Penjelasan Mendalam
1. Perombakan Kinerja Subnet (Okt 2025)
Gambaran Umum: OpenTensor Foundation membatasi jumlah subnet aktif maksimal 128, dengan sistem kompetitif di mana subnet baru akan menggantikan subnet dengan peringkat terendah setelah masa imun selama empat bulan (Binance News). Saat subnet dideregistrasi, TAO yang terkunci akan dibuka dan likuiditas didistribusikan kembali ke peserta aktif.
Maknanya: Ini positif untuk TAO karena mendorong subnet berkualitas tinggi, mengurangi modal yang tidak aktif, dan menyesuaikan hadiah dengan utilitas nyata. Namun, pergantian subnet yang cepat bisa meningkatkan volatilitas jangka pendek.
2. Model Emisi TAO Flow (Des 2025)
Gambaran Umum: Hadiah kini mengalir ke subnet yang memiliki aliran staking berkelanjutan, diukur menggunakan rata-rata bergerak eksponensial selama 30 hari. Model ini menggantikan emisi statis dan memusatkan insentif pada jaringan yang tumbuh.
Maknanya: Perubahan ini bersifat netral hingga positif. Mendorong pertumbuhan organik, namun berisiko menyebabkan konsentrasi berlebihan pada subnet populer. Validator harus aktif menarik staking agar tetap mendapatkan hadiah.
3. Peluncuran MEV Shield (Des 2025)
Gambaran Umum: Mempool terenkripsi mencegah serangan nilai ekstrak maksimal (MEV) seperti front-running. Penambang atau validator dapat memilih untuk tidak menggunakan fitur ini melalui pengaturan jaringan.
Maknanya: Positif untuk kepercayaan pengguna dan keamanan jaringan. Dengan mengurangi praktik perdagangan predator, lebih banyak pengembang mungkin tertarik membangun di Bittensor, meskipun keberhasilan adopsi bergantung pada integrasi yang mulus.
4. Peluncuran Kompatibilitas EVM (2025–2026)
Gambaran Umum: Dukungan yang diperluas untuk Ethereum Virtual Machine memungkinkan model AI dan aplikasi terdesentralisasi (dApps) beroperasi lintas rantai seperti Ethereum dan Avalanche.
Maknanya: Positif untuk adopsi. Fungsi lintas rantai ini dapat menarik perusahaan AI Web2 yang mencari infrastruktur terdesentralisasi tanpa terikat vendor tertentu. Risiko pelaksanaannya termasuk hambatan skalabilitas.
Kesimpulan
Bittensor memprioritaskan kualitas subnet, distribusi hadiah yang adil, dan interoperabilitas lintas rantai untuk memperkuat posisinya sebagai lapisan dasar AI terdesentralisasi. Dengan halving pertama TAO yang selesai (Des 2025) dan produk institusional seperti Grayscale’s Trust yang mulai diminati, keberhasilan jaringan kini bergantung pada diversifikasi subnet—apakah Bittensor dapat menarik kasus penggunaan bernilai tinggi seperti agen AI perusahaan atau pasar prediksi terdesentralisasi?