Bagaimana valuasi TAO akan berlanjut saat subsidi berkurang?
Ditulis oleh: Pine Analytics
Disusun oleh: Saoirse, Foresight News
Harga TAO saat ini sekitar 275 USD, kapitalisasi pasar 2,6 miliar USD, valuasi sepenuhnya tereduksi 5,8 miliar USD. Proyek ini mendapatkan dukungan dari institusi Grayscale (pada Desember 2025 sudah mengajukan permohonan listing ETF di NYSE), dan juga mendapatkan pengakuan publik dari CEO NVIDIA Jensen Huang, sementara narasi pasokan token sangat menarik: total maksimum 21 juta token, menggunakan mekanisme pengurangan setengah ala Bitcoin. Setelah pengurangan setengah pertama pada Desember 2025, jumlah penerbitan harian berkurang dari 7200 menjadi 3600. Dalam satu tahun, jumlah subnet meningkat dari 32 menjadi 128, pelatihan Covenant-72B dari Templar juga membuktikan bahwa kekuatan komputasi terdesentralisasi dapat menghasilkan model bahasa besar yang memiliki daya saing standar.
Laporan ini tidak menyangkal fakta di atas. Apa yang ingin kita bahas adalah: apakah model ekonomi jaringan ini dapat menghasilkan pendapatan eksternal nyata yang mendukung skala valuasi saat ini, dan bagaimana daya saingnya saat bersaing dengan penyedia layanan terpusat dan kekuatan komputasi self-hosted.
Rasio distribusi penerbitan token Bittensor (TAO)
Bagaimana nilai jaringan mengalir
Bittensor memiliki empat jenis peserta:
Pemilik subnet membangun pasar AI profesional, mendapatkan insentif penerbitan TAO sebesar 18% dari subnet;
Penambang melaksanakan tugas AI (inference, pelatihan, pengolahan data), mendapatkan 41%, total harian sekitar 1476 TAO, nilai tahunan sekitar 148 juta USD;
Validator memberi penilaian pada output penambang, mendapatkan 41%;
Staker memasukkan TAO ke dalam pool likuiditas subnet, menukar dengan token eksklusif subnet.
Di bawah model Taoflow, bagian hadiah dari suatu subnet ditentukan oleh aliran bersih staking TAO, jika aliran bersih negatif maka tidak ada hadiah. Sepuluh subnet teratas mengendalikan sekitar 56% dari total pasokan jaringan.
TAO adalah token umum di seluruh jaringan: pendaftaran penambang, staking validator, pembelian token subnet, dan pembayaran layanan semuanya memerlukan penggunaan TAO. Secara teori, aktivitas subnet akan membawa permintaan struktural untuk token dasar.
Analisis perbandingan biaya inference model LLaMA 70B penyedia layanan terpusat dengan subnet Bittensor Chutes (SN64)
Kondisi sisi permintaan
Transparansi pasokan vs ketidaktransparanan permintaan
Sisi penawaran Bittensor sangat transparan: 3600 TAO per hari didistribusikan secara programatik, aturan pengurangan setengah dikodekan, tingkat staking (sekitar 70%), proporsi distribusi, dan data likuiditas semuanya tercatat di rantai.
Namun, sisi permintaan sama sekali tidak transparan. Tidak ada dasbor terpadu untuk melacak pendapatan eksternal berdasarkan subnet, dan pemanggilan (inference), perhitungan, pelatihan layanan AI semuanya terjadi di luar rantai, tidak tercatat di blockchain. Investor hanya dapat memperkirakan permintaan melalui aliran staking, harga token subnet, data yang dilaporkan sendiri oleh proyek, dan indikator tidak langsung lainnya. Ketidaktransparanan ini bersifat struktural, bukan fenomena sementara. Blockchain hanya mencatat pergerakan token, tidak mencatat pemanggilan API.
Berikut adalah gambaran sisi permintaan yang paling lengkap hingga Maret 2026.
Chutes (SN64): harga rendah sepenuhnya bergantung pada subsidi
Chutes menguasai 14,4% dari total pasokan jaringan, tertinggi dari semua subnet. Dikembangkan oleh Rayon Labs, menawarkan layanan inference tanpa server dengan model open-source, dengan harga 85% lebih rendah dibandingkan AWS, dan 10%–50% lebih rendah dibandingkan Together AI. Data pengguna di ekosistem ini sangat mencolok: lebih dari 400 ribu pengguna (lebih dari 100 ribu pengguna API), dengan volume permintaan harian lebih dari 5 juta kali, total pengolahan 9,1 triliun token, selama tiga hari terakhir, jumlah token yang dihasilkan dari 66 miliar melesat menjadi 1010 miliar. Ini juga merupakan penyedia layanan inference teratas di OpenRouter, dengan beberapa model yang berkinerja lebih baik daripada pesaing terpusat.
Namun, harga rendah ini bukan berasal dari efisiensi operasional, melainkan dari subsidi.
Dengan pangsa 14,4%, Chutes mendapatkan sekitar 518 TAO per hari, nilai tahunan sekitar 52 juta USD. Namun, pendapatan tahunan eksternalnya hanya sekitar 1,3 juta hingga 2,4 juta USD (nilai tinggi berasal dari laporan tim, belum diaudit secara independen). Protokol memberikan rasio subsidi untuk subnet ini sekitar 22:1 hingga 40:1. Setiap kali pengguna membayar 1 USD, jaringan harus merilis 22–40 USD TAO melalui inflasi untuk mensubsidi.
Jika subsidi dihapus, berdasarkan volume harian sekitar 1010 miliar token, harga pokoknya sekitar 1,41 USD per juta token. Sedangkan harga pasar terpusat saat ini:
Harga LLaMA 3.3 70B Turbo dari Together.ai sekitar 0,88 USD / juta token;
DeepSeek V3 sekitar 0,40–0,80 USD;
Model kecil bisa serendah 0,18 USD.
Ini berarti, setelah subsidi dihapus, harga Chutes akan lebih mahal 1,6–3,5 kali dibandingkan solusi terpusat. Apa yang disebut sebagai keuntungan biaya 85% sepenuhnya terbalik, harga rendahnya pada dasarnya adalah biaya yang dibayar oleh pemegang TAO melalui inflasi, dan bukan efisiensi struktural yang dihasilkan dari desentralisasi.
Ketika pengurangan setengah berikutnya tiba (diperkirakan akhir 2026 atau 2027), harga harus berlipat ganda, atau penambang akan keluar, atau kesenjangan antara subsidi dan pendapatan akan semakin melebar.
Beberapa orang mungkin membandingkan dengan strategi akuisisi pelanggan yang disubsidi di awal internet, tetapi Uber, DoorDash, AWS telah membangun biaya berpindah selama periode subsidi: platform eksklusif, jaringan pengemudi, ekosistem perusahaan. Sedangkan subnet Bittensor tidak memiliki hambatan apapun: model open-source, antarmuka distandarisasi, pengguna dapat beralih penyedia tanpa biaya. Setelah subsidi berkurang, tidak ada mekanisme locking yang dapat mempertahankan pengguna.
Rayon Labs juga mengoperasikan SN56 dan SN19, mengendalikan sekitar 23,7% dari total pasokan jaringan, tanpa mengungkapkan pendapatan eksternal. Satu tim hampir menguasai seperempat distribusi insentif jaringan.
Targon, Templar, dan subnet lainnya
Targon (SN4) adalah subnet dengan pendapatan tertinggi, dioperasikan oleh Manifold Labs, menawarkan layanan komputasi GPU rahasia untuk perusahaan, diperkirakan pendapatan tahunan sekitar 10,4 juta USD, dengan valuasi 48 juta, rasio penjualan sekitar 4,6 kali, merupakan valuasi paling solid di ekosistem. Namun, 10,4 juta hanya merupakan data prediksi yang dikutip dari beberapa laporan, bukan angka setelah diaudit.
Templar (SN3) telah menyelesaikan pelatihan Covenant-72B, dengan kapitalisasi pasar 98 juta USD, tetapi pendapatan eksternal nol. API pelatihan dan penjualan perusahaan masih dalam kemajuan, belum ada produk berbayar yang diluncurkan.
Lebih dari 120 subnet lainnya baik tidak memiliki pendapatan publik, atau masih dalam tahap awal produk, sebagian besar bergantung pada subsidi penerbitan token untuk bertahan hidup.
Gambaran umum
Pendapatan tahunan sisi permintaan yang dapat dikonfirmasi di seluruh jaringan hanya sekitar 3 juta hingga 15 juta USD. Hanya satu subnet Chutes dengan subsidi tahunan (sekitar 52 juta USD) yang sudah melebihi batas pendapatan eksternal jaringan secara keseluruhan.
Dengan kapitalisasi pasar 2,6 miliar USD, rasio pendapatannya sekitar 175–200 kali; jika dihitung dengan valuasi sepenuhnya tereduksi 5,8 miliar USD, mendekati 400 kali. Sementara perusahaan kekuatan AI terpusat dalam beberapa tahun terakhir hanya mendapatkan valuasi pendanaan sekitar 15–25 kali pendapatan masa depan, SaaS dengan pertumbuhan tinggi juga jarang bertahan di atas 50 kali. Rasio valuasi Bittensor adalah 4–10 kali dari target agresif di industri.
Jarak besar antara valuasi dan fundamental permintaan menunjukkan: pasar memberi harga TAO hampir sepenuhnya berdasarkan kelangkaan sisi penawaran (pengurangan setengah, staking terkunci), katalis institusional (prediksi ETF Grayscale, harapan untuk listing) dan sentimen sektor AI, bukan output ekonomi nyata. Ini memang merupakan faktor yang memicu harga, tetapi logika 'Bittensor sebagai jaringan layanan AI yang menciptakan nilai berkelanjutan' adalah dua hal yang sangat berbeda.
Perbandingan pengeluaran modal AI dari penyedia cloud besar dengan skala subsidi tahunan Bittensor (TAO)
Dilema penetapan harga: tertekan dari atas dan bawah
Subnet menghadapi tekanan dari kedua arah:
Di atas: batasan self-hosted
Semua model di platform ini bersifat open-source, bobotnya publik, dan biaya komprehensif untuk menjalankan model 70B hanya 40–50 USD per hari menggunakan satu H100, alat seperti vLLM, Ollama membuat penyebaran lokal sangat sederhana. Chip generasi baru dari NVIDIA juga akan secara signifikan menurunkan biaya inference. Organisasi dengan volume cukup dapat melakukan penyebaran sendiri dengan lebih murah.
Di bawah: tekanan dari raksasa cloud
Pengeluaran modal AI Microsoft, Google, Amazon, dan Meta pada 2025 diperkirakan melebihi 200 miliar USD, dengan kuota prioritas perangkat keras, pusat data khusus, hubungan pelanggan perusahaan, dan juga dapat menggunakan aliran kas dari bisnis lain untuk mensubsidi AI. Anggaran insentif tahunan Bittensor (sekitar 360 juta USD) bahkan tidak mencapai pengeluaran infrastruktur AI Microsoft dalam seminggu. Penyedia layanan profesional juga bersaing dengan harga rendah menggunakan subsidi VC pada model open-source.
Penetapan harga subnet tertekan dalam rentang yang sangat sempit, dan harus menanggung biaya khusus desentralisasi: gesekan token, biaya node validasi, pembagian pemilik subnet, latensi jaringan, dan lain-lain.
Masalah moat
Bahkan jika salah satu subnet memberikan layanan berharga, model dan metodenya sudah terbuka secara alami: Covenant-72B menggunakan protokol Apache, makalah teknis dipublikasikan. Setiap pesaing dapat langsung mereplikasi tanpa terlibat dalam ekosistem TAO.
Moat tradisional (teknologi eksklusif, efek jaringan, biaya berpindah, merek) tidak berlaku:
Teknologi open-source;
Efek jaringan milik TAO, bukan subnet individu;
Bobot model konsisten, biaya berpindah pengguna adalah nol.
Komunitas menganggap mekanisme insentif sebagai moat, tetapi ini bergantung pada penerbitan token besar yang berkelanjutan, dan setiap pengurangan setengah akan terus menyusutkan anggaran insentif.
TAO sebenarnya memperdagangkan apa
Di bawah kapitalisasi pasar 2,6 miliar USD, harga TAO tidak mencerminkan fundamental permintaan, pendapatan tahunan 3–15 juta tidak dapat mendukung dalam kerangka tradisional mana pun. Pasar memperdagangkan: kelangkaan ala Bitcoin, ekspektasi ETF Grayscale, rotasi sektor AI, dan nilai opsi jangka panjang dari AI terdesentralisasi. Semua ini adalah faktor spekulatif yang wajar, tetapi sepenuhnya berasal dari sisi penawaran dan sentimen pasar.
Jika kamu memegang TAO berdasarkan kelangkaan dan narasi, meskipun permintaan lemah, kamu mungkin masih bisa profit; tetapi jika kamu percaya bahwa Bittensor akan menjadi jaringan layanan AI yang benar-benar berskala besar, saat ini tidak ada bukti, dan ada hambatan struktural yang sulit untuk dilalui. Investor harus membedakan logika investasi mereka dengan jelas.