Bittensor (TAO) đối mặt với thách thức về doanh thu giữa mức định giá cao

Bài viết: Pine Analytics

Biên dịch: Saoirse, Foresight News

TAO hiện giá khoảng 275 USD, vốn hóa thị trường 2,6 tỷ USD, định giá hoàn toàn pha loãng 5,8 tỷ USD. Dự án này được tổ chức Grayscale hậu thuẫn (đã nộp đơn xin niêm yết ETF tại NYSE vào tháng 12 năm 2025), đồng thời được CEO NVIDIA, ông Jensen Huang, công khai công nhận. Đồng thời, câu chuyện về nguồn cung token cực kỳ hấp dẫn: tổng cung giới hạn ở 21 triệu đơn vị, áp dụng cơ chế giảm một nửa tương tự Bitcoin. Sau đợt giảm một nửa đầu tiên vào tháng 12 năm 2025, lượng phát hành hàng ngày sẽ giảm từ 7.200 xuống còn 3.600 đơn vị. Trong vòng một năm, số lượng subnet đã tăng từ 32 lên 128, và việc huấn luyện Covenant-72B của Templar cũng chứng minh rằng sức mạnh tính toán phi tập trung có thể đào tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng cạnh tranh ngang hàng với các mô hình chuẩn.

Báo cáo này không phủ nhận các sự thật nêu trên. Chúng ta sẽ tìm hiểu xem mô hình kinh tế của mạng lưới này có thể tạo ra thu nhập bên ngoài thực sự để hỗ trợ quy mô định giá hiện tại hay không, cũng như mức độ cạnh tranh của nó so với các nhà cung cấp tập trung và sức mạnh tính toán tự lưu trữ.

Tỷ lệ phân bổ phát hành token Bittensor (TAO)

Bittensor có bốn loại người tham gia:

• Chủ sở hữu subnet xây dựng thị trường AI chuyên nghiệp, nhận phần thưởng phát hành TAO 18% của subnet;
• Người khai thác thực hiện các nhiệm vụ AI (suy luận, huấn luyện, xử lý dữ liệu), nhận 41%, tổng cộng khoảng 1.476 TAO mỗi ngày, tương đương giá trị hàng năm khoảng 148 triệu USD;
• Người xác thực cho điểm đến thợ mỏ, nhận 41%;
• Người stakes đầu tư TAO vào hồ thanh khoản subnet để đổi lấy token đặc hữu của subnet.

Trong mô hình Taoflow, phần thưởng của một subnet được xác định bởi dòng nhập ròng của TAO được stakes, nếu dòng nhập ròng âm thì không có phần thưởng. Mười subnet hàng đầu kiểm soát khoảng 56% tổng lượng phát hành toàn mạng.

TAO là token phổ quát trên toàn mạng: các thợ mỏ cần TAO để đăng ký, người xác thực cần TAO để stakes, mua token subnet và thanh toán dịch vụ đều phải sử dụng TAO. Về lý thuyết, hoạt động của subnet sẽ tạo ra nhu cầu cấu trúc cho token cơ sở.

Phân tích so sánh chi phí suy luận của mô hình LLaMA 70B với dịch vụ tập trung và Subnet Chutes (SN64) của Bittensor

Supply transparency vs demand opacity

Cung cấp của Bittensor cực kỳ minh bạch: 3.600 TAO được phân phối hàng ngày theo chương trình, quy tắc halving được mã hóa cứng, tỷ lệ staking (khoảng 70%), tỷ lệ phân phối và dữ liệu lưu thông đều được ghi trên chuỗi.

Tuy nhiên, phía cầu hoàn toàn không minh bạch. Không có bảng điều khiển thống nhất để theo dõi thu nhập từ bên ngoài theo từng subnetwork; các cuộc gọi thực tế của dịch vụ AI (suy luận, tính toán, đào tạo) đều diễn ra ngoài chuỗi và không được ghi lại trên blockchain. Nhà đầu tư chỉ có thể suy luận nhu cầu thông qua các chỉ số gián tiếp như dòng chảy staking, giá token subnetwork và dữ liệu do dự án tự công bố. Sự không minh bạch này mang tính cấu trúc, không phải hiện tượng tạm thời. Blockchain chỉ ghi lại sự lưu chuyển của token, không ghi lại các cuộc gọi API.

Đây là bức tranh tổng quan về nhu cầu phía bên cầu tính đến tháng 3 năm 2026.

Chutes (SN64): Giá thấp đằng sau hoàn toàn nhờ trợ cấp

Chutes chiếm 14,4% tổng lượng phát hành trên toàn mạng, cao nhất trong tất cả các subnets. Được phát triển bởi Rayon Labs, cung cấp dịch vụ suy luận không máy chủ với mô hình mã nguồn mở, giá thấp hơn 85% so với AWS và thấp hơn 10%–50% so với Together AI. Dữ liệu sử dụng của nó dẫn đầu trong hệ sinh thái: hơn 400.000 người dùng (trong đó hơn 100.000 người dùng API), hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, đã xử lý tổng cộng 9,1 nghìn tỷ tokens, và lượng tokens được tạo trung bình trong ba ngày đã tăng từ 6,6 tỷ lên 101 tỷ. Nó cũng là nhà cung cấp suy luận hàng đầu trên OpenRouter, với một số mô hình thể hiện hiệu suất vượt trội so với các đối thủ tập trung.

Nhưng mức giá thấp này không đến từ hiệu quả vận hành, mà đến từ trợ cấp.

Tính theo tỷ lệ 14,4%, Chutes nhận khoảng 518 TAO mỗi ngày, tương đương giá trị hàng năm khoảng 52 triệu USD. Trong khi đó, doanh thu bên ngoài hàng năm của nó chỉ khoảng 1,3–2,4 triệu USD (giá trị cao hơn do đội ngũ tự báo cáo, chưa được kiểm toán độc lập). Tỷ lệ hỗ trợ của giao thức cho subnet này vào khoảng 22:1 đến 40:1. Cứ mỗi người dùng trả 1 USD, mạng lưới phải giải phóng 22–40 USD TAO thông qua lạm phát để hỗ trợ.

Nếu loại bỏ trợ cấp, dựa trên khối lượng xử lý khoảng 10,1 tỷ tokens mỗi ngày, chi phí vốn vào khoảng 1,41 USD mỗi triệu tokens. Trong khi đó, giá thị trường tập trung hiện tại:

• LLaMA 3.3 70B Turbo của Together.ai có giá khoảng 0,88 USD / triệu token;
• DeepSeek V3 khoảng 0,40–0,80 USD;
• Mô hình nhỏ nhất có giá thấp nhất là 0,18 USD.

Điều này có nghĩa là, sau khi loại bỏ trợ cấp, giá của Chutes sẽ đắt hơn 1,6–3,5 lần so với giải pháp tập trung. Lợi thế chi phí 85% hoàn toàn đảo ngược, và mức giá thấp của nó thực chất là người nắm giữ TAO chi trả thông qua lạm phát, chứ không phải do hiệu quả cấu trúc mang lại từ tính phi tập trung.

Khi lần giảm nửa tiếp theo đến (dự kiến cuối năm 2026 hoặc 2027), giá sẽ tăng gấp đôi, thợ khai thác rời đi, hoặc khoảng cách giữa trợ cấp và thu nhập sẽ tiếp tục mở rộng.

Một số người so sánh với việc dùng trợ cấp để thu hút người dùng trong giai đoạn đầu của internet, nhưng Uber, DoorDash, AWS đã xây dựng chi phí chuyển đổi trong thời gian trợ cấp: nền tảng độc quyền, mạng lưới tài xế, hệ sinh thái doanh nghiệp. Trong khi đó, các subnet của Bittensor không có bất kỳ rào cản nào: mô hình mã nguồn mở, giao diện chuẩn hóa, người dùng có thể chuyển đổi nhà cung cấp với chi phí bằng không. Khi trợ cấp rút lui, không có cơ chế khóa nào có thể giữ chân người dùng.

Rayon Labs còn vận hành SN56 và SN19, tổng cộng kiểm soát khoảng 23,7% tổng lượng phát hành toàn mạng, đều không công bố doanh thu bên ngoài. Một nhóm duy nhất gần như kiểm soát một phần tư phân bổ phần thưởng của mạng lưới.

Targon, Templar và các subnet khác

Targon (SN4) là subnet có doanh thu cao nhất, do Manifold Labs vận hành, cung cấp dịch vụ tính toán GPU bí mật cho doanh nghiệp, với doanh thu hàng năm ước tính khoảng 10,4 triệu USD, tương ứng định giá 48 triệu USD, hệ số P/S khoảng 4,6 lần — là định giá vững chắc nhất trong hệ sinh thái. Tuy nhiên, con số 10,4 triệu USD chỉ là dữ liệu dự báo được nhiều báo cáo trích dẫn, chưa phải con số đã được kiểm toán.

Templar (SN3) đã hoàn thành việc huấn luyện Covenant-72B, vốn hóa thị trường 98 triệu USD, nhưng doanh thu bên ngoài bằng 0. Việc huấn luyện API và bán hàng doanh nghiệp vẫn đang được đẩy mạnh, chưa ra mắt sản phẩm trả phí.

Hơn 120 subnet còn lại ли không có doanh thu công khai, ли vẫn đang trong giai đoạn đầu sản phẩm và chủ yếu dựa vào trợ cấp từ việc phát hành token để duy trì hoạt động.

Tổng quan

Tổng doanh thu hàng năm từ phía cầu có thể xác nhận trên toàn mạng chỉ khoảng 3 đến 15 triệu USD. Chỉ riêng khoản trợ cấp hàng năm của một subnetwork Chutes (khoảng 52 triệu USD) đã vượt quá giới hạn trên của toàn bộ doanh thu bên ngoài của mạng lưới.

Với vốn hóa thị trường 2,6 tỷ USD, bội số doanh thu khoảng 175–200 lần; với định giá hoàn toàn pha loãng 5,8 tỷ USD, gần 400 lần. Trong khi đó, các doanh nghiệp AI tập trung về sức mạnh tính toán trong những năm gần đây chỉ có định giá融资 từ 15–25 lần doanh thu tương lai, và các công ty SaaS tăng trưởng cao cũng hiếm khi duy trì lâu dài ở mức trên 50 lần. Bội số định giá của Bittensor cao gấp 4–10 lần so với các tài sản mang tính tích cực trong ngành.

Sự chênh lệch lớn giữa định giá và các yếu tố cơ bản về nhu cầu cho thấy: thị trường định giá TAO gần như hoàn toàn dựa trên sự khan hiếm về cung (giảm nửa, khóa质押), các yếu tố thúc đẩy từ tổ chức (ETF của Grayscale, kỳ vọng lên sàn) và tâm lý ngành AI, chứ không phải dựa trên sản xuất kinh tế thực tế. Những yếu tố này đúng là các động lực thúc đẩy giá, nhưng hoàn toàn khác biệt với logic “Bittensor tạo ra giá trị bền vững như một mạng lưới dịch vụ AI”.

So sánh chi tiêu vốn về AI của các nhà cung cấp đám mây quy mô siêu lớn với quy mô trợ cấp hàng năm của Bittensor (TAO)

Subnet đồng thời chịu áp lực từ hai phía:

• Phía trên: Giới hạn tự lưu trữ

Tất cả các mô hình trên nền tảng đều mã nguồn mở, trọng số được công khai, chi phí tổng hợp hàng ngày để chạy mô hình 70B trên một card H100 chỉ từ 40–50 USD, các công cụ như vLLM, Ollama giúp triển khai tại chỗ cực kỳ đơn giản. Chip thế hệ mới của NVIDIA sẽ tiếp tục giảm đáng kể chi phí suy luận. Các tổ chức có đủ lượng sử dụng sẽ tiết kiệm hơn khi tự xây dựng triển khai.

• Phía dưới: Các ông lớn điện toán đám mây đang ép buộc

Microsoft, Google, Amazon và Meta sẽ chi tổng cộng hơn 200 tỷ USD cho chi tiêu vốn AI năm 2025, sở hữu quyền ưu tiên về phần cứng, trung tâm dữ liệu riêng và mối quan hệ khách hàng doanh nghiệp, đồng thời có thể dùng dòng tiền từ các hoạt động khác để bù đắp chi phí AI. Ngân sách khuyến khích hàng năm của Bittensor (khoảng 360 triệu USD) còn thấp hơn chi phí hạ tầng AI của Microsoft trong một tuần. Các nhà cung cấp chuyên nghiệp cũng đang dùng vốn đầu tư mạo hiểm để bù đắp giá thấp khi cạnh tranh trên các mô hình mã nguồn mở.

Giá của subnet bị nén trong một khoảng cực hẹp, đồng thời phải gánh chịu các chi phí đặc trưng của tính phi tập trung: chi phí ma sát token, chi phí nút xác minh, phần chia cho chủ subnet, độ trễ mạng, v.v.

Ngay cả khi một subnet cung cấp dịch vụ có giá trị, mô hình và phương pháp cơ bản vẫn được công khai một cách tự nhiên: Covenant-72B sử dụng giấy phép Apache và các bài báo kỹ thuật đã được công bố công khai. Bất kỳ đối thủ cạnh tranh nào cũng có thể sao chép lại mà không cần tham gia vào hệ sinh thái TAO.

Các rào cản cạnh tranh truyền thống (công nghệ độc quyền, hiệu ứng mạng, chi phí chuyển đổi, thương hiệu) đều không áp dụng:

• Mã nguồn mở;
• Hiệu ứng mạng thuộc về TAO, chứ không phải từng subnet riêng lẻ;
• Trọng số mô hình đồng nhất, chi phí chuyển đổi người dùng bằng không.

Cộng đồng cho rằng cơ chế khuyến khích chính là hàng rào bảo vệ, nhưng điều này phụ thuộc vào việc phát hành token số lượng lớn liên tục, trong khi mỗi lần giảm nửa đều khiến ngân sách khuyến khích liên tục thu hẹp.

Với vốn hóa thị trường 2,6 tỷ USD, giá của TAO không phản ánh các yếu tố cơ bản về nhu cầu; doanh thu hàng năm từ 3–15 triệu USD không thể hỗ trợ trong bất kỳ khung truyền thống nào. Thị trường đang giao dịch: tính khan hiếm kiểu Bitcoin, kỳ vọng về ETF của Grayscale, luân chuyển ngành AI, và giá trị quyền chọn dài hạn của AI phi tập trung. Đây đều là các yếu tố đầu cơ hợp lý, nhưng hoàn toàn xuất phát từ phía cung và tâm lý thị trường.

Nếu bạn nắm giữ TAO dựa trên tính khan hiếm và câu chuyện, bạn vẫn có thể kiếm lời ngay cả khi nhu cầu yếu; nhưng nếu bạn tin rằng Bittensor sẽ trở thành mạng lưới dịch vụ AI thực sự quy mô lớn, thì hiện tại không có bằng chứng nào, đồng thời đối mặt với những rào cản cấu trúc khó vượt qua. Nhà đầu tư nên phân biệt rõ ràng logic đầu tư của mình.