Bittensor通過引入dtao重塑了子網獎勵分配機制，50%的新發行dtao代幣注入流動性池，50%根據質押權重分配。當前子網存在質量缺陷，影響了web3 AI基礎設施的進展。引入dtao旨在促進高質量子網的開發，支持真實用例的應用和評估。然而，早期高波動性和APY陷阱的存在，需平衡礦工質量、用戶認知與市場熱度間的矛盾。同時，子網團隊的匿名性、產品缺乏驗證錨定等問題也暴露出潛在風險。整體生態需改善以推動長期發展。
作者：Blockbooster的研究人員Kevin
TLDR：
bittensor通過dtao將子網獎勵分配從固定比例轉為質押權重決定，50％注入流動性池，旨在通過去中心化評估促進優質子網發展。 ，旨在通過去中心化評估促進優質子網發展。
早期高波動性、 apy陷阱與逆向選擇並存，需平衡礦工質量篩選、用戶認知門檻與市場熱度錯配三大矛盾。 ，需平衡礦工質量篩選、用戶認知門檻與市場熱度錯配三大矛盾。
當前top10子網中僅，其餘子網普遍存在匿名團隊、產品錨定缺失等缺陷，其餘子網普遍存在匿名團隊、產品錨定缺失等缺陷，暴露web3 ai基礎設施瓶頸。
最終驗證取決於tao價格與子網實用價值的正反饋建立，失敗則可能引發web3 ai賽道持續向輕量化方向轉型。
背景回顧
dtao的引入重塑bittensor每日釋放的規則：
此前的規則：子網獎勵按固定比例分配———— 41％給驗證者，41％，18％給子網所有者。子網的tao釋放量由驗証投票決定。
dtao：現在，50％的新發行dtao代幣將被添加到流動性池中，50％根據子網參與者的決策，在驗證者、礦工和子網所有者之間分配。子網的tao釋放量由子網質押權重決定。
dtao：：
dtao的主要目標是促進具有實際收入潛力的子網發展，刺激真實用例應用的誕生，並讓這類應用被正確評價。 ，並讓這類應用被正確評價。
去中心化的子網評估：不再依賴少數驗證者，dtao池的動態定價將決定tao發行量的分配。
增加子網容量：取消子網上限促進生態系統中的競爭與創新。
鼓勵早期參與：能夠激勵用戶關注新子網，激勵整個生態去評價新子網。因為較早遷移到新子網的驗證者可能會獲得更高的獎勵。早期遷移到新子網意味著以較低的價格購買該子網的dtao，增加了未來獲得更多
推動礦工和驗證者關注高質量子網：進一步刺激礦工，驗證者去尋找高質量新子網。礦工的模型放在鏈下，驗證者的驗證也在鏈下，bittensor網絡僅根據驗證者的評價去給礦工獎勵。因此，對於不同類型抑或是所有類型的
影響dtao價格走勢的三種情景分析
基礎機制回顧
每日固定釋放的tao與等量dtao注入流動性池，構成新的流動性池參數（k值）。其中50％的dtao進入流動性池
情景一：質押量增長的正向循環
tao持續增加時，子網權重隨之提升，礦工獎勵分配比例同步擴大。驗證者大量購入子網代幣的動因可分為兩類：：
短期套利行為
tao（Tao））。但dtao：：
當非理性質押用戶佔比高於質量關注型用戶時，短期套利可持續
反之將導致早期囤積的代幣快速貶值，疊加勻速釋放機制限制籌碼獲取，長期可能被優質子網淘汰
價值捕獲邏輯
具備實際應用場景的子網通過真實收益吸引用戶，質押者既獲得槓桿化的dtao收益，又獲取額外質押回報，形成可持續增長閉環。 ，形成可持續增長閉環。
情景二：相對增長停滯的困境
當子網質押量保持增長但落後於頭部項目時，市值雖穩步上升卻難以實現收益最大化。此時應重點考察：：
礦工質量決定上限：tao 作為開源模型激勵平台（非訓練平台），其價值源於優質模型的產出與應用。子網所有者的戰略方向選擇與礦工提交的模型質量共同構成發展天花板
團隊能力映射：頂級礦工多來自子網開發團隊，礦工質量實質上反映團隊的技術實力
情景三：質押流失的死亡螺旋
當子網質押量出現下降時，極易觸發惡性循環（質押減少→收益下降→進一步流失）：：
競爭性淘汰
子網雖具實用價值但產品質量落後，權重下降導致出局。此為生態健康發展的理想狀態
預期崩塌效應
市場看衰子網前景導致投機性質押撤離。當每日釋放量開始下降，非核心礦工加速流失，最終形成不可逆的衰退趨勢
潛在風險與投資策略
早期釋放期的波動性風險
高波動性窗口期：dtao初期釋放總量大但日均釋放恆定，導致前幾週價格可能產生劇烈波動。此時根網絡質押成為風險緩釋策略，可穩定獲取基礎收益
APY陷阱：高apy的短期誘惑可能掩蓋流動性不足與子網競爭力缺失的長期風險
權重博弈機制：驗證者權重由子網dtao價值+根網絡tao（tao）（tao）。在子網上線前）。在子網上線前100天，根網絡質押仍具備收益確定性優勢
類meme：當前階段子網質押行為與Memecoin投機存在相似風險屬性
價值投資與市場錯配
生態建設悖論：dtao機制旨在培育實用型子網，但價值投資特性導致：：
市場教育成本高：需持續評估礦工質量/應用場景/團隊背景/盈利模式，對非ai專業投資者構成認知門檻
熱度轉化滯後：與代理代幣形成鮮明對比的是，子網代幣尚未形成同等規模的市場共識
非理性質押的系統性風險
歷史困境重演：若用戶持續盲從釋放量指標，將導致：：
驗證者權力尋租：重複舊機制下子網自投票弊端
機制升級失效：違背dtao設計初衷的質量篩選功能
認知門檻要求：投資者需具備子網質量評估能力，當前市場成熟度與機制要求存在差距
投資時機的博弈論困境
最佳介入窗口：投資窗口應後移至子網上線數月後（團隊能力/網絡潛力可視階段），但面臨：：
市場關注度衰減風險
早期投機者離場導致的流動性萎縮
成功標誌雙重驗證：
道
tao
礦工質量失控風險
逆向選擇難題：
質量篩選機制缺失：當前模型難以有效區分礦工貢獻質量
激勵環境失衡：低質量礦工套利行為擠壓優質開發者生存空間
生態建設瓶頸：開源模型孵化環境尚未成熟，可能陷入“劣幣驅逐良幣”困境
投資dtao：：
核心矛盾：
子網能否吸引優質礦工資源
用戶評價體係是否具備有效性
次要矛盾：
子網是否存在真實商業應用場景
潛在風險點：
開發團隊信息公開透明度
盈利模式設計合理性
市場營銷執行能力
外部資本介入可能性
代幣發行機制設計
觀察與期望
開源模型雖為技術演進主流方向，但在去中心化領域可能難以突破發展瓶頸。 ，但在去中心化領域可能難以突破發展瓶頸。
當前bittensor作為行業領跑者，其dtao子網生態仍存在顯著質量缺陷，tao：top10子網中僅1家要求礦工提交開源模型，其餘子網的礦工群體與模型開發關聯性較弱。 ，其餘子網的礦工群體與模型開發關聯性較弱。
開源模型訓練存在極高技術門檻，這對，web3開發者構成重大挑戰。多數子網為維持礦工基數，主動降低技術准入門檻，迴避模型開源要求以確保代幣激勵池供給。 ，迴避模型開源要求以確保代幣激勵池供給。
即使非強制開源模型的子網，其生態質量同樣堪憂。 top10：：
缺乏可驗證的落地產品
匿名開發團隊佔比過高
DTAO代幣與產品價值缺乏有效錨定
收益模式缺乏市場說服力
dtao的底層設計理念具有前瞻性，但現行web3：：
DTAO子網估值體系需進行向下修正
若bittensor開源模型平台驗證失敗，web3ai賽道或將轉向代理應用及中間件開發等輕量化方向
資訊來源：由0x資訊編譯自互聯網。版權歸作者所有，未經許可，不得轉載！