
Nhóm phát triển của Bittensor Subnetwork 3 (SN3) gần đây đã công bố mô hình Covenant-72B—một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có 72 tỷ tham số và đã hoàn tất huấn luyện không cần cấp phép trên hơn 70 nút phân tán toàn cầu. Mô hình này đạt 67.1 điểm trong bài kiểm tra chuẩn hiểu ngôn ngữ chung MMLU. Được thúc đẩy bởi đột phá này, giá token TAO gần như tăng gấp đôi trong tháng 3.
Từ lâu, huấn luyện AI phân tán trong ngành được coi là phương án kém tối ưu do tốc độ chậm và tính nhất quán khó đảm bảo. Việc ra mắt Covenant-72B trực tiếp thách thức nhận định này—theo cách hoàn toàn phi tập trung, không cần cấp phép, hoàn tất huấn luyện mô hình 72 tỷ tham số trên hơn 70 nút được phân tán khắp nơi trên thế giới, và đạt 67.1 điểm trong bài kiểm tra chuẩn MMLU, gần tương đương với mức ngang hàng của Meta Llama 2 70B.
Đây là lần đầu tiên huấn luyện phân tán thông qua bài kiểm tra chuẩn theo phương pháp lượng hóa, đạt được kết quả kỹ thuật có thể so sánh trực tiếp với huấn luyện tập trung; đồng thời nâng định vị của Bittensor từ “mạng lưới phi tập trung mang tính thử nghiệm” lên “hạ tầng có khả năng tạo ra các mô hình AI quy mô lớn trong thực tế”, qua đó thúc đẩy thị trường định giá lại token TAO.
Chỉ số GMAI báo cuối tuần qua đạt 51.26 điểm, tăng 48% so với đầu tháng 2, nhưng vẫn thấp hơn khoảng 84% so với đỉnh lịch sử của quý 1 năm 2024. Để hiểu mức tăng lần này cần chú ý đến cấu trúc của chỉ số: Render (RNDR) và Liên minh siêu trí tuệ AI (ASI) cộng lại chiếm hơn 71% trọng số của chỉ số, TAO chiếm 24.89%, và tổng ba bên đã gần 97%.
Do đó, phần lớn mức tăng của chỉ số trong tháng 3 thực chất phản ánh diễn biến giá khiến một token TAO gần như tăng gấp đôi, chứ không phải sự phục hồi toàn diện của mảng crypto AI. Tính đến thời điểm đăng bài, TAO giao dịch quanh 317 USD, vốn hóa nhỉnh hơn 3 tỷ USD, nguồn cung lưu hành trên 10.700.000 token, hơn 68% đã được staking, cho thấy mức độ tin cậy của các nhà nắm giữ dài hạn cao.
Đợt biến động này của Bittensor không chỉ giới hạn ở bản thân TAO. Token subnetwork hàng đầu τemplar (SN3) đã tăng hơn 400% trong tháng qua, với vốn hóa đạt khoảng 130 triệu USD. Sàn giao dịch năng lực tính toán GPU phi tập trung Targon (SN4) do Manifold Labs vận hành đã hoàn tất một giao dịch trị giá sáu chữ số, cung cấp năng lực tính toán hậu trường cho 8,6 triệu người dùng của ứng dụng AI Dippy AI, cho thấy việc thương mại hóa các subnetwork đã chuyển từ kiểm chứng khái niệm sang tạo ra doanh thu thực tế.
Sự quan tâm công khai của CEO Nvidia (NVIDIA) Hoàng Nhân Quân (Jensen Huang) và nhà đầu tư nổi tiếng Chamath Palihapitiya đối với hệ sinh thái Bittensor cung cấp cho đợt biến động giá TAO một “câu chuyện” được hậu thuẫn từ vốn công nghệ truyền thống, qua đó mở rộng nền tảng nhận thức của tệp người tham gia vào đợt tăng này.
Bittensor là một mạng lưới huấn luyện và suy luận AI phi tập trung, phối hợp các nút phân tán toàn cầu đóng góp năng lực tính toán thông qua cơ chế khuyến khích bằng token, dùng để huấn luyện và vận hành các mô hình AI. TAO là token gốc của nó; người nắm giữ có thể tham gia quản trị mạng thông qua staking và nhận phần thưởng.
Covenant-72B là mô hình ngôn ngữ lớn đầu tiên được huấn luyện trên các nút phân tán không cần cấp phép, đồng thời có hiệu suất đạt mức tương đương với Meta Llama 2 70B trong MMLU. Lần đầu tiên, mô hình này xác thực tính khả thi về mặt kỹ thuật của huấn luyện phi tập trung thông qua bài kiểm tra chuẩn theo phương pháp lượng hóa, thay đổi nhận thức sẵn có của ngành về giới hạn năng lực huấn luyện AI phân tán.
Không hẳn. Cấu phần của chỉ số GMAI có độ tập trung cao, ba token lớn nhất (RNDR, ASI, TAO) chiếm tỷ trọng gần 97%. Mức tăng của chỉ số trong tháng 3 chủ yếu do TAO đóng góp, thay vì phản ánh sự phục hồi toàn diện của thị trường crypto AI nói chung. Hiện tại, chỉ số GMAI vẫn thấp hơn khoảng 84% so với đỉnh của quý 1 năm 2024.