Tác giả: Pine Analytics
Biên dịch: Saoirse, Foresight News
TAO hiện có giá khoảng 275 USD, vốn hóa thị trường 2,6 tỷ USD, định giá pha loãng hoàn toàn là 5,8 tỷ USD. Dự án này được hậu thuẫn bởi tổ chức Grayscale (đã nộp đơn đăng ký ETF lên NYSE vào tháng 12/2025), cũng được CEO NVIDIA Jensen Huang công khai công nhận, đồng thời câu chuyện cung cấp token cực kỳ hấp dẫn: Tổng nguồn cung tối đa 21 triệu token, áp dụng cơ chế giảm một nửa kiểu Bitcoin. Sau lần giảm một nửa đầu tiên vào tháng 12/2025, lượng phát hành hàng ngày giảm từ 7200 token xuống còn 3600 token. Trong vòng một năm, số lượng mạng con đã tăng từ 32 lên 128, và việc huấn luyện Covenant-72B của Templar cũng chứng minh rằng sức mạnh tính toán phi tập trung có thể tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn có tính cạnh tranh cơ bản.
Báo cáo này không phủ nhận những sự thật trên. Điều chúng tôi muốn thảo luận là: Liệu mô hình kinh tế của mạng lưới này có thể tạo ra doanh thu bên ngoài thực tế đủ để hỗ trợ quy mô định giá hiện tại hay không, và mức độ cạnh tranh của nó so với các nhà cung cấp dịch vụ tập trung và sức mạnh tính toán tự lưu trữ như thế nào.
Tỷ lệ phân bổ token Bittensor(TAO)
Giá trị mạng lưới vận chuyển như thế nào
Bittensor có bốn loại người tham gia:
- Chủ sở hữu mạng con xây dựng thị trường AI chuyên nghiệp, nhận 18% phần thưởng phát hành TAO của mạng con;
- Thợ đào (Miner) thực hiện các tác vụ AI (suy luận, huấn luyện, xử lý dữ liệu), nhận 41%, tổng cộng khoảng 1476 TAO mỗi ngày, giá trị hàng năm khoảng 148 triệu USD;
- Trình xác thực (Validator) chấm điểm đầu ra của thợ đào, nhận 41%;
- Người đặt cọc (Staker) đưa TAO vào nhóm thanh khoản của mạng con để đổi lấy token riêng của mạng con.
Trong mô hình Taoflow, phần thưởng của một mạng con được xác định bởi dòng chảy ròng TAO được đặt cọc, nếu dòng chảy ròng âm thì không có phần thưởng. Mười mạng con hàng đầu kiểm soát khoảng 56% tổng lượng phát hành toàn mạng.
TAO là thông tin mã thông báo chung của toàn mạng: Đăng ký thợ đào, đặt cọc trình xác thực, mua token mạng con, thanh toán dịch vụ đều cần sử dụng TAO. Về lý thuyết, hoạt động của mạng con sẽ mang lại nhu cầu cấu trúc cho token cơ sở.
Phân tích so sánh chi phí suy luận mô hình Chutes(SN64) của mạng con Bittensor với nhà cung cấp dịch vụ tập trung LLaMA 70B
Hiện trạng phía nhu cầu
Cung minh bạch vs Cầu không minh bạch
Phía cung của Bittensor cực kỳ minh bạch: 3600 TAO mỗi ngày được phân bổ theo chương trình, quy tắc giảm một nửa được mã hóa cứng, tỷ lệ đặt cọc (khoảng 70%), tỷ lệ phân bổ, dữ liệu lưu chuyển đều được lưu trên chuỗi.
Nhưng phía nhu cầu hoàn toàn không minh bạch. Không có bảng điều khiển thống nhất để theo dõi doanh thu bên ngoài theo mạng con, các lệnh gọi dịch vụ AI thực tế (suy luận, tính toán, huấn luyện) đều diễn ra ngoài chuỗi và không được ghi lại trên blockchain. Nhà đầu tư chỉ có thể suy đoán nhu cầu thông qua các chỉ số gián tiếp như dòng đặt cọc, giá token mạng con, dữ liệu tự báo cáo của dự án. Sự không minh bạch này là cấu trúc, không phải hiện tượng tạm thời. Blockchain chỉ ghi lại lưu chuyển token, không ghi lại lệnh gọi API.
Dưới đây là bức tranh đầy đủ nhất về phía nhu cầu tính đến tháng 3/2026.
Chutes (SN64): Giá thấp đằng sau hoàn toàn dựa vào trợ cấp
Chutes chiếm 14,4% lượng phát hành toàn mạng, cao nhất trong tất cả các mạng con. Được phát triển bởi Rayon Labs, cung cấp dịch vụ suy luận không máy chủ cho các mô hình mã nguồn mở, báo giá thấp hơn AWS 85%, thấp hơn Together AI 10%–50%. Dữ liệu sử dụng của nó vượt trội trong hệ sinh thái: Hơn 400.000 người dùng (hơn 100.000 người dùng API), hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, đã xử lý tổng cộng 9,1 nghìn tỷ token, lượng token tạo ra trung bình ba ngày tăng vọt từ 6,6 tỷ lên 101 tỷ. Nó cũng là nhà cung cấp dịch vụ suy luận hàng đầu trên OpenRouter, một số mô hình hoạt động tốt hơn đối thủ cạnh tranh tập trung.
Nhưng mức giá thấp này không đến từ hiệu quả vận hành, mà đến từ trợ cấp.
Tính theo tỷ lệ 14,4%, Chutes nhận được khoảng 518 TAO mỗi ngày, giá trị hàng năm khoảng 52 triệu USD. Trong khi doanh thu bên ngoài hàng năm của nó chỉ khoảng 1,3 – 2,4 triệu USD (giá trị cao hơn là do nhóm tự báo cáo, chưa được kiểm toán độc lập). Tỷ lệ trợ cấp của giao thức cho mạng con này là khoảng 22:1 đến 40:1. Cứ mỗi 1 USD người dùng trả, mạng lưới phải giải phóng 22–40 USD TAO thông qua lạm phát để trợ cấp.
Nếu loại bỏ trợ cấp, tính ngược lại theo khối lượng xử lý khoảng 101 tỷ token mỗi ngày, giá thành vào khoảng 1,41 USD cho mỗi triệu token. Trong khi giá thị trường tập trung hiện tại:
- LLaMA 3.3 70B Turbo của Together.ai khoảng 0,88 USD / triệu token;
- DeepSeek V3 khoảng 0,40–0,80 USD;
- Các mô hình nhỏ có thể thấp đến 0,18 USD.
Điều này có nghĩa là, sau khi loại bỏ trợ cấp, giá của Chutes sẽ đắt hơn 1,6–3,5 lần so với các giải pháp tập trung. Cái gọi là lợi thế chi phí 85% hoàn toàn đảo ngược, bản chất giá thấp của nó là do những người nắm giữ TAO trả tiền thông qua lạm phát, chứ không phải hiệu quả cấu trúc do phi tập trung mang lại.
Khi đợt giảm một nửa tiếp theo đến (dự kiến cuối năm 2026 hoặc 2027), hoặc là giá tăng gấp đôi, hoặc là thợ đào rời đi, hoặc là khoảng cách giữa trợ cấp và doanh thu càng mở rộng.
Một số người sẽ so sánh với việc trợ cấp thu hút khách hàng thời kỳ đầu Internet, nhưng Uber, DoorDash, AWS trong thời kỳ trợ cấp đã xây dựng được chi phí chuyển đổi: nền tảng độc quyền, mạng lưới tài xế, hệ sinh thái doanh nghiệp. Còn các mạng con Bittensor không có bất kỳ rào cản nào: mô hình mã nguồn mở, giao diện tiêu chuẩn hóa, người dùng có thể chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ với chi phí bằng không. Một khi làn sóng trợ cấp rút đi, không có cơ chế khóa nào có thể giữ chân người dùng.
Rayon Labs cũng vận hành SN56 và SN19, tổng cộng kiểm soát khoảng 23,7% lượng phát hành toàn mạng, đều không tiết lộ doanh thu bên ngoài. Một nhóm đơn lẻ gần như nắm giữ một phần tư phân bổ khuyến khích của mạng lưới.
Targon, Templar và các mạng con khác
Targon (SN4) là mạng con có doanh thu cao nhất, được vận hành bởi Manifold Labs, cung cấp dịch vụ tính toán GPU bảo mật cho doanh nghiệp, doanh thu hàng năm ước tính khoảng 10,4 triệu USD, tương ứng định giá 48 triệu, tỷ lệ giá/doanh thu (P/S) khoảng 4,6 lần, là định giá vững chắc nhất trong hệ sinh thái. Nhưng 10,4 triệu chỉ là dữ liệu dự báo được nhiều báo cáo trích dẫn, không phải con số đã được kiểm toán.
Templar (SN3) đã hoàn thành việc huấn luyện Covenant-72B, vốn hóa thị trường 98 triệu USD, nhưng doanh thu bên ngoài bằng không. API huấn luyện và bán hàng doanh nghiệp vẫn đang được triển khai, chưa ra mắt sản phẩm trả phí.
Hơn 120 mạng con còn lại hoặc là không có doanh thu công khai, hoặc vẫn đang trong giai đoạn tiền sản phẩm, chủ yếu tồn tại dựa vào trợ cấp phát hành token.
Tổng quan chung
Tổng doanh thu bên ngoài có thể xác nhận được của toàn mạng chỉ khoảng 3 – 15 triệu USD mỗi năm. Chỉ riêng trợ cấp hàng năm của một mạng con Chutes (khoảng 52 triệu USD) đã vượt quá mức trên của toàn bộ doanh thu bên ngoài mạng lưới.
Với vốn hóa thị trường 2,6 tỷ USD, bội số doanh thu của nó vào khoảng 175–200 lần; tính theo định giá pha loãng hoàn toàn 5,8 tỷ USD, con số này gần 400 lần. Trong khi đó, định giá vốn gần đây của các doanh nghiệp sức mạnh tính toán AI tập trung chỉ ở mức 15–25 lần doanh thu dự kiến, và SaaS tăng trưởng cao cũng hiếm khi duy trì trên 50 lần trong thời gian dài. Bội số định giá của Bittensor gấp 4–10 lần các mục tiêu mạnh mẽ nhất trong ngành.
Khoảng cách lớn giữa định giá và nền tảng cơ bản về nhu cầu cho thấy: Thị trường định giá TAO gần như hoàn toàn dựa trên tính khan hiếm phía cung (giảm một nửa, khóa đặt cọc), xúc tác thể chế (ETF của Grayscale, kỳ vọng niêm yết) và tâm lý phân khúc AI, chứ không phải dựa trên sản lượng kinh tế thực tế. Đây đúng là những yếu tố thúc đẩy giá, nhưng hoàn toàn khác với logic "Bittensor với tư cách là mạng lưới dịch vụ AI tạo ra giá trị bền vững".
So sánh chi tiêu vốn AI của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô lớn với quy mô trợ cấp hàng năm của Bittensor(TAO)
Tình thế khó khăn về định giá: Bị kẹp giữa hai đầu
Các mạng con đồng thời phải đối mặt với áp lực từ hai phía:
- Trên: Trần tự lưu trữ
Tất cả các mô hình trên nền tảng đều mã nguồn mở, trọng số công khai, một card H100 chạy mô hình 70B hàng ngày có tổng chi phí chỉ 40–50 USD, các công cụ như vLLM, Ollama giúp triển khai tại chỗ cực kỳ đơn giản. Chip thế hệ mới của NVIDIA sẽ tiếp tục giảm đáng kể chi phí suy luận. Các tổ chức có đủ khối lượng sử dụng sẽ triển khai tự xây dựng rẻ hơn.
- Dưới: Áp lực từ các gã khổng lồ điện toán đám mây
Microsoft, Google, Amazon, Meta có chi tiêu vốn AI năm 2025 tổng cộng hơn 2000 tỷ USD, sở hữu hạn ngạch ưu tiên phần cứng, trung tâm dữ liệu chuyên dụng, quan hệ khách hàng doanh nghiệp, và có thể sử dụng dòng tiền từ các nghiệp vụ khác để trợ cấp cho AI. Ngân sách khuyến khích hàng năm của Bittensor (khoảng 360 triệu USD) còn không bằng chi tiêu cơ sở hạ tầng AI một tuần của Microsoft. Các nhà cung cấp dịch vụ chuyên nghiệp cũng sử dụng trợ cấp VC để cạnh tranh giá thấp trên các mô hình mã nguồn mở.
Giá của mạng con bị nén trong một khoảng cực hẹp, đồng thời phải gánh chịu các chi phí đặc thù của phi tập trung: ma sát token, chi phí của các nút xác thực, chia sẻ cho chủ sở hữu mạng con, độ trễ mạng, v.v.
Vấn đề hào bảo vệ
Ngay cả khi một mạng con nào đó tạo ra dịch vụ có giá trị, mô hình cơ sở và phương pháp cũng tự nhiên công khai: Covenant-72B sử dụng giao thức Apache, bài báo kỹ thuật được công bố công khai. Bất kỳ đối thủ cạnh tranh nào cũng có thể sao chép trực tiếp mà không cần tham gia hệ sinh thái TAO.
Các hào bảo vệ truyền thống (công nghệ độc quyền, hiệu ứng mạng, chi phí chuyển đổi, thương hiệu) đều không thành lập:
- Công nghệ mã nguồn mở;
- Hiệu ứng mạng thuộc về TAO, không phải một mạng con đơn lẻ;
- Trọng số mô hình nhất quán, chi phí chuyển đổi của người dùng bằng không.
Cộng đồng cho rằng cơ chế khuyến khích chính là hào bảo vệ, nhưng điều này phụ thuộc vào việc phát hành token số lượng lớn liên tục, và mỗi lần giảm một nửa đều khiến ngân sách khuyến khích tiếp tục thu hẹp.
TAO thực sự đang giao dịch cái gì
Với vốn hóa thị trường 2,6 tỷ USD, giá của TAO không phản ánh nền tảng cơ bản về nhu cầu, doanh thu hàng năm 3–15 triệu USD trong bất kỳ khuôn khổ truyền thống nào cũng không thể hỗ trợ. Thị trường đang giao dịch: Tính khan hiếm kiểu Bitcoin, kỳ vọng ETF của Grayscale, luân chuyển phân khúc AI, giá trị quyền chọn dài hạn của AI phi tập trung. Đây đều là những yếu tố đầu cơ hợp lý, nhưng hoàn toàn đến từ phía cung và tâm lý thị trường.
Nếu bạn nắm giữ TAO dựa trên tính khan hiếm và câu chuyện, ngay cả khi nhu cầu yếu vẫn có thể thu lợi; nhưng nếu bạn tin rằng Bittensor sẽ trở thành mạng lưới dịch vụ AI có quy mô thực sự, thì hiện tại không có bằng chứng, đồng thời phải đối mặt với sức cản cấu trúc khó có thể đột phá. Nhà đầu tư nên phân biệt rõ ràng logic đầu tư của mình.
