要するに、

• Bittensor、dTAOを介して、固定比率からステーキングウェイトによって決定される報酬分配へとサブネットを移行し、そのうち50％を流動性プールに投入して、分散型評価を通じて高品質なサブネットの開発を促進することを目指しています。
• 初期段階では、高いボラティリティ、APYトラップ、逆選択が共存し、マイナーの品質スクリーニング、ユーザーの認識基準、市場の熱狂の不一致のバランスが必要です。
• 現在のトップ10のサブネットの中で、オープンソースのモデルを提出することを必要とするのは1つだけで、他のものは一般に匿名のチームや製品のアンカリングの不足などの問題に苦しんでおり、Web3 AIインフラストラクチャーのボトルネックを明らかにしています。
• 最終的な検証は、TAO価格とサブネットの実用的な価値との間の正のフィードバックループに依存します。これが失敗すると、Web3 AIトラックが軽量方向に連続的にシフトする可能性があります。

背景レビュー

dTAOの導入により、BittensorでのデイリーTAO分配のルールが変更されます：

以前のルール：サブネットリワードは固定比率で割り当てられ、バリデーターに41％、マイナーに41％、サブネット所有者に18％が割り当てられました。サブネットのTAOのリリース量は、バリデーターの投票によって決定されました。

Post-dTAOのルール: 新たに発行されたdTAOトークンの50%が流動性プールに追加され、残りの50%は、サブネット参加者の決定に基づいて、バリデータ、マイナー、およびサブネット所有者の間で分配されます。サブネットのTAOリリース量は、サブネットのステーキングウェイトによって決定されます。

dTAOデザインの目標:

dTAOの主な目標は、実際の収益ポテンシャルを持つサブネットの開発を促進し、実際のユースケースアプリケーションの誕生を刺激し、これらのアプリケーションが適切に評価されることを確認することです。

分散サブネット評価：わずかな検証者に頼ることなく、dTAOプールの動的価格設定がTAO発行の分配を決定します。TAO保有者は、TAOをステーキングして信じるサブネットをサポートすることができます。

サブネット容量の増加：サブネットの上限を撤廃し、エコシステム内での競争とイノベーションを促進します。

早期参加を奨励する：これにより、ユーザーが新しいサブネットに焦点を当てるように促され、全エコシステムが新しいサブネットを評価するようになります。より早く新しいサブネットに移行するバリデーターは、より高い報酬を受け取る可能性があります。新しいサブネットへの早期移行は、低価格でdTAOを購入することを意味し、将来的により多くのTAOを獲得する可能性を高めます。

マイナーとバリデーターを促進し、高品質のサブネットに焦点を当てる：さらに、マイナーやバリデーターが高品質の新しいサブネットを探し出すように刺激する。マイナーのモデルはオフチェーンであり、バリデーターの検証もオフチェーンで行われる。Bittensorネットワークは、マイナーの報酬をバリデーターの評価だけに基づいています。したがって、異なるタイプやすべてのタイプのAIアプリケーションに対しても、マイナー-バリデーターのアーキテクチャに合致している限り、Bittensorはそれらを正確に評価できます。BittensorはAIアプリケーションに対して非常に包括的であり、各段階の参加者がインセンティブを受け取り、それによりBittensorの価値に貢献できることを確認しています。

dTAO 価格トレンドに影響を与える3つのシナリオの分析

基本メカニズムのレビュー

TAOの日次固定リリースと同等量のdTAOが流動性プールに注入され、新しい流動性プールパラメータ（k値）が作成されます。このうち、dTAOの50%が流動性プールに入り、残りの50%はサブネットの所有者、バリデータ、およびマイナーの間で重みに基づいて分配されます。より高い重みを持つサブネットは、TAOの割り当ての大部分を受け取ります。

シナリオ1：ステーキング成長のポジティブサイクル

バリデーターが購入するサブネットトークンの大量取引の動機は、大きく2つに分けることができます。

1.短期アービトラージ行動

サブネットの所有者は、バリデータとして、TAOをステーキングしてトークン価格を押し上げます（古いリリースモデルを継続）。ただし、dTAOメカニズムはこの戦略の確実性を弱めます：

• 非合理なステーキングユーザーの割合が、品質重視のユーザーよりも高い場合、短期のアービトラージは持続可能です。
• 逆に、初期に蓄積されたトークンの急速な価値低下をもたらし、トークン取得を制限する一様なリリースメカニズムと組み合わせると、高品質のサブネットは長期的にはそれらを排除する可能性があります。

2.価値キャプチャロジック

実際の収益を通じてユーザーを引き付ける実際のケースを持つサブネットは、ステーカーがレバレッジされたdTAO報酬と追加のステーキングリターンを獲得することができ、持続可能な成長ループを形成します。

シナリオ2：相対成長停滞のジレンマ

サブネットステーキングが成長を続けますが、トッププロジェクトに遅れをとっており、時価総額は着実に上昇していますが、収益を最大化できていません。この時点で、以下の点を注意深く考慮すべきです。

• Miner Quality Determines the Upper Limit: TAO, as an open-source model incentive platform (not a training platform), derives its value from the output and application of high-quality models. The strategic direction chosen by subnet owners, along with the quality of the models submitted by miners, forms the development ceiling.
• チームの能力マッピング：トップのマイナーはしばしばサブネット開発チームから来ており、マイナーの品質は基本的にチームの技術力を反映しています。

シナリオ3：ステーキング損失のデススパイラル

サブネットのステーキングが減少すると、簡単に悪循環が引き起こされる可能性があります（ステーキングが減少するとリターンが下がり、さらなる流出が発生する）。具体的なトリガーには以下があります：

1. 競争的な排除：サブネットは実用的な価値を持っていますが、その製品の品質は遅れており、その重みは減少しており、排除につながっています。これは健康なエコシステムの発展にとって理想的な状態ですが、「Web3アプリケーションインキュベーターシャベル」としてTAOの価値が明らかになる兆候はまだありません。
2. 期待崩壊効果：サブネットの将来に対するベアマーケットの見通しは、投機的なステーキングの引き出しにつながります。日々の発行が減少し始めると、非中核マイナーは退出を加速させ、最終的には不可逆的な低下トレンドを形成します。

潜在的なリスクと投資戦略

• ハイ・ボラティリティ・ウィンドウ：最初の大規模なdTAOリリース量ですが、毎日一定の発行量があるため、最初の数週間は価格が急激に変動する可能性があります。この期間中、ルートネットワークへのステーキングは、安定した基本的なリターンを提供するリスク緩和戦略となります。
• APYトラップ：高いAPYの短期的な誘惑は、不十分な流動性とサブネット競争力の欠如という長期的なリスクを隠蔽するかもしれません。
• ウェイトゲームメカニズム: バリデータのウェイトは、サブネットのdTAO値とルートネットワークのTAOステーキングによって共同で決定されます（複合ウェイトモデル）。サブネットの立ち上げ後100日間は、ルートネットワークのステーキングは依然として確定的な利回りの優位性を保持しています。

• ミームのような取引特性：現在の段階では、サブネットのステーキング行動は、メームコインと類似した投機的リスク属性を共有しています。

バリュー投資と市場のミスマッチ

• エコロジカル構築のパラドックス：dTAOメカニズムは実用的なサブネットを育成することを目指していますが、価値投資の特性がもたらす。
• ハイマーケット教育コスト：鉱夫の品質、応用シナリオ、チームの背景、および利益モデルの継続的な評価は、非AI専門投資家にとって認知的な障壁を作り出します。
• 人気の低下変換：エージェントトークンとは対照的に、サブネットトークンはまだ同等の規模の市場コンセンサスを形成していません。

システムリスクの非合理なステーキング

• 歴史的なジレンマの繰り返し：ユーザーがリリース量の指標に盲目に従い続けると、次のような結果になります：
• バリデーターレンタルシーク：古いメカニズムの下でのサブネット自己投票の問題の繰り返し。
• メカニズムのアップグレードに失敗：dTAOの品質フィルタリング機能の元の設計に違反しています。
• 認知的なバリア要件：投資家は、サブネットの品質を評価する能力を持っている必要がありますが、現在の市場の成熟度とメカニズムの要件が合っていません。

投資タイミングのゲーム理論のジレンマ

• 最適な参入ウィンドウ：投資ウィンドウは、サブネットが開始されて数か月後にシフトすべきです（チームの能力とネットワークの潜在能力が明らかになった後）、しかし、これには直面しています：

1. 市場の注目が減少するリスク
2. 初期投機家の撤退による流動性の縮小

• デュアル検証の成功マーカー：

1. TAO価格とサブネット実用価値は、ポジティブなフィードバックを形成します。
2. バリデーターは、持続的なリターンのためにTAOを保持することを選択します。売却するのではなく。

ミナー品質の損失リスク

• 逆選択ジレンマ：
• 品質フィルタリングメカニズムの不足：現行モデルは、マイナーの貢献品質を効果的に区別することができません。
• 不均衡なインセンティブ環境：低品質なマイナーアービトラージ行動が高品質な開発者の生存空間を圧迫しています。
• エコロジカル構築のボトルネック：オープンソースモデルの育成環境はまだ未熟であり、おそらく「悪貨は善貨を駆逐する」ジレンマに陥る可能性があります。

dTAOサブネットへの投資のトリプルジレンマ

Core Dilemma:

• サブネットは高品質なマイナーリソースを引きつけることができますか？
• ユーザー評価システムは効果がありますか？

セカンダリー ディレンマ:

• サブネットには実際のビジネスアプリケーションシナリオがありますか？

潜在的なリスクポイント:

• 開発チームの情報の透明性
• 利益モデル設計の合理性
• 市場実行能力
• 外部資本介入の可能性
• トークン発行メカニズムの設計

観察と期待

オープンソースモデルは技術進化の主流方向であるものの、分散型分野において開発のボトルネックを突破する際には課題に直面する可能性があります。

現在、業界のリーダーとして、BittensorのdTAOサブネットエコシステムはまだ重大な品質欠陥を抱えています。TAO報酬のリリース量によるトップ10サブネットの分析から明らかなように、TOP10に含まれるサブネットは1つだけがマイナーにオープンソースモデルの提出を求めており、他のサブネットはマイナーとモデル開発の間に弱い相関があることが分かります。

オープンソースモデルのトレーニングには高い技術的な障壁があり、これはWeb3開発者にとって重要な課題です。十分な数のマイナーを維持するため、ほとんどのサブネットは積極的に技術的なエントリー要件を下げ、オープンソースモデルの要求を避け、トークンインセンティブプールの供給を確保しています。

必須のオープンソースモデルを持たないサブネットでも、エコシステムの品質に関する懸念が依然として存在しています。

次の問題は、TOP10サブネットでよく見られます:

検証可能なデプロイされた製品の不足

• 匿名開発チームの過剰な割合
• dTAOトークンは、製品価値に効果的なアンカリングが欠如しています
• 市場における説得力のない収益モデル
• dTAOの基本的なデザイン思想は将来志向的ですが、現在のWeb3インフラは理想的なエコシステム構築をサポートするには不十分です。理想と現実の不一致は、2つの可能性につながる可能性があります。
• dTAOサブネットの評価システムは、下方に調整する必要があるかもしれません。
• Bittensorのオープンソースモデルプラットフォームが検証に失敗した場合、Web3 AIセクターはエージェントアプリケーションやミドルウェア開発など、より軽量な方向にシフトする可能性があります。

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