Leaving the MaiCoin Website
The linked platform is responsible for its own privacy and security policies. Please stay alert to online risks.
CancelProceed
加密貨幣價格
/
Bittensor
價格
Share

Bittensor

(

TAO

)

價格走勢

NT$

Price change

注意：圖表價格與交易量是基於間隔採樣的 API 資料。顯示的最高值和最低值可能與實際極端值略有不同。

Bittensor

價格計算機

TAO
1 BTC ≈ -.- TWD
更新時間 HH:MM:SS
去 MAX 交易
TAO
MaiCoinMAX

Bittensor

市場資訊

24小時最低價
--
24小時最高價
--
歷史最高價 (ATH)
NT$ --
漲跌幅 (24小時)
NT$ --
漲跌幅 (7日)
NT$ --
漲跌幅 (1年)
NT$ --
市值排名
--
市值
NT$ --
完全稀釋市值
NT$ --
交易量 (24小時)
NT$ --
流通量
--
最大發行量
--
總發行量
--
流通率
--
資料來源: coingecko

Bittensor

今日價格

Bitcoin 即時價格為每1顆新臺幣 NT$-.- , 目前市值為新臺幣 NT$-.-。24 小時交易量為 NT$-.-, BTC 兌換新臺幣價格為即時更新。過去 24 小時 Bitcoin 的價格變動為 -.-% , 流通量為 -.-。
BTC 新臺幣歷史價格變化
日期
金額變化
漲跌幅 %
今天
NT$
NT$
30 天
NT$
NT$
60 天
NT$
NT$
90 天
NT$
NT$

你今天對 Bitcoin 有什麼看法 ?

看漲
看跌
看漲
3
看跌
1
注意：本資訊僅供參考，不構成任何財務建議。請勿將其用於交易。

你可以使用 Bitcoin 做什麼?

現貨交易

快速交易熱門加密貨幣
去交易

交易機器人

利用交易機器人進行策略性交易
去交易

閃 兌

即時買賣加密貨幣
‍
去兌換

收 益

懶人躺賺，天天領收益
去收益

鎖 倉

一鍵鎖倉，賺取穩定收益
去鎖倉

借 滿 益

借幣買賣，資金更靈活
查看內容

恐懼與貪婪指數

多種因素的加密貨幣市場情緒分析
資料來源: alternative.me
Fear and Greed Index
--

Loading...

Bitcoin 今日新聞

2026-10-09
AI 生成
Bittensor (TAO) 獲取去中心化 AI 算力紅利，價格迎來強勢反彈

Bittensor (TAO) 獲取去中心化 AI 算力紅利，價格迎來強勢反彈

去中心化人工智慧網路龍頭 Bittensor (TAO) 今日在市場上表現異常亮眼，代幣價格迎來了幅度驚人的強勢反彈。隨著 2026 年全球人工智慧模型訓練與推理的需求呈現指數級增長，傳統中心化雲端服務商面臨算力瓶頸與高昂成本。Bittensor 透過其獨特的區塊鏈激勵機制，成功匯聚了全球分散的運算資源與機器學習人才，為開發者提供了一個低成本、高效率且抗審查的去中心化 AI 解決方案，目前正迅速擴大其市佔率。

近期 Bittensor 網路在技術架構上進行了重大擴展，其「子網（Subnet）」機制迎來了多個重量級專案的進駐。這些子網不僅涵蓋了大型語言模型（LLM）的訓練，還延伸至圖像生成、量化交易預測與生物信息學分析等多元領域。TAO 代幣作為維繫整個神經網絡經濟運作的唯一價值媒介，隨著子網間競爭的白熱化，其市場需求與代幣消耗量雙雙創下近期新高，為價格上漲提供了強大的基本面支撐。

投資機構對 Bittensor 的前景給予了極高評價，認為其完美結合了「區塊鏈」與「AI」這當下最具顛覆性的兩大科技趨勢。今日 TAO 的交易量顯著放大，顯示出機構資金與長期看好者正積極佈局。市場分析師指出，只要全球對開源與去中心化 AI 的訴求持續存在，Bittensor 作為該賽道的絕對先驅，其代幣 TAO 將有望在未來的行情中持續跑贏大盤，成為 Web3 領域的核心資產之一。

注意：本資訊僅供參考，不構成任何財務建議。請勿將其用於交易。

Bitcoin 資源

網頁
Official WebsiteWhite Paper
社群
Bittensor

MAX 熱門加密貨幣 K線圖

立即註冊體驗

虛擬貨幣買賣平台
立即註冊
下載 APP
立即註冊
下載 APP

熱門加密貨幣

資訊揭露

一、發行人資訊
  • 白皮書內容：白皮書中未提及。
  • 官方文件補充：官方文件未明確列出單一「發行人法律主體」或傳統公司型發行人。惟可確認 Bittensor 生態由 Opentensor Foundation 持續維護官方工具與治理機制；Docs 明載「Opentensor Foundation maintains open source tools for the Bittensor ecosystem」，Governance 並提及 Triumvirate 成員為 Opentensor Foundation 員工。About 頁另標示文章作者為 Const, core dev @ Opentensor，可視為核心技術團隊公開署名之一。（資料來源：https://docs.learnbittensor.org/、https://docs.learnbittensor.org/governance、https://bittensor.com/about）
二、發行計畫說明
  • 白皮書內容：白皮書將 Bittensor 定位為點對點智能市場（Peer-to-Peer Intelligence Market）。其目的是讓機器智能由其他智能系統在網路上彼此評價、排名與獎勵，從而持續產出新的模型與資訊價值。白皮書並指出欲解決的問題包括：傳統 AI 過度依賴狹義 benchmarking、研究成果集中於大型中心化機構、研究者難以直接將智能產出貨幣化。其解法為透過 P2P peer-ranking、stake、數位帳本、incentive 與 anti-collusion 機制來分配獎勵。（資料來源：https://bittensor.com/whitepaper）
  • 官方文件補充：官方文件進一步將 Bittensor 描述為可承載多種數位商品市場的平台，不限於 AI，也包括 compute、storage、protein folding、financial prediction 等。Docs 介紹其平台由 subnets、blockchain、SDK 組成，各 subnet 皆為獨立激勵市場；About 則將其描述為可寫入眾多去中心化 commodity markets 的基礎設施，並強調目標是把人工智慧與相關數位資源的所有權與生產能力去中心化。（資料來源：https://docs.learnbittensor.org/、https://docs.learnbittensor.org/learn/introduction、https://bittensor.com/about）
三、發行數量、價格及其他認購條件
  • 白皮書內容：白皮書中未提及。
  • 官方文件補充：官方文件未提及完整的價格、認購條件或供應量表，但 Docs 明確說明 TAO 會持續以 emission 形式依參與者貢獻發放，參與者包含 miners、validators、subnet creators、stakers。About 亦提到 TAO 是驅動子網商品生產的核心代幣。（資料來源：https://docs.learnbittensor.org/、https://docs.learnbittensor.org/learn/introduction、https://bittensor.com/about）
  • 其他資訊源補充：依 CoinMarketCap 與 CoinGecko 頁面，截至 2026-03-23，TAO 之總供應量（Total Supply）與最大供應量（Max Supply）均為 21,000,000 枚。流通量方面，CoinMarketCap 顯示約 10.76M TAO，CoinGecko 顯示約 9.60M TAO，兩站數值略有差異，應以各站即時統計口徑為準。價格方面，CoinMarketCap 顯示約 US$269.69，CoinGecko 顯示約 US$268.86，屬市場即時價格，會隨交易波動而變動。（資料來源：https://coinmarketcap.com/currencies/bittensor/、https://www.coingecko.com/en/coins/bittensor）。採無預挖、無 VC 預留的公平啟動。產出的 TAO 由驗證者（Validators）、礦工（Miners）及質押者（Stakers）共同分享。
四、公開募集及上架資訊
  • 白皮書內容：白皮書中未提及。
  • 官方文件補充：官方文件未提及。
  • 其他資訊源補充：無公開募集。CoinMarketCap 與 CoinGecko 頁面可確認 TAO 已於多家中心化交易所上架交易。CoinGecko 顯示常見交易所包括 Coinbase Exchange、KuCoin、Binance、Kraken、Gate 等，CoinMarketCap 亦顯示其已有廣泛市場交易與即時行情資訊。（資料來源：https://www.coingecko.com/en/coins/bittensor、https://coinmarketcap.com/currencies/bittensor/）
五、相關計畫資訊
  • 白皮書內容：白皮書說明其核心技術路徑包括 peer-ranking、incentive、bonds、conditional computation、knowledge extraction / distillation 等模組，用於讓網路在可擴展前提下持續產出並評估智能價值。（資料來源：https://bittensor.com/whitepaper）
  • 官方文件補充：官方文件補充其實作層面的架構：Bittensor 由多個 subnets 組成，每個 subnet 都是獨立的激勵市場，具備自己的 miners 與 validators；開發者可透過 SDK、CLI、Wallet SDK 與 subnet 開發流程參與或建立子網。About 進一步描述這些 markets 可彼此串連，形成更大規模的運算與智能基礎設施。（資料來源：https://docs.learnbittensor.org/、https://docs.learnbittensor.org/learn/introduction、https://bittensor.com/about）
六、權利與義務
  • 白皮書內容：白皮書未以法律條款形式描述持有人權利義務，但從機制設計可知，參與者可透過設定權重、提供模型輸出與持有 stake 來參與排名與獎勵分配。（資料來源：https://bittensor.com/whitepaper）
  • 官方文件補充：Docs 明確列出參與角色包含 miners、validators、subnet creators、stakers，且 TAO holders 可透過 staking 支援 validators。因此，官方文件補充了代幣持有人可參與支援、治理與網路激勵配置的功能性角色。（資料來源：https://docs.learnbittensor.org/、https://docs.learnbittensor.org/learn/introduction）
七、使用技術
八、風險揭露
  • 白皮書內容：白皮書明確揭露 collusion（串謀）風險，並討論若 ranking 機制未妥善設計，可能導致小團體透過彼此評分扭曲激勵分配，因此提出 consensus scaling 與 incentive 設計作為風險控制方法。（資料來源：https://bittensor.com/whitepaper）
  • 官方文件補充：Governance 文件補充了治理與安全層面的風險敘述，例如過往單一 sudo key 的風險，以及改為 Triumvirate + Senate 之後，惡意行為人需同時影響治理與多數席位才可通過提案。這屬於治理安全風險補充，而非投資風險揭露。（資料來源：https://docs.learnbittensor.org/governance）
九、共識機制
  • 白皮書內容：白皮書描述其共識與激勵核心為 peer-ranking、trust / consensus scaling、incentive function 與 bonds 機制，用以對抗串謀並引導獎勵分配至多數信任之參與者。（資料來源：https://bittensor.com/whitepaper）
  • 官方文件補充：About 明確將 Yuma Consensus（YC）描述為 Bittensor 的核心鏈上機制，負責把各 subnet 的驗證結果轉化為整體激勵景觀，並強調 YC 可對機率性真實（如 intelligence）進行模糊共識。Docs 則補充 governance 與 subnet 管理如何建立在此治理 / 鏈上架構之上。（資料來源：https://bittensor.com/about、https://docs.learnbittensor.org/governance）
十、其他影響資訊
  • 白皮書內容：白皮書除技術機制外，未直接提供代幣持有人層面的其他補充資訊；僅可從機制中看出，若網路未達共識或 honest peers 無法有效形成多數信任，將影響獎勵流向與網路穩定性。（資料來源：https://bittensor.com/whitepaper）
  • 官方文件補充：官方文件補充了兩點可能影響持有人的重要事項：1. 治理逐步由 foundation 過渡到 community ownership。 2. TAO 的效用與 emissions 與 subnet 表現、參與者貢獻、staking 支援等機制密切相關。這些因素會影響持有人對網路治理、代幣用途與生態發展的理解。（資料來源：https://docs.learnbittensor.org/governance、https://docs.learnbittensor.org/、https://docs.learnbittensor.org/learn/introduction）