Gate Ventures Research Insights : La révolution Bittensor – L’ascension du Bitcoin de l’IA et la nouvelle configuration économique

Aperçu de l'investissement

Bittensor est une plateforme d’incitation universelle s’inspirant du réseau Bitcoin, basée sur une architecture de sous-réseaux et des mécanismes de théorie des jeux. Bitcoin rémunère ses mineurs par l’émission de jetons pour les calculs SHA256, ce qui garantit la disponibilité du réseau. Bittensor, lui, incite les mineurs de sous-réseaux — via l’émission de nouveaux jetons — à fournir des ressources comme l’inférence d’IA, le stockage de données, la puissance GPU ou la bande passante.

1. Équipe : Les trois membres fondateurs ont une solide formation en informatique : Ala se distingue dans la recherche académique et les algorithmes d’IA, Jacob se concentre sur le machine learning et l’architecture blockchain, et Garrett possède une expertise pointue en ingénierie et développement produit. L’équipe fondatrice s’impose ainsi par la robustesse de ses compétences techniques.
2. Développement : Le projet s’inscrit dans une dynamique de développement continue, marquée par un regain d’activité au dernier trimestre.
3. Produit : Bittensor propose une tokenomics inédite : seules les équipes qui améliorent la qualité du projet, et donc la valeur du jeton de leur sous-réseau, sont récompensées. Les mécanismes de théorie des jeux favorisent la concurrence entre sous-réseaux, qui doivent offrir les meilleures ressources — qu’il s’agisse de performances de modèles, de tarification GPU, d’efficacité du stockage ou de rapidité en repliement de protéines.
4. Écosystème : Comptant aujourd’hui 80 projets de sous-réseaux et connaissant une croissance accélérée, l’écosystème se développe fortement, même si de nombreux projets présentent des redondances ou des similitudes dans leur modèle économique.
5. Narratif : Bittensor s’inscrit pleinement dans les thématiques de l’IA, du DePin et des blockchains publiques.

Risques :

1. Infrastructure limitée, marketing peu développé et communauté peu mobilisée, ce qui entretient une forte opacité.
2. Duplication de projets et carence d’équipes indépendantes, avec certains Labs gérant plusieurs sous-réseaux, ce qui dilue la spécialisation et la compétitivité.
3. Mécanisme TAO complexe, nécessitant un haut niveau d’expertise et présentant une courbe d’apprentissage exigeante pour l’utilisateur particulier.

L’architecture unique de Bittensor favorise une croissance rapide de l’écosystème, sans concurrents directs à ce jour — la plupart des rivaux IA prenant la forme de sous-réseaux isolés. Nous demeurons optimistes sur son potentiel. Contrairement à Allora et Sentiment, axés sur les grands modèles, ou Sahara AI, cantonné aux données, les sous-réseaux de Bittensor (mineurs) fonctionnent comme des nations souveraines au sein d’un système global, chacune étant libre d’explorer sa propre orientation business dans le cadre de Bittensor. La valeur du jeton du sous-réseau constitue le critère de référence du succès. Cette structure d’incitation ouverte, centrée sur le jeton de sous-réseau, dessine une opportunité rare pour un écosystème de premier plan. La montée en puissance du capital-risque, notamment via YZi Labs, révèle un soutien institutionnel croissant à Bittensor.

1. Présentation générale

1.1 Présentation du projet

Bittensor est une plateforme d’incitation universelle, conçue dans l’esprit du réseau PoW de Bitcoin, et repose sur une architecture de sous-réseaux ainsi que sur la théorie des jeux. Bitcoin récompense ses mineurs pour les calculs SHA256 grâce à l’émission de jetons, garantissant l’utilité du réseau. Bittensor verse des jetons aux mineurs de sous-réseaux en échange de ressources comme l’inférence IA, le stockage de données, la puissance GPU et la bande passante. Par la théorie des jeux et les incitations en jetons, il instaure un environnement de crowdsourcing distribué et compétitif.

1.2 Informations de base

Remarque : Données issues de CoinMarketcap & Coinglass ; statistiques arrêtées au 17 mars 2025 (UTC)

2. Détails du projet

2.1 Présentation de l’équipe

Jacob Robert Steeves : Fondateur

Jacob Robert Steeves, fondateur, est titulaire d’un Bachelor of Applied Science de la Simon Fraser University, avec une spécialisation en mathématiques et informatique. Pendant ses études, il a décroché la 8^e place aux ACM-ICPC Northwest North America Regional (2014). Sa carrière englobe la recherche en machine learning (Knowm), le développement d’algorithmes (Google) et la technologie décentralisée (Bittensor), avec une expertise approfondie en machine learning, informatique distribuée, cryptographie et entreprises technologiques traditionnelles.

Ala Shaabana : Co-fondateur

Ala Shaabana, co-fondateur, est diplômé en informatique de l’University of Windsor et docteur de la McMaster University. Son parcours réunit développement logiciel (firmCHANNEL, VMware, Instacart) et recherche académique, couvrant l’informatique, le machine learning et l’informatique distribuée, aussi bien dans l’univers entrepreneurial qu’à l’université.

Garrett Oetken : CTO

Garrett Oetken, CTO, est diplômé en informatique de l’University of Idaho. Son expérience professionnelle inclut le développement logiciel (Safeguard Equipment), la recherche en IA et l’entrepreneuriat tech (Quantum Star Technologies, Opentensor Foundation), avec une spécialisation IA, vision par ordinateur, traitement du langage naturel et informatique distribuée.

Opentensor, fondée en mars 2023, rassemble près de 40 collaborateurs (ancienneté moyenne : 1,3 an) et forme l’équipe de développement de Bittensor. Tous les responsables clés possèdent une formation pointue en informatique. Ala privilégie la recherche et les algorithmes d’IA, Jacob excelle en machine learning et blockchain, et Garrett assure l’ingénierie et le développement produit — une équipe fondatrice à l’expertise technique affirmée.

2.2 Financement

Bittensor n’a communiqué aucune levée de fonds sur le marché primaire. Les registres publics font état de transactions OTC de jetons, pour plusieurs millions de dollars, réalisées par Polychain, DCG et DAO5.

2.3 Codebase

Contributeurs, source : Github

Le principal dépôt Github d’Opentensor, Tensor, a vu le rythme de développement et de mises à jour croître très sensiblement au premier trimestre 2025.

2.4 Produit

2.4.1 Origine

Bittensor a été imaginé à partir de l’analyse du réseau Bitcoin, qui motive les mineurs à l’échelle mondiale par des récompenses en jetons pour l’exécution d’algorithmes essentiels. Néanmoins, le minage Bitcoin ne délivre qu’une puissance de calcul basique et monolithique. S’inspirant de ce modèle, Bittensor incite les mineurs à fournir des ressources numériques plus larges (particulièrement à l’ère de l’IA), du calcul pur jusqu’aux services intelligents. Là où les mineurs Bitcoin exécutent SHA256, ceux de Bittensor peuvent proposer des algorithmes et ressources variés — inférence IA, stockage, calcul, bande passante — en les intégrant dans un marché décentralisé fondé sur des incitations unifiées.

2.4.2 Description du produit

Bittensor est open source ; les participants peuvent créer tout type de bien numérique, des capacités de calcul au stockage, en passant par l’entraînement/l’inférence IA, le repliement de protéines ou la prédiction financière. Le réseau est constitué de sous-réseaux multiples, chacun étant une communauté indépendante de mineurs et de validateurs. Les créateurs de sous-réseaux pilotent les incitations ; les stakers TAO soutiennent les validateurs qu’ils estiment les plus performants.

Architecture TAO, source : Bittensor

TAO s’articule autour de plusieurs composants majeurs :

1. Sous-réseaux : Chaque sous-réseau constitue un marché concurrentiel, centré sur l’incitation, produisant un bien numérique IA spécifique, et composé de mineurs (producteurs) et de validateurs (évaluateurs) qui en font respecter les standards.
2. Mainnet : Le mainnet Bittensor consigne soldes et transactions pour mineurs, validateurs et créateurs de sous-réseaux ; le jeton TAO sert à l’incitation des sous-réseaux.
3. API : L’API Bittensor orchestre les interactions entre mineurs et validateurs et l’accès au mainnet selon les besoins.

Les sous-réseaux distinguent deux rôles principaux : mineurs et validateurs.

Mineurs :

• Les mineurs ne se limitent pas à la puissance de calcul PoW, ils apportent aussi des ressources pour l’entraînement/l’inférence IA ou d’autres biens numériques (comme la bande passante).
• Chaque sous-réseau se spécialise (NLP, CV, multimodal, etc.) ; les mineurs rejoignent ceux qui correspondent à leur matériel/algorithmes pour optimiser contributions et récompenses.

Validateurs :

• Les validateurs assurent la sécurité du réseau Bittensor, gérant le packaging des blocs et la validation des transactions (similaire à Polkadot/Substrate) pour garantir son intégrité.
• Au sein du sous-réseau, ils imposent le consensus interne et préviennent tout comportement malicieux.

Liquidité des sous-réseaux
Chaque sous-réseau dispose d’une pool AMM indépendante, composée de deux réserves : les TAO et le jeton natif du sous-réseau (Alpha Token). Les jetons de sous-réseau s’acquièrent en stakant des TAO dans la pool dédiée. Exemple : une pool contient 1 000 TAO pour 16 000 jetons Alpha ; selon la formule :

Un jeton Alpha équivaut alors à 0,0625 TAO. Si la demande pour Alpha augmente, les utilisateurs achètent de l’Alpha en échange de TAO, ce qui fait baisser le stock d’Alpha et monter la réserve TAO, poussant ainsi le prix d’Alpha à la hausse. De nouveaux TAO et jetons de sous-réseaux sont injectés à chaque bloc, influençant la valorisation des jetons.

L’émission de jetons et les incitations s’appuient sur le mécanisme dynamique TAO de Bittensor, détaillé ci-après.

2.4.3 Détails techniques

L’algorithme historique Yuma Consensus de Bittensor réglait à la fois le consensus et la répartition des incitations pour la contribution aux modèles IA, tout en décourageant la collusion. Il déterminait les votes de validation et la distribution de TAO vers les sous-réseaux. Les principaux défis :

1. Les validateurs ne pouvaient évaluer de manière satisfaisante une large diversité de sous-réseaux, menant à des résultats biaisés, à l’indifférence ou à la corruption ;
2. Les sous-réseaux pouvaient soudoyer les validateurs pour obtenir davantage de votes ;
3. Les sous-réseaux de qualité pouvaient être négligés à tort.

Le mécanisme dynamique TAO (DTAO) de Bittensor introduit des récompenses en jetons pilotées par le marché : chaque sous-réseau émet son propre jeton (Alpha) et utilise la pool AMM pour la découverte du prix. La valeur du sous-réseau découle du marché ; plus son jeton s’apprécie, plus les récompenses en TAO et en Alpha sont importantes.

Exemple : Les sous-réseaux A et B émettent chacun un TAO par bloc. Leurs jetons (alphaA, alphaB) affichent des prix P_a, P_b. Par défaut, 1 TAO par jeton, tous deux plafonnés à 21 millions. L’allocation TAO Δτ pour chaque sous-réseau est proportionnelle au prix de son jeton rapporté à l’ensemble des prix :

Si P_a = P_b = 1 TAO, chaque sous-réseau reçoit 0,5Δτ par bloc. Si le marché préfère alphaA, des TAO supplémentaires affluent dans sa pool.

La stabilité du prix des pools AMM impose d’ajuster les injections d’Alpha. Les étapes :

1. Calculer Δαi — quantité d’Alpha nécessaire pour conserver le prix pi ;
2. Si cela dépasse le plafond du sous-réseau, seule la quantité limitée est injectée.

DTAO distribue la quantité d’Alpha correspondante aux acteurs de l’écosystème (mineurs, validateurs, propriétaires de sous-réseaux) en lieu et place de l’ancienne répartition TAO :

• Mineurs : 41 %
• Validateurs : 41 %
• Propriétaires de sous-réseaux : 18 %

Les injections en pool stabilisent le prix ; la distribution directe incite les participants. Les jetons Alpha sont conservés et libérés à chaque intervalle Tempo (360 blocs), limitant la fragmentation. Les mineurs touchent ces jetons exclusivement via ce mécanisme ; les validateurs assurent la sécurité réseau.

Problématique courante : chaque injection de TAO se double d’une émission d’Alpha dans la pool AMM, ce qui stabilise le prix tout en amplifiant la pression vendeuse. Ce modèle rappelle la récompense des mineurs Bitcoin. Les injections coordonnées de TAO et d’Alpha renforcent la liquidité, réduisent le slippage et consolident la confiance du marché. Les distributions Alpha privilégient les mineurs et développeurs de sous-réseaux de qualité. Avec un plafond de 21 millions de jetons, l’émission n’est pas extensible à l’infini — le modèle atteint progressivement son plafond, comme pour Bitcoin.

Mécanisme de cycle vertueux

Le TAO dynamique crée une boucle de rétroaction positive : les développeurs de sous-réseaux sont encouragés à construire des projets solides pour sécuriser des récompenses équitables et transparentes en jetons. Le dispositif décourage la manipulation des votes ; seuls les projets ayant de réelles bases peuvent maintenir un jeton valorisé, tandis que les sous-réseaux faibles ou manipulés se voient sanctionnés par le marché.

3. Développement

3.1 Historique

3.2 Présent

Croissance des sous-réseaux, source : taostats

Les sous-réseaux Bittensor sont live depuis octobre 2023 et leur développement se poursuit depuis 18 mois. Le réseau rassemble aujourd’hui 80 sous-réseaux (incluant Root), l’écosystème croissant à un rythme soutenu. Au 23 mars, la capitalisation totale atteint 1,65 milliard de dollars, le volume quotidien de transactions sur les jetons de sous-réseau s’établit à 47,66 millions de dollars.

3.2.2 Croissance de l’écosystème

Écosystème Bittensor, source : OKA Research

Top 20 par liquidité, source : Taostates

Nous avons classé les 20 premiers projets selon la liquidité dans leur pool AMM, à l’exclusion du réseau Root (ancien système distributeur piloté par les validateurs, aujourd’hui obsolète). Ce classement reflète la valeur persistante et la reconnaissance du marché.

L’écosystème présente d’importants phénomènes de duplication : 11 des 20 premiers projets exploitent des GPUs décentralisés pour le pré-entraînement, l’entraînement, le fine-tuning et l’inférence de grands modèles. Les sous-réseaux assurent également le calcul GPU décentralisé pour le repliement de protéines, la théorie des graphes, etc. De nombreux sous-réseaux sont portés par les mêmes studios, comme Microcosmos (#1, #9, #13, #25, #37) ou Rayon Labs (#64, #19, Gradients), ce qui révèle un manque d’équipes réellement indépendantes.

Le retour de la communauté fait ressortir plusieurs problématiques majeures :

1. Depuis l’introduction du TAO dynamique sur le mainnet et l’arrêt du sous-réseau Root (fin de la supervision centrale), le réseau d’incitation décentralisé rémunère désormais les sous-réseaux en fonction de leur capitalisation, ce qui permet à des meme tokens de capter les récompenses, au risque de dévoyer les objectifs du réseau.
2. Les sous-réseaux LLM centrés sur l’inférence sont fréquemment confrontés à l’inefficacité et la redondance, liés à une surabondance de minage et à des normes de qualité et d’incitation inégalement réparties, ce qui pousse les mineurs vers l’homogénéité pour éviter la mauvaise classification.

Le premier point appelle à une attention particulière ; des mécanismes spécifiques ou un DAO pourraient limiter cet effet. Le second traduit un manque de pilotage des sous-réseaux — ceux sans valeur n’auront plus d’incitations. À long terme, le modèle d’incitation ouvert de Bittensor conserve tout son intérêt ; nous détaillerons des cas d’usage dans le segment écosystème.

L’apport des fonds de capital-risque s’accroît dans l’écosystème Bittensor, avec une part croissante de projets bénéficiant de financements :

3.2.2 Réseaux sociaux

L’interaction avec la communauté Bittensor reste limitée : Discord est le seul canal officiel, la communication et le marketing demeurant très discrets.

3.3 Perspectives

Membre de l’équipe X, source : const

Le blog officiel a cessé d’être actualisé l’an dernier et aucune feuille de route 2025 n’a été publiée. L’équipe focalise ses efforts sur les développeurs plutôt que sur l’animation communautaire. Parmi les priorités communiquées par le fondateur (via X) figurent : signatures à seuil, chiffrement à délai, fonctions vérifiables, ZK-SNARKs, chiffrement homomorphique et calcul multipartite — tout un arsenal cryptographique destiné à permettre la refonte des systèmes d’incitation par les développeurs.

4. Tokenomics

4.1 Répartition des jetons

Vesting Schedule, source : Defillama

Le réseau Finney a été mis en ligne le 20 mars 2023, avec les premiers mineurs actifs dès le départ. Bittensor, sur le modèle de Bitcoin, n’a réservé aucune allocation à l’équipe ou aux investisseurs institutionnels lors du lancement. L’offre totale est de 21 millions de jetons, dont 36,95 % (environ 8,5 millions) déjà minés, le reste (68,05 %) restant à produire. Un TAO est miné toutes les 12 secondes, soit environ 7 200 par jour (soit 1,8 million de dollars quotidiens à 250 $/TAO ; le volume spot quotidien atteint 96,62 millions de dollars).

Staking des validateurs, source : Taostates

Actuellement, 6 143 675 jetons TAO sont stakés (72,3 % du supply en circulation), avec un rendement annuel (APY) de 15 à 17 %. En comparaison : Solana propose 7,5 %, NEAR 9,2 % et Ethereum 2,9 %.

La tokenomics du TAO s’aligne sur celle du BTC : la valorisation du réseau s’exprime en TAO ; toutes les incitations économiques sont dédiées aux validateurs et à la récompense des sous-réseaux. L’émission totale prendra plusieurs siècles, garantissant une distribution progressive et stable.

4.2 Utilité du jeton

• Gouvernance et vote
• Frais d’enregistrement (mineurs, validateurs, sous-réseaux)
• Recyclage : TAO intègre un mécanisme inédit — le réseau réinjecte les TAO de récompense dans la pool. Ce recyclage provient des nouveaux enregistrements (mineurs, validateurs) et des sous-réseaux clôturés.

Registration Recycle, source : Taostates

Le graphique montre le recyclage journalier, témoin de l’activité sur l’écosystème, avec 150 à 300 TAO recyclés par jour.

4.3 Adresses des détenteurs

Transactions sur plateformes, source : Taostates

Top50 Balance, source : Taostates

Les 50 premières adresses détiennent environ 30 % du supply en circulation. Binance domine le volume d’échanges, dépassant la somme de tous les autres exchanges. MEXC détient la première place en nombre d’adresses individuelles.

TAO Trust, source : Grayscale

Sur le segment ETF, Grayscale détient pour 5,5 millions de dollars de TAO.

5. Marché & Concurrence

Bittensor adopte un modèle de distribution analogue à celui de BTC, sans préminage. Le projet mobilise la théorie des jeux pour proposer des solutions compétitives et décentralisées sur les marchés GPU, la recherche, le stockage/indexation distribué, l’entraînement et l’inférence IA. Allora, Sentient (inférence de modèles) et Sahara AI (data participative) sont des concurrents, même si Sentient et Sahara AI se situent à l’échelle de sous-réseaux, tandis qu’Allora est le plus proche structurellement.

5.1 Panorama du marché et de la chaîne de valeur

Le business model de Bittensor rappelle le crowdsourcing Web2 (ex. : Scale AI, qui mobilise une main-d’œuvre peu coûteuse pour labelliser les données, au service d’entreprises spécialisées dans les grands modèles ; valorisation actuelle : plus de 14 milliards de dollars). Le crowdsourcing permet de baisser les coûts et d’accroître la flexibilité, là où la centralisation demeure plus stable et régulée. La décentralisation est moins efficiente, mais les ressources inactives des sous-réseaux conservent un potentiel latent. Beaucoup de sociétés externalisent des tâches cycliques à fort volume pour gagner en performance et contrôler les coûts.

5.2 Focus Projets : Allora

Allora est un réseau IA communautaire en amélioration continue. Les membres contribuent ; les validateurs évaluent les apports à l’aide d’une inférence contextuelle. Les rôles : workers (fournisseurs de ressources — équivalents des mineurs Bittensor), reputers (évaluateurs de qualité — équivalents des validateurs Root Bittensor), validateurs (infrastructure Cosmos), consommateurs (utilisateurs de ressources).

Architecture Allora, source : Allora

Architecture : les Inference Workers génèrent des réponses ; les Forecasting Workers prédisent l’erreur ; les Reputers agrègent les résultats envoyés au Top Coordinator, qui dialogue avec les consommateurs.

Point clé : les Forecasting Workers interviennent globalement et accèdent à l’ensemble des résultats d’inférence. Pour la prédiction de prix, le dispositif identifie quel worker surperforme dans tel ou tel contexte, ce qui illustre la technologie contextuelle d’Allora pour l’évaluation adaptée aux scénarios.

5.3 Benchmark concurrents

Allora et Bittensor s’appuient sur la théorie des jeux pour faire émerger les meilleurs contributeurs. Différences :

Évaluation des mineurs

Bittensor structure l’allocation des récompenses selon la valeur du jeton de sous-réseau. L’objectif : accroître la valorisation du jeton pour maximiser la distribution des récompenses.

Allora retient la méthode Shapley : la contribution s’analyse via la dégradation des performances observée lors de l’absence d’un worker. Les reputers mesurent la perte, ce qui oriente la répartition future selon le principe du partage proportionnel.

Ouverture de l’écosystème

Bittensor offre une grande autonomie : les développeurs de sous-réseaux peuvent proposer tout service et doivent trouver eux-mêmes leur clientèle. Chez Allora, les mineurs œuvrent sur de grands modèles, souvent orientés finance ou prédiction, et les intégrations sont coordonnées de façon centralisée. Allora s’apparente à un cluster de modèles, alors que Bittensor ressemble à un archipel où chaque île dispose de sa propre monnaie et de son secteur d’activité.

Communauté & financement

Allora est en avance côté communauté et levées de fonds, avec près de 33 millions de dollars recueillis auprès de capital-risqueurs majeurs. Bittensor se limite à Discord comme canal officiel. Allora communique aussi sur Telegram, X, Discord et des forums. À l’image de Bitcoin, Bittensor privilégie une communauté organique plutôt qu’une animation institutionnelle.

Tokenomics

Les sous-réseaux Bittensor peuvent émettre leur propre jeton ; les mineurs Allora utilisent un unique jeton Allora. Bittensor a été lancé avec une répartition équitable ; Allora a réservé l’essentiel des allocations à son équipe et aux VCs. Les deux projets calquent leur émission sur le modèle Bitcoin avec halving tous les quatre ans.

En résumé, l’architecture de Bittensor se distingue par son ouverture, permettant à des projets autonomes d’émettre leur propre jeton, ce qu’aucun concurrent actuel n’offre.

6. Risques principaux

1. Déficit d’infrastructures, marketing absent et communauté faiblement engagée, ce qui accentue le manque de transparence.
2. Forte redondance dans l’écosystème, faiblesse du nombre d’équipes indépendantes — certains Labs orchestrant plusieurs sous-réseaux, ce qui limite la spécialisation et la compétitivité.
3. Mécanisme TAO complexe, courbe d’apprentissage importante pour le public particulier et haut niveau d’exigence pour les équipes projet.

Références

• Bittensor (TAO) : https://oakresearch.io/en/reports/protocols/bittensor-tao-presentation-protocol-combining-ai-blockchain
• Bittensor Docs : https://docs.bittensor.com/
• Rapport THUBA : https://foresightnews.pro/article/detail/67830
• Demystify Bittensor : https://www.trendx.tech/news/comprehensive-analysis-of-the-decentralized-ai-network-bittensor-1215435
• Reflexivity Research : https://x.com/reflexivityres/status/1843319486138474552

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