詳細解説
1. サブネット性能の見直し(2025年10月)
概要: OpenTensor Foundationは、アクティブなサブネット数を128に制限し、4か月の免疫期間後にパフォーマンスが低いサブネットを新規サブネットが置き換える競争的な仕組みを導入しました(Binance News)。サブネットの登録解除によりロックされていたTAOが解放され、流動性が活発な参加者に再分配されます。
意味するところ: これはTAOにとって好材料です。高品質なサブネットを促進し、停滞した資本を減らし、報酬を実際の利用価値に連動させるためです。ただし、サブネットの入れ替わりが頻繁になることで短期的な価格変動が増える可能性もあります。
2. TAOフロー排出モデル(2025年12月)
概要: 報酬は30日間の指数移動平均で測定されるステーキングの流入が持続しているサブネットに集中して配分されるようになりました。これにより、固定的な排出から成長ネットワークへのインセンティブ集中へとシフトしています。
意味するところ: 中立からやや好材料です。自然な成長を促しますが、人気のあるサブネットに報酬が偏るリスクもあります。バリデーターは報酬を維持するために積極的にステークを集める必要があります。
3. MEVシールドの導入(2025年12月)
概要: 暗号化されたメンプールにより、フロントランニングなどの最大抽出可能価値(MEV)攻撃を防止します。マイナーやバリデーターはネットワークフラグでこの機能をオプトアウト可能です。
意味するところ: ユーザーの信頼とネットワークの安全性にとって好材料です。捕食的な取引を減らすことで、より多くの開発者がBittensor上での開発に参加しやすくなります。ただし、採用はスムーズな統合に依存します。
4. EVM互換性の展開(2025~2026年)
概要: Ethereum Virtual Machine(EVM)対応を拡大し、EthereumやAvalancheなど複数のチェーン間でAIモデルやdAppsが連携できるようになります。
意味するところ: 普及にとって好材料です。クロスチェーン機能により、ベンダーロックインを避けたいWeb2のAI企業が分散型インフラを利用しやすくなります。ただし、スケーラビリティの課題が実行リスクとして残ります。
結論
Bittensorはサブネットの質の向上、公正な報酬分配、クロスチェーンの相互運用性を重視し、分散型AIの基盤レイヤーとしての地位を確立しようとしています。TAOの初回半減期(2025年12月)が完了し、GrayscaleのTrustなど機関投資家向け商品も注目を集める中、ネットワークの成功はサブネットの多様化にかかっています。企業向けAIエージェントや分散型予測市場など、高付加価値のユースケースをどれだけ取り込めるかが鍵となるでしょう。