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A Subrede 3 da Bittensor, chamada Templar, concluiu recentemente a maior execução de pré-treinamento de modelo de linguagem grande descentralizado da história. O modelo, Covenant-72B, tem 72 bilhões de parâmetros e foi treinado por mais de 70 colaboradores independentes usando GPUs comuns conectadas à internet residencial. Não houve data center centralizado, lista branca corporativa ou orçamento de infraestrutura milionário. O resultado obteve 67,1 no benchmark MMLU, atingindo desempenho semelhante ao Llama 2 70B da Meta, um modelo desenvolvido por um dos laboratórios de IA mais bem financiados do mundo.
O TAO, token nativo da Bittensor, acompanhou a movimentação. O token valorizou cerca de 90% apenas em março de 2026, atualmente negociado em torno de US$ 313 com um valor de mercado próximo a US$ 3,4 bilhões. Jensen Huang, CEO da Nvidia, descreveu a abordagem da Bittensor como "uma versão moderna do folding@home" no podcast All-In, e em 48 horas o setor de tokens de IA saltou 40,9% em um único dia.
Veja o que o Covenant-72B conquistou, como a arquitetura de subredes da Bittensor possibilita isso e o que isso pode significar para os detentores de TAO no futuro.
O que o Covenant-72B realmente alcançou
Treinar um modelo de linguagem com 72 bilhões de parâmetros é caro. OpenAI, Google e Anthropic gastam dezenas de milhões de dólares em clusters de GPUs em data centers especializados para criar modelos de ponta. O Covenant-72B seguiu um caminho fundamentalmente diferente. Em vez de alugar um cluster de computação centralizado, o protocolo Templar coordenou mais de 70 mineradores globalmente, cada um contribuindo com GPUs via internet comum para processar coletivamente cerca de 1,1 trilhão de tokens.
A inovação técnica que viabilizou isso se chama SparseLoCo. Essa técnica reduziu a sobrecarga de comunicação entre os nós em 146 vezes usando esparsificação, quantização de 2 bits e feedback de erro, o que significa que os participantes não precisaram de interconexões de data center de alta largura de banda para sincronizar o progresso do treinamento. Um sistema de pontuação chamado Gauntlet avaliou a saída de cada nó via avaliação de perda e ranking OpenSkill, tudo registrado no blockchain da Bittensor. Nós que forneceram contribuições de alta qualidade foram recompensados com mais TAO. Os que tiveram desempenho inferior foram penalizados.
O resultado é um modelo totalmente open-source, com pesos e checkpoints publicados sob a licença Apache. Um artigo no arXiv de março de 2026 confirmou a pontuação zero-shot de 67,1 no MMLU, superando o Llama 2-70B e o benchmark LLM360 K2. Não se trata de performance de fronteira, já que modelos classe GPT-4 ainda pontuam significativamente mais alto. O ponto principal não é o topo do ranking, mas sim o fato de que uma rede permissionless de colaboradores anônimos, coordenando apenas por incentivos econômicos e regras de protocolo, produziu um modelo competitivo com laboratórios corporativos bilionários.
Como funciona a arquitetura de subredes da Bittensor
A Bittensor não é um único modelo de IA. É uma rede de mini-redes especializadas, chamadas subredes, cada uma dedicada a uma tarefa de machine learning específica. Pense como um marketplace em que diferentes serviços de IA competem por recompensas conforme a qualidade de seus resultados. A Subrede 1 cuida da geração de texto, enquanto a Subrede 3 (Templar) cuida do treinamento distribuído de modelos como o Covenant-72B. Outras subredes focam em geração de imagem, previsão esportiva, cibersegurança, entre outras.
Cada subrede opera com seus próprios mineradores (que produzem saídas de IA) e validadores (que avaliam a qualidade dessas saídas). O motor econômico é o mecanismo de Consenso Yuma, que distribui recompensas em TAO proporcionalmente ao valor gerado por cada participante. Mineradores competem pelos melhores resultados. Validadores fazem stake de TAO para ganhar o direito de avaliá-los. Trabalhos ruins são penalizados, enquanto bons trabalhos são recompensados. Tudo isso ocorre sem uma autoridade central determinando quem pode participar ou quais são os padrões.
Atualmente, a rede suporta 128 subredes ativas, com planos de expansão para 256 ainda em 2026. Tokens de subrede, precificados por market makers automáticos apoiados por TAO em stake, funcionam como apostas alavancadas em capacidades específicas do ecossistema. Com o lançamento do Covenant-72B, o valor de mercado combinado dos tokens do ecossistema Bittensor atingiu cerca de US$ 1,5 bilhão, com o token da subrede Templar subindo 194% em sete dias.
Por que a validação de Jensen Huang é relevante
Jensen Huang lidera uma empresa de US$ 3 trilhões que fabrica as GPUs usadas por praticamente todos os modelos de IA do mundo. Quando ele compara a Bittensor ao folding@home em uma conversa com Chamath Palihapitiya no All-In Podcast, o mercado cripto presta atenção. Mas sua declaração vai além de apenas citar o nome. Huang afirmou que o setor precisa de "modelos como produto proprietário, produto de primeira classe, assim como modelos open source. Essas coisas não são A ou B, mas A e B."
Esse posicionamento valida a tese de que o treinamento de IA descentralizado e open-source é um complemento importante à abordagem centralizada, e não um experimento ideológico. A Nvidia lucra quando alguém compra GPUs, e Huang explicitamente endossou um futuro onde IA centralizada e descentralizada coexistem. Para detentores de TAO, o sinal é que o CEO da empresa mais importante da cadeia de suprimentos de IA não vê o treinamento descentralizado como curiosidade marginal, mas como parte do stack produtivo.
A resposta do mercado foi imediata. TAO subiu 17% poucas horas após a publicação do episódio, acompanhada pelo setor mais amplo de tokens de IA.
Como o TAO se compara aos concorrentes centralizados de IA
Comparar a Bittensor a laboratórios centralizados de IA como OpenAI, Google DeepMind e Anthropic não é uma comparação direta – e isso é intencional.
| Métrica | Laboratórios Centralizados | Bittensor (Covenant-72B) |
| Custo de treinamento | US$ 50M–US$ 100M+ por modelo de fronteira | Distribuído entre os colaboradores, nenhum arca com todo o custo |
| Infraestrutura | Clusters proprietários de GPU, interconexões de data center | GPUs comuns, conexões padrão de internet |
| Acesso | Pesos fechados, acesso apenas via API | Pesos open-source, licença Apache |
| Benchmark MMLU | Classe GPT-4: 86+ | 67,1 (zero-shot) |
| Governança | Decisões em conselho corporativo | Incentivos de protocolo, participação permissionless |
| Tempo de treinamento | Semanas com grandes clusters | Mais longo, mas melhorando a cada iteração |
Hoje, laboratórios centralizados ainda produzem desempenho bruto superior. Ninguém está usando o Covenant-72B em ambientes de produção no lugar do GPT-4. Mas IA centralizada traz riscos de concentração que investidores institucionais já observam. Poucas empresas controlam os modelos mais poderosos, os dados de treinamento e as políticas de acesso. A Bittensor oferece uma alternativa permissionless, com pesos públicos e sem um ponto único de controle.
De forma honesta, a Bittensor está onde o Linux estava em 1995: os produtos comerciais eram melhores, mas o modelo aberto e distribuído eventualmente transformou toda a indústria.
O que impulsiona a movimentação do preço do TAO
A valorização de 90% do TAO em março não foi um evento de causa única. Três fatores convergiram no mesmo período de duas semanas, reforçando-se mutuamente.
Lançamento do Covenant-72B (10 de março). A equipe Templar anunciou a conclusão do maior treinamento descentralizado de LLM e o artigo no arXiv deu credibilidade além do público cripto. O TAO subiu 54,8% nas duas semanas seguintes ao anúncio.
Validação de Jensen Huang (18-19 de março). O trecho do podcast All-In viralizou nas comunidades de IA e cripto, gerando alta de 17% em 48 horas.
Expansão do ecossistema e interesse institucional. O Bittensor Trust da Grayscale abriu para investidores qualificados no início de 2026 e a rede anunciou planos para expandir de 128 para 256 subredes. Uma possível conversão do trust em ETF spot de TAO está em discussão para o fim de 2026, o que abriria caminho para alocações institucionais mais amplas.
O valor combinado dos tokens do ecossistema Bittensor atingindo US$ 1,5 bilhão também chamou a atenção de traders que veem tokens de subrede como apostas alavancadas na narrativa do TAO. Hoje, a Bittensor é a terceira maior cripto de IA em valor de mercado, atrás apenas de Chainlink e NEAR na categoria de IA/infrastructure.
Porém, o TAO ainda está cerca de 59% abaixo da máxima histórica de US$ 757,60, o que indica potencial de valorização caso novos catalisadores surjam, mas também sugere risco relevante caso o sentimento de mercado mude.
Perguntas Frequentes
O que é o modelo Covenant-72B da Bittensor?
O Covenant-72B é um modelo de linguagem com 72 bilhões de parâmetros treinado integralmente na rede descentralizada da Bittensor por mais de 70 colaboradores independentes usando hardware comum. Obteve 67,1 pontos no benchmark MMLU, resultado competitivo com o Llama 2 70B da Meta, e todos os pesos do modelo são open-source sob licença Apache.
A Bittensor é um bom investimento em 2026?
TAO apresenta forte narrativa com o marco do Covenant-72B, validação de Jensen Huang e acesso institucional ao trust da Grayscale. Porém, é um ativo volátil e ainda está 59% abaixo do topo histórico. Atua como uma aposta de alta volatilidade em infraestrutura de IA descentralizada, não como reserva de valor estável, e o tamanho da posição deve refletir esse risco.
Como os participantes ganham com a Bittensor?
Mineradores contribuem com recursos computacionais para as subredes e recebem recompensas em TAO de acordo com a qualidade dos resultados de IA entregues. Validadores fazem stake de TAO para avaliar mineradores e recebem parte das emissões. Donos de subrede recebem uma porcentagem de todo TAO distribuído em sua subrede. Todo o sistema funciona com incentivos de protocolo, sem empresa central cobrando taxas.
A Bittensor pode competir com OpenAI e Google?
Atualmente, não em desempenho bruto de modelo, pois laboratórios centralizados dispõem de mais recursos e produzem modelos com pontuações superiores. A vantagem da Bittensor é estrutural: desenvolvimento de IA open-source, permissionless e sem um ponto único de controle. A aposta de longo prazo é que o treinamento descentralizado passe a complementar as abordagens centralizadas, assim como o software open-source tornou-se infraestrutura crítica ao lado de produtos proprietários.
Conclusão
O Covenant-72B é a primeira prova concreta de que o treinamento descentralizado de IA pode gerar modelos competitivos frente a laboratórios centralizados bem financiados. A pontuação de 67,1 no MMLU não é de ponta, mas foi alcançada sem data center, sem orçamento corporativo e sem permissão de terceiros. Isso muda o debate de "IA descentralizada funciona?" para "quão rápido ela pode evoluir?"
TAO a US$ 313 com valor de mercado de US$ 3,4 bilhões reflete otimismo, mas a lista de catalisadores é farta. A expansão para 256 subredes, potencial conversão do trust Grayscale em ETF spot e avanços técnicos no treinamento distribuído estão previstos para 2026. O risco é simples: TAO negocia com base em narrativa e essas narrativas no mercado de IA podem mudar rapidamente. O token está 59% abaixo do topo histórico por um motivo, e o próximo movimento dependerá da capacidade da Bittensor de reduzir a diferença de desempenho em relação aos concorrentes centralizados. Acompanhe o cronograma de expansão das subredes e possíveis atualizações do ETF da Grayscale como principais indicadores.
Este artigo é apenas para fins informativos e não constitui aconselhamento financeiro ou de investimento. Negociar criptomoedas envolve riscos substanciais. Sempre faça sua própria pesquisa antes de tomar decisões de negociação.
