DTAOとビテンサーの進化：市場主導のインセンティブで分散型AIを再構築する

この分析では、Bittensorの動的タオ（DTAO）のアップグレードが分散型AI内の固有の課題にどのように対処し、ネットワークをこの新興セクターの先駆的な力として配置するかを検証します。

In the rapidly evolving landscape of artificial intelligence, the focus has shifted from foundational model development to the optimization of existing systems, a trend evident in the contributions of industry leaders such as DeepSeek and OpenAI. This transition is closely tied to the introduction of Dynamic TAO (dTAO) by Bittensor, a move that has far-reaching implications for decentralized AI.

人工知能の急速に進化する風景では、焦点は基礎モデルの開発から既存のシステムの最適化に移行しました。これは、DeepseekやOpenaiなどの業界リーダーの貢献に明らかな傾向です。この遷移は、分散型AIに広範囲に影響を与える動きであるビテンサーによる動的タオ（DTAO）の導入と密接に結びついています。

This analysis delves into how dTAO addresses inherent challenges within decentralized AI, positioning the network as a pioneering force in this emerging sector.

この分析では、DTAOが分散型AI内の固有の課題にどのように対処するかを掘り下げ、ネットワークをこの新興セクターの先駆的な力として配置します。

Bittensor’s Architecture: A Framework for Decentralized AI

Bittensorのアーキテクチャ：分散型AIのフレームワーク

Bittensor’s architecture is composed of three key elements: the Subtensor blockchain, a Polkadot parachain with EVM compatibility; 64 specialized subnets; and a governance-focused Root Subnet. The network employs a dual-key security system, Coldkey-Hotkey, and a subnet UID framework to facilitate secure and open participation for miners and validators.

Bittensorのアーキテクチャは、3つの重要な要素で構成されています。EVM互換性のあるポルカドットパラチャインであるサブテンソルブロックチェーン。 64専門サブネット。ガバナンス中心のルートサブネット。ネットワークは、鉱山労働者とバリデーターの安全で開かれた参加を促進するために、デュアルキーセキュリティシステム、ColdKey-Hotkey、およびSubnet UIDフレームワークを採用しています。

At the heart of its operational model is the Yuma Consensus (YC), a dynamic incentive mechanism that diverges from traditional static reward systems. YC assesses validators’ weight vectors, derived from historical performance and stake, to distribute TAO rewards every 12 seconds, establishing a self-regulating “stake → weight → reward” loop. This mechanism aligns contributions with incentives while mitigating malicious activities through continuous adjustments.

その運用モデルの中心にあるのは、従来の静的報酬システムから分岐する動的なインセンティブメカニズムであるユマコンセンサス（YC）です。 YCは、歴史的なパフォーマンスと利害関係に由来するバリデーターの重量ベクターを評価し、12秒ごとにタオの報酬を配布し、自己規制の「ステーク→重量→報酬」ループを確立します。このメカニズムは、継続的な調整を通じて悪意のあるアクティビティを緩和しながら、貢献をインセンティブに合わせます。

The dTao Upgrade: Shifting to Market-Driven Resources

DTAOアップグレード：市場主導のリソースへの移行

The dTao upgrade, implemented on February 13, 2025, introduces liquidity pools for subnet tokens, fundamentally altering Bittensor’s economic framework. Key innovations include:

2025年2月13日に実装されたDTAOアップグレードは、サブネットトークンの流動性プールを導入し、ビテンサーの経済的枠組みを根本的に変更します。重要な革新には次のものがあります。

* Creation of a common liquidity pool for all subnet tokens on Subtensor.

*サブテンサーのすべてのサブネットトークンの共通の流動性プールの作成。

* Adjustment of the YC to factor in subnet token prices in addition to validators’ performance.

* YCの調整は、バリデーターのパフォーマンスに加えて、サブネットトークン価格を考慮します。

* Introduction of a subnet economic performance ranking system based on metrics like token price and liquidity.

*トークンの価格や流動性などのメトリックに基づいたサブネット経済パフォーマンスランキングシステムの導入。

* Adjustment of TAO emissions to favor subnets with better market performance and higher user engagement.

*市場のパフォーマンスが向上し、ユーザーエンゲージメントが向上したサブネットを支持するためのタオ排出量の調整。

This upgrade addresses previous systemic limitations, such as validator centralization, resource redundancy, and misaligned incentives. By linking subnet rewards to market performance, dTao fosters competition, encouraging the development of specialized AI solutions, ranging from multimodal content detection to decentralized search engines.

このアップグレードは、バリデーターの集中化、リソース冗長性、不一致のインセンティブなど、以前の体系的な制限に対応しています。サブネットの報酬を市場のパフォーマンスにリンクすることにより、DTAOは競争を促進し、マルチモーダルコンテンツの検出から分散型検索エンジンに至るまで、特殊なAIソリューションの開発を促進します。

Ecosystem Impact: High-Performance Subnets Emerge

生態系の影響：高性能サブネットが出現します

The implementation of dTao has led to the emergence of high-performing subnets, operating within a self-reinforcing feedback loop where increasing token prices attract greater TAO emissions, subsequently drawing more users and validators. Examples include:

DTAOの実装により、高性能のサブネットが出現し、自己強化フィードバックループ内で動作し、トークン価格の上昇がタオ排出量を増やし、その後より多くのユーザーとバリッターを引き付けます。例は次のとおりです。

* **Prado**: Focused on multi-modal content detection, Prado has witnessed significant user growth due to the integration of several AI-powered services, resulting in high levels of on-chain activity and a rising token price.

*** Prado **：マルチモーダルコンテンツの検出に焦点を当てたPradoは、いくつかのAIを搭載したサービスの統合により、ユーザーの大幅な成長を目撃しました。

* As the primary subnet for decentralized search, Kaito has attracted a large user base, further boosting its token. However, despite technical capabilities, the lack of integration with core product utility has led to limited user engagement and a stagnating token price, highlighting the importance of balancing technical proficiency with market responsiveness.

*分散型検索の主要なサブネットとして、Kaitoは大規模なユーザーベースを引き付け、トークンをさらに高めました。ただし、技術的な能力にもかかわらず、コア製品ユーティリティとの統合の欠如により、ユーザーのエンゲージメントが限られていることと停滞したトークン価格につながり、技術的習熟度と市場の反応性のバランスをとることの重要性が強調されています。

Despite the advancements introduced by dTao, HTX Research also identifies ongoing challenges, including the lack of real-world demand drivers for TAO rewards, the potential for resource redundancy among overlapping subnets, and persistent validator centralization.

DTAOによって導入された進歩にもかかわらず、HTX Researchは、TAO報酬の現実世界の需要ドライバーの欠如、重複するサブネット間のリソース冗長性の可能性、および永続的なバリデーター集中化など、継続的な課題も特定しています。

To ensure sustained growth, HTX Research emphasizes the necessity for on-chain verifiability, standardized subnet performance benchmarking systems, and the integration of subnet token utility, such as governance or service access, to reduce speculative trading.

持続的な成長を確実にするために、HTX Researchは、オンチェーンの検証可能性、標準化されたサブネットパフォーマンスベンチマークシステム、およびガバナンスやサービスアクセスなどのサブネットトークンユーティリティの統合の必要性を強調し、投機的取引を削減します。

Conclusion

結論

Bittensor’s dTao upgrade marks a departure from centralized governance models and introduces a system of market-driven incentives. While challenges remain in achieving optimal resource allocation and sustained user engagement, Bittensor’s architecture and economic model provide a unique framework for decentralized AI.

BittensorのDTAOアップグレードは、集中ガバナンスモデルからの逸脱を示し、市場主導のインセンティブのシステムを導入します。最適なリソース割り当てと持続的なユーザーエンゲージメントを達成することには課題が残っていますが、Bittensorのアーキテクチャと経済モデルは、分散型AIのユニークなフレームワークを提供します。

As subnet tokens evolve into tools with tangible utility, Bittensor is well-positioned to reshape the competitive and collaborative dynamics within AI ecosystems.

サブネットトークンが有形のユーティリティを備えたツールに進化するにつれて、BittensorはAIエコシステム内の競争力のある共同ダイナミクスを再構築するために適切に配置されています。

HTX Research will continue to closely examine these developments and offer actionable insights into the intersection of AI and blockchain technology.

HTXの研究は、これらの開発を綿密に調査し続け、AIとブロックチェーン技術の交差点に関する実用的な洞察を提供します。