La subred SN3 de Bittensor ha entrenado con éxito un modelo de 72 mil millones de parámetros, Covenant-72B, utilizando computación descentralizada, lo que ha generado un interés significativo en el mercado. El modelo, que iguala el rendimiento del LLaMA-2 de Meta, fue entrenado sin centros de datos centralizados, utilizando más de 70 nodos independientes. Este logro ha sido comparado con el proyecto de computación distribuida Folding@home y ha sido destacado por figuras de la industria como Jensen Huang, CEO de NVIDIA, y Jack Clark, cofundador de Anthropic. El mercado ha respondido de manera contundente, con un aumento del valor de SN3 de más del 440% en el último mes, alcanzando una capitalización de mercado de 130 millones de dólares. El token TAO, asociado a Bittensor, también duplicó su valor, alcanzando un máximo de 377 dólares. Este desarrollo subraya el creciente interés en el entrenamiento descentralizado de IA, que permite la participación sin permisos y desafía los modelos centralizados tradicionales. Sin embargo, este logro también plantea preguntas sobre la seguridad de los datos y la sostenibilidad de tales enfoques descentralizados en industrias con altos requisitos de cumplimiento.