史上最大去中心化 AI 模型的開發團隊，選擇離開令其成名的網絡，而且走得並不安靜。
Covenant AI 創辦人 Sam Dare 於週五發表公開退場信，指控 Bittensor（TAO）聯合創辦人 Jacob Steeves 所運行的網絡，只是在表面上看起來去中心化。
其後，Covenant AI 在公開市場拋售 37,000 枚 TAO 代幣，約值 1,020 萬美元。根據 CoinMarketCap 數據，TAO 價格單日跌逾 20%，超過 1,000 萬美元的多頭倉位被強制平倉。
Dare 在退場信中寫道，這只是一場「去中心化劇場」，相關言論由 Unchained Crypto 報導。
其指控核心是：Steeves 單方面暫停了發放至 Covenant AI 子網（subnets）的代幣通脹獎勵，切斷團隊收入，並在內部爭議期間，透過控制賣壓施加財務壓力。
這次退場發生在一項關鍵成就後僅 31 天：Covenant AI 訓練完成一個擁有 720 億參數的 AI 模型，並分布在全球逾 70 台獨立電腦上運行，沒有中央數據中心、也沒有機構資金支持。
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，是一條旨在為人工智能建立「開放市場」的區塊鏈網絡。
它的設計邏輯類似比特幣：但不是獎勵礦工解密碼題，而是支付報酬給提供與改進 AI 模型的人；驗證者負責評估這些模型的品質。雙方都以 TAO（網絡原生代幣）獲得補償。
網絡透過「子網」（subnets）運作，各自為一個專門市場，聚焦不同 AI 任務，從文字生成到深度偽造檢測皆有。截至 2026 年 4 月，Bittensor 有 128 條活躍子網。
Grayscale 已向美國證券交易委員會遞交申請，希望把其 Bittensor 持倉轉換為現貨 ETF。該網絡市值約 35 億美元。
此類項目的吸引力很直接：目前幾乎所有最前沿的 AI，皆由少數幾間大公司研發與掌控，包括 OpenAI、Google DeepMind、Anthropic、Meta 等。
Bittensor 的論點是，如此集中的 AI 結構會帶來壟斷風險與審查風險。透過把 AI 開發架設在公有鏈上，該網絡試圖把 AI 變成一種開放的商品。
讓 Bittensor 走紅的里程碑
2026 年 3 月 10 日，Covenant AI 透過 Bittensor 的 Subnet 3 完成 Covenant-72B 的訓練，這是一個擁有 720 億參數的語言模型。訓練分布在全球超過 70 個獨立節點上，沒有白名單限制，任何擁有足夠硬件的人都可參與。模型權重與檢查點則以 Apache 授權條款公開釋出。
在 MMLU 基準測試中，Covenant-72B 於 zero-shot 測試獲得 67.1 分，表現超越 Meta 的 LLaMA-2-70B 與 LLM360 K2。
Nvidia CEO 黃仁勳 對這項成就公開讚賞；投資人 Chamath Palihapitiya 則稱其為重要里程碑。TAO 價格於 3 月期間大約上漲了 90%。
分析人士把這一刻，比作 DeepSeek 為開源 AI 帶來的突破時刻。
這個結果，是首個具說服力的實證，證明大型語言模型確實可以在企業數據中心之外完成訓練——分布式、無許可、而且公開。
加密式 AI 產業無法忽視的治理危機
Dare 的退場信不只是一則個人抱怨，而是對 Bittensor 結構性問題的嚴肅指控：名義上由三名 Opentensor 基金會成員共同領導的「三頭政治」治理模式，實際上被一人主導。
與退場信同日上線的網站 Tao Papers 發佈鏈上取證分析，聲稱在 2023 至 2026 年間的 41 次 Bittensor 網絡升級中，有 38 次是由 Steeves 控制的基礎設施提出、率先簽署並部署。
其餘兩位多簽簽署者，往往在數分鐘內便跟進聯署，而沒有可見的公開討論紀錄。
Bittensor 的治理架構如何運作
官方設計上，由 Opentensor 基金會三名成員組成的「三頭政治」負責提出升級提案；再交由持倉最高的 12 位驗證者組成的「參議院」表決。包括 Covenant AI 在內的批評者認為，實際決策權從未真正離開這位聯合創辦人之手。
PANews 把這個問題形容為系統性，而非個案：「當少數人保留關鍵許可權的否決權，卻聲稱系統是『無許可』時，問題的種子就已種下。」報告指出，一旦「去中心化」這一前提被證偽，基於該假設而建構的一切經濟活動，損失會向所有參與者擴散。
對機構投資者而言，Grayscale 申請中的 TAO ETF 截至 2026 年 4 月 12 日仍在審批，治理問題構成實質風險。
任何去中心化 AI 網絡的投資敘事，都建立在「沒有任何單一行為者可以單方面改規則」的前提上；而集中控制的證據，會直接動搖這個前提。
Covenant AI 已確認，將在 Bittensor 之外，繼續建設去中心化 AI 基礎設施。
那個證明「720 億參數模型可以在無中央協調、使用通用硬件完成訓練」的技術事實依然成立；但治理問題，仍然懸而未決。
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