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路，而且離開得並不安靜。
Covenant AI 創辦人 Sam Dare 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「看起來」才是去中心化的網路。
隨後，Covenant AI 在公開市場上拋售了 37,000 枚 TAO 代幣，市值約 1,020 萬美元。根據 CoinMarketCap 數據，TAO 價格下跌超過 20%，觸發超過 1,000 萬美元的多頭頭寸被強制平倉。
「這是去中心化戲院而已。」Dare 寫道，Unchained Crypto 如此報導。
指控的核心是，Steeves 單方面暫停了對 Covenant AI 子網的代幣發放，在內部爭端期間切斷該團隊收入，並透過代幣操作施加財務壓力。
這場退場發生在 Covenant AI 剛達成關鍵里程碑後的第 31 天：他們訓練出一個擁有 720 億參數的 AI 模型，分散在全球逾 70 台獨立電腦上運行，沒有中央資料中心，也沒有機構金主。
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，是一條為人工智慧打造開放市場的區塊鏈網路。
它的運作邏輯類似比特幣：不同的是，比特幣獎勵礦工解密碼學難題，Bittensor 則支付報酬給貢獻並改進 AI 模型的參與者。驗證者負責評估這些工作的品質。雙方都以 TAO——該網路原生代幣——獲得補償。
網路透過「子網」（subnets）運行，每個子網是專門的迷你市場，聚焦於一項特定 AI 任務，從文字生成到深偽偵測皆有。截止 2026 年 4 月，Bittensor 已運作 128 個活躍子網。
Grayscale 已向美國證券交易委員會申請，計畫把其持有的 Bittensor 部位轉換為現貨 ETF。該網路的市值約為 35 億美元。
它的吸引力很清楚：當前幾乎所有前沿 AI 都由少數幾家巨頭掌控，OpenAI、Google DeepMind、Anthropic、Meta 等。
Bittensor 的論點是，如此集中的 AI 發展方式會產生壟斷風險與審查漏洞。透過在公有區塊鏈上構建 AI 開發流程，該網路試圖把 AI 變成一種開放的商品。
讓 Bittensor 一戰成名的關鍵里程碑
2026 年 3 月 10 日，Covenant AI 透過 Bittensor 的子網 3，完成了 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，沒有白名單限制，只要具備足夠硬體，任何人都能參與。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 在 zero-shot 測試中拿下 67.1 分，表現優於 Meta 的 LLaMA-2-70B 和 LLM360 K2。
Nvidia 執行長 黃仁勳 公開讚揚這項成就。投資人 Chamath Palihapitiya 更稱其為里程碑。TAO 價格在 3 月間大漲約 90%。
分析師將其與 DeepSeek 在開源 AI 領域的突破性時刻相提並論。
這一成果首次有力證明，大型語言模型的訓練可以在企業資料中心之外完成——分散式、無需許可、且對外開放。
加密 AI 產業不能忽視的治理危機
Dare 的退場信不只是個人恩怨，而是提出了具體的結構性指控：Bittensor 宣稱的「三頭政治」治理模式——名義上由三名 Opentensor 基金會成員共同掌舵——實際上由一人主導。
與退場信同日上線的網站 Tao Papers 發佈了鏈上取證：在 2023 至 2026 年間的 41 次 Bittensor 網路升級中，有 38 次是由 Steeves 控制的基礎設施提出、首簽並部署完成。
其餘兩位多簽簽署人則在幾分鐘內跟進簽署，期間未見公開的實質討論紀錄。
Bittensor 治理架構如何設計
官方設計上，由三名 Opentensor 基金會成員組成的「三頭政治」負責提出升級方案。之後，由質押權重最高的 12 名驗證者組成的「參議院」對提案進行表決。包括 Covenant AI 在內的批評者認為，實際決策權從未真正走出共同創辦人的手中。
PANews 將此問題描述為結構性，而非個案。「當少數人保留對關鍵權限的否決權，卻聲稱系統是『無許可』的，問題的種子就已埋下。」該分析指出，一旦去中心化前提被證偽，經濟損失會擴散至所有建立在此假設上的參與者。
對機構投資者而言，Grayscale 的 TAO ETF 申請在 2026 年 4 月 12 日仍處於有效狀態，治理問題構成實質風險。
任何去中心化 AI 網路的投資邏輯，都建立在「沒有單一行為者可以單方面改變規則」的前提之上。集中控制的證據，會直接削弱這個投資論點。
Covenant AI 已確認，將在 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、只靠商品級硬體完成訓練」的技術事實仍然成立；但對其治理結構的信任，則不再如此。