TAO暴增，推動人工智能領域新敘事

[TL；DR]:

Bittensor（TAO）自9月初以來一直持續上升，至今已上漲150％。其目前的流通市值已達到46億美元，在人工智能行業中排名第一。

作為支援去中心化機器學習的早期開源網絡，Bittensor利用區塊鏈技術推動新的人工智能開發和分發策略，強調開放存取、去中心化治理，並利用全球計算能力和創新資源。

Bittensor、Triathon和其他協議在提高機器學習效率、數據隱私和去中心化方面取得了積極進展，這將有助於實際應用。

介紹

根據來自Gate.io的最新市場資訊，人工智能（AI）和Meme行業已經經歷了強勁的反彈。我們在博客上多次討論了Meme，本文將進一步解釋人工智能行業的進展。

TAO引领大幅上涨，人工智能行业止跌回升

作為人工智慧領域的領先協議，Bittensor（TAO）自9月初以來一直持續上升，已經達到了150％的增長，距離歷史高位只差一步。

TAO目前的流通市值已達46億美元，暫時在人工智能行業中排名第一。

來源：Gate.io

受到 TAO 的連續增長的推動，人工智能行業的代幣最近開始上升，Delysium（AGI）、Artifucial Liquid Intelligence（ALI）、AIOZ Network（AIOZ）、Triathon（GROW）等領先的獲利者。
來源: Gate.io

然而，由於昨天的微幅下降， 比特幣，這導致了整體市場調整，AI行業的市值略有下降。不過，總市值依然達到276億美元，24小時增長2.6%，比較強勁。

當然，AI行業近期一系列顯著反彈趨勢不僅與資本投機步伐的旋轉有關，更重要的是與ChatGPT 5、蘋果WWDC和Worldcoin即將進行的重大更新等多重因素引發的市場猜測有關。這也符合市場過去的經驗，市場不太關注基本面，而是關注強大的敘事變化和廣闊的前景。
來源：@worldcoin

發展分散式AI訓練，Bittensor引領市場趨勢

事實上，在一個大型交易所推出之前，由於其高度有前途的機器學習敘事，Bittensor (TAO) 已經被市場炒作過。儘管此後硬幣價格不斷下跌，但 Bittensor 一系列創新的升級引起了市場的關注。

作為一個早期的開源網絡，支持去中心化機器學習，Bittensor利用區塊鏈技術推動新的AI發展和分佈策略，強調開放訪問，去中心化治理，利用全球計算能力和創新資源。其架構包括子網，Subtenser和Bittensor API，鼓勵礦工，驗證者和提名者通過激勵機制參與網絡建設，確保網絡的持續優化和高效運行。

儘管在七月份遭受黑客攻擊，導致幣價下跌超過15％，但Bittensor在此後對其代碼進行了全面審查，將驗證節點放在防火牆後方，並且在7.3.0版本及後續版本中再未發生任何安全事件。

Bittensor最近取得了一系列積極的進展。最近釋出了Bittensor v8.0.0，通過新的BTCLI和Bittensor SDK引入了重大的性能增強。BTCLI的重新編碼提高了交互效率，而SDK的輕量級設計使部署更加容易。

到了九月底，TAO基金會宣布推出名為Fish的新子網。該子網為GPU租賃平台提供可擴展的計算資源，並支持TAO代幣支付，進一步擴大了代幣的應用場景。
來源: @opentensor

Bittensor的持續技術升級使其業務在網絡增長方面取得了顯著進展。根據官方數據，目前在Bittensor網絡上承諾了近600萬TAO，占供應量的78.14％。
來源：taosats.io

總之，Bittensor 最近在技術升級、2025 年減半事件和網絡增長等方面受到持續關注，吸引了 Grayscale 等機構增加持有量的興趣。這推動了樂觀的市場表現，並使長期沉寂的 AI 領域再次變紅。

長期存在的人工智能領域中的新趨勢是什麼？

根據不完全統計，自今年初以來，數十個新興AI項目已成功將AI技術與加密原生項目相結合。通過優化網絡性能，支持自主代理和訓練去中心化人工智能，系統的整體效率得到了顯著提高。

事實上，自今年年初以來，人工智慧不僅開始滲透甚至重塑加密生態系統，還產生了許多創新的用例。可以說，人工智慧為加密生態系統提供了更多的替代選擇，特別是在交易、安全性和數據分析方面的轉型潛力仍然巨大。

首先，讓我們來研究在加密系統中採用人工智慧技術的情況。無論是新興的人工智慧項目還是加密原生項目都積極採用人工智慧技術，人工智慧在優化網絡性能、支持自主代理和去中心化人工智慧訓練方面發揮了高效且積極的作用。

例如，舊的公鏈NEAR整合了人工智能以優化網絡性能。同時， Fetch.ai 的自主代理可以執行複雜任務，並進行與現實世界實踐相關的實驗，如合同談判、物流優化和能源管理。
來源：銀河

此外，AI+DeepIN的雲端運算項目今年成為熱門話題。像Gensyn、IO.net等平台 渲染 等等，在广域网中进行编排，显著提高可扩展性，并满足训练和推理的特定计算场景要求。
來源：@ionet

Bittensor、Triathon和其他協議已經提高了機器學習的效率、數據隱私和去中心化。這些項目已經開始利用ZKML/OPML等技術，以確保AI的開放性和無需許可性，並通過啟用鏈上交易來建立賬戶的數據所有權。這將使用戶真正擁有自己的AI數據，並激勵開發者和用戶訓練和共享AI模型，這與OpenAI等集中式平台形成鮮明對比。

然而，由於基本模型數據的樣本量有限，大量的人工智能協議仍在基本應用（如人工智能交易助手和風險警示）上競爭。去中心化人工智能市場的崛起和數據所有權和透明度的提高可能會帶來創新和技術的激增，真正為DeFi、RWA和GameFi提供更廣泛、更全面的支持。

總結來說，人工智能領域在加密生態系統中的復蘇不僅展示了其在優化網絡、提高效率、保護數據隱私和促進去中心化方面的強大能力，還為加密生態系統的實際應用帶來了前所未有的創新機遇。可以預測，人工智能和加密技術的深度融合將成為推動整個行業可持續發展的重要引擎，開啟一個低泡沫高效的智能加密時代。