Bittensor (TAO) 正在成為加密貨幣與人工智慧敘事中的「金童」 在約 30 億美元的市值下，供應端的排放在減半後崩潰，子網需求加速，這種不對稱性變得難以忽視 在 @opentensor 周圍有如此多的噪音，很容易錯過實際重要的事情；這裡是我關注的生態系統和子網的清晰劃分： a) 去中心化計算： 子網 (SN) 64 Chutes: @chutes_ai 分佈式無伺服器 AI 計算平台。計算在傳統 AI 中已經成為瓶頸，因此去中心化解決方案將不僅僅是補充短缺 它上個月推出了保密計算，配備受信執行環境 (TEE)；在 2026 年隨著隱私 AI 的興起，成為強有力的候選者 SN120 Affine: @affine_io 是一個激勵式強化學習 (RL) 場域，專注於「推理」：礦工競爭在編碼等任務上取得可衡量的改進 b) AI 訓練： SN 3 Templar: @tplr_ai 提供去中心化的 AI 訓練解決方案，最近被 Anthropic 的共同創始人提及為他們觀察到的最大的去中心化模型（在討論計算限制時） c) AI 代理 SN 62 Ridges: @ridges_ai 使 AI 軟體工程師能夠完全取代人類編碼者。 這是不可避免的；當 AI 編碼者使用強化學習審查和迭代現有代碼時，AI 將在編碼方面變得比人類更有能力，軟體創造將以拋物線的速度演變 d) AI 交易： SN 15 Bitquant: @BitQuantAI 是「全球首個加密 AI 量化」自動化交易。大多數機構交易都是自動化的，因此盈利能力將取決於誰擁有最佳的 AI 量化策略 SN 8 Vanta: @vantaSN8 群眾外包交易策略並產生市場信號，獎勵最佳表現者 ...