Bittensor, Forte no Posição de Liderança no Campo da Inteligência Artificial

A integração de Web3 e IA está além do estágio inicial. A atenção do mercado para o espaço de criptomoedas de IA está passando da fase de “hype” inicial para “fundamentos e implementação tecnológica”. Nesta transição, projetos que demonstram resiliência significativa e avanços tecnológicos estão moldando novamente o valor de mercado.

1. Bittensor Confirma Firmemente Sua Posição de Liderança A capitalização de mercado atual do setor de criptomoedas de IA é estimada em cerca de 17,46 bilhões de dólares, com um volume de negociação de 24 horas de quase 1,94 bilhões de dólares. Nesse setor, o Bittensor (TAO) mantém firmemente a liderança com uma capitalização de aproximadamente 3,43 bilhões de dólares. Ele representa quase 19,6% da participação de mercado total de criptomoedas de IA, reafirmando sua posição de liderança absoluta. Comparando diretamente com os principais concorrentes, mostra-se sua posição única:

Barreiras de Competição Centrais A vantagem competitiva principal do Bittensor reside em sua rede de “Prova de Inteligência” única. Ela vai além de simplesmente fornecer poder computacional. Essa rede introduz um mecanismo de incentivo complexo, recompensando diretamente a criação de modelos de IA de alta qualidade. Essa posição única torna extremamente difícil para concorrentes replicarem seu modelo. 2. Verificação da Capacidade de “Autoevolução” Real e Redefinição da Lógica de Valoração Deixando de lado as visões macro de tecnologia, a chave para verificar a capacidade do protocolo Web3 de superar volatilidades de mercado está na sua escalabilidade comercial prática e geração de receita.

No mercado de criptomoedas, o Bittensor demonstrou uma capacidade rara de gerar receita real. Segundo dados do primeiro trimestre de 2026, a rede Bittensor gerou cerca de 43 milhões de dólares em receita de clientes de IA reais (transações não incentivadas por tokens). Esse valor supera a receita anual de muitos protocolos Web3 tradicionais. Principais métricas de valoração (até 29 de março de 2026):

As empresas tradicionais de infraestrutura de IA focadas geralmente têm uma avaliação de receita projetada de 15-25 vezes no mercado privado. O Bittensor possui alta liquidez, efeito de rede e uma narrativa de escassez. O múltiplo P/S atual de cerca de 20 vezes está dentro de uma faixa razoável ou até subavaliada. A capitalização total de mercado dos tokens de sub-rede em seu ecossistema atingiu 1,47 bilhões de dólares. Essa estrutura de ecossistema, por sua vez, contribui para atrair valor para o token principal TAO. 3. SN3: Uma Quebra Tecnológica Os dados financeiros estabeleceram o limite inferior da valoração do protocolo. Avanços tecnológicos na formação descentralizada abriram totalmente o potencial de capitalização de mercado dele. A força motriz por trás do crescimento recente do TAO, ao contrário da tendência de mercado, não é apenas especulação. Um avanço histórico foi alcançado na tecnologia de base. Sua lógica de avaliação passou por uma mudança fundamental de “baseada na narrativa” para “baseada no produto”. 3.1 O Acordo de 72B Verifica a Viabilidade do Treinamento Descentralizado Em 10 de março de 2026, a rede secundária Templar (SN3) do ecossistema Bittensor, e o grupo Covenant Labs por trás dela, publicaram um relatório técnico no arXiv. Anunciaram o treinamento bem-sucedido do modelo de linguagem de grande escala Covenant-72B. Este é o maior modelo de arquitetura densa treinado até hoje em um ambiente totalmente descentralizado e sem permissão na internet. Este modelo possui 72 bilhões de parâmetros e foi treinado com 1,1 trilhão de tokens. Seu índice MMLU atingiu 67,1, com desempenho básico equivalente ao LLaMA-2-70B da Meta. Ele resolve o gargalo de largura de banda na formação descentralizada. A introdução do algoritmo SparseLoCo é fundamental. Os nós apenas transmitem de 1% a 3% dos componentes principais do gradiente e realizam quantização de 2 bits, alcançando uma compressão de dados superior a 146 vezes (compactando 100MB de dados para menos de 1MB). Com uma largura de banda de internet comum, a performance de cálculo ainda atinge 94,5%. Essa conquista demonstra que o poder computacional heterogêneo e distribuído globalmente pode criar modelos avançados com competitividade comercial. Essa solução técnica elimina a dependência de conexões caras de InfiniBand e clusters de supercomputadores centralizados. O sucesso do Covenant-72B rapidamente causou impacto na comunidade de IA tradicional: Jack Clark, cofundador da Anthropic, elogiou amplamente essa inovação, citando em seu relatório de pesquisa em 16 de março. Ele descreveu como um “desafio à economia política da IA via treinamento distribuído”. Observou que essa tecnologia merece acompanhamento contínuo e prevê que, no futuro, dispositivos com IA irão amplamente adotar modelos de treinamento descentralizado como esse. Como exemplo, comparou com “Folding@home” de Jensen Huang: em 20 de março, no podcast All-In VC, Chamath apresentou as realizações tecnológicas do Bittensor ao CEO da NVIDIA, Jensen Huang. Huang respondeu positivamente, comparando-o a uma “versão moderna do Folding@home” e reforçou a necessidade de coexistência de modelos de código aberto e distribuídos. 3.2 Dois Componentes Centrais do SN3: Resolução de Problemas de Eficiência de Comunicação e Compatibilidade Estimulante

Dezenas de nós de rede que não confiam uns nos outros, com hardware e qualidade de rede diferentes, treinando juntos o mesmo modelo 72B. O SN3 resolve os desafios de largura de banda e ataques maliciosos através de dois componentes principais: SparseLoCo (resolve o problema de eficiência de comunicação): Métodos tradicionais de treinamento distribuído requerem sincronização de todo o gradiente a cada passo, gerando enorme volume de dados. SparseLoCo permite que cada nó execute 30 passos de otimização interna (AdamW) localmente. Depois, os nós comprimem e enviam “gradientes falsos” obtidos. O sistema usa uma quantidade pequena de dados para verificar a “redução de perda do modelo após uso do gradiente do nó” (LossScore). Também verifica se o nó está treinando com dados atribuídos, para evitar fraudes (. Cada rodada de agregação seleciona apenas os gradientes do nó com maior pontuação. Esse mecanismo resolve basicamente o problema de “como evitar mineradores preguiçosos” em cenários descentralizados. Gauntlet )resolve o problema de compatibilidade e incentiva(: Essa componente opera na cadeia de blocos Subnet 3. É responsável por verificar a qualidade dos gradientes falsos enviados por cada nó. Usa uma pequena quantidade de dados para checar o “nível de redução de perda do modelo após uso do gradiente do nó” )LossScore(. Também verifica se o nó está treinando com dados atribuídos, para prevenir fraudes ). Cada rodada, apenas os gradientes do nó com maior pontuação são considerados. Esse mecanismo essencialmente resolve o problema de “como evitar mineradores preguiçosos” em ambientes descentralizados. 4. O Poder Superior do Ecossistema de Sub-redes e o Mecanismo dTAO O Bittensor lançou o mecanismo Dynamic TAO (dTAO) em 2025. Esse mecanismo desempenha um papel de “amplificador” importante nesse crescimento. O dTAO permite que cada sub-rede emita seu próprio token alfa de forma independente. As sub-redes estabelecem pools de liquidez com TAO via mecanismo de Automated Market Maker (AMM). 4.1 Efeito de Alavancagem do Token de Sub-rede

Segundo o mecanismo dTAO, o valor do token de uma sub-rede é determinado diretamente pela quantidade de TAO em staking no pool da sub-rede. Quando o preço do TAO sobe, o valor de reserva básico de todas as sub-redes também aumenta. Assim, o valor do token da sub-rede aumenta passivamente. Essa valorização atrai mais especuladores e investidores a fazer stake de TAO e travar na sub-rede. Assim, o sistema gera um ciclo de feedback positivo forte.

Como mostrado na tabela acima, impulsionado pelo sucesso do Covenant-72B, o token SN3 (Templar) subiu mais de 440% em um mês, atingindo uma capitalização de mercado de 130 milhões de dólares. O efeito de riqueza nesta sub-rede é evidente. A capitalização total de mercado dos tokens de sub-rede atingiu 1,47 bilhões de dólares no final de março, com volume diário de negociação superior a 118 milhões de dólares. Esse efeito, funcionando como uma “hiperleverage”, impulsionou uma enorme pressão de compra de volta ao TAO. 4.2 Integração de Ecossistemas Verticalmente Paralelamente à operação do SN3, a Covenant Labs também criou o SN39 (Basilica, focado em serviços de poder computacional), e o SN81 (Grail, dedicado ao treinamento e avaliação pós-treinamento de aprendizado por reforço). Essa integração vertical cobre todo o processo, desde o treinamento inicial até a otimização de ajuste. Essa estratégia demonstra ao mercado que uma cadeia fechada completa para a indústria de IA descentralizada já se formou dentro do ecossistema Bittensor. 5. Distribuição de Chips Com base nos dados on-chain mais recentes de taostats e CoinMarketCap até 29 de março de 2026, a condição operacional da rede Bittensor pode ser avaliada profundamente pelos seguintes aspectos:

Avaliação geral com base em dados on-chain: Os dados on-chain do Bittensor mostram características de uma economia extremamente saudável. Alta taxa de staking ajuda a bloquear liquidez. Receita real apoia os fundamentos. O mecanismo dTAO incentiva a inovação na sub-rede. A contínua redução de oferta (incluindo halving e alta taxa de staking), combinada com crescimento contínuo na demanda (incluindo participação de organizações e fortalecimento da narrativa de IA), cria um modelo de dinâmica de preços altamente favorável. 6. Preocupações com a Valoração É importante notar que a transparência dos dados on-chain reflete principalmente o lado da oferta, enquanto as características off-chain do lado da demanda (volume de chamadas de serviços de IA reais) ainda representam uma grande incerteza informacional. Risco 1: Subsídio elevado de tokens oculta custos reais de negócios Atualmente, a maioria dos serviços de baixo custo de redes secundárias depende fortemente de subsídios inflacionários de tokens TAO. Tomando como exemplo a principal rede de inferência Chutes (SN64). A taxa de emissão de subsídios em relação à receita externa é de até 22-40:1. Sem considerar os subsídios de tokens, o custo real do serviço supera os concorrentes centralizados. Em comparação com plataformas como Together.ai, suas taxas de serviço são de 1,6 a 3,5 vezes maiores. A continuidade do ciclo de halving pode expor completamente a fragilidade desse modelo de negócio. Risco 2: Falta de vantagem competitiva sustentável leva a alta rotatividade de usuários A rede Bittensor oferece principalmente modelos de código aberto e APIs padrão. Essa abordagem difere fundamentalmente de grandes provedores de computação em nuvem tradicionais como AWS. O ecossistema carece de plataformas exclusivas, integrações empresariais profundas ou “círculos de dados” — tradicionais “efeitos de trava”. Os custos de mudança para desenvolvedores são extremamente baixos. Quando os subsídios de tokens forem removidos, usuários B2B sensíveis a preço irão rapidamente migrar. Plataformas de computação centralizadas de menor custo absorverão facilmente essa migração. Risco 3: Risco de desequilíbrio de avaliação após a redução do valor dos dados Relativo à receita de 43 milhões de dólares no primeiro trimestre, alguns estudos cautelosos de organizações diferentes propuseram modelos de cálculo bastante distintos. Excluindo transações com partes relacionadas e subsídios internos, e considerando apenas receita em moeda fiduciária realmente verificada externamente, a receita anual da rede pode cair para entre 3 e 15 milhões de dólares. Com base nessa receita real depreciada, o múltiplo preço/receita (P/S) da rede dispararia para níveis extremamente perigosos, entre 175 e 400 vezes. O risco de uma bolha de avaliação estourar é totalmente plausível.