Bittensor의 서브넷 SN3는 분산 컴퓨팅을 사용하여 720억 매개변수 모델인 Covenant-72B를 성공적으로 훈련시켜 시장의 큰 관심을 불러일으켰습니다. Meta의 LLaMA-2와 성능이 동등한 이 모델은 중앙 집중식 데이터 센터 없이 70개 이상의 독립 노드를 활용하여 훈련되었습니다. 이 성과는 분산 컴퓨팅 프로젝트인 Folding@home과 비교되었으며, NVIDIA CEO 젠슨 황과 Anthropic 공동 창립자 잭 클라크와 같은 업계 인사들에 의해 주목받았습니다. 시장은 급격히 반응하여 SN3의 가치는 지난 한 달 동안 440% 이상 급등하며 시가총액 1억 3천만 달러에 도달했습니다. Bittensor와 연관된 TAO 토큰도 가치가 두 배로 상승하여 최고가 377달러를 기록했습니다. 이 발전은 허가 없는 참여를 허용하고 전통적인 중앙 집중식 모델에 도전하는 분산형 AI 훈련에 대한 관심이 커지고 있음을 보여줍니다. 그러나 이 성과는 데이터 보안과 고규제 산업에서 이러한 분산형 접근 방식의 지속 가능성에 대한 의문도 제기합니다.