Bittensor的TAO在本月迄今已上涨90%，其生态系统中的代币更是上涨得更为猛烈。
根据CoinGecko的数据，该网络的子网代币类别在周一达到了14.7亿美元的总市值，24小时交易量为1.18亿美元。
此次激增跟随了TAO本身从180美元上涨到超过332美元的走势，但真正的动作发生在子网代币上。子网3的代币Templar在30天内上涨了444%。OMEGA Labs上涨了440%。Level 114增加了280%。BitQuant上涨了230%。即使是较大的子网代币也显示出显著的回报，Chutes上涨了54%，Targon上涨了166%。
Bittensor是一个去中心化网络，为人工智能创建市场。与其让一家公司构建和控制AI模型，Bittensor激励全球参与者贡献计算能力、数据和机器学习模型，以换取该网络的原生代币TAO。
该网络被划分为称为子网的专业子网络，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，其价值直接与投入的TAO数量挂钩。
几个催化剂促成了Bittensor生态系统代币的这些变化。
子网3生成了Covenant-72B，这是一个大型语言模型，在Bittensor的去中心化网络上经过超过70位贡献者的许可外训练，使用商品互联网硬件。
该模型在11万亿个代币上进行了训练，并在2026年3月的arXiv论文中确认达到了67.1的MMLU得分。MMLU，即大型多任务语言理解，是一个标准化测试，评估模型在57个学术科目上分别打分。这使得它与Meta的Llama 2 70B处于竞争范围内，后者是由全球最有资源的AI实验室之一构建的模型。
子网3，称为Templar，是Bittensor的去中心化AI训练网络。矿工贡献GPU计算能力，并竞争产生对大型语言模型有用的训练梯度，而验证者评估他们的贡献质量并相应分配TAO奖励。
可以将其视为一种训练AI模型的方式，就像比特币挖掘区块一样，分布式参与者在全球范围内贡献硬件并为有用的工作获得报酬。
另一方面，Nvidia首席执行官Jensen Huang和投资者Chamath Palihapitiya在3月20日的All-In Podcast上支持Bittensor的方法，将去中心化的AI训练框架视为对专有模型的补充。来自于这位首席执行官的支持，早些时候他的博客文章曾短暂扭转了科技股的抛售，因而这一支持在通常的加密回音室之外具有更大的分量。
子网代币机制解释了为何相较于TAO本身，收益如此之大。
自2025年2月Bittensor推出动态TAO以来，每个子网都运营着自己的自动做市商，拥有一个原生代币，其估值由投入该子网储备的TAO决定。当TAO升值时，每个子网的储备变得更加有价值，从而推高代币价格并吸引更多质押者。这种关系是反身的，并放大了双向的变动。
随着TAO的市值约为30亿美元，单个子网代币的市值范围从100万美元到1.37亿美元，子网代币作为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个扩展到256个，这将带来新一轮的代币发行。
关于将Grayscale TAO Trust转变为现货ETF的潜在监管决定可能会在2026年底前提供机构准入。而数字货币集团的子公司Yuma已经在14个不同的子网中贡献，表明聪明的钱将其视为基础设施而非投机。
子网的上涨是否能够持续，取决于Bittensor是否能继续产生具有竞争力的AI模型，还是Covenant-72B仅仅是一个偶然的成功，正好得到了Huang的支持。
