分散型AIネットワークのBittensorは、12月14日に初の半減期イベントを迎える準備を進めており、ネイティブトークンTAOの日次発行量が7,200から3,600に削減される予定だ。この重要なアップデートはビットコイン半減期の希少性モデルを模倣しており、プロジェクトの重要な成熟段階を示すとともに、TAOの市場動向に潜在的な影響を与える可能性がある。分散型AIネットワークのBittensorは、12月14日に初の半減期イベントを迎える準備を進めており、ネイティブトークンTAOの日次発行量が7,200から3,600に削減される予定だ。この重要なアップデートはビットコイン半減期の希少性モデルを模倣しており、プロジェクトの重要な成熟段階を示すとともに、TAOの市場動向に潜在的な影響を与える可能性がある。

Bittensorの初回半減期は12月14日に設定され、TAO発行量を半分に削減

2025/12/08 11:14

キーワード: Bittensor半減期、TAOトークン発行削減、AIネットワーク成熟化、Bittensor BTCモデル、暗号資産AI半減期イベント

分散型AIネットワークのBittensorは、12月14日に初の半減期イベントを迎える準備を進めており、ネイティブトークンTAOの日次発行量が7,200から3,600に削減されます。この重要なアップデートはビットコインの希少性モデルを模倣し、プロジェクトの重要な成熟ステップを示すとともに、TAOの市場力学に潜在的な影響を与える可能性があります。

BittensorとはそしてHalvingメカニズムとは?
Bittensorはピアツーピアネットワークを通じて機械学習モデルにインセンティブを与えるブロックチェーンベースのプラットフォームとして機能し、貢献者にTAOトークンで報酬を与えています。2021年に立ち上げられ、グローバルでオープンソースのインテリジェンスマーケットプレイスを作ることでAI開発の民主化を目指しています。そのプロトコルにハードコードされた半減期は、インフレを抑制し希少性を高めるために約4年ごとに発生するビットコインの供給削減イベントを反映しています。

現在、Bittensorは日々7,200 TAOを発行し、計算リソースを提供するバリデーターとマイナーに配布しています。半減期後、これは3,600に減少し、流通に入る新規供給を効果的に半減させます。ビットコインのブロックベースの半減期とは異なり、Bittensorのそれは時間ベースですが、目標は同じです:限定発行による長期的価値の育成。

AI-暗号資産統合のマイルストーン
このイベントは、Bittensorがビットコインの2,100万上限に似た固定供給モデルを採用し、急速な拡大から持続可能な成長への移行を示しています。「この半減期は、Bittensorが初期のAI実験から、デフレ経済を持つ成熟したネットワークへの進化を強調している」と暗号資産アナリストのアレックス・ベッカーは述べ、AIブロックチェーンハイブリッドへの機関投資家の関心を引く可能性を強調しました。

TAOの総供給量が2,100万(BTCを反映)に制限されているため、半減期は希少性を強化し、ネットワークが拡大するにつれて需要を促進する可能性があります。Bittensorのエコシステムは急速に成長し、テキスト生成や画像認識などの専門的AIタスク向けに100以上のサブネットを持ち、執筆時点で時価総額は20億ドルを超えています。

市場への影響と潜在的効果
ビットコインのような暗号資産の歴史における半減期は、新しいトークンからの売り圧力の減少により、価格の上昇を先導することが多かったです。現在約300ドルで取引されているTAOにとって、このイベントは特にChatGPTのようなツールによって推進されるAIブームの中で、同様の楽観主義を引き起こす可能性があります。しかし、ボラティリティが予想されます—過去の半減期は利益を保証しておらず、AI暗号資産に対する規制監視のような外部要因が結果に影響を与える可能性があります。

コミュニティの反応は様々です:熱心な支持者はこれを強気の触媒と見なし、懐疑論者はマイナーが参加を減らした場合の短期的な下落を警告しています。Bittensorのチームは、アップグレードによってスムーズな移行が確保され、半減期がネットワーク運営を妨げないことを強調しています。

今後の展望
BittensorがこのBTCにインスパイアされたモデルを採用するにつれ、12月14日の半減期は、AIとブロックチェーンの融合する世界でのリーダーとしての地位を確立します。Bittensor半減期やTAOトークンのダイナミクスを監視する投資家は、イベント後の価格変動とネットワークアクティビティに注目すべきです。このマイルストーンは採用を加速し、より多くの開発者をその分散型AIフレームワークに引き寄せる可能性があります。

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