Tiêu đề gốc: Lập luận tiêu cực về Bittensor (TAO)
Nguồn gốc bài viết: Pine Analytics
Biên dịch bài viết: Saoirse, Foresight News
Giá hiện tại của TAO khoảng 275 USD, vốn hóa 2.6 tỷ USD, định giá pha loãng hoàn toàn 5.8 tỷ USD. Dự án nhận được sự ủng hộ từ Grayscale (đã nộp đơn niêm yết ETF trên NYSE vào tháng 12/2025), cũng được CEO Nvidia Huang Renxun công khai công nhận, đồng thời, câu chuyện cung cấp token với giới hạn tối đa 21 triệu, 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 xuống còn 3600 token. Trong vòng một năm, số subnet tăng từ 32 lên 128, và việc huấn luyện Covenant-72B của Templar đã chứng minh rằng, tính toán phi tập trung có thể vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn cạnh tranh tiêu chuẩn.
Báo cáo này không phủ nhận các thực tế trên. Chúng tôi muốn thảo luận: Liệu mô hình kinh tế của mạng lưới này có thể tạo ra doanh thu thực sự hỗ trợ quy mô định giá hiện tại hay không, và khả năng cạnh tranh của nó khi đối đầu với các nhà cung cấp dịch vụ tập trung, các nền tảng tự quản lý tính toán là như thế nào.
Phân phối token của Bittensor (TAO)
Lưu chuyển giá trị mạng lưới
Bittensor có bốn loại người tham gia:
· Chủ subnet xây dựng thị trường AI chuyên nghiệp, nhận 18% phần thưởng phát hành TAO của subnet;
· Thợ mỏ thực hiện các nhiệm vụ AI (truy vấn, huấn luyện, xử lý dữ liệu), nhận 41%, tổng cộng khoảng 1476 TAO mỗi ngày, giá trị hàng năm khoảng 148 triệu USD;
· Người xác thực đánh giá kết quả của thợ mỏ, nhận 41%;
· Người đặt cược (staker) đưa TAO vào các pool thanh khoản của subnet, đổi lấy token riêng của subnet.
Trong mô hình Taoflow, phần thưởng của một subnet được quyết định bởi lượng TAO đặt cược ròng vào đó, nếu ròng âm thì không có phần thưởng. Mười subnet hàng đầu kiểm soát khoảng 56% tổng lượng phát hành toàn mạng.
TAO là token dùng chung toàn mạng: đăng ký thợ mỏ, đặt cược người xác thực, mua token subnet, thanh toán dịch vụ đều cần dùng TAO. Lý thuyết, hoạt động của subnet sẽ tạo ra nhu cầu cấu trúc cho token nền tảng.
Phân tích so sánh chi phí truy vấn mô hình LLaMA 70B của trung tâm dịch vụ tập trung LLaMA 70B và subnet Chutes (SN64) của Bittensor
Hiện trạng nhu cầu
Cung minh bạch vs Nhu cầu không rõ ràng
Cung của Bittensor cực kỳ minh bạch: hàng ngày phân phối 3600 TAO theo quy trình, quy tắc giảm một nửa được mã hóa cứng, tỷ lệ staking (~70%), tỷ lệ phân phối, dữ liệu lưu động đều được đưa lên blockchain.
Nhưng nhu cầu hoàn toàn không rõ ràng. Không có bảng điều khiển theo dõi doanh thu bên ngoài theo từng subnet, các dịch vụ AI (truy vấn, tính toán, huấn luyện) đều diễn ra ngoài chuỗi, không ghi lại trên blockchain. Nhà đầu tư chỉ có thể ước lượng nhu cầu qua các chỉ số gián tiếp như dòng staking, giá token subnet, dữ liệu tự báo của dự án. Sự thiếu minh bạch này mang tính cấu trúc, không phải tạm thời. Blockchain chỉ ghi lại luồng token, không ghi API gọi.
Dưới đây là bức tranh nhu cầu hoàn chỉnh nhất tính đến tháng 3/2026.
Chutes (SN64): Giá thấp dựa vào trợ cấp
Chutes chiếm 14.4% tổng lượng phát hành toàn mạng, cao nhất trong các subnet. Được Rayon Labs phát triển, cung cấp dịch vụ truy vấn mô hình mã nguồn mở không máy chủ, giá thấp hơn AWS 85%, thấp hơn Together AI từ 10% đến 50%. Dữ liệu sử dụng của họ vượt trội trong hệ sinh thái: hơn 400.000 người dùng (hơn 100.000 API), hơn 5 triệu yêu cầu mỗi ngày, xử lý tổng cộng 9.1 nghìn tỷ tokens, lượng token trung bình tạo ra trong 3 ngày từ 6.6 tỷ lên 101 tỷ. Đây cũng là nhà cung cấp dịch vụ truy vấn hàng đầu trên OpenRouter, một số mô hình vượt trội hơn các đối thủ tập trung.
Nhưng mức giá thấp này không phải do hiệu quả vận hành, mà đến từ trợ cấp.
Theo tỷ lệ 14.4%, Chutes mỗi ngày nhận khoảng 518 TAO, giá trị hàng năm khoảng 52 triệu USD. Trong khi doanh thu bên ngoài chỉ khoảng 1.3–2.4 triệu USD/năm (giá trị cao hơn do tự báo của nhóm, chưa qua kiểm toán độc lập). Tỷ lệ trợ cấp của protocol cho subnet này khoảng 22:1 đến 40:1. Mỗi đô la người dùng trả, mạng phải phát hành 22–40 đô la TAO để trợ cấp.
Nếu loại bỏ trợ cấp, dựa trên lượng token xử lý hàng ngày khoảng 1010 tỷ tokens, chi phí ước tính khoảng 1.41 USD trên mỗi triệu tokens. Trong khi giá thị trường trung tâm hiện tại là:
· Together.ai LLaMA 3.3 70B Turbo khoảng 0.88 USD / triệu tokens;
· DeepSeek V3 khoảng 0.40–0.80 USD;
· Các mô hình nhỏ nhất có thể xuống tới 0.18 USD.
Điều này có nghĩa, nếu bỏ trợ cấp, giá của Chutes sẽ cao hơn các giải pháp tập trung 1.6–3.5 lần. Lợi thế chi phí 85% hoàn toàn bị đảo ngược, giá thấp của nó chủ yếu do người nắm giữ TAO trả bằng lạm phát, chứ không phải do hiệu quả cấu trúc của phi tập trung.
Lần giảm một nửa tiếp theo dự kiến vào cuối 2026 hoặc 2027, sẽ có 3 khả năng: giá tăng gấp đôi, thợ mỏ rút lui, hoặc khoảng cách giữa doanh thu và trợ cấp càng ngày càng lớn hơn.
Có người so sánh với các chương trình trợ cấp thu hút khách hàng của internet thời kỳ đầu, nhưng Uber, DoorDash, AWS đã xây dựng các chi phí chuyển đổi trong thời gian trợ cấp: nền tảng độc quyền, mạng lưới tài xế, hệ sinh thái doanh nghiệp. Trong khi đó, subnet của Bittensor không có rào cản nào: mô hình mã nguồn mở, chuẩn giao diện, người dùng có thể chuyển đổi dịch vụ không tốn phí. Khi trợ cấp giảm, không có cơ chế khóa nào giữ chân người dùng.
Rayon Labs còn vận hành SN56 và SN19, kiểm soát tổng cộng khoảng 23.7% lượng phát hành toàn mạng, đều không công bố doanh thu bên ngoài. Một nhóm gần như kiểm soát gần một phần tư phần thưởng của mạng.
Targon, Templar và các subnet khác
Targon (SN4) là subnet có doanh thu cao nhất, do Manifold Labs vận hành, cung cấp dịch vụ GPU bí mật cho doanh nghiệp, ước tính doanh thu hàng năm khoảng 10.4 triệu USD, định giá khoảng 48 triệu USD, tỷ lệ doanh thu trên giá trị khoảng 4.6 lần, là mức định giá vững chắc nhất trong hệ sinh thái. Tuy nhiên, con số 10.4 triệu USD chỉ là dự báo từ nhiều báo cáo, chưa phải số kiểm toán.
Templar (SN3) đã hoàn thành huấn luyện Covenant-72B, vốn hóa 98 triệu USD, nhưng doanh thu bên ngoài bằng không. API huấn luyện và bán hàng doanh nghiệp vẫn đang tiến triển, chưa ra sản phẩm trả phí.
Hơn 120 subnet còn lại hoặc không có doanh thu công khai, hoặc vẫn trong giai đoạn phát triển sản phẩm, chủ yếu dựa vào trợ cấp phát hành token để tồn tại.
Tổng quan chung
Tổng doanh thu nhu cầu bên ngoài toàn mạng chỉ khoảng 3–15 triệu USD/năm. Chỉ riêng subnet Chutes với trợ cấp hàng năm khoảng 52 triệu USD đã vượt quá giới hạn doanh thu bên ngoài của toàn mạng.
Với vốn hóa 2.6 tỷ USD, hệ số nhân doanh thu khoảng 175–200 lần; với định giá pha loãng 5.8 tỷ USD, gần 400 lần. Trong khi các doanh nghiệp AI tập trung huy động vốn gần đây chỉ có hệ số nhân dự báo khoảng 15–25 lần, SaaS tăng trưởng cao hiếm khi duy trì trên 50 lần. Định giá của Bittensor gấp 4–10 lần các mục tiêu đầu tư trong ngành.
Khoảng cách lớn giữa định giá và thực tế nhu cầu cho thấy: Thị trường định giá TAO gần như hoàn toàn dựa trên tính khan hiếm cung (giảm một nửa, khóa staking), thúc đẩy từ các tổ chức (Grayscale ETF, dự kiến niêm yết) và tâm lý ngành AI, chứ không dựa trên giá trị kinh tế thực. Đây đúng là các yếu tố thúc đẩy giá, nhưng hoàn toàn khác với logic “Bittensor như mạng lưới dịch vụ AI tạo ra giá trị bền vững”.
So sánh chi tiêu vốn AI của các nhà đám mây quy mô lớn và quy mô trợ cấp hàng năm của Bittensor (TAO)
Khó khăn về định giá: bị ép từ hai phía
Subnet phải đối mặt với hai áp lực:
· Phía trên: Giới hạn tự quản lý
Tất cả mô hình trên nền tảng đều mã nguồn mở, trọng số công khai, chạy H100 70B mô hình mỗi ngày chỉ tốn 40–50 USD, các công cụ như vLLM, Ollama giúp triển khai tại chỗ cực kỳ dễ dàng. Chip mới của Nvidia còn giảm đáng kể chi phí truy vấn. Các tổ chức có lượng sử dụng đủ lớn tự xây dựng triển khai sẽ rẻ hơn.
· Phía dưới: Áp lực từ các ông lớn đám mây
Microsoft, Google, Amazon, Meta dự kiến đến 2025 chi tiêu vốn AI tổng cộng vượt 200 tỷ USD, sở hữu phần cứng ưu tiên, trung tâm dữ liệu riêng, mối quan hệ khách hàng doanh nghiệp, còn có thể dùng dòng tiền các hoạt động khác để trợ cấp AI. Ngân sách kích hoạt của Bittensor trong năm chỉ khoảng 36 triệu USD, chưa bằng một tuần đầu tư hạ tầng AI của Microsoft. Các nhà cung cấp dịch vụ chuyên nghiệp cũng dùng VC trợ cấp giá thấp để cạnh tranh trên các mô hình mã nguồn mở.
Giá subnet bị ép trong phạm vi cực hẹp, còn phải gánh các chi phí đặc thù của phi tập trung: ma sát token, chi phí xác thực nút, phần chia của chủ subnet, độ trễ mạng, v.v.
Vấn đề về hàng rào cạnh tranh
Ngay cả khi một subnet cung cấp dịch vụ có giá trị, mô hình và phương pháp nền tảng cũng đều công khai: Covenant-72B sử dụng giấy phép Apache, bài báo kỹ thuật 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 hàng rào cạnh tranh truyền thống (công nghệ độc quyền, hiệu ứng mạng, chi phí chuyển đổi, thương hiệu) đều không còn phù hợp:
· Công nghệ mã nguồn mở;
· Hiệu ứng mạng thuộc về TAO, chứ không riêng từng subnet;
· Trọng số mô hình đồng nhất, chi phí chuyển đổi của người dùng bằng 0.
Cộng đồng cho rằng cơ chế khuyến khích chính là hàng rào cạnh tranh, nhưng điều này dựa vào việc phát hành token quy mô lớn liên tục, và mỗi lần giảm một nửa sẽ làm giảm ngân sách khuyến khích.
TAO thực sự đang giao dịch gì
Với vốn hóa 2.6 tỷ USD, giá TAO không phản ánh đúng các yếu tố cơ bản về nhu cầu, doanh thu hàng năm 300–1500 triệu USD không thể hỗ trợ. Thị trường đang giao dịch dựa trên: tính khan hiếm kiểu Bitcoin, kỳ vọng ETF Grayscale, chu kỳ ngành AI, giá trị quyền chọn dài hạn của AI phi tập trung. Tất cả đều là các yếu tố đầu cơ hợp lý, nhưng hoàn toàn dựa trên 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, bạn vẫn có thể có lợi nhuận; nhưng nếu bạn tin rằng Bittensor sẽ trở thành một mạng lưới dịch vụ AI quy mô thực sự, hiện tại không có bằng chứng, và còn đối mặt với các rào cản cấu trúc khó vượt qua. Nhà đầu tư cần phân biệt rõ ràng lý do đầu tư của mình.
Liên kết bài viết gốc
Nhấn để biết thêm về các vị trí tuyển dụng của BlockBeats
Chào mừng gia nhập cộng đồng chính thức của BlockBeats:
Nhóm Telegram theo dõi: https://t.me/theblockbeats
Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App
Tài khoản chính thức Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia
