Gần đây tôi đã xem qua các diễn đàn tiếng Trung và thấy rằng không có nhiều người thảo luận về TAO, nhưng các diễn đàn tiếng Anh thì luôn rất nhiệt tình về chủ đề này. Tôi đã dành vài ngày qua để tìm hiểu một cách có hệ thống về TAO/Bittensor, và tôi đã tổng hợp một bản tóm tắt tương đối dễ hiểu để giúp mọi người nhanh chóng nắm được chức năng của nó. 1⃣TAO / Bittensor là gì? Nói một cách đơn giản, điều mà TAO muốn làm là biến trí tuệ nhân tạo thành một mở mạng giống như Bitcoin . Hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) về cơ bản đang bị chi phối bởi một vài công ty, chẳng hạn như OpenAI, Google và Anthropic. Mô hình, tỷ lệ băm, dữ liệu và giá cả hầu như đều do một vài công ty kiểm soát. Bittensor muốn thay đổi điều đó. Nó sử dụng một cơ chế gọi là Bằng chứng Trí tuệ (Proof of Intelligence) để cho phép bất kỳ ai cũng có thể tham gia vào mạng lưới AI: Bạn có thể cung cấp mô hình, tỷ lệ băm, dữ liệu hoặc khả năng suy luận—miễn là sản phẩm trí tuệ nhân tạo của bạn có giá trị, bạn có thể kiếm được phần thưởng TAO. 2⃣ Mạng lưới TAO hoạt động như thế nào? Toàn bộ mạng Bittensor bao gồm các mạng con. Có thể hiểu như sau: một mạng con = một nhánh AI, chẳng hạn như tạo văn bản, xử lý hình ảnh, dịch thuật, tìm kiếm, tính toán suy luận, huấn luyện mô hình và tính toán an toàn. Mỗi mạng con tập trung vào một hướng cụ thể. Hiện tại, mạng lưới này có khoảng 128 mạng con, với mục tiêu mở rộng lên 256 mạng con trong tương lai. Tuy nhiên, chỉ khoảng 20%-30% các mạng con là thực sự trưởng thành, đó là những mạng con được gọi là "mạng con cao cấp". Điều này thực chất rất giống với internet thời kỳ đầu hoặc hệ sinh thái Ethereum thời kỳ đầu: Nhiều dự án thử nghiệm, trong đó một số ít có thể được phát triển thành công thành cơ sở hạ tầng cốt lõi. Tổng lượng cung ứng của TAO là 21 triệu, giống như Bitcoin, và nó cũng có cơ chế giảm nửa. Điều này tạo nên một câu chuyện tự nhiên về " Bitcoin dựa trên trí tuệ nhân tạo". 3⃣Tại sao TAO đột nhiên thu hút sự chú ý của thị trường? Đầu tiên: Nâng cấp Dynamic TAO (dTAO) Đây là nâng cấp quan trọng nhất năm 2025. Sau khi nâng cấp, các subnet có thể được đầu tư trực tiếp, tạo ra token alpha. người nắm giữ có thể đầu tư tiền của họ vào các subnet khác nhau, hỗ trợ các subnet hiệu năng cao để kiếm được nhiều phần thưởng hơn. Kết quả là: Các mạng con tốt sẽ nhận được nhiều tài nguyên hơn, trong khi các mạng con kém sẽ bị loại bỏ, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả mạng và cho phép hệ sinh thái chuyển từ lý thuyết sang sản phẩm thực tế. . Thứ hai: Lần giảm một nửa lần giảm nửa vào tháng 12 năm 2025. Giống như Bitcoin. Lượng phát hành hàng ngày của TAO đã giảm từ khoảng 7.200 xuống còn 3.600. Nguồn cung bị giảm trực tiếp. Với nhu cầu tiếp tục tăng trưởng, giảm nửa đương nhiên trở thành một yếu tố tích cực về lâu dài. Thứ ba: Việc huấn luyện mô hình quy mô lớn phi tập trung đã được xác thực, đánh dấu một bước đột phá công nghệ quan trọng. Mạng con Templar đã huấn luyện thành công một mô hình 72 tham số trên mạng phân tán. Sử dụng phần cứng thông thường, hơn 70 nút độc lập và không cần siêu cụm máy tính, cuối cùng đã huấn luyện được một mô hình quy mô lớn có tính cạnh tranh. Thứ tư: CEO của Nvidia công khai ủng hộ Vào tháng 3 năm 2026, Jensen Huang đã công khai ca ngợi công nghệ huấn luyện phân tán của Bittensor, cho rằng đó là một thành tựu công nghệ đáng chú ý. Thứ năm: Các tổ chức bắt đầu tham gia Grayscale ra mắt Bittensor Trust, Bitwise nộp đơn đăng ký liên quan; sản phẩm TAO ETP xuất hiện tại châu Âu, ra mắt sàn giao dịch lớn. 4⃣ Trên thực tế, những mạng con TAO nào đang được sử dụng? 1. SN3: τemplar (Templar) — Vua của huấn luyện mô hình lớn phi tập trung Định vị việc kinh doanh: Nền tảng huấn luyện trước LLM phân tán, tập trung vào huấn luyện mô hình quy mô lớn (sử dụng các thuật toán nén tiên tiến như SparseLoCo). Thành tựu quan trọng: Đã huấn luyện thành công Covenant-72B (72 tỷ tham số, 1,1 nghìn tỷ token), hoàn toàn trên phần cứng phân tán thông thường (hơn 70 nút độc lập), mà không cần đến siêu cụm máy tính. Ý nghĩa sinh thái: Điều này chứng minh rằng "huấn luyện phi tập trung" không còn chỉ là lý thuyết, phá vỡ thế độc quyền tập trung của OpenAI. Thu nhập của mạng con được sử dụng để mua lại Alpha, tạo thành một vòng phản hồi tích cực; nó là đại diện tiêu biểu cho "lớp sản xuất thông minh" của TAO, thúc đẩy toàn bộ mạng lưới phát triển hướng tới "trí tuệ tập thể". 2. SN64: Chutes — Ông vua trong việc ứng dụng suy luận AI phi máy chủ (mức độ sử dụng thực tế cao nhất) Định vị việc kinh doanh: Nền tảng điện toán GPU không máy chủ, cho phép các nhà phát triển tải lên các mô hình/container để triển khai các dịch vụ AI (tạo văn bản, tạo hình ảnh/video, v.v.) chỉ với một cú nhấp chuột. Những thành tựu nổi bật: Đã xử lý tổng cộng 9,1 tỷ token, phục vụ hơn 400.000 người dùng (bao gồm hơn 100.000 người dùng API) và đạt đỉnh điểm hơn 50 triệu yêu cầu mỗi ngày. Với mức giá thấp hơn 85% so với AWS và thấp hơn 10-50% so với Together AI, nó đã trở thành nhà cung cấp khả năng suy luận hàng đầu cho OpenRouter. Hiệu năng của một số mô hình đã vượt qua so với một số đối thủ cạnh tranh tập trung. Ý nghĩa sinh thái: Mô hình mạng con gần nhất với "Sự phù hợp thực sự giữa sản phẩm và thị trường" (PMF) chứng minh rằng trí tuệ nhân tạo phi tập trung có thể tạo ra dòng tiền và sự chấp nhận rộng rãi. Thu nhập tự động được dùng để mua lại phần thưởng Alpha+ thợ đào, tạo thành một nền kinh tế khép kín; đây chính là cơ sở hạ tầng điện toán nền tảng của nền kinh tế tác nhân. 3. SN4: Targon – Đại diện cấp doanh nghiệp cho điện toán bảo mật và bí mật. Định vị việc kinh doanh: Nền tảng điện toán GPU phi phi tập trung, bảo mật, tập trung vào suy luận và huấn luyện AI nhằm bảo vệ quyền riêng tư. Những thành tựu nổi bật: Hợp tác với Intel để cung cấp giải pháp điện toán bảo mật cấp doanh nghiệp, phục vụ hơn 4 triệu người dùng. Nó hỗ trợ các nền tảng như Dippy và đã thực hiện hàng lần cuộc gọi AI thực tế. Công ty dự định hoàn tất vòng gọi vốn Series A trị giá 10,5 triệu đô la vào năm 2025. Ý nghĩa hệ sinh thái: Nền tảng này giải quyết những vấn đề nan giải về quyền riêng tư và tuân thủ quy định trong lĩnh vực AI (điều mà các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống gặp khó khăn), thu hút các tổ chức và doanh nghiệp tham gia vào lĩnh vực này. Bổ sung cho các lớp điện toán như Render/Akash, đây là một bước quan trọng trong quá trình chuyển đổi của TAO hướng tới "AI cấp độ sản xuất". vân vân..... Khi thị trường xấu, thay vì giao dịch liên tục và cố gắng kiếm lời từ mọi cơ hội, tốt hơn hết là nên bình tĩnh và nghiên cứu cơ hội sinh lời tiềm năng tiếp theo. Những cơ hội thực sự thường xuất hiện trước khi hầu hết mọi người bắt đầu thảo luận về chúng. Hiện nay không có nhiều người nghiên cứu về Đạo trong thế giới nói tiếng Trung, và đây chỉ là một ghi chú nghiên cứu cá nhân. Chúng tôi hoan nghênh tất cả các chuyên gia đóng góp quan điểm và đưa ra những ý kiến ​​khác nhau!