Behind the $TAO Crash: The Bittensor Internal Strife and the 'Impossible Trinity' of DeAI

marsbitPublicado em 2026-04-15Última atualização em 2026-04-15

Resumo

The decentralized AI (DeAI) sector is facing a major crisis following a public conflict within Bittensor ($TAO), a leading DeAI project. Covenant AI, one of its top development teams, which recently successfully trained a 72-billion-parameter large language model, announced its exit from the Bittensor network. The team accused founder Jacob Steeves of having "absolute and dictatorial" control over the network, alleging he arbitrarily cut off token rewards to their subnet without transparent governance. This triggered a panic sell-off, causing $TAO’s price to drop 15-25% in a single day and wiping out hundreds of millions in market value. The incident has raised serious questions about the viability of decentralized AI, highlighting a fundamental tension—referred to as DeAI’s "impossible trilemma"—between model quality and scale, credible neutrality of decentralization, and Sybil-resistant incentive alignment. Covenant’s departure exposed the centralized reality beneath Bittensor’s decentralized facade: although the network relies on a Yuma consensus mechanism for reward distribution, key validator nodes are controlled by early investors and the founder, allowing unilateral intervention. The event underscores systemic governance risks that may deter high-quality developers and institutional participants, threatening the entire DeAI narrative centered around trustless, incentive-driven AI development.

Author: Max.S

Capital markets' faith in 'Decentralized AI' (DeAI) is facing an unprecedented stress test.

Recently, Bittensor ($TAO), the absolute leading project in the decentralized AI sector, experienced a highly destructive internal earthquake. Covenant AI, one of the top development teams within the Bittensor ecosystem, which had just successfully trained a 72B large language model, suddenly announced via social media its complete withdrawal from the Bittensor network. In its exit statement, Covenant AI directly targeted Bittensor founder Jacob Steeves, vehemently criticizing his "absolute and dictatorial" control over the network, accusing him of arbitrarily cutting off token rewards for subnets, and bluntly stating that the so-called decentralized AI is nothing more than an elaborately staged "charade."

Affected by this black swan event, the $TAO token price faced panic sell-off in the secondary market, plummeting 15% to 25% in a single day, with its market capitalization evaporating by hundreds of millions of dollars instantly. While the crypto community was "enjoying the drama" of the public fallout between a top team and the founder, it also began to seriously examine a deeper industry proposition: In the AI field, which heavily relies on computational power capital and complex engineering, is the token-economics-driven "decentralization" a utopia that reshapes production relations, or a华丽的 facade masking centralized power?

To understand the destructive power of this event, one must first recognize Covenant AI's weight within the Bittensor ecosystem.

In Bittensor's multi-subnet architecture, most subnets are still in the low-level stages of API calls, model fine-tuning, or simple task routing. Teams truly capable of training models from scratch or handling large-scale parameter models are extremely rare. Covenant AI was a "hardcore" representative in this ecosystem. Just before announcing their exit, the team had delivered a milestone achievement to the community: successfully training a 72-billion parameter (72B) open-source large model in a decentralized network environment.

Given current computing power costs, training a 72B model means mobilizing a massive GPU cluster (typically equivalent to thousands of H100s running for weeks) and incurring extremely high hardware and electricity costs. The core logic behind Covenant AI's willingness to bear such huge upfront sunk costs lay in Bittensor's "Emissions" mechanism—as long as the models and computing power they provided scored high in subnet evaluations, they would continuously receive $TAO token emissions as substantial rewards. This is precisely the most attractive flywheel effect in the DeAI narrative.

However, the flywheel stopped abruptly at its peak. According to Covenant AI's disclosure, after they spent huge sums to complete the 72B model training and deployment, founder Jacob Steeves and his stakeholders, by controlling validator nodes, cut off the token rewards flowing to Covenant AI's subnet without any warning or transparent governance process.

For miners and developers, cutting off Emissions is tantamount to "pulling the plug." The ROI on massive computing power expenditure instantly dropped to zero. This highly unpredictable systemic risk directly triggered Covenant AI's angry departure.

The word "Charade" used by Covenant AI in its exit statement precisely hit Bittensor's most vulnerable nerve: network control.

Bittensor's underlying design relies on the Yuma consensus, whose core is that "validators" evaluate the contributions of "miners" and decide how the system's newly issued $TAO tokens are distributed. Theoretically, this is a decentralized game theory system based on staking amounts and algorithms. But Covenant AI's accusations reveal a harsh reality: computing power is decentralized, but power and capital are highly concentrated.

In the current Bittensor root network, the leading validator nodes that dominate the flow of token distribution have their staking chips highly concentrated among early investors, the foundation, and addresses associated with founder Jacob Steeves. This means the founder is not only the rule-maker but also the biggest referee.

Covenant AI pointed out that when a subnet's output did not align with Jacob's personal wishes, or potentially threatened the interests of other "favored" subnets, Jacob could easily use his substantial staking weight to alter the distribution outcome of the Yuma consensus. This "one-person rule" type of intervention renders the decentralization at the smart contract level meaningless. Developers spending millions of dollars on computing power ultimately found their fate dependent on the subjective will or behind-the-scenes manipulation of a single founder.

Objectively, Jacob and his supporters might defend their actions by citing reasons like "maintaining overall network quality" or "preventing specific subnets from exploiting rule loopholes to farm tokens." However, in the absence of a transparent DAO governance mechanism and on-chain hearing and appeal channels, this kind of centralized intervention, done in the name of "carrying out justice," severely undermines the network's core value as a "credibly neutral infrastructure."

$TAO's single-day plunge of 15-25% is not merely a panic-induced stampede by retail investors; it is also institutional funds repricing the "governance risk discount" for Bittensor.

The reason Bittensor could support its huge market capitalization and enjoy extremely high valuation premiums was that the market viewed it as the only realistic candidate for a "decentralized OpenAI." The foundation of this grand narrative is that the system must possess极强的 predictability: as long as you contribute computing power and quality models, the protocol will automatically guarantee your收益 through code.

The Covenant AI event shattered this expectation. Top financial professionals and institutional investors most despise "unpredictable single points of failure," and here, that point of failure is Jacob Steeves's power.

If even the absolute top-tier team capable of training a 72B model could instantly receive nothing due to the founder's intervention, then for other computing power providers and AI research institutions holding tokens and观望, deploying heavy assets on Bittensor is undoubtedly playing a game of Russian roulette where the table can be flipped at any moment. When the high-quality supply side (miners and developers) refuses to enter out of fear of centralized tyranny, the application scenarios and intrinsic value of the $TAO token become a river without a source. The frantic capital flight is a提前 vote on this fundamental weakness.

Covenant AI's departure is not just a PR crisis for Bittensor alone; it is also the inevitable growing pain for the entire decentralized AI sector as it moves into deeper waters. It残酷ly reveals the "Impossible Trinity" of the DeAI field: Model Quality & Scale, Decentralized Credible Neutrality, and Anti-Malice Incentive Alignment.

Centralization of Scale vs. Decentralization of Mechanism: Cutting-edge AI (like 72B+ large models) training is a typical heavy-capital, centralized engineering effort requiring highly coordinated GPU clusters. This has a natural physical chasm with the permissionless,分散式 nodes advocated by Web3.

Anti-Sybil (Preventing Fake Volume) vs. Credible Neutrality: To prevent low-quality nodes from farming tokens through mutual traffic brushing (Sybil attacks), the network must introduce subjective "quality assessment." But today, with AI evaluation standards not yet fully objective and mathematical, this assessment power, once handed to a few validators, can easily evolve into centralized power rent-seeking.

Bittensor attempted to use token economics to build a bridge connecting the two, but the Covenant event proves that the bridge's load-bearing pillars (governance mechanisms) remain incredibly fragile.

Covenant AI's exit popped the romanticized bubble of Bittensor's "absolute decentralization." For $TAO, this might be a painful moment of disenchantment, but for the entire DeAI industry, it is a necessary wake-up call.

Perguntas relacionadas

QWhat was the immediate impact on the $TAO token following Covenant AI's exit from the Bittensor network?

AThe $TAO token experienced a panic sell-off in the secondary market, with a single-day drop of 15% to 25%, wiping out billions of dollars in market value instantly.

QWhy did Covenant AI decide to leave the Bittensor ecosystem?

ACovenant AI exited because Bittensor founder Jacob Steeves, through his control of validator nodes, abruptly cut off token rewards to their subnet without warning or a transparent governance process, rendering their massive computational investment non-viable.

QWhat major achievement had Covenant AI recently delivered before their departure?

ACovenant AI had successfully trained a 72-billion parameter (72B) large language model in a decentralized network environment, a significant milestone that required substantial GPU resources and costs.

QWhat core issue in Bittensor's governance did the Covenant AI incident expose?

AThe incident exposed that power and capital are highly centralized despite the decentralized design, with the founder and early investors controlling validator nodes that dictate token distribution, undermining the network's credibility as a neutral infrastructure.

QWhat is the 'impossible Triangle' of DeAI highlighted in the article?

AThe 'Impossible Triangle' refers to the trade-offs between model quality and scale, decentralized trust and neutrality, and anti-malice incentive alignment, which are challenging to achieve simultaneously in decentralized AI systems.

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Os principais objetivos do projeto incluem: Raciocínio Fiável: A Grok AI enfatiza o raciocínio de senso comum para fornecer respostas lógicas com base na compreensão contextual. Supervisão Escalável: A integração de assistência de ferramentas garante que as interações dos utilizadores sejam monitorizadas e otimizadas para qualidade. Verificação Formal: A segurança é primordial; a Grok AI incorpora métodos de verificação formal para aumentar a fiabilidade das suas saídas. Compreensão de Longo Contexto: O modelo de IA destaca-se na retenção e recordação de um extenso histórico de conversas, facilitando discussões significativas e contextualizadas. Robustez Adversarial: Ao focar na melhoria das suas defesas contra entradas manipuladas ou maliciosas, a Grok AI visa manter a integridade das interações dos utilizadores. Em essência, a Grok AI não é apenas um dispositivo de recuperação de informações; é um parceiro conversacional imersivo que incentiva um diálogo dinâmico. 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No entanto, até agora, informações sobre fundações ou organizações de investimento adicionais que apoiam a Grok AI não estão prontamente acessíveis, marcando uma área para exploração futura potencial. Como Funciona a Grok AI? A mecânica operacional da Grok AI é tão inovadora quanto a sua estrutura conceptual. O projeto integra várias tecnologias de ponta que facilitam as suas funcionalidades únicas: Infraestrutura Robusta: A Grok AI é construída utilizando Kubernetes para orquestração de contêineres, Rust para desempenho e segurança, e JAX para computação numérica de alto desempenho. Este trio assegura que o chatbot opere de forma eficiente, escale eficazmente e sirva os utilizadores prontamente. Acesso a Conhecimento em Tempo Real: Uma das características distintivas da Grok AI é a sua capacidade de aceder a dados em tempo real através da plataforma X—anteriormente conhecida como Twitter. 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354 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.26

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402 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.01.02

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DUOLINGO AI: Integrar a Aprendizagem de Línguas com Inovação Web3 e IA Numa era em que a tecnologia transforma a educação, a integração da inteligência artificial (IA) e das redes blockchain anuncia uma nova fronteira para a aprendizagem de línguas. Apresentamos DUOLINGO AI e a sua criptomoeda associada, $DUOLINGO AI. Este projeto aspira a unir o poder educativo das principais plataformas de aprendizagem de línguas com os benefícios da tecnologia descentralizada Web3. Este artigo explora os principais aspectos do DUOLINGO AI, analisando os seus objetivos, estrutura tecnológica, desenvolvimento histórico e potencial futuro, mantendo a clareza entre o recurso educativo original e esta iniciativa independente de criptomoeda. Visão Geral do DUOLINGO AI No seu cerne, DUOLINGO AI procura estabelecer um ambiente descentralizado onde os alunos podem ganhar recompensas criptográficas por alcançar marcos educativos em proficiência linguística. Ao aplicar contratos inteligentes, o projeto visa automatizar processos de verificação de habilidades e alocação de tokens, aderindo aos princípios do Web3 que enfatizam a transparência e a propriedade do utilizador. O modelo diverge das abordagens tradicionais de aquisição de línguas ao apoiar-se fortemente numa estrutura de governança orientada pela comunidade, permitindo que os detentores de tokens sugiram melhorias ao conteúdo dos cursos e à distribuição de recompensas. Alguns dos objetivos notáveis do DUOLINGO AI incluem: Aprendizagem Gamificada: O projeto integra conquistas em blockchain e tokens não fungíveis (NFTs) para representar níveis de proficiência linguística, promovendo a motivação através de recompensas digitais envolventes. Criação de Conteúdo Descentralizada: Abre caminhos para educadores e entusiastas de línguas contribuírem com os seus cursos, facilitando um modelo de partilha de receitas que beneficia todos os colaboradores. Personalização Através de IA: Ao empregar modelos avançados de aprendizagem de máquina, o DUOLINGO AI personaliza as lições para se adaptar ao progresso de aprendizagem individual, semelhante às características adaptativas encontradas em plataformas estabelecidas. Criadores do Projeto e Governança A partir de abril de 2025, a equipa por trás do $DUOLINGO AI permanece pseudónima, uma prática frequente no panorama descentralizado das criptomoedas. Esta anonimidade visa promover o crescimento coletivo e o envolvimento das partes interessadas, em vez de se concentrar em desenvolvedores individuais. O contrato inteligente implementado na blockchain Solana indica o endereço da carteira do desenvolvedor, o que significa o compromisso com a transparência em relação às transações, apesar da identidade dos criadores ser desconhecida. De acordo com o seu roteiro, o DUOLINGO AI pretende evoluir para uma Organização Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estrutura de governança permite que os detentores de tokens votem em questões críticas, como implementações de funcionalidades e alocação de tesouraria. Este modelo alinha-se com a ética de empoderamento comunitário encontrada em várias aplicações descentralizadas, enfatizando a importância da tomada de decisão coletiva. Investidores e Parcerias Estratégicas Atualmente, não existem investidores institucionais ou capitalistas de risco publicamente identificáveis ligados ao $DUOLINGO AI. Em vez disso, a liquidez do projeto origina-se principalmente de trocas descentralizadas (DEXs), marcando um contraste acentuado com as estratégias de financiamento das empresas tradicionais de tecnologia educacional. Este modelo de base indica uma abordagem orientada pela comunidade, refletindo o compromisso do projeto com a descentralização. No seu whitepaper, o DUOLINGO AI menciona a formação de colaborações com “plataformas de educação blockchain” não especificadas, com o objetivo de enriquecer a sua oferta de cursos. Embora parcerias específicas ainda não tenham sido divulgadas, estes esforços colaborativos sugerem uma estratégia para misturar inovação em blockchain com iniciativas educativas, expandindo o acesso e o envolvimento dos utilizadores em diversas vias de aprendizagem. Arquitetura Tecnológica Integração de IA O DUOLINGO AI incorpora dois componentes principais impulsionados por IA para melhorar as suas ofertas educativas: Motor de Aprendizagem Adaptativa: Este motor sofisticado aprende a partir das interações dos utilizadores, semelhante a modelos proprietários de grandes plataformas educativas. Ele ajusta dinamicamente a dificuldade das lições para abordar desafios específicos dos alunos, reforçando áreas fracas através de exercícios direcionados. Agentes Conversacionais: Ao empregar chatbots alimentados por GPT-4, o DUOLINGO AI oferece uma plataforma para os utilizadores se envolverem em conversas simuladas, promovendo uma experiência de aprendizagem de línguas mais interativa e prática. Infraestrutura Blockchain Construído na blockchain Solana, o $DUOLINGO AI utiliza uma estrutura tecnológica abrangente que inclui: Contratos Inteligentes de Verificação de Habilidades: Esta funcionalidade atribui automaticamente tokens aos utilizadores que passam com sucesso em testes de proficiência, reforçando a estrutura de incentivos para resultados de aprendizagem genuínos. Emblemas NFT: Estes tokens digitais significam vários marcos que os alunos alcançam, como completar uma seção do seu curso ou dominar habilidades específicas, permitindo-lhes negociar ou exibir as suas conquistas digitalmente. Governança DAO: Membros da comunidade com tokens podem participar na governança votando em propostas-chave, facilitando uma cultura participativa que incentiva a inovação nas ofertas de cursos e funcionalidades da plataforma. Cronologia Histórica 2022–2023: Conceituação O trabalho preliminar para o DUOLINGO AI começa com a criação de um whitepaper, destacando a sinergia entre os avanços em IA na aprendizagem de línguas e o potencial descentralizado da tecnologia blockchain. 2024: Lançamento Beta Um lançamento beta limitado introduz ofertas em línguas populares, recompensando os primeiros utilizadores com incentivos em tokens como parte da estratégia de envolvimento comunitário do projeto. 2025: Transição para DAO Em abril, ocorre um lançamento completo da mainnet com a circulação de tokens, promovendo discussões comunitárias sobre possíveis expansões para línguas asiáticas e outros desenvolvimentos de cursos. Desafios e Direções Futuras Obstáculos Técnicos Apesar dos seus objetivos ambiciosos, o DUOLINGO AI enfrenta desafios significativos. A escalabilidade continua a ser uma preocupação constante, particularmente no equilíbrio dos custos associados ao processamento de IA e à manutenção de uma rede descentralizada responsiva. Além disso, garantir a criação e moderação de conteúdo de qualidade num ambiente descentralizado apresenta complexidades na manutenção dos padrões educativos. Oportunidades Estratégicas Olhando para o futuro, o DUOLINGO AI tem o potencial de aproveitar parcerias de micro-certificação com instituições académicas, proporcionando validações verificadas em blockchain das habilidades linguísticas. Além disso, a expansão cross-chain poderia permitir que o projeto acedesse a bases de utilizadores mais amplas e a ecossistemas de blockchain adicionais, melhorando a sua interoperabilidade e alcance. Conclusão DUOLINGO AI representa uma fusão inovadora de inteligência artificial e tecnologia blockchain, apresentando uma alternativa focada na comunidade aos sistemas tradicionais de aprendizagem de línguas. Embora o seu desenvolvimento pseudónimo e o modelo económico emergente tragam certos riscos, o compromisso do projeto com a aprendizagem gamificada, educação personalizada e governança descentralizada ilumina um caminho a seguir para a tecnologia educativa no domínio do Web3. À medida que a IA continua a avançar e o ecossistema blockchain evolui, iniciativas como o DUOLINGO AI poderão redefinir a forma como os utilizadores interagem com a educação linguística, empoderando comunidades e recompensando o envolvimento através de mecanismos de aprendizagem inovadores.

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