Bittensor는 TAO 인센티브로 탈중앙 AI 서브넷 경쟁을 조정하지만, 지속성은 보상이 실제 모델 성능과 외부 수요, 검증 가능한 수익으로 이어지는지에 달려 있다.
투자 관점
투자 관점에서는 Bittensor의 서브넷 수보다 emission 배분, validator 평가 품질, 실제 AI 수요, TAO 희석, subnet 경제성을 확인해야 한다.
Bittensor는 서브넷과 dTAO로 성숙 초입에 왔지만, 외부 매출과 검증 품질이 약하면 TAO 보상은 emission 의존에 머문다.
투자 관점
Bittensor의 핵심 시험은 subnet 품질과 외부 수요가 TAO emission보다 강한 경제 기반을 만들 수 있는지다.