1. 오픈웨이트 모델, 증류, 후처리 기술이 발전하면서 프론티어급 AI 성능을 구현하는 비용은 빠르게 낮아지고 있음
2. AI 사용량과 GPU, 전력 수요는 계속 증가할 수 있음. 다만 지능 자체가 상품화되면 데이터센터와 모델 기업의 초과수익은 줄고, 인프라 수익률은 유틸리티 수준으로 압축됨
3. Bittensor는 전 세계의 GPU와 AI 개발자를 연결해 학습·추론·예측 등의 작업을 수행시키고, 성과에 따라 TAO를 보상하는 탈중앙화된 지능 생산 시장을 지향함
4. 따라서 TAO의 핵심 투자 논리는 특정 AI 모델의 승리가 아님. 모델이 상품화될수록 이를 평가, 가격화, 정산하는 시장 인프라의 가치가 커진다는 베팅
5. 지능이 희소한 제품에서 값싼 원자재로 바뀐다면, 승자는 생산자가 아니라 지능의 거래소일 수
✍️다만 현재는 매출보다 토큰 인센티브 의존도가 높고, 검증 구조와 탈중앙화 역시 아직 실험 단계에 불과함