Bittensor의 TAO는 목요일에 상승했고 Nvidia CEO Jensen Huang이 All-In 팟캐스트에서 프로젝트를 강조한 후 금요일에 초기 유럽 거래에서 최고점을 기록하여 토큰을 243.5달러에서 310.6달러로 밀어낸 후 보도 시간에 298.1달러로 냉각되었습니다.
이러한 움직임은 황이 토큰을 직접 승인했기 때문이 아니라 개방형 AI 인프라에 대한 훨씬 더 광범위한 논쟁에서 기본 기술 이정표를 중요하게 다루었기 때문에 암호화폐에서 가장 많이 팔로우되는 AI 연결 자산 중 하나에 다시 관심을 집중시켰습니다.
Chamath Palihapitiya가 Huang에게 “Bittensor라는 암호화폐 프로젝트” 내에서 “아주 미친 기술적 성과”라고 부르는 것을 지적한 때가 왔습니다. 그는 참가자들이 분산 잉여 컴퓨팅을 사용하여 상태 저장 프로세스를 관리하면서 “완전히 분산된” Llama 모델을 훈련시키는 Subnet 3에서의 최근 훈련 실행에 대해 설명했습니다.
Nvidia CEO, Bittensor 성과에 응답
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TAO 가격 조치의 맥락에서 거래자들은 이를 AI 하드웨어 분야에서 가장 영향력 있는 경영진 중 한 사람의 외부 검증으로 해석하는 것처럼 보였습니다.
이후 Huang은 Bittensor 자체를 넘어 AI 시장 구조로 논의를 확장했습니다. 그는 “우리에게는 근본적으로 동급 최고 제품, 독점 제품 같은 모델이 필요하다고 생각하며, 오픈소스 같은 모델도 필요하다고 생각한다. 이 두 가지는 A나 B가 아니라 A와 B이다. 의심의 여지가 없다”고 말했다. 그는 이어서 더욱 명확한 구분을 내렸습니다. “모델은 제품이 아니라 기술입니다. 모델은 서비스가 아니라 기술입니다.”
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그는 다음 섹션에서 이 2트랙 모델이 중요한 이유를 설명했습니다. 일반 소비자 사용의 경우 대부분의 사람들은 여전히 자신의 시스템을 조정하기보다는 턴키 서비스를 선호할 것이라고 Huang은 말했습니다. “나는 내 것을 조정할 필요가 없기를 정말로 원합니다. ChatGPT를 계속 사용하고 싶습니다. 저는 Claude를 사용하는 것을 좋아합니다. 저는 Gemini를 사용하는 것을 좋아합니다. X를 사용하는 것을 좋아합니다.”라고 그는 AI 제품의 수평적 계층이 “번창하고” 있고 “훌륭해질 것”이라고 주장했습니다.
한 가지 수정 사항은 4개가 아닌 720억 개의 매개변수가 있다는 것입니다. 70명 이상의 협력자에게 무단으로 훈련… pic.twitter.com/BN0tWG66e8
그러나 그는 산업별 배포에 관해서는 도메인 전문 지식이 “제어할 수 있는 방식으로 포착되어야 하며” “오직 개방형 모델에서만 나올 수 있다”고 강경한 선을 그었습니다.
이러한 구별은 Bittensor가 그토록 격렬하게 반응한 이유의 핵심이 됩니다. Huang은 상징적인 선언을 하거나 Bittensor를 개방형 AI의 승자로 제시하지는 않았지만 개방형 및 독점 모델 생태계의 공존을 지지하는 동시에 전문 산업에는 더 제어 가능한 개방형 기반이 필요하다는 점을 인정했습니다.
보도 당시 TAO는 $297.0에 거래되고 있었습니다.
TAO, 0.236 Fib에서 1주 차트 탈환 | 출처: TradingView.com의 TAOUSDT
DALL.E로 생성된 특집 이미지, TradingView.com의 차트
