Subnets Bittensor : Les meilleurs opportunités pour investir en TAO

Cette analyse est issue d'une vidéo réalisée par notre contributeur, Victor.crypto, actuellement disponible sur sa chaîne YouTube.

Contexte

En février 2024, le protocole Bittensor a procédé à l’une des mises à jour les plus importantes de son histoire : Dynamic TAO (dTAO). Cette réforme a transformé la gouvernance du réseau en permettant aux détenteurs de TAO de choisir librement les subnets auxquels il souhaite déléguer ses tokens et de contribuer ainsi aux votes et à l’allocation des récompenses pour les meilleurs subnets.

Historiquement, la gouvernance de Bittensor était centralisée autour du Root Subnet (Subnet 0), avec seulement 64 validateurs en charge de distribuer les récompenses. Ce système a montré ses limites : risque de manipulation, concentration du pouvoir, barrières à l’innovation et manque de transparence dans le processus d’évaluation.

C’est dans ce contexte qu’est née la mise à jour dTAO. Désormais, les subnets disposent de leur propre token (appelé alpha token) et sont en compétition pour attirer les TAO des investisseurs. Ce changement de paradigme a deux effets majeurs :

• Il pousse les équipes à construire des projets solides, avec une proposition de valeur claire et une communication efficace ;
• Il donne aux détenteurs de TAO un rôle actif dans l’allocation des ressources du réseau, transformant Bittensor en une forme d’incubateur décentralisé, gouverné par le marché.

Chaque utilisateur peut désormais s’exposer aux subnets de son choix en y stakant des tokens TAO et en recevant un token de subnet en retour, dont le prix évolue en fonction de la demande. Ce mécanisme transforme le staking en prise de position spéculative : mais alors, comment identifier les subnets les plus prometteurs dans cette myriade de projets souvent techniques, opaques, ou encore à un stade très précoce ?

→ Retrouvez notre présentation complète de Bittensor (TAO) :

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Comment évaluer un subnet ?

Depuis la mise à jour dTAO, le nombre de subnets sur Bittensor a explosé. À l’heure actuelle, plus de 80 subnets sont actifs, avec une prévision de plus de 200 d’ici la fin de l’année. Face à cette croissance exponentielle, il devient indispensable d’adopter une grille de lecture rigoureuse pour évaluer la qualité et le potentiel d’un subnet.

Plusieurs critères permettent de guider cette analyse :

1. Fondamentaux du projet :

• Équipe fondatrice : Une équipe publique, expérimentée, idéalement avec des antécédents dans l’IA, le Web3 ou des institutions reconnues, est un signal fort. Les subnets portés par des structures solides (Macrocosmos, Rayon Labs, Inference Labs, etc.) ont montré une capacité à délivrer rapidement.
• Proposition de valeur : Le produit ou service proposé doit répondre à un vrai besoin. Les projets avec une mission claire, simple à comprendre, sont avantagés pour capter l’attention du marché (ex : détection de deepfake, génération 3D, entraînement distribué...).
• Marché adressable : Les subnets positionnés sur des verticales en forte croissance (compute, agents IA, AI x DePIN, santé, etc.) présentent souvent un potentiel supérieur.

2. Attractivité narrative

Dans l’environnement post-dTAO, ce ne sont plus seulement les validateurs techniques qui allouent les ressources du réseau, mais le marché. Cela implique que le storytelling, le mindshare et la lisibilité du projet deviennent aussi cruciaux que la tech elle-même, un peu comme pour le reste du marché crypto.

• Narratif clair : Les projets capables d’expliquer en une phrase ce qu’ils font ont un net avantage.
• Présence sur X et Discord : Un subnet actif, qui partage ses avancées, ses performances ou ses intégrations, attire mécaniquement plus de stakers.
• Design et UX : Un dashboard, une app ou même un visuel soigné peuvent suffire à créer un engouement.

Exemple : le Subnet de Chutes a gagné en notoriété grâce à un simple visuel comparatif bien relayé, tandis que celui de Tensorplex a vu le prix de son token exploser après l’annonce d’un investissement du fonds de CZ, sans même que la plateforme soit encore live.

3. Traction réelle

Si l’objectif du réseau est de faire émerger des solutions d’IA réellement utilisées, alors la traction utilisateur et la monétisation deviennent des indicateurs fondamentaux :

• Nombre d’utilisateurs / téléchargements (ex : Dippy, +4 millions d’utilisateurs)
• Revenus générés (ex : Celium, +1 millions de dollars en 5 mois)
• Utilisation du token dans un modèle économique clair (buyback, utilité, etc.)

Cependant, ces critères doivent être nuancés. Certains projets comme Metanova ou Safescan sont encore en phase de recherche, et leur valeur potentielle se mesurera dans plusieurs années. Leur utilité pour Bittensor ne dépend pas nécessairement de revenus immédiats, mais de l'avancée de la recherche qu'ils permettent.

4. Autres éléments

Enfin, quelques autres signaux permettent d’évaluer indirectement la crédibilité d’un projet :

• Le mindshare des subnets au sein de la communauté (pour cela, il est possible d’utiliser le ite Swordscan).
• Soutien de la part d’investisseurs ou de validateurs reconnus (par exemple : Yuma, la filiale de DCG qui joue un rôle d’incubateur ou Crucible Labs, un validateur parmi les plus pertinents).
• Poids accordé par les validateurs majeurs (OpenTensor, Mentat Minds...) afin d’identifier les subnets les plus en vue.
• Position dans le classement des émissions (issu du vote des stakers), une métrique intéressante dans la mesure où si le marché fait bien son travail, les meilleurs subnets vont tendre à attirer le plus de stakers et donc à obtenir le plus d’émissions.

Pour affiner l’évaluation, les discussions sur le Discord de Bittensor sont souvent bien plus riches en informations que Twitter ou les sites officiels.

→ Retrouvez notre analyse complète de la mise à jour Dynamic TAO (dTAO) de Bittensor :

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Mapping des subnets

Pour y voir plus clair parmi les plus de 80 subnets qui sont apparus sur le réseau Bittensor, voici un tableau Notion réalisé par notre contributeur Victor qui répertorie l’ensemble des subnets, avec des fiches pour chacun d’entre eux, une brève description, les liens clés (site, X, GitHub), la présence ou non d’une application, et surtout un classement par tiers allant de S (les meilleurs) à D (les moins prometteurs). Ce classement évolue régulièrement, en fonction de la traction du projet, de ses avancées concrètes, et des signaux faibles issus de la communauté.

Dans cette section, nous vous propose une sélection commentée de 25 subnets qui sont considérés aujourd’hui comme les plus intéressants à suivre. Cette sélection ne constitue pas une incitation à investir, mais un point de départ pour affiner vos propres recherches.

• Apex (SN1)

Géré par Macrocosmos, Apex est un des subnets les plus avancés en matière d’inférence de modèles d’IA. Il incite les mineurs à concevoir des workflows optimisant les agents conversationnels. Application live et multiples modèles disponibles.

• Omron (SN2)

Subnet spécialisé dans les zero knowledge proof of inference (zkML). Porté par Inference Labs, une des teams les plus solides techniquement. Déjà intégré à plusieurs projets. Potentiel énorme pour la décentralisation de l’IA.

• Templar (SN3)

Projet en phase de transition, mais pionnier sur l’entraînement distribué de modèles IA. Recommandé par Const (fondateur de Bittensor), ce qui en fait un subnet à surveiller malgré un site encore peu développé.

• Targon (SN4)

Développé par Manifold Labs, Targon cherche à rendre l’inférence plus rapide et moins coûteuse. Leurs performances battent des solutions web2 sur certaines métriques, et ils proposent un playground accessible avec plusieurs modèles open source.

• OpenKaito (SN5)

Subnet porté par Kaito, acteur majeur de l’infoFi. Projet encore flou mais en cours de développement autour des modèles de text embedding. Potentiel à suivre, notamment pour ses intégrations futures avec Yaps.

• Infinite Game (SN6)

Concept original basé sur la prédiction d’événements. En cours de développement d’un agent IA (Aion) pour guider la prise de décision sur des plateformes comme Polymarket. Narratif fort, exécution encore à valider.

• Proprietary Trading Network (SN8)

Subnet développé par Taoshi, avec une orientation trading quantitatif. Mise en compétition des mineurs pour obtenir les meilleurs signaux de trading. Application Glitch Financial en bêta. Exécution sérieuse.

• Pre-training (SN9)

Autre subnet de Macrocosmos, orienté entraînement de modèles de fondation. L’objectif est de produire les meilleurs modèles pré-entraînés open source pour ensuite les fine-tuner à travers le réseau.

• Dippy Roleplay (SN11)

Subnet grand public dédié à l’IA de roleplay. Forte traction : +4 millions d’utilisateurs, top 3 de l’App Store en Allemagne, buyback sur le token. Excellente exécution produit et stratégie commerciale assumée.

• Data Universe (SN13)

Toujours chez Macrocosmos, subnet dédié à la collecte et au partage de datasets. Une app fonctionnelle permet déjà de scraper et visualiser les données. Élément essentiel dans la pipeline IA du réseau.

• 404 GEN (SN17)

Ex-entreprise web2 (Atlas) spécialisée dans la génération de contenu 3D par IA. Migration réussie sur Bittensor. Application fonctionnelle avec génération 3D en 1 clic. Cas d’usage clair dans le gaming.

• Nineteen (SN19)

Premier subnet de Rayon Labs. Optimise les inférences sur des modèles comme Llama 3.1. Résultats supérieurs aux solutions web2, coût réduit, API ouverte. Application solide, approche méthodique.

• Protein Folding (SN25)

Projet scientifique de Macrocosmos visant à simuler le repliement de protéines pour la recherche biomédicale. +160 000 protéines repliées. Collaboration avec des universités. Cas d’usage puissant en DeSci.

• It’s AI (SN32)

Détection de contenu généré par IA. Application fonctionnelle pour analyser des documents ou textes. Narratif accessible, marché en croissance rapide. Potentiel de mass adoption.

• Bitmind (SN34)

Spécialiste de la détection de deepfake. Team sérieuse et bien implantée dans la communauté. Extension navigateur déjà disponible. Proposition de valeur claire et bien exécutée.

• Fine-tuning (SN37)

Dernier volet de la pipeline IA de Macrocosmos. Organisation de compétitions de fine-tuning pour optimiser des modèles selon des cas d’usage spécifiques. Approche gamifiée et technique.

• Masa (SN42)

Projet connu du Web3, spécialisé dans le data-scraping temps réel (X, Telegram, Discord). Subnet 42 a permis d’enregistrer +320 millions de données, soit plus que l’API de X elle-même. Cas d’usage fort, intégrations en cours.

• Score Vision (SN44)

Computer vision appliqué au football. Data collectée via des vidéos de matchs, utilisée pour l’analyse, les paris ou la création d’agents IA. Collaboration avec CrunchDAO. Produit différenciant.

• Synth (SN50)

Développé par Mode Network, ce subnet utilise des données synthétiques pour prévoir les mouvements de prix. Couvre actuellement le BTC. Narratif fort, execution en cours.

• Celium (SN51)

Marketplace de GPUs sur Bittensor. +1M$ de revenus en 5 mois. Soutenu par Const, et plébiscité par la fondation OpenTensor. Subnet DePIN par excellence, à la fois utile et rentable.

• Dojo (SN52)

Subnet de Tensorplex pour collecter des données humaines. Plateforme pas encore live, mais annonce récente d’un investissement du fonds de CZ a propulsé le token. Exécution à suivre.

• Gradients (SN56)

Deuxième subnet de Rayon Labs, orienté no-code IA. Permet d’entraîner un modèle sans compétence technique. En bêta, mais UX très claire. Peut fortement élargir la base d’utilisateurs IA sur Bittensor.

• Chutes (SN64)

Troisième subnet de Rayon Labs, dédié à la mise à disposition de GPUs pour inférences general-purpose. +12 millions de tokens traités par jour. Forte intégration avec l’agent IA de Rayon. Tech solide, mise en scène efficace.

• Nova (SN68)

Subnet porté par Metanova, focalisé sur la découverte de nouveaux médicaments. Simulation de composés chimiques pour identifier des molécules thérapeutiques. Narratif fort en DeSci. Team semi-anonyme mais active.

• Safescan (SN76)

Projet relancé récemment. Détection de cancers via IA. Ambitieux, encore en phase de R&D. Subnet à long terme, mais avec un des narratifs les plus puissants si les objectifs sont atteints.

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Comment investir dans un subnet ?

L’introduction des alpha tokens a transformé le staking sur Bittensor en véritable marché spéculatif. Chaque subnet dispose désormais de son propre token, dont le prix varie actuellement en fonction de nombreux paramètres. Ce mécanisme permet une exposition directe à la performance perçue du subnet, mais introduit aussi une forte volatilité et un risque non négligeable.

Aujourd’hui, la majorité des tokens de subnet sont très peu liquides, avec des market caps faibles, des émissions agressives, et un niveau de spéculation élevé. Il est courant de voir certains tokens faire un +300 % en une journée, avant de perdre -90 % dans la foulée. Investir dans un subnet revient donc à prendre position sur une équipe, une vision, une exécution — mais aussi sur sa capacité à se marketer correctement dans un environnement concurrentiel et très jeune.

Dans ce contexte, plusieurs approches sont possibles pour le staking de TAO.

1. L'approche prudente : staking sur le Root Subnet (SN0)

C’est la stratégie la plus simple et la moins risquée : staker ses TAO sur le subnet 0 permet d’obtenir un rendement stable, sans exposition à la volatilité des tokens de subnet. Le rendement diminue avec le temps, mais il reste actuellement attractif, surtout en comparaison des risques encourus ailleurs sur le réseau. C’est l’option par défaut pour ceux qui souhaitent participer à l’écosystème sans devoir analyser chaque projet individuellement.

2. La délégation via Mentat Minds

Pour ceux qui souhaitent optimiser leur rendement sans y consacrer un temps considérable, Mentat Minds propose une solution simple, non-custodial, et sécurisée, rendue possible grâce à l’infrastructure Substrate. Trois stratégies sont proposées :

• Optimized Root : staking uniquement sur le SN0, en sélectionnant automatiquement les validateurs les plus performants.
• Protected Alpha : même principe, mais les dividendes générés sont réinvestis dans des tokens de subnet du top 15. Le capital initial n’est jamais exposé, seul le rendement l’est.
• Alpha 5 : stratégie plus agressive où 100 % des TAO sont exposés à des tokens de subnet du top 5. Rendement potentiellement élevé, mais risque de perte en capital si les tokens choisis chutent.

Mentat Minds permet de déléguer ses TAO à tout moment, sans période d’unstaking, et sans perte de contrôle sur son wallet grâce au système de proxy. C’est aujourd’hui l’une des solutions les plus robustes pour les détenteurs de TAO.

Pour rejoindre Mentat Minds, voici un lien d'affiliation proposée par Victor.crypto, n'hésitez pas à l'utiliser pour soutenir son travail.

3. L’approche active : sélection manuelle de subnets

Cette approche consiste à analyser les subnets un par un pour choisir ceux dans lesquels on souhaite staker ses TAO. C’est la méthode la plus chronophage, mais aussi celle qui offre potentiellement les meilleures opportunités, à condition d’avoir une bonne gestion du risque et une lecture fine des signaux faibles.

Les tokens de subnet étant soumis à une forte pression vendeuse (du fait des émissions), seuls les projets capables de générer une réelle traction — ou d’attirer suffisamment l’attention de la communauté — parviennent à résister dans le temps. Il est donc crucial de diversifier, de suivre les évolutions des subnets (Discord, X, roadmap), et d’être prêt à adapter ses allocations.

Quelques conseils si vous optez pour cette approche :

• N’investissez qu’une petite partie de vos TAO sur les subnets les plus prometteurs.
• Évitez les subnets trop opaques ou dont les tokens ont déjà fait un x5 sans annonce concrète.
• Privilégiez les projets avec une traction utilisateur réelle ou une utilité démontrable à court terme.
• Restez actif sur Discord : l’alpha circule souvent là-bas bien avant X ou les articles officiels.