128개의 서브넷을 모두 분석할 필요는 없다.
일부는 아직 제품이 없고, 일부는 외부 고객보다 TAO 인센티브에 의존한다. 시가총액이 너무 작아 유동성과 퇴출 위험이 큰 곳도 있다.
따라서 시가총액 60위권 안에서 제품과 방향이 비교적 명확한 서브넷 20개를 먼저 추렸다.
1) 탈중앙 지능·AI 시장
- Affine: 강화학습과 사후학습
- Gradients: 분산형 모델 훈련
- iota: 대규모 언어모델 분산 학습
2) 분산 GPU·AI 클라우드
- Chutes: 서버리스 AI 추론
- Lium: GPU 대여 마켓
- Targon: 기밀 AI 컴퓨팅
3) AI 데이터·지식
- Data Universe: 웹·소셜 데이터 수집
- Orion: AI 학습 데이터 생성과 선별
- Score: 기업용 컴퓨터비전
4) AI 에이전트 인프라
- Ridges: 코딩 에이전트
- TrajectoryRL: 에이전트 스킬과 강화학습
- Ditto: 에이전트 메모리와 작업 환경
5) AI 신뢰·안전·검증
- Engy: 검증 가능한 저비용 추론
- DSperse: 암호학적으로 검증되는 AI 연산
- BitMind: 딥페이크와 AI 생성물 탐지
6) AI 스토리지·네트워크 인프라
- Hippius: 분산형 클라우드와 스토리지
- Blockmachine: RPC와 아카이브 노드
7) AI 소비자 애플리케이션
- Bitcast: AI 기반 크리에이터 광고 시장
- Vidaio: AI 영상 압축과 업스케일링
- 404-GEN: 텍스트·이미지 기반 3D 생성
물론 좋은 성과를 낸다고 토큰 가격이 무조건 오르는건 아니다.
매출이 커도 알파 토큰으로 가치가 돌아오지 않을 수 있다. 사용량이 많아도 무료 서비스나 TAO 보조금으로 만든 숫자일 수 있다. 기술이 뛰어나도 현재 시가총액이 이미 모든 기대를 반영했을 수도 있다.
따라서 이 20개 중에서 현재까지 성과가 특히 눈에 띄는 후보는 10개를 먼저 고른다.
Chutes, Lium, Targon, Bitcast, Hippius, Score, Ridges, Vidaio, iota, Engy
그런 뒤 제품 경쟁력, 유료 수요, 매출 성장, 서브넷 간 결합성, 토큰 가치 귀속과 현재 밸류에이션으로 비교한다.
그 뒤에야 실제로 투자할 서브넷 후보를 5개 이하로 좁힐 수 있다.
알파 토큰을 어떻게 사고, 누구에게 새로 발행되며, 희석과 반감기가 어떻게 작동하는지는 바로 다음 글에서 따로 다룰 예정이다.
먼저 좋은 프로젝트(서브넷)를 고른다. 토큰은 그다음이다.