打造史上最大去中心化 AI 模型的團隊，已經離開了讓這一切成真的網絡，而且走得一點也不安靜。
Covenant AI 創辦人 Sam Dare 於週五發表公開退場信，指控 Bittensor（TAO）共同創辦人 Jacob Steeves 經營的是一個只看起來去中心化、實際上並非如此的網絡。
隨後，Covenant AI 在公開市場拋售了 37,000 枚 TAO 代幣，約值 1,020 萬美元。根據 CoinMarketCap 數據，TAO 價格隨即下跌超過 20%，引發超過 1,000 萬美元的多頭倉位被強平。
「這只是一場去中心化戲碼。」Dare 寫道，據 Unchained Crypto 報道。
指控的核心是：Steeves 單方面暫停了發放給 Covenant AI 子網的代幣通脹獎勵，切斷團隊收入，並在內部爭議期間透過協調代幣拋售施加財務壓力。
這份退場聲明距離 Covenant AI 的里程碑成就僅 31 天：他們訓練了一個擁有 720 億參數的 AI 模型，分佈在全球 70 多台獨立電腦上，沒有中央數據中心，也沒有機構資本支持。
什麼是 Bittensor，以及為何整個產業都在關注
Bittensor 由前 Google 工程師 Jacob Steeves 於 2019 年創立，是一條旨在打造開放式 AI 市場的區塊鏈網絡。
它的邏輯與比特幣類似：但不是獎勵礦工解密題，而是向貢獻者支付報酬，鼓勵他們產出與改進 AI 模型；驗證者負責評估這些工作的品質。雙方都以網絡原生代幣 TAO 獲得補償。
網絡透過「子網」（subnets）運行，每個子網都是專門的微型市場，聚焦於特定 AI 任務，從文字生成到深偽偵測不等。截至 2026 年 4 月，Bittensor 上有 128 個活躍子網。
Grayscale 已向美國證券交易委員會申請，擬將其 Bittensor 持倉轉換為現貨 ETF。該網絡市值約為 35 億美元。
其吸引力很明確：如今幾乎所有前沿 AI 都由少數大型公司研發及掌控，包括 OpenAI、Google DeepMind、Anthropic、Meta。
Bittensor 的論點是：這樣的 AI 集中化會帶來壟斷風險以及審查脆弱性。透過在公共區塊鏈上構建 AI 開發，該網絡試圖把 AI 變成一種開放的商品。
讓 Bittensor 一戰成名的里程碑
2026 年 3 月 10 日，Covenant AI 透過 Bittensor 的第 3 子網完成 Covenant-72B 的訓練——一個擁有 720 億參數的語言模型。訓練分散在全球 70 多個獨立節點上進行，沒有白名單，任何擁有足夠硬體的人都可參與。模型權重與檢查點以 Apache 授權公開釋出。
在 MMLU 基準測試中，Covenant-72B 於 zero-shot 測試取得 67.1 分，表現優於 Meta 的 LLaMA-2-70B 以及 LLM360 K2。
Nvidia 執行長 黃仁勳 亦公開稱讚這一成果。投資人 Chamath Palihapitiya 則稱其為里程碑。TAO 價格在 3 月份大約上漲了 90%。
分析人士將這一時刻與 DeepSeek 為開源 AI 帶來的突破性時刻相提並論。
這一成果成為首個可信證明：大型語言模型訓練可以在企業數據中心之外完成——分佈式、無許可、且開放。
加密 AI 產業無法忽視的治理危機
Dare 的退場信並不只是個人恩怨，而是提出了具體的結構性指控：Bittensor 所謂「三頭同盟」治理模型——名義上由三位 Opentensor 基金會成員共同掌舵——實質上由一人控制。
一個名為 Tao Papers 的網站在退場信同日上線，發布鏈上取證結果，聲稱在 2023 至 2026 年間 Bittensor 網絡的 41 次升級中，有 38 次是由 Steeves 控制的基礎設施提出、首次簽名並部署。
其他兩位多簽簽名者通常在數分鐘內共同簽署，且沒有公開紀錄可查的討論過程。
Bittensor 的治理架構如何運作
官方說法是：由三名 Opentensor 基金會成員組成的「三頭同盟」負責提出升級方案，然後由質押權重最高的 12 位驗證者組成的「參議院」對這些提案進行表決。包括 Covenant AI 在內的批評者認為，真正的決策權從未實質離開共同創辦人的手中。
PANews 將這個問題描述為系統性而非個案。「當少數人仍然保留關鍵權限的否決權，卻聲稱系統是『無許可』時，問題的種子就已埋下。」該分析指出，一旦「去中心化」這一前提被證偽，基於此假設行動的每一位參與者，經濟損失都將向外傳導。
對機構投資者而言，截至 2026 年 4 月 12 日，Grayscale 提交的 TAO ETF 申請仍在審核，治理問題已構成實質風險。
任何去中心化 AI 網絡的投資邏輯，都建立在「沒有任何單一行為者可以單方面改變規則」這一前提上。集中化控制的證據，會直接削弱這個投資理由。
Covenant AI 已確認會在 Bittensor 之外，持續構建去中心化 AI 基礎設施。
那個證明「720 億參數模型可以在無中央協調者、依靠通用硬體分佈式訓練」的技術事實依然成立；但治理問題，則完全是另一回事。
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