Bittensor-Subnetz sprengt die Grenzen dezentraler KI, TAO-Verlauf steigt im März um das Doppelte

Bittensor-Subnetz 3 (SN3)-Entwicklungsteam veröffentlichte kürzlich das Covenant-72B-Modell – ein großes Sprachmodell (LLM) mit 72 Milliarden Parametern und einer vollständig erlaubnisfreien Schulung auf mehr als 70 global verteilten Knoten. Das Modell erzielte im allgemeinen Sprachverständnis-Benchmark MMLU 67,1 Punkte. Infolge dieses Durchbruchs hat sich der Preis des TAO-Tokens im März nahezu verdoppelt.

Covenant-72B: Ein Meilenstein der dezentralen Schulung, der die Branchenerkenntnis neu schreibt

Dezentrales KI-Training gilt in der Branche seit langem als eine nachrangige Lösung, die zu langsam ist und bei der die Konsistenz nur schwer gewährleistet werden kann. Die Veröffentlichung von Covenant-72B stellt diese Auffassung direkt in Frage – durch eine vollständig dezentralisierte, erlaubnisfreie Vorgehensweise wird das Training eines 72-Milliarden-Parameter-Modells auf mehr als 70 weltweit verteilten Knoten abgeschlossen, und im MMLU-Benchmark werden 67,1 Punkte erreicht, nahezu auf dem gleichen Niveau wie Meta Llama 2 70B.

Dies ist das erste Mal, dass dezentrales Training einen Quantifizierungs-Benchmark-Check besteht und technische Ergebnisse liefert, die direkt mit zentralisiertem Training vergleichbar sind. Gleichzeitig wird die Einordnung von Bittensor von „einem experimentellen dezentralen Netzwerk“ zu einer „Infrastruktur mit der Fähigkeit zur praktischen Produktion großer KI-Modelle“ aufgewertet, was die Marktneubewertung für den TAO-Token unmittelbar antreibt.

Interpretation des GMAI-Index: Der TAO-Anstieg stützt fast den gesamten Marktverlauf

Der GMAI-Index meldete am Sonntag 51,26 Punkte und lag damit 48% über dem Anfang Februar, jedoch immer noch rund 84% unter dem historischen Hoch der ersten Jahreshälfte 2024. Um den Anstieg dieser Runde zu verstehen, muss man auf die Indexstruktur achten: Render (RNDR) und die Allianz für Superintelligenz im KI-Bereich (ASI) machen zusammen über 71% der Indexgewichtung aus, TAO liegt bei 24,89%, und die Summe der drei liegt bereits bei nahezu 97%.

Daher spiegeln die meisten Zuwächse des Index im März im Wesentlichen den Kursverlauf wider, bei dem eine einzelne TAO-Token-Position fast verdoppelt hat – und nicht eine umfassende Erholung des gesamten Krypto-KI-Sektors. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung liegt TAO bei etwa 317 US-Dollar, die Marktkapitalisierung liegt nur knapp über 3 Milliarden US-Dollar, das zirkulierende Angebot beträgt über 10.700.000 Token, und mehr als 68% sind verpfändet. Das zeigt, dass das Vertrauen langfristiger Inhaber relativ hoch ist.

Ökosystem-Expansion: Subnetz-Token, der Rechenleistungsmarkt und Bestätigung durch bekannte Persönlichkeiten

Die aktuelle Marktrunde bei Bittensor beschränkt sich nicht nur auf TAO selbst. Der Top-Subnetz-Token τemplar (SN3) ist im vergangenen Monat um über 400% gestiegen und hat eine Marktkapitalisierung von etwa 130 Millionen US-Dollar erreicht. Der dezentrale GPU-Rechenleistungs-Marktplatz Targon (SN4), betrieben von Manifold Labs, hat eine fünfstellige Transaktion abgeschlossen, die der Unterstützung der Backend-Rechenleistung für die 8,6 Millionen Nutzer von Dippy AI dient. Das zeigt, dass die Kommerzialisierung der Subnetze von einem Konzeptnachweis zu tatsächlichen Einnahmen übergegangen ist.

Das öffentliche Interesse am Bittensor-Ökosystem durch den NVIDIA-CEO Jensen Huang sowie durch den bekannten Investor Chamath Palihapitiya liefert eine Story-Bestätigung aus dem traditionellen Tech-Kapital für die aktuelle TAO-Marktrunde und erweitert so die kognitive Grundlage des Publikums für diesen Anstieg weiter.

Häufige Fragen

Was ist Bittensor?

Bittensor ist ein dezentrales KI-Trainings- und Inferenznetzwerk, das über ein tokenbasiertes Anreizmechanismus globale verteilte Knoten koordiniert, um Rechenleistung beizusteuern, die für das Trainieren und Betreiben von KI-Modellen genutzt wird. TAO ist sein nativer Token; Inhaber können durch Staking an der Netzwerk-Governance teilnehmen und Belohnungen erhalten.

Welche zentrale Bedeutung hat der Durchbruch des Covenant-72B-Modells?

Covenant-72B ist das erste große Sprachmodell, das mit verteilten, erlaubnisfreien Knoten trainiert wurde und dessen MMLU-Performance auf einem Niveau liegt, das Meta Llama 2 70B entspricht. Zum ersten Mal bestätigt ein quantitativer Benchmark-Test die technische Umsetzbarkeit des dezentralen Trainings. Das verändert die bisherigen Vorstellungen der Branche über die Obergrenze dezentraler KI-Trainingsfähigkeiten.

Repräsentieren die 48% Anstieg des GMAI-Index eine Erholung des gesamten AI-Krypto-Marktes?

Nicht vollständig. Der Aufbau des GMAI-Index ist stark konzentriert: Die drei größten Tokens (RNDR, ASI, TAO) erreichen zusammen einen Anteil von nahezu 97%. Der Anstieg im März des Index wird hauptsächlich durch TAO beigesteuert und spiegelt keine umfassende Erholung des breiteren AI-Krypto-Marktes wider. Der GMAI-Index liegt derzeit immer noch rund 84% unter dem Hoch der ersten Jahreshälfte 2024.