El equipo de desarrollo de la red Bittensor Subred 3 (SN3) publicó recientemente el modelo Covenant-72B, un modelo de lenguaje grande (LLM) con 72 mil millones de parámetros, entrenado de forma sin permisos y completado en más de 70 nodos globales y distribuidos. El modelo obtuvo 67.1 puntos en la prueba de referencia de comprensión del lenguaje general MMLU. Impulsado por este avance, el precio del token TAO casi se duplicó en marzo.
Covenant-72B: Hito de entrenamiento distribuido que reescribe la percepción de la industria
Durante mucho tiempo, el entrenamiento de IA distribuida ha sido visto por la industria como una solución subóptima: demasiado lenta y con dificultades para garantizar la consistencia. El lanzamiento de Covenant-72B desafía directamente esta percepción: mediante una manera totalmente descentralizada y sin permisos, entrenó un modelo de 72 mil millones de parámetros en más de 70 nodos distribuidos por todo el mundo, y logró 67.1 puntos en la prueba de referencia MMLU, acercándose al mismo nivel equivalente de Meta Llama 2 70B.
Esta es la primera vez que el entrenamiento distribuido supera pruebas de referencia cuantitativas, logrando resultados técnicos que se pueden comparar directamente con el entrenamiento centralizado. Además, posiciona a Bittensor de “una red descentralizada experimental” a “infraestructura con capacidad real de producir modelos de IA a gran escala”, impulsando directamente una reevaluación del precio del token TAO en el mercado.
Interpretación del índice GMAI: el aumento de TAO casi sostiene la tendencia general
El índice GMAI del domingo llegó a 51.26 puntos, un 48% más que a principios de febrero, pero aún está aproximadamente 84% por debajo del máximo histórico del primer trimestre de 2024. Para entender este repunte, hay que observar la estructura del índice: Render (RNDR) y la Alianza de Super Inteligencia en IA (ASI) en conjunto representan más del 71% del peso del índice; TAO representa 24.89%; y la suma de los tres ya se acerca al 97%.
Por lo tanto, la mayor parte del aumento del índice en marzo, en la práctica, refleja una tendencia de casi el doble para un solo token de TAO, en lugar de una recuperación integral del sector de la IA cripto. A la fecha de publicación, TAO cotiza en aproximadamente 317 dólares; su capitalización de mercado es ligeramente superior a 3,000 millones de dólares; el suministro en circulación supera los 10.7 millones de monedas; más del 68% ya está en staking, lo que muestra un mayor nivel de confianza entre los tenedores a largo plazo.
Expansión del ecosistema: tokens de subred, mercado de potencia de cómputo y aval de figuras conocidas
Esta ronda del mercado de Bittensor no se limita solo a TAO. El token de subred τemplar (SN3) ha subido más de 400% en el último mes; su capitalización de mercado alcanza aproximadamente 130 millones de dólares. El mercado descentralizado de potencia de cómputo GPU Targon (SN4), operado por Manifold Labs, completó una transacción de cinco cifras, brindando potencia de cómputo de backend para los 8.6 millones de usuarios de Dippy AI para aplicaciones de IA. Esto muestra que la comercialización de las subredes pasó de la validación conceptual a ingresos reales.
La atención pública del CEO de NVIDIA (Jensen Huang) y del inversionista conocido Chamath Palihapitiya hacia el ecosistema de Bittensor proporciona respaldo narrativo desde capital tecnológico tradicional para la actual racha del mercado de TAO, ampliando además la base de conocimiento y el alcance de los participantes de este repunte.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Bittensor?
Bittensor es una red descentralizada de entrenamiento e inferencia de IA que coordina la contribución de potencia de cómputo de nodos globales y distribuidos mediante un mecanismo de incentivos con tokens, para entrenar y ejecutar modelos de IA. TAO es su token nativo; los tenedores pueden participar en la gobernanza de la red mediante staking y obtener recompensas.
¿Cuál es el significado central del avance del modelo Covenant-72B?
Covenant-72B es el primer modelo de lenguaje grande que completa el entrenamiento con nodos descentralizados sin permisos y que logra un desempeño en MMLU a un nivel comparable al de Meta Llama 2 70B. Por primera vez, valida la viabilidad técnica del entrenamiento descentralizado mediante pruebas de referencia cuantitativas, cambiando la percepción previa de la industria sobre el límite superior de la capacidad del entrenamiento de IA distribuida.
¿El aumento del 48% del índice GMAI representa una recuperación del mercado general de criptomonedas de IA?
No del todo. La composición del índice GMAI está muy concentrada: las tres principales monedas (RNDR, ASI, TAO) suman una proporción cercana al 97%. El aumento del índice de marzo se debe principalmente a la contribución de TAO, en lugar de reflejar una recuperación integral del mercado más amplio de criptomonedas de IA. El índice GMAI todavía está aproximadamente 84% por debajo del máximo del primer trimestre de 2024.
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