τemplar

τemplar คืออะไร?

τemplar (SN3) เป็นซับเน็ตของ Bittensor ที่มีผลิตภัณฑ์หลักเป็นระบบแรงจูงใจสำหรับการ pre-train โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (large language models) แบบกระจายศูนย์ทั่วทั้งอินเทอร์เน็ตโดยไม่ต้องมีการขออนุญาต ซึ่งผู้เข้าร่วมที่มีความหลากหลายให้บริการทรัพยากรคอมพิวต์และได้รับค่าตอบแทนตามคุณภาพผลงานที่วัดได้ แทนที่จะอิงกับความไว้เนื้อเชื่อใจทางสังคมหรือการ whitelist

ในทางปฏิบัติ “คูเมือง” (moat) ของ τemplar ไม่ใช่ “โมเดลใหม่อีกตัว” แต่เป็น execution stack สำหรับการเทรนแบบ adversarial ภายใต้ข้อจำกัดแบนด์วิดท์: มันกำหนด workflow สำหรับการแลกเปลี่ยน gradient ที่ถูกบีบอัด การตรวจสอบ gradient ภายใต้แรงกดดันด้านแรงจูงใจ และการแปลงคะแนนเหล่านั้นให้เป็นน้ำหนักรางวัลบนเชนใน Bittensor โดยมีเป้าหมายเพื่อทำให้การ pre-train แบบร่วมมือกันเป็นไปได้ แม้ว่า peer จะสามารถเข้า–ออกได้อย่างอิสระและอาจมีพฤติกรรมมุ่งร้ายได้

การวางตำแหน่งนี้ถูกระบุไว้อย่างชัดเจนในเอกสารเทคนิคของโปรเจกต์เอง ซึ่งอธิบายสถาปัตยกรรมแบบ miner/validator การแลกเปลี่ยน gradient ผ่านเลเยอร์จัดเก็บข้อมูลภายนอก และการออกแบบแรงจูงใจที่ผูกกลับมาหาน้ำหนักบนเชนในกรอบซับเน็ตของ Bittensor แทนที่จะพึ่งพา coordinator แบบรวมศูนย์หรือชุดสมาชิกคงที่เหมือนใน deployment แบบ federated-learning ทั่วไป

ในมุมมองเชิงโครงสร้างตลาด τemplar ควรถูกเข้าใจว่าเป็นโครงสร้างพื้นฐานในชั้นแอปพลิเคชันภายในระบบเศรษฐกิจ Bittensor ที่กว้างกว่า มากกว่าการเป็นเลเยอร์ 1 แบบ general-purpose ที่แข่งขันเพื่อกระแส DeFi หรือการชำระเงินทั่วไป

“ขนาด” ของมันจึงถูกอ่านได้ชัดกว่าในสภาพคล่องเฉพาะซับเน็ต สัดส่วน emissions และระดับที่มันสามารถดึงดูดการเข้าร่วมขุด/ตรวจสอบที่ต่อเนื่อง มากกว่าการดู TVL บนเชนหลัก

ณ ต้นปี 2026 ตัวติดตามและการจัดอันดับภายนอกแสดง SN3 ว่าเป็นคริปโตสินทรัพย์ในกลุ่มกลางถึงท้ายหาง ตามการจัดอันดับแบบดั้งเดิม แม้ในขณะเดียวกันมันยังคงโดดเด่นเมื่อเทียบภายในจักรวาล “alpha token” ของ Bittensor ตัวอย่างเช่น CoinMarketCap แสดง SN3 ด้วยอันดับรวมที่ค่อนข้างต่ำ และเผยตัวเลขซัพพลายที่ชี้ให้เห็นช่องว่างขนาดใหญ่ระหว่างซัพพลายที่ปล่อยออกมากับเพดาน 21 ล้านโทเคนที่เป็นมาตรฐานของสินทรัพย์ alpha ใน Bittensor

นอกจากนี้ ตัวติดตามระบบนิเวศที่โฟกัสที่ซับเน็ตของ Bittensor มากกว่าการจัดอันดับคริปโตทั่วไป ยังจัดวาง SN3 ว่าเป็นหนึ่งในซัพพลาย alpha ที่มีความเป็นผู้ใหญ่มากกว่าเมื่อดูจากจำนวนที่ออกแล้ว และเผยไทม์ไลน์การ halving ที่คาดการณ์ไว้ยาวไปในอนาคต ซึ่งสอดคล้องกับเส้นโค้งการออกเหรียญที่ยังอยู่ช่วงต้น เมื่อเทียบกับเพดาน 21 ล้าน

ใครเป็นผู้ก่อตั้ง τemplar และเมื่อไหร่?

τemplar เกิดขึ้นตามหลังการ pivot ของ Bittensor ไปสู่ตลาดที่เน้นซับเน็ตเป็นตัว ๆ ซึ่งแต่ละซับเน็ตสามารถเชี่ยวชาญในบริการลักษณะคล้ายสินค้าโภคภัณฑ์ (commodity-like service) และได้รับรางวัลผ่าน alpha token ของตนเองภายใต้กรอบ Dynamic TAO (dTAO)

การเปลี่ยนโครงสร้างที่กว้างกว่านี้ถูกบันทึกโดย Bittensor เองว่าเป็นการปรับใหม่ด้าน logic ของ emissions และกลไก staking ที่ส่งผ่านคุณค่าไปยังพูลของซับเน็ตและโทเคนของซับเน็ต

ภายในบริบทนั้น τemplar ถูกนำเสนอในที่สาธารณะในชื่อ “Templar” และเชื่อมโยงกับโดเมน tplr.ai และชุดเอกสารที่เกี่ยวข้อง โดยสื่อสารออกสู่ภายนอกในฐานะความพยายามด้าน “incentivized internet-wide AI training” มากกว่าการเป็นแอปสำหรับผู้บริโภคหรือ primitive ทางการเงิน

บทความระบบนิเวศสาธารณะยังผูกงานนี้เข้ากับทีมที่มักถูกเรียกรวมว่า Covenant AI / Templar AI อย่างไรก็ดี ผู้อ่านสายสถาบันควรมองแหล่งข้อมูลทุติยภูมิเป็นเพียงข้อบ่งชี้ ไม่ใช่ข้อยุติเกี่ยวกับโครงสร้างนิติบุคคล ตราบใดที่ยังไม่มีเอกสารยื่นอย่างเป็นทางการหรือธรรมนูญมูลนิธิ

เรื่องเล่าของโปรเจกต์จนถึงวันนี้ เดินตามธีซิส “decentralized AI” ที่กว้างกว่า: แทนที่จะวางกรอบคุณค่าไว้รอบ ๆ ผลตอบแทนจากการ staking ทั่วไป โปรเจกต์พยายามพิสูจน์ว่าการประสานงานแบบ permissionless สามารถสร้าง training run ที่มีสเกลระดับที่ปกติจำกัดอยู่ในแลบแบบรวมศูนย์ได้

จุดเปลี่ยนด้านเนื้อหาเชิงเล่าเรื่องที่ชัดที่สุดในปีที่ผ่านมา คือการเผยแพร่และถกเถียงเกี่ยวกับ training run ขนาดใหญ่ภายใต้แบรนด์ “Covenant-72B” ซึ่งถูกวางตำแหน่งว่าเป็นการ pre-train แบบ permissionless ที่ดำเนินการบน Bittensor Subnet 3 โดยมีบทความบน arXiv ที่เกี่ยวข้องอธิบายกระบวนการเทรนแบบ trustless-peer ผ่านอินเทอร์เน็ตซึ่งรองรับโดยโปรโตคอลบล็อกเชนที่ทำงานจริง

การขยายกระแสโดยชุมชนรอบเหตุการณ์นั้นมีอย่างแพร่หลาย แต่ควรถูกลดน้ำหนักลงบางส่วนเพราะอคติด้านการโปรโมต; ประเด็นที่ช่วยการตัดสินใจได้มากกว่าคือ ข้ออ้างทางเทคนิคนี้มีอยู่ในผลงานวิจัยที่อ้างอิงได้ แทนที่จะมีเพียงในโพสต์การตลาดหรือกระทู้ r/bittensor เท่านั้น

เครือข่าย τemplar ทำงานอย่างไร?

τemplar ไม่ใช่เชนหลักของตัวเอง; มันสืบทอดกลไกฉันทามติ การ finality และเศรษฐศาสตร์ของ validator มาจาก Subtensor chain ของ Bittensor และทำงานในฐานะซับเน็ตเฉพาะทางภายในระบบนั้น

ภายใต้ dTAO ผู้เข้าร่วมจะ “stake” เข้าไปยังซับเน็ตในเชิงแนวคิดและได้รับ alpha token เฉพาะซับเน็ต ซึ่งมีราคาเกิดขึ้นในพูล AMM แบบ constant-product คู่กับ TAO; ซับเน็ตจะกระจาย emissions เป็น alpha ขณะที่น้ำหนักบนเชนจะกำหนดว่ารางวัลจะไหลไปยัง miner/validator อย่างไร และโดยอ้อมไปยังผู้มอบหมาย (delegator) ผ่านอัตราแลกเปลี่ยนระหว่าง alpha/TAO

นัยสำคัญคือ ความมั่นคงทางเศรษฐกิจและงบประมาณแรงจูงใจของ τemplar เป็นฟังก์ชันของระบอบ emissions ของ Bittensor และไดนามิกของพูลของซับเน็ตเอง มากกว่าจะมาจากค่าธรรมเนียมที่จ่ายโดยผู้ใช้ปลายทางในความหมายแบบ Ethereum

ในเชิงเทคนิค เครื่องจักรกลที่โดดเด่นของ τemplar อยู่ในโปรโตคอลการเทรน เอกสารของโปรเจกต์ระบุว่า miner จะคำนวณ gradient บนชิ้นส่วนข้อมูลที่ได้รับมอบหมาย บีบอัด gradient เหล่านั้น (เช่น ใช้ DCT ร่วมกับ top-k selection) อัปโหลดไปยังเลเยอร์จัดเก็บข้อมูลภายนอก จากนั้นดึง gradient ของ peer มาปรับปรุงโมเดลโลคัล ขณะที่ validator ประเมินคุณภาพของ gradient โดยวัดการปรับปรุงค่า loss แล้วตั้งค่าน้ำหนักบนเชนเพื่อชี้นำ emissions ไปยังผู้มีส่วนร่วมที่ให้คุณภาพสูงกว่า

เอกสารเดียวกันอธิบายสถาปัตยกรรมที่รวมส่วนประกอบ aggregator และเลเยอร์จัดเก็บข้อมูล (เช่น Cloudflare R2) สำหรับแลกเปลี่ยน gradient และ checkpoint รวมถึงอินทิเกรตระบบมอนิเตอร์ สำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยง หมายความว่าความสมบูรณ์เชิงปฏิบัติการของระบบขึ้นกับทั้งแรงจูงใจบนเชนและความแข็งแรง/กลไกกำกับดูแลขององค์ประกอบนอกเชนเหล่านี้ รวมถึงการจัดการ credential เวลา uptime และความทนทานต่อการใช้งานในทางที่ผิด

แบบจำลองความปลอดภัยจึงใกล้เคียงการออกแบบระบบกระจายแบบ adversarial (มีการให้คะแนน การกรอง การลดแบนด์วิดท์) มากกว่าการเป็นโมเดลความปลอดภัยของ smart contract เพียว ๆ

โทเคโนมิกส์ของ sn3 เป็นอย่างไร?

SN3 เป็น “alpha token” ของซับเน็ตภายใต้การออกแบบ dTAO ของ Bittensor ซึ่งกำหนดเพดานแข็ง (hard cap) ที่ 21 ล้านหน่วยสำหรับโทเคนของแต่ละซับเน็ต และอยู่ภายใต้ตาราง halving ที่มีรูปทรงคล้ายกับเส้นโค้งซัพพลายของ TAO เอง

โครงสร้างนั้นทำให้ SN3 มีเพดานในเชิงอสมมาตร แต่มีภาวะเงินเฟ้อในระยะสั้นในความหมายตรงไปตรงมาว่า alpha ใหม่จะถูกปล่อยต่อบล็อกจนกว่าเกณฑ์ halving ต่อ ๆ ไปจะชะลออัตรานั้น การแสดงซัพพลายของบุคคลที่สามสำหรับ SN3 แสดงให้เห็นช่องว่างขนาดใหญ่ระหว่างตัวเลข circulating/total ปัจจุบันกับค่าสูงสุด 21 ล้าน ซึ่งสอดคล้องกับซับเน็ตที่ยังอยู่ต้นทางของเส้นทางการออกเหรียญ ตัวอย่างเช่น CoinMarketCap แสดง max supply ที่ 21 ล้านควบคู่กับตัวเลข total/circulating ที่เล็กกว่ามาก ณ เวลาที่บันทึก

ตัวติดตามเฉพาะของ Bittensor ที่เป็นอิสระก็แสดงเช่นเดียวกันว่า SN3 ยังอยู่ต่ำกว่าจุด halving แรกมาก พร้อมกับวันที่ halving โดยประมาณที่อยู่ไกลในอนาคต ซึ่งถ้าแม่นยำ ก็หมายถึงช่วง emissions ที่ยืดเยื้อเมื่อเทียบกับโปรแกรมจูงใจคริปโตที่มีอายุสั้นจำนวนมาก

ยูทิลิตี้และการสะสมมูลค่าของ SN3 แยกออกจากกลไก dTAO ไม่ได้: การได้รับ exposure ทำผ่านการแลก TAO เข้าพูล SN3 เพื่อรับ SN3 และ “ผลตอบแทน” ที่ผู้เข้าร่วมสัมผัสได้สะท้อนหลัก ๆ ผ่านวิวัฒนาการของอัตราแลกเปลี่ยน SN3/TAO เมื่อ emissions สะสมและดีมานด์ในพูลเปลี่ยนแปลง มากกว่าการเป็นคูปองผลตอบแทนคงที่ที่จ่ายด้วยสินทรัพย์เดียวกันอย่างง่าย ๆ

เอกสาร dTAO ของ Bittensor เองอธิบายว่าพูลของซับเน็ตเป็น AMM แบบ constant-product ที่ได้รับสภาพคล่องจาก emissions (โดยไม่มีการดึงค่าธรรมเนียม LP) การ stake/unstake ถูกส่งผ่านกระบวนการ swap และ emissions ของซับเน็ตจ่ายเป็น alpha แทนที่จะเป็น TAO

ในเชิงสถาบัน โทเคโนมิกส์ของ SN3 จึงใกล้เคียงตลาดแรงจูงใจแบบ reflexive ที่ผ่านตัวกลางสภาพคล่องมากกว่าการเป็นโทเคน staking แบบดั้งเดิม: ผลตอบแทนที่เกิดขึ้นจริงขึ้นอยู่กับ emissions ความลึกของพูล ค่า slippage และว่าความต้องการถือ SN3 แซงหน้าอัตราการออก alpha หรือไม่ ในขณะที่ธีซิสพื้นฐาน (การเทรนแบบ permissionless) ต้องยังน่าเชื่อถือพอจะรักษาการมีส่วนร่วมของ validator และ miner เอาไว้

ใครกำลังใช้งาน τemplar อยู่บ้าง?

การแยกเชิงประจักษ์ระหว่างกระแสเก็งกำไรกับ “การใช้งานจริง” ทำได้ยาก เพราะสัญญาณบนเชนหลักของ τemplar (การไหลเข้า/ออกของพูล การเคลื่อนไหวราคา alpha สัดส่วน emissions) มักถูกขับเคลื่อนโดยพฤติกรรมการเทรดเอง อย่างไรก็ตาม ยูทิลิตี้ที่แท้จริงของ τemplar ไม่ใช่การชำระธุรกรรม DeFi แต่คือการเข้าร่วมใน training run และการมีส่วนร่วมในลูป mining/validation ของโปรโตคอล ซึ่งส่วนใหญ่จะมองเห็นได้ผ่าน telemetry ของโปรโตคอลและผลลัพธ์งานวิจัย มากกว่าผ่าน metric TVL บนเชนทั่วไป

ตัวบ่งชี้สาธารณะที่แข็งแรงที่สุดของการใช้งานที่มีเนื้อหาคือข้ออ้างเรื่อง training run ขนาดใหญ่ที่ดำเนินการผ่านกลไกของซับเน็ต จนถึงการเผยแพร่ Covenant-72B; ไม่ว่ามุมมองต่อการเลือก benchmark จะเป็นอย่างไร การมีอยู่ของรายงานเทคนิคที่ละเอียดให้หลักฐานที่โต้แย้งหรือตรวจสอบได้มากกว่าปริมาณการเทรดเพียงอย่างเดียว

สำหรับพันธมิตรเชิงสถาบันหรือองค์กรธุรกิจ ณ ต้นปี 2026 การเปิดเผยสาธารณะที่ตรวจสอบได้ยังมีจำกัด และนักวิเคราะห์ควรมองการอ้างอิงบนโซเชียลมีเดียว่าไม่เป็นทางการ เว้นแต่จะได้รับการยืนยันโดยประกาศอย่างเป็นทางการจากคู่สัญญาที่ระบุตัวตนได้ โปรไฟล์บางส่วนในระบบนิเวศอ้างถึงการเชื่อมโยงของทีมข้ามซับเน็ต Bittensor ที่เกี่ยวข้อง (เช่น Covenant AI ดำเนินซับเน็ตหลายตัวสำหรับส่วนต่าง ๆ ของ training pipeline) ซึ่งมีความสำคัญต่อการเข้าใจความเสี่ยงด้านการกระจุกตัวเชิงปฏิบัติการ แต่โดยตัวมันเองยังไม่ถือเป็นการยอมรับในระดับองค์กร

เรื่องราว “การยอมรับ” ที่น่าเชื่อถือกว่าปัจจุบันคือการยอมรับในเชิงวิจัย: ซับเน็ตถูกใช้เป็น substrate สำหรับการทดลองเทรนแบบเปิดและกระจายศูนย์ โดยมีผลลัพธ์ที่ชุมชน ML สามารถตรวจสอบและวิจารณ์ได้ retail distribution, but it is not negligible.
แม้ว่าการกระจายสู่ผู้บริโภคปลายทาง (retail distribution) จะยังไม่ใช่ปัจจัยหลัก แต่ก็ไม่สามารถมองข้ามได้

As of early 2026, there is no widely cited, SN3-specific regulatory action analogous to a named SEC lawsuit or an ETF filing; the dominant risk is classification ambiguity that could emerge if alpha tokens become broadly exchange-traded or are marketed as yield products.
ณ ช่วงต้นปี 2026 ยังไม่มีการดำเนินการด้านกฎระเบียบที่ถูกอ้างอิงอย่างกว้างขวางซึ่งเจาะจงต่อ SN3 โดยตรงในลักษณะเดียวกับคดีความที่ระบุชื่อโดย SEC หรือการยื่นขอ ETF ความเสี่ยงหลักในตอนนี้อยู่ที่ความไม่ชัดเจนด้านการจัดประเภท ซึ่งอาจเกิดขึ้นได้หากโทเค็น alpha ถูกนำไปซื้อขายในตลาดอย่างแพร่หลาย หรือถูกนำเสนอในลักษณะผลิตภัณฑ์ให้ผลตอบแทน (yield products)

More structurally, τemplar inherits the regulatory surface area of the broader Bittensor ecosystem, including how staking is represented to users, whether alpha tokens are treated as investment contracts in certain jurisdictions, and whether intermediaries (wallets, dashboards) create custody or solicitation issues.
ในเชิงโครงสร้าง τemplar รับช่วง “พื้นที่เสี่ยงด้านกฎระเบียบ” มาจากระบบนิเวศ Bittensor โดยรวม รวมถึงประเด็นว่าการ staking ถูกนำเสนอ/อธิบายแก่ผู้ใช้อย่างไร โทเค็น alpha จะถูกมองว่าเป็นสัญญาการลงทุน (investment contracts) ในบางเขตอำนาจศาลหรือไม่ และตัวกลางต่าง ๆ (กระเป๋าเงิน ดาชบอร์ด) ทำให้เกิดประเด็นด้านการเก็บรักษาทรัพย์สิน (custody) หรือการชักชวนให้ลงทุน (solicitation) หรือไม่

The more immediate “centralization” vectors are technical and operational: τemplar’s design, as documented, relies on off-chain storage and coordination components, and a relatively small set of maintainers can influence software releases, configuration defaults, and the practical accessibility of participation; that creates governance and continuity risk even if on-chain emissions are mechanically decentralized.
ปัจจัยด้าน “การรวมศูนย์” ที่ใกล้ตัวกว่าเป็นเรื่องเทคนิคและการปฏิบัติการ: จากเอกสารออกแบบ ระบบ τemplar พึ่งพาส่วนประกอบการจัดเก็บข้อมูลและการประสานงานแบบนอกเชน (off-chain) และมีผู้ดูแลจำนวนน้อยซึ่งสามารถมีอิทธิพลต่อการปล่อยซอฟต์แวร์ การตั้งค่ามาตรฐาน และระดับความสะดวกในการเข้าร่วมใช้งานในทางปฏิบัติ สิ่งนี้สร้างความเสี่ยงด้านธรรมาภิบาล (governance) และความต่อเนื่องของระบบ แม้ว่าการกระจายโทเค็นบนเชนจะเป็นแบบกระจายศูนย์ในเชิงกลไกก็ตาม

Competitive threats are twofold: inside Bittensor, τemplar competes for TAO allocation and validator attention against other subnets whose narratives may be easier to monetize (e.g., generalized compute marketplaces), while outside Bittensor it competes with centralized AI labs and with alternative decentralized training/federated learning efforts that may offer better cost, better bandwidth economics, or simpler trust models. τemplar’s economic threat model is particularly harsh because dTAO makes “staking returns” a function of pool dynamics; if attention rotates away, SN3 holders can face adverse price moves independent of whether the underlying training protocol continues to improve.
ภัยคุกคามด้านการแข่งขันมีสองด้าน: ภายใน Bittensor เอง τemplar ต้องแข่งขันเพื่อแย่งการจัดสรร TAO และความสนใจจากตัวตรวจสอบ (validators) กับซับเน็ตอื่น ๆ ที่มี “เนื้อเรื่อง” หรือนาราทีฟที่ทำเงินได้ง่ายกว่า (เช่น มาร์เก็ตเพลสสำหรับ compute ทั่วไป) ขณะที่นอก Bittensor มันต้องแข่งกับห้องปฏิบัติการ AI แบบรวมศูนย์ และโครงการเทรนนิงแบบกระจายศูนย์/เฟเดอเรตอื่น ๆ ที่อาจให้ต้นทุนที่ดีกว่า เศรษฐศาสตร์ด้านแบนด์วิดท์ที่ดีกว่า หรือโมเดลความไว้วางใจที่เรียบง่ายกว่า โมเดลภัยคุกคามทางเศรษฐกิจของ τemplar นั้นรุนแรงเป็นพิเศษ เพราะ dTAO ทำให้ “ผลตอบแทนจากการ staking” ขึ้นกับพลวัตของพูล หากความสนใจไหลออกไปที่อื่น ผู้ถือ SN3 อาจเผชิญกับการเคลื่อนไหวของราคาในทางลบ โดยไม่ขึ้นกับว่าโปรโตคอลเทรนนิงพื้นฐานยังคงพัฒนาดีขึ้นหรือไม่

In addition, the subnet model can be vulnerable to concentrated actors manipulating thin liquidity or timing flows around emissions, a dynamic widely discussed in the Bittensor community and consistent with AMM-mediated incentive markets more generally.
นอกจากนี้ โมเดลซับเน็ตยังอาจอ่อนไหวต่อผู้เล่นรายใหญ่ที่มีความกระจุกตัว สามารถเข้าไปควบคุมสภาพคล่องที่บาง (thin liquidity) หรือจัดจังหวะการเคลื่อนทุนให้สอดคล้องกับรอบการปล่อยโทเค็น (emissions) ซึ่งเป็นไดนามิกที่ถูกพูดถึงอย่างมากในชุมชน Bittensor และสอดคล้องกับลักษณะตลาดแรงจูงใจที่ดำเนินการผ่าน AMM โดยทั่วไป

What Is the Future Outlook for τemplar?

อนาคตของ τemplar มีแนวโน้มอย่างไร?

The most credible forward-looking milestones are those grounded in either primary technical documentation or peer-reviewed-style artifacts: continued scaling of permissionless training runs, improvements in gradient compression and validation robustness, and operational hardening of the miner/validator stack described in the docs (storage reliability, checkpoint management, monitoring, and adversarial resilience).
หมุดหมายในอนาคตที่น่าเชื่อถือที่สุด คือสิ่งที่มีฐานมาจากเอกสารเทคนิคชั้นต้นหรือสิ่งตีพิมพ์ที่มีลักษณะคล้ายงานผ่านการกลั่นกรองโดยผู้ทรงคุณวุฒิ ได้แก่ การขยายสเกลของการรันเทรนนิงแบบ permissionless อย่างต่อเนื่อง การพัฒนาประสิทธิภาพของ gradient compression และความทนทานด้านการตรวจสอบผลลัพธ์ ตลอดจนการเสริมความแข็งแกร่งในการปฏิบัติการของสแต็กฝั่ง miner/validator ตามที่ระบุในเอกสาร (ความเชื่อถือได้ของระบบจัดเก็บ การจัดการ checkpoint การมอนิเตอร์ และความทนทานต่อการโจมตีเชิงปฏิปักษ์)

From a protocol-economics standpoint, τemplar’s medium-term viability depends less on “feature velocity” than on whether it can repeatedly produce training outcomes that are competitively benchmarked and reproducible, because that is what would justify sustained capital allocation into SN3 relative to other subnets under dTAO’s market-driven emission regime dTAO FAQ.
ในมุมมองเศรษฐศาสตร์ของโปรโตคอล ความอยู่รอดในระยะกลางของ τemplar ขึ้นกับ “ความสามารถในการสร้างผลลัพธ์การเทรนที่วัดเปรียบเทียบได้และทำซ้ำได้อย่างสม่ำเสมอ” มากกว่าความเร็วในการออกฟีเจอร์ เพราะสิ่งนั้นเองที่จะใช้เป็นเหตุผลรองรับการจัดสรรทุนเข้าสู่ SN3 อย่างต่อเนื่อง เมื่อเทียบกับซับเน็ตอื่น ๆ ภายใต้ระบอบการปล่อยโทเค็นที่ขับเคลื่อนด้วยกลไกตลาดของ dTAO dTAO FAQ

The structural hurdle is that permissionless distributed training is a worst-case environment for coordination costs and attacker incentives; even if Covenant-72B is accepted as a meaningful milestone, institutional confidence would likely require a sequence of such runs, clearer dependency minimization on centralized infrastructure, and more transparent reporting on participant concentration, churn, and failure modes as the subnet scales.
อุปสรรคเชิงโครงสร้างคือ การเทรนแบบกระจายศูนย์และ permissionless เป็นสภาพแวดล้อมแบบกรณีเลวร้ายสำหรับทั้งต้นทุนการประสานงานและแรงจูงใจของผู้โจมตี แม้ว่า Covenant-72B จะได้รับการยอมรับให้เป็นหมุดหมายสำคัญแล้ว ความเชื่อมั่นในระดับสถาบันก็น่าจะต้องการ “ชุดของการรันลักษณะเดียวกันหลาย ๆ ครั้ง” การลดการพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานแบบรวมศูนย์ให้ชัดเจนขึ้น และการเปิดเผยข้อมูลอย่างโปร่งใสมากขึ้นเกี่ยวกับระดับความกระจุกตัวของผู้เข้าร่วม อัตราการเข้า–ออก (churn) และรูปแบบความล้มเหลวของระบบเมื่อซับเน็ตขยายสเกล