Penjelasan Mendalam
1. Kapasitas Subnet Melipatganda menjadi 256 (Mei 2026)
Gambaran Umum: Jaringan Bittensor akan menggandakan kapasitas subnet dari 128 menjadi 256 pasar AI khusus (Robin τ). Subnet adalah unit operasional utama yang masing-masing fokus pada tugas AI tertentu seperti pembuatan teks, penyimpanan data, atau pemodelan prediktif. Perluasan ini, yang dijadwalkan pada Mei 2026, secara langsung meningkatkan pasar yang dapat dijangkau jaringan serta kapasitas komputasi.
Arti bagi TAO: Ini merupakan kabar positif karena memperbesar kegunaan ekosistem, menarik lebih banyak pengembang dan permintaan layanan AI, yang akan meningkatkan persaingan untuk mendapatkan hadiah TAO. Risiko yang mungkin muncul adalah tekanan pada keamanan jaringan atau penurunan kualitas jika ekspansi tidak dikelola dengan baik.
2. Keputusan ETF Grayscale TAO Trust (Akhir 2026)
Gambaran Umum: Grayscale telah mengajukan aplikasi S-1 untuk mengubah Bittensor Trust menjadi produk Exchange-Traded Product (ETP) spot yang akan terdaftar di NYSE Arca (CoinMarketCap). Keputusan SEC diharapkan dalam periode peninjauan selama 240 hari, dengan kemungkinan persetujuan pada akhir 2026. Produk ini akan mengunci kepemilikan TAO dan menghasilkan imbal hasil bagi investor.
Arti bagi TAO: Ini merupakan kabar baik karena menyediakan jalur investasi yang diatur untuk modal institusional, yang berpotensi menciptakan permintaan baru yang stabil. Sisi negatifnya adalah jika regulasi menolak, hal ini bisa menurunkan sentimen pasar dan menunda partisipasi institusional.
3. Pelatihan Model AI Covenant-72B (Sedang Berlangsung)
Gambaran Umum: Bittensor sedang melatih Covenant-72B, sebuah model bahasa besar dengan 72 miliar parameter, secara terdesentralisasi di Subnet 3 (τemplar) (CoinMarketCap). Inisiatif ini melibatkan lebih dari 70 kontributor dan merupakan bukti konsep untuk pelatihan AI terdesentralisasi yang dapat diskalakan, menjadi fokus utama pengembangan jaringan.
Arti bagi TAO: Ini adalah kabar positif karena keberhasilan model besar ini menunjukkan kegunaan nyata dan kepemimpinan teknis dalam AI terdesentralisasi, yang dapat menarik kemitraan bisnis. Risiko yang ada adalah kompleksitas teknis atau kegagalan mencapai performa model yang kompetitif, yang dapat mengurangi nilai jaringan.
Kesimpulan
Roadmap jangka pendek Bittensor berfokus pada peningkatan infrastruktur dan mendapatkan pengakuan institusional, sementara visi jangka panjangnya bergantung pada pembuktian AI terdesentralisasi dalam skala besar. Apakah perluasan subnet dan pelatihan model yang sukses akan menjadi pemicu gelombang adopsi dan permintaan TAO berikutnya?