Детальний огляд
1. Розширення кількості підмереж до 256 (2026)
Огляд
Bittensor планує збільшити кількість активних підмереж з 128 до 256 у 2026 році (Cryptobud⚡). Підмережі — це спеціалізовані AI-мережі (наприклад, виявлення шахрайства, синтетичні ідентичності), які конкурують за винагороди у TAO. Серед останніх новинок — підмережі Chutes (серверлес AI-обчислення) та Ridges (навчання автономних агентів), які разом мають ринкову вартість понад $800 млн (Yahoo Finance).
Що це означає
Це позитивний сигнал для TAO, оскільки зростання підмереж стимулює попит на стейкінг, участь валідаторів та використання TAO як токена винагороди. Проте надмірна кількість низькоякісних підмереж може знизити загальну цінність мережі.
2. Квантово-стійкий стейкінг (2026)
Огляд
У спільноті обговорюють плани оновлення механізму стейкінгу Bittensor для захисту від атак квантових комп’ютерів (dTAO For Dummies). Це передбачає впровадження постквантових криптографічних алгоритмів для безпечної взаємодії валідаторів і майнерів.
Що це означає
Це нейтрально-позитивний фактор: хоча оновлення забезпечить захист мережі в майбутньому, складність впровадження може затримати інші оновлення. Успіх зробить Bittensor лідером у сфері безпечного децентралізованого AI.
3. Покращення конфіденційності (2026)
Огляд
Підмережі, орієнтовані на конфіденційність, як-от Targon (конфіденційний AI через зашифровані обчислення), набирають популярності. Загальні оновлення мережі спрямовані на анонімізацію даних транзакцій і результатів підмереж, що допоможе уникнути витоків чутливих AI-моделей (CoinMarketCap).
Що це означає
Це позитивно вплине на прийняття технології інституціями, для яких конфіденційність є критичною. Водночас баланс між прозорістю (для валідації) і конфіденційністю залишається технічно складним завданням.
Висновок
Дорожня карта Bittensor на 2026 рік зосереджена на масштабуванні екосистеми підмереж із одночасним посиленням безпеки та конфіденційності — ключових кроків для конкуренції з централізованими AI-гігантами. Перехід до «blue-chip» підмереж (наприклад, високоякісних AI-сервісів) може закріпити роль TAO як основи децентралізованого машинного інтелекту.
Чи зможе модель підмереж Bittensor випередити закриті AI-системи великих технологічних компаній?