Topp 3 Bittensor subnet-økosystem tokens å følge med på

Bittensors (TAO) subnet-økosystem fortsetter å fange oppmerksomhet med sin imponerende ytelse midt i bredere markedsvolatilitet. Markedsverdien har vist betydelig vekst. I tillegg har det totale antallet subnets tredoblet seg det siste året. For øyeblikket er det 95 subnets på nettverket.

Interessant nok har de tre beste subnet-tokens—Chutes (SN 64), Gradients (SN 56), og Targon (SN 4)—vist sterke månedlige gevinster. Selv om momentumet har avtatt nylig, forblir tokens’ fundamentale faktorer og fellesskapsstøtte viktige faktorer å vurdere.

Sklier

Chutes er en serverløs AI compute subnet på Bittensor. Plattformen tilbyr verktøy for å distribuere AI-modeller direkte gjennom deres plattform eller via en API, noe som gjør det enkelt for utviklere å integrere AI i sine applikasjoner uten å måtte administrere den underliggende infrastrukturen. 

Når det gjelder ytelse, har tokenets pris økt med omtrent 170 % i løpet av den siste måneden. Siden slutten av mars har subnet-tokenet sett en betydelig oppgang, og drevet markedsverdien til å overstige $ 100 millioner.

“Bittensor TAO har sitt første $ 100 millioner subnet, bare 9 uker etter dTAO-lanseringen. Gratulerer Chutes (SN64)! Chutes er ‘serverløs AI’ som tilbyr ‘instant on’ AI-modell hosting (DeepSeek, Mistral, etc.) for 85 % lavere kostnad enn AWS,” fremhevet en bruker på X.

Likevel ble toppen etterfulgt av en liten korreksjon. Siden midten av april har tokenet blitt handlet mer stabilt. I skrivende stund ble det handlet til $ 115,4 (0,35 TAO), noe som representerer en ukentlig nedgang på 12,1 %. I tillegg har markedsverdien også falt til $ 93,7 millioner.

Det er verdt å merke seg at Chutes er en av tre subnets utviklet av Rayon Labs på Bittensor, sammen med Gradients og Nineteen. Den førstnevnte er neste på listen.

Gradienter

Gradients subnet er designet for å gjøre AI-modelltrening tilgjengelig for alle. Det utnytter Bittensor-nettverkets desentraliserte infrastruktur, slik at brukere enkelt kan trene AI-modeller med minimal innsats, selv uten tidligere AI-kunnskap. Den nyeste versjonen (V3) ble lansert 15. april.

Imponerende nok overgår gevinstene til og med Chutes. Prisen har steget med over 550 % den siste måneden.

“Gradients har økt med 500 %+ på bare et par uker,” observerte en analytiker 2. april.

Likevel, akkurat som Chutes, så også subnet-tokenet en korreksjon, som førte til at det mistet 30,7 % av gevinstene den siste uken. I skrivende stund sto Gradients’ handelspris på $ 54,1 (0,16 TAO).

Til tross for dette, forblir fellesskapets optimisme ganske sterk.

“Subnets opprettet av Rayon Labs står nå for over en fjerdedel av utslippene på Bittensor. Dette er hva som skjer når et verdensklasse-team bygger med overbevisning og faktisk leverer. Nettverket belønner de som leverer ekte produkter og gir reell verdi,” la analytikeren til.

Targon

Til slutt er Targon subnet en desentralisert infrastruktur innen Bittensor-nettverket, spesifikt designet for å støtte en markedsplass for digitale varer relatert til AI. Som et desentralisert system muliggjør Targon AI-modeller å samhandle, behandle og generere informasjon på tvers av ulike datatyper og formater uten å være avhengig av en sentralisert myndighet. 

Denne infrastrukturen forbedrer AIs evne til å forstå kontekst og relasjoner i data, noe som fører til mer effektive og effektive menneske-AI-interaksjoner.

“Targon skiller seg ut som en av de sterkeste subnets i økosystemet,” hevdet en bruker .

Likevel har subnet tokenet sett de minste gevinstene sammenlignet med sine motparter. Verdien har økt med rundt 60 % i løpet av den siste måneden. Det møtte en korreksjon tidlig i april. Etter en liten oppgang, fortsatte nedgangene.

I skrivende stund var tokenets pris $ 52,4 (0,15 TAO), en nedgang på 19,3 % over de siste syv dagene.

Etter hvert som flere utviklere og bedrifter utforsker desentraliserte AI-løsninger, vil Bittensors økosystem sannsynligvis utvide seg. Den pågående utviklingen av disse subnettene vil være avgjørende for å forme fremtiden for AI-infrastruktur, og overvåking av fremtidige utviklinger kan sannsynligvis avdekke nye muligheter innen det desentraliserte AI-markedet.