Bittensor 的 TAO 本月迄今已上涨 90%,其生态系统中的代币涨势更为强劲。
根据 CoinGecko 数据,该网络的子网代币类别在周一达到 14.7 亿美元的总市值,24 小时交易量为 1.18 亿美元。
这一飙升紧随 TAO 在 3 月份从 180 美元涨至 332 美元以上,但真正的行情在子网代币上。Subnet 3 的代币 Templar 在 30 天内上涨了 444%。OMEGA Labs 上涨 440%。Level 114 增长 280%。BitQuant 上涨 230%。即使是较大的子网代币也录得可观回报,Chutes 上涨 54%,Targon 上涨 166%。
Bittensor 是一个去中心化网络,为人工智能创建市场。Bittensor 不是由一家公司构建和控制 AI 模型,而是激励全球参与者网络贡献算力、数据和机器学习模型,以换取该网络的原生代币 TAO。
该网络分为称为子网的专业化子网络,每个子网专注于不同的 AI 任务,从训练语言模型到运行计算基础设施再到网络安全分析。目前有 128 个活跃子网,每个子网都有自己的代币,其价值直接与质押到其中的 TAO 数量挂钩。
多个催化因素促成了 Bittensor 生态系统代币的这些涨势。
Subnet 3 产出了 Covenant-72B,这是一个大型语言模型,由超过 70 位贡献者使用商用互联网硬件在 Bittensor 的去中心化网络上无需许可地训练而成。
该模型使用 1.1 万亿个代币进行训练,取得了 67.1 的 MMLU 分数,这在 2026 年 3 月的 arXiv 论文中得到确认。这使其与 Meta 的 Llama 2 70B 处于竞争范围内,后者是由全球资源最丰富的 AI 实验室之一构建的模型。(MMLU,即大规模多任务语言理解,是 AI 模型的标准化测试,在 57 个学术科目中对其进行评分。)
Subnet 3 称为 Templar,是 Bittensor 的去中心化 AI 训练网络。矿工贡献 GPU 算力并竞争为大型语言模型产生有用的训练梯度,而验证者评估其贡献的质量并相应分配 TAO 奖励。
可以将其视为一种训练 AI 模型的方式,就像比特币挖矿区块一样,全球各地的分布式参与者贡献硬件并因有用的工作而获得报酬。
此外,Nvidia 首席执行官黄仁勋和投资者 Chamath Palihapitiya 于 3 月 20 日在 All-In 播客上认可了 Bittensor 的方法,将去中心化 AI 训练定位为专有模型的补充。这一认可来自本月早些时候的博客文章曾短暂帮助扭转科技股抛售的首席执行官,其分量超越了通常的加密货币回声室。
子网代币如何运作
子网代币机制解释了为何相对于 TAO 本身,涨幅如此巨大。
自 Bittensor 于 2025 年 2 月推出动态 TAO 以来,每个子网都运营自己的自动化做市商,拥有原生代币,其估值由质押到该子网储备中的 TAO 决定。当 TAO 升值时,每个子网的储备变得更有价值,推高代币价格并吸引更多质押者。这种关系是反身性的,并在两个方向上放大波动。
TAO 的市值约为 30 亿美元,而个别子网代币的市值从 100 万美元到 1.37 亿美元不等,子网代币充当对母协议的杠杆押注。
该网络计划在今年晚些时候将活跃子网从 128 个扩展至 256 个,这将带来新一波代币发行。
关于将 Grayscale TAO Trust 转换为现货 ETF 的潜在监管决定可能在 2026 年底提供机构准入。Digital Currency Group 子公司 Yuma 已经为 14 个不同的子网做出贡献,这表明聪明资金正将其视为基础设施而非投机。
子网涨势能否持续取决于 Bittensor 是否继续产出具有竞争力的 AI 模型,或者 Covenant-72B 是否只是一次性事件,恰好赶上黄仁勋认可的时机。
