. Он в том, может ли использование в продакшене превратиться в повторяющийся внешний доход, выкупы на уровне сабнета и в конечном итоге в более сильный экономический спрос, чем стимулы, необходимые для привлечения этой активности.

Собственная система эмиссии Bittensor имеет здесь значение, потому что эмиссия TAO всё ещё является основным источником стимулов, с текущей эмиссией около 3600 TAO в день после халвинга в декабре 2025 года.

Таким образом, компромисс становится всё более ясным:

Bittensor может субсидировать ИИ-инфраструктуру для привлечения использования, но устойчивая ценность требует, чтобы это использование в конечном итоге оплачивало само себя.

Это метрика, за которой я бы следил внимательнее, чем за очередным партнёрством в области ИИ или новым объявлением модели.

Повествование об ИИ привлекает внимание.

Спрос, финансируемый доходом, — это то, что в конечном итоге даёт этому повествованию основание для существования.$TAO #TAO Price rebounds in AI-driven rally