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一个月翻倍：Bittensor 想让 AI 的定价权，回到市场手里

BitpushNews

作者：Prathik Desai

来源：Token Dispatch

编译及整理：BitpushNews

要理解 Bittensor 的逻辑，只需看一下它在过去一个月的增长曲线。

根据 2026 年 3 月 25 日的数据，其原生代币 $TAO 正在蓄力：在 30 天内，价格从约 184 美元翻倍至 354.09 美元，涨幅达 111.52%，目前其流通市值稳居 38 亿美元。

这种翻倍的行情不仅仅是投机。

在 AI 依然像某种宗教一样被锁在少数顶尖公司的“密室”里进行私有融资时，$TAO 的表现是市场对一种全新秩序的集体投票——人们正用真金白银离开不透明的私募房间，转而投向这个透明、残酷且实时波动的公共定价场。

AI 定价的“密室”

在传统的 AI 世界里，‘估值’往往只是房间里几个人达成的协议数字，而非自由流动市场发现的价格。

仅在 2025 年第一季度，AI 初创公司就获得了 731 亿美元的资金，占全球风险投资总额的 58%。尽管 GIC 和 TPG 等投资者发出警告，称某些细分市场的估值倍数过高，且几乎没有运营历史支撑，但资金依然疯狂涌入。

这种模式对创始人、内部人士和后期投资者有效，但对其他人无效。它排除了提供关键计算资源的人、基于开放模型构建的开发者以及早期的消费者支持者。即使是开源 AI 也无法改变这一点。资金依然汇聚在云合同、部署层、企业封装、支持、安全和分发渠道中。

在整个过程中，虽然公众为创造价值做出了贡献，但只有少数人摘取了果实。

尽管这一直是现状，但随着开源 AI 经济的兴起，情况正在发生变化。

Red Hat Developer在其报告中指出，企业越来越多地采用开源 AI 模型用于本地、主权和专业化工作负载，特别是在电信和银行等高度监管的行业。它服务于那些希望部署 AI 来监控、自动化和扩展工作负载的企业，而不仅仅是引用一个 AI 模型。

麦肯锡等大型咨询公司也赞同这一观点。该公司的调查发现，超过一半的受访者已经在其技术栈中使用开源 AI。这项调查涵盖了来自 41 个国家的 700 多名技术领袖和资深开发者。

Bittensor 的模式洞察到了所有这些变化，并挑战了当前 AI 项目的定价模式。

加密社区正为 Bittensor 的原生代币 $TAO 疯狂，其价格在过去一个月翻了一番。其他人则忙于讨论去中心化与中心化 AI 的优劣。但对我来说，更重要的是探索一种更准确的 AI 定价方式。Bittensor 认为，这种方式应该是让资助者、构建者、验证者和使用者在一个市场中会面，并根据公开指标进行定价。

将 AI 推向公开市场

如果你把 Bittensor 看作是一个微型 AI 经济网络，而不是一个单一的代币，它就更容易理解了。

每个子网都是针对 AI 技术栈中特定任务的专业市场。它可以专注于推理、分布式训练、预测信号或计算。子网所有者设定激励结构和他们想要完成的任务；矿工（Miners）执行任务，而验证者（Validators）负责评判和打分。质押者可以通过向特定的验证者质押 TAO 来提供支持。

在 Bittensor 去年 2 月宣布 Dynamic TAO 升级后，激励结构变得更加有趣。通过这次升级，每个子网都有了自己的代币和流动性池。Bittensor 不再是一个单一、宽泛的 AI 交易标的，而是一个拥有许多小型 AI 创业公司的系统。

2025 年晚些时候，Bittensor 使奖励更多地取决于 TAO 的净流入，而非陈旧的代币价格。锦上添花的是 12 月份发生的 TAO 首次减半，将每日发行量减少到 3,600 TAO。这迫使资助者必须精挑细选资本投向。它将 AI 市场变成了一个适者生存的竞技场。

Web3 研究员兼作家 Jeff 在其文章中将此贴切地称为“达尔文式 AI 动力学”，并总结得非常漂亮：

达尔文主义 = 通过自然选择进行进化。人类互相竞争，所有有助于生存的优良特性都会传递给下一代。

类似的概念被应用在 Bittensor 的多个层面：

子网竞争：子网竞争 3,600 TAO 的激励份额。顶尖子网确保它们能凭借激励存活更久。
矿工竞争：矿工竞争提供最好的工作。根据子网的不同，全球各地的参与者竞争交付符合子网 KPI 的成果。表现最好者获得 41% Alpha 代币激励中的最大份额。
验证者与投资者竞争：验证者竞争验证矿工任务，而投资者竞争投资于表现正确的子网。

如果你不参与竞争或者表现不佳会怎样？

死亡。

子网会被除名（是的，这是真的，你会被删除）。

这就是与传统 AI 模式对比的意义所在。

在传统模式中，创始人通过路演推销公司、融资、招聘团队、秘密构建，并希望市场认可其估值。

Bittensor 颠覆了这一过程，更早地将赌注公开化。在这里，企业家首先启动子网，随后 GPU 运营商贡献算力。开发者和研究人员贡献工作，接着投资者通过购买 TAO 或特定子网代币获得敞口。客户随后为底层服务付费。市场通过综合考虑这一切来共同定价项目。

我最喜欢的一点是，它为每个利益相关者重新构思了资本市场：

投资者：可以持续发现价格，而不像在私有初创公司中那样必须等待下一轮融资。事实上，Bittensor 让他们既可以持 TAO 宏观投资整个生态，也可以对自己最看好的单个子网进行精准投注。
构建者：吸引力在于不必受限于 Anthropic、OpenAI 或其他精英超大规模企业，就能参与到 AI 叙事的红利中。
企业家：在想法尚未成熟为完整公司之前，它就围绕其想法提供了一个资本市场，这在风险投资行业是见不到的。你可以看到资金如何在网络内聚集：一小部分子网吸引了绝大部分的 TAO 流入和排放，而其他子网则停滞不前。市值前五的子网占据了 128 个子网总市值的近三分之一。
客户：该系统可以提供更便宜、更灵活的开源模型基础设施访问路径。

除此之外，Bittensor 模式之所以吸引所有利益相关者，不仅因为它听起来更公平，还因为它在商业上是可行的。

当市场有了支撑

这一点从机构如何看待 Bittensor 的投资价值中可见一斑。

2025 年 12 月，灰度 Bittensor 信托（Grayscale Bittensor Trust）开始在 OTCQX（顶级场外交易市场）进行交易。这种封装产品为传统投资者提供了一条熟悉路径，去接触一个陌生但需求极高的产品。

这就是任何新市场的成长之路：通过找到一个封装外壳、一个代码、一个屏幕上的价格，以及进入个人经纪账户的渠道。我们在比特币和以太坊 ETF 以及数字资产财政库（DATs）中都看到了这一点。Bittensor 在加密市场的心智占有率可能不及比特币和以太坊，但灰度信托的成立标志着机构对其的好奇心已从理论成熟为产品。

Bittensor 的工作甚至吸引了其承诺要颠覆的精英行业顶层的认可。

当著名的风险投资家 Chamath Palihapitiya 向 Nvidia CEO 黄仁勋提到 Bittensor 的分布式训练运行情况时，黄仁勋并没有将其贬低为低端的加密成就。他称其为“现代版的 Folding@home”（Folding@home 是一个分布式计算项目，利用志愿者电脑的剩余算力来模拟蛋白质折叠或解决其他复杂问题）。

这种认可将 Bittensor 定位于分布式计算的悠久历史中，而非仅仅是通常的代币周期叙事。

最近，Bittensor 顶尖子网之一 Templar 的成就为 Bittensor 的技术实力增添了砝码。

其 Covenant-72B 模型是一个拥有 720 亿参数的模型，由 20 多个全球分布式参与者通过 Bittensor 协调，从零开始在 1.1 万亿个 token 上训练而成。在发布的基准测试表中，Covenant-72B 的 MMLU 得分为 67.11，而 LLaMA-2-70B 为 65.63。

用通俗的话说，这仍然不足以击败 OpenAI 或 Anthropic。然而，它足以证明去中心化协作可以产生具有商业价值的 AI 基础设施。

像 Chutes 这样的子网明确定位为去中心化无服务器 AI 计算平台，而 Bittensor 的官方文档将子网描述为推理、训练及相关 AI 工作的独立数字商品竞争市场。这表明市场并不是在为一个模糊的叙事定价，而是在独立地为技术栈的各个部分定价。