Bittensor (TAO) ประสบปัญหาด้านรายได้ amid การประเมินมูลค่าสูง

เขียนโดย: Pine Analytics

แปลโดย: Saoirse, Foresight News

TAO ปัจจุบันอยู่ที่ประมาณ 275 ดอลลาร์สหรัฐ มูลค่าตลาด 2.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ และมูลค่าการระดมทุนแบบเต็มการระเหย 5.8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ โครงการนี้ได้รับการสนับสนุนจาก Grayscale (ได้ยื่นคำขอจดทะเบียน ETF ที่ NYSE ในเดือนธันวาคม 2025) และได้รับการยอมรับอย่างเปิดเผยจาก Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA นอกจากนี้ แนวคิดเกี่ยวกับการจัดหาโทเค็นยังมีความน่าสนใจอย่างยิ่ง: ขีดจำกัดรวมอยู่ที่ 21 ล้านโทเค็น โดยใช้กลไกการลดครึ่งแบบเดียวกับ Bitcoin หลังจากการลดครึ่งครั้งแรกในเดือนธันวาคม 2025 ปริมาณการปล่อยรายวันจะลดลงจาก 7,200 เป็น 3,600 โทเค็นต่อวัน จำนวนซับเน็ตเพิ่มขึ้นจาก 32 เป็น 128 ในระยะเวลาหนึ่งปี และการฝึกอบรม Covenant-72B ของ Templar ก็พิสูจน์แล้วว่าพลังการประมวลผลแบบกระจายศูนย์สามารถสร้างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่มีความสามารถแข่งขันได้ในระดับมาตรฐาน

รายงานนี้ไม่ได้ปฏิเสธข้อเท็จจริงข้างต้น เราจะพิจารณาว่า แบบจำลองทางเศรษฐกิจของเครือข่ายนี้สามารถสร้างรายได้ภายนอกที่แท้จริงเพียงพอเพื่อรองรับมูลค่าปัจจุบันได้หรือไม่ และมันมีความสามารถในการแข่งขันอย่างไรเมื่อเทียบกับผู้ให้บริการแบบศูนย์กลางและกำลังประมวลผลแบบจัดการเอง

สัดส่วนการแจกจ่ายโทเค็น Bittensor (TAO)

มีผู้เข้าร่วมสี่ประเภทใน Bittensor:

• เจ้าของซับเน็ตสร้างตลาด AI มืออาชีพ และรับรางวัลการปล่อย TAO 18% ของซับเน็ต;
• ผู้ขุดดำเนินงานงาน AI (การให้เหตุผล การฝึกอบรม การประมวลผลข้อมูล) ได้รับ 41% หรือประมาณ 1,476 หน่วย TAO ต่อวัน มีมูลค่าประจำปีประมาณ 148 ล้านดอลลาร์สหรัฐ;
• ผู้ตรวจสอบให้คะแนนการขุดของ miners ได้ 41%；
• ผู้ใช้stakingนำ TAO ไปลงทุนในบ่อน้ำไหลของซับเน็ต เพื่อรับโทเค็นเฉพาะของซับเน็ต

ภายใต้โมเดล Taoflow ส่วนรางวัลของเครือข่ายย่อยจะถูกกำหนดโดยการไหลเข้าสุทธิของ TAO ซึ่งหากการไหลเข้าสุทธิเป็นลบ จะไม่มีรางวัล เครือข่ายย่อยอันดับแรกถึงสิบควบคุมปริมาณการปล่อยออกทั้งหมดประมาณ 56%

TAO เป็นโทเค็นที่ใช้ได้ทั่วทั้งเครือข่าย: ผู้ขุดต้องลงทะเบียน ผู้ตรวจสอบต้องวางหลักประกัน ซับเน็ตต้องซื้อโทเค็น และชำระบริการด้วย TAO ทฤษฎีแล้ว กิจกรรมของซับเน็ตจะสร้างความต้องการเชิงโครงสร้างสำหรับโทเค็นพื้นฐาน

การวิเคราะห์เปรียบเทียบต้นทุนการให้บริการแบบจำลอง LLaMA 70B กับ Subnet Chutes (SN64) ของ Bittensor

ความโปร่งใสของอุปทาน vs ความไม่โปร่งใสของความต้องการ

อุปทานของ Bittensor มีความโปร่งใสสูง: จัดสรร TAO 3,600 เหรียญต่อวันตามโปรแกรม กฎการลดครึ่งถูกเขียนรหัสไว้แน่นอน อัตราการเดิมพัน (ประมาณ 70%) สัดส่วนการจัดสรร และข้อมูลการไหลเวียนทั้งหมดถูกบันทึกบนบล็อกเชน

แต่ด้านความต้องการนั้นไม่มีความโปร่งใสเลย ไม่มีแดชบอร์ดแบบรวมศูนย์ในการติดตามรายได้จากภายนอกตามซับเน็ต การเรียกใช้งานบริการ AI จริงๆ (การอนุมาน การคำนวณ การฝึกอบรม) ทั้งหมดเกิดขึ้นนอกโซ่ และไม่ถูกบันทึกไว้บนบล็อกเชน นักลงทุนสามารถคาดเดาความต้องการได้เฉพาะผ่านตัวชี้วัดทางอ้อม เช่น กระแสการพันกัน ราคาโทเค็นของซับเน็ต และข้อมูลที่โครงการรายงานเอง ความไม่โปร่งใสนี้เป็นลักษณะเชิงโครงสร้าง ไม่ใช่ปรากฏการณ์ชั่วคราว บล็อกเชนแค่บันทึกการไหลเวียนของโทเค็น ไม่ได้บันทึกการเรียกใช้งาน API

นี่คือภาพรวมด้านความต้องการที่สมบูรณ์ที่สุดจนถึงเดือนมีนาคม 2026

ชูทส์ (SN64): ราคาต่ำ的背后完全依赖补贴

Chutes ครองสัดส่วนการกระจายตัว 14.4% ของทั้งหมดในเครือข่าย ซึ่งสูงที่สุดในทุกซับเน็ต โดยพัฒนาโดย Rayon Labs ให้บริการการอนุมานแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ด้วยโมเดลโอเพนซอร์ส ด้วยราคาต่ำกว่า AWS 85% และต่ำกว่า Together AI 10%–50% ข้อมูลการใช้งานของมันโดดเด่นที่สุดในระบบนิเวศ: มีผู้ใช้มากกว่า 400,000 คน (ผู้ใช้ API มากกว่า 100,000 คน) ปริมาณคำขอต่อวันเกิน 5 ล้านครั้ง ประมวลผล tokens สะสมกว่า 9.1 ล้านล้าน tokens และปริมาณ tokens ที่สร้างเฉลี่ยต่อวันเพิ่มจาก 6.6 พันล้านเป็น 101,000 ล้านในสามวัน นอกจากนี้ยังเป็นผู้ให้บริการการอนุมานชั้นนำบน OpenRouter โดยโมเดลบางตัวมีประสิทธิภาพดีกว่าคู่แข่งแบบศูนย์กลาง

แต่ราคาต่ำนี้ไม่ได้มาจากการดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพ แต่มาจากการอุดหนุน

คำนวณจากสัดส่วน 14.4% Chutes จะได้รับ TAO ประมาณ 518 เหรียญต่อวัน คิดเป็นมูลค่ารายปีประมาณ 52 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ในขณะที่รายได้ภายนอกต่อปีของมันอยู่ที่ประมาณ 1.3–2.4 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (ค่าสูงสุดเป็นข้อมูลที่ทีมรายงานเอง ยังไม่ได้รับการตรวจสอบโดยอิสระ) อัตราการอุดหนุนของโปรโตคอลสำหรับซับเน็ตนี้อยู่ที่ประมาณ 22:1 ถึง 40:1 ผู้ใช้แต่ละคนที่จ่าย 1 ดอลลาร์ ระบบจะต้องปล่อย TAO ออกมาเพิ่มเติม 22–40 ดอลลาร์ผ่านการอัตราเงินเฟ้อเพื่ออุดหนุน

หากตัดการอุดหนุนออก และคำนวณย้อนกลับจากปริมาณการประมวลผลประมาณ 101 พันล้านโทเค็นต่อวัน ต้นทุนจะอยู่ที่ประมาณ 1.41 ดอลลาร์สหรัฐต่อหนึ่งล้านโทเค็น ในขณะที่ราคาตลาดแบบศูนย์กลางในปัจจุบัน:

• LLaMA 3.3 70B Turbo ของ Together.ai อยู่ที่ประมาณ 0.88 ดอลลาร์สหรัฐต่อล้านโทเค็น;
• DeepSeek V3 อยู่ที่ประมาณ 0.40–0.80 ดอลลาร์สหรัฐ;
• โมเดลเล็กสุดสามารถต่ำได้ถึง 0.18 ดอลลาร์

นั่นหมายความว่า หลังจากตัดการอุดหนุนออก ราคาของ Chutes จะแพงกว่าโซลูชันแบบศูนย์กลางถึง 1.6–3.5 เท่า ข้อได้เปรียบด้านต้นทุน 85% จึงกลับหัวกลับหางอย่างสมบูรณ์ โดยราคาต่ำของมันแท้จริงแล้วเป็นผลจากการที่ผู้ถือ TAO จ่ายผ่านการอัตราเงินเฟ้อ ไม่ใช่ประสิทธิภาพเชิงโครงสร้างที่เกิดจากการกระจายศูนย์

เมื่อการลดครั้งต่อไปมาถึง (คาดว่าปลายปี 2026 หรือ 2027) ราคาจะเพิ่มเป็นสองเท่า หรือผู้ขุดจะถอนตัวออก หรือช่องว่างระหว่างค่าสนับสนุนกับรายได้จะขยายตัวมากขึ้น

บางคนเปรียบเทียบกับการได้รับการอุดหนุนเพื่อดึงดูดผู้ใช้ในยุคเริ่มต้นของอินเทอร์เน็ต แต่ Uber, DoorDash และ AWS ได้สร้างต้นทุนการเปลี่ยนแปลงในช่วงอุดหนุน: แพลตฟอร์มเฉพาะ, เครือข่ายคนขับ, และระบบนิเวศของธุรกิจ ในขณะที่เครือข่ายย่อยของ Bittensor ไม่มีอุปสรรคใดๆ: โมเดลเปิดซอร์ส, อินเทอร์เฟซมาตรฐานized และผู้ใช้สามารถสลับผู้ให้บริการได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย เมื่อการอุดหนุนลดลง จะไม่มีกลไกการผูกมัดใดๆ ที่สามารถรักษาผู้ใช้ไว้ได้

Rayon Labs ยังดำเนินการ SN56 และ SN19 ซึ่งควบคุมปริมาณการปล่อยออกทั้งหมดประมาณ 23.7% โดยไม่เปิดเผยรายได้ภายนอก ทีมเดียวแทบจะควบคุมการจัดสรรแรงจูงใจของเครือข่ายหนึ่งในสี่

Targon, Templar และเครือข่ายย่อยอื่นๆ

Targon (SN4) เป็นเครือข่ายย่อยที่มีรายได้สูงที่สุด ดำเนินการโดย Manifold Labs ให้บริการคำนวณ GPU แบบลับสำหรับธุรกิจ โดยมีรายได้ต่อปีประมาณ 10.4 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งสอดคล้องกับมูลค่าประมาณ 48 ล้านดอลลาร์สหรัฐ อัตราส่วนราคาต่อรายได้อยู่ที่ประมาณ 4.6 เท่า ถือเป็นการประเมินมูลค่าที่มั่นคงที่สุดในระบบนิเวศ อย่างไรก็ตาม ตัวเลข 10.4 ล้านดอลลาร์สหรัฐเป็นเพียงข้อมูลการคาดการณ์ที่อ้างอิงจากหลายรายงาน และไม่ใช่ตัวเลขที่ผ่านการตรวจสอบทางบัญชี

Templar (SN3) ได้เสร็จสิ้นการฝึกอบรม Covenant-72B มีมูลค่าตลาด 98 ล้านดอลลาร์สหรัฐ แต่มีรายได้จากภายนอกเป็นศูนย์ การฝึกอบรม API และการขายให้กับองค์กรยังอยู่ในระหว่างการดำเนินการ ยังไม่ได้เปิดตัวผลิตภัณฑ์ที่ต้องชำระเงิน

อีกกว่า 120 ซับเน็ตที่เหลือไม่มีรายได้สาธารณะ หรือยังอยู่ในระยะเริ่มต้นของผลิตภัณฑ์ และพึ่งพาการระดมทุนด้วยโทเค็นเพื่อการดำรงชีวิต

ภาพรวมโดยรวม

ความต้องการด้านด้านล่างที่สามารถยืนยันได้ทั่วทั้งเครือข่ายมีรายได้ต่อปีรวมกันเพียงประมาณ 3 ล้าน–15 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ค่าสนับสนุนรายปีของชุดย่อยเพียงหนึ่งชุดเดียวอย่าง Chutes (ประมาณ 52 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ) สูงกว่าขีดจำกัดรายได้ภายนอกทั้งหมดของเครือข่าย

เมื่อคำนวณจากมูลค่าตลาด 2.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ตัวคูณรายได้อยู่ที่ประมาณ 175–200 เท่า; เมื่อใช้มูลค่าที่ลดลงอย่างสมบูรณ์ 5.8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ใกล้เคียงกับ 400 เท่า ในขณะที่บริษัท AI ที่มีศูนย์กลางในการจัดหาพลังงานการคำนวณในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา มีมูลค่าการระดมทุนเพียง 15–25 เท่าของรายได้ล่วงหน้า และ SaaS ที่เติบโตสูงก็แทบไม่เคยรักษาตัวคูณไว้เหนือ 50 เท่าเป็นเวลานาน ตัวคูณการประเมินมูลค่าของ Bittensor สูงกว่าเป้าหมายที่มีความเสี่ยงสูงในอุตสาหกรรมถึง 4–10 เท่า

ความแตกต่างอย่างมากระหว่างมูลค่ากับพื้นฐานด้านอุปสงค์ชี้ให้เห็นว่า ตลาดกำหนดราคาของ TAO แทบจะขึ้นอยู่กับความหายากทางด้านอุปทาน (การลดปริมาณ การล็อกการ质押) และตัวเร่งจากสถาบัน (ETF ของ Grayscale ความคาดหวังในการขึ้นบัญชีซื้อขาย) รวมถึงอารมณ์ของกลุ่ม AI มากกว่าผลผลิตทางเศรษฐกิจที่แท้จริง แม้สิ่งเหล่านี้จะเป็นปัจจัยขับเคลื่อนราคา แต่ก็ไม่มีความเกี่ยวข้องใดๆ กับตรรกะที่ว่า “Bittensor สร้างมูลค่าอย่างยั่งยืนในฐานะเครือข่ายบริการ AI”

เปรียบเทียบค่าใช้จ่ายด้านทุนด้าน AI ของผู้ให้บริการคลาวด์ขนาดใหญ่กับขนาดการอุดหนุนรายปีของ Bittensor (TAO)

เครือย่อยกำลังเผชิญกับแรงกดดันจากทั้งสองด้าน:

• ด้านบน: จำกัดสูงสุดแบบจัดการเอง

แบบจำลองทั้งหมดบนแพลตฟอร์มนี้เป็นโอเพนซอร์ส น้ำหนักเปิดเผย และสามารถรันแบบจำลอง 70B บนฮาร์ดแวร์ H100 หนึ่งตัวได้ด้วยต้นทุนรวมเพียง 40–50 ดอลลาร์สหรัฐต่อวัน เครื่องมืออย่าง vLLM และ Ollama ทำให้การติดตั้งแบบท้องถิ่นง่ายมาก ชิปรุ่นใหม่ของ NVIDIA จะลดต้นทุนการให้บริการอย่างมากยิ่งขึ้น องค์กรที่มีปริมาณการใช้งานเพียงพอจะสามารถติดตั้งเองได้ถูกกว่า

• ด้านล่าง: ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่กดดัน

ไมโครซอฟต์ โกลเกิล แอมะซอน และเมตา มีค่าใช้จ่ายด้านทุนสำหรับ AI ในปี 2025 รวมกันเกิน 200,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยมีสิทธิ์เข้าถึงฮาร์ดแวร์ล่วงหน้า ศูนย์ข้อมูลเฉพาะทาง และความสัมพันธ์กับลูกค้าองค์กร พร้อมสามารถใช้กระแสเงินสดจากธุรกิจอื่นๆ มาสนับสนุนด้าน AI งบประมาณการกระตุ้นทั้งปีของ Bittensor (ประมาณ 360 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) ยังน้อยกว่าค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ของไมโครซอฟต์ในหนึ่งสัปดาห์ ผู้ให้บริการมืออาชีพก็เช่นกัน ใช้ทุนจากนักลงทุนด้านสตาร์ทอัพเพื่อชดเชยราคาต่ำในการแข่งขันบนโมเดลโอเพ่นซอร์ส

ราคาของซับเน็ตถูกบีบอัดอยู่ในช่วงที่แคบมาก พร้อมกับต้องรับต้นทุนเฉพาะของระบบแบบกระจายศูนย์ เช่น ความเสียดทานของโทเค็น ค่าใช้จ่ายของโหนดตรวจสอบ ส่วนแบ่งของเจ้าของซับเน็ต และความล่าช้าของเครือข่าย เป็นต้น

แม้ว่าเครือข่ายย่อยใดๆ จะให้บริการที่มีคุณค่า โมเดลและวิธีการพื้นฐานก็เปิดเผยอยู่แล้ว: Covenant-72B ใช้ใบอนุญาต Apache และเอกสารทางเทคนิคได้รับการเผยแพร่สาธารณะ คู่แข่งใดๆ ก็สามารถ sa ไม่เข้าร่วมในระบบนิเวศ TAO และลอกเลียนแบบได้โดยตรง

แนวป้องกันแบบดั้งเดิม (เทคโนโลยีเฉพาะตัว ผลกระทบของเครือข่าย ต้นทุนการเปลี่ยนแปลง แบรนด์) ไม่สามารถใช้ได้:

• เปิดซอร์สโค้ดทางเทคนิค;
• เครือข่ายอีฟเฟกต์เป็นของ TAO ไม่ใช่ของแต่ละซับเน็ต;
• น้ำหนักโมเดลเหมือนกัน ค่าใช้จ่ายในการสลับผู้ใช้เป็นศูนย์

ชุมชนเชื่อว่ากลไกการให้รางวัลคือกำแพงป้องกัน แต่สิ่งนี้ขึ้นอยู่กับการปล่อยโทเค็นจำนวนใหญ่อย่างต่อเนื่อง ขณะที่การลดครึ่งทุกครั้งจะทำให้งบประมาณการให้รางวัลลดลงอย่างต่อเนื่อง

ในมูลค่าตลาด 2.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ราคาของ TAO ไม่สะท้อนพื้นฐานความต้องการ รายได้ปีละ 3–15 ล้านดอลลาร์สหรัฐไม่สามารถสนับสนุนได้ภายใต้กรอบแบบดั้งเดิมใดๆ ตลาดกำลังซื้อขายปัจจัยต่อไปนี้: ความหายากแบบบิตคอยน์ ความคาดหวังเกี่ยวกับ ETF ของ Grayscale การหมุนเวียนของภาค AI และมูลค่าออปชันระยะยาวของ AI แบบกระจายศูนย์ ปัจจัยเหล่านี้เป็นปัจจัยการเก็งกำไรที่สมเหตุสมผล แต่ล้วนมาจากด้านอุปทานและอารมณ์ของตลาด

หากคุณถือ TAO บนพื้นฐานของความหายากและเรื่องเล่า คุณอาจทำกำไรได้แม้ความต้องการจะอ่อนแอ แต่หากคุณเชื่อว่า Bittensor จะกลายเป็นเครือข่ายบริการ AI ที่มีขนาดจริง ขณะนี้ยังไม่มีหลักฐานสนับสนุน และเผชิญกับอุปสรรคเชิงโครงสร้างที่ยากจะข้ามผ่าน นักลงทุนควรแยกแยะตรรกะการลงทุนของตนเองอย่างชัดเจน