Bittensor 的智力套利陷阱:资本只炒代币,优质 AI 无人买单

Foresight News發佈於 2026-07-10更新於 2026-07-10

文章摘要

本文探讨了去中心化人工智能网络Bittensor存在的机制缺陷与资本炒作风险。Bittensor通过代币TAO激励开发者构建AI子网,但其奖励分配机制核心依赖于各子网原生代币(Alpha)的价格或资金流动,而非AI成果的实际质量或商业化收入。这导致了一个自我强化的循环:资金推高代币价格→子网获得更多TAO奖励→持有者收益增加并可能继续买入。然而,该体系缺乏对真实用户付费和使用量的衡量,价值锚定薄弱。 文章指出系统存在两大漏洞:一是验证者评分机制在作弊方控制过半质押量时会失效,可能导致矿工与验证者串通套利;二是存在“评分复制”问题,部分验证者无需实际工作即可获利。尽管项目方通过硬分叉尝试修复,但规则频繁变更(从代币价格到资金流再改回价格)显示出其根本症结:激励标尺是代币流通收益而非真实业务价值。 目前,少数运营商掌控大量质押代币,市场资金空转明显。尽管存在缺陷,作者认为Bittensor在推动分布式AI基础设施(如算力、训练资源)方面仍有价值,类似于互联网泡沫催生了光纤网络。同时,Grayscale等机构申请Bittensor ETF若获批准,虽会引入风险,但大量传统资金和监管审查也可能倒逼生态优化。最终,文章呼吁关注其构建开放、非垄断AI生态的潜力,期待子网未来能脱离补贴实现自我造血。


撰文:Thejaswini M A

编译:Chopper,Foresight News


潜心打磨优质、长期落地的产品,资金往往姗姗来迟;只做声势浩大、内里空洞的项目,资本却蜂拥而至。这是市场亘古不变的规律,从郁金香泡沫、互联网泡沫、运河股票,再到 NFT 浪潮,循环往复。


当下,人工智能被视作下一轮巨型泡沫。泡沫的典型特征是市场参与者大举加杠杆,整个商业模式建立在摇摇欲坠的空中楼阁之上,无视体系底层漏洞,最终崩盘,所有人却将过错全部归咎于 「泡沫行情」。


本文聚焦 Bittensor 网络,它通过代币激励大众开发 AI,初衷颇具巧思。整个网络拆分为上百个独立生态单元,称为子网。开发者搭建 AI 相关服务,系统会对成果打分,开发者可即时获得加密代币 TAO 作为报酬。


眼下华尔街已经争相布局 Bittensor ETF 产品,Bitwise 与 Grayscale 已向 SEC 递交 Bittensor ETF 申请,这套体系暗藏的漏洞,清晰摆在所有人眼前。


Bittensor 借鉴比特币的竞争激励逻辑搭建去中心化 AI 网络:用代币激励参与者相互竞争,依靠市场博弈筛选优质成果与劣质项目。全网划分为约 128 个子网,每个子网对应一类细分 AI 业务,例如模型推理、大模型训练、数据爬虫采集等。


矿工负责挖矿,验证者负责评分。TAO 根据验证者评定的质量向矿工支付报酬。验证者的报酬则根据其评分与其他验证者评分的匹配程度而定,并根据其持有的权益进行加权。因此,验证者的收益取决于其评分是否与其他验证者一致,而非其评分是否正确。


每个子网能分到多少新增 TAO,仅由该子网原生 Alpha 代币价格决定,和 AI 成果质量毫无关联。除此之外,子网运营方会先抽取 18% 的收益分成,剩余部分再分配给其他参与者。



TAO 是一种价值约 20 亿美元的代币,其中约 6.9 亿美元被质押到子网中,这些子网决定哪些 AI 项目获得资金。



Bittensor 子网代币市值排行榜,数据来源:coingecko.com


每个子网都发行独立原生代币,叫做 Alpha。用户将 TAO 质押进某一子网,本质是买入该子网 Alpha 代币,推高其市价。而子网分得新增 TAO 的比例,由 Alpha 代币一段时间内的平均价格决定。


仅靠短期拉盘无法长期抬高奖励份额,必须持续买入托底币价,由此形成一套自我强化的循环: 买入 Alpha→代币价格上涨→子网分得更多新增 TAO 代币→新增代币直接发放给 Alpha 代币持有者→持有者获得增量资金,继续加仓买入。外部增量资金推高币价,上涨行情又吸引更多资金入场。


这套循环唯一的制约因素是网络会持续增发 Alpha 代币,矿工与验证者为兑现收益,只能不断抛售,持续给币价带来抛压。一个子网想要持续获得资金扶持,必须源源不断有新买家承接抛压。而这正是该机制刻意设计的运行逻辑。


这套机制的优势在于,依托独立子网代币,投资者可以单独押注 AI 细分赛道。比如只布局推理子网,不参与模型训练赛道,反之亦然。资本能够精准切入 AI 产业链单一环节,这是传统股票市场无法实现的。


但链上系统只能识别代币转账行为,无法统计 AI 产品真实使用量,不存在清晰可追溯的商业化收入账本。代币价格完全由资金流向主导,不受实际营收约束。 传统股票的价格存在真实营收支撑,例如英伟达的股价背后有可查证的产品销售收入;而子网代币价格的唯一支撑只有二级市场买入行为。当资金流入成为唯一衡量标准,币价便完全由资金热度定义。


这套机制设计初衷是要求验证者客观公正为矿工打分,底层共识协议 Yuma 也设置了防作弊规则:若评分与群体均值偏离过大,对应分数会被作废,验证者无法通过刻意抬高熟人项目评分获利。这段设计十分精巧。


但这套反合谋数学模型存在临界阈值,仅当作弊方质押量低于子网总验证质押量半数时有效。一旦作弊节点掌控过半质押算力,矿工与验证者可私下串通,互相虚高打分瓜分 TAO 奖励,网络还会自动发放收益。


另一大漏洞是 「评分复制」:部分验证者完全不核验 AI 成果,直接从公开账本复制其他验证者的评分,无需付出任何劳动就能领取奖励。项目方推出 「提交 - 揭晓」 机制修补漏洞:将评分加密封存一段时间,杜绝即时复制行为。但该方案仅适用于 AI 成果质量持续波动的场景;若子网业务稳定、产出同质化,复制评分依然有利可图。


数据来源:RaoFoundation 子网


现在,让我们来看看作弊的门槛是多少,以及谁掌握着权力。Rayon Labs 团队运营三大头部子网,合计瓜分全网每日新增 TAO 总量的四分之一;全网约三分之二 TAO 处于质押状态,大量筹码集中在少数主体手中。


对此市场存在两种完全对立的解读:。视角一:Bittensor 是一套高效市场化机制。无需闭门委员会裁定 AI 项目融资资格,海量市场参与者公开押注各个人工智能赛道,资金自然流向市场看好的方向。资本涌入往往是赛道具备潜力的先行信号。 视角二:代币价格必须绑定真实商业需求才有实际意义,比如付费客户、可落地销售收入。而 Bittensor 的价值锚点极度薄弱。


全网收益最高的子网,代币增发收益远高于真实客户付费收入;能够调控奖励分配规则的核心运营主体数量极少。今年春季,项目方调整代币释放规则并大额抛售持仓代币,引发内部矛盾,全网最大运营商 Covenant AI 直接退出网络。


早期机制漏洞虽能快速修复,该网络也已通过硬分叉修正过重大问题。反观 Optimism 生态,原生加密风投因厌倦无节制的前置融资模式,推出追溯式资助机制:资金仅发放给已验证具备实际价值的项目,而非单纯押注未来潜力;奖励发放建立在成果落地验证之后,而非代币发行前的预先补贴。Gitcoin、Filecoin 也都落地过同类思路的不同变体方案。


Bittensor 体系的核心症结在于以代币流通收益作为激励标尺,而非更可靠的、基于真实业务落地的验证标准。


网络一年两次修改子网奖励分配规则。最初以子网代币价格为依据,去年 11 月切换为净质押资金流(流入质押资金减去流出资金);今年 6 月,因资金流规则暴露出各类缺陷,又切回代币价格机制。 两种规则都只是替代指标,无法衡量最核心的数据 —— 是否有真实用户付费使用对应 AI 服务。



一个网络愿意在短时间内两次推翻自身基本法则,从而动摇其生存根基,其变革能力或许比大多数网络更为强大。但冷静审视两次硬分叉与规则调整,三套评判标准全都忽略关键指标:子网外部真实用户付费意愿。所有规则都在引导 「钱追钱」,而非 「价值跟随市场需求」。


即便这套体系存在大量资金空转浪费,客观上也在搭建底层基础设施。如同互联网泡沫催生了全球光纤骨干网络,Bittensor 热潮催生的算力硬件、AI 训练资源,即便热度褪去也具备长期留存价值。


分布式 AI 赛道本身具备巨大行业红利,开源方案是打破芯片巨头垄断的唯一路径,就像 Linux 颠覆操作系统格局、维基百科重构百科内容生态。这套网络正在上演同类颠覆性创新:Covexus 团队依托 70 台分布式设备训练大模型,性能超越 Meta Llama 2,还获得英伟达 CEO 黄仁勋公开认可,却在海量代币炒作噪音中被埋没。


这也是为什么这只 ETF 不仅仅是一个预兆。Grayscale 和 Bitwise 都预计美国证券交易委员会(SEC)会在今年晚些时候,大约 8 月份给出答复。一旦获批,这套存在先天缺陷的体系将直接接入美国民众养老投资组合。盲目入场的投资者将直面巨大风险,但 ETF 落地也代表新兴生态两大正向变化:海量传统资金入场,同时行业全面接受公开监管审视。监管背书、数百万新增股东全程监督收益分配,是倒逼网络优化激励机制最有效的方式。而随之而来的严苛审查,最终会推动整个生态走向成熟。


带着这份乐观,我想说,你应该密切关注真正重要的事情。就像所有年轻的、有漏洞的系统一样,这套系统还很新,漏洞也需要修复。我想强调的是它背后的潜力:开放的、多方参与的、非专有的 AI,而不是那些拥有全球最大服务器集群的大型云服务提供商所构建的封闭生态系统。


我期待未来子网能够脱离基金会补贴独立造血,它将表明,我们这个时代最强大的技术并非必须由少数实体控制。

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QBittensor网络的核心运作机制是什么?

ABittensor是一个去中心化的人工智能网络,它借鉴了比特币的竞争激励逻辑。该网络被划分为约128个子网,每个子网专注于特定的AI细分领域(如模型推理、数据采集)。矿工负责提供AI服务,验证者则负责对这些服务的成果进行评分。系统根据评分,以网络原生代币TAO向矿工支付报酬。验证者的报酬则取决于其评分与其他验证者评分的一致性。网络新增的TAO代币会根据各子网的原生Alpha代币价格(或曾经根据其净质押资金流)进行分配,从而激励资本流入表现好的子网。

Q文章中提到的Bittensor网络存在哪些主要漏洞?

A文章指出了Bittensor网络的几个主要漏洞:1. **激励机制偏差**:系统奖励分配主要基于子网代币的价格或资金流,而非AI服务真实的市场需求或用户付费。这导致了“钱追钱”而非“价值跟随市场需求”的局面。2. **评分合谋风险**:虽然系统有防作弊机制,但当某个实体控制了一个子网过半的质押量时,矿工和验证者可以串通,互相给出虚高的评分以瓜分奖励。3. **评分复制问题**:部分验证者可以完全不审核AI成果,直接复制其他验证者的公开评分来获得报酬。虽然项目方引入了“提交-揭晓”机制来缓解,但在产出同质化、质量稳定的子网中,此漏洞依然存在。4. **中心化风险**:大量的TAO代币被质押,且高度集中在少数团队手中,例如Rayon Labs运营的头部子网就瓜分了每日新增奖励的四分之一,削弱了网络的去中心化特性。

Q为什么说Bittensor的ETF获批具有两面性?

ABittensor的ETF如果获批,具有积极和消极的两面性。消极面在于,如果ETF获批,一个存在前述激励机制缺陷和漏洞的系统将被纳入普通投资者(甚至养老基金)的投资组合中,可能将风险传导至更广泛的市场,让盲目入场的投资者面临损失。积极面在于,ETF的推出意味着海量传统合规资金可以进入该生态,同时,整个网络将接受SEC等监管机构的严格审视和数百万新增股东的监督。这种来自市场和监管的双重压力,被认为是“倒逼网络优化激励机制最有效的方式”,有望推动整个生态走向成熟和规范。

Q与Bittensor的“前置激励”相比,文章提到了哪种更优的资助模式?

A文章提到了Optimism生态所采用的“追溯式资助”模式。这种模式的特点是:资金仅在项目被证明具备实际价值、成果落地之后才进行发放和奖励,而不是在项目启动前或仅仅依靠未来潜力预期就进行大规模的前置融资或补贴。Gitcoin、Filecoin等项目也实践过类似思路的变体。文章认为,这种基于真实业务落地和验证的奖励标准,比Bittensor目前主要依赖代币流通收益(价格或资金流)作为激励标尺的机制更为可靠。

Q尽管存在问题,文章认为Bittensor生态的潜在价值是什么?

A文章认为,Bittensor生态的潜在核心价值在于推动“开放的、多方参与的、非专有的AI”发展。其目标是打破由少数大型云服务提供商(如拥有庞大服务器集群的巨头)所构建的封闭AI生态系统垄断。尽管当前存在资金空转和炒作,但像互联网泡沫催生了全球光纤网络一样,Bittensor热潮客观上也在推动分布式算力硬件、AI训练资源等底层基础设施的建设,这些资源具有长期价值。此外,文中举例Covexus团队利用分布式设备训练出性能超越Meta Llama 2的大模型并获得认可,证明了该网络在催化颠覆性创新方面的潜力,即通过去中心化的方式,使最强大的技术不一定必须由少数实体控制。

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