執筆：Pine Analytics翻訳：Saoirse、Foresight NewsTAOの現価格は約275ドル、市場価値は26億ドル、完全希薄化後の評価額は58億ドルです。本プロジェクトはグレースケールの支持を受け（2025年12月にNYSE ETF上場申請済み）、NVIDIAの黄仁勋CEOからも公に認められています。また、トークン供給のストーリーは非常に魅力的です：総供給上限は2100万枚、ビットコインと同様の半減メカニズムを採用。2025年12月の初回半減後、日発行量は7200枚から3600枚に減少。一年以内にサブネット数は32から128に増加し、TemplarのCovenant-72Bトレーニングも示す通り、分散型計算能力によって基準競争力を持つ大規模言語モデルの運用が可能となっています。本レポートはこれらの事実を否定しません。私たちが議論したいのは：このネットワークの経済モデルは、現在の評価額を支える実質的な外部収入を生み出すことができるのか、そして、中央集権的サービス提供者やセルフホスティングの計算資源と競争する際の競争力はどうかという点です。Bittensor（TAO）トークンの発行配分比率ネットワーク価値の流通Bittensorには四つの参加者カテゴリーがあります：サブネット所有者：専門的なAIマーケットを構築し、サブネットのTAO発行報酬の18%を獲得；マイナー：AIタスク（推論、トレーニング、データ処理）を実行し、41%を獲得、日次約1476枚のTAOを発行、年間約1.48億ドル相当；バリデーター：マイナーの出力にスコアを付与し、41%を獲得；ステーカー：TAOをサブネットの流動性プールに投入し、サブネット専用トークンと交換。Taoflowモデルでは、サブネットの報酬シェアはTAOのステーク純流入によって決まり、純流入が負の場合は報酬なし。上位10サブネットが全体の約56%の発行量をコントロールしています。TAOはネット全体で共通のトークンです：マイナーの登録、バリデーターのステーク、サブネットのトークン購入、サービス支払いはすべてTAOを使用。理論的には、サブネットの活動が基盤となるトークンの構造的需要を生み出すことになります。BittensorサブネットChutes（SN64）と中央集権型サービスLLaMA 70Bモデル推論コストの比較分析需要側の現状供給の透明性 vs 需要の不透明性Bittensorの供給側は非常に透明です：毎日3600枚のTAOがプログラム通りに配分され、半減ルールはハードコーディングされており、ステーク率（約70%）、配分比率、流動性データはすべてブロックチェーンに記録されています。一方、需要側は完全に不透明です。外部収入を追跡するための統一ダッシュボードはなく、AIサービスの実際の呼び出し（推論、計算、トレーニング）はオフチェーンで行われ、ブロックチェーンには記録されません。投資家はステークの流入・流出、サブネットのトークン価格、プロジェクト側の自己報告データなどの間接指標から需要を推測するしかありません。この不透明性は構造的なものであり、一時的な現象ではありません。ブロックチェーンはトークンの流通のみを記録し、API呼び出しは記録しません。以下は2026年3月時点で最も詳細な需要側のイメージです。Chutes（SN64）：低価格の裏側は補助金依存Chutesは全体の14.4%の発行量を占め、最も多いサブネットです。Rayon Labsが開発し、オープンソースモデルのサーバーレス推論サービスを提供。価格はAWSの85%、Together AIの10–50%低いです。エコシステム内での使用データは圧倒的で、ユーザーは40万超（APIユーザーは10万超）、日次リクエストは500万回超、処理トークンは9.1兆に達し、3日平均のトークン生成量は66億から1010億に急増しています。OpenRouterの主要推論サービス提供者でもあり、一部モデルは中央集権的競合より優れた性能を示しています。しかし、この低価格は運営効率からではなく、補助金によるものです。14.4%のシェアに基づくと、Chutesは毎日約518枚のTAOを獲得し、年間約5200万ドルの価値に相当します。一方、外部からの年間収入は約130万〜240万ドル（高い値はチームの自己報告、独立監査なし）に過ぎません。プロトコルの補助金比率は約22:1〜40:1です。ユーザーが1ドル支払うと、ネットワークはインフレを通じて22〜40ドルのTAOを補填します。補助金を除外すると、日次約1010億トークンの処理量から逆算したコストは、百万トークンあたり約1.41ドルです。現在の中央集権市場価格は：Together.aiのLLaMA 3.3 70B Turboは約0.88ドル/百万トークン；DeepSeek V3は約0.40〜0.80ドル；小規模モデルは最低0.18ドルまで下がる。これを踏まえると、補助金を除いた場合、Chutesの価格は中央集権的方案より1.6〜3.5倍高くなることになります。いわゆる85%のコスト優位性は完全に逆転し、その低価格はTAO保有者がインフレを通じて支払うものであり、分散化による構造的効率ではありません。次回の半減（2026年末または2027年頃）では、価格が倍増するか、マイナーが離脱するか、補助金と収入のギャップがさらに拡大する可能性があります。インターネット初期の補助金獲得戦略と比較する向きもありますが、Uber、DoorDash、AWSは補助金期間中に変換コストを構築しました：専有プラットフォーム、ドライバーネットワーク、企業エコシステムです。一方、Bittensorのサブネットには障壁がなく、モデルはオープンソース、インターフェースは標準化されており、ユーザーはコストゼロでサービス提供者を切り替えられます。補助金が引き下げられると、ロックインメカニズムは存在せず、ユーザーを保持できません。Rayon LabsはSN56とSN19も運営し、合計で全体の約23.7%の発行量をコントロールしていますが、外部収入は開示されていません。単一チームがネットワークの約4分の1のインセンティブ配分をほぼ掌握しています。Targon、Templarおよびその他のサブネットTargon（SN4）は最も収益性の高いサブネットで、Manifold Labsが運営。企業向けに機密GPU計算サービスを提供し、年間収益は約1040万ドルと推定され、評価額は約4800万ドル、売上倍率は約4.6倍です。これはエコシステム内で最も堅実な評価といえます。ただし、1040万ドルは複数の報告に引用された予測値であり、監査済みの数字ではありません。Templar（SN3）はCovenant-72Bのトレーニングを完了し、市値は約9800万ドルですが、外部収入はゼロです。トレーニングAPIや企業向け販売は進行中で、有料製品は未リリース。その他120以上のサブネットは、公開収入がなく、または製品の初期段階にあり、主にトークン発行による補助金に依存しています。全体の概要全ネットワークで確認できる需要側の年間収入は約300万〜1500万ドルに過ぎません。Chutesの年間補助金（約5200万ドル）だけでも、ネットワーク全体の外部収入の上限を超えています。26億ドルの時価総額で計算すると、その収益倍率は約175〜200倍；完全希薄化後の評価額58億ドルでは約400倍に近づきます。一方、中央集権的AI計算企業の近年の資金調達評価は、将来収益の15〜25倍に過ぎず、高成長SaaSも長期的に50倍を超えることは稀です。Bittensorの評価倍率は、業界の激進的な対象の4〜10倍に相当します。この評価と需要の大きな乖離は、市場がTAOに対して供給側の希少性（半減、ロックアップ）、機関の促進（グレースケールETF、上場期待）、AIセクターの感情に基づいてほぼ完全に価格付けしていることを示しています。これらは確かに価格を動かす要因ですが、「Bittensorが持続可能な価値を創出するAIサービスネットワークである」という論理とは全く異なります。超大規模クラウド企業のAI資本支出とBittensor（TAO）の年間補助金規模の比較価格設定のジレンマ：二重の圧迫サブネットは同時に二つの側面から圧迫を受けています：上方：セルフホスティングの上限すべてのモデルはオープンソースで、重みも公開。H100一枚で70Bモデルを動かすのにかかる総コストは毎日40〜50ドル程度。vLLMやOllamaなどのツールにより、ローカル展開は非常に容易です。NVIDIAの新世代チップは推論コストも大幅に削減予定。十分な規模の機関は自前で展開した方が安価です。下方：クラウド大手の圧迫Microsoft、Google、Amazon、Metaの2025年のAI資本支出合計は2000億ドル超。ハードウェア優先の割当、専用データセンター、企業顧客関係を持ち、他の事業のキャッシュフローをAIに補填しています。Bittensorの年間インセンティブ予算（約3.6億ドル）は、Microsoftの一週間のAIインフラ投資にも及びません。専門サービス業者もオープンソースモデルにVC資金を投入し、低価格競争を展開しています。サブネットの価格は非常に狭い範囲に圧縮されており、さらに分散化特有のコスト：トークンの摩擦、検証ノードの運用コスト、サブネット所有者の取り分、ネットワーク遅延なども負担しています。防衛線の問題たとえあるサブネットが価値あるサービスを提供しても、基盤となるモデルや手法は本質的に公開されています：Covenant-72BはApacheライセンスで公開され、技術論文も公開済みです。競合他社はTAOエコシステムに参加せずとも、直接コピー可能です。従来の防衛線（独自技術、ネットワーク効果、変換コスト、ブランド）は成立しません：技術はオープンソース；ネットワーク効果はTAOに属し、個別サブネットには非依存；モデルの重みは一貫しており、ユーザーの切り替えコストはゼロ。コミュニティはインセンティブメカニズムこそが防衛線だと考えますが、これは継続的な大量トークン発行に依存し、半減ごとにインセンティブ予算は縮小し続けます。TAOは何を取引しているのか26億ドルの時価総額の下で、TAOの価格は需要の基本的な側面を反映していません。年間300万〜1500万ドルの収入は、どのような伝統的な枠組みでも支えられません。市場で取引されているのは：ビットコインのような希少性、グレースケールETFの期待、AIセクターのローテーション、分散型AIの長期的なオプション価値です。これらは合理的な投機要因ですが、供給側と市場の感情に完全に依存しています。あなたが希少性とストーリーを根拠にTAOを保有しているなら、需要が弱くても利益を得られる可能性があります。しかし、Bittensorが本当に規模のあるAIサービスネットワークになると信じているなら、証拠もなく、突破困難な構造的障壁に直面しています。投資家は自分の投資論理を明確に区別すべきです。
Bittensor (TAO) 弱気の論理：計算能力神話の下に広がる収益の荒野
執筆：Pine Analytics
翻訳：Saoirse、Foresight News
TAOの現価格は約275ドル、市場価値は26億ドル、完全希薄化後の評価額は58億ドルです。本プロジェクトはグレースケールの支持を受け（2025年12月にNYSE ETF上場申請済み）、NVIDIAの黄仁勋CEOからも公に認められています。また、トークン供給のストーリーは非常に魅力的です：総供給上限は2100万枚、ビットコインと同様の半減メカニズムを採用。2025年12月の初回半減後、日発行量は7200枚から3600枚に減少。一年以内にサブネット数は32から128に増加し、TemplarのCovenant-72Bトレーニングも示す通り、分散型計算能力によって基準競争力を持つ大規模言語モデルの運用が可能となっています。
本レポートはこれらの事実を否定しません。私たちが議論したいのは：このネットワークの経済モデルは、現在の評価額を支える実質的な外部収入を生み出すことができるのか、そして、中央集権的サービス提供者やセルフホスティングの計算資源と競争する際の競争力はどうかという点です。
Bittensor（TAO）トークンの発行配分比率
ネットワーク価値の流通
Bittensorには四つの参加者カテゴリーがあります：
サブネット所有者：専門的なAIマーケットを構築し、サブネットのTAO発行報酬の18%を獲得；
マイナー：AIタスク（推論、トレーニング、データ処理）を実行し、41%を獲得、日次約1476枚のTAOを発行、年間約1.48億ドル相当；
バリデーター：マイナーの出力にスコアを付与し、41%を獲得；
ステーカー：TAOをサブネットの流動性プールに投入し、サブネット専用トークンと交換。
Taoflowモデルでは、サブネットの報酬シェアはTAOのステーク純流入によって決まり、純流入が負の場合は報酬なし。上位10サブネットが全体の約56%の発行量をコントロールしています。
TAOはネット全体で共通のトークンです：マイナーの登録、バリデーターのステーク、サブネットのトークン購入、サービス支払いはすべてTAOを使用。理論的には、サブネットの活動が基盤となるトークンの構造的需要を生み出すことになります。
BittensorサブネットChutes（SN64）と中央集権型サービスLLaMA 70Bモデル推論コストの比較分析
需要側の現状
供給の透明性 vs 需要の不透明性
Bittensorの供給側は非常に透明です：毎日3600枚のTAOがプログラム通りに配分され、半減ルールはハードコーディングされており、ステーク率（約70%）、配分比率、流動性データはすべてブロックチェーンに記録されています。
一方、需要側は完全に不透明です。外部収入を追跡するための統一ダッシュボードはなく、AIサービスの実際の呼び出し（推論、計算、トレーニング）はオフチェーンで行われ、ブロックチェーンには記録されません。投資家はステークの流入・流出、サブネットのトークン価格、プロジェクト側の自己報告データなどの間接指標から需要を推測するしかありません。この不透明性は構造的なものであり、一時的な現象ではありません。ブロックチェーンはトークンの流通のみを記録し、API呼び出しは記録しません。
以下は2026年3月時点で最も詳細な需要側のイメージです。
Chutes（SN64）：低価格の裏側は補助金依存
Chutesは全体の14.4%の発行量を占め、最も多いサブネットです。Rayon Labsが開発し、オープンソースモデルのサーバーレス推論サービスを提供。価格はAWSの85%、Together AIの10–50%低いです。エコシステム内での使用データは圧倒的で、ユーザーは40万超（APIユーザーは10万超）、日次リクエストは500万回超、処理トークンは9.1兆に達し、3日平均のトークン生成量は66億から1010億に急増しています。OpenRouterの主要推論サービス提供者でもあり、一部モデルは中央集権的競合より優れた性能を示しています。
しかし、この低価格は運営効率からではなく、補助金によるものです。
14.4%のシェアに基づくと、Chutesは毎日約518枚のTAOを獲得し、年間約5200万ドルの価値に相当します。一方、外部からの年間収入は約130万〜240万ドル（高い値はチームの自己報告、独立監査なし）に過ぎません。プロトコルの補助金比率は約22:1〜40:1です。ユーザーが1ドル支払うと、ネットワークはインフレを通じて22〜40ドルのTAOを補填します。
補助金を除外すると、日次約1010億トークンの処理量から逆算したコストは、百万トークンあたり約1.41ドルです。現在の中央集権市場価格は：
Together.aiのLLaMA 3.3 70B Turboは約0.88ドル/百万トークン；
DeepSeek V3は約0.40〜0.80ドル；
小規模モデルは最低0.18ドルまで下がる。
これを踏まえると、補助金を除いた場合、Chutesの価格は中央集権的方案より1.6〜3.5倍高くなることになります。いわゆる85%のコスト優位性は完全に逆転し、その低価格はTAO保有者がインフレを通じて支払うものであり、分散化による構造的効率ではありません。
次回の半減（2026年末または2027年頃）では、価格が倍増するか、マイナーが離脱するか、補助金と収入のギャップがさらに拡大する可能性があります。
インターネット初期の補助金獲得戦略と比較する向きもありますが、Uber、DoorDash、AWSは補助金期間中に変換コストを構築しました：専有プラットフォーム、ドライバーネットワーク、企業エコシステムです。一方、Bittensorのサブネットには障壁がなく、モデルはオープンソース、インターフェースは標準化されており、ユーザーはコストゼロでサービス提供者を切り替えられます。補助金が引き下げられると、ロックインメカニズムは存在せず、ユーザーを保持できません。
Rayon LabsはSN56とSN19も運営し、合計で全体の約23.7%の発行量をコントロールしていますが、外部収入は開示されていません。単一チームがネットワークの約4分の1のインセンティブ配分をほぼ掌握しています。
Targon、Templarおよびその他のサブネット
Targon（SN4）は最も収益性の高いサブネットで、Manifold Labsが運営。企業向けに機密GPU計算サービスを提供し、年間収益は約1040万ドルと推定され、評価額は約4800万ドル、売上倍率は約4.6倍です。これはエコシステム内で最も堅実な評価といえます。ただし、1040万ドルは複数の報告に引用された予測値であり、監査済みの数字ではありません。
Templar（SN3）はCovenant-72Bのトレーニングを完了し、市値は約9800万ドルですが、外部収入はゼロです。トレーニングAPIや企業向け販売は進行中で、有料製品は未リリース。
その他120以上のサブネットは、公開収入がなく、または製品の初期段階にあり、主にトークン発行による補助金に依存しています。
全体の概要
全ネットワークで確認できる需要側の年間収入は約300万〜1500万ドルに過ぎません。Chutesの年間補助金（約5200万ドル）だけでも、ネットワーク全体の外部収入の上限を超えています。
26億ドルの時価総額で計算すると、その収益倍率は約175〜200倍；完全希薄化後の評価額58億ドルでは約400倍に近づきます。一方、中央集権的AI計算企業の近年の資金調達評価は、将来収益の15〜25倍に過ぎず、高成長SaaSも長期的に50倍を超えることは稀です。Bittensorの評価倍率は、業界の激進的な対象の4〜10倍に相当します。
この評価と需要の大きな乖離は、市場がTAOに対して供給側の希少性（半減、ロックアップ）、機関の促進（グレースケールETF、上場期待）、AIセクターの感情に基づいてほぼ完全に価格付けしていることを示しています。これらは確かに価格を動かす要因ですが、「Bittensorが持続可能な価値を創出するAIサービスネットワークである」という論理とは全く異なります。
超大規模クラウド企業のAI資本支出とBittensor（TAO）の年間補助金規模の比較
価格設定のジレンマ：二重の圧迫
サブネットは同時に二つの側面から圧迫を受けています：
上方：セルフホスティングの上限
すべてのモデルはオープンソースで、重みも公開。H100一枚で70Bモデルを動かすのにかかる総コストは毎日40〜50ドル程度。vLLMやOllamaなどのツールにより、ローカル展開は非常に容易です。NVIDIAの新世代チップは推論コストも大幅に削減予定。十分な規模の機関は自前で展開した方が安価です。
下方：クラウド大手の圧迫
Microsoft、Google、Amazon、Metaの2025年のAI資本支出合計は2000億ドル超。ハードウェア優先の割当、専用データセンター、企業顧客関係を持ち、他の事業のキャッシュフローをAIに補填しています。Bittensorの年間インセンティブ予算（約3.6億ドル）は、Microsoftの一週間のAIインフラ投資にも及びません。専門サービス業者もオープンソースモデルにVC資金を投入し、低価格競争を展開しています。
サブネットの価格は非常に狭い範囲に圧縮されており、さらに分散化特有のコスト：トークンの摩擦、検証ノードの運用コスト、サブネット所有者の取り分、ネットワーク遅延なども負担しています。
防衛線の問題
たとえあるサブネットが価値あるサービスを提供しても、基盤となるモデルや手法は本質的に公開されています：Covenant-72BはApacheライセンスで公開され、技術論文も公開済みです。競合他社はTAOエコシステムに参加せずとも、直接コピー可能です。
従来の防衛線（独自技術、ネットワーク効果、変換コスト、ブランド）は成立しません：
技術はオープンソース；
ネットワーク効果はTAOに属し、個別サブネットには非依存；
モデルの重みは一貫しており、ユーザーの切り替えコストはゼロ。
コミュニティはインセンティブメカニズムこそが防衛線だと考えますが、これは継続的な大量トークン発行に依存し、半減ごとにインセンティブ予算は縮小し続けます。
TAOは何を取引しているのか
26億ドルの時価総額の下で、TAOの価格は需要の基本的な側面を反映していません。年間300万〜1500万ドルの収入は、どのような伝統的な枠組みでも支えられません。市場で取引されているのは：ビットコインのような希少性、グレースケールETFの期待、AIセクターのローテーション、分散型AIの長期的なオプション価値です。これらは合理的な投機要因ですが、供給側と市場の感情に完全に依存しています。
あなたが希少性とストーリーを根拠にTAOを保有しているなら、需要が弱くても利益を得られる可能性があります。しかし、Bittensorが本当に規模のあるAIサービスネットワークになると信じているなら、証拠もなく、突破困難な構造的障壁に直面しています。投資家は自分の投資論理を明確に区別すべきです。