За кулисами обвала $TAO: Внутренний разлад в Bittensor и «Невозможный треугольник» DeAI

marsbitОпубликовано 2026-04-15Обновлено 2026-04-15

Введение

Капитализация проекта Bittensor ($TAO), лидера в области децентрализованного ИИ (DeAI), резко упала на 15-25% после того, как одна из ключевых команд разработчиков, Covenant AI, объявила о выходе из сети. Команда, которая недавно успешно обучила крупную языковую модель на 72 миллиарда параметров, обвинила основателя Jacob Steeves в «абсолютном и диктаторском» контроле над сетью. По их словам, он в одностороннем порядке отключил вознаграждения в токенах $TAO для их подсети, сделав их гигантские инвестиции в вычислительные мощности бессмысленными. Этот инцидент обнажил ключевую проблему DeAI: противоречие между декларируемой децентрализацией и реальной концентрацией власти. Хотя майнеры распределены, валидаторы, определяющие распределение вознаграждений, контролируются узким кругом лиц во главе с основателем. Это подрывает доверие к системе, так как судьба дорогостоящих проектов зависит от воли одного человека, а не от прозрачных правил протокола. Кризис $TAO highlights «невозможный трилемм» DeAI: сложно одновременно достичь высокого качества моделей, полной децентрализации и эффективной системы стимулирования. Событие служит тревожным сигналом для всей отрасли о необходимости создания более надежных и действительно децентрализованных механизмов управления.

Автор: Max.S

Вера рынка капитала в «децентрализованный ИИ» (DeAI) проходит беспрецедентное испытание на прочность.

На днях абсолютно лидирующий проект в сфере децентрализованного ИИ, Bittensor ($TAO), столкнулся с разрушительным внутренним кризисом. Covenant AI, одна из ведущих команд разработчиков в экосистеме Bittensor, которая недавно успешно обучила большую языковую модель на 72 миллиарда параметров (72B), внезапно через соцсети объявила о полном выходе из сети Bittensor. В своем заявлении о выходе Covenant AI прямо указала на основателя Bittensor Джейкоба Стивеса, резко раскритиковав его «абсолютную и диктаторскую» власть над сетью, обвинив в произвольном отключении токенных вознаграждений для подсетей и прямо заявив, что так называемый децентрализованный ИИ — не более чем тщательно поставленный «спектакль».

Под влиянием этого события «черного лебедя» цена токена $TAO на вторичном рынке столкнулась с паническими распродажами, упав за один день на 15-25%, а рыночная капитализация мгновенно сократилась на миллиарды долларов. Пока криптосообщество «смаковало» публичный разрыв между топ-командой и основателем, оно также начало серьезно审视овать глубокую отраслевую проблему: в области ИИ, которая крайне зависит от капитала вычислительных мощностей и сложной инженерии, является ли движимая токеномикой «децентрализация» утопией, перестраивающей производственные отношения, или же это просто красивая обертка, скрывающую централизованную власть?

Чтобы понять разрушительность этого события, необходимо сначала осознать вес Covenant AI в экосистеме Bittensor.

В многосетевой архитектуре Bittensor большинство подсетей все еще находятся на стадии низкоуровневых API-вызовов, тонкой настройки моделей или простой маршрутизации задач. Команды, действительно способные на обучение с нуля или обучение моделей с большим количеством параметров, крайне редки. Covenant AI была именно таким «хардкорным» представителем в этой экосистеме. Незадолго до объявления о выходе команда представила сообществу знаковый результат: успешное обучение большой открытой модели с 72 миллиардами параметров (72B) в условиях децентрализованной сетевой среды.

При текущей стоимости вычислительных мощностей обучение модели 72B означает необходимость задействовать огромные кластеры GPU (обычно эквивалентные непрерывной работе тысяч H100 в течение нескольких недель) и понести чрезвычайно высокие затраты на оборудование и электроэнергию. Основная логика, по которой Covenant AI была готова нести огромные невозвратные затраты, заключалась в механизме «Emissions» Bittensor — пока предоставляемые ею модели и вычислительные мощности получают высокие оценки в подсети, она продолжает получать щедрое вознаграждение в виде выпуска токенов $TAO. Это и есть самый привлекательный маховичный эффект в нарративе DeAI.

Однако маховик остановился на самом пике. Как сообщила Covenant AI, после того как она вложила огромные средства в обучение и запуск модели 72B, основатель Джейкоб Стивес и связанные с ним стороны, контролируя ноды валидаторов (Validators), без предупреждения и прозрачных процессов управления напрямую отключили токенные вознаграждения, поступающие в подсеть Covenant AI.

Для майнеров и разработчиков отключение Emissions равносильно «выдергиванию сетевого кабеля». ROI огромных затрат на вычисления мгновенно обнулился. Этот крайне непредсказуемый системный риск напрямую спровоцировал гневный уход Covenant AI.

Использованное Covenant AI в заявлении о выходе слово «спектакль» (Charade) точно задело самый уязвимый нерв Bittensor: контроль над сетью.

Базовая архитектура Bittensor relies on the Yuma consensus, ядро которого заключается в том, что «валидаторы» оценивают вклад «майнеров» и определяют, как распределяются вновь выпущенные токены $TAO. Теоретически это децентрализованная игровая система, основанная на объеме стейкинга и алгоритмах. Но обвинения Covenant AI reveal суровую реальность: вычислительные мощности распределены, но власть и капитал高度集中лены.

В текущем корневом сети Bittensor ноды валидаторов высшего уровня, которые определяют распределение токенов, backed by стейкинг,高度 сконцентрированы среди ранних инвесторов, фонда и адресов, связанных с основателем Джейкобом Стивесом. Это означает, что основатель является не только создателем правил, но и главным судьей.

Covenant AI указала, что когда output подсети не соответствует личным пожеланиям Джейкоба или может угрожать интересам других «приближенных» подсетей, Джейкоб может легко использовать свой огромный вес в стейкинге, чтобы изменить результат распределения по консенсусу Yuma. Такое вмешательство по принципу «я начальник — ты дурак» делает децентрализацию на уровне смарт-контрактов фикцией. Разработчики тратят миллионы долларов на вычислительные мощности, но их судьба в конечном итоге зависит от субъективной воли или махинаций одного основателя.

Объективно говоря, Джейкоб и его сторонники могут защищаться, ссылаясь на «защиту общего качества сети» или «предотвращение накрутки токенов определенными подсетями, использующими лазейки в правилах». Но при отсутствии прозравых механизмов DAO-управления, каналов для слушаний и апелляций в链上, такое «всебожее» централизованное вмешательство серьезно подрывает核心овую ценность сети как «заслуживающего доверия нейтрального infrastructure».

Падение $TAO на 15-25% за день — это не просто паника розничных инвесторов, leading to давке, но и переоценка институциональными деньгами «дисконта за риск управления» Bittensor.

Причина, по которой Bittensor смог支撑ить如此巨大的 рыночную капитализацию и享有极高的 оценочной премии, заключается в том, что рынок рассматривал его как единственный реальный аналог «децентрализованного OpenAI». Основание этой грандиозной нарратива — система должна обладать极强的 предсказуемостью:只要вы предоставляете вычислительные мощности и качественные модели, протокол автоматически гарантирует ваш доход с помощью кода.

Событие с Covenant AI разрушило эти ожидания. То, что больше всего ненавидят топовые финансисты и институциональные инвесторы, — это «непредсказуемый единичный отказ», и здесь этой точкой отказа является власть Джейкоба Стивеса.

Если даже абсолютно топовая команда, способная обучить модель 72B, может в одно мгновение остаться ни с чем из-за вмешательства основателя, то для других поставщиков вычислительных мощностей и исследовательских институтов ИИ, которые观望ят с токенами, развертывание активов в Bittensor — это无疑 русская рулетка, в которой в любой момент могут «поднять стол». Когда качественная сторона предложения (майнеры и разработчики) отказывается входить из-за страха перед централизованной тиранией, сценарии применения и внутренняя стоимость токена $TAO становятся беспочвенными. Бешеный отток капитала — это提前ное голосование против такого ухудшения базовых показателей.

Уход Covenant AI — это не просто кризис пиара для одного Bittensor, но и неизбежные growing pains для всей сферы децентрализованного ИИ, вступающей в глубоководный этап. Он жестоко揭示отрасли «Невозможный треугольник» в области DeAI: качество и масштаб модели, заслуживающая доверия нейтральность децентрализации и защита от злонамеренных действий через стимулирование.

Централизация масштаба vs. Децентрализация механизма: Обучение передового ИИ (например, больших моделей от 72B и выше) — это典型的 капиталоемкий, централизованный инжиниринг, требующий高度协同ных GPU-кластеров. Это создает естественный физический разрыв с бессрочными, децентрализованными нодами, пропагандируемыми Web3.

Защита от накрутки vs. Заслуживающая доверия нейтральность: Чтобы предотвратить получение токенов некачественными нодами через взаимную накрутку трафика (атака Сибил), сеть должна ввести субъективную «оценку качества». Но пока стандарты оценки ИИ еще не полностью объективны и математизированы, это право оценки,一旦переданное少数валидаторам,极易 превращается в централизованную rent-seeking власть.

Bittensor попытался построить мост, соединяющий эти два аспекта, с помощью токеномики, но событие с Covenant доказало, что опоры этого моста (механизмы управления) все еще хрупки.

Уход Covenant AI лопнул романтический пузырь Bittensor об «абсолютной децентрализации». Для $TAO это, возможно, болезненный момент разочарования (Entzauberung), но для всей индустрии DeAI — это необходимый предупредительный сигнал.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QЧто стало причиной резкого падения стоимости токена $TAO?

AПричиной резкого падения стоимости $TAO стало решение ведущей команды разработчиков Covenant AI, которая обвинила основателя Bittensor Джейкоба Стивса в «абсолютном и диктаторском» контроле над сетью и произвольном отключении вознаграждений для своей подсети, что привело к панической распродаже токена.

QКакую роль играла команда Covenant AI в экосистеме Bittensor?

ACovenant AI была одной из ключевых команд в экосистеме Bittensor, которая успешно обучила крупную языковую модель с 72 миллиардами параметров (72B), что требовало значительных вычислительных ресурсов и затрат.

QКакие обвинения выдвинула Covenant AI против основателя Bittensor?

ACovenant AI обвинила основателя Bittensor Джейкоба Стивса в централизации власти, произвольном отключении вознаграждений для их подсети без прозрачного управления, а также в том, что децентрализованный ИИ является лишь «спектаклем», скрывающим централизованный контроль.

QКак событие с Covenant AI повлияло на рынок и инвесторов?

AСобытие вызвало панику среди инвесторов, приведя к массовой продаже токена $TAO и снижению его стоимости на 15-25%. Это также заставило рынок переоценить риски централизованного управления в проектах децентрализованного ИИ.

QЧто такое «невозможный треугольник» в контексте децентрализованного ИИ?

A«Невозможный треугольник» в DeAI включает три компонента: качество и масштаб модели, децентрализованная и доверительная нейтральность, а также защита от злоупотреблений через стимулирование. Сложность заключается в том, что достижение всех трёх аспектов одновременно практически невозможно из-за противоречивых требований к вычислительным ресурсам и управлению.

Похожее

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

Стандард энд Пурс (S&P Dow Jones Indices) совместно с Pantera Capital запускает индекс S&P Pantera Digital Asset Index. Новый индекс включает 18 токенов, но исключает биткоин, XRP и мем-токены. Критерием отбора послужила «финансовая жизнеспособность», по аналогии с S&P 500: протокол должен демонстрировать положительный доход в течение нескольких кварталов и распределять стоимость среди держателей токенов. Это первое применение фундаментального подхода к оценке криптоактивов со стороны крупнейшего в мире провайдера индексов. В первую пятерку активов вошли Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) и Hyperliquid (HYPE). Pantera отмечает, что совокупный годовой доход всех протоколов индекса превышает $30 млрд. Биткоин был исключен по трем причинам: он рассматривается как монетарный актив, доступный через отдельные ETF; он не генерирует доход протокола; а смешивание его в индексе с доходными активами затрудняет фундаментальный анализ для институциональных инвесторов. Пока индекс является эталонным, но Pantera ведет переговоры о создании на его основе ETF и других инвестиционных продуктов. Компания также отмечает значительный разрыв на рынке: многие институциональные инвесторы готовы к аллокации в криптоактивы, но им не хватает структурированных продуктов, фокусирующихся на активах с реальной экономической деятельностью.

marsbit1 мин. назад

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

marsbit1 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

Claude представил новую функцию «Record a Skill» (Записать навык) в десктопном приложении Cowork. Теперь пользователи Pro, Max и Team могут создавать автоматизированные рабочие процессы, просто записывая свои действия на экране и сопровождая их голосовыми комментариями. Система автоматически анализирует запись, извлекает логику и шаги, а затем преобразует их в готовый к использованию Skill (навык). Это устраняет необходимость вручную писать инструкции в формате Markdown, значительно снижая порог входа для нетехнических специалистов. Функция фиксирует не только явные действия, но и скрытую логику, контекст и условия, о которых пользователь рассказывает в процессе записи. Статья отмечает, что такая технология меняет подход к управлению знаниями в компаниях, облегчая документирование и передачу экспертизы. С другой стороны, упоминается случай, когда фрилансер автоматизировал свою работу для клиента с помощью Claude, что в итоге привело к прекращению сотрудничества. Это подчеркивает двойственное влияние технологии: она повышает эффективность, но одновременно снижает зависимость от конкретного исполнителя, перенося конкурентное преимущество работника в область уникальных, сложно автоматизируемых задач. Функция доступна с 21 июля для пользователей соответствующих подписок.

marsbit5 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

marsbit5 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

В статье представлен новый метод полуконтролируемого обучения под названием **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)**. Вместо использования реальных данных (например, изображений или текста) в качестве исходного домена, подход использует синтетические **шумовые векторы**, сгенерированные из простого гауссовского распределения. Эти шумовые данные не несут семантического содержания, но им присваиваются искусственные метки классов, соответствующие целевым классам. Основная идея заключается в том, чтобы обучить модель формировать **дискриминативную классовую структуру** в общем пространстве представлений сначала на шумовых данных, а затем адаптировать (выровнять) эту структуру к данным целевого домена с помощью небольшого количества размеченных примеров. Для этого используется **Noise Adaptation Framework (NAF)**, который минимизирует три компонента потерь: классификацию на размеченных целевых данных, классификацию на шумовых данных и расстояние между распределениями шумового и целевого доменов. Эксперименты на наборах данных CIFAR-10, CIFAR-100, DTD-47 и других показали значительное улучшение точности по сравнению с базовым методом ERM при использовании всего 4 размеченных примера на класс. Например, на CIFAR-10 точность выросла на 12.35%. Метод также совместим с существующими полуконтролируемыми алгоритмами (UDA, FixMatch), дополнительно улучшая их результаты. Ключевой вывод исследования: для положительного переноса знаний в задачах трансферного обучения **не обязательно наличие семантически богатых исходных данных**. Достаточно сформировать в пространстве признаков четкую, разделимую классовую структуру, даже на искусственном шуме, и успешно перенести её на реальные данные. Это открывает новые возможности для сценариев, где доступ к реальным исходным данным ограничен из-за проблем конфиденциальности, авторских прав или их отсутствия.

marsbit6 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

marsbit6 мин. назад

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

Белый дом раскрыл дело о внутренней торговле: помощник по суфлеру, работавший на Дональда Трампа, использовал инсайдерскую информацию для ставок на рынках предсказаний и заработал более 100 000 долларов. Габриэль Перес, помощник президента и технический советник, отвечавший за работу суфлера Трампа с 2016 года, имел доступ к черновикам речей до их публичного произнесения. Используя эти знания, он делал ставки на платформе Kalshi, предсказывая, какие конкретные слова или фразы упомянет Трамп в своих выступлениях. За три месяца, делая ставки на более чем десяток речей, включая обращение о положении страны, Перес получил прибыль в размере шестизначной суммы. Его деятельность была выявлена системами мониторинга Kalshi, которая заблокировала его средства и передала дело в Комиссию по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В отличие от предыдущих аналогичных случаев с военным и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. Согласно сообщениям, CFTC договорилась о урегулировании, по которому он вернет прибыль и прекратит такую деятельность. Трамп, назвав его действия «предосудительными», отстранил Переса от работы без сохранения зарплаты. Этот инцидент подчеркивает уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий «упоминаний», для манипуляций со стороны инсайдеров. Ранее были случаи, когда сами ораторы (например, генеральный директор Coinbase) намеренно упоминали ключевые слова, чтобы повлиять на результаты рынка. В ответ Kalshi ужесточила правила, требуя от пользователей раскрывать место работы. Эксперты отмечают, что очистка рынков от инсайдерской торговли повышает соответствие нормам, но может отдалить их от идеи «мудрости толпы», приблизив к чистому азарту.

marsbit1 ч. назад

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

marsbit1 ч. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Недавно в Белом доме США произошел очередной скандал, связанный с инсайдерской торговлей. Габриэль Перес, сотрудник Белого дома, отвечавший за работу суфлера во время выступлений Дональда Трампа, использовал служебную информацию для получения прибыли на рынках предсказаний. Перес, который с 2016 года был одним из ближайших помощников Трампа и имел доступ к его подготовленным речам, в течение примерно трех месяцев делал ставки на то, какие конкретные слова или фразы президент упомянет в своих выступлениях. За это время ему удалось заработать более 100 тысяч долларов. Его деятельность была выявлена платформой предсказаний Kalshi, которая заблокировала его средства и передала информацию Комиссии по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В результате Перес был отстранен от работы без сохранения зарплаты. Однако, в отличие от предыдущих аналогичных случаев со спецназовцем и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. По данным источников, CFTC договорилась о мировом соглашении, согласно которому он должен вернуть прибыль и прекратить подобную деятельность. Этот инцидент высветил уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий, связанных с упоминанием определенных слов («mention markets»), перед манипуляциями со стороны инсайдеров или самих ораторов. Ранее подобные манипуляции демонстрировали ведущий церемонии «Грэмми» и CEO Coinbase. В ответ платформы ужесточают контроль: Kalshi теперь требует от пользователей раскрывать место работы. Скандал с Пересом рассматривается как часть общего процесса очистки рынков предсказаний от инсайдерской торговли.

Odaily星球日报1 ч. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Odaily星球日报1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

2025 год — год институциональных инвесторов, в будущем он будет доминировать в приложениях реального времени.

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.12.16Обновлено 2025.12.16

Неделя обучения по популярным токенам (2): 2026 может стать годом приложений реального времени, сектор AI продолжает оставаться в тренде

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на AI (AI) представлены ниже.

活动图片