補貼退潮時，TAO 的估值何去何從？
撰文：Pine Analytics
編譯：Saoirse，Foresight News
TAO 現價約 275 美元，市值 26 億美元，完全稀釋估值 58 億美元。該項目獲得灰度機構背書（2025 年 12 月已提交紐交所 ETF 上市申請），也得到英偉達 CEO 黃仁勳公開認可，同時代幣供給敘事極具吸引力：總量上限 2100 萬枚，採用比特幣式減半機制。2025 年 12 月首次減半後，日發行量從 7200 枚降至 3600 枚。一年內子網數量從 32 個增至 128 個，Templar 的 Covenant-72B 訓練也證明，去中心化算力可以跑出具備基準競爭力的大語言模型。
この報告書は上記の事実を否定するものではありません。我々が探求すべきは、このネットワークの経済モデルが現在の評価規模を支える真の外部収入を生み出せるのか、さらに中央集権的サービス業者や自己ホスティングの競争力とどのように戦うのかです。
Bittensor（TAO）トークン発行分配比率
ネットワークの価値の流れ
Bittensor には4種類の参加者がいます：
サブネットの所有者は専門のAI市場を構築し、サブネットの18%のTAO発行報酬を得る；
マイナーはAIタスク（推論、トレーニング、データ処理）を実行し、41%を得る。毎日合計約1476枚のTAO、年換算で約1.48億ドルの価値；
バリデーターはマイナーの出力に点数を付け、41%を得る；
ステーキング者はTAOをサブネットの流動性プールに投入し、サブネット専用トークンと交換する。
Taoflowモデルの下で、あるサブネットの報酬シェアはTAOのステーキング純流入によって決定され、純流入が負であれば報酬はありません。上位10のサブネットは全ネットワーク発行量の約56%をコントロールしています。
TAOは全ネットワークで使用されるトークンです：マイナーの登録、バリデーターのステーキング、サブネットトークンの購入、サービスの支払いすべてにTAOが必要です。理論的には、サブネットの活動は基盤トークンに構造的な需要をもたらすでしょう。
BittensorのサブネットChutes（SN64）と中央集権サービスプロバイダーLLaMA 70Bモデルの推論コストの比較分析
需要側の現状
供給の透明性 vs 需要の不透明性
Bittensorの供給側は非常に透明です：毎日3600枚のTAOがプログラムに従って分配され、半減ルールはハードコードされ、ステーキング率（約70%）、分配比率、流動データはすべてオンチェーンです。
しかし、需要側は完全に不透明です。サブネットごとに外部収入を追跡する統一ダッシュボードはなく、AIサービスの実際の呼び出し（推論、計算、トレーニング）はオンチェーンで記録されません。投資家はステーキングの流れ、サブネットのトークン価格、プロジェクト側の自己報告データなどの間接的な指標を通じて需要を推測するしかありません。この不透明性は構造的であり、一時的な現象ではありません。ブロックチェーンはトークンの流転しか記録せず、APIの呼び出しは記録しません。
以下は2026年3月時点での最も完全な需要側の画像です。
Chutes (SN64)：低価格の背後には補助金がある
Chutesは全ネットワークの14.4%の発行量を占めており、すべてのサブネットの中で最高です。Rayon Labsによって開発され、オープンソースモデルに基づくサーバーレス推論サービスを提供しており、AWSより85%安く、Together AIより10%-50%安い料金を提供しています。エコシステム内ではユーザーが40万人を超え（APIユーザーは10万人以上）、日々のリクエスト量は500万回を超え、累計処理は9.1トリリオントークンに達し、3日間の平均トークン生成量は66億から1010億に急増しています。これはOpenRouter上のトップ推論サービスプロバイダーでもあり、一部のモデルは中央集権的な競合製品を上回る性能を示しています。
しかし、この低価格は運営効率から来ているのではなく、補助金から来ている。
14.4%のシェアで計算すると、Chutesは毎日約518枚のTAOを得て、年換算で約5200万ドルの価値があります。しかし、外部の年収は約130万〜240万ドル（高い値はチームが自己報告したもので、独立監査はされていません）。プロトコルはこのサブネットに対する補助金の比率を約22:1から40:1としています。ユーザーが1ドル支払うごとに、ネットワークはインフレを通じて22〜40ドルのTAOを補助する必要があります。
補助金を除外すると、日々の約1010億トークンの処理量から逆算すると、コストは約100万トークンあたり1.41ドル。現在の中央集権市場価格は：
Together.aiのLLaMA 3.3 70B Turboは約0.88ドル/百万トークン；
DeepSeek V3は約0.40〜0.80ドル；
小型モデルは最低0.18ドルまで可能です。
これは、補助金を除外するとChutesの価格は中央集権的な選択肢より1.6〜3.5倍高くなることを意味します。いわゆる85%のコスト優位性は完全に逆転し、その低価格の本質はTAO保有者がインフレを通じて支払っているものであり、分散化によってもたらされる構造的効率ではありません。
次の半減期が来るとき（2026年末または2027年の予想）、価格が倍になるか、マイナーが撤退するか、補助金と収入のギャップがさらに広がることになる。
誰かがインターネットの初期の補助金による顧客獲得を類似として取り上げるかもしれませんが、Uber、DoorDash、AWSは補助金期間中に切替コストを築きました：専有プラットフォーム、ドライバーのネットワーク、企業エコシステム。一方、Bittensorのサブネットには何の障壁もありません：モデルはオープンソース、インターフェースは標準化されており、ユーザーはコストゼロでサービスプロバイダーを切り替えることができます。補助金が退潮した場合、どんなロックメカニズムもユーザーを留めることはできません。
Rayon LabsはSN56とSN19も運営しており、全ネットワークの発行量の約23.7%をコントロールしているが、外部収入は開示していません。単一のチームがネットワークの4分の1のインセンティブ配分をほぼ支配しています。
Targon、Templarおよびその他のサブネット
Targon (SN4)は収入が最も高いサブネットで、Manifold Labsによって運営され、企業向けに機密GPU計算サービスを提供しています。推定年収は約1040万ドルで、それに対応する評価は4800万ドル、売上高倍率は約4.6倍で、エコシステム内で最も堅実な評価です。しかし1040万ドルは、複数の報告書で引用された予測データであり、監査された数字ではありません。
Templar (SN3) は Covenant-72B のトレーニングを完了し、市場価値は9800万ドルだが、外部収入はゼロ。トレーニングAPIと企業向け販売はまだ進行中で、有料製品は未発表。
残りの120以上のサブネットは、公開収入がないか、まだ製品前段階で、主にトークン発行の補助金で生存しています。
全体の概要
全ネットワークで確認された需要側の年収は約300万〜1500万ドルのみ。Chutesというサブネットの年次補助金（約5200万ドル）だけでも、全ネットワークの外部収入の上限を超えています。
26億ドルの市場価値で計算すると、その収益倍数は約175〜200倍；58億完全希薄化評価で計算すると、約400倍に達します。しかし、中央集権的なAI計算企業の近年の資金調達評価は、予測収入のわずか15〜25倍であり、高成長のSaaSも50倍以上を長期に維持することはほとんどありません。Bittensorの評価倍数は業界の攻撃的なターゲットの4〜10倍です。
評価と需要ファンダメンタルの巨大なギャップは、マーケットがTAOの価格をほぼ完全に供給側の稀少性（半減、ステーキングロック）、機関の触媒（グレースケールETF、上場期待）、AIセクターの感情に基づいていることを示していますが、実際の経済出力とは全く別の論理です。これらは確かに価格の駆動要因ですが、「BittensorがAIサービスネットワークとして持続可能な価値を創造する」という論理とは全くの別物です。
超大規模クラウドプロバイダーのAIキャピタル支出とBittensor（TAO）の年間補助金規模の比較
価格設定のジレンマ：上下からの挟撃
サブネットは同時に両端から圧迫されています：
上方：自己ホスティングの上限
プラットフォーム上のすべてのモデルはオープンソースであり、重みも公開されており、単一のH100が70Bモデルを走らせるための総合コストはわずか40〜50ドル、vLLM、Ollamaなどのツールはローカルデプロイを非常に簡単にしています。NVIDIAの新世代チップは推論コストを大幅に削減します。十分な量の機関が自前で展開すれば、さらに安価になります。
下方：クラウド大手の圧迫
マイクロソフト、Google、Amazon、Metaの2025年のAIキャピタル支出は合計2000億ドルを超え、ハードウェア優先配分、専用データセンター、企業顧客関係を持ち、他のビジネスのキャッシュフローでAIを補助できます。Bittensorの年間インセンティブ予算（約3.6億ドル）は、マイクロソフトの1週間のAIインフラ投資にも及びません。専門サービスプロバイダーもオープンソースモデルでVCによる補助金で低価格競争をしています。
サブネットの価格設定は非常に狭い範囲に圧縮されており、去中心化特有のコスト（トークンの摩擦、バリデーションノードのコスト、サブネット所有者の取り分、ネットワーク遅延など）を負担しなければなりません。
競争上の障壁の問題
たとえあるサブネットが価値のあるサービスを提供しても、基盤となるモデルや手法は自ずと公開されます：Covenant-72BはApacheプロトコルを採用し、技術論文は公開されています。競合他社はTAOエコシステムに参加することなく直接レプリケートできます。
従来の競争上の障壁（独自技術、ネットワーク効果、切替コスト、ブランド）は成立しません：
技術のオープンソース；
ネットワーク効果はTAOに属し、単一のサブネットには属しません；
モデルの重みは一致しており、ユーザーの切り替えコストはゼロです。
コミュニティはインセンティブメカニズムが競争上の障壁であると考えていますが、これは継続的な大規模トークン発行に依存しており、半減するたびにインセンティブ予算は減少します。
TAOは結局何を取引しているのか
26億ドルの市場価値の下で、TAOの価格は需要ファンダメンタルを反映しておらず、300〜1500万ドルの年収はどの伝統的な枠組みでも支えられません。市場は取引しているのは、ビットコインのような稀少性、グレースケールETFの期待、AIセクターのローテーション、分散型AIの長期オプションの価値です。これらはすべて合理的な投機要因ですが、供給側と市場の感情から完全に来ています。
もしあなたが稀少性とストーリーに基づいてTAOを保持しているなら、需要が弱くても利益を得られるかもしれない。しかし、もしあなたがBittensorが本当に規模のあるAIサービスネットワークになると信じているなら、現在のところ証拠はなく、突き破るのが難しい構造的障害に直面しています。投資家は自分の投資論理を明確に区別するべきです。