03-21-2026, 10:45 AM
Kamień milowy w szkoleniu Bittensor przyciąga uwagę Chamatha Palihapitiyi i prezesa Nvidii Jensena Huanga!
Bittensor coraz mocniej wychodzi poza kryptowalutową niszę i trafia do głównego nurtu dyskusji o sztucznej inteligencji. Głośnym echem odbił się projekt Covenant-72B, który został wskazany przez Chamatha Palihapitiyę jako przykład realnego postępu w obszarze zdecentralizowanej AI. Dodatkowego znaczenia sprawie nadały słowa prezesa Nvidii, Jensena Huanga, który zasugerował, że otwarte i zamknięte modele AI będą rozwijać się równolegle, a nie w opozycji do siebie.
Bittensor działa jako zdecentralizowana sieć oparta na blockchainie, w której uczestnicy dostarczają moc obliczeniową i modele uczenia maszynowego. Właśnie w takim środowisku powstał Covenant-72B — model językowy liczący 72 mld parametrów, trenowany bez centralnej infrastruktury przez ponad 70 niezależnych podmiotów. To jeden z największych przykładów rozproszonego treningu AI, jaki do tej pory ujrzał światło dzienne.
Projekt zwrócił uwagę nie tylko skalą, ale też wynikami. Model, trenowany na około 1,1 bln tokenów, ma osiągać rezultaty pozwalające konkurować z rozwiązaniami tworzonymi w scentralizowanych data center. Rynek również zareagował szybko — token TAO zyskał 24% po nagłośnieniu wypowiedzi Palihapitiyi i Huanga w mediach społecznościowych.
Rosnące zainteresowanie Bittensorem pokazuje, że zdecentralizowana sztuczna inteligencja może stać się ważnym segmentem rynku AI, szczególnie tam, gdzie liczy się kontrola, elastyczność i niższy koszt wdrożenia.
Bittensor coraz mocniej wychodzi poza kryptowalutową niszę i trafia do głównego nurtu dyskusji o sztucznej inteligencji. Głośnym echem odbił się projekt Covenant-72B, który został wskazany przez Chamatha Palihapitiyę jako przykład realnego postępu w obszarze zdecentralizowanej AI. Dodatkowego znaczenia sprawie nadały słowa prezesa Nvidii, Jensena Huanga, który zasugerował, że otwarte i zamknięte modele AI będą rozwijać się równolegle, a nie w opozycji do siebie.
Bittensor działa jako zdecentralizowana sieć oparta na blockchainie, w której uczestnicy dostarczają moc obliczeniową i modele uczenia maszynowego. Właśnie w takim środowisku powstał Covenant-72B — model językowy liczący 72 mld parametrów, trenowany bez centralnej infrastruktury przez ponad 70 niezależnych podmiotów. To jeden z największych przykładów rozproszonego treningu AI, jaki do tej pory ujrzał światło dzienne.
Projekt zwrócił uwagę nie tylko skalą, ale też wynikami. Model, trenowany na około 1,1 bln tokenów, ma osiągać rezultaty pozwalające konkurować z rozwiązaniami tworzonymi w scentralizowanych data center. Rynek również zareagował szybko — token TAO zyskał 24% po nagłośnieniu wypowiedzi Palihapitiyi i Huanga w mediach społecznościowych.
Rosnące zainteresowanie Bittensorem pokazuje, że zdecentralizowana sztuczna inteligencja może stać się ważnym segmentem rynku AI, szczególnie tam, gdzie liczy się kontrola, elastyczność i niższy koszt wdrożenia.