Bittensor基础设施公司Yuma的首席营收官Evan Malanga对crypto.news表示，随着企业签下商业落地协议，客户交易、运营者收入以及子网代币购买都显示出该网络的使用正在增长。

按照他的说法，最有力的例子包括Score，该公司计划为Avia在数千个地点部署车洗监控；以及RedTeam，该公司为多家《财富》500强金融机构提供服务，保护每周超过10亿笔交易。

Malanga将这些交易描述为通过Bittensor AI竞赛产出的服务需求案例。他还指出，越来越多的运营者在公开市场上购买自己的子网代币，并表示Bittensor的设计把这些资产的需求与其原生代币TAO的需求联系在一起。

Bittensor采用率延伸至车洗监控和网络安全

在Malanga看来，商业部署为观察Bittensor提供了一个超越代币交易的视角。他举出的例子涵盖计算机视觉和网络安全，这两个领域的子网运营者都已与企业达成实施协议。

这位高管表示，Score的计划部署涉及监控Avia的车洗门店。RedTeam的工作则与金融机构和交易保护有关，Malanga称其客户覆盖的交易量每周超过10亿笔。

他表示，在18个月内，所有子网运营者的收入已从几乎为零上升到最近估算的3200万美元以上。当被问及投资者应关注哪些证据来区分网络使用与投机时，他把这一收入估算与客户协议并列提及。

Yuma提供的背景还把伦敦的机器人检测公司Innerworks描述为使用Bittensor竞赛产品的一个例子。根据该说法，Innerworks在不到一年的时间里将检测率从73%提高到99.5%。

Yuma将这些竞赛描述为带有公开评分的特定任务竞赛，团队因产出表现最佳的AI工作而获得代币奖励。按照公司的说法，运行其中许多竞赛的企业会把获胜结果整合进自己的产品中。

TAO奖励覆盖128个AI市场

在解释网络结构时，Malanga表示，Bittensor支持128个市场，也就是子网，覆盖数学证明、机器学习、预测和资源优化等任务。

他说，在每个子网内，矿工竞争回答一个明确任务，而验证者评估其工作质量。Malanga将这一竞争过程与比特币挖矿相比较，后者是参与者竞争寻找有效的nonce，但他强调，Bittensor可以奖励多种形式的机器智能。

“比特币奖励一种工作，而Bittensor可以奖励多种形式的机器智能。”

按照他的解释，类似比特币工作量证明流程的任务理论上也可以在单个Bittensor子网内运行。Malanga说，Bittensor把智能的生产与质量评估分开，使矿工和验证者承担不同角色。

此前3月25日发布的报道记录了子网质押的增长，TAO在各子网中的质押价值超过6.2亿美元。该报道还显示，在其考察期间，子网数量从约80个增加到120多个。

在代币需求方面，Malanga指出运营者会购买自己的子网资产。按他的说法，该协议直接把子网代币需求与TAO需求联系起来，而这些市场产出的AI服务需求则来自寻求这些工作成果的客户。

验证者评分决定矿工如何获得奖励

在奖励分配方面，Malanga表示，每个子网都会定义一项智能任务，以及验证者用来评估竞争方案的标准。独立验证者对工作进行评分，矿工则根据其输出被赋予的有用性获得奖励。

Bittensor通过Yuma Consensus汇总这些评估。他将其描述为一种旨在抵御串通、同时允许达成一致的机制，即便评估中的部分内容带有主观性。

这位高管称，获得更高效用评估的矿工会拿到更多新发行代币的份额。他的描述把验证者评分置于网络在竞争参与者之间分配奖励的核心位置。

不过，对于持久的商业价值，Malanga强调，关键仍在于奖励体系之外的需求。

“持久的商业价值最终取决于外部对这些智能的需求。”

他列举了Lium的GPU计算、Chutes的AI推理、Leadpoet的AI销售情报、Score的计算机视觉以及RedTeam的网络安全，作为通过子网提供的服务示例。

当被问及参与者是否会在不创造持久价值的情况下影响奖励时，Malanga再次提到明确任务、独立评估和Yuma Consensus的组合。他对商业价值的解释则单独建立在外部客户是否需要这些智能产出之上。

美国上市公司的资金配置敞口伴随代币与采用风险

对于美国股票投资者，早前关于Bittensor的报道记录了一家纳斯达克上市公司将TAO作为财库资产持有。2025年8月，TAO Synergies披露其持有42,111枚TAO财库资产，其中包括通过购买和质押产生的代币。

根据该报道，该公司在2025年7月购买了价值1000万美元的TAO，作为其专注于Bittensor战略的一部分。该披露为美国股市通过上市财库公司接触该网络提供了历史背景。

在Yuma自身业务方面，所提供的背景称，这家获得DCG支持的公司在Bittensor上构建并投资于专门的开源AI基础设施。Yuma还表示，其运营着该网络规模最大的自有硬件验证者，质押的TAO和子网代币超过2亿美元。

当被问及这一投资头寸的风险时，Malanga指出，单个子网可能无法把工作转化为商业业务，早期资产存在波动性，同时还面临来自其他AI平台的竞争，包括前沿实验室。

尽管在他看来AI需求是明确的，但哪些平台最终能够实现规模化仍不确定。Malanga表示，Yuma采取的方式是通过多元化的子网投资工具来降低单个项目波动带来的敞口，同时在整个Bittensor生态中进行投资。