Ditulis oleh: Pine Analytics
Dikompilasi oleh: Saoirse, Foresight News
Harga TAO sekitar $275, kapitalisasi pasar $2,6 miliar, valuasi terdilusi penuh $5,8 miliar. Proyek ini didukung oleh institusi Grayscale (mengajukan aplikasi ETF ke NYSE pada Desember 2025), juga mendapat pengakuan publik dari CEO Nvidia Jensen Huang, sementara narasi pasokan token sangat menarik: jumlah maksimum 21 juta token, menggunakan mekanisme pembagian dua seperti Bitcoin. Setelah pembagian dua pertama pada Desember 2025, penerbitan harian turun dari 7200 token menjadi 3600 token. Dalam setahun, jumlah subnet meningkat dari 32 menjadi 128, dan pelatihan Templar's Covenant-72B membuktikan bahwa kekuatan komputasi terdesentralisasi dapat menjalankan model bahasa besar yang kompetitif secara dasar.
Laporan ini tidak menyangkal fakta-fakta di atas. Yang akan kami bahas adalah: apakah model ekonomi jaringan ini dapat menghasilkan pendapatan eksternal nyata yang mendukung skala valuasi saat ini, dan seberapa kompetitifnya ketika bersaing dengan penyedia layanan terpusat dan kekuatan komputasi hosting mandiri.
Proporsi Alokasi Distribusi Token Bittensor(TAO)
Bagaimana Nilai Jaringan Bersirkulasi
Bittensor memiliki empat jenis peserta:
- Pemilik subnet membangun pasar AI khusus, mendapatkan 18% dari insentif penerbitan TAO subnet;
- Miner menjalankan tugas AI (inferensi, pelatihan, pemrosesan data), mendapatkan 41%, total harian sekitar 1476 TAO, nilai tahunan sekitar $148 juta;
- Validator memberi skor pada output miner, mendapatkan 41%;
- Staker menginvestasikan TAO ke dalam pool likuiditas subnet, menukarnya dengan token khusus subnet.
Dalam model Taoflow, bagian insentif sebuah subnet ditentukan oleh arus masuk staking TAO bersih, arus masuk bersih negatif berarti tidak ada insentif. Sepuluh subnet teratas mengontrol sekitar 56% dari total penerbitan jaringan.
TAO adalah token umum untuk seluruh jaringan: pendaftaran miner, staking validator, pembelian token subnet, pembayaran layanan semuanya memerlukan TAO. Secara teori, aktivitas subnet akan membawa permintaan struktural untuk token dasar.
Analisis Perbandingan Biaya Inferensi Model LLaMA 70B Penyedia Layanan Terpusat dengan Bittensor Subnet Chutes(SN64)
Kondisi Sisi Permintaan
Pasokan Transparan vs Permintaan Tidak Transparan
Sisi pasokan Bittensor sangat transparan: 3600 TAO harian dialokasikan berdasarkan program, aturan pembagian dua dikodekan keras, rasio staking (sekitar 70%), proporsi alokasi, data arus semuanya ada di chain.
Tetapi sisi permintaan sama sekali tidak transparan. Tidak ada dasbor terpadu yang melacak pendapatan eksternal per subnet, panggilan layanan AI aktual (inferensi, komputasi, pelatihan) terjadi di off-chain, tidak dicatat di blockchain. Investor hanya dapat menyimpulkan permintaan melalui indikator tidak langsung seperti arah arus staking, harga token subnet, data yang dilaporkan sendiri oleh pengembang proyek. Ketidaktransparanan ini bersifat struktural, bukan fenomena sementara. Blockchain hanya mencatat perputaran token, bukan panggilan API.
Berikut adalah gambaran sisi permintaan paling lengkap per Maret 2026.
Chutes (SN64): Harga Rendah Hanya Bergantung pada Subsidi
Chutes menguasai 14,4% dari penerbitan jaringan, tertinggi dari semua subnet. Dikembangkan oleh Rayon Labs, menyediakan layanan inferensi model open-source tanpa server, harga 85% lebih rendah dari AWS, 10%–50% lebih rendah dari Together AI. Data penggunaannya yang terdepan dalam ekosistem: pengguna lebih dari 400 ribu (pengguna API lebih dari 100 ribu), permintaan harian lebih dari 5 juta kali, total memproses 9,1 triliun token, rata-rata pembuatan token tiga hari melonjak dari 6,6 miliar menjadi 101 miliar. Ini juga merupakan penyedia layanan inferensi teratas di OpenRouter, beberapa model mengungguli pesaing terpusat.
Tetapi harga rendah ini bukan berasal dari efisiensi operasional, melainkan dari subsidi.
Berdasarkan bagian 14,4%, Chutes mendapatkan sekitar 518 TAO per hari, nilai tahunan sekitar $52 juta. Sedangkan pendapatan eksternal tahunannya hanya sekitar $1,3–$2,4 juta (nilai lebih tinggi dilaporkan tim, tidak diaudit secara independen). Rasio subsidi protokol untuk subnet ini sekitar 22:1 hingga 40:1. Untuk setiap $1 yang dibayar pengguna, jaringan harus melepaskan $22–$40 TAO melalui inflasi untuk disubsidi.
Jika subsidi dihilangkan, berdasarkan perkiraan volume pemrosesan sekitar 101 miliar token per hari, harga biaya sekitar $1,41 per juta token. Sedangkan harga pasar terpusat saat ini:
- Together.ai LLaMA 3.3 70B Turbo sekitar $0,88 / juta token;
- DeepSeek V3 sekitar $0,40–$0,80;
- Model kecil bisa serendah $0,18.
Ini berarti, tanpa subsidi, harga Chutes akan 1,6–3,5 kali lebih mahal daripada solusi terpusat. Keunggulan biaya 85% yang disebutkan sepenuhnya terbalik, harga rendahnya pada dasarnya dibayar oleh pemegang TAO melalui inflasi, bukan efisiensi struktural dari desentralisasi.
Ketika pembagian dua berikutnya tiba (diperkirakan akhir 2026 atau 2027), harganya akan berlipat ganda, atau miner pergi, atau kesenjangan antara subsidi dan pendapatan semakin melebar.
Beberapa orang mungkin membuat analogi dengan subsidi akuisisi pelanggan di awal internet, tetapi Uber, DoorDash, AWS membangun biaya pergantian selama periode subsidi: platform proprietary, jaringan pengemudi, ekosistem perusahaan. Sedangkan subnet Bittensor tidak memiliki hambatan apa pun: model open-source, antarmuka terstandarisasi, pengguna dapat beralih penyedia dengan biaya nol. Begitu subsidi surut, tidak ada mekanisme penguncian yang dapat menahan pengguna.
Rayon Labs juga mengoperasikan SN56 dan SN19, mengontrol total sekitar 23,7% dari penerbitan jaringan, keduanya tidak mengungkapkan pendapatan eksternal. Satu tim hampir menguasai seperempat dari alokasi insentif jaringan.
Targon, Templar, dan Subnet Lainnya
Targon (SN4) adalah subnet dengan pendapatan tertinggi, dioperasikan oleh Manifold Labs, menyediakan layanan komputasi GPU rahasia untuk perusahaan, perkiraan pendapatan tahunan sekitar $10,4 juta, sesuai valuasi $48 juta, rasio harga-pendapatan sekitar 4,6 kali, merupakan valuasi paling solid dalam ekosistem. Tetapi $10,4 juta hanya data perkiraan yang dikutip beberapa laporan, bukan angka yang diaudit.
Templar (SN3) menyelesaikan pelatihan Covenant-72B, kapitalisasi pasar $98 juta, tetapi pendapatan eksternal nol. API pelatihan dan penjualan perusahaan masih dalam proses, belum meluncurkan produk berbayar.
Sekitar 120 subnet lainnya要么 tidak memiliki pendapatan publik,要么 masih dalam tahap awal produk, terutama bertahan dengan subsidi penerbitan token.
Gambaran Keseluruhan
Total pendapatan tahunan sisi permintaan yang dapat dikonfirmasi untuk seluruh jaringan hanya sekitar $3–$15 juta. Subsidi tahunan untuk satu subnet Chutes saja (sekitar $52 juta) melebihi batas atas pendapatan eksternal seluruh jaringan.
Dengan kapitalisasi pasar $2,6 miliar, kelipatan pendapatannya sekitar 175–200 kali; dengan valuasi terdilusi penuh $5,8 miliar, mendekati 400 kali. Sedangkan perusahaan kekuatan komputasi AI terpusat dalam beberapa tahun terakhir hanya dinilai 15–25 kali pendapatan prospektif dalam pendanaan, SaaS pertumbuhan tinggi juga jarang bertahan di atas 50 kali dalam jangka panjang. Kelipatan valuasi Bittensor adalah 4–10 kali dari target industri yang agresif.
Kesenjangan besar antara valuasi dan fundamental permintaan menunjukkan: pasar memberi harga TAO hampir seluruhnya berdasarkan kelangkaan sisi pasokan (pembagian dua, penguncian staking), katalis institusional (ETF Grayscale, ekspektasi pencatatan bursa) dan sentimen sektor AI. Ini memang faktor pendorong harga, tetapi sama sekali berbeda dengan logika "Bittensor sebagai jaringan layanan AI menciptakan nilai berkelanjutan".
Membandingkan Pengeluaran Modal AI Penyedia Cloud Skala Besar dengan Skala Subsidi Tahunan Bittensor(TAO)
Dilema Penetapan Harga: Terjepit dari Dua Sisi
Subnet menghadapi tekanan dari dua sisi sekaligus:
- Diatas: Batasan Hosting Mandiri
Semua model di platform adalah open-source, bobotnya publik, satu H100 menjalankan model 70B biaya harian hanya $40–$50, alat seperti vLLM, Ollama membuat penyebaran lokal sangat mudah. Chip generasi baru Nvidia akan secara signifikan mengurangi biaya inferensi. Lembaga dengan volume yang cukup akan lebih murah membangun penyebaran sendiri.
- Dibawah: Tekanan Raksasa Cloud
Microsoft, Google, Amazon, Meta pengeluaran modal AI 2025 gabungan lebih dari $200 miliar, memiliki prioritas kuota perangkat keras, pusat data khusus, hubungan pelanggan perusahaan, juga dapat mensubsidi AI dengan arus kas bisnis lain. Anggaran insentif tahunan Bittensor (sekitar $360 juta) bahkan tidak mencapai pengeluaran infrastruktur AI Microsoft selama satu minggu. Penyedia layanan khusus juga bersaing harga rendah dengan subsidi VC pada model open-source.
Harga subnet terkompresi dalam rentang yang sangat sempit, juga harus menanggung biaya khusus desentralisasi: gesekan token, biaya overhead node validator, bagi hasil pemilik subnet, latensi jaringan, dll.
Masalah Parit Pertahanan
Bahkan jika sebuah subnet membuat layanan yang berharga, model dan metode dasarnya secara alami terbuka: Covenant-72B menggunakan lisensi Apache, makalah teknis diterbitkan secara publik. Setiap pesaing dapat menyalinnya langsung tanpa berpartisipasi dalam ekosistem TAO.
Parit pertahanan tradisional (teknologi proprietary, efek jaringan, biaya pergantian, merek) tidak berlaku:
- Teknologi open-source;
- Efek jaringan milik TAO, bukan subnet individu;
- Bobot model konsisten, biaya pergantian pengguna nol.
Komunitas berpikir mekanisme insentif adalah parit pertahanan, tetapi ini bergantung pada penerbitan token besar yang berkelanjutan, dan setiap pembagian dua akan menyusutkan anggaran insentif secara terus-menerus.
Apa Sebenarnya yang Diperdagangkan oleh TAO
Pada kapitalisasi pasar $2,6 miliar, harga TAO tidak mencerminkan fundamental permintaan, pendapatan tahunan $3–$15 juta dalam kerangka tradisional apa pun tidak dapat mendukungnya. Pasar memperdagangkan: kelangkaan gaya Bitcoin, ekspektasi ETF Grayscale, rotasi sektor AI, nilai opsi jangka panjang AI terdesentralisasi. Ini semua adalah faktor spekulasi yang masuk akal, tetapi sepenuhnya berasal dari sisi pasokan dan sentimen pasar.
Jika Anda memegang TAO berdasarkan kelangkaan dan narasi, bahkan dengan permintaan lemah Anda mungkin untung; tetapi jika Anda percaya Bittensor akan menjadi jaringan layanan AI yang benar-benar berskala, saat ini tidak ada bukti, dan juga menghadapi resistensi struktural yang sulit ditembus. Investor harus membedakan logika investasi mereka dengan jelas.
