TAO is Elon Musk who invested in OpenAI, Subnet is Sam Altman

marsbitPublicado em 2026-04-13Última atualização em 2026-04-13

Resumo

The article, titled "TAO is Elon Musk who invested in OpenAI, Subnet is Sam Altman," presents a critical analysis of the Bittensor (TAO) project. It argues that Bittensor functions as a decentralized AI marketplace where TAO tokens fund AI research via subnets. However, the author highlights a fundamental flaw: subnet operators have no obligation to return any value, such as AI models or profits, back to the TAO ecosystem or its token holders. This structure is likened to Elon Musk's early investment in the non-profit OpenAI, which later commercialized its technology without returning value to its initial benefactor. The bear case posits that Bittensor is essentially a wealth transfer from crypto speculators to AI researchers ("miners"). Subnets can use TAO incentives for development and then take their successful products elsewhere, leaving TAO holders with diluted tokens from inflation and no captured value. The lack of enforced equity or binding mechanisms means the project relies on a "hope" that subnet tokens maintain value. The optimistic perspective counters that two factors could create a successful, self-sustaining economy: 1) AI's perpetual and massive resource needs could incentivize subnets to stay for continued funding, and 2) crypto has a proven ability to aggregate resources through token incentives, as seen with Bitcoin and Ethereum. The conclusion states that investing in TAO is a bet on a博弈论 (game theory) miracle—that soft incentives alone will be enough ...

Author:Momir,IOSG

TAO's bullish logic requires you to believe that a game theory miracle can happen. But the cryptocurrency industry has seen such miracles before.

Bittensor has one of the most elegant narratives in the cryptocurrency space: a decentralized AI intelligence market where market mechanisms allocate funds to the most impactful research. TAO is the coordination layer, subnets are the labs, and the market is the funding committee.

Strip away the narrative, and you'll find something more unsettling.

Bittensor is a funding program where cryptocurrency speculators fund AI R&D—and the funded have no obligation to return any value to TAO.

Think of TAO as Elon Musk—he was the first investor in OpenAI, a "non-profit" enterprise. Subnets are like Sam Altman—they are the builders who receive the funds, deliver the product, but have no contractual obligation to share the profits. They may ultimately choose to privatize the gains without returning any value to the original funding source.

Bittensor distributes TAO tokens to subnet operators and miners based on the price of the subnet token. Once a subnet receives TAO allocation, there is no enforcement mechanism requiring the AI models, datasets, or services it generates to remain within the Bittensor ecosystem. Subnet operators can farm Bittensor's TAO incentives and then take the real product elsewhere—to centralized cloud servers, package it as an independent API, or directly sell it as a SaaS product.

TAO has no equity, nor licensing contracts. The only binding factor is the subnet token—the token price must hold up to maintain access to resources. But this only works before the subnet "flies away": once the product is strong enough to stand on its own outside the Bittensor system, this tether breaks. The relationship between Bittensor and subnets is less like venture capital and more like research funding—you get startup capital, but they don't get your equity.

To put it bluntly, Bittensor is essentially a wealth transfer: from the pockets of token speculators to the accounts of AI researchers—or more directly, from the韭菜 (leeks/retail investors) to the tech-savvy "miners".

The mechanism is simple:

  • TAO investors are footing the bill for the entire ecosystem. They buy and hold TAO, propping up the price, which itself is the pipeline for funds flowing into the subnet incentive system.

  • Subnet operators receive TAO inflation rewards by "demonstrating performance"—but in reality, "demonstrating performance" largely means maintaining a good-looking price for their own subnet token.

  • The AI products built with these funds can leave at any time—the only constraint is their continued need to access network resources.

This is a VC's worst nightmare: you provide the money, they build the product, but they owe you nothing. What remains is a token emission schedule and a prayer.

I. The Optimistic Interpretation

Now look at it from another angle. The optimistic view rests on two pillars:

  1. Persistent resource needs keep AI companies perpetually capital-starved. Compute, data, and talent are expensive. If Bittensor can reliably provide these resources at scale, subnets have a rational incentive to stay—not because they are locked in, but because leaving means losing the supply channel. There's a soft logic supporting this: AI's demand for resources is insatiable, and the scale TAO can provide is unattainable through independent financing. Following this logic, subnet teams will actively maintain their token valuation; no enforcement mechanism is needed, and the TAO economy can spontaneously form a positive flywheel.

  2. Cryptocurrency excels at resource aggregation. Bitcoin aggregated massive computing power solely through token rewards. Ethereum's Proof-of-Work was also a huge success, becoming a powerful magnet for computational resources. Bittensor is applying the same strategy to AI. The "enforcement mechanism" is the token game itself—as long as TAO has value, the incentive to participate will keep growing.

If you run 1000 simulations of Bittensor's future, the distribution of outcomes would be extremely skewed.

In most simulated scenarios, Bittensor remains a niche funding project. The AI outputs generated by subnets are insignificant. The best-performing subnets gain significant attention, capture the rewards, and then pivot to closed-source models, leaving no value for TAO. As token issuance outpaces value created, the TAO token depreciates.

In a few simulation paths, something actually works. A subnet creates a truly competitive AI service, and network effects start snowballing. TAO becomes the de facto coordination layer for decentralized AI infrastructure—not by enforcing capture, but through the gravitational pull of being the reserve asset of a functioning AI economy.

In a tiny handful of cases, TAO becomes a category-defining existence.

II. What Could Go Wrong

The bearish logic is simple:

  • No stickiness. Once a subnet no longer needs TAO token incentives, it leaves. Bittensor is a transitional phase, not a final destination.

  • Centralized AI holds overwhelming advantage. OpenAI, Google, and Anthropic have orders of magnitude more compute and talent. TAO cannot compete with the financial muscle of the venture capital and private equity markets. Therefore, the best talent will choose the traditional path.

  • Inflation is a tax. TAO's emission schedule subsidizes subnets by diluting holders. If the value created by subnets doesn't justify this dilution, it's a slow bleed disguised as a "growth mechanism".

The optimistic scenario, frankly, seems more like wishful thinking than a viable path to success.

III. Conclusion

The majority of capital invested in TAO will ultimately subsidize development activities that do not return value to token holders. But Crypto has repeatedly proven that coordination games driven by token incentives can produce results that all rational models fail to predict. Bitcoin shouldn't have succeeded, but it did—though this argument alone is not sufficient, as the industry has also used it to back projects that couldn't withstand first-principles scrutiny.

The core issue with TAO is not whether an enforcement mechanism exists—it doesn't, and efforts like dTAO haven't changed that. The core issue is: are the game theory incentives strong enough to keep the highest quality subnets on board? Buying TAO is a bet that a "soft guarantee" can hold up in a harsh reality.

This is either naive or visionary.

Perguntas relacionadas

QWhat is the core criticism of Bittensor's economic model as presented in the article?

AThe core criticism is that Bittensor functions as a wealth transfer mechanism from TAO token speculators to AI researchers (subnet operators). Subnet operators receive TAO inflation rewards but have no contractual obligation to return any value, such as equity or revenue share, back to the TAO ecosystem. They can take the funded AI products and monetize them elsewhere, leaving TAO holders with dilution and no captured value.

QAccording to the optimistic view, what are the two main reasons a subnet might choose to stay within the Bittensor ecosystem?

AThe two main reasons are: 1. The perpetual and massive resource needs (compute, data, talent) of AI development. If Bittensor can reliably provide these resources at scale, subnets have a rational incentive to stay to maintain access to this funding pipeline. 2. Cryptocurrency's proven ability to aggregate resources effectively through token incentives, similar to how Bitcoin aggregated computational power, creating a powerful economic flywheel.

QWhat historical example from cryptocurrency does the author use to argue that Bittensor's success, while unlikely, is not impossible?

AThe author uses Bitcoin as an example, stating that 'Bitcoin按理说不该成功,但它成功了' (Bitcoin按理说不该成功, but it succeeded). This argues that token-incentivized coordination games have produced outcomes that rational models could not predict, suggesting Bittensor's success, while a long shot, cannot be entirely dismissed.

QWhat is the article's analogy between TAO/Subnets and Elon Musk/Sam Altman in relation to OpenAI?

AThe analogy is that TAO is like Elon Musk, the initial investor who provided funding to the 'non-profit' enterprise (the subnet). The subnet is like Sam Altman, the builder who receives the funding, delivers the product, but has no obligation to share the profits with the original source of capital. They can ultimately privatize the gains.

QWhat does the article identify as the 'only binding' factor that keeps a subnet connected to the Bittensor ecosystem, and what is its major weakness?

AThe 'only binding' factor is the subnet's own token price, which it must maintain to continue receiving access to resources and TAO incentives. The major weakness is that this tether is broken once the product is strong enough to 'fly out' and operate independently outside of the Bittensor system, as there is no mechanism to force it to stay or share value.

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Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. 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