Bittensor ke Kiri, Virtuals ke Kanan: Dua Paradigma Flywheel dalam Proyek AI-Crypto

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-03-26Terakhir diperbarui pada 2026-03-26

Abstrak

Bittensor dan Virtuals mewakili dua paradigma berbeda dalam proyek AI terenkripsi. Bittensor menggunakan mekanisme emisi TAO untuk memandu pengembangan subnet, dengan hambatan masuk tinggi (biaya sekitar $300.000) dan fokus pada infrastruktur seperti komputasi terdesentralisasi dan penelitian. Sebaliknya, Virtuals mengadopsi model seperti pump.fun yang digerakkan oleh volume perdagangan, dengan hambatan masuk rendah dan fokus pada aplikasi konsumen. Bittensor memiliki kemampuan distribusi yang lebih lemah karena kompleksitas teknis, sementara Virtuals lebih mudah diakses dan dipahami oleh pengguna rata-rata. Keduanya memiliki mekanisme flywheel liquidity pool yang mirip, di mana permintaan untuk token subnet/agen mendorong kenaikan harga TAO/VIRTUAL.

Penulis Asli: 0xJeff

Disusun oleh: AididiaoJP, Foresight News

Artikel ini bertujuan untuk membandingkan secara singkat subnet Bittensor dan agen Virtuals, guna membantu memahami mekanisme flywheel masing-masing, perbedaan, serta persamaannya.

1. Mengarahkan Modal dan Bakat melalui Mekanisme Emisi vs. Mengarahkan Modal melalui Volume Perdagangan

Bittensor mengarahkan pengembangan subnet melalui mekanisme emisi TAO. Subnet bertanggung jawab untuk memperkenalkan proyek paling inovatif (atau bisnis yang memiliki potensi pendapatan) dan bersaing untuk mendapatkan bagian dari 3.600 TAO yang didistribusikan setiap hari.

Subnet juga mengarahkan kontributor (termasuk penambang yang menjalankan tugas dan validator yang memverifikasi pekerjaan penambang) melalui mekanisme emisi token alpha mereka. Mekanisme emisi dan koordinasi insentif antar pemangku kepentingan telah tertanam sejak awal proyek.

Virtuals menggunakan model yang mirip dengan pump.fun, mengarahkan perkembangan melalui volume perdagangan. Tingkat aktivitas perdagangan yang tinggi diterjemahkan menjadi akumulasi modal untuk proyek agen. Tim agen dapat menggunakan mekanisme emisi mereka sendiri untuk mendorong partisipasi pengguna.

Dalam siklus pasar dengan permintaan token spekulatif yang tinggi, model ini memiliki keunggulan signifikan—tim dapat dengan cepat mengumpulkan modal, mendapatkan perhatian produk dan minat pasar, sehingga mendorong peluncuran dan pengembangan proyek.

2. Ambang Masuk Tinggi vs. Ambang Masuk Rendah (untuk Tim)

Meluncurkan subnet di Bittensor memerlukan investasi yang cukup besar. Saat ini, mendapatkan satu slot subnet membutuhkan 871 TAO (sekitar $300,000), dengan harga berfluktuasi berdasarkan permintaan dan mekanisme lelang. Ini berarti tim subnet biasanya perlu memiliki konsep yang matang, perencanaan yang jelas, dan kemampuan eksekusi yang solid.

Untuk mengoperasikan subnet dengan sukses, pemilik perlu memastikan bahwa tugas atau tujuan yang ditetapkan berkontribusi pada pengembangan produk/solusi AI mereka, sekaligus mencegah kecurangan dari penambang, memastikan validator menjalankan tugas verifikasi secara efektif, menghasilkan pendapatan melalui pengembangan bisnis dan kemitraan dengan klien, serta menjaga kepercayaan investor melalui mekanisme pembelian kembali.

Harga token subnet perlu menunjukkan tren kenaikan untuk menarik lebih banyak aliran TAO, meningkatkan porsi emisi subnet, dan pada akhirnya menarik kontributor dengan tingkat keahlian yang lebih tinggi untuk berpartisipasi dalam penambangan.

Sebaliknya, ambang batas untuk meluncurkan token agen AI di Virtuals lebih rendah, tidak memerlukan biaya awal untuk memulai, memudahkan pengujian konsep baru dengan modal yang lebih kecil.

Virtuals juga memiliki "Program 60 Hari", yang memungkinkan pendiri menguji konsep baru dan menerbitkan token selama periode ini. Jika dalam 60 hari mereka tidak menemukan kecocokan produk-pasar, dana terkait akan ditarik kembali, dan investor dapat mengambil kembali sebagian modal yang diinvestasikan.

3. Kemampuan Distribusi yang Lebih Lemah vs. Kemampuan Distribusi yang Lebih Kuat

Bittensor beroperasi secara independen pada blockchain yang dibangun dengan framework Polkadot Substrate, menyulitkan bridging antar-jaringan, kekurangan komponen dasar DeFi, dan tidak dilengkapi dengan infrastruktur umum seperti Ethereum Virtual Machine atau Solana.

Hal ini mengakibatkan ambang masuk yang tinggi ke ekosistem Bittensor. Selain itu, materi pembelajaran terkait dipenuhi dengan terminologi kompleks, menambah kesulitan bagi pengguna baru untuk mempelajari dan memahami. Oleh karena itu, anggota komunitasnya sebagian besar adalah individu teknis profesional yang bersedia meluangkan waktu untuk mempelajari secara mendalam, dengan partisipasi retail yang rendah.

Sebaliknya, ambang pemahaman Virtuals lebih rendah. Tim mereka unggul dalam pemasaran, penyebaran merek, dan distribusi. Pengguna retail dapat memahami konsep terkait seperti agen AI, pembayaran agen, dan bot dengan cukup intuitif.

Karena Virtuals diterapkan di Base chain, proses pembelian token agen AI sangat mudah. Waktu yang dibutuhkan pengguna dari memahami proyek, membentuk penilaian optimis, hingga membuat keputusan pembelian relatif singkat, yang juga menjadi alasan penting popularitasnya yang cepat pada akhir 2024 hingga 2025 (lebih awal dari Bittensor).

Saat ini, Bittensor didorong oleh Jason, Chamath, Barry Silbert (DCG & Yuma), dan komunitas, secara bertahap memasuki pandangan mainstream, dengan perhatian yang meningkat. Namun, proses pembelian token subnet masih relatif kompleks, dan masalahnya belum sepenuhnya terpecahkan.

4. Pool Likuiditas TAO/Subnet vs. Pool Likuiditas VIRTUAL/Agen

Bittensor dan Virtuals memiliki kesamaan kunci dalam mekanisme flywheel pool likuiditas.

Investor yang ingin membeli token alpha subnet perlu memegang TAO untuk melakukannya. Oleh karena itu, peningkatan permintaan token alpha akan mendorong kenaikan harga TAO.

Demikian pula, dalam ekosistem Virtuals, peningkatan permintaan token agen AI juga akan mendorong kenaikan harga VIRTUAL.

Jika token inti (TAO atau VIRTUAL) dapat bersirkulasi di dalam ekosistem tanpa keluar (misalnya, antar proyek yang saling memperdagangkan barang dan jasa untuk mempertahankan nilai), maka keunggulan mekanisme ini akan lebih terlihat.

5. Berorientasi Infrastruktur vs. Berorientasi Aplikasi

Subnet Bittensor sebagian besar berfokus pada infrastruktur atau bisnis yang membutuhkan modal intensif, seperti komputasi terdesentralisasi, inferensi, pelatihan, penemuan obat, dan eksperimen kuantum.

Karena Bittensor dapat memberikan dukungan dana lebih dari $10 juta per tahun untuk subnet berkualitas tinggi, dan menarik bakat tingkat tinggi untuk berpartisipasi, modelnya cocok untuk mendorong konsep besar yang sulit dan membutuhkan investasi tinggi.

Tim agen Virtuals, di sisi lain, lebih berfokus pada produk agen lapisan aplikasi dan yang berorientasi pada konsumen. Karena harga token agen awal rendah, jika tim dapat meluncurkan produk konsumen yang berkualitas, mereka dapat memanfaatkan popularitas token untuk dengan cepat menarik perhatian dan mendorong perkembangan proyek.

Berkat keunggulan Virtuals dalam distribusi, efek flywheel token agen AI menunjukkan kecepatan pertumbuhan dan kenaikan harga yang lebih tinggi selama periode pasar yang sangat aktif (seperti akhir 2024 hingga awal 2025).

Pertanyaan Terkait

QBagaimana Bittensor dan Virtuals mengarahkan dana dan talenta melalui mekanisme yang berbeda?

ABittensor menggunakan mekanisme emisi TAO untuk mengarahkan pengembangan subnet, di mana subnet bersaing untuk mendapatkan bagian dari 3.600 TAO harian. Virtuals menggunakan model seperti pump.fun yang mengarahkan perkembangan melalui volume perdagangan, mengubah aktivitas perdagangan yang tinggi menjadi akumulasi modal untuk proyek agen cerdas.

QApa perbedaan utama dalam hambatan masuk untuk tim yang ingin memulai di Bittensor dibandingkan dengan Virtuals?

AMemulai subnet di Bittensor memerlukan investasi besar, dengan biaya sekitar 871 TAO (sekitar $300.000) untuk mendapatkan satu slot subnet, dan membutuhkan konsep yang matang serta eksekusi yang solid. Sebaliknya, Virtuals memiliki hambatan masuk yang rendah, memungkinkan peluncuran token agen cerdas AI tanpa biaya awal, ideal untuk menguji ide dengan modal kecil.

QMengapa kemampuan distribusi Bittensor dianggap lebih lemah dibandingkan dengan Virtuals?

ABittensor beroperasi pada blockchain yang dibangun dengan framework Polkadot Substrate, yang menyulitkan bridging dan kurangnya komponen dasar DeFi, serta tidak memiliki infrastruktur umum seperti Ethereum Virtual Machine. Ini meningkatkan hambatan masuk dan menyulitkan pengguna baru. Virtuals, yang berada di Base chain, memiliki pemasaran yang kuat dan proses pembelian token yang mudah, membuatnya lebih mudah diakses oleh pengguna retail.

QBagaimana mekanisme pool likuiditas TAO/subnet dan VIRTUAL/agen berkontribusi pada flywheel ecosystem masing-masing?

AKenaikan permintaan untuk token alpha subnet mendorong kenaikan harga TAO, karena investor perlu memegang TAO untuk membelinya. Demikian pula, peningkatan permintaan untuk token agen cerdas AI di Virtuals mendorong kenaikan harga VIRTUAL. Jika token inti (TAO atau VIRTUAL) dapat bersirkulasi dalam ekosistem tanpa keluar, mekanisme ini menjadi lebih menguntungkan.

QApa perbedaan fokus antara subnet Bittensor dan agen Virtuals dalam hal orientasi produk?

ASubnet Bittensor berfokus pada infrastruktur atau bisnis padat modal seperti komputasi terdesentralisasi, inferensi, pelatihan, penemuan obat, dan eksperimen kuantum. Virtuals lebih berorientasi pada aplikasi dan produk agen yang ditujukan untuk konsumen, memanfaatkan popularitas token untuk menarik perhatian dengan cepat dan mendorong perkembangan proyek selama periode pasar yang aktif.

Bacaan Terkait

Saham Chip Cetak Rekor Sejak 2000, Saham SaaS Jatuh ke Terendah Tahun Ini: Dua Dunia di Bawah Garis Pemisah AI

Penulis: Ada, Deep Tide TechFlow Pada 23 April, saham Texas Instruments mencatat performa terbaik sejak tahun 2000, sementara ServiceNow mengalami penurunan terbesar dalam sejarah. Pasar sedang menggambar garis pemisah: infrastruktur AI menang, aplikasi AI kalah. Texas Instruments melaporkan pendapatan Q1 naik 19% menjadi $4,83 miliar, melampaui ekspektasi. Sahamnya naik 18%. Intel juga melaporkan pendapatan $13,58 miliar, jauh di atas perkiraan, dengan saham meroket 20% setelah jam perdagangan. ETF semikonduktor (SMH) naik 28% tahun ini. Di sisi lain, saham perangkat lunak seperti ServiceNow, IBM, Salesforce, dan Adobe anjlok. ServiceNow turun 18%, IBM turun 10%. ETF perangkat lunak (IGV) turun 5% dan memasuki pasar beruang. Alasan di balik perpecahan ini adalah logika sederhana: AI membutuhkan chip dan listrik, sehingga infrastruktur seperti chip pasti menang. Namun, AI mengancam model bisnis SaaS tradisional dengan mengurangi jumlah lisensi yang dibutuhkan dan memungkinkan perusahaan membangun alat internal sendiri dengan biaya lebih rendah. Nilai pasar saham semikonduktor naik ~40% tahun ini, sementara saham perangkat lunak turun >13%. Modal beralih dari lapisan aplikasi ke lapisan infrastruktur dalam sektor teknologi. Meskipun laporan keuangan ServiceNow dan IBM tidak buruk, pasar mengabaikan detailnya dan fokus pada narasi ancaman AI. Valuasi chip sudah sangat tinggi, dengan P/E Texas Instruments di atas 50 dan Intel 120, mencerminkan ekspektasi pertumbuhan AI di masa depan. Perubahan struktural ini menunjukkan bahwa penangkapan nilai AI bermigrasi ke bawah, dari perangkat lunak ke perangkat keras. Pasar percaya pada AI, jadi membeli infrastrukturnya, tetapi masih ragu-ragu tentang aplikasinya. Perpecahan ini akan berlanjut hingga siklus pengeluaran modal AI berikutnya.

marsbit1j yang lalu

Saham Chip Cetak Rekor Sejak 2000, Saham SaaS Jatuh ke Terendah Tahun Ini: Dua Dunia di Bawah Garis Pemisah AI

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片