Le fossé de valorisation de Bittensor TAO s’agrandit, les réseaux d’IA décentralisés ayant un retard par rapport à OpenAI en termes de part de marché.

• Les réseaux d’IA décentralisés traitent actuellement environ 592 milliards de tokens par jour.2,75 % des données rapportées par OpenAI21,6 billions de tokens.
• La capitalisation boursière totale de ces réseaux se situe autour de 4,19 milliards de dollars, ce qui représente une fraction du valeur de 852 milliards de dollars de OpenAI.
• Bittensor (TAO) est le leader du secteur, avec une capitalisation boursière de 2,12 milliards de dollars.Plafond de fourniture de 21 millions de tokens fixé..
• L’efficacité d’utilisation du matériel est une mesure cruciale, car les surcoûts liés au consensus et la capacité inutilisée réduisent la production réelle de tokens.

Le secteur de l’intelligence artificielle décentralisée connaît une disparité significative en termes de valorisation par rapport aux géants centralisés. L’analyse du secteur montre que, bien que les réseaux décentralisés traitent des volumes importants de données, les marchés financiers évaluent cette catégorie de manière beaucoup plus basse que celle des leaders traditionnels de l’IA. Cette différence souligne le stade initial de l’infrastructure décentralisée, ainsi que la priorité actuelle du marché accordée à la scalabilité et à la génération de revenus.

Bittensor (TAO) se distingue comme la plus grande réseau de IA décentralisé en termes de capitalisation boursière. Grâce à son mécanisme de consensus Yuma, il permet l’existence d’un marché compétitif pour les travaux liés à l’IA. Le réseau prend en charge 256 sous-réseaux distincts ; seul le sous-réseau Chutes génère plus de 425 milliards de tokens par jour. Ce volume d’activité montre les capacités techniques des architectures décentralisées pour gérer des tâches complexes liées à l’intelligence artificielle à grande échelle.

Cependant, le chemin vers une adoption plus large est confronté à des défis structurels. Les dirigeants ont publiquement reconnu que le réseau n’est pas encore entièrement décentralisé, ce qui permet de surmonter les controverses liées aux risques de centralisation. Les investisseurs doivent tenir compte du fort potentiel de croissance lié aux actifs en IA concentrés, mais aussi de la volatilité inhérente aux conflits liés aux ventes et à la gouvernance au sein des sous-réseaux.

Comment Bittensor se compare-t-il aux autres réseaux d’IA décentralisés ?

Bittensor concurrence plusieurs autres réseaux majeurs qui utilisent des approches architecturales différentes pour la computation décentralisée. Le réseau Akash Network (AKT) utilise un modèle de cloud à achat inverse sur la blockchain Cosmos, offrant des capacités de GPU H100 à un coût de 1,20 à 1,80 dollar par heure. Malgré son avantage tarifaire par rapport aux fournisseurs de services cloud traditionnels, Akash a rencontré des contraintes liées à l’offre de ressources, ce qui a réduit la disponibilité des GPU au premier trimestre 2026.

Gonka (GNK) utilise un mécanisme de Proof-of-Work spécifiquement conçu pour les mathématiques des transformateurs. Près de 100 % de ses ressources de calcul sont consacrées à l’inference. Le réseau enregistre 72,34 milliards de tokens par jour. Cependant, son histoire d’exploitation est plus courte. Récemment, le réseau a corrigé une erreur de conception dans son mécanisme de Sprint.

io.net (IO) regroupe les ressources matérielles GPU inutilisées provenant de 130 pays, et ces ressources sont vérifiées grâce à des preuves basées sur les zkTFLOPs. Il enregistre 71,45 milliards de tokens par jour, et offre jusqu’à 70 % d’économies de coûts par rapport aux principaux fournisseurs de services cloud. Les émissions de tokens de IO sont désormais liées à la qualité de l’approvisionnement vérifiée, plutôt qu’au nombre de dispositifs utilisés, afin d’améliorer l’efficacité du réseau.

RENDER étend sa infrastructure de rendu créatif pour y intégrer les capacités de calcul d’IA, grâce à son sous-réseau Dispersed. Bien qu’il dispose de matériel H100 et A100, il ne montre actuellement aucune performance mesurable sur les tableaux de bord de suivi. Cela le place comme une solution d’infrastructure, plutôt que comme une solution d’IA performante.

Quel est l’avenir pour Bittensor en 2027 par rapport aux autres chaînes d’IA ?

Les perspectives de prix pour Bittensor en 2027 dépendent du fait que le marché récompensera l’exposition à l’IA concentrée ou les utilités liées aux blockchains. Bittensor présente une rareté similaire au Bitcoin, avec une offre maximale de 21 millions de tokens. En décembre 2025, lors d’une réduction de la quantité de tokens distribués, les récompenses en tokens sont réduites à 0,5 TAO. Cette offre fixe contraste fortement avec le NEAR Protocol, qui dispose de 1,30 milliard de tokens en circulation, sans aucune limite maximale.

L’analyse des scénarios indique que le TAO pourrait varier entre 280 dollars dans un scénario de base et 1 000 dollars dans un scénario optimiste, si la demande en IA et la participation des sous-réseaux augmentent. En comparaison, le scénario de base du NEAR se situe entre 2,20 et 4,50 dollars, tandis que le scénario optimiste peut atteindre 10 dollars. La faible émission de TAO offre donc un potentiel de gain plus important si l’IA reprend la position de leader sur le marché. Le NEAR, quant à lui, offre une exposition plus stable dans plusieurs secteurs d’utilité blockchain.

Le protocole NEAR bénéficie d’un ré-resharding dynamique qui augmente la capacité en fonction de la demande croissante. Cela le rend adapté aux agents autonomes qui nécessitent des paiements fréquents. Cependant, il fait face à une concurrence intense au niveau du Layer 1. Son prix dépend donc fortement du volume des transactions et des frais associés. Les validateurs de Bittensor nécessitent TAO, ce qui relie directement l’activité réseau à la demande de tokens.

L’efficacité d’utilisation du matériel reste un critère essentiel pour les investisseurs dans tous ces réseaux. Les coûts liés aux processus de consensus, les vérifications redondantes et la capacité inutilisée consomment des heures de calcul GPU qui ne parviennent jamais à être utilisées par les utilisateurs finaux. Le domaine DeAI enregistre un indice équivalent à B200 de 2 834, contre environ 440 000 unités équivalentes pour les clusters centralisés comme Colossus 1 de xAI. Cette énorme différence en termes de puissance de calcul souligne l’ampleur du défi que rencontrent les réseaux décentralisés dans leur concurrence avec les géants de l’IA centralisés.

Les dynamiques du marché sont également influencées par les développements des entreprises dans le secteur de l’IA. SpaceX a récemment achevé une acquisition de 60 milliards de dollars pour la société Anysphere, un développeur de outils de programmation en IA. Cela signifie une investissement significatif dans les capacités de développement de l’IA, ce qui peut augmenter la demande pour des ressources informatiques évolutives.

Pendant ce temps, des entreprises comme Boost Run Inc. obtiennent des contrats de location à long terme pour les capacités de GPU. Elles prévoient d’augmenter leur capacité à 111 MW en utilisant les installations existantes. Ces investissements en infrastructure montrent la demande croissante en puissance de calcul. Les réseaux décentralisés cherchent à répondre à cette demande en utilisant des équipements distribués.