Bittensor (TAO) ha trascorso tre anni a presentarsi come il primo mercato aperto di internet per l’intelligenza artificiale, un protocollo in cui i modelli di IA competono per le ricompense invece che per i budget aziendali.
Con una capitalizzazione di mercato di circa 2,4 miliardi di dollari e un elenco in crescita di 64 subnet attive, non è più un esperimento di nicchia.
Ma più si esaminano da vicino la distribuzione dello stake della rete, gli incentivi dei validatori e le meccaniche di governance delle subnet, più diventa difficile rispondere a una domanda semplice: chi sta davvero gestendo tutto questo?
Il design della rete conferisce ai validatori un potere straordinario nel decidere quali modelli vengono pagati e quali vengono privati delle ricompense. Ad aprile 2026, i primi 64 validatori controllano l’intero flusso delle emissioni di TAO su tutte le subnet, e le barriere per diventare un validatore significativo sono più ripide di quanto il branding open-source del progetto lasci intendere.
I dati on-chain di Bittensor mostrano che i primi 10 indirizzi wallet detengono una quota aggregata di stake che rappresenta una porzione sproporzionata dell’influenza totale sulla rete, un modello che rispecchia i problemi di concentrazione dei validatori che affliggono le chain proof-of-stake da anni, ma con un ulteriore livello di complessità, perché qui la concentrazione dello stake non influisce solo sulla sicurezza, determina direttamente quali modelli di IA sopravvivono.
TL;DR
- L’architettura a 64 subnet di Bittensor crea il più grande mercato di incentivi aperto per l’IA mai costruito, ma la concentrazione dei validatori significa che un piccolo gruppo controlla quali modelli vengono effettivamente pagati.
- Le emissioni di TAO fluiscono interamente attraverso un set di validatori classificati, e l’economia dello staking favorisce fortemente gli incumbent rispetto ai nuovi entranti che cercano di competere solo sulla qualità del modello.
- La roadmap del progetto verso il “TAO dinamico” e la tokenomica per subnet potrebbe ridistribuire il potere, ma la transizione introduce nuovi vettori di cattura dello stake che non sono ancora ben compresi.
Che cos’è davvero Bittensor, e cosa non è
Bittensor va inteso soprattutto come un livello di incentivi per l’IA, non come un modello di IA in sé. Il protocollo coordina una rete di nodi che contribuiscono con output di machine learning, generazione di testo, classificazione di immagini, embedding, previsioni finanziarie, e utilizza un sistema di ricompense basato su blockchain per pagare in TAO i contributori più utili.
L’intuizione centrale, tratta dal whitepaper originale di Yuma Rao whitepaper, è che, se puoi misurare il valore informativo che un modello aggiunge al collettivo, puoi usare le emissioni di token per finanziare lo sviluppo dei modelli senza che un laboratorio centrale decida chi vince.
Questa impostazione è davvero innovativa. A differenza della maggior parte dei progetti crypto che applicano un token a un servizio esistente, il token di Bittensor è il meccanismo che coordina l’addestramento dell’IA stesso. I validatori valutano gli output dei nodi server chiamati “miner”, li classificano, e il consenso su queste classifiche determina chi guadagna TAO.
I miner con output di bassa qualità vengono deregistrati dalle subnet e perdono la loro quota di emissioni. Il risultato è, in teoria, un mercato darwiniano in cui sopravvivono solo i modelli di IA realmente utili.
Il whitepaper di Bittensor descrive il protocollo come “un mercato per l’intelligenza artificiale” in cui produttori e consumatori interagiscono in un contesto “trustless, aperto e trasparente”, ma le assunzioni di fiducia incorporate nel meccanismo di ranking dei validatori complicano in modo significativo questa affermazione.
In pratica, il sistema è più sfumato. Ognuna delle 64 subnet di Bittensor è un mercato semi-autonomo con una propria definizione del task, le proprie popolazioni di miner e validatori e la propria porzione del programma totale di emissione di TAO. La Subnet 1 gestisce il prompting testuale, la Subnet 18 la generazione di immagini, la Subnet 8 si concentra sulla modellazione di serie storiche finanziarie e così via.
Le subnet vengono create dai “proprietari di subnet” che pagano una commissione di registrazione in TAO, definiscono il task competitivo e poi attirano miner e validatori a popolare il loro ecosistema.
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L’esplosione delle subnet e cosa la sta guidando
Quando Bittensor ha lanciato il suo framework per le subnet alla fine del 2023, aveva meno di 10 subnet attive. Ad aprile 2026, questo numero è arrivato a 64, con ulteriori subnet in coda. Il tasso di crescita è notevole: le registrazioni di subnet accelerated sharply durante il 2025 man mano che il prezzo di TAO aumentava e il valore atteso di catturare il flusso di emissioni di una subnet cresceva di conseguenza.
Ogni subnet riceve una quota proporzionale dei circa 7.200 TAO coniati quotidianamente dal protocollo. Ai prezzi attuali, vicini a 248 dollari per TAO, questa emissione giornaliera vale circa 1,79 milioni di dollari totali, distribuiti tra tutte le subnet.
Una subnet che cattura solo il 3% delle emissioni guadagna circa 53.700 dollari al giorno in token di nuova emissione, un incentivo significativo che spiega perché i team stanno correndo a registrare nuove subnet e a riempirle di miner competitivi.
Con circa 1,79 milioni di dollari di emissioni giornaliere di TAO distribuite su 64 subnet, anche una subnet di dimensioni modeste che cattura il 3% del programma di emissione genera oltre 19 milioni di dollari di ricompense in token annualizzate, prima di considerare l’apprezzamento del prezzo.
La diversità dei task tra le subnet è ampia. Subnet 9 (pretrain) ricompensa i miner per l’addestramento di modelli foundation e l’invio dei pesi. Subnet 13 (dataverse) ricompensa la cura dei dati. Subnet 21 (omega) gestisce l’IA multimodale. I dati della Opentensor Foundation data mostrano che la complessità delle subnet varia da benchmark di inferenza strettamente definiti a competizioni di ricerca aperte in cui misurare “output utile” è davvero difficile.
Questa difficoltà conta: più è difficile definire un benchmark di verità oggettiva, più il potere si sposta dalle metriche oggettive al giudizio dei validatori.
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Come i validatori controllano davvero le emissioni
Per comprendere le dinamiche di potere di Bittensor, bisogna capire nel dettaglio il meccanismo Yuma Consensus. I validatori mettono in stake TAO per acquisire “peso di voto”. Poi assegnano un punteggio all’output di ogni miner su una scala da 0 a 1. Il protocollo aggrega questi punteggi, ponderati per lo stake di ciascun validatore, producendo una classifica di consenso. I miner sopra la soglia ricevono emissioni proporzionali al loro rank di consenso; quelli sotto non ricevono nulla e rischiano la deregistrazione.
Ciò significa che un validatore con una quota di stake del 20% ha il 20% del potere di valutazione collettivo. Se quel validatore collude con altri due grandi validatori, i tre possono determinare collettivamente quali miner sopravvivono indipendentemente dalla qualità effettiva dei modelli.
La technical documentation del protocollo riconosce questo rischio e presenta il requisito di staking come meccanismo di resistenza Sybil, ma il trade-off è esplicito: servono validatori grandi e “affidabili” perché il sistema funzioni, e i validatori grandi accumulano potere sproporzionato.
I primi 64 validatori della root network di Bittensor controllano collettivamente il 100% dei pesi di emissione delle subnet, e l’influenza di ciascun validatore aumenta direttamente con il suo saldo in TAO in stake, una struttura che rispecchia la delegated proof-of-stake ma applicata alla selezione dei modelli di IA invece che alla produzione di blocchi.
I dati on-chain di Taostats mostrano che i primi 10 validatori per stake detengono costantemente una quota aggregata abbastanza grande da formare una supermaggioranza negli scenari di valutazione.
I nuovi validatori che entrano nella rete affrontano uno svantaggio cumulativo: il loro stake inferiore implica un peso di valutazione minore, il che significa che meno delegatori si fidano a conferirgli TAO, con conseguente crescita lenta dello stake. La dinamica del “i ricchi diventano più ricchi” è strutturalmente incorporata.
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Proprietà delle subnet e il problema del “landlord”
I proprietari delle subnet occupano una posizione particolare nell’ecosistema Bittensor. Definiscono il task competitivo, stabiliscono le regole di valutazione e, in molti casi, gestiscono o influenzano direttamente i validatori che valutano i miner nella loro stessa subnet.
La commissione di registrazione per una nuova subnet è fluttuata con la domanda di rete, e nei periodi di picco delle registrazioni nel 2025 le fee hanno superato per brevi periodi i 100 TAO, ma una volta registrato, il proprietario della subnet guadagna in modo permanente una quota del 18% delle emissioni di quella subnet come sussidio del protocollo.
Questo 18% destinato al proprietario è descritto nella documentazione del protocollo come un incentivo a mantenere la qualità della subnet. In pratica, significa che i proprietari delle subnet sono economicamente motivati ad attirare miner di alta qualità (aumentando la reputazione della subnet e il valore della sua quota di emissioni), ma hanno anche un interesse finanziario nel mantenere il controllo sul set di validatori che valutano quei miner. Diversi osservatori di comunità di rilievo, inclusa un’analisi pubblicata su Discord di Bittensor e sui forum on-chain, hanno notato che i proprietari delle subnet e i loro validatori affiliati possono di fatto impostare criteri di valutazione in modi che favoriscono le loro stesse operazioni di mining.
I proprietari di subnet ricevono una quota del 18% delle emissioni giornaliere di TAO della loro subnet come sussidio a livello di protocollo, una struttura che crea un incentivo finanziario permanente a controllare sia il set di validatori della subnet, sia la sua popolazione di miner.
Il risultato è un problema multilivello di principal–agent. I delegatori mettono in stake TAO presso i validatori confidando che questi valutino i miner in modo obiettivo. I validatori possono avere accordi laterali con i proprietari delle subnet o gestire le proprie operazioni di mining. I miner competono per punteggi che i validatori controllano. E i proprietari delle subnet traggono profitto comunque, purché la loro subnet mantenga la sua allocazione di emissioni.
Questo non è un fenomeno unico di Bittensor, rispecchia modelli di cattura della governance ben documentati in altri protocolli DeFi, ma è particolarmente acuto qui perché l’output ricompensato è la qualità dei modelli di IA, molto più difficile da verificare in modo indipendente rispetto a un valore come una transazione o una posizione di liquidità. Contenuto: hash del blocco.
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Il motore di tokenomics di TAO e la sua pressione inflazionistica
Il programma di emissione di Bittensor segue un modello di halving ispirato a Bitcoin (BTC). L’attuale emissione giornaliera di circa 7.200 TAO verrà dimezzata a intervalli di blocco, con il prossimo halving che dovrebbe ridurre in modo significativo l’emissione quotidiana.
L’offerta totale è limitata a 21 milioni di TAO, rispecchiando l’hard cap di Bitcoin. Ad aprile 2026, l’offerta in circolazione è di circa 7,6 milioni di TAO rispetto a un’offerta massima finale di 21 milioni, il che significa che circa il 64% dell’offerta deve ancora essere coniata.
Questa emissione residua crea una dinamica strutturale che differisce da Bitcoin in un aspetto critico. In Bitcoin, la nuova offerta fluisce verso i miner, che devono vendere per coprire i costi energetici, creando una prevedibile pressione di vendita. In Bittensor, la nuova offerta fluisce verso i validatori e i miner che sono specificamente incentivati a detenere e mettere in stake TAO per mantenere la propria posizione nella rete.
I validatori hanno bisogno di TAO in stake per mantenere il potere di punteggio; i miner hanno bisogno di TAO registrati per evitare la de-registrazione. Ciò significa che la pressione di vendita dovuta all’emissione è parzialmente compensata dalla domanda interna alla rete di TAO come “work token”.
Con circa 13,4 milioni di TAO che devono ancora essere emessi nel restante programma di halving di Bittensor, l’equilibrio tra la pressione di vendita derivante dalle operazioni di mining e la pressione d’acquisto dei validatori che mettono in stake per ottenere influenza nella rete sarà il principale driver del prezzo fino al 2027 e oltre.
Tuttavia, la dinamica da work token si interrompe a livello di subnet. I miner in subnet con requisiti computazionali costosi, in particolare quelle che richiedono grandi cluster di GPU per l’addestramento dei modelli, affrontano costi hardware ed energetici che li costringono a liquidare regolarmente TAO.
Il developer report 2025 di Electric Capital ha rilevato che i protocolli blockchain focalizzati sull’AI hanno visto la crescita dell’attività degli sviluppatori più rapida rispetto a qualsiasi altro settore crypto, ma ha anche segnalato che l’onere dei costi infrastrutturali stava concentrando il mining in subnet dove solo team ben capitalizzati potevano competere. Tale concentrazione rispecchia quanto accaduto al mining di Bitcoin dopo gli ASIC: il token rimane nominalmente aperto, ma una partecipazione significativa richiede risorse di scala industriale.
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Dynamic TAO e la prossima revisione della governance
L’Opentensor Foundation ha riconosciuto i problemi di concentrazione descritti sopra e ha proposto un importante aggiornamento alle tokenomics del protocollo: “dynamic TAO” (dTAO). Nel modello dTAO, ogni subnet emetterebbe un proprio token specifico di subnet accanto al token radice TAO, con le emissioni di TAO verso ciascuna subnet determinate da un meccanismo di mercato piuttosto che dai voti dei validatori del network root.
Il concetto è descritto nella GitHub roadmap dell’Opentensor Foundation e nella documentazione della community: i token delle subnet verrebbero scambiati contro TAO in un automated market maker, e il prezzo di mercato del token di ciascuna subnet segnalerebbe quanta emissione di TAO quella subnet dovrebbe ricevere.
Le subnet di alta qualità che attirano afflussi di capitale guadagnerebbero più emissioni; le subnet di bassa qualità che perdono liquidità vedrebbero decadere la propria quota di emissione. Il design mira a sostituire l’oligarchia dei validatori a livello root con una price discovery di mercato.
Dynamic TAO propone di sostituire il controllo dei validatori del network root sulle emissioni delle subnet con un meccanismo basato sul prezzo di mercato, in cui il prezzo del token di ciascuna subnet rispetto a TAO determina la sua quota di emissione, una riprogettazione radicale che sposterebbe il potere dai grandi validatori ai partecipanti al mercato dei token.
La proposta ha generato un ampio dibattito all’interno della community di Bittensor. I sostenitori sostengono che la determinazione del prezzo di mercato sia più oggettiva del punteggio dei validatori e più difficile da manipolare su larga scala. I critici fanno notare che i mercati dei token delle subnet potrebbero essere manipolati da attori con grandi saldi di TAO, reintroducendo lo stesso problema di concentrazione tramite un diverso meccanismo. Un attore ben capitalizzato potrebbe accumulare il token di una subnet, gonfiarne il prezzo di mercato, catturare una quota maggiore di emissione, quindi vendere, estraendo di fatto TAO a spese dei partecipanti legittimi della subnet.
La letteratura accademica sulle vulnerabilità degli automated market maker in mercati a bassa liquidità supporta questa preoccupazione.
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Come Bittensor si confronta con gli approcci alternativi di AI decentralizzata
Bittensor è il tentativo più noto, ma non l’unico, di costruire un livello di incentivi AI decentralizzato. Un utile quadro comparativo aiuta a contestualizzarne sia i vantaggi sia le modalità di fallimento. I principali approcci concorrenti nel 2026 includono Fetch.ai (ora parte della Artificial Superintelligence Alliance), Gensyn e Ritual.
Il modello di Fetch.ai si basa su “autonomous economic agents” che negoziano tra loro utilizzando contratti on-chain, con i token FET come mezzo di scambio. Il modello è più transazionale che competitivo: gli agenti si pagano a vicenda per i servizi, invece di competere per le quote di emissione. Gensyn, descritto nel suo technical litepaper, si concentra specificamente sul compute verificabile per l’addestramento dei modelli, utilizzando sistemi di proof probabilistici per certificare che una sessione di training sia effettivamente avvenuta senza richiedere ai validatori di rieseguire il calcolo.
Ritual incorpora l’inferenza AI direttamente nell’esecuzione degli smart contract, mirando a un punto diverso dello stack AI rispetto al marketplace di training e inferenza di Bittensor.
Il modello di competizione per l’emissione di Bittensor è unico nell’AI crypto, ma protocolli concorrenti come Gensyn offrono proof di compute verificabile che potrebbero affrontare il problema centrale di fiducia nei validatori di Bittensor, se riusciranno a raggiungere sufficiente scala.
Il fattore critico di differenziazione è la verificabilità. L’approccio di Gensyn elimina potenzialmente la necessità di fidarsi dei validatori perché il sistema di proof certifica matematicamente il compute. L’approccio di Bittensor richiede di fidarsi del fatto che i validatori valutino i modelli onestamente, il che richiede di confidare nel loro allineamento di incentivi. Il vantaggio di Bittensor è di avere già una rete attiva con reale attività economica e 64 subnet attive, mentre Gensyn rimane in gran parte pre-mainnet ad aprile 2026.
Gli effetti di first mover nelle network effect crypto sono reali e documentati su protocolli da Ethereum (ETH) a Uniswap, ma i vantaggi di first mover non rendono i design incumbent immuni a essere sostituiti se alternative verificabili maturano.
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L’esperienza dei miner e le barriere pratiche all’ingresso
Comprendere la decentralizzazione di Bittensor richiede di esaminare l’esperienza reale di diventare miner. Il processo è tecnicamente impegnativo in modi che filtrano i partecipanti occasionali.
Registrare uno slot di miner su una subnet competitiva richiede il pagamento di una commissione di registrazione denominata in TAO, che fluttua con la domanda. Nei periodi di picco del 2025, le fee per subnet ad alto valore come la Subnet 1 (testo) hanno superato brevemente 1 TAO per slot, pari a circa 248 dollari ai prezzi attuali, per ogni tentativo di registrazione, senza alcuna garanzia di ottenere effettivamente uno slot dato il grado di competizione nella coda.
Oltre ai costi di registrazione, i miner devono gestire un’infrastruttura in grado di produrre output di modello competitivi in modo continuativo.
Per le subnet che richiedono inferenza di large language model, con la Subnet 1 come principale esempio, si riporta dai benchmark della community che i miner competitivi utilizzano istanze GPU A100 o H100 con costi di 2–8 dollari l’ora in infrastruttura cloud. Un miner che opera alla velocità minima di inferenza necessaria per una classifica competitiva può aspettarsi costi infrastrutturali mensili di 1.500–6.000 dollari prima di considerare qualsiasi guadagno in TAO.
Il mining competitivo sulle subnet di Bittensor con maggior traffico richiede un’infrastruttura GPU che costa tra 1.500 e 6.000 dollari al mese, creando una barriera di capitale che concentra la partecipazione significativa tra team ben finanziati ed esclude di fatto i singoli contributori.
Questa struttura di costi contraddice la narrativa del “mobile mining” di alcuni progetti crypto, ma non è necessariamente un difetto di design: Bittensor non ha mai sostenuto di democratizzare la partecipazione a livello di laptop. Tuttavia, significa che l’inquadramento come “mercato aperto” deve essere qualificato.
Il mercato è aperto nel senso che chiunque può registrarsi e competere, ma il minimo economico per una partecipazione competitiva fa sì che il set effettivo di partecipanti sia composto da team AI professionali e individui ben capitalizzati piuttosto che da una base ampia di contributori globali. Le ricerche di Chainalysis research sui pattern di partecipazione alle reti crypto mostrano costantemente che i protocolli con alte barriere di capitale vedono una concentrazione geografica e demografica dei partecipanti attivi.
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Esposizione regolamentare e la questione Howey
Bittensor occupa una posizione giuridicamente ambigua che la sua rapida crescita sta iniziando a rendere difficile da ignorare. La classificazione del token TAO secondo la legge statunitense sui titoli rimane irrisolta.
L’analisi centrale secondo il test di Howey, investimento di denaro in un’impresa comune con l’aspettativa di profitti derivanti dagli sforzi altrui, si sovrappone in modo scomodo alla struttura di Bittensor. I validatori guadagnano TAO mettendo in stake e valutando i miner; gli stakerdelega TAO ai validatori e ricevi una parte delle emissioni del validatore. Questa struttura di delega e ricompensa somiglia molto a schemi che la SEC ha in passato characterized come titoli quando applicati a programmi di staking.
La Opentensor Foundation è un’entità con domicilio in Svizzera, una giurisdizione che storicamente ha fornito quadri normativi per le criptovalute più chiari rispetto agli Stati Uniti. La FINMA svizzera ha pubblicato guidance secondo cui i token di utilità utilizzati per accedere a un servizio di rete in genere non sono considerati titoli secondo il diritto svizzero.
Ma il domicilio svizzero non isola un protocollo dall’enforcement statunitense quando una parte sostanziale dei detentori di TAO e dei partecipanti economici sono soggetti statunitensi, una lezione rafforzata dalle azioni della SEC contro progetti crypto offshore nel corso del 2023 e del 2024.
La struttura di delega e ricompensa del token TAO, in cui gli staker guadagnano emissioni tramite validatori come proxy, rispecchia da vicino gli schemi di staking che la SEC ha caratterizzato come offerte di titoli, un’esposizione legale irrisolta che diventa più rilevante man mano che la capitalizzazione di mercato di Bittensor e la base di utenti statunitensi si espandono.
L’aggiornamento dTAO complica ulteriormente il quadro regolatorio. L’emissione di token per subnet che vengono scambiati contro TAO in mercati on-chain creerebbe un nuovo livello di strumenti tokenizzati, ciascuno dei quali comporta una propria potenziale analisi secondo il test di Howey.
I token delle subnet il cui valore è guidato dall’aspettativa che i modelli di IA della subnet miglioreranno e genereranno più emissioni di TAO appaiono strutturalmente simili a contratti di investimento in iniziative di IA specifiche per ciascuna subnet. La traiettoria regolatoria stabilita dal Framework for Investment Contract Analysis of Digital Assets della SEC fornisce strumenti per giungere esattamente a quella conclusione.
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La valutazione onesta: vera innovazione, vero rischio di concentrazione
Allontanandosi dai dettagli tecnici, Bittensor rappresenta qualcosa di genuinamente nuovo nell’intersezione tra crypto e IA. Il protocollo ha dimostrato che un meccanismo di incentivi on-chain può coordinare uno sviluppo significativo di modelli di IA attraverso una rete distribuita, qualcosa che tre anni fa era in gran parte teorico.
Le 64 subnet attive che gestiscono reali carichi di lavoro di inferenza, la crescente community di sviluppatori tracciata da Electric Capital e la sopravvivenza del protocollo attraverso più cicli di mercato indicano una vera trazione, piuttosto che semplice vapore speculativo.
Ma una valutazione onesta deve anche riconoscere le tensioni strutturali che i sostenitori del progetto tendono a sottolineare meno. La concentrazione dei validatori è reale e misurabile on-chain. Le barriere economiche all’attività di mining competitivo favoriscono i team professionali rispetto ai singoli. L’economia della proprietà delle subnet crea incentivi per gli insider a catturare sia il lato del punteggio sia quello della produzione delle proprie subnet. E l’aggiornamento dTAO, pur essendo promettente in linea di principio, introduce nuovi vettori di manipolazione che non sono stati pienamente stress-testati nella letteratura accademica o economica.
I dati on-chain di Bittensor rivelano una rete che è genuinamente decentralizzata nell’architettura ma significativamente concentrata nella pratica, un divario tra l’intento progettuale e la distribuzione effettiva del potere che l’aggiornamento dTAO deve colmare se l’inquadramento del protocollo come “mercato aperto dell’IA” vuole resistere a un esame approfondito.
La capitalizzazione di mercato di 2,4 miliardi di dollari implica una forte convinzione degli investitori che Bittensor sarà uno strato di infrastruttura durevole per l’IA decentralizzata.
Quella convinzione potrebbe essere ben fondata: gli effetti di rete di un livello di incentivi per l’IA multi-subnet e già operativo sono reali, e il costo di replicare da zero la community e la base di validatori di Bittensor non è banale. Ma la fiducia nella tecnologia e la fiducia nell’attuale distribuzione del potere sono cose diverse. I deleganti che mettono in staking TAO presso i validatori, i proprietari delle subnet che definiscono i loro ecosistemi e gli investitori che prezzano TAO a 248 dollari trarrebbero tutti beneficio da un quadro più chiaro di chi controlla oggi la rete e di cosa l’introduzione di dTAO comporta per quella mappa del controllo. Al momento, quel quadro è più opaco di quanto suggerisca lo slogan di “mercato aperto dell’IA”.
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Conclusione
Bittensor ha ottenuto qualcosa che pochi progetti crypto riescono a realizzare: ha costruito una rete attiva con una reale attività economica, una tesi tecnica coerente e un ecosistema di sviluppatori in crescita attorno a una struttura di incentivi innovativa.
L’architettura delle subnet è il tentativo più ambizioso finora di utilizzare la meccanica dei token per coordinare lo sviluppo distribuito dell’IA, e la sopravvivenza del protocollo attraverso mercati ribassisti suggerisce che abbia trovato un vero product-market fit con una specifica classe di partecipanti, team di IA ben capitalizzati disposti a competere in un mercato on-chain per le ricompense legate all’intelligenza artificiale.
I problemi di concentrazione documentati qui non sono fatali per quella tesi, ma sono rilevanti. Un protocollo che afferma di essere un mercato decentralizzato per l’IA ma che instrada tutto il potere economico attraverso 64 validatori e ricompensa i proprietari delle subnet con vantaggi strutturali da insider sta facendo una promessa che la sua implementazione attuale non mantiene pienamente.
Questa non è una posizione insolita per un protocollo blockchain maturo: anche il set di validatori di Ethereum è concentrato e la governance di Uniswap (UNI) è notoriamente dominata dai grandi detentori di token, ma è un divario che merita di essere nominato chiaramente piuttosto che coperto con retorica sulla decentralizzazione.
L’aggiornamento dTAO è il test più importante che Bittensor dovrà affrontare nel breve termine. Se i mercati dei token per subnet redistribuiranno davvero il potere di emissione attraverso la scoperta dei prezzi senza creare nuovi vettori di manipolazione, il protocollo avrà risolto un difficile problema di coordinamento che affligge la governance proof-of-stake sin dalla sua nascita. Se invece l’aggiornamento introdurrà giochi di mercato a bassa liquidità che favoriscono gli stessi incumbent che attualmente dominano il set di validatori, la mappa fondamentale del potere non sarà cambiata, sarà cambiato solo il suo meccanismo.
La comunità di ricerca crypto, l’ambiente regolatorio e i 2,4 miliardi di dollari di capitale attualmente incorporati nel prezzo di TAO meritano tutti una rendicontazione più trasparente su quale di questi esiti sia più probabile.
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