Bittensor Covenant-72B: децентрализованная ИИ-модель и значение для TAO

Подсеть 3 сети Bittensor, известная как Templar, завершила самое масштабное децентрализованное предварительное обучение языковой модели в истории. Covenant-72B — это языковая модель с 72 миллиардами параметров, которую обучали более 70 независимых участников на стандартных потребительских GPU через обычное домашнее интернет-подключение. В этом процессе не было централизованного дата-центра, корпоративного белого списка или инфраструктурного бюджета на миллионы долларов. Результат — 67,1 балла на бенчмарке MMLU, что сравнимо с Llama 2 70B от Meta, созданной одной из крупнейших лабораторий ИИ в мире.

Нативный токен сети Bittensor — TAO — отреагировал соответствующим образом. В марте 2026 года токен вырос примерно на 90%, в настоящее время торгуется около $313 при капитализации около $3,4 млрд. Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг назвал подход Bittensor "современной версией folding@home" в подкасте All-In, после чего сектор AI-токенов вырос на 40,9% за сутки.

Далее рассмотрим, чего достиг Covenant-72B, как архитектура подсетей Bittensor делает это возможным и что это значит для держателей TAO в будущем.

Достижения Covenant-72B

Обучение языковой модели с 72 миллиардами параметров — дорогостоящий процесс. Обычно компании OpenAI, Google и Anthropic тратят десятки миллионов долларов на GPU-кластеры в специализированных дата-центрах. Covenant-72B пошла другим путем: протокол Templar координировал более 70 майнеров по всему миру, которые предоставляли вычислительные мощности через стандартный интернет, совместно обработав около 1,1 триллиона токенов.

Техническая инновация, позволившая реализовать это — SparseLoCo. Она снизила нагрузку на коммуникацию между узлами в 146 раз с помощью разреженных вычислений, 2-битной квантизации и обратной связи по ошибкам. Это позволило использовать стандартные интернет-соединения для синхронизации процесса обучения без необходимости в дорогих дата-центрах. Система оценки вкладчиков Gauntlet анализировала выходные данные каждого узла по показателю ошибки и рейтингу OpenSkill, все результаты фиксировались в блокчейне Bittensor. Узлы с высококачественным вкладом получали больше TAO, а низкокачественный вклад — штрафовался.

Итоговые веса и контрольные точки модели полностью открыты и доступны по лицензии Apache. В статье на arXiv от марта 2026 подтвержден результат — 67,1 на MMLU в zero-shot режиме, что превышает LLaMA-2-70B и LLM360 K2. Хотя этот результат не лидирует на рынке, и модели класса GPT-4 демонстрируют более высокие показатели, важен сам факт: децентрализованная сеть анонимных участников смогла создать модель, сопоставимую по качеству с продуктами крупнейших лабораторий при отсутствии централизованного управления и многомиллиардного бюджета.

Как устроена архитектура подсетей Bittensor

Bittensor — это не одна модель ИИ, а сеть специализированных мини-сетей (подсетей), каждая из которых решает отдельную задачу машинного обучения. Это некий маркетплейс, где различные AI-сервисы конкурируют за вознаграждение согласно качеству результата. Первая подсеть отвечает за текстовые промпты, третья (Templar) — за распределенное обучение моделей, результатом которого и стала Covenant-72B. Другие подсети сосредоточены на генерации изображений, спортивных прогнозах, кибербезопасности и других сферах.

В каждой подсети работают свои майнеры (генерируют AI-выходы) и валидаторы (оценивают их качество). Экономическая основа — механизм Yuma Consensus, распределяющий вознаграждения TAO пропорционально вкладу каждого участника. Майнеры соревнуются за лучшие результаты, а валидаторы стейкают TAO для права их оценивать. Низкое качество наказывается, высокое — вознаграждается. Вся система функционирует без централизованного контроля и допускает участие всех желающих.

В сети действует 128 активных подсетей, к концу 2026 года их количество планируют увеличить до 256. Токены подсетей, цена которых формируется автоматическими маркет-мейкерами на основе застейканных TAO, позволяют делать ставку на отдельные направления экосистемы. После запуска Covenant-72B совокупная стоимость токенов экосистемы Bittensor достигла примерно $1,5 млрд, а токен подсети Templar вырос на 194% за неделю.

Почему важно мнение Дженсена Хуанга

Дженсен Хуанг — руководитель компании с капитализацией $3 трлн, производящей GPU, на которых обучаются практически все современные модели ИИ. Его сравнение Bittensor с folding@home в разговоре с Чаматом Палихапитией вызвало интерес у криптоиндустрии, но сам посыл был глубже: по мнению Хуанга, "открытые модели и проприетарные модели не исключают друг друга — обе стратегии важны".

Такой подход подтверждает, что децентрализованное, открытое обучение ИИ может стать реальной альтернативой централизованным лабораториям. Nvidia заинтересована в продаже GPU всем покупателям, и Хуанг прямо поддержал идею сосуществования централизованных и децентрализованных подходов. Для держателей TAO это сигнал — крупнейший игрок в цепочке поставок ИИ видит в децентрализованном обучении часть производственного ландшафта, а не маргинальную инициативу.

Реакция рынка была быстрой: TAO подрос на 17% в течение нескольких часов после публикации подкаста, за ним последовал весь сектор AI-токенов.

Сравнение TAO с централизованными конкурентами

Сравнивать Bittensor с такими лабораториями, как OpenAI, Google DeepMind и Anthropic, некорректно напрямую — и именно в этом отличие.

Сегодня централизованные лаборатории обеспечивают более высокие показатели. Пока никто не использует Covenant-72B для промышленных задач вместо GPT-4. Однако централизованный подход связан с риском концентрации: ограниченное число компаний контролирует мощные модели, данные и правила доступа. Bittensor — это альтернатива с открытым участием и публичными весами.

По аналогии с Linux середины 1990-х годов: коммерческие продукты были лучше, но со временем открытые решения изменили отрасль.

Что влияет на динамику цены TAO

Рост TAO на 90% в марте объясняется совокупностью факторов:

Запуск Covenant-72B (10 марта). Команда Templar объявила о завершении крупнейшего децентрализованного обучения LLM, научная публикация повысила доверие профессионального сообщества. Цена TAO выросла на 54,8% за две недели после анонса.

Поддержка Дженсена Хуанга (18-19 марта). Вирусное распространение фрагмента подкаста в AI- и криптосообществах вызвало дополнительный рост на 17% за 48 часов.

Расширение экосистемы и интерес институциональных инвесторов. В 2026 году Grayscale запустил траст Bittensor для квалифицированных инвесторов, а сама сеть анонсировала расширение до 256 подсетей. Обсуждается возможность превращения траста Grayscale в спотовый ETF на TAO, что может открыть путь институциональным вложениям.

Рост совокупной капитализации токенов экосистемы до $1,5 млрд привлек трейдеров, использующих токены подсетей как инструмент с повышенным риском на фоне роста TAO. Сейчас Bittensor занимает третье место среди AI-криптовалют по капитализации, уступая только Chainlink и NEAR.

Тем не менее, цена TAO остается примерно на 59% ниже исторического максимума в $757,60, что отражает как потенциал дальнейшего роста при наличии драйверов, так и сохраняющийся риск снижения при изменении рыночной конъюнктуры.

Часто задаваемые вопросы

Что такое модель Covenant-72B от Bittensor?

Covenant-72B — это языковая модель с 72 млрд параметров, полностью обученная в децентрализованной сети Bittensor более чем 70 независимыми участниками на стандартных устройствах. Она набрала 67,1 балла в тесте MMLU, близко к результатам Llama 2 70B от Meta; веса модели открыты под лицензией Apache.

Стоит ли рассматривать Bittensor как инвестицию в 2026 году?

TAO поддерживается сильным интересом благодаря достижению Covenant-72B, мнению Дженсена Хуанга и институциональному доступу через траст Grayscale. Однако токен высоковолатилен и на 59% ниже исторического максимума. Следует учитывать риски и правильно определять размер позиций.

Как участники Bittensor зарабатывают?

Майнеры предоставляют вычислительные ресурсы подсетям и получают TAO пропорционально качеству AI-выхода. Валидаторы стейкают TAO для права оценивать майнеров и участвуют в распределении вознаграждений. Вся система работает на уровне протокола, без центральной компании.

Может ли Bittensor конкурировать с OpenAI и Google?

На данный момент по качеству моделей нет — централизованные лаборатории обладают большими ресурсами и показывают лучшие результаты. Преимущество Bittensor — в структуре: это открытая, децентрализованная разработка ИИ, без единого центра управления. Долгосрочно децентрализованный подход может стать дополнением к централизованным, как это произошло с открытым ПО.

Итоги

Covenant-72B — первый практический пример того, что децентрализованное обучение ИИ может привести к результатам, сопоставимым с продуктами крупных лабораторий. Результат 67,1 по MMLU — не самый высокий, но достигнут без дата-центра, корпоративного бюджета и централизованного контроля. Это меняет вопрос с "может ли децентрализованный ИИ работать?" на "как быстро он совершенствуется?"

TAO при цене $313 и капитализации $3,4 млрд отражает существенное ожидание дальнейшего развития, а на горизонте 2026 года ожидается расширение до 256 подсетей, возможное преобразование траста Grayscale в спотовый ETF и улучшение эффективности обучения. Риски: TAO во многом зависит от рыночного интереса к AI-криптовалюте, и динамика может быстро меняться. Токен на 59% ниже исторического максимума, и дальнейшая траектория будет зависеть от способности Bittensor сократить разрыв с централизованными конкурентами. Следите за сроками расширения сети и обновлениями по ETF от Grayscale.

Данный материал представлен исключительно в информационных целях и не является финансовой рекомендацией. Торговля криптовалютой сопряжена со значительными рисками. Перед принятием инвестиционных решений проведите собственное исследование.