Das Subnetz SN3 von Bittensor hat erfolgreich ein Modell mit 72 Milliarden Parametern, Covenant-72B, mithilfe dezentraler Rechenleistung trainiert, was großes Marktinteresse geweckt hat. Das Modell, das die Leistung von Metas LLaMA-2 erreicht, wurde ohne zentrale Rechenzentren trainiert und nutzte über 70 unabhängige Knotenpunkte. Dieser Erfolg wurde mit dem verteilten Rechenprojekt Folding@home verglichen und von Branchenpersönlichkeiten wie NVIDIA-CEO Jensen Huang und Anthropic-Mitbegründer Jack Clark hervorgehoben. Der Markt reagierte stark, wobei der Wert von SN3 im letzten Monat um über 440 % gestiegen ist und eine Marktkapitalisierung von 130 Millionen US-Dollar erreichte. Auch der mit Bittensor verbundene TAO-Token verdoppelte seinen Wert und erreichte einen Höchststand von 377 US-Dollar. Diese Entwicklung unterstreicht das wachsende Interesse an dezentralem KI-Training, das eine erlaubnisfreie Teilnahme ermöglicht und traditionelle zentrale Modelle herausfordert. Gleichzeitig wirft dieser Erfolg jedoch auch Fragen zur Datensicherheit und zur Nachhaltigkeit solcher dezentralen Ansätze in stark regulierten Branchen auf.