Gate Ventures Research Insights: Bittensor革命──AI版Bitcoinの台頭と新経済圏の形成

投資概要

Bittensorは、Bitcoinネットワークを起点としたユニバーサル・インセンティブプラットフォームであり、サブネット構造とゲーム理論による報酬設計が特徴です。BitcoinがSHA256演算によるネットワーク維持にトークン発行でマイナーへ報酬を与えるのに対し、BittensorはAI推論・データストレージ・GPUリソース・帯域幅などの提供者（サブネットマイナー）に新規トークン発行でインセンティブを与えます。

1. チーム: コアメンバー3名は全員がコンピューターサイエンス分野出身。Alaは学術研究・AIアルゴリズム、Jacobは機械学習・ブロックチェーン、Garrettはエンジニアリング実装・プロダクト開発の強みを持ち、技術面で堅実な創業体制です。
2. 開発進捗: 安定した開発が継続しており、直近の四半期では開発活動が一段と加速しています。
3. プロダクト: Bittensor独自のトークノミクスを導入。サブネットチームは自プロジェクト品質向上によるサブネットトークン価格上昇のみが報酬となり、ゲーム理論によってリソース競争が促進されます。モデル性能・GPU価格・ストレージ効率・タンパク質折りたたみ速度など多様な指標で最適な資源提供を競います。
4. エコシステム: サブネットプロジェクトは80件以上に成長しており、エコシステムは拡大中ですが、事業モデルの重複や類似も多く見られます。
5. ナラティブ: BittensorはAI・DePin・パブリックブロックチェーンの潮流と密接に関連しています。

リスク:

1. インフラ整備不足、マーケティング弱体、コミュニティ支援不十分により情報開示が限定的です。
2. プロジェクト重複と外部独立チーム不足。一研究機関が複数サブネットを開発し、分散性と競争力が低減しています。
3. TAOメカニズムは複雑で、専門知識が必要。個人投資家にとって学習ハードルが高いです。

Bittensor独自の仕組みはエコシステム成長を急速に後押ししており、現時点で直接競合は不在です。AI関連競合もほとんどがサブネット単位です。将来性に期待しています。Allora・Sentimentは大規模モデル特化、Sahara AIはデータ提供に限定。一方、Bittensorのサブネット（マイナー）は独立国家のようにそれぞれがグローバルな枠組み内で自由な事業展開を追求可能です。サブネット通貨価値が成功のベンチマークとなり、オープンなトークンベース報酬構造が際立つエコシステム発展の機会を創出しています。YZi Labsなどによるベンチャー投資も増加しており、機関投資家による支援拡大が顕著です。

1. 全体概要

1.1 プロジェクト紹介

Bittensorは、BitcoinのPoWネットワークを参考に、サブネット構造とゲーム理論で構築されたユニバーサル・インセンティブプラットフォームです。BitcoinはSHA256演算の報酬としてトークンを発行し、マイナーへインセンティブを与えネットワークの有用性を維持します。BittensorはAI推論、データストレージ、GPU演算、帯域など多様なリソース提供に対してサブネットのマイナーに報酬トークンを発行。ゲーム理論およびトークンインセンティブによる競争型分散クラウドソーシング環境を促進します。

1.2 基本情報

注：データはCoinMarketcapおよびCoinglassより収集。統計は2025年3月17日（UTC）時点です。

2. プロジェクト詳細

2.1 チーム概要

Jacob Robert Steeves: 創業者

Jacob Robert SteevesはSimon Fraser Universityで応用科学学士号（数学・コンピューターサイエンス専攻）取得。学生時代、2014年ACM-ICPC北米北西リージョナルで8位入賞。Knowmでの機械学習研究、Googleでのアルゴリズム開発、Bittensorでの分散技術に携わり、機械学習・分散コンピューティング・暗号技術・企業技術領域で深い知見を有しています。

Ala Shaabana: 共同創業者

Ala ShaabanaはUniversity of Windsorでコンピューターサイエンス学位、McMaster UniversityでPh.D.取得。firmCHANNEL、VMware、Instacartでソフトウェア開発と学術研究歴があり、企業・学術両領域でコンピューターサイエンス・機械学習・分散コンピューティングに従事しています。

Garrett Oetken: CTO

Garrett OetkenはUniversity of Idahoでコンピューターサイエンス専攻。Safeguard Equipmentでのソフトウェア開発、AI研究、Quantum Star Technologies・Opentensor Foundationなどスタートアップ経験を活かし、AI・コンピュータービジョン・自然言語処理・分散コンピューティング分野に注力しています。

Opentensorは2023年3月設立、従業員数約40名（平均在籍年数1.3年）、Bittensorの開発を担います。コアリーダー全員がコンピューターサイエンス出身、Alaは研究・AIアルゴリズム、Jacobは機械学習・ブロックチェーン、Garrettはエンジニアリング・製品開発で技術面を牽引しています。

2.2 資金調達

Bittensorは一次市場での資金調達実績を公表していませんが、Polychain、DCG、DAO5等によるOTCトークン取引が数百万ドル規模で記録されています。

2.3 コードベース

Contributors, 出典: Github

Opentensorの主要Githubレポジトリ「Tensor」では、2025年第1四半期に開発・コード更新が加速しています。

2.4 プロダクト

2.4.1 起源

BittensorはBitcoinネットワーク解析を通し構想されました。Bitcoinはネットワーク維持アルゴリズム実行に対しグローバルなマイナーへトークン報酬を与えますが、Miningは単一計算処理に限られます。Bittensorはこれに着想し、計算から知的なサービスまで広範なデジタルリソース提供をインセンティブ設計で担保。BitcoinはSHA256で処理しますが、Bittensorは様々なアルゴリズムやリソース（AI推論、ストレージ、処理能力、帯域など）を分散型市場へ供給し、インセンティブ体系を統一しています。

2.4.2 プロダクト説明

Bittensorはオープンソースで、参加者は計算・ストレージ・AI学習/推論・タンパク質折りたたみ・金融予測等さまざまなデジタル財を生成できます。ネットワークは多数サブネットで構成され、各サブネットはマイナーとバリデーターから成る独立コミュニティ。サブネット運営者がインセンティブ設計を担い、TAOステーカーが好みのバリデーターに投票します。

TAOアーキテクチャ, 出典: Bittensor

TAOは主要コンポーネントで構成されます。

1. サブネット: 各サブネットは競争とインセンティブ主導の市場でAIデジタル財を生成し、マイナー（生産者）・バリデーター（評価者）で基準を維持。
2. メインネット: Bittensorメインネットはマイナー・バリデーター・サブネット運営者の残高やトランザクションを管理、TAOトークンはサブネット報酬に使用。
3. API: Bittensor APIがマイナー・バリデーター間のやりとりとメインネットアクセスを適宜管理。

サブネットの役割は「マイナー」「バリデーター」の2種類です。

マイナー:

• PoW計算だけでなく、AIトレーニング/推論などのデジタル財（帯域など）も提供。
• サブネットはNLP・CV・マルチモーダル等専門分野に特化。マイナーは自ハードウェア・アルゴリズムに適したサブネットでリソース供給と報酬獲得を目指します。

バリデーター:

• バリデーターはBittensorのセキュリティを担い、ブロック生成や取引検証（Polkadot/Substrate類似）でネットワーク健全性を維持。
• サブネット単位でも内部合意形成と悪意行為防止を実現。

サブネット流動性
各サブネットは独自AMMプール（TAOトークン＋サブネットトークン＝アルファトークン）を持ちます。サブネットトークンはTAOステークによってプールから取得。例：AMMプールにTAO 1,000＋アルファ16,000の場合、

1アルファ＝0.0625 TAO。需要増でユーザーはTAOでアルファを購入、供給減・TAO増・価格上昇となります。新規TAO・サブネットトークンは各ブロックごとに追加され、価格へ影響します。

トークン発行・インセンティブはBittensorの動的TAOメカニズムで制御（次節参照）。

2.4.3 技術詳細

従来のYuma ConsensusはAIモデル貢献の合意形成と報酬分配を担い、賄賂行為の抑止も行いましたが以下課題がありました：

1. 複数サブネットの正確評価が困難で、結果や意欲の低下、賄賂リスクが発生
2. サブネットによるバリデーター買収懸念
3. 高品質サブネットの評価漏れ

Bittensorの動的TAO（DTAO）は市場主導報酬を導入。各サブネットは自トークン（Alpha）発行とAMMプールで価格発見、価値は市場で決まり、トークン価格が高いほどTAO・Alpha報酬も増加します。

例: サブネットA・Bは各ブロック1TAO発行。トークン（alphaA・alphaB）はPa・Pbで評価。デフォルト配分は1:1、上限各2,100万。TAO分配Δτは全サブネット価格比で決定：

Pa＝Pb＝1TAOの場合、各サブネット0.5Δτ分配、市場がalphaA重視の場合追加TAOがAへ流入。

AMMプール価格安定にはアルファトークン追加が必要。手順：

1. pi維持に必要なΔαi算出
2. サブネット上限超過時は上限分のみ追加

DTAOは従来TAO報酬に代わり、マイナー・バリデーター・サブネット運営者にアルファトークン分配：

• マイナー：41％
• バリデーター：41％
• サブネット運営者：18％

プール流動性維持で価格安定化し、参加者へ直接インセンティブを付与。AlphaトークンはTempo（360ブロック）毎に累積・リリースし断片化防止。マイナーはこの方式のみで報酬得、バリデーターはネットワーク保護。

TAO追加はAlpha発行とのセットでAMMプール価格安定と売り圧力増をもたらし、Bitcoinのマイナー報酬構造と類似。比例的なTAO・Alphaプール追加で流動性強化、スリッページ低減・市場信頼向上。Alpha分配は優秀マイナー・開発者報酬。トークン発行上限は2,100万で無限発行不可、Bitcoin同様、発行量は収束します。

ポジティブサイクルメカニズム

動的TAOは正の循環を生み、サブネット開発者の公正・透明な報酬を促進。投票操作を抑制し、基礎力あるプロジェクトのみ高いトークン価値を維持、市場が弱体・操作サブネットを淘汰します。

3. 開発状況

3.1 過去

3.2 現在

サブネット成長, 出典: taostats

Bittensorサブネットは2023年10月稼働開始、18ヶ月間開発が続き、ネットワークは80サブネット（Root含む）で急拡大。2024年3月23日時点の時価総額は16億5,000万ドル、24時間のサブネットトークン取引量は4,766万ドルです。

3.2.2 エコシステム成長

Bittensorエコシステム, 出典: OKA Research

Top20流動性ランキング, 出典: Taostates

旧Rootネットワークを除き、AMMプール流動性によりトップ20プロジェクトランキングを作成。これらは持続的価値・市場認知度を示します。

エコシステムは重複が目立ち、トップ20のうち11件が分散型GPUによる大型モデル事前学習・トレーニング・微調整・推論に集中。タンパク質折りたたみやグラフ理論なども同様。Microcosmos（#1、#9、#13、#25、#37）やRayon Labs（#64、#19、Gradients）など一つのスタジオが複数サブネットを開発する事例が多く、独立開発チームは不足しています。

コミュニティからの主な課題：

1. 動的TAOメインネット稼働・Rootサブネット廃止（中央管理不在）後、分散型インセンティブネットワークは時価総額ベース報酬分配となり、ミームトークンが報酬を獲得し、ネットワーク目的が損なわれるリスクが顕在化。
2. LLM推論型サブネットは、マイニング過剰とインセンティブ・モデル品質基準の不均衡で非効率化・冗長化し、マイナーは誤分類回避のためモデル同質化に流れがち。

1点目はDAO等の仕組みで対策可能。2点目はサブネット管理の問題で、価値の低いサブネットは報酬・価格が失われ、市場による淘汰が進みます。長期的にはBittensorのインセンティブ設計モデルは有望であり、具体的ユースケースは次章で詳述します。

Bittensorエコシステムへのベンチャー資金流入も増加傾向にあり、多数プロジェクトが調達に成功しています：

3.2.2 ソーシャルメディア

Bittensorのコミュニティ活動は限定的で、公式チャネルはDiscordのみ。マーケティングも控えめです。

3.3 今後

チームメンバーX, 出典: const

公式ブログは昨年から更新停止、2025年ロードマップも未公表。開発者支援を優先し、コミュニティとの関与は抑えています。創業者はXで、今後の目標としてしきい値署名・タイムロック暗号化・検証可能関数・ZK-SNARKs・準同型暗号・マルチパーティ計算など、インセンティブシステム再設計のための暗号技術活用を掲げています。

4. トークノミクス

4.1 トークン割当

ベスティングスケジュール, 出典: Defillama

Finney Networkは2023年3月20日ローンチ、初回マイナーが即稼働開始。BittensorはBitcoin同様、チーム・VCへの一次市場割り当てを設定していません。総供給2,100万トークンのうち36.95%（約850万）が採掘済み、残り68.05%。1TAOは12秒毎に採掘、1日約7,200（@250ドル/TAO＝約180万ドル/日。日次現物取引量96,620,000ドル）。

ステーキングバリデーター, 出典: Taostates

現在、TAO 6,143,675がステーク中（流通供給の72.3％）、ステーキングAPYは15〜17％。参考：Solana7.5％、NEAR9.2％、Ethereum2.9％。

TAOのトークノミクスはBTCと同様、ネットワーク価値はTAOで計測、報酬はバリデーター・サブネットへ分配。完全な供給達成には数世紀単位で安定した発行ペース。

4.2 トークンユーティリティ

• ガバナンス・投票
• 登録料（マイナー、バリデーター、サブネット）
• リサイクル：TAO独自の報酬リサイクル。新規マイナー・バリデーター登録やサブネット閉鎖時、報酬TAOがプールへリサイクル。

登録リサイクル, 出典: Taostates

グラフは日次リサイクル量（エコシステム活動量）を示し、1日150〜300 TAOがリサイクルされています。

4.3 保有者アドレス

取引履歴, 出典: Taostates

Top50保有割合, 出典: Taostates

上位50アドレスで流通の約30％を管理。Binanceは全取引所を凌駕する取引量を誇り、MEXCが個別保有数最大です。

TAO Trust, 出典: Grayscale

ETF関連ではGrayscaleがTAO 550万ドル相当を保有しています。

5. 市場・競合

BittensorはBTC型発行モデルを採用し、事前採掘トークンなし。GPU市場・研究・分散ストレージ/インデックス・AI学習と推論でゲーム理論的分散競争を展開。Allora・Sentient（モデル推論）・Sahara AI（クラウドソースデータ）は競合ですが、Sentient・Sahara AIはサブネットレベルでAlloraが最も構造的に近いです。

5.1 市場・バリューチェーン概要

BittensorはWeb2型クラウドソーシング（例：Scale AI＝低コストラベリング労働で大規模モデル開発企業を支援、現市場評価14億ドル超）と類似。クラウドソーシングは集中型より低コスト・柔軟、集中型は安定・規制優位。分散型は効率では劣るが、サブネット遊休資源に潜在価値。企業が短期集中タスクを外部委託することで効率・コスト管理を実現します。

5.2 トラックプロジェクト：Allora

Alloraはコミュニティ主導・自己進化型AIネットワーク。参加者が資源提供し、バリデーターは文脈認識推論で貢献度を評価。役割：ワーカー（資源提供＝Bittensorマイナー類似）、Reputer（品質評価＝BittensorRootバリデーター類似）、バリデーター（Cosmos基盤）、消費者（資源利用者）。

Allora構造, 出典: Allora

推論ワーカーが回答生成、予測ワーカーが誤差予測し、Reputerがトップコーディネーターへ結果統合・消費者と連携。

ポイント：予測ワーカーはグローバルで全推論アクセス。価格予測では誰が最適か評価。Alloraは文脈認識技術で状況ごとのパフォーマンス評価が可能です。

5.3 競合比較

AlloraとBittensorはゲーム理論で主力貢献者を選抜。違い：

マイナー評価

Bittensorはトークン経済設計で、報酬分配はサブネットトークン価格依存。サブネット価値上昇が報酬獲得に直結。

AlloraはShapley法を採用、各ワーカー不在時のネットワーク性能低下を計測。Reputerが損失スコア化し、報酬配分へ反映。

エコシステムのオープン性

Bittensorはサブネット開発者の自律性が高く、顧客獲得も独自実施。Alloraは大規模モデル中心で金融・予測に特化、統合は中央型。Alloraは集約型モデルクラスタ、Bittensorは独立通貨・産業を持つ島々が橋でつながるイメージ。

コミュニティ・資本

Alloraはコミュニティ・資本力が強く、主要VCから3,300万ドル超調達。Bittensor公式チャネルはDiscordのみ。AlloraはTelegram・X・Discord・Forum完備。BittensorはBitcoin型で自然発展を志向します。

トークノミクス

Bittensorサブネットは独自トークン発行、Alloraマイナーは単一Alloraトークン。Bittensorは公正ローンチ、Alloraはチーム・VCに割当。両者ともBTC型発行（4年半減期）。

総括すると、Bittensorの構造は圧倒的なオープン性と競合優位を持ち、自己発行トークンで独立型プロジェクトを支えています。

6. リスク要素

1. インフラ・マーケティング・コミュニティ参加不足で透明性が低下
2. エコシステム重複・独立開発チーム不足。一研究所による複数サブネット運営で分散性と競争力が減少
3. TAOメカニズムが複雑で、一般ユーザーの習得コストや開発者の知識負担が大きい

参考文献

• Bittensor (TAO): https://oakresearch.io/en/reports/protocols/bittensor-tao-presentation-protocol-combining-ai-blockchain
• Bittensor Docs: https://docs.bittensor.com/
• THUBA Report: https://foresightnews.pro/article/detail/67830
• Demystify Bittensor: https://www.trendx.tech/news/comprehensive-analysis-of-the-decentralized-ai-network-bittensor-1215435
• Reflexivity Research: https://x.com/reflexivityres/status/1843319486138474552

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Gate Venturesについて

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